Need a new idea? Start at the edge of what is known | Vittorio Loreto

83,564 views ・ 2018-04-16

TED


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Traduttore: ROSA BARATTA Revisore: Sofia Ramundo
Probabilmente tutti noi ci siamo chiesti
00:14
We have all probably wondered
0
14349
2867
00:17
how great minds achieved what they achieved, right?
1
17240
4176
come le grandi menti hanno realizzato ciò che hanno realizzato, giusto?
00:21
And the more astonishing their achievements are,
2
21440
2656
E più straordinario è il loro risultato,
00:24
the more we call them geniuses,
3
24120
2536
più noi ci riferiamo a loro come geni,
00:26
perhaps aliens
4
26680
1536
forse alieni
00:28
coming from a different planet,
5
28239
2097
provenienti da un altro pianeta,
00:30
definitely not someone like us.
6
30360
2656
di sicuro non qualcuno come noi.
00:33
But is that true?
7
33040
1776
Ma è proprio così?
00:34
So let me start with an example.
8
34840
1800
Lasciate che vi faccia un esempio.
00:37
You all know the story of Newton's apple, right? OK.
9
37440
3816
Tutti voi conoscete la storia della mela di Newton, giusto?
00:41
Is that true? Probably not.
10
41280
2936
È una storia vera? Probabilmente no.
00:44
Still, it's difficult to think that no apple at all was there.
11
44240
5216
È comunque strano pensare che non ci sia stata nessuna mela.
00:49
I mean some stepping stone, some specific conditions
12
49480
3616
Mi riferisco ad alcune pietre miliari, alcune condizioni specifiche
00:53
that made universal gravitation not impossible to conceive.
13
53120
4016
che hanno fatto sì che la gravitazione universale
non fosse impossibile da concepire.
00:57
And definitely this was not impossible,
14
57160
2376
E definitivamente ciò non era impossibile,
00:59
at least for Newton.
15
59560
1576
almeno non per Newton.
01:01
It was possible,
16
61160
1256
Era possibile,
01:02
and for some reason, it was also there,
17
62440
3056
e per alcune ragioni, era anche lì,
01:05
available at some point, easy to pick as an apple.
18
65520
3776
disponibile ad un certo punto, facile da cogliere come una mela.
01:09
Here is the apple.
19
69320
1616
E qui è la mela.
01:10
And what about Einstein?
20
70960
2216
E Einstein?
01:13
Was relativity theory another big leap in the history of ideas
21
73200
5296
La teoria della relatività è un altro grande passo nella storia delle idee
01:18
no one else could even conceive?
22
78520
2656
che nessun altro avrebbe potuto elaborare?
01:21
Or rather, was it again something adjacent and possible,
23
81200
4456
O piuttosto, era di nuovo un qualcosa di vicino e possibile,
01:25
to Einstein of course,
24
85680
2096
a Einstein ovviamente,
01:27
and he got there by small steps and his very peculiar scientific path?
25
87800
4216
e ci è arrivato a piccoli passi durante il suo particolare percorso scientifico?
01:32
Of course we cannot conceive this path,
26
92040
2456
Certo noi non possiamo immaginare questo percorso,
01:34
but this doesn't mean that the path was not there.
27
94520
2480
ma ciò non significa che il percorso non fosse lì.
01:38
So all of this seems very evocative,
28
98760
4856
Tutto questo sembra molto suggestivo,
01:43
but I would say hardly concrete
29
103640
1536
ma direi difficilmente tangibile
01:45
if we really want to grasp the origin of great ideas
30
105200
3576
se realmente vogliamo comprendere l'origine delle grandi idee
01:48
and more generally the way in which the new enters our lives.
31
108800
4016
e più generalmente il modo in cui il nuovo entra nelle nostre vite.
01:52
As a physicist, as a scientist,
32
112840
1976
Come fisico e come uomo di scienza
01:54
I have learned that posing the right questions
33
114840
2176
ho imparato che porsi le domande giuste
01:57
is half of the solution.
34
117040
2016
è metà della soluzione.
01:59
But I think now we start having a great conceptual framework
35
119080
4736
Ma attualmente sta prendendo vita un grande quadro teorico
02:03
to conceive and address the right questions.
36
123840
3176
volto a ideare e rivolgere le domande giuste.
