BOX SET: 6 Minute English - 'Technology 2' English mega-class! Thirty minutes of new vocabulary!

162,882 views ・ 2022-10-16

BBC Learning English


Fare doppio clic sui sottotitoli in inglese per riprodurre il video. I sottotitoli tradotti sono tradotti automaticamente.

00:05
Hello. This is 6 Minute English
0
5920
1760
Ciao. Questo è l'inglese di 6 minuti
00:07
from BBC Learning English.
1
7680
1440
dalla BBC Learning English.
00:09
I’m Sam.
2
9120
720
00:09
And I’m Neil.
3
9840
880
Sono Sam.
E io sono Neil.
00:10
On Saturday mornings I love going
4
10720
2000
Il sabato mattina adoro andare
00:12
to watch football in the park.
5
12720
1920
a vedere la partita di calcio al parco.
00:14
The problem is when it’s cold and
6
14640
1760
Il problema è quando fa freddo e
00:16
rainy - I look out the bedroom window
7
16400
2160
piove: guardo fuori dalla finestra della camera da letto
00:18
and go straight back to bed!
8
18560
1760
e torno subito a letto!
00:20
Well, instead of going to the park, why
9
20320
2000
Beh, invece di andare al parco, perché
00:22
not bring the park to you? Imagine
10
22320
2400
non portare il parco da te? Immagina di
00:24
watching a live version of the
11
24720
1760
guardare una versione live della
00:26
football match at home in the warm,
12
26480
1760
partita di calcio a casa al caldo,
00:28
with friends. Sound good, Sam?
13
28240
2240
con gli amici. Suona bene, Sam?
00:30
Sounds great! – but how can I be in
14
30480
2160
Sembra fantastico! – ma come posso essere in
00:32
two places at once? Is there some
15
32640
2000
due posti contemporaneamente? C'è qualche
00:34
amazing invention to do that?
16
34640
1840
straordinaria invenzione per farlo?
00:36
There might be, Sam - and it could
17
36480
1600
Potrebbe esserci, Sam - e potrebbe
00:38
be happening sooner than you think,
18
38080
2080
accadere prima di quanto pensi,
00:40
thanks to developments in VR, or
19
40160
2320
grazie agli sviluppi della VR o della
00:42
virtual reality. According to Facebook
20
42480
2000
realtà virtuale. Secondo il
00:44
boss, Mark Zuckerberg, in the future
21
44480
2240
capo di Facebook, Mark Zuckerberg, in futuro
00:46
we’ll all spend much of our time
22
46720
1840
passeremo tutti gran parte del nostro tempo
00:48
living and working in the ‘metaverse’ – a
23
48560
2880
vivendo e lavorando nel "metaverso", una
00:51
series of virtual worlds.
24
51440
2400
serie di mondi virtuali. La
00:53
Virtual reality is a topic we’ve discussed
25
53840
2480
realtà virtuale è un argomento che abbiamo
00:56
before at 6 Minute English. But when
26
56320
2720
già discusso a 6 Minute English. Ma quando
00:59
Facebook announced that it was
27
59040
1280
Facebook ha annunciato che avrebbe
01:00
hiring ten thousand new workers
28
60320
2000
assunto diecimila nuovi lavoratori
01:02
to develop VR for the ‘metaverse’, we
29
62320
2720
per sviluppare la realtà virtuale per il "metaverso", abbiamo
01:05
thought it was time for another look.
30
65040
1760
pensato che fosse giunto il momento di dare un'altra occhiata.
01:06
Is this programme, we’ll be hearing two
31
66800
1760
In questo programma, sentiremo due
01:08
different opinions on the ‘metaverse’
32
68560
1760
opinioni diverse sul "metaverso"
01:10
and how it might shape the future.
33
70320
2000
e su come potrebbe plasmare il futuro.
01:12
But first I have a question for you, Neil.
34
72320
3040
Ma prima ho una domanda per te, Neil.
01:15
According to a 2021 survey by
35
75360
2480
Secondo un sondaggio del 2021 condotto dalla
01:17
gaming company, Thrive Analytics, what
36
77840
2880
società di giochi, Thrive Analytics, quale
01:20
percentage of people who try virtual
37
80720
2240
percentuale di persone che provano la
01:22
reality once want to try it again? Is it:
38
82960
3920
realtà virtuale una volta vogliono riprovare? È:
01:26
a) 9 percent?
39
86880
1920
a) 9 percento?
01:28
b) 49 percent? or,
40
88800
2240
b) 49 percento? o,
01:31
c) 79 percent?
41
91040
2160
c) 79 percento?
01:33
I guess with VR you either love it
42
93200
1840
Immagino che con la realtà virtuale o la ami
01:35
or hate it, so I’ll say b) 49 percent of
43
95040
3120
o la odi, quindi dirò b) il 49 percento delle
01:38
people want to try it again.
44
98160
1840
persone vuole riprovare.
01:40
OK, I’ll reveal the correct answer
45
100000
1840
OK, rivelerò la risposta corretta
01:41
later in the programme. But what
46
101840
1760
più avanti nel programma. Ma quello che
01:43
Neil said is true: people tend to either
47
103600
2400
ha detto Neil è vero: le persone tendono ad
01:46
love virtual reality or hate it.
48
106000
2720
amare la realtà virtuale o ad odiarla.
01:48
Somebody who loves it is
49
108720
1440
Qualcuno che lo adora è
01:50
Emma Ridderstad, CEO of Warpin’, a
50
110160
2800
Emma Ridderstad, CEO di Warpin', una
01:52
company which develops
51
112960
1280
società che sviluppa
01:54
VR technology.
52
114240
1200
tecnologia VR.
01:55
Here she is telling BBC World
53
115440
1760
Qui sta raccontando al programma BBC World
01:57
Service programme, Tech Tent, her
54
117200
1920
Service, Tech Tent, la sua
01:59
vision of the future:
55
119120
1520
visione del futuro:
02:00
In ten years, everything that you
56
120640
1760
Tra dieci anni, tutto ciò che
02:02
do on your phone today, you will
57
122400
2160
fai oggi sul tuo telefono, lo
02:04
do in 3-D, through your classes
58
124560
2000
farai in 3-D, attraverso le tue lezioni
02:06
for example. You will be able to do
59
126560
2480
per esempio. Potrai fare i
02:09
your shopping, you will be able to
60
129040
1920
tuoi acquisti, potrai
02:10
meet your friends, you will be able
61
130960
1680
incontrare i tuoi amici, potrai
02:12
to work remotely with whomever
62
132640
2400
lavorare da remoto con chi
02:15
you want, you will be able to share
63
135040
2480
vuoi, potrai condividere
02:17
digital spaces, share music, share
64
137520
3920
spazi digitali, condividere musica, condividere
02:21
art, share projects in digital spaces
65
141440
3200
arte, condividere progetti in spazi digitali
02:24
between each other. And you will also
66
144640
2080
tra loro. E sarai anche in
02:26
be able to integrate the digital objects
67
146720
2160
grado di integrare gli oggetti digitali
02:28
in your physical world, making the
68
148880
2720
nel tuo mondo fisico, rendendo il
02:31
world much more phygital than
69
151600
1840
mondo molto più phygital di quanto non
02:33
is it today.
70
153440
1399
sia oggi. La
02:35
Virtual reality creates 3-D, or
71
155040
2720
realtà virtuale crea esperienze 3D o
02:37
three-dimensional experiences where
72
157760
2080
tridimensionali in cui gli
02:39
objects have the three dimensions of
73
159840
2400
oggetti hanno le tre dimensioni di
02:42
length, width and height. This makes
74
162240
2640
lunghezza, larghezza e altezza. Questo
02:44
them look lifelike and solid, not
75
164880
2400
li fa sembrare realistici e solidi, non
02:47
two-dimensional and flat.
76
167280
2560
bidimensionali e piatti.
02:49
Emma says that in the future VR will
77
169840
2160
Emma afferma che in futuro la realtà virtuale
02:52
mix digital objects and physical
78
172000
2000
mescolerà oggetti digitali e
02:54
objects to create exciting new
79
174000
1920
oggetti fisici per creare nuove entusiasmanti
02:55
experiences – like staying home to
80
175920
2400
esperienze, come stare a casa a
02:58
watch the same football match
81
178320
1440
guardare la stessa partita di calcio
02:59
that is simultaneously happening in
82
179760
1840
che si sta svolgendo contemporaneamente
03:01
the park. She blends the words
83
181600
2400
nel parco. Unisce le parole
03:04
‘physical’ and ‘digital’ to make a new
84
184000
2240
"fisico" e "digitale" per creare una nuova
03:06
word describing this
85
186240
1040
parola che descriva questa
03:07
combination: phygital.
86
187280
2480
combinazione: phygital.
03:09
But while a ‘phygital’ future sounds
87
189760
1920
Ma mentre un futuro "phygital" suona
03:11
like paradise to some, others are
88
191680
2080
come il paradiso per alcuni, altri sono
03:13
more sceptical – they doubt that
89
193760
2080
più scettici: dubitano che la
03:15
VR will come true or be useful.
90
195840
2480
realtà virtuale diventerà realtà o sarà utile.
03:18
One such sceptic is technology
91
198320
2080
Uno di questi scettici è l'
03:20
innovator, Dr Nicola Millard. For one
92
200400
2720
innovatore tecnologico, il dottor Nicola Millard. Per prima
03:23
thing, she doesn’t like wearing a
93
203120
1440
cosa, non le piace indossare un
03:24
VR headset – the heavy helmet and
94
204560
2320
visore VR - il casco pesante e gli
03:26
glasses that create virtual reality
95
206880
2160
occhiali che creano la realtà virtuale
03:29
for the wearer – something she
96
209040
1760
per chi lo indossa - qualcosa che ha
03:30
explained to BBC World Service’s,
97
210800
2160
spiegato a BBC World Service,
03:32
Tech Tent:
98
212960
1189
Tech Tent:
03:34
There are some basic things to
99
214480
1680
Ci sono alcune cose fondamentali a cui
03:36
think about. So, how do we
100
216160
1600
pensare. Quindi, come possiamo
03:37
access it? So, the reason, sort of,
101
217760
2400
accedervi? Quindi, la ragione per cui i
03:40
social networks took off was, we’ve
102
220160
2240
social network sono decollati è stata che
03:42
got mobile technologies that let
103
222400
1840
abbiamo tecnologie mobili che
03:44
us use it. Now, obviously one of
104
224240
1840
ci consentono di usarli. Ora, ovviamente uno
03:46
the barriers can be that VR or AR
105
226080
2640
degli ostacoli può essere il visore VR o AR,
03:48
headsets - so VR, I’ve always been
106
228720
2320
quindi VR, sono sempre stato un
03:51
slightly sceptical about. I’ve called
107
231040
2480
po' scettico. L'ho chiamato
03:53
it ‘vomity reality’ for a while because,
108
233520
2240
"realtà del vomito" per un po' perché,
03:55
frankly, I usually need a bucket
109
235760
2960
francamente, di solito ho bisogno di un secchio
03:58
somewhere close if you’ve got a
110
238720
1360
da qualche parte vicino se hai un
04:00
headset on me… and also, do I want
111
240080
1840
visore con me... e inoltre, voglio
04:01
to spend vast amounts of time in
112
241920
2000
passare molto tempo in
04:03
those rather unwieldy headsets?
