TED2015
Donald Hoffman: Do we see reality as it is?
Donald Hoffman: Riusciamo a vedere la realtà così com'è?
Filmed:
Readability: 4.5
2,949,831 views
Donald Hoffman è uno scienziato cognitivo che cerca di rispondere a una domanda importante, ovvero se la nostra esperienza del mondo sia conforme alla realtà oppure ai nostri bisogni. In questo discorso sconvolgente, Hoffman medita sul modo in cui la mente costruisce per noi la realtà.
Donald Hoffman - Cognitive scientist
Donald Hoffman studies how our visual perception, guided by millions of years of natural selection, authors every aspect of our everyday reality. Full bio
Donald Hoffman studies how our visual perception, guided by millions of years of natural selection, authors every aspect of our everyday reality. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
I love a great mystery,
0
835
2066
Vado matto per i misteri.
00:14
and I'm fascinated by the greatest
unsolved mystery in science,
unsolved mystery in science,
1
2901
4412
Mi affascina il mistero
più grande e irrisolto della scienza,
più grande e irrisolto della scienza,
00:19
perhaps because it's personal.
2
7313
1958
forse perché ci riguarda direttamente,
riguarda la nostra identità
00:21
It's about who we are,
3
9681
1858
e la cosa mi incuriosisce non poco.
00:23
and I can't help but be curious.
4
11539
2117
Si tratta di questo:
00:26
The mystery is this:
5
14186
2089
00:28
What is the relationship
between your brain
between your brain
6
16275
3435
che tipo di relazione c'è
tra il cervello
tra il cervello
e l'esperienza cosciente,
00:31
and your conscious experiences,
7
19710
1511
00:33
such as your experience
of the taste of chocolate
of the taste of chocolate
8
21221
2670
come ad esempio l'esperienza
del gusto di cioccolato
del gusto di cioccolato
00:35
or the feeling of velvet?
9
23891
1774
o la sensazione tattile
data dal velluto?
data dal velluto?
00:38
Now, this mystery is not new.
10
26805
1584
Un enigma che non è una novità.
00:40
In 1868, Thomas Huxley wrote,
11
28999
3599
Già nel 1868, Thomas Huxley scriveva:
00:44
"How it is that anything so remarkable
as a state of consciousness comes about
as a state of consciousness comes about
12
32598
5294
"Come avvenga che qualcosa di tanto
degno di nota come uno stato di coscienza
degno di nota come uno stato di coscienza
00:49
as the result of irritating nervous tissue
13
37892
3367
si produca quale risultato
di una stimolazione del tessuto nervoso
di una stimolazione del tessuto nervoso
00:53
is just as unaccountable
14
41259
2066
è inspiegabile
00:55
as the appearance of the genie
when Aladdin rubbed his lamp."
when Aladdin rubbed his lamp."
15
43325
4053
quanto l’apparire del genio ad Aladino
quando strofinava la lampada."
quando strofinava la lampada."
01:01
Now, Huxley knew that brain activity
16
49268
2277
Huxley sapeva che l'attività cerebrale
01:03
and conscious experiences are correlated,
17
51545
3274
e l'esperienza cosciente sono correlate,
01:06
but he didn't know why.
18
54819
2159
ma non sapeva il perché.
01:08
To the science of his day,
it was a mystery.
it was a mystery.
19
56978
3321
Per la scienza del suo tempo
era un mistero.
era un mistero.
01:12
In the years since Huxley,
20
60299
2136
Dall'epoca di Huxley,
01:14
science has learned a lot
about brain activity,
about brain activity,
21
62435
3366
la scienza ci ha insegnato molto
sull'attività del cervello
sull'attività del cervello
01:17
but the relationship
between brain activity
between brain activity
22
65801
2021
ma la relazione
tra l'attività cerebrale
tra l'attività cerebrale
01:19
and conscious experiences
is still a mystery.
is still a mystery.
23
67822
3088
e l'esperienza cosciente
resta un mistero.
resta un mistero.
01:22
Why? Why have we made so little progress?
24
70910
3645
Perché? Come mai abbiamo fatto
così pochi progressi?
così pochi progressi?
01:26
Well, some experts think
that we can't solve this problem
that we can't solve this problem
25
74555
4859
Alcuni esperti pensano che il problema
sia impossibile da risolvere
sia impossibile da risolvere
01:31
because we lack the necessary
concepts and intelligence.
concepts and intelligence.
26
79414
3799
perché ci mancano i concetti
e l'intelligenza necessari.
e l'intelligenza necessari.
01:35
We don't expect monkeys to solve
problems in quantum mechanics,
problems in quantum mechanics,
27
83883
4069
Non ci aspettiamo che le scimmie
risolvano problemi
di meccanica quantistica,
di meccanica quantistica,
01:39
and as it happens, we can't expect
our species to solve this problem either.
our species to solve this problem either.
28
87952
4165
quindi,
non possiamo pretendere
non possiamo pretendere
che la nostra specie
risolva questo enigma.
risolva questo enigma.
01:44
Well, I disagree. I'm more optimistic.
29
92527
3134
Ma io non sono d'accordo.
Mi dichiaro più ottimista.
Mi dichiaro più ottimista.
01:47
I think we've simply
made a false assumption.
made a false assumption.
30
95661
3042
Penso semplicemente che siamo partiti
dal presupposto sbagliato.
dal presupposto sbagliato.
01:50
Once we fix it, we just
might solve this problem.
might solve this problem.
31
98703
3506
Se correggiamo il tiro,
possiamo riuscire a risolvere il problema.
possiamo riuscire a risolvere il problema.
01:54
Today, I'd like tell you
what that assumption is,
what that assumption is,
32
102209
2417
E sono qui per dirvi
quale sia quel presupposto,
quale sia quel presupposto,
01:56
why it's false, and how to fix it.
33
104626
2758
perché sia falso e in che modo
sia possibile correggerlo.
sia possibile correggerlo.
01:59
Let's begin with a question:
34
107874
1694
Cominciamo con una domanda:
02:01
Do we see reality as it is?
35
109778
3088
riusciamo a vedere la realtà
così com'è?
così com'è?
02:04
I open my eyes
36
112866
1695
Apro gli occhi
02:06
and I have an experience that I describe
as a red tomato a meter away.
as a red tomato a meter away.
37
114561
4937
e ho un'esperienza che descrivo come
un pomodoro rosso a un metro di distanza.
un pomodoro rosso a un metro di distanza.
02:12
As a result, I come to believe
that in reality,
that in reality,
38
120606
3243
Di conseguenza, ho motivo di credere
che nel mondo reale
che nel mondo reale
02:15
there's a red tomato a meter away.
39
123849
2642
esista un pomodoro
a un metro di distanza da me.
a un metro di distanza da me.
02:18
I then close my eyes, and my experience
changes to a gray field,
changes to a gray field,
40
126751
4864
Poi, chiudo gli occhi e la mia esperienza
si trasforma in un campo grigio.
si trasforma in un campo grigio.
02:24
but is it still the case that in reality,
there's a red tomato a meter away?
there's a red tomato a meter away?
41
132425
5166
Ma nel mondo reale esisterà ancora
quel pomodoro rosso a un metro da me?
quel pomodoro rosso a un metro da me?
02:30
I think so, but could I be wrong?
42
138361
3552
Io penso di si,
ma è possibile che mi sbagli?
ma è possibile che mi sbagli?
02:33
Could I be misinterpreting
the nature of my perceptions?
the nature of my perceptions?
43
141913
4598
È possibile che io stia intepretando male
la natura delle mie percezioni?
la natura delle mie percezioni?
02:39
We have misinterpreted
our perceptions before.
our perceptions before.
44
147351
3200
Ci è già capitato
di farlo in passato.
di farlo in passato.
02:42
We used to think the Earth is flat,
because it looks that way.
because it looks that way.
45
150551
3459
Pensavamo che la Terra fosse piatta,
perché sembra che sia così.
perché sembra che sia così.
02:46
Pythagorus discovered that we were wrong.
