TEDGlobal 2013
Uri Alon: Why science demands a leap into the unknown
Uri Alon: Perché la scienza veramente innovativa deve fare un salto nel buio
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Mentre studiava per il suo dottorato in fisica, Uri Alon pensava di essere un fallimento perché nessuna delle sue ricerche lo portava verso obiettivi concreti. Ma, con l'aiuto del teatro dell'improvvisazione, si è reso conto che si poteva anche provare gusto nel sentirsi persi. Per gli scienziati, questo discorso TED è un invito a smettere di pensare alla ricerca come una linea retta tra domande e risposte, bensì come qualcosa di più creativo. È un messaggio che avrà per tutti un forte impatto, indipendentemente dalla professione che esercitate.
Uri Alon - Systems biologist
Uri Alon studies how cells work, using an array of tools (including improv theater) to understand the biological circuits that perform the functions of life. Full bio
Uri Alon studies how cells work, using an array of tools (including improv theater) to understand the biological circuits that perform the functions of life. Full bio
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00:12
In the middle of my Ph.D.,
0
325
2063
Nel pieno dei miei studi per il dottorato,
00:14
I was hopelessly stuck.
1
2388
3462
ero bloccato, senza speranze.
00:17
Every research direction that I tried
2
5850
1780
Ogni direzione di ricerca
che avevo tentato
che avevo tentato
00:19
led to a dead end.
3
7630
1616
mi portava a un vicolo cieco.
00:21
It seemed like my basic assumptions
4
9246
1902
Sembrava che le mie ipotesi di base
00:23
just stopped working.
5
11148
1928
non avessero più senso.
00:25
I felt like a pilot flying through the mist,
6
13076
2999
Mi sentivo come un pilota
che vola nella foschia,
che vola nella foschia,
00:28
and I lost all sense of direction.
7
16075
2795
e avevo completamente perso
il senso dell'orientamento.
il senso dell'orientamento.
00:30
I stopped shaving.
8
18870
1481
Smisi di farmi la barba.
00:32
I couldn't get out of bed in the morning.
9
20351
2741
Non riuscivo ad alzarmi dal letto
la mattina.
la mattina.
00:35
I felt unworthy
10
23092
1733
Non mi sentivo degno
00:36
of stepping across the gates of the university,
11
24825
3153
di varcare i cancelli dell'università,
00:39
because I wasn't like Einstein or Newton
12
27978
2148
perché non ero come Einstein
né come Newton
né come Newton
00:42
or any other scientist whose results
13
30126
2153
o qualunque altro scienziato
di cui avevo studiato
di cui avevo studiato
00:44
I had learned about, because in science,
14
32279
1531
i risultati, perché nella scienza,
00:45
we just learn about the results, not the process.
15
33810
3382
impariamo solo i risultati,
non il processo.
non il processo.
00:49
And so obviously, I couldn't be a scientist.
16
37192
4701
E così ovviamente, non potevo diventare
uno scienziato.
uno scienziato.
00:53
But I had enough support
17
41893
1664
Ma ebbi sostegno sufficiente
00:55
and I made it through
18
43557
1397
e continuai l'università
00:56
and discovered something new about nature.
19
44954
2220
e scoprii qualcosa di nuovo sulla natura.
00:59
This is an amazing feeling of calmness,
20
47174
2743
E' una straordinaria sensazione di quiete
01:01
being the only person in the world
21
49917
1332
quella data dall'essere l'unica persona
al mondo
al mondo
01:03
who knows a new law of nature.
22
51249
2225
a conoscenza di una nuova
legge della natura.
legge della natura.
01:05
And I started the second project in my Ph.D,
23
53474
3042
E iniziai il mio secondo progetto
durante il mio dottorato,
durante il mio dottorato,
01:08
and it happened again.
24
56516
1364
e accadde di nuovo.
01:09
I got stuck and I made it through.
25
57880
2289
Mi bloccai e continuai per la mia strada.
01:12
And I started thinking,
26
60169
1386
E cominciai a pensare:
01:13
maybe there's a pattern here.
27
61555
1157
"forse è una cosa che si ripete".
01:14
I asked the other graduate students, and they said,
28
62712
1841
Lo chiesi ad altri studenti,
e loro mi dissero:
e loro mi dissero:
01:16
"Yeah, that's exactly what happened to us,
29
64553
2043
"Sì, è proprio quello
che è capitato anche a noi,
che è capitato anche a noi,
01:18
except nobody told us about it."
30
66596
2349
solo che nessuno ce ne aveva parlato."
01:20
We'd all studied science as if it's a series
31
68945
1950
Abbiamo tutti studiato la scienza
come se fosse una serie
come se fosse una serie
01:22
of logical steps between question and answer,
32
70895
3576
di passaggi logici tra domande e risposte,
01:26
but doing research is nothing like that.
33
74471
2746
ma fare ricerca è completamente diverso.
01:29
At the same time, I was also studying
34
77217
2334
In quello stesso periodo,
studiavo anche
studiavo anche
01:31
to be an improvisation theater actor.
35
79551
2087
per diventare un attore
di improvvisazione teatrale.
di improvvisazione teatrale.
01:33
So physics by day,
36
81638
1434
Così, durante il giorno studiavo fisica,
01:35
and by night, laughing, jumping, singing,
37
83072
2018
e e di notte ridevo, saltavo, cantavo,
01:37
playing my guitar.
38
85090
1312
e suonavo la chitarra.
01:38
Improvisation theater,
39
86402
1479
L'improvvisazione teatrale,
01:39
just like science, goes into the unknown,
40
87881
3009
proprio come la scienza, esplora l'ignoto,
01:42
because you have to make a scene onstage
41
90890
1412
perché bisogna inscenare uno spettacolo
sul palcoscenico
sul palcoscenico
01:44
without a director, without a script,
42
92302
1703
senza regista, senza sceneggiatura,
01:46
without having any idea what you'll portray
43
94005
2278
senza nemmeno avere idea di che cosa
si dovrà rappresentare
si dovrà rappresentare
01:48
or what the other characters will do.