113
243920
1440
quei visori piuttosto ingombranti? ?
04:05
Now, I know they’re talking AR as
114
245360
1840
Ora, so che stanno parlando anche di AR
04:07
well and obviously that does not
115
247200
1600
e ovviamente questo non
04:08
necessarily need a headset, but I
116
248800
1680
richiede necessariamente un visore, ma
04:10
think we’re seeing some quite
117
250480
1840
penso che al momento stiamo vedendo
04:12
immersive environments coming
118
252320
1600
uscire anche alcuni ambienti abbastanza coinvolgenti
04:13
out at the moment as well.
119
253920
1600
.
04:15
Nicola called VR ‘vomity reality’
120
255520
3040
Nicola ha chiamato la realtà virtuale "vomity reality"
04:18
because wearing a headset makes
121
258560
1600
perché indossare un visore la fa
04:20
her feel sick, maybe because it’s
122
260160
2320
sentire male, forse perché è
04:22
so unwieldy – difficult to move or
123
262480
2640
così ingombrante, difficile da spostare o da
04:25
wear because it’s big and heavy.
124
265120
2080
indossare perché è grande e pesante.
04:27
She also makes a difference
125
267200
1440
Fa anche la differenza
04:28
between VR - virtual reality- and AR,
126
268640
3600
tra VR - realtà virtuale - e AR,
04:32
which stands for augmented
127
272240
1600
che sta per
04:33
reality – tech which adds to the
128
273840
2560
realtà aumentata - tecnologia che si aggiunge al
04:36
ordinary physical world by
129
276400
1440
mondo fisico ordinario
04:37
projecting virtual words, pictures
130
277840
2400
proiettando parole, immagini
04:40
and characters, usually by wearing
131
280240
1840
e personaggi virtuali, di solito indossando
04:42
glasses or with a mobile phone.
132
282080
2320
occhiali o con un telefono cellulare.
04:44
While virtual reality replaces what
133
284400
2000
Mentre la realtà virtuale sostituisce ciò che
04:46
you hear and see, augmented
134
286400
2000
senti e vedi, la
04:48
reality adds to it. Both VR and AR
135
288400
3920
realtà aumentata lo aggiunge. Sia la realtà virtuale che la realtà aumentata
04:52
are immersive experiences – they
136
292320
2400
sono esperienze coinvolgenti:
04:54
stimulate your senses and surround
137
294720
1920
stimolano i tuoi sensi e
04:56
you so that you feel completely
138
296640
1600
ti circondano in modo che tu ti senta completamente
04:58
involved in the experience.
139
298240
1680
coinvolto nell'esperienza.
04:59
In fact, the experience feels so real
140
299920
2480
In effetti, l'esperienza sembra così reale
05:02
that people keep coming back
141
302400
1280
che le persone continuano a tornare
05:03
for more.
142
303680
720
per saperne di più.
05:04
Right! In my question I asked
143
304400
2240
Giusto! Nella mia domanda ho chiesto a
05:06
Neil how many people who try
144
306640
1600
Neil quante persone che provano la
05:08
VR for the first time want to try
145
308240
2000
realtà virtuale per la prima volta vogliono provarla
05:10
it again.
146
310240
800
di nuovo.
05:11
I guessed it was about half –
147
311040
1760
Ho immaginato che fosse circa la metà, il
05:12
49 percent. Was I right?
148
312800
1840
49 percento. Avevo ragione?
05:14
You were… wrong, I’m afraid.
149
314640
2400
Avevi... torto, temo.
05:17
The correct answer is much
150
317040
1440
La risposta corretta è molto
05:18
higher - 79 percent of people
151
318480
2560
più alta: il 79% delle persone
05:21
would give VR another try.
152
321040
2080
farebbe un altro tentativo con la realtà virtuale.
05:23
I suppose because the experience
153
323120
1680
Suppongo perché l'esperienza
05:24
was so immersive – stimulating,
154
324800
2480
è stata così coinvolgente: stimolante,
05:27
surrounding and realistic.
155
327280
2000
avvolgente e realistica.
05:29
Ok, A, let’s recap the other
156
329280
1680
Ok, A, ricapitoliamo l'altro
05:30
vocabulary from this programme
157
330960
1600
vocabolario di questo programma
05:32
on the ‘metaverse’, a kind of
158
332560
1840
sul "metaverso", una sorta di
05:34
augmented reality – reality which
159
334400
2720
realtà aumentata - realtà che
05:37
is enhanced or added to
160
337120
1600
viene migliorata o aggiunta
05:38
by technology.
161
338720
1280
dalla tecnologia. Gli
05:40
3-D objects have three
162
340000
1280
oggetti 3D hanno tre
05:41
dimensions, making them
163
341280
1200
dimensioni, che li fanno
05:42
appear real and solid.
164
342480
1840
apparire reali e solidi.
05:44
Phygital is an invented word
165
344320
1760
Phygital è una parola inventata
05:46
which combines the features of
166
346080
1680
che unisce le caratteristiche del
05:47
‘physical’ and ‘digital’ worlds.
167
347760
2240
mondo "fisico" e "digitale".
05:50
A sceptical person is doubtful
168
350000
2320
Una persona scettica è dubbiosa
05:52
about something.
169
352320
1040
su qualcosa.
05:53
And finally, unwieldy means
170
353360
1760
E infine, ingombrante significa
05:55
difficult to move or carry because
171
355120
1840
difficile da spostare o trasportare perché
05:56
it’s so big and heavy.
172
356960
1520
è così grande e pesante.
05:58
That’s our six minutes up, in this
173
358480
2000
Sono i nostri sei minuti in più, in questa
06:00
reality anyway. See you in the
174
360480
2000
realtà comunque. Ci vediamo
06:02
‘metaverse’ soon!
175
362480
1120
presto nel "metaverso"!
06:03
Goodbye!
176
363600
959
Arrivederci!
06:10
Hello. This is 6 Minute English
177
370320
1680
Ciao. Questo è l'inglese di 6 minuti
06:12
from BBC Learning English.
178
372000
1680
dalla BBC Learning English.
06:13
I’m Neil.
179
373680
800
Sono Neil.
06:14
And I’m Sam.
180
374480
1040
E io sono Sam.
06:15
What do shopping with a credit
181
375520
1520
Cosa hanno in comune lo shopping con una carta di credito
06:17
card, finding love through
182
377040
1680
, trovare l'amore attraverso gli
06:18
internet dating and waiting for
183
378720
1920
appuntamenti su Internet e aspettare che
06:20
the traffic lights to change
184
380640
1520
il semaforo cambi
06:22
have in common?
185
382160
1040
?
06:23
Hmmm, they all involve
186
383200
1920
Hmmm, coinvolgono tutti i
06:25
computers?
187
385120
800
06:25
Good guess, Sam! But how
188
385920
1520
computer?
Buona ipotesi, Sam! Ma come
06:27
exactly do those computers work?
189
387440
2400
funzionano esattamente quei computer?
06:29
The answer is that they all use
190
389840
2400
La risposta è che usano tutti
06:32
algorithms – sets of mathematical
191
392240
2480
algoritmi, insiemi di
06:34
instructions which find solutions
192
394720
1920
istruzioni matematiche che trovano soluzioni
06:36
to problems.
193
396640
1120
ai problemi.
06:37
Although they are often hidden,
194
397760
2000
Sebbene siano spesso nascosti, gli
06:39
algorithms are all around us.
195
399760
2080
algoritmi sono ovunque intorno a noi.
06:41
From mobile phone maps to
196
401840
1520
Dalle mappe dei telefoni cellulari alla
06:43
home delivery pizza, they play a
197
403360
2160
consegna a domicilio della pizza, svolgono un
06:45
big part of modern life. And
198
405520
2000
ruolo importante nella vita moderna. E
06:47
they’re the topic of this programme.
199
407520
2080
sono l'argomento di questo programma.
06:49
A simple way to think of algorithms
200
409600
2000
Un modo semplice di pensare agli algoritmi
06:51
is as recipes. To make pancakes
201
411600
2880
è come ricette. Per fare i pancakes
06:54
you mix flour, eggs and milk, then
202
414480
2320
mescolate farina, uova e latte, poi
06:56
melt butter in a frying pan and
203
416800
1920
fate sciogliere il burro in una padella e
06:58
so on. Computers do this in more
204
418720
2080
così via. I computer lo fanno in
07:00
a complicated way by repeating
205
420800
2000
un modo più complicato ripetendo
07:02
mathematical equations over
206
422800
1840
equazioni matematiche più
07:04
and over again.
207
424640
1360
e più volte. Le
07:06
Equations are mathematical
208
426000
1440
equazioni sono
07:07
sentences showing how two
209
427440
1520
frasi matematiche che mostrano come due
07:08
things are equal. They’re similar
210
428960
2160
cose sono uguali. Sono simili
07:11
to algorithms and the most famous
211
431120
2080
agli algoritmi e l'
07:13
scientific equation of all, Einstein's
212
433200
2720
equazione scientifica più famosa di tutte,
07:15
E=MC2, can be thought of as a
213
435920
3520
E=MC2 di Einstein, può essere pensata come un
07:19
three-part algorithm.
214
439440
1920
algoritmo in tre parti.
07:21
But before my brain gets squashed
215
441360
2000
Ma prima che il mio cervello venga schiacciato
07:23
by all this maths, I have a quiz
216
443360
1760
da tutta questa matematica, ho una
07:25
question for you, Sam. As you know,
217
445120
2400
domanda per te, Sam. Come sai, la
07:27
Einstein’s famous equation is
218
447520
1760
famosa equazione di Einstein è
07:29
E=MC2 - but what does the
219
449280
2880
E=MC2 - ma cosa significa la
07:32
‘E’ stand for? Is it:
220
452160
1680
"E"? È:
07:33
a) electricity?
221
453840
1840
a) elettricità?
07:35
b) energy? or
222
455680
1360
b) energia? oppure
07:37
c) everything?
