Traduttore: Gisela Giardino Revisore: Sebastian Betti
A tutti noi piace imparare le cose.
Alcuni di noi amano imparare una lingua,
altri imparano a suonare strumenti musicali e altri a un nuovo sport.
E ci sono cose che a nessuno piace imparare,
ma ci piacerebbe sapere.
Ad esempio, mi piacerebbe sapere come suonare la chitarra,
ma non voglio prendere lezioni.
Forse imparando il cinese, solo perché.
Francamente, a chi non piacerebbe imparare
tutto ciò che volevano con il minimo sforzo possibile?
Ho bisogno di frenare un po ‘il tuo entusiasmo, perché non ho una ricetta magica.
Tuttavia, ciò che sappiamo sul cervello
sta cambiando ad una velocità incredibile.
Manchiamo ancora abbastanza per essere in grado di imparare
le chiavi per imparare, ma oggi voglio dirtelo
come stiamo procedendo in questo senso.
Ho studiato ingegneria elettronica
e ciò che mi interessava di più era l’area dell’intelligenza artificiale
e come creare macchine intelligenti in grado di apprendere le cose da soli.
Poi mi sono interessato a come gli umani,
e gli animali imparano.
Lì sono andato a studiare le neuroscienze e ho imparato a misurare l’attività neuronale
e addestrare animali da laboratorio: topi, scimmie e studenti.
(Risata)
Ora, il compito di un neuroscienziato non è così semplice.
In realtà, il cervello è il dispositivo più complesso e intelligente che conosciamo.
È composto da 80 miliardi di neuroni, come uno di questi.
Per peggiorare, ogni neurone riceve in media,
fino a 10.000 connessioni da altri neuroni.
Questo è come se ognuno di voi potesse ascoltare allo stesso tempo
ed essere influenzato da tutte le persone presenti oggi a TEDxRíodelaPlata.
Quando impariamo qualcosa, il nostro cervello cambia
e cambiano fisicamente.
Anche se non te ne rendi conto, il tuo cervello sta cambiando proprio ora.
Cosa significa questo?
Significa che il nostro cervello,
genera nuove connessioni come apprendiamo.
Ci sono neuroni che iniziano a connettersi con altri neuroni.
E alcune di queste connessioni
diventare più forte o diventare più debole.
Come possiamo studiare ciò che accade nel cervello
quando impariamo qualcosa di nuovo?
Bene, abbiamo bisogno di un modo per essere in grado di misurare l’attività neuronale
molto precisamente.
Ma il più difficile è che dobbiamo tenere traccia
di esattamente gli stessi neuroni ogni giorno durante il processo di apprendimento.
Questo è quello che non potevamo fare fino a qualche tempo fa.
Una nuova tecnologia ci consente di fare questo,
si chiama microscopia a due fotoni
e ha aperto il nostro campo d’azione per poter studiare
cosa succede nel cervello quando impara.
In questo video, ti sto mostrando i neuroni che rispondono.
Questi picchi sono neuroni attivi.
Quei lampi di luce, quando sono più intensi,
indica un neurone più attivo, che risponde meglio in ogni turno.
Molto del mio lavoro di neuroscienziato
si tratta di cercare di mettere in relazione l’intensità di ciascun neurone
con il comportamento di un animale.
Questi microscopi ci permettono di seguire questi stessi neuroni che sto mostrando qui
per settimane.
Lo stesso, lo stesso.
Questo ha aperto la porta allo studio
cosa succede in un cervello per la prima volta.
E come possiamo farlo?
Come possiamo studiare come impara un animale?
Bene, dobbiamo prendere un animale da laboratorio
e insegnare loro qualcosa che non sapevano
mentre, allo stesso tempo, misuriamo i loro neuroni
per vedere come cambiano mentre imparano.
Bene, ho intenzione di dirti come lo abbiamo fatto in laboratorio.
Prendiamo un mouse e noi insegniamo loro
per rilevare la posizione di un oggetto usando i loro baffi.
Potresti chiedere: perché i baffi?
Bene, i topi sono animali notturni
e, inoltre, non vedono molto bene,
quindi usano i baffi per navigare nei loro dintorni.
Per loro, i baffi sono come le nostre dita.
Qui nel video ti mostrerò come un mouse risolve questo compito.
Quel piccolo bastone nero che vedi è l’oggetto che devono rilevare.
E il topo inizia a muovere i baffi come un matto cercando di localizzarlo.