44
96283
2406
o di che cosa faranno
gli altri personaggi.
gli altri personaggi.
01:50
But unlike science,
45
98689
1849
Ma a differenza della scienza,
01:52
in improvisation theater, they tell you from day one
46
100538
3023
nell'improvvisazione teatrale,
vi viene detto sin dal primo giorno
vi viene detto sin dal primo giorno
01:55
what's going to happen to
you when you get onstage.
you when you get onstage.
47
103561
2215
che cosa vi accadrà
solo una volta saliti sul palco.
solo una volta saliti sul palco.
01:57
You're going to fail miserably.
48
105776
2772
Fallirete miseramente.
02:00
You're going to get stuck.
49
108548
1177
Vi bloccherete.
02:01
And we would practice staying creative
50
109725
2118
E noi ci esercitavamo a mantenere
la nostra creatività
la nostra creatività
02:03
inside that stuck place.
51
111843
1203
in quella situazione di blocco mentale.
02:05
For example, we had an exercise
52
113046
1905
Per esempio, c'era un esercizio
02:06
where we all stood in a circle,
53
114951
1142
in cui stavamo tutti in cerchio,
02:08
and each person had to do
the world's worst tap dance,
the world's worst tap dance,
54
116093
2965
e ogni persona doveva ballare il tip tap
in modo disastroso,
in modo disastroso,
02:11
and everybody else applauded
55
119058
1586
e tutti gli altri applaudivano
02:12
and cheered you on,
56
120644
1242
e vi incoraggiavano a continuare,
02:13
supporting you onstage.
57
121886
2763
sostenendovi quando eravate sul palco.
02:16
When I became a professor
58
124649
1908
Quando diventai un professore
02:18
and had to guide my own students
59
126557
1381
e dovetti guidare i miei studenti
02:19
through their research projects,
60
127938
1973
nei loro progetti di ricerca,
02:21
I realized again,
61
129911
1367
mi resi conto di nuovo
02:23
I don't know what to do.
62
131278
1712
che non sapevo che cosa fare.
02:24
I'd studied thousands of hours of physics,
63
132990
1994
Avevo studiato fisica, biologia, chimica
02:26
biology, chemistry,
64
134984
1614
per un migliaio di ore,
02:28
but not one hour, not one concept
65
136598
2372
ma neanche un'ora,
neanche una lezione
neanche una lezione
02:30
on how to mentor, how to guide someone
66
138970
2586
su come fare da mentore,
su come guidare qualcuno
su come guidare qualcuno
02:33
to go together into the unknown,
67
141556
1737
nell'esplorazione dell'ignoto,
02:35
about motivation.
68
143293
1921
sulla motivazione.
02:37
So I turned to improvisation theater,
69
145214
1930
Così trassi spunto
dall'improvvisazione teatrale
dall'improvvisazione teatrale
02:39
and I told my students from day one
70
147144
2173
e dissi ai miei studenti
sin dal primo giorno
sin dal primo giorno
02:41
what's going to happen when you start research,
71
149317
2901
che cosa sarebbe successo
quando avrebbero iniziato le ricerche,
quando avrebbero iniziato le ricerche,
02:44
and this has to do with our mental schema
72
152218
1726
e ha a che fare
con il nostro schema mentale
con il nostro schema mentale
02:45
of what research will be like.
73
153944
2012
su come sarà la ricerca.
02:47
Because you see, whenever people do anything,
74
155956
2278
Perché vedete,
quando le persone fanno qualcosa
quando le persone fanno qualcosa
02:50
for example if I want to touch this blackboard,
75
158234
2642
per esempio, se io voglio toccare
questa lavagna,
questa lavagna,
02:52
my brain first builds up a schema,
76
160876
1660
il mio cervello prima crea uno schema,
02:54
a prediction of exactly what my muscles will do
77
162536
1859
una previsione di quello che faranno
i miei muscoli nel dettaglio
i miei muscoli nel dettaglio
02:56
before I even start moving my hand,
78
164395
2156
prima di iniziare a muovere la mano,
02:58
and if I get blocked,
79
166551
1848
e se mi blocco,
03:00
if my schema doesn't match reality,
80
168399
1875
se il mio schema non corrisponde
alla realtà,
alla realtà,
03:02
that causes extra stress called cognitive dissonance.
81
170274
2284
ciò causa stress in più. Questo fenomeno
si chiama dissonanza cognitiva.
si chiama dissonanza cognitiva.
03:04
That's why your schemas had better match reality.
82
172558
2909
Ecco perché è meglio che i vostri schemi
corrispondano alla realtà.
corrispondano alla realtà.
03:07
But if you believe the way science is taught,
83
175467
3155
Ma se credete al modo in cui viene
insegnata la scienza,
insegnata la scienza,
03:10
and if you believe textbooks, you're liable
84
178622
1897
e se credete ai libri di testo,
siete soggetti
siete soggetti
03:12
to have the following schema of research.
85
180519
6294
ad avere il seguente schema di ricerca.
03:18
If A is the question,
86
186813
3318
Se A è la domanda,
03:22
and B is the answer,
87
190131
3400
e B è la risposta,
03:25
then research is a direct path.
88
193531
4593
allora la ricerca è una strada dritta.
03:30
The problem is that if an experiment doesn't work,
89
198127
3115
Il problema è che se un esperimento
non funziona,
non funziona,
03:33
or a student gets depressed,
90
201242
3662
o uno studente si deprime,
03:36
it's perceived as something utterly wrong
91
204904
2086
ciò viene percepito come una cosa
assolutamente sbagliata
assolutamente sbagliata
03:38
and causes tremendous stress.
92
206990
3030
e causa uno stress tremendo.
03:42
And that's why I teach my students
93
210020
1783
Ecco perché insegno ai miei studenti
03:43
a more realistic schema.
