ABOUT THE SPEAKER
Ray Kurzweil - Inventor, futurist
Ray Kurzweil is an engineer who has radically advanced the fields of speech, text and audio technology. He's revered for his dizzying -- yet convincing -- writing on the advance of technology, the limits of biology and the future of the human species.

Why you should listen

Inventor, entrepreneur, visionary, Ray Kurzweil's accomplishments read as a startling series of firsts -- a litany of technological breakthroughs we've come to take for granted. Kurzweil invented the first optical character recognition (OCR) software for transforming the written word into data, the first print-to-speech software for the blind, the first text-to-speech synthesizer, and the first music synthesizer capable of recreating the grand piano and other orchestral instruments, and the first commercially marketed large-vocabulary speech recognition.

Yet his impact as a futurist and philosopher is no less significant. In his best-selling books, which include How to Create a Mind, The Age of Spiritual Machines, The Singularity Is Near: When Humans Transcend Biology, Kurzweil depicts in detail a portrait of the human condition over the next few decades, as accelerating technologies forever blur the line between human and machine.

In 2009, he unveiled Singularity University, an institution that aims to "assemble, educate and inspire leaders who strive to understand and facilitate the development of exponentially advancing technologies." He is a Director of Engineering at Google, where he heads up a team developing machine intelligence and natural language comprehension.

More profile about the speaker
Ray Kurzweil | Speaker | TED.com
TED2009

Ray Kurzweil: A university for the coming singularity

Ray Kurzweil: Un'università per la prossima singolarità

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Gli ultimi grafici di Ray Kurzweil dimostrano che il progresso tecnologico potrà solo accelerare - anche durante le recessioni. Nell'illustrare il suo nuovo progetto, l'Università della Singolarità, Kurzweil propone di studiare le nuove tecnologie e di indirizzarle a beneficio dell'umanità.
- Inventor, futurist
Ray Kurzweil is an engineer who has radically advanced the fields of speech, text and audio technology. He's revered for his dizzying -- yet convincing -- writing on the advance of technology, the limits of biology and the future of the human species. Full bio

