TED2009
Juan Enriquez: The next species of human
Dopo la crisi, una nuova, sbalorditiva scienza: Juan Enriquez@TED2009
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Non cercate la ripresa di domani nei mercati azionari. La ripresa verrà dai laboratori scientifici, e promette nientemeno che corpi nuovi, menti nuove, insomma persone nuove. I nostri figli saranno...diversi. Lasciate che Juan Enriquez vi spieghi perché.
Juan Enriquez - Futurist
Juan Enriquez thinks and writes about the profound changes that genomics and other life sciences will bring in business, technology, politics and society. Full bio
Juan Enriquez thinks and writes about the profound changes that genomics and other life sciences will bring in business, technology, politics and society. Full bio
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There's a great big elephant in the room called the economy.
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C'é un elefante nella stanza, chiamato economia.
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So let's start talking about that.
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Iniziamo a parlare di quello.
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I wanted to give you a current picture of the economy.
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Voglio darvi un quadro della situazione economica attuale.
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That's what I have behind myself.
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E' dietro di me.
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(Laughter)
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12000
3000
(Risate)
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But of course what we have to remember is this.
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3000
Ma naturalmente, dobbiamo ricordarci anche di questo.
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And what you have to think about is,
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E mentre balliamo sul fuoco,
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when you're dancing in the flames, what's next?
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3000
dobbiamo pensare: cosa verrà dopo?
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So what I'm going to try to do in the next 17 and a half minutes
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Quindi nei prossimi 17 minuti e mezzo
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is I'm going to talk first about the flames --
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parlerò delle fiamme
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where we are in the economy --
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(la situazione economica attuale)
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and then I'm going to take three trends
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e poi studierò tre tendenze
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that have taken place at TED over the last 25 years
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3000
che abbiamo osservato al TED negli ultimi 25 anni
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and that will take place in this conference
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36000
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e che potremo osservare anche in questa conferenza,
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and I will try and bring them together.
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38000
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e poi proverò a mettere insieme il tutto,
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And I will try and give you a sense of what the ultimate reboot looks like.
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41000
4000
cercando di darvi un'idea di quel che sarà il "riavvio definitivo".
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Those three trends are
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2000
Queste tre tendenze sono:
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the ability to engineer cells,
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1) la capacità di "ingegnerizzare" le cellule;
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the ability to engineer tissues,
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2) la capacità di "ingegnerizzare" i tessuti;
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and robots.
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3) i robot.
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And somehow it will all make sense.
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2000
Tutto acquisterà senso, ad un certo punto.
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But anyway, let's start with the economy.
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55000
3000
Ma in ogni caso, iniziamo con l'economia.
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There's a couple of really big problems that are still sitting there.
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3000
Rimangono un paio di grossi problemi.
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One is leverage.
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Uno é la leva finanziaria.
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And the problem with leverage is
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63000
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Il problema della leva finanziaria é che
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it makes the U.S. financial system look like this.
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65000
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dà al sistema finanziario americano questo aspetto.
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(Laughter)
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68000
3000
(Risate)
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So, a normal commercial bank has nine to 10 times leverage.
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75000
3000
Una banca commerciale tradizionale ha una leva finanziaria da 9 a 10.
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That means for every dollar you deposit, it loans out about nine or 10.
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78000
3000
Ossia, per ogni dollaro che depositi, lei ne presta 9 o 10.
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A normal investment bank is not a deposit bank,
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81000
3000
Una normale banca di investimenti non é una banca di depositi,
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it's an investment bank;
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84000
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ma appunto una banca di investimenti;
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it has 15 to 20 times.
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86000
2000
perciò la sua leva normalmente é 15-20.
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It turns out that B of A in September had 32 times.
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88000
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La leva di Bank of America, a Settembre, era 32.
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And your friendly Citibank had 47 times.
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91000
3000
E quella della vostra affezionata Citibank, 47.
01:46
Oops.
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94000
2000
Oops.
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That means every bad loan goes bad 47 times over.
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96000
4000
Perciò, per ogni dollaro prestato e non restituito, se ne perdevano in realtà 47.
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And that, of course, is the reason why all of you
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100000
3000
E questo, naturalmente, é il motivo per cui tutti voi
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are making such generous and wonderful donations
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103000
3000
state facendo tante generose donazioni
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to these nice folks.
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106000
2000
a questa gente squisita.
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And as you think about that,
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111000
2000
Nel frattempo, mentre pensate a tutto questo,
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you've got to wonder: so what do banks have in store for you now?
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113000
3000
chiedetevi: e adesso, le banche, cosa avranno in serbo per noi?
02:11
(Laughter)
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119000
3000
(Risate)
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It ain't pretty.
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128000
2000
Non é il massimo.
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The government, meanwhile, has been acting like Santa Claus.
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131000
4000
Il governo, nel frattempo, si comporta come Babbo Natale.
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We all love Santa Claus, right?
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135000
3000
Vogliamo tutti bene a Babbo Natale, vero?
02:30
But the problem with Santa Clause is,
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138000
3000
Ma il problema, con Babbo Natale,
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if you look at the mandatory spending of what these folks have been doing
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141000
3000
se guardate alle spese fatte da questi signori,
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and promising folks,
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144000
2000
e promesse ad altri signori,
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it turned out that in 1967, 38 percent was mandatory spending
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146000
5000
é che nel 1967, il 38 per cento di queste spese
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on what we call "entitlements."
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151000
3000
erano per i cosiddetti "diritti".
02:46
And then by 2007 it was 68 percent.
