ABOUT THE SPEAKER
Alex Wissner-Gross - Scientist, entrepreneur, inventor
Alex Wissner-Gross applies science and engineering principles to big (and diverse) questions, like: "What is the equation for intelligence?" and "What's the best way to raise awareness about climate change?"

Why you should listen

Alex Wissner-Gross is a serial big-picture thinker. He applies physics and computer science principles to a wide variety of topics, like human intelligence, climate change and financial trading.

Lately Wissner-Gross started wondering: Why have we searched for so long to understand intelligence? Can it really be this elusive? His latest work posits that intelligence can indeed be defined physically, as a dynamic force, rather than a static property. He explains intelligence in terms of causal entropic forces, ultimately defining it as "a force to maximize future freedom of action."

Wissner-Gross is a fellow at the Harvard Institute for Applied Computational Science and a research affiliate at the MIT Media Lab. He has a Ph.D. in physics from Harvard and bachelor's degrees in physics, electrical science and engineering, and mathematics from MIT.

More profile about the speaker
Alex Wissner-Gross | Speaker | TED.com
TEDxBeaconStreet

Alex Wissner-Gross: A new equation for intelligence

Alex Wissner-Gross: Una nuova equazione per l'intelligenza

Filmed:
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Esiste un'equazione per l'intelligenza? Sì. È F = T ∇ Sτ. In un intervento affascinante e istruttivo, il fisico e informatico Alex Wissner-Gross spiega cosa significa. (Filmato a TEDxBeaconStreet).
- Scientist, entrepreneur, inventor
Alex Wissner-Gross applies science and engineering principles to big (and diverse) questions, like: "What is the equation for intelligence?" and "What's the best way to raise awareness about climate change?" Full bio