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00:13
InformationInformazioni technologytecnologia growscresce in an exponentialesponenziale mannermaniera.
0
1000
3000
Il tasso di crescita delle tecnologie informatiche è esponenziale.
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It's not linearlineare. And our intuitionintuizione is linearlineare.
1
4000
4000
Non è lineare. La nostra intuizione invece è lineare.
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When we walkedcamminava throughattraverso the savannasavana a thousandmille yearsanni agofa
2
8000
2000
Quando, migliaia di anni fa, i nostri antenati vagavano per la foresta,
00:22
we madefatto linearlineare predictionsPrevisioni where that animalanimale would be,
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10000
2000
la loro intuizione, su dove potesse trovarsi l'animale feroce, era di tipo lineare.
00:24
and that workedlavorato fine. It's hardwiredHardwired in our brainsmente.
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12000
3000
Tale sistema funzionava. E' cablato nei nostri cervelli.
00:27
But the paceritmo of exponentialesponenziale growthcrescita
5
15000
3000
Ma è il tasso di crescita esponenziale che
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is really what describesdescrive informationinformazione technologiestecnologie.
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18000
3000
meglio descrive le tecnologie informatiche.
00:33
And it's not just computationcalcolo.
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21000
3000
E non si tratta di sola potenza di calcolo.
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There is a biggrande differencedifferenza betweenfra linearlineare and exponentialesponenziale growthcrescita.
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24000
2000
C'è una grandissima differenza tra una crescita lineare ed esponenziale.
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If I take 30 stepspassaggi linearlylinearmente -- one, two, threetre, fourquattro, fivecinque --
9
26000
4000
Se faccio 30 incrementi lineari: 1, 2, 3, 4, 5,
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I get to 30.
10
30000
2000
arrivo a 30.
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If I take 30 stepspassaggi exponentiallyin modo esponenziale -- two, fourquattro, eightotto, 16 --
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32000
3000
Se faccio 30 incrementi esponenziali: due quattro, otto, 16,
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I get to a billionmiliardo.
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35000
2000
arrivo a un miliardo.
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It makesfa a hugeenorme differencedifferenza.
13
37000
2000
E' una differenza enorme.
00:51
And that really describesdescrive informationinformazione technologytecnologia.
14
39000
2000
Ciò descrive la tecnologia informatica.
00:53
When I was a studentalunno at MITMIT,
15
41000
2000
Quando studiavo al MIT
00:55
we all shareddiviso one computercomputer that tookha preso up a wholetotale buildingcostruzione.
16
43000
2000
condividevo, assieme ai miei compagni, un computer grande come un intero edificio.
00:57
The computercomputer in your cellphonecellulare todayoggi is a millionmilione timesvolte cheaperpiù economico,
17
45000
3000
Il computer all'interno del vostro cellulare è un milione di volte più economico,
01:00
a millionmilione timesvolte smallerpiù piccola,
18
48000
2000
un milione di volte più piccolo,
01:02
a thousandmille timesvolte more powerfulpotente.
19
50000
2000
e un migliaio di volte più potente.
01:04
That's a billion-foldBillion-fold increaseaumentare in capabilitycapacità perper dollardollaro
20
52000
3000
Significa un incremento di un miliardo di volte in termini di capacità per dollaro,
01:07
that we'venoi abbiamo actuallyin realtà experiencedesperto sinceda I was a studentalunno.
21
55000
2000
che abbiamo sperimentato da quando ero studente.
01:09
And we're going to do it again in the nextIl prossimo 25 yearsanni.
22
57000
3000
E succederà lo stesso nei prossimi 25 anni.
01:12
InformationInformazioni technologytecnologia progressesprogredisce
23
60000
2000
L'innovazione tecnologica si sviluppa
01:14
throughattraverso a seriesserie of S-curvesS-curve
24
62000
2000
attraverso una serie di curve a forma di "S"
01:16
where eachogni one is a differentdiverso paradigmparadigma.
25
64000
2000
dove ognuna rappresenta un diverso paradigma.
01:18
So people say, "What's going to happenaccadere when Moore'sDi Moore LawLegge comesviene to an endfine?"
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66000
3000
La gente si chiede: "Cosa succederà quando la Legge di Moore giungerà al termine?"
01:21
WhichChe will happenaccadere around 2020.
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69000
2000
Ciò avverrà intorno al 2020.
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We'llWe'll then go to the nextIl prossimo paradigmparadigma.
