ABOUT THE SPEAKER
George Dyson - Historian of science
In telling stories of technologies and the individuals who created them, George Dyson takes a clear-eyed view of our scientific past -- while illuminating what lies ahead.

Why you should listen

The development of the Aleutian kayak, its adaptation by Russians in the 18th and 19th centuries, and his own redevelopment of the craft in the 1970s was chronicled in George Dyson’s Baidarka: The Kayak of 1986. His 1997 Darwin Among the Machines: The Evolution of Global Intelligence (“the last book about the Internet written without the Internet”) explored the history and prehistory of digital computing and telecommunications as a manifestation of the convergent destiny of organisms and machines.

Project Orion: The True Story of the Atomic Spaceship, published in 2002, assembled first-person interviews and recently declassified documents to tell the story of a path not taken into space: a nuclear-powered spaceship whose objective was to land a party of 100 people on Mars four years before we landed two people on the Moon. Turing's Cathedral: The Origins of the Digital Universe, published in 2012, illuminated the transition from numbers that mean things to numbers that do things in the aftermath of World War II.

Dyson’s current project, Analogia, is a semi-autobiographical reflection on how analog computation is re-establishing control over the digital world.

More profile about the speaker
George Dyson | Speaker | TED.com
TED2003

George Dyson: The birth of the computer

George Dyson sulla nascita del computer

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Lo storico George Dyson racconta la storia della nascita dei computer moderni -- dalle sue origini nel sedicesimo secolo ai simpatici notebook di alcuni ingegneri informatici degli albori.
- Historian of science
In telling stories of technologies and the individuals who created them, George Dyson takes a clear-eyed view of our scientific past -- while illuminating what lies ahead. Full bio

