The interspecies Internet? An idea in progress...

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TED


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

Traduttore: Anna Paterino Revisore: Carlo Schiatti
00:12
Diana Reiss: You may think you're looking
0
12859
1953
Diana Reiss: Forse pensate di vedere
00:14
through a window at a dolphin spinning playfully,
1
14836
4082
da una vetrata, un delfino che gioca girandosi su se stesso
00:18
but what you're actually looking through
2
18942
2134
ma in realtà ciò che state guardando
00:21
is a two-way mirror at a dolphin
3
21100
2537
è un falso specchio con un delfino
00:23
looking at itself spinning playfully.
4
23661
3166
che si guarda mentre gioca girandosi su se stesso.
00:26
This is a dolphin that is self-aware.
5
26851
2099
Questo è un delfino che ha coscienza di sé.
00:28
This dolphin has self-awareness.
6
28974
1598
Questo delfino ha coscienza di sé.
00:30
It's a young dolphin named Bayley.
7
30596
2056
È un giovane delfino di nome Bayley.
00:32
I've been very interested in understanding the nature
8
32676
3024
L'intelligenza dei delfini è un argomento che mi interessa molto
00:35
of the intelligence of dolphins for the past 30 years.
9
35724
3399
da circa 30 anni.
00:39
How do we explore intelligence in this animal
10
39147
3160
Come possiamo studiare l'intelligenza di questa specie
00:42
that's so different from us?
11
42331
1466
così diversa da noi?
00:43
And what I've used is a very simple research tool,
12
43821
3036
Ho usato uno strumento di ricerca molto semplice,
00:46
a mirror, and we've gained great information,
13
46881
2556
uno specchio, e abbiamo ottenuto delle informazioni straordinarie.
00:49
reflections of these animal minds.
14
49461
3433
Immagini della mente di questi animali.
00:52
Dolphins aren't the only animals, the only non-human animals,
15
52918
3576
I delfini non sono gli unici animali non-umani,
00:56
to show mirror self-recognition.
16
56518
2116
in grado di riconoscersi allo specchio.
00:58
We used to think this was a uniquely human ability,
17
58658
2968
Pensavamo che questa fosse una prerogativa esclusivamente umana,
01:01
but we learned that the great apes, our closest relatives,
18
61650
3277
ma abbiamo appreso che anche le grandi scimmie, le specie più vicine all'uomo,
01:04
also show this ability.
19
64951
1561
hanno questa capacità.
01:06
Then we showed it in dolphins,
20
66536
1675
E poi l'abbiamo scoperta nei delfini,
01:08
and then later in elephants.
21
68235
1988
e più tardi negli elefanti.
01:10
We did this work in my lab with the dolphins and elephants,
22
70247
2810
Abbiamo condotto questa ricerca nel mio laboratorio con delfini ed elefanti,
e recentemente è stata scoperta anche nella gazza ladra.
01:13
and it's been recently shown in the magpie.
23
73081
2145
01:15
Now, it's interesting, because we've embraced
24
75250
2876
È interessante perché noi abbiamo accolto
01:18
this Darwinian view of a continuity in physical evolution,
25
78150
3998
la visione darwiniana di una continuità nell'evoluzione fisica,
01:22
this physical continuity.
26
82172
1568
una continuità fisica.
01:23
But we've been much more reticent, much slower
27
83764
3259
Ma siamo stati molto più riluttanti, più lenti
01:27
at recognizing this continuity in cognition,
28
87047
3912
ad ammettere questa continuità sul piano cognitivo,
01:30
in emotion, in consciousness in other animals.
29
90983
2960
nelle emozioni, nelle coscienze degli altri animali.
01:33
Other animals are conscious.
30
93967
2542
Altri animali hanno coscienza di sé.
01:36
They're emotional. They're aware.
31
96533
3266
Provano emozioni. Sono consapevoli.
01:39
There have been multitudes of studies with many species
32
99823
2861
Sono stati condotti numerosi studi con molte specie
01:42
over the years that have given us exquisite evidence
33
102708
3547
negli ultimi anni, che ci hanno dato prove tangibili
01:46
for thinking and consciousness in other animals,
34
106279
2847
del pensiero e della coscienza degli animali,
01:49
other animals that are quite different than we are in form.
35
109150
3567
animali così diversi da noi.
01:52
We are not alone.
36
112741
2669
Non siamo i soli.
01:55
We are not alone in these abilities.
37
115434
4106
Non siamo gli unici ad avere queste capacità.
01:59
And I hope, and one of my biggest dreams,
38
119564
3341
E spero, e questo è uno dei miei sogni più grandi,
02:02
is that, with our growing awareness
39
122929
2747
che, con una sempre maggiore consapevolezza
02:05
about the consciousness of others
40
125700
1572
della coscienza delle altre specie
02:07
and our relationship with the rest of the animal world,
41
127296
2620
e della nostra relazione con il resto del mondo animale,
02:09
that we'll give them the respect and protection
42
129940
2566
riusciremo a rispettare e a proteggere gli animali
02:12
that they deserve.
43
132530
857
come essi meritano.
02:13
So that's a wish I'm throwing out here for everybody,
44
133411
2524
Questo è il mio desiderio che voglio presentarvi qui,
02:15
and I hope I can really engage you in this idea.
45
135959
3817
e spero di coinvolgervi in questa idea.
02:19
Now, I want to return to dolphins,
46
139800
1619
Ora vorrei tornare ai delfini,
02:21
because these are the animals that I feel like
47
141443
2192
perché è con questi animali che ho lavorato
02:23
I've been working up closely and personal with
48
143659
2521
molto da vicino
02:26
for over 30 years.
49
146204
1386
per oltre 30 anni.