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71000
2000
A quel punto passeremo al paradigma successivo.
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And Moore'sDi Moore LawLegge was not the first paradigmparadigma
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73000
2000
La Legge di Moore non è stato il primo paradigma
01:27
to bringportare exponentialesponenziale growthcrescita to computinginformatica.
30
75000
2000
relativo alla crescita esponenziale nell’informatica.
01:29
The exponentialesponenziale growthcrescita of computinginformatica startediniziato
31
77000
2000
La crescita esponenziale nella scienza dei computer è iniziata
01:31
decadesdecenni before GordonGordon MooreMoore was even bornNato.
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79000
2000
decenni prima della nascita di Gordon Moore.
01:33
And it doesn't just applyapplicare to computationcalcolo.
33
81000
4000
E non è applicabile solo all’informatica.
01:37
It's really any technologytecnologia where we can measuremisurare
34
85000
2000
Ma a qualunque tecnologia per la quale possiamo misurare
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the underlyingsottostanti informationinformazione propertiesproprietà.
35
87000
3000
le proprietà sottostanti dell’informazione.
01:42
Here we have 49 famousfamoso computerscomputer. I put them in a logarithmiclogaritmica graphgrafico.
36
90000
4000
Ecco qui 49 computer storici. Li ho messi in un grafico a scala logaritmica.
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The logarithmiclogaritmica scalescala hidessi nasconde the scalescala of the increaseaumentare,
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94000
4000
La scala logaritmica nasconde le variazioni assolute della crescita.
01:50
because this representsrappresenta trillions-foldmigliaia di miliardi-fold increaseaumentare
38
98000
2000
Infatti questo grafico rappresenta una crescita di trilioni di volte
01:52
sinceda the 1890 censuscensimento.
39
100000
3000
dal primo censimento nel 1890.
01:55
In 1950s they were shrinkingcontrazione vacuumvuoto tubestubi,
40
103000
2000
Nel 1950 abbiamo iniziato a rimpicciolire le valvole,
01:57
makingfabbricazione them smallerpiù piccola and smallerpiù piccola. They finallyfinalmente hitcolpire a wallparete;
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105000
3000
rendendole sempre più piccole. Fino al limite.
02:00
they couldn'tnon poteva shrinkcontrarsi the vacuumvuoto tubetubo any more and keep the vacuumvuoto.
42
108000
2000
Oltre un certo livello non si era più in grado di rimpicciolirle e di mantenere il vuoto all’intero.
02:02
And that was the endfine of the shrinkingcontrazione of vacuumvuoto tubestubi,
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110000
3000
Questo segnò la fine dell’utilizzo delle valvole.
02:05
but it was not the endfine of the exponentialesponenziale growthcrescita of computinginformatica.
44
113000
3000
Ma non segnò la fine della crescita della potenza di calcolo.
02:08
We wentandato to the fourthil quarto paradigmparadigma, transistorstransistori,
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116000
2000
Si passò al quarto paradigma: ai transistor,
02:10
and finallyfinalmente integratedintegrato circuitscircuiti.
46
118000
2000
e, infine, ai circuiti integrati.
02:12
When that comesviene to an endfine we'llbene go to the sixthsesto paradigmparadigma;
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120000
2000
Quando anche i circuiti integrati arriveranno al limite, passeremo al sesto paradigma:
02:14
three-dimensionaltridimensionale self-organizingauto-organizzazione molecularmolecolare circuitscircuiti.
48
122000
4000
i circuiti molecolari tridimensionali auto-regolanti.
02:18
But what's even more amazingStupefacente, really, than this
49
126000
3000
Ma la cosa ancora più affascinante di questo
02:21
fantasticfantastico scalescala of progressprogresso,
50
129000
2000
strepitoso tasso di crescita,
02:23
is that -- look at how predictableprevedibile this is.
51
131000
2000
è di come ciò sia prevedibile.
02:25
I mean this wentandato throughattraverso thickdenso and thinmagro,
52
133000
2000
Quello che voglio dire è che qui si è passati tra alti e bassi,
02:27
throughattraverso warguerra and peacepace, throughattraverso boomboom timesvolte and recessionsrecessioni.
53
135000
3000
tra periodi di guerra e di pace e attraverso fasi di boom e di recessioni.
02:30
The Great DepressionDepressione madefatto not a dentDent in this exponentialesponenziale progressionprogressione.
54
138000
4000
La Grande Depressione non causò alcun minimo rallentamento a questa progressione esponenziale.
02:34
We'llWe'll see the samestesso thing in the economiceconomico recessionrecessione we're havingavendo now.
55
142000
4000
E lo stesso accadrà durante la recessione economica in cui ci stiamo trovando adesso.
02:38