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Last yearanno, I told you the storystoria, in sevenSette minutesminuti, of ProjectProgetto OrionOrion,
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L'anno scorso vi ho raccontato, in sette minuti, la storia del Progetto Orion,
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whichquale was this very implausiblenon plausibile technologytecnologia
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che era questa tecnologia davvero improbabile
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that technicallytecnicamente could have workedlavorato,
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6000
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che tecnicamente avrebbe potuto funzionare,
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but it had this one-yearun anno politicalpolitico windowfinestra where it could have happenedè accaduto.
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ma aveva una finestra politica di un solo anno in cui avrebbe potuto farlo,
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So it didn't happenaccadere. It was a dreamsognare that did not happenaccadere.
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e perciò non ha funzionato. Era un sogno che non si è avverato.
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This yearanno I'm going to tell you the storystoria of the birthnascita of digitaldigitale computinginformatica.
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5000
Quest'anno vi racconterò la storia dell'informatica.
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This was a perfectperfezionare introductionintroduzione.
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Questa era un'introduzione perfetta.
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And it's a storystoria that did work. It did happenaccadere,
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E questa è una storia che ha funzionato. È accaduta,
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and the machinesmacchine are all around us.
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e ora le macchine sono ovunque intorno a noi.
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And it was a technologytecnologia that was inevitableinevitabile.
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Ed era una tecnologia inevitabile.
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If the people I'm going to tell you the storystoria about,
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31000
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Se le persone di cui sto per raccontarvi la storia --
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if they hadn'tnon aveva donefatto it, somebodyqualcuno elsealtro would have.
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se non l'avessero fatto, qualcun'altro l'avrebbe fatto.
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So, it was sortordinare of the right ideaidea at the right time.
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Perciò era una specie di buona idea al momento giusto.
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This is Barricelli'sDi Barricelli universeuniverso. This is the universeuniverso we livevivere in now.
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Questo è l'universo di Barricelli. Questo è l'universo in cui noi viviamo ora.
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It's the universeuniverso in whichquale these machinesmacchine
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È l'universo in cui queste macchine
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are now doing all these things, includingCompreso changingmutevole biologybiologia.
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6000
fanno tutte queste cose, incluso cambiare la biologia.
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I'm startingdi partenza the storystoria with the first atomicatomico bombbomba at TrinityTrinity,
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50000
5000
Inizierò il mio racconto con la prima bomba atomica a Trinity,
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whichquale was the ManhattanManhattan ProjectProgetto. It was a little bitpo like TEDTED:
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2000
si trattava del Progetto Manhattan. Era un po' come il TED:
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it broughtportato a wholetotale lot of very smartinteligente people togetherinsieme.
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3000
ha messo insieme un sacco di persone molto intelligenti.
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And threetre of the smartestpiù intelligente people were
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60000
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E tre delle persone più geniali erano
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StanStan UlamUlam, RichardRichard FeynmanFeynman and JohnJohn vonvon NeumannNeumann.
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62000
4000
Stan Ulam, Richard Feynman e John von Neumann,
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And it was VonVon NeumannNeumann who said, after the bombbomba,
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66000
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e fu von Neumann che disse, dopo la bomba,
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he was workinglavoro on something much more importantimportante than bombsbombe:
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che stava lavorando su qualcosa di più importante delle bombe:
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he's thinkingpensiero about computerscomputer.
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72000
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stava pensado ai computer.
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So, he wasn'tnon era only thinkingpensiero about them; he builtcostruito one. This is the machinemacchina he builtcostruito.
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Non ci stava solo pensando; ne costruì uno. Questa è la macchina che costruì.
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(LaughterRisate)
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78000
4000
(Risate)
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He builtcostruito this machinemacchina,
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82000
2000
Ha costruito questa macchina,
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and we had a beautifulbellissimo demonstrationdimostrazione of how this thing really workslavori,
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84000
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e abbiamo una bella dimostrazione di come questa cosa funzioni davvero,
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with these little bitsbit. And it's an ideaidea that goesva way back.
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87000
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con queste piccole cose. Ed è un'idea che risale a tanto tempo prima.
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The first personpersona to really explainspiegare that
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90000
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La prima persona che davverò la spiegò
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was ThomasThomas HobbesHobbes, who, in 1651,
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93000
3000
fu Thomas Hobbes che, nel 1651,
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explainedha spiegato how arithmeticaritmetica and logiclogica are the samestesso thing,
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96000
3000
spiegò come l'aritmetica e la logica sono la stessa cosa,
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and if you want to do artificialartificiale thinkingpensiero and artificialartificiale logiclogica,
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99000
3000
e che se vogliamo un pensiero artificiale e una logica artificiale,
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you can do it all with arithmeticaritmetica.
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possiamo realizzarle con l'aritmetica.
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He said you needednecessaria additionaggiunta and subtractionsottrazione.
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104000
4000
Disse che ci servono solo addizione e sottrazione.
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LeibnizLeibniz, who cameè venuto a little bitpo laterdopo -- this is 1679 --
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108000
