Kevin Kelly: The next 5,000 days of the web

211,099 views ・ 2008-07-29

TED


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

Traduttore: Antonella Stellacci Revisore: Giacomo Boschi
00:16
The Internet, the Web as we know it,
0
16160
2000
Internet, il web come noi lo conosciamo,
00:18
the kind of Web -- the things we're all talking about --
1
18160
3000
quel tipo di web - le cose di cui stiamo parlando -
00:21
is already less than 5,000 days old.
2
21160
4000
ha meno di 5000 giorni d'età.
00:25
So all of the things that we've seen come about,
3
25160
4000
Lo stesso vale per tutte le cose che abbiamo visto accadere,
00:29
starting, say, with satellite images of the whole Earth,
4
29160
3000
a partire, per esempio, dalle immagini satellitari del pianeta Terra,
00:32
which we couldn't even imagine happening before,
5
32160
3000
cose che in passato non avremmo potuto immaginare accadessero,
00:35
all these things rolling into our lives,
6
35160
4000
tutte queste cose sono entrate nelle nostre vite,
00:39
just this abundance of things that are right before us,
7
39160
5000
questa abbondanza di cose che sono qui di fronte a noi
00:44
sitting in front of our laptop, or our desktop.
8
44160
2000
che siamo seduti di fronte al nostro laptop, o al nostro desktop.
00:46
This kind of cornucopia of stuff
9
46160
2000
Questa cornucopia di cose
00:48
just coming and never ending is amazing, and we're not amazed.
10
48160
6000
che continuano a fluire e che non finiscono mai è incredibile, e non ci stupisce.
00:54
It's really amazing that all this stuff is here.
11
54160
4000
È davvero incredibile che tutte queste cose siano qui.
00:58
(Laughter)
12
58160
1000
(Risate)
00:59
It's in 5,000 days, all this stuff has come.
13
59160
4000
5000 sono i giorni in cui tutte queste cose sono arrivate.
01:03
And I know that 10 years ago,
14
63160
3000
E so che se 10 anni fa
01:06
if I had told you that this was all coming,
15
66160
2000
vi avessi detto che tutto questo sarebbe accaduto,
01:08
you would have said that that's impossible.
16
68160
3000
voi avreste detto che è impossibile.
01:11
There's simply no economic model that that would be possible.
17
71160
5000
Non c'è alcun modello economico che lo possa spiegare.
01:16
And if I told you it was all coming for free,
18
76160
2000
E se vi avessi detto che tutto ciò sarebbe arrivato gratis,
01:18
you would say, this is simply -- you're dreaming.
19
78160
2000
voi avreste detto, semplicemente: stai sognando.
01:20
You're a Californian utopian. You're a wild-eyed optimist.
20
80160
4000
Sei un utopista californiano. Sei un ottimista senza visione pratica.
01:24
And yet it's here.
21
84160
2000
Ma tutto questo è qui.
01:26
The other thing that we know about it was that 10 years ago,
22
86160
4000
L'altra cosa che sappiamo è che dieci anni fa,
01:30
as I looked at what even Wired was talking about,
23
90160
3000
se avessi guardato a ciò di cui anche Wired stava parlando,
01:33
we thought it was going to be TV, but better.
24
93160
3000
pensavamo che sarebbe stata TV, ma migliore.
01:36
That was the model. That was what everybody was suggesting
25
96160
4000
Quello era il modello; quello era ciò che tutti suggerivano
01:40
was going to be coming.
26
100160
2000
che sarebbe arrivato.
01:42
And it turns out that that's not what it was.
27
102160
3000
E invece abbiamo scoperto che non era così.
01:45
First of all, it was impossible, and it's not what it was.
28
105160
3000
Prima di tutto, era impossibile, e non è ciò che era.
01:48
And so one of the things that I think we're learning --
29
108160
1000
Una delle cose che penso
01:49
if you think about, like, Wikipedia,
30
109160
2000
stiamo imparando, se pensate a Wikipedia,
01:51
it's something that was simply impossible.
31
111160
2000
è qualcosa che era semplicemente impossibile.
01:53
It's impossible in theory, but possible in practice.
32
113160
4000
Impossibile in teoria, ma possibile in pratica.
01:57
And if you take all these things that are impossible,
33
117160
1000
E se prendete tutte queste cose
01:58
I think one of the things that we're learning from this era,
34
118160
4000
che sono impossibili, penso che una delle cose che stiamo imparando da questa era,
02:02
from this last decade, is that we have to get good at believing in the impossible,
35
122160
4000
da quest'ultimo decennio, è che dobbiamo diventare bravi a credere nell'impossibile,
02:06
because we're unprepared for it.
36
126160
3000
perché non siamo preparati.
02:09
So, I'm curious about what's going to happen in the next 5,000 days.
37
129160
3000
Sono curioso di vedere che cosa accadrà nei prossimi 5000 giorni.
02:12
But if that's happened in the last 5,000 days,
38
132160
2000
Ma se tutto questo è successo negli ultimi 5000,
02:14
what's going to happen in the next 5,000 days?
39
134160
3000
che cosa accadrà nei prossimi 5000?
02:17
So, I have a kind of a simple story,
40
137160
3000
Comunque, ho una idea semplice,
02:20
and it suggests that what we want to think about is this thing that we're making,
41
140160
3000
che suggerisce che tutto ciò su cui vogliamo riflettere è questa cosa che stiamo creando,
02:23
this thing that has happened in 5,000 days --
42
143160
2000
questa cosa che è successa in 5000 giorni.
02:25
that's all these computers, all these handhelds,
43
145160
3000
Tutti questi computer, tutti questi palmari,
02:28
all these cell phones, all these laptops, all these servers --
44
148160
4000
tutti questi cellulari, tutti questi laptop, tutti i server --
02:32
basically what we're getting out of all these connections
45
152160
4000
fondamentalmente ciò che stiamo ottenendo da tutte queste connessioni
02:36
is we're getting one machine.