At leastmeno the exponentialesponenziale growthcrescita of informationinformazione technologytecnologia capabilitycapacità
56
146000
3000
In conclusione, la crescita esponenziale dei sistemi informativi
02:41
will continueContinua unabatedsenza sosta.
57
149000
3000
continuerà senza sosta.
02:44
And I just updatedaggiornato these graphsgrafici.
58
152000
2000
Ho appena aggiornato questi grafici.
02:46
Because I had them throughattraverso 2002 in my booklibro, "The SingularitySingolarità is NearVicino a."
59
154000
3000
Li avevo inseriti nel 2002 nel mio libro, "La Singolarità è vicina."
02:49
So we updatedaggiornato them,
60
157000
2000
Poi li ho aggiornati
02:51
so I could presentpresente it here, to 2007.
61
159000
3000
con dati al 2007 per poterli presentare qui.
02:54
And I was askedchiesto, "Well aren'tnon sono you nervousnervoso?
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162000
2000
Mi è stato chiesto: "Ma, non sei preoccupato?
02:56
Maybe it kindgenere of didn't stayrestare on this exponentialesponenziale progressionprogressione."
63
164000
4000
Forse questa progressione esponenziale non continuerà."
03:00
I was a little nervousnervoso
64
168000
2000
In effetti, ero un po' nervoso
03:02
because maybe the datadati wouldn'tno be right,
65
170000
2000
per paura che i dati non fossero corretti,
03:04
but I've donefatto this now for 30 yearsanni,
66
172000
2000
ma è da trent’anni che faccio quest’analisi,
03:06
and it has stayedrimasto on this exponentialesponenziale progressionprogressione.
67
174000
3000
e la progressione esponenziale è rimasta tale.
03:09
Look at this graphgrafico here.You could buyacquistare one transistortransistor for a dollardollaro in 1968.
68
177000
3000
Guardate questo grafico. Nel 1968 si poteva comprare un transistor per un dollaro.
03:12
You can buyacquistare halfmetà a billionmiliardo todayoggi,
69
180000
2000
Oggi, è possibile acquistare mezzo miliardo di pezzi.
03:14
and they are actuallyin realtà better, because they are fasterPiù veloce.
70
182000
2000
E, ovviamente, sono migliori, perché sono più veloci.
03:16
But look at how predictableprevedibile this is.
71
184000
2000
Ma guardate anche come tutto questo è prevedibile.
03:18
And I'd say this knowledgeconoscenza is over-fittingover-fitting to pastpassato datadati.
72
186000
3000
E direi che quest’informazione è più aderente con i dati del passato.
03:21
I've been makingfabbricazione these forward-lookingprevisionali predictionsPrevisioni for about 30 yearsanni.
73
189000
4000
Ho fatto queste previsioni lungimiranti per circa 30 anni.
03:25
And the costcosto of a transistortransistor cycleciclo,
74
193000
2000
ll costo di un singolo ciclo del transistor,
03:27
whichquale is a measuremisurare of the priceprezzo performanceprestazione of electronicselettronica,
75
195000
2000
che è un indice della performance dei prezzi nell'elettronica,
03:29
comesviene down about everyogni yearanno.
76
197000
2000
scende circa ogni anno.
03:31
That's a 50 percentper cento deflationdeflazione rateVota.
77
199000
2000
Significa un tasso di deflazione del 50 per cento.
03:33
And it's alsoanche truevero of other examplesesempi,
78
201000
2000
Lo stesso dicasi per altri esempi
03:35
like DNADNA datadati or braincervello datadati.
79
203000
2000
come i dati sul DNA o sul cervello.
03:37
But we more than make up for that.
80
205000
2000
Ma riusciamo a fare anche di più.
03:39
We actuallyin realtà shipnave more than twicedue volte as much
81
207000
2000
In realtà riusciamo a trasferire più del doppio
03:41
of everyogni formmodulo of informationinformazione technologytecnologia.
82
209000
2000
di ogni altra forma di tecnologia dell'informazione.
03:43
We'veAbbiamo had 18 percentper cento growthcrescita in constantcostante dollarsdollari
83
211000
3000
Nell’ultimo mezzo secolo si è registrata una crescita del 18 per cento
03:46
in everyogni formmodulo of informationinformazione technologytecnologia for the last half-centurymezzo secolo,
84
214000
3000
a valore costante del dollaro, in ogni forma di innovazione tecnologica.
03:49
despitenonostante the factfatto that you can get twicedue volte as much of it eachogni yearanno.
85
217000
4000
Nonostante il fatto che sia possibile ottenere una crescita doppia ogni anno.
03:53
This is a completelycompletamente differentdiverso exampleesempio.
86
221000
2000
Questo è un esempio completamente diverso.
03:55
This is not Moore'sDi Moore LawLegge.
87
223000
2000
Qui non si tratta della legge di Moore.
03:57
The amountquantità of DNADNA datadati
88
225000
2000
Il numero di dati che è stato mappato sul DNA
03:59
we'venoi abbiamo sequencedsequenziato has doubledraddoppiato everyogni yearanno.
89
227000
2000
è raddoppiato ogni anno,
04:01
The costcosto has come down by halfmetà everyogni yearanno.
90
229000
3000
e il costo si è ridotto della metà.
04:04
And this has been a smoothliscio progressionprogressione
91
232000
2000
Questo è stato uno sviluppo graduale
04:06