02:07
So let me drive you to the edge of what is known,
37
127040
3456
Lasciate che vi guidi al limite del conosciuto,
02:10
or at least, what I know,
38
130520
2096
o almeno di ciò che io conosco,
02:12
and let me show you that what is known
39
132640
2056
e lasciate che vi mostri che ciò che è noto
02:14
could be a powerful and fascinating starting point
40
134720
4576
potrebbe essere un punto di partenza potente e affascinante
02:19
to grasp the deep meaning of words like novelty, innovation,
41
139320
5096
per comprendere il significato profondo di parole come novità, innovazione,
02:24
creativity perhaps.
42
144440
1560
creatività forse.
02:26
So we are discussing the "new,"
43
146880
3336
Quindi stiamo parlando del "nuovo"
02:30
and of course, the science behind it.
44
150240
2656
e ovviamente, della scienza che ci sta dietro.
02:32
The new can enter our lives in many different ways,
45
152920
2976
Il nuovo può entrare nella nostre vite in vari modi;
02:35
can be very personal,
46
155920
1696
può essere un fatto personale,
02:37
like I meet a new person,
47
157640
1936
come incontrare una nuova persona,
02:39
I read a new book, or I listen to a new song.
48
159600
3296
leggere un nuovo libro o ascoltare una nuova canzone.
02:42
Or it could be global,
49
162920
1256
O può essere globale,
02:44
I mean, something we call innovation.
50
164200
2056
riferendomi a ciò che chiamiamo innovazione.
02:46
It could be a new theory, a new technology,
51
166280
2176
Può essere una nuova teoria, nuova tecnologia,
02:48
but it could also be a new book if you're the writer,
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168480
2576
potrebbe essere un nuovo libro se tu sei lo scrittore,
02:51
or it could be a new song if you're the composer.
53
171080
2336
o una nuova canzone se tu sei il compositore.
02:53
In all of these global cases, the new is for everyone,
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173440
4296
In tutti questi casi globali, il nuovo è per tutti,
02:57
but experiencing the new can be also frightening,
55
177760
3816
ma vivere la novità può anche essere terrificante,
03:01
so the new can also frighten us.
56
181600
3736
quindi la novità ci può far paura.
03:05
But still, experiencing the new means exploring a very peculiar space,
57
185360
4176
Ma sperimentare il nuovo significa esplorare uno spazio molto singolare,
03:09
the space of what could be,
58
189560
2096
lo spazio di cosa potrebbe essere,
03:11
the space of the possible, the space of possibilities.
59
191680
3176
lo spazio del possibile, lo spazio delle possibilità.
03:14
It's a very weird space, so I'll try to get you through this space.
60
194880
3456
È uno spazio alquanto insolito, quindi proverò a guidarvici attraverso.
03:18
So it could be a physical space.
61
198360
2016
Potrebbe essere uno spazio fisico.
03:20
So in this case, for instance,
62
200400
1616
In questo caso, ad esempio,
03:22
novelty could be climbing Machu Picchu for the first time,
63
202040
4056
la novità potrebbe essere scalare Machu Picchu per la prima volta,
03:26
as I did in 2016.
64
206120
1920
come ho fatto nel 2016.
03:28
It could be a conceptual space,
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208960
1816
Potrebbe essere uno spazio concettuale,
03:30
so acquiring new information, making sense of it, in a word, learning.
66
210800
4416
come acquisire nuove informazioni, comprenderle, in una parola, imparare.
03:35
It could be a biological space.
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215240
1936
Potrebbe essere uno spazio biologico.
03:37
I mean, think about the never-ending fight of viruses and bacteria
68
217200
4096
Pensate alla perenne battaglia contro virus e batteri
03:41
with our immune system.
69
221320
1936
del nostro sistema immunitario.
03:43
And now comes the bad news.
70
223280
1736
E ora passiamo alla brutta notizia.
03:45
We are very, very bad at grasping this space.
71
225040
3296
Non siamo per niente bravi ad avere padronanza di questo spazio.
03:48
Think of it. Let's make an experiment.
72
228360
2016
Rifletteteci. Facciamo un esperimento.
03:50
Try to think about all the possible things you could do in the next, say, 24 hours.
73
230400
6880
Pensate a tutto quello che potreste fare nelle prossime 24 ore.
03:58
Here the key word is "all."
74
238320
2656
Qui la parola chiave è "tutto".
Certo potete immaginare un po' di opzioni, come bere qualcosa, scrivere una lettera,
04:01
Of course you can conceive a few options, like having a drink, writing a letter,
75
241000
4800
04:06
also sleeping during this boring talk,
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246840
3176
addirittura dormire durante questo noioso discorso,
se ci riuscite.