94
211803
3862
uno schema più realistico.
03:50
Here's an example
95
218860
1524
Ecco un esempio
03:52
where things don't match your schema.
96
220384
3136
in cui le cose non corrispondono
allo schema mentale.
allo schema mentale.
03:58
(Laughter)
97
226379
3262
(Risate)
04:01
(Applause)
98
229641
3199
(Applausi)
04:13
So I teach my students a different schema.
99
241564
3446
Insegno ai miei studenti
uno schema diverso.
uno schema diverso.
04:17
If A is the question,
100
245010
2194
Se A è la domanda,
04:19
B is the answer,
101
247204
2181
B è la risposta,
04:25
stay creative in the cloud,
102
253320
1535
siate creativi nella nuvola,
04:26
and you start going,
103
254855
1975
e proseguite da quel punto,
04:28
and experiments don't work, experiments don't work,
104
256830
2363
e gli esperimenti non funzionano,
gli esperimenti non funzionano,
gli esperimenti non funzionano,
04:31
experiments don't work, experiments don't work,
105
259193
2535
gli esperimenti non funzionano,
gli esperimenti non funzionano,
gli esperimenti non funzionano,
04:33
until you reach a place linked
with negative emotions
with negative emotions
106
261728
2676
fino a raggiungere un punto
fatto di emozioni negative
fatto di emozioni negative
04:36
where it seems like your basic assumptions
107
264404
2278
dove sembra che
le vostre ipotesi di base
le vostre ipotesi di base
04:38
have stopped making sense,
108
266682
1116
non abbiano più senso,
04:39
like somebody yanked the carpet beneath your feet.
109
267798
3055
come se qualcuno vi avesse tolto
il tappeto sotto i piedi.
il tappeto sotto i piedi.
04:42
And I call this place the cloud.
110
270853
3328
Questo punto io lo chiamo
"la nuvola"
"la nuvola"
04:59
Now you can be lost in the cloud
111
287685
2678
Ora, potreste perdervi
nella nuvola
nella nuvola
05:02
for a day, a week, a month, a year,
112
290363
2508
per un giorno, una settimana, un anno,
05:04
a whole career,
113
292871
1498
per un'intera carriera,
05:06
but sometimes, if you're lucky enough
114
294369
2162
ma a volte, se siete abbastanza fortunati
05:08
and you have enough support,
115
296531
1856
e avete sostegno sufficiente,
05:10
you can see in the materials at hand,
116
298387
1990
potete vedere nei materiali
di cui disponete,
di cui disponete,
05:12
or perhaps meditating on the shape of the cloud,
117
300377
3248
o forse meditare sulla forma
della nuvola,
della nuvola,
05:15
a new answer,
118
303625
2002
una nuova risposta,
05:19
C, and you decide to go for it.
119
307285
3684
C, e potete decidere di buttarvi.
05:22
And experiments don't work, experiments don't work,
120
310969
2369
E gli esperimenti non funzionano,
gli esperimenti non funzionano,
gli esperimenti non funzionano,
05:25
but you get there,
121
313338
1469
ma vi avvicinate,
05:26
and then you tell everyone about it
122
314807
1220
e poi lo raccontate a tutti
05:28
by publishing a paper that reads A arrow C,
123
316027
3502
con una pubblicazione
su cui c'è scritto A-freccetta-C
su cui c'è scritto A-freccetta-C
05:31
which is a great way to communicate,
124
319529
1959
che è un gran bel modo di comunicare,
05:33
but as long as you don't forget the path
125
321488
2344
ma a patto che non vi dimentichiate
la strada
la strada
05:35
that brought you there.
126
323832
1799
che vi ha portati a quel punto.
05:37
Now this cloud is an inherent part
127
325631
1975
Ora, questa nuvola è parte integrante
05:39
of research, an inherent part of our craft,
128
327606
2604
della ricerca, una parte integrante
della nostra professione,
della nostra professione,
05:42
because the cloud stands guard at the boundary.
129
330210
3210
perché la nuvola fa da guardia al confine.
05:49
It stands guard at the boundary
130
337721
2269
Fa da guardia al confine
05:51
between the known
131
339990
2972
tra il noto
05:57
and the unknown,
132
345795
3604
e l'ignoto,
06:05
because in order to discover something truly new,
133
353110
2275
perché, per poter scoprire
qualcosa di realmente nuovo,
qualcosa di realmente nuovo,
06:07
at least one of your basic
assumptions has to change,
assumptions has to change,
134
355385
3577
almeno una delle vostre ipotesi
di base deve cambiare,
di base deve cambiare,
06:10
and that means that in science,
135
358962
1254
e ciò significa che nella scienza
06:12
we do something quite heroic.
136
360216
1962
facciamo qualcosa di piuttosto eroico.
06:14
Every day, we try to bring ourselves
137
362178
1821
Ogni giorno, cerchiamo di portarci
06:15
to the boundary between
the known and the unknown
the known and the unknown
138
363999
1812
verso il confine tra il noto
e l'ignoto
e l'ignoto
06:17
and face the cloud.
139
365811
1821
e far fronte alla nuvola.
06:19
Now notice that I put B
140
367632
1705
Ora, notate che ho messo B
06:21
in the land of the known,
141
369337
743
nella parte del noto,
06:22
because we knew about it in the beginning,
142
370080
1811
perché lo conoscevamo all'inizio,
06:23
but C is always more interesting
143
371891
3649
ma C è sempre più interessante
06:27
and more important than B.
144
375540
2723
e più importante di B.
06:30
So B is essential in order to get going,
145
378263
2193
Perciò B è essenziale
per potere andare avanti,
per potere andare avanti,
06:32
but C is much more profound,
146
380456
1818
ma C è molto più profondo,
06:34
and that's the amazing thing about resesarch.
147
382274
4497
ed è questa la cosa straordinaria
della ricerca.
della ricerca.
