Where's Google going next? | Larry Page

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TED


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

Traduttore: Anna Cristiana Minoli Revisore: Chiara Aruffo
00:13
Charlie Rose: So Larry sent me an email
0
13381
3626
Charlie Rose: Larry mi ha mandato una email
00:17
and he basically said,
1
17007
1987
e sostanzialmente diceva,
00:18
we've got to make sure that we don't seem like we're
2
18994
3729
dobbiamo assicurarci di non sembrare
00:22
a couple of middle-aged boring men.
3
22723
4491
una coppia di noiosi uomini di mezza età.
00:27
I said, I'm flattered by that --
4
27214
3042
Ho detto, ne sono lusingato --
00:30
(Laughter) —
5
30256
2372
(Risate) --
00:32
because I'm a bit older,
6
32628
3515
perché sono un po' più vecchio,
00:36
and he has a bit more net worth than I do.
7
36143
4151
e ha un po' più valore netto di me.
00:40
Larry Page: Well, thank you.
8
40294
2599
Larry Page: Be' grazie.
00:42
CR: So we'll have a conversation about
9
42893
2980
CR: Parleremo un po'
00:45
the Internet, and we'll have a conversation Google,
10
45873
2698
di Internet, di Google,
00:48
and we'll have a conversation about search
11
48571
1434
e parleremo un po' di ricerca
00:50
and privacy,
12
50005
1367
e privacy,
00:51
and also about your philosophy
13
51372
1555
e della tua filosofia
00:52
and a sense of how you've connected the dots
14
52927
2456
e un'idea di come hai messo insieme le cose
00:55
and how this journey that began
15
55383
2091
e come questo percorso iniziato
00:57
some time ago
16
57474
1284
qualche tempo fa
00:58
has such interesting prospects.
17
58758
1895
abbia prospettive così interessanti.
01:00
Mainly we want to talk about the future.
18
60653
2596
In sostanza vogliamo parlare del futuro.
01:03
So my first question: Where is Google
19
63249
1589
La mia prima domanda: dov'è Google
01:04
and where is it going?
20
64838
2046
e dove sta andando?
01:06
LP: Well, this is something we think about a lot,
21
66884
1459
LP: È una cosa a cui pensiamo molto,
01:08
and our mission we defined a long time ago
22
68343
3575
e la nostra missione che abbiamo definito tanto tempo fa
01:11
is to organize the world's information
23
71918
2263
è quella di organizzare le informazioni del mondo
01:14
and make it universally accessible and useful.
24
74181
3438
e renderle universalmente accessibili e utili.
01:17
And people always say,
25
77619
2042
La gente si chiede sempre
01:19
is that really what you guys are still doing?
26
79661
2215
se è quello che ancora facciamo.
01:21
And I always kind of think about that myself,
27
81876
2118
Spesso ci penso anch'io,
01:23
and I'm not quite sure.
28
83994
2196
e non sono del tutto sicuro.
01:26
But actually, when I think about search,
29
86190
4007
Ma in realtà, quando penso alla ricerca,
01:30
it's such a deep thing for all of us,
30
90197
2616
è una cosa molto profonda per tutti noi,
01:32
to really understand what you want,
31
92813
2243
per capire quello che vogliamo,
01:35
to understand the world's information,
32
95056
2368
per capire le informazioni del mondo,
01:37
and we're still very much in the early stages of that,
33
97424
3532
e siamo ancora alle prime fasi,
01:40
which is totally crazy.
34
100956
1813
il che è pazzesco.
01:42
We've been at it for 15 years already,
35
102769
2518
Ci stiamo lavorando già da 15 anni,
01:45
but it's not at all done.
36
105287
3575
e ancora non è finita.
01:48
CR: When it's done, how will it be?
37
108862
2676
CR: Quando sarà finita, come sarà?
01:51
LP: Well, I guess,
38
111538
2717
LP: Be' credo,
01:54
in thinking about where we're going --
39
114255
2400
pensando a dove stiamo andando --
01:56
you know, why is it not done? --
40
116655
2287
perché non è finita? --
01:58
a lot of it is just computing's kind of a mess.
41
118942
2436
l'informatica è un gran casino.
02:01
You know, your computer doesn't know where you are,
42
121378
1803
Il tuo computer non sa dove sei,
02:03
it doesn't know what you're doing,
43
123181
2035
non sa cosa stai facendo,
02:05
it doesn't know what you know,
44
125216
1682
non sa quello che sai,
02:06
and a lot we've been trying to do recently
45
126898
2576
e molto di quello che abbiamo cercato di fare di recente
02:09
is just make your devices work,
46
129474
3295
è far funzionare gli apparecchi,
02:12
make them understand your context.
47
132769
2341
far loro capire il contesto.
02:15
Google Now, you know, knows where you are,
48
135110
2003
Google Now sa dove sei,
02:17
knows what you may need.
49
137113
2182
sa di cosa hai bisogno.
02:19
So really having computing work and understand you
50
139295
4108
Computer che funzionano e ti capiscono
02:23
and understand that information,
51
143403
2056
e capiscono quell'informazione,
02:25
we really haven't done that yet.
52
145459
2310
questo non l'abbiamo ancora fatto.
02:27
It's still very, very clunky.
53
147769
1549
È ancora tutto molto sgangherato.
02:29
CR: Tell me, when you look at what Google is doing,
54
149318
2366
CR: Dimmi, quando osservi quello che Google sta facendo,
02:31
where does Deep Mind fit?
55
151684
2969
dove si posiziona Deep Mind?
02:34
LP: Yeah, so Deep Mind is a company
56
154653
1584
LP: Sì, Deep Mind è un'azienda
02:36
we just acquired recently.
57
156237
2531
che abbiamo acquisito recentemente.
02:38
It's in the U.K.
58
158768
3082
È nel Regno Unito.
02:41
First, let me tell you the way we got there,
59
161850
2654
Prima, fammi raccontare come ci siamo arrivati:
02:44
which was looking at search
60
164504
2228
stavamo analizzando la ricerca
02:46
and really understanding,
61
166732
1623
per capire,
02:48
trying to understand everything,
62
168355
2233
cercare di capire tutto,
02:50
and also make the computers not clunky
63
170588
1605
e rendere i computer meno sgangherati
02:52
and really understand you --
64
172193
2201
fare in modo che ti capiscano veramente --
02:54
like, voice was really important.
65
174394
2112
e la voce era molto importante.
02:56
So what's the state of the art on speech recognition?
66
176506
2861
Allora qual è lo stato dell'arte della ricognizione vocale?
02:59
It's not very good.
67
179367
1660
Non è molto buona.
03:01
It doesn't really understand you.
68
181027
2066
Non ti capisce veramente.
03:03
So we started doing machine learning research
69
183093
2003
Abbiamo iniziato a fare ricerche sull'apprendimento automatico
03:05
to improve that.
70
185096
1537
per migliorarlo.
03:06
That helped a lot.
71
186633
1703
Ci ha aiutato molto.
03:08
And we started just looking at things like YouTube.
72
188336
2367
Abbiamo cominciato con l'analizzare cose come YouTube.
03:10
Can we understand YouTube?
73
190703
1968
Possiamo capire YouTube?