50
154000
3000
Nel 2007, era salito al 68 percento.
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And we weren't supposed to run into 100 percent until about 2030.
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157000
4000
E non pensavamo di arrivare al 100 per cento fino a circa il 2030.
02:54
Except we've been so busy giving away a trillion here, a trillion there,
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162000
3000
Ma siamo stati così occupati a dare un trilione qui, un trilione là,
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that we've brought that date of reckoning forward
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165000
3000
che abbiamo anticipato quella data
03:00
to about 2017.
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168000
3000
a circa il 2017.
03:03
And we thought we were going to be able to lay these debts off on our kids,
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171000
3000
Pensavamo di poter scaricare questi debiti sui nostri ragazzi.
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but, guess what?
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174000
2000
Ma inizieremo a pagarli noi, invece.
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We're going to start to pay them.
57
176000
2000
Ma inizieremo a pagarli noi, invece.
03:10
And the problem with this stuff is, now that the bill's come due,
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178000
2000
E il problema di tutta questa roba, ora che il conto é arrivato,
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it turns out Santa isn't quite as cute when it's summertime.
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180000
4000
é che fare il Babbo Natale perde molto fascino, d'estate. Non trovate?
03:16
Right?
60
184000
2000
é che fare il Babbo Natale perde molto fascino, d'estate. Non trovate?
03:18
(Laughter)
61
186000
3000
(Risate)
03:30
Here's some advice from one of the largest investors in the United States.
62
198000
4000
Ecco qualche consiglio da uno dei più grandi investitori negli Stati Uniti.
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This guy runs the China Investment Corporation.
63
202000
3000
Questo tipo dirige la China Investment Corporation.
03:37
He is the main buyer of U.S. Treasury bonds.
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205000
3000
E' il principale acquirente di Buoni del Tesoro Americani
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And he gave an interview in December.
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208000
3000
e ha rilasciato un intervista, a Dicembre.
03:43
Here's his first bit of advice.
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211000
2000
Ecco il suo primo consiglio.
03:45
And here's his second bit of advice.
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213000
3000
Ed ecco il suo secondo consiglio.
03:50
And, by the way,
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218000
2000
E, per inciso, il Primo Ministro Cinese lo ha ripetuto la scorsa Domenica a Davos.
03:52
the Chinese Prime Minister reiterated this at Davos last Sunday.
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220000
3000
E, per inciso, il Primo Ministro Cinese lo ha ripetuto la scorsa Domenica a Davos.
03:55
This stuff is getting serious enough
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223000
2000
Questa roba sta diventando così importante
03:57
that if we don't start paying attention to the deficit,
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225000
2000
che rischiamo, se non prestiamo attenzione al deficit,
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we're going to end up losing the dollar.
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227000
3000
di far perdere valore al dollaro.
04:02
And then all bets are off.
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230000
3000
E a quel punto, fine delle scommesse.
04:05
Let me show you what it looks like.
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233000
3000
Lasciate che vi mostri cosa significa.
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I think I can safely say
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236000
2000
Penso di potermi definire tranquillamente
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that I'm the only trillionaire in this room.
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238000
3000
l'unico trilionario in questa stanza.
04:14
This is an actual bill.
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242000
2000
Questa è una banconota.
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And it's 10 triliion dollars.
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244000
3000
Sono 10 trilioni di dollari.
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The only problem with this bill is it's not really worth very much.
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247000
3000
L'unico problema di questa banconota é che non vale davvero così tanto.
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That was eight bucks last week, four bucks this week,
80
250000
3000
Valeva 8 dollari la settimana scorsa, quattro dollari questa,
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a buck next week.
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253000
2000
un dollaro la prossima.
04:27
And that's what happens to currencies when you don't stand behind them.
82
255000
4000
Ecco cosa succede alle valute, quando non le si controlla.
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So the next time somebody as cute as this shows up on your doorstep,
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260000
5000
Quindi, la prossima volta che qualcuno tenero come lui busserà alla vostra porta,
04:37
and sometimes this creature's called Chrysler and sometimes Ford and sometimes ... whatever you want --
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265000
7000
(a volte si chiama Ford, a volte Chrysler... quello che volete)
04:44
you've just got to say no.
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272000
2000
dovete semplicemente dire no.
04:46
And you've got to start banishing a word that's called "entitlement."
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274000
4000
Dobbiamo iniziare a bandire la parola "aiuti"
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And the reason we have to do that in the short term
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278000
3000
E dobbiamo farlo subito, perché
04:53
is because we have just run out of cash.
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281000
3000
siamo rimasti senza soldi.
04:56
If you look at the federal budget, this is what it looks like.
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284000
3000
Guardate come é composto il budget federale:
04:59
The orange slice is what's discretionary.
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287000
3000
la fetta arancione sono le spese facoltative,
05:02
Everything else is mandated.
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290000
2000
tutte le altre sono obbligatorie.
05:05
It makes no difference if we cut out the bridges to Alaska in the overall scheme of things.
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293000
3000
Complessivamente, non fa differenza che voi tagliate i ponti con l'Alaska.
05:08
So what we have to start thinking about doing
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296000
3000
Quindi dobbiamo pensare a come limitare i costi sanitari,
05:11
is capping our medical spending
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299000
2000
Quindi dobbiamo pensare a come limitare i costi sanitari,
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because that's a monster that's simply going to eat the entire budget.
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301000
3000
perché stanno semplicemente divorando l'intera torta.
05:16
We've got to start thinking about asking people
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304000
3000
Dobbiamo valutare l'opportunità di chiedere alle persone
05:19
to retire a little bit later.
