How AI can bring on a second Industrial Revolution | Kevin Kelly

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TED


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Translator: Leslie Gauthier Reviewer: Camille Martínez
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Traduttore: Federico MINELLE Revisore: Federico Micheli
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I'm going to talk a little bit about where technology's going.
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Vi parlerò un po' di dove la tecnologia sta andando.
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And often technology comes to us,
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2671
E spesso quando la tecnologia arriva,
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we're surprised by what it brings.
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22566
1865
ci sorprendiamo di cosa ci porta.
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But there's actually a large aspect of technology
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24455
3683
Ma c'è in realtà un ampio aspetto della tecnologia
che è molto più prevedibile,
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that's much more predictable,
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28162
1802
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and that's because technological systems of all sorts have leanings,
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4088
poichè i sistemi tecnologici di tutti i tipi hanno orientamenti,
hanno delle urgenze,
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they have urgencies,
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34100
1175
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they have tendencies.
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35299
1561
hanno delle tendenze.
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And those tendencies are derived from the very nature of the physics,
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36884
4932
E quelle tendenze derivano dalla effetiva natura della fisica,
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chemistry of wires and switches and electrons,
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41840
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della chimica delle reti e interruttori ed elettroni,
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and they will make reoccurring patterns again and again.
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45659
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e avranno schemi ricorrenti ogni volta.
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And so those patterns produce these tendencies, these leanings.
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49745
4874
E così quegli schemi generano quelle tendenze, quegli orientamenti.
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You can almost think of it as sort of like gravity.
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54643
2831
Si può quasi pensare come a una specie di gravità.
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Imagine raindrops falling into a valley.
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57498
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Pensate a gocce d'acqua che cadono a terra.
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The actual path of a raindrop as it goes down the valley
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59841
3088
L'effettivo percorso di una goccia d'acqua che va a terra
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is unpredictable.
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62953
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non è predicibile.
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We cannot see where it's going,
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Non possiamo vedere dove andrà,
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but the general direction is very inevitable:
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66193
2277
ma la direzione complessiva è inevitabile:
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it's downward.
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68494
1234
verso il basso.
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And so these baked-in tendencies and urgencies
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4572
Così quelle tendenze e urgenze incluse dentro
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in technological systems
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74973
1476
i sistemi tecnologici
ci danno il senso di dove le cose stiano andando in generale.
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give us a sense of where things are going at the large form.
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3609
Così in generale,
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So in a large sense,
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81149
1401
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I would say that telephones were inevitable,
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3361
direi che i telefoni erano inevitabili,
ma non l'iPhone.
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but the iPhone was not.
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1342
Internet era inevitabile,
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The Internet was inevitable,
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1478
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but Twitter was not.
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91274
1286
ma non lo era Twitter.
Abbiamo così molte tendenze ora in corso,
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So we have many ongoing tendencies right now,
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93036
3928
01:36
and I think one of the chief among them
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2720
e penso che una delle principali tra di esse
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is this tendency to make things smarter and smarter.
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3722
sia la tendenza di fare cose sempre più intelligenti.
La chiamo cognificante -- cognitivizzazione --
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I call it cognifying -- cognification --
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2212
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also known as artificial intelligence, or AI.
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106783
2782
anche nota come intelligenza artificiale, o AI.
E credo che stia diventando uno degli sviluppi più influenti
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And I think that's going to be one of the most influential developments
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110025
3746
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and trends and directions and drives in our society in the next 20 years.
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113795
5575
e tendenze, direzioni, impulsi nella nostra società nei prossimi 20 anni.
Cosi, ovviamente, essa è già qui.
02:00
So, of course, it's already here.
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120021
1985
Abbiamo già l'AI,
02:02
We already have AI,
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122030
2204
02:04
and often it works in the background,
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124258
2398
e spesso lavora dietro le quinte,
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in the back offices of hospitals,
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126680
1586
negli uffici degli ospedali,
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where it's used to diagnose X-rays better than a human doctor.
