Peter Molyneux demos Milo, the virtual boy

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TED


Fare doppio clic sui sottotitoli in inglese per riprodurre il video.

Traduttore: Pier Paolo Faresin Revisore: Giovanni Rubino
00:16
When I saw a piece of technology called Kinect --
0
16260
3000
Quando ho visto la tecnologia Kinect --
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it was called Natal -- I was inspired,
1
19260
3000
al tempo chiamata Natal -- ne fui ispirato,
00:22
and I thought for a moment,
2
22260
2000
e pensai per un istante,
00:24
maybe it's possible
3
24260
2000
che forse sarebbe stato possibile
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to address that one problem of storytelling,
4
26260
3000
dedicarsi a quel particolare problema della narrazione:
00:29
to create a character
5
29260
3000
creare un personaggio
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which seemed alive,
6
32260
2000
che sembri vivo,
00:34
which noticed me,
7
34260
2000
che mi noti,
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that could look me in the eyes
8
36260
2000
che mi guardi negli occhi
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and feel real,
9
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2000
e sembri reale,
00:40
and sculpt a story about our relationship.
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3000
e costruire una storia su questa relazione.
00:43
And so a year ago,
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Così, un anno fa,
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I showed this off
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2000
ho mostrato questo
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at a computer show called E3.
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3000
a una fiera dell'elettronica chiamata E3.
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And this was a piece of technology
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Si trattava, appunto, di una tecnologia
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with someone called Claire interacting with this boy.
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3000
in cui una certa Claire interagiva con questo ragazzino.
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And there was a huge row online
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Ci fu un'accesa discussione online
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about, "Hey, this can't be real."
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vi era gente che diceva "Hey, non può essere vero".
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And so I waited till now
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Ho quindi aspettato fino ad oggi
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to have an actual demo
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2000
per avere una demo completa
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of the real tech.
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di questa innovazione.
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Now, this tech incorporates
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2000
Questa tecnologia incorpora
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three big elements.
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3 elementi fondamentali.
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The first is a Kinect camera,
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2000
Il primo è la videocamera Kinect,
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which will be out in November,
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3000
che uscirà a novembre,
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some incredible AI
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2000
una sorprendente Intelligenza Artificiale
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that was hidden in the dusty vaults,
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79260
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tenuta nascosta in polverosi archivi,
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collecting dust
27
82260
2000
coprendosi di polvere
01:24
in Microsoft,
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84260
2000
alla Microsoft,
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plus our quite crude
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2000
cui si sono aggiunti i nostri rozzi
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attempts at AI
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2000
esperimenti di I.A.
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at a company called Lionhead,
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3000
sviluppati in una compagnia chiamata Lionhead.
01:33
mixing all those things together
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93260
2000
Integrando questi 3 elementi
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just to get to this one simple idea:
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95260
3000
con un'unica idea in testa:
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to create a real, living
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98260
3000
creare un essere vivente, reale
01:41
being in a computer.
35
101260
2000
dentro il computer.
01:43
Now, I'll be honest with you
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103260
3000
Ora, sarò sincero con voi
01:46
and say that most of it
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106260
2000
dicendovi che per lo più
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is just a trick,
38
108260
2000
si tratta solo di un trucco,
01:50
but it's a trick that actually works.
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110260
3000
ma è un trucco che funziona egregiamente.
01:53
So why don't we go over and have
40
113260
2000
Direi quindi di andare avanti
01:55
a look at the demo now.
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115260
2000
e dare un'occhiata alla demo.
01:57
This is Dimitri.
42
117260
2000
Lui è Dimitri.
01:59
Dimitri, just waggle your arm around.
43
119260
3000
Dimitri, fai un cenno.
02:02
Now, you notice he's sitting.
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122260
2000
Potete vedere che è seduto.
02:04
There are no controllers,
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2000
Non ci sono comandi,
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no keyboards,
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126260
2000
niente tastiere,
02:08
or mice,
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128260
2000
mouse,
02:10
or joysticks, or joypads.
48
130260
3000
joystick o pad.
