TED2014
Joi Ito: Want to innovate? Become a "now-ist"
Joi Ito: Vuoi fare innovazione? Diventa un "adessista"
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"Ricordate com'era prima di internet?", ci chiede Joi Ito. "Ricordate quando la gente cercava di prevedere il futuro?" In questa lezione avvincente, il capo del Media Lab del MIT salta le previsioni sul futuro e condivide invece un nuovo approccio alla creazione-sul-momento: costruire in fretta e migliorare costantemente, senza aspettare una licenza o una prova che la nostra sia l'idea giusta. Questo tipo di innovazione dal basso è riscontrata nei più affascinanti e futuristici progetti che emergono oggi. E, dice Joi Ito, comincia con l'essere aperti e pronti a recepire cosa succede intorno a noi in questo esatto momento. Il suo consiglio è: non essere un futurista, sii un "adessista".
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Il 10 marzo 2011,
00:12
On March 10, 2011,
0
543
2743
00:15
I was in Cambridge at the MIT Media Lab
1
3286
3007
ero a Cambridge,
al Media Lab del MIT,
al Media Lab del MIT,
00:18
meeting with faculty, students and staff,
2
6293
3229
per un incontro con il corpo docenti,
gli studenti e lo staff
gli studenti e lo staff
00:21
and we were trying to figure out whether
3
9522
1789
e stavamo cercando di capire
00:23
I should be the next director.
4
11311
2360
se avrei dovuto essere
il prossimo direttore.
il prossimo direttore.
00:25
That night, at midnight,
5
13671
2369
Quella sera, a mezzanotte,
00:28
a magnitude 9 earthquake
6
16040
1770
un terremoto di magnitudo 9
00:29
hit off of the Pacific coast of Japan.
7
17810
2866
colpì la costa del Pacifico
in Giappone.
in Giappone.
00:32
My wife and family were in Japan,
8
20676
2285
Mia moglie e la mia famiglia
si trovavano in Giappone
si trovavano in Giappone
00:34
and as the news started to come in,
9
22961
3310
e appena cominciarono
ad arrivare le notizie
ad arrivare le notizie
00:38
I was panicking.
10
26271
1699
andai nel panico.
00:39
I was looking at the news streams
11
27970
1262
Leggevo le notizie che arrivavano,
00:41
and listening to the press conferences
12
29232
2828
ascoltavo le conferenze stampa
00:44
of the government officials
13
32060
2210
degli ufficiali di governo
00:46
and the Tokyo Power Company,
14
34270
1590
e della TEPCO,
00:47
and hearing about this explosion
15
35860
2551
e sentivo le notizie
di questa esplosione
di questa esplosione
00:50
at the nuclear reactors
16
38411
1199
nei reattori nucleari
00:51
and this cloud of fallout
17
39610
1681
e di questa nuvola radioattiva
00:53
that was headed towards our house
18
41291
1899
che si dirigeva verso la nostra casa
00:55
which was only about 200 kilometers away.
19
43190
2899
distante solo 200 chilometri.
00:58
And the people on TV weren't telling us
20
46089
2831
La gente in TV non ci diceva
01:00
anything that we wanted to hear.
21
48920
1940
niente di quello che volevamo sapere.
01:02
I wanted to know what was going on with the reactor,
22
50860
1960
Volevo sapere cosa stesse succedendo
al reattore,
al reattore,
01:04
what was going on with the radiation,
23
52820
1422
cosa succedeva con le radiazioni
01:06
whether my family was in danger.
24
54242
2328
e se la mia famiglia fosse in pericolo.
01:08
So I did what instinctively felt like the right thing,
25
56570
3189
Quindi feci quella che istintivamente
mi sembrava la cosa giusta,
mi sembrava la cosa giusta,
01:11
which was to go onto the Internet
26
59759
1671
cioè andare su internet
01:13
and try to figure out
27
61430
1342
e cercare di capire
01:14
if I could take matters into my own hands.
28
62772
2411
se potevo riuscire ad inquadrare
la situazione da solo.
la situazione da solo.
01:17
On the Net, I found there were a lot of other people
29
65183
1841
Su internet trovai
molte altre persone
molte altre persone
01:19
like me trying to figure out what was going on,
30
67024
2066
che come me cercavano di capire
cosa stesse succedendo
cosa stesse succedendo
01:21
and together we sort of loosely formed a group
31
69090
2216
ed insieme abbiamo formato
una sorta di gruppo,
una sorta di gruppo,
01:23
and we called it Safecast,
32
71306
2471
lo abbiamo chiamato Safecast
01:25
and we decided we were going to try
33
73777
1172
e abbiamo deciso che avremmo provato
01:26
to measure the radiation
34
74949
1746
a misurare le radiazioni
01:28
and get the data out to everybody else,
35
76695
1774
e a distribuire questi dati
a chiunque li volesse,
a chiunque li volesse,
01:30
because it was clear that the government
36
78469
1672
perché era chiaro che il governo
01:32
wasn't going to be doing this for us.
37
80141
2902
non lo avrebbe fatto al posto nostro.