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4686
dove è usata per le diagnosi sui raggi X meglio di un dottore umano.
Lo è negli uffici legali,
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It's in legal offices,
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133000
1726
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where it's used to go through legal evidence
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134750
2368
dove è usata per scrutinare le prove legali
meglio di un assistente.
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better than a human paralawyer.
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137142
1855
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It's used to fly the plane that you came here with.
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139506
3656
È usata per far volare l'aereo con cui siete arrivati qui.
I piloti umani lo guidano 7-8 minuti,
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Human pilots only flew it seven to eight minutes,
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144165
2381
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the rest of the time the AI was driving.
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146570
1953
il resto del tempo l'AI è ai comandi.
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And of course, in Netflix and Amazon,
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2173
E ovviamente, in Netflix e Amazon,
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it's in the background, making those recommendations.
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150744
2530
è dietro le quinte, fornendo le raccomandazioni.
02:33
That's what we have today.
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153298
1261
Questo abbiamo oggi.
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And we have an example, of course, in a more front-facing aspect of it,
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154583
4801
Abbiamo un esempio, naturalmente, che si pone proprio davanti a noi,
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with the win of the AlphaGo, who beat the world's greatest Go champion.
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6629
con la vittoria di AlphaGo, che ha battuto il più grande campione del mondo di Go.
02:46
But it's more than that.
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4053
Ma c'è più di questo.
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If you play a video game, you're playing against an AI.
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2642
Se giocate a un videogame state giocando contro un'AI.
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But recently, Google taught their AI
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4538
Ma recentemente, Google ha insegnato alla loro AI
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to actually learn how to play video games.
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2412
di imparare realmente a giocare ai videogiochi.
03:00
Again, teaching video games was already done,
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180686
2709
Di nuovo, insegnare ai videogiochi è già stato fatto,
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but learning how to play a video game is another step.
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183419
3897
Ma imparare come giocare a un videogioco è un altro passo avanti.
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That's artificial smartness.
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187340
1678
Questa è intelligenza artificiale.
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What we're doing is taking this artificial smartness
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190571
4522
Quello che stiamo facendo è prendere questa intelligenza artificiale
e renderla sempre più intelligente.
03:15
and we're making it smarter and smarter.
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195117
2423
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There are three aspects to this general trend
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198710
3895
Vi sono 3 aspetti di questa tendenza generale
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that I think are underappreciated;
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202629
1689
che credo siano sottovalutati;
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I think we would understand AI a lot better
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204342
2277
io credo capiremmo la AI molto meglio
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if we understood these three things.
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206643
2301
se capissimo queste 3 cose.
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I think these things also would help us embrace AI,
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208968
3283
Credo anche che queste cose ci aiuterebbero a dedicarci alla AI,
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because it's only by embracing it that we actually can steer it.
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212275
3008
poichè solo dedicandoci ad essa potremmo in realtà orientarla.
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We can actually steer the specifics by embracing the larger trend.
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215887
3157
Possiamo orientare i dettagli dedicandoci alla più ampia tendenza.
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So let me talk about those three different aspects.
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219467
2979
Così parlo dei 3 differenti aspetti.
03:42
The first one is: our own intelligence has a very poor understanding
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222470
3673
Il primo: la nostra intelligenza capisce poco
cosa sia l'intelligenza.
03:46
of what intelligence is.
69
226167
1490
Tendiamo a pensare all'intelligenza come ad una sola dimensione,
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We tend to think of intelligence as a single dimension,
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228110
3653
03:51
that it's kind of like a note that gets louder and louder.
71
231787
2750
cioè come ad una nota che suona sempe più forte.
03:54
It starts like with IQ measurement.
72
234561
2607
Cominciò così con la misura dell'IQ.
