ABOUT THE SPEAKER
Ray Kurzweil - Inventor, futurist
Ray Kurzweil is an engineer who has radically advanced the fields of speech, text and audio technology. He's revered for his dizzying -- yet convincing -- writing on the advance of technology, the limits of biology and the future of the human species.

Why you should listen

Inventor, entrepreneur, visionary, Ray Kurzweil's accomplishments read as a startling series of firsts -- a litany of technological breakthroughs we've come to take for granted. Kurzweil invented the first optical character recognition (OCR) software for transforming the written word into data, the first print-to-speech software for the blind, the first text-to-speech synthesizer, and the first music synthesizer capable of recreating the grand piano and other orchestral instruments, and the first commercially marketed large-vocabulary speech recognition.

Yet his impact as a futurist and philosopher is no less significant. In his best-selling books, which include How to Create a Mind, The Age of Spiritual Machines, The Singularity Is Near: When Humans Transcend Biology, Kurzweil depicts in detail a portrait of the human condition over the next few decades, as accelerating technologies forever blur the line between human and machine.

In 2009, he unveiled Singularity University, an institution that aims to "assemble, educate and inspire leaders who strive to understand and facilitate the development of exponentially advancing technologies." He is a Director of Engineering at Google, where he heads up a team developing machine intelligence and natural language comprehension.

More profile about the speaker
Ray Kurzweil | Speaker | TED.com
TED2014

Ray Kurzweil: Get ready for hybrid thinking

레이 커즈웰 (Ray Kurzweil): 혼성적 사고에 대비하세요

Filmed:
3,548,296 views

2억년 전에 우리 포유류의 조상은 새로운 두뇌의 특성을 개발하게 된다. 바로 신피질이다. 우표 크기의 이 작은 조직(호두 크기의 두뇌를 감싸고 있다)은 인류가 현재의 모습이 되게 만든 열쇠이다. 미래학자인 레이 커즈웰은 우리가 두뇌의 능력에 있어 제 2의 도약을 할 준비를 해야한다고 제안한다. 마치 계산 능력을 클라우드로 바꾸어 놓듯이 말이다.
- Inventor, futurist
Ray Kurzweil is an engineer who has radically advanced the fields of speech, text and audio technology. He's revered for his dizzying -- yet convincing -- writing on the advance of technology, the limits of biology and the future of the human species. Full bio