06:38
Now just knowing that word, the cloud,
148
386771
2188
Ora, solo venire a conoscenza
di quella parola, nuvola,
di quella parola, nuvola,
06:40
has been transformational in my research group,
149
388959
2555
ha rappresentato una svolta
nel mio gruppo di ricerca,
nel mio gruppo di ricerca,
06:43
because students come to me and say,
150
391514
1870
perché gli studenti vengono da me
e mi dicono:
e mi dicono:
06:45
"Uri, I'm in the cloud,"
151
393384
1598
"Uri, sono nella nuvola",
06:46
and I say, "Great, you must be feeling miserable."
152
394982
3166
e io dico loro: "Fantastico,
scommetto che ti senti uno schifo".
scommetto che ti senti uno schifo".
06:50
(Laughter)
153
398148
2142
(Risate)
06:52
But I'm kind of happy,
154
400290
1913
Ma io sono felice,
06:54
because we might be close to the boundary
155
402203
1678
perché potremmo essere vicini al confine
06:55
between the known and the unknown,
156
403881
1896
tra il noto e l'ignoto,
06:57
and we stand a chance of discovering
157
405777
1546
e abbiamo la possibilità di scoprire
06:59
something truly new,
158
407323
1861
qualcosa di veramente nuovo,
07:01
since the way our mind works,
159
409184
1342
dato che la nostra mente
funziona in questo modo:
funziona in questo modo:
07:02
it's just knowing that the cloud
160
410526
3148
sapere che la nuvola
07:05
is normal, it's essential,
161
413674
4426
è normale, è essenziale,
07:10
and in fact beautiful,
162
418100
1205
e davvero bella,
07:11
we can join the Cloud Appreciation Society,
163
419305
3623
possiamo unirci alla
"Associazione degli amanti delle Nuvole",
"Associazione degli amanti delle Nuvole",
07:14
and it detoxifies the feeling that something
164
422928
1918
ed elimina la sensazione
che ci sia qualcosa
che ci sia qualcosa
07:16
is deeply wrong with me.
165
424846
2562
di profondamente sbagliato in me.
07:19
And as a mentor, I know what to do,
166
427408
2450
E come mentore,
so che cosa fare,
so che cosa fare,
07:21
which is to step up my support for the student,
167
429858
2202
cioè spronare gli studenti,
sostenerli,
sostenerli,
07:24
because research in psychology shows
168
432060
1481
perché la ricerca in campo psicologico
07:25
that if you're feeling fear and despair,
169
433541
3559
mostra che se si prova
paura o disperazione,
paura o disperazione,
07:29
your mind narrows down
170
437100
997
la mente si restringe
07:30
to very safe and conservative ways of thinking.
171
438097
2831
verso modalità di pensiero
molto sicure e conservatrici.
molto sicure e conservatrici.
07:32
If you'd like to explore the risky paths
172
440928
1575
Se vi piacerebbe esplorare
le strade rischiose
le strade rischiose
07:34
needed to get out of the cloud,
173
442503
1388
di cui c'è bisogno
per uscire dalla nuvola,
per uscire dalla nuvola,
07:35
you need other emotions --
174
443891
1761
avete bisogno di altre emozioni..
07:37
solidarity, support, hope —
175
445652
2201
solidarietà, sostegno, speranza..
07:39
that come with your connection from somebody else,
176
447853
1737
che derivano dalle nostre relazioni
con gli altri,
con gli altri,
07:41
so like in improvisation theater,
177
449590
1550
perciò, come
nell'improvvisazione teatrale,
nell'improvvisazione teatrale,
07:43
in science, it's best to walk into the unknown
178
451140
2301
nella scienza, è meglio addentrarsi
nell'ignoto
nell'ignoto
07:45
together.
179
453441
1969
in compagnia.
07:47
So knowing about the cloud,
180
455410
2442
Essendo a conoscenza della nuvola,
07:49
you also learn from improvisation theater
181
457852
3324
grazie all'improvvisazione teatrale
s'impara anche
s'impara anche
07:53
a very effective way to have conversations
182
461176
2602
un modo molto efficace
di tenere conversazioni
di tenere conversazioni
07:55
inside the cloud.
183
463778
1760
all'interno della nuvola.
07:57
It's based on the central principle
184
465538
1977
È basato sul principio cardine
07:59
of improvisation theater,
185
467515
1767
dell'improvvisazione teatrale,
08:01
so here improvisation theater
186
469282
1093
ecco che l'improvvisazione teatrale
08:02
came to my help again.
187
470375
1296
mi è venuta di nuovo in aiuto.
08:03
It's called saying "Yes, and"
188
471671
2291
Consiste nel dire "Sì, e.."
08:05
to the offers made by other actors.
189
473962
3465
alle proposte che vi vengono fatte
dagli altri attori.
dagli altri attori.
08:16
That means accepting the offers
190
484297
2894
Significa accettare le offerte
08:19
and building on them, saying, "Yes, and."
191
487191
2511
e continuare su quella linea,
dicendo "Sì, e..".
dicendo "Sì, e..".
08:21
For example, if one actor says,
192
489702
1239
Per esempio, se un attore dice,
08:22
"Here is a pool of water,"
193
490941
1155
"Qui c'è una pozza d'acqua",
08:24
and the other actor says,
194
492096
1045
e l'altro attore dice
08:25
"No, that's just a stage,"
195
493141
1869
"No, è solo un palcoscenico",
08:27
the improvisation is over.
196
495010
1738
l'improvvisazione è già finita.
08:28
It's dead, and everybody feels frustrated.
197
496748
3772
È morta, e tutti si sentono frustrati.
08:32
That's called blocking.
198
500520
1348
Si chiama blocco.
08:33
If you're not mindful of communications,
199
501868
1607
Se non siete consapevoli
delle comunicazioni,
delle comunicazioni,
08:35
scientific conversations can have a lot of blocking.
200
503475
2937
le conversazioni scientifiche
possono essere soggette a molti blocchi.
possono essere soggette a molti blocchi.