03:57
It starts with maybe a simple low IQ in a rat or mouse,
73
237192
4092
Inizia forse con un semplice IQ basso in una cavia o un topo,
04:01
and maybe there's more in a chimpanzee,
74
241308
2134
e forse è più alto in uno scimpanzè,
04:03
and then maybe there's more in a stupid person,
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243887
2191
e forse è più alto in una persona stupida,
e poi forse una persona media come me,
04:06
and then maybe an average person like myself,
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246102
2096
04:08
and then maybe a genius.
77
248222
1290
e poi forse un genio.
04:09
And this single IQ intelligence is getting greater and greater.
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249536
4433
E questo unico IQ dell'intelligenza diventa sempre più grande.
04:14
That's completely wrong.
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254516
1151
Questo è sbagliato.
04:15
That's not what intelligence is -- not what human intelligence is, anyway.
80
255691
3608
Non corrisponde alla intelligenza -- almeno a cosa è l'intelligenza umana.
04:19
It's much more like a symphony of different notes,
81
259673
4506
Ѐ più simile ad una sinfonia di diverse note,
04:24
and each of these notes is played on a different instrument of cognition.
82
264203
3609
e ciascuna nota è suonata da un diverso strumento cognitivo.
04:27
There are many types of intelligences in our own minds.
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267836
3701
Ci sono molti tipi di intelligenza nelle nostre menti.
04:31
We have deductive reasoning,
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271561
3048
Abbiamo il ragionamanto deduttivo,
04:34
we have emotional intelligence,
85
274633
2221
abbiamo l'intelligenza emotiva,
04:36
we have spatial intelligence;
86
276878
1393
l'intelligenza spaziale;
04:38
we have maybe 100 different types that are all grouped together,
87
278295
4021
ne abbiamo forse 100 diversi tipi che sono raggrupppati insieme,
04:42
and they vary in different strengths with different people.
88
282340
3905
e che variano con diverse forze nelle diverse persone.
04:46
And of course, if we go to animals, they also have another basket --
89
286269
4526
Naturalmente, se consideriamo gli animali, loro un altro insieme --
04:50
another symphony of different kinds of intelligences,
90
290819
2541
un'altra sinfonia di diversi tipi di intelligenza,
04:53
and sometimes those same instruments are the same that we have.
91
293384
3566
e talvolta quegli strumenti sono gli stessi che abbiamo noi.
04:56
They can think in the same way, but they may have a different arrangement,
92
296974
3561
Possono pensare allo stesso modo, ma con una diversa organizzazione,
05:00
and maybe they're higher in some cases than humans,
93
300559
2467
forse in alcuni casi sono più in alto degli umani,
p.e. la memoria a lungo termine in uno scoiattolo è fenomenale,
05:03
like long-term memory in a squirrel is actually phenomenal,
94
303050
2837
05:05
so it can remember where it buried its nuts.
95
305911
2287
così ricorda dove ha sepolto le sue noci.
05:08
But in other cases they may be lower.
96
308222
1987
Ma in altri casi può essere più in basso.
05:10
When we go to make machines,
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310233
2730
Quando costruiamo macchine,
05:12
we're going to engineer them in the same way,
98
312987
2196
le progettiamo nello stesso modo
05:15
where we'll make some of those types of smartness much greater than ours,
99
315207
5010
dove faremo alcuni di quei tipi di intelligenza più grandi dei nostri,
05:20
and many of them won't be anywhere near ours,
100
320241
2571
e molti di quelli non saranno mai vicini a noi,
05:22
because they're not needed.
101
322836
1544
poichè non sono richiesti.
05:24
So we're going to take these things,
102
324404
2203
Così prenderemo queste cose,
05:26
these artificial clusters,
103
326631
2081
questi raggruppamenti artificiali,
05:28
and we'll be adding more varieties of artificial cognition to our AIs.
104
328736
5362
e aggiungeremo più varietà di conoscenza artificiale alle nostre AI.
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We're going to make them very, very specific.