46
154707
2879
Pitagora scoprì
che eravamo in errore.
che eravamo in errore.
02:49
Then we thought that the Earth
is the unmoving center of the Universe,
is the unmoving center of the Universe,
47
157586
4012
Pensavamo anche che la Terra
fosse il centro immobile dell'Universo,
fosse il centro immobile dell'Universo,
02:53
again because it looks that way.
48
161603
1903
sempre perché così pare che sia.
02:56
Copernicus and Galileo discovered,
again, that we were wrong.
again, that we were wrong.
49
164406
4906
Copernico e Galileo scoprirono
che, ancora una volta, ci sbagliavamo.
che, ancora una volta, ci sbagliavamo.
Galileo si domandava
se ci fossero altri modi
se ci fossero altri modi
03:01
Galileo then wondered if we might
be misinterpreting our experiences
be misinterpreting our experiences
50
169312
4088
di interpretare le nostre esperienze
in modo sbagliato
in modo sbagliato
03:05
in other ways.
51
173400
1508
03:06
He wrote: "I think that tastes,
odors, colors, and so on
odors, colors, and so on
52
174908
5009
e scriveva: "Penso che sapori,
odori, colori e via discorrendo
odori, colori e via discorrendo
03:11
reside in consciousness.
53
179917
2004
risiedano nell'animale sensitivo,
03:14
Hence if the living creature were removed,
all these qualities would be annihilated."
all these qualities would be annihilated."
54
182291
5752
sì che rimosso l’animale, sieno levate
ed annichilate tutte queste qualità."
ed annichilate tutte queste qualità."
03:20
Now, that's a stunning claim.
55
188955
1839
Un'affermazione a dir poco
scioccante.
scioccante.
03:23
Could Galileo be right?
56
191184
1811
È possibile che Galileo
avesse ragione?
avesse ragione?
03:24
Could we really be misinterpreting
our experiences that badly?
our experiences that badly?
57
192995
4598
Che la nostra esperienza
sia davvero così ingannevole?
sia davvero così ingannevole?
03:29
What does modern science
have to say about this?
have to say about this?
58
197593
2561
Che cosa ha da dire la scienza attuale
a questo proposito?
a questo proposito?
03:32
Well, neuroscientists tell us
that about a third of the brain's cortex
that about a third of the brain's cortex
59
200704
5224
Secondo i neuroscienziati,
circa un terzo della corteccia cerebrale
circa un terzo della corteccia cerebrale
03:37
is engaged in vision.
60
205928
1858
è impegnata nella vista.
03:39
When you simply open your eyes
and look about this room,
and look about this room,
61
207786
3506
Il semplice fatto di aprire gli occhi
e guardarsi intorno in questa stanza
e guardarsi intorno in questa stanza
03:43
billions of neurons
and trillions of synapses are engaged.
and trillions of synapses are engaged.
62
211292
4272
richiede l'uso di miliardi di neuroni
e trilioni di sinapsi.
e trilioni di sinapsi.
03:47
Now, this is a bit surprising,
63
215564
1608
La cosa ci stupisce non poco
03:49
because to the extent that
we think about vision at all,
we think about vision at all,
64
217172
2641
perché quando pensiamo
al senso della vista in generale,
al senso della vista in generale,
03:51
we think of it as like a camera.
65
219813
2837
immaginiamo che funzioni
come una macchina fotografica.
come una macchina fotografica.
03:54
It just takes a picture
of objective reality as it is.
of objective reality as it is.
66
222650
3940
Non fa altro che fotografare
la realtà oggettiva così com'è.
la realtà oggettiva così com'è.
03:58
Now, there is a part of vision
that's like a camera:
that's like a camera:
67
226590
3700
Una parte della vista, in effetti,
è come una macchina fotografica:
è come una macchina fotografica:
04:02
the eye has a lens that focuses
an image on the back of the eye
an image on the back of the eye
68
230290
4639
l'occhio ha una lente che mette a fuoco
le immagini sulla parte posteriore
le immagini sulla parte posteriore
04:06
where there are 130 million
photoreceptors,
photoreceptors,
69
234929
3390
dove si trovano 130 milioni
di fotorecettori.
di fotorecettori.
04:10
so the eye is like a 130-megapixel camera.
70
238319
3900
In pratica, l'occhio è come
una macchina fotografica
da 130 megapixel.
una macchina fotografica
da 130 megapixel.
04:14
But that doesn't explain
the billions of neurons
the billions of neurons
71
242219
3483
Questo però non spiega
i miliardi di neuroni
i miliardi di neuroni
04:17
and trillions of synapses
that are engaged in vision.
that are engaged in vision.
72
245702
3622
e i trilioni di sinapsi
impiegati nella vista.
impiegati nella vista.
04:21
What are these neurons up to?
73
249324
2299
Che cosa fanno tutti questi neuroni?
04:23
Well, neuroscientists tell us
that they are creating, in real time,
that they are creating, in real time,
74
251623
4207
Secondo i neuroscienziati,
sono impegnati a creare, in tempo reale,
sono impegnati a creare, in tempo reale,
04:27
all the shapes, objects, colors,
and motions that we see.
and motions that we see.
75
255830
4330
tutte le forme, gli oggetti, i colori
e i movimenti che vediamo.
e i movimenti che vediamo.
04:32
It feels like we're just taking a snapshot
of this room the way it is,
of this room the way it is,
76
260160
3491
Crediamo di fare una semplice fotografia
di questa stanza così com'è
di questa stanza così com'è
04:35
but in fact, we're constructing
everything that we see.
everything that we see.
77
263651
3575
ma in realta stiamo costruendo
tutto ciò che vediamo.
tutto ciò che vediamo.
04:39
We don't construct
the whole world at once.
the whole world at once.
78
267226
3181
Non costruiamo il mondo intero
in una sola volta.
in una sola volta.
04:42
We construct what we need in the moment.
79
270407
2765
Costruiamo quello che ci serve
al momento.
al momento.
Esistono molte dimostrazioni,
anche piuttosto convincenti,
anche piuttosto convincenti,
04:45
Now, there are many demonstrations
that are quite compelling
that are quite compelling
80
273542
3367
del fatto che costruiamo
ciò che vediamo.
ciò che vediamo.
04:48
that we construct what we see.
81
276909
1811
04:50
I'll just show you two.
82
278720
2043
Ve ne mostrerò due.
04:52
In this example, you see some red discs
with bits cut out of them,
with bits cut out of them,
83
280763
5766
In questo esempio, si vedono alcuni
dischi rossi con delle parti mancanti;
dischi rossi con delle parti mancanti;
04:58
but if I just rotate
the disks a little bit,
the disks a little bit,
84
286529
2941
ruotando leggermente i dischi,
05:01
suddenly, you see a 3D cube
pop out of the screen.
pop out of the screen.
85
289470
4737
improvvisamente, dallo schermo
salta fuori un cubo tridimensionale.
salta fuori un cubo tridimensionale.
05:06
Now, the screen of course is flat,
86
294207
2833
Lo schermo, ovviamente, è piatto,
05:09
so the three-dimensional cube
that you're experiencing
that you're experiencing
87
297040
2600
perciò il cubo tridimensionale
che percepite
che percepite
05:11
must be your construction.
88
299640
2977
non è altro che una costruzione
della vostra mente.
della vostra mente.
05:15
In this next example,
89
303397
1913
Nel prossimo esempio,
05:17
you see glowing blue bars
with pretty sharp edges
with pretty sharp edges
90
305310
4224
potete vedere delle strisce blu luminose
dai bordi piuttosto definiti
dai bordi piuttosto definiti
05:21
moving across a field of dots.
91
309534
3184
in movimento
attraverso un piano di punti.
attraverso un piano di punti.
In realtà, i punti non si muovono.
05:25
In fact, no dots move.
92
313708
3137
05:28
All I'm doing from frame to frame
is changing the colors of dots
is changing the colors of dots
93
316845
4621
Io sto semplicemente cambiando
il colore dei punti da un frame all'altro
il colore dei punti da un frame all'altro
05:33
from blue to black or black to blue.