03:12
But we actually ran machine learning on YouTube
74
192671
2686
Abbiamo applicato l'apprendimento automatico a YouTube
03:15
and it discovered cats, just by itself.
75
195357
4085
e riconosce i gatti da solo.
03:19
Now, that's an important concept.
76
199442
2091
È un concetto importante.
03:21
And we realized there's really something here.
77
201533
2991
E ci siamo resi conto che c'è veramente sotto qualcosa.
03:24
If we can learn what cats are,
78
204524
2117
Se possiamo imparare a riconoscere i gatti,
03:26
that must be really important.
79
206641
2075
deve essere veramente importante.
03:28
So I think Deep Mind,
80
208716
2629
Penso che Deep Mind,
03:31
what's really amazing about Deep Mind
81
211345
2364
la cosa straordinaria di Deep Mind
03:33
is that it can actually --
82
213709
2004
è che può veramente --
03:35
they're learning things in this unsupervised way.
83
215713
3557
imparano cose in maniera non supervisionata.
03:39
They started with video games,
84
219270
2567
Hanno cominciato con i videogiochi,
03:41
and really just, maybe I can show the video,
85
221837
2493
magari vi posso mostrare un video,
03:44
just playing video games,
86
224330
2204
giocare ai videogiochi,
03:46
and learning how to do that automatically.
87
226534
2015
e imparare come farlo automaticamente.
03:48
CR: Take a look at the video games
88
228549
1852
CR: Guardate i videogiochi
03:50
and how machines are coming to be able
89
230401
2410
e come le macchine arrivano ad essere in grado
03:52
to do some remarkable things.
90
232811
2456
di fare cose notevoli.
03:55
LP: The amazing thing about this
91
235267
1329
LP: La cosa straordinaria
03:56
is this is, I mean, obviously,
92
236596
1680
è che, ovviamente...
03:58
these are old games,
93
238276
1474
questi sono vecchi giochi,
03:59
but the system just sees what you see, the pixels,
94
239750
4798
ma il sistema vede quello che vedete voi , i pixel,
04:04
and it has the controls and it has the score,
95
244548
2431
ha in mano i controlli e i punteggi,
04:06
and it's learned to play all of these games,
96
246979
2211
e ha imparato a giocare a tutti questi giochi,
04:09
same program.
97
249190
1579
lo stesso programma.
04:10
It's learned to play all of these games
98
250769
2037
Ha imparato a giocare a tutti questi giochi
04:12
with superhuman performance.
99
252806
1786
con performance superumane.
04:14
We've not been able to do things like this
100
254592
1855
Non siamo stati in grado di fare cose come queste
04:16
with computers before.
101
256447
1518
con i computer prima d'ora.
04:17
And maybe I'll just narrate this one quickly.
102
257965
2295
E magari vi racconto rapidamente questa.
04:20
This is boxing, and it figures out it can
103
260260
2805
Questa è boxe, e capisce
04:23
sort of pin the opponent down.
104
263065
2634
come mettere giù l'avversario.
04:25
The computer's on the left,
105
265699
1739
Il computer è a sinistra,
04:27
and it's just racking up points.
106
267438
3085
e sta accumulando punti.
04:30
So imagine if this kind
107
270523
2086
Immaginate se questo tipo
04:32
of intelligence were thrown at your schedule,
108
272609
2127
di intelligenza fosse applicata alla vostra agenda,
04:34
or your information needs, or things like that.
109
274736
4637
o alla vostra necessità di informazioni, o cose simili.
04:39
We're really just at the beginning of that,
110
279373
2618
Siamo solo all'inizio,
04:41
and that's what I'm really excited about.
111
281991
2365
e questo è quello che mi entusiasma.
04:44
CR: When you look at all that's taken place
112
284356
2470
CR: Se guardi tutto quello che è accaduto
04:46
with Deep Mind and the boxing,
113
286826
2584
con Deep Mind e la boxe,
04:49
also a part of where we're going
114
289410
2340
anche l'intelligenza artificiale
04:51
is artificial intelligence.
115
291750
2889
è un po' la direzione che stiamo prendendo.
04:54
Where are we, when you look at that?
116
294639
2799
Guardando queste cose, a che punto siamo?
04:57
LP: Well, I think for me,
117
297438
1785
LP: Secondo me,
04:59
this is kind of one of the most exciting things
118
299223
1503
questa è una delle cose più entusiasmanti
05:00
I've seen in a long time.
119
300726
1912
che io abbia visto da tempo.
05:02
The guy who started this company, Demis,
120
302638
2413
Il tizio che ha fondato l'azienda, Demis,
05:05
has a neuroscience and a computer science background.
121
305051
2778
ha una formazione in neuroscienza e informatica.
05:07
He went back to school
122
307829
1630
È tornato a scuola
05:09
to get his Ph.D. to study the brain.
123
309459
3126
per fare un dottorato e studiare il cervello.
05:12
And so I think we're seeing a lot of exciting work
124
312585
2620
Credo che stiamo assistendo a lavori entusiasmanti
05:15
going on that sort of crosses computer science
125
315205
3081
che mettono insieme informatica
05:18
and neuroscience
126
318286
1750
e neuroscienza
05:20
in terms of really understanding
127
320036
2325
per capire veramente
05:22
what it takes to make something smart
128
322361
2454
cosa ci vuole per fare qualcosa di intelligente
05:24
and do really interesting things.
129
324815
1715
e fare cose veramente interessanti.
05:26
CR: But where's the level of it now?
130
326530
2138
CR: A che livello siamo ora?
05:28
And how fast do you think we are moving?
131
328668
2706
E quanto velocemente si stanno muovendo le cose?
05:31
LP: Well, this is the state of the art right now,
132
331374
3269
LP: Questo è lo stato dell'arte oggi,
05:34
understanding cats on YouTube
133
334643
2131
riconoscere i gatti su YouTube
05:36
and things like that,
134
336774
1283
e cose di questo genere,
05:38
improving voice recognition.
135
338057
2147
migliorare la ricognizione vocale.
05:40
We used a lot of machine learning
136
340204
2418
Abbiamo usato molto l'apprendimento automatico
05:42
to improve things incrementally,
137
342622
2479
per migliorare progressivamente le cose,
05:45
but I think for me, this example's really exciting,
138
345101
3394
ma credo che questo esempio sia entusiasmante,
05:48
because it's one program
139
348495
2243
perché è un programma
05:50
that can do a lot of different things.
140
350738
2044
che può fare tante cose diverse.
05:52
CR: I don't know if we can do this,
141
352782
1138
CR: Non so se possiamo farlo,
05:53
but we've got the image of the cat.
142
353920
1185
ma abbiamo l'immagine del gatto.
05:55
It would be wonderful to see this.
143
355105
1754
Sarebbe meraviglioso poterla vedere.
05:56
This is how machines looked at cats
144
356859
2509
Questo è come le macchine vedono i gatti
05:59
and what they came up with.
145
359368
1115
e cosa hanno tirato fuori.
06:00
Can we see that image?
146
360483
1055
Possiamo vedere quell'immagine?
06:01
LP: Yeah. CR: There it is. Can you see the cat?
147
361538
2402
LP: Certo. CR: Eccola. Vedete il gatto?
06:03
Designed by machines, seen by machines.
148
363940
2027
Progettato da macchine, visto dalle macchine.