01:35
Three years later,
38
83043
1417
Sono passati tre anni,
01:36
we have 16 million data points,
39
84460
3094
abbiamo 16 milioni di
punti dati,
punti dati,
01:39
we have designed our own Geiger counters
40
87554
2745
abbiamo creato dei nostri contatori Geiger
01:42
that you can download the designs
41
90299
1653
dai quali era possibile
scaricare i grafici
scaricare i grafici
01:43
and plug it into the network.
42
91952
874
e collegarli alla rete.
01:44
We have an app that shows you
43
92826
1904
Abbiamo un'applicazione che mostra
01:46
most of the radiation in Japan
and other parts of the world.
and other parts of the world.
44
94730
3027
la maggior parte delle radiazioni
in Giappone e in altre parti del mondo.
in Giappone e in altre parti del mondo.
01:49
We are arguably one of the most successful
45
97757
2205
Il nostro è probabilmente uno
tra i progetti scientifici
tra i progetti scientifici
realizzato da cittadini
più riuscito al mondo.
più riuscito al mondo.
01:51
citizen science projects in the world,
46
99962
1855
01:53
and we have created
47
101817
2352
Abbiamo creato
01:56
the largest open dataset of radiation measurements.
48
104169
3501
il più grande set di dati aperto
sulle misurazioni delle radiazioni.
sulle misurazioni delle radiazioni.
01:59
And the interesting thing here
49
107670
2742
E la cosa interessante è...
02:02
is how did — (Applause) — Thank you.
50
110412
4648
(Applausi)
Grazie.
Grazie.
02:07
How did a bunch of amateurs
51
115060
2091
Come ha fatto un gruppo
di non professionisti
di non professionisti
02:09
who really didn't know what we were doing
52
117151
2169
che non sapevano
cosa stessero facendo
cosa stessero facendo
02:11
somehow come together
53
119320
1689
a mettersi insieme in qualche modo
02:13
and do what NGOs and the government
54
121009
3184
e fare quello che le ONG ed il governo
02:16
were completely incapable of doing?
55
124193
2418
erano assolutamente incapaci di fare?
02:18
And I would suggest that this has something to do
56
126611
2758
Mi viene da suggerire che la risposta
abbia a che vedere
abbia a che vedere
02:21
with the Internet. It's not a fluke.
57
129369
1760
con internet.
Non è un colpo di fortuna.
Non è un colpo di fortuna.
02:23
It wasn't luck, and it wasn't because it was us.
58
131129
2851
Non è stato un caso e non è dipeso
dal fatto che fossimo noi.
dal fatto che fossimo noi.
02:25
It helped that it was an event
59
133980
1418
Ha contribuito il fatto
che fosse un evento
che fosse un evento
02:27
that pulled everybody together,
60
135398
1635
che univa tutti,
02:29
but it was a new way of doing things
61
137033
1758
ma è stato fondamentalmente
un nuovo modo di fare le cose,
un nuovo modo di fare le cose,
02:30
that was enabled by the Internet
62
138791
2079
reso possibile da internet
02:32
and a lot of the other things that were going on,
63
140870
1592
e da molte altre cose
che stavano succedendo.
che stavano succedendo.
02:34
and I want to talk a little bit about
64
142462
2013
Vorrei parlarvi un po'
02:36
what those new principles are.
65
144475
2669
delle nuove cause
02:39
So remember before the Internet? (Laughter)
66
147144
4808
Ricordate l'era 'avanti Internet'?
(Risate)
(Risate)
02:43
I call this B.I. Okay?
67
151952
1788
La chiamerò a.I.
Ok?
Ok?
02:45
So, in B.I., life was simple.
68
153740
3611
Nell'epoca a.I. la vita era semplice.
02:49
Things were Euclidian, Newtonian,
69
157351
2746
Le cose erano euclidee, newtoniane,
02:52
somewhat predictable.
70
160097
1459
piuttosto prevedibili.
02:53
People actually tried to predict the future,
71
161556
2410
La gente in realtà cercava
di prevedere il futuro,
di prevedere il futuro,
02:55
even the economists.
72
163966
1714
persino gli economisti.
02:57
And then the Internet happened,
73
165680
3214
Poi arrivò Internet
03:00
and the world became extremely complex,
74
168894
2071
e il mondo diventò estremamente complesso,
03:02
extremely low-cost, extremely fast,
75
170965
2637
estremamente low-cost,
estremamente veloce,
estremamente veloce,
03:05
and those Newtonian laws
76
173602
2118
e quelle leggi newtoniane
03:07
that we so dearly cherished
77
175720
1799
che erano tanto care alle persone
03:09
turned out to be just local ordinances,
78
177519
2197
finirono per essere solo
delle ordinanze locali,
delle ordinanze locali,
03:11
and what we found was that in this
79
179716
1751
e quello che abbiamo scoperto è
che in questo
che in questo
03:13
completely unpredictable world
80
181467
2613
mondo completamente imprevedibile
03:16
that most of the people who were surviving
81
184080
2032
la maggior parte delle persone
che sopravvivevano
che sopravvivevano
03:18
were working with sort of a different set of principles,
82
186112
3333
erano quelle che lavoravano
con un insieme di principi diversi
con un insieme di principi diversi
03:21
and I want to talk a little bit about that.
83
189445
2631
ed io voglio parlarvi
proprio di questo.
proprio di questo.
