1
00:00:00,000 --> 00:00:00,250
Mark Twain ha riassunto 
ciò che credo sia

2
00:00:02,990 --> 00:00:06,110
uno dei problemi fondamentali 
della scienza cognitiva

3
00:00:06,110 --> 00:00:07,820
con una battuta di spirito.

4
00:00:08,410 --> 00:00:11,492
Ha detto: "C'è qualcosa 
di affascinante nella scienza.

5
00:00:11,492 --> 00:00:14,720
Si ottiene un tale ritorno di congetture

6
00:00:14,720 --> 00:00:17,924
per un tale insignificante 
investimento di fatti."

7
00:00:17,924 --> 00:00:19,509
(Risate)

8
00:00:20,199 --> 00:00:22,803
Ovviamente per Twain 
era una battuta, ma ha ragione:

9
00:00:22,803 --> 00:00:25,679
la scienza è affasscinante.

10
00:00:25,679 --> 00:00:29,940
Da poche ossa, deduciamo 
l'esistenza dei dinosauri.

11
00:00:30,910 --> 00:00:34,781
Dalle linee spettrali, 
la composizione delle nebulose.

12
00:00:35,471 --> 00:00:38,409
Dai moscerini della frutta,

13
00:00:38,409 --> 00:00:41,352
i meccanismi dell'ereditarietà,

14
00:00:41,352 --> 00:00:45,601
e dalle immagini ricostruite 
del flusso di sangue al cervello,

15
00:00:45,601 --> 00:00:50,309
o nel mio caso, dal comportamento 
di bambini molto piccoli,

16
00:00:50,309 --> 00:00:53,138
cerchiamo di dire qualcosa 
sui meccanismi fondamentali

17
00:00:53,138 --> 00:00:54,756
della cognizione umana.

18
00:00:55,716 --> 00:01:00,475
Nel mio laboratorio al Dipartimento 
di Scienze Cognitive del MIT,

19
00:01:00,475 --> 00:01:04,129
ho trascorso gli ultimi dieci anni 
a cercare di capire il mistero

20
00:01:04,129 --> 00:01:08,106
su come i bambini imparino così tanto 
da così poco, così in fretta.

21
00:01:08,666 --> 00:01:11,644
L'aspetto affascinante della scienza 
risulta essere

22
00:01:11,644 --> 00:01:15,173
anche un aspetto emozionante 
dei bambini,

23
00:01:15,173 --> 00:01:17,754
ovvero, parafrasando Mark Twain,

24
00:01:17,754 --> 00:01:22,404
la loro abilità nel ricavare 
deduzioni astratte e ricche

25
00:01:22,404 --> 00:01:27,065
rapidamente e accuratamente 
a partire da dati rumorosi e frammentati.

26
00:01:28,355 --> 00:01:30,753
Oggi vi mostrerò due esempi.

27
00:01:30,753 --> 00:01:33,040
Uno riguarda un problema 
di generalizzazione,

28
00:01:33,040 --> 00:01:35,890
e l'altro è un problema 
di ragionamento causale.

29
00:01:35,890 --> 00:01:38,415
Anche se vi parlerò 
del mio lavoro in laboratorio,

30
00:01:38,415 --> 00:01:41,875
questo lavoro è ispirato 
e circoscritto a un campo.

31
00:01:41,875 --> 00:01:46,158
Sono grata ai miei mentori, colleghi 
e collaboratori in tutto il mondo.

32
00:01:47,308 --> 00:01:50,282
Inizierò con il problema 
di generalizzazione.

33
00:01:50,652 --> 00:01:54,785
Generalizzare a partire da pochi dati 
è la base della scienza.

34
00:01:54,785 --> 00:01:57,339
Intervistiamo una piccola frazione 
dell'elettorato

35
00:01:57,339 --> 00:01:59,730
e prediciamo i risultati 
delle elezioni nazionali.

36
00:02:00,240 --> 00:02:04,165
Vediamo come una manciata di pazienti 
reagisce alla cura in un test clinico

37
00:02:04,165 --> 00:02:07,230
e portiamo le medicine sul mercato.

38
00:02:07,230 --> 00:02:11,595
Ma questo funziona solo se il campione 
è scelto casualmente tra la popolazione.

39
00:02:11,595 --> 00:02:14,330
Se il campione è scelto 
selettivamente --

40
00:02:14,330 --> 00:02:16,402
ad esempio se intervistiamo 
solo gli elettori urbani,

41
00:02:16,402 --> 00:02:20,790
o se nei test clinici 
per la cura delle malattie del cuore,

42
00:02:20,790 --> 00:02:22,671
includiamo solo uomini --

43
00:02:22,671 --> 00:02:25,829
i risultati potrebbero non applicarsi 
a tutta la popolazione.

