Disuguaglianze e povertà - a cura di Elvio Balboni

Pubblichiamo con piacere il seguente contributo, interessante e preoccupante,  inviatoci da Elvio Balboni, amico e collaboratore di CircolMente

DISUGUAGLIANZE e POVERTÀ

Le disuguaglianza nel mondo non sono mai state così forti, negli ultimi 40 anni la forbice tra ricchi e poveri si è allargata a dismisura, lo 0,7 per cento della popolazione mondiale attiva (dai diciotto anni in su), cioè neppure 32 milioni di persone si accaparra il 41% della ricchezza globale prodotta ogni anno. Questi ricchi possono disporre di un reddito annuo superiore a 3 milioni di dollari, io che scrivo e tu che leggi, possiamo dire con certezza: io non sono qui!

Ed è pure molto improbabile che si faccia parte di quei benestanti che raggiungono un reddito annuo di 250.000 dollari e che rappresentano il 7,7% della popolazione attiva cioè 360 milioni di individui a cui spetta il 42% della ricchezza totale.

Ora facciamo una semplice somma e sappiamo che ben l'83% della ricchezza complessiva va a finire nelle tasche di neppure l'8,4% degli abitanti del pianeta.

Dovremmo comunque appartenere a quel miliardo di persone, ossia il 22% della popolazione mondiale attiva, che dispone del 13,7% delle ricchezza complessiva, e che può così accedere, seppur con notevolissime differenze, alla società del consumismo di massa.

Ed ora arriviamo agli ultimi dati sconvolgenti: a più di due terzi dell'umanità, cioè 3,2 miliardi di persone, ossia i il 68,7% rimane solo il 3% della ricchezza prodotta, cioè 7,2 trilioni di dollari su un totale di 241 trilioni. Vale a dire che tre miliardi e duecento milioni di persone, agli albori del terzo millennio delle "magnifiche e progressive sorti", dispongono in media di ben 2.250 dollari annui, vale a dire di 6/7 dollari al giorno.

Questi dati sono raffigurati visivamente nel successivo grafico a torta, si può ben dire,

All’interno di questa ripartizione della ricchezza tanto per esemplificare ancora meglio si può rilevare che le prime 85 persone più ricche al mondo, il vertice della piramide, hanno a disposizione  670.000 dollari al giorno, mentre il 40% più povero, un miliardo e ottocento milioni, stenta ad arrivare a 2 dollari al giorno.

Ho voluto evidenziare questi dati risalenti al 2012 perché particolarmente attendibili, sono stati elaborati dal centro studi della Credit Suisse, una delle principali banche al mondo e sono stati pubblicati nei rapporti annuali della onlus OXFAM; fanno riferimento alla popolazione attiva, cioè i maggiorenni, da 18 anni in su, vale a dire 4 miliardi e 666 milioni e non gli oltre 7 miliardi degli abitanti del pianeta, facendo riferimento a questi si evidenzierebbe una situazione ancora più impressionante.

Inoltre negli ultimi anni la forbice delle disuguaglianze si è ulteriormente allargata.

Tali disuguaglianze si registrano in ogni luogo del pianeta e all'interno delle singole nazioni, ad esempio:

·         in Cina il 10% più ricco detiene il 60% della ricchezza del paese

·         negli USA 300.000 persone, cioè l'uno per mille, guadagna oltre la metà di tutto il reddito prodotto dal 60% più povero, 180 milioni di persone

·         oltre la metà di questi super-ricchi statunitensi sono top manager finanziari

·         sempre negli USA dopo la crisi del 2007 ben il 95% della ricchezza prodotta fino al 2012, è finito nelle mani dell’ 1% della popolazione, ossia 3 milioni su 300 ml.

La rivista Forbes ha nuovamente fornito le classifiche sui patrimoni degli uomini più ricchi al mondo nel 2017:  in testa vien
e confermato Bill Gates, fondatore di Microsoft, con 75 miliardi di dollari di patrimonio, al secondo posto, in ascesa troviamo lo spagnolo Amancio Ortega, fondatore della catena di abbigliamento Zara, con  67 miliardi. E po a scendere Warren Buffet, magnate della finanza, con 60,8; il messicano Carlo Slim, telecomunicazioni, con 50 miliardi; Jeff Bezos  Amazon, con 45,2 miliardi, Mark Zuckemberg, Facebook, con 44,6 miliardi; Larry Elison, Oracle, 43,6 miliardi; ultimo, si fa per dire, Michael Bloomberg. magnate dei media, con 40 miliardi, che chiude la lista dei primo otto Paperoni al mondo, tutti maschi in gran parte detentori di attività legate al mondo dell’informatica e della Rete.