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00:12
Let me tell you a story이야기.
0
988
2316
이야기를 하나 해드리겠습니다.
00:15
It goes간다 back 200 million백만 years연령.
1
3304
1799
그것은 2억년 전으로
거슬러 올라갑니다.
00:17
It's a story이야기 of the neocortex신피질,
2
5103
1984
대뇌 신피질에 관한 이야기인데
00:19
which어느 means방법 "new새로운 rind껍질."
3
7087
1974
신피질이란 "새로운 껍질"이라는
뜻입니다.
00:21
So in these early이른 mammals포유류,
4
9061
2431
초기 포유류에 관한 것이죠.
00:23
because only mammals포유류 have a neocortex신피질,
5
11492
2055
왜냐하면 쥐와 같은 포유류만이
00:25
rodent-like설치류 같은 creatures생물.
6
13547
1664
신피질을 가지고 있으니까요.
00:27
It was the size크기 of a postage우편 요금 stamp우표 and just as thin얇은,
7
15211
3579
신피질의 크기는 우표 정도였고
두께도 우표 정도였는데
00:30
and was a thin얇은 covering피복 around
8
18790
1439
호두 만한 크기의 뇌를
00:32
their그들의 walnut-sized호두 크기의 brain,
9
20229
2264
얇게 둘러싸고 있었습니다.
00:34
but it was capable유능한 of a new새로운 type유형 of thinking생각.
10
22493
3701
하지만 이것은 새로운 방식의
사고 능력을 갖추고 있었어요.
00:38
Rather차라리 than the fixed결정된 behaviors행동
11
26194
1567
포유류가 아닌 동물이 보이는
00:39
that non-mammalian포유류가 아닌 animals동물 have,
12
27761
1992
고정된 행동 양식 대신
00:41
it could invent꾸미다 new새로운 behaviors행동.
13
29753
2692
신피질은 새로운 행동을
만들어 냈습니다.
00:44
So a mouse is escaping탈출 a predator육식 동물,
14
32445
2553
그래서 생쥐는 포식자를 피하려다
00:46
its path통로 is blocked막힌,
15
34998
1540
길이 막히면
00:48
it'll그것은 try to invent꾸미다 a new새로운 solution해결책.
16
36538
2129
새로운 해법을 찾아내려고 합니다.
00:50
That may할 수있다 work, it may할 수있다 not,
17
38667
1266
통할 수도 있고 아닐수도 있지만요.
00:51
but if it does, it will remember생각해 내다 that
18
39933
1910
하지만 해법이 통하면 그걸 기억하고
00:53
and have a new새로운 behavior행동,
19
41843
1292
새로운 행동을 보입니다.
00:55
and that can actually사실은 spread전파 virally바이러스 성으로
20
43135
1457
그런 행동은 바이러스처럼
00:56
through...을 통하여 the rest휴식 of the community커뮤니티.
21
44592
2195
사회 곳곳에 퍼지게 되지요.
00:58
Another다른 mouse watching보고있다 this could say,
22
46787
1609
이걸 본 다른 생쥐가
이렇게 말할 수도 있겠군요.
01:00
"Hey, that was pretty예쁜 clever영리한, going around that rock,"
23
48396
2704
"이봐, 그거 참 영민한데,
그 어려움을 피해가다니 말이야."
01:03
and it could adopt채택하다 a new새로운 behavior행동 as well.
24
51100
3725
그게 또 다른 행동을
이끌어 내기도 합니다.
01:06
Non-mammalian비 포유 동물 animals동물
25
54825
1717
포유류가 아닌 동물들은
01:08
couldn't할 수 없었다 do any of those things.
26
56542
1713
이런 행동 중에 어떤 것도
하지 못합니다.
01:10
They had fixed결정된 behaviors행동.
27
58255
1215
그들은 고정된 행동을 합니다.
01:11
Now they could learn배우다 a new새로운 behavior행동
28
59470
1331
새로운 행동을 배울 수는 있지만
01:12
but not in the course코스 of one lifetime일생.
29
60801
2576
한 평생을 사는 동안에는
그렇게 할 수 없습니다.
01:15
In the course코스 of maybe a thousand lifetimes일생,
30
63377
1767
약 1천 세대에 걸쳐
01:17
it could evolve진화하다 a new새로운 fixed결정된 behavior행동.
31
65144
3330
신피질은 새로운 고정 행동을
만들어냈을 겁니다.
01:20
That was perfectly아주 okay 200 million백만 years연령 ago...전에.
32
68474
3377
2억년 전에는 그런 모습이
완벽하게 괜찮았지요.
01:23
The environment환경 changed변경된 very slowly천천히.
33
71851
1981
주변 환경이 매우 느리게
변화했으니까요.
01:25
It could take 10,000 years연령 for there to be
34
73832
1554
중요한 환경 변화가 일어나려면
01:27
a significant중요한 environmental환경 change변화,
35
75386
2092
1만년은 걸렸을테니까요.
01:29
and during...동안 that period기간 of time
36
77478
1382
그 시간 동안
01:30
it would evolve진화하다 a new새로운 behavior행동.
37
78860
2929
신피질은 새로운 행동을
만들어 냈을 거예요.
01:33
Now that went갔다 along...을 따라서 fine,
38
81789
1521
그런 흐름은 괜찮았지만
01:35
but then something happened일어난.
39
83310
1704
새로운 사건이 발생했습니다.
01:37
Sixty-five예순 다섯 million백만 years연령 ago...전에,
40
85014
2246
6천 5백만 년전,
01:39
there was a sudden갑자기, violent격렬한
change변화 to the environment환경.
41
87260
2615
갑작스럽고 급격한
환경 변화가 일어났습니다.
01:41
We call it the Cretaceous백악기 extinction소멸 event행사.
