TEDxToronto 2011
Ariel Garten: Know thyself, with a brain scanner
Ariel Garten: Conoscere se stessi con uno scanner cerebrale
Filmed:
Readability: 4.2
480,514 views
Immaginate di giocare ad un videogioco controllato dalla mente. Immaginate che quel gioco vi mostri anche i vostri stati di stress, di relax e di concentrazione. A TEDxToronto Ariel Garten mostra come osservare l'attività cerebrale dia un nuovo significato all'antico detto "conosci te stesso".
Ariel Garten - Artist, scientist and entrepreneur
As CEO of InteraXon, Ariel Garten works to close the gap between science, art, business and technology. Full bio
As CEO of InteraXon, Ariel Garten works to close the gap between science, art, business and technology. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:15
The maxim, "Know thyself"
0
0
2000
Il motto, "Conosci te stesso"
00:17
has been around since the ancient Greeks.
1
2000
2000
è noto fin dall'Antica Grecia.
00:19
Some attribute this golden world knowledge to Plato,
2
4000
3000
Qualcuno attribuisce questo prezioso sapere universale
00:22
others to Pythagoras.
3
7000
2000
a Platone, altri a Pitagora.
00:24
But the truth is it doesn't really matter which sage said it first,
4
9000
3000
In verità non ha importanza quale saggio l'abbia detto per primo
00:27
because it's still sage advice, even today.
5
12000
3000
perché rimane sempre un consiglio saggio, anche oggi.
00:31
"Know thyself."
6
16000
2000
"Conosci te stesso."
00:33
It's pithy
7
18000
2000
È incisivo
00:35
almost to the point of being meaningless,
8
20000
2000
al punto da essere quasi privo di significato,
00:37
but it rings familiar and true, doesn't it?
9
22000
3000
ma suona autentico e familiare, vero?
00:40
"Know thyself."
10
25000
3000
"Conosci te stesso."
00:43
I understand this timeless dictum
11
28000
2000
Interpreto questo detto senza tempo
00:45
as a statement about the problems, or more exactly the confusions,
12
30000
3000
come una dichiarazione sui problemi, o più precisamente sulle confusioni,
00:48
of consciousness.
13
33000
2000
di coscienza.
00:50
I've always been fascinated with knowing the self.
14
35000
2000
Sono sempre stata affascinata dalla conoscenza di sé.
00:52
This fascination led me to submerge myself in art,
15
37000
2000
La passione mi ha portata ad immergermi nell'arte,
00:54
study neuroscience
16
39000
2000
a studiare la neuroscienza
00:56
and later to become a psychotherapist.
17
41000
2000
e in seguito a diventare una psicoterapeuta.
00:58
Today I combine all my passions
18
43000
2000
Oggi combino tutte le mie passioni
01:00
as the CEO of InteraXon,
19
45000
2000
come CEO di InteraXon, un'azienda
01:02
a thought-controlled computing company.
20
47000
2000
sviluppatrice di informatica controllata dal pensiero.
01:04
My goal, quite simply,
21
49000
2000
Il mio obiettivo, molto semplicemente,
01:06
is to help people become more in tune
22
51000
2000
è aiutare le persone ad essere più sintonizzate
01:08
with themselves.
23
53000
2000
con se stesse.
01:10
I take it from this little dictum,
24
55000
2000
Lo prendo da questo piccolo motto,
01:12
"Know thyself."
25
57000
2000
"Conosci te stesso."
01:14
If you think about it,
26
59000
2000
Se ci pensate,
01:16
this imperative is kind of the defining characteristic of our species,
27
61000
2000
questo imperativo è un po' una caratteristica distintiva della nostra specie,
01:18
isn't it?
28
63000
2000
vero?
01:20
I mean, it's self-awareness
29
65000
2000
Voglio dire, è autocoscienza
01:22
that separates Homo sapiens
30
67000
2000
che separa l'Homo Sapiens
01:24
from earlier instances of our mankind.
31
69000
3000
dagli sviluppi più recenti della razza umana.
01:27
Today we're often too busy
32
72000
2000
Oggi siamo spesso troppo occupati,
01:29
tending to our iPhones and iPods
33
74000
2000
rivolti ai nostri iPhone e iPod
01:31
to really stop and get to know ourselves.
34
76000
3000
per fermarci veramente a conoscere noi stessi.
01:34
Under the deluge of minute-to-minute text conversations,
35
79000
3000
Nel delirio dei messaggi di testo, email,
01:37
emails, relentless exchange of media channels
36
82000
3000
incessanti sollecitazioni da diversi canali di comunicazione
01:40
and passwords and apps and reminders and Tweets and tags,
37
85000
3000
e password e app e promemoria e tweet e tag,
01:43
we lose sight of what all this fuss is supposed to be about in the first place:
38
88000
3000
perdiamo di vista quello che in realtà significa tutto questo trambusto:
01:46
ourselves.
39
91000
2000
noi stessi.