04:10
if you can.
77
250040
1696
04:11
But not all of them.
78
251760
1656
Ma non tutte.
04:13
So think about an alien invasion, now, here, in Milan,
79
253440
3936
Pensate a un'invasione aliena, ora, qui, a Milano,
04:17
or me -- I stopped thinking for 15 minutes.
80
257400
3120
o a me... ho smesso di pensare per 15 minuti.
04:21
So it's very difficult to conceive this space,
81
261440
3136
È difficile immaginare questo spazio,
04:24
but actually we have an excuse.
82
264600
2176
ma in effetti abbiamo una scusa.
04:26
So it's not so easy to conceive this space
83
266800
3496
Non è semplice immaginare questo spazio
04:30
because we are trying to conceive the occurrence of something brand new,
84
270320
3495
perché stiamo cercando di immaginare un qualcosa di completamente nuovo,
04:33
so something that never occurred before,
85
273839
1977
qualcosa che non è mai successo prima,
04:35
so we don't have clues.
86
275840
1480
quindi non ne abbiamo idea.
04:38
A typical solution could be
87
278040
2896
Una tipica soluzione potrebbe essere
04:40
looking at the future with the eyes of the past,
88
280960
3216
guardare al futuro con gli occhi del passato,
04:44
so relying on all the time series of past events
89
284200
3296
basandosi sulle serie temporali di eventi passati
04:47
and hoping that this is enough to predict the future.
90
287520
3496
e sperando che questo sia abbastanza per predire il futuro.
04:51
But we know this is not working.
91
291040
2176
Ma noi sappiamo che non funziona così.
04:53
For instance, this was the first attempt for weather forecasts, and it failed.
92
293240
5216
Ad esempio, questo fu il primo tentativo di previsioni metereologiche e fallì.
04:58
And it failed because of the great complexity
93
298480
2416
E fallì a causa della grande complessità
05:00
of the underlying phenomenon.
94
300920
1936
del fenomeno sottostante.
05:02
So now we know that predictions had to be based on modeling,
95
302880
5616
Adesso sappiamo che le previsioni devono essere basate su modelli,
05:08
which means creating a synthetic model of the system,
96
308520
3496
il che significa creare un modello artificiale del sistema,
05:12
simulating this model and then projecting the system
97
312040
4136
simulare questo modello e poi proiettare il sistema
05:16
into the future through this model.
98
316200
2536
nel futuro attraverso questo modello.
05:18
And now we can do this in a lot of cases
99
318760
2936
E possiamo farlo in svariate situazioni
05:21
with the help of a lot of data.
100
321720
1880
con l'aiuto di molti dati.
05:25
Looking at the future with the eye of the past
101
325000
2896
Guardare al futuro con gli occhi del passato
05:27
could be misleading also for machines.
102
327920
2736
potrebbe essere ingannevole anche per le macchine.
05:30
Think about it.
103
330680
1216
Rifletteteci.
05:31
Now picture yourself for a second in the middle of the Australian Outback.
104
331920
4800
Immaginate di essere nel mezzo dell'entroterra australiano.
05:37
You stand there under the sun.
105
337440
2720
Siete lì sotto il sole.
05:40
So you see something weird happening.
106
340840
2216
Notate che sta succedendo qualcosa di strano.
05:43
The car suddenly stops
107
343080
2736
Un'auto all'improvviso si ferma
05:45
very, very far from a kangaroo crossing the street.
108
345840
3056
alquanto distante da un canguro che attraversa la strada.
05:48
You look closer
109
348920
1456
Guardate meglio
05:50
and you realize that the car has no driver.
110
350400
2416
e realizzate che non c'è il conducente.
05:52
It is not restarting, even after the kangaroo is not there anymore.
111
352840
4016
Non riparte nemmeno quando il canguro non è più lì.
05:56
So for some reasons,
112
356880
1896
Per qualche ragione,
05:58
the algorithms driving the car cannot make sense
113
358800
2536
l'algoritmo di guida non sa come reagire
06:01
of this strange beast jumping here and there on the street.
114
361360
3680
a questa strana bestia che salta di qua e di là per la strada.
06:05
So it just stops.
115
365640
1200
Quindi si ferma.
06:07
Now, I should tell you, this is a true story.
116
367720
2136
Questa è una storia vera.
06:09
It happened a few months ago to Volvo's self-driving cars
117
369880
2696
È successo qualche mese fa alle self driving car Volvo
06:12
in the middle of the Australian Outback.