94
321466
2461
da blu a nero e da nero a blu.
05:35
But when I do this quickly,
95
323927
1834
Quando lo faccio velocemente,
05:37
your visual system creates
the glowing blue bars
the glowing blue bars
96
325761
3715
il vostro sistema visivo crea
le strisce luminose blu
le strisce luminose blu
05:41
with the sharp edges and the motion.
97
329476
2671
dai contorni definiti e il movimento.
05:44
There are many more examples,
but these are just two
but these are just two
98
332147
2670
Questi sono solo due esempi,
ma ci sono molti altri casi
ma ci sono molti altri casi
05:46
that you construct what you see.
99
334817
2763
in cui si costruisce ciò che si vede.
05:49
But neuroscientists go further.
100
337580
2375
I neuroscienziati vanno anche oltre.
Dicono che noi ricostruiamo la realtà.
05:53
They say that we reconstruct reality.
101
341395
5101
05:58
So, when I have an experience
that I describe as a red tomato,
that I describe as a red tomato,
102
346496
4226
Quindi, quando ho un'esperienza
che descrivo come un pomodoro rosso,
che descrivo come un pomodoro rosso,
06:02
that experience is actually
an accurate reconstruction
an accurate reconstruction
103
350722
4133
quell'esperienza, di fatto,
è un'accurata ricostruzione
è un'accurata ricostruzione
06:06
of the properties of a real red tomato
104
354855
2115
delle proprietà di un pomodoro
rosso reale
rosso reale
06:08
that would exist
even if I weren't looking.
even if I weren't looking.
105
356970
3295
che esisterebbe comunque,
anche se io non lo stessi guardando.
anche se io non lo stessi guardando.
Perché mai, allora, i neuroscienziati
dicono che noi non costruiamo,
dicono che noi non costruiamo,
06:13
Now, why would neuroscientists
say that we don't just construct,
say that we don't just construct,
106
361595
3221
06:16
we reconstruct?
107
364816
1880
ma ricostruiamo la realtà?
06:18
Well, the standard argument given
108
366696
2531
La risposta-tipo a questa domanda
06:21
is usually an evolutionary one.
109
369227
2554
è di tipo evoluzionistico.
I nostri progenitori,
dotati di una vista migliore,
dotati di una vista migliore,
06:24
Those of our ancestors
who saw more accurately
who saw more accurately
110
372941
2439
06:27
had a competitive advantage compared
to those who saw less accurately,
to those who saw less accurately,
111
375380
4853
erano in vantaggio competitivo
rispetto agli altri
rispetto agli altri
e quindi c'era più probabilità
che trasmettessero i loro geni.
che trasmettessero i loro geni.
06:32
and therefore they were more likely
to pass on their genes.
to pass on their genes.
112
380233
2756
06:34
We are the offspring of those
who saw more accurately,
who saw more accurately,
113
382989
3391
Noi siamo la discendenza di quelli
con la vista migliore
con la vista migliore
06:38
and so we can be confident that,
in the normal case,
in the normal case,
114
386380
2769
perciò possiamo stare certi che,
nella norma,
nella norma,
06:41
our perceptions are accurate.
115
389149
2531
le nostre percezioni saranno esatte.
06:43
You see this in the standard textbooks.
116
391680
3695
Questo è ciò che si trova
nei comuni libri di testo.
nei comuni libri di testo.
06:47
One textbook says, for example,
117
395375
1994
Un testo ad esempio, dice:
06:49
"Evolutionarily speaking,
118
397369
1971
"Dal punto di vista evolutivo,
06:51
vision is useful precisely
because it is so accurate."
because it is so accurate."
119
399340
4043
la vista è utile
proprio perché è così precisa."
proprio perché è così precisa."
06:55
So the idea is that accurate perceptions
are fitter perceptions.
are fitter perceptions.
120
403383
4798
L'idea è che percezioni più precise
siano anche più adeguate,
siano anche più adeguate,
07:00
They give you a survival advantage.
121
408181
2144
che favoriscano la sopravvivenza.
07:02
Now, is this correct?
122
410325
1915
Ma sarà poi vero?
È questa l'nterpretazione giusta
della teoria evoluzionista?
della teoria evoluzionista?
07:04
Is this the right interpretation
of evolutionary theory?
of evolutionary theory?
123
412240
2659
07:06
Well, let's first look at a couple
of examples in nature.
of examples in nature.
124
414899
3381
Vediamo di esaminare un paio
di esempi in natura.
di esempi in natura.
Il corpo dello scarabeo-gioiello
australiano
australiano
07:10
The Australian jewel beetle
125
418800
2438
07:13
is dimpled, glossy and brown.
126
421238
3111
è marrone, lucido e ricoperto di
punti in rilievo.
punti in rilievo.
07:16
The female is flightless.
127
424349
2345
Mentre la femmina non vola,
07:18
The male flies, looking,
of course, for a hot female.
of course, for a hot female.
128
426694
4017
il maschio svolazza in giro,
alla ricerca di una bella femmina.
alla ricerca di una bella femmina.
07:22
When he finds one, he alights and mates.
129
430711
3948
Quando ne trova una, si posa
e procede all'accoppiamento.
e procede all'accoppiamento.
07:26
There's another species in the outback,
130
434659
2471
Ma c'e un'altra specie
nell'entroterra australiano,
nell'entroterra australiano,
07:29
Homo sapiens.
131
437130
1334
l'Homo Sapiens.
07:30
The male of this species
has a massive brain
has a massive brain
132
438464
3067
Il maschio di questa specie
ha un cervello enorme
ha un cervello enorme
07:33
that he uses to hunt for cold beer.
133
441531
3948
che usa per andare a caccia
di birra ghiacciata.
di birra ghiacciata.
(Risate)
07:37
(Laughter)
134
445889
1279
Quando ne trova una, se la scola
07:39
And when he finds one, he drains it,
135
447168
2374
07:41
and sometimes throws the bottle
into the outback.
into the outback.
136
449542
3390
e a volte getta via la bottiglia
nell'entroterra.
nell'entroterra.
07:44
Now, as it happens, these bottles
are dimpled, glossy,
are dimpled, glossy,
137
452932
4248
La superficie di queste bottiglie
è lucida, ricoperta di fossette
è lucida, ricoperta di fossette
07:49
and just the right shade of brown
to tickle the fancy of these beetles.
to tickle the fancy of these beetles.
138
457180
4140
e ha la sfumatura di marrone giusta
per stimolare la fantasia del coleottero.
per stimolare la fantasia del coleottero.
07:54
The males swarm all over
the bottles trying to mate.
the bottles trying to mate.
139
462772
3463
I maschi sciamano attorno
alle bottiglie, tentando di accoppiarsi
alle bottiglie, tentando di accoppiarsi
07:59
They lose all interest
in the real females.
in the real females.
140
467582
2787
e perdendo ogni interesse
per le femmine reali.
per le femmine reali.
08:02
Classic case of the male
leaving the female for the bottle.
leaving the female for the bottle.
141
470369
4203
Il tipico caso del maschio
che abbandona la femmina
per la bottiglia.
che abbandona la femmina
per la bottiglia.
08:06
(Laughter) (Applause)
142
474572
2947
(Risate) (Applausi)
Questa specie si è quasi estinta.
08:11
The species almost went extinct.
143
479402
2371
In Australia hanno dovuto cambiare
le bottiglie per salvare gli scarabei.
le bottiglie per salvare gli scarabei.
08:14
Australia had to change its bottles
to save its beetles.
to save its beetles.
144
482443
4309
08:18
(Laughter)
145
486752
3000
(Risate)
08:21
Now, the males had successfully
found females for thousands,
found females for thousands,
146
489752
4208
I maschi erano riusciti a trovare
le femmine per migliaia,
le femmine per migliaia,
08:25
perhaps millions of years.
147
493960
2438
forse anche milioni di anni.