01:48
Much of the time we're transfixed
40
93000
2000
La maggior parte del tempo rimaniamo pietrificati
01:50
by all of the ways we can reflect ourselves into the world.
41
95000
4000
di fronte a tutti i modi in cui riflettiamo noi stessi nel mondo.
01:54
And we can barely find the time to reflect deeply
42
99000
3000
E a malapena troviamo il tempo di riflettere profondamente
01:57
back in on our own selves.
43
102000
3000
su noi stessi.
02:00
We've cluttered ourselves up with all this.
44
105000
2000
Siamo sommersi da tutte queste cose.
02:02
And we feel like we have to get
45
107000
2000
E sentiamo quasi il dovere
02:04
far, far away to a secluded retreat, leaving it all behind.
46
109000
3000
di ritirarci in un luogo appartato, e lasciarci tutto alle spalle.
02:07
So we go far away
47
112000
2000
Allora andiamo lontano
02:09
to the top of a mountain,
48
114000
2000
in cima a una montagna,
02:11
assuming that perching ourselves on a piece
49
116000
2000
dando per scontato che appollaiarci lassù
02:13
is bound to give us the respite we need
50
118000
2000
ci porti il rispetto di cui abbiamo bisogno
02:15
to sort the clutter, the chaotic everyday,
51
120000
2000
per fare ordine nella confusione, nel caos quotidiano,
02:17
and find ourselves again.
52
122000
2000
e trovare di nuovo noi stessi.
02:19
But on that mountain
53
124000
2000
Ma su quella montagna
02:21
where we gain that beautiful peace of mind,
54
126000
3000
dove conquistiamo quella bellissima pace dello spirito,
02:24
what are we really achieving?
55
129000
3000
che cosa realizziamo veramente?
02:27
It's really only a successful escape.
56
132000
3000
In realtà è solo una fuga riuscita.
02:30
Think of the term we use, "Retreat."
57
135000
2000
Pensate alla parola che usiamo, "Ritiro".
02:32
This is the term that armies use when they've lost a battle.
58
137000
3000
È il termine che usa l'esercito quando perde una battaglia.
02:35
It means we've got to get out of here.
59
140000
2000
Significa che dobbiamo andarcene.
02:37
Is this how we feel about the pressures of our world,
60
142000
2000
È così che ci sentiamo di fronte alle pressioni del mondo,
02:39
that in order to get inside ourselves,
61
144000
2000
tanto che per rientrare in noi stessi,
02:41
you have to run for the hills?
62
146000
3000
dobbiamo filarcela a gambe levate?
02:44
And the problem with escaping your day-to-day life
63
149000
3000
E il problema del fuggire dalla vita quotidiana
02:47
is that you have to come home eventually.
64
152000
3000
è che alla fine, a casa, dobbiamo tornarci.
02:50
So when you think about it,
65
155000
2000
Pensandoci,
02:52
we're almost like a tourist
66
157000
2000
siamo un po' come turisti
02:54
visiting ourselves over there.
67
159000
3000
che visitano se stessi.
02:57
And eventually that vacation's got to come to an end.
68
162000
3000
Prima o poi quella vacanza deve finire.
03:00
So my question to you is,
69
165000
3000
La domanda che ho per voi è,
03:03
can we find ways to know ourselves
70
168000
2000
c'è modo di trovare noi stessi
03:05
without the escape?
71
170000
2000
senza scappare?
03:07
Can we redefine our relationship
72
172000
2000
Possiamo ridefinire le nostre relazioni
03:09
with the technologized world
73
174000
2000
attraverso la tecnologia
03:11
in order to have the heightened sense of self-awareness
74
176000
2000
per ottenere quel senso di autocoscienza più accentuato
03:13
that we seek?
75
178000
2000
che desideriamo?
03:15
Can we live here and now in our wired web
76
180000
3000
Possiamo vivere qui, oggi, nel web connesso
03:18
and still follow those ancient instructions,
77
183000
3000
e continuare a seguire quelle antiche istruzioni,
03:21
"Know thyself?"
78
186000
3000
"Conosci te stesso"?
03:24
I say the answer is yes.
79
189000
2000
La risposta è sì.
03:26
And I'm here today to share a new way
80
191000
2000
Io sono qui oggi per condividere uno strumento
03:28
that we're working with technology to this end
81
193000
2000
tecnologico su cui stiamo lavorando a questo scopo,
03:30
to get familiar with our inner self
82
195000
2000
per avere familiarità con noi stessi
03:32
like never before --
83
197000
2000
come mai prima d'ora --
03:34
humanizing technology
84
199000
2000
umanizzare la tecnologia
03:36
and furthering that age-old quest of ours
85
201000
2000
e promuovere quella nostra antichissima ricerca
03:38
to more fully know the self.
86
203000
3000
di profonda conoscenza di noi stessi.
03:41
It's called thought-controlled computing.
87
206000
4000
Si chiama informatica controllata dal pensiero.
