ABOUT THE SPEAKER
Stephen Wolfram - Scientist, inventor
Stephen Wolfram is the creator of Mathematica and Wolfram|Alpha, the author of A New Kind of Science, and the founder and CEO of Wolfram Research.

Why you should listen

Stephen Wolfram published his first scientific paper at the age of 15, and received his PhD in theoretical physics from Caltech by the age of 20. Having started to use computers in 1973, Wolfram rapidly became a leader in the emerging field of scientific computing.

In 1981 Wolfram became the youngest recipient of a MacArthur Prize Fellowship. He then set out on an ambitious new direction in science aimed at understanding the origins of complexity in nature. Wolfram's first key idea was to use computer experiments to study the behavior of simple computer programs known as cellular automata. This allowed him to make a series of startling discoveries about the origins of complexity.

Wolfram founded the first research center and the first journal in the field, Complex Systems, and began the development of Mathematica. Wolfram Research soon became a world leader in the software industry -- widely recognized for excellence in both technology and business.

Following the release of Mathematica Version 2 in 1991, Wolfram began to divide his time between Mathematica development and scientific research. Building on his work from the mid-1980s, and now with Mathematica as a tool, Wolfram made a rapid succession of major new discoveries, which he described in his book, A New Kind of Science.

Building on Mathematica, A New Kind of Science, and the success of Wolfram Research, Wolfram recently launched Wolfram|Alpha -- an ambitious, long-term project to make as much of the world's knowledge as possible computable, and accessible to everyone.

More profile about the speaker
Stephen Wolfram | Speaker | TED.com
TED2010

Stephen Wolfram: Computing a theory of all knowledge

Stephen Wolfram: Calcolare una teoria del tutto

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Stephen Wolfram, creatore di Mathematica, parla della sua battaglia per far si che tutta la conoscenza diventi computazionale per poter essere ricercata, processata e manipolata. Il suo nuovo motore di ricerca, Wolfram Alpha, punta a niente meno che modellizzare e spiegare la fisica di fondo dell'universo.
- Scientist, inventor
Stephen Wolfram is the creator of Mathematica and Wolfram|Alpha, the author of A New Kind of Science, and the founder and CEO of Wolfram Research. Full bio