02:13
He is just going to use
49
133260
2000
Userà soltanto
02:15
his hand, his body and his voice,
50
135260
3000
la sua mano, il suo corpo e la sua voce,
02:18
just like humans interact with their hands, body and voice.
51
138260
3000
proprio come noi umani, interagiamo con mani, corpo e voce.
02:21
So let's move forward.
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141260
2000
Proseguiamo.
02:23
You're going to meet Milo for the first time.
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143260
3000
Incontrerete Milo per la prima volta.
02:27
We had to give him a problem
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147260
2000
Dovevamo dargli una situazione da risolvere,
02:29
because when we first created Milo,
55
149260
2000
perché quando abbiamo creato Milo,
02:31
we realized that he came across as a little bit of a brat,
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151260
2000
ci è venuto fuori un po' monello
02:33
to be honest with you.
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153260
2000
ad essere sinceri.
02:35
He was quite a know-it-all,
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155260
2000
Era un po' saccente,
02:37
and he wanted to kind of make you laugh.
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157260
2000
e faceva un po' il pagliaccio.
02:39
So the problem we introduced to him was this:
60
159260
2000
Quindi il problema che gli abbiamo dato è il seguente:
02:41
he's just moved house.
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161260
2000
ha appena traslocato.
02:43
He's moved from London
62
163260
2000
Si è trasferito da Londra
02:45
to New England, over in America.
63
165260
3000
al New England, in America.
02:48
His parents are too busy
64
168260
2000
I suoi genitori sono troppo impegnati
02:50
to listen to his problems,
65
170260
2000
per dargli ascolto,
02:52
and that's when he starts almost conjuring you up.
66
172260
3000
ed è qui che, in un certo senso, arriviamo noi.
02:55
So here he is
67
175260
2000
Eccolo quindi
02:57
walking through the grass.
68
177260
2000
che passeggia sull'erba.
02:59
And you're able to interact with his world.
69
179260
3000
Potete interagire con il suo mondo.
03:02
The cool thing is, what we're doing
70
182260
3000
Il bello è che, ciò che facciamo
03:05
is we're changing the mind
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185260
2000
è modificare continuamente
03:07
of Milo constantly.
72
187260
2000
la mente di Milo.
03:09
That means no two people's Milos
73
189260
3000
In altre parole, giocatori diversi
03:12
can be the same.
74
192260
2000
avranno Milo diversi.
03:14
You're actually sculpting a human being here.
75
194260
3000
E' come se si stesse plasmando un essere umano.
03:19
So, he's discovering the garden.
76
199260
2000
Sta esplorando il giardino.
03:21
You're helping him discover the garden
77
201260
2000
E voi lo aiutate a scoprirlo
03:23
by just pointing out these snails.
78
203260
3000
semplicemente indicando le lumache sullo schermo.
03:27
Very simple at the start.
79
207260
2000
Molto semplice all'inizio.
03:29
By the way, if you are a boy, it's snails;
80
209260
3000
Dimenticavo, se sei maschio, compaiono lumache;
03:32
if you're a girl, it's butterflies
81
212260
3000
se sei femmina, compaiono farfalle,
03:35
because what we found was that girls hate snails.
82
215260
3000
perché abbiamo scoperto che alle femmine le lumache non piacciono.
03:38
(Laughter)
83
218260
2000
(Risate)
03:44
So remember, this is the first time you've met him,
84
224260
3000
Ricordate, questo è il vostro primo incontro,
03:47
and we really want to draw you in and make you more curious.
85
227260
3000
e vogliamo davvero coinvolgervi e stuzzicare la vostra curiosità.
03:52
His face, by the way,
86
232260
2000
Il suo volto
03:54
is fully AI-driven.
87
234260
2000
è gestito interamente dall' I.A.
03:56
We have complete control over his blush responses,
88
236260
3000
Abbiamo controllo completo sui suoi rossori,
03:59
the diameter of his nostrils
89
239260
3000
sull'allargarsi delle sue narici
04:02
to denote stress.
90
242260
2000
per indicare lo stress.
04:04
We actually do something called body matching.
91
244260
2000
Usiamo una cosa chiamata coordinamento corporeo.
