ABOUT THE SPEAKER
Oscar Schwartz - Writer and poet
Oscar Schwartz's research and writing concerns the influence of digital technology on culture and human interaction.

Why you should listen

Oscar Schwartz is an Australian writer and poet undertaking a PhD that asks whether a computer can write poetry. His research led to the development of a Turing test for poetry, which is available on a website he cofounded called bot or not.

More profile about the speaker
Oscar Schwartz | Speaker | TED.com
TEDxYouth@Sydney

Oscar Schwartz: Can a computer write poetry?

Oscar Schwartz: Può un computer scrivere poesie?

Filmed:
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Se leggessi una poesia commovente, ma poi scoprissi che era stata in realtà scritta da un computer, ti sentiresti in modo diverso? Penseresti che il computer si è espresso in modo creativo o crederesti di essere stato tratto in inganno? In questa conferenza, lo scrittore Oscar Schwartz esamina i motivi per cui reagiamo in modo così forte all'idea di un computer che scrive poesie -- e di come questa reazione ci aiuta a capire che cosa significhi essere umani. -- Test di poesia #1 Poesia 1 Piccola Mosca il tuo gioco d’estate la mia mano spensierata ha spazzato via. Non sono io una mosca come te? E non sei tu un uomo come me? Poesia 2 Possiamo sentire L'attivista attraverso la mattina della tua vita Si ferma a vedere, Papa odio il Non tutta notte per iniziare a altrimenti ottimo (...) Serpeggierò vorticosamente Enormità congettura Criceti completamente pazzi se io So di aver messo su un anno un fondamentale Assolutamente Test di poesia #2 Poesia 1 Un leone ruggisce e un cane abbaia. È interessante e affascinante che un uccello voli e non ruggisca o abbai. Sogno storie affascinanti sugli animali, e le canterò tutte se non sarò esausto o stanco. Poesia 2 Oh! Canguri, lustrini, bibite al cioccolato! Siete davvero meravigliose! Perle, armoniche, giuggiole, aspirine! Tutte le cose di cui hanno sempre parlato rendono ancora una poesia una sorpresa! Queste cosa sono con noi tutti i giorni persino sulle teste di ponte e sui catafalchi. Hanno un significato. Sono forti come rocce. Test di poesia #3 Poesia 1 Bandiere rosse, la ragione delle belle bandiere. E dei fiocchi Fiocchi di bandiere E materiale da indossare Motivi per il materiale da indossare. Dai piacere. Puoi darmi le regioni. Le regioni e la terra. Le regioni e le ruote. Tutte le ruote sono perfette. Entusiasmo. Poesia 2 Un cervo ferito salta più in alto, Ho sentito il narciso Ho sentito la bandiera oggi Ho sentito il caccatore dire; Questo tranne la gioia della morte, E poi la boscaglia è quasi finita, E l'alba sorge così vicina, l'alba sorge così vicina Che possiamo toccare la disperazione e la frenetica speranza di tutte le età.
- Writer and poet
Oscar Schwartz's research and writing concerns the influence of digital technology on culture and human interaction. Full bio

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00:12
I have a questiondomanda.
0
881
1230
Ho una domanda.
00:15
Can a computercomputer writeScrivi poetrypoesia?
1
3422
1943
Un computer può scrivere poesie?
00:18
This is a provocativeprovocatorio questiondomanda.
2
6959
2077
È una domanda provocatoria.
00:21
You think about it for a minuteminuto,
3
9715
1718
Se ci pensate per un minuto,
00:23
and you suddenlyad un tratto have a bunchmazzo
of other questionsle domande like:
4
11457
2590
immediatamente vi sorgono una serie
di altre domande come:
00:26
What is a computercomputer?
5
14769
1381
Che cos'è un computer?
00:28
What is poetrypoesia?
6
16710
1575
Che cos'è la poesia?
00:30
What is creativitycreatività?
7
18707
1689
Che cos'è la creatività?
00:33
But these are questionsle domande
8
21650
1172
Ma queste sono domande
00:34
that people spendtrascorrere theirloro entireintero
lifetimetutta la vita tryingprovare to answerrisposta,
9
22846
3070
a cui le persone dedicano
l'intera vita in cerca di una risposta,
00:37
not in a singlesingolo TEDTED Talk.
10
25940
2224
non una sola conferenza TED.
00:40
So we're going to have to try
a differentdiverso approachapproccio.
11
28188
2445
Quindi proveremo ad utilizzare
un approccio diverso.