06:05
LP: That's right.
149
365967
1110
LP: Esattamente.
06:07
So this is learned from just watching YouTube.
150
367077
2607
Questo l'hanno imparato solo guardando YouTube.
06:09
And there's no training,
151
369684
1867
E non c'è nessuna formazione,
06:11
no notion of a cat,
152
371551
1384
nessuna nozione di cosa sia un gatto,
06:12
but this concept of a cat
153
372935
2561
ma il concetto di gatto
06:15
is something important that you would understand,
154
375496
2808
è una cosa importante che noi capiamo,
06:18
and now that the machines can kind of understand.
155
378304
2523
e che ora anche le macchine in qualche modo capiscono.
06:20
Maybe just finishing
156
380827
1172
Magari un'ultima cosa
06:21
also on the search part,
157
381999
2222
sulla parte della ricerca:
06:24
it started with search, really understanding
158
384221
2786
è iniziato con la ricerca, con il capire
06:27
people's context and their information.
159
387007
2564
il contesto delle persone e le loro informazioni.
06:29
I did have a video
160
389571
1860
C'è un video
06:31
I wanted to show quickly on that
161
391431
2010
che volevo mostrarvi rapidamente
06:33
that we actually found.
162
393441
1647
che abbiamo trovato.
06:35
(Video) ["Soy, Kenya"]
163
395088
5112
(Video) ["Soy, Kenya]
06:40
Zack Matere: Not long ago,
164
400580
1872
Zack Matere: Non molto tempo fa,
06:42
I planted a crop of potatoes.
165
402452
2586
ho piantato una coltivazione di patate.
06:45
Then suddenly they started dying one after the other.
166
405038
3400
Poi improvvisamente hanno cominciato a morire una dopo l'altra.
06:48
I checked out the books and they didn't tell me much.
167
408438
2750
Ho controllato i libri e non dicevano molto.
06:51
So, I went and I did a search.
168
411188
1946
Allora sono andato a fare una ricerca.
06:53
["Zack Matere, Farmer"]
169
413134
3119
["Zack Matere, agricoltore"]
06:57
Potato diseases.
170
417609
3147
Malattie delle patate.
07:00
One of the websites told me
171
420756
1728
Uno dei siti diceva
07:02
that ants could be the problem.
172
422484
1902
che le formiche potevano essere un problema.
07:04
It said, sprinkle wood ash over the plants.
173
424386
2271
Diceva di spargere cenere sulla piante.
07:06
Then after a few days the ants disappeared.
174
426657
2284
Poi dopo qualche giorno le formiche spariscono.
07:08
I got excited about the Internet.
175
428941
2594
Sono entusiasta di Internet.
07:11
I have this friend
176
431535
1665
Ho questo amico
07:13
who really would like to expand his business.
177
433200
3618
che vorrebbe ampliare la propria attività.
07:16
So I went with him to the cyber cafe
178
436818
3195
Quindi sono andato con lui in un Internet Cafè
07:20
and we checked out several sites.
179
440013
2541
e abbiamo controllato diversi siti.
07:22
When I met him next, he was going to put a windmill
180
442554
2541
Quanto l'ho incontrato qualche tempo dopo, stava costruendo un mulino a vento
07:25
at the local school.
181
445095
2694
alla scuola locale.
07:27
I felt proud because
182
447789
1604
Ero orgoglioso perché
07:29
something that wasn't there before
183
449393
2028
era nato
07:31
was suddenly there.
184
451421
1887
qualcosa che prima non c'era.
07:33
I realized that not everybody
185
453308
2690
Mi sono reso conto che non tutti
07:35
can be able to access
186
455998
1534
sono in grado di accedere
07:37
what I was able to access.
187
457532
1486
a quello a cui avevo accesso io.
07:39
I thought that I need to have an Internet
188
459018
1838
Ho pensato che dovevo avere un Internet
07:40
that my grandmother can use.
189
460856
1801
che potesse usare mia nonna.
07:42
So I thought about a notice board.
190
462657
2457
Allora ho pensato a una bacheca.
07:45
A simple wooden notice board.
191
465114
1916
Una semplice bacheca in legno.
07:47
When I get information on my phone,
192
467030
2315
Quando ricevo l'informazione sul mio telefono,
07:49
I'm able to post the information
193
469345
2237
sono in grado di pubblicare l'informazione
07:51
on the notice board.
194
471582
1722
sulla bacheca.
07:53
So it's basically like a computer.
195
473304
2858
In sostanza è come un computer.
07:56
I use the Internet to help people.
196
476162
3889
Uso Internet per aiutare la gente.
08:00
I think I am searching for
197
480051
3410
Credo di essere alla ricerca
08:03
a better life
198
483461
1541
di una vita migliore
08:05
for me and my neighbors.
199
485002
4114
per me e per i miei vicini.
08:09
So many people have access to information,
200
489116
3984
Molta gente ha accesso all'informazione,
08:13
but there's no follow-up to that.
201
493100
2581
ma non c'è nessun seguito.
08:15
I think the follow-up to that is our knowledge.
202
495681
2508
Credo che il seguito sia la conoscenza.
08:18
When people have the knowledge,
203
498189
1606
Quando la gente ha le conoscenze,
08:19
they can find solutions
204
499795
1630
trova soluzioni
08:21
without having to helped out.
205
501425
1984
senza chiedere aiuto.
08:23
Information is powerful,
206
503440
2121
L'informazione è potente,
08:25
but it is how we use it that will define us.
207
505561
4602
ma è come la usiamo che ci definisce.
08:30
(Applause)
208
510163
4381
(Applausi)
08:34
LP: Now, the amazing thing about that video,
209
514544
2546
LP: La cosa meravigliosa del video,
08:37
actually, was we just read about it in the news,
210
517090
1466
è che l'abbiamo letto nelle notizie,
08:38
and we found this gentlemen,
211
518556
2505
abbiamo trovato quest'uomo,
08:41
and made that little clip.
212
521061
2315
e fatto questo breve video.
08:43
CR: When I talk to people about you,
213
523376
1391
CR: Quando parlo di te alla gente,
08:44
they say to me, people who know you well, say,
214
524767
2605
chi ti conosce bene dice
08:47
Larry wants to change the world,
215
527372
1891
che Larry vuole cambiare il mondo,
08:49
and he believes technology can show the way.
216
529263
4112
e crede che la tecnologia sia la strada.
08:53
And that means access to the Internet.
217
533375
1858
Questo significa accesso a Internet.
08:55
It has to do with languages.
218
535233
1731
Ha a che fare con le lingue.
08:56
It also means how people can get access
219
536964
2829
Riguarda anche in che modo le persone hanno accesso
08:59
and do things that will affect their community,
220
539793
2706
per fare cose che abbiamo un impatto sulla loro comunità,
09:02
and this is an example.
221
542499
2493
e questo è un esempio.
09:04
LP: Yeah, that's right, and I think for me,
222
544992
3576
LP: Certo, giusto, e credo,
09:08
I have been focusing on access more,
223
548568
2382
di essermi concentrato più sull'accesso,
09:10
if we're talking about the future.
224
550950
2198
se parliamo del futuro.
09:13
We recently released this Loon Project
225
553148
2674
Abbiamo lanciato di recente il Progetto Loon
09:15
which is using balloons to do it.