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So I want to talk todayoggi about an ideaidea. It's a biggrande ideaidea.
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Oggi voglio parlavi di un'idea. È una grande idea.
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ActuallyIn realtà, I think it'llsara eventuallyinfine
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Effettivamente ritengo che
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be seenvisto as probablyprobabilmente the singlesingolo biggestmaggiore ideaidea
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potrebbe un giorno essere considerata la più grande singola idea
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that's emergedè emerso in the pastpassato centurysecolo.
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che è emersa nel secolo passato.
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It's the ideaidea of computationcalcolo.
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10000
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È l'idea del calcolo.
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Now, of coursecorso, that ideaidea has broughtportato us
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12000
2000
Certamente questa idea ci ha portato
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all of the computercomputer technologytecnologia we have todayoggi and so on.
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tutta la tecnologia dei computer che oggi abbiamo e così via.
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But there's actuallyin realtà a lot more to computationcalcolo than that.
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Ma nel calcolo c'è molto più di questo.
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It's really a very deepin profondità, very powerfulpotente, very fundamentalfondamentale ideaidea,
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È in realtà un'idea veramente basilare, profonda e potente
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whosedi chi effectseffetti we'venoi abbiamo only just beguniniziato to see.
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I cui effetti si cominciano appena a vedere
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Well, I myselfme stessa have spentspeso the pastpassato 30 yearsanni of my life
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Ebbene io stesso ho speso gli ultimi 30 anni
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workinglavoro on threetre largegrande projectsprogetti
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29000
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lavorando su tre grandi progetti
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that really try to take the ideaidea of computationcalcolo seriouslysul serio.
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31000
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che cercano di prendere l'idea del calcolo veramente sul serio.
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So I startediniziato off at a younggiovane ageetà as a physicistfisico
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Ho iniziato in giovane età come fisico
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usingutilizzando computerscomputer as toolsutensili.
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ad utilizzare i computer come strumenti.
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Then, I startediniziato drillingperforazione down,
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40000
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Poi ho iniziato ad approfondire il concetto
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thinkingpensiero about the computationscalcoli I mightpotrebbe want to do,
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2000
pensando ai tipi di calcoli che avrei voluto poter fare,
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tryingprovare to figurefigura out what primitivesprimitive they could be builtcostruito up from
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provando ad immaginare da quali primitive questi sarebbero potuti essere costruiti
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and how they could be automatedautomatizzato as much as possiblepossibile.
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e come sarebbero potuti essere automatizzati il più possibile.
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EventuallyAlla fine, I createdcreato a wholetotale structurestruttura
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Di conseguenza ho creato un'intera struttura
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basedbasato on symbolicsimbolico programmingprogrammazione and so on
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basata sulla programmazione simbolica
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that let me buildcostruire MathematicaMathematica.
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54000
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che mi ha consentito di costruire “Mathematica”.
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And for the pastpassato 23 yearsanni, at an increasingcrescente rateVota,
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2000
E per gli ultimi 23 anni, a tasso crescente,
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we'venoi abbiamo been pouringscrosciante more and more ideasidee
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2000
abbiamo continuato a instillare sempre più idee,
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and capabilitiescapacità and so on into MathematicaMathematica,
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60000
2000
capacità e quant'altro in “Mathematica”.
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and I'm happycontento to say that that's led to manymolti good things
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62000
3000
Sono soddisfatto di poter dire che questo ha portato molte cose buone
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in R & D and educationeducazione,
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65000
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in campi come la ricerca e sviluppo, nella scuola
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lots of other areasle zone.
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67000
2000
e in molte altre aree.
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Well, I have to admitammettere, actuallyin realtà,
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69000
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Bene devo ammettere
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that I alsoanche had a very selfishegoista reasonragionare for buildingcostruzione MathematicaMathematica:
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71000
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che ho avuto anche una ragione del tutto personale per costruire “Mathematica”.
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I wanted to use it myselfme stessa,
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74000
2000
Volevo usarla per me,
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a bitpo like GalileoGalileo got to use his telescopetelescopio
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76000
2000
un po' come Galileo usò il suo telescopio
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400 yearsanni agofa.
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78000
2000
400 anni fa.
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But I wanted to look not at the astronomicalastronomico universeuniverso,
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80000
3000
Ma volevo guardare non verso l'universo astronomico
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but at the computationalcomputazionale universeuniverso.
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83000
3000
ma verso l'universo computazionale.
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So we normallynormalmente think of programsprogrammi as beingessere
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86000
2000
Di solito pensiamo ai programmi come
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complicatedcomplicato things that we buildcostruire
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88000
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cose complesse che costruiamo
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for very specificspecifica purposesscopi.
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90000
2000
per scopi molto specifici.
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But what about the spacespazio of all possiblepossibile programsprogrammi?
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92000
3000
Ma cosa dire dello spazio di tutti i possibili programmi?
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Here'sQui è a representationrappresentazione of a really simplesemplice programprogramma.
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95000
3000
Ecco qui la rappresentazione di un programma molto semplice.
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So, if we runcorrere this programprogramma,
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98000
2000
Ecco, se eseguiamo questo programma,
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this is what we get.
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100000
2000
ecco quello che otteniamo.
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Very simplesemplice.
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102000
2000
Molto semplice vero?
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So let's try changingmutevole the ruleregola
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104000
2000
Allora proviamo a cambiare la regola
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for this programprogramma a little bitpo.
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106000
2000
di questo programma solo un po'.
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Now we get anotherun altro resultrisultato,
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108000
2000
Ora otteniamo un altro risultato,
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still very simplesemplice.
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110000
2000
comunque molto semplice.
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Try changingmutevole it again.
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112000
3000
Proviamo a cambiarla ancora.
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You get something a little bitpo more complicatedcomplicato.
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115000
2000
Ora si ottiene qualcosa di un po' più complicato
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But if we keep runningin esecuzione this for a while,
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117000
2000
ma se continuiamo a farlo andare per un po'
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we find out that althoughsebbene the patternmodello we get is very intricateintricato,
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119000
3000
troviamo che, sebbene il pattern che otteniamo sia molto intricato,
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it has a very regularregolare structurestruttura.
