Algorithms - 6 Minute English

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BBC Learning English


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00:03
Hello. This is 6 Minute English from
0
3149
7391
Ciao. Questo è l'inglese di 6 minuti dalla
00:10
BBC Learning English. I'm Neil.
1
10540
2280
BBC Learning English. Sono Neill.
00:12
And I'm Sam.
2
12820
1120
E io sono Sam.
00:13
What do shopping with a credit card,
3
13940
2130
Cosa hanno in comune lo shopping con la carta di credito, la
00:16
finding love through internet
4
16070
1290
ricerca dell'amore attraverso gli
00:17
dating and waiting for the traffic
5
17360
2009
appuntamenti su internet e l'attesa che
00:19
lights to change have in common?
6
19369
2561
cambi il semaforo?
00:21
Hmmm, they all involve computers?
7
21930
2269
Hmmm, coinvolgono tutti i computer?
00:24
Good guess, Sam! But how exactly
8
24199
1871
Buona ipotesi, Sam! Ma come
00:26
do those computers work?
9
26070
2140
funzionano esattamente quei computer?
00:28
The answer is that they all
10
28210
1649
La risposta è che
00:29
use algorithms - sets of
11
29859
2310
usano tutti algoritmi - insiemi di
00:32
mathematical instructions
12
32169
1401
istruzioni matematiche
00:33
which find solutions to problems.
13
33570
2570
che trovano soluzioni ai problemi.
00:36
Although they are often hidden,
14
36140
2430
Sebbene siano spesso nascosti, gli
00:38
algorithms are all around us.
15
38570
1680
algoritmi sono ovunque intorno a noi.
00:40
From mobile phone maps to
16
40250
1250
Dalle mappe dei telefoni cellulari alla
00:41
home delivery pizza, they
17
41500
1720
consegna a domicilio della pizza,
00:43
play a big part of modern
18
43220
1730
svolgono un ruolo importante nella
00:44
life. And they're the
19
44950
1490
vita moderna. E sono l'
00:46
topic of this programme.
20
46440
1450
argomento di questo programma.
00:47
A simple way to think of
21
47890
1150
Un modo semplice di pensare agli
00:49
algorithms is as recipes.
22
49040
2620
algoritmi è come ricette.
00:51
To make pancakes you mix flour,
23
51660
2460
Per fare i pancakes mescolate farina,
00:54
eggs and milk, then melt
24
54120
1110
uova e latte, poi fate sciogliere
00:55
butter in a frying pan
25
55230
1390
il burro in una padella
00:56
and so on. Computers do
26
56620
1760
e così via. I computer
00:58
this in more a complicated
27
58380
1320
lo fanno in un modo più complicato
00:59
way by repeating mathematical
28
59700
1970
ripetendo
01:01
equations over and over again.
29
61670
2419
equazioni matematiche più e più volte. Le
01:04
Equations are mathematical
30
64089
1481
equazioni sono
01:05
sentences showing how two
31
65570
1430
frasi matematiche che mostrano come due
01:07
things are equal. They're
32
67000
1950
cose sono uguali. Sono
01:08
similar to algorithms and
33
68950
1660
simili agli algoritmi e
01:10
the most famous scientific
34
70610
1340
l'equazione scientifica più famosa
01:11
equation of all, Einstein's
35
71950
2100
di tutte,
01:14
E=MC2, can be thought of as
36
74050
3430
E=MC2 di Einstein, può essere pensata come
01:17
a three-part algorithm.
37
77480
2330
un algoritmo in tre parti.
01:19
But before my brain gets
38
79810
1270
Ma prima che il mio cervello venga
01:21
squashed by all this maths,
39
81080
1440
schiacciato da tutta questa matematica,
01:22
I have a quiz question for
40
82520
1600
ho una domanda per
01:24
you, Sam. As you know,
41
84120
2180
te, Sam. Come sai, la
01:26
Einstein's famous equation
42
86300
1060
famosa equazione di Einstein
01:27
is E=MC2 - but what does the
43
87360
2880
è E=MC2 - ma per cosa sta la
01:30
'E' stand for? Is it:
44
90240
2290
'E'? È:
01:32
a) electricity? b) energy?
45
92530
2520
a) elettricità? b) energia?
01:35
or c) everything?
46
95050
1890
oppure c) tutto?
01:36
I'm tempted to say 'E' is
47
96940
1480
Sono tentato di dire che 'E' sta
01:38
for 'everything' but I
48
98420
1000
per 'tutto' ma
01:39
reckon I know the answer:
49
99420
2160
credo di conoscere la risposta:
01:41
b - 'E' stands for 'energy'.