Negli ultimi anni i miliardari sono aumentati al ritmo di uno ogni due giorni. Qualche speranza ci è quindi rimasta!

ITALY DISTRIBUZIONE RICCHEZZA

In Italia, i miliardari, sono infatti diventati 151, i primi 7 posseggono un patrimonio di 80 miliardi pari alla ricchezza netta del 30% più povero del nostro paese, cioè 20 milioni di persone.

Questi miliardari appartengono all’ 1% più ricco che si accaparra il 25% della ricchezza totale e supera di 240 volte la ricchezza detenuta dal 20% più povero; al 20% più ricco corrisponde il 66% della ricchezza e al 60% più povero va soltanto il 14,8%.

L'Italia occupa il ventesimo posto in Europa, su 28 stati, per disparità di ricchezza in una classifica che parte dal paese con minor disuguaglianza per chiudere, in basso, con quello con maggior disuguaglianza.
Secondo l'ISTAT la povertà assoluta in Italia coinvolge 4.742.000 persone, pari al 7,2, e 8.465.000 individui, il 14% della popolazione, è a rischio povertà relativa.
Il rapporto del Centro Studi della Coop afferma che un italiano su 4 è a rischio povertà, e mentre i consumi crescono solo del 2% la spesa per i prodotti di lusso cresce dell’ 8%.
Resta molto alta la piaga sociale del gioco d'azzardo, crescono le forme religiose non tradizionali -  Yoga, buddismo, ecc. – si constata una vera ossessione per la salute e la bellezza, con acquisti di farmaci, in particolare omeopatici, cosmesi e chirurgia estetica.
Chi è a rischio povertà e soprattutto chi è povero (cioè il suo reddito familiare va dal 60% al 40% di quello medio, calcolato sui 2.000 euro mensili) va poche volte al supermercato, non ha un auto per spostarsi, e fa i conti con mezzi pubblici carenti e cari, non va in vacanza e se riesce ad ottenere un prestito si indebita vita natural durante.

PER MEGLIO CAPIRE LA POVERTA’ NEL MONDO

All’interno del dato evidenziato in precedenza dei tre miliardi e duecento milioni di persone attive che dispongono in media di 6/7 dollari al giorno la commissione della Banca Mondiale ha fissato,  per il 2017, il parametro di povertà assoluta a livello mondiale, alla soglia minima di 1,9 dollari al giorno necessario per garantire le necessità vitali indispensabili, individuando su questa base 789 milioni di persone, a questi vanno aggiunte le persone “a basso reddito”, ossia quelle con una media di 3,2 dollari giornalieri che vivono in paesi a reddito complessivo medio-basso, e sono altri 900 milioni, considerando infine le persone che vivono con un reddito  che arriva alla soglia di 5,5 dollari, e quindi ancora inferiore alla media suindicata di 6/7 dollari al giorno, ma che vivono in paesi a reddito medio-alto, si sommano altri 678 milioni; il totale così definito di persone povere al mondo è di 2 milioni e quattrocento mila.

Si tenga conto che per raggiungere una speranza di vita a 70 anni la soglia di reddito giornaliero dovrebbe arrivare a 7,4 dollari al giorno.
Pertanto. Sempre sulla base dei dati qui riassunti, le persone povere al mondo con la speranza di campare fino a 70 anni raggiungerebbero i 4,2 miliardi di persone, se potessero disporre almeno di questi 7,4 dollari tutti i giorni, ma così non è, e se non cambia il meccanismo economico tale traguardo non si raggiungerà mai.

A CHI DIRE GRAZIE?

Insomma in tutto il mondo il capitalismo finanziario, rompendo con il capitalismo industriale novecentesco, con l'avvio delle politiche nel-liberiste degli anni 80 e con l'ulteriore accelerazione dopo l'ultima crisi finanziaria del 2007 ha funzionato come una mega macchina che ha centralizzato e verticalizzato la ricchezza premiando chi più aveva, i ricchi sono quindi diventati sempre più ricchi, e alla massa sterminata sono andate le briciole, delineando così uno scenario da secoli bui.

