ABOUT THE SPEAKER
Vittorio Loreto - Physicist
Vittorio Loreto is passionate about the complexity of the world around us in all its forms and he actively tries to decode it.

Why you should listen

Vittorio Loreto is a physicist at Sapienza University of Rome and faculty of the Complexity Science Hub Vienna. He is presently director of the SONY Computer Science Laboratories in Paris where he heads the team on creativity, innovation and artificial intelligence. He recently coordinated the research program dubbed KREYON, aimed at unfolding the dynamics of creativity, novelties and innovation. While theoretical modeling and data analysis are his native research tools, in the last few years he has been developing interactive tools, games, installations, to directly involve the public on the very research agenda. He created the KREYON DAYS, a new form of scientific event that tightly entangles research, learning, awareness and fun.

More profile about the speaker
Vittorio Loreto | Speaker | TED.com
TED@BCG Milan

Vittorio Loreto: Need a new idea? Start at the edge of what is known

Vittorio Loreto: Hai bisogno di una nuova idea? Il punto di partenza è ciò che già conosci

Filmed:
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"Da dove provengono le grandi idee?" Partendo da questa domanda, Vittorio Loreto ci accompagna in un viaggio all'esplorazione di un possibile sistema matematico capace di rivelarci la nascita del nuovo. Comprendiamo meglio "l'adiacente possibile", il crocevia di ciò che esiste e ciò che è possibile, e come lo studio della matematica sottostante può far luce sul modo in cui creiamo nuove idee.
- Physicist
Vittorio Loreto is passionate about the complexity of the world around us in all its forms and he actively tries to decode it. Full bio

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Probabilmente tutti noi ci siamo chiesti
00:14
We have all probablyprobabilmente wonderedchiesti
0
2349
2867
00:17
how great mindsmenti achievedraggiunto
what they achievedraggiunto, right?
1
5240
4176
come le grandi menti hanno realizzato
ciò che hanno realizzato, giusto?
E più straordinario è il loro risultato,
00:21
And the more astonishingstupefacente
theirloro achievementssuccessi are,
2
9440
2656
00:24
the more we call them geniusesgeni,
3
12120
2536
più noi ci riferiamo a loro come geni,
00:26
perhapsForse aliensalieni
4
14680
1536
forse alieni
00:28
comingvenuta from a differentdiverso planetpianeta,
5
16239
2097
provenienti da un altro pianeta,
00:30
definitelydecisamente not someonequalcuno like us.
6
18360
2656
di sicuro non qualcuno come noi.
00:33
But is that truevero?
7
21040
1776
Ma è proprio così?
00:34
So let me startinizio with an exampleesempio.
8
22840
1800
Lasciate che vi faccia un esempio.
00:37
You all know the storystoria
of Newton'sDi Newton appleMela, right? OK.
9
25440
3816
Tutti voi conoscete la storia
della mela di Newton, giusto?
È una storia vera? Probabilmente no.
00:41
Is that truevero? ProbablyProbabilmente not.
10
29280
2936
È comunque strano pensare
che non ci sia stata nessuna mela.
00:44
Still, it's difficultdifficile to think
that no appleMela at all was there.
11
32240
5216
00:49
I mean some steppingfare un passo stonepietra,
some specificspecifica conditionscondizioni
12
37480
3616
Mi riferisco ad alcune pietre miliari,
alcune condizioni specifiche
00:53
that madefatto universaluniversale gravitationgravitazione
not impossibleimpossibile to conceiveconcepire.
13
41120
4016
che hanno fatto sì
che la gravitazione universale
non fosse impossibile da concepire.
00:57
And definitelydecisamente this was not impossibleimpossibile,
14
45160
2376
E definitivamente ciò non era impossibile,
00:59
at leastmeno for NewtonNewton.
15
47560
1576
almeno non per Newton.
01:01
It was possiblepossibile,
16
49160
1256
Era possibile,
01:02
and for some reasonragionare, it was alsoanche there,
17
50440
3056
e per alcune ragioni, era anche lì,
01:05
availablea disposizione at some pointpunto,
easyfacile to pickraccogliere as an appleMela.
18
53520
3776
disponibile ad un certo punto,
facile da cogliere come una mela.
01:09
Here is the appleMela.
19
57320
1616
E qui è la mela.
01:10
And what about EinsteinEinstein?
20
58960
2216
E Einstein?
01:13
Was relativityrelatività theoryteoria anotherun altro biggrande leapsalto
in the historystoria of ideasidee
21
61200
5296
La teoria della relatività è un altro
grande passo nella storia delle idee
01:18
no one elsealtro could even conceiveconcepire?
22
66520
2656
che nessun altro avrebbe potuto elaborare?
01:21
Or ratherpiuttosto, was it again
something adjacentadiacente and possiblepossibile,
23
69200
4456
O piuttosto, era di nuovo
un qualcosa di vicino e possibile,
01:25
to EinsteinEinstein of coursecorso,
24
73680
2096
a Einstein ovviamente,
01:27
and he got there by smallpiccolo stepspassaggi
and his very peculiarpeculiare scientificscientifico pathsentiero?
25
75800
4216
e ci è arrivato a piccoli passi durante
il suo particolare percorso scientifico?
01:32
Of coursecorso we cannotnon può conceiveconcepire this pathsentiero,
26
80040
2456
Certo noi non possiamo
immaginare questo percorso,
01:34
but this doesn't mean
that the pathsentiero was not there.
27
82520
2480
ma ciò non significa
che il percorso non fosse lì.
01:38
So all of this seemssembra very evocativeevocativo,
28
86760
4856
Tutto questo sembra molto suggestivo,
ma direi difficilmente tangibile
01:43
but I would say hardlyquasi concretecalcestruzzo
29
91640
1536
se realmente vogliamo comprendere
l'origine delle grandi idee
01:45
if we really want to graspcomprensione
the originorigine of great ideasidee
30
93200
3576
e più generalmente il modo in cui
il nuovo entra nelle nostre vite.
01:48
and more generallygeneralmente the way
in whichquale the newnuovo entersentra our livesvite.