00:42
So up here, we have two poemspoesie.
12
30657
2143
Qui sopra, abbiamo due poesie.
00:45
One of them is writtenscritto by a humanumano,
13
33839
2276
Una delle due è scritta da un umano,
00:48
and the other one'suno è writtenscritto by a computercomputer.
14
36139
2102
l'altra è scritta da un computer.
00:50
I'm going to askChiedere you to tell me
whichquale one'suno è whichquale.
15
38754
2410
Ora vi chiederò di dirmi quale
è stata scritta da chi.
00:53
Have a go:
16
41858
1156
Provateci:
00:55
PoemPoesia 1: Little FlyVolare / ThyThy summer'sdi estate playgiocare, /
My thoughtlesssenza pensieri handmano / Has brush'dspazzola sarebbe away.
17
43038
4056
1: Piccola Mosca / il tuo gioco d’estate /
la mia mano spensierata / ha spazzato via.
00:59
Am I not / A flyvolare like theete? /
Or artarte not thoutu / A man like me?
18
47118
3394
Non sono io / una mosca come te? /
E non sei tu / un uomo come me?
01:02
PoemPoesia 2: We can feel / ActivistAttivista
throughattraverso your life'sLa vita di / morningmattina /
19
50536
3299
2: Possiamo sentire / L'attivista
attraverso la mattina / della tua vita
01:05
PausesPause to see, popePapa I hateodiare the / NonNon
all the night to startinizio a / great otherwisealtrimenti (...)
20
53859
4247
Ferma a vedere, Papa odio il / Non tutta
notte ad iniziare / altrimenti ottimo (..)
01:10
AlrightVa bene, time'sdi tempo up.
21
58130
1359
Ok, tempo scaduto.
01:11
HandsMani up if you think PoemPoesia 1
was writtenscritto by a humanumano.
22
59513
4096
Su le mani se credete che la prima poesia
sia stata scritta da un umano.
01:17
OK, mostmaggior parte of you.
23
65547
1490
Ok, siete in maggioranza.
01:19
HandsMani up if you think PoemPoesia 2
was writtenscritto by a humanumano.
24
67061
3023
Su le mani se credete che la seconda
poesia sia stata scritta da un umano.
01:23
Very bravecoraggioso of you,
25
71172
1190
Molto coraggiosi,
01:24
because the first one was writtenscritto
by the humanumano poetpoeta WilliamWilliam BlakeBlake.
26
72855
4285
perché la prima è stata scritta
dal poeta umano William Blake.
01:29
The secondsecondo one was writtenscritto by an algorithmalgoritmo
27
77784
2949
La seconda è stata scritta da un algoritmo
che ha preso tutti i contenuti presenti
sulla mia bacheca Facebook in un giorno
01:32
that tookha preso all the languageLingua
from my FacebookFacebook feedalimentazione on one day
28
80757
3692
01:36
and then regeneratedrigenerato it algorithmicallyalgoritmicamente,
29
84473
2763
e l'ha rigenerato algoritmicamente,
01:39
accordingsecondo to methodsmetodi that I'll describedescrivere
a little bitpo laterdopo on.
30
87260
3590
secondo metodi
che vi descriverò fra un po'.
01:43
So let's try anotherun altro testTest.
31
91218
2404
Proviamo con un altro test.
01:46
Again, you haven'tnon hanno got agesevo to readleggere this,
32
94398
2093
Neanche qui avrete molto tempo,
01:48
so just trustfiducia your gutintestino.
33
96515
1612
quindi fidatevi del vostro istinto.
01:50
PoemPoesia 1: A lionLeone roarsruggisce and a dogcane barksabbaia.
It is interestinginteressante / and fascinatingaffascinante
34
98151
4045
1: Un leone ruggisce e un cane abbaia.
È interessante / e affascinante
01:54
that a birduccello will flyvolare and not / roarruggito
or barkabbaiare. EnthrallingTrascinante storiesstorie about animalsanimali
35
102220
4303
che un uccello voli e non / ruggisca
o abbai. Sogno storie affascinanti
01:58
are in my dreamssogni and I will singcantare them all
if I / am not exhaustedesaurito or wearystanco.
36
106547
4060
sugli animali, e le canterò tutte
se non sarò esausto o stanco.
02:02
PoemPoesia 2: Oh! kangarooscanguri, sequinspaillettes, chocolatecioccolato
sodasbevande gassate! / You are really beautifulbellissimo!