226
555822
2300
che per questo usa i palloni.
09:18
It sounds totally crazy.
227
558122
1660
Sembra folle.
09:19
We can show the video here.
228
559782
2539
Possiamo mostrare il video.
09:22
Actually, two out of three people in the world
229
562321
1480
Due persone su tre nel mondo
09:23
don't have good Internet access now.
230
563801
2386
non hanno un buon accesso a Internet.
09:26
We actually think this can really help people
231
566187
2906
Pensiamo che questo possa aiutare la gente
09:29
sort of cost-efficiently.
232
569093
2057
risparmiando efficacemente.
09:31
CR: It's a balloon. LP: Yeah, get access to the Internet.
233
571150
3371
CR: È un pallone. LP: Sì, dà accesso a Internet.
09:34
CR: And why does this balloon give you access
234
574521
2143
CR: E perché questo pallone dà accesso
09:36
to the Internet?
235
576664
1213
a Internet?
09:37
Because there was some interesting things
236
577877
1215
Perché c'erano delle cose interessanti
09:39
you had to do to figure out how
237
579092
1834
da capire su come
09:40
to make balloons possible,
238
580926
2131
rendere possibili questi palloni,
09:43
they didn't have to be tethered.
239
583057
1749
non dovevano essere legati.
09:44
LP: Yeah, and this is a good example of innovation.
240
584806
2081
LP: Già, e questo è un buon esempio di innovazione.
09:46
Like, we've been thinking about this idea
241
586887
2544
Abbiamo pensato all'idea
09:49
for five years or more
242
589431
1772
per più di cinque anni
09:51
before we started working on it,
243
591203
1601
prima di cominciare a lavorarci,
09:52
but it was just really,
244
592804
1319
ma si trattava solo di capire
09:54
how do we get access points up high, cheaply?
245
594123
3520
come mettere punti di accesso alti, in modo economico.
09:57
You normally have to use satellites
246
597643
1792
Di solito si devono usare satelliti
09:59
and it takes a long time to launch them.
247
599435
2939
e ci vuole molto tempo per lanciarli.
10:02
But you saw there how easy it is to launch a balloon
248
602374
2494
Ma avete visto come è facile lanciare un pallone
10:04
and get it up,
249
604868
1519
e mandarlo su,
10:06
and actually again, it's the power of the Internet,
250
606387
2001
e di nuovo, questo è il potere di Internet,
10:08
I did a search on it,
251
608388
1780
ho fatto una ricerca,
10:10
and I found, 30, 40 years ago,
252
610168
2304
e ho scoperto che 30 o 40 anni fa,
10:12
someone had put up a balloon
253
612472
1889
qualcuno aveva mandato su un pallone
10:14
and it had gone around the Earth multiple times.
254
614361
2805
che aveva fatto il giro della Terra diverse volte.
10:17
And I thought, why can't we do that today?
255
617166
2835
E ho pensato, perché non farlo oggi?
10:20
And that's how this project got going.
256
620001
2367
Ecco come è stato lanciato questo progetto.
10:22
CR: But are you at the mercy of the wind?
257
622368
2330
CR: Ma siete in balìa del vento?
10:24
LP: Yeah, but it turns out,
258
624698
2122
LP: Sì, ma in realtà
10:26
we did some weather simulations
259
626820
1493
abbiamo fatto simulazioni meteorologiche
10:28
which probably hadn't really been done before,
260
628313
2547
che probabilmente non erano mai state fatte prima,
10:30
and if you control the altitude of the balloons,
261
630860
2110
e se si controlla l'altezza dei palloni,
10:32
which you can do by pumping air into them
262
632970
2281
e lo si può fare pompandoci dentro aria
10:35
and other ways,
263
635251
1822
e in altri modi,
10:37
you can actually control roughly where they go,
264
637073
2929
si può controllare sufficientemente la direzione,
10:40
and so I think we can build a worldwide mesh
265
640002
2205
e quindi credo si possa creare una rete mondiale
10:42
of these balloons that can cover the whole planet.
266
642207
3339
di questi palloni che possono coprire l'intero pianeta.
10:45
CR: Before I talk about the future and transportation,
267
645546
2242
CR: Prima di parlare di futuro e di trasporti,
10:47
where you've been a nerd for a while,
268
647788
1895
in cui sei sempre stato un nerd,
10:49
and this fascination you have with transportation
269
649683
2424
e questa attrazione che hai per i trasporti
10:52
and automated cars and bicycles,
270
652107
2063
le macchine automatizzate e le biciclette,
10:54
let me talk a bit about what's been the subject here
271
654170
1737
parliamo un po' dell'argomento trattato
10:55
earlier with Edward Snowden.
272
655907
2443
poco fa con Edward Snowden:
10:58
It is security and privacy.
273
658350
3106
la sicurezza e la privacy.
11:01
You have to have been thinking about that.
274
661456
2340
Non puoi non averci pensato.
11:03
LP: Yeah, absolutely.
275
663796
1354
CR: Certo, assolutamente.
11:05
I saw the picture of Sergey with Edward Snowden yesterday.
276
665150
2843
Ho visto l'immagine di Sergey con Edward Snowden ieri.
11:07
Some of you may have seen it.
277
667993
2870
Qualcuno di voi l'ha vista.
11:10
But I think, for me, I guess,
278
670863
3171
Ma credo
11:14
privacy and security are a really important thing.
279
674034
3662
che privacy e sicurezza siano veramente importanti.
11:17
We think about it in terms of both things,
280
677696
2245
Le vediamo come cose legate,
11:19
and I think you can't have privacy without security,
281
679941
2903
e penso non ci possa essere privacy senza sicurezza,
11:22
so let me just talk about security first,
282
682844
2371
quindi parliamo prima di sicurezza,
11:25
because you asked about Snowden and all of that,
283
685215
2596
perché mi hai chiesto di Snowden
11:27
and then I'll say a little bit about privacy.
284
687811
2441
e poi parlerò della privacy.
11:30
I think for me, it's tremendously disappointing
285
690252
3800
Credo sia terribilmente deludente
11:34
that the government
286
694052
1439
che il governo
11:35
secretly did all this stuff and didn't tell us.
287
695491
2330
segretamente abbia fatto tutte quelle cose e non ce l'abbia detto.
11:37
I don't think we can have a democracy
288
697821
3303
Non credo ci possa essere democrazia
11:41
if we're having to protect you and our users
289
701124
3430
se dobbiamo proteggere noi e i nostri utenti
11:44
from the government
290
704554
1696
dal governo
11:46
for stuff that we've never had a conversation about.
291
706250
2803
per cose di cui non abbiamo mai discusso.
11:49
And I don't mean we have to know
292
709053
1896
Non voglio dire che dobbiamo sapere
11:50
what the particular terrorist attack is they're worried
293
710949
1695
lo specifico attacco terroristico di cui sono preoccupati
11:52
about protecting us from,
294
712644
1762
di proteggerci,
11:54
but we do need to know
295
714406
1798
ma dobbiamo sapere
11:56
what the parameters of it is,
296
716204
2410
quali sono i parametri,
11:58
what kind of surveillance the government's
297
718614
2044
che tipo di sorveglianza farà il governo,
12:00
going to do and how and why,
298
720658
2168
come e perché.