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307000
2000
di andare in pensione un pò più tardi.
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If you're 60 to 65 you retire on time.
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310000
3000
Se avete 60-65 anni, andrete in pensione nei tempi giusti.
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Your 401(k) just got nailed.
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313000
2000
Siete appena in tempo con la legge 401(k).
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If you're 50 to 60 we want you to work two years more.
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315000
3000
Se avete 50-60 anni, vogliamo che lavoriate due anni di più.
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If you're under 50 we want you to work four more years.
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318000
3000
Se avete meno di 50 anni, vogliamo che lavoriate 4 anni di più.
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The reason why that's reasonable is,
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321000
3000
Tutto ciò é sensato, perché
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when your grandparents were given Social Security,
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324000
2000
quando i vostri nonni ottennero la previdenza sociale,
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they got it at 65 and were expected to check out at 68.
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326000
3000
la prendevano a 65 anni e ci si aspettava che vivessero ancora tre anni circa.
05:41
Sixty-eight is young today.
105
329000
3000
Oggi a 68 anni si é giovani.
05:44
We've also got to cut the military about three percent a year.
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332000
4000
Dobbiamo anche tagliare le spese militari del 3% all'anno.
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We've got to limit other mandatory spending.
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336000
2000
Dobbiamo tagliare altre spese obbligatorie.
05:50
We've got to quit borrowing as much,
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338000
3000
Dobbiamo prendere a prestito meno soldi,
05:53
because otherwise the interest is going to eat that whole pie.
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341000
3000
o l'interesse si mangerà tutta la torta.
05:56
And we've got to end up with a smaller government.
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344000
2000
E per finire, serve una struttura governativa più snella.
05:58
And if we don't start changing this trend line,
111
346000
3000
Se non cambieremo questo trend
06:01
we are going to lose the dollar
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349000
2000
il dollaro perderà valore
06:03
and start to look like Iceland.
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351000
2000
e cominceremo a somigliare all'Islanda.
06:05
I got what you're thinking.
114
353000
3000
Lo so cosa pensate:
06:08
This is going to happen when hell freezes over.
115
356000
4000
"L'inferno sarà un posto freddo, quando tutto ciò succederà."
06:13
But let me remind you this December it did snow in Vegas.
116
361000
3000
Ma lasciate che ve lo ricordi: a Las Vegas, questo Dicembre, ha nevicato.
06:18
(Laughter)
117
366000
3000
(Risate)
06:23
Here's what happens if you don't address this stuff.
118
371000
3000
Ecco cosa succede, se non si affrontano queste questioni.
06:26
So, Japan had a fiscal real estate crisis
119
374000
3000
Il Giappone, nei tardi anni '80, ha avuto
06:29
back in the late '80s.
120
377000
2000
una crisi fiscale e immobiliare.
06:31
And its 225 largest companies today
121
379000
3000
E oggi, le sue 225 maggiori aziende
06:34
are worth one quarter of what they were 18 years ago.
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382000
3000
valgono un quarto di quanto valevano 18 anni fa.
06:37
We don't fix this now,
123
385000
2000
Se non sistemiamo il problema ora,
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how would you like to see a Dow 3,500 in 2026?
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387000
3000
che valore vorreste per il Dow 3,500, nel 2026?
06:42
Because that's the consequence of not dealing with this stuff.
125
390000
3000
Perché é questo che succede, se non affronti il problema.
06:45
And unless you want this person
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393000
3000
E a meno che tu non voglia questa persona
06:48
to not just become the CFO of Florida, but the United States,
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396000
3000
come direttore finanziario non della Florida, ma degli Stati Uniti,
06:51
we'd better deal with this stuff.
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399000
3000
sarà meglio ad affrontare il problema.
06:54
That's the short term. That's the flame part.
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402000
3000
Questo é il breve termine. Queste sono le fiamme in cui ci troviamo.
06:57
That's the financial crisis.
130
405000
2000
Questa é la crisi finanziaria.
06:59
Now, right behind the financial crisis there's a second and bigger wave
131
407000
4000
Ma appena dietro la crisi finanziaria c'é una seconda, maggiore onda
07:03
that we need to talk about.
132
411000
1000
di cui dobbiamo parlare.
07:04
That wave is much larger, much more powerful,
133
412000
2000
Questa onda é molto più lunga, molto più potente,
07:06
and that's of course the wave of technology.
134
414000
3000
ed é naturalmente l'onda della tecnologia.
07:09
And what's really important in this stuff is,
135
417000
2000
E la cosa veramente importante é che,
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as we cut, we also have to grow.
136
419000
2000
mentre tagliamo, dobbiamo anche crescere.
07:13
Among other things, because startup companies
137
421000
3000
Le startup companies ricevono investimenti
07:16
are .02 percent of U.S. GDP investmentm
138
424000
2000
pari allo 0.02 per cento del PIL americano
07:18
and they're about 17.8 percent of output.
139
426000
3000
anche se generano il 17,8 per cento dell'output.
07:23
It's groups like that in this room that generate the future of the U.S. economy.
140
431000
3000
Sono i gruppi come il nostro che generano il futuro dell'economia americana.
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And that's what we've got to keep growing.
141
434000
2000
Ed é questo che dobbiamo lasciar crescere.
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We don't have to keep growing these bridges to nowhere.
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436000
3000
Non dobbiamo continuare a costruire ponti verso il nulla.
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So let's bring a romance novelist into this conversation.
143
440000
4000
E adesso, rendiamo questa conversazione un pò romanzata.