37
110631
3985
2: Oh! Canguri, lustrini, bibite al
cioccolato! / Siete davvero meravigliose!
02:06
PearlsPerle, / harmonicasarmoniche, jujubesgiuggiole, aspirinsaspirine!
All / the stuffcose they'veessi hanno always talkedparlato about (...)
38
114640
4358
Perle / armoniche, giuggiole, aspirine!
Tutto / ciò di cui parlano sempre (...)
02:11
AlrightVa bene, time'sdi tempo up.
39
119022
1158
Ok, tempo scaduto.
02:12
So if you think the first poempoesia
was writtenscritto by a humanumano,
40
120204
3137
Se credete che la prima poesia
sia stata scritta da un umano,
02:15
put your handmano up.
41
123365
1215
alzate la mano.
02:17
OK.
42
125687
1154
Ok.
Se credete che la seconda poesia
sia stata scritta da un umano,
02:18
And if you think the secondsecondo poempoesia
was writtenscritto by a humanumano,
43
126865
2675
02:21
put your handmano up.
44
129564
1155
alzate la mano.
02:23
We have, more or lessDi meno, a 50/50 splitDiviso here.
45
131779
3810
Siete divisi più o meno al 50 per cento.
02:28
It was much harderPiù forte.
46
136157
1436
Questa era molto più difficile.
02:29
The answerrisposta is,
47
137617
1712
La risposta è: la prima
02:31
the first poempoesia was generatedgenerato
by an algorithmalgoritmo calledchiamato RacterRacter,
48
139353
3483
poesia è stata generata
da un algoritmo chiamato Racter,
02:34
that was createdcreato back in the 1970s,
49
142860
3002
creato negli anni '70,
02:37
and the secondsecondo poempoesia was writtenscritto
by a guy calledchiamato FrankFrank O'HaraO ' Hara,
50
145886
3189
e la seconda poesia è stata scritta
da un tale chiamato Frank O'Hara,
02:41
who happensaccade to be
one of my favoritefavorito humanumano poetsPoeti.
51
149099
2668
che guarda caso è uno
dei miei poeti umani preferiti.
02:44
(LaughterRisate)
52
152631
3058
(Risate)
02:48
So what we'venoi abbiamo just donefatto now
is a TuringTuring testTest for poetrypoesia.
53
156046
3228
Quello che abbiamo appena eseguito
è un test di Turing per le poesie.
02:52
The TuringTuring testTest was first proposedproposto
by this guy, AlanAlan TuringTuring, in 1950,
54
160018
4547
Il test di Turing fu ideato da
quest'uomo, Alan Turing, nel 1950,
02:56
in orderordine to answerrisposta the questiondomanda,
55
164589
1564
per rispondere alla domanda:
02:58
can computerscomputer think?
56
166177
1637
i computer possono pensare?
03:00
AlanAlan TuringTuring believedcreduto that if
a computercomputer was ablecapace
57
168245
2770
Alan Turing credeva che se
un computer fosse stato in grado
03:03
to have a to have a text-basedBasato su testo
conversationconversazione with a humanumano,
58
171039
3078
di sostenere una conversazione
testuale con un umano,
con una tale padronanza
che l'umano non potesse distinguere
03:06
with suchcome proficiencycompetenza
suchcome that the humanumano couldn'tnon poteva tell
59
174141
2770
di stare parlando con un
computer o con un umano,
03:08
whetherse they are talkingparlando
to a computercomputer or a humanumano,
60
176935
2966
03:11
then the computercomputer can be said
to have intelligenceintelligenza.
61
179925
2856
allora si sarebbe potuto dire che
il computer è intelligente.
03:15
So in 2013, my friendamico
BenjaminBenjamin LairdLaird and I,
62
183270
3295
Quindi nel 2013, io e
il mio amico Benjamin Laird
03:18
we createdcreato a TuringTuring testTest
for poetrypoesia onlinein linea.
63
186589
2988
abbiamo creato un test di Turing
online per le poesie.
03:21
It's calledchiamato botbot or not,
64
189601
1277
Si chiama "bot o no,"
03:22
and you can go and playgiocare it for yourselvesvoi stessi.
65
190902
2044
e potete provarlo voi stessi.
03:24
But basicallyfondamentalmente, it's the gamegioco
we just playedgiocato.
66
192970
2251
Ma è il gioco a cui
abbiamo appena giocato.