44
00:02:26,479 --> 00:02:30,060
Agli scienziati importa se le prove 
sono casualmente campionate o meno,

45
00:02:30,060 --> 00:02:32,115
ma cosa ha a che fare 
questo con i bambini?

46
00:02:32,585 --> 00:02:37,206
I bambini devono ogni volta generalizzare 
da piccoli campioni di dati.

47
00:02:37,206 --> 00:02:40,364
Vedono poche papere di gomma 
e imparano che galleggiano,

48
00:02:40,364 --> 00:02:43,939
o poche palle 
e imparano che rimbalzano.

49
00:02:43,939 --> 00:02:46,890
Sviluppano aspettative 
su papere e palle

50
00:02:46,890 --> 00:02:49,606
che estenderanno 
a papere di gomma e palle

51
00:02:49,606 --> 00:02:51,485
per tutto il resto della vita.

52
00:02:51,485 --> 00:02:55,224
E la generalizzazione che i bambini 
devono applicare su papere e palle

53
00:02:55,224 --> 00:02:57,313
devono applicarli a quasi tutto:

54
00:02:57,313 --> 00:03:01,230
scarpe, navi, ceralacca, cavoli e re.

55
00:03:02,200 --> 00:03:05,161
Ai bambini importa 
se la piccola parte delle prove che vedono

56
00:03:05,161 --> 00:03:08,853
è rappresentativo 
di una popolazione più vasta?

57
00:03:09,763 --> 00:03:11,663
Scopriamolo.

58
00:03:11,663 --> 00:03:13,306
Vi mostrerò due filmati,

59
00:03:13,306 --> 00:03:15,898
uno per ognuna delle due condizioni 
di un esperimento,

60
00:03:15,898 --> 00:03:18,286
e poiché vedrete solo due filmati,

61
00:03:18,286 --> 00:03:20,422
vedrete solo due bambini.

62
00:03:20,422 --> 00:03:24,369
Qualunque bambino è diverso dagli altri 
in tantissimi modi.

63
00:03:24,369 --> 00:03:27,420
Ma questi bambini, ovviamente, 
rappresentano gruppi di bambini,

64
00:03:27,420 --> 00:03:29,315
e le differenze che vedrete

65
00:03:29,315 --> 00:03:34,510
sono differenze comportamentali di gruppo 
nelle diverse condizioni.

66
00:03:35,160 --> 00:03:37,743
In ogni filmato vedrete un bambino 
che fa forse

67
00:03:37,743 --> 00:03:41,203
proprio quello che vi aspettereste 
faccia un bambino,

68
00:03:41,203 --> 00:03:45,220
e non possiamo rendere i bambini 
più magici di quanto già siano.

69
00:03:46,090 --> 00:03:48,100
Ma per me la cosa magica,

70
00:03:48,100 --> 00:03:50,189
ciò a cui vorrei prestaste attenzione,

71
00:03:50,189 --> 00:03:53,300
è il contrasto tra queste due condizioni,

72
00:03:53,300 --> 00:03:56,829
perché l'unica cosa 
che differisce tra questi due filmati

73
00:03:56,829 --> 00:04:00,295
è l'evidenza statistica 
che i bambini osserveranno.

74
00:04:01,425 --> 00:04:04,608
Mostreremo ai bambini 
una scatola di palle blu e gialle,

75
00:04:04,608 --> 00:04:09,228
e l'allora studentessa e mia collega 
a Stanford, Hyowon Gwen,

76
00:04:09,228 --> 00:04:12,305
estrarrà dalla scatola 
tre palle blu di seguito,

77
00:04:12,305 --> 00:04:15,428
e una volta estratte,
le spremerà,

78
00:04:15,428 --> 00:04:17,541
e le palle scricchioleranno.

79
00:04:17,541 --> 00:04:20,304
Se sei un bambino, è come un TED Talk.

80
00:04:20,304 --> 00:04:22,208
Non c'è niente di meglio.

81
00:04:22,208 --> 00:04:24,769
(Risate)

82
00:04:26,968 --> 00:04:30,577
La cosa importante è che è davvero facile 
estrarre tre palle blu di seguito

83
00:04:30,577 --> 00:04:32,932
da una scatola 
che contiene quasi solo palle blu.

84
00:04:32,932 --> 00:04:34,992
Potreste farlo a occhi chiusi.

85
00:04:34,992 --> 00:04:37,988
È un campione casuale 
di questa popolazione.

86
00:04:37,988 --> 00:04:41,720
E se potete estrarre casualmente 
da una scatola cose che scricchiolano

87
00:04:41,720 --> 00:04:44,559
forse allora qualsiasi cosa 
nella scatola scricchiola.