223
457040
1600
c) tutto?
07:38
I’m tempted to say ‘E’ is for
224
458640
1680
Sono tentato di dire che "E" sta per "
07:40
‘everything’ but I reckon I know
225
460320
1760
tutto", ma credo di conoscere
07:42
the answer: b – ‘E’ stands
226
462080
2320
la risposta: b - "E" sta
07:44
for ‘energy’.
227
464400
800
per "energia".
07:45
OK, Sam, we’ll find out if you’re
228
465200
1600
OK, Sam, scopriremo se hai
07:46
right later in the programme.
229
466800
2000
ragione più avanti nel programma.
07:48
With all this talk of computers, you
230
468800
1680
Con tutto questo parlare di computer,
07:50
might think algorithms are a
231
470480
1440
potresti pensare che gli algoritmi siano
07:51
new idea. In fact, they’ve been
232
471920
2320
un'idea nuova. In effetti,
07:54
around since Babylonian times,
233
474240
2080
esistono fin dai tempi dei babilonesi,
07:56
around 4,000 years ago.
234
476320
2000
circa 4000 anni fa.
07:58
And their use today can be
235
478320
1520
E il loro uso oggi può essere
07:59
controversial. Some algorithms
236
479840
2080
controverso. Alcuni algoritmi
08:01
used in internet search engines
237
481920
1760
utilizzati nei motori di ricerca su Internet
08:03
have been accused of
238
483680
1040
sono stati accusati di
08:04
racial prejudice.
239
484720
1440
pregiudizio razziale.
08:06
Ramesh Srinivasan is Professor
240
486160
2000
Ramesh Srinivasan è professore
08:08
of Information Studies at the
241
488160
1600
di studi sull'informazione presso l'
08:09
University of California. Here’s what
242
489760
2400
Università della California. Ecco cosa ha
08:12
he said when asked what the word
243
492160
1760
detto quando gli è stato chiesto cosa
08:13
‘algorithm’ actually means by
244
493920
1760
significa effettivamente la parola "algoritmo" nel
08:15
BBC World Service’s programme,
245
495680
1840
programma della BBC World Service,
08:17
The Forum:
246
497520
1219
The Forum: La
08:20
My understanding of the term
247
500560
2000
mia comprensione del termine "
08:22
‘algorithm’ is that it’s not necessarily
248
502560
1840
algoritmo" è che non è necessariamente
08:24
the bogyman, or its not necessarily
249
504400
2640
l'uomo nero, o non è necessariamente
08:27
something that is, you know, inscrutable
250
507040
2800
qualcosa che è, sai, imperscrutabile
08:29
or mysterious to all people – it’s the
251
509840
2080
o misterioso per tutte le persone - è l'
08:31
set of instructions that you write in
252
511920
3760
insieme di istruzioni che scrivi in
08:35
some mathematical form or in
253
515680
1920
qualche forma matematica o in
08:37
some software code – so it’s the
254
517600
1680
qualche codice software - quindi è l'
08:39
repeated set of instructions that
255
519280
2640
insieme ripetuto di istruzioni che
08:41
are sequenced, that are used and
256
521920
2400
vengono messe in sequenza, che vengono utilizzate e
08:44
applied to answer a question or
257
524320
2080
applicate per rispondere a una domanda o
08:46
resolve a problem – it’s a simple
258
526400
1600
risolvere un problema - è
08:48
as that, actually.
259
528000
1393
così semplice, in realtà.
08:51
Some think that algorithms have
260
531200
1440
Alcuni pensano che gli algoritmi siano
08:52
been controversial, but Professor
261
532640
1760
stati controversi, ma il professor
08:54
Srinivasan says they are not
262
534400
2080
Srinivasan afferma che non sono
08:56
necessarily the bogyman. The
263
536480
2240
necessariamente l'uomo nero. Lo
08:58
bogyman refers to something
264
538720
1520
spauracchio si riferisce a qualcosa che la
09:00
people call ‘bad’ or ‘evil’ to make
265
540240
2800
gente chiama "cattivo" o "cattivo" per
09:03
other people afraid.
266
543040
1520
spaventare le altre persone.
09:04
Professor Srinivasan thinks
267
544560
1840
Il professor Srinivasan pensa che gli
09:06
algorithms are neither evil nor
268
546400
2320
algoritmi non siano né malvagi né
09:08
inscrutable – not showing emotions
269
548720
2640
imperscrutabili, non mostrando emozioni
09:11
or thoughts and therefore very
270
551360
1680
o pensieri e quindi molto
09:13
difficult to understand.
271
553040
1840
difficili da capire.
09:14
Still, it can be difficult to understand
272
554880
1920
Tuttavia, può essere difficile capire
09:16
exactly what algorithms are,
273
556800
1840
esattamente cosa siano gli algoritmi,
09:18
especially when there are many
274
558640
1680
soprattutto quando ne esistono di molti
09:20
different types of them. So, let’s
275
560320
2080
tipi diversi. Quindi,
09:22
take an example.
276
562400
1200
facciamo un esempio.
09:23
It’s autumn and we want to
277
563600
1280
È autunno e vogliamo
09:24
collect all the apples from our
278
564880
1680
raccogliere tutte le mele dal nostro
09:26
orchard and divide them into
279
566560
1360
frutteto e dividerle in
09:27
three groups – big, medium
280
567920
2080
tre gruppi: grandi, medie
09:30
and small. One method is to
281
570000
2000
e piccole. Un metodo consiste nel
09:32
collect all the apples together
282
572000
1760
raccogliere tutte le mele insieme
09:33
and compare their sizes.
283
573760
1840
e confrontarne le dimensioni.
09:35
But doing this would take hours!
284
575600
1680
Ma per farlo ci vorrebbero ore!
09:37
It’s much easier to first collect
285
577280
1840
È molto più semplice raccogliere prima
09:39
the apples from only one tree -
286
579120
2240
le mele da un solo albero -
09:41
divide those into big, medium
287
581360
2080
dividerle in grandi, medie
09:43
or small – and then repeat the
288
583440
2000
o piccole - e poi ripetere il
09:45
process for the other trees,
289
585440
2000
processo per gli altri alberi,
09:47
one by one.
290
587440
1440
uno per uno.
09:48
That’s basically what algorithms
291
588880
1680
Questo è fondamentalmente ciò che
09:50
do – they find the most efficient
292
590560
1840
fanno gli algoritmi: trovano il modo più efficiente
09:52
way to get things done, or in other
293
592400
2080
per fare le cose o, in altre
09:54
words, get the best results in the
294
594480
1760
parole, ottenere i migliori risultati nel
09:56
quickest time.
295
596240
1520
minor tempo possibile. Il
09:57
Mathematics professor Ian
296
597760
1520
professore di matematica Ian
09:59
Stewart agrees. Listen as he
297
599280
2080
Stewart è d'accordo. Ascolta mentre
10:01
explains how the algorithm called
298
601360
2240
spiega come funziona l'algoritmo chiamato
10:03
‘bubble sort’ works to BBC World
299
603600
2480
"bubble sort" per il
10:06
Service’s programme, The Forum:
300
606080
2266
programma della BBC World Service, The Forum:
10:10
Think of when your computer is
301
610080
1440
pensa a quando il tuo computer
10:11
sorting emails by date and maybe
302
611520
2000
ordina le e-mail per data e forse
10:13
you’ve got 500 emails and it sorts
303
613520
1760
hai 500 e-mail e le ordina
10:15
them by date in a flash.
304
615280
1520
per data in un lampo.
10:16
Now it doesn’t use bubble sort,
305
616800
1280
Ora non usa il bubble sort,
10:18
but it does use a sorting method
306
618080
1920
ma usa un metodo di ordinamento
10:20
and if you tried to do that by hand
307
620000
2320
e se provassi a farlo a mano
10:22
it would take you a very long time,
308
622320
1520
ti ci vorrebbe molto tempo,
10:23
whatever method you used.
309
623840
1982
qualunque metodo tu abbia usato. Il
10:27
Professor Stewart describes how
310
627520
1680
professor Stewart descrive come gli
10:29
algorithms sort emails. To sort is a
311
629200
2880
algoritmi ordinano le email. Ordinare è un
10:32
verb meaning to group together
312
632080
1520
verbo che significa raggruppare
10:33
things which share similarities.
313
633600
2080
cose che condividono somiglianze.
10:35
Just like grouping the apples by
314
635680
1760
Proprio come raggruppare le mele per
10:37
size, sorting hundreds of emails
315
637440
2320
dimensione, ordinare centinaia di email
10:39
by hand would take a long time.
316
639760
2320
a mano richiederebbe molto tempo.
10:42
But using algorithms, computers
317
642080
2080
Ma usando gli algoritmi, i computer
10:44
do it in a flash – very quickly or
318
644160
2720
lo fanno in un lampo, molto velocemente o
10:46
suddenly.
319
646880
880
all'improvviso.
10:47
That phrase – in a flash – reminds
320
647760
1840
Quella frase - in un lampo -
10:49
me of how Albert Einstein came up
321
649600
2160
mi ricorda come Albert Einstein ha inventato la
10:51
with his famous equation, E=MC2.
322
651760
4080
sua famosa equazione, E=MC2.
10:55
And that reminds me of your quiz
323
655840
2080
E questo mi ricorda la tua
10:57
question. You asked about the ‘E’
324
657920
2720
domanda del quiz. Hai chiesto della "E"
11:00
in E=MC2. I said it stands for ‘energy’.
325
660640
3840
in E=MC2. Ho detto che sta per "energia".
11:04
So, was I right?
326
664480
1280
Allora, avevo ragione?
11:05
‘Energy’ is the correct answer.
327
665760
2560
"Energia" è la risposta corretta.
11:08
Energy equals ‘M’ for mass,
328
668320
2080
L'energia è uguale a "M" per la massa,
11:10
multiplied by the Constant ‘C’ which
329
670400
2560
moltiplicata per la costante "C" che
11:12
is the speed of light, squared.
330
672960
2480
è la velocità della luce, al quadrato.
11:15
OK, let’s recap the vocabulary from
331
675440
2240
OK, ricapitoliamo il vocabolario di
11:17
this programme, starting with
332
677680
1520
questo programma, iniziando con l'
11:19
equation – a mathematical statement
333
679200
2640
equazione, un'affermazione matematica che
11:21
using symbols to show two
334
681840
2000
utilizza simboli per mostrare due
11:23
equal things.
335
683840
1040
cose uguali.
11:24
If something is called a bogyman,
336
684880
2000
Se qualcosa si chiama spauracchio,
11:26
it’s something considered bad
337
686880
1680
è qualcosa di considerato cattivo
11:28
and to be feared.