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122000
3000
ha una struttura molto regolare.
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So the questiondomanda is: Can anything elsealtro happenaccadere?
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125000
3000
Quindi la domanda è: può accadere qualcos'altro?
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Well, we can do a little experimentsperimentare.
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128000
2000
Bene, possiamo fare un piccolo esperimento.
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Let's just do a little mathematicalmatematico experimentsperimentare, try and find out.
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130000
3000
Facciamo giusto un piccolo esperimento di matematica, proviamo a scoprirlo.
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Let's just runcorrere all possiblepossibile programsprogrammi
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134000
3000
Eseguiamo tutti i possibili programmi
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of the particularparticolare typetipo that we're looking at.
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137000
2000
del particolare tipo che stiamo analizzando.
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They're calledchiamato cellularcellulare automataautomi.
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139000
2000
Sono chiamati "automi cellulari".
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You can see a lot of diversitydiversità in the behaviorcomportamento here.
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141000
2000
Si possono vedere un sacco di comportamenti differenti.
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MostMaggior parte of them do very simplesemplice things,
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143000
2000
Molti fanno cose molto semplici.
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but if you look alonglungo all these differentdiverso picturesimmagini,
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145000
2000
Ma se si osservano tutte le varie immagini,
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at ruleregola numbernumero 30,
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147000
2000
in corrispondenza della regola numero 30,
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you startinizio to see something interestinginteressante going on.
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149000
2000
si inizia a notare che accade qualcosa di interessante.
02:46
So let's take a closerpiù vicino look
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151000
2000
Dunque, diamo un'occhiata più da vicino
02:48
at ruleregola numbernumero 30 here.
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153000
2000
alla regola numero 30.
02:50
So here it is.
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155000
2000
Eccola qua.
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We're just followinga seguire this very simplesemplice ruleregola at the bottomparte inferiore here,
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157000
3000
Stiamo semplicemente seguendo questa semplicissima regola descritta nella parte inferiore della figura.
02:55
but we're gettingottenere all this amazingStupefacente stuffcose.
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160000
2000
ma otteniamo tutte queste cose sorprendenti.
02:57
It's not at all what we're used to,
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162000
2000
Non è affatto ciò a cui siamo abituati
02:59
and I mustdovere say that, when I first saw this,
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164000
2000
e devo dire che quando vidi queste cose per la prima volta,
03:01
it cameè venuto as a hugeenorme shockshock to my intuitionintuizione.
70
166000
3000
colpirono molto il mio intuito
03:04
And, in factfatto, to understandcapire it,
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169000
2000
e, in effetti, per comprenderle,
03:06
I eventuallyinfine had to createcreare
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171000
2000
ho successivamente dovuto creare
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a wholetotale newnuovo kindgenere of sciencescienza.
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173000
2000
un tipo di scienza totalmente nuovo.
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(LaughterRisate)
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176000
2000
(Risate)
03:13
This sciencescienza is differentdiverso, more generalgenerale,
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178000
3000
Questa scienza è differente, più generale
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than the mathematics-basedBasato su matematica sciencescienza that we'venoi abbiamo had
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181000
2000
della scienza basata sulla matematica che abbiamo
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for the pastpassato 300 or so yearsanni.
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183000
3000
avuto per gli ultimi 300 anni circa.
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You know, it's always seemedsembrava like a biggrande mysterymistero:
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186000
2000
Sapete, è sempre sembrato una sorta di grande mistero
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how naturenatura, seeminglyapparentemente so effortlesslysenza sforzo,
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188000
3000
il modo in cui la natura, apparentemente senza nessuno sforzo,
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managesgestisce to produceprodurre so much
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191000
2000
sia in grado di produrre così tante cose
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that seemssembra to us so complexcomplesso.
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193000
3000
che ci sembrano complesse.
03:31
Well, I think we'venoi abbiamo foundtrovato its secretsegreto:
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196000
3000
Ebbene, io ritengo che abbiamo trovato il suo segreto.
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It's just samplingcampionamento what's out there in the computationalcomputazionale universeuniverso
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199000
3000
Sta solamente raccogliendo campioni da ciò che è li fuori nell'universo computazionale
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and quiteabbastanza oftenspesso gettingottenere things like RuleRegola 30
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202000
3000
ottenendo molto spesso cose come la regola 30
03:40
or like this.
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205000
3000
o come questo.
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And knowingsapendo that startsinizia to explainspiegare
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209000
2000
E sapendo queste cose, si inizia a dare una spiegazione
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a lot of long-standingDi vecchia data mysteriesmisteri in sciencescienza.
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211000
3000
a numerosi misteri di lunga data nella scienza.
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It alsoanche bringsporta up newnuovo issuesproblemi, thoughanche se,
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214000
2000
Ma evidenzia anche nuovi problemi
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like computationalcomputazionale irreducibilityirriducibilità.
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216000
3000
come l'irriducibilità computazionale.
03:54
I mean, we're used to havingavendo sciencescienza let us predictpredire things,
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219000
3000
Siamo abituati al fatto che la scienza sia in grado di predire i fenomeni
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but something like this
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222000
2000
ma qualcosa come questo
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is fundamentallyfondamentalmente irreducibleirriducibile.
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224000
2000
è fondamentalmente irriducibile.
04:01
The only way to find its outcomerisultato
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226000
2000
L'unico modo di trovare i suoi risultati
04:03
is, effectivelyefficacemente, just to watch it evolveevolvere.
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228000
3000
è, in pratica, proprio guardarlo mentre evolve.
04:06
It's connectedcollegato to, what I call,
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231000
2000
Questo è connesso a ciò che io chiamo
04:08
the principleprincipio of computationalcomputazionale equivalenceequivalenza,
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233000
2000
il principio di equivalenza computazionale,
04:10
whichquale tellsdice us that even incrediblyincredibilmente simplesemplice systemssistemi
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235000
3000
che ci dice che anche sistemi incredibilmente semplici
04:13
can do computationscalcoli as sophisticatedsofisticato as anything.
98
238000
3000
possono fare calcoli sofisticatissimi.
04:16
It doesn't take lots of technologytecnologia or biologicalbiologico evolutionEvoluzione
99
241000
3000
Non serve tanta tecnologia o un elevato livello di evoluzione biologica
04:19
to be ablecapace to do arbitraryarbitrario computationcalcolo;
100
244000
2000
per essere in grado di fare calcoli di qualsiasi tipo,
04:21
just something that happensaccade, naturallynaturalmente,
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246000
2000
è solamente qualcosa che succede, naturalmente,
04:23
all over the placeposto.
102
248000
2000
ovunque.
04:25
Things with rulesregole as simplesemplice as these can do it.
103
250000
3000
Cose con regole semplici come queste lo possono fare.
04:29
Well, this has deepin profondità implicationsimplicazioni
104
254000
2000
Ebbene, questo ha implicazioni profonde
04:31
about the limitslimiti of sciencescienza,
105
256000
2000
circa i limiti della scienza,
04:33
about predictabilityprevedibilità and controllabilitycontrollabilità
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258000
2000
riguardo alla predicibilità e alla regolazione
04:35
of things like biologicalbiologico processesprocessi or economieseconomie,
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260000
3000
di cose come i processi biologici o le economie,
04:38
about intelligenceintelligenza in the universeuniverso,
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263000
2000
riguardo all'intelligenza nell'universo
04:40
about questionsle domande like freegratuito will
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265000
2000
riguardo questioni come il libero arbitrio
04:42
and about creatingla creazione di technologytecnologia.
110
267000
3000
e riguardo al creare tecnologia.
04:45
You know, in workinglavoro on this sciencescienza for manymolti yearsanni,
111
270000
2000
Lavorando a questa scienza per molti anni,
04:47
I kepttenere wonderingchiedendosi,
112
272000
2000
mi sono spesso domandato:
04:49
"What will be its first killerkiller appApp?"
113
274000
2000
"Quale sarà la sua prima killer application?"
04:51
Well, ever sinceda I was a kidragazzo,
114
276000
2000
Beh, già da quando ero un ragazzo,
04:53