4000
Leibniz, che arrivò qualche tempo dopo -- siamo nel 1679 --
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showedha mostrato that you didn't even need subtractionsottrazione.
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112000
2000
dimostrò che non era nemmeno necessaria la sottrazione.
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You could do the wholetotale thing with additionaggiunta.
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Possiamo fare tutto con la sola addizione.
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Here, we have all the binarybinario arithmeticaritmetica and logiclogica
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3000
Qui abbiamo tutta l'aritmetica e la logica binaria
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that droveguidavo the computercomputer revolutionrivoluzione.
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che guidò la rivoluzione dei computer,
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And LeibnizLeibniz was the first personpersona to really talk about buildingcostruzione suchcome a machinemacchina.
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121000
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e Leibniz fu la prima persona che davverò parlò di come costruire una macchina simile.
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He talkedparlato about doing it with marblesMarmi,
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Parlava di realizzarla con delle palline,
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havingavendo gatescancelli and what we now call shiftcambio registersregistra,
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2000
avendo delle porte e ciò che oggi noi chiamiamo registri a scorrimento,
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where you shiftcambio the gatescancelli, dropfar cadere the marblesMarmi down the tracksbrani.
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129000
3000
dove fai scorrere le porte, facendo cadere le palline su dei tracciati.
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And that's what all these machinesmacchine are doing,
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E questo è ciò che tutte queste macchine stanno facendo,
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excepttranne, insteadanziché of doing it with marblesMarmi,
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134000
2000
a parte che invece di farlo con delle palline,
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they're doing it with electronselettroni.
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136000
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lo fanno con gli elettroni.
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And then we jumpsaltare to VonVon NeumannNeumann, 1945,
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138000
4000
Ed ora saltiamo a von Neumann, 1945,
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when he sortordinare of reinventsreinventa the wholetotale samestesso thing.
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142000
2000
quando grossomodo reinventò la stessa cosa.
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And 1945, after the warguerra, the electronicselettronica existedesistito
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144000
3000
E nel 1945, dopo la guerra, esisteva l'elettronica
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to actuallyin realtà try and buildcostruire suchcome a machinemacchina.
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147000
3000
per tentare di costruire una macchina del genere.
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So JuneGiugno 1945 -- actuallyin realtà, the bombbomba hasn'tnon ha even been droppedcaduto yetancora --
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4000
Giugno 1945. In quel momento, la bomba [sul Giappone NdT] non era ancora stata sganciata,
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and VonVon NeumannNeumann is puttingmettendo togetherinsieme all the theoryteoria to actuallyin realtà buildcostruire this thing,
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154000
4000
e von Neumann sta già mettendo insieme tutte le teorie necessarie per costruire questa cosa,
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whichquale alsoanche goesva back to TuringTuring,
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158000
2000
che ci porta indietro fino a Turing,
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who, before that, gaveha dato the ideaidea that you could do all this
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160000
3000
che, prima di questo, diede l'idea che si potesse fare tutto ciò
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with a very brainlesssenza cervello, little, finitefinito statestato machinemacchina,
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con una banale macchina a stati finiti,
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just readinglettura a tapenastro in and readinglettura a tapenastro out.
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167000
3000
che semplicemente legge un nastro in entrata e uno in uscita.
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The other sortordinare of genesisgenesi of what VonVon NeumannNeumann did
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170000
3000
L'altro tipo di genesi che von Neumann fece
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was the difficultydifficoltà of how you would predictpredire the weathertempo metereologico.
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173000
4000
fu la difficoltà con cui si potrebbero fare le previsioni del tempo.
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LewisLewis RichardsonRichardson saw how you could do this with a cellularcellulare arrayschieramento of people,
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177000
4000
Lewis Richardson vide come si poteva farlo con una suddivisione a blocchi di persone,
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givingdando them eachogni a little chunkpezzo, and puttingmettendo it togetherinsieme.
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181000
3000
dando a ciascuno di loro un piccolo blocco, e mettendoli tutti assieme.
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Here, we have an electricalelettrico modelmodello illustratingche illustrano a mindmente havingavendo a will,
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184000
3000
Qui abbiamo un modello elettrico che mostra una mente che ha una volontà,
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but capablecapace of only two ideasidee.
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187000
2000
ma capace di solo due idee.
03:21
(LaughterRisate)
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189000
1000
(Risate)
03:22
And that's really the simplestpiù semplice computercomputer.
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190000
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Ed è davvero il più semplice dei computer.
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It's basicallyfondamentalmente why you need the qubitQubit,
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193000
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È in pratica il motivo per cui serve il bit quantistico,
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because it only has two ideasidee.
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195000
2000
perché ha solo due idee.
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And you put lots of those togetherinsieme,
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2000
E se mettete assieme tanti di questi,
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you get the essentialsEssentials of the modernmoderno computercomputer:
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199000
3000
avete le basi di un computer moderno:
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the arithmeticaritmetica unitunità, the centralcentrale controlcontrollo, the memorymemoria,
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202000
3000
l'unità aritmetica, il controllo centrale, la memoria,
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the recordingregistrazione mediummedio, the inputingresso and the outputproduzione.
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205000
3000
il mezzo di registrazione, l'input e l'output.
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But, there's one catchcatturare. This is the fatalfatale -- you know,
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208000
4000
Ma, c'è un inghippo. Questa è la fatalità -- lo sapete,