88
00:04:44,559 --> 00:04:48,209
Perciò i bambini dovrebbero pensare 
che anche le palle gialle scricchiolano.

89
00:04:48,209 --> 00:04:50,728
Quelle palline gialle 
hanno degli strani manici,

90
00:04:50,728 --> 00:04:51,728
e, se volessero, i bambini 
potrebbero farci altre cose

91
00:04:53,585 --> 00:04:55,416
Potrebbero agitarle o colpirle.

92
00:04:55,416 --> 00:04:58,002
Ma vediamo cosa fa il bambino.

93
00:05:00,548 --> 00:05:03,891
(Video) Hyowon Gweon: La vedi? 
(La palla scricchiola)

94
00:05:04,531 --> 00:05:07,576
L'hai vista? 
(La palla scricchiola)

95
00:05:08,036 --> 00:05:11,102
Forte.

96
00:05:12,706 --> 00:05:14,656
La vedi questa?

97
00:05:14,656 --> 00:05:16,537
(La palla scricchiola)

98
00:05:16,537 --> 00:05:19,190
Wow.

99
00:05:21,854 --> 00:05:23,967
Laura Schulz: Ve l'avevo detto. 
(Risate)

100
00:05:23,967 --> 00:05:27,998
(Video) HG: La vedi questa? 
(La palla scricchiola)

101
00:05:27,998 --> 00:05:32,617
Ehi Clara, questa è per te. 
Puoi giocarci.

102
00:05:39,854 --> 00:05:44,219
(Risate)

103
00:05:44,219 --> 00:05:47,214
LS: Non devo neanche parlare, no?

104
00:05:47,214 --> 00:05:50,113
Benissimo, è bello 
che i bambini estendano le proprietà

105
00:05:50,113 --> 00:05:51,641
delle palle blu a quelle gialle,

106
00:05:51,641 --> 00:05:54,737
ed è impressionante che i bambini 
possano imparare imitandoci,

107
00:05:54,737 --> 00:05:58,406
ma conosciamo da tanto 
queste qualità dei bambini.

108
00:05:58,406 --> 00:06:00,127
La domanda interessante

109
00:06:00,127 --> 00:06:03,279
è cosa accade quando mostriamo ai bambini 
la stessa identica cosa,

110
00:06:03,279 --> 00:06:06,800
e possiamo assicurare che è la stessa cosa
perché c'è uno scomparto segreto

111
00:06:06,800 --> 00:06:08,790
da cui estraiamo le palle,

112
00:06:08,790 --> 00:06:12,268
ma questa volta, ciò che cambia
è il gruppo superficiale

113
00:06:12,268 --> 00:06:15,170
da cui sono tratte le prove.

114
00:06:15,170 --> 00:06:18,723
Questa volta mostreremo ai bambini 
tre palle blu

115
00:06:18,723 --> 00:06:22,107
estratte da una scatola 
che contiene soprattutto palle gialle,

116
00:06:22,107 --> 00:06:23,429
e indovinate?

117
00:06:23,429 --> 00:06:26,269
È difficile estrarre casualmente 
tre palle blu di seguito

118
00:06:26,269 --> 00:06:28,753
da una scatola 
di palle quasi tutte gialle.

119
00:06:28,753 --> 00:06:32,500
Non si tratta di prove
casualmente campionate.

120
00:06:32,500 --> 00:06:37,623
Ci fa pensare che Hyowon stesse 
deliberatamente scegliendo palle blu.

121
00:06:37,623 --> 00:06:40,206
Forse le palle blu sono speciali.

122
00:06:40,846 --> 00:06:43,822
Forse solo le palle blu scricchiolano

123
00:06:43,822 --> 00:06:45,717
Vediamo cosa fa la bambina.

124
00:06:45,717 --> 00:06:48,621
(Video) HG: La vedi questa? 
(La palla scricchiola)

125
00:06:50,851 --> 00:06:53,496
Vedi questo giocattolo? 
(La palla scricchiola)

126
00:06:53,496 --> 00:06:58,976
Oh, che bello. Vedi? 
(La palla scricchiola)

127
00:06:58,976 --> 00:07:03,370
Questa è per te. 
Puoi giocarci.

128
00:07:06,074 --> 00:07:12,421
(Agitazione) 
(Risate)

129
00:07:14,901 --> 00:07:17,649
LS: Avete appena visto due bambine 
di quindici mesi

130
00:07:17,649 --> 00:07:19,591
fare cose completamente diverse

131
00:07:19,591 --> 00:07:23,190
basandosi solo sulla probabilità 
del campione osservato.

132
00:07:23,190 --> 00:07:25,511
Vi mostrerò i risultati dell'esperimento.

