Ajit Narayanan: A word game to communicate in any language

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TED


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Traduttore: Fabio Avino Revisore: Elena Locatelli
00:12
I work with children with autism.
0
12721
2670
Lavoro con i bambini autistici.
00:15
Specifically, I make technologies
1
15391
1914
In particolare, creo tecnologie
00:17
to help them communicate.
2
17305
2171
che li aiutano a comunicare.
00:19
Now, many of the problems that children
3
19476
1539
Molti dei problemi che affrontano
00:21
with autism face, they have a common source,
4
21015
3763
i bambini autistici hanno una fonte in comune,
00:24
and that source is that they find it difficult
5
24778
2094
ossia che trovano difficile
00:26
to understand abstraction, symbolism.
6
26872
5260
capire l'astratto, il simbolismo.
00:32
And because of this, they have a lot of difficulty with language.
7
32132
4652
Per questo motivo, hanno molte difficoltà con il linguaggio.
00:36
Let me tell you a little bit about why this is.
8
36784
3015
Vi spiego perché.
00:39
You see that this is a picture of a bowl of soup.
9
39799
3934
Vedete, questa è l'immagine di un piatto di minestra.
00:43
All of us can see it. All of us understand this.
10
43733
2485
Tutti noi lo vediamo. Tutti noi lo capiamo.
00:46
These are two other pictures of soup,
11
46218
2312
Queste sono altre due immagini di minestra,
00:48
but you can see that these are more abstract
12
48530
2067
ma vedete che sono più astratte.
00:50
These are not quite as concrete.
13
50597
1856
Non sono altrettanto concrete.
00:52
And when you get to language,
14
52453
2174
In termini di linguaggio,
00:54
you see that it becomes a word
15
54627
1868
vedete che diventa una parola
00:56
whose look, the way it looks and the way it sounds,
16
56495
3261
il cui aspetto e suono,
00:59
has absolutely nothing to do with what it started with,
17
59756
2912
non ha assolutamente niente a che vedere con quel che era all'inizio,
01:02
or what it represents, which is the bowl of soup.
18
62668
2830
o quello che rappresenta, ossia un piatto di minestra.
01:05
So it's essentially a completely abstract,
19
65498
2900
Sostanzialmente è una rappresentazione
01:08
a completely arbitrary representation of something
20
68398
2576
completamente astratta, totalmente arbitraria di qualcosa
01:10
which is in the real world,
21
70974
1163
del mondo reale.
01:12
and this is something that children with autism
22
72137
1791
Ed è qualcosa che un bambino autistico
01:13
have an incredible amount of difficulty with.
23
73928
3164
trova molto difficile da capire.
01:17
Now that's why most of the people that work with children with autism --
24
77092
2751
Per questo motivo, la maggior parte di quelli che lavorano con bambini autistici,
01:19
speech therapists, educators --
25
79843
1878
terapisti della parola, educatori,
01:21
what they do is, they try to help children with autism
26
81721
2633
cercano di aiutare i bambini autistici
01:24
communicate not with words, but with pictures.
27
84354
3229
a comunicare non con le parole, ma con le immagini.
01:27
So if a child with autism wanted to say,
28
87583
1930
Se un bambino autistico volesse dire,
01:29
"I want soup," that child would pick
29
89513
2458
"Voglio la minestra", prenderebbe
01:31
three different pictures, "I," "want," and "soup,"
30
91971
2260
tre diverse immagini, "Io", "voglio" e "minestra",
01:34
and they would put these together,
31
94231
1609
e le metterebbe insieme,
01:35
and then the therapist or the parent would
32
95840
1867
e poi il terapista o il genitore
01:37
understand that this is what the kid wants to say.
33
97707
1887
capirebbe che questo è quello che vuole dire il bambino.
01:39
And this has been incredibly effective;
34
99594
1778
E ciò è stato straordinariamente efficace,
01:41
for the last 30, 40 years
35
101372
2141
lo si è fatto
01:43
people have been doing this.
36
103513
1613
per 30, 40 anni.
01:45
In fact, a few years back,
37
105126
1349
Di fatto, qualche anno fa,
01:46
I developed an app for the iPad
38
106475
2675
ho sviluppato una app per l'iPad
01:49
which does exactly this. It's called Avaz,
39
109150
2255
che fa esattamente questo. Si chiama Avaz.
01:51
and the way it works is that kids select
40
111405
2279
Funziona in questo modo: i bambini selezionano
01:53
different pictures.
41
113684
1321
diverse immagini.
01:55
These pictures are sequenced together to form sentences,
42
115005
2570
Le immagini vengono messe in sequenza in modo da formare frasi,
01:57
and these sentences are spoken out.
43
117575
1719
e queste frasi vengono pronunciate.