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we saw it in startingdi partenza these programsprogrammi up.
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212000
3000
l'abbiamo visto nel far partire questi programmi.
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The instructionsIstruzioni whichquale governgovernare this operationoperazione
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215000
2000
Le istruzioni che governano questa operazione
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mustdovere be givendato in absolutelyassolutamente exhaustiveesaustivo detaildettaglio.
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217000
2000
devono essere date in modo assolutamente dettagliato.
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So, the programmingprogrammazione has to be perfectperfezionare, or it won'tnon lo farà work.
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219000
3000
Perciò il programma dev'essere perfetto, o non funzionerà.
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If you look at the originsorigini of this,
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222000
2000
Se guardate alle origini di tutto questo,
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the classicclassico historystoria sortordinare of takes it all back to the ENIACENIAC here.
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224000
4000
la storia classica porta tutto indietro all'ENIAC.
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But actuallyin realtà, the machinemacchina I'm going to tell you about,
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228000
2000
Ma in realtà, la macchina di cui sto per parlarvi,
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the InstituteIstituto for AdvancedAvanzate StudyStudio machinemacchina, whichquale is way up there,
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230000
3000
la Institute for Grand Study Machine, che è quassù,
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really should be down there. So, I'm tryingprovare to reviserivedere historystoria,
80
233000
2000
dovrebe in realtà stare quaggiù. Sto quindi tentando di rivedere la storia,
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and give some of these guys more creditcredito than they'veessi hanno had.
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235000
3000
e dare qualche credito a questi ragazzi, più di quanti ne abbiano ricevuti.
04:10
SuchTali a computercomputer would openAperto up universesuniversi,
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238000
2000
Un computer del genere potrebbe aprire universi
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whichquale are, at the presentpresente, outsideal di fuori the rangegamma of any instrumentsstrumenti.
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240000
4000
che al momento sono al di fuori della portata di qualunque strumento,
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So it openssi apre up a wholetotale newnuovo worldmondo, and these people saw it.
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244000
3000
perciò mostra un mondo completamente nuovo, e queste persone lo hanno visto.
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The guy who was supposedipotetico to buildcostruire this machinemacchina
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247000
2000
La persona che avrebbe dovuto costruire questa macchina
04:21
was the guy in the middlein mezzo, VladimirVladimir ZworykinZworykin, from RCARCA.
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249000
3000
era l'uomo nel mezzo, Vladimir Zworykin, della RCA.
04:24
RCARCA, in probablyprobabilmente one of the lousiestpeggiori businessattività commerciale decisionsdecisioni
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252000
3000
RCA, probabilmente in una delle peggiori decisioni aziendali
04:27
of all time, decideddeciso not to go into computerscomputer.
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255000
3000
di tutti i tempi, decise di non occuparsi di computer.
04:30
But the first meetingsincontri, NovemberNovembre 1945, were at RCA'sDi RCA officesuffici.
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258000
5000
Ma i primi incontri, nel novembre del 1945, furono negli uffici RCA.
04:35
RCARCA startediniziato this wholetotale thing off, and said, you know,
90
263000
4000
RCA cominciò l'intero affare, e disse, sapete,
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televisionstelevisori are the futurefuturo, not computerscomputer.
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267000
3000
le televisioni sono il futuro, non i computer.
04:42
The essentialsEssentials were all there --
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270000
2000
Gli elementi essenziali erano tutti là --
04:44
all the things that make these machinesmacchine runcorrere.
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272000
4000
tutte le cose che fanno funzionare queste macchine.
04:48
VonVon NeumannNeumann, and a logicianlogician, and a mathematicianmatematico from the armyesercito
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276000
3000
Von Neumann, e un logico, e un matematico dell'esercito
04:51
put this togetherinsieme. Then, they needednecessaria a placeposto to buildcostruire it.
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279000
2000
messi assieme. Gli serviva quindi un posto dove costruirla.
04:53
When RCARCA said no, that's when they decideddeciso to buildcostruire it in PrincetonPrinceton,
96
281000
4000
Quando l'RCA disse di no, decisero di costruirla a Princeton,
04:57
where FreemanFreeman workslavori at the InstituteIstituto.
97
285000
2000
dove Freeman lavorava all'Institute.
04:59
That's where I grewè cresciuto up as a kidragazzo.
98
287000
2000
È dove sono cresciuto da bambino.
05:01
That's me, that's my sistersorella EstherEsther, who'schi è talkedparlato to you before,
99
289000
4000
Questo sono io, mia sorella Esther, che vi ha parlato prima,
05:05
so we bothentrambi go back to the birthnascita of this thing.
100
293000
3000
perciò entrambi andiamo indietro all nascita di questa cosa.
05:08
That's FreemanFreeman, a long time agofa,
101
296000
2000
Questo è Freeman, tanto tempo fa,
05:10
and that was me.
102
298000
1000
e quello sono io.
05:11
And this is VonVon NeumannNeumann and MorgensternMorgenstern,
103
299000
3000
E questi sono von Neumann e Morgenstern,
05:14
who wroteha scritto the "TheoryTeoria of GamesGiochi."
104
302000
2000
che scrisse la Teoria dei Giochi.
05:16
All these forcesforze cameè venuto togetherinsieme there, in PrincetonPrinceton.
105
304000
4000
Tutte queste forze si misero assieme, a Princeton.
05:20
OppenheimerOppenheimer, who had builtcostruito the bombbomba.
106
308000
2000
Oppenheimer, che costruì la bomba.
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The machinemacchina was actuallyin realtà used mainlyprincipalmente for doing bombbomba calculationscalcoli.
107
310000
4000
La macchina era usata principalmente per eseguire calcoli per la bomba.
05:26
And JulianJulian BigelowBigelow, who tookha preso
108
314000
2000
E Julian Bigelow, che prese
05:28
Zworkykin'sDi ingegniere placeposto as the engineeringegnere, to actuallyin realtà figurefigura out, usingutilizzando electronicselettronica,
109
316000
4000
il posto di [?] come ingegniere per scoprire come, usando l'elettronica,
05:32
how you would buildcostruire this thing. The wholetotale gangbanda of people who cameè venuto to work on this,
110
320000
3000
si potesse costruire una cosa simile. L'intero gruppo di persone che si riunirono per lavorarci,
05:35
and womendonne in frontdavanti, who actuallyin realtà did mostmaggior parte of the codingcodifica, were the first programmersprogrammatori.
111
323000
5000
e le donne davanti, che in realtà scrissero la maggior parte del codice, furono i primi programmatori.
05:40
These were the prototypeprototipo geeksgeek, the nerdsnerd.
112
328000
4000
Erano il prototipo dei geek, i nerd.
05:44
They didn't fitin forma in at the InstituteIstituto.
113
332000
2000
Non si ambientarono nell'istituto.
05:46
This is a letterlettera from the directordirettore, concernedha riguardato about --
114
334000
3000
Questa è una lettera del preside, preoccupato in merito --
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"especiallyparticolarmente unfairsleale on the matterimporta of sugarzucchero."
115
337000
3000
"particolarmente scorretti in materia di zucchero."
05:52
(LaughterRisate)
116
340000
1000
(Risate)
05:53
You can readleggere the texttesto.
117
341000
1000
Potete leggere il testo.
05:54
(LaughterRisate)
118
342000
6000
(Risate)
06:00
This is hackershacker gettingottenere in troubleguaio for the first time.