03:47
You may or may not have noticed
88
212000
2000
Avete probabilmente notato
03:49
that I'm wearing a tiny electrode on my forehead.
89
214000
2000
che porto dei piccoli elettrodi sulla fronte.
03:51
This is actually a brainwave sensor
90
216000
2000
Sono dei sensori di onde cerebrali
03:53
that's reading the electrical activity of my brain
91
218000
2000
che leggono l'attività elettrica del mio cervello
03:55
as I give this talk.
92
220000
2000
mentre faccio questo discorso.
03:57
These brainwaves are being analyzed and we can see them as a graph.
93
222000
3000
Queste onde cerebrali vengono analizzate e riprodotte in un grafico.
04:00
Let me show you what it looks like.
94
225000
3000
Vi mostro il risultato
04:03
That blue line there is my brainwave.
95
228000
3000
La linea blu rappresenta le mie onde cerebrali.
04:06
It's the direct signal being recorded from my head,
96
231000
2000
È il segnale diretto che viene registrato nella mia testa,
04:08
rendered in real time.
97
233000
2000
riprodotto in tempo reale.
04:10
The green and red bars show that same signal displayed by frequency,
98
235000
3000
Gli istogrammi verdi e rossi illustrano lo stesso segnale mostrato in frequenza,
04:13
with lower frequencies here
99
238000
2000
con le frequenze più basse qui
04:15
and higher frequencies up here.
100
240000
2000
e le frequenze più alte qui.
04:17
You're actually looking inside my head as I speak.
101
242000
3000
Di fatto state guardando nella mia testa mentre parlo.
04:22
These graphs are compelling, they're undulating,
102
247000
3000
Questi grafici sono ineccepibili, sono ondulati,
04:25
but from a human's perspective,
103
250000
2000
ma da un punto di vista umano,
04:27
they're actually not very useful.
104
252000
2000
in realtà non sono molto utili.
04:29
That's why we've spent a lot of time
105
254000
2000
Ecco perché abbiamo trascorso tanto tempo
04:31
thinking about how to make this data meaningful
106
256000
2000
a pensare a come rendere significativi questi dati
04:33
to the people who use it.
107
258000
2000
per le persone che li usano.
04:35
For instance, what if I could use this data
108
260000
3000
Per esempio, se potessimo usarli
04:38
to find out how relaxed I am at any moment?
109
263000
2000
per scoprire quanto sono rilassata in qualunque momento?
04:40
Or what if I can take that information
110
265000
2000
E se potessimo prendere quell'informazione
04:42
and put it into an organic shape up on the screen?
111
267000
3000
e impostarla in forma organica su uno schermo?
04:45
The shape on the right over here
112
270000
3000
La forma qui sulla destra
04:48
has become an indicator of what's going on in my head.
113
273000
2000
è diventata l'indicatore di quello che succede nella mia testa.
04:50
The more relaxed I am,
114
275000
2000
Più sono rilassata,
04:52
the more the energy's going to fall through it.
115
277000
2000
più energia la attraversa.
04:54
I may also be interested in knowing
116
279000
2000
Potrebbe anche interessarmi sapere
04:56
how focused I am,
117
281000
2000
quanto sono concentrata,
04:58
so I can put my level of attention into the circuit board on the other side.
118
283000
3000
posso mettere il mio livello di attenzione nel circuito dall'altra parte.
05:01
And the more focused my brain is,
119
286000
2000
E più il mio cervello è concentrato,
05:03
the more the circuit board is going to surge with energy.
120
288000
3000
più al circuito affluirà energia.
05:06
Ordinarily, I would have no way of knowing how focused or relaxed I was
121
291000
3000
Di solito, non c'è modo di sapere quanto sono concentrata o rilassata
05:09
in any tangible way.
122
294000
3000
in nessuna maniera tangibile.
05:12
As we know, our feelings about how we're feeling
123
297000
2000
Come ben sappiamo, le sensazioni su come ci sentiamo
05:14
are notoriously unreliable.
124
299000
2000
sono notoriamente inaffidabili.
05:16
We've all had stress creep up on us without even noticing it
125
301000
3000
Ci siamo tutti lasciati sorprendere dallo stress senza accogercene
05:19
until we lost it on someone who didn't deserve it,
126
304000
2000
finché non ci siamo sfogati su qualcuno che non lo meritava,
05:21
and then we realize that we probably should have checked in with ourselves
127
306000
3000
e poi ci siamo resi conto che avremmo dovuto tenerlo sotto controllo
05:24
a little earlier.
128
309000
2000
un po' prima.
05:26
This new awareness
129
311000
2000
Questa nuova consapevolezza
05:28
opens up vast possibilities
130
313000
2000
apre ampie possibilità
05:30
for applications that help improve our lives and ourselves.
131
315000
3000
di applicazione che aiutano a migliorare la vita e noi stessi.