04:06
If you're leaning forward,
92
246260
2000
Se ti inclini in avanti,
04:08
he will try and slightly change
93
248260
2000
Milo modificherà leggermente
04:10
the neuro-linguistic nature of his face,
94
250260
3000
le caratteristiche espressive del suo viso,
04:13
because we went out with this strong idea:
95
253260
2000
perché la nostra idea alla base è:
04:15
how can we make you believe that something's real?
96
255260
3000
come possiamo far credere alla gente che sia vero?
04:18
Now we've used the hand.
97
258260
2000
Abbiamo usato la mano fino ad'ora.
04:20
The other thing to use is your body.
98
260260
3000
Ma possiamo anche usare il corpo.
04:23
Why not just, instead of pushing left and right
99
263260
3000
Perché, piuttosto di spostare a destra e sinistra
04:26
with a mouse or with a joypad,
100
266260
3000
un mouse o i comandi di un pad,
04:29
why not use your body just to lean on the chair --
101
269260
2000
perché non usare il proprio corpo inclinandosi sulla sedia --
04:31
again, relaxed?
102
271260
2000
In totale scioltezza!
04:33
You can lean back,
103
273260
2000
Ci si può reclinare,
04:35
but the camera will change its perspective
104
275260
2000
e l'inquadratura cambierà prospettiva
04:37
depending on which way you're looking.
105
277260
3000
a seconda di dove si sta guardando.
04:41
So Dimitri's now going to use --
106
281260
2000
Ora Dimitri userà --
04:43
he's used his hand; he's used his body.
107
283260
2000
ha finora usato la mano e il corpo.
04:45
He's now going to use the other thing which is essential,
108
285260
3000
Ora utilizzerà l'altro elemento essenziale,
04:48
and that's his voice.
109
288260
2000
che è la sua voce.
04:50
Now, the thing about voice is,
110
290260
2000
Ora, parlando della voce,
04:52
our experience with voice recognition
111
292260
2000
le nostre esperienze con il riconoscimento vocale
04:54
is pretty awful, isn't it?
112
294260
2000
sono piuttosto negative, vero?
04:56
It never works.
113
296260
2000
Non funziona mai.
04:58
You order an airline ticket; you end up in Timbuktu.
114
298260
3000
Ordini un biglietto aereo e finisci a Timbuktu.
05:02
So we've tackled that problem,
115
302260
2000
Abbiamo quindi lavorato al problema,
05:04
and we've come up with a solution, which we'll see in a second.
116
304260
3000
e abbiamo ideato la soluzione che vedrete a breve.
05:07
Milo: I could just squish it.
117
307260
2000
Milo: la potrei schiacciare!
05:09
Peter Molyneux: What are you going to do, Dimitri?
118
309260
2000
Peter Molyneux: Cosa farai Dimitri?
05:11
Female Voice: Squashing a snail may not seem important,
119
311260
2000
Voce: schiacciare la lumaca può sembrare poco importante,
05:13
but remember, even this choice
120
313260
2000
ma ricorda, anche questa scelta
05:15
will affect how Milo develops.
121
315260
3000
avrà un effetto sullo sviluppo di Milo.
05:18
Do you want Milo to squash it?
122
318260
2000
Vuoi che Milo la schiacci?
05:20
When you see the microphone,
123
320260
2000
Quando compare il microfono,
05:22
say ... (PM: Squash.) ... yes to decide.
124
322260
2000
di' sì o no per decidere.
05:24
Dimitri: Go on, Milo. Squash it.
125
324260
3000
Dimitri: Vai Milo, schiacciala!
05:27
PM: No. That's the wrong thing to do.
126
327260
2000
PM: No, cattivo!
05:29
Now look at his response.
127
329260
2000
Ma pensate a come ha risposto.
05:31
He said, "Go on, Milo. Squash it."
128
331260
3000
Ha detto: "Vai Milo, schiacciala"!
05:34
What we're using there is,
129
334260
2000
Qui stiamo usando
05:36
we're using something, a piece of technology called Tellme.
130
336260
2000
una tecnologia chiamata Tellme (Dimmi).