46
156160
2000
è un'unica macchina.
02:38
If there is only one machine, and our little handhelds and devices
47
158160
4000
C'è un'unica macchina. Tutti i nostri piccoli palmari e dispositivi
02:42
are actually just little windows into those machines,
48
162160
2000
sono solo piccole finestre su questa macchina,
02:44
but that we're basically constructing a single, global machine.
49
164160
6000
ma ciò che stiamo fondamentalmente costruendo è una singola macchina globale.
02:50
And so I began to think about that.
50
170160
2000
Così ho iniziato a pensarci.
02:52
And it turned out that this machine happens to be
51
172160
3000
E ho concluso che questa macchina risulta essere
02:55
the most reliable machine that we've ever made.
52
175160
3000
la più affidabile macchina mai costruita.
02:58
It has not crashed; it's running uninterrupted.
53
178160
2000
Non è mai andata in crash, sta lavorando ininterrottamente.
03:00
And there's almost no other machine that we've ever made
54
180160
3000
E non c'è praticamente nessun'altra macchina mai costruita
03:03
that runs the number of hours, the number of days.
55
183160
4000
che è accesa da un numero di ore, un numero di giorni,
03:07
5,000 days without interruption -- that's just unbelievable.
56
187160
3000
5000 giorni senza interruzione: è semplicemente incredibile.
03:10
And of course, the Internet is longer than just 5,000 days;
57
190160
2000
Ovviamente, Internet ha più di 5000 giorni
03:12
the Web is only 5,000 days.
58
192160
2000
è il web che ne ha solo 5000.
03:14
So, I was trying to basically make measurements.
59
194160
6000
Così stavo fondamentalmente cercando di fare delle misure.
03:20
What are the dimensions of this machine?
60
200160
3000
Quali sono le dimensioni di questa macchina?
03:23
And I started off by calculating how many billions of clicks there are
61
203160
4000
Ho iniziato calcolando quanti miliardi di click ci sono
03:27
all around the globe on all the computers.
62
207160
3000
in tutto il mondo su tutti i computer.
03:30
And there is a 100 billion clicks per day.
63
210160
2000
Sono circa 100 miliardi di click al giorno.
03:32
And there's 55 trillion links between all the Web pages of the world.
64
212160
6000
E ci sono 55 migliaia di miliardi di link tra tutte le pagine web del mondo.
03:38
And so I began thinking more about other kinds of dimensions,
65
218160
3000
Così ho iniziato a riflettere su altri tipi di dimensioni,
03:41
and I made a quick list. Was it Chris Jordan, the photographer,
66
221160
5000
e ho fatto una breve lista. Era il fotografo Chris Jordan
03:46
talking about numbers being so large that they're meaningless?
67
226160
4000
che parlava di numeri così grandi da essere senza significato?
03:50
Well, here's a list of them. They're hard to tell,
68
230160
2000
Beh, qui ce n'è una lista. Sono difficili da descrivere,
03:52
but there's one billion PC chips on the Internet,
69
232160
4000
ma ci sono un miliardo di chip su internet,
03:56
if you count all the chips in all the computers on the Internet.
70
236160
2000
se si contano tutti i chip in tutti i computer su internet.
03:58
There's two million emails per second.
71
238160
2000
Ci sono due milioni di email per secondo.
04:00
So it's a very big number.
72
240160
2000
È un numero molto grande.
04:02
It's just a huge machine,
73
242160
2000
È una macchina semplicemente enorme,
04:04
and it uses five percent of the global electricity on the planet.
74
244160
4000
e usa il 5% dell'energia sul pianeta.
04:08
So here's the specifications,
75
248160
1000
Ecco dunque le specifiche,
04:09
just as if you were to make up a spec sheet for it:
76
249160
2000
proprio come se voleste scrivere una scheda tecnica:
04:11
170 quadrillion transistors, 55 trillion links,
77
251160
4000
170 milioni di miliardi di transistor, 55 migliaia di miliardi di link,
04:15
emails running at two megahertz itself,
78
255160
2000
email che vanno a due megahertz,
04:17
31 kilohertz text messaging,
79
257160
3000
messaggi di testo a 31 kilohertz,
04:20
246 exabyte storage. That's a big disk.
80
260160
4000
246 hexabyte di spazio. Questo sì che è un disco capiente.
04:24
That's a lot of storage, memory. Nine exabyte RAM.
81
264160
3000
È moltissimo spazio, memoria: nove hexabyte di RAM.
04:27
And the total traffic on this
82
267160
4000
E il traffico totale viaggia
04:31
is running at seven terabytes per second.
83
271160
3000
a sette terabyte al secondo.
04:34
Brewster was saying the Library of Congress is about twenty terabytes.
84
274160
3000
Brewster diceva che la Libreria del Congresso è di circa venti terabyte.
04:37
So every second, half of the Library of Congress
85
277160
3000
Dunque, ogni secondo, mezza Libreria del Congresso
04:40
is swooshing around in this machine. It's a big machine.
86
280160
4000
corre nella macchina. È una grande macchina.
04:44
So I did something else. I figured out 100 billion clicks per day,
87
284160
4000
Ho fatto di più. Ho scoperto che 100 miliardi di click al giorno,
04:48
55 trillion links is almost the same
88
288160
3000
55 migliaia di miliardi di link, sono più o meno
04:51
as the number of synapses in your brain.
89
291160
2000
lo stesso numero di sinapsi del cervello.
04:53
A quadrillion transistors is almost the same
90
293160
2000
Un milione di miliardi di transistor sono circa
04:55
as the number of neurons in your brain.
91
295160
2000
lo stesso numero di neuroni del cervello.
04:57
So to a first approximation, we have these things --
92
297160
3000
Quindi, a una prima approssimazione, abbiamo
05:00
twenty petahertz synapse firings.
93
300160
2000
sinapsi che sparano a venti petahertz.
05:02
Of course, the memory is really huge.
94
302160
2000
Ovviamente la memoria è enorme.