02:27
And these are real personalities.
50
147614
1825
E loro sono vere personalità.
02:29
They are not persons, but they're personalities
51
149463
3077
Non sono persone, ma sono personalità
02:32
in every sense of the word.
52
152564
1462
in tutti i sensi della parola.
02:34
And you can't get more alien than the dolphin.
53
154050
3162
E non si può pensare a una specie più diversa da noi del delfino.
02:37
They are very different from us in body form.
54
157236
2472
Sono molto diversi da noi nella forma del corpo.
02:39
They're radically different. They come from a radically different environment.
55
159732
3715
Sono radicalmente diversi. Vengono da un ambiente diverso.
Di fatto, ci separano 95 milioni di anni
02:43
In fact, we're separated by 95 million years
56
163471
3586
02:47
of divergent evolution.
57
167081
2122
di evoluzione divergente.
02:49
Look at this body.
58
169227
1876
Guardate questo corpo.
02:51
And in every sense of making a pun here,
59
171127
3666
Volendo fare un gioco di parole,
02:54
these are true non-terrestrials.
60
174817
4339
questi sono autentici non-terrestri.
02:59
I wondered how we might interface with these animals.
61
179180
3424
Mi sono chiesta come potessimo interagire con questi animali.
03:02
In the 1980s, I developed an underwater keyboard.
62
182628
3298
Negli anni '80 ho sviluppato una tastiera subacquea.
03:05
This was a custom-made touch-screen keyboard.
63
185950
2395
Una tastiera touch-screen creata appositamente per loro.
03:08
What I wanted to do was give the dolphins choice and control.
64
188369
2905
Quello che volevo era dare ai delfini scelta e controllo.
03:11
These are big brains, highly social animals,
65
191298
2098
Questi animali sono dei cervelloni, sono animali altamente sociali,
03:13
and I thought, well, if we give them choice and control,
66
193420
3142
e ho pensato: se gli diamo scelta e controllo,
03:16
if they can hit a symbol on this keyboard --
67
196586
2048
se possono colpire un simbolo su questa tastiera --
03:18
and by the way, it was interfaced by fiber optic cables
68
198658
2647
e tra l'altro, il tutto era collegato con la fibra ottica
03:21
from Hewlett-Packard with an Apple II computer.
69
201329
2846
da Hewlett-Packard con un computer Apple II.
03:24
This seems prehistoric now,
70
204199
1863
Può sembrare preistoria, oggi,
03:26
but this was where we were with technology.
71
206086
2173
ma a livello tecnologico era il meglio di cui disponevamo.
03:28
So the dolphins could hit a key, a symbol,
72
208283
2799
Quindi, i delfini potevano colpire un tasto, un simbolo,
03:31
they heard a computer-generated whistle,
73
211106
2150
sentivano un fischio generato dal computer,
03:33
and they got an object or activity.
74
213280
1781
e ottenevano un oggetto o un'attività da eseguire.
03:35
Now here's a little video.
75
215085
1394
Ecco un breve video.
03:36
This is Delphi and Pan, and you're going to see Delphi
76
216503
2794
Questi sono Delphi e Pan, ora vedrete Delphi
03:39
hitting a key, he hears a computer-generated whistle -- (Whistle) --
77
219321
4125
colpire un tasto, per poi sentire un fischio generato dal computer -- (Fischio) --
03:43
and gets a ball, so they can actually ask for things they want.
78
223470
3689
e ricevere una palla. Quindi loro possono effettivamente chiedere ciò che vogliono.
03:47
What was remarkable is, they explored this keyboard
79
227183
4115
Lo straordinario è che hanno studiato la tastiera da soli.
03:51
on their own. There was no intervention on our part.
80
231322
3323
Non c'è stato alcun intervento da parte nostra.
03:54
They explored the keyboard. They played around with it.
81
234669
2620
Hanno studiato la tastiera. Ci hanno giocherellato.
Hanno capito come funzionava.
03:57
They figured out how it worked.
82
237313
1535
03:58
And they started to quickly imitate the sounds
83
238872
2191
E hanno subito iniziato a imitare i suoni
che sentivano dalla tastiera.
04:01
they were hearing on the keyboard.
84
241087
2725
04:03
They imitated on their own.
85
243836
1933
Li imitavano da soli.
04:05
Beyond that, though, they started learning
86
245793
2147
Oltre a questo, comunque, hanno iniziato a imparare
04:07
associations between the symbols, the sounds
87
247964
2736
associazioni tra simboli, suoni
04:10
and the objects.
88
250724
2301
e oggetti.
04:13
What we saw was self-organized learning,
89
253049
3503
Ciò che stavamo vedendo era un esempio di apprendimento autonomo,
04:16
and now I'm imagining, what can we do
90
256576
3375
e ora mi chiedo, invece, cosa possiamo fare
04:19
with new technologies?
91
259975
1378
con le tecnologie odierne?
04:21
How can we create interfaces, new windows into
92
261377
2911
Come possiamo creare connessioni, nuove aperture
04:24
the minds of animals, with the technologies that exist today?
93
264312
4897
verso le e menti degli animali, con le tecnologie di cui disponiamo oggi?
04:29
So I was thinking about this, and then, one day,
94
269233
3063
Un giorno stavo pensando proprio a questo,
04:32
I got a call from Peter.
95
272320
3960
e ho ricevuto una telefonata da Peter.
04:38
Peter Gabriel: I make noises for a living.
96
278753
2000
Peter Gabriel: Io di mestiere produco rumori.
04:40
On a good day, it's music,
97
280777
1714
In una giornata fortunata, quel rumore è musica,
04:42
and I want to talk a little bit about
98
282515
1762
e vi voglio parlare un po'
04:44
the most amazing music-making experience I ever had.