31
96800
4016
01:52
As a physicistfisico, as a scientistscienziato,
32
100840
1976
Come fisico e come uomo di scienza
01:54
I have learnedimparato that posingin posa
the right questionsle domande
33
102840
2176
ho imparato che porsi le domande giuste
01:57
is halfmetà of the solutionsoluzione.
34
105040
2016
è metà della soluzione.
01:59
But I think now we startinizio havingavendo
a great conceptualconcettuale frameworkstruttura
35
107080
4736
Ma attualmente sta prendendo vita
un grande quadro teorico
02:03
to conceiveconcepire and addressindirizzo
the right questionsle domande.
36
111840
3176
volto a ideare e rivolgere
le domande giuste.
02:07
So let me driveguidare you
to the edgebordo of what is knownconosciuto,
37
115040
3456
Lasciate che vi guidi
al limite del conosciuto,
o almeno di ciò che io conosco,
02:10
or at leastmeno, what I know,
38
118520
2096
e lasciate che vi mostri
che ciò che è noto
02:12
and let me showmostrare you that what is knownconosciuto
39
120640
2056
potrebbe essere un punto di partenza
potente e affascinante
02:14
could be a powerfulpotente
and fascinatingaffascinante startingdi partenza pointpunto
40
122720
4576
02:19
to graspcomprensione the deepin profondità meaningsenso
of wordsparole like noveltynovità, innovationinnovazione,
41
127320
5096
per comprendere il significato profondo
di parole come novità, innovazione,
creatività forse.
02:24
creativitycreatività perhapsForse.
42
132440
1560
02:26
So we are discussingdiscutere the "newnuovo,"
43
134880
3336
Quindi stiamo parlando del "nuovo"
e ovviamente, della scienza
che ci sta dietro.
02:30
and of coursecorso, the sciencescienza behinddietro a it.
44
138240
2656
Il nuovo può entrare
nella nostre vite in vari modi;
02:32
The newnuovo can enteraccedere our livesvite
in manymolti differentdiverso waysmodi,
45
140920
2976
può essere un fatto personale,
02:35
can be very personalpersonale,
46
143920
1696
02:37
like I meetincontrare a newnuovo personpersona,
47
145640
1936
come incontrare una nuova persona,
02:39
I readleggere a newnuovo booklibro,
or I listen to a newnuovo songcanzone.
48
147600
3296
leggere un nuovo libro
o ascoltare una nuova canzone.
02:42
Or it could be globalglobale,
49
150920
1256
O può essere globale,
02:44
I mean, something we call innovationinnovazione.
50
152200
2056
riferendomi a ciò che
chiamiamo innovazione.
02:46
It could be a newnuovo theoryteoria,
a newnuovo technologytecnologia,
51
154280
2176
Può essere una nuova teoria,
nuova tecnologia,
02:48
but it could alsoanche be a newnuovo booklibro
if you're the writerscrittore,
52
156480
2576
potrebbe essere un nuovo libro
se tu sei lo scrittore,
02:51
or it could be a newnuovo songcanzone
if you're the composercompositore.
53
159080
2336
o una nuova canzone
se tu sei il compositore.
02:53
In all of these globalglobale casescasi,
the newnuovo is for everyonetutti,
54
161440
4296
In tutti questi casi globali,
il nuovo è per tutti,
ma vivere la novità
può anche essere terrificante,
02:57
but experiencingsperimentare the newnuovo
can be alsoanche frighteningspaventoso,
55
165760
3816
quindi la novità ci può far paura.
03:01
so the newnuovo can alsoanche frightenspaventare us.
56
169600
3736
Ma sperimentare il nuovo significa
esplorare uno spazio molto singolare,
03:05
But still, experiencingsperimentare the newnuovo
meanssi intende exploringesplorando a very peculiarpeculiare spacespazio,
57
173360
4176
lo spazio di cosa potrebbe essere,
03:09
the spacespazio of what could be,
58
177560
2096
lo spazio del possibile,
lo spazio delle possibilità.
03:11
the spacespazio of the possiblepossibile,
the spacespazio of possibilitiespossibilità.
59
179680
3176
È uno spazio alquanto insolito,
quindi proverò a guidarvici attraverso.
03:14
It's a very weirdstrano spacespazio,
so I'll try to get you throughattraverso this spacespazio.
60
182880
3456
03:18
So it could be a physicalfisico spacespazio.
61
186360
2016
Potrebbe essere uno spazio fisico.
03:20
So in this casecaso, for instanceesempio,
62
188400
1616
In questo caso, ad esempio,
03:22
noveltynovità could be climbingarrampicata
MachuMachu PicchuPicchu for the first time,
63
190040
4056
la novità potrebbe essere scalare
Machu Picchu per la prima volta,
come ho fatto nel 2016.
03:26
as I did in 2016.
64
194120
1920
03:28
It could be a conceptualconcettuale spacespazio,
65
196960
1816
Potrebbe essere uno spazio concettuale,
03:30
so acquiringacquisizione newnuovo informationinformazione,
makingfabbricazione sensesenso of it, in a wordparola, learningapprendimento.
66
198800
4416
come acquisire nuove informazioni,
comprenderle, in una parola, imparare.
Potrebbe essere uno spazio biologico.
03:35
It could be a biologicalbiologico spacespazio.
67
203240
1936
Pensate alla perenne battaglia
contro virus e batteri
03:37
I mean, think about the never-endingnon finisce mai
fightcombattimento of virusesvirus and bacteriabatteri
68
205200
4096
del nostro sistema immunitario.
03:41
with our immuneimmune systemsistema.
69
209320
1936
E ora passiamo alla brutta notizia.
03:43
And now comesviene the badcattivo newsnotizia.
70
211280
1736
Non siamo per niente bravi
ad avere padronanza di questo spazio.
03:45
We are very, very badcattivo
at graspingafferrare this spacespazio.
71
213040
3296
Rifletteteci. Facciamo un esperimento.
03:48
Think of it. Let's make an experimentsperimentare.
72
216360
2016
03:50
Try to think about all the possiblepossibile things
you could do in the nextIl prossimo, say, 24 hoursore.