05:04
But to a first approximation, the size of this machine is the size --
95
304160
6000
Ma a una prima approssimazione, le dimensioni di questa macchina
05:10
and its complexity, kind of -- to your brain.
96
310160
5000
sono quelle del cervello. E la complessità è simile.
05:15
Because in fact, that's how your brain works -- in kind of the same way that the Web works.
97
315160
4000
È così che funziona il cervello, in un modo simile a come funziona il web.
05:19
However, your brain isn't doubling every two years.
98
319160
4000
Con la differenza che il cervello non raddoppia ogni due anni.
05:23
So if we say this machine right now that we've made
99
323160
5000
Quindi se diciamo che oggi questa macchina
05:28
is about one HB, one human brain,
100
328160
3000
corrisponde circa a un HB, un cervello umano,
05:31
if we look at the rate that this is increasing,
101
331160
3000
osservando la velocità con cui cresce,
05:34
30 years from now, there'll be six billion HBs.
102
334160
5000
fra trent'anni ci saranno sei miliardi di HB.
05:39
So by the year 2040, the total processing of this machine
103
339160
4000
Quindi, entro il 2040 il potere computazionale di questa macchina
05:43
will exceed a total processing power of humanity,
104
343160
3000
sarà superiore a quello dell'umanità
05:46
in raw bits and stuff. And this is, I think, where
105
346160
3000
in termini di bit e roba varia. E questo è, credo, il punto in cui
05:49
Ray Kurzweil and others get this little chart saying that we're going to cross.
106
349160
5000
Ray Kurzweil e altri prendono questo piccolo grafico che dice che stiamo per attraversare.
05:54
So, what about that? Well, here's a couple of things.
107
354160
6000
Che cosa vuol dire? Ecco un paio di altri fatti.
06:00
I have three kind of general things
108
360160
3000
Ho tre tipi di fatti
06:03
I would like to say, three consequences of this.
109
363160
4000
che vorrei presentare, tre conseguenze.
06:07
First, that basically what this machine is doing is embodying.
110
367160
5000
Primo: ciò che questa macchina sta facendo è impossessarsi di un corpo,
06:12
We're giving it a body. And that's what we're going to do
111
372160
2000
le stiamo dando un corpo. E questo è ciò che faremo
06:14
in the next 5,000 days -- we're going to give this machine a body.
112
374160
3000
nei prossimi 5000 giorni: daremo a questa macchina un corpo.
06:17
And the second thing is, we're going to restructure its architecture.
113
377160
3000
Secondo: ristruttureremo la sua architettura.
06:20
And thirdly, we're going to become completely codependent upon it.
114
380160
4000
Terzo: diventeremo completamente co-dipendenti da essa.
06:24
So let me go through those three things.
115
384160
2000
Ora lasciatemi spiegare queste tre cose.
06:26
First of all, we have all these things in our hands.
116
386160
3000
Prima di tutto, abbiamo tutte queste cose nelle nostre mani.
06:29
We think they're all separate devices,
117
389160
2000
Pensiamo che siano tutte dispositivi separati
06:31
but in fact, every screen in the world
118
391160
3000
ma in effetti, ogni schermo nel mondo
06:34
is looking into the one machine.
119
394160
3000
guarda in questa unica macchina.
06:37
These are all basically portals into that one machine.
120
397160
3000
Sono praticamente portali in quest'unica macchina.
06:40
The second thing is that -- some people call this the cloud,
121
400160
4000
La seconda cosa è che -- alcune persone la chiamano "cloud" (nuvola)
06:44
and you're kind of touching the cloud with this.
122
404160
2000
e voi state toccando la nuvola con questi.
06:46
And so in some ways, all you really need is a cloudbook.
123
406160
4000
E quindi in un certo modo, tutto ciò di cui avete bisogno è di un cloudbook.
06:50
And the cloudbook doesn't have any storage.
124
410160
3000
E il cloudbook non ha bisogno di avere spazio sul disco.
06:53
It's wireless. It's always connected.
125
413160
3000
È senza fili. È sempre connesso.
06:56
There's many things about it. It becomes very simple,
126
416160
2000
Ci sono molte cose da dire a riguardo. Diventa veramente semplice,
06:58
and basically what you're doing is you're just touching the machine,
127
418160
2000
e fondamentalmente ciò che state facendo è toccare la macchina,
07:00
you're touching the cloud and you're going to compute that way.
128
420160
3000
state toccando la nuvola e questo sarà il modo di usare il computer.
07:03
So the machine is computing.
129
423160
2000
Quindi la macchina sta facendo calcoli.
07:05
And in some ways, it's sort of back
130
425160
1000
E in un certo senso, è una specie di ritorno
07:06
to the kind of old idea of centralized computing.
131
426160
3000
a quella vecchia idea di computing centralizzato.
07:09
But everything, all the cameras, and the microphones,
132
429160
4000
Ma ogni cosa, tutte le macchine fotografiche, e i microfoni,
07:13
and the sensors in cars
133
433160
4000
e i sensori nelle macchine
07:17
and everything is connected to this machine.
134
437160
2000
e ogni cosa sarà connessa alla macchina.
07:19
And everything will go through the Web.
135
439160
2000
E ogni cosa passerà attraverso il web.
07:21
And we're seeing that already with, say, phones.
136
441160
2000
E stiamo iniziando a vederlo attraverso i cellulari.
07:23
Right now, phones don't go through the Web,
137
443160
2000
Ora come ora, i cellulari non vanno sul web,
07:25
but they are beginning to, and they will.
138
445160
3000
ma stanno iniziando a farlo, e lo faranno.
07:28
And if you imagine what, say, just as an example, what Google Labs has
139
448160
4000
E se immaginate cosa, per esempio, cosa Google Labs ha
07:32
in terms of experiments with Google Docs, Google Spreadsheets, blah, blah, blah --
140
452160
4000
in termini di esperimenti con Google docs, Google spreadsheets, blah blah blah --
07:36
all these things are going to become Web based.