08:38
Saying "Yes, and" sounds like this.
201
506412
2236
Dire "Sì, e.." significa questo:
08:40
"Here is a pool of water."
"Yeah, let's jump in."
"Yeah, let's jump in."
202
508648
2508
"Qui c'è uno specchio d'acqua."
"Sì, tuffiamoci."
"Sì, tuffiamoci."
08:43
"Look, there's a whale! Let's grab it by its tail.
203
511156
3009
"Guarda, una balena! Prendiamole la coda.
08:46
It's pulling us to the moon!"
204
514165
2101
Ci porta sulla luna!"
08:48
So saying "Yes, and" bypasses our inner critic.
205
516266
3020
Così, dire "Sì, e.." è un modo
per superare il critico che c'è in noi.
per superare il critico che c'è in noi.
08:51
We all have an inner critic
206
519286
1694
C'è un critico in tutti noi
08:52
that kind of guards what we say,
207
520980
1241
che vigila su tutto quello che diciamo,
08:54
so people don't think that we're obscene
208
522221
1923
così che le altre persone non pensino
che siamo osceni
che siamo osceni
08:56
or crazy or unoriginal,
209
524144
1115
o pazzi o poco originali,
08:57
and science is full of the fear
210
525259
1260
e la scienza è piena della paura
08:58
of appearing unoriginal.
211
526519
1557
di apparire poco originali.
09:00
Saying "Yes, and" bypasses the critic
212
528076
2167
Dire "Sì, e.." è un modo
per superare il critico
per superare il critico
09:02
and unlocks hidden voices of creativity
213
530243
2612
e liberare le voci nascoste
della creatività
della creatività
09:04
you didn't even know that you had,
214
532855
1525
che non sapevate nemmeno di avere,
09:06
and they often carry the answer
215
534380
2030
e spesso portano la risposta
09:08
about the cloud.
216
536410
2405
nella nuvola.
09:10
So you see, knowing about the cloud
217
538815
2601
Vedete, sapere che esiste la nuvola
09:13
and about saying "Yes, and"
218
541416
1404
e dire "Sì, e.."
09:14
made my lab very creative.
219
542820
2859
ha fatto sì che il mio laboratorio
diventasse molto creativo.
diventasse molto creativo.
09:17
Students started playing off of each others' ideas,
220
545679
2528
Gli studenti iniziavano
a confrontare le proprie idee,
a confrontare le proprie idee,
09:20
and we made surprising discoveries
221
548207
2114
e abbiamo fatto scoperte sorprendenti
09:22
in the interface between physics and biology.
222
550321
2869
nell'interazione tra la fisica
e la biologia.
e la biologia.
09:25
For example, we were stuck for a year
223
553190
2950
Per esempio, siamo rimasti bloccati
per un anno
per un anno
09:28
trying to understand the intricate
224
556140
1149
per cercare di capire le intricate
09:29
biochemical networks inside our cells,
225
557289
2693
reti biochimiche all'interno
delle nostre cellule,
delle nostre cellule,
09:31
and we said, "We are deeply in the cloud,"
226
559982
2457
e ci siamo detti:
"Siamo dentro la nuvola",
"Siamo dentro la nuvola",
09:34
and we had a playful conversation
227
562439
1980
e abbiamo avuto un'allegra conversazione
09:36
where my student Shai Shen Orr said,
228
564419
1788
in cui il mio studente
Shai Shen Orr ha detto:
Shai Shen Orr ha detto:
09:38
"Let's just draw this on a
piece of paper, this network,"
piece of paper, this network,"
229
566207
2843
"Disegniamola su un foglio di carta,
questa rete",
questa rete",
09:41
and instead of saying,
230
569050
1453
e invece di dire:
09:42
"But we've done that so many times
231
570503
2151
"Ma l'abbiamo fatto così tante volte
09:44
and it doesn't work,"
232
572654
1034
e non funziona",
09:45
I said, "Yes, and
233
573688
2943
dissi: "Sì, e..
09:48
let's use a very big piece of paper,"
234
576631
2041
usiamo un foglio di carta più grande",
09:50
and then Ron Milo said,
235
578672
1092
e poi Ron Milo disse:
09:51
"Let's use a gigantic architect's
236
579764
2220
"Usiamo i fogli enormi che usano
gli architetti
gli architetti
09:53
blueprint kind of paper, and I know where to print it,"
237
581984
1796
per le cianografie, e so dove stamparlo",
09:55
and we printed out the network and looked at it,
238
583780
2500
e abbiamo stampato la rete
e l'abbiamo osservata,
e l'abbiamo osservata,
09:58
and that's where we made
our most important discovery,
our most important discovery,
239
586280
2509
ed è in quel momento che abbiamo fatto
la nostra scoperta più importante,
la nostra scoperta più importante,
10:00
that this complicated network is just made
240
588789
2201
cioè che questa rete complicata
è fatta solo
è fatta solo
10:02
of a handful of simple, repeating interaction patterns
241
590990
3463
di una manciata di semplici schemi
interattivi che si ripetono
interattivi che si ripetono
10:06
like motifs in a stained glass window.
242
594453
3163
come i motivi di una vetrata colorata.
10:09
We call them network motifs,
243
597616
2048
Noi li chiamiamo motivi della rete,
10:11
and they're the elementary circuits
244
599664
2152
e sono circuiti elementari
10:13
that help us understand
245
601816
1385
che ci aiutano a capire
10:15
the logic of the way cells make decisions
246
603201
2700
la logica del modo in cui le cellule
prendono decisioni
prendono decisioni
10:17
in all organisms, including our body.
247
605901
2849
in tutti gli organismi,
compreso il nostro.
compreso il nostro.
