ABOUT THE SPEAKERS
Diana Reiss - Cognitive psychologist
Diana Reiss studies animal cognition, and has found that bottlenose dolphins (and Asian elephants) can recognize themselves in the mirror.

Why you should listen

Diana Reiss’s research focuses on the cognition and communication of marine animals, with an emphasis on comparative animal cognition. Essentially, she studies the evolution of intelligence. Reiss pioneered the use of underwater keyboards with dolphins to investigate their communicative abilities and provide them with more degrees of choice and control. Reiss and her colleagues demonstrated that bottlenose dolphins and an Asian elephants possess the rare ability for mirror self-recognition previously thought to be restricted to humans and great apes. She wrote about this work in her recent book, The Dolphin in the Mirror.

Reiss' efforts also involve the rescue and rehabilitation of stranded marine mammals, including the successful rescue of Humphrey, the humpback whale, from San Francisco Bay waters. Her advocacy work in conservation and animal welfare includes the protection of dolphins in the tuna-fishing industry and efforts to bring an end to the killing of dolphins in the drive hunts in Japan. 

Reiss is a cognitive psychologist and professor in the Department of Psychology at Hunter College and the Biopsychology and Behavioral Neuroscience subprogram at the Graduate Center, CUNY. She directs a dolphin cognitive research program at the National Aquarium in Baltimore and is a research associate at the Smithsonian’s National Zoo in DC, where she investigates elephant cognition.

More profile about the speaker
Diana Reiss | Speaker | TED.com
Peter Gabriel - Musician, activist
Peter Gabriel writes incredible songs but, as the co-founder of WITNESS and TheElders.org, is also a powerful human rights advocate.

Why you should listen

Peter Gabriel was a founding member of the extraordinarily successful progressive rock band Genesis. He left the band in 1975 to go solo and, in 1980, set up the international arts festival WOMAD (which stands for World of Music, Arts and Dance) and the record label Real World, both to champion music and artistic innovation from all over the world. Gabriel's stop motion video for "Sledgehammer" has been named the most-played music video in the history of MTV.  

Gabriel is also very interested in human rights. In 1992, he co-founded WITNESS.org, an organization that helps human rights activists and citizen witnesses worldwide make change happen through the use of video. The organization not only distributes digital cameras to empower people to document human-rights abuses, but provides a platform for the spread of video that reveals what is really going on in places all over the globe.

In 2007, Gabriel also co-founded theElders.org with Richard Branson and Nelson Mandela, an independent group of global leaders working together for peace and human rights.

More profile about the speaker
Peter Gabriel | Speaker | TED.com
Neil Gershenfeld - Physicist, personal fab pioneer
As Director of MIT’s Center for Bits and Atoms, Neil Gershenfeld explores the boundaries between the digital and physical worlds.

Why you should listen

MIT's Neil Gershenfeld is redefining the boundaries between the digital and analog worlds. The digital revolution is over, Gershenfeld says. We won. What comes next? His Center for Bits and Atoms has developed quite a few answers, including Internet 0, a tiny web server that fits into lightbulbs and doorknobs, networking the physical world in previously unimaginable ways.

But Gershenfeld is best known as a pioneer in personal fabrication -- small-scale manufacturing enabled by digital technologies, which gives people the tools to build literally anything they can imagine. His famous Fab Lab is immensely popular among students at MIT, who crowd Gershenfeld's classes. But the concept is potentially life-altering in the developing world, where a Fab Lab with just $20,000 worth of laser cutters, milling machines and soldering irons can transform a community, helping people harness their creativity to build tools, replacement parts and essential products unavailable in the local market. Read more in Fab: The Coming Revolution on Your Desktop.

More profile about the speaker
Neil Gershenfeld | Speaker | TED.com
Vint Cerf - Computer scientist
Vint Cerf, now the chief Internet evangelist at Google, helped lay the foundations for the internet as we know it more than 30 years ago.

Why you should listen

TCP/IP. You may not know what it stands for, but you probably use it every day -- it's the set of communications protocols that allows data to flow from computer to computer across the internet. More than 30 years ago, while working at DARPA, Vint Cerf and Bob Kahn developed TCP/IP, and in so doing, they gave rise to the modern Internet. In 2004, Cerf was the recipient of the ACM Alan M. Turing award (sometimes called the “Nobel Prize of Computer Science”), and in 2005 he was awarded the Presidential Medal of Freedom.

Cerf is a vice president and chief Internet evangelist at Google, and chairman of the board of the Internet Corporation for Assigned Names and Numbers (ICANN), an organization he helped form; he was also recently elected president of the ACM Council. He served as founding president of the Internet Society from 1992 to 1995. He's an advocate for a truly free internet, speaking out in the face of increasing government demands to limit free speech and connection.

More profile about the speaker
Vint Cerf | Speaker | TED.com
TED2013

Diana Reiss, Peter Gabriel, Neil Gershenfeld and Vint Cerf: The interspecies internet? An idea in progress

Internet interspecie? Un'idea in corso d'opera.