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00:12
IntelligenceIntelligenza -- what is it?
0
899
3667
Intelligenza, cos'è?
00:16
If we take a look back at the historystoria
1
4566
2291
Se guardiamo indietro alla storia
00:18
of how intelligenceintelligenza has been viewedhanno visto,
2
6857
2624
di come veniva vista l'intelligenza,
00:21
one seminalseminale exampleesempio has been
3
9481
3618
un esempio fondamentale è stata
00:25
EdsgerEdsger Dijkstra'sDijkstra famousfamoso quotecitazione that
4
13099
3477
la famosa citazione di Edsger Dijkstra:
00:28
"the questiondomanda of whetherse a machinemacchina can think
5
16576
3111
"Chiedersi se un computer possa pensare
00:31
is about as interestinginteressante
6
19687
1310
non è più interessante
00:32
as the questiondomanda of whetherse a submarinesottomarino
7
20997
2971
del chiedersi se un sottomarino
00:35
can swimnuotare."
8
23968
1790
possa nuotare."
00:37
Now, EdsgerEdsger DijkstraDijkstra, when he wroteha scritto this,
9
25758
3844
Quando Edsger Dijkstra ha scritto questo,
00:41
intendeddestinato it as a criticismcritica
10
29602
2054
lo ha inteso come critica
00:43
of the earlypresto pioneerspionieri of computercomputer sciencescienza,
11
31656
3000
ai primi pionieri dell'informatica,
00:46
like AlanAlan TuringTuring.
12
34656
1747
come Alan Turing.
00:48
HoweverTuttavia, if you take a look back
13
36403
2499
Tuttavia, se tornate indietro
00:50
and think about what have been
14
38902
1965
e pensate a quelle che sono state
00:52
the mostmaggior parte empoweringche abilita innovationsinnovazioni
15
40867
1996
le più grandi innovazioni
00:54
that enabledabilitato us to buildcostruire
16
42863
1879
che ci hanno permesso di costruire
00:56
artificialartificiale machinesmacchine that swimnuotare
17
44742
2234
macchine artificiali che nuotano
00:58
and artificialartificiale machinesmacchine that [flyvolare],
18
46976
2573
e macchine artificiali che volano,
01:01
you find that it was only throughattraverso understandingcomprensione
19
49549
3547
scoprite che è stato solo attraverso la comprensione
01:05
the underlyingsottostanti physicalfisico mechanismsmeccanismi
20
53096
2608
dei principi fisici sottostanti
01:07
of swimmingnuoto and flightvolo
21
55704
2779
il nuoto e il volo
01:10
that we were ablecapace to buildcostruire these machinesmacchine.
22
58483
3172
che siamo stati in grado di costruire queste macchine.
01:13
And so, severalparecchi yearsanni agofa,
23
61655
2256
Diversi anni fa,
01:15
I undertookimpegnava a programprogramma to try to understandcapire
24
63911
3249
mi sono cimentato in un programma
per cercare di capire
01:19
the fundamentalfondamentale physicalfisico mechanismsmeccanismi
25
67160
2634
i meccanismi fisici fondamentali
01:21
underlyingsottostanti intelligenceintelligenza.
26
69794
2768
alla base dell'intelligenza.
01:24
Let's take a steppasso back.
27
72562
1860
Facciamo un passo indietro.
01:26
Let's first begininizio with a thought experimentsperimentare.
28
74422
3149
Cominciamo con un esperimento del pensiero.
01:29
PretendFinta that you're an alienalieno racegara
29
77571
2854
Fate finta di essere una razza aliena
01:32
that doesn't know anything about EarthTerra biologybiologia
30
80425
3041
che non sa niente della biologia della Terra
01:35
or EarthTerra neuroscienceneuroscienza or EarthTerra intelligenceintelligenza,
31
83466
3116
o di neuroscienza o intelligenza della Terra,
01:38
but you have amazingStupefacente telescopestelescopi
32
86582
2192
ma di avere meravigliosi telescopi
01:40
and you're ablecapace to watch the EarthTerra,
33
88774
2362
di essere in grado di guardare la Terra,
01:43
and you have amazinglyincredibilmente long livesvite,
34
91136
2332
di poter vivere molto a lungo
01:45
so you're ablecapace to watch the EarthTerra
35
93468
1499
e essere in grado di guardare la Terra
01:46
over millionsmilioni, even billionsmiliardi of yearsanni.
36
94967
3442
per milioni o miliardi di anni.
01:50
And you observeosservare a really strangestrano effecteffetto.
37
98409
3015
Osservate un effetto molto strano.
01:53
You observeosservare that, over the coursecorso of the millenniamillenni,
38
101424
4312
Osservate che nei millenni,
01:57
EarthTerra is continuallycontinuamente bombardedbombardato with asteroidsasteroidi
39
105736
4285
la Terra è continuamente bombardata da asteroidi
02:02
up untilfino a a pointpunto,
40
110021
2087
fino a un punto,
02:04
and that at some pointpunto,
41
112108
1531
e a un certo punto,
02:05
correspondingcorrispondente roughlyapprossimativamente to our yearanno, 2000 ADANNUNCIO,
42
113639
4192
che corrisponde all'incirca al nostro anno 2000,
02:09
asteroidsasteroidi that are on
43
117831
1716
asteroidi che sono
02:11
a collisioncollisione coursecorso with the EarthTerra
44
119547
1931
in rotta di collisione con la Terra