03:24
Before the Internet, if you remember,
84
192076
1364
Prima di internet, se ricordate,
03:25
when we tried to create services,
85
193440
1905
se si volevano creare dei servizi
03:27
what you would do is you'd create
86
195345
1026
si doveva creare
03:28
the hardware layer and the
network layer and the software
network layer and the software
87
196371
2312
lo strato hardware,
il network e il software,
il network e il software,
03:30
and it would cost millions of dollars
88
198683
2028
e servivano milioni di dollari
03:32
to do anything that was substantial.
89
200711
2307
per creare qualcosa di significativo.
03:35
So when it costs millions of dollars
to do something substantial,
to do something substantial,
90
203018
2439
Quando fare qualcosa di significativo
costa milioni di dollari,
costa milioni di dollari,
03:37
what you would do is you'd get an MBA
91
205457
2072
quello che si fa è rivolgersi
a un laureato in business administration
a un laureato in business administration
03:39
who would write a plan
92
207529
1458
fargli preparare un piano,
03:40
and get the money
93
208987
943
procurarsi i soldi
03:41
from V.C.s or big companies,
94
209930
1744
da un investitore
o da qualche grossa azienda
o da qualche grossa azienda
03:43
and then you'd hire the designers and the engineers,
95
211674
2113
e poi assumere progettisti
ed ingegneri
ed ingegneri
03:45
and they'd build the thing.
96
213787
1023
per far costruire loro il tutto.
03:46
This is the Before Internet, B.I., innovation model.
97
214810
4619
Questo era nell'epoca avanti Internet, a.I.,
il modello dell'innovazione.
il modello dell'innovazione.
03:51
What happened after the Internet was
98
219429
2307
Quello che è successo dopo internet è che
03:53
the cost of innovation went down so much
99
221736
1756
il costo dell'innovazione
è sceso moltissimo,
è sceso moltissimo,
03:55
because the cost of collaboration,
the cost of distribution,
the cost of distribution,
100
223492
2487
perché il costo della collaborazione,
il costo della distribuzione,
il costo della distribuzione,
03:57
the cost of communication, and Moore's Law
101
225979
2643
il costo della comunicazione
e la Legge di Moore
e la Legge di Moore
04:00
made it so that the cost of trying a new thing
102
228622
2676
hanno fatto sì che il costo di provare
a realizzare qualcosa di nuovo
a realizzare qualcosa di nuovo
04:03
became nearly zero,
103
231298
1394
diventasse quasi nullo.
04:04
and so you would have Google, Facebook, Yahoo,
104
232692
2269
E quindi sono nati
Google, Facebook, Yahoo.
Google, Facebook, Yahoo.
04:06
students that didn't have permission —
105
234961
1771
Gli studenti non avevano licenze —
04:08
permissionless innovation —
106
236732
1373
"innovazione senza licenze" —
04:10
didn't have permission, didn't have PowerPoints,
107
238105
1620
non avevano licenze,
non avevano i PowerPoint,
non avevano i PowerPoint,
04:11
they just built the thing,
108
239725
2103
semplicemente realizzavano una cosa.
04:13
then they raised the money,
109
241828
1444
Poi raccoglievano il denaro,
04:15
and then they sort of figured out a business plan
110
243272
2201
pensavano a un piano finanziario
04:17
and maybe later on they hired some MBAs.
111
245473
2357
e magari dopo assumevano
qualche Business Administrator.
qualche Business Administrator.
04:19
So the Internet caused innovation,
112
247830
2311
Quindi Internet ha portato innovazione,
04:22
at least in software and services,
113
250141
1124
almeno nel settore
dei software e dei servizi,
dei software e dei servizi,
04:23
to go from an MBA-driven innovation model
114
251265
2859
muovendosi da un modello di innovazione
guidato dai Business Administrator
guidato dai Business Administrator
04:26
to a designer-engineer-driven innovation model,
115
254124
3903
a un modello di innovazione
guidato da un progettista-ingegnere,
guidato da un progettista-ingegnere,
04:30
and it pushed innovation to the edges,
116
258027
2098
e questo ha spinto
l'innovazione ai margini,
l'innovazione ai margini,
04:32
to the dorm rooms, to the startups,
117
260125
1546
nei dormitori, nelle startup,
04:33
away from the large institutions,
118
261671
1686
lontano dalle grandi istituzioni,
04:35
the stodgy old institutions that had the power
119
263357
2355
le vecchie e noiose istituzioni
che avevano il potere,
che avevano il potere,
04:37
and the money and the authority.
120
265712
1687
il denaro e l'autorità.
04:39
And we all know this. We all know
this happened on the Internet.
this happened on the Internet.
121
267399
2609
Lo sappiamo tutti. Sappiamo tutti
cos'è successo con internet.
cos'è successo con internet.
04:42
It turns out it's happening in other things, too.
122
270008
2765
Ma si scopre che è successo
anche in altri settori.
anche in altri settori.
04:44
Let me give you some examples.
123
272773
3242
Lasciate che vi faccia qualche esempio.
04:48
So at the Media Lab, we don't just do hardware.
124
276015
2785
Al Media Lab non costruiamo solo hardware.
04:50
We do all kinds of things.
125
278800
1042
Facciamo di tutto.
04:51
We do biology, we do hardware,
126
279842
1885
Facciamo biologia,
facciamo hardware.
facciamo hardware.