141
456160
3000
tutte queste cose saranno basate sul web.
07:39
They're going through the machine.
142
459160
2000
Passeranno attraverso la macchina.
07:41
And I am suggesting that every bit will be owned by the Web.
143
461160
5000
E sto suggerendo che ogni bit sarà posseduto dal web.
07:46
Right now, it's not. If you do spreadsheets and things at work,
144
466160
3000
Ora non è così -- se usate i fogli di calcolo e le cose al lavoro,
07:49
a Word document, they aren't on the Web,
145
469160
3000
un documento Word, non sono sul web,
07:52
but they are going to be. They're going to be part of this machine.
146
472160
2000
ma lo diventeranno. Diventeranno parte della macchina.
07:54
They're going to speak the Web language.
147
474160
2000
Parleranno il linguaggio del web.
07:56
They're going to talk to the machine.
148
476160
2000
Parleranno alla macchina.
07:58
The Web, in some sense, is kind of like a black hole
149
478160
3000
Il web, in un certo senso, è una specie di buco nero,
08:01
that's sucking up everything into it.
150
481160
3000
che sta succhiano ogni cosa in esso.
08:04
And so every thing will be part of the Web.
151
484160
4000
E quindi ogni cosa sarà parte del web.
08:08
So every item, every artifact that we make, will have embedded in it
152
488160
5000
Quindi ogni oggetto, ogni artefatto che faremo, avrà incluso in esso,
08:13
some little sliver of Web-ness and connection,
153
493160
3000
un qualche tipo di web e connessione,
08:16
and it will be part of this machine,
154
496160
2000
e sarà parte della macchina,
08:18
so that our environment -- kind of in that ubiquitous computing sense --
155
498160
3000
in modo che il nostro ambiente -- in un senso simile al computing ubiquo --
08:21
our environment becomes the Web. Everything is connected.
156
501160
5000
il nostro ambiente diventerà il web. Ogni cosa è connessa.
08:26
Now, with RFIDs and other things -- whatever technology it is,
157
506160
3000
Ora, con gli RFID e altre cose -- qualsiasi tecnologia sia,
08:29
it doesn't really matter. The point is that everything
158
509160
3000
non importa, il punto è che ogni cosa
08:32
will have embedded in it some sensor connecting it to the machine,
159
512160
3000
avrà in sé un certo senso di connessione alla macchina,
08:35
and so we have, basically, an Internet of things.
160
515160
3000
e noi avremo praticamente un Internet di oggetti.
08:38
So you begin to think of a shoe as a chip with heels,
161
518160
4000
Quindi iniziate a pensare a una scarpa come un chip con i lacci,
08:42
and a car as a chip with wheels,
162
522160
3000
e a una macchina come un chip con le ruote.
08:45
because basically most of the cost of manufacturing cars
163
525160
3000
Perché praticamente la maggior parte del costo della costruzione di macchine
08:48
is the embedded intelligence and electronics in it, and not the materials.
164
528160
6000
è l'intelligenza e l'elettronica inserita in esse, e non i materiali.
08:54
A lot of people think about the new economy
165
534160
2000
Molte persone pensano che la nuova economia
08:56
as something that was going to be a disembodied,
166
536160
2000
sarà qualcosa senza corpo,
08:58
alternative, virtual existence,
167
538160
3000
un'esistenza alternativa virtuale,
09:01
and that we would have the old economy of atoms.
168
541160
3000
e che avremo una vecchia economia di atomi.
09:04
But in fact, what the new economy really is
169
544160
3000
Ma in effetti, ciò che la nuova economia è realmente,
09:07
is the marriage of those two, where we embed the information,
170
547160
4000
è il matrimonio delle due, dove inseriamo delle informazioni,
09:11
and the digital nature of things into the material world.
171
551160
2000
e la natura digitale delle cose nel mondo materiale.
09:13
That's what we're looking forward to. That is where we're going --
172
553160
4000
Questo è ciò verso cui ci stiamo dirigendo. Questo è dove stiamo andando --
09:17
this union, this convergence of the atomic and the digital.
173
557160
7000
questa unione, questa convergenza degli atomi e del digitale.
09:24
And so one of the consequences of that, I believe,
174
564160
2000
E quindi una delle conseguenze di ciò, credo,
09:26
is that where we have this sort of spectrum of media right now --
175
566160
4000
è che dove abbiamo oggi questo spettro di media --
09:30
TV, film, video -- that basically becomes one media platform.
176
570160
3000
TV, film, video -- che praticamente diventa un'unica piattaforma per i media.
09:33
And while there's many differences in some senses,
177
573160
2000
E mentre ci sono molte differenze sotto diversi aspetti,
09:35
they will share more and more in common with each other.
178
575160
3000
condivideranno sempre più cose gli uni con gli altri.
09:38
So that the laws of media, such as the fact that copies have no value,
179
578160
5000
Quindi le leggi dei media, come il fatto che le copie non hanno valore.
09:43
the value's in the uncopiable things,
180
583160
2000
Il valore è nelle cose incopiabili.
09:45
the immediacy, the authentication, the personalization.
181
585160
5000
L'immediatezza, l'autenticazione, la personalizzazione --
09:50
The media wants to be liquid.
182
590160
3000
i media vogliono essere liquidi;
09:53
The reason why things are free is so that you can manipulate them,
183
593160
3000
la ragione per la quale queste cose sono gratuite è che così le potete manipolare,
09:56
not so that they are "free" as in "beer," but "free" as in "freedom."
184
596160
4000
quindi non sono gratis come la birra, ma libere come nella libertà.
10:00
And the network effects rule,
185
600160
2000
E l'effetto "network" domina-
10:02
meaning that the more you have, the more you get.
186
602160
2000
nel senso che più ne hai, più ne prendi.
10:04
The first fax machine -- the person who bought the first fax machine
187
604160
3000
Il primo dispositivo fax- la persona che comprò il primo dispositivo fax
10:07
was an idiot, because there was nobody to fax to.