338
688560
1200
e da temere. Le
11:29
Inscrutable people don’t show
339
689760
1760
persone imperscrutabili non mostrano le
11:31
their emotions so are very difficult
340
691520
2080
loro emozioni, quindi è molto difficile
11:33
to get to know.
341
693600
1040
conoscerle.
11:34
Efficient means working quickly
342
694640
1680
Efficiente significa lavorare in modo rapido
11:36
and effectively in an
343
696320
1200
ed efficace in
11:37
organised way.
344
697520
1040
modo organizzato.
11:38
The verb to sort means to group
345
698560
2080
Il verbo ordinare significa
11:40
together things which
346
700640
1120
raggruppare cose che
11:41
share similarities.
347
701760
1360
condividono somiglianze.
11:43
And finally, if something happens
348
703120
1840
E infine, se qualcosa accade
11:44
in a flash, it happens quickly
349
704960
2080
in un lampo, accade rapidamente
11:47
or suddenly.
350
707040
960
o all'improvviso.
11:48
That’s all the time we have to
351
708000
1360
Questo è tutto il tempo che abbiamo per
11:49
discuss algorithms. And if
352
709360
1920
discutere di algoritmi. E se
11:51
you’re still not 100% sure about
353
711280
2240
non sei ancora sicuro al 100% di cosa
11:53
exactly what they are, we hope
354
713520
1840
siano esattamente, speriamo
11:55
at least you’ve learned some
355
715360
960
almeno che tu abbia imparato qualche
11:56
useful vocabulary!
356
716320
1200
vocabolario utile!
11:57
Join us again soon for more
357
717520
1360
Unisciti a noi di nuovo presto per altri
11:58
trending topics, sensational
358
718880
1840
argomenti di tendenza,
12:00
science and useful vocabulary
359
720720
2080
scienza sensazionale e vocabolario utile
12:02
here at 6 Minute English from
360
722800
1440
qui a 6 Minute English da
12:04
BBC Learning English.
361
724240
1520
BBC Learning English.
12:05
Bye for now!
362
725760
880
Arrivederci!
12:06
Goodbye!
363
726640
830
Arrivederci!
12:13
Hello. This is 6 Minute English
364
733200
1760
Ciao. Questo è l'inglese di 6 minuti
12:14
from BBC Learning English.
365
734960
1680
dalla BBC Learning English.
12:16
I’m Neil.
366
736640
960
Sono Neil.
12:17
And I’m Sam.
367
737600
1520
E io sono Sam.
12:19
In recent years, many people
368
739120
1520
Negli ultimi anni, molte persone
12:20
have wanted to find out more
369
740640
1600
hanno voluto saperne di più
12:22
about where they come from.
370
742240
1760
sulla loro provenienza.
12:24
Millions have tried to trace
371
744000
1360
Milioni di persone hanno cercato di tracciare
12:25
their family history and discover
372
745360
1920
la storia della loro famiglia e scoprire
12:27
how their ancestors lived
373
747280
1360
come vivevano i loro antenati
12:28
hundreds of years ago.
374
748640
1840
centinaia di anni fa.
12:30
The internet has made it much
375
750480
1680
Internet ha reso molto
12:32
easier to find historical
376
752160
1680
più facile trovare
12:33
documents and records about
377
753840
1760
documenti storici e documenti sulla
12:35
your family history - and one of
378
755600
2000
tua storia familiare - e uno dei
12:37
the most useful documents for
379
757600
1840
documenti più utili per
12:39
doing this is the census.
380
759440
3120
farlo è il censimento.
12:42
A census is an official count of all
381
762560
2480
Un censimento è un conteggio ufficiale di tutte
12:45
the people living in a country.
382
765040
1920
le persone che vivono in un paese.
12:46
It collects information about a
383
766960
1600
Raccoglie informazioni sulla
12:48
country’s population and is usually
384
768560
2160
popolazione di un paese e di solito è
12:50
carried out by the government.
385
770720
2080
svolto dal governo.
12:52
In Britain, a census has been
386
772800
1760
In Gran Bretagna, un censimento viene
12:54
carried out every ten years
387
774560
1840
effettuato ogni dieci anni
12:56
since 1801. In 2002, when
388
776400
4000
dal 1801. Nel 2002, quando i
13:00
census records from a hundred
389
780400
1600
record del censimento di cento
13:02
years before became available
390
782000
2080
anni prima sono diventati disponibili
13:04
online, so many people rushed
391
784080
2320
online, così tante persone si sono precipitate
13:06
to their computers to access
392
786400
1520
sui loro computer per
13:07
them that the website crashed!
393
787920
2640
accedervi che il sito web è andato in crash!
13:10
But before we find out more
394
790560
1600
Ma prima di scoprire di più
13:12
about the census and its related
395
792160
1760
sul censimento e sul relativo
13:13
vocabulary it’s time for a quiz
396
793920
1920
vocabolario, è tempo di una
13:15
question, Sam. Someone who
397
795840
2240
domanda a quiz, Sam. Qualcuno che
13:18
knows a lot about his family
398
798080
1680
sa molto della storia della sua famiglia
13:19
history is British actor, Danny
399
799760
2000
è l'attore britannico Danny
13:21
Dyer. When BBC television
400
801760
2480
Dyer. Quando
13:24
programme, Who Do You
401
804240
1120
il programma televisivo della BBC, Who Do You
13:25
Think You Are? researched
402
805360
1280
Think You Are? ricercato la
13:26
his family history they discovered
403
806640
2240
sua storia familiare hanno scoperto
13:28
that the actor was related to
404
808880
1440
che l'attore era imparentato con
13:30
someone very famous – but
405
810320
2000
qualcuno molto famoso - ma
13:32
who was it?
406
812320
1360
chi era?
13:33
A) King Edward III,
407
813680
2080
A) Re Edoardo III,
13:35
B) William Shakespeare, or,
408
815760
2080
B) William Shakespeare, o,
13:37
C) Winston Churchill?
409
817840
2080
C) Winston Churchill?
13:39
Well, I know Danny Dyer usually
410
819920
2320
Beh, so che Danny Dyer di solito
13:42
plays tough-guy characters so
411
822240
2400
interpreta personaggi duri, quindi
13:44
maybe it’s
412
824640
640
forse è
13:45
C), war hero Winston Churchill?
413
825280
3600
C), l'eroe di guerra Winston Churchill?
13:48
OK, Sam, we’ll find out later if
414
828880
1920
OK, Sam, scopriremo più tardi se
13:50
that’s correct. Now, although
415
830800
2160
è corretto. Ora, sebbene
13:52
the first British census took
416
832960
1520
il primo censimento britannico abbia avuto
13:54
place in 1801, other censuses
417
834480
2560
luogo nel 1801, altri censimenti
13:57
have a much longer history.
418
837040
2480
hanno una storia molto più lunga.
13:59
In fact, the bible story of Mary
419
839520
2080
Infatti, la storia biblica di Maria
14:01
and Joseph travelling to
420
841600
1200
e Giuseppe in viaggio verso
14:02
Bethlehem is linked to a
421
842800
1440
Betlemme è legata a un
14:04
Roman census.
422
844240
2022
censimento romano.
14:06
So, what was the original
423
846262
2298
Quindi, qual era il
14:08
reason for counting people
424
848560
1840
motivo originale per contare le persone
14:10
and what did governments
425
850400
1200
e cosa
14:11
hope to achieve by doing so?
426
851600
2320
speravano di ottenere i governi in questo modo?
14:13
Here’s Dr Kathrin Levitan, author
427
853920
2640
Ecco la dottoressa Kathrin Levitan, autrice
14:16
of a book on the cultural history
428
856560
1760
di un libro sulla storia culturale
14:18
of the census, speaking to
429
858320
1840
del censimento, che parla al
14:20
BBC World Service programme,
430
860160
1760
programma della BBC World Service,
14:21
The Forum:
431
861920
1299
The Forum:
14:24
I think there were probably
432
864480
960
Penso che ci fossero probabilmente
14:25
two most common reasons.
433
865440
2080
due ragioni più comuni.
14:27
One was in order to figure out
434
867520
2000
Uno era per capire
14:29
who could fight in wars, so basically
435
869520
1760
chi poteva combattere nelle guerre, quindi fondamentalmente la
14:31
military conscription and in order
436
871280
2160
coscrizione militare e per
14:33
to find out who could fight in wars
437
873440
1840
scoprire chi poteva combattere nelle guerre i
14:35
ancient governments like the
438
875280
1040
governi antichi come l'
14:36
Roman Empire had to find out how
439
876320
2480
Impero Romano dovevano scoprire
14:38
many men of a certain age there were.
440
878800
2560
quanti uomini di una certa età c'erano.
14:41
And I would say that the other thing
441
881360
1760
E direi che l'altra cosa per
14:43
that censuses were most commonly
442
883120
2080
cui i censimenti erano più comunemente
14:45
used for was for purposes of taxation.
443
885200
2800
usati era ai fini della tassazione.
14:48
According to Kathrin Levitan, ancient
444
888880
2400
Secondo Kathrin Levitan, antichi
14:51
censuses were used to figure out – or
445
891280
2400
censimenti venivano usati per capire, o
14:53
understand, how many men were
446
893680
2000
capire, quanti uomini erano
14:55
available to fight wars.
447
895680
2000
disponibili per combattere le guerre.
14:57
The Roman Empire needed a strong
448
897680
2400
L'impero romano aveva bisogno di un
15:00
army, and this depended on
449
900080
1840
esercito forte, e questo dipendeva dalla
15:01
conscription – forcing people to
450
901920
2560
coscrizione, costringendo le persone a
15:04
become soldiers and join the army.
451
904480
2320
diventare soldati e arruolarsi nell'esercito.
15:06
The other main reason for taking
452
906800
1600
L'altro motivo principale per fare
15:08
a census was taxation – the
453
908400
2080
un censimento era la tassazione: il
15:10
system of taxing people a certain
454
910480
2000
sistema di tassare le persone per una certa
15:12
amount of money to be paid to
455
912480
1600
somma di denaro da pagare
15:14
the government for public services.
456
914080
2640
al governo per i servizi pubblici. I
15:16
Ancient and early modern censuses
457
916720
2240
censimenti antichi e della prima età moderna
15:18
were large and difficult-to-organise
458
918960
2320
erano progetti grandi e difficili da organizzare
15:21
projects. They often involved
459
921280
2160
. Spesso coinvolgevano
15:23
government officials going from
460
923440
1600
funzionari governativi che andavano di
15:25
house to house, asking questions
461
925040
2640
casa in casa, facendo domande
15:27
about the people who lived there.
462
927680
2400
sulle persone che vivevano lì.