105
334507
4071
Li stiamo facendo sempre più specifici.
05:38
So your calculator is smarter than you are in arithmetic already;
106
338602
6542
Così il vostro calcolatore è già ora più pronto di voi in aritmetica;
il vostro GPS è più pronto di voi nella navigazione spaziale;
05:45
your GPS is smarter than you are in spatial navigation;
107
345168
3697
05:49
Google, Bing, are smarter than you are in long-term memory.
108
349337
4258
Google, Bing, sono più pronti di voi nella memoria a lungo termine.
05:54
And we're going to take, again, these kinds of different types of thinking
109
354339
4530
Stiamo prendendo, di nuovo, questi modi di differenti tipi di pensare
05:58
and we'll put them into, like, a car.
110
358893
1933
e li inseriamo tutti, in un'auto.
06:00
The reason why we want to put them in a car so the car drives,
111
360850
3057
La ragione perchè vogliamo metterli in un'auto così l'auto guida,
06:03
is because it's not driving like a human.
112
363931
2302
Poichè non guida come un umano.
06:06
It's not thinking like us.
113
366257
1396
Non pensa come noi.
06:07
That's the whole feature of it.
114
367677
1920
Questa è la sua completa caratteristica.
06:09
It's not being distracted,
115
369621
1535
Non viene distratta.
06:11
it's not worrying about whether it left the stove on,
116
371180
2754
Non si preoccupa se il forno è rimasto acceso,
06:13
or whether it should have majored in finance.
117
373958
2138
o se ci si dovrebbe laureare in Finanza.
Guida e basta.
06:16
It's just driving.
118
376120
1153
06:17
(Laughter)
119
377297
1142
(Risate)
06:18
Just driving, OK?
120
378463
1841
Guida e basta, OK?
06:20
And we actually might even come to advertise these
121
380328
2937
E possiamo in realtà arrivare a pubblicizzarle
06:23
as "consciousness-free."
122
383289
1545
come "liberi dalla coscienza."
06:24
They're without consciousness,
123
384858
1774
Esse sono senza coscienza,
06:26
they're not concerned about those things,
124
386656
2104
Non sono proccupate d'altro,
06:28
they're not distracted.
125
388784
1156
non sono distratte.
06:29
So in general, what we're trying to do
126
389964
2966
Generalmente, quello che stiamo cercando di fare
06:32
is make as many different types of thinking as we can.
127
392954
4500
è di produrre tanti differenti tipi di pensiero quanti possiamo.
06:37
We're going to populate the space
128
397804
2083
Stiamo popolando lo spazio
06:39
of all the different possible types, or species, of thinking.
129
399911
4159
di tutti i diversi tipi di specie, o di pensiero.
E in realtà possono esserci dei problemi
06:44
And there actually may be some problems
130
404094
2068
06:46
that are so difficult in business and science
131
406186
2800
difficili negli affari o nella scienza
che il nostro tipo di pensiero umano può non essere in grado di risolverli da solo.
06:49
that our own type of human thinking may not be able to solve them alone.
132
409010
4042
Potrebbe servirci un programma in 2 fasi,
06:53
We may need a two-step program,
133
413076
1992
per inventare nuovi modi di pensare
06:55
which is to invent new kinds of thinking
134
415092
4203
06:59
that we can work alongside of to solve these really large problems,
135
419692
3734
come aiuto per risolvere quei veramente grandi problemi,
07:03
say, like dark energy or quantum gravity.
136
423450
2918
come l'energia oscura o la gravità quantistica.
07:08
What we're doing is making alien intelligences.
137
428496
2646
Stiamo costruendo intelligenze aliene.
Si può addirittura pensare a questo, come ad alieni artificiali
07:11
You might even think of this as, sort of, artificial aliens
138
431166
4069
07:15
in some senses.
139
435259
1207
in qualche modo.