sinceda the beginninginizio of the genomegenoma projectprogetto.
92
234000
2000
dall'inizio del progetto genoma.
04:08
And halfwaya metà strada throughattraverso the projectprogetto, skepticsscettici said,
93
236000
2000
A metà del progetto, gli scettici dicevano:
04:10
"Well, this is not workinglavoro out. You're halfwaya metà strada throughattraverso the genomegenoma projectprogetto
94
238000
3000
"Questo progetto sarà un fallimento. Siete a metà strada del progetto genoma
04:13
and you've finishedfinito one percentper cento of the projectprogetto."
95
241000
2000
ma avete completato l'un per cento dell’analisi."
04:15
But that was really right on scheduleprogramma.
96
243000
2000
In realtà il progetto stava rispettando i tempi.
04:17
Because if you doubleraddoppiare one percentper cento sevenSette more timesvolte,
97
245000
2000
Infatti se si raddoppia l’un per cento per altre sette volte,
04:19
whichquale is exactlydi preciso what happenedè accaduto,
98
247000
2000
che è ciò che è successo,
04:21
you get 100 percentper cento. And the projectprogetto was finishedfinito on time.
99
249000
3000
si arriva al 100%. Il progetto fu infatti completato in tempo.
04:24
CommunicationComunicazione technologiestecnologie:
100
252000
2000
Le tecnologie di comunicazione:
04:26
50 differentdiverso waysmodi to measuremisurare this,
101
254000
2000
50 diversi modi per misurarle.
04:28
the numbernumero of bitsbit beingessere movedmosso around, the sizedimensione of the InternetInternet.
102
256000
3000
Il numero di bit trasferiti, ovvero la dimensione di Internet.
04:31
But this has progressedprogredito at an exponentialesponenziale paceritmo.
103
259000
2000
Tale valore è progredito ad un ritmo esponenziale.
04:33
This is deeplyprofondamente democratizingdemocratizzare.
104
261000
2000
Questa è profonda democrazia.
04:35
I wroteha scritto, over 20 yearsanni agofa in "The AgeEtà of IntelligentIntelligente MachinesMacchine,"
105
263000
3000
Più di 20 anni fa nel mio libro "L'era delle macchine intelligenti"
04:38
when the SovietSovietico UnionUnione was going strongforte, that it would be sweptspazzato away
106
266000
3000
scrivevo che l'Unione Sovietica, proprio mentre stava diventando potente, sarebbe stata annientata
04:41
by this growthcrescita of decentralizeddecentrata communicationcomunicazione.
107
269000
4000
da questa crescita della comunicazione decentrata.
04:45
And we will have plentyabbondanza of computationcalcolo as we go throughattraverso the 21stst centurysecolo
108
273000
3000
Nel corso del 21° secolo avremo ampie disponibilità di potenza di calcolo
04:48
to do things like simulatesimulare regionsregioni of the humanumano braincervello.
109
276000
4000
per poter, ad esempio, simulare alcune regioni del cervello umano.
04:52
But where will we get the softwareSoftware?
110
280000
2000
Ma dove troveremo il software?
04:54
Some criticscritica say, "Oh, well softwareSoftware is stuckincollato in the mudfango."
111
282000
3000
Alcuni critici dicono: "Oh, il software è bloccato."
04:57
But we are learningapprendimento more and more about the humanumano braincervello.
112
285000
2000
Ma stiamo imparando sempre più cose sul cervello umano.
04:59
SpatialSpaziali resolutionrisoluzione of braincervello scanninglettura is doublingraddoppio everyogni yearanno.
113
287000
3000
La risoluzione spaziale tridimensionale della scansione cerebrale raddoppia ogni anno.
05:02
The amountquantità of datadati we're gettingottenere about the braincervello is doublingraddoppio everyogni yearanno.
114
290000
3000
La quantità di dati che stiamo ottenendo sul cervello raddoppia ogni anno.
05:05
And we're showingmostrando that we can actuallyin realtà turnturno this datadati
115
293000
3000
Stiamo dimostrando che si può effettivamente trasformare quest’insieme di dati
05:08
into workinglavoro modelsModelli and simulationssimulazioni of braincervello regionsregioni.
116
296000
3000
sulle regioni del cervello in modelli e simulazioni funzionanti.
05:11
There is about 20 regionsregioni of the braincervello that have been modeledmodellata,
117
299000
2000
Su circa 20 aree del cervello sono stati riprodotti modelli,
05:13
simulatedsimulata and testedtestato:
118
301000
2000
simulazioni e test:
05:15
the auditoryuditorio cortexcorteccia, regionsregioni of the visualvisivo cortexcorteccia;
119
303000
3000
nella corteccia uditiva, nelle regioni della corteccia visiva,
05:18
cerebellumcervelletto, where we do our skillabilità formationformazione;
120
306000
2000
nel cervelletto, dove sviluppiamo la nostra abilità
05:20
slicesfette of the cerebralcerebrale cortexcorteccia, where we do our rationalrazionale thinkingpensiero.
121
308000
4000
e negli strati di corteccia cerebrale, dove generiamo il nostro pensiero razionale.
05:24
And all of this has fueledalimentato
122
312000
2000
Tutto questo ha alimentato
05:26
an increaseaumentare, very smoothliscio and predictableprevedibile, of productivityproduttività.