I'd been thinkingpensiero about systematizingsistematizzazione knowledgeconoscenza
115
278000
2000
ho pensato sempre a come sistematizzare la conoscenza
04:55
and somehowin qualche modo makingfabbricazione it computablecalcolabile.
116
280000
2000
per renderla in qualche modo calcolabile.
04:57
People like LeibnizLeibniz had wonderedchiesti about that too
117
282000
2000
Persone come Leibniz hanno ragionato su questo argomento già
04:59
300 yearsanni earlierprima.
118
284000
2000
300 anni prima.
05:01
But I'd always assumedpresupposto that to make progressprogresso,
119
286000
2000
Ma ho sempre dato per scontato che per fare progressi,
05:03
I'd essentiallyessenzialmente have to replicatereplicare a wholetotale braincervello.
120
288000
3000
avrei in sostanza dovuto replicare un intero cervello.
05:06
Well, then I got to thinkingpensiero:
121
291000
2000
Ebbene sono arrivato a pensare:
05:08
This scientificscientifico paradigmparadigma of mineil mio suggestssuggerisce something differentdiverso --
122
293000
3000
questo mio paradigma scientifico suggerisce qualcosa di differente.
05:11
and, by the way, I've now got
123
296000
2000
E comunque ora ho enormi
05:13
hugeenorme computationcalcolo capabilitiescapacità in MathematicaMathematica,
124
298000
3000
capacità di calcolo in Mathematica,
05:16
and I'm a CEOAMMINISTRATORE DELEGATO with some worldlymondani resourcesrisorse
125
301000
3000
e sono un CEO (Chief Executive Officier – Direttore) con discrete risorse a livello mondiale
05:19
to do largegrande, seeminglyapparentemente crazypazzo, projectsprogetti --
126
304000
3000
per realizzare progetti vasti e apparentemente folli.
05:22
So I decideddeciso to just try to see
127
307000
2000
Cosi ho deciso di tentare di vedere
05:24
how much of the systematicsistematica knowledgeconoscenza that's out there in the worldmondo
128
309000
3000
quanto della conoscenza sistematica che è in giro nel mondo
05:27
we could make computablecalcolabile.
129
312000
2000
potesse essere resa calcolabile.
05:29
So, it's been a biggrande, very complexcomplesso projectprogetto,
130
314000
2000
È stato un progetto veramente grande e complesso,
05:31
whichquale I was not sure was going to work at all.
131
316000
3000
del quale non avevo idea se avesse mai potuto funzionare.
05:34
But I'm happycontento to say it's actuallyin realtà going really well.
132
319000
3000
Ma sono contento di dire che in effetti sta andando veramente bene.
05:37
And last yearanno we were ablecapace
133
322000
2000
E l'anno scorso siamo stati in grado
05:39
to releaseliberare the first websiteSito web versionversione
134
324000
2000
di rilasciare la prima versione
05:41
of WolframWolfram AlphaAlfa.
135
326000
2000
di Wolfram Alpha come sito web.
05:43
Its purposescopo is to be a seriousgrave knowledgeconoscenza enginemotore
136
328000
3000
Il suo scopo è quello di essere un vero e proprio motore di ricerca per la conoscenza
05:46
that computesCalcola answersrisposte to questionsle domande.
137
331000
3000
in grado di calcolare le risposte alle domande.
05:49
So let's give it a try.
138
334000
2000
Proviamolo.
05:51
Let's startinizio off with something really easyfacile.
139
336000
2000
Iniziamo da qualcosa di veramente semplice.
05:53
HopeSperanza for the bestmigliore.
140
338000
2000
Speriamo bene.
05:55
Very good. Okay.
141
340000
2000
Molto bene, Okay.
05:57
So farlontano so good.
142
342000
2000
Fin qui tutto funziona.
05:59
(LaughterRisate)
143
344000
3000
(Risate)
06:02
Let's try something a little bitpo harderPiù forte.
144
347000
3000
Proviamo qualcosa di più tosto.
06:05
Let's do
145
350000
2000
Diciamo....
06:07
some mathyMathy thing,
146
352000
3000
Proviamo a fare qualche cosa di matematico
06:10
and with luckfortuna it'llsara work out the answerrisposta
147
355000
3000
e con un po' di fortuna elaborerà la risposta
06:13
and try and tell us some interestinginteressante things
148
358000
2000
e proverà a dirci un po' di cose interessanti
06:15
things about relatedrelazionato mathmatematica.
149
360000
2000
riguardo ai relativi passaggi matematci.
06:17
We could askChiedere it something about the realvero worldmondo.
150
362000
3000
Possiamo chiedergli qualcosa sul mondo reale.
06:20
Let's say -- I don't know --
151
365000
2000
Diciamo - non saprei -
06:22
what's the GDPPIL of SpainSpagna?
152
367000
3000
qual'è il prodotto nazionale lordo della Spagna?
06:25
And it should be ablecapace to tell us that.
153
370000
2000
E dovrebbe essere in grado di dircelo.
06:27
Now we could computecalcolare something relatedrelazionato to this,
154
372000
2000
Ora possiamo provare a calcolare qualcosa di correlato,
06:29
let's say ... the GDPPIL of SpainSpagna
155
374000
2000
diciamo il prodotto interno lordo della Spagna
06:31
divideddiviso by, I don't know,
156
376000
2000
diviso, non saprei,
06:33
the -- hmmmHmmm ...
157
378000
2000
il....
06:35
let's say the revenuereddito of MicrosoftMicrosoft.
158
380000
2000
diciamo diviso i ricavi di Microsoft.
06:37
(LaughterRisate)
159
382000
2000
(Risate)
06:39
The ideaidea is that we can just typetipo this in,
160
384000
2000
L'idea è che possiamo digitare
06:41
this kindgenere of questiondomanda in, howeverperò we think of it.
161
386000
3000
questo tipo di domande come ci pare.
06:44
So let's try askingchiede a questiondomanda,
162
389000
2000
Proviamo a fargli una domanda,
06:46
like a healthSalute relatedrelazionato questiondomanda.
163
391000
2000
relativa ad esempio alla sanità.
06:48
So let's say we have a lablaboratorio findingscoperta that ...
164
393000
3000
Diciamo che abbiamo delle analisi di laboratorio
06:51
you know, we have an LDLLDL levellivello of 140
165
396000
2000
in cui abbiamo un livello LDL di 140
06:53
for a malemaschio agedanziano 50.
166
398000
3000
per un maschio di 50 anni.
06:56
So let's typetipo that in, and now WolframWolfram AlphaAlfa
167
401000
2000
Proviamo a scriverlo, ed ora Wolfram Alpha
06:58
will go and use availablea disposizione publicpubblico healthSalute datadati
168
403000
2000
andrà ad usare i dati disponibili sulla salute pubblica
07:00
and try and figurefigura out
169
405000
2000
e proverà ad indovinare
07:02
what partparte of the populationpopolazione that correspondscorrisponde to and so on.
170
407000
3000
a quale parte della popolazione corrisponde e cosi via.
07:05
Or let's try askingchiede about, I don't know,
171
410000
3000
Oppure proviamo a chiedergli, non saprei,
07:08
the InternationalInternazionale SpaceSpazio StationStazione.
172
413000
2000
della Stazione Spaziale Internazionale (ISS).
07:10
And what's happeningavvenimento here is that
173
415000
2000
Quello che sta accadendo è che
07:12
WolframWolfram AlphaAlfa is not just looking up something;
174
417000
2000
Wolfram Alpha non sta solo cercando qualcosa;
07:14
it's computinginformatica, in realvero time,
175
419000
3000
sta calcolando, in tempo reale,
07:17
where the InternationalInternazionale SpaceSpazio StationStazione is right now at this momentmomento,
176
422000
3000
dove si trova la Stazione Spaziale Internazionale proprio in questo momento
07:20
how fastveloce it's going, and so on.
177
425000
3000
a che velocità si sta spostando e cosi via.
07:24
So WolframWolfram AlphaAlfa knowsconosce about lots and lots of kindstipi of things.
178
429000
3000
Dunque, Wolfram Alpha conosce molte e molti tipi di cose.
07:27
It's got, by now,
179
432000
2000
Al momento ha
07:29
prettybella good coveragecopertura of everything you mightpotrebbe find
180
434000
2000
una buona copertura su qualsiasi cosa si possa trovare
07:31
in a standardstandard referenceriferimento librarybiblioteca.
181
436000
3000
in un una tipica biblioteca di riferimento e cosi via.
07:34
But the goalobbiettivo is to go much furtherulteriore
182
439000
2000
Ma l'obiettivo è di spingersi molto più avanti
07:36
and, very broadlyin linea di massima, to democratizedemocratizzare
183
441000
3000
e, in senso lato, di rendere accessibile a tutti
07:39
all of this knowledgeconoscenza,
184
444000
3000
tutto questo tipo di conoscenza,
07:42
and to try and be an authoritativeautorevole
185
447000
2000
E provare a diventare una fonte
07:44
sourcefonte in all areasle zone.
186
449000
2000
autorevole in tutti i campi,
07:46
To be ablecapace to computecalcolare answersrisposte to specificspecifica questionsle domande that people have,
187
451000
3000
essere in grado di calcolare risposte alle domande specifiche della gente,
07:49
not by searchingricerca what other people
188
454000
2000
Senza cercare quello che altre persone
07:51
maypuò have writtenscritto down before,
189
456000
2000
possano aver scritto precedentemente su quelle cose,
07:53
but by usingutilizzando builtcostruito in knowledgeconoscenza
190
458000
2000
Ma utilizzando la conoscenza acquisita
07:55
to computecalcolare freshfresco newnuovo answersrisposte to specificspecifica questionsle domande.
191
460000
3000
per calcolare risposte nuove e fresche a domande specifiche.
07:58
Now, of coursecorso, WolframWolfram AlphaAlfa
192
463000
2000
Ora, certamente Wolfram Alpha
08:00
is a monumentallymonumentale hugeenorme, long-termlungo termine projectprogetto
193
465000
2000
è un progetto a lungo termine e di dimensioni monumentali,
08:02
with lots and lots of challengessfide.
194
467000
2000
con molte e molte sfide.
08:04
For a startinizio, one has to curatecurato a zillionzillion
195
469000
3000
Tanto per cominciare è necessario curare un'infinità
08:07
differentdiverso sourcesfonti of factsfatti and datadati,
196
472000
3000
di fonti diverse di fatti e dati,
08:10
and we builtcostruito quiteabbastanza a pipelineconduttura of MathematicaMathematica automationautomazione
197
475000
3000
E per fare questo abbiamo costruito una sorta di collegamento tra l'automazione di Mathematica
08:13
and humanumano domaindominio expertsesperti for doing this.
198
478000
3000
e gli esperti del dominio umano.
08:16
But that's just the beginninginizio.
199
481000
2000
Ma questo è solo l'inizio.
08:18
GivenDato rawcrudo factsfatti or datadati
200
483000
2000
Dati i fatti o i dati grezzi
08:20
to actuallyin realtà answerrisposta questionsle domande,
201
485000
2000
per rispondere effettivamente alle domande,
08:22
one has to computecalcolare:
202
487000
2000
è necessario il calcolo,
08:24
one has to implementstrumento all those methodsmetodi and modelsModelli
203
489000
2000
è necessario implementare tutti quei metodi, i modelli,
08:26
and algorithmsalgoritmi and so on
204
491000
2000
gli algoritmi e le altre cose
08:28
that sciencescienza and other areasle zone have builtcostruito up over the centuriessecoli.
205
493000
3000
che la scienza e le altre aree hanno costruito nei secoli.
08:31
Well, even startingdi partenza from MathematicaMathematica,
206
496000
3000
Bene, anche partendo da Mathematica,
08:34
this is still a hugeenorme amountquantità of work.
207
499000
2000
è in ogni caso un'enorme quantità di lavoro.
08:36
So farlontano, there are about 8 millionmilione linesLinee
208
501000
2000
Finora, ci sono circa 8 milioni di linee
08:38
of MathematicaMathematica codecodice in WolframWolfram AlphaAlfa
209
503000
2000
di codice di Mathematica in Wolfram Alpha
08:40
builtcostruito by expertsesperti from manymolti, manymolti differentdiverso fieldsi campi.
210
505000
3000
costruite da esperti di moltissimi campi differenti.
08:43
Well, a crucialcruciale ideaidea of WolframWolfram AlphaAlfa
211
508000
3000
Ebbene, un'idea centrale di Wolfram Alpha
08:46
is that you can just askChiedere it questionsle domande
212
511000
2000
è che gli si possa direttamente porre le domande
08:48