07:16
And they're going to help us think different,
140
436490
2300
Ci aiuteranno a pensare differentemente,
07:18
because thinking different is the engine of creation
141
438814
3632
poichè pensare differentemente è il motore della creazione
07:22
and wealth and new economy.
142
442470
1867
e della ricchezza e la nuova economia.
07:25
The second aspect of this is that we are going to use AI
143
445835
4923
Il secondo aspetto di ciò è che stiamo per usare la AI
07:30
to basically make a second Industrial Revolution.
144
450782
2950
per fare sostanzalmente la seconda Rivoluzione Industriale.
La prima Rivoluzione Industriale si basava sul fatto
07:34
The first Industrial Revolution was based on the fact
145
454135
2773
07:36
that we invented something I would call artificial power.
146
456932
3462
che avevamo inventato qualcosa che chiamarei la potenza artificiale.
07:40
Previous to that,
147
460879
1150
Prima di ciò,
durante la Rivoluzione Agricola,
07:42
during the Agricultural Revolution,
148
462053
2034
qualsiasi cosa da fare doveva essere fatta con l'utilizzo dei muscoli umani
07:44
everything that was made had to be made with human muscle
149
464111
3702
07:47
or animal power.
150
467837
1307
o la forza degli animali.
07:49
That was the only way to get anything done.
151
469565
2063
Unico modo per ottenere qualsiasi cosa.
07:51
The great innovation during the Industrial Revolution was,
152
471652
2945
La grande innovazione durante la Rivoluzione Industriale fu
07:54
we harnessed steam power, fossil fuels,
153
474621
3109
di imbrigliare la forza del vapore, i carburanti fossili,
07:57
to make this artificial power that we could use
154
477754
3856
per produrre questa forza artificiale da poter usare
08:01
to do anything we wanted to do.
155
481634
1669
per fare ogni cosa volessimo.
08:03
So today when you drive down the highway,
156
483327
2772
Così oggi quando guidate sulla autostrada,
08:06
you are, with a flick of the switch, commanding 250 horses --
157
486571
4525
con il tocco di un pulsante state comandando 250 cavalli --
250 cavalli vapore --
08:11
250 horsepower --
158
491120
1572
08:12
which we can use to build skyscrapers, to build cities, to build roads,
159
492716
4692
che possiamo usare per costruire grattacieli, città, strade,
08:17
to make factories that would churn out lines of chairs or refrigerators
160
497432
5789
per realizzare fabbriche che potrebbero sfornare linee di sedie o frigoriferi
08:23
way beyond our own power.
161
503245
1654
molto oltre la nostra sola forza.
08:24
And that artificial power can also be distributed on wires on a grid
162
504923
6111
Quella potenza artificiale può anche essere distribuita via cavo su una rete
a ogni casa, fabbrica, fattoria,
08:31
to every home, factory, farmstead,
163
511058
3199
08:34
and anybody could buy that artificial power,
164
514281
4191
e ciascuno può comprare questa potenza artificiale,
08:38
just by plugging something in.
165
518496
1472
giusto inserendo la spina.
08:39
So this was a source of innovation as well,
166
519992
2439
Questa fu ugualmente una fonte di innovazione,
08:42
because a farmer could take a manual hand pump,
167
522455
3418
poichè un agricoltore poteva prendere un pompa a mano,
08:45
and they could add this artificial power, this electricity,
168
525897
2916
e ci poteva aggiungere l'elettricità, potenza artificiale,
08:48
and he'd have an electric pump.
169
528837
1497
e avere una pompa elettrica.
08:50
And you multiply that by thousands or tens of thousands of times,
170
530358
3318
E se si moltiplica per migliaia o decine di migliaia di volte,
08:53
and that formula was what brought us the Industrial Revolution.
171
533700
3159
quella formula ci ha portato la Rivoluzione Industriale.
08:56
All the things that we see, all this progress that we now enjoy,
172
536883
3585
Tutto quello che vediamo, il progresso di cui ora godiamo,
09:00
has come from the fact that we've done that.