07:38
And that's where these three trends come together.
144
446000
5000
Ecco dove questi tre trend si riuniranno.
07:43
That's where the ability to engineer microbes,
145
451000
3000
Ecco dove la capacità di "ingegnerizzare"
07:46
the ability to engineer tissues,
146
454000
2000
microbi e tessuti
07:48
and the ability to engineer robots
147
456000
2000
e di costruire robot
07:50
begin to lead to a reboot.
148
458000
2000
inizierà a farci "ricominciare".
07:52
And let me recap some of the stuff you've seen.
149
460000
2000
Lasciate che riassuma un pò della roba che avete visto.
07:54
Craig Venter showed up last year
150
462000
2000
Craig Venter, l'anno scorso, vi ha mostrato
07:56
and showed you the first fully programmable cell that acts like hardware
151
464000
2000
la prima cellula completamente programmabile che si comporta come fosse l'hardware di un computer
07:58
where you can insert DNA and have it boot up as a different species.
152
466000
3000
può ricevere un DNA ed "avviarsi" come una specie differente.
08:01
In parallel, the folks at MIT
153
469000
3000
Contemporaneamente, i ricercatori del MIT
08:04
have been building a standard registry of biological parts.
154
472000
3000
hanno cominciato a costruire un registro delle parti biologiche.
08:07
So think of it as a Radio Shack for biology.
155
475000
3000
Pensatelo come un negozio di ricambi biologici.
08:10
You can go out and get your proteins, your RNA, your DNA, whatever.
156
478000
3000
Vai lì, prendi le tue proteine, il tuo DNA, il tuo RNA, quello che vuoi.
08:13
And start building stuff.
157
481000
3000
E inizi a costruire roba.
08:16
In 2006 they brought together high school students and college students
158
484000
3000
Nel 2006 hanno messo insieme studenti delle superiori e del college
08:19
and started to build these little odd creatures.
159
487000
2000
e hanno iniziato a costruire queste piccole, strane creature.
08:21
They just happened to be alive instead of circuit boards.
160
489000
3000
Erano esseri viventi, non circuiti stampati.
08:24
Here was one of the first things they built.
161
492000
3000
Questa fu una delle loro prime creature.
08:27
So, cells have this cycle.
162
495000
2000
Le cellule hanno questo ciclo.
08:29
First they don't grow.
163
497000
2000
All'inizio non crescono.
08:31
Then they grow exponentially.
164
499000
2000
Poi, crescono esponenzialmente.
08:33
Then they stop growing.
165
501000
2000
E poi, smettono di crescere.
08:35
Graduate students wanted a way of telling which stage they were in.
166
503000
3000
Agli studenti laureati serviva un metodo per controllare in quale stadio si trovassero.
08:38
So they engineered these cells
167
506000
2000
E così hanno "programmato" queste cellule
08:40
so that when they're growing in the exponential phase,
168
508000
2000
in modo che, quando si trovavano nella fase esponenziale, profumavano di fiore.
08:42
they would smell like wintergreen.
169
510000
2000
in modo che, quando si trovavano nella fase esponenziale, profumavano di fiore.
08:44
And when they stopped growing they would smell like bananas.
170
512000
3000
Quando smettevano di crescere, invece, l'odore era di banana.
08:47
And you could tell very easily when your experiment was working
171
515000
3000
Così potevi decidere con facilità quali esperimenti stavano funzionando
08:50
and wasn't, and where it was in the phase.
172
518000
3000
e quali no, ed in quale fase si trovavano.
08:53
This got a bit more complicated two years later.
173
521000
3000
Due anni dopo, la cosa si fece un pò più complicata.
08:56
Twenty-one countries came together. Dozens of teams.
174
524000
2000
21 nazioni, dozzine di squadre, si riunirono
08:58
They started competing.
175
526000
2000
e iniziarono a competere.
09:00
The team from Rice University started to engineer the substance in red wine
176
528000
5000
il team della Rice University iniziò a "trapiantare" nella birra
09:05
that makes red wine good for you
177
533000
2000
la sostanza che rende benefico il vino rosso
09:07
into beer.
178
535000
2000
la sostanza che rende benefico il vino rosso.
09:10
So you take resveratrol and you put it into beer.
179
538000
4000
Prendevi il resveratrolo e lo mettevi nella birra.
09:14
Of course, one of the judges is wandering by, and he goes,
180
542000
3000
Naturalmente, uno dei giudici disse:
09:17
"Wow! Cancer-fighting beer! There is a God."
181
545000
4000
"Wow! La birra anticancro! Dio esiste!"
09:21
(Laughter)
182
549000
3000
(Risate)
09:24
The team from Taiwan was a little bit more ambitious.
183
552000
3000
Il team di Taiwan fu un pò più ambizioso.
09:27
They tried to engineer bacterias in such a way
184
555000
3000
Cercarono di ingegnerizzare i batteri in modo tale
09:30
that they would act as your kidneys.
185
558000
3000
che funzionassero come i vostri reni.
09:33
Four years ago, I showed you this picture.
186
561000
3000
Quattro anni fa, vi ho mostrato questa immagine.
09:36
And people oohed and ahhed,
187
564000
2000
La gente restava sbalordita,
09:38
because Cliff Tabin had been able to grow an extra wing on a chicken.
188
566000
3000
perché Cliff Tabin era stato in grado di far crescere un'ala in più su un pollo.
09:41
And that was very cool stuff back then.
189
569000
3000
E a quei tempi, la cosa era notevole.