123
314000
3000
una crescita, molto regolare e prevedibile della produttività.
05:29
We'veAbbiamo goneandato from 30 dollarsdollari to 130 dollarsdollari
124
317000
2000
A parità di valore del dollaro, siamo passati da 30 a 130 dollari
05:31
in constantcostante dollarsdollari in the valuevalore of an averagemedia hourora of humanumano laborlavoro,
125
319000
4000
in termini di valore medio di un'ora di lavoro umano,
05:35
fueledalimentato by this informationinformazione technologytecnologia.
126
323000
3000
grazie a questo sistema informativo.
05:38
And we're all concernedha riguardato about energyenergia and the environmentambiente.
127
326000
3000
Oggi si fa un gran parlare dell'energia e dell'ambiente.
05:41
Well this is a logarithmiclogaritmica graphgrafico.
128
329000
2000
Bene, questo è un grafico logaritmico.
05:43
This representsrappresenta a smoothliscio doublingraddoppio,
129
331000
2000
Rappresenta un raddoppio,
05:45
everyogni two yearsanni, of the amountquantità of solarsolare energyenergia we're creatingla creazione di,
130
333000
4000
ogni due anni, della quantità di energia solare che stiamo generando.
05:49
particularlysoprattutto as we're now applyingl'applicazione nanotechnologynanotecnologie,
131
337000
2000
Soprattutto quando applichiamo la nanotecnologia,
05:51
a formmodulo of informationinformazione technologytecnologia, to solarsolare panelspannelli.
132
339000
3000
una forma di innovazione tecnologica, ai pannelli solari.
05:54
And we're only eightotto doublingsaccoppiamenti away
133
342000
2000
Siamo lontani solo otto raddoppi
05:56
from it meetingincontro 100 percentper cento of our energyenergia needsesigenze.
134
344000
2000
per raggiungere il 100 per cento del nostro fabbisogno energetico.
05:58
And there is 10 thousandmille timesvolte more sunlightluce del sole than we need.
135
346000
4000
Sulla terra arriva 10.000 volte più luce solare di quanta ne abbiamo bisogno.
06:02
We ultimatelyin definitiva will mergefondersi with this technologytecnologia. It's alreadygià very closevicino to us.
136
350000
5000
Alla fine ci immedesimeremo con questa tecnologia. E’ già molto prossima a noi.
06:07
When I was a studentalunno it was acrossattraverso campuscittà universitaria, now it's in our pocketstasche.
137
355000
3000
Quando ero studente, occupava un intero campus.
06:10
What used to take up a buildingcostruzione now fitssi adatta in our pocketstasche.
138
358000
3000
Quello che prima occupava un intero edificio, oggi entra nelle nostre tasche.
06:13
What now fitssi adatta in our pocketstasche would fitin forma in a bloodsangue cellcellula in 25 yearsanni.
139
361000
3000
Ciò che si mette nelle nostre tasche entrerà in una cellula di sangue tra 25 anni.
06:16
And we will begininizio to actuallyin realtà deeplyprofondamente influenceinfluenza
140
364000
4000
Cominceremo ad influenzare profondamente
06:20
our healthSalute and our intelligenceintelligenza,
141
368000
2000
la nostra salute e la nostra intelligenza,
06:22
as we get closerpiù vicino and closerpiù vicino to this technologytecnologia.
142
370000
4000
mentre ci avvicineremo sempre più a questa tecnologia.
06:26
BasedBase on that we are announcingannunciando, here at TEDTED,
143
374000
3000
In merito a ciò, sto per annunciare, qui al TED,
06:29
in truevero TEDTED traditiontradizione, SingularitySingolarità UniversityUniversità.
144
377000
3000
nella tradizione TED, L'Università della Singolarità.
06:32
It's a newnuovo universityUniversità
145
380000
2000
Si tratta di una nuova università
06:34
that's foundedfondato by PeterPeter DiamandisDiamandis, who is here in the audiencepubblico,
146
382000
2000
fondata da Peter Diamandis, che è qui con noi tra il pubblico,
06:36
and myselfme stessa.
147
384000
2000
e dal sottoscritto.
06:38
It's backedBacked by NASANASA and GoogleGoogle,
148
386000
2000
L’istituto è sostenuto dalla NASA, da Google,
06:40
and other leaderscapi in the high-techHigh Tech and sciencescienza communitycomunità.
149
388000
4000
e da altri leader high-tech e della comunità scientifica.
06:44
And our goalobbiettivo was to assemblemontare the leaderscapi,
150
392000
3000
Il nostro obiettivo è quello di far confluire i dirigenti,
06:47
bothentrambi teachersinsegnanti and studentsstudenti,
151
395000
2000
sia insegnanti che studenti,
06:49
in these exponentiallyin modo esponenziale growingin crescita informationinformazione technologiestecnologie,
152
397000
2000
verso queste innovazioni tecnologiche a crescita esponenziale,
06:51
and theirloro applicationapplicazione.
153
399000
2000
e nelle loro applicazioni.
06:53
But LarryLarry PagePagina madefatto an impassionedappassionato speechdiscorso
154
401000
2000
Larry Page, in un appassionato discorso
06:55
at our organizingorganizzazione meetingincontro,
155
403000
2000
tenuto durante un incontro presso la nostra università.
06:57
sayingdetto we should devotededicare this studystudia
156
405000
5000