118
372600
1936
nel mezzo dell'entroterra australiano.
06:14
(Laughter)
119
374560
1696
(Risate)
06:16
It is a general problem,
120
376280
1976
È un problema generale
06:18
and I guess this will affect more and more in the near future
121
378280
2976
e suppongo nell'immediato futuro interesserà sempre di più
06:21
artificial intelligence and machine learning.
122
381280
2560
l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico.
06:24
It's also a very old problem, I would say 17th century,
123
384440
3976
È anche un problema datato, direi del XVII secolo,
06:28
but I guess now we have new tools and new clues to start solving it.
124
388440
5136
ma credo ora abbiamo nuovi strumenti e indicazioni per iniziare a risolverlo.
06:33
So let me take a step back,
125
393600
2176
Quindi fatemi fare un passo indietro,
06:35
five years back.
126
395800
2736
cinque anni fa.
06:38
Italy. Rome. Winter.
127
398560
2976
Italia. Roma. Inverno.
06:41
So the winter of 2012 was very special in Rome.
128
401560
3576
L'inverno del 2012 fu davvero speciale a Roma.
06:45
Rome witnessed one of the greatest snowfalls of its history.
129
405160
3560
Si registrò una delle più abbondanti nevicate
della storia di Roma.
06:49
That winter was special also for me and my colleagues,
130
409520
3696
Quell'inverno fu speciale anche per me e per i miei colleghi
06:53
because we had an insight about the possible mathematical scheme --
131
413240
3496
perché avemmo un'intuizione riguardo il possibile sistema matematico --
06:56
again, possible, possible mathematical scheme,
132
416760
2976
ripeto, possibile, possibile sistema matematico --
06:59
to conceive the occurrence of the new.
133
419760
1840
per capire l'occorrenza del nuovo.
07:02
I remember that day because it was snowing,
134
422520
2416
Ricordo quel giorno perché nevicava,
07:04
so due to the snowfall, we were blocked, stuck in my department,
135
424960
3776
e a causa della neve eravamo rimasti bloccati in ufficio
07:08
and we couldn't go home,
136
428760
1416
non potevamo tornare a casa,
07:10
so we got another coffee, we relaxed
137
430200
3056
cosI bevemmo un altro caffè, ci rilassammo
07:13
and we kept discussing.
138
433280
1776
e continuammo a discutere.
07:15
But at some point -- maybe not that date, precisely --
139
435080
3696
Ma a un certo punto -- forse non esattamente quel giorno --
07:18
at some point we made the connection
140
438800
2896
a un certo punto trovammo un legame
07:21
between the problem of the new
141
441720
2976
tra il problema della novità
07:24
and a beautiful concept proposed years before
142
444720
2416
e un meraviglioso concetto proposto anni fa
07:27
by Stuart Kauffman,
143
447160
1776
da Stuart Kauffman,
07:28
the adjacent possible.
144
448960
2040
l'adiacente possibile.
07:31
So the adjacent possible consists of all those things.
145
451720
3056
L'adiacente possibile è costituito da tutte queste cose --
07:34
It could be ideas, it could be molecules, it could be technological products
146
454800
3736
potrebbero essere idee, molecole, prodotti tecnologici --
07:38
that are one step away
147
458560
2936
che sono un solo passo avanti
07:41
from what actually exists,
148
461520
1736
rispetto a ciò che già esiste,
07:43
and you can achieve them through incremental modifications
149
463280
3536
e le si può ottenere attraverso modifiche progressive
07:46
and recombinations of the existing material.
150
466840
2560
e combinazioni di materiali esistenti.
07:50
So for instance, if I speak about the space of my friends,
151
470520
3896
Per esempio, se ci riferiamo allo spazio dei miei amici,
07:54
my adjacent possible would be the set of all friends of my friends
152
474440
3976
il mio adiacente possibile è l'insieme di tutti gli amici dei miei amici
07:58
not already my friends.
153
478440
1400
che non sono già miei amici.
08:00
I hope that's clear.
154
480240
1736
Spero questo sia chiaro.
08:02
But now if I meet a new person,
155
482000
1816
Ma se incontrassi una nuova persona,
08:03
say Briar,
156
483840
1696
diciamo Briar,
08:05
all her friends would immediately enter my adjacent possible,
157
485560
4056
tutti i suoi amici immediatamente entrerebbero nel mio adiacente possibile,
08:09
pushing its boundaries further.
158
489640
1520
spingendo i confini più in là.