usingutilizzando ordinaryordinario humanumano languageLingua,
213
513000
3000
utilizzando un ordinario linguaggio umano,
08:51
whichquale meanssi intende that we'venoi abbiamo got to be ablecapace to take
214
516000
2000
che significa che dobbiamo essere in grado di prendere
08:53
all those strangestrano utterancesespressioni that people typetipo into the inputingresso fieldcampo
215
518000
3000
tutte quelle strane espressioni che la gente digita nella casella di input
08:56
and understandcapire them.
216
521000
2000
e capirle.
08:58
And I mustdovere say that I thought that steppasso
217
523000
2000
E devo dire che pensavo che questo ostacolo
09:00
mightpotrebbe just be plainpianura impossibleimpossibile.
218
525000
3000
sarebbe stato semplicemente insormontabile.
09:04
Two biggrande things happenedè accaduto:
219
529000
2000
Ma poi sono successe due cose importanti.
09:06
First, a bunchmazzo of newnuovo ideasidee about linguisticslinguistica
220
531000
3000
Dapprima un gruppo di idee nuove sulla linguistica
09:09
that cameè venuto from studyingstudiando the computationalcomputazionale universeuniverso;
221
534000
3000
che sono arrivate dallo studio dell'universo computazionale.
09:12
and secondsecondo, the realizationrealizzazione that havingavendo actualeffettivo computablecalcolabile knowledgeconoscenza
222
537000
3000
Successivamente, l'aver compreso che avere a disposizione della vera conoscenza calcolabile
09:15
completelycompletamente changesi cambiamenti how one can
223
540000
2000
cambia completamente il modo in cui si può
09:17
setimpostato about understandingcomprensione languageLingua.
224
542000
3000
approcciare la compresione del linguaggio.
09:20
And, of coursecorso, now
225
545000
2000
E certamente, adesso
09:22
with WolframWolfram AlphaAlfa actuallyin realtà out in the wildselvaggio,
226
547000
2000
con Wolfram Alpha lì fuori, disponibile a tutti,
09:24
we can learnimparare from its actualeffettivo usageuso.
227
549000
2000
possiamo imparare dal suo effettivo utilizzo.
09:26
And, in factfatto, there's been
228
551000
2000
E infatti c'è stata
09:28
an interestinginteressante coevolutioncoevoluzione that's been going on
229
553000
2000
una interessante co-evoluzione che è andata avanti
09:30
betweenfra WolframWolfram AlphaAlfa
230
555000
2000
tra Wolfram Alpha
09:32
and its humanumano usersutenti,
231
557000
2000
ed i suoi utenti umani.
09:34
and it's really encouragingincoraggiante.
232
559000
2000
Questo è veramente incoraggiante.
09:36
Right now, if we look at webweb queriesquery,
233
561000
2000
Proprio ora, se analizziamo le query web,
09:38
more than 80 percentper cento of them get handledmaneggiato successfullycon successo the first time.
234
563000
3000
più dell'80 percento sono gestite correttamente al primo colpo.
09:41
And if you look at things like the iPhoneiPhone appApp,
235
566000
2000
E se si analizzano cose come l'app per iPhone,
09:43
the fractionfrazione is considerablyconsiderevolmente largerpiù grandi.
236
568000
2000
la percentuale è significativamente maggiore.
09:45
So, I'm prettybella pleasedcontento with it all.
237
570000
2000
Sono piuttosto contento di tutto ciò.
09:47
But, in manymolti waysmodi,
238
572000
2000
Ma, per certi aspetti,
09:49
we're still at the very beginninginizio with WolframWolfram AlphaAlfa.
239
574000
3000
siamo ancora ai primordi con Wolfram Alpha.
09:52
I mean, everything is scalingscalata up very nicelypiacevolmente
240
577000
2000
Voglio dire che ogni cosa sta crescendo bene.
09:54
and we're gettingottenere more confidentfiducioso.
241
579000
2000
Stiamo diventando più sicuri.
09:56
You can expectaspettarsi to see WolframWolfram AlphaAlfa technologytecnologia
242
581000
2000
Potete aspettarvi di vedere che la tecnologia di Wolfram Alpha
09:58
showingmostrando up in more and more placesposti,
243
583000
2000
salterà fuori in sempre più occasioni,
10:00
workinglavoro bothentrambi with this kindgenere of publicpubblico datadati, like on the websiteSito web,
244
585000
3000
per essere utilizzata sia con questo tipo di dati pubblici, come sul sito web,
10:03
and with privateprivato knowledgeconoscenza
245
588000
2000
sia con conoscenza privata
10:05
for people and companiesaziende and so on.
246
590000
3000
di persone o di aziende.
10:08
You know, I've realizedrealizzato that WolframWolfram AlphaAlfa actuallyin realtà gives one
247
593000
3000
Sapete, io mi sono reso conto che Wolfram Alpha mette effettivamente
10:11
a wholetotale newnuovo kindgenere of computinginformatica
248
596000
2000
a disposizione un tipo di calcolo del tutto nuovo
10:13
that one can call knowledge-basedbasata sulla conoscenza computinginformatica,
249
598000
2000
che si può chiamare calcolo basato sulla conoscenza,
10:15
in whichquale one'suno è startingdi partenza not just from rawcrudo computationcalcolo,
250
600000
3000
in cui si parte non dal mero calcolo,
10:18
but from a vastvasto amountquantità of built-inbuilt-in knowledgeconoscenza.
251
603000
3000
ma dalla enorme quantità di conoscenza integrata.
10:21
And when one does that, one really changesi cambiamenti
252
606000
2000
E quando si fa questo, si cambia veramente
10:23
the economicseconomia of deliveringconsegna computationalcomputazionale things,
253
608000
3000
l'economia del fornire quelle cose che hanno a che fare con il calcolo,
10:26
whetherse it's on the webweb or elsewherealtrove.
254
611000
2000
sia che siano sul web che altrove.
10:28
You know, we have a fairlyabbastanza interestinginteressante situationsituazione right now.
255
613000
3000
Sapete, al momento abbiamo una situazione piuttosto interessante.
10:31
On the one handmano, we have MathematicaMathematica,
256
616000
2000
Da una parte abbiamo Mathematica,
10:33
with its sortordinare of precisepreciso, formalformale languageLingua
257
618000
3000
con il suo linguaggio piuttosto preciso e formale
10:36
and a hugeenorme networkRete
258
621000
2000
e con una enorme rete
10:38
of carefullyaccuratamente designedprogettato capabilitiescapacità
259
623000
2000
di funzionalità progettate con cura
10:40
ablecapace to get a lot donefatto in just a fewpochi linesLinee.
260
625000
3000
in grado di realizzare molto con pochissime linee di codice.
10:43
Let me showmostrare you a couplecoppia of examplesesempi here.
261
628000
3000
Lasciate che vi mostri un paio di esempi.
10:47
So here'secco a trivialbanale piecepezzo of MathematicaMathematica programmingprogrammazione.
262
632000
3000
Ecco un semplicissimo frammento di programmazione in Mathematica.
10:51
Here'sQui è something where we're sortordinare of
263
636000
2000
Ecco qualcosa in cui abbiamo
10:53
integratingintegrazione a bunchmazzo of differentdiverso capabilitiescapacità here.
264
638000
3000
integrato un bel po' di funzionalità differenti.
10:56
Here we'llbene just createcreare, in this linelinea,
265
641000
3000
Qui creiamo con questa linea di codice
10:59
a little userutente interfaceinterfaccia that allowsconsente us to
266
644000
3000
una piccola interfaccia utente che ci consente
11:02
do something fundivertimento there.
267
647000
2000
di fare queste cosette divertenti.
11:05
If you go on, that's a slightlyleggermente more complicatedcomplicato programprogramma
268
650000
2000
Se vogliamo proseguire, questo è un programma leggermente più complicato
11:07
that's now doing all sortstipi of algorithmicalgoritmico things
269
652000
3000
che ora sta facendo varie cose a livello di algoritmi
11:10
and creatingla creazione di userutente interfaceinterfaccia and so on.
270
655000
2000
e crea un'interfaccia utente.
11:12
But it's something that is very precisepreciso stuffcose.
271
657000
3000
Ma è in ogni caso qualcosa che fa delle cose molto ben definite.
11:15
It's a precisepreciso specificationSpecifica: with a precisepreciso formalformale languageLingua
272
660000
3000
è una definizione precisa con un preciso linguaggio formale
11:18
that causescause MathematicaMathematica to know what to do here.
273
663000
3000
che fa si che Mathematica sappia cosa fare in questi casi.
11:21
Then on the other handmano, we have WolframWolfram AlphaAlfa,
274
666000
3000
Ebbene, dall'altra parte abbiamo Wolfram Alpha,
11:24
with all the messinessdisordine of the worldmondo
275
669000
2000
con ogni tipo di confusione al mondo
11:26
and humanumano languageLingua and so on builtcostruito into it.
276
671000
2000
e che integra cose come il linguaggio umano.
11:28
So what happensaccade when you put these things togetherinsieme?
277
673000
3000
E cosa accade quando si mettono insieme queste cose?
11:31
I think it's actuallyin realtà ratherpiuttosto wonderfulmeraviglioso.
278
676000
2000
Penso sia in effetti piuttosto meraviglioso.
11:33
With WolframWolfram AlphaAlfa insidedentro MathematicaMathematica,
279
678000
2000
Con Wolfram Alpha integrato all'interno di Mathematica,
11:35
you can, for exampleesempio, make precisepreciso programsprogrammi
280
680000
2000
è possibile, per esempio, fare un programma preciso
11:37
that call on realvero worldmondo datadati.
281
682000
2000
che fa riferimento a dati dal mondo reale.
11:39
Here'sQui è a realvero simplesemplice exampleesempio.
282
684000
2000
Ecco un esempio molto semplice.
11:44
You can alsoanche just sortordinare of give vaguevago inputingresso
283
689000
3000
Si può anche provare a dare un input generico
11:47
and then try and have WolframWolfram AlphaAlfa
284
692000
2000
e poi provare a far si che Wolfram Alpha
11:49
figurefigura out what you're talkingparlando about.
285
694000
2000
capisca di cosa si sta parlando.
11:51
Let's try this here.
286
696000
2000
Proviamo questa qui.
11:53
But actuallyin realtà I think the mostmaggior parte excitingemozionante thing about this
287
698000
3000
Ma effettivamente penso che una delle conseguenze più eccitanti di tutto questo
11:56
is that it really gives one the chanceopportunità
288
701000
2000
sia il fatto di poter avere veramente la possibilità
11:58
to democratizedemocratizzare programmingprogrammazione.
289
703000
3000
di rendere la programmazione accessibile a tutti.
12:01
I mean, anyonechiunque will be ablecapace to say what they want in plainpianura languageLingua.
290
706000
3000
Voglio dire, chiunque sarà in grado di esprimere quello di cui ha bisogno per mezzo del semplice linguaggio,
12:04
Then, the ideaidea is that WolframWolfram AlphaAlfa will be ablecapace to figurefigura out
291
709000
3000
quindi l'idea è che Wolfram Alpha sarà in grado di individuare
12:07
what precisepreciso piecespezzi of codecodice
292
712000
2000
quali sono i corretti pezzi di codice
12:09
can do what they're askingchiede for
293
714000
2000
che possono realizzare ciò che viene richiesto
12:11
and then showmostrare them examplesesempi that will let them pickraccogliere what they need
294
716000
3000
e che potrà mostrare degli esempi da cui si potrà prendere ciò di cui si ha bisogno
12:14
to buildcostruire up biggerpiù grande and biggerpiù grande, precisepreciso programsprogrammi.
295
719000
3000
per costruire programmi puntuali sempre più grandi.
12:17
So, sometimesa volte, WolframWolfram AlphaAlfa
296
722000
2000
Così, talvolta, Wolfram Alpha
12:19
will be ablecapace to do the wholetotale thing immediatelysubito
297
724000
2000
sarà in grado di completare tutto immediatamente
12:21
and just give back a wholetotale biggrande programprogramma that you can then computecalcolare with.
298
726000
3000
e restituire un intero programma da utilizzare per farci i calcoli.
12:24
Here'sQui è a biggrande websiteSito web
299
729000
2000
Ed ecco qui un gran sito web
12:26
where we'venoi abbiamo been collectingraccolta lots of educationaleducativo