All'opposto invece il primo decile più che benestante, si è arricchito ad un ritmo doppio rispetto al 50% più povero, la forbice di questa velocità di arricchimento aumenta soprattutto in Medio Oriente e in Africa – specie nella zona Sub-sahariana, là dove la speranza di vita non raggiunge i 50 anni e gli abitanti locali, ovviamente, tentano la fuga, la migrazione - e con minore velocità in Europa dove resiste, seppur sempre più ridotto, lo stato sociale.
Queste accelerazioni producono arricchimenti inauditi, ma riservati a decili irrisori della popolazione mondiale, a quell’uno per cento e per mille, come riportato nelle precedenti tabelle.
Quindi il tanto declamato trickle-down (effetto gocciolamento) cioè la crescita che, favorendo l’arricchimento dei ricchi, sarebbe poi ricaduta a pioggia a vantaggio di tutti, non si è per nulla avverato.
Anzi questa ideologia neo-liberale si è palesata semplicemente falsa, al punto da mettere in discussione l’intero impianto dell’ideologia economica liberale, che teorizza e giustifica lo sviluppo del capitalismo come fattore propulsivo egualitario a vantaggio di tutta la popolazione mondiale.
Lo sviluppo egualitario viene smentito dai dati plurisecolari contenuti nel rapporto sullo sviluppo umano delle Nazioni Unite già pubblicato nel 1999 che mettendo a confronto il quinto della popolazione mondiale che vive nei paesi più ricchi con il quinto che vive in quelli più poveri evidenziava un gap differenziale della ricchezza con una progressione inarrestabile:
·         3 a 1 nel 1820 (inizio rivoluzione industriale)
·         7 a 1 nel 1870
·         11 a 1 nel 1913
·         30 a 1 nel 1960
·         60 a 1 nel 1990
·         per arrivare alla fine del secondo millennio a 74 a 1
con buona pace degli apologeti del mito del progresso insito nelle leggi della storia a favore di tutta l’umanità.

Rivoli Aprile  2018

Elvio Balboni.

Conferenza di Roberto Saracco "Digital Twins" - sintesi della relazione a cura di Enzo Bertolini

Come preannunciato nel post contenente le diapositive proiettate nel corso della conferenza di Roberto Saracco pubblichiamo ora una sintesi della sua relazione che potrà essere compresa al meglio proprio riesaminando le diapositive che le hanno fatto da supporto le quali, a loro volta, acquisteranno al contempo pieno significato

Conferenza sui “DIGITAL TWINS” di Roberto Saracco

Sintesi a cura di Enzo Bertolini

Le esperienze del relatore, che ha avuto modo di lavorare nel corso della sua brillante carriera per un lungo periodo nel centro di ricerca di una importante compagnia telefonica, successivamente presso l’istituzione della Banca Mondiale ed ancora dopo al Future Centre dedicato a studi economici e sociali a Venezia, sono fondamentali per comprendere lo scenario che va delineandosi per il prossimo futuro, condizionato dalla stretta correlazione tra Nuove Tecnologie, Elementi Economici e Fattori Umani.

La sua presentazione ha coniugato e tenuto in evidenza tali differenti aspetti nell’affrontare l’emergere del fenomeno dei Digital Twins, oggetto della discussione.

La rappresentazione del mondo reale, ovviamente basato sugli atomi, attraverso la progressiva digitalizzazione effettuata attraverso bit di informazione, è un tema che va affermandosi ormai da una trentina di anni fa (sul finire degli anni ‘80) e che trova una delle sue prime elaborazioni teoriche da parte di Nicholas Negroponte, professore all’MIT di Boston, nel suo famoso libro “Essere Digitali”.

Nel corso degli ultimi due decenni si è affermato l’utilizzo di sistemi sempre più a basso costo per effettuare la trasformazione del mondo reale ( Brick & Mortar) in un mondo digitale.

Valga per tutti l’esempio della rapida e profonda trasformazione del settore cinefotografico che in pochi anni è passato da una tecnologia basata sugli atomi (pellicole, reagenti, carte sensibili) ad una totalmente digitale, che ha sovvertito profondamente tutto il vasto settore. Analogamente è successo nel mondo della riproduzione musicale, e così via.

