WEBVTT

00:00:00.000 --> 00:00:00.250
Mark Twain ha riassunto 
ciò che credo sia

00:00:02.990 --> 00:00:06.110
uno dei problemi fondamentali 
della scienza cognitiva

00:00:06.110 --> 00:00:07.820
con una battuta di spirito.

00:00:08.410 --> 00:00:11.492
Ha detto: "C'è qualcosa 
di affascinante nella scienza.

00:00:11.492 --> 00:00:14.720
Si ottiene un tale ritorno di congetture

00:00:14.720 --> 00:00:17.924
per un tale insignificante 
investimento di fatti."

00:00:17.924 --> 00:00:19.509
(Risate)

NOTE Paragraph

00:00:20.199 --> 00:00:22.803
Ovviamente per Twain 
era una battuta, ma ha ragione:

00:00:22.803 --> 00:00:25.679
la scienza è affasscinante.

00:00:25.679 --> 00:00:29.940
Da poche ossa, deduciamo 
l'esistenza dei dinosauri.

00:00:30.910 --> 00:00:34.781
Dalle linee spettrali, 
la composizione delle nebulose.

00:00:35.471 --> 00:00:38.409
Dai moscerini della frutta,

00:00:38.409 --> 00:00:41.352
i meccanismi dell'ereditarietà,

00:00:41.352 --> 00:00:45.601
e dalle immagini ricostruite 
del flusso di sangue al cervello,

00:00:45.601 --> 00:00:50.309
o nel mio caso, dal comportamento 
di bambini molto piccoli,

00:00:50.309 --> 00:00:53.138
cerchiamo di dire qualcosa 
sui meccanismi fondamentali

00:00:53.138 --> 00:00:54.756
della cognizione umana.

00:00:55.716 --> 00:01:00.475
Nel mio laboratorio al Dipartimento 
di Scienze Cognitive del MIT,

00:01:00.475 --> 00:01:04.129
ho trascorso gli ultimi dieci anni 
a cercare di capire il mistero

00:01:04.129 --> 00:01:08.106
su come i bambini imparino così tanto 
da così poco, così in fretta.

00:01:08.666 --> 00:01:11.644
L'aspetto affascinante della scienza 
risulta essere

00:01:11.644 --> 00:01:15.173
anche un aspetto emozionante 
dei bambini,

00:01:15.173 --> 00:01:17.754
ovvero, parafrasando Mark Twain,

00:01:17.754 --> 00:01:22.404
la loro abilità nel ricavare 
deduzioni astratte e ricche

00:01:22.404 --> 00:01:27.065
rapidamente e accuratamente 
a partire da dati rumorosi e frammentati.

00:01:28.355 --> 00:01:30.753
Oggi vi mostrerò due esempi.

00:01:30.753 --> 00:01:33.040
Uno riguarda un problema 
di generalizzazione,

00:01:33.040 --> 00:01:35.890
e l'altro è un problema 
di ragionamento causale.

00:01:35.890 --> 00:01:38.415
Anche se vi parlerò 
del mio lavoro in laboratorio,

00:01:38.415 --> 00:01:41.875
questo lavoro è ispirato 
e circoscritto a un campo.

00:01:41.875 --> 00:01:46.158
Sono grata ai miei mentori, colleghi 
e collaboratori in tutto il mondo.

NOTE Paragraph

00:01:47.308 --> 00:01:50.282
Inizierò con il problema 
di generalizzazione.

00:01:50.652 --> 00:01:54.785
Generalizzare a partire da pochi dati 
è la base della scienza.

00:01:54.785 --> 00:01:57.339
Intervistiamo una piccola frazione 
dell'elettorato

00:01:57.339 --> 00:01:59.730
e prediciamo i risultati 
delle elezioni nazionali.

00:02:00.240 --> 00:02:04.165
Vediamo come una manciata di pazienti 
reagisce alla cura in un test clinico

00:02:04.165 --> 00:02:07.230
e portiamo le medicine sul mercato.

00:02:07.230 --> 00:02:11.595
Ma questo funziona solo se il campione 
è scelto casualmente tra la popolazione.

00:02:11.595 --> 00:02:14.330
Se il campione è scelto 
selettivamente --

00:02:14.330 --> 00:02:16.402
ad esempio se intervistiamo 
solo gli elettori urbani,

00:02:16.402 --> 00:02:20.790
o se nei test clinici 
per la cura delle malattie del cuore,

00:02:20.790 --> 00:02:22.671
includiamo solo uomini --

00:02:22.671 --> 00:02:25.829
i risultati potrebbero non applicarsi 
a tutta la popolazione.