12:02
and I think we haven't had that conversation.
299
722826
2277
Credo che di questo non sia mai parlato.
12:05
So I think the government's actually done
300
725103
2567
Credo che quello che ha fatto il governo
12:07
itself a tremendous disservice
301
727670
2168
è un terribile disservizio
12:09
by doing all that in secret.
302
729838
2161
avendolo fatto in totale segretezza.
12:11
CR: Never coming to Google
303
731999
1615
CR: Non essendo mai venuti da Google
12:13
to ask for anything.
304
733614
1525
a chiedere niente.
12:15
LP: Not Google, but the public.
305
735139
2030
LP: Non Google, il pubblico.
12:17
I think we need to have a debate about that,
306
737169
3773
Credo se ne debba discutere
12:20
or we can't have a functioning democracy.
307
740942
2499
o non possiamo avere una democrazia funzionante.
12:23
It's just not possible.
308
743441
1406
È semplicemente impossibile.
12:24
So I'm sad that Google's
309
744847
2244
Quindi sono triste che Google sia
12:27
in the position of protecting you and our users
310
747091
2616
nella posizione di proteggere te e i nostri utenti
12:29
from the government
311
749707
1534
dal governo
12:31
doing secret thing that nobody knows about.
312
751241
2244
che fa cose segrete di cui nessuno sa niente.
12:33
It doesn't make any sense.
313
753485
1747
Non ha nessun senso.
12:35
CR: Yeah. And then there's a privacy side of it.
314
755232
2990
CR. Certo. E poi c'è il lato della privacy.
12:38
LP: Yes. The privacy side,
315
758222
2427
LP. Sì. Il lato privacy...
12:40
I think it's -- the world is changing.
316
760649
1969
credo che il mondo stia cambiando.
12:42
You carry a phone. It knows where you are.
317
762618
3905
Ci portiamo dietro un telefono. Sa dove sei.
12:46
There's so much more information about you,
318
766523
3085
Ci sono tante informazioni su di noi
12:49
and that's an important thing,
319
769608
2846
e questa è una cosa importante,
12:52
and it makes sense why people are asking
320
772454
2272
ha senso che la gente faccia
12:54
difficult questions.
321
774726
2036
domande difficili.
12:56
We spend a lot of time thinking about this
322
776762
3367
Passiamo tanto tempo a pensarci,
13:00
and what the issues are.
323
780129
2711
a quali siano i problemi.
13:02
I'm a little bit --
324
782840
1729
Sono un po' --
13:04
I think the main thing that we need to do
325
784569
1260
credo che la cosa principale che dobbiamo fare
13:05
is just provide people choice,
326
785829
2362
sia dare alla gente la possibilità di scegliere,
13:08
show them what data's being collected --
327
788191
2512
mostrare che tipo di dati vengono raccolti --
13:10
search history, location data.
328
790703
4751
lo storico delle ricerche, i dati di localizzazione.
13:15
We're excited about incognito mode in Chrome,
329
795454
2772
Siamo entusiasti della modalità incognito in Chrome,
13:18
and doing that in more ways,
330
798226
2249
e farlo in diversi modi,
13:20
just giving people more choice
331
800475
1396
dare alla gente la possibilità di scegliere
13:21
and more awareness of what's going on.
332
801871
3293
e dare maggiore consapevolezza di quello che sta succedendo.
13:25
I also think it's very easy.
333
805164
2393
Credo anche che sia molto facile.
13:27
What I'm worried is that we throw out
334
807557
1277
Quello che mi preoccupa è che buttiamo via
13:28
the baby with the bathwater.
335
808834
2090
il bambino con l'acqua sporca.
13:30
And I look at, on your show, actually,
336
810924
2914
Nel tuo spettacolo,
13:33
I kind of lost my voice,
337
813838
1719
ho perso la voce,
13:35
and I haven't gotten it back.
338
815557
1331
e ancora non mi è tornata.
13:36
I'm hoping that by talking to you
339
816888
1644
Spero di recuperarla
13:38
I'm going to get it back.
340
818532
1653
parlando con te.
13:40
CR: If I could do anything, I would do that.
341
820185
1732
CR: Se posso fare qualcosa.
13:41
LP: All right. So get out your voodoo doll
342
821917
2180
LP: Bene. Tira fuori le tue bamboline voodo
13:44
and whatever you need to do.
343
824097
2419
e qualunque altra cosa sia necessaria.
13:46
But I think, you know what, I look at that,
344
826516
2328
Ma sai una cosa,
13:48
I made that public,
345
828844
1830
l'ho reso pubblico,
13:50
and I got all this information.
346
830674
1217
ho ricevuto tutte queste informazioni.
13:51
We got a survey done on medical conditions
347
831891
2729
Abbiamo fatto fare un sondaggio sui disturbi
13:54
with people who have similar issues,
348
834620
3371
di persone che hanno problemi simili,
13:57
and I look at medical records, and I say,
349
837991
4741
analizzo la documentazione medica, e mi chiedo
14:02
wouldn't it be amazing
350
842732
1405
se non sarebbe fantastico
14:04
if everyone's medical records were available
351
844137
2050
se le cartelle cliniche di tutti noi fossero disponibili
14:06
anonymously
352
846187
1683
in maniera anonima
14:07
to research doctors?
353
847870
2636
per i ricercatori?
14:10
And when someone accesses your medical record,
354
850506
3041
E quando qualcuno accede alla tua cartella medica,
14:13
a research doctor,
355
853547
1609
un ricercatore,
14:15
they could see, you could see which doctor
356
855156
2634
si può vedere che medico
14:17
accessed it and why,
357
857790
1860
ha avuto accesso e perché,
14:19
and you could maybe learn about
358
859650
1580
e forse potresti imparare qualcosa
14:21
what conditions you have.
359
861230
1630
sul tipo di malattia che hai.
14:22
I think if we just did that,
360
862860
1502
Se facessimo solo questo,
14:24
we'd save 100,000 lives this year.
361
864362
2165
salveremmo 100 000 vite quest'anno.
14:26
CR: Absolutely. Let me go — (Applause)
362
866527
2948
CR: Assolutamente. (Applausi)
14:29
LP: So I guess I'm just very worried that
363
869475
2762
LP: Credo di essere preoccupato che
14:32
with Internet privacy,
364
872237
1806
con la privacy su Internet,
14:34
we're doing the same thing we're doing with medical records,
365
874043
2300
stiamo facendo la stessa cosa che stiamo facendo con le cartelle mediche,
14:36
is we're throwing out the baby with the bathwater,
366
876347
2529
ossia gettiamo il bambino insieme all'acqua sporca,
14:38
and we're not really thinking
367
878876
1828
e non stiamo pensando veramente
14:40
about the tremendous good that can come
368
880704
2210
all'enorme beneficio che può derivare
14:42
from people sharing information
369
882914
2191
dalla condivisione delle informazioni delle persone
14:45
with the right people in the right ways.
370
885105
2577
con le persone giuste e nel modo giusto.
14:47
CR: And the necessary condition
371
887682
2237
CR: E le condizioni necessarie
14:49
that people have to have confidence
372
889919
1702
è che le persone siano certe
14:51
that their information will not be abused.
373
891621
2455
che non si abuserà di queste informazioni.