188
607160
5000
era un idiota, perché non c'era nessuno a cui mandare un fax.
10:12
But here she became an evangelist, recruiting others
189
612160
4000
Ma quella persona diventò un evangelizzatore, reclutando altri
10:16
to get the fax machines because it made their purchase more valuable.
190
616160
3000
a che si procurassero dispositivi per fax perché questo aggiungeva valore al loro acquisto,
10:19
Those are the effects that we're going to see.
191
619160
2000
Questi sono gli effetti che vedremo.
10:21
Attention is the currency.
192
621160
2000
La valuta è l'attenzione.
10:23
So those laws are going to kind of spread throughout all media.
193
623160
5000
Queste leggi si diffonderanno attraverso tutti i media.
10:28
And the other thing about this embodiment
194
628160
2000
E l'altro aspetto di questa "fisicalità"
10:30
is that there's kind of what I call the McLuhan reversal.
195
630160
3000
è che si verifica quello che definisco il rovescio di McLuhan.
10:33
McLuhan was saying, "Machines are the extensions of the human senses."
196
633160
2000
McLuhan diceva "Le macchine sono estensioni dei sensi umani"
10:35
And I'm saying, "Humans are now going to be
197
635160
2000
E io asserisco che "Gli esseri umani diventeranno
10:37
the extended senses of the machine," in a certain sense.
198
637160
3000
i sensi estesi della macchina" in un certo senso.
10:40
So we have a trillion eyes, and ears, and touches,
199
640160
4000
Così ci ritroviamo con un trilione di occhi, e orecchie, e tatti,
10:44
through all our digital photographs and cameras.
200
644160
3000
attraverso tutte le foto e macchine digitali.
10:47
And we see that in things like Flickr,
201
647160
5000
E lo vediamo in cose come Flickr,
10:52
or Photosynth, this program from Microsoft
202
652160
3000
o Photosynth, il programma della Microsoft
10:55
that will allow you to assemble a view of a touristy place
203
655160
4000
che permetterà di assemblare una vista di un luogo turistico
10:59
from the thousands of tourist snapshots of it.
204
659160
4000
da migliaia di scatti turistici del medesimo.
11:03
In a certain sense, the machine is seeing through the pixels of individual cameras.
205
663160
6000
In un certo senso, la macchina vede attraverso i pixel delle macchine fotografiche digitali.
11:09
Now, the second thing that I want to talk about was this idea of restructuring,
206
669160
4000
Ora, la seconda cosa che voglio affrontare è questa idea di ristrutturazione-
11:13
that what the Web is doing is restructuring.
207
673160
2000
che quello che il web sta facendo è ristrutturazione.
11:15
And I have to warn you, that what we'll talk about is --
208
675160
2000
E devo avvisarvi, che quello di cui parleremo è --
11:17
I'm going to give my explanation of a term you're hearing, which is a "semantic Web."
209
677160
4000
vi darò la mia spiegazione di un termine di cui sentite parlare, che è il "web semantico".
11:21
So first of all, the first stage that we've seen
210
681160
3000
Innanzitutto, la prima fase di Internet che abbiamo visto
11:24
of the Internet was that it was going to link computers.
211
684160
3000
riguardava il fatto di connettere computer.
11:27
And that's what we called the Net; that was the Internet of nets.
212
687160
3000
E questo è ciò che abbiamo chiamato la Rete - l'Internet delle reti
11:30
And we saw that, where you have all the computers of the world.
213
690160
3000
E abbiamo realizzato che laddove hai tutti i computer del mondo -
11:33
And if you remember, it was a kind of green screen with cursors,
214
693160
4000
e se ricordate, era una specie di schermo verde con cursori,
11:37
and there was really not much to do, and if you wanted to connect it,
215
697160
2000
e non c'era molto da fare, e se volevi connetterlo,
11:39
you connected it from one computer to another computer.
216
699160
3000
lo connettevi da un computer a un altro.
11:42
And what you had to do was -- if you wanted to participate in this,
217
702160
2000
E quel che dovevi fare, se volevi partecipare,
11:44
you had to share packets of information.
218
704160
4000
era condividere pacchetti di informazione.
11:48
So you were forwarding on. You didn't have control.
219
708160
2000
Così stavi progredendo. Non avevi controllo.
11:50
It wasn't like a telephone system where you had control of a line:
220
710160
2000
Non era come un sistema telefonico dove hai il controllo della linea -
11:52
you had to share packets.
221
712160
2000
dovevi condividere pacchetti.
11:54
The second stage that we're in now is the idea of linking pages.
222
714160
5000
Il secondo stadio in cui ci troviamo ora è l'idea di linkare pagine.
11:59
So in the old one, if I wanted to go on to an airline Web page,
223
719160
3000
Nel vecchio stadio, se volevo andare alla pagina web di una compagnia aerea,
12:02
I went from my computer, to an FTP site, to another airline computer.
224
722160
4000
dovevo andare dal mio computer a un sito FTP a un altro computer della compagnia.
12:06
Now we have pages -- the unit has been resolved into pages,
225
726160
5000
Ora abbiamo pagine - l'unità è stata risolta in pagina,
12:11
so one page links to another page.
226
731160
2000
quindi una pagina linka a un altra pagina.
12:13
And if I want to go in to book a flight,
227
733160
3000
E se voglio prenotare un volo,
12:16
I go into the airline's flight page, the website of the airline,
228
736160
5000
vado alla pagina del volo della compagnia aerea, al sito della compagnia,
12:21
and I'm linking to that page.
229
741160
2000
e sto linkando a quella pagina.
12:23
And what we're sharing were links, so you had to be kind of open with links.
230
743160
4000
E quel che condividevamo erano link, quindi dovevi essere aperto all'idea dei links.
12:27
You couldn't deny -- if someone wanted to link to you,
231
747160
2000
Non potevi negare - se qualcuno voleva linkarti,
12:29
you couldn't stop them. You had to participate in this idea
232
749160
4000
non potevi fermarli, dovevi partecipare a quest'idea
12:33
of opening up your pages to be linked by anybody.