L’oggetto può apparire in diverse posizioni.
Ora, quello di cui abbiamo bisogno è il mouse per dircelo
dove si trovava l’oggetto.
Come potremmo insegnarglielo?
Bene, insegniamo loro a usare la loro lingua
per dirci se lo avevano rilevato o meno.
L’esperimento era così:
l’oggetto potrebbe essere in due posizioni,
vicino al viso o lontano dal viso.
Se era vicino, dovevano ficcare la lingua fuori
e se era lontano, dovevano tenere la lingua dentro.
E tutto questo è stato risolto nell’oscurità completa.
Il più pazzesco di tutti è che non abbiamo dato il mouse
qualsiasi istruzione particolare
L’unica cosa che gli abbiamo dato è una ricompensa se è stata fatta correttamente.
E a poco a poco, il topo potrebbe imparare.
Ora, quando abbiamo iniziato l’attività, il mouse non ha capito nulla.
Così hanno provato a fare qualsiasi cosa per vedere se l’hanno inchiodato.
All’inizio, i loro baffi si muovevano come matti
per scoprire se il bastone era lì, non gli importava di nient’altro.
Poi si stancarono e smisero di rispondere per il resto della giornata,
Non c’era modo di motivarli.
E a volte, quando erano motivati,
avrebbero riguadagnato la loro motivazione
e gioca duro e ti toglie la lingua tutto il tempo
per vedere se potevano vincere una ricompensa.
(Risata)
Nel frattempo misureremmo i neuroni e vedremmo esattamente la stessa cosa:
i neuroni nel caos totale, molto difficili da capire cosa stavano facendo.
Ma come noi l’animale stava imparando,
il comportamento diventerebbe sempre più coerente.
Hanno aspettato l’oggetto finché non è stato posizionato,
e proprio in quel momento spostarono i baffi e lo cercarono con molta attenzione.
Una volta individuati, proprio in quel momento, ci hanno dato la loro risposta.
E anche i neuroni hanno iniziato a comportarsi in modo molto più ordinato.
Il compito è stato diviso.
C’erano neuroni che hanno imparato a rispondere
solo quando muovevano i baffi.
Un altro gruppo che ha risposto quando ha preso contatto con l’oggetto.
E un altro che ha spigato quando il topo ha tirato fuori la lingua.
Cosa abbiamo imparato da questo esperimento?
Abbiamo imparato che l’apprendimento
è un compito cooperativo a livello neuronale.
Richiede che molti neuroni facciano esattamente la stessa cosa.
Perché un giorno possono sparire e smettere di rispondere.
I neuroni fanno esattamente lo stesso,
che molti fanno esattamente lo stesso,
rende l’apprendimento solido
e non così dipendente dai singoli neuroni.
Se un neurone muore, c’è un altro che può venire in soccorso.
Inoltre, quello che abbiamo scoperto è che,
anche se l’apprendimento è molto flessibile e i neuroni stanno cambiando
come apprendiamo, questa flessibilità ha dei limiti.
Cosa significa questo?
Significa che nel cervello esiste una struttura incorporata
che, a volte, non può cambiare.
Ad esempio, il neurone che ha risposto al movimento dei baffi
ha sempre fatto esattamente la stessa cosa:
non importa l’apprendimento extra, non sarebbe mai successo
un neurone che ha risposto al contatto con l’oggetto.
Ogni neurone rispettava il proprio compito e la propria unione.
Ora, sappiamo già come funziona un cervello, circa
quando il topo sa qualcosa
Siamo più vicini a considerare la sfida più grande:
Potremmo prendere un nuovo mouse
e modificare artificialmente la sua attività neuronale in un modo
che quando diamo loro un compito, sanno già come farlo?
Cioè, possiamo scolpire l’attività neuronale
mentre il mouse è freddo e rilassato,
e che per la prima volta diamo loro un compito che già sanno come esibirsi?
Bene, questo è ancora piuttosto ambizioso,
ma siamo sulla buona strada per raggiungerlo.
Nel laboratorio abbiamo deciso di fare qualcosa di più semplice:
Possiamo prendere un neurone, un singolo neurone dell’intero cervello
e insegnarlo a fare qualcosa che vogliamo?
Ho intenzione di dirti cosa abbiamo fatto.
Abbiamo dato un segnale al mouse, quel tempo era in esecuzione
e cosa dovevano fare
era di aumentare l’attività di quel neurone a un bersaglio
e se lo facessero, ricevettero una ricompensa.