119
348000
4000
Questi sono hacker nei guai per la prima volta.
06:04
(LaughterRisate).
120
352000
5000
(Risate)
06:09
These were not theoreticalteorico physicistsi fisici.
121
357000
2000
Questi non erano fisici teoretici.
06:11
They were realvero soldering-gunpistola per saldatura typetipo guys, and they actuallyin realtà builtcostruito this thing.
122
359000
5000
Erano veri uomini da battaglia, che davvero costruirono questa cosa.
06:16
And we take it for grantedconcesso now, that eachogni of these machinesmacchine
123
364000
2000
E diamo tutto questo per scontato ora che queste macchine
06:18
has billionsmiliardi of transistorstransistori, doing billionsmiliardi of cyclescicli perper secondsecondo withoutsenza failingin mancanza di.
124
366000
5000
hanno miliardi di transistor, che eseguono miliardi di cicli per secondo senza sbagliare.
06:23
They were usingutilizzando vacuumvuoto tubestubi, very narrowstretto, sloppysciatta techniquestecniche
125
371000
4000
Loro usarono tubi sottovuoto, con tecniche molto imprecise
06:27
to get actuallyin realtà binarybinario behaviorcomportamento out of these radioRadio vacuumvuoto tubestubi.
126
375000
5000
per cercare di ottenere un comportamento binario da questi tubi.
06:32
They actuallyin realtà used 6J6, the commonComune radioRadio tubetubo,
127
380000
3000
Usarono dei 6J6, il comune tubo radio,
06:35
because they foundtrovato they were more reliableaffidabile than the more expensivecostoso tubestubi.
128
383000
4000
perché lo trovarono molto più affidabile di altri tubi più costosi.
06:39
And what they did at the InstituteIstituto was publishpubblicare everyogni steppasso of the way.
129
387000
4000
E ciò che fecero all'Institute fu pubblicato passo passo.
06:43
ReportsRapporti were issuedrilasciato, so that this machinemacchina was clonedclonato
130
391000
3000
Furono scritti resoconti, così che la macchina fu clonata
06:46
at 15 other placesposti around the worldmondo.
131
394000
3000
in altri 15 posti nel mondo.
06:49
And it really was. It was the originaloriginale microprocessormicroprocessore.
132
397000
4000
E fu davvero così. Era il primo microprocessore.
06:53
All the computerscomputer now are copiescopie of that machinemacchina.
133
401000
2000
Tutti i computer di oggi sono copie di quella macchina.
06:55
The memorymemoria was in cathodecatodo rayRay tubestubi --
134
403000
3000
La memoria era in tubi a raggi catodici --
06:58
a wholetotale bunchmazzo of spotsmacchie on the faceviso of the tubetubo --
135
406000
3000
un bel gruppo di brufoli sulla faccia del tubo,
07:01
very, very sensitivesensibile to electromagneticelettromagnetica disturbancesdispersioni.
136
409000
3000
molto molto sensibili alle interferenze elettromagnetiche.
07:04
So, there's 40 of these tubestubi,
137
412000
2000
C'erano 40 di questi tubi,
07:06
like a V-V-40 enginemotore runningin esecuzione the memorymemoria.
138
414000
3000
come un motore V-40 per far girare la memoria.
07:09
(LaughterRisate)
139
417000
1000
(Risate)
07:10
The inputingresso and the outputproduzione was by teletypetelescrivente tapenastro at first.
140
418000
5000
L'input e l'output inizialmente erano realizzati per mezzo di nastro telegrafico.
07:15
This is a wirefilo driveguidare, usingutilizzando bicyclebicicletta wheelsruote.
141
423000
2000
Questo è un drive a raggi, fatto con ruote di bicicletta.
07:17
This is the archetypearchetipo of the harddifficile diskdisco that's in your machinemacchina now.
142
425000
5000
Questo è l'archetipo dell'hard disk che si trova nelle vostre macchine oggi.
07:22
Then they switchedcommutata to a magneticmagnetico drumtamburo.
143
430000
2000
Poi passarono a tamburi magnetici.
07:24
This is modifyingmodifica IBMIBM equipmentattrezzatura,
144
432000
2000
Questa è la modifica di attrezzatura IBM,
07:26
whichquale is the originsorigini of the wholetotale data-processingelaborazione dei dati industryindustria, laterdopo at IBMIBM.
145
434000
4000
che è l'origine di tutta l'industria di processazione dati, più avanti all'IBM.
07:30
And this is the beginninginizio of computercomputer graphicsgrafica.
146
438000
3000
E questo è l'inizio della computer grafica.
07:33
The "Graph'g-BeamGraph'g-fascio TurnDisabilita On." This nextIl prossimo slidediapositiva,
147
441000
3000
Il "Graph'g-Beam Turn On". In questa prossima immagine,
07:36
that's the -- as farlontano as I know -- the first digitaldigitale bitmapbitmap displaydisplay, 1954.
148
444000
7000
questo è -- per quanto ne sappia -- la prima immagine bitmap digitale, 1954.
07:43
So, VonVon NeumannNeumann was alreadygià off in a theoreticalteorico cloudnube,
149
451000
3000
Allora, Von Neumann era già su una nuvola teoretica
07:46
doing abstractastratto sortstipi of studiesstudi of how you could buildcostruire
150
454000
3000
mentre faceva studi astratti su come poteva costruire
07:49
reliableaffidabile machinesmacchine out of unreliableinaffidabile componentscomponenti.
151
457000
3000
macchine affidabili con componenti inaffidabili.
07:52
Those guys drinkingpotabile all the tea with sugarzucchero in it
152
460000
2000
Queste persone che bevevano il tè con un sacco di zucchero
07:54
were writingscrittura in theirloro logbooksgiornali di bordo, tryingprovare to get this thing to work, with all
153
462000
4000
stavano scrivendo registri mentre tentavano di far funzionare il tutto, con tutti
07:58
these 2,600 vacuumvuoto tubestubi that failedfallito halfmetà the time.
154
466000
3000
questi 2.600 tubi che fallivano la metà delle volte.
08:01
And that's what I've been doing, this last sixsei monthsmesi, is going throughattraverso the logslogs.
155
469000
5000
E tutto quello che ho fatto negli ultimi sei mesi, è stato leggere questi registri.
08:06
"RunningIn esecuzione time: two minutesminuti. InputIngresso, outputproduzione: 90 minutesminuti."
156
474000
3000
"Tempo di esecuzione: due minuti. Input, output: 90 minuti."
08:09
This includesinclude a largegrande amountquantità of humanumano errorerrore.
157
477000
3000
Questo include una grossa quantità di errori umani.
08:12
So they are always tryingprovare to figurefigura out, what's machinemacchina errorerrore? What's humanumano errorerrore?
158
480000
3000
Perciò stavano sempre cercando di capire, è un errore macchina? È un errore umano?
08:15
What's codecodice, what's hardwarehardware?
159
483000
2000
È codice? È hardware?
08:17
That's an engineeringegnere gazingGazing at tubetubo numbernumero 36,
160
485000
2000
Questo è un ingegniere che fissa il tubo numero 36,
08:19
tryingprovare to figurefigura out why the memory'sdi memoria not in focusmessa a fuoco.
161
487000
2000
cercando di capire perché la memoria non è allineata.
08:21
He had to focusmessa a fuoco the memorymemoria -- seemssembra OK.
162
489000
3000
Ha dovuto allineare la memoria -- sembra OK.
08:24
So, he had to focusmessa a fuoco eachogni tubetubo just to get the memorymemoria up and runningin esecuzione,
163
492000
4000
Perciò doveva allineare ogni tubo semplicemente per avere la memoria funzionante,
08:28
let aloneda solo havingavendo, you know, softwareSoftware problemsi problemi.
164
496000
2000
senza contare, sapete, i problemi di software.
08:30
"No use, wentandato home." (LaughterRisate)
165
498000
2000
"Nessun uso, andato a casa." (Risate)
08:32
"ImpossibleImpossibile to followSeguire the damnDannazione thing, where'sdov 'è a directoryDirectory?"
166
500000
3000
"Impossibile seguire la dannata cosa, dov'è un guida?"
08:35
So, alreadygià, they're complaininglamentarsi about the manualsmanuali:
167
503000
2000
Già si lamentavano dei manuali:
08:37
"before closingchiusura down in disgustdisgusto ... "
168
505000
4000
"prima di spegnere tutto con disgusto."
08:41
"The GeneralGenerale ArithmeticAritmetica: OperatingDi funzionamento LogsRegistri."
169
509000
2000
L'aritmetica generale -- i registri operativi,
08:43
BurningMasterizzazione lots of midnightmezzanotte oilolio.
170
511000
3000
lavorando fino a tarda notte.
08:46
"MANIACMANIAC," whichquale becamedivenne the acronymacronimo for the machinemacchina,
171
514000
2000
MANIAC, che divenne l'acronimo della macchina,
08:48
MathematicalMatematica and NumericalNumerico IntegratorIntegrator and CalculatorCalcolatrice, "lostperduto its memorymemoria."
172
516000
3000
Integratore e Calcolatore Matematico e Numerico, "ha perso la sua memoria."
08:51
"MANIACMANIAC regainedha riguadagnato its memorymemoria, when the powerenergia wentandato off." "MachineMacchina or humanumano?"
173
519000
6000
"MANIAC ha riguadagnato la memoria quando è stato spento," "macchina o umano?"
08:57
"AhaAHA!" So, they figuredfigurato out it's a codecodice problemproblema.
174
525000
3000
"Aha!" Quindi l'hanno trovato: è un problema di codice:
09:00
"FoundTrovati troubleguaio in codecodice, I hopesperanza."
175
528000
2000
"Trovato problema nel codice, spero."