01:59
So Avaz is essentially converting pictures,
44
119294
3025
Quindi Avaz, in sostanza, converte le immagini,
02:02
it's a translator, it converts pictures into speech.
45
122319
3960
è un traduttore che converte le immagini in discorso.
02:06
Now, this was very effective.
46
126279
1718
È stato molto efficace.
02:07
There are thousands of children using this,
47
127997
1384
Ci sono migliaia di bambini che la usano,
02:09
you know, all over the world,
48
129381
1430
in tutto il mondo,
02:10
and I started thinking about
49
130811
2175
e ho cominciato a pensare
02:12
what it does and what it doesn't do.
50
132986
2654
a quello che fa e quello che non fa.
02:15
And I realized something interesting:
51
135640
1684
Mi sono reso conto di una cosa interessante:
02:17
Avaz helps children with autism learn words.
52
137324
4203
Avaz aiuta i bambini autistici a imparare le parole.
02:21
What it doesn't help them do is to learn
53
141527
2405
Quello che non li aiuta a fare è imparare
02:23
word patterns.
54
143932
2748
gli schemi di parole.
02:26
Let me explain this in a little more detail.
55
146680
2472
Vi spiego più in dettaglio.
02:29
Take this sentence: "I want soup tonight."
56
149152
3057
Prendete la frase: "Stasera voglio la minestra."
02:32
Now it's not just the words here that convey the meaning.
57
152209
4080
Qui non sono solo le parole che trasmettono significato.
02:36
It's also the way in which these words are arranged,
58
156289
3140
È anche il modo in cui queste parole sono disposte,
02:39
the way these words are modified and arranged.
59
159429
2515
il modo in cui queste parole vengono modificate e disposte.
02:41
And that's why a sentence like "I want soup tonight"
60
161959
2306
Ecco perché una frase come "Stasera voglio la minestra"
02:44
is different from a sentence like
61
164265
1984
è diversa da una frase come
02:46
"Soup want I tonight," which is completely meaningless.
62
166249
3312
"Minestra stasera voglio", che è totalmente senza senso.
02:49
So there is another hidden abstraction here
63
169561
2619
C'è un'altra astrazione nascosta qui
02:52
which children with autism find a lot of difficulty coping with,
64
172180
3557
che i bambini autistici hanno difficoltà ad affrontare,
02:55
and that's the fact that you can modify words
65
175737
2840
ossia che si possono modificare le parole
02:58
and you can arrange them to have
66
178577
2101
e si possono disporre in modo
03:00
different meanings, to convey different ideas.
67
180678
2895
che abbiano significati diversi, per trasmettere idee diverse.
03:03
Now, this is what we call grammar.
68
183573
3459
È quello che chiamiamo grammatica.
03:07
And grammar is incredibly powerful,
69
187032
2036
E la grammatica è incredibilmente importante,
03:09
because grammar is this one component of language
70
189068
3157
perché la grammatica è quel componente della lingua
03:12
which takes this finite vocabulary that all of us have
71
192225
3489
che prende un vocabolario finito che abbiamo tutti
03:15
and allows us to convey an infinite amount of information,
72
195714
4531
e ci permette di trasmettere una quantità infinita di informazioni,
03:20
an infinite amount of ideas.
73
200245
2134
e una quantità infinita di idee.
03:22
It's the way in which you can put things together
74
202379
2002
È il modo in cui si possono mettere insieme le cose
03:24
in order to convey anything you want to.
75
204381
2168
per poter comunicare qualunque cosa si voglia.
03:26
And so after I developed Avaz,
76
206549
2127
Quindi dopo aver sviluppato Avaz,
03:28
I worried for a very long time
77
208676
1568
mi sono preoccupato a lungo
03:30
about how I could give grammar to children with autism.
78
210244
3910
di come spiegare la grammatica ai bambini autistici.
03:34
The solution came to me from a very interesting perspective.
79
214154
2275
La soluzione mi è venuta da una prospettiva molto interessante.
03:36
I happened to chance upon a child with autism
80
216429
3449
Mi sono imbattuto in una bambina autistica
03:39
conversing with her mom,
81
219878
2109
che chiacchierava con la madre,
03:41
and this is what happened.
82
221987
2094
e questo è quello che è successo.
03:44
Completely out of the blue, very spontaneously,
83
224081
2186
All'improvviso, molto spontaneamente,
03:46
the child got up and said, "Eat."
84
226267
2463
la bambina si alzò e disse, "Mangiare".
03:48
Now what was interesting was
85
228730
1770
La cosa interessante fu
03:50
the way in which the mom was trying to tease out
86
230500
4244
il modo in cui la madre cercava di capire
03:54
the meaning of what the child wanted to say
87
234744
2213
il significato di quello che voleva dire la bambina
03:56
by talking to her in questions.
88
236957
2260
parlando con lei per domande.
03:59
So she asked, "Eat what? Do you want to eat ice cream?