09:44
But now moving from bacterial engineering to tissue engineering,
190
572000
3000
Ma adesso, che stiamo passando dall'ingegneria sui batteri a quella sui tessuti,
09:47
let me show you what's happened in that period of time.
191
575000
3000
fatemi mostrare cosa é successo nel frattempo.
09:50
Two years ago, you saw this creature.
192
578000
3000
Due anni fa, avete visto questa creatura.
09:53
An almost-extinct animal from Xochimilco, Mexico
193
581000
3000
Un animale quasi estinto, proveniente da Xochimilco, in Messico,
09:56
called an axolotl
194
584000
2000
chiamato axolotl,
09:58
that can re-generate its limbs.
195
586000
2000
che può rigenerare i suoi arti.
10:00
You can freeze half its heart. It regrows.
196
588000
2000
Puoi congelargli metà del cuore. Ricrescerà.
10:02
You can freeze half the brain. It regrows.
197
590000
2000
Puoi congelargli metà del cervello. Ricrescerà.
10:04
It's almost like leaving Congress.
198
592000
2000
E' un pò come perdere le elezioni.
10:06
(Laughter)
199
594000
3000
(Risate)
10:12
But now, you don't have to have the animal itself to regenerate,
200
600000
3000
Ma non é necessario che ricresca l'intero animale,
10:15
because you can build cloned mice molars in Petri dishes.
201
603000
5000
perché ormai si possono clonare molari di topo in una piastra di Petri.
10:21
And, of course if you can build mice molars in Petri dishes,
202
609000
4000
E se potete clonare denti di topo,
10:25
you can grow human molars in Petri dishes.
203
613000
3000
potete clonare denti umani.
10:28
This should not surprise you, right?
204
616000
2000
La cosa non dovrebbe sorprendervi, giusto?
10:30
I mean, you're born with no teeth.
205
618000
2000
Voglio dire, siete nati senza denti.
10:32
You give away all your teeth to the tooth fairy.
206
620000
3000
Avete dato i vostri primi denti alla fatina buona.
10:35
You re-grow a set of teeth.
207
623000
2000
E li avete fatti ricrescere.
10:37
But then if you lose one of those second set of teeth, they don't regrow,
208
625000
3000
Poi però, se perdevate un dente della seconda dentizione, non ricrescevano,
10:40
unless, if you're a lawyer.
209
628000
2000
salvo che non foste avvocati.
10:42
(Laughter)
210
630000
4000
(Risate)
10:46
But, of course, for most of us,
211
634000
3000
Oggi invece, anche per i comuni mortali
10:49
we know how to grow teeth, and therefore we can take adult stem teeth,
212
637000
3000
sappiamo far crescere i denti, e quindi possiamo prendere staminali dentali adulte,
10:52
put them on a biodegradable mold, re-grow a tooth,
213
640000
3000
metterle in uno stampo biodegradabile, far ricrescere un dente,
10:55
and simply implant it.
214
643000
1000
e impiantarlo.
10:56
And we can do it with other things.
215
644000
3000
E possiamo farlo anche con altri organi.
10:59
So, a Spanish woman who was dying of T.B. had a donor trachea,
216
647000
5000
Per una donna spagnola, che stava morendo di TB, hanno preso la trachea di un donatore,
11:04
they took all the cells off the trachea,
217
652000
2000
tolto tutte le cellule della trachea,
11:06
they spraypainted her stem cells onto that cartilage.
218
654000
3000
e spruzzato le staminali di lei sulla cartilagine.
11:09
She regrew her own trachea,
219
657000
2000
La "sua" trachea ricrebbe,
11:11
and 72 hours later it was implanted.
220
659000
3000
e 72 ore dopo la reimpiantarono.
11:14
She's now running around with her kids.
221
662000
2000
Adesso sta correndo coi suoi bambini.
11:16
This is going on in Tony Atala's lab in Wake Forest
222
664000
3000
Questo succede nel laboratorio di Tony Atala, a Wake Forest,
11:19
where he is re-growing ears for injured soldiers,
223
667000
3000
dove sta facendo ricrescere orecchie, e vesciche,
11:22
and he's also re-growing bladders.
224
670000
4000
ai soldati mutilati.
11:26
So there are now nine women walking around Boston
225
674000
3000
E adesso nove donne camminano per Boston
11:29
with re-grown bladders,
226
677000
2000
con le vesciche ricostruite,
11:31
which is much more pleasant than walking around with a whole bunch of plastic bags
227
679000
2000
che é molto meglio dell'andare in giro con un sacchettino di plastica
11:33
for the rest of your life.
228
681000
2000
per il resto della vita.
11:35
This is kind of getting boring, right?
229
683000
3000
La cosa sta per diventare banale, vero?
11:38
I mean, you understand where this story's going.
230
686000
2000
Voglio dire, state capendo dove andremo a finire.
11:40
But, I mean it gets more interesting.
231
688000
2000
Ma c'é un risvolto ancora più interessante.
11:42
Last year, this group was able to take all the cells off a heart,
232
690000
4000
Lo scorso anno, questo gruppo é stato in grado di rimuovere tutte le cellule di un cuore,
11:46
leaving just the cartilage.
233
694000
3000
lasciando solo la cartilagine.
11:49
Then, they sprayed stem cells onto that heart, from a mouse.
234
697000
2000
Poi, hanno spruzzato le staminali di un topo su quel cuore.
11:51
Those stem cells self-organized, and that heart started to beat.
235
699000
4000
Quelle cellule si sono auto-organizzate, e quel cuore ha iniziato a battere.