03:27
You're presentedpresentata with a poempoesia,
67
195245
1528
Vi viene mostrata una poesia,
03:28
you don't know whetherse it was writtenscritto
by a humanumano or a computercomputer
68
196797
3028
non sapete se sia stata scritta
da un umano o da un computer,
03:31
and you have to guessindovina.
69
199849
1166
e dovete indovinare.
Migliaia e migliaia di persone
si sono sottoposte a questo test online,
03:33
So thousandsmigliaia and thousandsmigliaia
of people have takenprese this testTest onlinein linea,
70
201039
3191
03:36
so we have resultsrisultati.
71
204254
1449
quindi abbiamo dei risultati.
03:37
And what are the resultsrisultati?
72
205727
1428
E quali sono i risultati?
03:39
Well, TuringTuring said that if a computercomputer
could foolscemo a humanumano
73
207704
2879
Secondo Turing se un computer
riuscisse a far credere
03:42
30 percentper cento of the time
that it was a humanumano,
74
210607
3019
ad un uomo di essere un umano
il 30% delle volte,
03:45
then it passespassaggi the TuringTuring testTest
for intelligenceintelligenza.
75
213650
2397
allora supererebbe
il test di Turing per l'intelligenza.
03:48
We have poemspoesie on the botbot or not databaseBanca dati
76
216625
2438
Abbiamo poesie nel database di "bot o no"
03:51
that have fooledingannare 65 percentper cento
of humanumano readerslettori into thinkingpensiero
77
219087
2979
che hanno ingannato il 65%
dei lettori, facendo loro credere
03:54
it was writtenscritto by a humanumano.
78
222090
1395
di essere state scritte
da un umano.
03:55
So, I think we have an answerrisposta
to our questiondomanda.
79
223959
2817
Quindi credo abbiamo
una risposta alla nostra domanda.
03:59
AccordingSecondo to the logiclogica of the TuringTuring testTest,
80
227546
2348
Secondo la logica del test di Turing,
04:01
can a computercomputer writeScrivi poetrypoesia?
81
229918
1928
può un computer scrivere poesie?
04:03
Well, yes, absolutelyassolutamente it can.
82
231870
2351
Beh, sì, assolutamente sì.
04:07
But if you're feelingsensazione
a little bitpo uncomfortablescomodo
83
235782
2346
Ma se vi sentite un po' a disagio
04:10
with this answerrisposta, that's OK.
84
238152
1927
con questa risposta, è normale.
04:12
If you're havingavendo a bunchmazzo
of gutintestino reactionsreazioni to it,
85
240103
2316
In caso abbiate reazioni istintive,
04:14
that's alsoanche OK because
this isn't the endfine of the storystoria.
86
242443
3205
va comunque bene perché
questa non è la fine della storia.
04:18
Let's playgiocare our thirdterzo and finalfinale testTest.
87
246594
2324
Giochiamo al terzo ed ultimo test.
04:22
Again, you're going to have to readleggere
88
250000
1750
Di nuovo, dovrete leggere e dirmi
04:23
and tell me whichquale you think is humanumano.
89
251774
1909
quale delle poesie credete sia umana.
04:25
PoemPoesia 1: RegReg flagsBandiere the reasonragionare
for prettybella flagsBandiere. / And ribbonsnastri.
90
253707
3718
1: Bandiere rosse, la ragione delle
belle bandiere. / E dei fiocchi
04:29
RibbonsNastri of flagsBandiere / And wearingindossare materialMateriale /
ReasonsMotivi for wearingindossare materialMateriale. (...)
91
257449
4321
Fiocchi di bandiere / E materiale da
indossare / Motivi per il materiale (...)
04:33
PoemPoesia 2: A woundedferito deercervi leapssalti
highestmassimo, / I've heardsentito the daffodilGiallo narciso
92
261794
3918
2: Un cervo ferito salta più
in alto, / Ho sentito il narciso
04:37
I've heardsentito the flagbandiera to-dayper giorno /
I've heardsentito the huntercacciatore tell; /
93
265736
3446
Oggi ho sentito la bandiera /
Ho sentito il caccatore dire; /
04:41
'TisTIS but the ecstasyestasi of deathmorte, /
And then the brakefreno is almostquasi donefatto (...)
94
269206
3702
Questo tranne la gioia della morte, /
E poi la boscaglia è quasi finita (...)
04:44
OK, time is up.
95
272932
1599
Ok, tempo scaduto.
04:46
So handsmani up if you think PoemPoesia 1
was writtenscritto by a humanumano.
96
274555
3837
Su le mani se credete che la prima poesia
sia stata scritta da un umano.