04:53
and Nicholas Negroponte
famously said, "Demo or die,"
famously said, "Demo or die,"
127
281727
3621
Nicholas Negroponte ha detto
la celebre frase "Fai un demo o muori",
la celebre frase "Fai un demo o muori",
04:57
as opposed to "Publish or perish,"
128
285348
1722
come l'opposto
di "Pubblica o soccombi"
di "Pubblica o soccombi"
04:59
which was the traditional academic way of thinking.
129
287070
2243
che era il tradizionale
modo di pensare accademico.
modo di pensare accademico.
05:01
And he often said, the demo only has to work once,
130
289313
3562
Lui diceva spesso che il demo
deve funzionare una volta soltanto
deve funzionare una volta soltanto
05:04
because the primary mode of us impacting the world
131
292875
2816
perché per noi il modo principale
per avere un impatto sul mondo
per avere un impatto sul mondo
05:07
was through large companies
132
295691
1778
era attraverso le grandi aziende
05:09
being inspired by us
133
297469
1263
che si ispiravano a noi
05:10
and creating products like
the Kindle or Lego Mindstorms.
the Kindle or Lego Mindstorms.
134
298732
3516
e creavano prodotti come
il Kindle o i Lego Mindstorms.
il Kindle o i Lego Mindstorms.
05:14
But today, with the ability
135
302248
1942
Ma oggi, con la capacità
05:16
to deploy things into the real world at such low cost,
136
304190
2309
di diffondere le cose nel mondo reale
a dei costi così bassi,
a dei costi così bassi,
05:18
I'm changing the motto now,
137
306499
2150
sto modificando quel motto,
05:20
and this is the official public statement.
138
308649
1813
che è anche la dichiarazione
pubblica ufficiale.
pubblica ufficiale.
05:22
I'm officially saying, "Deploy or die."
139
310462
2497
Dico ufficialmente: "Diffondi o muori".
05:24
You have to get the stuff into the real world
140
312959
2221
Le cose si devono mettere
a disposizione del mondo reale
a disposizione del mondo reale
05:27
for it to really count,
141
315180
1356
se si vuole che contino davvero,
05:28
and sometimes it will be large companies,
142
316536
1879
qualche volta saranno grandi aziende
05:30
and Nicholas can talk about satellites.
143
318415
1957
e Nicholas potrà parlare di satelliti.
05:32
(Applause)
144
320372
1286
(Applausi)
Grazie.
Grazie.
05:33
Thank you.
145
321658
1082
05:34
But we should be getting out there ourselves
146
322740
1774
Ma dovremmo darci una mossa da soli
05:36
and not depending on large
institutions to do it for us.
institutions to do it for us.
147
324514
3584
e non dipendere dalle grandi aziende,
che lo fanno al posto nostro.
che lo fanno al posto nostro.
05:40
So last year, we sent a bunch
of students to Shenzhen,
of students to Shenzhen,
148
328098
2702
L'anno scorso abbiamo mandato
un gruppo di studenti a Shenzhen.
un gruppo di studenti a Shenzhen.
05:42
and they sat on the factory floors
149
330800
1580
Stavano seduti lì in una fabbrica
05:44
with the innovators in Shenzhen, and it was amazing.
150
332380
2305
con degli innovatori di Shenzhen
ed era meraviglioso.
ed era meraviglioso.
05:46
What was happening there
151
334685
1477
Quello che accadeva lì
05:48
was you would have these manufacturing devices,
152
336162
2184
era che c'erano dei dispositivi
di fabbricazione
di fabbricazione
05:50
and they weren't making prototypes or PowerPoints.
153
338346
2193
e non si creavano dei prototipi
o dei PowerPoint.
o dei PowerPoint.
05:52
They were fiddling with the manufacturing equipment
154
340539
2465
Si armeggiava con le attrezzature
per la produzione
per la produzione
05:55
and innovating right on the
manufacturing equipment.
manufacturing equipment.
155
343004
3210
e si faceva innovazione proprio
su quelle attrezzature.
su quelle attrezzature.
05:58
The factory was in the designer,
156
346214
1886
La produzione era nella progettazione
06:00
and the designer was literally in the factory.
157
348100
2274
e la progettazione era letteralmente
nella produzione.
nella produzione.
06:02
And so what you would do is,
158
350374
1626
Quello che succede è che
06:04
you'd go down to the stalls
159
352000
1241
se ad esempio andate tra le bancarelle
06:05
and you would see these cell phones.
160
353241
2556
vedrete tutti questi cellulari.
06:07
So instead of starting little websites
161
355797
2525
Invece di dar vita a dei piccoli siti web,
06:10
like the kids in Palo Alto do,
162
358322
1548
come succede a Palo Alto,
06:11
the kids in Shenzhen make new cell phones.
163
359870
2540
i ragazzini di Shenzhen creano
nuovi telefoni cellulari.
nuovi telefoni cellulari.
06:14
They make new cell phones like kids in Palo Alto
164
362410
2697
Inventano dei nuovi cellulari
come i ragazzini di Palo Alto
come i ragazzini di Palo Alto
06:17
make websites,
165
365107
1258
creano siti web,
06:18
and so there's a rainforest
166
366365
2113
quindi c'è un flusso enorme
06:20
of innovation going on in the cell phone.