133
00:07:25,511 --> 00:07:28,275
Sull'asse verticale, vedrete 
la percentuale dei bambini

134
00:07:28,275 --> 00:07:30,805
che hanno spremuto le palle 
in ogni condizione,

135
00:07:30,805 --> 00:07:34,520
e vedrete che è più probabile 
che i bambini generalizzino le prove

136
00:07:34,520 --> 00:07:37,655
se sono credibilmente rappresentative 
della popolazione

137
00:07:37,655 --> 00:07:41,393
rispetto a quando le prove 
sono selezionate appositamente.

138
00:07:41,393 --> 00:07:43,808
Questo ci porta 
a una previsione divertente:

139
00:07:43,808 --> 00:07:48,676
ipotizzate di aver estratto una palla blu 
da una scatola di quasi tutte gialle.

140
00:07:48,896 --> 00:07:52,765
Forse non estrarrete tre palle blu 
di fila a caso da una scatola gialla,

141
00:07:52,765 --> 00:07:55,220
ma potete estrarne a caso 
una blu.

142
00:07:55,220 --> 00:07:57,190
Non è un campione improbabile.

143
00:07:57,190 --> 00:07:59,414
E se cercate casualmente nella scatola

144
00:07:59,414 --> 00:08:03,401
e estraete qualcosa che scricchiola
forse tutto nella scatola scricchiola.

145
00:08:03,875 --> 00:08:08,320
Anche se i bambini vedranno 
meno palle scricchiolare

146
00:08:08,320 --> 00:08:10,562
e avranno meno azioni da imitare

147
00:08:10,562 --> 00:08:13,905
in questa condizione,
piuttosto che nell'altra,

148
00:08:13,905 --> 00:08:17,797
abbiamo predetto che i bambini stessi 
avrebbero spremuto di più,

149
00:08:17,797 --> 00:08:20,691
ed è proprio quello che abbiamo visto.

150
00:08:20,691 --> 00:08:25,102
Ai bambini di quindici mesi, 
quindi, come agli scienziati,

151
00:08:25,102 --> 00:08:28,190
importa se le prove 
siano randomizzate o no,

152
00:08:28,190 --> 00:08:31,697
e lo usano per sviluppare 
aspettative sul mondo:

153
00:08:31,697 --> 00:08:33,879
cosa scricchiola e cosa no,

154
00:08:33,879 --> 00:08:37,024
cosa esplorare e cosa ignorare.

155
00:08:38,384 --> 00:08:40,450
Vi mostrerò un altro esempio,

156
00:08:40,450 --> 00:08:43,180
questa volta di un problema 
di ragionamento causale.

157
00:08:43,180 --> 00:08:45,619
Comincia con un problema 
di prove confuse

158
00:08:45,619 --> 00:08:47,291
che abbiamo tutti noi,

159
00:08:47,291 --> 00:08:49,311
ovvero che facciamo parte del mondo.

160
00:08:49,311 --> 00:08:52,747
Potrebbe non sembrarvi un problema, 
ma come quasi tutti i problemi,

161
00:08:52,747 --> 00:08:55,084
diventa un problema 
quando le cose vanno male.

162
00:08:55,464 --> 00:08:57,275
Prendete questo bambino, per esempio.

163
00:08:57,275 --> 00:08:58,870
Le cose gli stanno andando male.

164
00:08:58,870 --> 00:09:01,581
Vorrebbe far partire il suo giocattolo, 
ma non ci riesce.

165
00:09:01,581 --> 00:09:03,780
Vi mostrerò una clip di pochi secondi.

166
00:09:09,340 --> 00:09:11,260
Ci sono grossomodo due possibilità:

167
00:09:11,260 --> 00:09:13,894
o sta facendo qualcosa di sbagliato,

168
00:09:13,894 --> 00:09:18,110
o c'è qualcosa che non va nel giocattolo.

169
00:09:18,110 --> 00:09:20,221
Nel prossimo esperimento,

170
00:09:20,221 --> 00:09:23,518
daremo ai bambini 
alcuni dati statistici

171
00:09:23,518 --> 00:09:26,100
che supportano un'ipotesi 
piuttosto che l'altra,

172
00:09:26,100 --> 00:09:29,555
e vedremo se i bambini se ne servono 
per prendere decisioni diverse

173
00:09:29,555 --> 00:09:31,389
sul da farsi.

174
00:09:31,389 --> 00:09:33,411
Questa è la premessa.

175
00:09:34,071 --> 00:09:37,101
Hyowon proverà a far partire 
il giocattolo e ci riuscirà.

176
00:09:37,101 --> 00:09:40,421
Poi io proverò due volte, 
fallendo entrambe,

177
00:09:40,421 --> 00:09:43,533
e Hyowon proverà di nuovo 
e ci riuscirà,

178
00:09:43,533 --> 00:09:46,705
e questa è più o meno 
la mia relazione con la tecnologia

179
00:09:46,705 --> 00:09:49,540
rispetto ai miei studenti.