Ciò che caratterizza in senso economico tale trasformazione è il passaggio da una economia della scarsità (se io posseggo gli atomi di una foto, tu non li possiedi) ad una economia dell’abbondanza (i bit di una immagine digitale sono facilmente condivisibili); tale cambiamento strutturale impatta fortemente sul valore intrinseco del bene (per esempio, il valore complessivo rappresentato dall’economia del comparto musicale nell’era del vinile, rispetto a quello che oggi associamo allo stesso settore in contesto digitale).

Le tendenze attuali sono rappresentate dal passaggio dall’economia dei bit a quella dei dati, intendendosi con questo una attribuzione di valore al reperimento delle informazioni nel contesto magmatico oggi a disposizione. Il valore sta non nella presenza di informazioni, oggi sempre più abbondante (economia dell’abbondanza) ma nella possibilità di accedere alla informazione di reale interesse per quella persona, in quel contesto, in quello specifico istante (ritorno alla economia della scarsità). Il valore dei dati cresce a partire dalla interpretazione di cosa è successo, del perché è successo, cosa succederà nell’immediato futuro estrapolandolo dalle precedenti due fasi, per arrivare a raggiungere il massimo valore nel determinare cosa potrei fare per influire sullo scenario che si va delineando.

In sostanza un passaggio dalle informazioni che rappresentano un fenomeno ad azioni che possono indirizzarne l’evoluzione attraverso la creazione di modelli digitali che rappresentano la realtà e le possibili evoluzioni.

Quella di avere modelli che rappresentano un dato fenomeno od oggetto non è una novità recente, in effetti già in passato ci siamo avvalsi di tali metodiche, basti pensare al modello in legno della cattedrale di San Pietro realizzato da Michelangelo per illustrare al Papa il suo progetto di basilica, o negli anni settanta, alla copia dell’Apollo 13 utilizzato per simulare a Terra i problemi incontrati nel viaggio verso la Luna dalla navicella spaziale e per individuare i comandi da fare effettuare agli astronauti.

Ciò che cambia è che ora per ottenere il risultato desiderato non è più necessario “fabbricare” un modello reale, magari in scala ridotta, la tecnologia digitale ci consente di avere a disposizione una copia virtuale, parimenti significativa, a costi di realizzazione enormemente inferiori ed in tempi estremamente più rapidi.

Alcuni esempi nella esperienza di ciascuno di noi, possono essere rappresentati dalle informazioni registrate all’interno dei microprocessori inseriti nelle chiavi di un’auto moderna, che consentono alle officine di assistenza di recuperare istantaneamente i dati di esercizio dell’autovettura, per programmare i cicli di manutenzione ed individuare potenziali problemi da risolvere. Su scala più complessa ed ampia è ciò che avviene con i sistemi di raccolta dati e simulazione dei comportamenti e delle prestazioni delle turbine degli aerei, macchine sempre più complesse che possono beneficiare di confronti in tempo reale tra i dati teorici di funzionamento e quelli reali di esercizio, al fine di aumentare la sicurezza del volo, il risparmio energetico, l’ottimizzazione dei costi di manutenzione.

Dall’analisi delle informazioni provenienti da molteplici fonti “intelligenti”, non si estraggono solo indicazioni utili al miglioramento del funzionamento della singola fonte, ma possono essere altresì estrapolate informazioni molto più generali concernenti il contesto in cui tale singola fonte interagisce.

Valga l’esempio delle auto elettriche Tesla, che durante il tempo di ricarica delle batterie, trasmettono alla sede centrale in California le informazioni relative al proprio funzionamento giornaliero. Da tali basi di informazione è possibile estrarre indicazioni utili al miglioramento delle prestazioni della vettura (in pratica si hanno a disposizione i dati di test corrispondenti al percorso di oltre 2 milioni di chilometri al giorno) , ma è anche possibile estrapolare la condizione di manutenzione delle strade su cui queste vetture si muovono.

Più in generale possiamo affermare che dall’impiego di modelli digitali e dalla raccolta di informazioni sul funzionamento di oggetti sempre più “Intelligenti”, si evincono informazioni utili al miglioramento del prodotto stesso ed anche al miglioramento del processo produttivo ad esso sotteso.