167
368478
1556
di innovazione che arriva
nel settore dei cellulari.
nel settore dei cellulari.
06:22
What they do is, they make a cell phone,
168
370034
1600
Quello che fanno è creare
un cellulare,
un cellulare,
06:23
go down to the stall, they sell some,
169
371634
2224
scendere in strada,
venderne qualcuno,
venderne qualcuno,
06:25
they look at the other kids' stuff, go up,
170
373858
2325
osservare la roba creata
da altri ragazzini, tornare su,
da altri ragazzini, tornare su,
06:28
make a couple thousand more, go down.
171
376183
2591
produrne qualche migliaia,
tornare in strada.
tornare in strada.
06:30
Doesn't this sound like a software thing?
172
378774
1991
Non vi sembra un procedimento
da software?
da software?
06:32
It sounds like agile software development,
173
380765
1647
Sembra uno sviluppo agile
di un software,
di un software,
06:34
A/B testing and iteration,
174
382412
2928
un test marketing A/B
e una ripetizione.
e una ripetizione.
06:37
and what we thought you could only do with software
175
385340
2083
Quello che pensiamo si possa fare
solo con i software,
solo con i software,
06:39
kids in Shenzhen are doing this in hardware.
176
387423
2270
i ragazzini di Shenzhen lo fanno
con gli hardware.
con gli hardware.
06:41
My next fellow, I hope, is going to be
177
389693
1467
Il mio prossimo socio, spero, sarà
06:43
one of these innovators from Shenzhen.
178
391160
1485
uno di questi innovatori di Shenzhen.
06:44
And so what you see is
179
392645
1665
Questo che vedete significa
06:46
that is pushing innovation to the edges.
180
394310
1969
spingere l'innovazione al massimo
06:48
We talk about 3D printers and stuff like that,
181
396279
2105
Parliamo di stampanti 3D e roba del genere
06:50
and that's great, but this is Limor.
182
398384
1991
ed è magnifico, ma questa è Limor.
06:52
She is one of our favorite graduates,
183
400375
2259
È una delle nostre laureate preferite,
06:54
and she is standing in front of a Samsung
184
402634
2076
e qui sta di fronte ad una
06:56
Techwin Pick and Place Machine.
185
404710
1833
macchina Pick & Place,
la Samsung Techwin.
la Samsung Techwin.
06:58
This thing can put 23,000 components per hour
186
406543
3924
Questa macchina riesce a montare
23 000 componenti all'ora
23 000 componenti all'ora
07:02
onto an electronics board.
187
410467
1993
su una scheda elettronica.
07:04
This is a factory in a box.
188
412460
1823
È una fabbrica in una scatola.
07:06
So what used to take a factory full of workers
189
414283
2498
Quello che prima richiedeva
una fabbrica piena di operai
una fabbrica piena di operai
07:08
working by hand
190
416781
1019
che lavoravano a mano
07:09
in this little box in New York,
191
417800
1709
adesso sta a New York
in questa piccola scatola.
in questa piccola scatola.
07:11
she's able to have effectively —
192
419509
1050
Lei è riuscita a —
07:12
She doesn't actually have to go to Shenzhen
193
420559
1633
In realtà lei non deve andare a Shenzhen
07:14
to do this manufacturing.
194
422192
1244
per produrre.
07:15
She can buy this box and she can manufacture it.
195
423436
2261
Può comprare la scatola
e produrre da sé.
e produrre da sé.
07:17
So manufacturing, the cost of innovation,
196
425697
2243
Quindi il costo della produzione,
il costo dell'innovazione,
il costo dell'innovazione,
07:19
the cost of prototyping, distribution,
manufacturing, hardware,
manufacturing, hardware,
197
427940
2690
il costo della prototipazione,
distribuzione, produzione, hardware
distribuzione, produzione, hardware
07:22
is getting so low
198
430630
1463
si abbassa talmente tanto
07:24
that innovation is being pushed to the edges
199
432093
2317
che l'innovazione si spinge ai margini
07:26
and students and startups are being able to build it.
200
434410
2428
e gli studenti e le startup
possono realizzarla da soli.
possono realizzarla da soli.
07:28
This is a recent thing, but this will happen
201
436838
1878
È un fenomeno recente,
ma accadrà sempre più spesso
ma accadrà sempre più spesso
07:30
and this will change
202
438716
1483
e porterà dei cambiamenti
07:32
just like it did with software.
203
440199
2425
proprio come ha fatto
con i software.
con i software.
07:34
Sorona is a DuPont process
204
442624
3246
Sorona è un procedimento
della DuPont
della DuPont
07:37
that uses a genetically engineered microbe
205
445870
3020
che usa un microbo
geneticamente progettato
geneticamente progettato
07:40
to turn corn sugar into polyester.
206
448890
3950
per convertire l'amido di mais
in poliestere.
in poliestere.
07:44
It's 30 percent more efficient
than the fossil fuel method,
than the fossil fuel method,
207
452840
2478
È il 30% più produttivo rispetto
al metodo con i combustibili fossili
al metodo con i combustibili fossili
07:47
and it's much better for the environment.
208
455318
3659
ed è molto meno dannoso
per l'ambiente.
per l'ambiente.