89
239217
2593
Quindi le chiese, "Mangiare cosa? Vuoi mangiare gelato?
04:01
You want to eat? Somebody else wants to eat?
90
241810
2112
Tu vuoi mangiare? Qualcun altro vuole mangiare?
04:03
You want to eat cream now? You want to eat ice cream in the evening?"
91
243922
3313
Vuoi mangiare il gelato adesso? Vuoi mangiare il gelato stasera?
04:07
And then it struck me that
92
247235
1514
E poi mi colpì
04:08
what the mother had done was something incredible.
93
248749
2028
quello che aveva fatto la madre, qualcosa di incredibile.
04:10
She had been able to get that child to communicate
94
250777
1994
Era riuscita a far comunicare alla bambina
04:12
an idea to her without grammar.
95
252771
4138
un'idea senza l'uso della grammatica.
04:16
And it struck me that maybe this is what
96
256909
2696
Mi colpì perché forse era quello
04:19
I was looking for.
97
259605
1385
che stavo cercando.
04:20
Instead of arranging words in an order, in sequence,
98
260990
4142
Invece di sistemare le parole in un ordine,
04:25
as a sentence, you arrange them
99
265132
2172
in una frase, vengono sistemate
04:27
in this map, where they're all linked together
100
267304
3811
in questa mappa, in cui sono tutte legate
04:31
not by placing them one after the other
101
271115
2143
senza metterle una dietro l'altra
04:33
but in questions, in question-answer pairs.
102
273258
3284
ma in domande, in coppie di domanda-risposta.
04:36
And so if you do this, then what you're conveying
103
276542
2358
Facendo questo, quello che si trasmette
04:38
is not a sentence in English,
104
278900
1986
non è una frase in inglese,
04:40
but what you're conveying is really a meaning,
105
280886
2966
ma un significato,
04:43
the meaning of a sentence in English.
106
283852
1511
il significato di una frase in inglese.
04:45
Now, meaning is really the underbelly, in some sense, of language.
107
285363
2932
Il significato è il punto debole della lingua, in un certo senso.
04:48
It's what comes after thought but before language.
108
288295
3821
È quello che viene dopo il pensiero ma prima della lingua.
04:52
And the idea was that this particular representation
109
292116
2503
E l'idea era che questa rappresentazione particolare
04:54
might convey meaning in its raw form.
110
294619
3261
potrebbe trasmettere un significato nella sua forma più pura.
04:57
So I was very excited by this, you know,
111
297880
1771
Ero entusiasmato all'idea,
04:59
hopping around all over the place,
112
299651
1493
saltellavo in giro,
05:01
trying to figure out if I can convert
113
301144
1771
cercando di capire se fosse possibile convertire
05:02
all possible sentences that I hear into this.
114
302915
2524
tutte le possibili frasi che sentivo.
05:05
And I found that this is not enough.
115
305439
1773
E ho scoperto che non è sufficiente.
05:07
Why is this not enough?
116
307212
1385
Perché non è sufficiente?
05:08
This is not enough because if you wanted to convey
117
308597
1711
Non è sufficiente perché se si vuole trasmettere
05:10
something like negation,
118
310308
2250
una cosa come la negazione,
05:12
you want to say, "I don't want soup,"
119
312558
1736
si vuole dire, "Non voglio la minestra",
05:14
then you can't do that by asking a question.
120
314294
2220
non lo si può fare facendo una domanda.
05:16
You do that by changing the word "want."
121
316514
2285
Lo si fa cambiando la parola "voglio".
05:18
Again, if you wanted to say,
122
318799
1637
Di nuovo, se voleste dire,
05:20
"I wanted soup yesterday,"
123
320436
1980
"Ieri volevo la minestra",
05:22
you do that by converting the word "want" into "wanted."
124
322416
2737
lo si fa convertendo la parola "voglio" in "volevo".
05:25
It's a past tense.
125
325153
1666
È al passato.
05:26
So this is a flourish which I added
126
326819
2103
È un'espressione fiorita che ho aggiunto
05:28
to make the system complete.
127
328922
1576
per rendere il sistema completo.
05:30
This is a map of words joined together
128
330498
1977
È una mappa di parole unite
05:32
as questions and answers,
129
332475
1656
in domande e risposte,
05:34
and with these filters applied on top of them
130
334131
2264
e con l'aggiunta di questi filtri,
05:36
in order to modify them to represent
131
336395
1817
allo scopo di modificarli per rappresentare
05:38
certain nuances.
132
338212
1709
certe sfumature.
05:39
Let me show you this with a different example.
133
339921
1951
Ve lo mostro con un esempio diverso.
05:41
Let's take this sentence:
134
341872
1254
Prendiamo la frase:
05:43
"I told the carpenter I could not pay him."
135
343126
1980
"Ho detto al falegname che non potevo pagarlo."