Questa è la sfida che cerca di indirizzare la recente ondata di innovazione tecnologica che va sotto l’identificativo di “Industria 4.0”, che ha il suo elemento tecnologico nella diffusione di microprocessori intercomunicanti collegati in rete, definita come internet delle cose ( IoT , Internet of Things in letteratura), che vedrà importanti applicazioni nel comparto industriale, in quello della logistica e dei trasporti così come nel contesto delle infrastrutture urbanistiche rivolte a definire modelli di “Città Intelligenti”.

Tali scenari, che possono sembrarci riservati solo ad ambienti ad alta specializzazione, si applicano invece anche a contesti molto meno sofisticati e di uso abituale nel nostro vivere quotidiano. Pensiamo infatti a tutta la sensoristica intelligente che sempre più connoterà le nostre abitazioni, piuttosto che ad esempi di applicazioni per il monitoraggio del bestiame e l’aumento della produzione lattiero-casearia, ad alcune applicazioni nel comparto biomedicale con cui cominciamo a fare i conti giornalmente, alle reti di dispositivi che abilitano il controllo dei flussi di traffico nelle nostre città e ci consentono il pagamento da remoto ed in automatico di servizi di accesso o stazionamento.

La domanda successiva è: quale sarà l’impatto di queste tecnologie e di questi modelli quando consideriamo la loro applicazione direttamente all’uomo?

Già nei fatti possiamo usufruire di una estensione della memoria e delle basi di conoscenza a nostra disposizione, quando facciamo abitualmente uso dei motori di ricerca e delle informazioni accessibili attraverso Internet. Lo scenario si amplia ulteriormente quando proviamo ad esplorare gli scenari connessi ai modelli virtuali ed all’applicazione su di essi di tecniche di realtà aumentata.

I campi più promettenti sono quelli riferiti alla Diagnostica, alla progettazione di nuove strumentazioni biomediche che possono essere testate direttamente su modelli digitali del nostro corpo o di alcuni suoi specifici organi, all’ampia area del monitoraggio del paziente, da intendersi non solamente più in ambito ospedaliero e puntuale, ma in un ambito continuativo e personalizzato in ambiente familiare.

Bill Ruh, Ceo di General Electric Digital, leader nel settore biomedicale, ha recentemente dichiarato che il futuro delle cure mediche sarà definitivamente condizionato dall’uso di Digital Twins che rappresentano l’essere umano.

D’altro canto anche il sequenziamento del Genoma Umano, ormai ottenibile in tempi e costi abbordabili, non è altro che una rappresentazione digitale del nostro DNA ed infine di noi stessi. Possiamo utilizzare quindi lo slogan di poter passare “Dalla attenzione alla salute, all’io in bit” al fine di migliorare la qualità della nostra vita.

Ulteriori frontiere si apriranno nel momento in cui saremo in grado di ottenere rappresentazioni fedeli, non solo di alcune componenti dell’essere umano quali le immagini o la voce (tecnologie già ampiamente disponibili), ma sapremo spingerci oltre trasferendo ad Avatar digitali il complesso della nostra mente e dei nostri comportamenti. A quel punto, quando si esaurirà la vita fisica degli atomi che ci compongono, il nostro modello digitale non sarà tenuto a scomparire con noi.

Per suggestioni e riflessioni sul tema si rimanda all’opera di Daniel C. Dennet e Douglas R. Hofstadter  - “L’io della mente” - Feltrinelli editore.

Conferenza di Roberto Saracco "Digital twins" . Diapositive

Per non disperdere le tante tracce lasciate dalla seguita, come numero di presenti e come attenzioni suscitate, conferenza di Roberto Saracco “Digital Twins” pubblichiamo con questo post le diapositive utilizzate come base durante la presentazione, senza accompagnarle con un commento esplicativo. A breve pubblicheremo un collegato post che le renderà ancor più comprensibili.

Diapositive utilizzate da Roberto Saracco

come traccia base per la sua conferenza

“Digital Twins – dai motori alle persone alle città”

“Il cambiamento dagli atomi ai bit è irrevocabile e irrefrenabile. Perché (avviene) adesso? Perché il cambiamento è anche esponenziale – piccole differenze dell’oggi possono all’improvviso avere conseguenze sconvolgenti domani” – Nicholas Negroponte

Atoms = Atomi – Sensors = Sensori – Mirror & Model = Specchio e Modello

Connect & Understand = Connettiti e capisci – Actuators = Esecutore

 

Difficulty = Difficoltà - Value = Valutazione – Information = Informazione

Hindsight = senno di poi – Insight = intuizione - Foresight = preveggenza

What happened? = Cosa è successo ? – Why diti t happen? = Perché è successo?