ha dichiarato che avremmo dovuto dedicare il nostro tempo
07:02
to actuallyin realtà addressingindirizzamento some of the majormaggiore challengessfide facingdi fronte humanityumanità.
157
410000
4000
allo studio delle grandi sfide dell'umanità.
07:06
And if we did that, then GoogleGoogle would back this.
158
414000
2000
Se lo avessimo fatto Google ci avrebbe sostenuto.
07:08
And so that's what we'venoi abbiamo donefatto.
159
416000
2000
E così è ciò che abbiamo fatto.
07:10
The last thirdterzo of the nine-weeknove settimane intensiveintensivo summerestate sessionsessione
160
418000
4000
L'ultimo terzo delle nove settimane intensive, della sessione estiva,
07:14
will be devoteddevoto to a groupgruppo projectprogetto to addressindirizzo
161
422000
2000
sarà dedicato a un progetto di gruppo per affrontare
07:16
some majormaggiore challengesfida of humanityumanità.
162
424000
2000
alcune delle principali sfide dell'umanità.
07:18
Like for exampleesempio, applyingl'applicazione the InternetInternet,
163
426000
2000
Come ad esempio, utilizzare Internet,
07:20
whichquale is now ubiquitousonnipresente, in the ruralrurale areasle zone of ChinaCina or in AfricaAfrica,
164
428000
5000
che è ormai presente ovunque, nelle zone rurali della Cina o dell’Africa,
07:25
to bringingportando healthSalute informationinformazione
165
433000
2000
per fornire informazioni sanitarie
07:27
to developingin via di sviluppo areasle zone of the worldmondo.
166
435000
3000
ai paesi in via di sviluppo.
07:30
And these projectsprogetti will continueContinua pastpassato these sessionssessioni,
167
438000
3000
Questi progetti continueranno, anche dopo questa sessione,
07:33
usingutilizzando collaborativecollaborativo interactiveinterattivo communicationcomunicazione.
168
441000
3000
utilizzando la comunicazione collaborativa interattiva.
07:36
All the intellectualintellettuale propertyproprietà that is createdcreato and taughtinsegnato
169
444000
4000
Tutti i diritti di proprietà intellettuale che saranno creati e insegnati
07:40
will be onlinein linea and availablea disposizione,
170
448000
2000
saranno online, disponibili
07:42
and developedsviluppato onlinein linea in a collaborativecollaborativo fashionmoda.
171
450000
3000
e sviluppabili in modalità collaborativa.
07:45
Here is our foundingfondazione meetingincontro.
172
453000
2000
Ecco l’incontro tra i fondatori.
07:47
But this is beingessere announcedannunciato todayoggi.
173
455000
2000
Oggi posso annunciare che
07:49
It will be permanentlypermanentemente headquarteredcon sede in SiliconSilicio ValleyValle,
174
457000
3000
la sede definitiva sarà nella Silicon Valley,
07:52
at the NASANASA AmesAmes researchricerca centercentro.
175
460000
2000
presso il centro di ricerca Ames della NASA.
07:54
There are differentdiverso programsprogrammi for graduatediplomato studentsstudenti,
176
462000
2000
Ci saranno diversi programmi per studenti laureati
07:56
for executivesdirigenti at differentdiverso companiesaziende.
177
464000
3000
e per dirigenti di società.
07:59
The first sixsei tracksbrani here -- artificialartificiale intelligenceintelligenza,
178
467000
2000
I primi sei filoni: intelligenza artificiale,
08:01
advancedAvanzate computinginformatica technologiestecnologie, biotechnologybiotecnologia, nanotechnologynanotecnologie --
179
469000
3000
tecnologie avanzate di informatica, biotecnologie e nanotecnologie
08:04
are the differentdiverso corenucleo areasle zone of informationinformazione technologytecnologia.
180
472000
4000
sono i diversi ambiti chiave dell’innovazione tecnologica.
08:08
Then we are going to applyapplicare them to the other areasle zone,
181
476000
2000
Inoltre li applicheremo ad altri settori,
08:10
like energyenergia, ecologyecologia,
182
478000
3000
come l'energia, l'ecologia,
08:13
policypolitica lawlegge and ethicsetica, entrepreneurshipimprenditorialità,
183
481000
2000
il diritto e l’etica in politica e l'imprenditoria,
08:15
so that people can bringportare these newnuovo technologiestecnologie to the worldmondo.
184
483000
4000
cosicché i partecipanti potranno trasferire queste nuove tecnologie nel mondo.
08:19
So we're very appreciativericonoscenti of the supportsupporto we'venoi abbiamo gottenottenuto
185
487000
5000
Quindi, siamo molto grati per il sostegno che abbiamo ricevuto
08:24
from bothentrambi the intellectualintellettuale leaderscapi, the high-techHigh Tech leaderscapi,
186
492000
2000
sia dai leader intellettuali, che da quelli high-tech,
08:26
particularlysoprattutto GoogleGoogle and NASANASA.
187
494000
2000
in particolare da Google e da NASA.
08:28
This is an excitingemozionante newnuovo ventureavventurarsi.
188
496000
2000
Questa è una nuova ed eccitante avventura.
08:30
And we inviteinvitare you to participatepartecipare. Thank you very much.
189
498000
3000
E vi invito tutti a partecipare. Grazie mille.
08:33
(ApplauseApplausi)
190
501000
3000
(Applausi)
Translated by Massimo Garzotto
Reviewed by Els De Keyser