NOTE Paragraph

00:02:26.479 --> 00:02:30.060
Agli scienziati importa se le prove 
sono casualmente campionate o meno,

00:02:30.060 --> 00:02:32.115
ma cosa ha a che fare 
questo con i bambini?

00:02:32.585 --> 00:02:37.206
I bambini devono ogni volta generalizzare 
da piccoli campioni di dati.

00:02:37.206 --> 00:02:40.364
Vedono poche papere di gomma 
e imparano che galleggiano,

00:02:40.364 --> 00:02:43.939
o poche palle 
e imparano che rimbalzano.

00:02:43.939 --> 00:02:46.890
Sviluppano aspettative 
su papere e palle

00:02:46.890 --> 00:02:49.606
che estenderanno 
a papere di gomma e palle

00:02:49.606 --> 00:02:51.485
per tutto il resto della vita.

00:02:51.485 --> 00:02:55.224
E la generalizzazione che i bambini 
devono applicare su papere e palle

00:02:55.224 --> 00:02:57.313
devono applicarli a quasi tutto:

00:02:57.313 --> 00:03:01.230
scarpe, navi, ceralacca, cavoli e re.

NOTE Paragraph

00:03:02.200 --> 00:03:05.161
Ai bambini importa 
se la piccola parte delle prove che vedono

00:03:05.161 --> 00:03:08.853
è rappresentativo 
di una popolazione più vasta?

00:03:09.763 --> 00:03:11.663
Scopriamolo.

00:03:11.663 --> 00:03:13.306
Vi mostrerò due filmati,

00:03:13.306 --> 00:03:15.898
uno per ognuna delle due condizioni 
di un esperimento,

00:03:15.898 --> 00:03:18.286
e poiché vedrete solo due filmati,

00:03:18.286 --> 00:03:20.422
vedrete solo due bambini.

00:03:20.422 --> 00:03:24.369
Qualunque bambino è diverso dagli altri 
in tantissimi modi.

00:03:24.369 --> 00:03:27.420
Ma questi bambini, ovviamente, 
rappresentano gruppi di bambini,

00:03:27.420 --> 00:03:29.315
e le differenze che vedrete

00:03:29.315 --> 00:03:34.510
sono differenze comportamentali di gruppo 
nelle diverse condizioni.

00:03:35.160 --> 00:03:37.743
In ogni filmato vedrete un bambino 
che fa forse

00:03:37.743 --> 00:03:41.203
proprio quello che vi aspettereste 
faccia un bambino,

00:03:41.203 --> 00:03:45.220
e non possiamo rendere i bambini 
più magici di quanto già siano.

00:03:46.090 --> 00:03:48.100
Ma per me la cosa magica,

00:03:48.100 --> 00:03:50.189
ciò a cui vorrei prestaste attenzione,

00:03:50.189 --> 00:03:53.300
è il contrasto tra queste due condizioni,

00:03:53.300 --> 00:03:56.829
perché l'unica cosa 
che differisce tra questi due filmati

00:03:56.829 --> 00:04:00.295
è l'evidenza statistica 
che i bambini osserveranno.

00:04:01.425 --> 00:04:04.608
Mostreremo ai bambini 
una scatola di palle blu e gialle,

00:04:04.608 --> 00:04:09.228
e l'allora studentessa e mia collega 
a Stanford, Hyowon Gwen,

00:04:09.228 --> 00:04:12.305
estrarrà dalla scatola 
tre palle blu di seguito,

00:04:12.305 --> 00:04:15.428
e una volta estratte,
le spremerà,

00:04:15.428 --> 00:04:17.541
e le palle scricchioleranno.

00:04:17.541 --> 00:04:20.304
Se sei un bambino, è come un TED Talk.

00:04:20.304 --> 00:04:22.208
Non c'è niente di meglio.

00:04:22.208 --> 00:04:24.769
(Risate)

00:04:26.968 --> 00:04:30.577
La cosa importante è che è davvero facile 
estrarre tre palle blu di seguito

00:04:30.577 --> 00:04:32.932
da una scatola 
che contiene quasi solo palle blu.

00:04:32.932 --> 00:04:34.992
Potreste farlo a occhi chiusi.

00:04:34.992 --> 00:04:37.988
È un campione casuale 
di questa popolazione.

00:04:37.988 --> 00:04:41.720
E se potete estrarre casualmente 
da una scatola cose che scricchiolano

00:04:41.720 --> 00:04:44.559
forse allora qualsiasi cosa 
nella scatola scricchiola.

00:04:44.559 --> 00:04:48.209
Perciò i bambini dovrebbero pensare 
che anche le palle gialle scricchiolano.