11:55
Life happens.
236
703000
3000
La vita...é successa.
11:59
This may be one of the ultimate papers.
237
707000
3000
Questo potrebbe essere uno dei paper definitivi, sull'argomento.
12:02
This was done in Japan and in the U.S., published at the same time,
238
710000
3000
L'esperimento é stato fatto in Giappone e negli Stati Uniti, e pubblicato nello stesso periodo.
12:05
and it rebooted skin cells into stem cells, last year.
239
713000
4000
Hanno trasformato le cellule dell'epidermide in staminali.
12:10
That meant that you can take the stuff right here,
240
718000
3000
il che significa che puoi prendere la roba da qui
12:13
and turn it into almost anything in your body.
241
721000
2000
e trasformarla in quasi ogni altra parte del corpo.
12:15
And this is becoming common, it's moving very quickly,
242
723000
3000
Sta per diventare comune, e sta per succedere in fretta,
12:18
it's moving in a whole series of places.
243
726000
3000
in un gran numero di posti.
12:22
Third trend: robots.
244
730000
2000
Terzo trend: i robot.
12:25
Those of us of a certain age grew up expecting that by now
245
733000
3000
Quelli di noi che hanno una certa età sono cresciuti aspettando l'arrivo
12:28
we would have Rosie the Robot from "The Jetsons" in our house.
246
736000
4000
di Rosie, il robot de "I Jetson".
12:32
And all we've got is a Roomba.
247
740000
3000
E invece, tutto quello che abbiamo é un Roomba.
12:35
(Laughter)
248
743000
3000
(Risate)
12:38
We also thought we'd have this robot to warn us of danger.
249
746000
4000
Inoltre, pensavamo che questo robot ci avvertisse dei pericoli.
12:42
Didn't happen.
250
750000
2000
E non é successo.
12:44
And these were robots engineered for a flat world, right?
251
752000
3000
Sono robot progettati per un mondo piatto, vero?
12:47
So, Rosie runs around on skates
252
755000
2000
Rosie corre sui pattini
12:49
and the other one ran on flat threads.
253
757000
2000
e l'altro correva sui binari.
12:52
If you don't have a flat world, that's not good,
254
760000
2000
Se il tuo mondo non é piatto, tutto ciò non va bene,
12:54
which is why the robot's we're designing today are a little different.
255
762000
5000
ecco perché oggi progettiamo robot un pò differenti.
13:00
This is Boston Dynamics' "BigDog."
256
768000
2000
Questo é "BigDog", della Boston Dynamics.
13:05
And this is about as close as you can get to a physical Turing test.
257
773000
3000
E' la cosa più vicina possibile ad un Turing Test fisico.
13:08
O.K., so let me remind you, a Turing test is where you've got a wall,
258
776000
4000
Lasciate che ve lo ricordi: in un Turing Test avete un muro,
13:12
you're talking to somebody on the other side of the wall,
259
780000
2000
parlate con qualcuno dall'altra parte del muro,
13:14
and when you don't know if that thing is human or animal --
260
782000
3000
e quando non riuscirete più ad attribuire la risposta ad un umano o ad un computer,
13:17
that's when computers have reached human intelligence.
261
785000
4000
allora i computer avranno raggiunto livelli umani di intelligenza.
13:21
This is not an intelligence Turing rest,
262
789000
3000
Non é un Turing test per l'intelligenza,
13:24
but this is as close as you can get to a physical Turing test.
263
792000
3000
ma é la cosa più simile che possiate immaginare ad un Turing Test fisico.
13:27
And this stuff is moving very quickly,
264
795000
2000
Questa roba sta progredendo molto in fretta,
13:29
and by the way, that thing can carry about 350 pounds of weight.
265
797000
4000
e per inciso, può trasportare circa 160 kg di peso.
13:34
These are not the only interesting robots.
266
802000
3000
Ma non sono gli unici robot interessanti.
13:37
You've also got flies, the size of flies,
267
805000
2000
Abbiamo anche robot grandi come mosche,
13:39
that are being made by Robert Wood at Harvard.
268
807000
3000
creati da Robert Wood, ad Harvard.
13:42
You've got Stickybots that are being made at Stanford.
269
810000
3000
Abbiamo gli Stickybots, a Stanford.
13:45
And as you bring these things together,
270
813000
3000
E man mano che metti insieme tutte queste cose,
13:48
as you bring cells, biological tissue engineering and mechanics together,
271
816000
6000
cellule, meccanica ed ingegneria sui tessuti,
13:54
you begin to get some really odd questions.
272
822000
3000
inizi a porti domande molto curiose.
13:57
In the last Olympics, this gentleman,
273
825000
2000
Nell'ultima Olimpiade, questo signore,
13:59
who had several world records in the Special Olympics,
274
827000
4000
che aveva vinto diversi record mondiali nelle Paraolimpiadi,
14:03
tried to run in the normal Olympics.
275
831000
2000
cercò di gareggiare nelle Olimpiadi normali.
14:05
The only issue with Oscar Pistorius
276
833000
2000
Il problema di Oscar Pistorius
14:07
is he was born without bones in the lower part of his legs.
277
835000
4000
sono le gambe, prive di ossa inferiori.
14:11
He came within about a second of qualifying.
278
839000
2000
Non é riuscito a qualificarsi per circa un secondo di troppo.
14:13
He sued to be allowed to run,
279
841000
3000
Fece causa per essere autorizzato a gareggiare,
14:16
and he won the suit,
280
844000
2000
e la vinse, ma non realizzò
14:18
but didn't qualify by time.