14:54
LP: Yeah, and I had this problem with my voice stuff.
374
894076
1777
LP: Sì, ho avuto questo problema con la storia della voce.
14:55
I was scared to share it.
375
895853
1508
Avevo paura di condividerlo.
14:57
Sergey encouraged me to do that,
376
897361
1890
Sergey mi incoraggiato a farlo,
14:59
and it was a great thing to do.
377
899251
1827
e per me è stata una gran cosa.
15:01
CR: And the response has been overwhelming.
378
901078
1734
CR: E la reazione è stata travolgente.
15:02
LP: Yeah, and people are super positive.
379
902812
1660
LP: Sì, e la gente è super positiva.
15:04
We got thousands and thousands of people
380
904472
2833
Ci sono migliaia di persone
15:07
with similar conditions,
381
907305
1288
con malattie simili,
15:08
which there's no data on today.
382
908593
3028
di cui oggi non abbiamo dati.
15:11
So it was a really good thing.
383
911621
1356
Quindi è stata una buona cosa.
15:12
CR: So talking about the future, what is it about you
384
912977
3019
CR: Parlando del futuro, che rapporto hai
15:15
and transportation systems?
385
915996
3758
con i sistemi di trasporto?
15:19
LP: Yeah. I guess I was just frustrated
386
919754
2177
LP: Sì. Credo che fossi frustrato
15:21
with this when I was at college in Michigan.
387
921931
2539
quando ero all'università nel Michigan.
15:24
I had to get on the bus and take it
388
924470
1450
Dovevo prendere l'autobus,
15:25
and wait for it.
389
925920
1642
dovevo aspettarlo.
15:27
And it was cold and snowing.
390
927562
2179
Faceva freddo e nevicava.
15:29
I did some research on how much it cost,
391
929741
2655
Ho fatto qualche ricerca su quanto costa,
15:32
and I just became a bit obsessed with transportation systems.
392
932396
6425
e sono diventato ossessionato dai sistemi di trasporto.
15:38
CR: And that began the idea of an automated car.
393
938821
2370
CR: Da lì è nata l'idea di un veicolo automatico.
15:41
LP: Yeah, about 18 years ago I learned about
394
941191
1694
LP: Sì, circa 18 anni fa ho saputo
15:42
people working on automated cars,
395
942885
3182
di gente che lavorava sulle macchine automatizzate
15:46
and I became fascinated by that,
396
946067
1623
e ne sono rimasto affascinato,
15:47
and it takes a while to get these projects going,
397
947690
2777
e ci vuole un po' per far partire questi progetti,
15:50
but I'm super excited about the possibilities of that
398
950467
5097
ma sono super entusiasta delle possibilità che ha
15:55
improving the world.
399
955564
1668
di migliorare il mondo.
15:57
There's 20 million people or more injured per year.
400
957232
4526
Ci sono 20 milioni di feriti all'anno.
16:01
It's the leading cause of death
401
961758
1986
È la principale causa di morte
16:03
for people under 34 in the U.S.
402
963744
2130
per i giovani sotto i 34 anni negli Stati Uniti.
16:05
CR: So you're talking about saving lives.
403
965874
1551
CR: Quindi parli di salvare vite.
16:07
LP: Yeah, and also saving space
404
967425
2355
LP: Sì, e risparmiare spazio
16:09
and making life better.
405
969780
3915
e rendere la vita migliore.
16:13
Los Angeles is half parking lots and roads,
406
973695
4245
Los Angeles è per metà parcheggi e strade,
16:17
half of the area,
407
977940
1733
la metà dell'area,
16:19
and most cities are not far behind, actually.
408
979673
2827
e la maggior parte delle città non ne è lontana.
16:22
It's just crazy
409
982500
1564
È folle
16:24
that that's what we use our space for.
410
984064
1593
che questo sia il modo in cui usiamo lo spazio.
16:25
CR: And how soon will we be there?
411
985657
2343
CR: Quando ci arriveremo?
16:28
LP: I think we can be there very, very soon.
412
988000
1926
LP: Credo che ci arriveremo molto preso.
16:29
We've driven well over 100,000 miles
413
989926
3501
Abbiamo guidato molto più di 160 000 chilometri
16:33
now totally automated.
414
993427
4093
in modo totalmente automatico.
16:37
I'm super excited about getting that out quickly.
415
997520
3652
Sono super entusiasta di arrivarci rapidamente.
16:41
CR: But it's not only you're talking about automated cars.
416
1001172
2405
CR: Ma non parli solo di macchine automatizzate.
16:43
You also have this idea for bicycles.
417
1003577
2386
Hai anche un'idea per le biciclette.
16:45
LP: Well at Google, we got this idea
418
1005963
2246
LP: A Google abbiamo questa idea
16:48
that we should just provide free bikes to everyone,
419
1008209
3451
di dover dare biciclette gratis a tutti,
16:51
and that's been amazing, most of the trips.
420
1011660
2768
ed è fantastico.
16:54
You see bikes going everywhere,
421
1014428
1586
Si vedono bici ovunque
16:56
and the bikes wear out.
422
1016014
1566
e le bici sono consumate.
16:57
They're getting used 24 hours a day.
423
1017580
1454
Vengono usate 24 ore al giorno.
16:59
CR: But you want to put them above the street, too.
424
1019034
2160
CR: Ma le volete mettere al di sopra della strada.
17:01
LP: Well I said, how do we get people
425
1021194
1575
LP: Be', mi sono chiesto come spingere
17:02
using bikes more?
426
1022769
1527
le persone a usare di più la bicicletta.
17:04
CR: We may have a video here.
427
1024296
1625
CR: Forse abbiamo un video.
17:05
LP: Yeah, let's show the video.
428
1025921
1278
LP: Sì, facciamo vedere il video.
17:07
I just got excited about this.
429
1027199
3092
Sono entusiasta per questo.
17:10
(Music)
430
1030291
4042
(Musica)
17:16
So this is actually how you might separate
431
1036213
2425
Questo è come si potrebbero separare
17:18
bikes from cars with minimal cost.
432
1038638
3629
le bici dalle auto ad un costo minimo.
17:26
Anyway, it looks totally crazy,
433
1046711
1755
Comunque, sembra assolutamente folle,
17:28
but I was actually thinking about our campus,
434
1048466
2327
ma stavo pensando ai nostri campus,
17:30
working with the Zippies and stuff,
435
1050793
2060
che lavorano con le città e cose simili,
17:32
and just trying to get a lot more bike usage,
436
1052853
2298
e cercavo di spingere l'uso della bicicletta,
17:35
and I was thinking about,
437
1055151
1548
e stavo pensando a come
17:36
how do you cost-effectively separate
438
1056699
2831
separare in maniera economicamente vantaggiosa
17:39
the bikes from traffic?
439
1059530
1414
le bici dal traffico?
17:40
And I went and searched,
440
1060944
1150
Sono andato a cercare,
17:42
and this is what I found.
441
1062094
1371
e questo è quello che ho trovato.
17:43
And we're not actually working on this,
442
1063465
1845
Su questo non stiamo lavorando,
17:45
that particular thing,
443
1065310
1292
su questa cosa in particolare,
17:46
but it gets your imagination going.
444
1066602
2054
ma fa viaggiare l'immaginazione.