08:12
So if you really want to look from the mathematical point of view --
159
492160
3216
Se davvero volete considerarlo dal punto di vista matematico,
08:15
I'm sure you want --
160
495400
1400
sono certo che volete,
08:18
you can actually look at this picture.
161
498200
1976
potete osservare questa immagine.
08:20
So suppose now this is your universe.
162
500200
1896
Supponete questo sia il vostro universo
08:22
I know I'm asking a lot.
163
502120
1256
So che è chiedere molto.
08:23
I mean, this is your universe. Now you are the red spot.
164
503400
2640
Questo è il vostro universo e voi siete il punto rosso.
08:27
And the green spot is the adjacent possible for you,
165
507320
2616
E il punto verde è il vostro adiacente possibile,
08:29
so something you've never touched before.
166
509960
2096
qualcosa che non avete mai nemmeno sfiorato.
08:32
So you do your normal life.
167
512080
1336
Vivete una vita normale.
08:33
You move. You move in the space.
168
513440
1656
Vi muovete nello spazio.
08:35
You have a drink. You meet friends. You read a book.
169
515120
2656
Bevete qualcosa. Incontrate amici. Leggete un libro.
08:37
At some point, you end up on the green spot,
170
517800
2896
Prima o poi, capiterete nel punto verde
08:40
so you meet Briar for the first time.
171
520720
2176
e incontrerete Briar per la prima volta.
08:42
And what happens?
172
522920
1336
E cosa succede?
08:44
So what happens is there is a new part,
173
524280
2296
Succede che c'è una nuova area,
08:46
a brand new part of the space,
174
526600
2456
un'area dello spazio completamente nuova
08:49
becoming possible for you in this very moment,
175
529080
4256
che diventata possibile per voi in questo preciso istante
08:53
even without any possibility for you to foresee this
176
533360
3856
senza nessuna possibilità di prevederla
08:57
before touching that point.
177
537240
2056
prima di arrivare a quel punto.
08:59
And behind this there will be a huge set of points
178
539320
2696
E oltre a questo ci sarà un'enorme serie di punti
09:02
that could become possible at some later stages.
179
542040
3696
che potrebbe diventare possibile nelle fasi successive.
09:05
So you see the space of the possible is very peculiar,
180
545760
2816
È chiaro che lo spazio del possibile è alquanto singolare,
09:08
because it's not predefined.
181
548600
2216
perché non è predefinito.
09:10
It's not something we can predefine.
182
550840
2296
Non è qualcosa che possiamo predefinire.
09:13
It's something that gets continuously shaped and reshaped
183
553160
3376
È un qualcosa che rimodelliamo continuamente
09:16
by our actions and our choices.
184
556560
2600
con le nostre azioni e le nostre scelte.
09:20
So we were so fascinated by these connections we made --
185
560120
3456
Eravamo così affascinati da queste connessioni
che avevamo stabilito, gli studiosi sono così.
09:23
scientists are like this.
186
563600
1896
09:25
And based on this,
187
565520
2296
E basandoci su questo,
09:27
we conceived our mathematical formulation for the adjacent possible,
188
567840
3216
abbiamo creato la formula matematica per l'adiacente possibile,
09:31
20 years after the original Kauffman proposals.
189
571080
3456
20 anni dopo le originali proposte di Kauffman.
09:34
In our theory -- this is a key point --
190
574560
2136
La nostra teoria - questo è il punto chiave -
09:36
I mean, it's crucially based on a complex interplay
191
576720
3536
è essenzialmente fondata su una complessa interazione
09:40
between the way in which this space of possibilities expands
192
580280
4776
tra il modo in cui questo spazio di possibilità si espande
09:45
and gets restructured,
193
585080
1536
e si ristruttura,
09:46
and the way in which we explore it.
194
586640
2496
e il modo in cui noi lo esploriamo.
09:49
After the epiphany of 2012,
195
589160
3856
Dopo l'Epifania del 2012
09:53
we got back to work, real work,
196
593040
1656
tornammo a lavorare sul serio
09:54
because we had to work out this theory,
197
594720
1896
per elaborare questa teoria
09:56
and we came up with a certain number of predictions
198
596640
2416
e avemmo come risultato una serie di predizioni
09:59
to be tested in real life.
199
599080
1256
da testare nella realtà.
10:00
Of course, we need a testable framework
200
600360
2896
Ovviamente, c'era bisogno di un contesto verificabile
10:03
to study innovation.
201
603280
1456
per studiare l'innovazione.
10:04
So let me drive you across a few predictions we made.