02:13
that otherwisealtrimenti would have collidedsi è scontrato
45
121478
1975
che altrimenti l'avrebbero colpita
02:15
mysteriouslymisteriosamente get deflecteddeviato
46
123453
2415
misteriosamente vengono deviati
02:17
or they detonatedetonare before they can hitcolpire the EarthTerra.
47
125868
3072
o esplodono prima di colpire la Terra.
02:20
Now of coursecorso, as earthlingsterrestri,
48
128940
2083
Ovviamente, in quanto terrestri,
02:23
we know the reasonragionare would be
49
131023
1544
sappiamo che è perché
02:24
that we're tryingprovare to savesalvare ourselvesnoi stessi.
50
132567
1756
stiamo cercando di salvarci.
02:26
We're tryingprovare to preventimpedire an impacturto.
51
134323
3080
Stiamo cercando di impedire l'impatto.
02:29
But if you're an alienalieno racegara
52
137403
1711
Ma se siete alieni
02:31
who doesn't know any of this,
53
139114
1146
che non lo sanno,
02:32
doesn't have any conceptconcetto of EarthTerra intelligenceintelligenza,
54
140260
2514
che non hanno idea dell'intelligenza terrestre,
02:34
you'dfaresti be forcedcostretto to put togetherinsieme
55
142774
1728
sareste costretti a mettere insieme
02:36
a physicalfisico theoryteoria that explainsspiega how,
56
144502
2918
una teoria fisica che spieghi come,
02:39
up untilfino a a certaincerto pointpunto in time,
57
147420
2538
fino a un certo punto nel tempo,
02:41
asteroidsasteroidi that would demolishdemolire the surfacesuperficie of a planetpianeta
58
149958
4449
asteroidi che demolivano la superficie di un pianeta
02:46
mysteriouslymisteriosamente stop doing that.
59
154407
3231
misteriosamente smettono di farlo.
02:49
And so I claimRichiesta that this is the samestesso questiondomanda
60
157638
4204
Sostengo che sia come
02:53
as understandingcomprensione the physicalfisico naturenatura of intelligenceintelligenza.
61
161842
3998
cercare di capire la natura fisica dell'intelligenza.
02:57
So in this programprogramma that I
undertookimpegnava severalparecchi yearsanni agofa,
62
165840
3882
In questo programma che ho iniziato diversi anni fa,
03:01
I lookedguardato at a varietyvarietà of differentdiverso threadsfili
63
169722
2765
ho osservato diverse teorie
03:04
acrossattraverso sciencescienza, acrossattraverso a varietyvarietà of disciplinesdiscipline,
64
172487
3162
scientifiche, di diverse discipline,
03:07
that were pointingpuntamento, I think,
65
175649
1892
che puntavano, credo,
03:09
towardsin direzione a singlesingolo, underlyingsottostanti mechanismmeccanismo
66
177541
2548
verso un singolo meccanismo alla base
03:12
for intelligenceintelligenza.
67
180089
1581
dell'intelligenza.
03:13
In cosmologycosmologia, for exampleesempio,
68
181670
2546
In cosmologia, per esempio,
03:16
there have been a varietyvarietà of
differentdiverso threadsfili of evidenceprova
69
184216
2747
ci sono stati diverse prove a sostegno del fatto
03:18
that our universeuniverso appearsappare to be finelyfinemente tunedsintonizzato
70
186963
3407
che il nostro universo appare sintonizzato
03:22
for the developmentsviluppo of intelligenceintelligenza,
71
190370
2153
per lo sviluppo dell'intelligenza,
03:24
and, in particularparticolare, for the developmentsviluppo
72
192523
2389
e, in particolare, per lo sviluppo
03:26
of universaluniversale statesstati
73
194912
1886
di stati universali
03:28
that maximizemassimizzare the diversitydiversità of possiblepossibile futuresFutures.
74
196798
4098
che massimizzano la diversità di possibili futuri.
03:32
In gamegioco playgiocare, for exampleesempio, in Go --
75
200896
2344
Nel gioco, per esempio, in Go --
03:35
everyonetutti rememberssi ricorda in 1997
76
203240
3025
tutti ricordano nel 1997
03:38
when IBM'sDi IBM DeepProfondo BlueBlu beatbattere
GarryGarry KasparovKasparov at chessscacchi --
77
206265
3951
quando Deep Blue di IBM
ha battuto Garry Kasparov a scacchi --
03:42
fewermeno people are awareconsapevole
78
210216
1523
pochi sanno
03:43
that in the pastpassato 10 yearsanni or so,
79
211739
2018
che negli ultimi 10 anni,
03:45
the gamegioco of Go,
80
213757
1198
il gioco Go,
03:46
arguablysenza dubbio a much more challengingstimolante gamegioco
81
214955
1956
probabilmente un gioco molto più impegnativo
03:48
because it has a much higherpiù alto branchingramificazione factorfattore,
82
216911
2425
perché ha molti più diramazioni possibili,
03:51
has alsoanche startediniziato to succumbsoccombere
83
219336
1702
ha anche lui iniziato a soccombere
03:53
to computercomputer gamegioco playersGiocatori
84
221038
1865
di fronte a avversari computer
03:54
for the samestesso reasonragionare:
85
222903
1573
per lo stesso motivo:
03:56
the bestmigliore techniquestecniche right now
for computerscomputer playinggiocando Go
86
224476
2800
oggi le migliori tecniche
per i computer che giocano a Go
03:59
are techniquestecniche that try to maximizemassimizzare futurefuturo optionsopzioni