05:33
We're trying to create technology that uses the insights
132
318000
3000
Stiamo cercando di creare la tecnologia che usa questi elementi
05:36
to make our work more efficient, our breaks more relaxing
133
321000
3000
per rendere più efficiente il nostro lavoro, le nostre pause più rilassanti
05:39
and our connections deeper and more fulfilling than ever.
134
324000
3000
e le nostre connessioni più profonde e più appaganti che mai.
05:43
I'm going to share some of these visions with you in a bit,
135
328000
3000
Tra un attimo condividerò con voi alcune di queste visioni,
05:46
but first I want to take a look at how we got here.
136
331000
3000
ma prima vorrei dare un'occhiata a come ci siamo arrivati.
05:49
By the way, feel free to check in on my head at any time.
137
334000
3000
Tra parentesi, controllate pure nella mita testa in qualunque momento.
05:52
(Laughter)
138
337000
2000
(Risate)
05:54
My team at InteraXon and I
139
339000
2000
A InteraXon, io e la mia squadra
05:56
have been developing throught-controlled application for almost a decade now.
140
341000
3000
stiamo sviluppando applicazioni controllate dal pensiero da quasi dieci anni.
05:59
In the first phase of development
141
344000
2000
Nelle prime fasi di sviluppo
06:01
we were really enthused by all the things we could control with our mind.
142
346000
3000
eravamo veramente entusiasti di tutte le cose che controllavamo con la mente.
06:04
We were making things activate, light up and work
143
349000
3000
Facevamo attivare, accendere e funzionare le cose
06:07
just by thinking.
144
352000
2000
solo con il pensiero.
06:09
We were transcending the space
145
354000
2000
Oltrepassavamo lo spazio
06:11
between the mind and the device.
146
356000
2000
tra la mente e l'apparecchio.
06:13
We brought to life a vast array of prototypes and products
147
358000
3000
Abbiamo animato tutta una serie di prototipi e di prodotti
06:16
that you could control with your mind,
148
361000
2000
che si potevano controllare con la mente,
06:18
like thought-controlled home appliances
149
363000
2000
come elettrodomestici controllati dal pensiero
06:20
or slot car games or video games
150
365000
2000
o videogiochi o le macchinette delle sale da gioco
06:22
or a levitating chair.
151
367000
2000
o una sedia levitante.
06:24
We created technology and applications
152
369000
2000
Abbiamo creato tecnologia e applicazioni
06:26
that engaged people's imaginations,
153
371000
2000
che coinvolgevano l'immaginazione delle persone,
06:28
and it was really exciting.
154
373000
2000
ed era veramente fantastico.
06:30
And then we were asked to do something really big
155
375000
2000
Poi ci è stato chiesto di fare qualcosa di veramente grosso
06:32
for the Olympics.
156
377000
2000
per le Olimpiadi.
06:34
We were invited to create a massive installation
157
379000
2000
Ci è stato proposto di creare una gigantesca installazione
06:36
at the Vancouver 2010 winter Olympics,
158
381000
2000
alle Olimpiadi invernali di Vancouver del 2010
06:38
were used in Vancouver,
159
383000
2000
che, utilizzate a Vancouver,
06:40
got to control the lighting on the C.N. Tower,
160
385000
2000
avrebbero controllato l'illuminazione della C.N. Tower,
06:42
the Canadian Parliament buildings and Niagara Falls
161
387000
3000
della sede del Parlamento Canadese e delle Cascate del Niagara
06:45
from all the way across the country
162
390000
3000
da tutto il paese
06:48
using their minds.
163
393000
2000
utilizzando la mente.
06:50
Over 17 days at the Olympics 7,000 visitors from all over the world
164
395000
3000
In 17 giorni di Olimpiadi 7.000 visitatori di tutto il mondo
06:53
actually got to individually control the light
165
398000
2000
controllavano individualmente l'illuminazione
06:55
from the C.N. Tower, parliament and Niagara in real time
166
400000
2000
dalla torre CN, del parlamento e del Niagara in tempo reale
06:57
with their minds from across the country,
167
402000
2000
con la mente mentre erano in giro per il paese,
06:59
3,000 km away.
168
404000
2000
a 3.000 km di distanza.
07:01
So controlling stuff with your mind
169
406000
2000
Controllare le cose con la mente
07:03
is pretty cool.
170
408000
2000
è abbastanza divertente.
07:05
But we're always interested in multi-tiered levels of human interaction.
171
410000
3000
Ma ci interessiamo sempre delle interazioni umane multilivello.
07:08
And so we began looking into inventing
172
413000
2000
Abbiamo quindi cominciato a inventare
07:10
thought-controlled applications
173
415000
2000
applicazioni controllate dalla mente
07:12
in a more complex frame than just control.
174
417000
3000
in un quadro più complesso del solo controllo.
07:15
And that was responsiveness.
175
420000
3000
E cioè la reattività.
07:18
We realized that we had a system
176
423000
2000
Ci siamo resi conto che c'era un sistema
07:20
that allowed technology to know something about you.