00:04:48.209 --> 00:04:50.728
Quelle palline gialle 
hanno degli strani manici,

NOTE Paragraph

00:04:50.728 --> 00:04:51.728
e, se volessero, i bambini 
potrebbero farci altre cose

00:04:53.585 --> 00:04:55.416
Potrebbero agitarle o colpirle.

00:04:55.416 --> 00:04:58.002
Ma vediamo cosa fa il bambino.

NOTE Paragraph

00:05:00.548 --> 00:05:03.891
(Video) Hyowon Gweon: La vedi? 
(La palla scricchiola)

00:05:04.531 --> 00:05:07.576
L'hai vista? 
(La palla scricchiola)

00:05:08.036 --> 00:05:11.102
Forte.

00:05:12.706 --> 00:05:14.656
La vedi questa?

00:05:14.656 --> 00:05:16.537
(La palla scricchiola)

00:05:16.537 --> 00:05:19.190
Wow.

NOTE Paragraph

00:05:21.854 --> 00:05:23.967
Laura Schulz: Ve l'avevo detto. 
(Risate)

NOTE Paragraph

00:05:23.967 --> 00:05:27.998
(Video) HG: La vedi questa? 
(La palla scricchiola)

00:05:27.998 --> 00:05:32.617
Ehi Clara, questa è per te. 
Puoi giocarci.

00:05:39.854 --> 00:05:44.219
(Risate)

NOTE Paragraph

00:05:44.219 --> 00:05:47.214
LS: Non devo neanche parlare, no?

00:05:47.214 --> 00:05:50.113
Benissimo, è bello 
che i bambini estendano le proprietà

00:05:50.113 --> 00:05:51.641
delle palle blu a quelle gialle,

00:05:51.641 --> 00:05:54.737
ed è impressionante che i bambini 
possano imparare imitandoci,

00:05:54.737 --> 00:05:58.406
ma conosciamo da tanto 
queste qualità dei bambini.

00:05:58.406 --> 00:06:00.127
La domanda interessante

00:06:00.127 --> 00:06:03.279
è cosa accade quando mostriamo ai bambini 
la stessa identica cosa,

00:06:03.279 --> 00:06:06.800
e possiamo assicurare che è la stessa cosa
perché c'è uno scomparto segreto

00:06:06.800 --> 00:06:08.790
da cui estraiamo le palle,

00:06:08.790 --> 00:06:12.268
ma questa volta, ciò che cambia
è il gruppo superficiale

00:06:12.268 --> 00:06:15.170
da cui sono tratte le prove.

00:06:15.170 --> 00:06:18.723
Questa volta mostreremo ai bambini 
tre palle blu

00:06:18.723 --> 00:06:22.107
estratte da una scatola 
che contiene soprattutto palle gialle,

00:06:22.107 --> 00:06:23.429
e indovinate?

00:06:23.429 --> 00:06:26.269
È difficile estrarre casualmente 
tre palle blu di seguito

00:06:26.269 --> 00:06:28.753
da una scatola 
di palle quasi tutte gialle.

00:06:28.753 --> 00:06:32.500
Non si tratta di prove
casualmente campionate.

00:06:32.500 --> 00:06:37.623
Ci fa pensare che Hyowon stesse 
deliberatamente scegliendo palle blu.

00:06:37.623 --> 00:06:40.206
Forse le palle blu sono speciali.

00:06:40.846 --> 00:06:43.822
Forse solo le palle blu scricchiolano

00:06:43.822 --> 00:06:45.717
Vediamo cosa fa la bambina.

NOTE Paragraph

00:06:45.717 --> 00:06:48.621
(Video) HG: La vedi questa? 
(La palla scricchiola)

00:06:50.851 --> 00:06:53.496
Vedi questo giocattolo? 
(La palla scricchiola)

00:06:53.496 --> 00:06:58.976
Oh, che bello. Vedi? 
(La palla scricchiola)

00:06:58.976 --> 00:07:03.370
Questa è per te. 
Puoi giocarci.

NOTE Paragraph

00:07:06.074 --> 00:07:12.421
(Agitazione) 
(Risate)

NOTE Paragraph

00:07:14.901 --> 00:07:17.649
LS: Avete appena visto due bambine 
di quindici mesi

00:07:17.649 --> 00:07:19.591
fare cose completamente diverse

00:07:19.591 --> 00:07:23.190
basandosi solo sulla probabilità 
del campione osservato.

00:07:23.190 --> 00:07:25.511
Vi mostrerò i risultati dell'esperimento.