E come lo abbiamo fatto?
Bene, quello che abbiamo fatto, e qui puoi vederlo nella linea verde,
è insegnare al topo che questo neurone doveva aumentare quella attività
fino a raggiungere l’obiettivo, quel picco che vedono lì,
e lì hanno ottenuto una ricompensa.
Per aiutare il neurone, abbiamo dato loro un suono.
Un suono di tono inferiore se erano lontani dall’obiettivo
e un tono più alto se fossero più vicini.
Allo stesso modo il mouse ha fatto con i baffi all’inizio,
il mouse non sapeva cosa fare per cambiare l’attività neuronale.
Insistendo per rendere il collegamento tra l’obiettivo –
per aumentare l’attività neuronale –
e la ricompensa, il neurone ha imparato a rispondere sempre più velocemente.
Anche se abbiamo preso un singolo neurone,
questo è il primo passo in modo che un giorno
possiamo incorporare la conoscenza artificiale nel cervello.
Inoltre, cosa abbiamo imparato da questo esperimento
è che per il neurone imparare,
l’unica cosa che dovevamo dare loro informazioni di feedback sul loro stato,
ditelo quanto è lontano dall’obiettivo
e dargli una ricompensa quando ci sono riusciti.
Fondamentalmente, per insegnare questo neurone,
non abbiamo fatto nulla di diverso da ciò che facciamo
quando impariamo qualcosa:
ci esercitiamo molto, qualcuno ci dice se le cose sono giuste o sbagliate
e riceviamo, eventualmente, una ricompensa se lo facciamo bene.
Spero di averti convinto, per ora, che il cervello
è enormemente flessibile e che i nostri circuiti neurali
può cambiare in qualsiasi momento.
Grazie a questo, possiamo imparare a usare molti strumenti
quasi come se fossero estensioni del nostro corpo.
Se sai come suonare la chitarra è perché nel tuo cervello
ci sono circuiti che sanno cosa fanno le dita
per rendere ogni nota.
Per il tuo cervello, dopo tutto,
la tua mano non è diversa da uno strumento.
Ora, se per il tuo cervello non è così diverso
imparare a controllare il braccio piuttosto che controllare uno strumento,
significa che potremmo aggiungere nuovi arti?
Ad esempio, potremmo aggiungere un modulo, un chip,
questo ci permette di controllare un braccio robotico?
O ancora più pazzo, qualcosa che aggiunge più capacità di apprendimento, più memoria,
che viene precaricato con le lingue – cinese nel mio caso –
o aiutaci a fare calcoli mentali molto più velocemente?
Anche se sembra fantascienza, questi uomini e donne cyborg,
sono già tra noi
Stanno cominciando a fare impianti neuronali in pazienti paraplegici
in modo che i pazienti possano controllare
un braccio robotico con il proprio cervello e ottenere l’indipendenza.
Questi impianti misurano l’attività di alcuni neuroni,
decodificare quell’informazione
e controllare le articolazioni delle braccia robotiche.
Proprio come prima, all’inizio il cervello
non sa come controllarlo, ma con lo sforzo e la pratica,
prova ed errore, può imparare.
Quello che vedi qui è un paziente con uno di questi impianti:
quella piccola scatola sopra la loro testa.
Con il proprio cervello sta controllando quel braccio robotico.
Grazie all’enorme flessibilità del cervello,
è riuscita a cambiare i suoi circuiti neurali
in un modo per controllare il braccio robotico in modo efficiente.
Con molta pratica, i movimenti diventano più naturali
e cominciano a far parte del suo stesso corpo.
E, per la prima volta, in molti anni,
il paziente può servirsi da bere.
(Applausi)
L’ultimo sorriso della paziente ci ricorda quanto è bello
è imparare qualcosa di nuovo per la prima volta.
Per raggiungere qualcosa di prima considerato impossibile.
Viviamo qualcosa di simile, forse, quando siamo bambini
e arriviamo a dire le nostre prime parole e riusciamo a camminare;
da bambini quando impariamo a scrivere
e, forse, per giocare a calcio;
a vent’anni quando studiamo una carriera o una professione.
A volte da adulti non abbiamo tanta pazienza o tempo per imparare
ma se hai la curiosità e vuoi imparare qualcosa di nuovo,
ricorda quanto è bello
e non dubitare che il tuo cervello sia preparato per quello.
Perché, dopo tutto, se un neurone può imparare,
non sono nemmeno 80 miliardi in grado di farlo?