05:45
It's a fairly complicated sentence.
136
345106
1792
È una frase abbastanza complessa.
05:46
The way that this particular system works,
137
346898
1893
Ecco come funziona questo particolare sistema:
05:48
you can start with any part of this sentence.
138
348791
2578
si può cominciare con qualunque parte della frase.
05:51
I'm going to start with the word "tell."
139
351369
1698
Comincerò con la parola "dire".
05:53
So this is the word "tell."
140
353067
1462
Questa è la parola "dire".
05:54
Now this happened in the past,
141
354529
1600
È al passato,
05:56
so I'm going to make that "told."
142
356129
2223
quindi la trasformerò in "detto".
05:58
Now, what I'm going to do is,
143
358352
1708
Quello che farò,
06:00
I'm going to ask questions.
144
360060
1756
è porre domande.
06:01
So, who told? I told.
145
361816
2364
Allora, chi ha detto? Io ho detto.
06:04
I told whom? I told the carpenter.
146
364180
1927
Ho detto a chi? Ho detto al falegname.
06:06
Now we start with a different part of the sentence.
147
366107
1751
Cominciamo con una parte diversa della frase.
06:07
We start with the word "pay,"
148
367858
1867
Cominciamo con la parola "pagare",
06:09
and we add the ability filter to it to make it "can pay."
149
369725
4577
e aggiungiamo il filtro della capacità per ottenere "posso pagare".
06:14
Then we make it "can't pay,"
150
374302
2101
Poi lo trasformiamo in "non posso pagare",
06:16
and we can make it "couldn't pay"
151
376403
1599
e possiamo trasformarlo in "non potevo pagare"
06:18
by making it the past tense.
152
378002
1663
mettendolo al passato.
06:19
So who couldn't pay? I couldn't pay.
153
379665
1923
Quindi chi non poteva pagare? Io non potevo pagare.
06:21
Couldn't pay whom? I couldn't pay the carpenter.
154
381588
2676
Non potevo pagare chi? Non potevo pagare il falegname.
06:24
And then you join these two together
155
384264
1731
Poi le mettete insieme
06:25
by asking this question:
156
385995
1350
facendo questa domanda:
06:27
What did I tell the carpenter?
157
387345
1737
Cos'ho detto al falegname?
06:29
I told the carpenter I could not pay him.
158
389082
4049
Ho detto al falegname che non potevo pagarlo.
06:33
Now think about this. This is
159
393131
1937
Pensateci. Questa è...
06:35
—(Applause)—
160
395068
3542
(Applausi)
06:38
this is a representation of this sentence
161
398610
3672
questa è una rappresentazione di questa frase
06:42
without language.
162
402282
2435
senza la lingua.
06:44
And there are two or three interesting things about this.
163
404717
2192
E ci sono due o tre cose interessanti a questo proposito.
06:46
First of all, I could have started anywhere.
164
406909
3131
Prima di tutto, avrei potuto cominciare ovunque.
06:50
I didn't have to start with the word "tell."
165
410040
2243
Non dovevo per forza cominciare con la parola "dire".
06:52
I could have started anywhere in the sentence,
166
412283
1416
Avrei potuto cominciare ovunque nella frase,
06:53
and I could have made this entire thing.
167
413699
1507
e avrei potuto fare la stessa cosa.
06:55
The second thing is, if I wasn't an English speaker,
168
415206
2776
La seconda cosa è, se non parlassi inglese,
06:57
if I was speaking in some other language,
169
417982
2175
se parlassi un'altra lingua,
07:00
this map would actually hold true in any language.
170
420157
3156
questa mappa sarebbe rimasta valida in qualunque lingua.
07:03
So long as the questions are standardized,
171
423313
1990
Finché le domande sono standard,
07:05
the map is actually independent of language.
172
425303
4287
la mappa è indipendente dalla lingua.
07:09
So I call this FreeSpeech,
173
429590
2115
Lo chiamo FreeSpeech,
07:11
and I was playing with this for many, many months.
174
431705
2935
e ci ho giocato per molti mesi.
07:14
I was trying out so many different combinations of this.
175
434640
2726
Ho provato tante diverse combinazioni.
07:17
And then I noticed something very interesting about FreeSpeech.
176
437366
2289
E poi ho notato nel FreeSpeech una cosa davvero interessante.
07:19
I was trying to convert language,
177
439655
3243
Cercavo di convertire la lingua,
07:22
convert sentences in English into sentences in FreeSpeech,
178
442898
2384
di convertire le frasi in inglese in frasi in FreeSpeech,
07:25
and vice versa, and back and forth.
179
445282
1752
e viceversa, e avanti e indietro.