07:50
Genetic engineering and bioengineering
209
458977
1405
L'ingegneria genetica
e la bioingegneria
e la bioingegneria
07:52
are creating a whole bunch
210
460382
1531
stanno creando un'intera gamma
07:53
of great new opportunities
211
461913
1758
di nuove e grandiose opportunità
07:55
for chemistry, for computation, for memory.
212
463671
2829
per la chimica, il calcolo matematico
e la memoria informatica.
e la memoria informatica.
07:58
We will probably be doing a lot,
obviously doing health things,
obviously doing health things,
213
466500
2050
Probabilmente si farà ancora molto,
ovviamente anche nell'ambito sanitario,
ovviamente anche nell'ambito sanitario,
08:00
but we will probably be growing chairs
214
468550
2204
ma con ogni probabilità
ci costruiremo anche sedie
ci costruiremo anche sedie
08:02
and buildings soon.
215
470754
1040
e palazzi molto presto.
08:03
The problem is, Sorona costs
about 400 million dollars
about 400 million dollars
216
471794
3910
Il problema è che Sorona
costa circa 400 milioni di dollari
costa circa 400 milioni di dollari
08:07
and took seven years to build.
217
475704
1381
e ci vogliono sette anni per costruirlo.
08:09
It kind of reminds you of the old mainframe days.
218
477085
3079
Mi ricorda un po' il periodo
dei vecchi mainframe.
dei vecchi mainframe.
08:12
The thing is, the cost of innovation
219
480164
2492
Il punto è che anche i costi
per l'innovazione
per l'innovazione
08:14
in bioengineering is also going down.
220
482656
1586
nella bioingegneria si stanno abbassando.
08:16
This is desktop gene sequencer.
221
484242
1969
Questo è un sequenziatore
del DNA da scrivania.
del DNA da scrivania.
08:18
It used to cost millions and millions
of dollars to sequence genes.
of dollars to sequence genes.
222
486211
3554
Sequenziare il DNA costava milioni
e milioni di dollari.
e milioni di dollari.
08:21
Now you can do it on a desktop like this,
223
489765
1744
Adesso si può fare su uno schermo
come questo
come questo
08:23
and kids can do this in dorm rooms.
224
491509
2093
e i ragazzi lo possono creare
in una stanza in un dormitorio.
in una stanza in un dormitorio.
08:25
This is Gen9 gene assembler,
225
493602
2688
Questo è Gen9, un assemblatore di geni.
08:28
and so right now when you try to print a gene,
226
496290
2079
In questo momento, quando si cerca
di mappare un gene,
di mappare un gene,
08:30
what you do is somebody in a factory
227
498369
1268
qualcuno in un'industria
08:31
with pipettes puts the thing together by hand,
228
499637
1940
mette tutto insieme a mano,
servendosi di pipette.
servendosi di pipette.
08:33
you have one error per 100 base pairs,
229
501577
2351
Si ha un errore ogni
100 coppie di basi
100 coppie di basi
08:35
and it takes a long time and costs a lot of money.
230
503928
2576
e richiede molto tempo
e un sacco di soldi.
e un sacco di soldi.
08:38
This new device
231
506504
1386
Il nuovo dispositivo
08:39
assembles genes on a chip,
232
507890
1674
assembla i geni su un chip
08:41
and instead of one error per 100 base pairs,
233
509564
2149
e invece di un errore ogni
100 coppie di basi,
100 coppie di basi,
08:43
it's one error per 10,000 base pairs.
234
511713
2126
fa un errore ogni 10 000
coppie di basi.
coppie di basi.
08:45
In this lab, we will have the world's capacity
235
513839
2745
In questo laboratorio si avrà
la capacità mondiale
la capacità mondiale
08:48
of gene printing within a year,
236
516584
2103
di mappatura genetica entro un anno.
08:50
200 million base pairs a year.
237
518687
2612
200 milioni di coppie di basi all'anno.
08:53
This is kind of like when we went
238
521299
2563
È un po' come quando siamo passati
08:55
from transistor radios wrapped by hand
239
523862
2261
dalle radio transistor imballate a mano
08:58
to the Pentium.
240
526123
1271
al Pentium.
08:59
This is going to become the
Pentium of bioengineering,
Pentium of bioengineering,
241
527394
2396
Questo diventerà il Pentium
della bioingegneria,
della bioingegneria,
09:01
pushing bioengineering into the hands
242
529790
2036
spingendo la bioingegneria
tra le mani
tra le mani
09:03
of dorm rooms and startup companies.
243
531826
2601
dei ragazzi nei dormitori
e nelle startup.
e nelle startup.
09:06
So it's happening in software and in hardware
244
534427
2773
Tutto questo sta accadendo
nei software, negli hardware
nei software, negli hardware
09:09
and bioengineering,
245
537200
963
e nella bioingegneria,
09:10
and so this is a fundamental new
way of thinking about innovation.
way of thinking about innovation.
246
538163
3281
e quindi è un modo di pensare
all'innovazione totalmente nuovo.
all'innovazione totalmente nuovo.
09:13
It's a bottom-up innovation, it's democratic,
247
541444
2677
È un'innovazione che parte dal basso,
è democratica,
è democratica,
09:16
it's chaotic, it's hard to control.
