Artificial Intelligence - what can and can't it do? 6 Minute English

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BBC Learning English


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00:07
Neil: Welcome to 6 Minute English, where we
0
7160
1820
Neil: Benvenuto in 6 Minute English, dove
00:08
bring you an intelligent topic and six related
1
8980
2240
ti presentiamo un argomento intelligente e sei
00:11
items of vocabulary. I'm Neil.
2
11230
1809
voci di vocabolario correlate. Sono Neill.
00:13
Tim: And I'm Tim. And today we're talking
3
13039
3270
Tim: E io sono Tim. E oggi parliamo
00:16
about AI - or Artificial Intelligence.
4
16309
3031
di AI - o Intelligenza Artificiale.
00:19
Neil: Artificial Intelligence is the ability
5
19340
2862
Neil: L'Intelligenza Artificiale è la capacità
00:22
of machines to copy human intelligent behaviour
6
22202
3058
delle macchine di copiare il comportamento intelligente umano
00:25
- for example, an intelligent machine can
7
25260
2343
: ad esempio, una macchina intelligente può
00:27
learn from its own mistakes, and make decisions
8
27603
2686
imparare dai propri errori e prendere decisioni
00:30
based on what's happened in the past.
9
30289
1970
basate su ciò che è accaduto in passato.
00:32
Tim: There's a lot of talk about AI these
10
32259
2322
Tim: Si parla molto di intelligenza artificiale in questi
00:34
days, Neil, but it's still just science fiction,
11
34581
2719
giorni, Neil, ma è ancora solo fantascienza,
00:37
isn't it?
12
37300
1000
vero?
00:38
Neil: That's not true - AI is everywhere.
13
38300
2539
Neil: Non è vero: l'intelligenza artificiale è ovunque. Il
00:40
Machine thinking is in our homes, offices,
14
40839
2601
pensiero meccanico è nelle nostre case, uffici,
00:43
schools and hospitals. Computer algorithms
15
43440
2797
scuole e ospedali. Gli algoritmi informatici
00:46
are helping us drive our cars. They're diagnosing
16
46237
3263
ci stanno aiutando a guidare le nostre auto. Stanno diagnosticando
00:49
what's wrong with us in hospitals. They're
17
49500
2395
cosa non va in noi negli ospedali. Stanno
00:51
marking student essays. They're telling us
18
51895
2395
correggendo i compiti degli studenti. Ci stanno dicendo
00:54
what to read on our smartphones.
19
54290
1230
cosa leggere sui nostri smartphone.
00:55
Tim: Well, that really does sound like science
20
55520
2654
Tim: Beh, sembra davvero
00:58
fiction - but it's happening already, you
21
58174
2366
fantascienza - ma sta già accadendo,
01:00
say, Neil?
22
60540
1000
dici, Neil?
01:01
Neil: It's definitely happening, Tim. And
23
61540
2123
Neil: Sta sicuramente accadendo, Tim. E
01:03
an algorithm, by the way, is a set of steps
24
63663
2227
un algoritmo, a proposito, è un insieme di passaggi che
01:05
a computer follows in order to solve a problem.
25
65890
2919
un computer segue per risolvere un problema.
01:08
So can you tell me what was the name of the
26
68809
2670
Allora, puoi dirmi qual era il nome del
01:11
computer which famously beat world chess champion
27
71479
4091
computer che nel 1997 batté notoriamente il campione del mondo di scacchi
01:15
Garry Kasparov using algorithms in 1997? Was
28
75570
3590
Garry Kasparov usando gli algoritmi?
01:19
it: a) Hal, b) Alpha 60 or c) Deep Blue?
29
79160
4749
Era: a) Hal, b) Alpha 60 o c) Deep Blue?
01:23
Tim: I'll say Deep Blue. Although I'm just
30
83909
2800
Tim: Dirò Deep Blue. Anche se sto solo
01:26
guessing.
31
86709
1551
indovinando.
01:28
Neil: Was it an educated guess, Tim?
32
88260
1750
Neil: Era un'ipotesi plausibile, Tim?
01:30
Tim: I know a bit about chess...
33
90010
1630
Tim: Conosco un po' gli scacchi...