180
00:09:50,030 --> 00:09:53,322
Il punto importante qui 
è che le prove ci dicono

181
00:09:53,322 --> 00:09:56,880
che il problema non è del giocattolo, 
ma della persona.

182
00:09:56,880 --> 00:09:59,500
Alcune persone riescono 
a far funzionare il giocattolo,

183
00:09:59,500 --> 00:10:00,299
e altre no.

184
00:10:00,799 --> 00:10:04,212
Quando il bambino prende il gioco, 
avrà una scelta.

185
00:10:04,212 --> 00:10:06,400
La sua mamma è lì,

186
00:10:06,400 --> 00:10:09,715
quindi può andare da lei, darle il gioco 
e cambiare la persona,

187
00:10:09,715 --> 00:10:12,873
ma ci sarà anche un altro gioco 
alla fine di quel tessuto,

188
00:10:12,873 --> 00:10:16,425
e può tirare il tessuto verso di sé 
e cambiare il giocattolo.

189
00:10:16,425 --> 00:10:18,515
Vediamo cosa fa il bambino.

190
00:10:18,515 --> 00:10:22,698
(Video) HG: Due, tre. Via! 
(Musica)

191
00:10:22,698 --> 00:10:25,829
LS: Uno, due, tre, via!

192
00:10:25,829 --> 00:10:33,211
Arthur, proverò di nuovo. 
Uno, due, tre, via!

193
00:10:33,677 --> 00:10:36,277
HG: Arthur, fa provare me, okay?

194
00:10:36,277 --> 00:10:40,827
Uno, due, tre, via! 
(Musica)

195
00:10:41,583 --> 00:10:43,466
Guarda. Ricordi questi giochi?

196
00:10:43,466 --> 00:10:46,730
Li vedi? Sì, metterò questo qui,

197
00:10:46,730 --> 00:10:48,792
e darò questo a te.

198
00:10:48,792 --> 00:10:51,127
Puoi giocarci.

199
00:11:11,213 --> 00:11:15,950
LS: Okay, Laura, ma è ovvio, 
i bambini amano le loro mamme.

200
00:11:15,950 --> 00:11:18,132
È ovvio che diano i giocattoli 
alle mamme

201
00:11:18,132 --> 00:11:20,162
quando non riescono 
a farli funzionare.

202
00:11:20,162 --> 00:11:23,755
Di nuovo, la domanda importante 
è cosa accade quando cambiamo

203
00:11:23,755 --> 00:11:26,909
leggermente i dati statistici.

204
00:11:26,909 --> 00:11:30,996
Questa volta, i bambini vedranno il gioco 
funzionare e fallire nello stesso ordine,

205
00:11:30,996 --> 00:11:33,411
ma cambiamo 
la distribuzione delle prove.

206
00:11:33,411 --> 00:11:37,822
Questa volta, Hyowon riuscirà una volta 
e fallirà una volta, proprio come me.

207
00:11:37,822 --> 00:11:43,459
Questo indica che non importa chi lo usi, 
il giocattolo è rotto.

208
00:11:43,459 --> 00:11:45,345
Non funziona sempre.

209
00:11:45,345 --> 00:11:47,310
Di nuovo, il bambino avrà una scelta.

210
00:11:47,310 --> 00:11:50,706
La mamma è vicino a lei, 
quindi può cambiare la persona,

211
00:11:50,706 --> 00:11:53,910
e ci sarà un altro giocattolo 
alla fine del tessuto.

212
00:11:53,910 --> 00:11:55,288
Guardiamo cosa fa.

213
00:11:55,288 --> 00:11:59,636
(Video) HG: Due, tre, via! 
(Musica)

214
00:11:59,636 --> 00:12:04,620
Fammi riprovare. 
Uno, due, tre, via!

215
00:12:05,460 --> 00:12:07,157
Hmm.

216
00:12:07,950 --> 00:12:10,642
LS: Fammi provare, Clara.

217
00:12:10,642 --> 00:12:14,587
Uno, due, tre, via!

218
00:12:15,265 --> 00:12:17,200
Hmm, fammi riprovare.

219
00:12:17,200 --> 00:12:22,870
Uno, due, tre, via! 
(Musica)

220
00:12:23,009 --> 00:12:25,242
HG: Metterò questo qui,

221
00:12:25,242 --> 00:12:27,243
e darò quest'altro a te.

222
00:12:27,243 --> 00:12:30,840
Puoi giocarci.

223
00:12:46,376 --> 00:12:51,273
(Applausi)

224
00:12:52,993 --> 00:12:55,385
LS: Vi mostrerò 
i risultati sperimentali.