09:02
"CodeCodice errorerrore, machinemacchina not guiltycolpevole."
176
530000
3000
"Errore di codice, macchina non colpevole."
09:05
"DamnMaledetto it, I can be just as stubborntestardo as this thing."
177
533000
3000
"Maledizione, posso essere ostinato tanto quanto questa cosa."
09:08
(LaughterRisate)
178
536000
5000
(Risate)
09:13
"And the dawnalba cameè venuto." So they rancorse all night.
179
541000
2000
"E giunse l'alba." Perciò sono andati avanti tutta la notte.
09:15
Twenty-fourVenti-quattro hoursore a day, this thing was runningin esecuzione, mainlyprincipalmente runningin esecuzione bombbomba calculationscalcoli.
180
543000
4000
Questa cosa era attiva 24 ore al giorno, principalmente per eseguire calcoli per la bomba.
09:19
"Everything up to this pointpunto is wastedsprecato time." "What's the use? Good night."
181
547000
5000
"Fin qui è stato solo tempo sprecato." "Qual'è lo scopo? Buonanotte."
09:24
"MasterMaster controlcontrollo off. The hellinferno with it. Way off." (LaughterRisate)
182
552000
4000
"Controllo primario spento. All'inferno. Vado via." (Risate)
09:28
"Something'sDi qualcosa wrongsbagliato with the airaria conditionercondizionatore --
183
556000
2000
"Qualcosa non va col condizionatore --
09:30
smellodore of burningardente V-beltsCinghie trapezoidali in the airaria."
184
558000
3000
odore di cinghie bruciate nell'aria."
09:33
"A shortcorto -- do not turnturno the machinemacchina on."
185
561000
2000
"In breve -- non accendere la macchina."
09:35
"IBMIBM machinemacchina puttingmettendo a tar-likecatrame-come substancesostanza on the cardscarte. The tarcatrame is from the rooftetto."
186
563000
5000
"La macchina IBM sta portando una sostanza catramosa sulle carte. Il catrame viene dal tetto."
09:40
So they really were workinglavoro undersotto toughdifficile conditionscondizioni.
187
568000
2000
Perciò stavano davvero lavorando in condizioni difficili.
09:42
(LaughterRisate)
188
570000
1000
(Risate)
09:43
Here, "A mousetopo has climbedscalato into the blowersoffiatore
189
571000
2000
Qui, "Un topo è salito fino al ventilatore
09:45
behinddietro a the regulatorregolatore rackcremagliera, setimpostato blowersoffiatore to vibratingvibrazione. ResultRisultato: no more mousetopo."
190
573000
4000
dietro la griglia di regolazione, facendo vibrare il ventilatore. Risultato: niente più topo."
09:49
(LaughterRisate)
191
577000
5000
(Risate)
09:54
"Here liesbugie mousetopo. BornNato: ?. DiedÈ morto: 4:50 a.m., MayMaggio 1953."
192
582000
7000
"Qui giace il topo. Nato ? Morto 4:50, Maggio 1953."
10:01
(LaughterRisate)
193
589000
1000
(Risate)
10:02
There's an insidedentro jokescherzo someonequalcuno has penciledscritto a matita in:
194
590000
2000
In questa frase c'è inserita una battuta per pochi:
10:04
"Here liesbugie MarstonMarston MouseMouse."
195
592000
2000
"Qui giace Marston Mouse [il topo]."
10:06
If you're a mathematicianmatematico, you get that,
196
594000
2000
Se uno di voi è un matematico, la coglierà,
10:08
because MarstonMarston was a mathematicianmatematico who
197
596000
1000
perché Marston era un matematico che
10:09
objectedeccepito to the computercomputer beingessere there.
198
597000
3000
obiettò che i computer non potessero esistere.
10:12
"PickedScelto a lightningfulmine buginsetto off the drumtamburo." "RunningIn esecuzione at two kilocycleskilocicli."
199
600000
4000
"Tolta una lucciola dal tamburo, che andava a 2 kilocicli."
10:16
That's two thousandmille cyclescicli perper secondsecondo --
200
604000
2000
Sono duemila cicli per secondo --
10:18
"yes, I'm chickenpollo" -- so two kilocycleskilocicli was slowlento speedvelocità.
201
606000
3000
"si, sono un pollo" -- quindi due kilocicli era bassa velocità.
10:21
The highalto speedvelocità was 16 kilocycleskilocicli.
202
609000
3000
L'alta velocità era 16 kilocicli.
10:24
I don't know if you rememberricorda a MacMac that was 16 MegahertzMegahertz,
203
612000
3000
Non so se vi ricordate un Mac a 16 Megahertz.
10:27
that's slowlento speedvelocità.
204
615000
2000
Quella era bassa velocità.
10:29
"I have now duplicatedduplicati bothentrambi resultsrisultati.
205
617000
3000
"Sono ora riuscito a replicare entrambi i risultati.
10:32
How will I know whichquale is right, assumingsupponendo one resultrisultato is correctcorretta?
206
620000
3000
Come saprò qual'è giusto, assumendo che un risultato sia corretto?
10:35
This now is the thirdterzo differentdiverso outputproduzione.
207
623000
2000
Ecco ora un terzo differente output.
10:37
I know when I'm lickedleccato."
208
625000
2000
So riconoscere quando sono battuto."
10:39
(LaughterRisate)
209
627000
2000
(Risate)
10:41
"We'veAbbiamo duplicatedduplicati errorserrori before."
210
629000
2000
"Abbiamo riprodotto errori in precedenza."
10:43
"MachineMacchina runcorrere, fine. CodeCodice isn't."
211
631000
3000
"La macchina funziona bene. Il codice no."
10:46
"Only happensaccade when the machinemacchina is runningin esecuzione."
212
634000
2000
"Succede solo quando la macchina sta funzionando."
10:48
And sometimesa volte things are okay.
213
636000
4000
E a volte le cose funzionano.
10:52
"MachineMacchina a thing of beautybellezza, and a joygioia foreverper sempre." "PerfectPerfetto runningin esecuzione."
214
640000
4000
"La macchina è una bellezza, e una gioia eterna." "Funzionamento perfetto."
10:56
"PartingTroncatura thought: when there's biggerpiù grande and better errorserrori, we'llbene have them."
215
644000
4000
"Pensiero di chiusura: quando ci saranno errori più grandi e migliori, li otterremo."
11:00
So, nobodynessuno was supposedipotetico to know they were actuallyin realtà designingprogettazione bombsbombe.
216
648000
3000
Quindi nessuno doveva sapere che stavano realizzando bombe.
11:03
They're designingprogettazione hydrogenidrogeno bombsbombe. But someonequalcuno in the logbookGiornale di bordo,
217
651000
2000
Stavano realizzando bombe all'idrogeno. Ma qualcuno nel registro,
11:05
latein ritardo one night, finallyfinalmente drewha disegnato a bombbomba.
218
653000
2000
tardi la notte, alla fine disegnò una bomba.
11:07
So, that was the resultrisultato. It was MikeMike,
219
655000
2000
Quindi questo era il risultato. Era Mike,
11:09
the first thermonucleartermonucleare bombbomba, in 1952.
220
657000
3000
la prima bomba termonucleare, nel 1952.
11:12
That was designedprogettato on that machinemacchina,
221
660000
2000
Fu progettata su quella macchina,
11:14
in the woodsboschi behinddietro a the InstituteIstituto.
222
662000
2000
nei boschi dietro l'istituto.
11:16
So VonVon NeumannNeumann invitedinvitato a wholetotale gangbanda of weirdosWeirdos
223
664000
4000
Von Neumann invitò un intero gruppo di strambi
11:20
from all over the worldmondo to work on all these problemsi problemi.
224
668000
3000
da tutto il mondo per lavorare su tutti questi problemi.
11:23
BarricelliBarricelli, he cameè venuto to do what we now call, really, artificialartificiale life,
225
671000
4000
Barricelli, venne per realizzare quella che noi chiamiamo, oggi, vita artificiale,
11:27
tryingprovare to see if, in this artificialartificiale universeuniverso --
226
675000
3000
provando a scoprire se, in questo universo artificiale --
11:30
he was a viral-geneticistgenetista virale, way, way, way aheadavanti of his time.
227
678000
3000
era un genetista virale -- molto, molto, molto tempo prima di oggi.
11:33
He's still aheadavanti of some of the stuffcose that's beingessere donefatto now.
228
681000
3000
È ancora oltre alcune delle cose che vengono fatte oggi.
11:36
TryingCercando to startinizio an artificialartificiale geneticgenetico systemsistema runningin esecuzione in the computercomputer.
229
684000
5000
Provare a creare un sistema genetico artificiale che funzioni su un computer.
11:41
BeganHa cominciato -- his universeuniverso startediniziato MarchMarzo 3, '53.
230
689000
3000
Cominciò -- il suo universo cominciò il 3 marzo '53.
11:44
So it's almostquasi exactlydi preciso -- it's 50 yearsanni agofa nextIl prossimo TuesdayMartedì, I guessindovina.
231
692000
5000
Quindi è quasi esattamente -- è 50 anni fa il prossimo martedì, se non sbaglio.
11:49
And he saw everything in termscondizioni of --
232
697000
2000
E vide tutto in termini di --
11:51
he could readleggere the binarybinario codecodice straightdritto off the machinemacchina.
233
699000
2000
Poteva leggere il codice binario direttamente dalla macchina.
11:53
He had a wonderfulmeraviglioso rapportrapport.
234
701000
2000
Aveva un intesa fantastica.
11:55
Other people couldn'tnon poteva get the machinemacchina runningin esecuzione. It always workedlavorato for him.
235
703000
3000
Altre persone non riuscivano a far funzionare la macchina. Ha sempre funzionato per lui.
11:58
Even errorserrori were duplicatedduplicati.
236
706000
2000
Persino gli errori venivano replicati.
12:00