08:28
It looked like they saw reality
as it is, but apparently not.
as it is, but apparently not.
148
496398
4434
Sembrava vedessero la realtà così
com'è, ma a quanto pare non era cosi.
com'è, ma a quanto pare non era cosi.
08:32
Evolution had given them a hack.
149
500832
2857
L'evoluzione gli ha giocato
un brutto tiro.
un brutto tiro.
08:35
A female is anything dimpled,
glossy and brown,
glossy and brown,
150
503689
4736
Se la femmina ha le sue fossette,
è lucida ed è marrone,
è lucida ed è marrone,
08:40
the bigger the better.
151
508425
2276
beh, più grande è,
meglio è.
meglio è.
08:42
(Laughter)
152
510701
1834
(Risate)
08:44
Even when crawling all over the bottle,
the male couldn't discover his mistake.
the male couldn't discover his mistake.
153
512535
4840
E anche strusciandosi sulla bottiglia,
il maschio non riusciva a capire l'errore.
il maschio non riusciva a capire l'errore.
08:49
Now, you might say, beetles, sure,
they're very simple creatures,
they're very simple creatures,
154
517945
3645
Si potrebbe obiettare che, certo,
si tratta di creature molto semplici,
si tratta di creature molto semplici,
08:53
but surely not mammals.
155
521590
1858
molto diverse dai mammiferi.
08:55
Mammals don't rely on tricks.
156
523448
2717
I mammiferi non ci cascano
in trucchi simili.
in trucchi simili.
08:58
Well, I won't dwell on this,
but you get the idea. (Laughter)
but you get the idea. (Laughter)
157
526165
6013
Non mi soffermerò su questo,
ma credo di aver reso l'idea. (Risate)
ma credo di aver reso l'idea. (Risate)
09:04
So this raises an important
technical question:
technical question:
158
532178
3158
Ciò solleva una questione tecnica
importante: la selezione naturale
importante: la selezione naturale
09:07
Does natural selection really favor
seeing reality as it is?
seeing reality as it is?
159
535336
5991
favorisce effettivamente
la visione oggettiva della realtà?
la visione oggettiva della realtà?
09:13
Fortunately, we don't have
to wave our hands and guess;
to wave our hands and guess;
160
541877
3536
Per fortuna non ci sono incertezze,
09:17
evolution is a mathematically
precise theory.
precise theory.
161
545413
3181
l'evoluzione è una scienza esatta.
09:20
We can use the equations of evolution
to check this out.
to check this out.
162
548594
3553
E possiamo verificarlo
con le equazioni evolutive.
con le equazioni evolutive.
09:24
We can have various organisms
in artificial worlds compete
in artificial worlds compete
163
552147
4153
Possiamo far competere vari organismi
in ambienti artificiali e vedere
in ambienti artificiali e vedere
09:28
and see which survive and which thrive,
164
556300
1953
chi sopravvive e chi prospera,
09:30
which sensory systems are more fit.
165
558253
3553
quale apparato sensoriale
è il più adatto.
è il più adatto.
09:33
A key notion in those
equations is fitness.
equations is fitness.
166
561806
4085
In queste equazioni,
la nozione chiave è l'adattamento.
la nozione chiave è l'adattamento.
09:37
Consider this steak:
167
565891
2695
Prendiamo questa bistecca:
Come influisce questa bistecca
sull'adattamento di un animale.
sull'adattamento di un animale.
09:41
What does this steak do
for the fitness of an animal?
for the fitness of an animal?
168
569956
2962
09:45
Well, for a hungry lion looking to eat,
it enhances fitness.
it enhances fitness.
169
573438
6016
Per un leone affamato in cerca di cibo,
migliora l'adattamento.
migliora l'adattamento.
09:52
For a well-fed lion looking to mate,
it doesn't enhance fitness.
it doesn't enhance fitness.
170
580179
4594
Per un leone sazio che invece voglia
accoppiarsi, non migliora l'adattamento.
accoppiarsi, non migliora l'adattamento.
Per un coniglio, in qualunque condizione,
non migliora senz'altro l'adattamento.
non migliora senz'altro l'adattamento.
09:58
And for a rabbit in any state,
it doesn't enhance fitness,
it doesn't enhance fitness,
171
586053
3871
L'adattamento dunque dipende sì,
dalla realtà così com'è,
dalla realtà così com'è,
10:01
so fitness does depend
on reality as it is, yes,
on reality as it is, yes,
172
589924
4124
ma dipende anche dall'organismo,
dal suo stato e dalla sua attività.
dal suo stato e dalla sua attività.
10:06
but also on the organism,
its state and its action.
its state and its action.
173
594048
4188
10:10
Fitness is not the same thing
as reality as it is,
as reality as it is,
174
598236
3553
L'adattamento non coincide
con la realtà tal quale
con la realtà tal quale
10:13
and it's fitness,
and not reality as it is,
and not reality as it is,
175
601789
3483
ed è l'adattamento,
non la realtà così com'è,
non la realtà così com'è,
10:17
that figures centrally
in the equations of evolution.
in the equations of evolution.
176
605272
4179
che occupa la posizione centrale
nell'equazione dell'evoluzione.
nell'equazione dell'evoluzione.
10:21
So, in my lab,
177
609451
3191
Nel laboratorio da me diretto,
abbiamo eseguito centinaia di migliaia
di simulazioni di giochi evolutivi
di simulazioni di giochi evolutivi
10:24
we have run hundreds of thousands
of evolutionary game simulations
of evolutionary game simulations
178
612642
3775
10:28
with lots of different
randomly chosen worlds
randomly chosen worlds
179
616417
3065
in una serie di mondi diversi,
scelti a caso,
scelti a caso,
10:31
and organisms that compete
for resources in those worlds.
for resources in those worlds.
180
619482
4179
con organismi in competizione
tra loro per le risorse.
tra loro per le risorse.
10:35
Some of the organisms
see all of the reality,
see all of the reality,
181
623661
4319
Alcuni organismi hanno una visione
completa della realtà,
completa della realtà,
10:39
others see just part of the reality,
182
627980
1889
altri la vedono solo in parte
10:41
and some see none of the reality,
183
629869
2105
e altri ancora non la vedono affatto,
10:43
only fitness.
184
631974
1766
solo adattamento.
10:46
Who wins?
185
634240
1580
Chi vince?
Mi dispiace dirvelo, ma la percezione
della realtà perde.
della realtà perde.
10:48
Well, I hate to break it to you,
but perception of reality goes extinct.
but perception of reality goes extinct.
186
636290
5965
10:54
In almost every simulation,
187
642255
1909
In quasi tutte le simulazioni,
gli organismi che non hanno alcuna
visione della realtà
visione della realtà
10:56
organisms that see none of reality
188
644164
2182
ma che sono sintonizzati
solo sull'adattamento
solo sull'adattamento
10:58
but are just tuned to fitness
189
646346
2090
11:00
drive to extinction all the organisms
that perceive reality as it is.
that perceive reality as it is.
190
648436
5224
portano all'estinzione tutti quelli
che percepiscono la realtà.
che percepiscono la realtà.
11:05
So the bottom line is, evolution
does not favor vertical,
does not favor vertical,
191
653660
4590
Morale della favola, l'evoluzione
non favorisce la percezione verticale,
non favorisce la percezione verticale,
la percezione corretta della realtà.
11:10
or accurate perceptions.
192
658250
1656
11:11
Those perceptions of reality go extinct.
193
659906
3762
Questo tipo di percezione del reale
finisce per estinguersi.
finisce per estinguersi.
Direi che è scioccante.
11:15
Now, this is a bit stunning.
194
663668
2020
Com'è possibile che una visione
incompleta del mondo
incompleta del mondo
11:17
How can it be that not seeing
the world accurately
the world accurately
195
665688
3682
possa conferire
un vantaggio competitivo?
un vantaggio competitivo?
11:21
gives us a survival advantage?
196
669370
1820
11:23
That is a bit counterintuitive.
197
671190
2113
Sembra un po' un controsenso.