99
284301
4115
della più straordinaria esperienza musicale che abbia mai fatto.
04:48
I'm a farm boy. I grew up surrounded by animals,
100
288440
3192
Io sono un ragazzo di campagna, sono cresciuto circondato dagli animali,
04:51
and I would look in these eyes and wonder
101
291656
1975
li guardavo negli occhi e mi chiedevo
04:53
what was going on there?
102
293655
1671
che succede nella loro testa?
04:55
So as an adult, when I started to read about
103
295350
2244
Così, da adulto, quando ho iniziato a leggere
04:57
the amazing breakthroughs with Penny Patterson and Koko,
104
297618
3245
degli eccezionali passi avanti con Penny Patterson e Koko,
05:00
with Sue Savage-Rumbaugh and Kanzi, Panbanisha,
105
300887
3210
con Sue Savage-Rumbaugh e Kanzi, Panbanisha,
05:04
Irene Pepperberg, Alex the parrot,
106
304121
2397
Irene Pepperberg, Alex il pappagallo,
05:06
I got all excited.
107
306542
2444
mi sono entusiasmato.
05:09
What was amazing to me also
108
309010
1947
Quello che mi sembrava incredibile
05:10
was they seemed a lot more adept
109
310981
3805
era che loro sembravano molto più portati
05:14
at getting a handle on our language
110
314810
2940
a capire la nostra lingua
05:17
than we were on getting a handle on theirs.
111
317774
4140
di quanto noi lo fossimo a capire la loro.
05:21
I work with a lot of musicians from around the world,
112
321938
3595
Lavoro con tanti musicisti di tutto il mondo
05:25
and often we don't have any common language at all,
113
325557
2744
e spesso non parliamo la stessa lingua,
05:28
but we sit down behind our instruments,
114
328325
3663
ma quando ci sediamo dietro ai nostri strumenti,
05:32
and suddenly there's a way for us to connect and emote.
115
332012
3313
riusciamo immediatamente a comunicare e a emozionarci.
05:35
So I started cold-calling, and eventually got through
116
335349
2792
Ho iniziato a fare telefonate, e alla fine sono arrivato
05:38
to Sue Savage-Rumbaugh,
117
338165
2109
a Sue Savage-Rumbaugh.
05:40
and she invited me down.
118
340298
1875
e lei mi ha invitato.
05:42
I went down, and the bonobos
119
342197
4358
Sono andato da lei, e i bonobo
05:46
had had access to percussion instruments,
120
346579
2747
avevano potuto usare strumenti a percussione,
05:49
musical toys, but never before to a keyboard.
121
349350
3610
giocattoli musicali, ma mai una tastiera.
05:52
At first they did what infants do,
122
352984
1620
All'inizio si comportavano come i bambini.
05:54
just bashed it with their fists,
123
354628
2007
la colpivano con il pugno,
05:56
and then I asked, through Sue,
124
356659
2449
poi ho chiesto, attraverso Sue,
05:59
if Panbanisha could try with one finger only.
125
359132
3949
se Panbanisha avesse potuto provare con un solo dito.
06:03
Sue Savage-Rumbaugh: Can you play a grooming song?
126
363105
5153
Sue Savage-Rumbaugh: Puoi suonare una canzoncina sulla pulizia?
06:08
I want to hear a grooming song.
127
368282
1902
Voglio sentire una canzoncina sulla pulizia.
06:10
Play a real quiet grooming song.
128
370208
4432
Suona canzoncina tranquilla sulla pulizia.
06:16
PG: So groom was the subject of the piece.
129
376808
3568
PG: La pulizia era l'argomento del brano.
06:20
(Music)
130
380400
4812
(Musica)
06:37
So I'm just behind, jamming,
131
397895
3746
Io sono dietro, sto improvvisando.
06:41
yeah, this is what we started with.
132
401665
4721
Sì, è così che è iniziato tutto.
06:46
Sue's encouraging her to continue a little more.
133
406410
3493
Sue la sta incoraggiando a continuare a suonare.
06:49
(Music)
134
409927
4901
(Musica)
07:38
She discovers a note she likes,
135
458746
4882
Lei scopre una nota che le piace,
07:43
finds the octave.
136
463652
3691
trova l'ottava.
07:47
She'd never sat at a keyboard before.
137
467367
4904
Non aveva mai visto una tastiera prima.
07:58
Nice triplets.
138
478178
4320
Belle terzine.
08:12
SSR: You did good. That was very good.
139
492709
3310
SSR: Brava, sei stata molto brava.
08:16
PG: She hit good.
140
496043
1391
PG: È stata molto brava.
08:17
(Applause)
141
497458
5467
(Applauso)
08:22
So that night, we began to dream,
142
502949
4221
Quella sera abbiamo iniziato a sognare
08:27
and we thought, perhaps the most amazing tool
143
507194
2751
e abbiamo pensato: "Forse il più incredibile strumento
08:29
that man's created is the Internet,
144
509969
2156
che l'uomo abbia mai creato è Internet,
08:32
and what would happen if we could somehow
145
512149
3784
e cosa può succedere se in qualche modo
08:35
find new interfaces,
146
515957
1872
riusciamo a trovare nuove interfacce,
08:37
visual-audio interfaces that would allow
147
517853
3579
interfacce audiovisive che possano permettere
08:41
these remarkable sentient beings
148
521456
2336
a questi straordinari esseri senzienti
08:43
that we share the planet with access?
149
523816
2562
con cui condividiamo il pianeta, di accedere alla rete?