10:20
Soon enough, after this,
248
608750
1925
Ben presto, dopo questa esperienza,
10:22
I started being invited to give talks
249
610675
1620
hanno iniziato a invitarmi
a tenere conferenze
a tenere conferenze
10:24
to thousands of scientists across the world,
250
612295
3011
a migliaia di scienziati
in tutto il mondo,
in tutto il mondo,
10:27
but the knowledge about the cloud
251
615306
1833
ma la concezione della nuvola
10:29
and saying "Yes, and"
252
617139
1132
e dell'esercizio del "Sì, e.."
10:30
just stayed within my own lab,
253
618271
1839
sono rimasti nel mio laboratorio,
10:32
because you see, in science,
we don't talk about the process,
we don't talk about the process,
254
620110
2131
perché vedete, nella scienza,
non parliamo del processo,
non parliamo del processo,
10:34
anything subjective or emotional.
255
622241
2433
o di niente di soggettivo o emotivo.
10:36
We talk about the results.
256
624674
1863
Parliamo dei risultati.
10:38
So there was no way to talk about it in conferences.
257
626537
2069
Perciò non potevo parlarne
durante le conferenze.
durante le conferenze.
10:40
That was unthinkable.
258
628606
1924
Era impensabile.
10:42
And I saw scientists in other groups get stuck
259
630530
2076
E vidi scienziati in altri gruppi
che si bloccavano
che si bloccavano
10:44
without even having a word to describe
260
632606
1774
senza nemmeno avere una parola
per descrivere
per descrivere
10:46
what they're seeing,
261
634380
1321
quello che stavano vedendo,
10:47
and their ways of thinking
262
635701
1355
e i loro modi di pensare
10:49
narrowed down to very safe paths,
263
637056
1528
si restringevano a strade molto strette,
10:50
their science didn't reach its full potential,
264
638584
1660
la loro scienza non raggiungeva
il suo massimo potenziale,
il suo massimo potenziale,
10:52
and they were miserable.
265
640244
1753
ed erano davvero tristi.
10:53
I thought, that's the way it is.
266
641997
1939
Pensai: "È così e basta".
10:55
I'll try to make my lab as creative as possible,
267
643936
2021
Cercherò di rendere il mio laboratorio
il più creativo possibile,
il più creativo possibile,
10:57
and if everybody else does the same,
268
645957
1680
e se tutti gli altri fanno lo stesso,
10:59
science will eventually become
269
647637
2190
la scienza alla fine diventerà
11:01
more and more better and better.
270
649827
2214
sempre migliore.
11:04
That way of thinking got turned on its head
271
652041
2920
Quel modo di pensare
cambiò radicalmente
cambiò radicalmente
11:06
when by chance I went to hear Evelyn Fox Keller
272
654961
2339
quando andai per caso a sentire
Evelyn Fox Keller
Evelyn Fox Keller
11:09
give a talk about her experiences
273
657300
1358
che teneva una conferenza
sulle sue esperienze
sulle sue esperienze
11:10
as a woman in science.
274
658658
1691
da donna nel mondo della scienza.
11:12
And she asked,
275
660349
1823
E lei chiese:
11:14
"Why is it that we don't talk about the subjective
276
662172
1948
"Perché non parliamo degli aspetti
11:16
and emotional aspects of doing science?
277
664120
2186
soggettivi ed emotivi
della ricerca scientifica?"
della ricerca scientifica?"
11:18
It's not by chance. It's a matter of values."
278
666306
3992
Non è una coincidenza.
È una questione di valori".
È una questione di valori".
11:22
You see, science seeks knowledge
279
670298
2178
Vedete, la scienza cerca la conoscenza
11:24
that's objective and rational.
280
672476
1795
obiettiva e razionale.
11:26
That's the beautiful thing about science.
281
674271
2198
Ecco la bellezza della scienza.
11:28
But we also have a cultural myth
282
676469
1956
Ma abbiamo anche il mito culturale
11:30
that the doing of science,
283
678425
1254
secondo cui anche fare gli scienziati,
11:31
what we do every day to get that knowledge,
284
679679
2300
quello che facciamo ogni giorno
per avvicinarci a quella conoscenza,
per avvicinarci a quella conoscenza,
11:33
is also only objective and rational,
285
681979
2440
sia solo una cosa oggettiva e razionale,
11:36
like Mr. Spock.
286
684419
2432
come il Sig. Spock.
11:38
And when you label something
287
686851
1414
E quando si etichetta qualcosa
11:40
as objective and rational,
288
688265
1813
come oggettivo e razionale,
11:42
automatically, the other side,
289
690078
1642
automaticamente, dall'altra parte,
11:43
the subjective and emotional,
290
691720
1457
ciò che è soggettivo ed emotivo
11:45
become labeled as non-science
291
693177
2102
viene etichettato come
non-scienza
non-scienza
11:47
or anti-science or threatening to science,
292
695279
1971
o anti-scienza o minaccioso per la scienza
11:49
and we just don't talk about it.
293
697250
1811
e noi non ne parliamo.
11:51
And when I heard that,
294
699061
1954
E quando ho sentito che
11:53
that science has a culture,
295
701015
2167
la scienza ha una cultura,
11:55
everything clicked into place for me,
296
703182
1547
tutto è tornato al suo posto per me,
11:56
because if science has a culture,
297
704729
1664
perché se la scienza ha una cultura,
11:58
culture can be changed,
298
706393
1256
la cultura può essere cambiata,
11:59
and I can be a change agent
299
707649
1593
e io posso essere il fattore
di cambiamento
di cambiamento
12:01
working to change the culture
of science wherever I could.
of science wherever I could.
300
709242
2712
che opera per cambiare la cultura
della scienza ovunque posso.
della scienza ovunque posso.