Su le mani se credete che la seconda
poesia sia stata scritta da un umano.
04:51
HandsMani up if you think PoemPoesia 2
was writtenscritto by a humanumano.
97
279973
3038
04:55
WhoaWhoa, that's a lot more people.
98
283035
2331
Wow, molte più persone.
04:58
So you'dfaresti be surprisedsorpreso to find that PoemPoesia 1
99
286327
2968
Sarete quindi sorpresi
di sapere che la prima poesia
05:01
was writtenscritto by the very
humanumano poetpoeta GertrudeGertrude SteinStein.
100
289319
3993
è stata scritta da Gertrude Stein,
una poetessa decisamente umana.
05:06
And PoemPoesia 2 was generatedgenerato
by an algorithmalgoritmo calledchiamato RKCPRKCP.
101
294100
5038
E la seconda è stata generata
da un algoritmo chiamato RKCP.
05:11
Now before we go on, let me describedescrivere
very quicklyvelocemente and simplysemplicemente,
102
299162
3319
Prima di continuare, lasciate che
vi descriva, in modo semplice e facile,
05:14
how RKCPRKCP workslavori.
103
302505
1781
come funziona l'RKCP.
05:16
So RKCPRKCP is an algorithmalgoritmo
designedprogettato by RayRay KurzweilKurzweil,
104
304873
3850
L'RKCP è un algoritmo
progettato da Ray Kurzweil,
05:20
who'schi è a directordirettore of engineeringingegneria at GoogleGoogle
105
308747
2222
che è un direttore
dell'ingegneria a Google
05:22
and a firmazienda believercredente
in artificialartificiale intelligenceintelligenza.
106
310993
2360
e un convinto sostenitore
dell'intelligenza artificiale.
05:25
So, you give RKCPRKCP a sourcefonte texttesto,
107
313822
3991
Quando fornite un testo a RKCP,
05:29
it analyzesanalisi the sourcefonte texttesto in orderordine
to find out how it usesusi languageLingua,
108
317837
4469
esso analizza il testo sorgente
per capire come utilizza il linguaggio,
05:34
and then it regeneratesRigenera languageLingua
109
322330
1948
e poi rigenera un linguaggio
05:36
that emulatesemula that first texttesto.
110
324302
2528
che emula quel testo di partenza.
05:38
So in the poempoesia we just saw before,
111
326854
2113
Quindi, nella poesia
che abbiamo visto prima,
05:40
PoemPoesia 2, the one that you all
thought was humanumano,
112
328991
2625
la seconda poesia, quella che tutti
credevate fosse umana,
05:43
it was fedalimentato a bunchmazzo of poemspoesie
113
331640
1550
gli sono state
fornite delle poesie
05:45
by a poetpoeta calledchiamato EmilyEmily DickinsonDickinson
114
333214
2035
da parte della poetessa Emily Dickinson,
05:47
it lookedguardato at the way she used languageLingua,
115
335273
2189
ha analizzato il modo in cui
lei utilizzò il linguaggio,
05:49
learnedimparato the modelmodello,
116
337486
1165
ha imparato il modello,
05:50
and then it regeneratedrigenerato a modelmodello
accordingsecondo to that samestesso structurestruttura.
117
338675
4258
e poi ha rigenerato un modello
conforme a quella stessa struttura.
05:56
But the importantimportante thing to know about RKCPRKCP
118
344732
2178
Ma la cosa importante da sapere di RKCP
05:58
is that it doesn't know the meaningsenso
of the wordsparole it's usingutilizzando.
119
346934
2838
è che non conosce il significato
delle parole che utilizza.
06:02
The languageLingua is just rawcrudo materialMateriale,
120
350359
2276
Il linguaggio è solo
un materiale grezzo:
06:04
it could be ChineseCinese,
it could be in SwedishSvedese,
121
352659
2160
potrebbe essere cinese,
potrebbe essere svedese,
06:06
it could be the collectedraccolto languageLingua
from your FacebookFacebook feedalimentazione for one day.
122
354843
4179
potrebbe essere il linguaggio raccolto
dai post del tuo Facebook in un giorno.
06:11
It's just rawcrudo materialMateriale.
123
359046
1652
Non è altro che una materia prima.
06:13
And neverthelesstuttavia, it's ablecapace
to createcreare a poempoesia
124
361380
2697
Ciò nonostante, riesce a creare una poesia
06:16
that seemssembra more humanumano
than GertrudeGertrude Stein'sDi Stein poempoesia,
125
364101
3327
che sembra più umana
della poesia di Gertrude Stein,
06:19
and GertrudeGertrude SteinStein is a humanumano.