233
753160
3000
di aprire le tue pagine a di farle linkare da chiunque.
12:36
So that's what we were doing.
234
756160
2000
E questo è quel che stiamo facendo.
12:38
We're now entering to the third stage, which is what I'm talking about,
235
758160
4000
Adesso stiamo entrando nel terzo stadio, che è quello di cui sto parlando,
12:42
and that is where we link the data.
236
762160
2000
ed è quello in cui linkiamo ai dati.
12:44
So, I don't know what the name of this thing is.
237
764160
2000
Non so quale sarà il nome di questo.
12:46
I'm calling it the one machine. But we're linking data.
238
766160
2000
Io lo chiamo "la macchina unica". Ma stiamo linkando dati.
12:48
So we're going from machine to machine,
239
768160
2000
Quindi passiamo da macchina a macchina,
12:50
from page to page, and now data to data.
240
770160
2000
da pagina a pagina, e ora da dato a dato.
12:52
So the difference is, is that rather than linking from page to page,
241
772160
4000
La differenza è che invece di linkare da pagina a pagina,
12:56
we're actually going to link from one idea on a page
242
776160
4000
linkeremo da un'idea su una pagina
13:00
to another idea, rather than to the other page.
243
780160
2000
a un'altra idea, anziché a un'altra pagina.
13:02
So every idea is basically being supported --
244
782160
3000
Quindi ogni idea è essenzialmente supportata -
13:05
or every item, or every noun -- is being supported by the entire Web.
245
785160
3000
o ogni oggetto o nome - dall'intero web.
13:08
It's being resolved at the level of items, or ideas, or words, if you want.
246
788160
6000
È risolta a livello di oggetti, o idee, o parole, se volete.
13:14
So besides physically coming out again into this idea
247
794160
4000
Quindi oltre al fatto di emergere fisicamente in questa idea che è non solo virtuale,
13:18
that it's not just virtual, it's actually going out to things.
248
798160
4000
di fatto si muove verso le cose.
13:22
So something will resolve down to the information
249
802160
3000
Qualcosa finirà per analizzare l'informazione
13:25
about a particular person, so every person will have a unique ID.
250
805160
4000
riguardo una particolare persona, così che ogni persona avrà un ID unico.
13:29
Every person, every item will have a something
251
809160
2000
Ogni persona, ogni oggetto, avranno un qualcosa
13:31
that will be very specific, and will link
252
811160
2000
che sarà molto specifico, e che linkerà
13:33
to a specific representation of that idea or item.
253
813160
4000
a una specifica rappresentazione di quella idea o oggetto.
13:37
So now, in this new one, when I link to it,
254
817160
3000
Ora in questo nuova rappresentazione, quando linko ad essa,
13:40
I would link to my particular flight, my particular seat.
255
820160
6000
linkerei a un mio volo specifico, a un mio posto specifico.
13:46
And so, giving an example of this thing,
256
826160
3000
Per dare un esempio di questa cosa -
13:49
I live in Pacifica, rather than -- right now Pacifica
257
829160
2000
io vivo in Pacifica, piuttosto che - ora Pacifica
13:51
is just sort of a name on the Web somewhere.
258
831160
3000
È solo una specie di nome nel web, da qualche parte.
13:54
The Web doesn't know that that is actually a town,
259
834160
2000
Il web non sa che questo è in realtà un paese,
13:56
and that it's a specific town that I live in,
260
836160
2000
e che è il paese specifico in cui io vivo,
13:58
but that's what we're going to be talking about.
261
838160
3000
ma questo è ciò di cui stiamo parlando.
14:01
It's going to link directly to --
262
841160
2000
Ci sarà un link diretto a -
14:03
it will know, the Web will be able to read itself
263
843160
3000
il web sarà in grado di leggere
14:06
and know that that actually is a place,
264
846160
2000
e sapere che quello è un luogo,
14:08
and that whenever it sees that word, "Pacifica,"
265
848160
2000
e che quando vede la parola, Pacifica,
14:10
it knows that it actually has a place,
266
850160
1000
riconosce che esso
14:11
latitude, longitude, a certain population.
267
851160
3000
in realtà possiede un posto, latitudine, longitudine, una certa popolazione.
14:14
So here are some of the technical terms, all three-letter things,
268
854160
3000
Eccovi alcuni dei termini tecnici, tutti robe da 3 lettere,
14:17
that you'll see a lot more of.
269
857160
2000
che vedrete molto di più in futuro,
14:19
All these things are about enabling this idea of linking to the data.
270
859160
5000
Tutto ciò riguarda il creare la capacità di linkare ai dati.
14:24
So I'll give you one kind of an example.
271
864160
3000
Vi darò un esempio.
14:27
There's like a billion social sites on the Web.
272
867160
4000
Ci sono tipo un miliardo di siti sociali sul web.
14:31
Each time you go into there, you have to tell it again who you are
273
871160
3000
Ogni volta che ci si va, devi dire di nuovo chi sei.
14:34
and all your friends are.
274
874160
1000
e chi sono tutti i amici.
14:35
Why should you be doing that? You should just do that once,
275
875160
2000
Perché dovresti farlo? Dovresti fare questo una volta per tutte,
14:37
and it should know who all your friends are.
276
877160
3000
e dovrebbe riconoscere chi sono tutti i tuoi amici.
14:40
So that's what you want, is all your friends are identified,
277
880160
2000
Questo è ciò che vuoi, che tutti i tuoi amici siano riconosciuti,
14:42
and you should just carry these relationships around.
278
882160
2000
e dovresti portarti attorno queste relazioni.
14:44
All this data about you should just be conveyed,
279
884160
3000
Tutti questi dati su di te dovrebbero essere comunicati,
14:47
and you should do it once and that's all that should happen.
280
887160
3000
e dovresti farlo una volta sola e questa è la sola cosa che dovrebbe accadere.
14:50
And you should have all the networks
281
890160
2000
E dovresti avere tutte le connessioni
14:52
of all the relationships between those pieces of data.