15:30
But over time governments’ desire
463
930080
2160
Ma nel tempo il desiderio dei governi
15:32
to know about, and control, its
464
932240
1840
di conoscere e controllare i propri
15:34
citizens gave rise to new
465
934080
1680
cittadini ha dato origine a nuove
15:35
technologies for counting people.
466
935760
2320
tecnologie per contare le persone.
15:38
Here’s statistician and economist
467
938080
2160
Ecco lo statistico ed economista
15:40
Andrew Whitby explaining how
468
940240
1920
Andrew Whitby che spiega come
15:42
this happened in the US to BBC
469
942160
2400
ciò sia accaduto negli Stati Uniti al
15:44
World Service programme,
470
944560
1360
programma della BBC World Service,
15:45
The Forum:
471
945920
2000
The Forum:
15:47
The 1890 census of the United
472
947920
1760
Il censimento degli Stati Uniti del 1890
15:49
States was the first in which some
473
949680
1520
è stato il primo in cui è stato utilizzato un qualche
15:51
kind of electro-mechanical process
474
951200
1760
tipo di processo elettromeccanico
15:52
was used to count people… so
475
952960
1680
per contare le persone... quindi invece
15:54
instead of armies of clerks reading
476
954640
2880
di eserciti di impiegati che leggevano i
15:57
off census schedules and tabulating
477
957520
2480
programmi di censimento e tabulavano
16:00
these things by hand, for the first
478
960000
1520
queste cose a mano, per la prima
16:01
time an individual census record
479
961520
1760
volta un record di censimento individuale
16:03
would be punched onto a card… so
480
963280
2080
veniva punzonato su una scheda... in modo
16:05
that there were holes in this card
481
965360
1520
che ci fossero dei buchi in questa scheda che
16:06
representing different characteristics
482
966880
1280
rappresentavano le diverse caratteristiche
16:08
of the person and then those cards
483
968160
1120
della persona e poi quelle schede
16:09
could be fed through a machine.
484
969280
1985
potevano essere alimentate attraverso una macchina. I
16:12
Old-fashioned censuses were managed
485
972080
2000
censimenti antiquati erano gestiti
16:14
by clerks – office workers whose job
486
974080
2640
da impiegati, impiegati il ​​cui lavoro
16:16
involved keeping records.
487
976720
2160
prevedeva la tenuta di registri.
16:18
Thousands of clerks would record
488
978880
1680
Migliaia di impiegati registrerebbero
16:20
the information gathered in the
489
980560
1520
le informazioni raccolte nel
16:22
census and tabulate it, in other words,
490
982080
3360
censimento e le tabulerebbero, in altre parole,
16:25
show the information in the form of
491
985440
2080
mostrerebbero le informazioni sotto forma di
16:27
a table with rows and columns.
492
987520
3280
una tabella con righe e colonne.
16:30
The US census of 1890 was the first
493
990800
2800
Il censimento statunitense del 1890 è stato il primo
16:33
to use machines, and many censuses
494
993600
2400
a utilizzare le macchine e molti censimenti
16:36
today are electronically updated to
495
996000
2320
odierni vengono aggiornati elettronicamente per
16:38
record new trends and shifts in
496
998320
2000
registrare le nuove tendenze e i cambiamenti nelle
16:40
populations as they happen.
497
1000320
2400
popolazioni man mano che si verificano.
16:42
In fact, so much personal
498
1002720
1920
In effetti, così tante
16:44
information is now freely available
499
1004640
2320
informazioni personali sono ora disponibili gratuitamente
16:46
through social media and the
500
1006960
1280
attraverso i social media e
16:48
internet that some people have
501
1008240
1920
Internet che alcune persone hanno
16:50
questioned the need for having
502
1010160
1760
messo in dubbio la necessità di avere
16:51
a census at all.
503
1011920
1680
un censimento.
16:53
Yes, it isn’t hard to find out about
504
1013600
2080
Sì, non è difficile scoprire
16:55
someone famous, like a TV star.
505
1015680
2640
qualcuno di famoso, come una star della TV.
16:58
Someone like Danny Dyer, you mean?
506
1018320
2400
Qualcuno come Danny Dyer, vuoi dire?
17:00
Right. In my quiz question I asked
507
1020720
2000
Giusto. Nella mia domanda del quiz ho chiesto a
17:02
Sam which historical figure TV
508
1022720
2400
Sam a quale figura storica
17:05
actor, Danny Dyer, was related to.
509
1025120
2720
dell'attore televisivo, Danny Dyer, fosse imparentato.
17:07
And I said it was
510
1027840
1120
E ho detto che era
17:08
C) Winston Churchill. Was I right?
511
1028960
3200
C) Winston Churchill. Avevo ragione?
17:12
It was a good guess, Sam, but
512
1032160
1440
Era una buona supposizione, Sam, ma
17:13
the actual answer was
513
1033600
1120
la vera risposta era
17:14
A) King Edward III. And no-one
514
1034720
2640
A) Re Edoardo III. E nessuno
17:17
was more surprised that he was
515
1037360
1440
era più sorpreso dal fatto che fosse
17:18
related to royalty than the
516
1038800
1600
imparentato con la famiglia reale rispetto allo
17:20
EastEnders actor himself!
517
1040400
2400
stesso attore di EastEnders!
17:22
OK, Neil, let’s recap the
518
1042800
1520
OK, Neil, ricapitoliamo il
17:24
vocabulary from this programme
519
1044320
1760
vocabolario di questo programma
17:26
about the census - the official
520
1046080
2240
sul censimento, il
17:28
counting of a nation’s population.
521
1048320
2480
conteggio ufficiale della popolazione di una nazione.
17:30
To figure something out means
522
1050800
1600
Capire qualcosa significa
17:32
to understand it.
523
1052400
1760
capirlo.
17:34
The Romans used conscription
524
1054160
2000
I romani usavano la coscrizione
17:36
to force men to join the army by law.
525
1056160
2960
per costringere gli uomini ad arruolarsi nell'esercito per legge. La
17:39
Taxation is the government’s
526
1059120
1520
tassazione è il sistema del governo
17:40
system of taxing people to pay
527
1060640
2080
di tassare le persone per pagare i
17:42
for public services.
528
1062720
2000
servizi pubblici.
17:44
A clerk is an office worker whose
529
1064720
2240
Un impiegato è un impiegato il cui
17:46
job involves keeping records.
530
1066960
3120
lavoro prevede la tenuta dei registri.
17:50
And tabulate means show
531
1070080
1680
E tabulare significa mostrare le
17:51
information in the form of a table
532
1071760
1920
informazioni sotto forma di una tabella
17:53
with rows and columns.
533
1073680
2217
con righe e colonne.
17:55
That’s all for our six-minute look
534
1075897
2023
Questo è tutto per il nostro sguardo di sei minuti
17:57
at the census, but if we’ve whetted
535
1077920
1920
al censimento, ma se abbiamo stuzzicato il
17:59
your appetite for more why not
536
1079840
2000
tuo appetito per di più perché non dai
18:01
check out the whole episode – it’s
537
1081840
2080
un'occhiata all'intero episodio: è
18:03
available now on the website of
538
1083920
1920
ora disponibile sul sito web del
18:05
BBC World Service programme,
539
1085840
1760
programma BBC World Service,
18:07
The Forum.
540
1087600
1440
The Forum.
18:09
Bye for now!
541
1089040
1280
Arrivederci!
18:10
Bye bye.
542
1090320
890
Ciao ciao.
18:17
Hello. This is 6 Minute English
543
1097040
1520
Ciao. Questo è l'inglese di 6 minuti
18:18
from BBC Learning English.
544
1098560
1440
dalla BBC Learning English.
18:20
I’m Neil.
545
1100000
720
18:20
And I’m Georgina.
546
1100720
1360
Sono Neil.
E io sono Georgina.
18:22
What do Homer, Ray Charles
547
1102080
1840
Cos'hanno in comune Homer, Ray Charles
18:23
and Jorge Borges all have in
548
1103920
1760
e Jorge Borges
18:25
common, Georgina?
549
1105680
1040
, Georgina?
18:26
Hmm, so that’s the ancient Greek
550
1106720
2400
Hmm, quindi questo è l'antico
18:29
poet, Homer; American singer,
551
1109120
2160
poeta greco, Omero; cantante americano,
18:31
Ray Charles; and Argentine writer,
552
1111280
2400
Ray Charles; e lo scrittore argentino
18:33
Jorge Luis Borges… I can’t see
553
1113680
2480
Jorge Luis Borges... non vedo
18:36
much in common there, Neil.
554
1116160
1440
molto in comune, Neil.
18:37
Well, the answer is that they
555
1117600
1360
Ebbene, la risposta è che
18:38
were all blind.
556
1118960
1280
erano tutti ciechi.
18:40
Ah! But that obviously didn’t hold
557
1120240
1760
Ah! Ma questo ovviamente non
18:42
them back - I mean, they were
558
1122000
1280
li ha trattenuti - voglio dire, sono stati
18:43
some of the greatest artists ever!
559
1123280
2160
alcuni dei più grandi artisti di sempre!
18:45
Right, but I wonder how easy they
560
1125440
1840
Giusto, ma mi chiedo quanto sarebbe facile per loro
18:47
would find it living and working in
561
1127280
1600
vivere e lavorare nel
18:48
the modern world.
562
1128880
1040
mondo moderno. I
18:49
Blind people can use a guide dog
563
1129920
1680
non vedenti possono usare un cane guida
18:51
or a white cane to help them
564
1131600
1280
o un bastone bianco per aiutarli a
18:52
move around.
565
1132880
1040
muoversi.
18:53
Yes, but a white cane is hardly
566
1133920
2000
Sì, ma un bastone bianco non è certo una
18:55
advanced technology! Recently,
567
1135920
2240
tecnologia avanzata! Recentemente sono state inventate
18:58
smartphone apps have been
568
1138160
1440
app per smartphone
18:59
invented which dramatically
569
1139600
1520
che
19:01
improve the lives of blind people
570
1141120
1760
migliorano notevolmente la vita dei non vedenti
19:02
around the world.
571
1142880
1120
in tutto il mondo.
19:04
In this programme on blindness
572
1144000
1600
In questo programma sulla cecità
19:05
in the digital age we’ll be looking
573
1145600
1920
nell'era digitale esamineremo
19:07
at some of these inventions, known
574
1147520
2080
alcune di queste invenzioni, note
19:09
collectively as assistive technology –
575
1149600
3040
collettivamente come tecnologia assistiva,
19:12
that’s any software or equipment
576
1152640
2000
ovvero qualsiasi software o attrezzatura
19:14
that helps people work around their
577
1154640
1920
che aiuta le persone a superare le proprie
19:16
disabilities or challenges.