126
367452
2153
e Gertrude Stein è umana.
06:22
So what we'venoi abbiamo donefatto here is,
more or lessDi meno, a reverseinverso TuringTuring testTest.
127
370846
4072
Ciò che abbiamo fatto qui è,
più o meno, un test di Turing inverso.
06:27
So GertrudeGertrude SteinStein, who'schi è a humanumano,
is ablecapace to writeScrivi a poempoesia
128
375940
5179
Quindi Gertrude Stein, che è umana,
riesce a scrivere una poesia
06:33
that foolssciocchi a majoritymaggioranza
of humanumano judgesgiudici into thinkingpensiero
129
381143
3738
che fa credere ad una
maggioranza di giudici umani
06:36
that it was writtenscritto by a computercomputer.
130
384905
1826
di essere stata scritta da un computer.
06:39
ThereforePertanto, accordingsecondo to the logiclogica
of the reverseinverso TuringTuring testTest,
131
387176
4141
Quindi, secondo la logica
del test di Turing inverso,
06:43
GertrudeGertrude SteinStein is a computercomputer.
132
391341
1916
Gertrude Stein è un computer.
06:45
(LaughterRisate)
133
393281
1462
(Risata)
06:47
FeelingSensazione confusedconfuso?
134
395358
1294
Vi sentite confusi?
06:49
I think that's fairgiusto enoughabbastanza.
135
397193
1515
Mi sembra abbastanza giusto.
06:51
So farlontano we'venoi abbiamo had humansgli esseri umani
that writeScrivi like humansgli esseri umani,
136
399546
4116
Finora abbiamo avuto umani
che scrivono come umani,
06:55
we have computerscomputer that writeScrivi
like computerscomputer,
137
403686
3111
abbiamo computer che
scrivono come computer,
06:58
we have computerscomputer that writeScrivi like humansgli esseri umani,
138
406821
3055
abbiamo computer che scrivono come umani,
07:01
but we alsoanche have,
perhapsForse mostmaggior parte confusinglyconfusamente,
139
409900
3632
ma abbiamo anche, forse
in modo più confusionario,
07:05
humansgli esseri umani that writeScrivi like computerscomputer.
140
413556
2375
umani che scrivono come computer.
07:08
So what do we take from all of this?
141
416938
1766
Che cosa ricaviamo da tutto questo?
07:11
Do we take that WilliamWilliam BlakeBlake
is somehowin qualche modo more of a humanumano
142
419611
3157
Ne traiamo che William Blake
è in qualche modo più umano
07:14
than GertrudeGertrude SteinStein?
143
422792
1249
di Gertrude Stein?
07:16
Or that GertrudeGertrude SteinStein is more
of a computercomputer than WilliamWilliam BlakeBlake?
144
424065
3046
O che Gertrude Stein è
più computer di William Blake?
07:19
(LaughterRisate)
145
427135
1552
(Risate)
07:20
These are questionsle domande
I've been askingchiede myselfme stessa
146
428711
2323
Queste sono domande
che mi sto ponendo
07:23
for around two yearsanni now,
147
431058
1465
da circa due anni,
07:24
and I don't have any answersrisposte.
148
432547
2309
e non ho nessuna risposta.
07:26
But what I do have are a bunchmazzo of insightsapprofondimenti
149
434880
2330
Ma quello che ho è un po' di conoscenza
07:29
about our relationshiprelazione with technologytecnologia.
150
437234
2534
sul nostro rapporto con la tecnologia.
07:32
So my first insightintuizione is that,
for some reasonragionare,
151
440999
3609
La mia prima opinione è che,
per qualche ragione,
07:36
we associateassociare poetrypoesia with beingessere humanumano.
152
444632
3111
associamo la poesia con l'essere umani.
07:40
So that when we askChiedere,
"Can a computercomputer writeScrivi poetrypoesia?"
153
448197
3715
Quindi quando chiediamo
"Può un computer scrivere poesie?"
07:43
we're alsoanche askingchiede,
154
451936
1193
stiamo anche chiedendo:
07:45
"What does it mean to be humanumano
155
453153
1798
"Che cosa significa essere umani
07:46
and how do we put boundariesconfini
around this categorycategoria?
156
454975
3172
e come facciamo a mettere dei paletti
intorno a questo concetto?
07:50
How do we say who or what
can be partparte of this categorycategoria?"