01:31
Neil: An educated guess is based on knowledge
34
91640
2501
Neil: Un'ipotesi plausibile si basa sulla conoscenza
01:34
and experience and is therefore likely to
35
94141
2279
e sull'esperienza ed è quindi probabile che
01:36
be correct. Well, we'll find out later on
36
96420
2385
sia corretta. Bene, scopriremo più tardi
01:38
how educated your guess was in this case, Tim!
37
98805
2435
quanto fosse plausibile la tua ipotesi in questo caso, Tim!
01:41
Tim: Indeed. But getting back to AI and what
38
101240
3500
Tim: Infatti. Ma tornando all'intelligenza artificiale e a cosa
01:44
machines can do - are they any good at solving
39
104740
3340
possono fare le macchine, sono in grado di risolvere i
01:48
real-life problems? Computers think in zeros
40
108090
2865
problemi della vita reale? I computer pensano in zeri
01:50
and ones don't they? That sounds like a pretty
41
110955
2995
e uno, no? Sembra un
01:53
limited language when it comes to life experience!
42
113950
2440
linguaggio piuttosto limitato quando si tratta di esperienza di vita!
01:56
Neil: You would be surprised to what those
43
116390
2290
Neil: Saresti sorpreso di cosa
01:58
zeroes and ones can do, Tim. Although you're
44
118680
2399
possono fare quegli zero e uno, Tim. Anche se hai
02:01
right that AI does have its limitations at
45
121079
2467
ragione sul fatto che l'IA ha i suoi limiti
02:03
the moment. And if something has limitations
46
123546
2584
al momento. E se qualcosa ha dei limiti,
02:06
there's a limit on what it can do or how good
47
126130
2230
c'è un limite a ciò che può fare oa quanto
02:08
it can be.
48
128360
980
può essere buono.
02:09
Tim: OK - well now might be a good time to
49
129360
2620
Tim: OK, beh, ora potrebbe essere un buon momento per
02:11
listen to Zoubin Bharhramani, Professor of
50
131988
2811
ascoltare Zoubin Bharhramani, professore di
02:14
Information Engineering at the University
51
134799
2627
ingegneria dell'informazione all'Università
02:17
of Cambridge and deputy director of the Leverhulme
52
137426
3203
di Cambridge e vicedirettore del Leverhulme
02:20
Centre for the Future of Intelligence. He's
53
140629
3099
Center for the Future of Intelligence. Sta
02:23
talking about what limitations AI has at the
54
143728
3172
parlando dei limiti che l'IA ha al
02:26
moment.
55
146900
2160
momento.
02:29
Zoubin Bharhramani: I think it's very interesting
56
149060
1960
Zoubin Bharhramani: Penso che sia molto interessante
02:31
how many of the things that we take for granted
57
151023
2996
quante delle cose che diamo per scontate
02:34
- we humans take for granted - as being sort
58
154019
2155
- noi umani diamo per scontate - come
02:36
of things we don't even think about like how
59
156174
2155
cose a cui non pensiamo nemmeno come
02:38
do we walk, how do we reach, how do we recognise
60
158329
3464
camminiamo, come raggiungiamo, come riconosciamo
02:41
our mother. You know, all these things. When
61
161793
3176
nostra madre. Sai, tutte queste cose. Quando
02:44
you start to think how to implement them on
62
164969
2491
inizi a pensare a come implementarli su
02:47
a computer, you realise that it's those things
63
167460
4240
un computer, ti rendi conto che sono quelle cose
02:51
that are incredibly difficult to get computers
64
171709
3923
che sono incredibilmente difficili da far
02:55
to do, and that's where the current cutting
65
175632
3667
fare ai computer, ed è qui che si trova l'attuale
02:59
edge of research is.
66
179300
2860
punta di diamante della ricerca.
03:02
Neil: If we take something for granted we
67
182160
1240
Neil: Se diamo qualcosa per scontato
03:03
don't realise how important something is.
68
183410
2310
non ci rendiamo conto di quanto sia importante qualcosa.
03:05
Tim: You sometimes take me for granted,
69
185720
2363
Tim: A volte mi dai per scontato,
03:08
think, Neil.