Grazie!
(Applausi)
A tutti noi piace imparare le cose.
Alcuni di noi amano imparare una lingua,
altri imparano a suonare strumenti musicali e altri a un nuovo sport.
E ci sono cose che a nessuno piace imparare,
ma ci piacerebbe sapere.
Ad esempio, mi piacerebbe sapere come suonare la chitarra,
ma non voglio prendere lezioni.
Forse imparando il cinese, solo perché.
Francamente, a chi non piacerebbe imparare
tutto ciò che volevano con il minimo sforzo possibile?
Ho bisogno di frenare un po ‘il tuo entusiasmo, perché non ho una ricetta magica.
Tuttavia, ciò che sappiamo sul cervello
sta cambiando ad una velocità incredibile.
Manchiamo ancora abbastanza per essere in grado di imparare
le chiavi per imparare, ma oggi voglio dirtelo
come stiamo procedendo in questo senso.
Ho studiato ingegneria elettronica
e ciò che mi interessava di più era l’area dell’intelligenza artificiale
e come creare macchine intelligenti in grado di apprendere le cose da soli.
Poi mi sono interessato a come gli umani,
e gli animali imparano.
Lì sono andato a studiare le neuroscienze e ho imparato a misurare l’attività neuronale
e addestrare animali da laboratorio: topi, scimmie e studenti.
(Risata)
Ora, il compito di un neuroscienziato non è così semplice.
In realtà, il cervello è il dispositivo più complesso e intelligente che conosciamo.
È composto da 80 miliardi di neuroni, come uno di questi.
Per peggiorare, ogni neurone riceve in media,
fino a 10.000 connessioni da altri neuroni.
Questo è come se ognuno di voi potesse ascoltare allo stesso tempo
ed essere influenzato da tutte le persone presenti oggi a TEDxRíodelaPlata.
Quando impariamo qualcosa, il nostro cervello cambia
e cambiano fisicamente.
Anche se non te ne rendi conto, il tuo cervello sta cambiando proprio ora.
Cosa significa questo?
Significa che il nostro cervello,
genera nuove connessioni come apprendiamo.
Ci sono neuroni che iniziano a connettersi con altri neuroni.
E alcune di queste connessioni
diventare più forte o diventare più debole.
Come possiamo studiare ciò che accade nel cervello
quando impariamo qualcosa di nuovo?
Bene, abbiamo bisogno di un modo per essere in grado di misurare l’attività neuronale
molto precisamente.
Ma il più difficile è che dobbiamo tenere traccia
di esattamente gli stessi neuroni ogni giorno durante il processo di apprendimento.
Questo è quello che non potevamo fare fino a qualche tempo fa.
Una nuova tecnologia ci consente di fare questo,
si chiama microscopia a due fotoni
e ha aperto il nostro campo d’azione per poter studiare
cosa succede nel cervello quando impara.
In questo video, ti sto mostrando i neuroni che rispondono.
Questi picchi sono neuroni attivi.
Quei lampi di luce, quando sono più intensi,
indica un neurone più attivo, che risponde meglio in ogni turno.
Molto del mio lavoro di neuroscienziato
si tratta di cercare di mettere in relazione l’intensità di ciascun neurone
con il comportamento di un animale.
Questi microscopi ci permettono di seguire questi stessi neuroni che sto mostrando qui
per settimane.
Lo stesso, lo stesso.
Questo ha aperto la porta allo studio
cosa succede in un cervello per la prima volta.
E come possiamo farlo?
Come possiamo studiare come impara un animale?
Bene, dobbiamo prendere un animale da laboratorio
e insegnare loro qualcosa che non sapevano
mentre, allo stesso tempo, misuriamo i loro neuroni
per vedere come cambiano mentre imparano.
Bene, ho intenzione di dirti come lo abbiamo fatto in laboratorio.
Prendiamo un mouse e noi insegniamo loro
per rilevare la posizione di un oggetto usando i loro baffi.
Potresti chiedere: perché i baffi?
Bene, i topi sono animali notturni
e, inoltre, non vedono molto bene,
quindi usano i baffi per navigare nei loro dintorni.
Per loro, i baffi sono come le nostre dita.
Qui nel video ti mostrerò come un mouse risolve questo compito.
Quel piccolo bastone nero che vedi è l’oggetto che devono rilevare.
E il topo inizia a muovere i baffi come un matto cercando di localizzarlo.
L’oggetto può apparire in diverse posizioni.