202
604760
4056
Lasciate che vi mostri alcune predizioni che ottenemmo.
10:08
The first one concerns the pace of innovation,
203
608840
2896
La prima riguardava il ritmo delle innovazioni,
10:11
so the rate at which you observe novelties in very different systems.
204
611760
4896
cioè la frequenza con cui si assiste a innovazioni in sistemi diversi.
10:16
So our theory predicts that the rate of innovation
205
616680
2496
Secondo la nostra teoria il ritmo delle innovazioni
10:19
should follow a universal curve,
206
619200
1936
dovrebbe seguire una curva universale,
10:21
like this one.
207
621160
1320
come questa.
10:23
This is the rate of innovation versus time in very different conditions.
208
623240
3640
Questa è la frequenza delle innovazioni nel tempo in diverse circostanze.
10:27
And somehow, we predict that the rate of innovation
209
627720
2616
E prevedemmo che la frequenza delle innovazioni
10:30
should decrease steadily over time.
210
630360
2696
decresce progressivamente e stabilmente nel tempo.
10:33
So somehow, innovation is predicted to become more difficult
211
633080
3096
Quindi è prevedibile che l'innovazione diventi più ardua
10:36
as your progress over time.
212
636200
1920
con il passare del tempo.
10:38
It's neat. It's interesting. It's beautiful. We were happy.
213
638960
3536
È accurato, interessante e affascinante. Eravamo soddisfatti.
10:42
But the question is, is that true?
214
642520
2176
Ma la domanda è: è proprio così?
10:44
Of course we should check with reality.
215
644720
1880
Ma dovevamo verificarlo nella realtà.
10:47
So we went back to reality
216
647600
2376
Quindi tornammo alla realtà
e raccogliemmo un sacco di dati, terabyte di dati,
10:50
and we collected a lot of data, terabytes of data,
217
650000
3136
10:53
tracking innovation in Wikipedia, Twitter,
218
653160
3336
cercando innovazioni su Wikipedia, Twitter
10:56
the way in which we write free software,
219
656520
2216
il modo in cui creiamo free software,
10:58
even the way we listen to music.
220
658760
1640
il modo in cui ascoltiamo musica.
11:01
I cannot tell you, we were so amazed and pleased and thrilled
221
661160
3736
Da non crederci, eravamo così sorpresi, soddisfatti ed entusiasti
11:04
to discover that the same predictions we made in the theory
222
664920
3496
nello scoprire che le stesse predizioni fatte in teoria
11:08
were actually satisfied in real systems,
223
668440
2576
erano effettivamente soddisfatte nei sistemi reali,
11:11
many different real systems.
224
671040
1536
svariati sistemi reali.
11:12
We were so excited.
225
672600
1496
Eravamo talmente eccitati.
11:14
Of course, apparently, we were on the right track,
226
674120
2816
Era ovvio, apparentemente, che eravamo sul percorso giusto,
11:16
but of course, we couldn't stop,
227
676960
2496
ma ovviamente a questo punto non potevamo fermarci.
11:19
so we didn't stop.
228
679480
1496
Così non ci fermammo.
Continuammo
11:21
So we kept going on,
229
681000
2096
e a un certo punto facemmo un'altra scoperta
11:23
and at some point we made another discovery
230
683120
2056
11:25
that we dubbed "correlated novelties."
231
685200
3536
che soprannominammo "novità correlate".
11:28
It's very simple.
232
688760
1256
È molto semplice.
Di certo tutti noi l'abbiamo vissuta.
11:30
So I guess we all experience this.
233
690040
1896
11:31
So you listen to "Suzanne" by Leonard Cohen,
234
691960
3560
Se ascoltate "Suzanne" di Leonard Cohen
11:36
and this experience triggers your passion for Cohen
235
696440
3656
e questa esperienza fa nascere la vostra passione per Cohen,
11:40
so that you start frantically listening to his whole production.
236
700120
3816
iniziate freneticamente ad ascoltare la sua intera produzione.
11:43
And then you realize that Fabrizio De André here
237
703960
2296
E poi realizzate che Fabrizio De André
11:46
recorded an Italian version of "Suzanne,"
238
706280
1976
ne registrò una versione italiana
11:48
and so on and so forth.
239
708280
2016
e così via.
11:50
So somehow for some reason,
240
710320
1976
Così in qualche modo per qualche ragione,
11:52
the very notion of adjacent possible is already encoding the common belief
241
712320
3896
la reale nozione di adiacente possibile è già codificata nella convinzione comune
11:56
that one thing leads to another
242
716240
2560
che una cosa porta ad un'altra
11:59
in many different systems.