Ma torniamo allo scarabeo-gioiello.
11:25
But remember the jewel beetle.
198
673303
1835
11:27
The jewel beetle survived
for thousands, perhaps millions of years,
for thousands, perhaps millions of years,
199
675138
3761
Questo animale è sopravvissuto
per migliaia, milioni di anni
per migliaia, milioni di anni
usando semplici trucchi ed espedienti.
11:30
using simple tricks and hacks.
200
678899
2694
Quello che le equazioni evolutive
cercano di dirci
cercano di dirci
11:33
What the equations
of evolution are telling us
of evolution are telling us
201
681593
3177
è che tutti gli organismi,
compreso l'uomo,
compreso l'uomo,
11:36
is that all organisms, including us,
are in the same boat as the jewel beetle.
are in the same boat as the jewel beetle.
202
684770
5643
sono nella stessa barca
insieme allo scarabeo.
insieme allo scarabeo.
Noi non vediamo
la realtà così com'è.
la realtà così com'è.
11:42
We do not see reality as it is.
203
690413
1930
Siamo plasmati con trucchi
ed espedienti
ed espedienti
11:44
We're shaped with tricks
and hacks that keep us alive.
and hacks that keep us alive.
204
692343
4272
che ci tengono in vita.
Tuttavia,
11:48
Still,
205
696615
2020
abbiamo bisogno di aiuto
con le nostre intuizioni.
con le nostre intuizioni.
11:50
we need some help with our intuitions.
206
698635
2067
11:52
How can not perceiving
reality as it is be useful?
reality as it is be useful?
207
700702
4783
Com'è possibile che sia utile
non percepire
correttamente la realtà?
correttamente la realtà?
11:57
Well, fortunately, we have
a very helpful metaphor:
a very helpful metaphor:
208
705485
3669
Una metafora molto utile
può venirci in aiuto:
può venirci in aiuto:
l'interfaccia desktop
del computer.
del computer.
12:01
the desktop interface on your computer.
209
709154
2832
Immaginate che quell'icona blu
sia un Ted Talk che state scrivendo.
sia un Ted Talk che state scrivendo.
12:03
Consider that blue icon
for a TED Talk that you're writing.
for a TED Talk that you're writing.
210
711986
4133
L'icona è blu, di forma rettangolare
12:08
Now, the icon is blue and rectangular
211
716119
4004
e si trova nell'angolo
inferiore destro del desktop.
inferiore destro del desktop.
12:12
and in the lower right corner
of the desktop.
of the desktop.
212
720123
2381
Questo significherà che il file di testo
all'interno del computer sia blu,
all'interno del computer sia blu,
12:15
Does that mean that the text file itself
in the computer is blue,
in the computer is blue,
213
723324
4186
rettangolare e si trovi materialmente
nell'angolo inferiore destro?
nell'angolo inferiore destro?
12:20
rectangular, and in the lower
right-hand corner of the computer?
right-hand corner of the computer?
214
728200
3755
12:23
Of course not.
215
731955
1323
Certamente no!
12:25
Anyone who thought that misinterprets
the purpose of the interface.
the purpose of the interface.
216
733278
4709
Pensare una cosa simile,
significherebbe fraintendere la funzione
dell'interfaccia desktop
dell'interfaccia desktop
12:29
It's not there to show you
the reality of the computer.
the reality of the computer.
217
737987
2768
che non è quella di mostrare
com'è fatto il computer,
com'è fatto il computer,
12:32
In fact, it's there to hide that reality.
218
740755
2925
anzi, in verità, sta lì proprio
per nasconderne il vero aspetto.
per nasconderne il vero aspetto.
12:35
You don't want to know about the diodes
219
743680
1875
Nessuno vuole saperne
di diodi, resistenze
di diodi, resistenze
12:37
and resistors and all
the megabytes of software.
the megabytes of software.
220
745555
2250
e software da migliaia
di megabyte.
di megabyte.
Se dovessimo farlo,
non riusciremmo mai
a scrivere il nostro file
non riusciremmo mai
a scrivere il nostro file
12:39
If you had to deal with that,
you could never write your text file
you could never write your text file
221
747805
3131
12:42
or edit your photo.
222
750936
1475
o a modificare una foto.
12:44
So the idea is that evolution
has given us an interface
has given us an interface
223
752411
4717
Sembra dunque che l'evoluzione
ci abbia dotati di un'interfaccia
ci abbia dotati di un'interfaccia
12:49
that hides reality and guides
adaptive behavior.
adaptive behavior.
224
757128
4315
che nasconde la realtà
e guida il comportamento adattivo
e guida il comportamento adattivo
12:53
Space and time, as you
perceive them right now,
perceive them right now,
225
761443
3018
Spazio e tempo, come li percepiamo
in questo momento,
in questo momento,
12:56
are your desktop.
226
764461
2174
sono il nostro desktop.
12:58
Physical objects are simply icons
in that desktop.
in that desktop.
227
766635
4737
Gli oggetti materiali sono semplici icone
di quel desktop.
di quel desktop.
A questo punto, una domanda
sorge spontanea.
sorge spontanea.
13:04
There's an obvious objection.
228
772192
2221
Hoffman, se pensi che quel treno
che sfreccia sul binario a 300 km/h
che sfreccia sul binario a 300 km/h
13:06
Hoffman, if you think that train
coming down the track at 200 MPH
coming down the track at 200 MPH
229
774413
3948
13:10
is just an icon of your desktop,
230
778361
2461
non sia altro
che un'icona sul tuo desktop,
che un'icona sul tuo desktop,
perché non ti ci metti davanti?
13:12
why don't you step in front of it?
231
780822
2125
13:14
And after you're gone,
and your theory with you,
and your theory with you,
232
782947
2293
Così quando sarete morti,
tu e la tua teoria,
tu e la tua teoria,
13:17
we'll know that there's more
to that train than just an icon.
to that train than just an icon.
233
785240
3314
sapremo finalmente che quel treno
di sicuro è più di una semplice icona.
di sicuro è più di una semplice icona.
13:20
Well, I wouldn't step
in front of that train
in front of that train
234
788554
2043
Non andrei a mettermi
davanti a quel treno
davanti a quel treno
13:22
for the same reason
235
790597
1556
per lo stesso motivo
per cui non trascinerei incautamente
quella icona nel cestino:
quella icona nel cestino:
13:24
that I wouldn't carelessly drag
that icon to the trash can:
that icon to the trash can:
236
792153
4295
non perché io prenda quell'icona
alla lettera -
alla lettera -
13:28
not because I take the icon literally --
237
796448
3181
13:31
the file is not literally blue
or rectangular --
or rectangular --
238
799629
3005
quel file non è effettivalmente blu
o di forma rettangolare -
o di forma rettangolare -
13:34
but I do take it seriously.
239
802934
2326
tuttavia, lo prendo sul serio.
Potrei perdere
settimane intere di lavoro
settimane intere di lavoro
13:37
I could lose weeks of work.
240
805260
2031
13:39
Similarly, evolution has shaped us
241
807291
2554
Analogamente, l'evoluzione
ci ha plasmati
ci ha plasmati
13:41
with perceptual symbols
that are designed to keep us alive.
that are designed to keep us alive.
242
809845
4436
includendo in noi simboli percettivi,
progettati per tenerci in vita.
progettati per tenerci in vita.
13:46
We'd better take them seriously.
243
814811
2465
Sarà meglio prenderli sul serio.
13:49
If you see a snake, don't pick it up.
244
817276
2205
Se vedi un serpente, non toccarlo.
Non saltare giù da una scogliera.
13:52
If you see a cliff, don't jump off.
245
820391
2759
Sono progettati per tenerci al sicuro
e dovremmo prenderli sul serio.
e dovremmo prenderli sul serio.
13:55
They're designed to keep us safe,
and we should take them seriously.
and we should take them seriously.
246
823150
3576
13:58
That does not mean that we
should take them literally.
should take them literally.
247
826726
2691
Ciò non vuol dire che debbano
essere presi alla lettera
essere presi alla lettera
Sarebbe un errore di logica.