73
218400
6880
Pensate a tutto quello
che potreste fare nelle prossime 24 ore.
03:58
Here the keychiave wordparola is "all."
74
226320
2656
Qui la parola chiave è "tutto".
Certo potete immaginare un po' di opzioni,
come bere qualcosa, scrivere una lettera,
04:01
Of coursecorso you can conceiveconcepire a fewpochi optionsopzioni,
like havingavendo a drinkbere, writingscrittura a letterlettera,
75
229000
4800
04:06
alsoanche sleepingaddormentato duringdurante this boringnoioso talk,
76
234840
3176
addirittura dormire durante
questo noioso discorso,
se ci riuscite.
04:10
if you can.
77
238040
1696
Ma non tutte.
04:11
But not all of them.
78
239760
1656
Pensate a un'invasione aliena,
ora, qui, a Milano,
04:13
So think about an alienalieno invasioninvasione,
now, here, in MilanMilano,
79
241440
3936
04:17
or me -- I stoppedfermato thinkingpensiero
for 15 minutesminuti.
80
245400
3120
o a me... ho smesso di pensare
per 15 minuti.
04:21
So it's very difficultdifficile
to conceiveconcepire this spacespazio,
81
249440
3136
È difficile immaginare questo spazio,
ma in effetti abbiamo una scusa.
04:24
but actuallyin realtà we have an excusescusa.
82
252600
2176
Non è semplice immaginare questo spazio
04:26
So it's not so easyfacile to conceiveconcepire this spacespazio
83
254800
3496
04:30
because we are tryingprovare to conceiveconcepire
the occurrenceoccorrenza of something brandmarca newnuovo,
84
258320
3495
perché stiamo cercando di immaginare
un qualcosa di completamente nuovo,
04:33
so something that never occurredsi è verificato before,
85
261839
1977
qualcosa che non è mai successo prima,
04:35
so we don't have cluesindizi.
86
263840
1480
quindi non ne abbiamo idea.
04:38
A typicaltipico solutionsoluzione could be
87
266040
2896
Una tipica soluzione potrebbe essere
04:40
looking at the futurefuturo
with the eyesocchi of the pastpassato,
88
268960
3216
guardare al futuro
con gli occhi del passato,
04:44
so relyingbasandosi on all
the time seriesserie of pastpassato eventseventi
89
272200
3296
basandosi sulle serie temporali
di eventi passati
04:47
and hopingsperando that this is enoughabbastanza
to predictpredire the futurefuturo.
90
275520
3496
e sperando che questo
sia abbastanza per predire il futuro.
04:51
But we know this is not workinglavoro.
91
279040
2176
Ma noi sappiamo che non funziona così.
04:53
For instanceesempio, this was the first attempttentativo
for weathertempo metereologico forecastsprevisioni, and it failedfallito.
92
281240
5216
Ad esempio, questo fu il primo tentativo
di previsioni metereologiche e fallì.
E fallì a causa della grande complessità
04:58
And it failedfallito because
of the great complexitycomplessità
93
286480
2416
del fenomeno sottostante.
05:00
of the underlyingsottostanti phenomenonfenomeno.
94
288920
1936
Adesso sappiamo che le previsioni
devono essere basate su modelli,
05:02
So now we know that predictionsPrevisioni
had to be basedbasato on modelingmodellismo,
95
290880
5616
05:08
whichquale meanssi intende creatingla creazione di
a syntheticsintetico modelmodello of the systemsistema,
96
296520
3496
il che significa creare
un modello artificiale del sistema,
simulare questo modello
e poi proiettare il sistema
05:12
simulatingsimulazione this modelmodello
and then projectingsporgente the systemsistema
97
300040
4136
05:16
into the futurefuturo throughattraverso this modelmodello.
98
304200
2536
nel futuro attraverso questo modello.
05:18
And now we can do this in a lot of casescasi
99
306760
2936
E possiamo farlo in svariate situazioni
05:21
with the help of a lot of datadati.
100
309720
1880
con l'aiuto di molti dati.
05:25
Looking at the futurefuturo
with the eyeocchio of the pastpassato
101
313000
2896
Guardare al futuro
con gli occhi del passato
05:27
could be misleadingfuorviante alsoanche for machinesmacchine.
102
315920
2736
potrebbe essere ingannevole
anche per le macchine.
05:30
Think about it.
103
318680
1216
Rifletteteci.
05:31
Now pictureimmagine yourselfte stesso for a secondsecondo
in the middlein mezzo of the AustralianAustraliano OutbackOutback.
104
319920
4800
Immaginate di essere nel mezzo
dell'entroterra australiano.
05:37
You standstare in piedi there undersotto the sunsole.
105
325440
2720
Siete lì sotto il sole.
05:40
So you see something weirdstrano happeningavvenimento.
106
328840
2216
Notate che sta succedendo
qualcosa di strano.
05:43
The carauto suddenlyad un tratto stopsfermate
107
331080
2736
Un'auto all'improvviso si ferma
05:45
very, very farlontano from a kangaroocanguro
crossingattraversamento the streetstrada.
108
333840
3056
alquanto distante da un canguro
che attraversa la strada.
05:48
You look closerpiù vicino
109
336920
1456
Guardate meglio
05:50
and you realizerendersi conto
that the carauto has no driverautista.
110
338400
2416
e realizzate che non c'è il conducente.
05:52
It is not restartingil riavvio, even after
the kangaroocanguro is not there anymorepiù.
111
340840
4016
Non riparte nemmeno quando
il canguro non è più lì.
05:56
So for some reasonsmotivi,
112
344880
1896
Per qualche ragione,
05:58
the algorithmsalgoritmi drivingguida the carauto
cannotnon può make sensesenso
113
346800
2536
l'algoritmo di guida non sa come reagire
06:01
of this strangestrano beastbestia
jumpingsalto here and there on the streetstrada.
114
349360
3680
a questa strana bestia
che salta di qua e di là per la strada.
06:05
So it just stopsfermate.
115
353640
1200
Quindi si ferma.
06:07
Now, I should tell you,
this is a truevero storystoria.