281
846000
2000
il tempo necessario a qualificarsi.
14:20
Next Olympics, you can bet that Oscar, or one of Oscar's successors,
282
848000
5000
Nelle prossime Olimpiadi, però, potete scommettere che Oscar, o uno dei suoi successori,
14:25
is going to make the time.
283
853000
2000
realizzerà quel tempo.
14:27
And two or three Olympics after that, they are going to be unbeatable.
284
855000
3000
E due o tre Olimpiadi dopo, saranno imbattibili.
14:30
And as you bring these trends together, and as you think of what it means
285
858000
5000
Se mettete insieme queste tendenze, e pensate a cosa significa
14:35
to take people who are profoundly deaf, who can now begin to hear --
286
863000
4000
ridare l'udito alle persone sorde...
14:39
I mean, remember the evolution of hearing aids, right?
287
867000
3000
Ricordate l'evoluzione delle protesi?
14:42
I mean, your grandparents had these great big cones,
288
870000
3000
I vostri nonni avevano quei grandi coni,
14:45
and then your parents had these odd boxes
289
873000
2000
i vostri genitori avevano queste strane macchinette
14:47
that would squawk at odd times during dinner,
290
875000
2000
che ogni tanto gracchiavano,
14:49
and now we have these little buds that nobody sees.
291
877000
2000
poi sono arrivate queste piccole pulci invisibili.
14:51
And now you have cochlear implants
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879000
2000
Oggi esistono impianti cocleari
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that go into people's heads and allow the deaf to begin to hear.
293
881000
5000
che vengono impiantati nella testa e permettono ai sordi di iniziare a sentire.
14:58
Now, they can't hear as well as you and I can.
294
886000
2000
Non possono ancora sentire bene come me e voi.
15:00
But, in 10 or 15 machine generations they will,
295
888000
3000
Ma in 10 o 15 generazioni di tecnologia, che sono
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and these are machine generations, not human generations.
296
891000
2000
più brevi di quelle umane, potranno farlo.
15:06
And about two or three years after they can hear as well as you and I can,
297
894000
4000
E due o tre anni dopo averci raggiunti,
15:10
they'll be able to hear maybe how bats sing, or how whales talk,
298
898000
4000
magari saranno in grado di sentire i pipistrelli, o il canto delle balene,
15:14
or how dogs talk, and other types of tonal scales.
299
902000
3000
o i cani, e altri tipi di scale tonali.
15:17
They'll be able to focus their hearing,
300
905000
2000
Saranno in grado di "concentrare" l'ascolto,
15:19
they'll be able to increase the sensitivity, decrease the sensitivity,
301
907000
3000
modificare la sensibilità a piacere,
15:22
do a series of things that we can't do.
302
910000
2000
insomma fare una serie di cose che noi non potremo fare.
15:24
And the same thing is happening in eyes.
303
912000
2000
E la stessa cosa sta succedendo negli occhi.
15:27
This is a group in Germany that's beginning to engineer eyes
304
915000
3000
Questo é un gruppo tedesco che sta iniziando a realizzare occhi artificiali
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so that people who are blind can begin to see light and dark.
305
918000
4000
permettendo ai ciechi di cominciare a distinguere la luce dal buio.
15:34
Very primitive.
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922000
2000
E' ancora molto primitivo.
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And then they'll be able to see shape.
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924000
2000
Ma in futuro potranno distinguere le forme.
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And then they'll be able to see color, and then they'll be able to see in definition,
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926000
3000
Poi saranno in grado di vedere il colore, poi di acquistare definizione,
15:41
and one day, they'll see as well as you and I can.
309
929000
3000
e un giorno vedranno bene quanto noi.
15:44
And a couple of years after that, they'll be able to see in ultraviolet,
310
932000
3000
E un paio di anni dopo, potranno vedere gli ultravioletti,
15:47
they'll be able to see in infrared, they'll be able to focus their eyes,
311
935000
2000
gli infrarossi, saranno in grado di "concentrare" i loro occhi,
15:49
they'll be able to come into a microfocus.
312
937000
3000
sarano in grado di guardare le cose con il massimo dettaglio.
15:52
They'll do stuff you and I can't do.
313
940000
2000
Faranno cose che noi non possiamo fare.
15:55
All of these things are coming together,
314
943000
2000
Tutte queste cose verranno insieme,
15:57
and it's a particularly important thing to understand,
315
945000
4000
ed é particolarmente importante,
16:01
as we worry about the flames of the present,
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949000
3000
mentre ci preoccupiamo delle fiamme del presente,
16:04
to keep an eye on the future.
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952000
3000
ricordare di mantenere uno sguardo verso il futuro.
16:07
And, of course, the future is looking back 200 years,
318
955000
3000
Questo futuro, certo, sta guardando indietro 200 anni,
16:10
because next week is the 200th anniversary of Darwin's birth.
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958000
4000
perché la prossima settimana é il 200esimo compleanno della nascita di Charles Darwin,
16:14
And it's the 150th anniversary of the publication of "The Origin of Species."
320
962000
6000
e il 150esimo aniversario della pubblicazione de "L'Origine delle Specie"
16:20
And Darwin, of course, argued that evolution is a natural state.
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968000
4000
Darwin, naturalmente, sosteneva che l'evoluzione é uno stato naturale
16:24
It is a natural state in everything that is alive, including hominids.
322
972000
6000
in tutto ciò che vive, ominidi inclusi.