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ABOUT THE SPEAKER
Ray Kurzweil - Inventor, futurist
Ray Kurzweil is an engineer who has radically advanced the fields of speech, text and audio technology. He's revered for his dizzying -- yet convincing -- writing on the advance of technology, the limits of biology and the future of the human species.

Why you should listen

Inventor, entrepreneur, visionary, Ray Kurzweil's accomplishments read as a startling series of firsts -- a litany of technological breakthroughs we've come to take for granted. Kurzweil invented the first optical character recognition (OCR) software for transforming the written word into data, the first print-to-speech software for the blind, the first text-to-speech synthesizer, and the first music synthesizer capable of recreating the grand piano and other orchestral instruments, and the first commercially marketed large-vocabulary speech recognition.

Yet his impact as a futurist and philosopher is no less significant. In his best-selling books, which include How to Create a Mind, The Age of Spiritual Machines, The Singularity Is Near: When Humans Transcend Biology, Kurzweil depicts in detail a portrait of the human condition over the next few decades, as accelerating technologies forever blur the line between human and machine.

In 2009, he unveiled Singularity University, an institution that aims to "assemble, educate and inspire leaders who strive to understand and facilitate the development of exponentially advancing technologies." He is a Director of Engineering at Google, where he heads up a team developing machine intelligence and natural language comprehension.

More profile about the speaker
Ray Kurzweil | Speaker | TED.com