116
355720
2136
Questa è una storia vera.
È successo qualche mese fa
alle self driving car Volvo
06:09
It happenedè accaduto a fewpochi monthsmesi agofa
to Volvo'sDi Volvo self-drivingSelf-Guida carsautomobili
117
357880
2696
nel mezzo dell'entroterra australiano.
06:12
in the middlein mezzo of the AustralianAustraliano OutbackOutback.
118
360600
1936
(Risate)
06:14
(LaughterRisate)
119
362560
1696
06:16
It is a generalgenerale problemproblema,
120
364280
1976
È un problema generale
06:18
and I guessindovina this will affectinfluenzare
more and more in the nearvicino futurefuturo
121
366280
2976
e suppongo nell'immediato futuro
interesserà sempre di più
l'intelligenza artificiale e
l'apprendimento automatico.
06:21
artificialartificiale intelligenceintelligenza
and machinemacchina learningapprendimento.
122
369280
2560
06:24
It's alsoanche a very oldvecchio problemproblema,
I would say 17thesimo centurysecolo,
123
372440
3976
È anche un problema datato,
direi del XVII secolo,
ma credo ora abbiamo nuovi strumenti
e indicazioni per iniziare a risolverlo.
06:28
but I guessindovina now we have newnuovo toolsutensili
and newnuovo cluesindizi to startinizio solvingsoluzione it.
124
376440
5136
06:33
So let me take a steppasso back,
125
381600
2176
Quindi fatemi fare un passo indietro,
cinque anni fa.
06:35
fivecinque yearsanni back.
126
383800
2736
Italia. Roma. Inverno.
06:38
ItalyItalia. RomeRoma. WinterInverno.
127
386560
2976
06:41
So the winterinverno of 2012
was very specialspeciale in RomeRoma.
128
389560
3576
L'inverno del 2012
fu davvero speciale a Roma.
06:45
RomeRoma witnessedassistito one of the greatestpiù grande
snowfallsnevicate of its historystoria.
129
393160
3560
Si registrò una delle più
abbondanti nevicate
della storia di Roma.
06:49
That winterinverno was specialspeciale alsoanche
for me and my colleaguescolleghi,
130
397520
3696
Quell'inverno fu speciale
anche per me e per i miei colleghi
06:53
because we had an insightintuizione
about the possiblepossibile mathematicalmatematico schemeschema --
131
401240
3496
perché avemmo un'intuizione riguardo
il possibile sistema matematico --
06:56
again, possiblepossibile,
possiblepossibile mathematicalmatematico schemeschema,
132
404760
2976
ripeto, possibile,
possibile sistema matematico --
06:59
to conceiveconcepire the occurrenceoccorrenza of the newnuovo.
133
407760
1840
per capire l'occorrenza del nuovo.
07:02
I rememberricorda that day
because it was snowingnevicata,
134
410520
2416
Ricordo quel giorno perché nevicava,
07:04
so duedovuto to the snowfallnevicata,
we were blockedbloccato, stuckincollato in my departmentDipartimento,
135
412960
3776
e a causa della neve
eravamo rimasti bloccati in ufficio
07:08
and we couldn'tnon poteva go home,
136
416760
1416
non potevamo tornare a casa,
07:10
so we got anotherun altro coffeecaffè, we relaxedrilassato
137
418200
3056
cosI bevemmo un altro caffè, ci rilassammo
07:13
and we kepttenere discussingdiscutere.
138
421280
1776
e continuammo a discutere.
07:15
But at some pointpunto --
maybe not that dateData, preciselyprecisamente --
139
423080
3696
Ma a un certo punto --
forse non esattamente quel giorno --
07:18
at some pointpunto we madefatto the connectionconnessione
140
426800
2896
a un certo punto trovammo un legame
07:21
betweenfra the problemproblema of the newnuovo
141
429720
2976
tra il problema della novità
07:24
and a beautifulbellissimo conceptconcetto
proposedproposto yearsanni before
142
432720
2416
e un meraviglioso concetto
proposto anni fa
da Stuart Kauffman,
07:27
by StuartStuart KauffmanKauffman,
143
435160
1776
l'adiacente possibile.
07:28
the adjacentadiacente possiblepossibile.
144
436960
2040
07:31
So the adjacentadiacente possiblepossibile
consistsconsiste of all those things.
145
439720
3056
L'adiacente possibile è costituito
da tutte queste cose --
07:34
It could be ideasidee, it could be moleculesmolecole,
it could be technologicaltecnologico productsprodotti
146
442800
3736
potrebbero essere idee,
molecole, prodotti tecnologici --
07:38
that are one steppasso away
147
446560
2936
che sono un solo passo avanti
07:41
from what actuallyin realtà existsesiste,
148
449520
1736
rispetto a ciò che già esiste,
07:43
and you can achieveraggiungere them
throughattraverso incrementalincrementale modificationsmodifiche
149
451280
3536
e le si può ottenere
attraverso modifiche progressive
07:46
and recombinationsricombinazioni
of the existingesistente materialMateriale.
150
454840
2560
e combinazioni di materiali esistenti.
07:50
So for instanceesempio, if I speakparlare
about the spacespazio of my friendsamici,
151
458520
3896
Per esempio, se ci riferiamo
allo spazio dei miei amici,
07:54
my adjacentadiacente possiblepossibile would be
the setimpostato of all friendsamici of my friendsamici
152
462440
3976
il mio adiacente possibile è l'insieme
di tutti gli amici dei miei amici
07:58
not alreadygià my friendsamici.
153
466440
1400
che non sono già miei amici.
08:00
I hopesperanza that's clearchiaro.
154
468240
1736
Spero questo sia chiaro.
08:02
But now if I meetincontrare a newnuovo personpersona,
155
470000
1816
Ma se incontrassi una nuova persona,
08:03
say BriarIn radica,
156
471840
1696
diciamo Briar,
08:05
all her friendsamici would immediatelysubito enteraccedere
my adjacentadiacente possiblepossibile,
157
473560
4056
tutti i suoi amici immediatamente
entrerebbero nel mio adiacente possibile,
spingendo i confini più in là.