16:30
There have actually been 22 species of hominids
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978000
5000
Ci sono state, in effetti, 22 specie di ominidi
16:35
that have been around, have evolved, have wandered in different places,
324
983000
4000
che hanno vissuto, si sono evolute, spostate in posti diversi,
16:39
have gone extinct.
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987000
2000
sono estinte.
16:41
It is common for hominids to evolve.
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989000
5000
Evolversi, per gli ominidi, é una cosa normale.
16:46
And that's the reason why, as you look at the hominid fossil record,
327
994000
3000
Ed ecco la ragione per cui, se osservi la lista dei fossili,
16:49
erectus, and heidelbergensis, and floresiensis, and Neanderthals,
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997000
8000
l'homo erectus, heildelbergensis, floresiensis, neanderthals,
16:57
and Homo sapiens, all overlap.
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1005000
4000
e l'Homosapiens si sovrappongono tutti.
17:02
The common state of affairs is to have overlapping versions of hominids,
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1010000
5000
La condizione normale era la compresenza di tipi diversi di ominide,
17:07
not one.
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1015000
2000
non uno.
17:09
And as you think of the implications of that,
332
1017000
2000
E se pensi alle implicazioni di tutto questo,
17:11
here's a brief history of the universe.
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1019000
2000
ecco una breve storia dell'Universo.
17:13
The universe was created 13.7 billion years ago,
334
1021000
3000
L'Universo fu creato 13,7 miliardi di ani fa,
17:16
and then you created all the stars, and all the planets,
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1024000
2000
poi sono nate tutte le stelle, tutti i pianeti,
17:18
and all the galaxies, and all the Milky Ways.
336
1026000
2000
tutte le galassie, tutte le Vie Lattee.
17:20
And then you created Earth about 4.5 billion years ago,
337
1028000
3000
Poi é nata la Terra, circa 4,5 miliardi di anni fa,
17:23
and then you got life about four billion years ago,
338
1031000
3000
e la vita, 4 miliardi di anni fa,
17:26
and then you got hominids about 0.006 billion years ago,
339
1034000
4000
e gli ominidi, 0.006 miliardi di anni fa,
17:30
and then you got our version of hominids about 0.0015 billion years ago.
340
1038000
5000
e alla fine, la nostra versione degli ominidi, 0.0015 milioni di anni fa.
17:35
Ta-dah!
341
1043000
2000
Ta-dah!
17:37
Maybe the reason for thr creation of the universe,
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1045000
2000
Può darsi che la creazione dell'Universo,
17:39
and all the galaxies, and all the planets, and all the energy,
343
1047000
3000
delle galassie, dei pianeti, di tutta l'energia,
17:42
and all the dark energy, and all the rest of stuff
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1050000
2000
dell'energia oscura, e del resto di quella roba,
17:44
is to create what's in this room.
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1052000
4000
sia servita solo a creare quello che c'é in questa stanza.
17:48
Maybe not.
346
1056000
2000
Forse no, però.
17:51
That would be a mildly arrogant viewpoint.
347
1059000
3000
Forse é un punto di vista troppo arrogante.
17:54
(Laughter)
348
1062000
4000
(Risate)
17:59
So, if that's not the purpose of the universe, then what's next?
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1067000
3000
E nel caso non lo sia, allora cosa verrà dopo?
18:04
(Laughter)
350
1072000
4000
(Risate)
18:08
I think what we're going to see is we're going to see a different species of hominid.
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1076000
4000
Io penso che stiamo per assistere ad una differente specie di ominide.
18:13
I think we're going to move from a Homo sapiens into a Homo evolutis.
352
1081000
4000
Penso che passeremo dall'Homo Sapiens all'Homo Evolutis.
18:17
And I think this isn't 1,000 years out.
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1085000
2000
E non penso che avverrà tra 1000 anni.
18:19
I think most of us are going to glance at it,
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1087000
3000
Penso che la maggior parte di noi riuscirà a intravedere tutto questo,
18:22
and our grandchildren are going to begin to live it.
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1090000
2000
e che i nostri nipoti inizieranno a viverlo.
18:24
And a Homo evolutis brings together these three trends
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1092000
3000
Un Homo Evolutis riunisce queste tre tendenze
18:27
into a hominid that takes direct and deliberate control
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3000
in un ominide che assume un controllo diretto e deliberato
18:30
over the evolution of his species, her species and other species.
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4000
sull'evoluzione della sua specie e degli altri.
18:35
And that, of course, would be the ultimate reboot.
359
1103000
4000
E questo, naturalmente, sarebbe il "riavvio definitivo".
18:39
Thank you very much.
360
1107000
2000
Grazie infinite.
18:41
(Applause)
361
1109000
3000
(Applausi)
ABOUT THE SPEAKER
Juan Enriquez - FuturistJuan Enriquez thinks and writes about the profound changes that genomics and other life sciences will bring in business, technology, politics and society.
Why you should listen
A broad thinker who studies the intersections of these fields, Enriquez has a talent for bridging disciplines to build a coherent look ahead. He is the managing director of Excel Venture Management, a life sciences VC firm. He recently published (with Steve Gullans) Evolving Ourselves: How Unnatural Selection and Nonrandom Mutation Are Shaping Life on Earth. The book describes a world where humans increasingly shape their environment, themselves and other species.
Enriquez is a member of the board of Synthetic Genomics, which recently introduced the smallest synthetic living cell. Called “JCVI-syn 3.0,” it has 473 genes (about half the previous smallest cell). The organism would die if one of the genes is removed. In other words, this is the minimum genetic instruction set for a living organism.
Juan Enriquez | Speaker | TED.com