08:46
And Sue Savage-Rumbaugh got excited about that,
150
526402
3988
Sue Savage-Rumbaugh si è subito entusiasmata,
08:50
called her friend Steve Woodruff,
151
530414
2097
ha chiamato il suo amico Steve Woodruff,
08:52
and we began hustling all sorts of people
152
532535
3064
e abbiamo iniziato a contattare un po' tutti coloro
08:55
whose work related or was inspiring,
153
535623
3039
che avevano lavorato nel campo offrendo ispirazione.
08:58
which led us to Diana,
154
538686
2145
Ciò ci ha portato a conoscere Diana
09:00
and led us to Neil.
155
540855
2963
e Neil.
09:03
Neil Gershenfeld: Thanks, Peter. PG: Thank you.
156
543842
2191
Neil Gershenfeld: Grazie, Peter. PG: Grazie.
(Applausi)
09:06
(Applause)
157
546057
3585
09:09
NG: So Peter approached me.
158
549666
1648
NG: Peter mi ha contattato.
09:11
I lost it when I saw that clip.
159
551338
2596
Mi ha fatto impazzire questo video.
09:13
He approached me with a vision of doing these things
160
553958
3036
Mi ha contattato parlandomi della sua idea di fare queste cose
09:17
not for people, for animals.
161
557018
1590
non per la gente, ma per gli animali.
09:18
And then I was struck in the history of the Internet.
162
558632
2754
E mi ha colpito la storia di Internet.
09:21
This is what the Internet looked like when it was born
163
561410
3879
Ecco com'era Internet appena nato:
09:25
and you can call that the Internet
164
565313
2509
potete chiamarlo l'Internet
09:27
of middle-aged white men,
165
567846
1604
dell'uomo bianco medievale,
09:29
mostly middle-aged white men.
166
569474
996
per lo più dell'uomo bianco medievale.
09:30
Vint Cerf: (Laughs)
167
570494
2053
Vint Cerf: (Ride)
09:32
(Laughter)
168
572571
3014
(Risate)
09:35
NG: Speaking as one.
169
575609
1598
NG: Io sono uno di quelli
09:37
Then, when I first came to TED,
170
577231
3084
Quando sono venuto per la prima volta a TED,
09:40
which was where I met Peter, I showed this.
171
580339
2102
dove ho incontrato Peter, gli ho mostrato questo.
09:42
This is a $1 web server,
172
582465
2362
Questo è un server web da un dollaro,
09:44
and at the time that was radical.
173
584851
2425
e a quel tempo era qualcosa di enorme.
09:47
And the possibility of making a web server for a dollar
174
587300
3682
E la possibilità di creare un server con un dollaro
09:51
grew into what became known as the Internet of Things,
175
591006
3521
si è sviluppata in ciò che oggi conosciamo come l'Internet delle Cose,
09:54
which is literally an industry now with tremendous implications
176
594551
3228
che oggi è un settore con enormi potenzialità
09:57
for health care, energy efficiency.
177
597803
2453
per la sanità, per l'efficienza energetica.
10:00
And we were happy with ourselves.
178
600280
1393
Ed eravamo soddisfatti.
10:01
And then when Peter showed me that,
179
601697
1667
E allora Peter mi ha mostrato quello,
10:03
I realized we had missed something,
180
603388
1667
e ho capito che ci eravamo dimenticati qualcosa.
Il resto del pianeta.
10:05
which is the rest of the planet.
181
605079
2003
10:07
So we started up this interspecies Internet project.
182
607106
2477
Così abbiamo avviato questo progetto di Internet inter-specie.
10:09
Now we started talking with TED
183
609607
1602
Abbiamo iniziato a parlarne con TED
10:11
about how you bring dolphins and great apes and elephants
184
611233
2715
su come portare portare delfini, grandi scimmie ed elefanti
10:13
to TED, and we realized that wouldn't work.
185
613972
2551
a TED, e abbiamo capito che non era possibile.
10:16
So we're going to bring you to them.
186
616547
2050
E allora porteremo voi da loro.
10:18
So if we could switch to the audio from this computer,
187
618621
2572
Se possiamo passare all'audio di questo computer,
10:21
we've been video conferencing with cognitive animals,
188
621217
3321
siamo in videoconferenza con degli animali con capacità cognitive,
10:24
and we're going to have each of them
189
624562
1188
e ognuno di loro
10:25
just briefly introduce them.
190
625774
1711
si presenterà brevemente.
10:27
And so if we could also have this up, great.
191
627509
2096
Se possiamo alzare anche questo, fantastico.
10:29
So the first site we're going to meet
192
629629
1803
Allora, il primo luogo che incontreremo
10:31
is Cameron Park Zoo in Waco, with orangutans.
193
631456
3044
è il Cameron Park Zoo a Waco, con gli orangotanghi.
10:34
In the daytime they live outside. It's nighttime there now.
194
634524
2810
Durante il giorno vivono all'esterno. Ora è notte lì.
10:37
So can you please go ahead?
195
637358
3041
Allora potete presentarvi?
10:40
Terri Cox: Hi, I'm Terri Cox
196
640423
2635
Terri Cox: Ciao, sono Terri Cox
10:43
with the Cameron Park Zoo in Waco, Texas,
197
643082
2406
dal Cameron Park Zoo a Waco, Texas,
10:45
and with me I have KeraJaan and Mei,
198
645512
3667
con me ci sono KeraJaan e Mei,
10:49
two of our Bornean orangutans.
199
649203
2048
due dei nostri orangotanghi del Borneo.
10:51
During the day, they have a beautiful, large outdoor habitat,
200
651275
5104
Durante il giorno vivono in un bellissimo habitat grande e all'aperto
10:56
and at night, they come into this habitat,
201
656403
2668
e di notte vengono qui,
10:59
into their night quarters,
202
659095
1692
nei loro alloggiamenti notturni,
11:00
where they can have a climate-controlled
203
660811
1905
dove possono godere di un clima controllato
11:02
and secure environment to sleep in.