300
731000
3000
dove abbiamo raccolto un sacco di dimostrazioni
12:29
and other demonstrationsdimostrazioni about lots of kindstipi of things.
301
734000
3000
a scopo di dattico e non solo su molti tipi di cose.
12:32
I'll showmostrare you one exampleesempio here.
302
737000
3000
Bene, non saprei, vi mostrò un esempio, forse questo.
12:36
This is just an exampleesempio of one of these computablecalcolabile documentsdocumenti.
303
741000
3000
Questo è solo un esempio di uno di questi documenti calcolabili.
12:39
This is probablyprobabilmente a fairlyabbastanza smallpiccolo
304
744000
2000
è probabilmente un piccolo
12:41
piecepezzo of MathematicaMathematica codecodice
305
746000
2000
pezzo di codice di Mathematica
12:43
that's ablecapace to be runcorrere here.
306
748000
2000
che è in grado di girare qui.
12:47
Okay. Let's zoomzoom out again.
307
752000
3000
Okay. Torniamo ad una vista d'insieme.
12:50
So, givendato our newnuovo kindgenere of sciencescienza,
308
755000
2000
Dunque, dato il nostro nuovo tipo di scienza,
12:52
is there a generalgenerale way to use it to make technologytecnologia?
309
757000
3000
esiste un modo in generale per utilizzarlo per costruire tecnologia?
12:55
So, with physicalfisico materialsmateriale,
310
760000
2000
Per i materiali fisici,
12:57
we're used to going around the worldmondo
311
762000
2000
siamo abituati tipo ad andare in giro per il mondo
12:59
and discoveringscoprire that particularparticolare materialsmateriale
312
764000
2000
e scoprire che un particolare materiale
13:01
are usefulutile for particularparticolare
313
766000
2000
è utile per un particolare
13:03
technologicaltecnologico purposesscopi.
314
768000
2000
fine tecnologico.
13:05
Well, it turnsgiri out we can do very much the samestesso kindgenere of thing
315
770000
2000
Ebbene, a quanto pare, possiamo fare proprio la stessa cosa
13:07
in the computationalcomputazionale universeuniverso.
316
772000
2000
nell'universo computazionale.
13:09
There's an inexhaustibleinesauribile supplyfornitura of programsprogrammi out there.
317
774000
3000
Là fuori c'è una riserva inesauribile di programmi.
13:12
The challengesfida is to see how to
318
777000
2000
La sfida è di vedere come
13:14
harnessimbracatura them for humanumano purposesscopi.
319
779000
2000
sfruttarli per gli interessi umani.
13:16
Something like RuleRegola 30, for exampleesempio,
320
781000
2000
Qualcosa come la regola 30, per esempio,
13:18
turnsgiri out to be a really good randomnesscasualità generatorGeneratore.
321
783000
2000
sembra essere un generatore di numeri casuali piuttosto buono.
13:20
Other simplesemplice programsprogrammi are good modelsModelli
322
785000
2000
Altri programmi molto semplici modellizzano bene
13:22
for processesprocessi in the naturalnaturale or socialsociale worldmondo.
323
787000
3000
processi del mondo naturale o sociale.
13:25
And, for exampleesempio, WolframWolfram AlphaAlfa and MathematicaMathematica
324
790000
2000
E, per esempio, Wolfram Alpha e Mathematica
13:27
are actuallyin realtà now fullpieno of algorithmsalgoritmi
325
792000
2000
sono effettivamente già pieni di algoritmi
13:29
that we discoveredscoperto by searchingricerca the computationalcomputazionale universeuniverso.
326
794000
3000
che abbiamo scoperto perlustrando l'universo computazionale.
13:33
And, for exampleesempio, this -- if we go back here --
327
798000
3000
E, per esempio, questo - siamo ritornati qui -
13:37
this has becomediventare surprisinglysorprendentemente popularpopolare
328
802000
2000
questo è diventato sorprendentemente popolare
13:39
amongtra composerscompositori
329
804000
2000
tra i compositori
13:41
findingscoperta musicalmusicale formsforme by searchingricerca the computationalcomputazionale universeuniverso.
330
806000
3000
potendo trovare forme musicali perlustrando l'universo computazionale.
13:45
In a sensesenso, we can use the computationalcomputazionale universeuniverso
331
810000
2000
In un certo senso, possiamo usare l'universo computazionale
13:47
to get massmassa customizedsu misura creativitycreatività.
332
812000
3000
per ottenere creatività di massa per uno scopo specifico.
13:50
I'm hopingsperando we can, for exampleesempio,
333
815000
2000
Spero, per esempio, che possiamo
13:52
use that even to get WolframWolfram AlphaAlfa
334
817000
2000
utilizzarlo persino per far si che Wolfram Alpha
13:54
to routinelydi routine do inventioninvenzione and discoveryscoperta on the flyvolare,
335
819000
3000
possa automaticamente fare invenzioni e scoperte al volo
13:57
and to find all sortstipi of wonderfulmeraviglioso stuffcose
336
822000
2000
e che possa trovare ogni tipo di cose straordinarie
13:59
that no engineeringegnere
337
824000
2000
che nessun ingegnere
14:01
and no processprocesso of incrementalincrementale evolutionEvoluzione would ever come up with.
338
826000
3000
e che nessun processo di evoluzione incrementale potrebbe mai far saltar fuori.
14:05
Well, so, that leadsconduce to kindgenere of an ultimatefinale questiondomanda:
339
830000
3000
Ebbene, questo ci porta a una domanda fondamentale.
14:08
Could it be that someplaceda qualche parte out there in the computationalcomputazionale universeuniverso
340
833000
3000
Che sia possibile che da qualche parte li fuori nell'universo computazionale
14:11
we mightpotrebbe find our physicalfisico universeuniverso?
341
836000
3000
ci sia il nostro universo fisico?
14:14
PerhapsForse there's even some quiteabbastanza simplesemplice ruleregola,
342
839000
2000
Forse c'è persino qualche regola piuttosto semplice,
14:16
some simplesemplice programprogramma for our universeuniverso.
343
841000
3000
qualche semplice programma per il nostro universo.
14:19
Well, the historystoria of physicsfisica would have us believe
344
844000
2000
Ebbene, la storia della fisica ci porterebbe a credere
14:21
that the ruleregola for the universeuniverso mustdovere be prettybella complicatedcomplicato.
345
846000
3000
che la regola per l'universo dovrebbe essere piuttosto complicata.
14:24
But in the computationalcomputazionale universeuniverso,
346
849000
2000
Ma nell'universo computazionale
14:26
we'venoi abbiamo now seenvisto how rulesregole that are incrediblyincredibilmente simplesemplice
347
851000
3000
come abbiamo visto ora ci sono regole che sono incredibilmente semplici
14:29
can produceprodurre incrediblyincredibilmente richricco and complexcomplesso behaviorcomportamento.
348
854000
3000
e che possono produrre comportamenti incredibilmente ricchi e complessi.
14:32
So could that be what's going on with our wholetotale universeuniverso?
349
857000
3000
E quindi potrebbe essere proprio questo che sta succedendo con il nostro universo?
14:36
If the rulesregole for the universeuniverso are simplesemplice,
350
861000
2000
Se le regole per l'universo sono semplici,
14:38
it's kindgenere of inevitableinevitabile that they have to be
351
863000
2000
è in qualche modo inevitabile che siano
14:40
very abstractastratto and very lowBasso levellivello;
352
865000
2000
molto astratte e veramente di basso livello,
14:42
operatingoperativo, for exampleesempio, farlontano belowsotto
353
867000
2000
e che operino, per esempio, molto al di sotto
14:44
the levellivello of spacespazio or time,
354
869000
2000
del livello dello spazio o del tempo,
14:46
whichquale makesfa it harddifficile to representrappresentare things.
355
871000
2000
che rende le cose difficili da rappresentare.
14:48
But in at leastmeno a largegrande classclasse of casescasi,
356
873000
2000
Ma, almeno in una larga classe di situazioni,
14:50
one can think of the universeuniverso as beingessere
357
875000
2000
si può pensare che l'universo sia
14:52
like some kindgenere of networkRete,
358
877000
2000
come una specie di network,
14:54
whichquale, when it getsprende biggrande enoughabbastanza,
359
879000
2000
che, quando diventa abbastanza grande,
14:56
behavessi comporta like continuouscontinuo spacespazio
360
881000
2000
si comporta come uno spazio continuo
14:58
in much the samestesso way as havingavendo lots of moleculesmolecole
361
883000
2000
nello stesso modo in cui quando si hanno molte molecole
15:00
can behavecomportarsi like a continuouscontinuo fluidfluido.
362
885000
2000
queste si comportano come un fluido continuo.
15:02
Well, then the universeuniverso has to evolveevolvere by applyingl'applicazione
363
887000
3000
Bene, quindi l'universo si deve evolvere applicando
15:05
little rulesregole that progressivelyprogressivamente updateaggiornare this networkRete.
364
890000
3000
piccole regole che progressivamente aggiornano questo network.
15:08
And eachogni possiblepossibile ruleregola, in a sensesenso,
365
893000
2000
Ed ogni possibile regola, in un certo senso,
15:10
correspondscorrisponde to a candidatecandidato universeuniverso.
366
895000
2000
corrisponde ad un universo candidato.
15:12
ActuallyIn realtà, I haven'tnon hanno shownmostrato these before,
367
897000
3000
In effetti, non ho mostrato questi prima,
15:16
but here are a fewpochi of the candidatecandidato universesuniversi
368
901000
3000
ma ecco qui alcuni degli universi candidati
15:19
that I've lookedguardato at.
369
904000
2000
a cui ho dedicato la mia attenzione.
15:21
Some of these are hopelesssenza speranza universesuniversi,
370
906000
2000
Alcuni di questi universi sono senza speranza,
15:23
completelycompletamente sterilesterile,
371
908000
2000
completamente sterili,
15:25
with other kindstipi of pathologiespatologie like no notionnozione of spacespazio,
372
910000
2000
con malattie come l'assenza di nozione dello spazio
15:27
no notionnozione of time, no matterimporta,
373
912000
3000
o del tempo, senza materia,
15:30
other problemsi problemi like that.
374
915000
2000
o altri problemi del genere.
15:32
But the excitingemozionante thing that I've foundtrovato in the last fewpochi yearsanni
375
917000
3000
Ma la cosa eccitante che ho trovato negli ultimi anni
15:35
is that you actuallyin realtà don't have to go very farlontano
376
920000
2000
è che in effetti non c'è bisogno di andare troppo lontano
15:37
in the computationalcomputazionale universeuniverso
377
922000
2000
nell'universo computazionale
15:39
before you startinizio findingscoperta candidatecandidato universesuniversi
378
924000
2000
prima di trovare universi candidati
15:41
that aren'tnon sono obviouslyovviamente not our universeuniverso.
379
926000
3000
che non si possa dare per scontato che non siano il nostro universo.
15:44
Here'sQui è the problemproblema:
380
929000
2000
Ecco il problema:
15:46
Any seriousgrave candidatecandidato for our universeuniverso
381
931000
3000
Ogni serio candidato per il nostro universo,
15:49
is inevitablyinevitabilmente fullpieno of computationalcomputazionale irreducibilityirriducibilità.
382
934000
3000
è inevitabilmente pieno di irriducibilità computazionali,
15:52
WhichChe meanssi intende that it is irreduciblyirriducibilmente difficultdifficile
383
937000
3000
che significa che è irriducibilmente difficile
15:55
to find out how it will really behavecomportarsi,
384
940000
2000
trovare come si comporta veramente
15:57
and whetherse it matchespartite our physicalfisico universeuniverso.
385
942000
3000
e se corrisponde al nostro universo fisico.
16:01
A fewpochi yearsanni agofa, I was prettybella excitedemozionato to discoverscoprire
386
946000
3000
Alcuni anni fa, sono stato piuttosto eccitato quando ho scoperto
16:04
that there are candidatecandidato universesuniversi with incrediblyincredibilmente simplesemplice rulesregole
387
949000
3000
che ci sono universi candidati con regole incredibilmente semplici
16:07