05:38
It's a company that Microsoft acquired some years ago.
131
338260
3000
Di una azienda acquisita da Microsoft qualche anno fa.
05:41
We've got a database of words which we recognize.
132
341260
2000
Abbiamo un database di parole riconoscibili.
05:43
We pick those words out.
133
343260
2000
Selezioniamo le parole.
05:45
We also reference that
134
345260
2000
E le incrociamo
05:47
with the tonation database
135
347260
2000
con il database delle tonalità
05:49
that we build up of Dimitri's voice,
136
349260
3000
costruito sulla voce di Dimitri,
05:52
or the user's voice.
137
352260
2000
o su quella di un altro utente.
05:54
Now we need to have a bit more engagement,
138
354260
3000
Ora ci serve un po' più di azione.
05:57
and again, what we can do
139
357260
2000
E di nuovo, ciò che possiamo fare
05:59
is we can look at the body.
140
359260
2000
è dare spazio al corpo.
06:01
And we'll do that in a second.
141
361260
2000
E lo faremo tra poco.
06:03
Milo: I wonder how deep it is.
142
363260
2000
Milo: chissà quanto è profondo.
06:13
Deep.
143
373260
2000
Molto.
06:16
PM: Okay. So what we're going to do now
144
376260
2000
PM: Ok, ciò che faremo ora
06:18
is teach Milo to skim stones.
145
378260
3000
è insegnare a Milo a far rimbalzare i sassi.
06:21
We're actually teaching him.
146
381260
2000
Glielo insegniamo davvero noi.
06:23
It's very, very interesting
147
383260
2000
E' davvero interessante
06:25
that men, more than women,
148
385260
2000
che i maschi, più che le femmine,
06:27
tend to be more competitive here.
149
387260
3000
tendono ad essere molto competitivi in questa fase.
06:30
They're fine with teaching Milo for the first few throws,
150
390260
3000
Fanno da insegnante a Milo nei primissimi lanci,
06:33
but then they want to beat Milo,
151
393260
2000
ma poi lo vogliono battere,
06:35
where women,
152
395260
2000
mentre le femmine,
06:37
they're more nurturing about this.
153
397260
3000
tendono a privilegiare l'insegnamento.
06:43
Okay, this is skimming stones.
154
403260
2000
Ecco qui i sassi che rimbalzano.
06:45
How do you skim stones?
155
405260
3000
Come si fa?
06:48
You stand up,
156
408260
3000
Ti alzi in piedi,
06:51
and you skim the stone.
157
411260
2000
e lanci il sasso.
06:53
It's that simple.
158
413260
2000
Semplicissimo.
06:55
Just recognizing your body,
159
415260
2000
Riconoscendo il corpo,
06:57
recognizing the body's motions, the tech,
160
417260
2000
e i suoi movimenti, questa tecnologia
06:59
understanding that you've gone
161
419260
2000
capisce che sei passato
07:01
from sitting down to standing up.
162
421260
3000
da seduto a in piedi.
07:04
Again, all of this is done
163
424260
2000
Faccio di nuovo notare che
07:06
in the way us humans do things,
164
426260
2000
tutto ciò avviene proprio come facciamo noi,
07:08
and that's crucially important
165
428260
3000
ed è questo l'elemento cruciale
07:11
if we want Milo to appear real.
166
431260
2000
se vogliamo che Milo sembri vero.
07:13
Female Voice: See if you can inspire him to do any better.
167
433260
3000
Voce: cerca di convincerlo a fare meglio.
07:21
Try hitting the boat.
168
441260
2000
Cerca di colpire la barchetta.
07:25
Milo: Ahhh. So close.
169
445260
2000
Milo: Ahh. Quasi.
07:33
PM: That's Dimitri at his most competitive.
170
453260
2000
PM: Ecco Dimitri che si scatena.
07:35
Now beaten an 11-year-old child. Well done.
171
455260
3000
Ha battuto un undicenne. Bravissimo.
07:39
Milo: Okay.
172
459260
2000
Milo: Evvabene...