07:27
And I realized that this particular configuration,
180
447034
2255
E mi sono reso conto che questa particolare configurazione,
07:29
this particular way of representing language,
181
449289
2026
questo modo particolare di rappresentare la lingua,
07:31
it allowed me to actually create very concise rules
182
451315
4395
mi permetteva di creare regole molto concise
07:35
that go between FreeSpeech on one side
183
455710
2734
che va da FreeSpeech da un lato
07:38
and English on the other.
184
458444
1488
e inglese dall'altro.
07:39
So I could actually write this set of rules
185
459932
2180
Quindi potevo scrivere questa serie di regole
07:42
that translates from this particular representation into English.
186
462112
3395
che traducono da questa particolare rappresentazione all'inglese.
07:45
And so I developed this thing.
187
465507
1831
E quindi ho sviluppato questa cosa.
07:47
I developed this thing called the FreeSpeech Engine
188
467338
2232
Ho sviluppato questa cosa chiamata Motore FreeSpeech
07:49
which takes any FreeSpeech sentence as the input
189
469570
2561
che prende qualunque frase FreeSpeech come input
07:52
and gives out perfectly grammatical English text.
190
472131
3930
e restituisce un testo inglese grammaticamente perfetto.
07:56
And by putting these two pieces together,
191
476061
1605
Mettendo insieme queste due cose,
07:57
the representation and the engine,
192
477666
1881
la rappresentazione e il motore,
07:59
I was able to create an app, a technology for children with autism,
193
479547
3796
sono stato in grado di creare una app, una tecnologia per bambini autistici,
08:03
that not only gives them words
194
483343
2499
che non solo dà loro le parole
08:05
but also gives them grammar.
195
485842
3941
ma anche la grammatica.
08:09
So I tried this out with kids with autism,
196
489783
2360
Quindi l'ho provato con bambini autistici,
08:12
and I found that there was an incredible amount of identification.
197
492143
5013
e ho scoperto una forte identificazione.
08:17
They were able to create sentences in FreeSpeech
198
497156
2720
Erano in grado di creare frasi in FreeSpeech
08:19
which were much more complicated but much more effective
199
499876
2558
molto più complicate, ma molto più efficaci
08:22
than equivalent sentences in English,
200
502434
2899
delle equivalenti frasi in inglese,
08:25
and I started thinking about
201
505333
1682
e ho cominciato a chiedermi
08:27
why that might be the case.
202
507015
1969
perché fosse così.
08:28
And I had an idea, and I want to talk to you about this idea next.
203
508984
4287
Ho avuto un'idea, di cui voglio parlarvi.
08:33
In about 1997, about 15 years back,
204
513271
3142
Nel 1997, circa 15 anni fa,
08:36
there were a group of scientists that were trying
205
516413
2011
un gruppo di scienziati stavano cercando
08:38
to understand how the brain processes language,
206
518424
2389
di capire come il cervello elabora il linguaggio
08:40
and they found something very interesting.
207
520813
1779
e scoprirono una cosa molto interessante.
08:42
They found that when you learn a language
208
522592
1872
Scoprirono che quando si impara una lingua
08:44
as a child, as a two-year-old,
209
524464
2912
da bambini, a due anni,
08:47
you learn it with a certain part of your brain,
210
527376
2366
la si impara con una certa parte del cervello,
08:49
and when you learn a language as an adult --
211
529742
1600
e quando si impara una lingua da adulti,
08:51
for example, if I wanted to learn Japanese right now —
212
531342
3911
per esempio, se volessi imparare il giapponese adesso,
08:55
a completely different part of my brain is used.
213
535253
2707
userei una parte molto diversa del cervello.
08:57
Now I don't know why that's the case,
214
537960
1831
Non so perché sia così,
08:59
but my guess is that that's because
215
539791
1991
ma credo che sia perché
09:01
when you learn a language as an adult,
216
541782
2437
quando si impara una lingua da adulti,
09:04
you almost invariably learn it
217
544219
1616
la si impara inevitabilmente
09:05
through your native language, or through your first language.
218
545835
4266
attraverso la lingua madre, o attraverso la prima lingua.
09:10
So what's interesting about FreeSpeech
219
550101
3252
La cosa interessante di FreeSpeech
09:13
is that when you create a sentence
220
553353
1802
è che quando si crea una frase
09:15
or when you create language,
221
555155
1695
o quando si produce linguaggio,
09:16
a child with autism creates language with FreeSpeech,
222
556850
3070
un bambino autistico produce linguaggio con FreeSpeech,
09:19
they're not using this support language,
223
559920
1833
non usa questa lingua di supporto,
09:21
they're not using this bridge language.
224
561753
2211
non usa questa lingua ponte.
09:23
They're directly constructing the sentence.
225
563964
2657
Costruisce frasi direttamente.
09:26
And so this gave me this idea.
226
566621
2193
Questo mi ha dato un'idea.