What will happen? = Cosa succederà? – How can we make it happen? = Cosa possiamo fare per darlo succedere?

Descriptive analytics = Analisi descrittive – Diagnostic analytics = Analisi diagnostiche

Predictive analytics = Analisi predittive – Prescriptive analytics = Analisi prescrittive

IoT = acronimo di Internet Of Things (Internet delle cose)

AI = acronimo di Artificial Intellegence (Intelligenza articiale)

And = e

Soft = leggero

General Electrics = Multinazionale americana, attiva in molti settori produttivi

Phyisical Asset = bene fisico

FEA model = modello ottenuto con un sistema progettuale definito Metodo degli elementi finiti

CAD model = modello tridimensionale disegnato al computer utilizzando il software CAD

FMEA = acronimo di Failure Mode Effect Analysis (analisi dei modi e degli effetti dei guasti)

Real Time Operational Data = Dati in tempo reale delle operazioni

Mantenance History = Storia degli interventi manutentivi

Operational History = Storia delle attività operative

Fleet Aggregate Data = Insieme aggregato dei dati

Tesla è una impresa americana specializzata nella produzione di auto ad alta tecnologia

Manufacturing creates data = Le attività di produzione creano dei dati

Manufacturing uses data = Le attività di produzione usano dei dati

Products = prodotti – Assets = beni – Machines = macchinari 

Fleets = parco veicoliInfrastructure = infrastruttura – Areas = spazi (urbani) 

Devices = Congegni/dispositivi

Twin to system of intelligence integration = Gemello (digitale) per un sistema di integrazione intelligente

Precdictive Maintenance = Manutenzione predittiva (programmabile)

Vehicle Insights = Previsioni di (futuri) veicoli

Connected Good = beni connessi

Asset intelligence Network = rete intelligente dei beni

Twin to system of record integration = Gemello (digitale) per un sistema di dati integrati

Twin to twin integration = Integrazione del rapporto da gemello a gemello (digitali)

Twin to device integration = Gemello per l’integrazione dei meccanismi

Le fresi all’interno del quadrato descrivono tutte le operazioni che diventano fattibili dall’intreccio di tutte le attività rese possibili dall’utilizzo dei Twins

Chitale Dairy = Ditta casearia indiana

Augmented Reality = Realtà potenziata

Feedback = Riscontro

Io credo che porremo fine all’assistenza sanitaria (tradizionale) quando ci sarà la versione definitiva del gemello digitale

Questo grafico (di non semplice lettura) esemplifica gli intrecci, riguardanti le Technologies Drivers = tecnologie guida, fra le attività ancora affidate alla Humans = componente umana e a quella svolta dalle Machines = macchine

Physical = fisico/reale

Digital = digitale/virtuale

I due grafici, uno generale (questo)  ed uno di dettaglio (quello successivo) esemplificano la curva di crescita delle aspettative (legate ai settori ed ai prodotti di applicazione= dell’Internet delle cose

Gartner Hype Cycle for the Internet of Things = Ciclo promozionale per l’’Internet delle cose (messo a punto da Gartner)

(scritte sulla riga in bassso):

Trigger innovatione = inizio dell’innovazione (lett. Innovazione grilletto)

Peak of inflated expectations = picco di aspettative gonfiate/inflazionate

Digital twins si trova al livello cerchiato in arancione corrispondente al punto di discesa della fase successiva, quella del

Trough of Disilluslonment = Punto più basso raggiunto dalle disillusioni

Slope of enlightenment = curva delle intuizioni

Plateau of productivity = tetto massimo delle produttività

Stages of Artificial Intelligence = Stadi (di sviluppo) dell’Intelligenza Articiale

Stage 1 = Stadio 1 - Machine Learning = Lo stadio in cui le macchine hanno imparato

Stage 2 = Stadio 2 –Le macchine sono diventate intelligenti

Current Tecnology is here = La tecnologia attuale si trova in questo stadio

Stage 3 = Stadio 3 =Machine consciousness = Le macchine possiederanno coscienza (di se)

Contact lenses = lenti a contatto

Haptics = tecnologia tattile