14:01
That's a logical error.
248
829417
2254
Altra obiezione possibile: non c'è nulla
di veramente nuovo in tutto ciò.
di veramente nuovo in tutto ciò.
14:03
Another objection: There's
nothing really new here.
nothing really new here.
249
831671
3205
14:06
Physicists have told us for a long time
that the metal of that train looks solid
that the metal of that train looks solid
250
834876
3924
Da tanto tempo ormai i fisici ci dicono
che il metallo di quel treno appare solido
che il metallo di quel treno appare solido
14:10
but really it's mostly empty space
with microscopic particles zipping around.
with microscopic particles zipping around.
251
838800
4388
ma in realtà è fatto di spazio vuoto
con particelle microscopiche
che vi girano vorticosamente intorno.
Nulla di nuovo, dunque.
Nulla di nuovo, dunque.
14:15
There's nothing new here.
252
843188
1488
14:16
Well, not exactly.
253
844676
2204
Beh, non è esattamente così.
14:18
It's like saying, I know that
that blue icon on the desktop
that blue icon on the desktop
254
846880
4040
È un po' come dire, io so
che quell'icona blu sul desktop
che quell'icona blu sul desktop
14:22
is not the reality of the computer,
255
850920
2299
non è la realtà del computer,
14:25
but if I pull out my trusty
magnifying glass and look really closely,
magnifying glass and look really closely,
256
853219
3459
ma se tiro fuori la mia fedele lente
d'ingrandimento e guardo molto da vicino,
d'ingrandimento e guardo molto da vicino,
14:28
I see little pixels,
257
856678
1811
riuscirò a vedere i pixel.
14:30
and that's the reality of the computer.
258
858489
2461
Quello è il vero aspetto del computer.
14:32
Well, not really -- you're still
on the desktop, and that's the point.
on the desktop, and that's the point.
259
860950
3808
Ma non del tutto... siamo ancora
sul desktop e questo è il punto.
sul desktop e questo è il punto.
Quelle particelle microscopiche
sono ancora nello spazio e nel tempo.
sono ancora nello spazio e nel tempo.
14:36
Those microscopic particles
are still in space and time:
are still in space and time:
260
864758
2996
14:39
they're still in the user interface.
261
867754
2391
Sono ancora nell'interfaccia utente.
14:42
So I'm saying something far more radical
than those physicists.
than those physicists.
262
870145
3762
Quello che dico io, è molto più radicale
di quanto affermano quei fisici.
di quanto affermano quei fisici.
Infine, potreste venirmi a dire
14:46
Finally, you might object,
263
874727
1473
14:48
look, we all see the train,
264
876200
2559
"senti, il treno lo vediamo tutti,
14:50
therefore none of us constructs the train.
265
878759
3042
quindi nessuno di noi lo costruisce."
14:53
But remember this example.
266
881801
2090
Ma ricordate quest'esempio
14:55
In this example, we all see a cube,
267
883891
2716
In quest'esempio, tutti vediamo un cubo,
ma essendo lo schermo piatto,
14:59
but the screen is flat,
268
887597
2093
il cubo che vediamo è quello
costruito da noi.
costruito da noi.
15:01
so the cube that you see
is the cube that you construct.
is the cube that you construct.
269
889690
2737
15:05
We all see a cube
270
893736
2043
Tutti vediamo un cubo
15:07
because we all, each one of us,
constructs the cube that we see.
constructs the cube that we see.
271
895779
4859
perché ciascuno di noi
costruisce quel cubo.
costruisce quel cubo.
15:12
The same is true of the train.
272
900638
2060
Lo stesso vale per il treno.
Tutti vedono il treno perché ciascuno
di noi vede il treno che costruiamo.
di noi vede il treno che costruiamo.
15:14
We all see a train because
we each see the train that we construct,
we each see the train that we construct,
273
902698
4482
Lo stesso vale per tutti gli oggetti
del mondo fisico.
del mondo fisico.
15:19
and the same is true
of all physical objects.
of all physical objects.
274
907180
3553
Noi tendiamo a pensare che la percezione
sia una finestra sulla realtà.
sia una finestra sulla realtà.
15:24
We're inclined to think that perception
is like a window on reality as it is.
is like a window on reality as it is.
275
912343
5053
15:29
The theory of evolution is telling us
that this is an incorrect interpretation
that this is an incorrect interpretation
276
917396
5004
La teoria evoluzionistica ci dice
che questa interpretazione
che questa interpretazione
delle nostre percezioni è sbagliata.
15:34
of our perceptions.
277
922400
1465
La realtà, invece, assomiglia più
a un desktop tridimensionale
a un desktop tridimensionale
15:37
Instead, reality is more like a 3D desktop
278
925095
3544
15:40
that's designed to hide
the complexity of the real world
the complexity of the real world
279
928639
3297
progettato per nascondere
la complessità del mondo reale
la complessità del mondo reale
15:43
and guide adaptive behavior.
280
931936
1866
e guidare il comportamento
adattivo.
adattivo.
15:46
Space as you perceive it is your desktop.
281
934282
2928
Lo spazio percepito
è il nostro desktop.
è il nostro desktop.
Gli oggetti del mondo fisico
sono solo le icone di quel desktop.
sono solo le icone di quel desktop.
15:49
Physical objects are just
the icons in that desktop.
the icons in that desktop.
282
937210
3026
15:53
We used to think that the Earth is flat
because it looks that way.
because it looks that way.
283
941456
3670
Pensavamo che la Terra fosse piatta
perché sembra che sia così.
perché sembra che sia così.
Pensavamo anche che la Terra
fosse il centro immobile dell'Universo
fosse il centro immobile dell'Universo
15:57
Then we thought that the Earth
is the unmoving center of reality
is the unmoving center of reality
284
945520
3134
perché è così che appare.
16:00
because it looks that way.
285
948654
1724
16:02
We were wrong.
286
950378
1142
Ci sbagliavamo.
16:03
We had misinterpreted our perceptions.
287
951520
2670
Avevamo interpretato male
le nostre percezioni.
le nostre percezioni.
Oggi crediamo che spazio-tempo e oggetti
siano la natura della realtà così com'è.
siano la natura della realtà così com'è.
16:06
Now we believe that spacetime and objects
288
954910
3409
16:10
are the nature of reality as it is.
289
958319
2614
16:13
The theory of evolution is telling us
that once again, we're wrong.
that once again, we're wrong.
290
961453
3924
La teoria evoluzionistica ci dice,
ancora una volta, che siamo in errore.
ancora una volta, che siamo in errore.
16:17
We're misinterpreting the content
of our perceptual experiences.
of our perceptual experiences.
291
965377
5039
Stiamo interpretando male il contenuto
delle nostre esperienze percettive.
delle nostre esperienze percettive.
16:22
There's something that exists
when you don't look,
when you don't look,
292
970416
2531
C'è qualcosa che esiste
quando non guardiamo,
quando non guardiamo,
16:24
but it's not spacetime
and physical objects.
and physical objects.
293
972947
3403
ma non si tratta né dello spazio-tempo
né degli oggetti.
né degli oggetti.
È altrettanto difficile per noi lasciar
perdere oggetti e spazio-tempo
perdere oggetti e spazio-tempo
16:28
It's as hard for us to let go
of spacetime and objects
of spacetime and objects
294
976350
3028
quanto per lo scarabeo gioiello
abbandonare la sua bottiglia.
abbandonare la sua bottiglia.
16:31
as it is for the jewel beetle
to let go of its bottle.
to let go of its bottle.
295
979378
3483
16:34
Why? Because we're blind
to our own blindnesses.
to our own blindnesses.
296
982861
4418
Perché? Perché non possiamo
vedere la nostra stessa cecità.
vedere la nostra stessa cecità.
Ma abbiamo un vantaggio
rispetto allo scarabeo gioiello:
rispetto allo scarabeo gioiello:
16:40
But we have an advantage
over the jewel beetle:
over the jewel beetle:
297
988409
2347
la scienza e la tecnologia.