50
101580
1860
b - 'E' sta per 'energia'.
01:43
OK, Sam, we'll find out if
51
103440
1430
OK, Sam, scopriremo se
01:44
you're right later
52
104870
1000
hai ragione più avanti
01:45
in the programme.
53
105870
1000
nel programma.
01:46
With all this talk of
54
106870
1380
Con tutto questo parlare di
01:48
computers, you might think
55
108250
1000
computer, potresti pensare che gli
01:49
algorithms are a new idea.
56
109250
1720
algoritmi siano un'idea nuova.
01:50
In fact, they've been
57
110970
1460
In effetti, esistono fin
01:52
around since Babylonian times,
58
112430
2070
dai tempi dei babilonesi,
01:54
around 4,000 years ago.
59
114500
2250
circa 4000 anni fa.
01:56
And their use today can be
60
116750
1460
E il loro uso oggi può essere
01:58
controversial. Some algorithms
61
118210
1880
controverso. Alcuni algoritmi
02:00
used in internet search engines
62
120090
1830
utilizzati nei motori di ricerca su Internet
02:01
have been accused
63
121920
1000
sono stati accusati
02:02
of racial prejudice.
64
122920
1260
di pregiudizio razziale.
02:04
Ramesh Srinivasan is Professor
65
124180
2130
Ramesh Srinivasan è professore
02:06
of Information Studies at the
66
126310
1669
di studi sull'informazione presso l'
02:07
University of California.
67
127979
1620
Università della California.
02:09
Here's what he said when asked
68
129599
1780
Ecco cosa ha detto quando gli è stato chiesto
02:11
what the word 'algorithm'
69
131379
1480
cosa significa effettivamente la parola "algoritmo"
02:12
actually means by BBC World
70
132859
2051
nel programma della BBC World
02:14
Service's programme, The Forum:
71
134910
3999
Service, The Forum: La
02:18
My understanding of the term
72
138909
1851
mia comprensione del termine
02:20
'algorithm' is that it's not
73
140760
1099
"algoritmo" è che non è
02:21
necessarily the bogyman, or
74
141859
2280
necessariamente l'uomo nero, o
02:24
its not necessarily something
75
144139
2020
non è necessariamente qualcosa
02:26
that is, you know, inscrutable
76
146159
1931
che è, sai, imperscrutabile
02:28
or mysterious to all people -
77
148090
1659
o misterioso per tutte le persone -
02:29
it's the set of instructions
78
149749
2710
è l'insieme di istruzioni
02:32
that you write in some
79
152459
1661
che scrivi in ​​qualche
02:34
mathematical form or in
80
154120
1659
forma matematica o in
02:35
some software code - so it's
81
155779
1501
qualche codice software - quindi è
02:37
the repeated set of
82
157280
1500
l'insieme ripetuto di
02:38
instructions that are
83
158780
1879
istruzioni che vengono
02:40
sequenced, that are used
84
160659
1861
messe in sequenza, che vengono usate
02:42
and applied to answer a
85
162520
1340
e applicate per rispondere a una
02:43
question or resolve a
86
163860
1219
domanda o risolvere un
02:45
problem - it's a simple as
87
165079
1561
problema - è
02:46
that, actually.
88
166640
1590
così semplice, in realtà.
02:48
Some think that algorithms
89
168230
2500
Alcuni pensano che gli algoritmi
02:50
have been controversial,
90
170730
1269
siano stati controversi,
02:51
but Professor Srinivasan
91
171999
1410
ma il professor Srinivasan
02:53
says they are not necessarily
92
173409
1970
afferma che non sono necessariamente
02:55
the bogyman. The bogyman
93
175379
2220
l'uomo nero. Lo spauracchio
02:57
refers to something people
94
177599
1121
si riferisce a qualcosa che la gente
02:58
call 'bad' or 'evil' to
95
178720
2140
chiama "cattivo" o "malvagio" per
03:00
make other people afraid.
96
180860
2420
spaventare gli altri.
03:03
Professor Srinivasan thinks
97
183280
1359
Il professor Srinivasan pensa che gli
03:04
algorithms are neither evil
98
184639
1860
algoritmi non siano né malvagi
03:06
nor inscrutable - not
99
186499
2011
né imperscrutabili, non
03:08
showing emotions or thoughts
100
188510
1780
mostrando emozioni o pensieri
03:10
and therefore very difficult
101
190290
1360
e quindi molto difficili
03:11
to understand.