that successfullycon successo reproduceriprodurre specialspeciale relativityrelatività,
388
952000
2000
che riproducono con successo la relatività speciale
16:09
and even generalgenerale relativityrelatività and gravitationgravitazione,
389
954000
3000
e persino la relatività generale e la gravitazione
16:12
and at leastmeno give hintsSuggerimenti of quantumquantistico mechanicsmeccanica.
390
957000
3000
e per lo meno danno cenni di meccanica quantistica.
16:15
So, will we find the wholetotale of physicsfisica?
391
960000
2000
Quindi, troveremo l'intera fisica?
16:17
I don't know for sure,
392
962000
2000
Non lo so per certo.
16:19
but I think at this pointpunto it's sortordinare of
393
964000
2000
Ma ritengo che a questo punto
16:21
almostquasi embarrassingimbarazzante not to at leastmeno try.
394
966000
2000
sarebbe piuttosto imbarazzante non fare almeno un tentativo.
16:23
Not an easyfacile projectprogetto.
395
968000
2000
Non è certo un progetto agevole.
16:25
One'sDi uno got to buildcostruire a lot of technologytecnologia.
396
970000
2000
è necessario costruire un sacco di tecnologie.
16:27
One'sDi uno got to buildcostruire a structurestruttura that's probablyprobabilmente
397
972000
2000
è necessario costruire una struttura che probabilmente
16:29
at leastmeno as deepin profondità as existingesistente physicsfisica.
398
974000
2000
sarà almeno tanto profonda quanto la fisica corrente.
16:31
And I'm not sure what the bestmigliore way to organizeorganizzare the wholetotale thing is.
399
976000
3000
E non sono sicuro di quale sia il miglior modo per organizzare l'intera cosa.
16:34
BuildCompilazione a teamsquadra, openAperto it up, offeroffrire prizespremi and so on.
400
979000
3000
Costruire una squadra, renderla aperta, offrire premi e cosi via
16:37
But I'll tell you, here todayoggi,
401
982000
2000
Ma oggi vi dico
16:39
that I'm committedimpegnata to seeingvedendo this projectprogetto donefatto,
402
984000
2000
che mi sto impegnando per vedere questo progetto completato,
16:41
to see if, withinentro this decadedecennio,
403
986000
3000
per vedere se, entro questa decade,
16:44
we can finallyfinalmente holdtenere in our handsmani
404
989000
2000
possiamo finalmente ottenere
16:46
the ruleregola for our universeuniverso
405
991000
2000
la regola del nostro universo
16:48
and know where our universeuniverso liesbugie
406
993000
2000
e sapere dove è posizionato il nostro universo
16:50
in the spacespazio of all possiblepossibile universesuniversi ...
407
995000
2000
nello spazio di tutti i possibili universi
16:52
and be ablecapace to typetipo into WolframWolfram AlphaAlfa, "the theoryteoria of the universeuniverso,"
408
997000
3000
ed essere in grado di scrivere in Wolfram Alpha "la teoria dell'universo"
16:55
and have it tell us.
409
1000000
2000
e far si che ce la dica.
16:57
(LaughterRisate)
410
1002000
2000
(Risate)
17:00
So I've been workinglavoro on the ideaidea of computationcalcolo
411
1005000
2000
Quindi, ho lavorato all'idea del calcolo
17:02
now for more than 30 yearsanni,
412
1007000
2000
per più di 30 anni,
17:04
buildingcostruzione toolsutensili and methodsmetodi and turningsvolta intellectualintellettuale ideasidee
413
1009000
3000
costruendo strumenti e metodi e trasformando idee astratte
17:07
into millionsmilioni of linesLinee of codecodice
414
1012000
2000
in milioni di linee di codice
17:09
and gristgrano da macinare for serverServer farmsaziende agricole and so on.
415
1014000
2000
da macinare in batterie di calcolatori.
17:11
With everyogni passingpassaggio yearanno,
416
1016000
2000
Per ogni anno che passa,
17:13
I realizerendersi conto how much more powerfulpotente
417
1018000
2000
mi rendo conto di come sia sempre più potente
17:15
the ideaidea of computationcalcolo really is.
418
1020000
2000
l'idea del calcolo.
17:17
It's takenprese us a long way alreadygià,
419
1022000
2000
Ci ha già portato lontano,
17:19
but there's so much more to come.
420
1024000
2000
ma c'è ancora cosi tanto di più in arrivo.
17:21
From the foundationsfondazioni of sciencescienza
421
1026000
2000
Dalle fondamenta della scienza
17:23
to the limitslimiti of technologytecnologia
422
1028000
2000
ai limiti della tecnologia
17:25
to the very definitiondefinizione of the humanumano conditioncondizione,
423
1030000
2000
e persino alla definizione della condizione umana,
17:27
I think computationcalcolo is destineddestinata to be
424
1032000
2000
penso che il calcolo sia destinato ad essere
17:29
the definingdefinizione ideaidea of our futurefuturo.
425
1034000
2000
l'idea di fondo del nostro futuro.
17:31
Thank you.
426
1036000
2000
Grazie.
17:33
(ApplauseApplausi)
427
1038000
14000
(Applausi)
17:47
ChrisChris AndersonAnderson: That was astonishingstupefacente.
428
1052000
2000
Chris Anderson: è stato molto impressionante.
17:49
StaySoggiorno here. I've got a questiondomanda.
429
1054000
2000
Stia qui. Ho una domanda.
17:51
(ApplauseApplausi)
430
1056000
4000
(Applausi)
17:57
So, that was, fairgiusto to say, an astonishingstupefacente talk.
431
1062000
3000
Dunque, questo è stato, mi sembra giusto dirlo, un discorso impressionante.
18:01
Are you ablecapace to say in a sentencefrase or two
432
1066000
3000
Sarebbe in grado di dire in una frase o due
18:04
how this typetipo of thinkingpensiero
433
1069000
3000
come questo tipo di pensiero
18:07
could integrateintegrare at some pointpunto
434
1072000
2000
si potrebbe integrare ad un certo punto
18:09
to things like stringstringa theoryteoria or the kindgenere of things that people think of
435
1074000
2000
con cose come la teoria delle stringhe o con quel tipo di cose che la gente ritiene
18:11
as the fundamentalfondamentale explanationsspiegazioni of the universeuniverso?
436
1076000
3000
siano le fondamentali spiegazioni dell'universo?
18:14
StephenStephen WolframWolfram: Well, the partsparti of physicsfisica
437
1079000
2000
Stephen Wolfram: Beh, quelle parti della fisica
18:16
that we kindgenere of know to be truevero,
438
1081000
2000
che in qualche modo sappiamo essere vere,
18:18
things like the standardstandard modelmodello of physicsfisica:
439
1083000
2000
qualcosa come il Modello Standard.
18:20
what I'm tryingprovare to do better reproduceriprodurre the standardstandard modelmodello of physicsfisica
440
1085000
3000
Ciò che sto cercando di fare riproduce meglio il Modello Standard
18:23
or it's simplysemplicemente wrongsbagliato.
441
1088000
2000
o è semplicemente sbagliato.
18:25
The things that people have triedprovato to do in the last 25 yearsanni or so
442
1090000
2000
Le cose che la gente ha cercato di fare negli ultimi 25 anni circa
18:27
with stringstringa theoryteoria and so on
443
1092000
2000
con la teoria delle stringhe
18:29
have been an interestinginteressante explorationesplorazione
444
1094000
2000
sono state una esplorazione interessante
18:31
that has triedprovato to get back to the standardstandard modelmodello,
445
1096000
3000
che ha cercato di ritornare fino al Modello Standard,
18:34
but hasn'tnon ha quiteabbastanza gottenottenuto there.
446
1099000
2000
ma che non c'è ancora riuscita ad arrivare.
18:36
My guessindovina is that some great simplificationssemplificazioni of what I'm doing
447
1101000
3000
Suppongo che qualche semplificazione grossolana di ciò che sto facendo
18:39
maypuò actuallyin realtà have considerableconsiderevole resonancerisonanza
448
1104000
3000
potrebbe in effetti avere una risonanza considerevole
18:42
with what's been donefatto in stringstringa theoryteoria,
449
1107000
2000
con ciò che è stato fatto nella teoria delle stringhe,
18:44
but that's a complicatedcomplicato mathmatematica thing
450
1109000
3000
ma è una faccenda che ha complessi aspetti di matematica
18:47
that I don't yetancora know how it's going to work out.
451
1112000
3000
che ancora non so come andrà a finire.
18:50
CACA: BenoitBenoit MandelbrotMandelbrot is in the audiencepubblico.
452
1115000
2000
CA: Benoit Mandelbrot è in sala.
18:52
He alsoanche has shownmostrato how complexitycomplessità
453
1117000
2000
Anche lui ha mostrato come la complessità
18:54
can arisesorgere out of a simplesemplice startinizio.
454
1119000
2000
possa nascere da un semplice inizio.
18:56
Does your work relateriferirsi to his?
455
1121000
2000
Il vostro lavoro fa riferimento al suo?
18:58
SWSW: I think so.
456
1123000
2000
SW: Credo di si.
19:00
I viewvista BenoitBenoit Mandelbrot'sDi Mandelbrot work
457
1125000
2000
Vedo il lavoro di Benoit Mandelbrot
19:02
as one of the foundingfondazione contributionscontributi
458
1127000
3000
per certi aspetti come uno dei contributi fondamentali
19:05
to this kindgenere of areala zona.
459
1130000
3000
a quest'area.
19:08
BenoitBenoit has been particularlysoprattutto interestedinteressato
460
1133000
2000
Benoit si è interessato in particolare
19:10
in nestednidificati patternsmodelli, in fractalsfrattali and so on,
461
1135000
2000
ai pattern annidati, ai frattali e cosi via,
19:12
where the structurestruttura is something
462
1137000
2000
dove la struttura è qualcosa
19:14
that's kindgenere of tree-likealbero-come,
463
1139000
2000
che per certi versi è ramificata,
19:16
and where there's sortordinare of a biggrande branchramo that makesfa little branchesrami
464
1141000
2000
e dove ci sono dei grandi rami che creano rami più piccoli.
19:18
and even smallerpiù piccola branchesrami and so on.
465
1143000
3000
e lo stesso fanno i rami più piccoli e cosi via.
19:21
That's one of the waysmodi
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1146000
2000
Questa è una delle vie
19:23
that you get towardsin direzione truevero complexitycomplessità.
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1148000
3000
che esistono verso la vera complessità.
19:26
I think things like the RuleRegola 30 cellularcellulare automatonautoma
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1151000
3000
Io ritengo che cose come l'automa cellulare della Regola 30
19:29
get us to a differentdiverso levellivello.
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1154000
2000
ci portino ad un livello differente.
19:31
In factfatto, in a very precisepreciso way, they get us to a differentdiverso levellivello
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1156000
3000
In effetti ci portano ad un livello differente in un modo molto preciso
19:34
because they seemsembrare to be things that are
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1159000
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perchè sembrano essere cose
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capablecapace of complexitycomplessità
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1162000
3000
capaci di una complessità
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that's sortordinare of as great as complexitycomplessità can ever get ...
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che per certi aspetti è grande quanto deve...
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I could go on about this at great lengthlunghezza, but I won'tnon lo farà. (LaughterRisate) (ApplauseApplausi)
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1169000
3000
Potrei continuare a lungo su questo ma non lo farò.
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CACA: StephenStephen WolframWolfram, thank you.
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1172000
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CA: Stephen Wolfram, Grazie.
19:49
(ApplauseApplausi)
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2000
(Applausi)
Translated by Andrea de Carolis
Reviewed by Glauco Garavagno