87
227276
3696
sono tecniche che cercano di massimizzare
le opzioni future
04:02
duringdurante gamegioco playgiocare.
88
230972
2014
durante il gioco.
04:04
FinallyInfine, in roboticrobotica motionmovimento planningpianificazione,
89
232986
3581
Infine, nella pianificazione
delle mosse robotiche,
04:08
there have been a varietyvarietà of recentrecente techniquestecniche
90
236567
2182
ci sono state diverse tecniche recenti
04:10
that have triedprovato to take advantagevantaggio
91
238749
1902
che hanno cercato di trarre vantaggio
04:12
of abilitiesabilità of robotsrobot to maximizemassimizzare
92
240651
3146
dalle abilità dei robot per massimizzare
04:15
futurefuturo freedomla libertà of actionazione
93
243797
1506
la futura libertà di azione
04:17
in orderordine to accomplishrealizzare complexcomplesso taskscompiti.
94
245303
3097
allo scopo di compiere compiti complessi.
04:20
And so, takingpresa all of these differentdiverso threadsfili
95
248400
2355
Quindi, prendendo tutte queste diverse teorie
04:22
and puttingmettendo them togetherinsieme,
96
250755
1622
e mettendole insieme,
04:24
I askedchiesto, startingdi partenza severalparecchi yearsanni agofa,
97
252377
2640
diversi anni fa, mi sono chiesto
04:27
is there an underlyingsottostanti mechanismmeccanismo for intelligenceintelligenza
98
255017
2850
se esistesse un meccanismo alla base dell'intelligenza
04:29
that we can factorfattore out
99
257867
1673
che possiamo estrarre
04:31
of all of these differentdiverso threadsfili?
100
259540
1774
da queste diverse teorie.
04:33
Is there a singlesingolo equationequazione for intelligenceintelligenza?
101
261314
4593
Esiste una singola equazione dell'intelligenza?
04:37
And the answerrisposta, I believe, is yes.
["F = T ∇ Sτ"]
102
265907
3371
E credo che la risposta sia positiva.
["F = T ∇ Sτ"]
04:41
What you're seeingvedendo is probablyprobabilmente
103
269278
1913
Quello che vedete è probabilmente
04:43
the closestpiù vicina equivalentequivalente to an E = mcMC²
104
271191
3294
quello che più si avvicina a E = mc²
04:46
for intelligenceintelligenza that I've seenvisto.
105
274485
2830
per l'intelligenza, che io abbia visto.
04:49
So what you're seeingvedendo here
106
277315
1702
Quello che vedete qui
04:51
is a statementdichiarazione of correspondencecorrispondenza
107
279017
2669
è una dichiarazione di corrispondenza
04:53
that intelligenceintelligenza is a forcevigore, F,
108
281686
4435
che l'intelligenza è una forza, F,
04:58
that actsatti so as to maximizemassimizzare futurefuturo freedomla libertà of actionazione.
109
286121
4650
che agisce per massimizzare la futura
libertà di azione.
05:02
It actsatti to maximizemassimizzare futurefuturo freedomla libertà of actionazione,
110
290771
2375
Agisce per massimizzare la futura libertà di azione,
05:05
or keep optionsopzioni openAperto,
111
293146
1628
o mantenere le opzioni aperte,
05:06
with some strengthforza T,
112
294774
2225
con una certa forza T,
05:08
with the diversitydiversità of possiblepossibile accessibleaccessibile futuresFutures, S,
113
296999
4777
con la diversità di possibili futuri accessibili, S,
05:13
up to some futurefuturo time horizonorizzonte, tauTau.
114
301776
2550
fino a un certo orizzonte temporale, tau.
05:16
In shortcorto, intelligenceintelligenza doesn't like to get trappedintrappolati.
115
304326
3209
In breve, all'intelligenza non piace rimanere intrappolata.
05:19
IntelligenceIntelligenza triescerca to maximizemassimizzare
futurefuturo freedomla libertà of actionazione
116
307535
3055
L'intelligenza cerca di massimizzare
la futura libertà di azione
05:22
and keep optionsopzioni openAperto.
117
310590
2673
e mantenere le opzioni aperte.
05:25
And so, givendato this one equationequazione,
118
313263
2433
Quindi, data questa singola equazione,
05:27
it's naturalnaturale to askChiedere, so what can you do with this?
119
315696
2532
viene naturale chiedersi che cosa farsene.
05:30
How predictivepredittiva is it?
120
318228
1351
Quanto prevede?
05:31
Does it predictpredire human-levellivello umano intelligenceintelligenza?
121
319579
2135
Prevede il livello di intelligenza umana?
05:33
Does it predictpredire artificialartificiale intelligenceintelligenza?
122
321714
2818
Prevede l'intelligenza artificiale?
05:36
So I'm going to showmostrare you now a videovideo
123
324532
2042
Vi mostrerò un video
05:38
that will, I think, demonstratedimostrare
124
326574
3420
che, credo, dimostrerà
05:41
some of the amazingStupefacente applicationsapplicazioni
125
329994
2288
alcune fantastiche applicazioni
05:44
of just this singlesingolo equationequazione.
126
332282
2319
di questa singola equazione.
05:46
(VideoVideo) NarratorAssistente vocale: RecentRecenti researchricerca in cosmologycosmologia
127
334601
1979
(Video) Narratore: Ricerche recenti in cosmologia