00:07:25.511 --> 00:07:28.275
Sull'asse verticale, vedrete 
la percentuale dei bambini

00:07:28.275 --> 00:07:30.805
che hanno spremuto le palle 
in ogni condizione,

00:07:30.805 --> 00:07:34.520
e vedrete che è più probabile 
che i bambini generalizzino le prove

00:07:34.520 --> 00:07:37.655
se sono credibilmente rappresentative 
della popolazione

00:07:37.655 --> 00:07:41.393
rispetto a quando le prove 
sono selezionate appositamente.

00:07:41.393 --> 00:07:43.808
Questo ci porta 
a una previsione divertente:

00:07:43.808 --> 00:07:48.676
ipotizzate di aver estratto una palla blu 
da una scatola di quasi tutte gialle.

00:07:48.896 --> 00:07:52.765
Forse non estrarrete tre palle blu 
di fila a caso da una scatola gialla,

00:07:52.765 --> 00:07:55.220
ma potete estrarne a caso 
una blu.

00:07:55.220 --> 00:07:57.190
Non è un campione improbabile.

00:07:57.190 --> 00:07:59.414
E se cercate casualmente nella scatola

00:07:59.414 --> 00:08:03.401
e estraete qualcosa che scricchiola
forse tutto nella scatola scricchiola.

00:08:03.875 --> 00:08:08.320
Anche se i bambini vedranno 
meno palle scricchiolare

00:08:08.320 --> 00:08:10.562
e avranno meno azioni da imitare

00:08:10.562 --> 00:08:13.905
in questa condizione,
piuttosto che nell'altra,

00:08:13.905 --> 00:08:17.797
abbiamo predetto che i bambini stessi 
avrebbero spremuto di più,

00:08:17.797 --> 00:08:20.691
ed è proprio quello che abbiamo visto.

00:08:20.691 --> 00:08:25.102
Ai bambini di quindici mesi, 
quindi, come agli scienziati,

00:08:25.102 --> 00:08:28.190
importa se le prove 
siano randomizzate o no,

00:08:28.190 --> 00:08:31.697
e lo usano per sviluppare 
aspettative sul mondo:

00:08:31.697 --> 00:08:33.879
cosa scricchiola e cosa no,

00:08:33.879 --> 00:08:37.024
cosa esplorare e cosa ignorare.

NOTE Paragraph

00:08:38.384 --> 00:08:40.450
Vi mostrerò un altro esempio,

00:08:40.450 --> 00:08:43.180
questa volta di un problema 
di ragionamento causale.

00:08:43.180 --> 00:08:45.619
Comincia con un problema 
di prove confuse

00:08:45.619 --> 00:08:47.291
che abbiamo tutti noi,

00:08:47.291 --> 00:08:49.311
ovvero che facciamo parte del mondo.

00:08:49.311 --> 00:08:52.747
Potrebbe non sembrarvi un problema, 
ma come quasi tutti i problemi,

00:08:52.747 --> 00:08:55.084
diventa un problema 
quando le cose vanno male.

00:08:55.464 --> 00:08:57.275
Prendete questo bambino, per esempio.

00:08:57.275 --> 00:08:58.870
Le cose gli stanno andando male.

00:08:58.870 --> 00:09:01.581
Vorrebbe far partire il suo giocattolo, 
ma non ci riesce.

00:09:01.581 --> 00:09:03.780
Vi mostrerò una clip di pochi secondi.

00:09:09.340 --> 00:09:11.260
Ci sono grossomodo due possibilità:

00:09:11.260 --> 00:09:13.894
o sta facendo qualcosa di sbagliato,

00:09:13.894 --> 00:09:18.110
o c'è qualcosa che non va nel giocattolo.

00:09:18.110 --> 00:09:20.221
Nel prossimo esperimento,

00:09:20.221 --> 00:09:23.518
daremo ai bambini 
alcuni dati statistici

00:09:23.518 --> 00:09:26.100
che supportano un'ipotesi 
piuttosto che l'altra,

00:09:26.100 --> 00:09:29.555
e vedremo se i bambini se ne servono 
per prendere decisioni diverse

00:09:29.555 --> 00:09:31.389
sul da farsi.

NOTE Paragraph

00:09:31.389 --> 00:09:33.411
Questa è la premessa.

00:09:34.071 --> 00:09:37.101
Hyowon proverà a far partire 
il giocattolo e ci riuscirà.

00:09:37.101 --> 00:09:40.421
Poi io proverò due volte, 
fallendo entrambe,

00:09:40.421 --> 00:09:43.533
e Hyowon proverà di nuovo 
e ci riuscirà,

00:09:43.533 --> 00:09:46.705
e questa è più o meno 
la mia relazione con la tecnologia

00:09:46.705 --> 00:09:49.540
rispetto ai miei studenti.