17:48
CR: Let me close with this.
445
1068656
1764
CR: Chiudiamo con questo.
17:50
Give me a sense of the philosophy of your own mind.
446
1070420
2345
Dammi un senso della filosofia della tua mente.
17:52
You have this idea of [Google X].
447
1072765
2488
Hai questa idea di [Google X].
17:55
You don't simply want
448
1075253
2996
Non vuoi semplicemente
17:58
to go in some small, measurable arena of progress.
449
1078249
5596
entrare in una qualche piccola, misurabile arena del progresso.
18:03
LP: Yeah, I think
450
1083845
1713
LP: Sì, penso
18:05
many of the things we just talked about are like that,
451
1085558
2131
che molte delle cose di cui abbiamo parlato sono così,
18:07
where they're really --
452
1087689
2952
sono veramente --
18:10
I almost use the economic concept of additionality,
453
1090641
3630
Uso quasi il concetto economico di addizionalità,
18:14
which means that you're doing something
454
1094271
2190
che significa che fai qualcosa
18:16
that wouldn't happen unless you were actually doing it.
455
1096461
2948
che non accadrebbe a meno che tu non lo facessi.
18:19
And I think the more you can do things like that,
456
1099409
3140
E penso che più cose così riusciamo a fare,
18:22
the bigger impact you have,
457
1102549
2071
più grande sarà l'impatto.
18:24
and that's about doing things
458
1104620
2990
E si tratta di fare cose
18:27
that people might not think are possible.
459
1107610
3607
che la gente non pensa siano possibili.
18:31
And I've been amazed,
460
1111217
1829
Mi meraviglia,
18:33
the more I learn about technology,
461
1113046
2229
più imparo sulla tecnologia,
18:35
the more I realize I don't know,
462
1115275
2196
più mi rendo conto che non so niente
18:37
and that's because this technological horizon,
463
1117471
3337
e questo perché questo orizzonte tecnologico,
18:40
the thing that you can see to do next,
464
1120808
2897
la cosa che vedi va fatta dopo,
18:43
the more you learn about technology,
465
1123705
1840
più si impara di tecnologia,
18:45
the more you learn what's possible.
466
1125545
2602
più si impara ciò che è possibile.
18:48
You learn that the balloons are possible
467
1128147
2246
Si impara che i palloni sono possibili
18:50
because there's some material that will work for them.
468
1130393
2337
perché c'è del materiale che per quella situazione funziona.
18:52
CR: What's interesting about you too, though, for me,
469
1132730
2379
CR: La cosa interessante di te, almeno per me,
18:55
is that, we have lots of people
470
1135109
1711
è che molta gente
18:56
who are thinking about the future,
471
1136820
2142
che pensa al futuro,
18:58
and they are going and looking and they're coming back,
472
1138962
3268
guarda e torna indietro,
19:02
but we never see the implementation.
473
1142230
2127
ma non vedono mai l'implementazione.
19:04
I think of somebody you knew
474
1144357
1605
Penso a qualcuno che hai conosciuto
19:05
and read about, Tesla.
475
1145962
2907
e di cui hai letto, Tesla.
19:08
The principle of that for you is what?
476
1148869
3804
Il principio per te qual è?
19:12
LP: Well, I think invention is not enough.
477
1152673
1785
LP: Credo che l'invenzione non sia abbastanza.
19:14
If you invent something,
478
1154458
1221
Se inventi qualcosa,
19:15
Tesla invented electric power that we use,
479
1155679
3195
Tesla ha inventato l'energia elettrica che usiamo,
19:18
but he struggled to get it out to people.
480
1158874
2661
ma faticava a portarla tra la gente.
19:21
That had to be done by other people.
481
1161535
1684
Quello deve essere fatto da qualcun altro.
19:23
It took a long time.
482
1163219
1626
Ci è voluto molto tempo.
19:24
And I think if we can actually combine both things,
483
1164845
3867
E credo che se riusciamo a combinare entrambe le cose,
19:28
where we have an innovation and invention focus,
484
1168712
3531
innovazione e focus sull'invenzione,
19:32
plus the ability to really -- a company
485
1172243
2972
più la capacità di veramente... un'azienda
19:35
that can really commercialize things
486
1175215
1998
che riesce veramente a commercializzare cose
19:37
and get them to people
487
1177213
1630
e portarle alla gente
19:38
in a way that's positive for the world
488
1178843
2075
in un modo che risulti positivo per il mondo
19:40
and to give people hope.
489
1180918
2056
e che dia speranza alla gente.
19:42
You know, I'm amazed with the Loon Project
490
1182974
2774
Sai, sono colpito dal Progetto Loon
19:45
just how excited people were about that,
491
1185748
2786
quanto la gente era entusiasta,
19:48
because it gave them hope
492
1188534
1814
perché ha dato speranza
19:50
for the two thirds of the world
493
1190348
1621
ai due terzi del mondo
19:51
that doesn't have Internet right now that's any good.
494
1191969
2726
che oggi non ha Internet.
19:54
CR: Which is a second thing about corporations.
495
1194695
2122
CR: Ci porta a una seconda cosa delle aziende.
19:56
You are one of those people who believe
496
1196817
2476
Sei una di quelle persone che crede
19:59
that corporations are an agent of change
497
1199293
2317
che le aziende sono agenti del cambiamento
20:01
if they are run well.
498
1201610
1471
se gestite bene.
20:03
LP: Yeah. I'm really dismayed
499
1203081
1821
LP: Sì. Sono costernato
20:04
most people think companies are basically evil.
500
1204902
3294
che molta gente pensi che le aziende siano il diavolo.
20:08
They get a bad rap.
501
1208196
1766
Prendono un brutto colpo.
20:09
And I think that's somewhat correct.
502
1209962
2241
E credo che sia in qualche modo corretto.
20:12
Companies are doing the same incremental thing
503
1212203
2870
Le aziende fanno la stessa cosa incrementale
20:15
that they did 50 years ago
504
1215073
1763
che facevano 50 anni fa
20:16
or 20 years ago.
505
1216836
1631
o 20 anni fa.
20:18
That's not really what we need.
506
1218467
1370
Non è esattamente quello che ci serve.
20:19
We need, especially in technology,
507
1219837
2218
Ci serve un cambiamento rivoluzionario,
20:22
we need revolutionary change,
508
1222055
2117
specialmente in tecnologia,
20:24
not incremental change.
509
1224172
1413
non un cambiamento incrementale.
20:25
CR: You once said, actually,
510
1225585
1169
CR: Una volta hai detto,
20:26
as I think I've got this about right,
511
1226754
1818
spero di aver capito bene,
20:28
that you might consider,
512
1228572
1645
che potresti considerare,
20:30
rather than giving your money,
513
1230217
1753
invece di dare i tuoi soldi,
20:31
if you were leaving it to some cause,
514
1231970
3320
se dovessi lasciarli per qualche causa,
20:35
just simply giving it to Elon Musk,
515
1235290
2006
di darli semplicemente a Elon Musk,
20:37
because you had confidence
516
1237296
1163
perché sei fiducioso
20:38
that he would change the future,
517
1238459
1842
che cambierà il futuro,
20:40
and that you would therefore —
518
1240301
1777
e che quindi lo faresti anche tu.