204
662740
1968
e di un ambiente sicuro dove dormire.
11:04
We participate in the Apps for Apes program
205
664732
4371
Noi partecipiamo al programma per lo sviluppo di applicazioni per scimmie
11:09
Orangutan Outreach, and we use iPads
206
669127
3409
Orangutan Outreach, e usiamo degli iPad
11:12
to help stimulate and enrich the animals,
207
672560
2165
per stimolare e ispirare gli animali,
11:14
and also help raise awareness
208
674749
1685
e per aumentare la consapevolezza
11:16
for these critically endangered animals.
209
676458
2413
nei confronti di queste specie così gravemente in pericolo.
11:18
And they share 97 percent of our DNA
210
678895
4224
Con loro condividiamo il 97% del nostro DNA
11:23
and are incredibly intelligent,
211
683143
1784
e sono incredibilmente intelligenti,
11:24
so it's so exciting to think of all the opportunities
212
684951
3487
per cui è veramente bello pensare a tutte le opportunità
11:28
that we have via technology and the Internet
213
688462
3012
che abbiamo grazie alla tecnologia e a Internet
11:31
to really enrich their lives and open up their world.
214
691498
3718
per arricchire le loro vite e aprire il loro mondo.
11:35
We're really excited about the possibility
215
695240
2053
Siamo veramente entusiasti all'idea
11:37
of an interspecies Internet,
216
697317
1826
di creare un Internet tra le specie,
11:39
and K.J. has been enjoying the conference very much.
217
699167
4329
e K.J. ha gradito molto la conferenza.
11:43
NG: That's great. When we were rehearsing last night,
218
703520
2524
NG: Ottimo. Quando abbiamo provato ieri sera,
si è divertito a guardare gli elefanti.
11:46
he had fun watching the elephants.
219
706068
1872
11:47
Next user group are the dolphins at the National Aquarium.
220
707964
3044
Il prossimo gruppo è costituito dai delfini del National Aquarium.
11:51
Please go ahead.
221
711032
2470
Prego.
11:53
Allison Ginsburg: Good evening.
222
713526
1125
Allison Ginsburg: Buonasera.
11:54
Well, my name is Allison Ginsburg,
223
714675
1620
Mi chiamo Allison Ginsburg,
e viviamo a Baltimora al National Aquarium.
11:56
and we're live in Baltimore at the National Aquarium.
224
716319
2822
Con me ci sono tre dei nostri otto delfini Tursiope dell'Atlantico:
11:59
Joining me are three of our eight Atlantic bottlenose dolphins:
225
719165
3621
12:02
20-year-old Chesapeake, who was our first dolphin born here,
226
722810
3135
la ventenne Chesapeake, che è stata il primo delfino a nascere qui,
12:05
her four-year-old daughter Bayley,
227
725969
2688
sua figlia Bayley, di quattro anni,
12:08
and her half sister, 11-year-old Maya.
228
728681
3395
e la sua sorellastra Maya, di undici anni.
12:12
Now, here at the National Aquarium
229
732100
1620
Qui al National Aquarium
12:13
we are committed to excellence in animal care,
230
733744
2953
puntiamo all'eccellenza nella cura degli animali,
12:16
to research, and to conservation.
231
736721
2448
per scopi di ricerca e di tutela.
12:19
The dolphins are pretty intrigued as to what's going on here tonight.
232
739193
3288
I delfini sono piuttosto curiosi di sapere cosa sta succedendo qui stasera.
12:22
They're not really used to having cameras here
233
742505
2191
Non sono proprio abituati ad avere le videocamere qui
12:24
at 8 o'clock at night.
234
744720
1453
alle 8 di sera.
12:26
In addition, we are very committed to doing
235
746197
2710
In più, puntiamo a portare avanti
12:28
different types of research.
236
748931
1434
diversi tipi di ricerche.
12:30
As Diana mentioned, our animals are involved
237
750389
2589
Come ha detto Diana, i nostri animali sono coinvolti
12:33
in many different research studies.
238
753002
3111
in diversi studi.
12:46
NG: Those are for you.
239
766927
3365
NG: Questi sono per te.
12:50
Okay, that's great, thank you.
240
770316
1774
Ok, ottimo, grazie.
12:52
And the third user group, in Thailand,
241
772114
3218
E il terzo gruppo, in Thailandia,
12:55
is Think Elephants. Go ahead, Josh.
242
775356
4329
è Think Elephants. Prego, Josh.
12:59
Josh Plotnik: Hi, my name is Josh Plotnik,
243
779709
2251
Josh Plotnik: Ciao, il mio nome è Josh Plotnik,
13:01
and I'm with Think Elephants International,
244
781984
2192
sto con Think Elephants International,
13:04
and we're here in the Golden Triangle of Thailand
245
784200
2334
qui nel Triangolo d'Oro della Thailandia
13:06
with the Golden Triangle Asian Elephant Foundation elephants.
246
786558
3051
con gli elefanti della Golden Triangle Asian Elephant Foundation.
13:09
And we have 26 elephants here,
247
789633
2356
Abbiamo 26 elefanti qui,
13:12
and our research is focused on the evolution of intelligence with elephants,
248
792013
4169
e le nostre ricerche sono incentrate sull'evoluzione dell'intelligenza degli elefanti,
13:16
but our foundation Think Elephants is focused
249
796206
2339
ma la nostra fondazione Think Elephants è dedita
13:18
on bringing elephants into classrooms around the world
250
798569
3022
a portare gli elefanti nelle aule in giro per il mondo
13:21
virtually like this and showing people
251
801615
2180
virtualmente, così come stiamo facendo ora, e a mostrare alla gente
13:23
how incredible these animals are.