243
719720
1736
in svariati sistemi.
12:01
But the reason why we were thrilled
244
721480
2296
Ma il motivo per il quale eravamo eccitati
12:03
is because actually we could give, for the first time,
245
723800
2524
è che per la prima volta potevamo dare
12:06
a scientific substance to this intuition
246
726348
2068
una consistenza scientifica a questa intuizione
12:08
and start making predictions
247
728440
1656
e iniziare a fare predizioni
12:10
about the way in which we experience the new.
248
730120
2416
sul modo in cui sperimentiamo il nuovo.
12:12
So novelties are correlated.
249
732560
2320
Quindi le novità sono correlate.
12:16
They are not occurring randomly.
250
736320
2056
Non accadono a caso.
12:18
And this is good news,
251
738400
1456
E questa è una buona notizia
12:19
because it implies that impossible missions
252
739880
4736
perché implica che le missioni impossibili
12:24
might not be so impossible after all,
253
744640
2376
potrebbero non essere affatto impossibili,
12:27
if we are guided by our intuition,
254
747040
3096
se ci facciamo guidare dal nostro intuito,
12:30
somehow leading us to trigger a positive chain reaction.
255
750160
3760
in qualche modo si dà il via ad una positiva reazione a catena.
12:34
But there is a third consequence of the existence of the adjacent possible
256
754840
3496
Ma c'è una terza conseguenza dell'esistenza dell'adiacente possibile
12:38
that we named "waves of novelties."
257
758360
3536
che noi chiamiamo "ondate delle novità".
12:41
So just to make this simple, so in music,
258
761920
2696
Per farla semplice, nel campo della musica,
12:44
without waves of novelties,
259
764640
1376
senza le ondate delle novità
12:46
we would still be listening all the time to Mozart or Beethoven,
260
766040
6056
staremmo ancora ascoltando Mozart o Beethoven,
12:52
which is great,
261
772120
1496
il che non è male,
12:53
but we don't do this all the time.
262
773640
1656
ma non possiamo farlo di continuo.
12:55
We also listen to the Pet Shop Boys or Justin Bieber -- well, some of us do.
263
775320
5016
Ascoltiamo anche i Pet Shop Boys o Justin Bieber - o almeno alcuni di noi.
13:00
(Laughter)
264
780360
2176
(Risate)
13:02
So we could see very clearly all of these patterns
265
782560
3896
CosI potemmo vedere chiaramente tutti questi pattern
13:06
in the huge amounts of data we collected and analyzed.
266
786480
3736
nell'enorme quantità di dati che avevamo rilevato e analizzato.
13:10
For instance, we discovered that popular hits in music
267
790240
3656
Ad esempio, scoprimmo che nella musica i successi popolari
13:13
are continuously born, you know that,
268
793920
1896
nascono di continuo, e voi lo sapete,
13:15
and then they disappear, still leaving room for evergreens.
269
795840
3440
per poi scomparire e lasciare spazio ai classici.
13:20
So somehow waves of novelties ebb and flow
270
800120
3096
Quindi le ondate di novità hanno i loro alti e bassi
13:23
while the tides always hold the classics.
271
803240
2576
mentre i classici sono sempre sulla cresta dell'onda.
13:25
There is this coexistence between evergreens and new hits.
272
805840
3960
Esiste una sorta di convivenza tra classici e nuovi successi.
13:31
Not only our theory predicts these waves of novelties.
273
811920
2696
La nostra teoria non solo prevede ondate di novità.
13:34
This would be trivial.
274
814640
1456
Ciò sarebbe irrilevante.
13:36
But it also explains why they are there,
275
816120
2896
Ma spiega anche perché accadono,
13:39
and they are there for a specific reason,
276
819040
1976
e loro sono lì per un motivo preciso,
13:41
because we as humans display different strategies
277
821040
3216
perché noi, come esseri umani, usiamo diverse strategie
13:44
in the space of the possible.
278
824280
1856
nello spazio del possibile.
13:46
So some of us tend to retrace already known paths.
279
826160
5136
Alcuni di noi tendono a ripercorrere percorsi conosciuti.
13:51
So we say they exploit.
280
831320
2320
Noi diciamo che valorizzano.
13:54
Some of us always launch into new adventures.
281
834360
2856
Altri si lanciano in nuove avventure.
13:57
We say they explore.
282
837240
1696
Noi diciamo che esplorano.