248
544121
2204
è caotica, difficile da controllare.
09:18
It's not bad, but it's very different,
249
546325
2307
Non è cattiva, ma è molto diversa.
09:20
and I think that the traditional rules that we have
250
548632
1967
Credo che le regole
tradizionali che abbiamo
tradizionali che abbiamo
09:22
for institutions don't work anymore,
251
550599
2072
per le istituzioni non funzionino più
09:24
and most of us here
252
552671
1679
e la maggior parte di noi qui
09:26
operate with a different set of principles.
253
554350
3083
agisce con principi diversi.
09:29
One of my favorite principles is the power of pull,
254
557433
2836
Uno dei miei principi preferiti
è la forza del tirare fuori
è la forza del tirare fuori
09:32
which is the idea of pulling resources
255
560269
2291
che è l'idea di estrarre risorse
09:34
from the network as you need them
256
562560
1766
da una rete quando se ne ha bisogno,
09:36
rather than stocking them in the center
257
564326
1845
invece di accumularle
09:38
and controlling everything.
258
566171
1585
e dover controllare tutto ogni volta.
09:39
So in the case of the Safecast story,
259
567756
2764
Nel caso della storia di Safecast,
09:42
I didn't know anything when
the earthquake happened,
the earthquake happened,
260
570520
1842
io non sapevo niente quando
ci fu il terremoto,
ci fu il terremoto,
09:44
but I was able to find Sean
261
572362
1628
ma fui capace di trovare Sean,
09:45
who was the hackerspace community organizer,
262
573990
2196
che è stato l'organizzatore
della comunità hackerspace,
della comunità hackerspace,
09:48
and Peter, the analog hardware hacker
263
576186
1786
Peter, l'organizzatore
dell'hardware analogico
dell'hardware analogico
09:49
who made our first Geiger counter,
264
577972
1716
che ha realizzato il nostro primo
contatore Geiger,
contatore Geiger,
09:51
and Dan, who built the Three Mile Island
265
579688
1998
e Dan, che ha costruito
Three Mile Island
Three Mile Island
09:53
monitoring system after the
Three Mile Island meltdown.
Three Mile Island meltdown.
266
581686
3334
monitorando il sistema
dopo il disastro di Three Mile Island.
dopo il disastro di Three Mile Island.
09:57
And these people I wouldn't have been able to find
267
585020
2386
Non sarei stato capace
di trovare queste persone prima
di trovare queste persone prima
09:59
beforehand and probably were better
268
587406
2434
e probabilmente è stato meglio
10:01
that I found them just in time from the network.
269
589840
3127
trovarle su internet giusto in tempo.
10:04
I'm a three-time college dropout,
270
592967
1867
Io sono uno che si è ritirato
tre volte dall'università,
tre volte dall'università,
10:06
so learning over education
271
594834
1673
quindi il tema dell'istruzione
10:08
is very near and dear to my heart,
272
596507
1425
mi è molto caro e molto sentito.
10:09
but to me, education is what people do to you
273
597932
2524
Per me l'istruzione è quello
che altre persone fanno per te,
che altre persone fanno per te,
10:12
and learning is what you do to yourself.
274
600456
2999
l'apprendimento è quello che tu fai
per te stesso.
per te stesso.
10:15
(Applause)
275
603455
3776
(Applausi)
10:19
And it feels like, and I'm biased,
276
607231
1759
Sembra che
— ed io sono prevenuto —
— ed io sono prevenuto —
10:20
it feels like they're trying to make you memorize
277
608990
2797
Sembra che stiano cercando
di farvi memorizzare
di farvi memorizzare
10:23
the whole encyclopedia before
they let you go out and play,
they let you go out and play,
278
611787
3114
l'intera enciclopedia prima di
lasciarvi andare fuori a sperimentare.
lasciarvi andare fuori a sperimentare.
10:26
and to me, I've got Wikipedia on my cell phone,
279
614901
4097
Io ho Wikipedia sul mio cellulare,
10:30
and it feels like they assume
280
618998
1703
sembra che immaginino
10:32
you're going to be on top of some mountain
281
620701
1787
che stiate andando sulla cima
di qualche montagna
di qualche montagna
10:34
all by yourself with a number 2 pencil
282
622488
2461
da solo con una matita numero 2
10:36
trying to figure out what to do
283
624949
1383
cercando di capire cosa fare,
10:38
when in fact you're always going to be connected,
284
626332
2116
quando invece sarete sempre connessi,
10:40
you're always going to have friends,
285
628448
1645
avrete sempre degli amici
10:42
and you can pull Wikipedia
up whenever you need it,
up whenever you need it,
286
630093
1959
e potrete tirare fuori Wikipedia
in qualunque momento vi serva.
in qualunque momento vi serva.
10:44
and what you need to learn is how to learn.
287
632052
3448
Bisogna sapere come imparare.
10:47
In the case of Safecast, a bunch of amateurs
288
635500
2644
Nel caso di Safecast,
un gruppo di dilettanti,
un gruppo di dilettanti,
10:50
when we started three years ago,
289
638144
1598
quando abbiamo iniziato tre anni fa
10:51
I would argue that we probably as a group
290
639742
2508
direi che probabilmente, come gruppo,
10:54
know more than any other organization
291
642250
2416
sapevamo più di
qualunque altra organizzazione
qualunque altra organizzazione
10:56
about how to collect data and publish data
292
644666
3209
come raccogliere e pubblicare dati
10:59
and do citizen science.