Filmed:
760,277 views

Grandi scimmie, delfini ed elefanti sono animali con straordinarie abilità comunicative. Può la rete di internet essere estesa anche a specie come loro? È quello che sta progettando un gruppo di grandi pensatori come Diana Reiss (ricercatrice nel campo dei delfini), Peter Gabriel (cantante), Neil Gershenfeld (precursore dell'internet delle cose) e Vint Cerf (uno dei padri di internet).
- Cognitive psychologist
Diana Reiss studies animal cognition, and has found that bottlenose dolphins (and Asian elephants) can recognize themselves in the mirror. Full bio - Musician, activist
Peter Gabriel writes incredible songs but, as the co-founder of WITNESS and TheElders.org, is also a powerful human rights advocate. Full bio - Physicist, personal fab pioneer
As Director of MIT’s Center for Bits and Atoms, Neil Gershenfeld explores the boundaries between the digital and physical worlds. Full bio - Computer scientist
Vint Cerf, now the chief Internet evangelist at Google, helped lay the foundations for the internet as we know it more than 30 years ago. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:12
DianaDiana ReissReiss: You maypuò think you're looking
0
859
1763
Diana Reiss: Forse pensate di vedere
00:14
throughattraverso a windowfinestra at a dolphinDelfino spinningFilatura playfullygiocosamente,
1
2622
4320
da una vetrata, un delfino che gioca girandosi su se stesso
00:18
but what you're actuallyin realtà looking throughattraverso
2
6942
2158
ma in realtà ciò che state guardando
00:21
is a two-waya due vie mirrorspecchio at a dolphinDelfino
3
9100
2561
è un falso specchio con un delfino
00:23
looking at itselfsi spinningFilatura playfullygiocosamente.
4
11661
3190
che si guarda mentre gioca
girandosi su se stesso.
00:26
This is a dolphinDelfino that is self-awareauto-consapevole.
5
14851
2123
Questo è un delfino che ha coscienza di sé.
00:28
This dolphinDelfino has self-awarenessconsapevolezza di sé.
6
16974
1622
Questo delfino ha coscienza di sé.
00:30
It's a younggiovane dolphinDelfino nameddi nome BayleyBayley.
7
18596
2080
È un giovane delfino di nome Bayley.
00:32
I've been very interestedinteressato in understandingcomprensione the naturenatura
8
20676
3048
L'intelligenza dei delfini è un argomento
che mi interessa molto
00:35
of the intelligenceintelligenza of dolphinsdelfini for the pastpassato 30 yearsanni.
9
23724
3423
da circa 30 anni.
00:39
How do we exploreEsplorare intelligenceintelligenza in this animalanimale
10
27147
3184
Come possiamo studiare l'intelligenza
di questa specie
00:42
that's so differentdiverso from us?
11
30331
1490
così diversa da noi?
00:43
And what I've used is a very simplesemplice researchricerca toolstrumento,
12
31821
3060
Ho usato uno strumento di ricerca molto semplice,
00:46
a mirrorspecchio, and we'venoi abbiamo gainedguadagnato great informationinformazione,
13
34881
2580
uno specchio, e abbiamo ottenuto
delle informazioni straordinarie.
00:49
reflectionsriflessioni of these animalanimale mindsmenti.
14
37461
3457
Immagini della mente di questi animali.
00:52
DolphinsDelfini aren'tnon sono the only animalsanimali, the only non-humannon umano animalsanimali,
15
40918
3600
I delfini non sono gli unici animali non-umani,
00:56
to showmostrare mirrorspecchio self-recognitionauto-riconoscimento.
16
44518
2140
in grado di riconoscersi allo specchio.
00:58
We used to think this was a uniquelyunivocamente humanumano abilitycapacità,
17
46658
2992
Pensavamo che questa fosse una prerogativa
esclusivamente umana,
01:01
but we learnedimparato that the great apesscimmie, our closestpiù vicina relativesparenti,
18
49650
3301
ma abbiamo appreso che anche le grandi scimmie, le specie più vicine all'uomo,
01:04
alsoanche showmostrare this abilitycapacità.
19
52951
1585
hanno questa capacità.
01:06
Then we showedha mostrato it in dolphinsdelfini,
20
54536
1699
E poi l'abbiamo scoperta nei delfini,
01:08
and then laterdopo in elephantselefanti.
21
56235
2012
e più tardi negli elefanti.
01:10
We did this work in my lablaboratorio with the dolphinsdelfini and elephantselefanti,
22
58247
2231
Abbiamo condotto questa ricerca nel mio laboratorio
con delfini ed elefanti,
01:12
and it's been recentlyrecentemente shownmostrato in the magpieGazza.
23
60478
2772
e recentemente è stata scoperta anche
nella gazza ladra.
01:15
Now, it's interestinginteressante, because we'venoi abbiamo embracedabbracciato
24
63250
2900
È interessante perché noi abbiamo accolto
01:18
this DarwinianDarwiniana viewvista of a continuitycontinuità in physicalfisico evolutionEvoluzione,
25
66150
4022
la visione darwiniana di una continuità nell'evoluzione fisica,
01:22
this physicalfisico continuitycontinuità.
26
70172
1592
una continuità fisica.
01:23
But we'venoi abbiamo been much more reticentreticente, much slowerPiù lentamente
27
71764
3283
Ma siamo stati molto più riluttanti, più lenti
01:27
at recognizingriconoscendo this continuitycontinuità in cognitioncognizione,
28
75047
3936
ad ammettere questa continuità sul piano cognitivo,
01:30
in emotionemozione, in consciousnesscoscienza in other animalsanimali.
29
78983
2984
nelle emozioni, nelle coscienze degli altri animali.
01:33
Other animalsanimali are consciousconsapevole.
30
81967
2566
Altri animali hanno coscienza di sé.
01:36
They're emotionalemotivo. They're awareconsapevole.
31
84533
3290
Provano emozioni. Sono consapevoli.
01:39
There have been multitudesmoltitudini di persone of studiesstudi with manymolti speciesspecie
32
87823
2885
Sono stati condotti numerosi studi
con molte specie
01:42
over the yearsanni that have givendato us exquisitesquisita evidenceprova
33
90708
3571
negli ultimi anni, che ci hanno dato prove tangibili
01:46
for thinkingpensiero and consciousnesscoscienza in other animalsanimali,
34
94279
2871
del pensiero e della coscienza degli animali,
01:49
other animalsanimali that are quiteabbastanza differentdiverso than we are in formmodulo.
35
97150
3591
animali così diversi da noi.
01:52
We are not aloneda solo.
36
100741
2693
Non siamo i soli.
01:55
We are not aloneda solo in these abilitiesabilità.
37
103434
4130
Non siamo gli unici ad avere queste capacità.
01:59
And I hopesperanza, and one of my biggestmaggiore dreamssogni,
38
107564
3365
E spero, e questo è uno dei miei
sogni più grandi,
02:02
is that, with our growingin crescita awarenessconsapevolezza
39
110929
2771
che, con una sempre maggiore consapevolezza
02:05
about the consciousnesscoscienza of othersaltri
40
113700
1482
della coscienza delle altre specie
02:07
and our relationshiprelazione with the restriposo of the animalanimale worldmondo,
41
115182
2594
e della nostra relazione con il resto del mondo animale,
02:09
that we'llbene give them the respectrispetto and protectionprotezione
42
117776
2754
riusciremo a rispettare e a proteggere gli animali
02:12
that they deservemeritare.
43
120530
881
come essi meritano.
02:13
So that's a wishdesiderio I'm throwinglancio out here for everybodytutti,
44
121411
2205
Questo è il mio desiderio che voglio presentarvi qui,
02:15
and I hopesperanza I can really engageimpegnare you in this ideaidea.
45
123616
4184
e spero di coinvolgervi in questa idea.
02:19
Now, I want to returnritorno to dolphinsdelfini,
46
127800
1486
Ora vorrei tornare ai delfini,
02:21
because these are the animalsanimali that I feel like
47
129286
2042
perché è con questi animali che ho lavorato
02:23
I've been workinglavoro up closelystrettamente and personalpersonale with
48
131328
2876
molto da vicino
02:26
for over 30 yearsanni.
49
134204
1410
per oltre 30 anni.
02:27
And these are realvero personalitiespersonalità.
50
135614
1849
E loro sono vere personalità.
02:29
They are not personspersone, but they're personalitiespersonalità
51
137463
3101
Non sono persone, ma sono personalità
02:32
in everyogni sensesenso of the wordparola.
52
140564
1486
in tutti i sensi della parola.
02:34
And you can't get more alienalieno than the dolphinDelfino.
53
142050
3186
E non si può pensare a una specie più diversa da noi del delfino.
02:37
They are very differentdiverso from us in bodycorpo formmodulo.
54
145236
2496
Sono molto diversi da noi nella forma del corpo.
02:39
They're radicallyradicalmente differentdiverso. They come from a radicallyradicalmente differentdiverso environmentambiente.
55
147732
2988
Sono radicalmente diversi.
Vengono da un ambiente diverso.
02:42
In factfatto, we're separatedseparato by 95 millionmilione yearsanni
56
150720
4361
Di fatto, ci separano 95 milioni di anni
02:47
of divergentdivergente evolutionEvoluzione.
57
155081
2146
di evoluzione divergente.
02:49
Look at this bodycorpo.
58
157227
1900
Guardate questo corpo.
02:51
And in everyogni sensesenso of makingfabbricazione a pungioco di parole here,