09:28
Is it possible to use FreeSpeech
227
568814
2024
È possibile usare FreeSpeech
09:30
not for children with autism
228
570838
2510
non per i bambini autistici
09:33
but to teach language to people without disabilities?
229
573348
6262
ma per insegnare le lingue a persone senza disabilità?
09:39
And so I tried a number of experiments.
230
579610
1978
Così ho fatto un certo numero di esperimenti.
09:41
The first thing I did was I built a jigsaw puzzle
231
581588
2948
La prima cosa che ho fatto è stato creare un puzzle
09:44
in which these questions and answers
232
584536
1970
in cui queste domande e risposte
09:46
are coded in the form of shapes,
233
586506
1835
sono codificate in forme,
09:48
in the form of colors,
234
588341
1138
in forma di colori,
09:49
and you have people putting these together
235
589479
1849
e le persone le mettono insieme
09:51
and trying to understand how this works.
236
591328
1773
cercando di capire come funziona.
09:53
And I built an app out of it, a game out of it,
237
593101
2376
Ne ho fatto una app, un gioco,
09:55
in which children can play with words
238
595477
2661
in cui i bambini possono giocare con le parole
09:58
and with a reinforcement,
239
598138
1704
e con un incoraggiamento,
09:59
a sound reinforcement of visual structures,
240
599842
2585
un incoraggiamento sonoro di strutture visive,
10:02
they're able to learn language.
241
602427
2013
sono in grado di imparare una lingua.
10:04
And this, this has a lot of potential, a lot of promise,
242
604440
2736
Tutto ciò ha un potenziale enorme, è molto promettente
10:07
and the government of India recently
243
607176
1975
e proprio di recente abbiamo autorizzato
10:09
licensed this technology from us,
244
609151
1404
il governo indiano all'uso di questa tecnologia,
10:10
and they're going to try it out with millions of different children
245
610555
2074
che sarà sperimentata con milioni di bambini
10:12
trying to teach them English.
246
612629
2605
per l'insegnamento dell'inglese.
10:15
And the dream, the hope, the vision, really,
247
615234
2614
Il vero sogno, la speranza, la visione,
10:17
is that when they learn English this way,
248
617848
3082
è che imparando l'inglese in questo modo,
10:20
they learn it with the same proficiency
249
620930
2643
lo imparino con la stessa competenza
10:23
as their mother tongue.
250
623573
3718
della loro lingua madre.
10:27
All right, let's talk about something else.
251
627291
3816
Bene, parliamo di qualcos'altro.
10:31
Let's talk about speech.
252
631107
1997
Parliamo del discorso.
10:33
This is speech.
253
633104
1271
Questo è il discorso.
10:34
So speech is the primary mode of communication
254
634375
1962
Il discorso è la principale modalità di comunicazione
10:36
delivered between all of us.
255
636337
1613
che usiamo tra di noi.
10:37
Now what's interesting about speech is that
256
637950
1855
La cosa interessante del discorso è che
10:39
speech is one-dimensional.
257
639805
1245
è monodimensionale.
10:41
Why is it one-dimensional?
258
641050
1359
Perché è monodimensionale?
10:42
It's one-dimensional because it's sound.
259
642409
1568
È monodimensionale perché è suono.
10:43
It's also one-dimensional because
260
643977
1539
È anche monodimensionale perché
10:45
our mouths are built that way.
261
645516
1205
le nostre bocche sono fatte in quel modo.
10:46
Our mouths are built to create one-dimensional sound.
262
646721
3512
Le nostre bocche sono fatte per creare suoni monodimensionali.
10:50
But if you think about the brain,
263
650233
2866
Ma se pensate al cervello,
10:53
the thoughts that we have in our heads
264
653099
1764
i pensieri che abbiamo in testa
10:54
are not one-dimensional.
265
654863
2102
non sono monodimensionali.
10:56
I mean, we have these rich,
266
656965
1459
Voglio dire, abbiamo idee
10:58
complicated, multi-dimensional ideas.
267
658424
3028
ricche, complicate, multidimensionali.
11:01
Now, it seems to me that language
268
661452
1690
Mi sembra che la lingua
11:03
is really the brain's invention
269
663142
2332
sia veramente l'invenzione del cervello
11:05
to convert this rich, multi-dimensional thought
270
665474
3096
per convertire questo pensiero ricco, multidimensionale
11:08
on one hand
271
668570
1587
da un lato
11:10
into speech on the other hand.
272
670157
1923
in discorso dall'altro.
11:12
Now what's interesting is that
273
672080
1762
La cosa interessante è che
11:13
we do a lot of work in information nowadays,
274
673842
2568
lavoriamo molto con le informazioni oggi,
11:16
and almost all of that is done in the language domain.
275
676410
3079
e quasi tutto viene fatto nel campo della lingua.
11:19
Take Google, for example.
276
679489
1939
Prendete Google, per esempio.