(LaughterRisate)
237
708000
1000
(Risate)
12:01
"DrDr. BarricelliBarricelli claimsreclami machinemacchina is wrongsbagliato, codecodice is right."
238
709000
3000
"Il Dr. Barricelli sostiene che è la macchina a sbagliare, mentre il codice è corretto."
12:04
So he designedprogettato this universeuniverso, and rancorse it.
239
712000
3000
Perciò ha disegnato questo universo, e l'ha fatto funzionare.
12:07
When the bombbomba people wentandato home, he was allowedpermesso in there.
240
715000
3000
Quanto le persone della bomba andarono a casa, gli era permesso stare qui.
12:10
He would runcorrere that thing all night long, runningin esecuzione these things,
241
718000
3000
Faceva funzionare quella cosa tutta la notte, a far andare queste cose.
12:13
if anybodynessuno rememberssi ricorda StephenStephen WolframWolfram,
242
721000
2000
Se qualcuno ricorda Stephen Wolfram,
12:15
who reinventedreinventato this stuffcose.
243
723000
2000
che ha reinventato queste cose.
12:17
And he publishedpubblicato it. It wasn'tnon era lockedbloccato up and disappearedscomparso.
244
725000
2000
E le ha pubblicate. Non sono state chiuse e dimenticate.
12:19
It was publishedpubblicato in the literatureletteratura.
245
727000
2000
È stato pubblicato in letteratura.
12:21
"If it's that easyfacile to createcreare livingvita organismsorganismi, why not createcreare a fewpochi yourselfte stesso?"
246
729000
3000
"Se è così facile creare organismi viventi, perché non crearne qualcuno da soli?"
12:24
So, he decideddeciso to give it a try,
247
732000
2000
Perciò decise di fare un tentativo,
12:26
to startinizio this artificialartificiale biologybiologia going in the machinesmacchine.
248
734000
4000
per far funzionare questa biologia artificiale sulle macchine.
12:30
And he foundtrovato all these, sortordinare of --
249
738000
2000
E trovo tutte queste, specie di --
12:32
it was like a naturalistnaturalista comingvenuta in
250
740000
2000
Era come un naturalista che arriva
12:34
and looking at this tinyminuscolo, 5,000-byte-byte universeuniverso,
251
742000
3000
e guarda a questo piccolo universo, di 5.000 byte,
12:37
and seeingvedendo all these things happeningavvenimento
252
745000
2000
e vede tutte queste cose accadere
12:39
that we see in the outsideal di fuori worldmondo, in biologybiologia.
253
747000
3000
che vediamo nel mondo esterno, in biologia.
12:42
This is some of the generationsgenerazioni of his universeuniverso.
254
750000
6000
Queste sono alcune generazioni del suo universo.
12:48
But they're just going to stayrestare numbersnumeri;
255
756000
2000
Ma rimaranno semplicemente numeri;
12:50
they're not going to becomediventare organismsorganismi.
256
758000
2000
non diventeranno organismi.
12:52
They have to have something.
257
760000
1000
Avranno bisogno di qualcosa.
12:53
You have a genotypegenotipo and you have to have a phenotypefenotipo.
258
761000
2000
Hanno un genotipo e hanno bisogno di un fenotipo.
12:55
They have to go out and do something. And he startediniziato doing that,
259
763000
3000
Devono uscire e fare qualcosa. E cominciò a farlo,
12:58
startediniziato givingdando these little numericalnumerico organismsorganismi things they could playgiocare with --
260
766000
3000
cominciando a dare a questi piccoli organismi numerici cose con cui potessero giocare,
13:01
playinggiocando chessscacchi with other machinesmacchine and so on.
261
769000
2000
giocare a scacchi con altre macchine e così via.
13:03
And they did startinizio to evolveevolvere.
262
771000
2000
E cominciarono ad evolvere.
13:05
And he wentandato around the countrynazione after that.
263
773000
2000
E andò in giro per il paese per questo.
13:07
EveryOgni time there was a newnuovo, fastveloce machinemacchina, he startediniziato usingutilizzando it,
264
775000
4000
Ogni volta che c'era una macchina nuova, più veloce, lui cominciava ad usarla,
13:11
and saw exactlydi preciso what's happeningavvenimento now.
265
779000
2000
e vedeva esattamente quello che sta accadendo ora:
13:13
That the programsprogrammi, insteadanziché of beingessere turnedtrasformato off -- when you quitsmettere the programprogramma,
266
781000
6000
che i programmi, invece di essere spenti -- quando si chiude un programma,
13:19
you'dfaresti keep runningin esecuzione
267
787000
2000
dovrebbero continuare a funzionare
13:21
and, basicallyfondamentalmente, all the sortstipi of things like WindowsWindows is doing,
268
789000
4000
e, in pratica, tutte quelle cose che Windows fa --
13:25
runningin esecuzione as a multi-cellularmulti-cellulare organismorganismo on manymolti machinesmacchine,
269
793000
2000
funzionare come un organismo multicellulare su molte macchine --
13:27
he envisionedimmaginato all that happeningavvenimento.
270
795000
1000
ha previsto tutto quello che è successo.
13:28
And he saw that evolutionEvoluzione itselfsi was an intelligentintelligente processprocesso.
271
796000
3000
E ha visto che l'evoluzione stessa era un processo intelligente.
13:31
It wasn'tnon era any sortordinare of creatorCreatore intelligenceintelligenza,
272
799000
3000
Non era un'intelligenza creativa,
13:34
but the thing itselfsi was a giantgigante parallelparallelo computationcalcolo
273
802000
3000
ma la cosa stessa era una gigantesca informatica parallela
13:37
that would have some intelligenceintelligenza.
274
805000
2000
che avrebbe dovuto possedere una qualche intelligenza.
13:39
And he wentandato out of his way to say
275
807000
2000
Ed cambiò il suo modo di fare per dire
13:41
that he was not sayingdetto this was lifelikerealistici,
276
809000
3000
che non voleva dire che tutto questo è simile alla vita,
13:44
or a newnuovo kindgenere of life.
277
812000
2000
o un nuovo tipo di vita;
13:46
It just was anotherun altro versionversione of the samestesso thing happeningavvenimento.
278
814000
3000
era solo un'altra versione della stessa cosa che stava accadendo.
13:49
And there's really no differencedifferenza betweenfra what he was doing in the computercomputer
279
817000
3000
E non c'è davvero differenza tra quello che stava facendo nel computer
13:52
and what naturenatura did billionsmiliardi of yearsanni agofa.
280
820000
3000
e quello che la natura ha fatto miliardi di anni fa.
13:55
And could you do it again now?
281
823000
2000
E si può rifare adesso?
13:57
So, when I wentandato into these archivesarchivio looking at this stuffcose, loLo and beholdvedere,
282
825000
4000
Quindi quando sono andato in questi archivi in cerca di questa roba,
14:01
the archivistArchivista cameè venuto up one day, sayingdetto,
283
829000
2000
l'archivista uscì un giorno, dicendo,
14:03
"I think we foundtrovato anotherun altro boxscatola that had been throwngettato out."
284
831000
3000
"Penso di aver trovato un'altra scatola che è stata buttata."
14:06
And it was his universeuniverso on punchpunzone cardscarte.
285
834000
2000
Ed era il suo universo su schede perforate.
14:08
So there it is, 50 yearsanni laterdopo, sittingseduta there -- sortordinare of suspendedsospesa animationanimazione.
286
836000
6000
Perciò eccolo, cinquant'anni dopo, davanti a noi. Una sorta di animazione sospesa.
14:14
That's the instructionsIstruzioni for runningin esecuzione --
287
842000
2000
Quelle sono le istruzioni di esecuzione --
14:16
this is actuallyin realtà the sourcefonte codecodice
288
844000
2000
questo è proprio il codice sorgente
14:18
for one of those universesuniversi,
289
846000
2000
per uno di quegli universi,
14:20
with a noteNota from the engineersingegneri
290
848000
2000
con una nota dagli ingegnieri
14:22
sayingdetto they're havingavendo some problemsi problemi.
291
850000
1000
che dice che hanno avuto qualche problema.
14:23
"There mustdovere be something about this codecodice that you haven'tnon hanno explainedha spiegato yetancora."
292
851000
5000
"Ci dev'essere qualcosa di questo codice che non ci ha ancora spiegato."
14:28
And I think that's really the truthverità. We still don't understandcapire
293
856000
3000
E penso che sia vero. Ancora non capiamo
14:31
how these very simplesemplice instructionsIstruzioni can leadcondurre to increasingcrescente complexitycomplessità.
294
859000
4000
come queste semplici istruzioni possano condurre ad una complessità crescente.
14:35
What's the dividingdemarcazione linelinea betweenfra
295
863000
2000
Qual'è la linea di separazione tra...
14:37
when that is lifelikerealistici and when it really is alivevivo?
296
865000
4000
quando tutto questo è simile alla vita o è davvero vivo?
14:41
These cardscarte, now, thanksGrazie to me showingmostrando up, are beingessere savedsalvato.
297
869000
4000
Queste schede, ora, meno male che le ho trovate, saranno salvate.
14:45
And the questiondomanda is, should we runcorrere them or not?
298
873000
2000
E la domanda è, dovremmo eseguirle o no?
14:47
You know, could we get them runningin esecuzione?