59
159127
3690
Volendo fare un gioco di parole,
02:54
these are truevero non-terrestrialsnon-terrestri.
60
162817
4363
questi sono autentici non-terrestri.
02:59
I wonderedchiesti how we mightpotrebbe interfaceinterfaccia with these animalsanimali.
61
167180
3448
Mi sono chiesta come potessimo interagire
con questi animali.
03:02
In the 1980s, I developedsviluppato an underwatersubacqueo keyboardtastiera.
62
170628
3322
Negli anni '80 ho sviluppato una tastiera subacquea.
03:05
This was a custom-madesu misura touch-screentouch screen keyboardtastiera.
63
173950
2419
Una tastiera touch-screen creata appositamente
per loro.
03:08
What I wanted to do was give the dolphinsdelfini choicescelta and controlcontrollo.
64
176369
2762
Quello che volevo era dare ai delfini
scelta e controllo.
03:11
These are biggrande brainsmente, highlyaltamente socialsociale animalsanimali,
65
179131
2289
Questi animali sono dei cervelloni,
sono animali altamente sociali,
03:13
and I thought, well, if we give them choicescelta and controlcontrollo,
66
181420
3166
e ho pensato: se gli diamo scelta e controllo,
03:16
if they can hitcolpire a symbolsimbolo on this keyboardtastiera --
67
184586
1787
se possono colpire un simbolo su questa tastiera --
03:18
and by the way, it was interfacedinterfacciato by fiberfibra opticottico cablescavi
68
186373
2956
e tra l'altro, il tutto era collegato con la fibra ottica
03:21
from Hewlett-PackardHewlett-Packard with an AppleApple IIII computercomputer.
69
189329
2870
da Hewlett-Packard con un computer Apple II.
03:24
This seemssembra prehistoricpreistorico now,
70
192199
1887
Può sembrare preistoria, oggi,
03:26
but this was where we were with technologytecnologia.
71
194086
2197
ma a livello tecnologico era il meglio
di cui disponevamo.
03:28
So the dolphinsdelfini could hitcolpire a keychiave, a symbolsimbolo,
72
196283
2823
Quindi, i delfini potevano colpire un tasto,
un simbolo,
03:31
they heardsentito a computer-generatedgenerato da calcolatore whistleWhistle,
73
199106
2174
sentivano un fischio generato dal computer,
03:33
and they got an objectoggetto or activityattività.
74
201280
1805
e ottenevano un oggetto o un'attività da eseguire.
03:35
Now here'secco a little videovideo.
75
203085
1418
Ecco un breve video.
03:36
This is DelphiDelphi and PanPan, and you're going to see DelphiDelphi
76
204503
2818
Questi sono Delphi e Pan, ora vedrete Delphi
03:39
hittingcolpire a keychiave, he hearssente a computer-generatedgenerato da calcolatore whistleWhistle -- (WhistleWhistle) --
77
207321
4149
colpire un tasto, per poi sentire un fischio generato
dal computer -- (Fischio) --
03:43
and getsprende a ballpalla, so they can actuallyin realtà askChiedere for things they want.
78
211470
3713
e ricevere una palla. Quindi loro possono effettivamente chiedere ciò che vogliono.
03:47
What was remarkablenotevole is, they exploredesplorato this keyboardtastiera
79
215183
4139
Lo straordinario è che hanno studiato la tastiera da soli.
03:51
on theirloro ownproprio. There was no interventionintervento on our partparte.
80
219322
3347
Non c'è stato alcun intervento da parte nostra.
03:54
They exploredesplorato the keyboardtastiera. They playedgiocato around with it.
81
222669
2303
Hanno studiato la tastiera.
Ci hanno giocherellato.
03:56
They figuredfigurato out how it workedlavorato.
82
224972
1900
Hanno capito come funzionava.
03:58
And they startediniziato to quicklyvelocemente imitateimitare the soundssuoni
83
226872
2069
E hanno subito iniziato a imitare i suoni
04:00
they were hearingudito on the keyboardtastiera.
84
228941
2895
che sentivano dalla tastiera.
04:03
They imitatedimitato on theirloro ownproprio.
85
231836
1957
Li imitavano da soli.
04:05
BeyondDi là that, thoughanche se, they startediniziato learningapprendimento
86
233793
2171
Oltre a questo, comunque, hanno iniziato a imparare
04:07
associationsassociazioni betweenfra the symbolssimboli, the soundssuoni
87
235964
2760
associazioni tra simboli, suoni
04:10
and the objectsoggetti.
88
238724
2325
e oggetti.
04:13
What we saw was self-organizedauto-organizzate learningapprendimento,
89
241049
3527
Ciò che stavamo vedendo era un esempio di
apprendimento autonomo,
04:16
and now I'm imaginingimmaginando, what can we do
90
244576
3399
e ora mi chiedo, invece, cosa possiamo fare
04:19
with newnuovo technologiestecnologie?
91
247975
1402
con le tecnologie odierne?
04:21
How can we createcreare interfacesinterfacce, newnuovo windowsfinestre into
92
249377
2935
Come possiamo creare connessioni, nuove aperture
04:24
the mindsmenti of animalsanimali, with the technologiestecnologie that existesistere todayoggi?
93
252312
4922
verso le e menti degli animali, con le tecnologie
di cui disponiamo oggi?
04:29
So I was thinkingpensiero about this, and then, one day,
94
257234
3086
Un giorno stavo pensando proprio a questo,
04:32
I got a call from PeterPeter.
95
260320
3960
e ho ricevuto una telefonata da Peter.
04:38
PeterPeter GabrielGabriel: I make noisesrumori for a livingvita.
96
266753
1857
Peter Gabriel: Io di mestiere produco rumori.
04:40
On a good day, it's musicmusica,
97
268610
1905
In una giornata fortunata, quel rumore è musica,
04:42
and I want to talk a little bitpo about
98
270515
1774
e vi voglio parlare un po'
04:44
the mostmaggior parte amazingStupefacente music-makingfare musica experienceEsperienza I ever had.
99
272289
4151
della più straordinaria esperienza musicale
che abbia mai fatto.
04:48
I'm a farmazienda agricola boyragazzo. I grewè cresciuto up surroundedcircondato by animalsanimali,
100
276440
3216
Io sono un ragazzo di campagna.
Sono cresciuto circondato dagli animali,
04:51
and I would look in these eyesocchi and wondermeravigliarsi
101
279656
1999
guardavo nei loro occhi e mi chiedevo
04:53
what was going on there?
102
281655
1695
che succede nella loro testa?
04:55
So as an adultadulto, when I startediniziato to readleggere about
103
283350
2268
Così, da adulto, quando ho iniziato a leggere
04:57
the amazingStupefacente breakthroughsinnovazioni with PennyPenny PattersonPatterson and KokoKoko,
104
285618
3269
degli eccezionali passi avanti con Penny Patterson e Koko,
05:00
with SueCitare in giudizio Savage-RumbaughSavage-Rumbaugh and KanziKanzi, PanbanishaPanbanisha,
105
288887
3234
con Sue Savage-Rumbaugh e Kanzi,
Panbanisha,
05:04
IreneIrene PepperbergPepperberg, AlexAlex the parrotpappagallo,
106
292121
2421
Irene Pepperberg, Alex il pappagallo,
05:06
I got all excitedemozionato.
107
294542
2468
Mi sono entusiasmato.
05:09
What was amazingStupefacente to me alsoanche
108
297010
1971
Quello che mi sembrava incredibile
05:10
was they seemedsembrava a lot more adeptadepto
109
298981
3829
era che loro sembravano molto più portati
05:14
at gettingottenere a handlemaniglia on our languageLingua
110
302810
2964
a capire la nostra lingua
05:17
than we were on gettingottenere a handlemaniglia on theirsloro.
111
305774
4164
di quanto noi lo fossimo a capire la loro.
05:21
I work with a lot of musiciansmusicisti from around the worldmondo,
112
309938
3619
Lavoro con tanti musicisti di tutto il mondo,
05:25
and oftenspesso we don't have any commonComune languageLingua at all,
113
313557
2768
e spesso non parliamo la stessa lingua,
05:28
but we sitsedersi down behinddietro a our instrumentsstrumenti,
114
316325
3687
ma quando ci sediamo dietro i nostri strumenti,
05:32
and suddenlyad un tratto there's a way for us to connectCollegare and emoteeMote.
115
320012
3337
riusciamo immediatamente a comunicare
e a emozionarci.
05:35
So I startediniziato cold-callingfreddo-chiamare, and eventuallyinfine got throughattraverso
116
323349
2816
Così ho iniziato a fare telefonate, e alla fine
sono arrivato
05:38
to SueCitare in giudizio Savage-RumbaughSavage-Rumbaugh,
117
326165
2133
a Sue Savage-Rumbaugh.
05:40
and she invitedinvitato me down.
118
328298
1899
e lei mi ha invitato.
05:42
I wentandato down, and the bonobosbonobo
119
330197
4382
Sono andato da lei, e i bonobo
05:46
had had accessaccesso to percussionpercussioni instrumentsstrumenti,
120
334579
2771
avevano potuto usare strumenti a percussione,
05:49
musicalmusicale toysGiocattoli, but never before to a keyboardtastiera.
121
337350
3634
giocattoli musicali, ma mai una tastiera.
05:52
At first they did what infantsneonati do,
122
340984
1366
All'inizio si comportavano come fanno i bambini.
05:54
just bashedsfondato it with theirloro fistspugni,
123
342350
2309
la colpivano con il pugno,
05:56
and then I askedchiesto, throughattraverso SueCitare in giudizio,
124
344659
2473
poi ho chiesto, attraverso Sue,
05:59
if PanbanishaPanbanisha could try with one fingerdito only.
125
347132
3973
se Panbanisha avesse potuto provare