Ora, quello di cui abbiamo bisogno è il mouse per dircelo
dove si trovava l’oggetto.
Come potremmo insegnarglielo?
Bene, insegniamo loro a usare la loro lingua
per dirci se lo avevano rilevato o meno.
L’esperimento era così:
l’oggetto potrebbe essere in due posizioni,
vicino al viso o lontano dal viso.
Se era vicino, dovevano ficcare la lingua fuori
e se era lontano, dovevano tenere la lingua dentro.
E tutto questo è stato risolto nell’oscurità completa.
Il più pazzesco di tutti è che non abbiamo dato il mouse
qualsiasi istruzione particolare
L’unica cosa che gli abbiamo dato è una ricompensa se è stata fatta correttamente.
E a poco a poco, il topo potrebbe imparare.
Ora, quando abbiamo iniziato l’attività, il mouse non ha capito nulla.
Così hanno provato a fare qualsiasi cosa per vedere se l’hanno inchiodato.
All’inizio, i loro baffi si muovevano come matti
per scoprire se il bastone era lì, non gli importava di nient’altro.
Poi si stancarono e smisero di rispondere per il resto della giornata,
Non c’era modo di motivarli.
E a volte, quando erano motivati,
avrebbero riguadagnato la loro motivazione
e gioca duro e ti toglie la lingua tutto il tempo
per vedere se potevano vincere una ricompensa.
(Risata)
Nel frattempo misureremmo i neuroni e vedremmo esattamente la stessa cosa:
i neuroni nel caos totale, molto difficili da capire cosa stavano facendo.
Ma come noi l’animale stava imparando,
il comportamento diventerebbe sempre più coerente.
Hanno aspettato l’oggetto finché non è stato posizionato,
e proprio in quel momento spostarono i baffi e lo cercarono con molta attenzione.
Una volta individuati, proprio in quel momento, ci hanno dato la loro risposta.
E anche i neuroni hanno iniziato a comportarsi in modo molto più ordinato.
Il compito è stato diviso.
C’erano neuroni che hanno imparato a rispondere
solo quando muovevano i baffi.
Un altro gruppo che ha risposto quando ha preso contatto con l’oggetto.
E un altro che ha spigato quando il topo ha tirato fuori la lingua.
Cosa abbiamo imparato da questo esperimento?
Abbiamo imparato che l’apprendimento
è un compito cooperativo a livello neuronale.
Richiede che molti neuroni facciano esattamente la stessa cosa.
Perché un giorno possono sparire e smettere di rispondere.
I neuroni fanno esattamente lo stesso,
che molti fanno esattamente lo stesso,
rende l’apprendimento solido
e non così dipendente dai singoli neuroni.
Se un neurone muore, c’è un altro che può venire in soccorso.
Inoltre, quello che abbiamo scoperto è che,
anche se l’apprendimento è molto flessibile e i neuroni stanno cambiando
come apprendiamo, questa flessibilità ha dei limiti.
Cosa significa questo?
Significa che nel cervello esiste una struttura incorporata
che, a volte, non può cambiare.
Ad esempio, il neurone che ha risposto al movimento dei baffi
ha sempre fatto esattamente la stessa cosa:
non importa l’apprendimento extra, non sarebbe mai successo
un neurone che ha risposto al contatto con l’oggetto.
Ogni neurone rispettava il proprio compito e la propria unione.
Ora, sappiamo già come funziona un cervello, circa
quando il topo sa qualcosa
Siamo più vicini a considerare la sfida più grande:
Potremmo prendere un nuovo mouse
e modificare artificialmente la sua attività neuronale in un modo
che quando diamo loro un compito, sanno già come farlo?
Cioè, possiamo scolpire l’attività neuronale
mentre il mouse è freddo e rilassato,
e che per la prima volta diamo loro un compito che già sanno come esibirsi?
Bene, questo è ancora piuttosto ambizioso,
ma siamo sulla buona strada per raggiungerlo.
Nel laboratorio abbiamo deciso di fare qualcosa di più semplice:
Possiamo prendere un neurone, un singolo neurone dell’intero cervello
e insegnarlo a fare qualcosa che vogliamo?
Ho intenzione di dirti cosa abbiamo fatto.
Abbiamo dato un segnale al mouse, quel tempo era in esecuzione
e cosa dovevano fare
era di aumentare l’attività di quel neurone a un bersaglio
e se lo facessero, ricevettero una ricompensa.
E come lo abbiamo fatto?