70
188083
727
03:08
Neil: No - I never take you for granted, Tim!
71
188810
2432
pensa, Neil.
Neil: No, non ti do mai per scontato, Tim!
03:11
You're far too important for that!
72
191242
1837
Sei troppo importante per questo!
03:13
Tim: Good to hear! So things we take for granted
73
193079
3688
Tim: Buono a sapersi! Quindi le cose che diamo per scontate
03:16
are doing every day tasks like walking, picking
74
196767
3612
sono svolgere attività quotidiane come camminare, raccogliere
03:20
something up, or recognising somebody. We
75
200379
3218
qualcosa o riconoscere qualcuno.
03:23
implement - or perform - these things without
76
203597
3532
Implementiamo - o eseguiamo - queste cose senza
03:27
thinking. Whereas it's cutting edge research
77
207129
2781
pensare. Considerando che è una ricerca all'avanguardia
03:29
to try and program a machine to do them.
78
209910
2529
cercare di programmare una macchina per farli.
03:32
Neil: Cutting edge means very new and advanced.
79
212439
2492
Neil: All'avanguardia significa molto nuovo e avanzato.
03:34
It's interesting isn't it, that over ten years
80
214931
2439
È interessante, non è vero, che più di dieci anni
03:37
ago a computer beat a chess grand master - but
81
217370
2666
fa un computer abbia battuto un grande maestro di scacchi, ma
03:40
the same computer would find it incredibly
82
220036
2434
lo stesso computer avrebbe trovato incredibilmente
03:42
difficult to pick up a chess piece.
83
222470
1949
difficile prendere un pezzo degli scacchi.
03:44
Tim: I know. It's very strange. But now you've
84
224419
2550
Tim: lo so. È molto strano. Ma ora
03:46
reminded me that we need the answer to today's
85
226969
2550
mi hai ricordato che abbiamo bisogno della risposta alla domanda di oggi
03:49
question.
86
229519
1000
.
03:50
Neil: Which was: What was the name of the
87
230519
2567
Neil: Che era: qual era il nome del
03:53
computer who famously beat world chess champion
88
233086
2943
computer che ha notoriamente battuto il campione del mondo di scacchi
03:56
Gary Kasparov in 1997? Now, you said Deep
89
236029
2832
Gary Kasparov nel 1997? Ora, hai detto Deep
03:58
Blue, Tim, and... that was the right answer!
90
238861
3108
Blue, Tim, e... quella era la risposta giusta!
04:01
Tim: You see, my educated guess was based
91
241969
2674
Tim: Vedi, la mia supposizione plausibile era basata
04:04
on knowledge and experience!
92
244643
1826
sulla conoscenza e sull'esperienza!
04:06
Neil: Or maybe you were just lucky. So, the
93
246469
3329
Neil: O forse sei stato solo fortunato. Quindi, il
04:09
IBM supercomputer Deep Blue played against
94
249798
3251
supercomputer IBM Deep Blue ha giocato contro il
04:13
US world chess champion Garry Kasparov in
95
253049
2503
campione del mondo di scacchi statunitense Garry Kasparov in
04:15
two chess matches. The first match was played
96
255552
2747
due partite di scacchi. La prima partita fu giocata
04:18
in Philadelphia in 1996 and was won by Kasparov.
97
258299
2993
a Filadelfia nel 1996 e fu vinta da Kasparov.
04:21
The second was played in New York City in
98
261292
2557
Il secondo è stato giocato a New York City nel
04:23
1997 and won by Deep Blue. The 1997 match
99
263849
4391
1997 e vinto da Deep Blue. La partita del 1997
04:28
was the first defeat of a reigning world chess
100
268240
2220
è stata la prima sconfitta di un campione del mondo di scacchi in carica da
04:30
champion by a computer under tournament conditions.
101
270460
3500
parte di un computer in condizioni di torneo.
04:33
Tim: Let's go through the words we learned
102
273960
2776
Tim: Esaminiamo le parole che abbiamo imparato
04:36
today. First up was 'artificial intelligence'
103
276736
2974
oggi. La prima è stata l'"intelligenza artificiale"
04:39
or AI - the ability of machines to copy human
104
279710
3318
o IA, la capacità delle macchine di copiare il
04:43
intelligent behaviour.