con un solo dito.
06:03
SueCitare in giudizio Savage-RumbaughSavage-Rumbaugh: Can you playgiocare a groomingtoelettatura songcanzone?
126
351105
5177
Sue Savage-Rumbaugh:
Puoi suonare una canzoncina da pulizia?
06:08
I want to hearsentire a groomingtoelettatura songcanzone.
127
356282
1926
Voglio sentire una canzoncina da pulizia.
06:10
PlayGioca a realvero quietsilenzioso groomingtoelettatura songcanzone.
128
358208
4432
Suona una vera canzoncina da pulizia.
06:16
PGPG: So groomsposo was the subjectsoggetto of the piecepezzo.
129
364808
3592
PG: Insomma, la pulizia era l'argomento del brano.
06:20
(MusicMusica)
130
368400
4812
(Musica).
06:37
So I'm just behinddietro a, jammingjamming,
131
385895
3770
Io sto dietro, improvvisando.
06:41
yeah, this is what we startediniziato with.
132
389665
4745
sì, è così che è iniziato tutto.
06:46
Sue'sDi sue encouragingincoraggiante her to continueContinua a little more.
133
394410
3517
Sue la sta incoraggiando a continuare a suonare.
06:49
(MusicMusica)
134
397927
4901
(Musica)
07:38
She discoversscopre a noteNota she likespiace,
135
446746
4906
Lei scopre una nota che le piace,
07:43
findsreperti the octaveottava.
136
451652
3715
la trova un'ottava sotto.
07:47
She'dLei sarebbe never satsat at a keyboardtastiera before.
137
455367
4904
Non aveva mai visto una tastiera prima.
07:58
NiceBello tripletstriplette.
138
466178
4320
Belle terzine.
08:12
SSRSSR: You did good. That was very good.
139
480709
3334
SSR: Brava, sei stata molto brava.
08:16
PGPG: She hitcolpire good.
140
484043
1415
PG: È stata molto brava.
08:17
(ApplauseApplausi)
141
485458
5491
(Applauso)
08:22
So that night, we beganiniziato to dreamsognare,
142
490949
4245
Quindi quella sera abbiamo iniziato a sognare,
08:27
and we thought, perhapsForse the mostmaggior parte amazingStupefacente toolstrumento
143
495194
2775
e abbiamo pensato: forse il più incredibile strumento
08:29
that man'sL'uomo di createdcreato is the InternetInternet,
144
497969
2180
che l'uomo abbia mai creato è Internet,
08:32
and what would happenaccadere if we could somehowin qualche modo
145
500149
3808
e cosa può succedere se in qualche modo
08:35
find newnuovo interfacesinterfacce,
146
503957
1896
riusciamo a trovare nuove interfacce,
08:37
visual-audioVisual-audio interfacesinterfacce that would allowpermettere
147
505853
3603
interfacce audiovisive che possano permettere
08:41
these remarkablenotevole sentientsenziente beingsesseri
148
509456
2360
a questi straordinari esseri coscienti,
08:43
that we shareCondividere the planetpianeta with accessaccesso?
149
511816
2586
con cui condividiamo il pianeta,
di accedere alla rete?
08:46
And SueCitare in giudizio Savage-RumbaughSavage-Rumbaugh got excitedemozionato about that,
150
514402
4012
Sue Savage-Rumbaugh si è subito entusiasmata
al riguardo,
08:50
calledchiamato her friendamico SteveSteve WoodruffWoodruff,
151
518414
2122
e ha chiamato il suo amico Steve Woodruff,
08:52
and we beganiniziato hustlingspacciare all sortstipi of people
152
520536
3087
e abbiamo iniziato a contattare chiunque
08:55
whosedi chi work relatedrelazionato or was inspiringispiratore,
153
523623
3063
avesse lavorato in questo campo o che ci ispirasse,
08:58
whichquale led us to DianaDiana,
154
526686
2169
che ci ha portato a conoscere Diana,
09:00
and led us to NeilNeil.
155
528855
2987
e Neil.
09:03
NeilNeil GershenfeldGershenfeld: ThanksGrazie, PeterPeter.
PGPG: Thank you.
156
531842
1688
Neil Gershenfeld: Grazie, Peter.
PG: Grazie.
09:05
(ApplauseApplausi)
157
533530
4136
(Applausi)
09:09
NGNG: So PeterPeter approachedsi avvicinò me.
158
537666
1672
NG: Peter mi ha contattato.
09:11
I lostperduto it when I saw that clipclip.
159
539338
2620
Mi ha fatto impazzire questo video.
09:13
He approachedsi avvicinò me with a visionvisione of doing these things
160
541958
3060
Mi ha contattato parlandomi della sua idea
di fare queste cose
09:17
not for people, for animalsanimali.
161
545018
1614
non per la gente, ma per gli animali.
09:18
And then I was struckcolpito in the historystoria of the InternetInternet.
162
546632
2778
E mi ha colpito la storia di Internet.
09:21
This is what the InternetInternet lookedguardato like when it was bornNato
163
549410
3903
Ecco com'era Internet appena nato:
09:25
and you can call that the InternetInternet
164
553313
2533
potete chiamarlo l'Internet
09:27
of middle-ageddi mezza età whitebianca menuomini,
165
555846
1628
dell'uomo bianco medievale,
09:29
mostlysoprattutto middle-ageddi mezza età whitebianca menuomini.
166
557474
1020
per lo più dell'uomo bianco medievale.
09:30
VintVint CerfCerf: (LaughsRisate)
167
558494
2077
Vint Cerf: (Ride)
09:32
(LaughterRisate)
168
560571
3038
(Risate)
09:35
NGNG: SpeakingParlando as one.
169
563609
1622
NG: Io sono uno di quelli
09:37
Then, when I first cameè venuto to TEDTED,
170
565231
3108
Quando sono venuto per la prima volta a TED,
09:40
whichquale was where I metincontrato PeterPeter, I showedha mostrato this.
171
568339
2126
dove ho incontrato Peter, gli ho mostrato questo.
09:42
This is a $1 webweb serverServer,
172
570465
2386
Questo è un server web da un dollaro,
09:44
and at the time that was radicalradicale.
173
572851
2449
e a quel tempo era qualcosa di enorme.
09:47
And the possibilitypossibilità of makingfabbricazione a webweb serverServer for a dollardollaro
174
575300
3706
E la possibilità di creare un server con un dollaro
09:51
grewè cresciuto into what becamedivenne knownconosciuto as the InternetInternet of Things,
175
579006
3545
si è sviluppata in ciò che oggi conosciamo come
l'Internet delle Cose,
09:54
whichquale is literallyletteralmente an industryindustria now with tremendousenorme implicationsimplicazioni
176
582551
3252
che oggi è un settore con enormi potenzialità
09:57
for healthSalute carecura, energyenergia efficiencyefficienza.
177
585803
2477
per la sanità, per l'efficienza energetica.
10:00
And we were happycontento with ourselvesnoi stessi.
178
588280
1417
Ed eravamo soddisfatti.
10:01
And then when PeterPeter showedha mostrato me that,
179
589697
1376
E allora Peter mi ha mostrato quello,
10:03
I realizedrealizzato we had missedperse something,
180
591073
1278
e ho capito che ci eravamo dimenticati qualcosa.
10:04
whichquale is the restriposo of the planetpianeta.
181
592351
2755
Il resto del pianeta.
10:07
So we startediniziato up this interspeciesinterspecie InternetInternet projectprogetto.
182
595106
2306
Così abbiamo avviato questo progetto
di Internet inter-specie.
10:09
Now we startediniziato talkingparlando with TEDTED
183
597412
1821
Abbiamo iniziato a parlarne con TED
10:11
about how you bringportare dolphinsdelfini and great apesscimmie and elephantselefanti
184
599233
2577
su come portare portare delfini, grandi scimmie
ed elefanti
10:13
to TEDTED, and we realizedrealizzato that wouldn'tno work.
185
601810
2737
a TED, e abbiamo capito che non era possibile.
10:16
So we're going to bringportare you to them.
186
604547
2074
E allora porteremo voi da loro.
10:18
So if we could switchinterruttore to the audioAudio from this computercomputer,
187
606621
2510
Se possiamo passare all'audio di questo computer,
10:21
we'venoi abbiamo been videovideo conferencingConferenza with cognitiveconoscitivo animalsanimali,
188
609131
3431
siamo in videoconferenza con degli animali
con capacità cognitive,
10:24
and we're going to have eachogni of them
189
612562
1212
e ognuno di loro
10:25
just brieflybrevemente introduceintrodurre them.
190
613774
1735
si presenterà brevemente.
10:27
And so if we could alsoanche have this up, great.
191
615509
1902
Se possiamo alzare anche questo, fantastico.
10:29
So the first siteluogo we're going to meetincontrare
192
617411
2045
Allora, il primo luogo che incontreremo
10:31
is CameronCameron ParkParco ZooZoo di in WacoWaco, with orangutansoranghi.
193
619456
3068
è il Cameron Park Zoo a Waco, con gli orangotanghi.
10:34
In the daytimegiorno they livevivere outsideal di fuori. It's nighttimeFoto notturne there now.
194
622524
2604
Durante il giorno vivono all'esterno.
Ora è notte lì.
10:37
So can you please go aheadavanti?
195
625128
3295
Allora potete presentarvi?
10:40
TerriTerri CoxCox: HiCiao, I'm TerriTerri CoxCox
196
628423
2659
Terri Cox: Ciao, sono Terri Cox
10:43
with the CameronCameron ParkParco ZooZoo di in WacoWaco, TexasTexas,
197
631082
2430
dal Cameron Park Zoo a Waco, Texas,
10:45
and with me I have KeraJaanKeraJaan and MeiMei,
198
633512
3691
con me ci sono KeraJaan e Mei,
10:49
two of our BorneanBorneo orangutansoranghi.
199
637203
2072
due dei nostri orangotanghi del Borneo.
10:51
DuringDurante the day, they have a beautifulbellissimo, largegrande outdoorall'aperto habitathabitat,
200
639275
5128