12:03
And so the very next lecture I gave in a conference,
301
711954
3069
E così, la conferenza successiva che tenni
12:07
I talked about my science,
302
715023
1612
era incentrata sul mio modo
di fare scienza,
di fare scienza,
12:08
and then I talked about the importance
303
716635
1512
e poi parlai dell'importanza
12:10
of the subjective and emotional
aspects of doing science
aspects of doing science
304
718147
2182
degli aspetti soggettivi ed emotivi
dell'essere scienziati
dell'essere scienziati
12:12
and how we should talk about them,
305
720329
1120
e come dovremmo affrontare l'argomento,
12:13
and I looked at the audience,
306
721449
1234
e guardai i presenti
12:14
and they were cold.
307
722683
2360
ed erano freddi.
12:17
They couldn't hear what I was saying
308
725043
3291
Non capivano quello che stavo dicendo
12:20
in the context of a 10 back-to-back
309
728334
1251
nel contesto di una presentazione
12:21
PowerPoint presentation conference.
310
729585
1839
PowerPoint di 10 diapositive.
12:23
And I tried again and again,
conference after conference,
conference after conference,
311
731424
2482
E ci riprovai, conferenza dopo conferenza,
12:25
but I wasn't getting through.
312
733906
2373
ma non riuscivo a far passare
il mio messaggio.
il mio messaggio.
12:28
I was in the cloud.
313
736279
2906
Ero nella nuvola.
12:31
And eventually I managed to get out the cloud
314
739185
3514
E alla fine riuscii a uscirne
12:34
using improvisation and music.
315
742699
2811
usando l'improvvisazione
e la musica.
e la musica.
12:37
Since then, every conference I go to,
316
745510
2739
Da allora, ogni conferenza che tengo
12:40
I give a science talk and a second, special talk
317
748249
2862
parlo prima della scienza
e poi passo al
e poi passo al
12:43
called "Love and fear in the lab,"
318
751111
1993
"Love and fear in the lab",
["Amore e paura in laboratorio"]
["Amore e paura in laboratorio"]
12:45
and I start it off by doing a song
319
753104
2217
e inizio a cantare una canzone
12:47
about scientists' greatest fear,
320
755321
2572
sulla paura più grande degli scienziati
12:49
which is that we work hard,
321
757893
2912
cioè che noi lavoriamo duramente,
12:52
we discover something new,
322
760805
2342
facciamo nuove scoperte,
12:55
and somebody else publishes it before we do.
323
763147
3357
e qualcun altro le pubblica prima di noi.
12:58
We call it being scooped,
324
766504
2616
Noi lo chiamiamo venire fregati,
13:01
and being scooped feels horrible.
325
769120
3214
e venire fregati è orribile.
13:04
It makes us afraid to talk to each other,
326
772334
2213
Ci fa paura parlarne con gli altri,
13:06
which is no fun,
327
774547
833
e questo non va bene,
13:07
because we came to science to share our ideas
328
775380
2760
perché ci siamo avvicinati alla scienza
per condividere le nostre idee
per condividere le nostre idee
13:10
and to learn from each other,
329
778140
1311
e imparare gli uni dagli altri,
13:11
and so I do a blues song,
330
779451
3489
perciò mi metto a cantare
una canzone blues,
una canzone blues,
13:17
which — (Applause) —
331
785040
5504
che - (Appausi) -
13:22
called "Scooped Again,"
332
790544
3223
s'intitola "Scooped Again"
["Fregato di nuovo"],
["Fregato di nuovo"],
13:25
and I ask the audience to be my backup singers,
333
793767
2658
e chiedo al pubblico di fare il coro,
13:28
and I tell them, "Your text is 'Scoop, Scoop.'"
334
796425
3980
e dico loro: "Il testo è 'Scoop, Scoop'".
13:32
It sounds like this: "Scoop, scoop!"
335
800405
2645
Fa così: "Scoop, scoop!"
13:35
Sounds like this.
336
803050
963
Fa così.
13:36
♪ I've been scooped again ♪
337
804013
2219
♪ Mi hanno fregato di nuovo ♪
13:38
♪ Scoop! Scoop! ♪
338
806232
1743
♪ Fregato! Fregato! ♪
13:39
And then we go for it.
339
807975
1278
E poi la cantiamo.
13:41
♪ I've been scooped again ♪
340
809253
2045
♪ Mi hanno fregato di nuovo ♪
13:43
♪ Scoop! Scoop! ♪
341
811298
1286
♪ Fregato! Fregato! ♪
13:44
♪ I've been scooped again ♪
342
812584
1895
♪ Mi hanno fregato di nuovo ♪
13:46
♪ Scoop! Scoop! ♪
343
814479
1306
♪ Fregato! Fregato! ♪
13:47
♪ I've been scooped again ♪
344
815785
1783
♪ Mi hanno fregato di nuovo ♪
13:49
♪ Scoop! Scoop! ♪
345
817568
1639
♪ Fregato! Fregato! ♪
13:51
♪ I've been scooped again ♪
346
819207
1668
♪ Mi hanno fregato di nuovo ♪
13:52
♪ Scoop! Scoop! ♪
347
820875
1762
♪ Fregato! Fregato! ♪
13:54
♪ Oh mama, can't you feel my pain ♪
348
822637
3275
♪ Oh mamma, non riesci
a sentire il mio dolore ♪
a sentire il mio dolore ♪
13:57
♪ Heavens help me, I've been scooped again ♪
349
825912
3786
♪ Che Dio mi aiuti,
mi hanno fregato di nuovo ♪
mi hanno fregato di nuovo ♪
14:02
(Applause)
350
830925
6391
(Applausi)
14:09
Thank you.
351
837735
1230
Grazie.
14:10
Thank you for your backup singing.
352
838965
1499
Grazie per il coro.
14:12
So everybody starts laughing, starts breathing,
353
840464
2084
Così tutti iniziano a ridere,
a respirare,
a respirare,
14:14
notices that there's other scientists around them
354
842548
2012
a notare che sono circondati
da altri scienziati
da altri scienziati
14:16
with shared issues,
355
844560
1307
con problemi da condividere,
14:17
and we start talking about the emotional
356
845867
1805
e iniziamo a parlare delle cose emotive
14:19
and subjective things that go on in research.