102
191650
1000
da capire.
03:12
Still, it can be difficult
103
192650
1669
Tuttavia, può essere difficile
03:14
to understand exactly what
104
194319
1301
capire esattamente cosa
03:15
algorithms are, especially
105
195620
1989
siano gli algoritmi, soprattutto
03:17
when there are many different
106
197609
1330
quando ne esistono di molti
03:18
types of them. So, let's
107
198939
1651
tipi diversi. Quindi,
03:20
take an example.
108
200590
1410
facciamo un esempio.
03:22
It's autumn and we want to
109
202000
1060
È autunno e vogliamo
03:23
collect all the apples from
110
203060
1560
raccogliere tutte le mele dal
03:24
our orchard and divide them
111
204620
1239
nostro frutteto e dividerle
03:25
into three groups - big, medium
112
205859
2310
in tre gruppi: grandi, medie
03:28
and small. One method is to
113
208169
2000
e piccole. Un metodo consiste nel
03:30
collect all the apples together
114
210169
1830
raccogliere tutte le mele insieme
03:31
and compare their sizes.
115
211999
1981
e confrontarne le dimensioni.
03:33
But doing this would take hours!
116
213980
1519
Ma fare questo richiederebbe ore!
03:35
It's much easier to first
117
215499
1511
È molto più semplice
03:37
collect the apples from only
118
217010
1470
raccogliere prima le mele da
03:38
one tree - divide those into
119
218480
2420
un solo albero - dividerle in
03:40
big, medium or small - and
120
220900
1989
grandi, medie o piccole - e
03:42
then repeat the process for
121
222889
1481
poi ripetere il processo per
03:44
the other trees, one by one.
122
224370
2970
gli altri alberi, uno per uno.
03:47
That's basically what
123
227340
1000
Questo è fondamentalmente ciò che
03:48
algorithms do - they find
124
228340
1390
fanno gli algoritmi: trovano
03:49
the most efficient way to
125
229730
1349
il modo più efficiente per
03:51
get things done, or in other
126
231079
1740
fare le cose o, in altre
03:52
words, get the best results
127
232819
1450
parole, ottenere i migliori risultati
03:54
in the quickest time.
128
234269
2281
nel minor tempo possibile. Il
03:56
Mathematics professor Ian Stewart
129
236550
1299
professore di matematica Ian Stewart è
03:57
agrees. Listen as he explains
130
237849
2230
d'accordo. Ascolta mentre spiega
04:00
how the algorithm called
131
240079
1580
come funziona l'algoritmo chiamato
04:01
'bubble sort' works to BBC
132
241659
2491
"bubble sort" per il
04:04
World Service's programme,
133
244150
1349
programma della BBC World Service,
04:05
The Forum:
134
245499
3030
The Forum:
04:08
Think of when your computer
135
248529
1100
pensa a quando il tuo computer
04:09
is sorting emails by date and
136
249629
1881
sta ordinando le email per data e
04:11
maybe you've got 500 emails
137
251510
1349
forse hai 500 email
04:12
and it sorts them by date in
138
252859
1371
e le ordina per data in
04:14
a flash. Now it doesn't use
139
254230
1479
un lampo. Ora non usa il
04:15
bubble sort, but it does
140
255709
1022
bubble sort, ma
04:16
use a sorting method and if
141
256731
1819
usa un metodo di ordinamento e se
04:18
you tried to do that by
142
258550
1140
provassi a farlo a
04:19
hand it would take you a
143
259690
1509
mano ti ci vorrebbe
04:21
very long time, whatever
144
261199
1340
molto tempo, qualunque
04:22
method you used.
145
262539
3641
metodo tu abbia usato. Il
04:26
Professor Stewart describes
146
266180
1000
professor Stewart descrive
04:27
how algorithms sort emails.
147
267180
2100
come gli algoritmi ordinano le email.
04:29
'To sort' is a verb meaning
148
269280
1729
'To sort' è un verbo che significa
04:31
to group together things
149
271009
1130
raggruppare insieme cose
04:32
which share similarities.
150
272139
1821
che condividono somiglianze.
04:33
Just like grouping the
151
273960
1000
Proprio come raggruppare le
04:34
apples by size, sorting
152
274960
1910
mele per dimensione, ordinare
04:36
hundreds of emails by hand
153
276870
1729
centinaia di email a mano
04:38
would take a long time.