252
803819
2109
quanto siano incredibili questi animali.
13:25
So we're able to bring the camera right up to the elephant,
253
805952
2135
Siamo in grado di portare la telecamera sull'elefante,
13:28
put food into the elephant's mouth,
254
808111
2194
di mettere il cibo nella bocca dell'elefante,
13:30
show people what's going on inside their mouths,
255
810329
2422
mostrare a tutti cosa succede nelle loro bocche,
13:32
and show everyone around the world
256
812775
2112
e mostrare a tutti in tutto il mondo
13:34
how incredible these animals really are.
257
814911
2880
quanto questi animali siano incredibili.
13:37
NG: Okay, that's great. Thanks Josh.
258
817815
2480
NG: Fantastico. Grazie Josh.
13:40
And once again, we've been building great relationships
259
820319
1968
E ancora una volta, abbiamo costruito grandi relazioni
13:42
among them just since we've been rehearsing.
260
822311
2432
tra di loro, da quando abbiamo iniziato le prove.
13:44
So at that point, if we can go back to the other computer,
261
824767
2762
A questo punto, se possiamo tornare all'altro computer,
13:47
we were starting to think about how you integrate
262
827553
2334
stavamo iniziando a pensare a come integrare
13:49
the rest of the biomass of the planet into the Internet,
263
829911
2825
il resto della biomassa del pianeta con Internet,
13:52
and we went to the best possible person
264
832760
2583
e siamo andati dalla persona più indicata
13:55
I can think of, which is Vint Cerf,
265
835367
2639
a cui possiamo pensare, che è Vint Cerf,
13:58
who is one of the founders who gave us the Internet. Vint?
266
838030
3022
uno dei fondatori che ci ha dato Internet. Vint?
14:01
VC: Thank you, Neil.
267
841076
2344
VC: Grazie, Neil.
14:03
(Applause)
268
843444
3562
(Applauso)
14:07
A long time ago in a galaxy — oops, wrong script.
269
847030
5056
Tanto tempo fa in una galassia --- oops, ho sbagliato testo...
14:12
Forty years ago, Bob Kahn and I
270
852110
2446
Quaranta anni fa, io e Bob Kahn
14:14
did the design of the Internet.
271
854580
1575
abbiamo progettato l'Internet.
14:16
Thirty years ago, we turned it on.
272
856179
2739
Trent'anni fa, l'abbiamo avviato.
14:18
Just last year, we turned on the production Internet.
273
858942
3061
Solo l'anno scorso abbiamo avviato Internet in produzione.
14:22
You've been using the experimental version
274
862027
2099
Voi avete usato la versione sperimentale
14:24
for the last 30 years.
275
864150
1452
negli ultimi 30 anni.
14:25
The production version, it uses IP version 6.
276
865626
3330
La versione di produzione usa gli IP in versione 6.
14:28
It has 3.4 times 10 to the 38th possible terminations.
277
868980
4976
Ha 3,4 per 10 alla 38-esima terminazioni possibili.
14:33
That's a number only that Congress can appreciate.
278
873980
3133
Un numero che solo il Congresso può gradire. (Risate)
14:37
But it leads to what is coming next.
279
877137
4077
Ma che ci porta a cosa verrà dopo.
14:41
When Bob and I did this design,
280
881238
2638
Quando io e Bob abbiamo progettato questo,
14:43
we thought we were building a system to connect computers together.
281
883900
3482
pensavamo di costruire un sistema per connettere i computer.
14:47
What we very quickly discovered
282
887406
1811
Quello che abbiamo scoperto velocemente
14:49
is that this was a system for connecting people together.
283
889241
3159
è che era un sistema per connettere le persone.
14:52
And what you've seen tonight
284
892424
2444
E quello che avete visto stasera
14:54
tells you that we should not restrict this network
285
894892
3918
vi fa capire che non dovremmo dare l'esclusiva di questa rete
14:58
to one species,
286
898834
2158
a una sola specie,
15:01
that these other intelligent, sentient species
287
901016
3817
ma che anche altre specie intelligenti e senzienti
15:04
should be part of the system too.
288
904857
2449
dovrebbero farne parte.
15:07
This is the system as it looks today, by the way.
289
907330
2334
Questo è il sistema come appare oggi, tra l'altro.
15:09
This is what the Internet looks like to a computer
290
909688
3171
Ecco come appare Internet ad un computer
15:12
that's trying to figure out where the traffic
291
912883
2246
che prova a capire
15:15
is supposed to go.
292
915153
1625
dove va il traffico di rete.
15:16
This is generated by a program
293
916802
2601
Questa immagine è generata da un programma
15:19
that's looking at the connectivity of the Internet,
294
919427
2725
che guarda alla connettività di Internet,
15:22
and how all the various networks are connected together.
295
922176
2813
e a come tutte le varie reti sono connesse.
15:25
There are about 400,000 networks, interconnected,
296
925013
3341
Ci sono circa 400 mila reti, interconnesse,
15:28
run independently by 400,000 different operating agencies,
297
928378
5115
gestite indipendentemente da 400 mila diverse agenzie
15:33
and the only reason this works
298
933517
1429
e l'unica ragione per cui tutto questo funziona
15:34
is that they all use the same standard TCP/IP protocols.
299
934970
3801
è che tutte usano lo stesso protocollo TCP/IP.
15:38
Well, you know where this is headed.
300
938795
2331
Sapete dove arriverà tutto questo.