Durante il giorno vivono in un bellissimo habitat grande e all'aperto
10:56
and at night, they come into this habitathabitat,
201
644403
2692
e di notte vengono qui,
10:59
into theirloro night quartersalloggio,
202
647095
1716
nei loro alloggiamenti notturni,
11:00
where they can have a climate-controlledclima controllato
203
648811
1793
dove possono godere di un clima controllato
11:02
and securegarantire la environmentambiente to sleepdormire in.
204
650604
2128
e di un ambiente sicuro dove dormire.
11:04
We participatepartecipare in the AppsApps for ApesScimmie programprogramma
205
652732
4395
Noi partecipiamo al programma per
lo sviluppo di applicazioni per scimmie
11:09
OrangutanOrangutan OutreachOutreach, and we use iPadsiPads
206
657127
3433
Orangutan Outreach, e usiamo degli iPad
11:12
to help stimulatestimolare and enricharricchire la the animalsanimali,
207
660560
2189
per stimolare e ispirare gli animali,
11:14
and alsoanche help raiseaumentare awarenessconsapevolezza
208
662749
1709
e per aumentare la consapevolezza
11:16
for these criticallycriticamente endangeredin via di estinzione animalsanimali.
209
664458
2437
nei confronti di queste specie
così gravemente in pericolo.
11:18
And they shareCondividere 97 percentper cento of our DNADNA
210
666895
4248
Con loro condividiamo il 97%
del nostro DNA
11:23
and are incrediblyincredibilmente intelligentintelligente,
211
671143
1808
e sono incredibilmente intelligenti,
11:24
so it's so excitingemozionante to think of all the opportunitiesopportunità
212
672951
3511
per cui è veramente bello pensare
a tutte le opportunità
11:28
that we have viaattraverso technologytecnologia and the InternetInternet
213
676462
3036
che abbiamo grazie alla tecnologia e a Internet
11:31
to really enricharricchire la theirloro livesvite and openAperto up theirloro worldmondo.
214
679498
3742
per arricchire le loro vite e aprire il loro mondo.
11:35
We're really excitedemozionato about the possibilitypossibilità
215
683240
2077
Siamo veramente entusiasti all'idea
11:37
of an interspeciesinterspecie InternetInternet,
216
685317
1850
di creare un Internet tra le specie,
11:39
and K.J. has been enjoyinggodendo the conferenceconferenza very much.
217
687167
4353
e K.J. ha gradito molto la conferenza.
11:43
NGNG: That's great. When we were rehearsingle prove last night,
218
691520
2124
NG: Ottimo. Quando abbiamo provato ieri sera,
11:45
he had fundivertimento watchingGuardando the elephantselefanti.
219
693644
2320
si è divertito a guardare gli elefanti.
11:47
NextSuccessivo userutente groupgruppo are the dolphinsdelfini at the NationalNazionale AquariumAcquario.
220
695964
3068
Il prossimo gruppo è costituito dai delfini
del National Aquarium.
11:51
Please go aheadavanti.
221
699032
2494
Prego.
11:53
AllisonAllison GinsburgGinsburg: Good eveningsera.
222
701526
1149
Allison Ginsburg: Buonasera.
11:54
Well, my namenome is AllisonAllison GinsburgGinsburg,
223
702675
1197
Mi chiamo Allison Ginsburg,
11:55
and we're livevivere in BaltimoreBaltimore at the NationalNazionale AquariumAcquario.
224
703872
2846
e viviamo a Baltimora al National Aquarium.
11:58
JoiningEntrare a far parte me are threetre of our eightotto AtlanticAtlantico bottlenoseTursiope dolphinsdelfini:
225
706718
4092
Con me ci sono tre dei nostri otto delfini
Tursiope dell'Atlantico:
12:02
20-year-old-anni ChesapeakeChesapeake, who was our first dolphinDelfino bornNato here,
226
710810
3159
la ventenne Chesapeake, che è stata
il primo delfino a nascere qui,
12:05
her four-year-oldquattro anni daughterfiglia BayleyBayley,
227
713969
2712
sua figlia Bayley, di quattro anni,
12:08
and her halfmetà sistersorella, 11-year-old-anni MayaMaya.
228
716681
3419
e la sua sorellastra Maya, di undici anni.
12:12
Now, here at the NationalNazionale AquariumAcquario
229
720100
1476
Qui al National Aquarium
12:13
we are committedimpegnata to excellenceeccellenza in animalanimale carecura,
230
721576
3145
puntiamo all'eccellenza nella cura degli animali,
12:16
to researchricerca, and to conservationconservazione.
231
724721
2472
per scopi di ricerca e di tutela.
12:19
The dolphinsdelfini are prettybella intriguedincuriosito as to what's going on here tonightstasera.
232
727193
3312
I delfini sono piuttosto curiosi di sapere cosa sta
succedendo qui stasera.
12:22
They're not really used to havingavendo camerasmacchine fotografiche here
233
730505
2174
Non sono proprio abituati ad avere
le videocamere qui
12:24
at 8 o'clockalle at night.
234
732679
1518
alle 8 di sera.
12:26
In additionaggiunta, we are very committedimpegnata to doing
235
734197
2734
In più, puntiamo a portare avanti
12:28
differentdiverso typestipi of researchricerca.
236
736931
1458
diversi tipi di ricerche.
12:30
As DianaDiana mentionedmenzionato, our animalsanimali are involvedcoinvolti
237
738389
2613
Come ha detto Diana, i nostri animali sono coinvolti
12:33
in manymolti differentdiverso researchricerca studiesstudi.
238
741002
3111
in diversi studi.
12:46
NGNG: Those are for you.
239
754927
3389
NG: Questi sono per te.
12:50
Okay, that's great, thank you.
240
758316
1798
Ok, ottimo, grazie.
12:52
And the thirdterzo userutente groupgruppo, in ThailandThailandia,
241
760114
3242
E il terzo gruppo, in Thailandia,
12:55
is Think ElephantsElefanti. Go aheadavanti, JoshJosh.
242
763356
4353
è Think Elephants.
Prego, Josh.
12:59
JoshJosh PlotnikPlotnik: HiCiao, my namenome is JoshJosh PlotnikPlotnik,
243
767709
2275
Josh Plotnik: Ciao, il mio nome è Josh Plotnik,
13:01
and I'm with Think ElephantsElefanti InternationalInternazionale,
244
769984
2216
sto con Think Elephants International,
13:04
and we're here in the GoldenD'oro TriangleTriangolo of ThailandThailandia
245
772200
2148
qui nel Triangolo d'Oro della Thailandia
13:06
with the GoldenD'oro TriangleTriangolo AsianAsiatiche ElephantElefante FoundationFondazione elephantselefanti.
246
774348
3075
con gli elefanti della Golden Triangle Asian
Elephant Foundation.
13:09
And we have 26 elephantselefanti here,
247
777423
2590
Abbiamo 26 elefanti qui,
13:12
and our researchricerca is focusedfocalizzata on the evolutionEvoluzione of intelligenceintelligenza with elephantselefanti,
248
780013
4193
e le nostre ricerche sono incentrate sull'evoluzione dell'intelligenza degli elefanti,
13:16
but our foundationfondazione Think ElephantsElefanti is focusedfocalizzata
249
784206
2363
ma la nostra fondazione Think Elephants è dedita
13:18
on bringingportando elephantselefanti into classroomsaule around the worldmondo
250
786569
3046
a portare gli elefanti nelle aule
in giro per il mondo
13:21
virtuallypotenzialmente like this and showingmostrando people
251
789615
2204
virtualmente, così come stiamo facendo ora,
e a mostrare alla gente
13:23
how incredibleincredibile these animalsanimali are.
252
791819
2133
quanto siano incredibili questi animali.
13:25
So we're ablecapace to bringportare the cameramacchina fotografica right up to the elephantelefante,
253
793952
2159
Siamo in grado di portare la telecamera sull'elefante,
13:28
put foodcibo into the elephant'sdell'elefante mouthbocca,
254
796111
2218
di mettere il cibo nella bocca dell'elefante,
13:30
showmostrare people what's going on insidedentro theirloro mouthsbocche,
255
798329
2446
mostrare a tutti cosa succede nelle loro bocche,
13:32
and showmostrare everyonetutti around the worldmondo
256
800775
2136
e mostrare a tutti in tutto il mondo
13:34
how incredibleincredibile these animalsanimali really are.
257
802911
2904
quanto questi animali siano incredibili.
13:37
NGNG: Okay, that's great. ThanksGrazie JoshJosh.
258
805815
2504
NG: Fantastico. Grazie Josh.
13:40
And onceuna volta again, we'venoi abbiamo been buildingcostruzione great relationshipsrelazioni
259
808319
1992
E ancora una volta, abbiamo costruito
grandi relazioni
13:42
amongtra them just sinceda we'venoi abbiamo been rehearsingle prove.
260
810311
2456
tra di loro, da quando abbiamo iniziato le prove.
13:44
So at that pointpunto, if we can go back to the other computercomputer,
261
812767
2646
A questo punto, se possiamo tornare
all'altro computer,
13:47
we were startingdi partenza to think about how you integrateintegrare
262
815413
2312
stavamo iniziando a pensare a come integrare
13:49
the restriposo of the biomassbiomassa of the planetpianeta into the InternetInternet,
263
817725
3035
il resto della biomassa del pianeta con Internet,
13:52
and we wentandato to the bestmigliore possiblepossibile personpersona
264
820760
2607
e siamo andati dalla persona più indicata
13:55
I can think of, whichquale is VintVint CerfCerf,
265
823367
2663
a cui possiamo pensare, che è Vint Cerf,
13:58
who is one of the foundersfondatori who gaveha dato us the InternetInternet. VintVint?
266
826030
3046