177
425000
2000
che permetteva alla tecnologia di sapere qualcosa su di voi.
07:22
And it could join into the relationship with you.
178
427000
4000
E si poteva unire alla relazione con voi.
07:26
We created the responsive room
179
431000
2000
Abbiamo creato la sala di reazione
07:28
where the lights music and blinds adjusted to your state.
180
433000
3000
dove le luci, la musica e le imposte si adattano al vostro stato.
07:31
They followed these little shifts in your mental activity.
181
436000
3000
Seguivano quei piccoli spostamenti nella vostra attività mentale.
07:34
So as you settled into relaxation at the end of a hard day,
182
439000
2000
Quindi mentre vi sistemavate per rilassarvi a fine giornata,
07:36
on the couch in our office,
183
441000
2000
sul divano del nostro ufficio,
07:38
the music would mellow with you.
184
443000
3000
una musica suadente vi avvolgeva.
07:41
When you read, the desk lamp would get brighter.
185
446000
2000
Mentre leggevate, la lampada da tavolo si illuminava.
07:43
If you nod off, the system would know,
186
448000
3000
Se vi addormentavate, il sistema se ne accorgeva,
07:46
dimming to darkness as you do.
187
451000
3000
e abbassava le luci.
07:49
We then realized that if technology could know something about you
188
454000
3000
Poi ci siamo accorti che se la tecnologia può sapere cose su di noi
07:52
and use it to help you,
189
457000
2000
e usarle per aiutarci,
07:54
there's an even more valuable application than that.
190
459000
3000
c'è un'applicazione ancora più preziosa.
07:57
That you could know something about yourself.
191
462000
3000
Voi potreste venire a sapere delle cose su voi stessi.
08:00
We could know sides of ourselves
192
465000
2000
Potremmo conoscere aspetti di noi stessi
08:02
that were all but invisible
193
467000
2000
che sono tutt'altro che visibili
08:04
and come to see things that were previously hidden.
194
469000
3000
e cominciare a vedere cose accuratamente nascoste.
08:07
Let me show you an example of what I'm talking about here.
195
472000
2000
Lasciate che vi mostri un esempio di quello che voglio dire.
08:09
Here's an application
196
474000
2000
Ecco un'applicazione
08:11
that I created for the iPad.
197
476000
2000
che ho creato per l'iPad.
08:13
So the goal of the original game Zen Bound
198
478000
2000
L'obiettivo originale del gioco Zen Bound
08:15
is to wrap a rope around a wooden form.
199
480000
2000
è avvolgere una corda intorno a una forma in legno.
08:17
So you use it with your headset.
200
482000
2000
Si usa con le cuffie.
08:19
The headset connects wirelessly to an iPad or a smartphone.
201
484000
3000
Le cuffie si connettono wireless all'iPad o a uno smartphone.
08:22
In that headset
202
487000
2000
Nelle cuffie
08:24
you have fabric sensors on your forehead and above the ear.
203
489000
3000
ci sono sensori in tessuto sulla fronte e sulla testa.
08:27
In the original Zen Bound game,
204
492000
2000
Nel gioco Zen Bound originale,
08:29
you play it by scrolling your fingers over the pad.
205
494000
3000
si gioca facendo scorrere le dita sullo schermo.
08:32
In the game that we created, of course,
206
497000
2000
Nel gioco che abbiamo creato, ovviamente,
08:34
you control the wooden form that's on the screen there
207
499000
2000
controllate la forma in legno sullo schermo
08:36
with your mind.
208
501000
2000
con la mente.
08:38
As you focus on the wooden form,
209
503000
2000
Mentre vi concentrate sulla forma di legno,
08:40
it rotates.
210
505000
2000
lei ruota.
08:42
The more you focus, the faster the rotation.
211
507000
3000
Più vi concentrate, più veloce è la rotazione.
08:45
This is for real.
212
510000
2000
È tutto vero.
08:47
This is not a fake.
213
512000
2000
Non è finzione.
08:49
What's really interesting to me though
214
514000
2000
Quello che mi pare comunque molto interessante
08:51
is at the end of the game you get stats and feedback
215
516000
2000
è che alla fine del gioco vi si danno statistiche e riscontri
08:53
about how you did.
216
518000
2000
sui risultati.
08:55
You have graphs and charts
217
520000
2000
Ci sono grafici e diagrammi
08:57
that tell you how your brain was doing --
218
522000
2000
che vi dicono come lavorava il cervello --
08:59
not just how much rope you used or what your high score is,
219
524000
3000
non solo quanta corda avete usato o qual è il vostro punteggio,
09:02
but what was going on
220
527000
2000
ma cosa succedeva
09:04
inside of your mind.
221
529000
2000
nella vostra mente.
09:06
And this is valuable feedback
222
531000
2000
Ed è un riscontro di grande valore
09:08
that we can use to understand what's going on
223
533000
3000
che possiamo usare per controllare cosa succede
09:11
inside of ourselves.
224
536000
3000
dentro di noi.