225
00:12:55,385 --> 00:12:57,860
Sull'asse verticale, 
vedrete la distribuzione

226
00:12:57,860 --> 00:13:00,437
delle scelte dei bambini 
in ogni condizione,

227
00:13:00,437 --> 00:13:04,988
e vedete che la distribuzione 
delle scelte dei bambini

228
00:13:04,988 --> 00:13:07,775
dipende dalle prove osservate.

229
00:13:07,775 --> 00:13:09,632
Al secondo anno di vita

230
00:13:09,632 --> 00:13:12,209
i bambini possono usare una parte 
dei dati statistici

231
00:13:12,209 --> 00:13:15,576
per scegliere tra due strategie 
fondamentalmente diverse

232
00:13:15,576 --> 00:13:17,457
per agire nel mondo:

233
00:13:17,457 --> 00:13:20,200
chiedere aiuto e esplorare.

234
00:13:21,700 --> 00:13:25,134
Vi ho mostrato solo due delle centinaia 
di esperimenti di laboratorio

235
00:13:25,134 --> 00:13:28,825
che mostrano le stesse cose,

236
00:13:28,825 --> 00:13:31,217
poiché il punto critico

237
00:13:31,217 --> 00:13:36,325
è che la capacità dei bambini 
di trarre conclusioni da pochi dati

238
00:13:36,325 --> 00:13:41,666
è alla base del nostro specifico 
apprendimento culturale.

239
00:13:41,666 --> 00:13:46,263
I bambini imparano a usare nuovi strumenti
soltanto da pochi esempi.

240
00:13:46,263 --> 00:13:50,980
Imparano nuove relazioni causali 
partendo da pochi esempi.

241
00:13:51,928 --> 00:13:56,799
Imparano persino nuove parole, 
in questo caso nella lingua dei segni.

242
00:13:56,799 --> 00:13:59,110
Vorrei concludere con due punti.

243
00:14:00,050 --> 00:14:02,500
Se avete seguito negli ultimi anni 
il mio mondo,

244
00:14:02,500 --> 00:14:05,078
il campo delle scienze cognitive 
e cerebrali,

245
00:14:05,265 --> 00:14:08,080
tre grandi idee avranno attirato 
la vostra attenzione.

246
00:14:08,080 --> 00:14:11,516
La prima è che questa 
è l'era del cervello.

247
00:14:11,516 --> 00:14:15,185
Sono state fatte 
strabilianti scoperte nella neuroscienza:

248
00:14:15,185 --> 00:14:18,621
la scoperta di regioni della corteccia 
specializzate funzionalmente,

249
00:14:18,621 --> 00:14:21,262
l'aver fatto diventare trasparenti 
i cervelli dei topi,

250
00:14:21,262 --> 00:14:24,998
l'attivazione dei neuroni con la luce.

251
00:14:24,998 --> 00:14:26,994
Una seconda grande idea

252
00:14:26,994 --> 00:14:31,098
è che questa è l'era 
dei Big Data e del machine learning.

253
00:14:31,098 --> 00:14:33,839
L'apprendimento delle macchine 
promette di rivoluzionare

254
00:14:33,839 --> 00:14:38,656
la nostra comprensione di tutto, 
dai social network all'epidemiologia.

255
00:14:38,656 --> 00:14:41,599
E forse, poiché affronta problemi 
di comprensione della scena

256
00:14:41,599 --> 00:14:43,592
e di processione delle lingue naturali,

257
00:14:43,592 --> 00:14:46,916
di dirci qualcosa 
sulla cognizione umana.

258
00:14:47,676 --> 00:14:49,693
L'altra idea di cui avrete sentito parlare

259
00:14:49,693 --> 00:14:53,080
è che forse è un bene 
che ne sapremo di più sui cervelli

260
00:14:53,080 --> 00:14:54,997
e che avremo accesso ai Big Data,

261
00:14:54,997 --> 00:14:57,504
perché se lasciati a noi stessi,

262
00:14:57,504 --> 00:15:01,335
noi umani siamo fallibili, 
prendiamo scorciatoie,

263
00:15:01,335 --> 00:15:04,772
sbagliamo, 
commettiamo errori,

264
00:15:04,772 --> 00:15:08,456
siamo prevenuti in un'infinità di modi,

265
00:15:08,456 --> 00:15:11,425
fraintendiamo il mondo.

266
00:15:12,843 --> 00:15:15,792
Penso che siano 
tutte storie importanti,

267
00:15:15,792 --> 00:15:19,577
e ci potranno dire molto 
su cosa voglia dire essere umani,

268
00:15:19,577 --> 00:15:23,106
ma vorrei farvi notare che oggi 
vi ho raccontato una storia diversa.