05:48
has suggestedsuggerito that universesuniversi that produceprodurre
128
336580
2047
suggeriscono che universi che producono
05:50
more disorderdisturbo, or "entropyentropia," over theirloro lifetimescorsi della vita
129
338627
3481
più disordine, o "entropia", durante la loro vita
05:54
should tendtendere to have more favorablefavorevole conditionscondizioni
130
342108
2478
dovrebbe tendere ad avere condizioni più favorevoli
05:56
for the existenceesistenza of intelligentintelligente
beingsesseri suchcome as ourselvesnoi stessi.
131
344586
3016
per l'esistenza di esseri intelligenti come siamo noi.
05:59
But what if that tentativeprovvisorio cosmologicalcosmologica connectionconnessione
132
347602
2574
E se quella tentata connessione cosmologica
06:02
betweenfra entropyentropia and intelligenceintelligenza
133
350176
1843
tra entropia e intelligenza
06:04
hintsSuggerimenti at a deeperpiù profondo relationshiprelazione?
134
352019
1771
rivelasse una relazione più profonda?
06:05
What if intelligentintelligente behaviorcomportamento doesn't just correlatecorrelare
135
353790
2564
E se il comportamento intelligente non fosse
solo legato
06:08
with the productionproduzione of long-termlungo termine entropyentropia,
136
356354
1844
alla produzione di entropia a lungo termine,
06:10
but actuallyin realtà emergesemerge directlydirettamente from it?
137
358198
2318
ma ne emergesse direttamente?
06:12
To find out, we developedsviluppato a softwareSoftware enginemotore
138
360516
2406
Per scoprirlo, abbiamo sviluppato un software
06:14
calledchiamato EntropicaEntropica, designedprogettato to maximizemassimizzare
139
362922
2503
chiamato Entropica, progettato per massimizzare
06:17
the productionproduzione of long-termlungo termine entropyentropia
140
365425
1768
la produzione di entropia a lungo termine
06:19
of any systemsistema that it findsreperti itselfsi in.
141
367193
2576
di qualunque sistema in cui si trova.
06:21
AmazinglyIncredibilmente, EntropicaEntropica was ablecapace to passpassaggio
142
369769
2155
Straordinariamente,
Entropica è stato in grado di passare
06:23
multiplemultiplo animalanimale intelligenceintelligenza
teststest, playgiocare humanumano gamesi giochi,
143
371924
3456
molteplici test di intelligenza animale,
giocare a giochi per umani,
06:27
and even earnguadagnare moneyi soldi tradingcommercio stocksriserve,
144
375380
2146
e persino guadagnare in borsa,
06:29
all withoutsenza beingessere instructedincaricato to do so.
145
377526
2111
tutto senza essere istruito a farlo.
06:31
Here are some examplesesempi of EntropicaEntropica in actionazione.
146
379637
2518
Ecco alcuni esempi di Entropica in azione.
06:34
Just like a humanumano standingin piedi
uprightverticale withoutsenza fallingcaduta over,
147
382155
3205
Proprio come un essere umano che sta in piedi
senza cadere,
06:37
here we see EntropicaEntropica
148
385360
1230
qui vediamo Entropica
06:38
automaticallyautomaticamente balancingbilanciamento del a polepolo usingutilizzando a cartcarrello.
149
386590
2885
che mantiene automaticamente in equilibrio
un palo utilizzando un carrello.
06:41
This behaviorcomportamento is remarkablenotevole in partparte
150
389475
2012
Questo comportamento è notevole
06:43
because we never gaveha dato EntropicaEntropica a goalobbiettivo.
151
391487
2331
in parte perché non abbiamo mai dato
a Entropica un obiettivo.
06:45
It simplysemplicemente decideddeciso on its ownproprio to balanceequilibrio the polepolo.
152
393818
3157
Decide semplicemente da solo
di tenere in equilibrio il palo.
06:48
This balancingbilanciamento del abilitycapacità will have appliactionsapplicazioni
153
396975
2132
Questa capacità di equilibrio avrà applicazioni
06:51
for humanoidumanoide roboticsRobotica
154
399107
1397
per i robot umanoidi
06:52
and humanumano assistiveaccesso facilitato technologiestecnologie.
155
400504
2515
e tecnologie di assistenza all'uomo.
06:55
Just as some animalsanimali can use objectsoggetti
156
403019
2001
Proprio come alcuni animali possono usare oggetti
06:57
in theirloro environmentsambienti as toolsutensili
157
405020
1442
come strumenti nei loro ambienti
06:58
to reachraggiungere into narrowstretto spacesspazi,
158
406462
1987
per raggiungere spazi ristretti,
07:00
here we see that EntropicaEntropica,
159
408449
1882
qui vediamo Entropica,
07:02
again on its ownproprio initiativeiniziativa,
160
410331
1838
di nuovo di propria iniziativa,
07:04
was ablecapace to movemossa a largegrande
diskdisco representingche rappresentano an animalanimale
161
412169
2910
in grado di spostare un grande disco
che rappresenta un animale
07:07
around so as to causecausa a smallpiccolo diskdisco,
162
415079
2345
così da permettere a un disco piccolo,
07:09
representingche rappresentano a toolstrumento, to reachraggiungere into a confinedconfinati spacespazio