13:58
And what we discovered is all the systems we investigated
283
838960
3296
E ciò che scoprimmo è che tutti i sistemi da noi analizzati
14:02
are right at the edge between these two strategies,
284
842280
3176
sono al confine tra queste due strategie,
14:05
something like 80 percent exploiting, 20 percent exploring,
285
845480
3536
circa l'80 per cento valorizzazione e il 20 per cento esplorazione,
14:09
something like blade runners of innovation.
286
849040
2680
qualcosa del tipo "blade runner" dell'innovazione.
14:12
So it seems that the wise balance, you could also say a conservative balance,
287
852720
5216
Quindi sembra che un giusto equilibrio, o si potrebbe dire un equilibrio prudente,
14:17
between past and future, between exploitation and exploration,
288
857960
4976
tra passato e futuro, tra valorizzazione e esplorazione,
14:22
is already in place and perhaps needed in our system.
289
862960
3416
è già in atto e probabilmente necessario nel nostro sistema.
14:26
But again the good news is now we have scientific tools
290
866400
3616
Ma ripeto la buona notizia è che ora possediamo gli strumenti scientifici
14:30
to investigate this equilibrium,
291
870040
1736
per esaminare questo equilibrio,
14:31
perhaps pushing it further in the near future.
292
871800
3280
magari con la possibilità nell'immediato futuro di andare oltre.
14:37
So as you can imagine,
293
877360
2256
Come potete immaginare,
14:39
I was really fascinated by all this.
294
879640
4160
ero enormemente affascinato da tutto ciò.
14:44
Our mathematical scheme is already providing cues and hints
295
884920
3136
Il nostro sistema matematico ci ha fornito spunti e suggerimenti
14:48
to investigate the space of possibilities
296
888080
2056
per analizzare lo spazio delle possibilità
14:50
and the way in which all of us create it and explore it.
297
890160
4016
e il modo in cui tutti noi lo creiamo ed esploriamo.
14:54
But there is more.
298
894200
1336
Ma c'è di più.
14:55
This, I guess, is a starting point of something that has the potential
299
895560
3376
Questo è il punto di partenza per qualcosa che ha il potenziale
14:58
to become a wonderful journey for a scientific investigation of the new,
300
898960
4616
di diventare un meraviglioso percorso verso lo studio scientifico del nuovo,
15:03
but also I would say a personal investigation of the new.
301
903600
3280
ma anche lo studio personale del nuovo.
15:09
And I guess this can have a lot of consequences
302
909320
2896
E suppongo questo possa avere svariate conseguenze
15:12
and a huge impact in key activities
303
912240
2136
e un enorme impatto in azioni chiave
15:14
like learning, education, research, business.
304
914400
5320
come apprendimento, istruzione, ricerca e commercio.
15:20
So for instance, if you think about artificial intelligence,
305
920680
2896
Se, ad esempio, pensiamo all'intelligenza artificiale,
15:23
I am sure -- I mean, artificial intelligence,
306
923600
2136
nel settore dell'intelligenza artificiale,
15:25
we need to rely in the near future
307
925760
1816
nel breve termine ci affideremo
15:27
more and more on the structure of the adjacent possible,
308
927600
3816
sempre di più alla struttura dell'adiacente possibile,
15:31
to restructure it, to change it,
309
931440
1936
per ristrutturarla, cambiarla,
15:33
but also to cope with the unknowns of the future.
310
933400
2320
ma anche per affrontare le incognite del futuro.
15:36
In parallel, we have a lot of tools,
311
936400
1856
Al contempo, possediamo molti strumenti
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new tools now, to investigate how creativity works
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938280
3496
nuovi strumenti, per analizzare il funzionamento del processo creativo
15:41
and what triggers innovation.
313
941800
1600
e cosa dà il via all'innovazione.
15:44
And the aim of all this is to raise a generation of people
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944080
3176
E lo scopo di tutto ciò è creare una nuova generazione
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able to come up with new ideas to face the challenges in front of us.
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947280
3616
capace di proporre nuove idee per affrontare le sfide del futuro.
15:50
We all know.
316
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1216
È ben noto.
15:52
I think it's a long way to go,
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2096
Penso sia un lungo percorso,
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but the questions, and the tools,
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954280
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ma le problematiche e gli strumenti
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are now there, adjacent and possible.
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957360
3560
sono qui adesso, adiacenti e possibili.
16:01
Thank you.
320
961720
1216
Grazie.
16:02
(Applause)
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962960
4880
(Applausi)
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