15:41
The Internet of Things tell us
301
941150
2267
L'Internet delle Cose ci dice
15:43
that a lot of computer-enabled appliances and devices
302
943441
4272
che molti dispositivi dotati di computer
15:47
are going to become part of this system too:
303
947737
2432
stanno per diventare parte di questo sistema:
15:50
appliances that you use around the house,
304
950193
2249
dispositivi che usate in casa,
15:52
that you use in your office,
305
952466
1895
che usate nel vostro ufficio,
15:54
that you carry around with yourself or in the car.
306
954385
2601
che portate con voi o che usate in macchina.
15:57
That's the Internet of Things that's coming.
307
957010
2343
Questo è l'Internet delle Cose che sta per arrivare.
15:59
Now, what's important about what these people are doing
308
959377
2778
Ciò che è importante di quello che queste persone stanno facendo
16:02
is that they're beginning to learn
309
962179
2327
è che stanno iniziando a capire
16:04
how to communicate with species
310
964530
3226
come comunicare con le specie
16:07
that are not us
311
967780
1318
non umane
16:09
but share a common sensory environment.
312
969122
3079
ma che con noi condividono l'ambiente sensoriale.
16:12
We're beginning to explore what it means
313
972225
2200
Stiamo iniziando a capire che cosa significhi
16:14
to communicate with something
314
974449
1540
comunicare con qualcosa
16:16
that isn't just another person.
315
976013
2338
che non è solo un'altra persona.
16:18
Well, you can see what's coming next.
316
978375
2702
Potete capire cosa succederà a breve.
16:21
All kinds of possible sentient beings
317
981101
2904
Tutti i tipi possibili di esseri senzienti
16:24
may be interconnected through this system,
318
984029
2000
possono essere interconnessi attraverso questo sistema,
e non vedo l'ora di vedere questi esperimenti mentre si realizzano.
16:26
and I can't wait to see these experiments unfold.
319
986053
3093
16:29
What happens after that?
320
989170
1991
Cosa succederà poi?
16:31
Well, let's see.
321
991185
2706
Vediamo.
16:33
There are machines that need to talk to machines
322
993915
3161
Queste sono macchine che hanno bisogno di comunicare con macchine
16:37
and that we need to talk to, and so as time goes on,
323
997100
3234
e con le quali noi abbiamo bisogno di comunicare, e, con il passare del tempo,
16:40
we're going to have to learn
324
1000358
1795
dovremo imparare
16:42
how to communicate with computers
325
1002177
1744
come comunicare con i computer
16:43
and how to get computers to communicate with us
326
1003945
2475
e come fare in modo che i computer comunichino con noi
16:46
in the way that we're accustomed to,
327
1006444
1795
nel modo in cui siamo abituati
16:48
not with keyboards, not with mice,
328
1008263
2839
senza tastiere, senza mouse,
16:51
but with speech and gestures
329
1011126
2040
ma con parole e gesti
16:53
and all the natural human language that we're accustomed to.
330
1013190
2960
e con il linguaggio naturale umano con cui siamo abituati a comunicare.
16:56
So we'll need something like C3PO
331
1016174
2113
Avremo bisogno che qualcosa tipo D-3BO
16:58
to become a translator between ourselves
332
1018311
3424
diventi il traduttore tra noi stessi
17:01
and some of the other machines we live with.
333
1021759
2118
e alcune delle macchine con cui viviamo.
17:03
Now, there is a project that's underway
334
1023901
2352
Adesso, c'è un progetto che è attualmente in corso
17:06
called the interplanetary Internet.
335
1026277
1798
chiamato "Internet Interplanetario"
17:08
It's in operation between Earth and Mars.
336
1028099
2700
tra la Terra e Marte.
17:10
It's operating on the International Space Station.
337
1030823
2998
È attivo sulla Stazione Spaziale Internazionale.
17:13
It's part of the spacecraft that's in orbit around the Sun
338
1033845
3667
È parte della sonda in orbita intorno al Sole
17:17
that's rendezvoused with two planets.
339
1037536
1798
che si incontrerà con i due pianeti.
17:19
So the interplanetary system is on its way,
340
1039358
2240
Quindi, il sistema interplanetario è avviato,
17:21
but there's a last project,
341
1041623
1683
ma c'è un ultimo progetto,
17:23
which the Defense Advanced Research Projects Agency,
342
1043329
2773
che la Defense Advanced Research Projects Agency,
17:26
which funded the original ARPANET,
343
1046126
1935
che finanziò l'ARPANET originaria,
17:28
funded the Internet, funded the interplanetary architecture,
344
1048086
3465
che finanziò Internet, che ha finanziato l'architettura interplanetaria,
17:31
is now funding a project to design a spacecraft
345
1051576
3311
sta finanziando il progetto per una sonda
17:34
to get to the nearest star in 100 years' time.
346
1054911
4138
che arriverà alla stella più vicina a noi tra 100 anni.
17:39
What that means is that what we're learning
347
1059073
2579
Ciò significa che quello che stiamo imparando
17:41
with these interactions with other species
348
1061676
2148
grazie a queste interazioni con altre specie
17:43
will teach us, ultimately,
349
1063848
2115
ci insegnerà, alla fine,
17:45
how we might interact with an alien from another world.
350
1065987
3969
come potremo interagire con un alieno da un altro pianeta.
17:49
I can hardly wait.
351
1069980
2626
Non vedo l'ora.
17:52
(Applause)
352
1072630
7177
(Applauso)
17:59
June Cohen: So first of all, thank you,
353
1079831
954
June Cohen: Allora, prima di tutto, grazie,
18:00
and I would like to acknowledge that four people
354
1080809
2534
vorrei farvi presente che quattro persone
18:03
who could talk to us for full four days
355
1083367
1889
che potrebbero parlarci per quattro giorni interi
18:05
actually managed to stay to four minutes each,
356
1085280
2191
sono riusciti a rimanere nei loro quattro minuti ciascuno,
18:07
and we thank you for that.