09:14
I like to call this
225
539000
2000
Mi piace definirlo
09:16
"intra-active."
226
541000
2000
"intra-attivo".
09:18
Normally we think about technology
227
543000
2000
Di solito pensiamo a tecnologia
09:20
as interactive.
228
545000
2000
e "inter-attivo".
09:22
This technology
229
547000
2000
Questa tecnologia
09:24
is intra-active.
230
549000
2000
è intra-attiva.
09:26
It understands what's inside of you
231
551000
3000
Capisce ciò che c'è dentro di voi
09:29
and builds a sort of responsive relationship
232
554000
3000
e stabilisce una specie di relazione dinamica
09:32
between you and your technology
233
557000
2000
tra voi e la vostra tecnologia
09:34
so that you can use this information
234
559000
2000
così che possiate usare quell'informazione
09:36
to move you forward.
235
561000
2000
per migliorare.
09:38
So you can use this information
236
563000
2000
Potete quindi usare questa informazione
09:40
to understand you in a responsive loop.
237
565000
3000
per capire voi stessi in un circolo dinamico.
09:43
At InteraXon,
238
568000
4000
Alla InteraXon,
09:47
intra-active technology
239
572000
3000
la tecnologia intra-attiva
09:50
is one of our really defining mandates.
240
575000
3000
è uno dei mandati che ci definisce.
09:53
It's how we understand the world inside
241
578000
3000
Si tratta di come capiamo il mondo che abbiamo dentro
09:56
and reflect it outside
242
581000
2000
e lo rispecchiamo all'esterno
09:58
into this tight loop.
243
583000
3000
in questa stretta spirale.
10:01
For example, thought-controlled computing
244
586000
3000
Per esempio, l'informatica controllata dalla mente
10:04
can teach children with ADD
245
589000
2000
può insegnare ai bambini affetti da ADD
10:06
how to improve their focus.
246
591000
2000
come migliorare la concentrazione.
10:08
With ADD, children have a low proportion of beta waves for focus states
247
593000
4000
Con l'ADD, i bambini hanno un basso indice di onde beta in fase di concentrazione
10:12
and a high proportion of theta states.
248
597000
2000
e un alto indice di stati theta.
10:14
So you can create applications that reward focused brain states.
249
599000
3000
Si possono quindi creare applicazioni che premiano le fasi di concentrazione.
10:17
So you can imagine kids playing video games with their brain waves
250
602000
3000
Immaginate bambini che giocano ai videogiochi con le onde cerebrali
10:20
and improving their ADD symptoms as they do it.
251
605000
3000
e migliorano i sintomi da ADD mentre giocano.
10:23
This can be as effective as Ritalin.
252
608000
3000
Può essere efficace tanto quanto il Ritalin.
10:26
Perhaps even more importantly,
253
611000
2000
Forse ciò che più conta,
10:28
thought-controlled computing can give children with ADD
254
613000
2000
l'informatica controllata dalla mente può dare a bambini con ADD
10:30
insights into their own fluctuating mental states,
255
615000
3000
indicazioni sui loro stati mentali oscillanti,
10:33
so they can better understand themselves
256
618000
2000
così che possano migliorare se stessi
10:35
and their learning needs.
257
620000
2000
e le loro necessità di apprendimento.
10:37
The way these children will be able to use their new awareness to improve themselves
258
622000
4000
I metodi con cui i bambini potranno usare tali conoscenze per migliorare se stessi
10:41
will upend many of the damaging and widespread social stigmas
259
626000
3000
sconvolgeranno molti dei diffusi e dannosi marchi sociali
10:44
that people who are diagnosed as different
260
629000
2000
a cui fanno fronte coloro che
10:46
are challenged with.
261
631000
2000
vengono diagnosticati come diversi.
10:48
We can peer inside our heads
262
633000
2000
Possiamo scrutare nella nostre testa
10:50
and interact with what was once locked away from us,
263
635000
2000
e interagire con quello che una volta ci era precluso,
10:52
what once mystified and separated us.
264
637000
5000
quello che prima non ci era chiaro e che ci separava.
10:57
Brainwave technology can understand us, anticipate our emotions
265
642000
3000
La tecnologia delle onde cerebrali può comprenderci, anticipare le nostre emozioni
11:00
and find the best solutions for our needs.
266
645000
2000
e trovare le migliori soluzioni per i nostri bisogni.
11:02
Imagine this collected awareness of the individual
267
647000
3000
Immaginate questo insieme di conoscenze sull'individuo
11:05
computed and reflected across an entire lifespan.
268
650000
3000
calcolate e rappresentate su un intero arco di vita.
11:08
Imagine the insights that you can gain
269
653000
2000
Immaginate le informazioni che potreste acquisire
11:10
from this kind of second sight.
270
655000
2000
da questo secondo tipo di visione.
11:12
It would be like plugging into your own personal Google.
271
657000
3000
Sarebbe come connettervi alla vostra pagina di Google personalizzata.