578
1156560
2080
disabilità o sfide.
19:18
But first it’s time for my quiz
579
1158640
1680
Ma prima è il momento della
19:20
question, Georgina. In 1842 a
580
1160320
2960
domanda del quiz, Georgina. Nel 1842 fu inventata una
19:23
technique of using fingers to feel
581
1163280
2240
tecnica per usare le dita per sentire i
19:25
printed raised dots was invented
582
1165520
2240
punti stampati in rilievo
19:27
which allowed blind people to read.
583
1167760
2080
che consentivano ai non vedenti di leggere.
19:29
But who invented it? Was it:
584
1169840
2000
Ma chi l'ha inventato? Era:
19:31
a) Margaret Walker?,
585
1171840
2000
a) Margaret Walker?,
19:33
b) Louis Braille?, or
586
1173840
1760
b) Louis Braille?, o
19:35
c) Samuel Morse?
587
1175600
1360
c) Samuel Morse?
19:36
Hmm, I’ve heard of Morse code but
588
1176960
2560
Hmm, ho sentito parlare del codice Morse ma
19:39
that wouldn’t help blind people
589
1179520
1440
questo non aiuterebbe i non vedenti a
19:40
read, so I think it’s, b) Louis Braille.
590
1180960
2880
leggere, quindi penso che sia, b) Louis Braille.
19:43
OK, Georgina, we’ll find out the
591
1183840
1600
OK, Georgina, scopriremo la
19:45
answer at the end of the programme.
592
1185440
2160
risposta alla fine del programma.
19:47
One remarkable feature of the latest
593
1187600
2080
Una caratteristica notevole dell'ultima
19:49
assistive technology is its practicality.
594
1189680
3200
tecnologia assistiva è la sua praticità.
19:52
Smartphone apps like ‘BeMyEyes’
595
1192880
2400
Le app per smartphone come "BeMyEyes"
19:55
allow blind users to find lost keys,
596
1195280
2480
consentono agli utenti non vedenti di trovare le chiavi perse,
19:57
cross busy roads and even colour
597
1197760
2080
attraversare strade trafficate e persino
19:59
match their clothes.
598
1199840
1200
abbinare il colore dei loro vestiti.
20:01
Brian Mwenda is CEO of a Kenyan
599
1201040
2640
Brian Mwenda è l'amministratore delegato di
20:03
company developing this kind of
600
1203680
1760
un'azienda keniota che sviluppa questo tipo di
20:05
technology. Here he explains to
601
1205440
2400
tecnologia. Qui spiega al
20:07
BBC World Service programme,
602
1207840
2000
programma della BBC World Service,
20:09
Digital Planet, how his devices seek
603
1209840
2560
Digital Planet, come i suoi dispositivi cercano
20:12
to enhance, not replace, the
604
1212400
2160
di migliorare, non sostituire, il
20:14
traditional white cane:
605
1214560
1829
tradizionale bastone bianco:
20:16
The device is very compatible with
606
1216880
1840
Il dispositivo è molto compatibile con
20:18
any kind of white cane. So, once you
607
1218720
2000
qualsiasi tipo di bastone bianco. Quindi, una volta
20:20
clip it on to any white cane it
608
1220720
2160
agganciato a qualsiasi bastone bianco,
20:22
works perfectly to detect the
609
1222880
1360
funziona perfettamente per rilevare gli
20:24
obstacles in front of you, and it
610
1224240
1920
ostacoli davanti a te e si
20:26
relies on echo-location. So,
611
1226160
2080
basa sulla localizzazione dell'eco. Quindi, l'
20:28
echo-location is the same technology
612
1228240
1840
ecolocalizzazione è la stessa tecnologia
20:30
used by bats and dolphins to detect
613
1230080
3520
utilizzata da pipistrelli e delfini per rilevare
20:33
prey and obstacles and all that. You
614
1233600
2560
prede, ostacoli e tutto il resto.
20:36
send out a sound pulse and then
615
1236160
1840
Emetti un impulso sonoro e poi,
20:38
once it bounces off an obstacle, you
616
1238000
2000
una volta che rimbalza su un ostacolo,
20:40
can tell how far the obstacle is.
617
1240000
2320
puoi dire quanto è lontano l'ostacolo.
20:42
When attached to a white cane, the
618
1242320
1840
Quando è attaccato a un bastone bianco, il
20:44
digital device - called ‘Sixth Sense’ -
619
1244160
2560
dispositivo digitale, chiamato "Sesto Senso",
20:46
can detect obstacles – objects which
620
1246720
2640
è in grado di rilevare gli ostacoli, oggetti che ti
20:49
block your way, making it difficult for
621
1249360
2160
bloccano la strada, rendendoti difficile
20:51
you to move forward.
622
1251520
1360
andare avanti.
20:52
‘Sixth Sense’ works using echo-location,
623
1252880
3040
'Sixth Sense' funziona utilizzando l'eco-localizzazione,
20:55
a kind of ultrasound like that used by
624
1255920
2640
una sorta di ultrasuono come quello usato dai
20:58
bats who send out sound waves
625
1258560
2000
pipistrelli che emettono onde sonore
21:00
which bounce off surrounding objects.
626
1260560
2560
che rimbalzano sugli oggetti circostanti.
21:03
The returning echoes show where these
627
1263120
2320
Gli echi di ritorno mostrano dove
21:05
objects are located.
628
1265440
1840
si trovano questi oggetti.
21:07
Some of the assistive apps are so
629
1267280
1840
Alcune delle app assistive sono così
21:09
smart they can even tell what kind of
630
1269120
2000
intelligenti che possono persino dire che tipo di
21:11
object is coming up ahead – be it a
631
1271120
2240
oggetto si sta avvicinando, che si tratti di un
21:13
friend, a shop door or a speeding car.
632
1273360
3040
amico, della porta di un negozio o di un'auto in corsa.
21:16
I guess being able to move around
633
1276400
1600
Immagino che essere in grado di muoversi con
21:18
confidently really boosts people’s
634
1278000
2000
sicurezza aumenti davvero l'indipendenza delle persone
21:20
independence.
635
1280000
1200
.
21:21
Absolutely. And it’s challenging
636
1281200
1760
Assolutamente. Ed è
21:22
stereotypes around blindness too.
637
1282960
2480
anche una sfida agli stereotipi sulla cecità.
21:25
Blogger, Fern Lulham, who is blind
638
1285440
2160
La blogger Fern Lulham, lei
21:27
herself, uses assistive apps every day.
639
1287600
3280
stessa cieca, utilizza app assistive ogni giorno.
21:30
Here she is talking to
640
1290880
1120
Qui sta parlando con
21:32
BBC World Service’s, Digital Planet:
641
1292000
2979
Digital Planet della BBC World Service:
21:35
I think the more that society sees
642
1295680
2160
Penso che più la società vede i
21:37
blind people in the community, at work,
643
1297840
2640
ciechi nella comunità, al lavoro,
21:40
in relationships it does help to tackle
644
1300480
2800
nelle relazioni, aiuta ad affrontare
21:43
all of these stereotypes, it helps
645
1303280
1440
tutti questi stereotipi, aiuta le
21:44
people to see blind and
646
1304720
1600
persone a vedere i non vedenti e gli
21:46
visually-impaired people in a whole
647
1306320
1200
ipovedenti persone in un
21:47
new way and it just normalises
648
1307520
2240
modo completamente nuovo e normalizza semplicemente la
21:49
disability – that’s what we need, we
649
1309760
1520
disabilità - questo è ciò di cui abbiamo bisogno, abbiamo
21:51
need to see people just getting on
650
1311280
1840
bisogno di vedere le persone semplicemente andare avanti
21:53
with their life and doing it and then
651
1313120
1600
con la loro vita e farlo e poi
21:54
people won’t see it as such a big
652
1314720
1760
le persone non lo vedranno più come un grosso
21:56
deal anymore, it’ll just be the ordinary.
653
1316480
2979
problema, sarà solo essere l'ordinario.
22:00
Fern distinguishes between people
654
1320320
1680
Fern distingue tra persone
22:02
who are blind, or unable to see, and
655
1322000
2480
non vedenti o incapaci di vedere e
22:04
those who are visually impaired –
656
1324480
2080
coloro che sono ipovedenti -
22:06
experience a decreased ability to see.
657
1326560
3120
sperimentano una ridotta capacità di vedere. La
22:09
Assistive tech helps blind people
658
1329680
2080
tecnologia assistiva aiuta i non vedenti a
22:11
lead normal, independent lives within
659
1331760
2400
condurre una vita normale e indipendente all'interno delle
22:14
their local communities. Fern hopes
660
1334160
2640
loro comunità locali. Fern spera
22:16
that this will help normalise disability –
661
1336800
2640
che questo aiuti a normalizzare la disabilità -
22:19
treat something as normal which has
662
1339440
2000
trattare come normale qualcosa che
22:21
not been accepted as normal before…
663
1341440
2480
non è stato accettato come normale prima...
22:23
…so being blind doesn’t have to be a
664
1343920
2160
... quindi essere ciechi non deve essere un
22:26
big deal – an informal way to say
665
1346080
2240
grosso problema - un modo informale per dire
22:28
something is not a serious problem.
666
1348320
2800
qualcosa non è un problema serio.
22:31
Just keep your eyes closed for a
667
1351120
1280
Tieni gli occhi chiusi per un
22:32
minute and try moving around the
668
1352400
1440
minuto e prova a muoverti per la
22:33
room. You’ll soon see how difficult
669
1353840
2320
stanza. Vedrai presto quanto
22:36
it is… and how life changing this
670
1356160
1680
è difficile... e come può cambiare la vita questa
22:37
technology can be.
671
1357840
1600
tecnologia.
22:39
Being able to read books must also
672
1359440
2240
Essere in grado di leggere libri deve anche
22:41
open up a world of imagination.
673
1361680
2320
aprire un mondo di immaginazione.
22:44
So what was the answer to your
674
1364000
1280
Allora, qual è stata la risposta alla tua
22:45
quiz question, Neil?
675
1365280
1600
domanda del quiz, Neil?
22:46
Ah yes. I asked Georgina who
676
1366880
1600
Ah sì. Ho chiesto a Georgina chi ha
22:48
invented the system of reading
677
1368480
1760
inventato il sistema di lettura
22:50
where fingertips are used to feel
678
1370240
1840
in cui la punta delle dita viene usata per sentire
22:52
patterns of printed raised dots.
679
1372080
2160
motivi di punti stampati in rilievo.
22:54
What did you say, Georgina?