07:42
PM: So, Milo's being called back in by his parents,
173
462260
3000
PM: I genitori di Milo lo stanno chiamando a casa,
07:45
giving us time to be alone
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465260
2000
lasciandoci un attimo per stare soli
07:47
and to help him out.
175
467260
2000
e per aiutarlo.
07:49
Basically -- the bit that we missed at the start --
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469260
2000
In sostanza -- ci siamo persi l'inizio --
07:51
his parents had asked him to clean up his room.
177
471260
3000
in cui i suoi genitori gli chiedono di sistemare la stanza.
07:54
And we're going to help him with this now.
178
474260
2000
E ora lo aiuteremo noi.
07:56
But this is going to be an introduction,
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476260
2000
Ma sarà soltanto un'introduzione,
07:58
and this is all about the deep psychology that we're trying to use.
180
478260
3000
alla ricca psicologia che stiamo cercando di ricreare.
08:01
We're trying to introduce you
181
481260
2000
Stiamo cercando di presentarvi
08:03
to what I believe is the most wonderful part,
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483260
3000
ciò che io considero l'elemento più straordinario,
08:06
you being able to talk
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486260
2000
ossia la possibilità di parlare
08:08
in your natural voice to Milo.
184
488260
3000
naturalmente a Milo.
08:11
Now, to do that, we needed a set up,
185
491260
2000
Prima però, ci serve una situazione,
08:13
like a magician's trick.
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493260
2000
come per il trucco di un mago.
08:15
And what we did was,
187
495260
2000
Ciò che abbiamo fatto,
08:17
we needed to give Milo this big problem.
188
497260
2000
è stato dare a Milo un problema.
08:19
So as Dimitri
189
499260
3000
Quindi mentre Dimitri
08:22
starts tidying up,
190
502260
2000
inizia a riordinare,
08:24
you can overhear a conversation
191
504260
2000
potete intuire una conversazione
08:26
that Milo's having with his parents.
192
506260
2000
tra Milo e i suoi genitori.
08:28
Milo's Mom: Oh, you've got gravy all over the floor. (Milo: I didn't mean to!)
193
508260
2000
Mamma: Hai sporcato il pavimento di sugo. (Milo: non volevo!)
08:30
Milo's Mom: That carpet is brand new.
194
510260
2000
Mamma: Il tappeto è nuovo.
08:32
PM: So he's just spilled
195
512260
2000
PM: Quindi ha rovesciato
08:34
a plate of sausages on the floor,
196
514260
2000
un piatto di salsicce sul pavimento,
08:36
on the brand-new carpet.
197
516260
2000
sul tappeto appena comperato.
08:38
We've all done it as parents; we've all done it as children.
198
518260
3000
L'abbiamo fatto tutti come genitori, e come figli.
08:41
Now's a chance for Dimitri
199
521260
2000
Ora Dimitri ha l'opportunità
08:43
to kind of reassure and calm Milo down.
200
523260
2000
di provare a rincuorare Milo.
08:45
It's all been too much for him.
201
525260
2000
E' molto demoralizzato.
08:47
He's just moved house. He's got no friends.
202
527260
3000
Ha appena traslocato. Non ha amici.
08:50
Now is the time
203
530260
2000
Arriva quindi il momento
08:52
when we open that portal
204
532260
2000
di aprire un varco
08:54
and allow you to talk to Milo.
205
534260
2000
e di permettervi di parlare a Milo.
08:57
Female Voice: Why don't you try saying something encouraging
206
537260
3000
Voce: Perché non provi a dire qualcosa
09:00
to cheer Milo up.
207
540260
2000
per rincuorare Milo?
09:02
Dimitri: Come on, Milo. You know what parents are like.
208
542260
2000
Dimitri: Dai Milo. Lo sai come sono i genitori.
09:04
They're always getting stressed.
209
544260
3000
Si fanno sempre mille problemi.
09:08
Milo: What do they want to come here for anyway?
210
548260
3000
Milo: Ma cosa ci siamo venuti a fare qui?
09:12
We don't know anyone.
211
552260
3000
Non conosciamo nessuno.
09:15
Dimitri: Well, you've got a new school to go to.
212
555260
2000
Dimitri: Però andrai a una nuova scuola.