uno dei fondatori che ci ha dato Internet.
Vint?
14:01
VCVC: Thank you, NeilNeil.
267
829076
2368
VC: Grazie, Neil.
14:03
(ApplauseApplausi)
268
831444
3586
(Applauso)
14:07
A long time agofa in a galaxygalassiaoopsOops, wrongsbagliato scriptscript.
269
835030
5080
Tanto tempo fa in una galassia --- oops,
ho sbagliato testo...
14:12
FortyQuaranta yearsanni agofa, BobBob KahnKahn and I
270
840110
2470
Quaranta anni fa, io e Bob Kahn
14:14
did the designdesign of the InternetInternet.
271
842580
1599
abbiamo progettato l'Internet.
14:16
ThirtyTrenta yearsanni agofa, we turnedtrasformato it on.
272
844179
2763
Trent'anni fa, l'abbiamo avviato.
14:18
Just last yearanno, we turnedtrasformato on the productionproduzione InternetInternet.
273
846942
3085
Solo l'anno scorso abbiamo avviato Internet
in produzione.
14:22
You've been usingutilizzando the experimentalsperimentale versionversione
274
850027
2123
Voi avete usato la versione sperimentale
14:24
for the last 30 yearsanni.
275
852150
1476
negli ultimi 30 anni.
14:25
The productionproduzione versionversione, it usesusi IPIP versionversione 6.
276
853626
3354
La versione di produzione usa gli IP
in versione 6.
14:28
It has 3.4 timesvolte 10 to the 38thesimo possiblepossibile terminationsterminazioni.
277
856980
5000
Ha 3,4 per 10 alla 38-esima
terminazioni possibili.
14:33
That's a numbernumero only that CongressCongresso can appreciateapprezzare.
278
861980
3157
Un numero che solo il Congresso può gradire.
(Risate)
14:37
But it leadsconduce to what is comingvenuta nextIl prossimo.
279
865137
4101
Ma che ci porta a cosa verrà dopo.
14:41
When BobBob and I did this designdesign,
280
869238
2662
Quando io e Bob abbiamo progettato questo,
14:43
we thought we were buildingcostruzione a systemsistema to connectCollegare computerscomputer togetherinsieme.
281
871900
3506
pensavamo di costruire un sistema
per connettere i computer.
14:47
What we very quicklyvelocemente discoveredscoperto
282
875406
1835
Quello che abbiamo scoperto velocemente
14:49
is that this was a systemsistema for connectingcollegamento people togetherinsieme.
283
877241
3183
è che era un sistema per connettere le persone.
14:52
And what you've seenvisto tonightstasera
284
880424
2468
E quello che avete visto stasera
14:54
tellsdice you that we should not restrictlimitare this networkRete
285
882892
3942
vi fa capire che non dovremmo dare
l'esclusiva di questa rete
14:58
to one speciesspecie,
286
886834
2182
a una sola specie,
15:01
that these other intelligentintelligente, sentientsenziente speciesspecie
287
889016
3841
ma che anche altre specie intelligenti e senzienti
15:04
should be partparte of the systemsistema too.
288
892857
2473
dovrebbero farne parte.
15:07
This is the systemsistema as it lookssembra todayoggi, by the way.
289
895330
2183
Questo è il sistema come appare oggi, tra l'altro.
15:09
This is what the InternetInternet lookssembra like to a computercomputer
290
897513
3370
Ecco come appare Internet ad un computer
15:12
that's tryingprovare to figurefigura out where the traffictraffico
291
900883
2270
che prova a capire
15:15
is supposedipotetico to go.
292
903153
1649
dove va il traffico di rete.
15:16
This is generatedgenerato by a programprogramma
293
904802
2625
Questa immagine è generata da un programma
15:19
that's looking at the connectivityconnettività of the InternetInternet,
294
907427
2749
che guarda alla connettività di Internet,
15:22
and how all the variousvario networksreti are connectedcollegato togetherinsieme.
295
910176
2837
e a come tutte le varie reti sono connesse.
15:25
There are about 400,000 networksreti, interconnectedinterconnesso,
296
913013
3365
Ci sono circa 400 mila reti, interconnesse,
15:28
runcorrere independentlyin modo indipendente by 400,000 differentdiverso operatingoperativo agenciesagenzie,
297
916378
5139
gestite indipendentemente da 400 mila
diverse agenzie
15:33
and the only reasonragionare this workslavori
298
921517
1249
e l'unica ragione per cui tutto questo funziona
15:34
is that they all use the samestesso standardstandard TCPTCP/IPIP protocolsprotocolli.
299
922766
4029
è che tutte usano lo stesso protocollo TCP/IP.
15:38
Well, you know where this is headedheaded.
300
926795
2355
Sapete dove arriverà tutto questo.
15:41
The InternetInternet of Things tell us
301
929150
2291
L'Internet delle Cose ci dice
15:43
that a lot of computer-enabledcomputer-abilitato applianceselettrodomestici and devicesdispositivi
302
931441
4296
che molti dispositivi dotati di computer
15:47
are going to becomediventare partparte of this systemsistema too:
303
935737
2456
stanno per diventare parte di questo sistema:
15:50
applianceselettrodomestici that you use around the housecasa,
304
938193
2273
dispositivi che usate in casa,
15:52
that you use in your officeufficio,
305
940466
1919
che usate nel vostro ufficio,
15:54
that you carrytrasportare around with yourselfte stesso or in the carauto.
306
942385
2625
che portate con voi o che usate in macchina.
15:57
That's the InternetInternet of Things that's comingvenuta.
307
945010
2367
Questo è l'Internet delle Cose che sta per arrivare.
15:59
Now, what's importantimportante about what these people are doing
308
947377
2802
Ciò che è importante di quello che queste persone
stanno facendo
16:02
is that they're beginninginizio to learnimparare
309
950179
2351
è che stanno iniziando a capire
16:04
how to communicatecomunicare with speciesspecie
310
952530
3250
come comunicare con le specie
16:07
that are not us
311
955780
1342
non umane
16:09
but shareCondividere a commonComune sensorysensoriale environmentambiente.
312
957122
3103
ma che con noi condividono l'ambiente sensoriale.
16:12
We're beginninginizio to exploreEsplorare what it meanssi intende
313
960225
2224
Stiamo iniziando a capire che cosa significhi
16:14
to communicatecomunicare with something
314
962449
1564
comunicare con qualcosa
16:16
that isn't just anotherun altro personpersona.
315
964013
2362
che non è solo un'altra persona.
16:18
Well, you can see what's comingvenuta nextIl prossimo.
316
966375
2726
Potete capire cosa succederà a breve.
16:21
All kindstipi of possiblepossibile sentientsenziente beingsesseri
317
969101
2928
Tutti i tipi possibili di esseri senzienti
16:24
maypuò be interconnectedinterconnesso throughattraverso this systemsistema,
318
972029
1876
possono essere interconnessi attraverso
questo sistema,
16:25
and I can't wait to see these experimentsesperimenti unfoldsi svolgono.
319
973905
3265
e non vedo l'ora di vedere questi esperimenti
mentre si realizzano.
16:29
What happensaccade after that?
320
977170
2015
Cosa succederà poi?
16:31
Well, let's see.
321
979185
2730
Vediamo.
16:33
There are machinesmacchine that need to talk to machinesmacchine
322
981915
3185
Queste sono macchine che hanno bisogno
di comunicare con macchine
16:37
and that we need to talk to, and so as time goesva on,
323
985100
3258
e con le quali noi abbiamo bisogno di comunicare,
e, con il passare del tempo,
16:40
we're going to have to learnimparare
324
988358
1819
dovremo imparare
16:42
how to communicatecomunicare with computerscomputer
325
990177
1768
come comunicare con i computer
16:43
and how to get computerscomputer to communicatecomunicare with us
326
991945
2499
e come fare in modo che i computer
comunichino con noi
16:46
in the way that we're accustomedavvezzo to,
327
994444
1819
nel modo in cui siamo abituati
16:48
not with keyboardsTastiere, not with micetopi,
328
996263
2863
senza tastiere, senza mouse,
16:51
but with speechdiscorso and gesturesgesti
329
999126
2064
ma con parole e gesti
16:53
and all the naturalnaturale humanumano languageLingua that we're accustomedavvezzo to.
330
1001190
2984
e con il linguaggio naturale umano con cui
siamo abituati a comunicare.
16:56
So we'llbene need something like C3POPO
331
1004174
2137
Avremo bisogno che qualcosa tipo D-3BO
16:58
to becomediventare a translatortraduttore betweenfra ourselvesnoi stessi
332
1006311
3448
diventi il traduttore tra noi stessi
17:01
and some of the other machinesmacchine we livevivere with.
333
1009759
2142
e alcune delle macchine con cui viviamo.
17:03
Now, there is a projectprogetto that's underwayin corso
334
1011901
2376
Adesso, c'è un progetto che è attualmente in corso
17:06
calledchiamato the interplanetaryinterplanetario InternetInternet.
335
1014277
1822
chiamato "Internet Interplanetario"
17:08
It's in operationoperazione betweenfra EarthTerra and MarsMars.
336
1016099
2724
tra la Terra e Marte.
17:10
It's operatingoperativo on the InternationalInternazionale SpaceSpazio StationStazione.
337
1018823
3022
È attivo sulla Stazione Spaziale Internazionale.
17:13
It's partparte of the spacecraftnavicella spaziale that's in orbitorbita around the SunSole