157
458171
3658
Come facciamo a capire chi o cosa
può essere parte di questo concetto?"
07:54
This is an essentiallyessenzialmente
philosophicalfilosofico questiondomanda, I believe,
158
462376
3351
Questa credo sia una
questione essenzialmente filosofica,
07:57
and it can't be answeredrisponde
with a yes or no testTest,
159
465751
2229
a cui non si può rispondere
con un test sì/no
08:00
like the TuringTuring testTest.
160
468004
1327
come il test di Turing.
08:01
I alsoanche believe that AlanAlan TuringTuring
understoodinteso this,
161
469805
3045
Credo inoltre che
Alan Turing l'avesse capito,
08:04
and that when he devisedmesso a punto
his testTest back in 1950,
162
472874
3305
e che quando ideò
il suo test nel lontano 1950,
08:08
he was doing it
as a philosophicalfilosofico provocationprovocazione.
163
476203
2802
lo stesse facendo come
provocazione filosofica.
08:13
So my secondsecondo insightintuizione is that,
when we take the TuringTuring testTest for poetrypoesia,
164
481124
5541
La mia seconda opinione è che, quando
utilizziamo il Turing test per le poesie,
08:18
we're not really testinganalisi
the capacitycapacità of the computerscomputer
165
486689
3460
non stiamo davvero testando
la capacità dei computer
08:22
because poetry-generatinggenerazione di poesia algorithmsalgoritmi,
166
490173
2893
perché gli algoritmi
di generazione delle poesie
08:25
they're prettybella simplesemplice and have existedesistito,
more or lessDi meno, sinceda the 1950s.
167
493090
4563
sono abbastanza semplici ed esistono,
più o meno, dagli anni '50.
08:31
What we are doing with the TuringTuring
testTest for poetrypoesia, ratherpiuttosto,
168
499055
3118
Quello che stiamo facendo con
il test di Turing per la poesia, invece,
08:34
is collectingraccolta opinionsopinioni about what
constitutescostituisce humannesscondizione umana.
169
502197
4615
è raccogliere opinioni su quello
che costituisce l'essere umani.
08:40
So, what I've figuredfigurato out,
170
508313
2729
Quello che ho scoperto,
08:43
we'venoi abbiamo seenvisto this when earlierprima todayoggi,
171
511066
2972
e l'abbiamo visto oggi,
08:46
we say that WilliamWilliam BlakeBlake
is more of a humanumano
172
514062
2478
è che diciamo che
William Blake è più un umano
08:48
than GertrudeGertrude SteinStein.
173
516564
1565
di Gertrude Stein.
08:50
Of coursecorso, this doesn't mean
that WilliamWilliam BlakeBlake
174
518153
2462
Ovviamente, questo non significa
che William Blake
08:52
was actuallyin realtà more humanumano
175
520639
1828
fosse effettivamente più umano
08:54
or that GertrudeGertrude SteinStein
was more of a computercomputer.
176
522491
2327
oppure che Gertrude Stein
fosse più un computer.
08:57
It simplysemplicemente meanssi intende that the categorycategoria
of the humanumano is unstableinstabile.
177
525533
4714
Semplicemente significa che
il concetto di umano è instabile.
09:03
This has led me to understandcapire
178
531450
2074
Questo mi ha fatto capire
09:05
that the humanumano is not a coldfreddo, harddifficile factfatto.
179
533548
2763
che l'essere umani non è
un dato di fatto nudo e crudo.
09:08
RatherPiuttosto, it is something
that's constructedcostruito with our opinionsopinioni
180
536832
3132
Al contrario, è qualcosa di
costruito con le nostre opinioni,
09:11
and something that changesi cambiamenti over time.
181
539988
2855
qualcosa che muta nel tempo.
09:16
So my finalfinale insightintuizione is that
the computercomputer, more or lessDi meno,
182
544671
4479
Quindi la mia idea finale è che
il computer, più o meno,
09:21
workslavori like a mirrorspecchio
that reflectsriflette any ideaidea of a humanumano
183
549174
4006
funziona come uno specchio
che riflette qualsiasi idea di un umano
09:25
that we showmostrare it.
184
553204
1375
che noi gli mostriamo.
09:26
We showmostrare it EmilyEmily DickinsonDickinson,
185
554958
1884
Gli mostriamo Emily Dickinson,
09:28
it gives EmilyEmily DickinsonDickinson back to us.
186
556866
2321
ci restituisce Emily Dickinson.