09:17
You're going to meet loads of cool, new friends.
213
557260
3000
Ti farai un sacco di nuovi amici.
09:22
Milo: I just really miss my old house, that's all.
214
562260
3000
Milo: Mi manca la mia vecchia casa, tutto qui.
09:28
Dimitri: Well, this is a pretty awesome house, Milo.
215
568260
2000
Dimitri: Ei, ma questa casa è fantastica Milo!
09:30
You've got a cool garden to play in and a pond.
216
570260
3000
Hai un super giardino per giocare e uno stagno.
09:37
Milo: It was good skimming stones.
217
577260
2000
Milo: E' stato bello tirare i sassi.
09:47
This looks nice.
218
587260
2000
Sembra tutto a posto.
09:50
You cleaned up my room.
219
590260
2000
Hai pulito la mia stanza.
09:52
Thanks.
220
592260
2000
Grazie.
09:54
PM: So after three-quarters of an hour,
221
594260
2000
PM: dopo tre quarti d'ora quindi,
09:56
he recognizes you.
222
596260
2000
Milo mostra di apprezzarvi.
09:58
And I promise you, if you're sitting in front of this screen,
223
598260
3000
Ve lo garantisco, se siete seduti di fronte allo schermo,
10:01
that is a truly wonderful moment.
224
601260
3000
questo è un momento davvero magico.
10:04
And we're ready now
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604260
2000
Siamo ora pronti
10:06
to tell a story about his childhood and his life,
226
606260
2000
per raccontare la storia della sua infanzia e vita,
10:08
and it goes on,
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608260
2000
che prosegue
10:10
and he has, you know, many adventures.
228
610260
2000
con una serie di avventure.
10:12
Some of those adventures are a little bit dark or on the darker side.
229
612260
3000
Alcune di queste sono un po' cupe.
10:15
Some of those adventures are wonderfully encouraging --
230
615260
2000
Altre invece decisamente incoraggianti --
10:17
he's got to go to school.
231
617260
2000
dovrà andare a scuola.
10:19
The cool thing is
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619260
2000
Il bello è che
10:21
that we're doing as well:
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621260
2000
possiamo anche fare delle cose:
10:23
as you interact with him,
234
623260
2000
mentre interagiamo,
10:25
you're able to put things into his world; he recognizes objects.
235
625260
3000
si possono inserire nuovi elementi nel suo mondo, e riconosce gli oggetti.
10:28
His mind is based in a cloud.
236
628260
3000
La sua mente è formata da una "nuvola".
10:31
That means Milo's mind,
237
631260
2000
Vuol dire che la mente di Milo,
10:33
as millions of people use it,
238
633260
2000
grazie all'utilizzo di milioni di persone,
10:35
will get smarter and cleverer.
239
635260
2000
diventerà più brillante e acuta.
10:37
He'll recognize more objects
240
637260
2000
Riconoscerà più oggetti
10:39
and thus understand more words.
241
639260
2000
e capirà più parole.
10:41
But for me,
242
641260
2000
Ma per me,
10:43
this is a wonderful opportunity
243
643260
2000
questa è un'occasione straordinaria
10:45
where technology, at last, can be connected with,
244
645260
3000
in cui, finalmente, la tecnologia può essere vissuta,
10:48
where I am no longer restrained
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648260
2000
in cui non siamo più limitati
10:50
by the finger I hold in my hand --
246
650260
2000
dall'utilizzo delle dita sul comando --
10:52
as far as a computer game's concerned --
247
652260
2000
almeno per quanto riguarda i videogiochi --
10:54
or by the blandness of not being noticed
248
654260
2000
o dalla freddezza di non essere notati
10:56
if you're watching a film or a book.
249
656260
3000
dal film o dal libro che stiamo leggendo.
10:59
And I love those revolutions,
250
659260
3000
Io adoro queste rivoluzioni,
11:02
and I love the future that Milo brings.
251
662260
2000
e adoro il futuro che Milo ci porta.
11:04
Thank you very much indeed.
252
664260
2000
Grazie mille, davvero.
11:06
(Applause)
253
666260
3000
(Applauso)
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