338
1021845
3691
È parte della sonda in orbita intorno al Sole
17:17
that's rendezvousedraccolse attorno a sé with two planetspianeti.
339
1025536
1822
che si incontrerà con i due pianeti.
17:19
So the interplanetaryinterplanetario systemsistema is on its way,
340
1027358
2265
Quindi, il sistema interplanetario è avviato,
17:21
but there's a last projectprogetto,
341
1029623
1707
ma c'è un ultimo progetto,
17:23
whichquale the DefenseDifesa AdvancedAvanzate ResearchRicerca ProjectsProgetti AgencyAgenzia,
342
1031330
2796
che la Defense Advanced Research
Projects Agency,
17:26
whichquale fundedfinanziato the originaloriginale ARPANETARPANET,
343
1034126
1960
che finanziò l'ARPANET originaria,
17:28
fundedfinanziato the InternetInternet, fundedfinanziato the interplanetaryinterplanetario architecturearchitettura,
344
1036086
3490
che finanziò Internet, che ha finanziato
l'architettura interplanetaria,
17:31
is now fundingfinanziamento a projectprogetto to designdesign a spacecraftnavicella spaziale
345
1039576
3335
sta finanziando il progetto per una sonda
17:34
to get to the nearestpiù vicino starstella in 100 years'anni' time.
346
1042911
4162
che arriverà alla stella più vicina a noi
tra 100 anni.
17:39
What that meanssi intende is that what we're learningapprendimento
347
1047073
2603
Ciò significa che quello che stiamo imparando
17:41
with these interactionsinterazioni with other speciesspecie
348
1049676
2172
grazie a queste interazioni con altre specie
17:43
will teachinsegnare us, ultimatelyin definitiva,
349
1051848
2139
ci insegnerà, alla fine,
17:45
how we mightpotrebbe interactinteragire with an alienalieno from anotherun altro worldmondo.
350
1053987
3993
come potremo interagire con un alieno
da un altro pianeta.
17:49
I can hardlyquasi wait.
351
1057980
2650
Non vedo l'ora.
17:52
(ApplauseApplausi)
352
1060630
7201
(Applauso)
17:59
JuneGiugno CohenCohen: So first of all, thank you,
353
1067831
978
June Cohen: Allora, prima di tutto, grazie,
18:00
and I would like to acknowledgericonoscere that fourquattro people
354
1068809
2558
vorrei farvi presente che quattro persone
18:03
who could talk to us for fullpieno fourquattro daysgiorni
355
1071367
1913
che potrebbero parlarci per quattro giorni interi
18:05
actuallyin realtà managedgestito to stayrestare to fourquattro minutesminuti eachogni,
356
1073280
2152
sono riusciti a rimanere nei loro quattro minuti ciascuno,
18:07
and we thank you for that.
357
1075432
1446
e vi ringraziamo per questo,
18:08
I have so manymolti questionsle domande,
358
1076878
1279
Ho talmente tante domande,
18:10
but maybe a fewpochi practicalpratico things that the audiencepubblico mightpotrebbe want to know.
359
1078157
2837
ma forse poche cose pratiche che potrebbero
essere di interesse per il pubblico.
18:12
You're launchinglancio this ideaidea here at TEDTED
PGPG: TodayOggi.
360
1080994
3047
State lanciando quest'idea qui a TED.
PG: Oggi.
18:16
JCJC: TodayOggi. This is the first time you're talkingparlando about it.
361
1084041
1196
JC: Oggi. Questa è la prima volta che ne
state parlando.
18:17
Tell me a little bitpo about where you're going to take the ideaidea.
362
1085237
2080
Ditemi un po' dove porterete questa idea.
18:19
What's nextIl prossimo?
363
1087317
1977
Cosa succederà adesso?
18:21
PGPG: I think we want to engageimpegnare as manymolti people
364
1089294
3288
PG: Penso che vorremmo coinvolgere il più alto
numero possibile di persone
18:24
here as possiblepossibile in helpingporzione us
365
1092582
2060
qui presenti nell'aiutarci,
18:26
think of smartinteligente interfacesinterfacce that will make all this possiblepossibile.
366
1094642
4349
penso a interfacce intelligenti che renderanno
tutto questo possibile.
18:30
NGNG: And just mechanicallymeccanicamente,
367
1098991
1366
NG: Solo parlando meccanicamente,
18:32
there's a 501(c)(3) and webweb infrastructureinfrastruttura
368
1100357
2505
c'è una infrastruttura web 501(c)(3)
18:34
and all of that, but it's not quiteabbastanza readypronto to turnturno on,
369
1102862
2023
ma non è ancora pronta ad essere attivata,
18:36
so we'llbene rollrotolo that out, and contactcontatto us
370
1104885
2032
la stiamo per lanciare, contattateci
18:38
if you want the informationinformazione on it.
371
1106917
1619
se volete informazioni.
18:40
The ideaidea is this will be -- much like the InternetInternet functionsfunzioni
372
1108536
3132
Questa idea sarà -- in maniera molto simile
a come funziona Internet --
18:43
as a networkRete of networksreti,
373
1111668
1005
una rete di reti,
18:44
whichquale is Vint'sDi Vint corenucleo contributioncontributo,
374
1112673
1493
che poi è il contributo principale di Vint,
18:46
this will be a wrapperWrapper around all of these initiativesiniziative,
375
1114166
2265
sarà l'involucro per tutte queste iniziative,
18:48
that are wonderfulmeraviglioso individuallyindividualmente, to linkcollegamento them globallyglobalmente.
376
1116431
2946
che anche da sole sono fantastiche,
per collegarle globalmente.
18:51
JCJC: Right, and do you have a webweb addressindirizzo
377
1119377
1564
JC: Giusto, e avete già un indirizzo Internet
18:52
that we mightpotrebbe look for yetancora?
378
1120941
1044
che possiamo già visitare?
18:53
NGNG: ShortlyPoco.
JCJC: ShortlyPoco. We will come back to you on that.
379
1121985
2563
NG: A breve.
JC: A breve. Vi contatteremo appena sarà attivo.
18:56
And very quicklyvelocemente, just to clarifychiarire.
380
1124548
3500
E molto brevemente, tanto per chiarire.
19:00
Some people mightpotrebbe have lookedguardato at the videovideo that you showedha mostrato
381
1128048
2207
Alcune persone potrebbero aver guardato il video
che ci avete mostrato
19:02
and thought, well, that's just a webcamWebcam.
382
1130255
1508
e potrebbero avere pensato "E' solo una webcam".
19:03
What's specialspeciale about it?
383
1131763
1071
Cos'ha di speciale?
19:04
If you could talk for just a momentmomento
384
1132834
1386
Se potete parlare solo un momento
19:06
about how you want to go pastpassato that?
385
1134220
2046
di quanto volete andare oltre.
19:08
NGNG: So this is scalablescalabile videovideo infrastructureinfrastruttura,
386
1136266
3517
NG: Questa è una infrastruttura video scalabile
19:11
not for a fewpochi to a fewpochi but manymolti to manymolti,
387
1139783
2413
non per pochi verso pochi
ma per molti verso molti,
19:14
so that it scalesbilancia to symmetricalsimmetrico videovideo sharingcompartecipazione
388
1142196
3010
così da ingrandirsi per condividere video
in modo simmetrico
19:17
and contentsoddisfare sharingcompartecipazione acrossattraverso these sitessiti around the planetpianeta.
389
1145206
3138
e contenuti tra questi siti in tutto il mondo.
19:20
So there's a lot of back-endback-end signalsegnale processinglavorazione,
390
1148344
2688
C'è tanto ricalcolo del segnale alle spalle,
19:23
not for one to manymolti, but for manymolti to manymolti.
391
1151032
2618
non per uno verso tanti, ma per tanti verso tanti.
19:25
JCJC: Right, and then on a practicalpratico levellivello,
392
1153650
1552
JC: Bene, e invece sul piano pratico,
19:27
whichquale technologiestecnologie are you looking at first?
393
1155202
1711
a quali tecnologie state guardando per iniziare?
19:28
I know you mentionedmenzionato that a keyboardtastiera is a really keychiave partparte of this.
394
1156913
3350
Avete detto che la tastiera giocherà un ruolo chiave.
19:32
DRDR: We're tryingprovare to developsviluppare an interactiveinterattivo touchtoccare screenschermo for dolphinsdelfini.
395
1160263
3036
DR: Stiamo provando a sviluppare uno schermo tattile interattivo per i delfini.
19:35
This is sortordinare of a continuationcontinuazione of some of the earlierprima work,
396
1163299
2614
È un po' la continuazione del lavoro
già condotto in passato,
19:37
and we just got our first seedseme moneyi soldi todayoggi towardsin direzione that,
397
1165913
3100
e abbiamo appena avuto i nostri primi fondi per questo,
19:41
so it's our first projectprogetto.
398
1169013
1373
per cui è il nostro primo progetto.
19:42
JCJC: Before the talk, even.
DRDR: Yeah.
399
1170386
1622
JC: Prima della conferenza, quindi.
DR: Sì.
19:44
JCJC: WowWow. Well donefatto.
400
1172008
1468
JC: Wow. Ben fatto!
19:45
All right, well thank you all so much for joiningaccoppiamento us.
401
1173476
2260
Ok, grazie mille di essere stati con noi.
19:47
It's suchcome a delightdiletto to have you on the stagepalcoscenico.
402
1175736
2376
È davvero un piacere avervi avuto sul palco.
19:50
DRDR: Thank you.
VCVC: Thank you.
403
1178112
1293
DR: Grazie.
VC: Grazie.
19:51
(ApplauseApplausi)
404
1179405
5137
(Applausi)
Translated by Anna Paterino
Reviewed by Carlo Schiatti