00:09:50.030 --> 00:09:53.322
Il punto importante qui 
è che le prove ci dicono

00:09:53.322 --> 00:09:56.880
che il problema non è del giocattolo, 
ma della persona.

00:09:56.880 --> 00:09:59.500
Alcune persone riescono 
a far funzionare il giocattolo,

00:09:59.500 --> 00:10:00.299
e altre no.

00:10:00.799 --> 00:10:04.212
Quando il bambino prende il gioco, 
avrà una scelta.

00:10:04.212 --> 00:10:06.400
La sua mamma è lì,

00:10:06.400 --> 00:10:09.715
quindi può andare da lei, darle il gioco 
e cambiare la persona,

00:10:09.715 --> 00:10:12.873
ma ci sarà anche un altro gioco 
alla fine di quel tessuto,

00:10:12.873 --> 00:10:16.425
e può tirare il tessuto verso di sé 
e cambiare il giocattolo.

00:10:16.425 --> 00:10:18.515
Vediamo cosa fa il bambino.

NOTE Paragraph

00:10:18.515 --> 00:10:22.698
(Video) HG: Due, tre. Via! 
(Musica)

00:10:22.698 --> 00:10:25.829
LS: Uno, due, tre, via!

00:10:25.829 --> 00:10:33.211
Arthur, proverò di nuovo. 
Uno, due, tre, via!

00:10:33.677 --> 00:10:36.277
HG: Arthur, fa provare me, okay?

00:10:36.277 --> 00:10:40.827
Uno, due, tre, via! 
(Musica)

00:10:41.583 --> 00:10:43.466
Guarda. Ricordi questi giochi?

00:10:43.466 --> 00:10:46.730
Li vedi? Sì, metterò questo qui,

00:10:46.730 --> 00:10:48.792
e darò questo a te.

00:10:48.792 --> 00:10:51.127
Puoi giocarci.

00:11:11.213 --> 00:11:15.950
LS: Okay, Laura, ma è ovvio, 
i bambini amano le loro mamme.

00:11:15.950 --> 00:11:18.132
È ovvio che diano i giocattoli 
alle mamme

00:11:18.132 --> 00:11:20.162
quando non riescono 
a farli funzionare.

00:11:20.162 --> 00:11:23.755
Di nuovo, la domanda importante 
è cosa accade quando cambiamo

00:11:23.755 --> 00:11:26.909
leggermente i dati statistici.

00:11:26.909 --> 00:11:30.996
Questa volta, i bambini vedranno il gioco 
funzionare e fallire nello stesso ordine,

00:11:30.996 --> 00:11:33.411
ma cambiamo 
la distribuzione delle prove.

00:11:33.411 --> 00:11:37.822
Questa volta, Hyowon riuscirà una volta 
e fallirà una volta, proprio come me.

00:11:37.822 --> 00:11:43.459
Questo indica che non importa chi lo usi, 
il giocattolo è rotto.

00:11:43.459 --> 00:11:45.345
Non funziona sempre.

00:11:45.345 --> 00:11:47.310
Di nuovo, il bambino avrà una scelta.

00:11:47.310 --> 00:11:50.706
La mamma è vicino a lei, 
quindi può cambiare la persona,

00:11:50.706 --> 00:11:53.910
e ci sarà un altro giocattolo 
alla fine del tessuto.

00:11:53.910 --> 00:11:55.288
Guardiamo cosa fa.

NOTE Paragraph

00:11:55.288 --> 00:11:59.636
(Video) HG: Due, tre, via! 
(Musica)

00:11:59.636 --> 00:12:04.620
Fammi riprovare. 
Uno, due, tre, via!

00:12:05.460 --> 00:12:07.157
Hmm.

NOTE Paragraph

00:12:07.950 --> 00:12:10.642
LS: Fammi provare, Clara.

00:12:10.642 --> 00:12:14.587
Uno, due, tre, via!

00:12:15.265 --> 00:12:17.200
Hmm, fammi riprovare.

00:12:17.200 --> 00:12:22.870
Uno, due, tre, via! 
(Musica)

00:12:23.009 --> 00:12:25.242
HG: Metterò questo qui,

00:12:25.242 --> 00:12:27.243
e darò quest'altro a te.

00:12:27.243 --> 00:12:30.840
Puoi giocarci.

00:12:46.376 --> 00:12:51.273
(Applausi)

NOTE Paragraph

00:12:52.993 --> 00:12:55.385
LS: Vi mostrerò 
i risultati sperimentali.