08:09
pushingspingendo its boundariesconfini furtherulteriore.
158
477640
1520
08:12
So if you really want to look
from the mathematicalmatematico pointpunto of viewvista --
159
480160
3216
Se davvero volete considerarlo
dal punto di vista matematico,
sono certo che volete,
08:15
I'm sure you want --
160
483400
1400
08:18
you can actuallyin realtà look at this pictureimmagine.
161
486200
1976
potete osservare questa immagine.
08:20
So supposesupporre now this is your universeuniverso.
162
488200
1896
Supponete questo sia il vostro universo
08:22
I know I'm askingchiede a lot.
163
490120
1256
So che è chiedere molto.
08:23
I mean, this is your universeuniverso.
Now you are the redrosso spotindividuare.
164
491400
2640
Questo è il vostro universo
e voi siete il punto rosso.
08:27
And the greenverde spotindividuare
is the adjacentadiacente possiblepossibile for you,
165
495320
2616
E il punto verde
è il vostro adiacente possibile,
08:29
so something you've never touchedtoccato before.
166
497960
2096
qualcosa che non avete mai
nemmeno sfiorato.
08:32
So you do your normalnormale life.
167
500080
1336
Vivete una vita normale.
08:33
You movemossa. You movemossa in the spacespazio.
168
501440
1656
Vi muovete nello spazio.
08:35
You have a drinkbere.
You meetincontrare friendsamici. You readleggere a booklibro.
169
503120
2656
Bevete qualcosa. Incontrate amici.
Leggete un libro.
08:37
At some pointpunto,
you endfine up on the greenverde spotindividuare,
170
505800
2896
Prima o poi, capiterete nel punto verde
08:40
so you meetincontrare BriarIn radica for the first time.
171
508720
2176
e incontrerete Briar per la prima volta.
08:42
And what happensaccade?
172
510920
1336
E cosa succede?
08:44
So what happensaccade is there is a newnuovo partparte,
173
512280
2296
Succede che c'è una nuova area,
08:46
a brandmarca newnuovo partparte of the spacespazio,
174
514600
2456
un'area dello spazio completamente nuova
che diventata possibile per voi
in questo preciso istante
08:49
becomingdiventando possiblepossibile for you
in this very momentmomento,
175
517080
4256
08:53
even withoutsenza any possibilitypossibilità
for you to foreseeprevedere this
176
521360
3856
senza nessuna possibilità di prevederla
08:57
before touchingtoccante that pointpunto.
177
525240
2056
prima di arrivare a quel punto.
08:59
And behinddietro a this there will be
a hugeenorme setimpostato of pointspunti
178
527320
2696
E oltre a questo ci sarà
un'enorme serie di punti
09:02
that could becomediventare possiblepossibile
at some laterdopo stagesstadi.
179
530040
3696
che potrebbe diventare possibile
nelle fasi successive.
09:05
So you see the spacespazio
of the possiblepossibile is very peculiarpeculiare,
180
533760
2816
È chiaro che lo spazio del possibile
è alquanto singolare,
09:08
because it's not predefinedpredefiniti.
181
536600
2216
perché non è predefinito.
09:10
It's not something we can predefinepredefinire.
182
538840
2296
Non è qualcosa che possiamo predefinire.
09:13
It's something that getsprende
continuouslycontinuamente shapeda forma di and reshapedrimodellato
183
541160
3376
È un qualcosa che rimodelliamo
continuamente
con le nostre azioni e le nostre scelte.
09:16
by our actionsAzioni and our choicesscelte.
184
544560
2600
09:20
So we were so fascinatedaffascinato
by these connectionsconnessioni we madefatto --
185
548120
3456
Eravamo così affascinati
da queste connessioni
che avevamo stabilito,
gli studiosi sono così.
09:23
scientistsscienziati are like this.
186
551600
1896
E basandoci su questo,
09:25
And basedbasato on this,
187
553520
2296
abbiamo creato la formula matematica
per l'adiacente possibile,
09:27
we conceivedconcepito our mathematicalmatematico formulationformulazione
for the adjacentadiacente possiblepossibile,
188
555840
3216
20 anni dopo le originali
proposte di Kauffman.
09:31
20 yearsanni after the originaloriginale
KauffmanKauffman proposalsproposte.
189
559080
3456
La nostra teoria -
questo è il punto chiave -
09:34
In our theoryteoria -- this is a keychiave pointpunto --
190
562560
2136
è essenzialmente fondata
su una complessa interazione
09:36
I mean, it's cruciallyfondamentalmente basedbasato
on a complexcomplesso interplayinterazione
191
564720
3536
tra il modo in cui questo spazio
di possibilità si espande
09:40
betweenfra the way in whichquale
this spacespazio of possibilitiespossibilità expandsespande
192
568280
4776
e si ristruttura,
09:45
and getsprende restructuredristrutturato,
193
573080
1536
09:46
and the way in whichquale we exploreEsplorare it.
194
574640
2496
e il modo in cui noi lo esploriamo.
09:49
After the epiphanyEpifania of 2012,
195
577160
3856
Dopo l'Epifania del 2012
tornammo a lavorare sul serio
09:53
we got back to work, realvero work,
196
581040
1656
per elaborare questa teoria
09:54
because we had to work out this theoryteoria,
197
582720
1896
e avemmo come risultato
una serie di predizioni
09:56
and we cameè venuto up with
a certaincerto numbernumero of predictionsPrevisioni
198
584640
2416
da testare nella realtà.
09:59
to be testedtestato in realvero life.
199
587080
1256
10:00
Of coursecorso, we need a testabletestabile frameworkstruttura
200
588360
2896
Ovviamente, c'era bisogno
di un contesto verificabile
per studiare l'innovazione.
10:03
to studystudia innovationinnovazione.
201
591280
1456
Lasciate che vi mostri
alcune predizioni che ottenemmo.
10:04
So let me driveguidare you
acrossattraverso a fewpochi predictionsPrevisioni we madefatto.