293
647875
2772
e come fare scienza dei cittadini.
11:02
Compass over maps.
294
650647
1120
Bussole più che mappe.
11:03
So this one, the idea is that the cost of writing a plan
295
651767
3725
L'idea è che il costo di scrivere un piano
11:07
or mapping something is getting so expensive
296
655492
3103
o di mappare qualcosa è molto elevato
11:10
and it's not very accurate or useful.
297
658595
3173
e non è molto accurato né utile.
11:13
So in the Safecast story, we
knew we needed to collect data,
knew we needed to collect data,
298
661768
3112
Nel caso di Safecat, sapevamo
di dover raccogliere dati,
di dover raccogliere dati,
11:16
we knew we wanted to publish the data,
299
664880
2423
sapevamo di voler pubblicare quei dati,
11:19
and instead of trying to come up with the exact plan,
300
667303
2889
e invece di cercare di realizzare
un piano esatto
un piano esatto
11:22
we first said, oh, let's get Geiger counters.
301
670192
2408
abbiamo detto "Ok, per prima cosa
vediamo cosa dicono i contatori Geiger".
vediamo cosa dicono i contatori Geiger".
11:24
Oh, they've run out.
302
672600
1766
"Oh, sono fuori uso".
11:26
Let's build them. There aren't enough sensors.
303
674366
2003
"Allora costruiamoli,
non ci sono abbastanza sensori."
non ci sono abbastanza sensori."
11:28
Okay, then we can make a mobile Geiger counter.
304
676369
2227
"Ok, possiamo costruire
un contatore Geiger portatile.
un contatore Geiger portatile.
11:30
We can drive around. We can get volunteers.
305
678596
2047
Possiamo portarlo in giro.
Possiamo reclutare dei volontari.
Possiamo reclutare dei volontari.
11:32
We don't have enough money. Let's Kickstarter it.
306
680643
1879
Non abbiamo abbastanza soldi.
Rivolgiamoci a Kickstarter".
Rivolgiamoci a Kickstarter".
11:34
We could not have planned this whole thing,
307
682522
1991
Non potevamo pianificare tutto questo,
11:36
but by having a very strong compass,
308
684513
1744
ma avevamo una bussola molto potente
11:38
we eventually got to where we were going,
309
686257
1435
e via via sapevamo dove
stavamo andando.
stavamo andando.
11:39
and to me it's very similar to
agile software development,
agile software development,
310
687692
2418
Per me è molto simile
a uno sviluppo agile di un software,
a uno sviluppo agile di un software,
11:42
but this idea of compasses is very important.
311
690110
3358
ma quest'idea delle bussole
è molto importante.
è molto importante.
11:45
So I think the good news is
312
693468
1941
Credo che la buona notizia sia
11:47
that even though the world is extremely complex,
313
695409
3501
che anche se il mondo sta diventando
estremamente complesso
estremamente complesso
11:50
what you need to do is very simple.
314
698920
2382
quello che bisogna fare è molto semplice.
11:53
I think it's about stopping this notion
315
701302
2698
Penso che tutto stia nel mettere
fine a questa convinzione
fine a questa convinzione
11:56
that you need to plan everything,
316
704000
1572
secondo cui bisogna pianificare tutto.
11:57
you need to stock everything,
317
705572
1092
Si deve mettere tutto da parte
11:58
and you need to be so prepared,
318
706664
1470
e bisogna essere così preparati,
12:00
and focus on being connected,
319
708134
2994
e concentrarsi sull'essere connessi,
12:03
always learning,
320
711128
1851
sempre pronti ad imparare,
12:04
fully aware,
321
712979
1861
pienamente consapevoli
12:06
and super present.
322
714840
1780
e super presenti.
12:08
So I don't like the word "futurist."
323
716620
2946
Non mi piace la parola "futurista".
12:11
I think we should be now-ists,
324
719566
5615
Credo che dovremmo essere "adessisti",
12:17
like we are right now.
325
725181
2046
Proprio come siamo adesso.
12:19
Thank you.
326
727227
1843
Grazie.
(Applausi)
12:21
(Applause)
327
729070
3979
ABOUT THE SPEAKER
Joi Ito - Relentless mindJoi Ito is the director of the MIT Media Lab.
Why you should listen
Joichi "Joi" Ito is one of those names threaded through the history of the Internet. From his days kickstarting Internet culture in Japan at Digital Garage, his restless curiosity led him to be an early-stage investor in Twitter, Six Apart, Wikia, Flickr, Last.fm, Kickstarter and other Internet companies, and to serve on countless boards and advisory committees around digital culture and Internet freedom.
He leads the legendary MIT Media Lab as it heads toward its third decade, and is working on a book with Jeff Howe about nine principles for navigating whatever the changing culture throws at us next. As he told Wired, "The amount of money and the amount of permission that you need to create an idea has decreased dramatically." So: aim for resilience, not strength; seek risk, not safety. The book is meant to be a compass for a world without maps.
Joi Ito | Speaker | TED.com