00:12:55.385 --> 00:12:57.860
Sull'asse verticale, 
vedrete la distribuzione

00:12:57.860 --> 00:13:00.437
delle scelte dei bambini 
in ogni condizione,

00:13:00.437 --> 00:13:04.988
e vedete che la distribuzione 
delle scelte dei bambini

00:13:04.988 --> 00:13:07.775
dipende dalle prove osservate.

00:13:07.775 --> 00:13:09.632
Al secondo anno di vita

00:13:09.632 --> 00:13:12.209
i bambini possono usare una parte 
dei dati statistici

00:13:12.209 --> 00:13:15.576
per scegliere tra due strategie 
fondamentalmente diverse

00:13:15.576 --> 00:13:17.457
per agire nel mondo:

00:13:17.457 --> 00:13:20.200
chiedere aiuto e esplorare.

00:13:21.700 --> 00:13:25.134
Vi ho mostrato solo due delle centinaia 
di esperimenti di laboratorio

00:13:25.134 --> 00:13:28.825
che mostrano le stesse cose,

00:13:28.825 --> 00:13:31.217
poiché il punto critico

00:13:31.217 --> 00:13:36.325
è che la capacità dei bambini 
di trarre conclusioni da pochi dati

00:13:36.325 --> 00:13:41.666
è alla base del nostro specifico 
apprendimento culturale.

00:13:41.666 --> 00:13:46.263
I bambini imparano a usare nuovi strumenti
soltanto da pochi esempi.

00:13:46.263 --> 00:13:50.980
Imparano nuove relazioni causali 
partendo da pochi esempi.

00:13:51.928 --> 00:13:56.799
Imparano persino nuove parole, 
in questo caso nella lingua dei segni.

NOTE Paragraph

00:13:56.799 --> 00:13:59.110
Vorrei concludere con due punti.

00:14:00.050 --> 00:14:02.500
Se avete seguito negli ultimi anni 
il mio mondo,

00:14:02.500 --> 00:14:05.078
il campo delle scienze cognitive 
e cerebrali,

00:14:05.265 --> 00:14:08.080
tre grandi idee avranno attirato 
la vostra attenzione.

00:14:08.080 --> 00:14:11.516
La prima è che questa 
è l'era del cervello.

00:14:11.516 --> 00:14:15.185
Sono state fatte 
strabilianti scoperte nella neuroscienza:

00:14:15.185 --> 00:14:18.621
la scoperta di regioni della corteccia 
specializzate funzionalmente,

00:14:18.621 --> 00:14:21.262
l'aver fatto diventare trasparenti 
i cervelli dei topi,

00:14:21.262 --> 00:14:24.998
l'attivazione dei neuroni con la luce.

00:14:24.998 --> 00:14:26.994
Una seconda grande idea

00:14:26.994 --> 00:14:31.098
è che questa è l'era 
dei Big Data e del machine learning.

00:14:31.098 --> 00:14:33.839
L'apprendimento delle macchine 
promette di rivoluzionare

00:14:33.839 --> 00:14:38.656
la nostra comprensione di tutto, 
dai social network all'epidemiologia.

00:14:38.656 --> 00:14:41.599
E forse, poiché affronta problemi 
di comprensione della scena

00:14:41.599 --> 00:14:43.592
e di processione delle lingue naturali,

00:14:43.592 --> 00:14:46.916
di dirci qualcosa 
sulla cognizione umana.

00:14:47.676 --> 00:14:49.693
L'altra idea di cui avrete sentito parlare

00:14:49.693 --> 00:14:53.080
è che forse è un bene 
che ne sapremo di più sui cervelli

00:14:53.080 --> 00:14:54.997
e che avremo accesso ai Big Data,

00:14:54.997 --> 00:14:57.504
perché se lasciati a noi stessi,

00:14:57.504 --> 00:15:01.335
noi umani siamo fallibili, 
prendiamo scorciatoie,

00:15:01.335 --> 00:15:04.772
sbagliamo, 
commettiamo errori,

00:15:04.772 --> 00:15:08.456
siamo prevenuti in un'infinità di modi,

00:15:08.456 --> 00:15:11.425
fraintendiamo il mondo.

00:15:12.843 --> 00:15:15.792
Penso che siano 
tutte storie importanti,

00:15:15.792 --> 00:15:19.577
e ci potranno dire molto 
su cosa voglia dire essere umani,

00:15:19.577 --> 00:15:23.106
ma vorrei farvi notare che oggi 
vi ho raccontato una storia diversa.