163
417424
2771
che rappresenta uno strumento,
di raggiungere uno spazio ristretto
07:12
holdingdetenzione a thirdterzo diskdisco
164
420195
1537
tenendo un terzo disco
07:13
and releaseliberare the thirdterzo diskdisco
from its initiallyinizialmente fixedfisso positionposizione.
165
421732
2972
e rilasciare il terzo disco
dalla sua posizione iniziale fissa.
07:16
This toolstrumento use abilitycapacità will have applicationsapplicazioni
166
424704
2189
Questa capacità di uso degli strumenti avrà applicazioni
07:18
for smartinteligente manufacturingproduzione and agricultureagricoltura.
167
426893
2359
per produzioni e agricolture intelligenti.
07:21
In additionaggiunta, just as some other animalsanimali
168
429252
1944
Inoltre, proprio come altri animali
07:23
are ablecapace to cooperatecooperare by pullingtraino
oppositedi fronte endsestremità of a ropecorda
169
431196
2696
sono in grado di cooperare
tirando dai lati opposti di una corda
07:25
at the samestesso time to releaseliberare foodcibo,
170
433892
2053
nello stesso tempo per rilasciare cibo,
07:27
here we see that EntropicaEntropica is ablecapace to accomplishrealizzare
171
435945
2295
qui vediamo che Entropica è in grado di compiere
07:30
a modelmodello versionversione of that taskcompito.
172
438240
1988
una versione modello di questo compito.
07:32
This cooperativecooperativa abilitycapacità has interestinginteressante implicationsimplicazioni
173
440228
2522
Questa capacità di cooperare ha implicazioni interessanti
07:34
for economiceconomico planningpianificazione and a varietyvarietà of other fieldsi campi.
174
442750
3435
per la pianificazione economica e in diversi altri campi.
07:38
EntropicaEntropica is broadlyin linea di massima applicableapplicabile
175
446185
2071
Entropica è ampiamente applicabile
07:40
to a varietyvarietà of domainsdomini.
176
448256
1943
a tutta una serie di settori.
07:42
For exampleesempio, here we see it successfullycon successo
177
450199
2442
Per esempio, qui vediamo che gioca
07:44
playinggiocando a gamegioco of pongpong againstcontro itselfsi,
178
452641
2559
a pong contro se stesso,
07:47
illustratingche illustrano its potentialpotenziale for gaminggioco.
179
455200
2343
illustrando il suo potenziale nel gioco.
07:49
Here we see EntropicaEntropica orchestratingorchestrare
180
457543
1919
Qui vediamo Entropica che orchestra
07:51
newnuovo connectionsconnessioni on a socialsociale networkRete
181
459462
1839
nuove connessioni in un social network
07:53
where friendsamici are constantlycostantemente fallingcaduta out of touchtoccare
182
461301
2760
i cui amici si perdono continuamente di vista
07:56
and successfullycon successo keepingconservazione
the networkRete well connectedcollegato.
183
464061
2856
e mantiene la rete ben connessa.
07:58
This samestesso networkRete orchestrationorchestrazione abilitycapacità
184
466917
2298
Questa stessa capacità di orchestrazione della rete
08:01
alsoanche has applicationsapplicazioni in healthSalute carecura,
185
469215
2328
ha anche applicazioni nella sanità,
08:03
energyenergia, and intelligenceintelligenza.
186
471543
3232
nell'energia e nell'intelligenza.
08:06
Here we see EntropicaEntropica directingregia the pathspercorsi
187
474775
2085
Qui vediamo Entropica che guida il percorso
08:08
of a fleetflotta of shipsnavi,
188
476860
1486
di una flotta di navi,
08:10
successfullycon successo discoveringscoprire and
utilizingutilizzando the PanamaPanama CanalCanale
189
478346
3175
scoprendo e utilizzando il Canale di Panama
08:13
to globallyglobalmente extendestendere its reachraggiungere from the AtlanticAtlantico
190
481521
2458
per estendere globalmente la sua portata dall'Atlantico
08:15
to the PacificPacifico.
191
483979
1529
al Pacifico.
08:17
By the samestesso tokentoken di, EntropicaEntropica
192
485508
1727
Con lo stesso metodo, Entropica
08:19
is broadlyin linea di massima applicableapplicabile to problemsi problemi
193
487235
1620
è ampiamente applicabile a problemi
08:20
in autonomousautonomo defensedifesa, logisticslogistica and transportationmezzi di trasporto.
194
488855
5302
di autodifesa, logistica e trasporti.
08:26
FinallyInfine, here we see EntropicaEntropica
195
494173
2030
Infine, qui vediamo Entropica
08:28
spontaneouslyspontaneamente discoveringscoprire and executingl'esecuzione di
196
496203
2723
che scopre spontaneamente e esegue
08:30
a buy-lowcomprare-basso, sell-highvendere-alta strategystrategia
197
498926
2067
una strategia di acquisto a prezzi bassi
e vendita a prezzi alti
08:32
on a simulatedsimulata rangegamma tradedscambiato stockazione,
198
500993
2178
su una serie di titoli finanziari simulati,
08:35
successfullycon successo growingin crescita assetsrisorse undersotto managementgestione
199
503171
2331
accrescendo con successo i titoli sotto controllo