269
00:15:23,966 --> 00:15:27,773
È una storia di menti e non di cervelli,

270
00:15:27,773 --> 00:15:30,779
e in particolare, è una storia 
sui tipi di calcoli

271
00:15:30,779 --> 00:15:33,369
che solo le menti umane 
possono compiere,

272
00:15:33,369 --> 00:15:37,313
che riguardano conoscenze ricche, 
strutturate, e l'abilità di imparare

273
00:15:37,313 --> 00:15:42,581
da poche quantità di dati, 
da solo pochi esempi.

274
00:15:44,301 --> 00:15:48,600
E fondamentalmente, è una storia 
di come, iniziando da piccolissimi

275
00:15:48,600 --> 00:15:52,780
e continuando fino ai traguardi 
più straordinari

276
00:15:52,780 --> 00:15:56,623
della nostra cultura,

277
00:15:56,623 --> 00:15:58,620
capiamo bene il mondo.

278
00:16:00,433 --> 00:16:05,700
Gente, le menti umane non solo 
imparano da piccole quantità di dati.

279
00:16:06,285 --> 00:16:08,386
Le menti umane pensano 
idee nuovissime.

280
00:16:08,746 --> 00:16:11,787
Le menti umane generano 
ricerche e scoperte,

281
00:16:11,787 --> 00:16:17,060
generano arte, letteratura, 
poesia, teatro,

282
00:16:17,070 --> 00:16:20,830
le menti umane si prendono cura 
di altri umani:

283
00:16:20,830 --> 00:16:24,257
anziani, giovani, malati.

284
00:16:24,517 --> 00:16:26,884
Addirittura li guariamo.

285
00:16:27,564 --> 00:16:30,667
Negli anni a venire, 
vedremo innovazioni tecnologiche

286
00:16:30,667 --> 00:16:34,464
superiori a qualsiasi cosa 
si possa immaginare,

287
00:16:34,464 --> 00:16:36,614
ma è molto improbabile che vedremo,

288
00:16:36,614 --> 00:16:42,323
nella mia o nella vostra esistenza,

289
00:16:42,323 --> 00:16:46,621
qualcosa che si avvicini al potere 
computazionale dei piccoli umani.

290
00:16:46,621 --> 00:16:51,668
Se investiamo nello sviluppo 
di questi potenti apprendenti,

291
00:16:51,668 --> 00:16:54,585
nei bambini,

292
00:16:54,585 --> 00:16:56,411
nelle madri, nei padri,

293
00:16:56,411 --> 00:16:59,110
nei baby-sitter e negli insegnanti,

294
00:16:59,110 --> 00:17:03,280
nel modo in cui investiamo nelle altre 
nostre forme eleganti e potenti

295
00:17:03,280 --> 00:17:06,498
di tecnologia, ingegneria e design,

296
00:17:06,498 --> 00:17:09,437
non sogneremo solo un futuro migliore,

297
00:17:09,437 --> 00:17:11,564
ma ne pianificheremo uno.

298
00:17:11,564 --> 00:17:13,909
Grazie mille.

299
00:17:13,909 --> 00:17:17,330
(Applausi)

300
00:17:17,810 --> 00:17:22,236
Chris Anderson: Laura, grazie. 
Avrei una domanda per te.

301
00:17:22,236 --> 00:17:24,595
Prima di tutto, questa ricerca è assurda.

302
00:17:24,595 --> 00:17:28,320
Chi mai progetterebbe 
un esperimento simile? (Risate)

303
00:17:29,150 --> 00:17:30,940
Ne ho visti un paio simili,

304
00:17:30,940 --> 00:17:33,952
e ancora non ci credo 
che stiano avvenendo davvero,

305
00:17:33,952 --> 00:17:37,210
ma altre persone hanno fatto 
esperimenti simili; è stato verificato.

306
00:17:37,210 --> 00:17:38,953
I bambini sono davvero così geniali.

307
00:17:38,953 --> 00:17:41,960
LS: Sai, sono davvero impressionanti 
nei nostri esperimenti,

308
00:17:41,960 --> 00:17:44,432
ma pensa a come sono 
nella vita reale.

309
00:17:44,432 --> 00:17:45,762
Nascono.

310
00:17:45,762 --> 00:17:47,769
Diciotto mesi dopo, 
ti parlano,

311
00:17:47,769 --> 00:17:50,590
e le loro parole non sono 
palle o papere,

312
00:17:50,590 --> 00:17:53,451
sono ad esempio "non c'è più" 
per parlare di una scomparsa,

313
00:17:53,451 --> 00:17:55,974
o "uh-oh", per riferirsi 
ad azioni non intenzionali.

314
00:17:55,974 --> 00:17:57,536
Sono così potenti.

315
00:17:57,536 --> 00:18:00,311
Sono molto più potenti 
di quanto vi abbia mostrato.