00:15:23.966 --> 00:15:27.773
È una storia di menti e non di cervelli,

00:15:27.773 --> 00:15:30.779
e in particolare, è una storia 
sui tipi di calcoli

00:15:30.779 --> 00:15:33.369
che solo le menti umane 
possono compiere,

00:15:33.369 --> 00:15:37.313
che riguardano conoscenze ricche, 
strutturate, e l'abilità di imparare

00:15:37.313 --> 00:15:42.581
da poche quantità di dati, 
da solo pochi esempi.

00:15:44.301 --> 00:15:48.600
E fondamentalmente, è una storia 
di come, iniziando da piccolissimi

00:15:48.600 --> 00:15:52.780
e continuando fino ai traguardi 
più straordinari

00:15:52.780 --> 00:15:56.623
della nostra cultura,

00:15:56.623 --> 00:15:58.620
capiamo bene il mondo.

NOTE Paragraph

00:16:00.433 --> 00:16:05.700
Gente, le menti umane non solo 
imparano da piccole quantità di dati.

00:16:06.285 --> 00:16:08.386
Le menti umane pensano 
idee nuovissime.

00:16:08.746 --> 00:16:11.787
Le menti umane generano 
ricerche e scoperte,

00:16:11.787 --> 00:16:17.060
generano arte, letteratura, 
poesia, teatro,

00:16:17.070 --> 00:16:20.830
le menti umane si prendono cura 
di altri umani:

00:16:20.830 --> 00:16:24.257
anziani, giovani, malati.

00:16:24.517 --> 00:16:26.884
Addirittura li guariamo.

00:16:27.564 --> 00:16:30.667
Negli anni a venire, 
vedremo innovazioni tecnologiche

00:16:30.667 --> 00:16:34.464
superiori a qualsiasi cosa 
si possa immaginare,

00:16:34.464 --> 00:16:36.614
ma è molto improbabile che vedremo,

00:16:36.614 --> 00:16:42.323
nella mia o nella vostra esistenza,

00:16:42.323 --> 00:16:46.621
qualcosa che si avvicini al potere 
computazionale dei piccoli umani.

00:16:46.621 --> 00:16:51.668
Se investiamo nello sviluppo 
di questi potenti apprendenti,

00:16:51.668 --> 00:16:54.585
nei bambini,

00:16:54.585 --> 00:16:56.411
nelle madri, nei padri,

00:16:56.411 --> 00:16:59.110
nei baby-sitter e negli insegnanti,

00:16:59.110 --> 00:17:03.280
nel modo in cui investiamo nelle altre 
nostre forme eleganti e potenti

00:17:03.280 --> 00:17:06.498
di tecnologia, ingegneria e design,

00:17:06.498 --> 00:17:09.437
non sogneremo solo un futuro migliore,

00:17:09.437 --> 00:17:11.564
ma ne pianificheremo uno.

NOTE Paragraph

00:17:11.564 --> 00:17:13.909
Grazie mille.

NOTE Paragraph

00:17:13.909 --> 00:17:17.330
(Applausi)

NOTE Paragraph

00:17:17.810 --> 00:17:22.236
Chris Anderson: Laura, grazie. 
Avrei una domanda per te.

00:17:22.236 --> 00:17:24.595
Prima di tutto, questa ricerca è assurda.

00:17:24.595 --> 00:17:28.320
Chi mai progetterebbe 
un esperimento simile? (Risate)

00:17:29.150 --> 00:17:30.940
Ne ho visti un paio simili,

00:17:30.940 --> 00:17:33.952
e ancora non ci credo 
che stiano avvenendo davvero,

00:17:33.952 --> 00:17:37.210
ma altre persone hanno fatto 
esperimenti simili; è stato verificato.

00:17:37.210 --> 00:17:38.953
I bambini sono davvero così geniali.

NOTE Paragraph

00:17:38.953 --> 00:17:41.960
LS: Sai, sono davvero impressionanti 
nei nostri esperimenti,

00:17:41.960 --> 00:17:44.432
ma pensa a come sono 
nella vita reale.

00:17:44.432 --> 00:17:45.762
Nascono.

00:17:45.762 --> 00:17:47.769
Diciotto mesi dopo, 
ti parlano,

00:17:47.769 --> 00:17:50.590
e le loro parole non sono 
palle o papere,

00:17:50.590 --> 00:17:53.451
sono ad esempio "non c'è più" 
per parlare di una scomparsa,

00:17:53.451 --> 00:17:55.974
o "uh-oh", per riferirsi 
ad azioni non intenzionali.

00:17:55.974 --> 00:17:57.536
Sono così potenti.

00:17:57.536 --> 00:18:00.311
Sono molto più potenti 
di quanto vi abbia mostrato.