282
892160
2000
di queste relazioni attraverso questi pezzi di dati.
14:54
That's what we're moving into -- where it sort of knows these things down to that level.
283
894160
5000
Ecco dove ci stiamo addentrando - un posto che riconosce le cose a questo livello di dettaglio
14:59
A semantic Web, Web 3.0, giant global graph --
284
899160
3000
Un web semantico, Web 3.0, un grafico globale gigantesco -
15:02
we're kind of trying out what we want to call this thing.
285
902160
3000
stiamo sperimentando come chiamare questa cosa.
15:05
But what's it's doing is sharing data.
286
905160
2000
Ma quel che fa è condividere dati.
15:07
So you have to be open to having your data shared, which is a much bigger step
287
907160
5000
Perciò devi essere aperto all'idea di condividere dati, che è un passo molto più grosso che
15:12
than just sharing your Web page, or your computer.
288
912160
2000
il semplice condividere una pagina web, o il tuo computer.
15:14
And all these things that are going to be on this
289
914160
4000
E tutte queste cose che saranno coinvolte
15:18
are not just pages, they are things.
290
918160
3000
sono non solo pagine, sono Cose.
15:21
Everything we've described, every artifact or place,
291
921160
4000
Tutto quel che abbiamo descritto, ogni manufatto o posto,
15:25
will be a specific representation,
292
925160
2000
sarà una specifica rappresentazione,
15:27
will have a specific character that can be linked to directly.
293
927160
5000
avrà un carattere specifico che può essere linkato in modo diretto.
15:32
So we have this database of things.
294
932160
2000
Quindi ci ritroviamo con una database di cose.
15:34
And so there's actually a fourth thing that we have not get to,
295
934160
4000
In realtà c'è una quarta cosa di cui non abbiamo parlato,
15:38
that we won't see in the next 10 years, or 5,000 days,
296
938160
2000
che non vedremo nei prossimo 10 anni, o 5000 giorni,
15:40
but I think that's where we're going to. And as the Internet of things --
297
940160
5000
ma sono dell'opinione che ci stiamo muovendo verso di essa. Come per l'Internet delle cose -
15:45
where I'm linking directly to the particular things of my seat on the plane --
298
945160
4000
in cui linko direttamente alle cose specifiche del mio posto su un volo -
15:49
that that physical thing becomes part of the Web.
299
949160
3000
quella cosa fisica diventa parte del web.
15:52
And so we are in the middle of this thing
300
952160
2000
Ci ritroviamo nel mezzo di questa cosa
15:54
that's completely linked, down to every object
301
954160
3000
che è completamente linkata, ogni oggetto
15:57
in the little sliver of a connection that it has.
302
957160
2000
nella minima connessione che possiede.
15:59
So, the last thing I want to talk about is this idea
303
959160
2000
L'ultima cosa di cui voglio parlare è questa idea
16:01
that we're going to be codependent.
304
961160
3000
che saremo co-dipendenti.
16:04
It's always going to be there, and the closer it is, the better.
305
964160
4000
Sarà sempre lì, e più vicini siamo ad essa, meglio è.
16:08
If you allow Google to, it will tell you your search history.
306
968160
3000
Se dai a Google l'autorizzazione, ti dirà la storia delle tue ricerche.
16:11
And I found out by looking at it
307
971160
2000
E ho scoperto guardandola
16:13
that I search most at 11 o'clock in the morning.
308
973160
2000
che io ricerco per lo più alle 11 del mattino.
16:16
So I am open, and being transparent to that.
309
976160
3000
Quindi io sono aperto e trasparente a questo.
16:19
And I think total personalization in this new world will require total transparency.
310
979160
6000
Ritengo che una totale personalizzazione in questo nuovo mondo richiederà una totale trasparenza.
16:25
That is going to be the price.
311
985160
2000
Questo sarà il prezzo.
16:27
If you want to have total personalization,
312
987160
1000
Se vuoi una personalizzazione completa,
16:28
you have to be totally transparent.
313
988160
2000
devi essere totalmente trasparente.
16:30
Google. I can't remember my phone number, I'll just ask Google.
314
990160
3000
Google. Non ricordo il mio numero di telefono, lo chiederò a Google.
16:33
We're so dependent on this that I have now gotten to the point
315
993160
2000
Siamo così dipendenti da questo che sono arrivato al punto che
16:35
where I don't even try to remember things --
316
995160
2000
non cerco neanche di ricordare -
16:37
I'll just Google it. It's easier to do that.
317
997160
2000
cerco su Google. È più facile così.
16:39
And we kind of object at first, saying, "Oh, that's awful."
318
999160
3000
All'inizio reagiamo, dicendo, "è terribile".
16:42
But if we think about the dependency that we have on this other technology,
319
1002160
3000
Ma se pensiamo alla dipendenza che abbiamo da quest'altra tecnologia,
16:45
called the alphabet, and writing,
320
1005160
2000
chiamata alfabeto e scrittura -
16:47
we're totally dependent on it, and it's transformed culture.
321
1007160
3000
dipendiamo totalmente da essa, ed ha trasformato la cultura.
16:50
We cannot imagine ourselves without the alphabet and writing.
322
1010160
4000
Non possiamo immaginarci senza l'alfabeto e la scrittura.
16:54
And so in the same way, we're going to not imagine ourselves
323
1014160
3000
Allo stesso modo, non potremo immaginarci
16:57
without this other machine being there.
324
1017160
2000
senza quest'altra macchina lì.
16:59
And what is happening with this is
325
1019160
3000
E quel che sta accadendo con questo è una specie
17:02
some kind of AI, but it's not the AI in conscious AI,
326
1022160
2000
di Intelligenza Artificiale, AI,
17:04
as being an expert, Larry Page told me
327
1024160
3000
ma non è AI con consapevolezza, essendo un esperto... Larry Page mi ha detto
17:07
that that's what they're trying to do,
328
1027160
1000
che è questo che
17:08
and that's what they're trying to do.