357
847672
1850
e soggettive che entrano
a far parte della ricerca.
a far parte della ricerca.
14:21
It feels like a huge taboo has been lifted.
358
849522
2184
Ci si sente come
se fosse stato infranto un tabù.
se fosse stato infranto un tabù.
14:23
Finally, we can talk about
this in a scientific conference.
this in a scientific conference.
359
851706
2799
Finalmente, possiamo parlarne
durante un convegno scientifico.
durante un convegno scientifico.
14:26
And scientists have gone on to form peer groups
360
854505
2186
E gli scienziati hanno poi formato
gruppi di coetanei
gruppi di coetanei
14:28
where they meet regularly
361
856691
1610
per incontrarsi regolarmente
14:30
and create a space to talk about the emotional
362
858301
1629
e creare uno spazio
per poter parlare delle cose
per poter parlare delle cose
14:31
and subjective things that
happen as they're mentoring,
happen as they're mentoring,
363
859930
2301
emotive e soggettive che capitano loro
quando fanno da mentori agli altri,
quando fanno da mentori agli altri,
14:34
as they're going into the unknown,
364
862231
1363
mentre vanno nell'ignoto,
14:35
and even started courses
365
863594
1570
e hanno persino iniziato dei corsi
14:37
about the process of doing science,
366
865164
1675
sul processo per diventare scienziati,
14:38
about going into the unknown together,
367
866839
1895
per esplorare l'ignoto assieme,
14:40
and many other things.
368
868734
1416
e riguardo molti altri argomenti.
14:42
So my vision is that,
369
870150
1334
Perciò la mia opinione è che,
14:43
just like every scientist knows the word "atom,"
370
871484
3462
proprio come ogni scienziato conosce
la parola "atomo",
la parola "atomo",
14:46
that matter is made out of atoms,
371
874946
1967
sa che la materia è fatta di atomi,
14:48
every scientist would know the words
372
876913
1484
ogni scienziato dovrebbe conoscere
espressioni come
espressioni come
14:50
like "the cloud," saying "Yes, and,"
373
878397
2344
"la nuvola", e dire "Sì, e..",
14:52
and science will become much more creative,
374
880741
3079
e la scienza diventerebbe
molto più creativa,
molto più creativa,
14:55
make many, many more unexpected discoveries
375
883820
3004
farà molte, molte altre
scoperte inaspettate
scoperte inaspettate
14:58
for the benefit of us all,
376
886824
2536
a beneficio di tutti noi,
15:01
and would also be much more playful.
377
889360
2216
e sarà anche molto più divertente.
15:03
And what I might ask you to remember from this talk
378
891576
2590
E quello che mi permetto di chiedervi
di ricordarvi di questa conferenza
di ricordarvi di questa conferenza
15:06
is that next time you face
379
894166
2696
è che la prossima volta
che affrontate
che affrontate
15:08
a problem you can't solve
380
896862
1726
un problema che non riuscite a risolvere,
15:10
in work or in life,
381
898588
2592
nel lavoro o nella vita,
15:13
there's a word for what you're going to see:
382
901180
1876
c'è una parola per descrivere
quello che vedrete:
quello che vedrete:
15:15
the cloud.
383
903056
1177
"la nuvola".
15:16
And you can go through the cloud
384
904233
1533
E potete entrarci
15:17
not alone but together
385
905766
1408
non da soli, ma in compagnia
15:19
with someone who is your source of support
386
907174
2038
di qualcuno che vi sostiene
15:21
to say "Yes, and" to your ideas,
387
909212
2048
per dire "Sì e.." alle vostre idee,
15:23
to help you say "Yes, and" to your own ideas,
388
911260
2317
e aiutarvi a dire "Sì, e.."
alle vostre stesse idee,
alle vostre stesse idee,
15:25
to increase the chance that,
389
913577
1887
per aumentare la possibilità che,
15:27
through the wisps of the cloud,
390
915464
1726
tra i ciuffi della nuvola,
15:29
you'll find that moment of calmness
391
917190
1498
troviate quel momento di quiete
15:30
where you get your first glimpse
392
918688
1803
dove vedrete il primo barlume
15:32
of your unexpected discovery,
393
920491
3250
della vostra scoperta inaspettata,
15:35
your C.
394
923741
2724
la vostra C.
15:38
Thank you.
395
926465
2320
Grazie.
15:40
(Applause)
396
928785
4000
(Applausi)
ABOUT THE SPEAKER
Uri Alon - Systems biologistUri Alon studies how cells work, using an array of tools (including improv theater) to understand the biological circuits that perform the functions of life.
Why you should listen
First trained as a physicist, Uri Alon found a passion for biological systems. At the Weizmann Institute of Science in Israel, he and his lab investigate the protein circuits within a cell (they focus on E. coli), looking for basic interaction patterns that recur throughout biological networks. It's a field full of cross-disciplinary thinking habits and interesting problems. And in fact, Alon is the author of a classic paper on lab behavior called "How to Choose a Good Scientific Problem," which takes a step back from the rush to get grants and publish papers to ask: How can a good lab foster growth and self-motivated research?
In Alon's lab, students use tools from physics, neurobiology and computer science -- and concepts from improv theatre -- to study basic principles of interactions. Using a theater practice called the "mirror game," they showed that two people can create complex novel motion together without a designated leader or follower. He also works on an addicting site called BioNumbers -- all the measurements you need to know about biology. The characteristic heart rate of a pond mussel? Why it's 4-6 beats per minute.
More profile about the speakerIn Alon's lab, students use tools from physics, neurobiology and computer science -- and concepts from improv theatre -- to study basic principles of interactions. Using a theater practice called the "mirror game," they showed that two people can create complex novel motion together without a designated leader or follower. He also works on an addicting site called BioNumbers -- all the measurements you need to know about biology. The characteristic heart rate of a pond mussel? Why it's 4-6 beats per minute.
Uri Alon | Speaker | TED.com