00:18:00.311 --> 00:18:02.285
Stanno imparando a comprendere il mondo.

00:18:02.285 --> 00:18:05.429
Un bambino di quattro anni 
può parlarti di quasi tutto.

00:18:05.429 --> 00:18:07.030
(Applausi)

NOTE Paragraph

00:18:07.030 --> 00:18:10.444
CA: Se ho capito bene, 
l'altro tuo punto chiave è:

00:18:10.444 --> 00:18:11.868
ci sono stati in questi anni 


00:18:11.868 --> 00:18:15.150
discorsi su quanto le nostre menti 
siano particolari e piene di errori.

00:18:15.150 --> 00:18:18.047
Per la finanza comportamentale 
e le teorie che la supportano

00:18:18.047 --> 00:18:19.600
non siamo agenti razionali.

00:18:19.600 --> 00:18:23.816
Stai davvero dicendo

00:18:23.816 --> 00:18:28.760
che c'è del genio sottovalutato.

NOTE Paragraph

00:18:28.760 --> 00:18:31.190
LS: Una delle mie citazioni 
di psicologia preferite

00:18:31.190 --> 00:18:33.120
è dello psicologo sociale Solomon Asch,

00:18:33.120 --> 00:18:36.307
che ha detto che l'impresa principale 
della psicologia è rimuovere

00:18:36.307 --> 00:18:38.553
il velo dell'ovvietà dalle cose.

00:18:38.553 --> 00:18:43.104
Sono le tantissime decisioni 
che prendiamo ogni giorno

00:18:43.104 --> 00:18:44.451
a rendere il mondo giusto.

00:18:44.451 --> 00:18:46.583
Conosciamo gli oggetti 
e le loro proprietà.

00:18:46.583 --> 00:18:49.532
Li riconosciamo quando sono nascosti. 
Li riconosciamo al buio.

00:18:49.532 --> 00:18:51.100
Possiamo camminare per le stanze.

00:18:51.100 --> 00:18:54.292
Possiamo immaginare cosa pensa 
la gente. Possiamo parlargli.

00:18:54.292 --> 00:18:56.632
Possiamo navigare lo spazio. 
Conosciamo i numeri.

00:18:56.632 --> 00:18:59.344
Conosciamo le relazioni causali 
e il ragionamento morale.

00:18:59.344 --> 00:19:01.630
Lo facciamo senza sforzo, 
quindi non lo vediamo,

00:19:01.630 --> 00:19:05.202
ma è così che comprendiamo il mondo, 
ed è un risultato straordinario.

NOTE Paragraph

00:19:05.450 --> 00:19:08.188
CA: Credo che ci siano persone 
nel pubblico

00:19:08.188 --> 00:19:10.966
che credono nel potere tecnologico

00:19:10.966 --> 00:19:13.204
e che potrebbero contestare 
la tua affermazione

00:19:13.204 --> 00:19:15.754
che mai nella nostra esistenza 
un computer potrà fare

00:19:15.754 --> 00:19:17.812
ciò che sa fare un bambino di tre anni,

00:19:17.812 --> 00:19:20.980
ma è chiaro che in ogni caso

00:19:20.980 --> 00:19:24.750
le nostre macchine hanno molto 
da imparare dai nostri bambini.

00:19:26.130 --> 00:19:29.546
LS: Credo di sì. Ci saranno fan 
dell'apprendimento delle macchine qui.

00:19:29.546 --> 00:19:34.499
Non bisognerebbe mai scommettere 
contro i bambini o gli scimpanzé

00:19:34.499 --> 00:19:37.294
o la tecnologia, se è per questo,

00:19:37.294 --> 00:19:41.822
ma non è solo 
una differenza di quantità,

00:19:41.822 --> 00:19:43.586
è una differenza di tipologia.

00:19:43.586 --> 00:19:45.746
Abbiamo computer 
incredibilmente potenti,

00:19:45.746 --> 00:19:48.137
che fanno cose sofisticate,

00:19:48.137 --> 00:19:51.341
spesso con quantità enormi di dati.

00:19:51.341 --> 00:19:53.948
Le menti umane fanno, credo, 
qualcosa di diverso,

00:19:53.948 --> 00:19:57.843
e penso che sia la natura gerarchica, 
strutturata, della conoscenza umana

00:19:57.843 --> 00:19:59.875
a rimanere la vera sfida.

NOTE Paragraph

00:19:59.875 --> 00:20:02.936
CA: Laura Schulz, magnifici 
spunti di riflessione. Grazie mille.

NOTE Paragraph

00:20:02.936 --> 00:20:05.858
LS: Grazie. 
(Applausi)