16:42
our science and technology.
298
990756
1788
16:44
By peering through the lens of a telescope
299
992544
2391
Guardando nella lente di un telescopio,
16:46
we discovered that the Earth
is not the unmoving center of reality,
is not the unmoving center of reality,
300
994935
4636
abbiamo scoperto che la Terra
non è il centro immobile dell'Universo.
non è il centro immobile dell'Universo.
Guardando con la lente
della teoria evoluzionistica
della teoria evoluzionistica
16:51
and by peering through the lens
of the theory of evolution
of the theory of evolution
301
999571
2878
16:54
we discovered that spacetime and objects
302
1002449
2322
abbiamo scoperto
che spazio-tempo e oggetti
che spazio-tempo e oggetti
16:56
are not the nature of reality.
303
1004771
2368
non sono la vera natura della realtà.
16:59
When I have a perceptual experience
that I describe as a red tomato,
that I describe as a red tomato,
304
1007139
4285
Quando ho un'esperienza sensoriale
che descrivo come un pomodoro rosso,
che descrivo come un pomodoro rosso,
17:03
I am interacting with reality,
305
1011424
2937
sto interagendo con la realtà,
17:06
but that reality is not a red tomato
and is nothing like a red tomato.
and is nothing like a red tomato.
306
1014361
5210
ma quella realtà non è un pomodoro rosso,
non ci assomiglia neanche lontanamente.
non ci assomiglia neanche lontanamente.
17:11
Similarly, when I have an experience
that I describe as a lion or a steak,
that I describe as a lion or a steak,
307
1019571
5401
Analogamente, quando ho un'esperienza
che descrivo come un leone o una bistecca,
che descrivo come un leone o una bistecca,
17:16
I'm interacting with reality,
308
1024972
1848
sto interagendo con la realtà,
17:18
but that reality is not a lion or a steak.
309
1026820
3158
ma quella realtà non è
un leone o una bistecca.
un leone o una bistecca.
17:21
And here's the kicker:
310
1029978
2020
E, colpo di scena:
17:23
When I have a perceptual experience
that I describe as a brain, or neurons,
that I describe as a brain, or neurons,
311
1031998
4690
quando ho un'esperienza sensoriale
descrivibile come cervello o neuroni,
descrivibile come cervello o neuroni,
17:28
I am interacting with reality,
312
1036688
2090
sto interagendo con la realtà,
17:30
but that reality is not a brain or neurons
313
1038778
3529
ma quella realtà non somiglia
neanche lontanamente
neanche lontanamente
17:34
and is nothing like a brain or neurons.
314
1042307
3498
a un cervello o a dei neuroni.
17:37
And that reality, whatever it is,
315
1045805
4779
Quella realtà, qualunque essa sia,
17:42
is the real source of cause and effect
316
1050584
3611
è la vera origine della relazione
di causa ed effetto nel mondo reale,
di causa ed effetto nel mondo reale,
17:46
in the world -- not brains, not neurons.
317
1054195
4032
non il cervello oppure i neuroni.
17:50
Brains and neurons
have no causal powers.
have no causal powers.
318
1058227
2600
Cervelli e neuroni
non hanno potere causale.
non hanno potere causale.
17:52
They cause none of our
perceptual experiences,
perceptual experiences,
319
1060827
2601
Non causano nessuna delle nostre
esperienze percettive
esperienze percettive
17:55
and none of our behavior.
320
1063428
1788
e nessuno dei nostri comportamenti.
17:57
Brains and neurons are a species-specific
set of symbols, a hack.
set of symbols, a hack.
321
1065216
5376
Cervelli e neuroni sono insiemi di simboli
caratteristici della specie, un inganno.
caratteristici della specie, un inganno.
18:02
What does this mean
for the mystery of consciousness?
for the mystery of consciousness?
322
1070592
2681
Che significa questo
rispetto al mistero della coscienza?
rispetto al mistero della coscienza?
18:05
Well, it opens up new possibilities.
323
1073923
3993
Di sicuro apre nuovi scenari.
18:09
For instance,
324
1077916
1695
Ad esempio, è possibile che la realtà
sia una gigantesca macchina
sia una gigantesca macchina
18:11
perhaps reality is some vast machine
that causes our conscious experiences.
that causes our conscious experiences.
325
1079611
6979
che causa le nostre esperienze coscienti.
18:18
I doubt this, but it's worth exploring.
326
1086590
3670
Ne dubito, ma è un'ipotesi
che vale la pena esplorare.
che vale la pena esplorare.
18:22
Perhaps reality is some vast,
interacting network of conscious agents,
interacting network of conscious agents,
327
1090260
5349
O forse la realtà è una immensa rete
interattiva di agenti coscienti
interattiva di agenti coscienti
18:27
simple and complex, that cause
each other's conscious experiences.
each other's conscious experiences.
328
1095609
5573
semplici e complessi che causano
l'un l'altro esperienze coscienti.
l'un l'altro esperienze coscienti.
18:33
Actually, this isn't as crazy
an idea as it seems,
an idea as it seems,
329
1101182
3250
Quest'idea non è poi così
assurda come sembra
assurda come sembra
18:36
and I'm currently exploring it.
330
1104432
1620
e al momento ci sto lavorando.
18:38
But here's the point:
331
1106592
2066
Ma il vero punto è questo:
18:40
Once we let go of our massively intuitive
332
1108658
3321
quando ci distacchiamo dal presupposto
estremamente intuitivo,
estremamente intuitivo,
ma altrettanto falso
sulla natura del mondo reale,
sulla natura del mondo reale,
18:43
but massively false assumption
about the nature of reality,
about the nature of reality,
333
1111979
3924
18:47
it opens up new ways to think
about life's greatest mystery.
about life's greatest mystery.
334
1115903
4388
si aprono modi nuovi di pensare
al mistero più grande dell'esistenza.
al mistero più grande dell'esistenza.
18:53
I bet that reality will end up
turning out to be more fascinating
turning out to be more fascinating
335
1121251
4609
Scommetto che la realtà
si rivelerà più affascinante
si rivelerà più affascinante
18:57
and unexpected than we've ever imagined.
336
1125860
3974
e sorprendente di quanto
si possa immaginare.
si possa immaginare.
19:01
The theory of evolution presents us
with the ultimate dare:
with the ultimate dare:
337
1129834
4388
La teoria evoluzionistica ci presenta
la sfida estrema:
la sfida estrema:
19:06
Dare to recognize that perception
is not about seeing truth,
is not about seeing truth,
338
1134222
5142
quella di riconoscere che la percezione
non è la visione della realtà
non è la visione della realtà
19:11
it's about having kids.
339
1139364
4096
ma è l'avere dei figli.
19:15
And by the way, even this TED
is just in your head.
is just in your head.
340
1143460
4740
E, a proposito, anche questo TED
è tutto nella vostra testa.
è tutto nella vostra testa.
19:20
Thank you very much.
341
1148200
2044
Grazie mille.
19:22
(Applause)
342
1150244
3388
(Applausi)
19:32
Chris Anderson: If that's
really you there, thank you.
really you there, thank you.
343
1160786
3435
Chris Anderson: se sei proprio tu,
grazie.
grazie.
19:36
So there's so much from this.
344
1164221
2931
Ci sarebbero da dire tante cose.
19:39
I mean, first of all, some people
may just be profoundly depressed
may just be profoundly depressed
345
1167152
3269
Innanzi tutto, alcuni potrebbero
sentirsi scoraggiati
sentirsi scoraggiati
19:42
at the thought that,
if evolution does not favor reality,
if evolution does not favor reality,
346
1170421
5549
al pensiero che l'evoluzione
non favorisca la realtà.
non favorisca la realtà.
19:47
I mean, doesn't that to some extent
undermine all our endeavors here,
undermine all our endeavors here,
347
1175970
3330
Questo non vanifica in qualche modo
tutti i nostri sforzi,
tutti i nostri sforzi,
19:51
all our ability to think
that we can think the truth,
that we can think the truth,
348
1179300
2684
la nostra abilità di pensare,
di pensare la realtà,
di pensare la realtà,
19:53
possibly even including
your own theory, if you go there?
your own theory, if you go there?