357
1087495
1359
e vi ringraziamo per questo,
18:08
I have so many questions,
358
1088878
1255
Ho talmente tante domande,
18:10
but maybe a few practical things that the audience might want to know.
359
1090157
3334
ma forse poche cose pratiche che potrebbero essere di interesse per il pubblico.
State lanciando quest'idea qui a TED. PG: Oggi.
18:13
You're launching this idea here at TED — PG: Today.
360
1093515
2502
18:16
JC: Today. This is the first time you're talking about it.
361
1096041
1172
JC: Oggi. Questa è la prima volta che ne state parlando.
18:17
Tell me a little bit about where you're going to take the idea.
362
1097237
3000
Ditemi un po' dove porterete questa idea.
Cosa succederà adesso?
18:20
What's next?
363
1100261
1009
18:21
PG: I think we want to engage as many people
364
1101294
3264
PG: Penso che vorremmo coinvolgere il più alto numero possibile di persone
18:24
here as possible in helping us
365
1104582
2036
qui presenti nell'aiutarci,
18:26
think of smart interfaces that will make all this possible.
366
1106642
4325
penso a interfacce intelligenti che renderanno tutto questo possibile.
18:30
NG: And just mechanically,
367
1110991
1342
NG: Solo parlando meccanicamente,
18:32
there's a 501(c)(3) and web infrastructure
368
1112357
2481
c'è una infrastruttura web 501(c)(3)
18:34
and all of that, but it's not quite ready to turn on,
369
1114862
1999
ma non è ancora pronta ad essere attivata,
18:36
so we'll roll that out, and contact us
370
1116885
2008
la stiamo per lanciare, contattateci
18:38
if you want the information on it.
371
1118917
1620
se volete informazioni.
18:40
The idea is this will be -- much like the Internet functions
372
1120561
3083
Questa idea sarà -- in maniera molto simile a come funziona Internet --
18:43
as a network of networks,
373
1123668
981
una rete di reti,
18:44
which is Vint's core contribution,
374
1124673
1620
che poi è il contributo principale di Vint,
18:46
this will be a wrapper around all of these initiatives,
375
1126317
2241
sarà l'involucro per tutte queste iniziative,
18:48
that are wonderful individually, to link them globally.
376
1128582
2771
che anche da sole sono fantastiche, per collegarle globalmente.
18:51
JC: Right, and do you have a web address
377
1131377
1540
JC: Giusto, e avete già un indirizzo Internet
18:52
that we might look for yet?
378
1132941
1020
che possiamo già visitare?
18:53
NG: Shortly. JC: Shortly. We will come back to you on that.
379
1133985
2762
NG: A breve. JC: A breve. Vi contatteremo appena sarà attivo.
18:56
And very quickly, just to clarify.
380
1136771
3253
E molto brevemente, tanto per chiarire.
19:00
Some people might have looked at the video that you showed
381
1140048
2183
Alcune persone potrebbero aver guardato il video che ci avete mostrato
19:02
and thought, well, that's just a webcam.
382
1142255
1484
e potrebbero avere pensato "E' solo una webcam".
19:03
What's special about it?
383
1143763
1047
Cos'ha di speciale?
19:04
If you could talk for just a moment
384
1144834
1667
Se potete parlare solo un momento
19:06
about how you want to go past that?
385
1146525
1717
di quanto volete andare oltre.
19:08
NG: So this is scalable video infrastructure,
386
1148266
3493
NG: Questa è una infrastruttura video scalabile
19:11
not for a few to a few but many to many,
387
1151783
2389
non per pochi verso pochi ma per molti verso molti,
19:14
so that it scales to symmetrical video sharing
388
1154196
2986
così da ingrandirsi per condividere video in modo simmetrico
19:17
and content sharing across these sites around the planet.
389
1157206
3114
e contenuti tra questi siti in tutto il mondo.
19:20
So there's a lot of back-end signal processing,
390
1160344
2664
C'è tanto ricalcolo del segnale alle spalle,
19:23
not for one to many, but for many to many.
391
1163032
2594
non per uno verso tanti, ma per tanti verso tanti.
19:25
JC: Right, and then on a practical level,
392
1165650
1528
JC: Bene, e invece sul piano pratico,
19:27
which technologies are you looking at first?
393
1167202
1687
a quali tecnologie state guardando per iniziare?
19:28
I know you mentioned that a keyboard is a really key part of this.
394
1168913
3326
Avete detto che la tastiera giocherà un ruolo chiave.
19:32
DR: We're trying to develop an interactive touch screen for dolphins.
395
1172263
3012
DR: Stiamo provando a sviluppare uno schermo tattile interattivo per i delfini.
19:35
This is sort of a continuation of some of the earlier work,
396
1175299
2810
È un po' la continuazione del lavoro già condotto in passato,
e abbiamo appena avuto i nostri primi fondi per questo,
19:38
and we just got our first seed money today towards that,
397
1178133
2856
19:41
so it's our first project.
398
1181013
1349
per cui è il nostro primo progetto.
19:42
JC: Before the talk, even. DR: Yeah.
399
1182386
1715
JC: Prima della conferenza, quindi. DR: Sì.
19:44
JC: Wow. Well done.
400
1184125
1327
JC: Wow. Ben fatto!
19:45
All right, well thank you all so much for joining us.
401
1185476
2477
Ok, grazie mille di essere stati con noi.
19:47
It's such a delight to have you on the stage.
402
1187977
2111
È davvero un piacere avervi avuto sul palco.
19:50
DR: Thank you. VC: Thank you.
403
1190112
1381
DR: Grazie. VC: Grazie.
19:51
(Applause)
404
1191517
5137
(Applausi)
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