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ABOUT THE SPEAKER
Stephen Wolfram - Scientist, inventor
Stephen Wolfram is the creator of Mathematica and Wolfram|Alpha, the author of A New Kind of Science, and the founder and CEO of Wolfram Research.

Why you should listen

Stephen Wolfram published his first scientific paper at the age of 15, and received his PhD in theoretical physics from Caltech by the age of 20. Having started to use computers in 1973, Wolfram rapidly became a leader in the emerging field of scientific computing.

In 1981 Wolfram became the youngest recipient of a MacArthur Prize Fellowship. He then set out on an ambitious new direction in science aimed at understanding the origins of complexity in nature. Wolfram's first key idea was to use computer experiments to study the behavior of simple computer programs known as cellular automata. This allowed him to make a series of startling discoveries about the origins of complexity.

Wolfram founded the first research center and the first journal in the field, Complex Systems, and began the development of Mathematica. Wolfram Research soon became a world leader in the software industry -- widely recognized for excellence in both technology and business.

Following the release of Mathematica Version 2 in 1991, Wolfram began to divide his time between Mathematica development and scientific research. Building on his work from the mid-1980s, and now with Mathematica as a tool, Wolfram made a rapid succession of major new discoveries, which he described in his book, A New Kind of Science.

Building on Mathematica, A New Kind of Science, and the success of Wolfram Research, Wolfram recently launched Wolfram|Alpha -- an ambitious, long-term project to make as much of the world's knowledge as possible computable, and accessible to everyone.

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Stephen Wolfram | Speaker | TED.com