11:15
On the subject of Google,
272
660000
2000
Parlando di Google,
11:17
today you can search and tag images
273
662000
2000
oggi potete cercare immagini e taggare immagini
11:19
based on the thoughts and feelings you had while you watched them.
274
664000
3000
basandovi sui pensieri e le sensazioni che avete provato guardandole.
11:22
You can tag pictures of baby animals as happy,
275
667000
2000
Potete etichettare fotografie di cuccioli di animali come felici,
11:24
or whatever baby animals are to you,
276
669000
3000
o qualunque cosa rappresentino per voi i cuccioli,
11:27
and then you can search that database,
277
672000
2000
e poi potete cercare in quella banca dati,
11:29
navigating with your feelings,
278
674000
2000
navigare con le vostre sensazioni,
11:31
rather than the keywords that just hint at them.
279
676000
3000
piuttosto che che con le parole chiave che le rintracciano.
11:34
Or you could tag Facebook photos
280
679000
2000
O potreste taggare le foto di Facebook
11:36
with the emotions that you had associated
281
681000
3000
con le emozioni che associate
11:39
with those memories
282
684000
2000
a quei ricordi
11:41
and then instantly prioritize
283
686000
2000
e classificare instantaneamente
11:43
the streams that catch your attention,
284
688000
2000
il flusso che cattura la vostra attenzione
11:45
just like this.
285
690000
3000
in un attimo.
11:48
Humanizing technology
286
693000
2000
Umanizzare la tecnologia
11:50
is about taking what's already natural about the human-tech experience
287
695000
3000
vuol dire prendere ciò che è già naturale dell'esperienza uomo-tecnologia
11:53
and building technology seamlessly in tandem with it.
288
698000
3000
e costruire tecnologie completamente integrate.
11:56
As it aligns with our human behaviors,
289
701000
2000
Allineandosi al nostro comportamento umano,
11:58
it can allow us to make better sense of what we do
290
703000
3000
questo ci permette di dare più senso a quello che facciamo
12:01
and, more importantly, why,
291
706000
3000
e, ancor più importante, al suo perché,
12:04
creating a big picture
292
709000
2000
creando una grande immagine,
12:06
out of all the important little details
293
711000
2000
grazie ai piccoli importanti dettagli,
12:08
that make up who we are.
294
713000
2000
che ci rende quello che siamo.
12:10
With humanized technology
295
715000
2000
Con la tecnologia umanizzata
12:12
we can monitor the quality of your sleep cycles.
296
717000
2000
possiamo monitorare la qualità dei cicli del sonno.
12:14
When our productivity starts to slacken,
297
719000
3000
Quando la nostra produttività comincia a rallentare,
12:17
we can go back to that data
298
722000
2000
possiamo tornare ai dati
12:19
and see how we can make more effective balance
299
724000
2000
e vedere come creare un equilibrio efficace
12:21
between work and play.
300
726000
2000
tra lavoro e gioco.
12:23
Do you know what causes fatigue in you
301
728000
2000
Sapete cosa vi provoca stanchezza
12:25
or what brings out your energetic self,
302
730000
2000
o cosa vi dà energia,
12:27
what triggers cause you to be depressed
303
732000
3000
cosa vi provoca depressione
12:30
or what fun things are going to bring you out of that funk?
304
735000
4000
o quali cose divertenti vi tirano su di morale?
12:34
Imagine if you had access to data
305
739000
2000
Immaginate di avere accesso a dati
12:36
that allowed you to rank on a scale of overall happiness
306
741000
3000
che vi permettono di ordinare su una scala della felicità
12:39
which people in your life made you the happiest,
307
744000
3000
quali persone nella vostra vita vi hanno reso più felici,
12:42
or what activities brought you joy.
308
747000
3000
o quali attività vi hanno portato gioia.
12:45
Would you make more time for those people? Would you prioritize?
309
750000
3000
Dedichereste più tempo a queste persone? Dareste loro la priorità?
12:48
Would you get a divorce?
310
753000
3000
Divorziereste?
12:51
What thought-controlled computing can allow you to do
311
756000
2000
Quello che il calcolo controllato dalla mente vi permette di fare
12:53
is build colorful layered pictures of our lives.
312
758000
3000
è creare strati di immagini a colori della vita.
12:56
And with this, we can get the skinny on our psychological happenings
313
761000
3000
E con questo, si può sbrogliare la matassa degli avvenimenti psicologici
12:59
and build a story of our behaviors over time.
314
764000
3000
e creare una storia dei nostri comportamenti nel tempo.
13:02
We can begin to see the underlying narratives
315
767000
2000
Cominciamo a vedere il racconto sottostante
13:04
that propel us forward
316
769000
2000
che ci spinge in avanti
13:06
and tell us about what's going on.
317
771000
3000
e ci dice cosa sta succedendo.