329
1028160
2000
stanno cercando di fare, e ci stanno provando.
17:10
But when six billion humans are Googling,
330
1030160
3000
Ma quando sei miliardi di persone usano Google,
17:13
who's searching who? It goes both ways.
331
1033160
2000
chi cerca cosa? Va in entrambe le direzioni.
17:15
So we are the Web, that's what this thing is.
332
1035160
4000
Noi siamo il web, ecco che cos'è questa cosa.
17:19
We are going to be the machine.
333
1039160
2000
Noi saremo la macchina.
17:21
So the next 5,000 days, it's not going to be the Web and only better.
334
1041160
5000
Nei prossimi 5000 giorni - non sarà il web, e solo migliorato.
17:26
Just like it wasn't TV and only better.
335
1046160
2000
Così come non era TV, e solo migliorata.
17:28
The next 5,000 days, it's not just going to be the Web
336
1048160
3000
I prossimi 5000 giorni - non si tratterà solo del web,
17:31
but only better -- it's going to be something different.
337
1051160
2000
ma migliorato, si tratterà di qualcosa di diverso.
17:33
And I think it's going to be smarter.
338
1053160
4000
Ritengo che sarà più intelligente.
17:37
It'll have an intelligence in there, that's not, again, conscious.
339
1057160
4000
Avrà un'intelligenza insita, che ripeto non sarà consapevolezza.
17:41
But it'll anticipate what we're doing, in a good sense.
340
1061160
4000
Ma sarà in grado di anticipare cosa facciamo, in un senso positivo.
17:45
Secondly, it's become much more personalized.
341
1065160
3000
In secondo luogo, diventerà molto più personalizzato.
17:48
It will know us, and that's good.
342
1068160
2000
Ci conoscerà, e questo è un bene.
17:50
And again, the price of that will be transparency.
343
1070160
4000
Ripeto, il prezzo di ciò sarà la trasparenza.
17:54
And thirdly, it's going to become more ubiquitous
344
1074160
2000
In terzo luogo, diventerà ubiquo
17:56
in terms of filling your entire environment, and we will be in the middle of it.
345
1076160
5000
nel senso di riempire il tuo intero ambiente, e noi saremo nel mezzo di esso.
18:01
And all these devices will be portals into that.
346
1081160
3000
E tutti questi dispositivi saranno portali in esso.
18:04
So the single idea that I wanted to leave with you
347
1084160
3000
L'idea con cui voglio lasciarvi
18:07
is that we have to begin to think about this as not just "the Web, only better,"
348
1087160
6000
è che dobbiamo cominciare a pensare a questo non solo in termini di "il web, solo migliore"
18:13
but a new kind of stage in this development.
349
1093160
3000
ma come un nuovo stadio di questo sviluppo.
18:16
It looks more global. If you take this whole thing,
350
1096160
3000
È più globale - se prendi questa cosa per intero,
18:19
it is a very big machine, very reliable machine,
351
1099160
3000
È una macchina molto grande, una macchina molto affidabile,
18:22
more reliable than its parts.
352
1102160
2000
più affidabile che le sue parti.
18:24
But we can also think about it as kind of a large organism.
353
1104160
3000
Ma possiamo pensare ad essa anche come una specie di largo organismo,
18:27
So we might respond to it more as if this was a whole system,
354
1107160
5000
Quindi potremmo rispondere ad essa più come se fosse un sistema integrale,
18:32
more as if this wasn't a large organism
355
1112160
2000
piuttosto come se non fosse un largo organismo
18:34
that we are going to be interacting with. It's a "One."
356
1114160
4000
col quale andiamo ad interagire. È un "Uno".
18:38
And I don't know what else to call it, than the One.
357
1118160
3000
Non so come altro chiamare questa cosa se non l'Uno.
18:41
We'll have a better word for it.
358
1121160
1000
Avremo una definizione migliore per essa.
18:42
But there's a unity of some sort that's starting to emerge.
359
1122160
3000
Ma c'è un'unità di qualche tipo che sta cominciando a emergere.
18:45
And again, I don't want to talk about consciousness,
360
1125160
3000
E ripeto non parlo di consapevolezza,
18:48
I want to talk about it just as if it was a little bacteria,
361
1128160
2000
intendo parlare di esso come se fosse un piccolo battere,
18:50
or a volvox, which is what that organism is.
362
1130160
3000
o un'alga, che è quel che quell'organismo è.
18:53
So, to do, action, take-away. So, here's what I would say:
363
1133160
6000
Azioni, lezioni imparate. Questo è quel che direi:
18:59
there's only one machine, and the Web is its OS.
364
1139160
4000
c'è solo una macchina, e il web è il suo sistema operativo.
19:03
All screens look into the One. No bits will live outside the Web.
365
1143160
4000
Tutti gli schermi guardano in questo Uno. Nessun bit vivrà al di fuori del web.
19:07
To share is to gain. Let the One read it.
366
1147160
4000
Condividere è guadagnare. Lascia che l'Uno legga.
19:11
It's going to be machine-readable.
367
1151160
1000
Sarà leggibile da una macchina,
19:12
You want to make something that the machine can read.
368
1152160
3000
vuoi costruire qualcosa che la macchina possa leggere.
19:15
And the One is us. We are in the One.
369
1155160
5000
E l'Uno è noi - noi siamo nell'Uno.
19:20
I appreciate your time.
370
1160160
2000
Grazie del vostro tempo.
19:22
(Applause)
371
1162160
3000
Applausi
A proposito di questo sito web

Questo sito vi presenterà i video di YouTube utili per l'apprendimento dell'inglese. Vedrete lezioni di inglese tenute da insegnanti di alto livello provenienti da tutto il mondo. Fate doppio clic sui sottotitoli in inglese visualizzati su ogni pagina video per riprodurre il video da lì. I sottotitoli scorrono in sincronia con la riproduzione del video. Se avete commenti o richieste, contattateci tramite questo modulo di contatto.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7