11:21
Google trawls all these countless billions of websites,
277
681428
2677
Google setaccia miliardi di siti,
11:24
all of which are in English, and when you want to use Google,
278
684105
2725
tutti in inglese, e quando volete usare Google,
11:26
you go into Google search, and you type in English,
279
686830
2450
andate in Google search e digitate in inglese,
11:29
and it matches the English with the English.
280
689280
4163
e lui fa coincidere l'inglese con l'inglese.
11:33
What if we could do this in FreeSpeech instead?
281
693443
3583
E se poteste invece farlo con FreeSpeech?
11:37
I have a suspicion that if we did this,
282
697026
2301
Ho il sospetto che se lo facessimo,
11:39
we'd find that algorithms like searching,
283
699327
2068
scopriremmo che algoritmi come la ricerca,
11:41
like retrieval, all of these things,
284
701395
2325
il recupero, tutte queste cose,
11:43
are much simpler and also more effective,
285
703720
3075
sono molto più semplici e più efficaci,
11:46
because they don't process the data structure of speech.
286
706795
4417
perché non elaborano la struttura dati del discorso.
11:51
Instead they're processing the data structure of thought.
287
711212
5976
Invece elaborano la struttura dati del pensiero.
11:57
The data structure of thought.
288
717188
2808
La struttura dati del pensiero.
11:59
That's a provocative idea.
289
719996
2076
È un'idea provocatoria.
12:02
But let's look at this in a little more detail.
290
722072
2142
Ma analizziamola in dettaglio.
12:04
So this is the FreeSpeech ecosystem.
291
724214
2366
Questo è l'ecosistema FreeSpeech.
12:06
We have the Free Speech representation on one side,
292
726580
2884
Da un lato, abbiamo la rappresentazione di FreeSpeech,
12:09
and we have the FreeSpeech Engine, which generates English.
293
729464
2228
e dall'altro il Motore FreeSpeech che genera inglese.
12:11
Now if you think about it,
294
731694
1725
Se ci pensate,
12:13
FreeSpeech, I told you, is completely language-independent.
295
733419
2544
FreeSpeech, vi ho detto, è completamente indipendente dalla lingua.
12:15
It doesn't have any specific information in it
296
735963
2087
Non ha informazioni specifiche
12:18
which is about English.
297
738050
1228
sull'inglese.
12:19
So everything that this system knows about English
298
739278
2800
Tutto quello che il sistema sa sull'inglese
12:22
is actually encoded into the engine.
299
742078
4620
è incorporato nel motore.
12:26
That's a pretty interesting concept in itself.
300
746698
2237
È un concetto interessante di per sé.
12:28
You've encoded an entire human language
301
748935
3604
Abbiamo incorporato un'intera lingua umana
12:32
into a software program.
302
752539
2645
in un software.
12:35
But if you look at what's inside the engine,
303
755184
2531
Ma se osservate quello che c'è nel motore,
12:37
it's actually not very complicated.
304
757715
2358
in realtà non è molto complicato.
12:40
It's not very complicated code.
305
760073
2105
Non è un codice molto complicato.
12:42
And what's more interesting is the fact that
306
762178
2672
La cosa più interessante è il fatto che
12:44
the vast majority of the code in that engine
307
764850
2203
la grande maggioranza del codice in quel motore
12:47
is not really English-specific.
308
767053
2412
non è proprio specifico dell'inglese.
12:49
And that gives this interesting idea.
309
769465
1895
E questo dà un'idea interessante.
12:51
It might be very easy for us to actually
310
771360
2038
Potrebbe essere molto facile
12:53
create these engines in many, many different languages,
311
773398
3826
creare questi motori in diverse lingue,
12:57
in Hindi, in French, in German, in Swahili.
312
777224
6354
in Hindi, Francese, Tedesco, Swahili.
13:03
And that gives another interesting idea.
313
783578
2799
Questo dà un'altra idea interessante.
13:06
For example, supposing I was a writer,
314
786377
2654
Per esempio, supponiamo che io sia uno scrittore,
13:09
say, for a newspaper or for a magazine.
315
789031
2122
diciamo per un quotidiano o per una rivista.
13:11
I could create content in one language, FreeSpeech,
316
791153
5011
Potrei creare contenuti in una lingua, FreeSpeech,
13:16
and the person who's consuming that content,
317
796164
2056
e la persona che utilizza quel contenuto,
13:18
the person who's reading that particular information
318
798220
3061
la persona che legge quella particolare informazione
13:21
could choose any engine,
319
801281
2495
potrebbe scegliere qualunque motore,
13:23
and they could read it in their own mother tongue,
320
803776
2736
e potrebbe leggere nella propria lingua madre,
13:26
in their native language.
321
806512
3939
nella propria lingua di nascita.
13:30
I mean, this is an incredibly attractive idea,
322
810451
2722
Si tratta di un'idea incredibilmente attraente
13:33
especially for India.