202
592760
4056
La prima riguardava
il ritmo delle innovazioni,
10:08
The first one concernspreoccupazioni
the paceritmo of innovationinnovazione,
203
596840
2896
10:11
so the rateVota at whichquale you observeosservare noveltiesNovità
in very differentdiverso systemssistemi.
204
599760
4896
cioè la frequenza con cui si assiste
a innovazioni in sistemi diversi.
Secondo la nostra teoria
il ritmo delle innovazioni
10:16
So our theoryteoria predictspredice
that the rateVota of innovationinnovazione
205
604680
2496
dovrebbe seguire una curva universale,
10:19
should followSeguire a universaluniversale curvecurva,
206
607200
1936
come questa.
10:21
like this one.
207
609160
1320
10:23
This is the rateVota of innovationinnovazione versuscontro time
in very differentdiverso conditionscondizioni.
208
611240
3640
Questa è la frequenza delle innovazioni
nel tempo in diverse circostanze.
10:27
And somehowin qualche modo, we predictpredire
that the rateVota of innovationinnovazione
209
615720
2616
E prevedemmo che
la frequenza delle innovazioni
10:30
should decreasediminuire steadilycostantemente over time.
210
618360
2696
decresce progressivamente
e stabilmente nel tempo.
10:33
So somehowin qualche modo, innovationinnovazione
is predictedprevisto to becomediventare more difficultdifficile
211
621080
3096
Quindi è prevedibile
che l'innovazione diventi più ardua
con il passare del tempo.
10:36
as your progressprogresso over time.
212
624200
1920
10:38
It's neatpulito. It's interestinginteressante.
It's beautifulbellissimo. We were happycontento.
213
626960
3536
È accurato, interessante e affascinante.
Eravamo soddisfatti.
10:42
But the questiondomanda is, is that truevero?
214
630520
2176
Ma la domanda è:
è proprio così?
10:44
Of coursecorso we should checkdai un'occhiata with realityla realtà.
215
632720
1880
Ma dovevamo verificarlo nella realtà.
10:47
So we wentandato back to realityla realtà
216
635600
2376
Quindi tornammo alla realtà
e raccogliemmo un sacco di dati,
terabyte di dati,
10:50
and we collectedraccolto a lot of datadati,
terabytesterabyte of datadati,
217
638000
3136
10:53
trackingpuntamento innovationinnovazione in WikipediaWikipedia, TwitterTwitter,
218
641160
3336
cercando innovazioni su Wikipedia, Twitter
il modo in cui creiamo free software,
10:56
the way in whichquale we writeScrivi freegratuito softwareSoftware,
219
644520
2216
il modo in cui ascoltiamo musica.
10:58
even the way we listen to musicmusica.
220
646760
1640
11:01
I cannotnon può tell you, we were
so amazedstupito and pleasedcontento and thrilledentusiasti
221
649160
3736
Da non crederci, eravamo
così sorpresi, soddisfatti ed entusiasti
11:04
to discoverscoprire that the samestesso predictionsPrevisioni
we madefatto in the theoryteoria
222
652920
3496
nello scoprire che
le stesse predizioni fatte in teoria
11:08
were actuallyin realtà satisfiedsoddisfatto in realvero systemssistemi,
223
656440
2576
erano effettivamente soddisfatte
nei sistemi reali,
svariati sistemi reali.
11:11
manymolti differentdiverso realvero systemssistemi.
224
659040
1536
Eravamo talmente eccitati.
11:12
We were so excitedemozionato.
225
660600
1496
Era ovvio, apparentemente,
che eravamo sul percorso giusto,
11:14
Of coursecorso, apparentlyapparentemente,
we were on the right tracktraccia,
226
662120
2816
ma ovviamente a questo punto
non potevamo fermarci.
11:16
but of coursecorso, we couldn'tnon poteva stop,
227
664960
2496
Così non ci fermammo.
11:19
so we didn't stop.
228
667480
1496
Continuammo
11:21
So we kepttenere going on,
229
669000
2096
e a un certo punto
facemmo un'altra scoperta
11:23
and at some pointpunto
we madefatto anotherun altro discoveryscoperta
230
671120
2056
che soprannominammo "novità correlate".
11:25
that we dubbedsoprannominato "correlatedcorrelato noveltiesNovità."
231
673200
3536
È molto semplice.
11:28
It's very simplesemplice.
232
676760
1256
Di certo tutti noi l'abbiamo vissuta.
11:30
So I guessindovina we all experienceEsperienza this.
233
678040
1896
Se ascoltate "Suzanne" di Leonard Cohen
11:31
So you listen to "SuzanneSuzanne"
by LeonardLeonard CohenCohen,
234
679960
3560
11:36
and this experienceEsperienza
triggerstrigger your passionpassione for CohenCohen
235
684440
3656
e questa esperienza fa nascere
la vostra passione per Cohen,
iniziate freneticamente ad ascoltare
la sua intera produzione.
11:40
so that you startinizio franticallyfreneticamente
listeningascoltando to his wholetotale productionproduzione.
236
688120
3816
E poi realizzate che Fabrizio De André
11:43
And then you realizerendersi conto
that FabrizioFabrizio DeDe AndrAndré here
237
691960
2296
ne registrò una versione italiana
11:46
recordedregistrato an ItalianItaliano versionversione of "SuzanneSuzanne,"
238
694280
1976
e così via.
11:48
and so on and so forthvia.
239
696280
2016
Così in qualche modo per qualche ragione,
11:50
So somehowin qualche modo for some reasonragionare,
240
698320
1976
11:52
the very notionnozione of adjacentadiacente possiblepossibile
is alreadygià encodingcodifica the commonComune beliefcredenza
241
700320
3896
la reale nozione di adiacente possibile
è già codificata nella convinzione comune
che una cosa porta ad un'altra
11:56
that one thing leadsconduce to anotherun altro
242
704240
2560
11:59
in manymolti differentdiverso systemssistemi.
243
707720
1736
in svariati sistemi.