09:31
We showmostrare it WilliamWilliam BlakeBlake,
187
559768
1834
Gli mostriamo William Blake,
09:33
that's what it reflectsriflette back to us.
188
561626
2285
ed è quello che ci riflette.
09:35
We showmostrare it GertrudeGertrude SteinStein,
189
563935
1839
Gli mostriamo Gertrude Stein,
09:37
what we get back is GertrudeGertrude SteinStein.
190
565798
2470
quello che otteniamo è Gertrude Stein.
09:41
More than any other bitpo of technologytecnologia,
191
569083
2368
Più di ogni altro pezzo di tecnologia,
09:43
the computercomputer is a mirrorspecchio that reflectsriflette
any ideaidea of the humanumano we teachinsegnare it.
192
571475
5165
il computer è uno specchio che riflette
ogni idea umana che gli insegniamo.
09:50
So I'm sure a lot of you have been hearingudito
193
578061
2287
Sono sicuro che ultimamente molti di voi
09:52
a lot about artificialartificiale
intelligenceintelligenza recentlyrecentemente.
194
580372
2862
hanno sentito parlare
di intelligenza artificiale.
09:56
And much of the conversationconversazione is,
195
584694
2830
E gran parte della discussione è:
10:00
can we buildcostruire it?
196
588292
1189
possiamo costruirlo?
10:02
Can we buildcostruire an intelligentintelligente computercomputer?
197
590383
3135
Possiamo costruire
un computer intelligente?
10:05
Can we buildcostruire a creativecreativo computercomputer?
198
593542
2763
Possiamo costruire un computer creativo?
10:08
What we seemsembrare to be askingchiede over and over
199
596329
2113
Quello che pare continuiamo a chiedere
10:10
is can we buildcostruire a human-likehuman-like computercomputer?
200
598466
2724
è se possiamo costruire un computer
che somigli ad un umano.
10:13
But what we'venoi abbiamo seenvisto just now
201
601961
1556
Ma ciò che abbiamo appena visto
10:15
is that the humanumano
is not a scientificscientifico factfatto,
202
603541
3088
è che l'uomo non è solo
un fatto scientifico,
10:18
that it's an ever-shiftingcontinuo mutamento,
concatenatingconcatenazione ideaidea
203
606653
3530
ma che è un'idea sempre
in mutamento, concatenata
10:22
and one that changesi cambiamenti over time.
204
610207
2531
e che cambia nel tempo.
10:24
So that when we begininizio
to grapplerampino with the ideasidee
205
612762
3152
Quindi quando in futuro inizieremo
a scontrarci con le idee
10:27
of artificialartificiale intelligenceintelligenza in the futurefuturo,
206
615938
2386
dell'intelligenza artificiale,
10:30
we shouldn'tnon dovrebbe only be askingchiede ourselvesnoi stessi,
207
618348
1905
non dovremmo solamente chiederci
10:32
"Can we buildcostruire it?"
208
620277
1368
"Possiamo costruirlo?"
10:33
But we should alsoanche be askingchiede ourselvesnoi stessi,
209
621669
1894
Ma dovremmo anche chiederci:
10:35
"What ideaidea of the humanumano
do we want to have reflectedriflette back to us?"
210
623587
3713
"Quale idea di uomo
vogliamo ci venga riflessa?"
10:39
This is an essentiallyessenzialmente philosophicalfilosofico ideaidea,
211
627820
2693
Questa è un'idea essenzialmente filosofica
10:42
and it's one that can't be answeredrisponde
with softwareSoftware aloneda solo,
212
630537
2997
e che non può essere affrontata
solo con il software
10:45
but I think requiresrichiede a momentmomento
of species-widespecie a livello, existentialesistenziale reflectionriflessione.
213
633558
4977
ma credo richieda un momento di
riflessione esistenziale collettiva.
10:51
Thank you.
214
639040
1153
Grazie.
10:52
(ApplauseApplausi)
215
640217
2695
(Applausi)
Translated by Francesco Truzzi
Reviewed by Jacqueline Molho

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ABOUT THE SPEAKER
Oscar Schwartz - Writer and poet
Oscar Schwartz's research and writing concerns the influence of digital technology on culture and human interaction.

Why you should listen

Oscar Schwartz is an Australian writer and poet undertaking a PhD that asks whether a computer can write poetry. His research led to the development of a Turing test for poetry, which is available on a website he cofounded called bot or not.

More profile about the speaker
Oscar Schwartz | Speaker | TED.com