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKERS
Diana Reiss - Cognitive psychologist
Diana Reiss studies animal cognition, and has found that bottlenose dolphins (and Asian elephants) can recognize themselves in the mirror.

Why you should listen

Diana Reiss’s research focuses on the cognition and communication of marine animals, with an emphasis on comparative animal cognition. Essentially, she studies the evolution of intelligence. Reiss pioneered the use of underwater keyboards with dolphins to investigate their communicative abilities and provide them with more degrees of choice and control. Reiss and her colleagues demonstrated that bottlenose dolphins and an Asian elephants possess the rare ability for mirror self-recognition previously thought to be restricted to humans and great apes. She wrote about this work in her recent book, The Dolphin in the Mirror.

Reiss' efforts also involve the rescue and rehabilitation of stranded marine mammals, including the successful rescue of Humphrey, the humpback whale, from San Francisco Bay waters. Her advocacy work in conservation and animal welfare includes the protection of dolphins in the tuna-fishing industry and efforts to bring an end to the killing of dolphins in the drive hunts in Japan. 

Reiss is a cognitive psychologist and professor in the Department of Psychology at Hunter College and the Biopsychology and Behavioral Neuroscience subprogram at the Graduate Center, CUNY. She directs a dolphin cognitive research program at the National Aquarium in Baltimore and is a research associate at the Smithsonian’s National Zoo in DC, where she investigates elephant cognition.

More profile about the speaker
Diana Reiss | Speaker | TED.com
Peter Gabriel - Musician, activist
Peter Gabriel writes incredible songs but, as the co-founder of WITNESS and TheElders.org, is also a powerful human rights advocate.

Why you should listen

Peter Gabriel was a founding member of the extraordinarily successful progressive rock band Genesis. He left the band in 1975 to go solo and, in 1980, set up the international arts festival WOMAD (which stands for World of Music, Arts and Dance) and the record label Real World, both to champion music and artistic innovation from all over the world. Gabriel's stop motion video for "Sledgehammer" has been named the most-played music video in the history of MTV.  

Gabriel is also very interested in human rights. In 1992, he co-founded WITNESS.org, an organization that helps human rights activists and citizen witnesses worldwide make change happen through the use of video. The organization not only distributes digital cameras to empower people to document human-rights abuses, but provides a platform for the spread of video that reveals what is really going on in places all over the globe.

In 2007, Gabriel also co-founded theElders.org with Richard Branson and Nelson Mandela, an independent group of global leaders working together for peace and human rights.

More profile about the speaker
Peter Gabriel | Speaker | TED.com
Neil Gershenfeld - Physicist, personal fab pioneer
As Director of MIT’s Center for Bits and Atoms, Neil Gershenfeld explores the boundaries between the digital and physical worlds.

Why you should listen

MIT's Neil Gershenfeld is redefining the boundaries between the digital and analog worlds. The digital revolution is over, Gershenfeld says. We won. What comes next? His Center for Bits and Atoms has developed quite a few answers, including Internet 0, a tiny web server that fits into lightbulbs and doorknobs, networking the physical world in previously unimaginable ways.

But Gershenfeld is best known as a pioneer in personal fabrication -- small-scale manufacturing enabled by digital technologies, which gives people the tools to build literally anything they can imagine. His famous Fab Lab is immensely popular among students at MIT, who crowd Gershenfeld's classes. But the concept is potentially life-altering in the developing world, where a Fab Lab with just $20,000 worth of laser cutters, milling machines and soldering irons can transform a community, helping people harness their creativity to build tools, replacement parts and essential products unavailable in the local market. Read more in Fab: The Coming Revolution on Your Desktop.

More profile about the speaker
Neil Gershenfeld | Speaker | TED.com
Vint Cerf - Computer scientist
Vint Cerf, now the chief Internet evangelist at Google, helped lay the foundations for the internet as we know it more than 30 years ago.

Why you should listen

TCP/IP. You may not know what it stands for, but you probably use it every day -- it's the set of communications protocols that allows data to flow from computer to computer across the internet. More than 30 years ago, while working at DARPA, Vint Cerf and Bob Kahn developed TCP/IP, and in so doing, they gave rise to the modern Internet. In 2004, Cerf was the recipient of the ACM Alan M. Turing award (sometimes called the “Nobel Prize of Computer Science”), and in 2005 he was awarded the Presidential Medal of Freedom.

Cerf is a vice president and chief Internet evangelist at Google, and chairman of the board of the Internet Corporation for Assigned Names and Numbers (ICANN), an organization he helped form; he was also recently elected president of the ACM Council. He served as founding president of the Internet Society from 1992 to 1995. He's an advocate for a truly free internet, speaking out in the face of increasing government demands to limit free speech and connection.

More profile about the speaker
Vint Cerf | Speaker | TED.com