299
875000
2000
Che dite, dovremmo eseguirle?
14:49
Do you want to let it loosesciolto on the InternetInternet?
300
877000
1000
Volete che si perdano su Internet?
14:50
These machinesmacchine would think they --
301
878000
2000
Queste macchine penseranno che --
14:52
these organismsorganismi, if they cameè venuto back to life now --
302
880000
3000
questi organismi, se tornassero alla vita ora,
14:55
whetherse they'veessi hanno diedmorto and goneandato to heavenParadiso, there's a universeuniverso.
303
883000
2000
se sono morte e andate in paradiso, c'è un universo --
14:57
My laptopil computer portatile is 10 thousandmille millionmilione timesvolte
304
885000
5000
il mio portatile è dieci miliardi di volte
15:02
the sizedimensione of the universeuniverso that they livedha vissuto in when BarricelliBarricelli quitsmettere the projectprogetto.
305
890000
5000
la grandezza dell'universo dove vissero quando Barricelli lasciò il progetto.
15:07
He was thinkingpensiero farlontano aheadavanti, to
306
895000
2000
Pensava molto più avanti, a
15:09
how this would really growcrescere into a newnuovo kindgenere of life.
307
897000
3000
come questo sarebbe cresciuto in un nuovo tipo di vita.
15:12
And that's what's happeningavvenimento!
308
900000
2000
E questo sta accadendo!
15:14
When JuanJuan EnriquezEnriquez told us about
309
902000
2000
Quando Juan Enriquez ci ha parlato di
15:16
these 12 trilliontrilioni di bitsbit beingessere transferredtrasferito back and forthvia,
310
904000
4000
questi 12 miliardi di bit che vengono trasferiti avanti e indietro,
15:20
of all this genomicsgenomica datadati going to the proteomicsproteomica lablaboratorio,
311
908000
4000
di tutti questi dati genomici che vanno ai laboratori proteomici,
15:24
that's what BarricelliBarricelli imaginedimmaginato:
312
912000
2000
questo è ciò che Barricelli ha immaginato:
15:26
that this digitaldigitale codecodice in these machinesmacchine
313
914000
3000
che questo codice digitale in queste macchine
15:29
is actuallyin realtà startingdi partenza to codecodice --
314
917000
2000
sta cominciado a codificare --
15:31
it alreadygià is codingcodifica from nucleicacido nucleico acidsacidi.
315
919000
3000
sta già codificando dagli acidi nucleici.
15:34
We'veAbbiamo been doing that sinceda, you know, sinceda we startediniziato PCRPCR
316
922000
3000
Lo stiamo facendo da quando, sapete, da quando abbiamo inventato la PCR
15:37
and synthesizingsintesi smallpiccolo stringsstringhe of DNADNA.
317
925000
6000
e sintetizzato piccole stringhe di DNA.
15:43
And realvero soonpresto, we're actuallyin realtà going to be synthesizingsintesi the proteinsproteine,
318
931000
3000
E molto presto cominceremo a sintetizzare le proteine,
15:46
and, like SteveSteve showedha mostrato us, that just openssi apre an entirelyinteramente newnuovo worldmondo.
319
934000
5000
e come Steve ci ha mostrato, questo ci apre un intero nuovo mondo.
15:51
It's a worldmondo that VonVon NeumannNeumann himselflui stesso envisionedimmaginato.
320
939000
3000
È un mondo che von Neumann stesso ha previsto.
15:54
This was publishedpubblicato after he diedmorto: his sortordinare of unfinishedincompiuto notesgli appunti
321
942000
3000
Questo è stato pubblicato dopo la sua morte: una sorta di sue note incomplete
15:57
on self-reproducingauto-riproduzione machinesmacchine,
322
945000
2000
su macchine auto-replicanti.
15:59
what it takes to get the machinesmacchine sortordinare of jump-startedjump-iniziato
323
947000
3000
Cosa serve a una macchina per ottenere una specie di spinta
16:02
to where they begininizio to reproduceriprodurre.
324
950000
2000
da dove cominciare a riprodursi.
16:04
It tookha preso really threetre people:
325
952000
2000
Servono giusto tre persone:
16:06
BarricelliBarricelli had the conceptconcetto of the codecodice as a livingvita thing;
326
954000
3000
Barricelli ha avuto l'idea di codice come un essere vivente.
16:09
VonVon NeumannNeumann saw how you could buildcostruire the machinesmacchine --
327
957000
3000
Von Neumann ha visto come poter costruire queste macchine.
16:12
that now, last countcontare, fourquattro millionmilione
328
960000
3000
Ed ora, a conti fatti, quattro milioni
16:15
of these VonVon NeumannNeumann machinesmacchine is builtcostruito everyogni 24 hoursore;
329
963000
3000
di queste macchine di von Neumann vengono costruite ogni 24 ore.
16:18
and JulianJulian BigelowBigelow, who diedmorto 10 daysgiorni agofa --
330
966000
4000
E Julian Bigelow, che è morto 10 giorni fà --
16:22
this is JohnJohn Markoff'sDi Markoff obituarynecrologio for him --
331
970000
3000
questo è il suo necrologio di John Markoffs --
16:25
he was the importantimportante missingmancante linkcollegamento,
332
973000
2000
era l'importante anello mancante,
16:27
the engineeringegnere who cameè venuto in
333
975000
2000
l'ingegniere che giunse
16:29
and knewconosceva how to put those vacuumvuoto tubestubi togetherinsieme and make it work.
334
977000
3000
e seppe come mettere assieme tutti questi tubi sottovuoto per farli funzionare.
16:32
And all our computerscomputer have, insidedentro them,
335
980000
2000
E tutti i nostri computer hanno, dentro di loro,
16:34
the copiescopie of the architecturearchitettura that he had to just designdesign
336
982000
4000
le copie dell'architettura che lui ha semplicemente disegnato
16:38
one day, sortordinare of on pencilmatita and papercarta.
337
986000
3000
un giorno, probabilmente con carta e penna.
16:41
And we owedovere a tremendousenorme creditcredito to that.
338
989000
2000
E gli dobbiamo veramente molto.
16:43
And he explainedha spiegato, in a very generousgeneroso way,
339
991000
4000
E lui ha spiegato, in modo molto generoso,
16:47
the spiritspirito that broughtportato all these differentdiverso people to
340
995000
2000
lo spirito che ha portato tutte queste persone così diverse
16:49
the InstituteIstituto for AdvancedAvanzate StudyStudio in the '40s to do this projectprogetto,
341
997000
3000
all'Institute for Advanced Study negli anni 40 per svolgere portare avanti questo progetto,
16:52
and make it freelyliberamente availablea disposizione with no patentsbrevetti, no restrictionsrestrizioni,
342
1000000
3000
e renderlo gratuitamente disponibile senza brevetti, restrizioni,
16:55
no intellectualintellettuale propertyproprietà disputescontroversie to the restriposo of the worldmondo.
343
1003000
3000
dispute sulla proprietà intellettuale, al resto del mondo.
16:58
That's the last entryiscrizione in the logbookGiornale di bordo
344
1006000
3000
Questa è l'ultima segnalazione sul registro
17:01
when the machinemacchina was shutchiuso down, JulyLuglio 1958.
345
1009000
3000
quando la macchina è stata spenta, nel luglio del 1958.
17:04
And it's JulianJulian BigelowBigelow who was runningin esecuzione it untilfino a midnightmezzanotte
346
1012000
3000
Ed è Julian Bigelow che la fece funzionare fino a mezzanotte
17:07
when the machinemacchina was officiallyufficialmente turnedtrasformato off.
347
1015000
2000
quando la macchina fu spenta ufficialmente.
17:09
And that's the endfine.
348
1017000
2000
E questa è la fine.
17:11
Thank you very much.
349
1019000
2000
Grazie mille.
17:13
(ApplauseApplausi)
350
1021000
1000
(Applausi)
Translated by Alessandro Lai
Reviewed by Anna Cristiana Minoli

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ABOUT THE SPEAKER
George Dyson - Historian of science
In telling stories of technologies and the individuals who created them, George Dyson takes a clear-eyed view of our scientific past -- while illuminating what lies ahead.

Why you should listen

The development of the Aleutian kayak, its adaptation by Russians in the 18th and 19th centuries, and his own redevelopment of the craft in the 1970s was chronicled in George Dyson’s Baidarka: The Kayak of 1986. His 1997 Darwin Among the Machines: The Evolution of Global Intelligence (“the last book about the Internet written without the Internet”) explored the history and prehistory of digital computing and telecommunications as a manifestation of the convergent destiny of organisms and machines.

Project Orion: The True Story of the Atomic Spaceship, published in 2002, assembled first-person interviews and recently declassified documents to tell the story of a path not taken into space: a nuclear-powered spaceship whose objective was to land a party of 100 people on Mars four years before we landed two people on the Moon. Turing's Cathedral: The Origins of the Digital Universe, published in 2012, illuminated the transition from numbers that mean things to numbers that do things in the aftermath of World War II.

Dyson’s current project, Analogia, is a semi-autobiographical reflection on how analog computation is re-establishing control over the digital world.

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