680
1374240
1600
Che cosa hai detto, Georgina? Ho
22:55
I thought it was, b) Louis Braille.
681
1375840
2880
pensato che fosse, b) Louis Braille.
22:58
Which was…of course the correct
682
1378720
1600
Che era... ovviamente la
23:00
answer! Well done, Georgina – Louise
683
1380320
2560
risposta corretta! Ben fatto, Georgina – Louise
23:02
Braille the inventor of a reading
684
1382880
1600
Braille l'inventore di un
23:04
system which is known worldwide
685
1384480
1760
sistema di lettura conosciuto in tutto il mondo
23:06
simply as braille.
686
1386240
1680
semplicemente come braille.
23:07
I suppose braille is an early example
687
1387920
2160
Suppongo che il braille sia un primo esempio
23:10
of assistive technology – systems
688
1390080
2480
di tecnologia assistiva: sistemi
23:12
and equipment that assist people
689
1392560
1600
e apparecchiature che aiutano le persone
23:14
with disabilities to perform everyday
690
1394160
2160
con disabilità a svolgere le
23:16
functions. Let’s recap the rest of
691
1396320
2400
funzioni quotidiane. Ricapitoliamo il resto del
23:18
the vocabulary, Neil.
692
1398720
1760
vocabolario, Neil.
23:20
OK. An obstacle is an object that
693
1400480
2240
OK. Un ostacolo è un oggetto che
23:22
is in your way and blocks your
694
1402720
2000
si trova sulla tua strada e blocca i tuoi
23:24
movement.
695
1404720
1120
movimenti.
23:25
Some assisted technology works
696
1405840
1680
Alcune tecnologie assistite funzionano
23:27
using echo-location – a system of
697
1407520
2560
utilizzando l'eco-localizzazione, un sistema di
23:30
ultrasound detection used by bats.
698
1410080
3120
rilevamento a ultrasuoni utilizzato dai pipistrelli.
23:33
Being blind is different from being
699
1413200
1760
Essere ciechi è diverso dall'essere
23:34
visually impaired - having a
700
1414960
1840
ipovedenti: avere una
23:36
decreased ability to see, whether
701
1416800
1920
ridotta capacità di vedere,
23:38
disabling or not.
702
1418720
1626
disabilitante o meno.
23:40
And finally, the hope is that
703
1420346
1654
E infine, la speranza è che le
23:42
assistive phone apps can help
704
1422000
1760
app telefoniche assistive possano aiutare a
23:43
normalise disability – change the
705
1423760
2160
normalizzare la disabilità - cambiare la
23:45
perception of something into
706
1425920
1440
percezione di qualcosa in modo che
23:47
being accepted as normal…
707
1427360
2080
venga accettata come normale...
23:49
..so that disability is no longer a
708
1429440
2080
..in modo che la disabilità non sia più un
23:51
big deal – not a big problem.
709
1431520
2240
grosso problema - non un grosso problema.
23:53
That’s all for this programme but
710
1433760
1360
Questo è tutto per questo programma, ma
23:55
join us again soon at 6 Minute English…
711
1435120
2800
unisciti di nuovo presto a 6 Minute English...
23:57
…and remember you can find many
712
1437920
1360
...e ricorda che puoi trovare molti
23:59
more 6 Minute topics and useful
713
1439280
1920
altri argomenti di 6 Minute e
24:01
vocabulary archived on
714
1441200
1440
vocabolario utile archiviati su
24:02
bbclearningenglish.com.
715
1442640
2240
bbclearningenglish.com.
24:04
Don’t forget we also have an app
716
1444880
1680
Non dimenticare che abbiamo anche un'app che
24:06
you can download for free from
717
1446560
1600
puoi scaricare gratuitamente
24:08
the app stores. And of course we
718
1448160
2160
dagli app store. E ovviamente
24:10
are all over social media, so come
719
1450320
2240
siamo dappertutto sui social media, quindi vieni a
24:12
on over and say hi.
720
1452560
1360
salutarci.
24:13
Bye for now!
721
1453920
800
Arrivederci!
24:14
Bye!
722
1454720
830
Ciao!
24:21
Welcome to 6 Minute English, where
723
1461280
1520
Benvenuto in 6 Minute English, dove
24:22
we bring you an intelligent topic
724
1462800
1600
ti presentiamo un argomento intelligente
24:24
and six related items of vocabulary.
725
1464400
2480
e sei voci di vocabolario correlate.
24:26
I’m Neil.
726
1466880
640
Sono Neil.
24:27
And I’m Tim. And today we’re talking
727
1467520
2560
E io sono Tim. E oggi parliamo
24:30
about AI – or Artificial Intelligence.
728
1470080
3840
di AI – o Intelligenza Artificiale. L'
24:33
Artificial Intelligence is the ability of
729
1473920
2480
intelligenza artificiale è la capacità delle
24:36
machines to copy human intelligent
730
1476400
2560
macchine di copiare il comportamento intelligente umano
24:38
behaviour – for example, an
731
1478960
1920
: ad esempio, una
24:40
intelligent machine can learn
732
1480880
1440
macchina intelligente può imparare
24:42
from its own mistakes, and make
733
1482320
1600
dai propri errori e prendere
24:43
decisions based on what’s happened
734
1483920
2000
decisioni in base a ciò che è accaduto
24:45
in the past.
735
1485920
880
in passato.
24:46
There’s a lot of talk about AI these
736
1486800
2000
Si parla molto di intelligenza artificiale in questi
24:48
days, Neil, but it’s still just science
737
1488800
2160
giorni, Neil, ma è ancora solo
24:50
fiction, isn’t it?
738
1490960
1360
fantascienza, no?
24:52
That’s not true – AI is everywhere.
739
1492320
2640
Non è vero: l'intelligenza artificiale è ovunque. Il
24:54
Machine thinking is in our homes,
740
1494960
2160
pensiero meccanico è nelle nostre case,
24:57
offices, schools and hospitals.
741
1497120
2480
uffici, scuole e ospedali. Gli
24:59
Computer algorithms are helping
742
1499600
1680
algoritmi informatici ci stanno aiutando a
25:01
us drive our cars. They’re diagnosing
743
1501280
2560
guidare le nostre auto. Stanno diagnosticando
25:03
what’s wrong with us in hospitals.
744
1503840
2160
cosa c'è che non va in noi negli ospedali.
25:06
They’re marking student essays…
745
1506000
1840
Stanno segnando i saggi degli studenti...
25:07
They’re telling us what to read on
746
1507840
1520
Ci dicono cosa leggere sui
25:09
our smartphones…
747
1509360
960
nostri smartphone...
25:10
Well, that really does sound like
748
1510320
1680
Beh, sembra davvero
25:12
science fiction – but it’s
749
1512000
1760
fantascienza, ma sta
25:13
happening already, you say, Neil?
750
1513760
1840
già accadendo, dici, Neil?
25:15
It’s definitely happening, Tim.
751
1515600
2245
Sta sicuramente accadendo, Tim.
25:17
And an algorithm, by the way, is
752
1517845
1435
E un algoritmo, a proposito, è
25:19
a set of steps a computer follows
753
1519280
2320
un insieme di passaggi che un computer segue
25:21
in order to solve a problem.
754
1521600
1680
per risolvere un problema.
25:23
So can you tell me what was the
755
1523280
2080
Allora, puoi dirmi qual era il
25:25
name of the computer which
756
1525360
1920
nome del computer che nel 1997
25:27
famously beat world chess
757
1527280
1600
batté notoriamente il campione del mondo di scacchi
25:28
champion Garry Kasparov
758
1528880
1600
Garry Kasparov
25:30
using algorithms in 1997?
759
1530480
2800
usando gli algoritmi?
25:33
Was it…
760
1533280
400
25:33
a) Hal, b) Alpha 60,
761
1533680
3120
Era...
a) Hal, b) Alpha 60,
25:36
or, c) Deep Blue?
762
1536800
1840
o, c) Deep Blue?
25:38
I’ll say Deep Blue.
763
1538640
2800
Dirò Deep Blue.
25:41
Although I’m just guessing.
764
1541440
1200
Anche se sto solo indovinando.
25:42
Was it an educated guess, Tim?
765
1542640
1920
Era un'ipotesi plausibile, Tim?
25:44
I know a bit about chess…
766
1544560
1520
Conosco un po' gli scacchi...
25:46
An educated guess is based
767
1546080
1920
Un'ipotesi plausibile si basa
25:48
on knowledge and experience
768
1548000
1600
sulla conoscenza e sull'esperienza
25:49
and is therefore likely to be correct.
769
1549600
2080
ed è quindi probabile che sia corretta.
25:51
Well, we’ll find out later on how
770
1551680
1760
Bene, scopriremo in seguito quanto
25:53
educated your guess was in
771
1553440
1440
fosse plausibile la tua ipotesi in
25:54
this case, Tim!
772
1554880
880
questo caso, Tim!
25:55
Indeed. But getting back to AI
773
1555760
2400
Infatti. Ma tornando all'intelligenza artificiale
25:58
and what machines can do – are
774
1558160
2480
e a cosa possono fare le macchine, sono in
26:00
they any good at solving real-life
775
1560640
2720
grado di risolvere i problemi della vita reale
26:03
problems? Computers think in zeros
776
1563360
2640
? I computer pensano in zeri
26:06
and ones don’t they? That sounds
777
1566000
1760
e uno, no? Sembra
26:07
like a pretty limited language when
778
1567760
1600
un linguaggio piuttosto limitato quando si
26:09
it comes to life experience!
779
1569360
1760
tratta di esperienza di vita!
26:11
You would be surprised to what
780
1571120
1520
Saresti sorpreso di cosa
26:12
those zeroes and ones can do, Tim.
781
1572640
2240
possono fare quegli zero e uno, Tim.
26:14
Although you’re right that AI does
782
1574880
1920
Anche se hai ragione sul fatto che l'IA
26:16
have its limitations at the moment.
783
1576800
1920
ha i suoi limiti al momento.
26:18
And if something has limitations
784
1578720
1760
E se qualcosa ha dei limiti,
26:20
there’s a limit on what it can do or
785
1580480
1920
c'è un limite a ciò che può fare o
26:22
how good it can be.
786
1582400
1280
quanto può essere buono.
26:23
OK – well now might be a good time
787
1583680
2640
OK, ora potrebbe essere un buon momento
26:26
to listen to Zoubin Bharhramani,
788
1586320
2160
per ascoltare Zoubin Bharhramani,
26:28
Professor of Information Engineering
789
1588480
1920
professore di ingegneria dell'informazione
26:30
at the University of Cambridge and
790
1590400
2240
all'Università di Cambridge e
26:32
deputy director of the Leverhulme Centre
791
1592640
2880
vicedirettore del Leverhulme Center
26:35
for the Future of Intelligence.