08:37
exponentiallyin modo esponenziale.
200
505502
1424
in maniera esponenziale.
08:38
This riskrischio managementgestione abilitycapacità
201
506926
1308
Questa capacità di gestione del rischio
08:40
will have broadampio applicationsapplicazioni in financefinanza
202
508234
2487
avrà ampie applicazioni in finanza
08:42
and insuranceassicurazione.
203
510721
3328
e nelle assicurazioni.
08:46
AlexAlex Wissner-GrossWissner-Gross: So what you've just seenvisto
204
514049
2091
Alex Wissner-Gross: Avete appena visto che
08:48
is that a varietyvarietà of signaturefirma humanumano intelligentintelligente
205
516140
4392
una varietà di comportamenti cognitivi
08:52
cognitiveconoscitivo behaviorscomportamenti
206
520532
1757
tipici dell'intelligenza umana
08:54
suchcome as toolstrumento use and walkinga passeggio uprightverticale
207
522289
2831
come l'uso degli strumenti, camminare eretti
08:57
and socialsociale cooperationcooperazione
208
525120
2029
e la cooperazione
08:59
all followSeguire from a singlesingolo equationequazione,
209
527149
2972
derivano tutti da una singola equazione,
09:02
whichquale drivesunità a systemsistema
210
530121
1932
che guida un sistema
09:04
to maximizemassimizzare its futurefuturo freedomla libertà of actionazione.
211
532053
3911
per massimizzare la futura libertà di azione.
09:07
Now, there's a profoundprofondo ironyironia here.
212
535964
3007
C'è una profonda ironia in tutto questo.
09:10
Going back to the beginninginizio
213
538971
2024
Tornare agli inizi
09:12
of the usageuso of the termtermine robotrobot,
214
540995
3273
dell'uso del termine robot,
09:16
the playgiocare "RURRUR,"
215
544268
2903
il gioco "RUR";
09:19
there was always a conceptconcetto
216
547171
2235
c'è sempre stato un concetto
09:21
that if we developedsviluppato machinemacchina intelligenceintelligenza,
217
549406
3226
per cui se sviluppiamo l'intelligenza delle macchine,
09:24
there would be a cyberneticcibernetica revoltrivolta.
218
552632
3027
ci sarà una rivolta cibernetica.
09:27
The machinesmacchine would risesalire up againstcontro us.
219
555659
3551
Le macchine si solleveranno contro di noi.
09:31
One majormaggiore consequenceconseguenza of this work
220
559210
2319
Un'importante conseguenza di questo lavoro
09:33
is that maybe all of these decadesdecenni,
221
561529
2769
è che forse in tutti questi decenni,
09:36
we'venoi abbiamo had the wholetotale conceptconcetto of cyberneticcibernetica revoltrivolta
222
564298
2976
abbiamo visto al contrario l'intero concetto
09:39
in reverseinverso.
223
567274
2011
della rivolta cibernetica.
09:41
It's not that machinesmacchine first becomediventare intelligentintelligente
224
569285
3279
Non sono le macchine a diventare prima intelligenti
09:44
and then megalomaniacalmegalomane
225
572564
2015
e poi megalomani
09:46
and try to take over the worldmondo.
226
574579
2224
che cercano di controllare il mondo.
09:48
It's quiteabbastanza the oppositedi fronte,
227
576803
1434
È l'opposto.
09:50
that the urgesollecitare to take controlcontrollo
228
578237
2906
Il desiderio di prendere il controllo
09:53
of all possiblepossibile futuresFutures
229
581143
2261
di tutti i possibili futuri
09:55
is a more fundamentalfondamentale principleprincipio
230
583404
2118
è un principio più fondamentale
09:57
than that of intelligenceintelligenza,
231
585522
1363
di quello dell'intelligenza,
09:58
that generalgenerale intelligenceintelligenza maypuò in factfatto emergeemergere
232
586885
3700
che l'intelligenza generale potrebbe di fatto emergere
10:02
directlydirettamente from this sortordinare of control-grabbingcontrollo di potenziali acquirenti,
233
590585
3559
direttamente da questa specie di controllo,
10:06
ratherpiuttosto than vicevice versaversa.
234
594144
4185
invece che viceversa.
10:10
AnotherUn altro importantimportante consequenceconseguenza is goalobbiettivo seekingcerca.
235
598329
3769
Un'altra importante conseguenza
è il perseguimento di un obiettivo.
10:14
I'm oftenspesso askedchiesto, how does the abilitycapacità to seekricercare goalsobiettivi
236
602098
4360
Mi viene spesso chiesto, come la capacità
di perseguire un obiettivo
10:18
followSeguire from this sortordinare of frameworkstruttura?
237
606458
1620
derivi da questa specie di quadro.
10:20
And the answerrisposta is, the abilitycapacità to seekricercare goalsobiettivi
238
608078
3028
La risposta è che
la capacità di perseguire un obiettivo
10:23
will followSeguire directlydirettamente from this
239
611106
1882
ne deriva direttamente
10:24
in the followinga seguire sensesenso:
240
612988
1834
in questo senso:
10:26
just like you would travelviaggio throughattraverso a tunneltunnel,
241
614822
2865
così come viaggereste attraverso un tunnel,
10:29
a bottleneckcollo di bottiglia in your futurefuturo pathsentiero spacespazio,
242
617687