Bene, quello che abbiamo fatto, e qui puoi vederlo nella linea verde,
è insegnare al topo che questo neurone doveva aumentare quella attività
fino a raggiungere l’obiettivo, quel picco che vedono lì,
e lì hanno ottenuto una ricompensa.
Per aiutare il neurone, abbiamo dato loro un suono.
Un suono di tono inferiore se erano lontani dall’obiettivo
e un tono più alto se fossero più vicini.
Allo stesso modo il mouse ha fatto con i baffi all’inizio,
il mouse non sapeva cosa fare per cambiare l’attività neuronale.
Insistendo per rendere il collegamento tra l’obiettivo –
per aumentare l’attività neuronale –
e la ricompensa, il neurone ha imparato a rispondere sempre più velocemente.
Anche se abbiamo preso un singolo neurone,
questo è il primo passo in modo che un giorno
possiamo incorporare la conoscenza artificiale nel cervello.
Inoltre, cosa abbiamo imparato da questo esperimento
è che per il neurone imparare,
l’unica cosa che dovevamo dare loro informazioni di feedback sul loro stato,
ditelo quanto è lontano dall’obiettivo
e dargli una ricompensa quando ci sono riusciti.
Fondamentalmente, per insegnare questo neurone,
non abbiamo fatto nulla di diverso da ciò che facciamo
quando impariamo qualcosa:
ci esercitiamo molto, qualcuno ci dice se le cose sono giuste o sbagliate
e riceviamo, eventualmente, una ricompensa se lo facciamo bene.
Spero di averti convinto, per ora, che il cervello
è enormemente flessibile e che i nostri circuiti neurali
può cambiare in qualsiasi momento.
Grazie a questo, possiamo imparare a usare molti strumenti
quasi come se fossero estensioni del nostro corpo.
Se sai come suonare la chitarra è perché nel tuo cervello
ci sono circuiti che sanno cosa fanno le dita
per rendere ogni nota.
Per il tuo cervello, dopo tutto,
la tua mano non è diversa da uno strumento.
Ora, se per il tuo cervello non è così diverso
imparare a controllare il braccio piuttosto che controllare uno strumento,
significa che potremmo aggiungere nuovi arti?
Ad esempio, potremmo aggiungere un modulo, un chip,
questo ci permette di controllare un braccio robotico?
O ancora più pazzo, qualcosa che aggiunge più capacità di apprendimento, più memoria,
che viene precaricato con le lingue – cinese nel mio caso –
o aiutaci a fare calcoli mentali molto più velocemente?
Anche se sembra fantascienza, questi uomini e donne cyborg,
sono già tra noi
Stanno cominciando a fare impianti neuronali in pazienti paraplegici
in modo che i pazienti possano controllare
un braccio robotico con il proprio cervello e ottenere l’indipendenza.
Questi impianti misurano l’attività di alcuni neuroni,
decodificare quell’informazione
e controllare le articolazioni delle braccia robotiche.
Proprio come prima, all’inizio il cervello
non sa come controllarlo, ma con lo sforzo e la pratica,
prova ed errore, può imparare.
Quello che vedi qui è un paziente con uno di questi impianti:
quella piccola scatola sopra la loro testa.
Con il proprio cervello sta controllando quel braccio robotico.
Grazie all’enorme flessibilità del cervello,
è riuscita a cambiare i suoi circuiti neurali
in un modo per controllare il braccio robotico in modo efficiente.
Con molta pratica, i movimenti diventano più naturali
e cominciano a far parte del suo stesso corpo.
E, per la prima volta, in molti anni,
il paziente può servirsi da bere.
(Applausi)
L’ultimo sorriso della paziente ci ricorda quanto è bello
è imparare qualcosa di nuovo per la prima volta.
Per raggiungere qualcosa di prima considerato impossibile.
Viviamo qualcosa di simile, forse, quando siamo bambini
e arriviamo a dire le nostre prime parole e riusciamo a camminare;
da bambini quando impariamo a scrivere
e, forse, per giocare a calcio;
a vent’anni quando studiamo una carriera o una professione.
A volte da adulti non abbiamo tanta pazienza o tempo per imparare
ma se hai la curiosità e vuoi imparare qualcosa di nuovo,
ricorda quanto è bello
e non dubitare che il tuo cervello sia preparato per quello.
Perché, dopo tutto, se un neurone può imparare,
non sono nemmeno 80 miliardi in grado di farlo?
Grazie!
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