154
278599
1861
richiederebbe molto tempo.
04:40
But using algorithms,
155
280460
1910
Ma usando gli algoritmi, i
04:42
computers do it in a flash -
156
282370
1810
computer lo fanno in un lampo,
04:44
very quickly or suddenly.
157
284180
1959
molto velocemente o all'improvviso.
04:46
That phrase - in a flash -
158
286139
1191
Quella frase - in un lampo -
04:47
reminds me of
159
287330
1000
mi ricorda
04:48
how Albert Einstein
160
288330
1130
come Albert Einstein
04:49
came up with his famous
161
289460
1190
abbia inventato la sua famosa
04:50
equation, E=MC2.
162
290650
3609
equazione, E=MC2.
04:54
And that reminds me of your
163
294259
1671
E questo mi ricorda la tua
04:55
quiz question. You asked
164
295930
1910
domanda del quiz. Hai chiesto
04:57
about the 'E' in E=MC2.
165
297840
3260
della 'E' in E=MC2.
05:01
I said it stands for
166
301100
1390
Ho detto che sta per
05:02
'energy'. So, was I right?
167
302490
1739
"energia". Allora, avevo ragione?
05:04
'Energy' is the correct answer.
168
304229
2641
"Energia" è la risposta corretta.
05:06
Energy equals 'M' for mass,
169
306870
1849
L'energia è uguale a 'M' per la massa,
05:08
multiplied by the Constant
170
308719
1521
moltiplicata per la costante
05:10
'C' which is the speed
171
310240
1459
'C' che è la velocità
05:11
of light, squared.
172
311699
1201
della luce, al quadrato.
05:12
OK, let's recap the vocabulary
173
312900
2380
OK, ricapitoliamo il vocabolario
05:15
from this programme, starting
174
315280
1780
di questo programma, iniziando
05:17
with 'equation' - a mathematical
175
317060
2340
con "equazione",
05:19
statement using symbols to
176
319400
1900
un'affermazione matematica che utilizza simboli per
05:21
show two equal things.
177
321300
1910
mostrare due cose uguali.
05:23
If something is called a 'bogyman',
178
323210
2120
Se qualcosa viene chiamato "uomo nero",
05:25
it's something considered
179
325330
1040
è qualcosa considerato
05:26
bad and to be feared.
180
326370
1670
cattivo e da temere.
05:28
'Inscrutable' people don't show
181
328040
1610
Le persone "imperscrutabili" non mostrano le
05:29
their emotions so are very
182
329650
1620
proprie emozioni, quindi è molto
05:31
difficult to get to know.
183
331270
2060
difficile conoscerle.
05:33
'Efficient' means working
184
333330
1000
"Efficiente" significa lavorare in modo
05:34
quickly and effectively
185
334330
1079
rapido ed efficace
05:35
in an organised way.
186
335409
1470
in modo organizzato.
05:36
The verb 'to sort' means
187
336879
1491
Il verbo 'ordinare' significa
05:38
to group together things
188
338370
1269
raggruppare cose
05:39
which share similarities.
189
339639
1851
che condividono somiglianze.
05:41
And finally, if something
190
341490
1060
E infine, se qualcosa
05:42
happens 'in a flash', it
191
342550
1721
accade "in un lampo",
05:44
happens quickly or suddenly.
192
344271
1779
accade rapidamente o all'improvviso.
05:46
That's all the time we have
193
346050
1359
Questo è tutto il tempo che abbiamo
05:47
to discuss algorithms. And if
194
347409
2151
per discutere di algoritmi. E se
05:49
you're still not 100% sure
195
349560
1829
non sei ancora sicuro al 100%
05:51
about exactly what they are,
196
351389
1810
di cosa siano esattamente,
05:53
we hope at least you've
197
353199
1000
speriamo almeno che tu abbia
05:54
learned some useful vocabulary!
198
354199
1601
imparato qualche vocabolario utile!
05:55
Join us again soon for more
199
355800
1300
Unisciti a noi di nuovo presto per altri
05:57
trending topics, sensational
200
357100
1749
argomenti di tendenza,
05:58
science and useful vocabulary
201
358849
2120
scienza sensazionale e vocabolario utile
06:00
here at 6 Minute English from
202
360969
1531
qui a 6 Minute English da
06:02
BBC Learning English.
203
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1610
BBC Learning English.
06:04
Bye for now!
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2329
Arrivederci!
06:06
Goodbye!
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2100
Arrivederci!

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