316
00:18:00,311 --> 00:18:02,285
Stanno imparando a comprendere il mondo.

317
00:18:02,285 --> 00:18:05,429
Un bambino di quattro anni 
può parlarti di quasi tutto.

318
00:18:05,429 --> 00:18:07,030
(Applausi)

319
00:18:07,030 --> 00:18:10,444
CA: Se ho capito bene, 
l'altro tuo punto chiave è:

320
00:18:10,444 --> 00:18:11,868
ci sono stati in questi anni 


321
00:18:11,868 --> 00:18:15,150
discorsi su quanto le nostre menti 
siano particolari e piene di errori.

322
00:18:15,150 --> 00:18:18,047
Per la finanza comportamentale 
e le teorie che la supportano

323
00:18:18,047 --> 00:18:19,600
non siamo agenti razionali.

324
00:18:19,600 --> 00:18:23,816
Stai davvero dicendo

325
00:18:23,816 --> 00:18:28,760
che c'è del genio sottovalutato.

326
00:18:28,760 --> 00:18:31,190
LS: Una delle mie citazioni 
di psicologia preferite

327
00:18:31,190 --> 00:18:33,120
è dello psicologo sociale Solomon Asch,

328
00:18:33,120 --> 00:18:36,307
che ha detto che l'impresa principale 
della psicologia è rimuovere

329
00:18:36,307 --> 00:18:38,553
il velo dell'ovvietà dalle cose.

330
00:18:38,553 --> 00:18:43,104
Sono le tantissime decisioni 
che prendiamo ogni giorno

331
00:18:43,104 --> 00:18:44,451
a rendere il mondo giusto.

332
00:18:44,451 --> 00:18:46,583
Conosciamo gli oggetti 
e le loro proprietà.

333
00:18:46,583 --> 00:18:49,532
Li riconosciamo quando sono nascosti. 
Li riconosciamo al buio.

334
00:18:49,532 --> 00:18:51,100
Possiamo camminare per le stanze.

335
00:18:51,100 --> 00:18:54,292
Possiamo immaginare cosa pensa 
la gente. Possiamo parlargli.

336
00:18:54,292 --> 00:18:56,632
Possiamo navigare lo spazio. 
Conosciamo i numeri.

337
00:18:56,632 --> 00:18:59,344
Conosciamo le relazioni causali 
e il ragionamento morale.

338
00:18:59,344 --> 00:19:01,630
Lo facciamo senza sforzo, 
quindi non lo vediamo,

339
00:19:01,630 --> 00:19:05,202
ma è così che comprendiamo il mondo, 
ed è un risultato straordinario.

340
00:19:05,450 --> 00:19:08,188
CA: Credo che ci siano persone 
nel pubblico

341
00:19:08,188 --> 00:19:10,966
che credono nel potere tecnologico

342
00:19:10,966 --> 00:19:13,204
e che potrebbero contestare 
la tua affermazione

343
00:19:13,204 --> 00:19:15,754
che mai nella nostra esistenza 
un computer potrà fare

344
00:19:15,754 --> 00:19:17,812
ciò che sa fare un bambino di tre anni,

345
00:19:17,812 --> 00:19:20,980
ma è chiaro che in ogni caso

346
00:19:20,980 --> 00:19:24,750
le nostre macchine hanno molto 
da imparare dai nostri bambini.

347
00:19:26,130 --> 00:19:29,546
LS: Credo di sì. Ci saranno fan 
dell'apprendimento delle macchine qui.

348
00:19:29,546 --> 00:19:34,499
Non bisognerebbe mai scommettere 
contro i bambini o gli scimpanzé

349
00:19:34,499 --> 00:19:37,294
o la tecnologia, se è per questo,

350
00:19:37,294 --> 00:19:41,822
ma non è solo 
una differenza di quantità,

351
00:19:41,822 --> 00:19:43,586
è una differenza di tipologia.

352
00:19:43,586 --> 00:19:45,746
Abbiamo computer 
incredibilmente potenti,

353
00:19:45,746 --> 00:19:48,137
che fanno cose sofisticate,

354
00:19:48,137 --> 00:19:51,341
spesso con quantità enormi di dati.

355
00:19:51,341 --> 00:19:53,948
Le menti umane fanno, credo, 
qualcosa di diverso,

356
00:19:53,948 --> 00:19:57,843
e penso che sia la natura gerarchica, 
strutturata, della conoscenza umana

357
00:19:57,843 --> 00:19:59,875
a rimanere la vera sfida.

358
00:19:59,875 --> 00:20:02,936
CA: Laura Schulz, magnifici 
spunti di riflessione. Grazie mille.

359
00:20:02,936 --> 00:20:05,858
LS: Grazie. 
(Applausi)