20:42
LP: Yeah, if you want to go Mars,
519
1242078
1584
LP: Sì, se vuoi andare su Marte,
20:43
he wants to go to Mars,
520
1243662
1721
lui vuole andare su Marte,
20:45
to back up humanity,
521
1245383
1971
per dare un'opportunità all'umanità,
20:47
that's a worthy goal, but it's a company,
522
1247354
1672
un obiettivo nobile, ma è un'azienda,
20:49
and it's philanthropical.
523
1249026
2555
ed è filantropico.
20:51
So I think we aim to do kind of similar things.
524
1251581
2952
Quindi credo che puntiamo a fare cose simili.
20:54
And I think, you ask, we have a lot of employees
525
1254533
2987
E credo, visto che lo chiedi, che abbiamo molti impiegati
20:57
at Google who have become pretty wealthy.
526
1257520
3315
a Google che sono diventati piuttosto ricchi.
21:00
People make a lot of money in technology.
527
1260835
2520
La gente fa tanti soldi in tecnologia.
21:03
A lot of people in the room are pretty wealthy.
528
1263355
2156
Molta gente in sala è piuttosto ricca.
21:05
You're working because you want to change the world.
529
1265511
2314
Lavori perché vuoi cambiare il mondo.
21:07
You want to make it better.
530
1267825
1762
Vuoi renderlo migliore.
21:09
Why isn't the company that you work for
531
1269587
3445
Perché l'azienda per cui lavori
21:13
worthy not just of your time
532
1273032
1943
non vale solo il tuo tempo
21:14
but your money as well?
533
1274975
2151
ma anche i tuoi soldi?
21:17
I mean, but we don't have a concept of that.
534
1277126
1722
Voglio dire, ma non ne abbiamo il concetto.
21:18
That's not how we think about companies,
535
1278848
2304
Non è il nostro modo di vedere le aziende,
21:21
and I think it's sad,
536
1281152
1467
e credo che sia triste,
21:22
because companies are most of our effort.
537
1282619
3767
perché le aziende sono gran parte dei nostri sforzi.
21:26
They're where most of people's time is,
538
1286386
2515
È lì dove la gente passa gran parte del tempo,
21:28
where a lot of the money is,
539
1288901
1854
dove girano molti soldi,
21:30
and so I think I'd like for us to help out
540
1290755
2352
e quindi vorrei che aiutassimo
21:33
more than we are.
541
1293107
1126
più di quanto facciamo.
21:34
CR: When I close conversations with lots of people,
542
1294233
1721
CR: Quando chiudo le conversazioni con molta gente,
21:35
I always ask this question:
543
1295954
1779
faccio sempre una domanda:
21:37
What state of mind,
544
1297733
1515
quale stato mentale,
21:39
what quality of mind is it
545
1299248
1809
quale qualità mentale
21:41
that has served you best?
546
1301057
1767
ti è stata più utile?
21:42
People like Rupert Murdoch have said curiosity,
547
1302824
2521
Gente come Rupert Murdoch ha detto curiosità,
21:45
and other people in the media have said that.
548
1305345
2628
e altri nei media hanno detto lo stesso.
21:47
Bill Gates and Warren Buffett have said focus.
549
1307973
3024
Bill Gates e Warren Buffet hanno detto concentrazione.
21:50
What quality of mind,
550
1310997
1427
Che qualità mentale,
21:52
as I leave this audience,
551
1312424
1374
mentre lascio questo pubblico,
21:53
has enabled you to think about the future
552
1313798
3530
ti ha permesso di pensare al futuro
21:57
and at the same time
553
1317328
1647
e nello stesso tempo
21:58
change the present?
554
1318975
2205
cambiare il presente?
22:01
LP: You know, I think the most important thing --
555
1321180
1670
LP: Sai, credo che la cosa più importante --
22:02
I looked at lots of companies
556
1322850
1612
ho osservato molte aziende
22:04
and why I thought they don't succeed over time.
557
1324462
3303
e al motivo per cui secondo me non hanno successo nel tempo.
22:07
We've had a more rapid turnover of companies.
558
1327765
2833
Abbiamo avuto una rotazione di aziende molto rapida.
22:10
And I said, what did they fundamentally do wrong?
559
1330598
2769
E ho detto, in sostanza cos'hanno fatto di sbagliato?
22:13
What did those companies all do wrong?
560
1333367
2167
Cosa fanno di sbagliato queste aziende?
22:15
And usually it's just that they missed the future.
561
1335534
3272
Di solito si sono perse il futuro.
22:18
And so I think, for me,
562
1338806
2444
Quindi credo, per quanto mi riguarda,
22:21
I just try to focus on that and say,
563
1341250
2424
di cercare solo di concentrarmi su quello,
22:23
what is that future really going to be
564
1343674
2184
su come sarà veramente il futuro
22:25
and how do we create it,
565
1345858
1787
su come lo creiamo,
22:27
and how do we cause our organization,
566
1347645
4667
e come facciamo in modo che la nostra organizzazione,
22:32
to really focus on that
567
1352312
2440
si concentri su questo
22:34
and drive that at a really high rate?
568
1354752
3325
e lo conduca a gran velocità.
22:38
And so that's been curiosity,
569
1358077
1360
Quindi è stata curiosità,
22:39
it's been looking at things
570
1359437
1733
è stato fermarsi a guardare le cose
22:41
people might not think about,
571
1361170
1718
a cui la gente non pensa,
22:42
working on things that no one else is working on,
572
1362888
3105
lavorare su cose su cui nessuno lavora,
22:45
because that's where the additionality really is,
573
1365993
3306
perché da lì proviene l'addizionalità,
22:49
and be willing to do that,
574
1369299
1551
e l'avere voglia di fare questo,
22:50
to take that risk.
575
1370850
1382
di prendere il rischio.
22:52
Look at Android.
576
1372232
1065
Guarda Android.
22:53
I felt guilty about working on Android
577
1373297
2785
Mi sono sentito in colpa a lavorare su Android
22:56
when it was starting.
578
1376082
1316
all'inizio.
22:57
It was a little startup we bought.
579
1377398
1958
Era una piccola startup che abbiamo comprato.
22:59
It wasn't really what we were really working on.
580
1379356
2670
Non era veramente ciò su cui stavamo lavorando.
23:02
And I felt guilty about spending time on that.
581
1382026
2495
E mi sono sentito in colpa a passarci tanto tempo.
23:04
That was stupid.
582
1384521
1454
È stato stupido.
23:05
That was the future, right?
583
1385975
1051
Quello era il futuro, giusto?
23:07
That was a good thing to be working on.
584
1387026
2285
Era una cosa giusta su cui lavorare.
23:09
CR: It is great to see you here.
585
1389311
1417
CR: È fantastico vederti qui.
23:10
It's great to hear from you,
586
1390728
1460
È fantastico sentirti,
23:12
and a pleasure to sit at this table with you.
587
1392188
2297
e un piacere essere a questo tavolo con te.
23:14
Thanks, Larry.
588
1394485
928
Grazie, Larry.
23:15
LP: Thank you.
589
1395413
2103
LP: Grazie.
23:17
(Applause)
590
1397516
3932
(Applausi)
23:21
CR: Larry Page.
591
1401448
3311
CR: Larry Page.
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