173
540492
2063
derivano dalla sua realizzazione.
09:02
We're going to do the same thing now with AI.
174
542579
2348
Stiamo facendo lo stesso con la AI.
09:04
We're going to distribute that on a grid,
175
544951
2075
La si sta distribuendo su una rete,
e ora si può impiegare la pompa elettrica.
09:07
and now you can take that electric pump.
176
547050
2374
09:09
You can add some artificial intelligence,
177
549448
2968
Si può aggiungere della intelligenza artificiale,
09:12
and now you have a smart pump.
178
552440
1481
per una pompa intelligente.
09:13
And that, multiplied by a million times,
179
553945
1928
Ciò, moltiplicato un milione di volte,
09:15
is going to be this second Industrial Revolution.
180
555897
2363
diventa la seconda Rivoluzione Industriale.
09:18
So now the car is going down the highway,
181
558284
2382
Ora l'auto va sull'autostrada,
09:20
it's 250 horsepower, but in addition, it's 250 minds.
182
560690
4294
con i suoi 250 cavalli vapore, ma in aggiunta, con le sue 250 menti.
Questa è l'automobile auto-guidata.
09:25
That's the auto-driven car.
183
565008
1769
09:26
It's like a new commodity;
184
566801
1389
Ѐ come una nuova merce;
09:28
it's a new utility.
185
568214
1303
un nuovo servizio pubblico.
09:29
The AI is going to flow across the grid -- the cloud --
186
569541
3041
L'AI sta fluendo nella rete -- il cloud --
09:32
in the same way electricity did.
187
572606
1567
come fu per l'elettricità.
09:34
So everything that we had electrified,
188
574197
2380
Così tutto quello che fu elettrificato,
09:36
we're now going to cognify.
189
576601
1723
ora si sta rendendo cognitivo.
09:38
And I would suggest, then,
190
578693
1385
Lo devo a Jeff, poi,
che la formula per le prossime 10.000 start-up
09:40
that the formula for the next 10,000 start-ups
191
580102
3732
09:43
is very, very simple,
192
583858
1162
è semplicissima,
che è di prendere x e aggiungere AI.
09:45
which is to take x and add AI.
193
585044
3167
Questa è la formula, quello che stiamo per fare.
09:49
That is the formula, that's what we're going to be doing.
194
589100
2812
09:51
And that is the way in which we're going to make
195
591936
3306
Ed è il modo in cui stiamo per fare
09:55
this second Industrial Revolution.
196
595266
1858
questa seconda Rivoluzione Industriale.
A proposito -- proprio ora, adesso,
09:57
And by the way -- right now, this minute,
197
597148
2154
09:59
you can log on to Google
198
599326
1169
collegandovi a Google
10:00
and you can purchase AI for six cents, 100 hits.
199
600519
3882
potete comprare AI per 6 cent, 100 accessi.
10:04
That's available right now.
200
604758
1604
E' disponibile proprio ora.
10:06
So the third aspect of this
201
606386
2286
Così il terzo aspetto
10:09
is that when we take this AI and embody it,
202
609315
2678
è che quando si prende questa AI e le si dà un corpo,
otteniamo robot.
10:12
we get robots.
203
612017
1173
10:13
And robots are going to be bots,
204
613214
1703
E i robot stanno per diventare bot,
10:14
they're going to be doing many of the tasks that we have already done.
205
614941
3328
stanno per fare molti dei compiti che abbiamo finora fatto noi.
10:20
A job is just a bunch of tasks,
206
620357
1528
Un lavoro è più compiti,
10:21
so they're going to redefine our jobs
207
621909
1762
così ridefiniscono i nostri lavori
10:23
because they're going to do some of those tasks.
208
623695
2259
poichè fanno alcuni di quei compiti.