792
1595520
2000
for the Future of Intelligence.
26:37
He’s talking about what limitations
793
1597520
2240
Sta parlando dei limiti che l'
26:39
AI has at the moment.
794
1599760
2240
IA ha al momento. Penso che
26:43
I think it’s very interesting how many
795
1603280
2880
sia molto interessante quante
26:46
of the things that we take for granted –
796
1606160
2160
delle cose che diamo per scontate -
26:48
we humans take for granted – as being
797
1608320
2000
noi umani diamo per scontate - come
26:50
sort of things we don’t even think about
798
1610320
1600
cose a cui non pensiamo nemmeno
26:51
like how do we walk, how do we reach,
799
1611920
2320
come camminiamo, come raggiungiamo,
26:54
how do we recognize our mother. You
800
1614240
3120
come riconosciamo il nostro madre.
26:57
know, all these things. When you start
801
1617360
2480
Sai, tutte queste cose. Quando inizi
26:59
to think how to implement them on a
802
1619840
1840
a pensare a come implementarli su un
27:01
computer, you realize that it’s those
803
1621680
3120
computer, ti rendi conto che sono quelle
27:04
things that are incredibly difficult to get
804
1624800
4400
cose che sono incredibilmente difficili da far
27:09
computers to do, and that’s where the
805
1629200
2960
fare ai computer, ed è qui che
27:12
current cutting edge of research is.
806
1632160
2899
si trova l'attuale avanguardia della ricerca.
27:16
If we take something for granted we
807
1636320
1440
Se diamo qualcosa per scontato
27:17
don’t realise how important something is.
808
1637760
2400
non ci rendiamo conto di quanto sia importante qualcosa.
27:20
You sometimes take me for granted, I
809
1640160
2080
A volte mi dai per scontato,
27:22
think, Neil.
810
1642240
1200
penso, Neil.
27:23
No – I never take you for granted, Tim!
811
1643440
1920
No, non ti do mai per scontato, Tim!
27:25
You’re far too important for that!
812
1645360
2320
Sei troppo importante per questo!
27:27
Good to hear! So things we take for
813
1647680
2800
Buono a sapersi! Quindi le cose che diamo per
27:30
granted are doing every day tasks like
814
1650480
3280
scontate sono svolgere attività quotidiane come
27:33
walking, picking something up, or
815
1653760
2160
camminare, raccogliere qualcosa o
27:35
recognizing somebody. We implement –
816
1655920
3040
riconoscere qualcuno. Implementiamo -
27:38
or perform – these things without
817
1658960
2240
o eseguiamo - queste cose senza
27:41
thinking – Whereas it’s cutting edge
818
1661200
2640
pensare - Mentre è una
27:43
research to try and program a
819
1663840
1760
ricerca all'avanguardia provare a programmare una
27:45
machine to do them.
820
1665600
1200
macchina per farle.
27:46
Cutting edge means very new and
821
1666800
2000
All'avanguardia significa molto nuovo e
27:48
advanced. It’s interesting isn't it, that
822
1668800
2000
avanzato. È interessante, non è vero, che
27:50
over ten years ago a computer beat
823
1670800
2160
più di dieci anni fa un computer abbia battuto
27:52
a chess grand master – but the
824
1672960
1680
un grande maestro di scacchi, ma lo
27:54
same computer would find it incredibly
825
1674640
2240
stesso computer avrebbe trovato incredibilmente
27:56
difficult to pick up a chess piece.
826
1676880
2000
difficile prendere un pezzo degli scacchi. Lo
27:58
I know. It’s very strange. But now
827
1678880
2400
so. È molto strano. Ma ora
28:01
you’ve reminded me that we need
828
1681280
1520
mi hai ricordato che abbiamo bisogno
28:02
the answer to today’s question.
829
1682800
2080
della risposta alla domanda di oggi.
28:04
Which was: What was the name
830
1684880
1840
Che era: qual era il nome
28:06
of the computer which famously
831
1686720
1600
del computer che ha notoriamente
28:08
beat world chess champion
832
1688320
1760
battuto il campione del mondo di scacchi
28:10
Garry Kasparov in 1997? Now, you
833
1690080
2800
Garry Kasparov nel 1997? Ora, hai
28:12
said Deep Blue, Tim, and … that was
834
1692880
2400
detto Deep Blue, Tim, e... quella era
28:15
the right answer!
835
1695280
1200
la risposta giusta!
28:16
You see, my educated guess was
836
1696480
2320
Vedi, la mia supposizione plausibile era
28:18
based on knowledge and experience!
837
1698800
2160
basata sulla conoscenza e sull'esperienza!
28:20
Or maybe you were just lucky. So, the
838
1700960
3680
O forse sei stato solo fortunato. Quindi, il
28:24
IBM supercomputer Deep Blue played
839
1704640
2320
supercomputer IBM Deep Blue ha giocato
28:26
against US world chess champion
840
1706960
2000
contro il campione del mondo di scacchi statunitense
28:28
Garry Kasparov in two chess matches.
841
1708960
2400
Garry Kasparov in due partite di scacchi.
28:31
The first match was played in
842
1711360
1360
La prima partita fu giocata a
28:32
Philadelphia in 1996 and was
843
1712720
2080
Filadelfia nel 1996 e fu
28:34
won by Kasparov. The second was
844
1714800
2080
vinta da Kasparov. Il secondo è stato
28:36
played in New York City in 1997
845
1716880
2320
giocato a New York City nel 1997
28:39
and won by Deep Blue. The 1997
846
1719200
3120
e vinto da Deep Blue. La
28:42
match was the first defeat of a
847
1722320
1600
partita del 1997 è stata la prima sconfitta di un
28:43
reigning world chess champion
848
1723920
1600
campione del mondo di scacchi in carica da
28:45
by a computer under
849
1725520
1360
parte di un computer in
28:46
tournament conditions.
850
1726880
1680
condizioni di torneo.
28:48
Let’s go through the words we
851
1728560
1520
Esaminiamo le parole che abbiamo
28:50
learned today. First up was
852
1730080
2320
imparato oggi. Il primo è stato
28:52
‘artificial intelligence’ or AI – the
853
1732400
3200
"l'intelligenza artificiale" o IA, la
28:55
ability of machines to copy human
854
1735600
2400
capacità delle macchine di copiare il
28:58
intelligent behaviour.
855
1738000
1200
comportamento intelligente umano.
28:59
“There are AI programs that can
856
1739200
1840
"Esistono programmi di intelligenza artificiale in grado di
29:01
write poetry.”
857
1741040
1280
scrivere poesie".
29:02
Do you have any examples you
858
1742320
1600
Hai qualche esempio
29:03
can recite?
859
1743920
1040
da recitare?
29:04
Afraid I don’t! Number two – an
860
1744960
2080
Temo di no! Numero due: un
29:07
algorithm is a set of steps a
861
1747040
1840
algoritmo è un insieme di passaggi che un
29:08
computer follows in order to
862
1748880
1520
computer segue per
29:10
solve a problem. For example,
863
1750400
1760
risolvere un problema. Ad esempio,
29:12
“Google changes its search
864
1752160
1680
"Google cambia il suo
29:13
algorithm hundreds of times
865
1753840
1760
algoritmo di ricerca centinaia di volte
29:15
every year.”
866
1755600
880
all'anno".
29:16
The adjective is algorithmic – for
867
1756480
2560
L'aggettivo è algoritmico, ad
29:19
example, “Google has made many
868
1759040
2240
esempio "Google ha apportato molte
29:21
algorithmic changes.”
869
1761280
1760
modifiche algoritmiche".
29:23
Number three – if something has
870
1763040
2000
Numero tre: se qualcosa ha dei
29:25
‘limitations’ – there’s a limit on
871
1765040
1680
"limiti", c'è un limite a
29:26
what it can do or how good it
872
1766720
1520
ciò che può fare o quanto
29:28
can be. “Our show has certain
873
1768240
2400
può essere buono. "Il nostro spettacolo ha alcune
29:30
limitations – for example, it’s only
874
1770640
2320
limitazioni, ad esempio
29:32
six minutes long!”
875
1772960
1040
dura solo sei minuti!"
29:34
That’s right – there’s only time to
876
1774000
1760
Esatto: c'è solo il tempo per
29:35
present six vocabulary items.
877
1775760
2400
presentare sei voci di vocabolario.
29:38
Short but sweet!
878
1778160
1120
Breve ma dolce!
29:39
And very intelligent, too. OK, the
879
1779280
2640
E anche molto intelligente. OK, l'
29:41
next item is ‘take something for
880
1781920
1760
elemento successivo è "dare qualcosa per
29:43
granted’ – which is when we don’t
881
1783680
1760
scontato", ovvero quando non ci rendiamo
29:45
realise how important something is.
882
1785440
1920
conto di quanto sia importante qualcosa.
29:47
“We take our smart phones for granted
883
1787360
2160
"Oggi diamo per scontati i nostri smartphone
29:49
these days – but before 1995 hardly
884
1789520
3200
, ma prima del 1995 quasi
29:52
anyone owned one.”
885
1792720
1520
nessuno ne possedeva uno".
29:54
Number five – ‘to implement’ – means
886
1794240
2480
Numero cinque - "implementare" - significa
29:56
to perform a task, or take action.
887
1796720
2080
eseguire un'attività o agire.
29:58
“Neil implemented some changes
888
1798800
1760
"Neil ha implementato alcune modifiche
30:00
to the show.”
889
1800560
880
allo spettacolo."
30:01
The final item is ‘cutting edge’ – new
890
1801440
2480
L'elemento finale è "all'avanguardia" - nuovo
30:03
and advanced – “This software is
891
1803920
2000
e avanzato - "Questo software è
30:05
cutting edge.”
892
1805920
880
all'avanguardia".
30:06
“The software uses cutting edge
893
1806800
2000
"Il software utilizza una
30:08
technology.”
894
1808800
1280
tecnologia all'avanguardia."
30:10
OK – that’s all we have time for on
895
1810080
1840
OK, questo è tutto ciò per cui abbiamo tempo per lo
30:11
today’s cutting edge show. But please
896
1811920
2640
spettacolo all'avanguardia di oggi. Ma dai
30:14
check out our Instagram, Twitter,
897
1814560
1840
un'occhiata alle nostre pagine Instagram, Twitter,
30:16
Facebook and YouTube pages.
898
1816400
1840
Facebook e YouTube.
30:18
Bye-bye!
899
1818240
560
30:18
Goodbye!
900
1818800
903
Ciao ciao!
Arrivederci!
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