13:09
And from this,
318
774000
2000
E da questo,
13:11
we can learn how to change the plot, the outcome
319
776000
2000
possiamo imparare come cambiare la trama, il risultato
13:13
and the character
320
778000
2000
e il protagonista
13:15
of our personal stories.
321
780000
2000
delle nostre storie personali.
13:17
Two millennia ago,
322
782000
2000
2000 anni fa,
13:19
those Greeks had some powerful insights.
323
784000
3000
quei Greci hanno avuto potenti intuizioni.
13:22
They knew that a fundamental piece falls into place
324
787000
3000
Sapevano che un pezzo importante va a posto
13:25
when you start to live out their little phrase,
325
790000
3000
quando cominciate a vivere secondo il loro piccolo precetto,
13:28
when you come into contact with yourself.
326
793000
3000
quando entrate in contatto con voi stessi.
13:31
They understood the power of human narrative
327
796000
3000
Hanno capito il potere della narrazione umana
13:34
and the value that we place on humans
328
799000
2000
e il valore che diamo agli umani
13:36
as changing, evolving and growing.
329
801000
3000
nel cambiamento, nell'evoluzione e nella crescita.
13:39
But they understood something more fundamental --
330
804000
3000
Ma hanno capito qualcosa di ancor più importante --
13:42
the sheer joy in discovery,
331
807000
3000
la pura felicità della scoperta,
13:45
the delight and fascination that we get from the world
332
810000
3000
la gioia e il fascino che ci dà il mondo
13:48
and being ourselves in it,
333
813000
2000
e l'essere noi stessi in questo mondo,
13:50
the richness that we get
334
815000
2000
la ricchezza che riceviamo
13:52
from seeing, feeling and knowing the lives that we are.
335
817000
3000
dal vedere, sentire e sapere le vite che siamo.
13:55
My mom's an artist,
336
820000
2000
Mia mamma è un'artista,
13:57
and as a child I'd often see her bring things to life with the stroke of a brush.
337
822000
3000
e da bambina la vedevo spesso animare le cose con una pennellata.
14:00
One moment it was all white space, pure possibility.
338
825000
3000
Un attimo era un foglio bianco, pura possibilità.
14:03
The next, it was alive
339
828000
2000
Un attimo dopo, prendeva vita
14:05
with her colorful ideas and expressions.
340
830000
3000
con idee ed espressioni colorate.
14:08
As I sat easel-side,
341
833000
2000
Seduta a lato del cavalletto
14:10
watching her transform canvas after canvas,
342
835000
3000
la guardavo trasformare tela su tela,
14:13
I learned that you could create your own world.
343
838000
4000
e ho imparato che potete creare un vostro mondo.
14:17
I learned that our own inner worlds --
344
842000
2000
Ho imparato che i mondi che abbiamo al nostro interno --
14:19
our ideas, emotions and imaginations --
345
844000
3000
le nostre idee, le emozioni e l'immaginazione --
14:22
were, in fact, not bound by our brains and bodies.
346
847000
4000
erano, di fatto, un limite per le nostre menti e i nostri corpi.
14:26
If you could think it, if you could discover it,
347
851000
3000
Se lo si può pensare, se lo si può scoprire,
14:29
you could bring it to life.
348
854000
3000
lo si può rendere vivo.
14:32
To me, thought-controlled computing
349
857000
2000
Per me, l'elaborazione controllata dalla mente
14:34
is as simple and powerful as a paintbrush --
350
859000
2000
è semplice e potente tanto quanto un pennello --
14:36
one more tool to unlock and enliven
351
861000
3000
un ulteriore strumento per sbloccare e riaccendere
14:39
the hidden worlds within us.
352
864000
2000
i mondi nascosti dentro di noi.
14:41
I look forward to the day
353
866000
2000
Non vedo l'ora che arrivi il giorno
14:43
that I can sit beside you, easel-side,
354
868000
3000
in cui potrò sedermi accanto a voi, al vostro cavalletto,
14:46
watching the world that we can create
355
871000
2000
a guardare il mondo che possiamo creare
14:48
with our new toolboxes
356
873000
2000
con i nostri nuovi attrezzi
14:50
and the discoveries that we can make
357
875000
2000
e le scoperte che possiamo fare
14:52
about ourselves.
358
877000
2000
su noi stessi.
14:54
Thank you.
359
879000
2000
Grazie.
14:56
(Applause)
360
881000
2000
(Applausi)
ABOUT THE SPEAKER
Ariel Garten - Artist, scientist and entrepreneurAs CEO of InteraXon, Ariel Garten works to close the gap between science, art, business and technology.
Why you should listen
Ariel Garten is the CEO and co-founder of InteraXon, which creates thought controlled computing products and applications. Ariel has also researched at the Krembil Neuroscience Institute studying hippocampal neurogenesis, displayed work at the Art Gallery of Ontario, been head designer at a fashion label, and opened Toronto Fashion Week. Referred to as the “Brain Guru”, Ariel and her team’s work has been featured in hundreds of articles in over 20 countries.
Ariel Garten | Speaker | TED.com