10:25
But they're also going to create whole new categories,
209
625978
3197
Ma si stanno facendo carico di intere nuove categorie,
10:29
a whole new slew of tasks
210
629199
2247
un'intera nuova sfilza di compiti
10:31
that we didn't know we wanted to do before.
211
631470
2457
che non sapevamo prima di volere che fossero fatti.
10:33
They're going to actually engender new kinds of jobs,
212
633951
3637
Stanno in realtà generando nuovi tipi di lavori,
10:37
new kinds of tasks that we want done,
213
637612
2271
nuovi tipi di compiti che vogliamo far eseguire,
10:39
just as automation made up a whole bunch of new things
214
639907
3405
proprio come l'automazione fece emergere un insieme di cose nuove
10:43
that we didn't know we needed before,
215
643336
1834
che prima non sapevamo ci servissero,
10:45
and now we can't live without them.
216
645194
1956
e ora non ne possiamo vivere senza.
Così si stanno generando ancora più lavori di quanti ne portino via,
10:47
So they're going to produce even more jobs than they take away,
217
647174
3956
ma è importante che molti dei compiti che stiamo lasciando loro
10:51
but it's important that a lot of the tasks that we're going to give them
218
651154
3434
10:54
are tasks that can be defined in terms of efficiency or productivity.
219
654612
4572
sono compiti defiibili in termini di efficienza o produttività.
10:59
If you can specify a task,
220
659676
1828
Se si definisce un compito,
11:01
either manual or conceptual,
221
661528
2235
sia manuale che concettuale,
11:03
that can be specified in terms of efficiency or productivity,
222
663787
4780
questo può essere definito in termini di efficienza o produttività,
11:08
that goes to the bots.
223
668591
1777
che passa ai bot.
11:10
Productivity is for robots.
224
670758
2178
La produttività è per i robot.
11:12
What we're really good at is basically wasting time.
225
672960
3070
Quello in cui siamo veramente bravi è in realtà perdere tempo.
(Risate)
11:16
(Laughter)
226
676054
1028
Siamo bravi per cose che sono inefficienti.
11:17
We're really good at things that are inefficient.
227
677106
2316
11:19
Science is inherently inefficient.
228
679446
3025
La scienza è intrinsecamente inefficiente.
11:22
It runs on that fact that you have one failure after another.
229
682816
2906
Procede sul fatto che si ha un insuccesso dopo l'altro.
11:25
It runs on the fact that you make tests and experiments that don't work,
230
685746
3424
Procede sul fatto che si fanno prove ed esperimenti che non funzionano,
11:29
otherwise you're not learning.
231
689194
1442
altrimenti non si impara.
11:30
It runs on the fact
232
690660
1162
Procede sul fatto
11:31
that there is not a lot of efficiency in it.
233
691846
2083
che non vi dentro è molta efficienza.
11:33
Innovation by definition is inefficient,
234
693953
2779
L'innovazione, per definizione, è inefficiente,
11:36
because you make prototypes,
235
696756
1391
poichè si fanno prototipi,
poichè si tentano cose che non riescono.
11:38
because you try stuff that fails, that doesn't work.
236
698171
2707
11:40
Exploration is inherently inefficiency.
237
700902
3112
L'esplorazione, per definizione, è inefficiente.
L'arte non è efficiente.
11:44
Art is not efficient.
238
704038
1531
11:45
Human relationships are not efficient.
239
705593
2127
Le realazioni umane non sono efficienti.
11:47
These are all the kinds of things we're going to gravitate to,
240
707744
2940
Tutti quei tipi di cose intorno alle quali gravitiamo,
11:50
because they're not efficient.
241
710708
1475
poichè non sono efficienti.
11:52
Efficiency is for robots.
242
712207
2315
L'efficienza è per i robot.
11:55
We're also going to learn that we're going to work with these AIs
243
715338
4123
Stiamo imparando che lavoreremo con queste AI
11:59
because they think differently than us.
244
719485
1997
perchè pensano in modo diverso da noi.