2505
un collo di bottiglia nel vostro futuro percorso,
10:32
in orderordine to achieveraggiungere manymolti other
243
620192
1871
per poter raggiungere
10:34
diversediverso objectivesobiettivi laterdopo on,
244
622063
2021
molti altri obiettivi più avanti,
10:36
or just like you would investinvestire
245
624084
2372
o così come investireste
10:38
in a financialfinanziario securitysicurezza,
246
626456
1787
in titoli finanziari,
10:40
reducingriducendo your short-termbreve termine liquidityliquidità
247
628243
2237
riducendo la vostra liquidità a breve termine
10:42
in orderordine to increaseaumentare your wealthricchezza over the long termtermine,
248
630480
2400
per poter aumentare la vostra ricchezza
nel lungo termine,
10:44
goalobbiettivo seekingcerca emergesemerge directlydirettamente
249
632880
2337
il perseguimento di un obiettivo
emerge direttamente
10:47
from a long-termlungo termine driveguidare
250
635217
1729
dalla spinta a lungo termine
10:48
to increaseaumentare futurefuturo freedomla libertà of actionazione.
251
636946
4037
ad aumentare la futura libertà di azione.
10:52
FinallyInfine, RichardRichard FeynmanFeynman, famousfamoso physicistfisico,
252
640983
3528
Infine, Richard Feynman, un famoso fisico,
10:56
onceuna volta wroteha scritto that if humanumano civilizationciviltà were destroyeddistrutto
253
644511
3672
ha scritto una volta che se la civiltà umana
venisse distrutta
11:00
and you could passpassaggio only a singlesingolo conceptconcetto
254
648183
1893
e potesse trasmettere un singolo concetto
11:02
on to our descendantsdiscendenti
255
650076
1371
alla propria discendenza
11:03
to help them rebuildricostruire civilizationciviltà,
256
651447
2307
per aiutarla a ricostruire la civiltà,
11:05
that conceptconcetto should be
257
653754
1686
quel concetto dovrebbe essere
11:07
that all matterimporta around us
258
655440
1852
che tutta la materia che ci circonda
11:09
is madefatto out of tinyminuscolo elementselementi
259
657292
2323
è costituita di minuscoli elementi
11:11
that attractattirare eachogni other when they're farlontano aparta parte
260
659615
2508
che si attraggono l'un l'altro quando sono lontani,
11:14
but repelrespingere eachogni other when they're closevicino togetherinsieme.
261
662123
3330
ma si respingono quando sono vicini.
11:17
My equivalentequivalente of that statementdichiarazione
262
665453
1781
Il mio equivalente di quella dichiarazione
11:19
to passpassaggio on to descendantsdiscendenti
263
667234
1268
da passare alla discendenza
11:20
to help them buildcostruire artificialartificiale intelligencesintelligenze
264
668502
2712
per aiutarla a costruire l'intelligenza artificiale
11:23
or to help them understandcapire humanumano intelligenceintelligenza,
265
671214
2949
o per aiutarla a capire l'intelligenza umana,
11:26
is the followinga seguire:
266
674163
1267
è la seguente:
11:27
IntelligenceIntelligenza should be viewedhanno visto
267
675430
2053
l'intelligenza dovrebbe essere vista
11:29
as a physicalfisico processprocesso
268
677483
1413
come un processo fisico
11:30
that triescerca to maximizemassimizzare futurefuturo freedomla libertà of actionazione
269
678896
2965
che cerca di massimizzare la futura libertà di azione
11:33
and avoidevitare constraintsvincoli in its ownproprio futurefuturo.
270
681861
3616
e evitare i limiti del proprio futuro.
11:37
Thank you very much.
271
685477
1358
Grazie infinite.
11:38
(ApplauseApplausi)
272
686835
4000
(Applausi)
Translated by Anna Cristiana Minoli
Reviewed by Carlo Schiatti

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ABOUT THE SPEAKER
Alex Wissner-Gross - Scientist, entrepreneur, inventor
Alex Wissner-Gross applies science and engineering principles to big (and diverse) questions, like: "What is the equation for intelligence?" and "What's the best way to raise awareness about climate change?"

Why you should listen

Alex Wissner-Gross is a serial big-picture thinker. He applies physics and computer science principles to a wide variety of topics, like human intelligence, climate change and financial trading.

Lately Wissner-Gross started wondering: Why have we searched for so long to understand intelligence? Can it really be this elusive? His latest work posits that intelligence can indeed be defined physically, as a dynamic force, rather than a static property. He explains intelligence in terms of causal entropic forces, ultimately defining it as "a force to maximize future freedom of action."

Wissner-Gross is a fellow at the Harvard Institute for Applied Computational Science and a research affiliate at the MIT Media Lab. He has a Ph.D. in physics from Harvard and bachelor's degrees in physics, electrical science and engineering, and mathematics from MIT.

More profile about the speaker
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