323
813173
1999
specialmente per l'India.
13:35
We have so many different languages.
324
815172
1690
Abbiamo tante lingue diverse.
13:36
There's a song about India, and there's a description
325
816862
2142
C'è una canzone sull'India, con una descrizione
13:39
of the country as, it says,
326
819004
2344
del paese che dice
13:41
(in Sanskrit).
327
821348
2360
(in Sanscrito).
13:43
That means "ever-smiling speaker
328
823708
2773
Significa "oratore di belle lingue
13:46
of beautiful languages."
329
826481
4519
sempre sorridente."
13:51
Language is beautiful.
330
831000
1964
La lingua è bella.
13:52
I think it's the most beautiful of human creations.
331
832964
2454
Credo che sia una delle più belle creazioni dell'uomo.
13:55
I think it's the loveliest thing that our brains have invented.
332
835418
3978
Credo sia la cosa più bella che il nostro cervello abbia inventato.
13:59
It entertains, it educates, it enlightens,
333
839396
3584
Intrattiene, istruisce, illumina,
14:02
but what I like the most about language
334
842980
2044
ma quello che più mi piace della lingua
14:05
is that it empowers.
335
845024
1500
è che dà potere.
14:06
I want to leave you with this.
336
846524
1838
Voglio lasciarvi con questo.
14:08
This is a photograph of my collaborators,
337
848362
2385
Questa è una foto delle mie collaboratrici,
14:10
my earliest collaborators
338
850747
997
le mie prime collaboratrici
14:11
when I started working on language
339
851744
1462
di quando ho cominciato a lavorare sulla lingua,
14:13
and autism and various other things.
340
853206
1502
sull'autismo e su varie altre cose.
14:14
The girl's name is Pavna,
341
854708
1417
Il nome della ragazza è Pavna,
14:16
and that's her mother, Kalpana.
342
856125
1902
e l'altra è sua madre, Kalpana.
14:18
And Pavna's an entrepreneur,
343
858027
2138
Pavna è un'imprenditrice,
14:20
but her story is much more remarkable than mine,
344
860165
2371
ma la sua storia è molto più notevole della mia,
14:22
because Pavna is about 23.
345
862536
2400
perché Pavna ha 23 anni.
14:24
She has quadriplegic cerebral palsy,
346
864936
2552
Ha una paralisi cerebrale,
14:27
so ever since she was born,
347
867488
1640
quindi da quando è nata,
14:29
she could neither move nor talk.
348
869128
3600
non può né muoversi né parlare.
14:32
And everything that she's accomplished so far,
349
872728
2403
E tutto quello che ha realizzato fino ad ora,
14:35
finishing school, going to college,
350
875131
2227
finire la scuola, andare all'università,
14:37
starting a company,
351
877358
1416
fondare un'azienda,
14:38
collaborating with me to develop Avaz,
352
878774
2140
collaborare con me per sviluppare Avaz,
14:40
all of these things she's done
353
880914
1892
tutte queste cose le ha fatte
14:42
with nothing more than moving her eyes.
354
882806
5523
solo muovendo gli occhi.
14:48
Daniel Webster said this:
355
888329
2689
Daniel Webster ha detto questo:
14:51
He said, "If all of my possessions were taken
356
891018
2940
"Se mi venissero portati via tutti i miei averi
14:53
from me with one exception,
357
893958
2988
con un'unica eccezione,
14:56
I would choose to keep the power of communication,
358
896946
2981
sceglierei di tenere il potere della comunicazione,
14:59
for with it, I would regain all the rest."
359
899927
3903
perché con quello, potrei riprendermi tutto il resto."
15:03
And that's why, of all of these incredible applications of FreeSpeech,
360
903830
5116
Ecco perché, di tutte le incredibili applicazioni di FreeSpeech,
15:08
the one that's closest to my heart
361
908946
2080
quella che sento più vicina
15:11
still remains the ability for this
362
911026
2068
rimane ancora la capacità
15:13
to empower children with disabilities
363
913094
2380
di mettere i bambini con disabilità
15:15
to be able to communicate,
364
915474
1773
in grado di comunicare,
15:17
the power of communication,
365
917247
1789
di dare loro il potere della comunicazione,
15:19
to get back all the rest.
366
919036
2240
per riprendersi tutto il resto.
15:21
Thank you.
367
921276
1397
Grazie.
15:22
(Applause)
368
922673
1332
(Applausi)
15:24
Thank you. (Applause)
369
924005
4199
Grazie. (Applausi)
15:28
Thank you. Thank you. Thank you. (Applause)
370
928204
5323
Grazie. Grazie. Grazie. (Applausi)
15:33
Thank you. Thank you. Thank you. (Applause)
371
933527
4000
Grazie. Grazie. Grazie. (Applausi)
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