Quando Deep Blue battè il campione mondiale di scacchi,
12:02
When Deep Blue beat the world's best chess champion,
245
722005
4314
12:06
people thought it was the end of chess.
246
726343
1929
si pensò che era la fine degli scacchi.
12:08
But actually, it turns out that today, the best chess champion in the world
247
728296
4402
Ma in realtà, si scopre che oggi, il miglior giocatore di scacchi al mondo
12:12
is not an AI.
248
732722
1557
non è una AI.
12:14
And it's not a human.
249
734906
1181
E non è un umano.
E' una squadra di un umano e di una AI.
12:16
It's the team of a human and an AI.
250
736111
2715
12:18
The best medical diagnostician is not a doctor, it's not an AI,
251
738850
4000
Il miglior diagnostico medico non è un dottore, non è una AI,
12:22
it's the team.
252
742874
1176
è la squadra.
Stiamo iniziando a lavorare con queste AI,
12:24
We're going to be working with these AIs,
253
744074
2149
12:26
and I think you'll be paid in the future
254
746247
1995
e penso che sarete pagati in futuro
12:28
by how well you work with these bots.
255
748266
2391
in base a quanto lavorate bene con questi bot.
Questa è la terza cosa, è che sono diverse,
12:31
So that's the third thing, is that they're different,
256
751026
4257
12:35
they're utility
257
755307
1165
sono dei servizi
12:36
and they are going to be something we work with rather than against.
258
756496
3816
e stanno per essere qualcosa con cui lavorare insieme piuttosto che contro.
12:40
We're working with these rather than against them.
259
760336
2639
Ci stiamo lavorando insieme piuttosto che contro.
12:42
So, the future:
260
762999
1477
Così, il futuro:
12:44
Where does that take us?
261
764500
1420
dove ci porterà?
12:45
I think that 25 years from now, they'll look back
262
765944
3567
Credo che entro 25 anni, guarderemo indietro
12:49
and look at our understanding of AI and say,
263
769535
3125
alla nostra comprensione della AI e diremo,
12:52
"You didn't have AI. In fact, you didn't even have the Internet yet,
264
772684
3300
"Non c'era l'AI. In realtà, non c'era ancora Internet,
in confronto a cosa si avrà entro 25 annii."
12:56
compared to what we're going to have 25 years from now."
265
776008
2741
12:59
There are no AI experts right now.
266
779849
3047
Non vi sono ora esperti di AI.
13:02
There's a lot of money going to it,
267
782920
1699
Vi sono molti soldi impegnati,
13:04
there are billions of dollars being spent on it;
268
784643
2268
miliardi di dollari spesi su essa,
13:06
it's a huge business,
269
786935
2164
Ѐ un enorme affare,
ma non vi sono esperti, in confronto a quello che sapremo entro 20 anni.
13:09
but there are no experts, compared to what we'll know 20 years from now.
270
789123
4272
Così siamo all'inizio dell'inizio,
13:14
So we are just at the beginning of the beginning,
271
794064
2885
13:16
we're in the first hour of all this.
272
796973
2163
siamo nella prima ora di tutto ciò.
Siamo nella prima ora di Internet.
13:19
We're in the first hour of the Internet.
273
799160
1935
Di tutto quello che è in arrivo.
13:21
We're in the first hour of what's coming.
274
801119
2040
13:23
The most popular AI product in 20 years from now,
275
803183
4153
Il più diffuso prodotto AI nei prossimi 20 anni,
13:27
that everybody uses,
276
807360
1444
che tutti useranno,
13:29
has not been invented yet.
277
809499
1544
non è stato ancora inventato.
13:32
That means that you're not late.
278
812464
2467
Vuol dire che non siete ancora in ritardo.
13:35
Thank you.
279
815684
1151
Grazie.
13:36
(Laughter)
280
816859
1026
(Risate)
13:37
(Applause)
281
817909
2757
(Applausi)
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