349
1181984
3506
compresa la tua teoria,
non so se mi spiego?
non so se mi spiego?
19:57
Donald Hoffman: Well, this does not
stop us from a successful science.
stop us from a successful science.
350
1185490
4454
Donald Hoffman: Questo non ci impedisce
certo di avere una scienza vincente.
certo di avere una scienza vincente.
Quello di cui disponiamo non è che
una teoria che si è rivelata falsa,
una teoria che si è rivelata falsa,
20:01
What we have is one theory
that turned out to be false,
that turned out to be false,
351
1189944
2812
20:04
that perception is like reality
and reality is like our perceptions.
and reality is like our perceptions.
352
1192756
4459
che la percezione, cioè,
coincida con la realtà e viceversa.
coincida con la realtà e viceversa.
20:09
That theory turns out to be false.
353
1197215
1685
Quella teoria è falsa.
20:10
Okay, throw that theory away.
354
1198900
1418
Perfetto, sbarazziamocene.
20:12
That doesn't stop us from now postulating
all sorts of other theories
all sorts of other theories
355
1200318
3254
Questo non ci impedisce di formulare
qualunque altra teoria
qualunque altra teoria
20:15
about the nature of reality,
356
1203572
1358
sulla natura della realtà,
anzi, aver riconosciuto
che una delle nostre teorie era falsa
che una delle nostre teorie era falsa
20:16
so it's actually progress to recognize
that one of our theories was false.
that one of our theories was false.
357
1204930
3605
è un progresso bello e buono
La scienza va avanti come al solito,
questo non è un problema.
questo non è un problema.
20:20
So science continues as normal.
There's no problem here.
There's no problem here.
358
1208535
2658
20:23
CA: So you think it's possible
-- (Laughter) --
-- (Laughter) --
359
1211193
2601
CA: Quindi tu pensi che sia possibile
(Risate)
(Risate)
20:25
This is cool, but what you're saying
I think is it's possible that evolution
I think is it's possible that evolution
360
1213794
4110
Va bene, ma io penso che tu voglia dire
che l'evoluzione
che l'evoluzione
20:29
can still get you to reason.
361
1217904
2647
possa ancora indurci a ragionare.
20:32
DH: Yes. Now that's a very,
very good point.
very good point.
362
1220551
2313
DH: Sì, certo, questa è
un'osservazione valida.
un'osservazione valida.
20:34
The evolutionary game simulations that I
showed were specifically about perception,
showed were specifically about perception,
363
1222864
4527
Le simulazioni di cui ho parlato
riguardavano in particolare la percezione
riguardavano in particolare la percezione
e dimostrano che le nostre percezioni
sono fatte apposta
sono fatte apposta
20:39
and they do show that our perceptions
have been shaped
have been shaped
364
1227391
2578
20:41
not to show us reality as it is,
365
1229969
1880
per non mostrarci la realtà
così com'è.
così com'è.
Ciò non significa che lo stesso possa
dirsi per la logica o per la matematica.
dirsi per la logica o per la matematica.
20:43
but that does not mean the same thing
about our logic or mathematics.
about our logic or mathematics.
366
1231849
4273
Non abbiamo fatto queste simulazioni,
ma credo fermamente che scopriremo
ma credo fermamente che scopriremo
20:48
We haven't done these simulations,
but my bet is that we'll find
but my bet is that we'll find
367
1236122
3622
pressioni selettive tendenti a dimostrare
che logica e matematica
che logica e matematica
20:51
that there are some selection pressures
for our logic and our mathematics
for our logic and our mathematics
368
1239744
3622
siano per lo meno orientate
in direzione della verità.
in direzione della verità.
20:55
to be at least in the direction of truth.
369
1243366
2206
Per come la vedo io,
non è facile con matematica e logica.
non è facile con matematica e logica.
20:57
I mean, if you're like me,
math and logic is not easy.
math and logic is not easy.
370
1245572
2647
Non sempre i conti tornano,
ma almeno le pressioni selettive
ma almeno le pressioni selettive
21:00
We don't get it all right, but at least
the selection pressures are not
the selection pressures are not
371
1248219
3351
non sono uniformemente lontane
dalla logica e matematica autentiche.
dalla logica e matematica autentiche.
21:03
uniformly away from true math and logic.
372
1251570
2338
21:05
So I think that we'll find that we have
to look at each cognitive faculty
to look at each cognitive faculty
373
1253908
3320
Scopriremo che conviene osservare
le nostre facoltà conoscitive
le nostre facoltà conoscitive
21:09
one at a time and see
what evolution does to it.
what evolution does to it.
374
1257228
2624
una alla volta e vedere che effetto
l'evoluzione ha su di ciascuna.
l'evoluzione ha su di ciascuna.
21:11
What's true about perception may not
be true about math and logic.
be true about math and logic.
375
1259852
3761
Ciò che è vale per le percezioni, potrebbe
non essere vero per logica e matematica.
non essere vero per logica e matematica.
21:15
CA: I mean, really what you're proposing
is a kind of modern-day Bishop Berkeley
is a kind of modern-day Bishop Berkeley
376
1263613
3994
CA: Sì, la visione del mondo che proponi,
in effetti, è una sorta
in effetti, è una sorta
21:19
interpretation of the world:
377
1267607
2391
di moderno idealismo alla Berkeley:
21:21
consciousness causes matter,
not the other way around.
not the other way around.
378
1269998
2949
è la coscienza che determina
la materia e non viceversa.
la materia e non viceversa.
DH: Beh, è un po' diverso
da quello che dice Berkeley.
da quello che dice Berkeley.
21:24
DH: Well, it's slightly
different than Berkeley.
different than Berkeley.
379
1272947
2392
Berkeley era un deista e pensava
che Dio fosse la natura ultima del reale,
che Dio fosse la natura ultima del reale,
21:27
Berkeley thought that, he was a deist,
and he thought that the ultimate
and he thought that the ultimate
380
1275339
3362
21:30
nature of reality is God
and so forth,
and so forth,
381
1278701
2039
cose del genere. Io non seguo
quello che dice Berkeley,
quello che dice Berkeley,
21:32
and I don't need to go
where Berkeley's going,
where Berkeley's going,
382
1280740
3110
quindi è un bel po' diverso
da Berkeley.
da Berkeley.
21:35
so it's quite a bit
different from Berkeley.
different from Berkeley.
383
1283850
2695
A me piace chiamarlo realismo cosciente,
un approccio totalmente diverso.
un approccio totalmente diverso.
21:39
I call this conscious realism.
It's actually a very different approach.
It's actually a very different approach.
384
1287725
3510
CA: Don, potrei stare ore intere a parlare
con te e spero di poterlo fare.
con te e spero di poterlo fare.
21:43
CA: Don, I could literally talk with you
for hours, and I hope to do that.
for hours, and I hope to do that.
385
1291235
3590
Ti sono veramente grato.
DH: Grazie a te. (Applausi)
DH: Grazie a te. (Applausi)
21:46
Thanks so much for that.
DH: Thank you. (Applause)
DH: Thank you. (Applause)
386
1294825
2473
ABOUT THE SPEAKER
Donald Hoffman - Cognitive scientistDonald Hoffman studies how our visual perception, guided by millions of years of natural selection, authors every aspect of our everyday reality.
Why you should listen
In his research to uncover the underlying secrets of human perception, Donald Hoffman has discovered important clues pointing to the subjective nature of reality.
Rather than as a set of absolute physical principles, reality is best understood as a set of phenomena our brain constructs to guide our behavior. To put it simply: we actively create everything we see, and there is no aspect of reality that does not depend on consciousness.
Hoffman is a faculty member at UC Irvine and a recipient of the Troland Award of the US National Academy of Sciences.
Donald Hoffman | Speaker | TED.com