105
283028
1622
comportamento intelligente umano.
04:44
Neil: 'There are AI programs that
106
284650
2410
Neil: "Ci sono programmi di intelligenza artificiale che
04:47
can write poetry.'
107
287060
660
04:47
Tim: Do you have any examples you can recite?
108
287720
2580
possono scrivere poesie".
Tim: Hai qualche esempio da recitare?
04:50
Neil: Afraid I don't! Number two - an algorithm
109
290300
2850
Neil: Temo di no! Numero due: un algoritmo
04:53
is a set of steps a computer follows in order
110
293150
2729
è un insieme di passaggi che un computer segue
04:55
to solve a problem. For example, 'Google changes
111
295879
2953
per risolvere un problema. Ad esempio, "Google cambia
04:58
its search algorithm hundreds of times every year.'
112
298832
3707
il suo algoritmo di ricerca centinaia di volte all'anno".
05:02
Tim: The adjective is algorithmic - for example,
113
302539
2964
Tim: L'aggettivo è algoritmico, ad esempio
05:05
'Google has made many algorithmic changes.'
114
305503
2656
"Google ha apportato molte modifiche algoritmiche".
05:08
Neil: Number three - if something has 'limitations',
115
308159
3024
Neil: Numero tre: se qualcosa ha dei "limiti",
05:11
there's a limit on what it can do or how good
116
311183
2617
c'è un limite a ciò che può fare oa quanto
05:13
it can be. 'Our show has certain limitations
117
313800
2949
può essere buono. "Il nostro spettacolo ha alcune limitazioni,
05:16
' for example, it's only six minutes long!'
118
316749
2881
ad esempio dura solo sei minuti!"
05:19
Tim: That's right - there's only time to present
119
319630
2570
Tim: Esatto, c'è solo il tempo per presentare
05:22
six vocabulary items. Short but sweet!
120
322200
2700
sei voci di vocabolario. Breve ma dolce!
05:24
Neil: And very intelligent, too. OK, the next
121
324900
2787
Neil: E anche molto intelligente. OK, l'
05:27
item is 'take something for granted', which
122
327687
2664
elemento successivo è "dare qualcosa per scontato",
05:30
is when we don't realise how important something is.
123
330351
2529
ovvero quando non ci rendiamo conto di quanto sia importante qualcosa.
05:32
Tim: 'We take our smartphones for granted
124
332880
3046
Tim: "Oggi diamo per scontati i nostri smartphone
05:35
these days, but before 1995 hardly anyone
125
335926
2974
, ma prima del 1995 quasi nessuno ne
05:38
owned one.'
126
338900
1000
possedeva uno".
05:39
Neil: Number five - 'to implement' means to
127
339900
2493
Neil: Numero cinque: "implementare" significa
05:42
perform a task, or take action.
128
342393
1797
eseguire un compito o intraprendere un'azione.
05:44
Tim: 'Neil implemented some changes to the show.'
129
344190
2749
Tim: 'Neil ha implementato alcune modifiche allo show.'
05:46
Neil: The final item is 'cutting edge' - new
130
346939
1361
Neil: L'elemento finale è "all'avanguardia" - nuovo
05:48
and advanced - 'This software is cutting edge.'
131
348300
4119
e avanzato - "Questo software è all'avanguardia".
05:52
Tim: 'The software uses cutting edge technology.'
132
352419
2761
Tim: 'Il software utilizza una tecnologia all'avanguardia.'
05:55
Neil: OK - that's all we have time for on
133
355180
2604
Neil: OK, questo è tutto ciò per cui abbiamo tempo nello
05:57
today's cutting edge show. But please check
134
357784
2665
show all'avanguardia di oggi. Ma dai un'occhiata alle
06:00
out our Instagram, Twitter, Facebook and YouTube
135
360449
3031
nostre pagine Instagram, Twitter, Facebook e YouTube
06:03
pages. Tim: Bye-bye!
136
363480
840
. Tim: ciao ciao!
06:04
Neil: Goodbye!
137
364320
1160
Niel: Arrivederci!
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