Ma il motivo per il quale eravamo eccitati
12:01
But the reasonragionare why we were thrilledentusiasti
244
709480
2296
è che per la prima volta potevamo dare
12:03
is because actuallyin realtà
we could give, for the first time,
245
711800
2524
una consistenza scientifica
a questa intuizione
12:06
a scientificscientifico substancesostanza to this intuitionintuizione
246
714348
2068
e iniziare a fare predizioni
12:08
and startinizio makingfabbricazione predictionsPrevisioni
247
716440
1656
sul modo in cui sperimentiamo il nuovo.
12:10
about the way in whichquale
we experienceEsperienza the newnuovo.
248
718120
2416
Quindi le novità sono correlate.
12:12
So noveltiesNovità are correlatedcorrelato.
249
720560
2320
12:16
They are not occurringverificano randomlya caso.
250
724320
2056
Non accadono a caso.
E questa è una buona notizia
12:18
And this is good newsnotizia,
251
726400
1456
perché implica che le missioni impossibili
12:19
because it impliesimplica
that impossibleimpossibile missionsmissioni
252
727880
4736
potrebbero non essere affatto impossibili,
12:24
mightpotrebbe not be so impossibleimpossibile after all,
253
732640
2376
se ci facciamo guidare dal nostro intuito,
12:27
if we are guidedvisite guidate by our intuitionintuizione,
254
735040
3096
in qualche modo si dà il via
ad una positiva reazione a catena.
12:30
somehowin qualche modo leadingprincipale us
to triggergrilletto a positivepositivo chaincatena reactionreazione.
255
738160
3760
12:34
But there is a thirdterzo consequenceconseguenza
of the existenceesistenza of the adjacentadiacente possiblepossibile
256
742840
3496
Ma c'è una terza conseguenza
dell'esistenza dell'adiacente possibile
che noi chiamiamo "ondate delle novità".
12:38
that we nameddi nome "wavesonde of noveltiesNovità."
257
746360
3536
Per farla semplice,
nel campo della musica,
12:41
So just to make this simplesemplice, so in musicmusica,
258
749920
2696
senza le ondate delle novità
12:44
withoutsenza wavesonde of noveltiesNovità,
259
752640
1376
staremmo ancora ascoltando
Mozart o Beethoven,
12:46
we would still be listeningascoltando
all the time to MozartMozart or BeethovenBeethoven,
260
754040
6056
il che non è male,
12:52
whichquale is great,
261
760120
1496
ma non possiamo farlo di continuo.
12:53
but we don't do this all the time.
262
761640
1656
Ascoltiamo anche i Pet Shop Boys
o Justin Bieber - o almeno alcuni di noi.
12:55
We alsoanche listen to the PetAnimale domestico ShopNegozio BoysRagazzi
or JustinJustin BieberBieber -- well, some of us do.
263
763320
5016
(Risate)
13:00
(LaughterRisate)
264
768360
2176
CosI potemmo vedere chiaramente
tutti questi pattern
13:02
So we could see very clearlychiaramente
all of these patternsmodelli
265
770560
3896
nell'enorme quantità di dati
che avevamo rilevato e analizzato.
13:06
in the hugeenorme amountsquantità of datadati
we collectedraccolto and analyzedanalizzato.
266
774480
3736
Ad esempio, scoprimmo
che nella musica i successi popolari
13:10
For instanceesempio, we discoveredscoperto
that popularpopolare hitscolpi in musicmusica
267
778240
3656
nascono di continuo, e voi lo sapete,
13:13
are continuouslycontinuamente bornNato, you know that,
268
781920
1896
per poi scomparire
e lasciare spazio ai classici.
13:15
and then they disappearscomparire,
still leavingin partenza roomcamera for evergreensEvergreens.
269
783840
3440
13:20
So somehowin qualche modo wavesonde of noveltiesNovità ebbEbb and flowflusso
270
788120
3096
Quindi le ondate di novità
hanno i loro alti e bassi
mentre i classici sono sempre
sulla cresta dell'onda.
13:23
while the tidesmaree always holdtenere the classicsclassici.
271
791240
2576
Esiste una sorta di convivenza
tra classici e nuovi successi.
13:25
There is this coexistencecoesistenza
betweenfra evergreensEvergreens and newnuovo hitscolpi.
272
793840
3960
13:31
Not only our theoryteoria
predictspredice these wavesonde of noveltiesNovità.
273
799920
2696
La nostra teoria non solo
prevede ondate di novità.
Ciò sarebbe irrilevante.
13:34
This would be trivialbanale.
274
802640
1456
Ma spiega anche perché accadono,
13:36
But it alsoanche explainsspiega why they are there,
275
804120
2896
e loro sono lì per un motivo preciso,
13:39
and they are there for a specificspecifica reasonragionare,
276
807040
1976
13:41
because we as humansgli esseri umani
displaydisplay differentdiverso strategiesstrategie
277
809040
3216
perché noi, come esseri umani,
usiamo diverse strategie
13:44
in the spacespazio of the possiblepossibile.
278
812280
1856
nello spazio del possibile.
13:46
So some of us tendtendere to retraceripercorrere
alreadygià knownconosciuto pathspercorsi.
279
814160
5136
Alcuni di noi tendono
a ripercorrere percorsi conosciuti.
Noi diciamo che valorizzano.
13:51
So we say they exploitsfruttare.
280
819320
2320
13:54
Some of us always launchlanciare
into newnuovo adventuresavventure.
281
822360
2856
Altri si lanciano in nuove avventure.
13:57
We say they exploreEsplorare.
282
825240
1696
Noi diciamo che esplorano.
13:58
And what we discoveredscoperto is
all the systemssistemi we investigatedindagato
283
826960
3296
E ciò che scoprimmo è
che tutti i sistemi da noi analizzati
sono al confine tra queste due strategie,
14:02
are right at the edgebordo
betweenfra these two strategiesstrategie,
284
830280
3176
circa l'80 per cento valorizzazione
e il 20 per cento esplorazione,
14:05
something like 80 percentper cento exploitingsfruttando,
20 percentper cento exploringesplorando,
285
833480
3536
qualcosa del tipo "blade runner"
dell'innovazione.
14:09
something like
bladelama runnerscorridori of innovationinnovazione.
286
837040
2680
14:12
So it seemssembra that the wisesaggio balanceequilibrio,
you could alsoanche say a conservativeprudente balanceequilibrio,
287
840720
5216
Quindi sembra che un giusto equilibrio,
o si potrebbe dire un equilibrio prudente,
tra passato e futuro,
tra valorizzazione e esplorazione,
14:17
betweenfra pastpassato and futurefuturo,
betweenfra exploitationsfruttamento and explorationesplorazione,
288
845960
4976
è già in atto e probabilmente
necessario nel nostro sistema.
14:22
is alreadygià in placeposto
and perhapsForse needednecessaria in our systemsistema.
289
850960
3416
Ma ripeto la buona notizia è che ora
possediamo gli strumenti scientifici
14:26
But again the good newsnotizia is
now we have scientificscientifico toolsutensili
290
854400
3616
14:30
to investigateindagare this equilibriumequilibrio,
291
858040
1736
per esaminare questo equilibrio,
14:31
perhapsForse pushingspingendo it furtherulteriore
in the nearvicino futurefuturo.
292
859800
3280
magari con la possibilità
nell'immediato futuro di andare oltre.
14:37
So as you can imagineimmaginare,
293
865360
2256
Come potete immaginare,
ero enormemente affascinato da tutto ciò.
14:39
I was really fascinatedaffascinato by all this.
294
867640
4160
14:44
Our mathematicalmatematico schemeschema
is alreadygià providingfornitura cuesstecche and hintsSuggerimenti
295
872920
3136
Il nostro sistema matematico
ci ha fornito spunti e suggerimenti
per analizzare lo spazio delle possibilità
14:48
to investigateindagare the spacespazio of possibilitiespossibilità
296
876080
2056
e il modo in cui tutti noi
lo creiamo ed esploriamo.
14:50
and the way in whichquale
all of us createcreare it and exploreEsplorare it.
297
878160
4016
Ma c'è di più.
14:54
But there is more.
298
882200
1336
Questo è il punto di partenza
per qualcosa che ha il potenziale
14:55
This, I guessindovina, is a startingdi partenza pointpunto
of something that has the potentialpotenziale
299
883560
3376
14:58
to becomediventare a wonderfulmeraviglioso journeyviaggio
for a scientificscientifico investigationindagine of the newnuovo,
300
886960
4616
di diventare un meraviglioso percorso
verso lo studio scientifico del nuovo,
15:03
but alsoanche I would say
a personalpersonale investigationindagine of the newnuovo.
301
891600
3280
ma anche lo studio personale del nuovo.
15:09
And I guessindovina this can have
a lot of consequencesconseguenze
302
897320
2896
E suppongo questo
possa avere svariate conseguenze
15:12
and a hugeenorme impacturto in keychiave activitiesattività
303
900240
2136
e un enorme impatto in azioni chiave
15:14
like learningapprendimento, educationeducazione,
researchricerca, businessattività commerciale.
304
902400
5320
come apprendimento, istruzione,
ricerca e commercio.
15:20
So for instanceesempio, if you think
about artificialartificiale intelligenceintelligenza,
305
908680
2896
Se, ad esempio,
pensiamo all'intelligenza artificiale,
15:23
I am sure -- I mean,
artificialartificiale intelligenceintelligenza,
306
911600
2136
nel settore dell'intelligenza artificiale,
15:25
we need to relyfare affidamento in the nearvicino futurefuturo
307
913760
1816
nel breve termine ci affideremo
15:27
more and more on the structurestruttura
of the adjacentadiacente possiblepossibile,
308
915600
3816
sempre di più alla struttura
dell'adiacente possibile,
per ristrutturarla, cambiarla,
15:31
to restructureristrutturazione it, to changemodificare it,
309
919440
1936
ma anche per affrontare
le incognite del futuro.
15:33
but alsoanche to copefar fronte
with the unknownsincognite of the futurefuturo.
310
921400
2320
15:36
In parallelparallelo, we have a lot of toolsutensili,
311
924400
1856
Al contempo, possediamo molti strumenti
15:38
newnuovo toolsutensili now, to investigateindagare
how creativitycreatività workslavori
312
926280
3496
nuovi strumenti, per analizzare
il funzionamento del processo creativo
e cosa dà il via all'innovazione.
15:41
and what triggerstrigger innovationinnovazione.
313
929800
1600
15:44
And the aimscopo of all this
is to raiseaumentare a generationgenerazione of people
314
932080
3176
E lo scopo di tutto ciò
è creare una nuova generazione
15:47
ablecapace to come up with newnuovo ideasidee
to faceviso the challengessfide in frontdavanti of us.
315
935280
3616
capace di proporre nuove idee
per affrontare le sfide del futuro.
È ben noto.
15:50
We all know.
316
938920
1216
Penso sia un lungo percorso,
15:52
I think it's a long way to go,
317
940160
2096
ma le problematiche e gli strumenti
15:54
but the questionsle domande, and the toolsutensili,
318
942280
3056
sono qui adesso, adiacenti e possibili.
15:57
are now there, adjacentadiacente and possiblepossibile.
319
945360
3560
16:01
Thank you.
320
949720
1216
Grazie.
16:02
(ApplauseApplausi)
321
950960
4880
(Applausi)
Translated by ROSA BARATTA
Reviewed by Sofia Ramundo

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ABOUT THE SPEAKER
Vittorio Loreto - Physicist
Vittorio Loreto is passionate about the complexity of the world around us in all its forms and he actively tries to decode it.

Why you should listen

Vittorio Loreto is a physicist at Sapienza University of Rome and faculty of the Complexity Science Hub Vienna. He is presently director of the SONY Computer Science Laboratories in Paris where he heads the team on creativity, innovation and artificial intelligence. He recently coordinated the research program dubbed KREYON, aimed at unfolding the dynamics of creativity, novelties and innovation. While theoretical modeling and data analysis are his native research tools, in the last few years he has been developing interactive tools, games, installations, to directly involve the public on the very research agenda. He created the KREYON DAYS, a new form of scientific event that tightly entangles research, learning, awareness and fun.

More profile about the speaker
Vittorio Loreto | Speaker | TED.com