42
89875
3505
우리는 그것을
백악기의 대멸종이라고 하죠.
01:45
That's when the dinosaurs공룡 went갔다 extinct꺼진,
43
93380
2293
공룡이 모두 멸종한 시기인데
01:47
that's when 75 percent퍼센트 of the
44
95673
3449
모든 동식물종의
01:51
animal동물 and plant식물 species went갔다 extinct꺼진,
45
99122
2746
75%가 멸종했고
01:53
and that's when mammals포유류
46
101868
1745
그 시기에 포유류는
01:55
overtook따라 잡았다 their그들의 ecological생태학의 niche벽감,
47
103613
2152
자신의 생태적 지위를 앞서나가
01:57
and to anthropomorphize의인화 된, biological생물학의 evolution진화 said,
48
105765
3654
인간이 되기 시작합니다.
생물학적 진화 면에서 보면
02:01
"Hmm, this neocortex신피질 is pretty예쁜 good stuff물건,"
49
109419
2025
"음, 이 신피질이란게
무척 좋은거군"이라고 했겠죠.
02:03
and it began시작되었다 to grow자라다 it.
50
111444
1793
그리고는 신피질이
자라나기 시작합니다.
02:05
And mammals포유류 got bigger더 큰,
51
113237
1342
포유류의 몸집이 더 커짐에 따라
02:06
their그들의 brains두뇌 got bigger더 큰 at an even faster더 빠른 pace속도,
52
114579
2915
두뇌는 훨씬 더 빠른 속도로 커지고
02:09
and the neocortex신피질 got bigger더 큰 even faster더 빠른 than that
53
117494
3807
신피질은 그보다도 더 빠르게
훨씬 더 커졌습니다.
02:13
and developed개발 된 these distinctive특유의 ridges능선 and folds주름
54
121301
2929
그리고는 이렇게 특이한
굴곡을 만들어냈어요.
02:16
basically원래 to increase증가하다 its surface표면 area지역.
55
124230
2881
기본적으로 그 표면을
넓히려는 것이었죠.
02:19
If you took~했다 the human인간의 neocortex신피질
56
127111
1819
인간의 신피질을
02:20
and stretched뻗어있는 it out,
57
128930
1301
펼쳐보면
02:22
it's about the size크기 of a table napkin냅킨,
58
130231
1713
식탁의 냅킨 정도의 크기이고
02:23
and it's still a thin얇은 structure구조.
59
131944
1306
여전히 얇은 구조에요.
02:25
It's about the thickness두께 of a table napkin냅킨.
60
133250
1980
식탁 냅킨 정도의 두께를
가지고 있습니다.
02:27
But it has so many많은 convolutions회선 and ridges능선
61
135230
2497
하지만 이제는 수많은
주름과 굴곡을 가지고
02:29
it's now 80 percent퍼센트 of our brain,
62
137727
3075
우리 두뇌의 80%를 차지합니다.
02:32
and that's where we do our thinking생각,
63
140802
2461
그곳을 통해 우리는 생각을 합니다.
02:35
and it's the great sublimator승화 기.
64
143263
1761
위대한 창조자인 셈이죠.
02:37
We still have that old늙은 brain
65
145024
1114
인간은 여전히 기본적인 행동과
02:38
that provides~을 제공하다 our basic기본 drives드라이브 and motivations동기,
66
146138
2764
동기를 유발하는
오래된 두뇌를 갖고 있지만
02:40
but I may할 수있다 have a drive드라이브 for conquest정복,
67
148902
2716
이제는 정복을 위한 욕구를
가질 수도 있지요.
02:43
and that'll그거야. be sublimated승화 된 by the neocortex신피질
68
151618
2715
신피질은 시를 쓰거나
02:46
into writing쓰기 a poem or inventing발명 an app
69
154333
2909
앱을 만들고
02:49
or giving주는 a TED테드 Talk,
70
157242
1509
TED 강연을 만들어 내는
창조적 역할을 합니다.
02:50
and it's really the neocortex신피질 that's where
71
158751
3622
그것이 바로 활동이 일어나는
02:54
the action동작 is.
72
162373
1968
신피질의 실체입니다.
02:56
Fifty오십 years연령 ago...전에, I wrote a paper종이
73
164341
1717
50년 전에 저는
02:58
describing묘사하는 how I thought the brain worked일한,
74
166058
1918
두뇌가 어떻게 작동하리란 저의 생각을
설명하는 논문을 썼습니다.
02:59
and I described기술 된 it as a series시리즈 of modules모듈들.
75
167976
3199
저는 그것을 일련의 모듈처럼 묘사했죠.
03:03
Each마다 module기준 치수 could do things with a pattern무늬.
76
171175
2128
각각의 모듈은 어떤 양식을
가지고 일을 처리했습니다.
03:05
It could learn배우다 a pattern무늬. It could remember생각해 내다 a pattern무늬.
77
173303
2746
양식을 배울 수 있고
기억할 수도 있었죠.
03:08
It could implement도구 a pattern무늬.
78
176049
1407
그걸 시행할 수도 있었습니다.
03:09
And these modules모듈들 were organized조직 된 in hierarchies계층 구조,
79
177456
2679
이러한 모듈은
체계를 가지고 조직되었고
03:12
and we created만들어진 that hierarchy계층 with our own개인적인 thinking생각.
80
180135
2954
우리는 우리 자신의 사고를 통해
그 체계를 창조해 냈습니다.
03:15
And there was actually사실은 very little to go on
81
183089
3333
실제로 50년 전에는
03:18
50 years연령 ago...전에.
82
186422
1562
거의 다른 진전이 없었지요.
03:19
It led me to meet만나다 President대통령 Johnson존슨.
83
187984
2115
제가 존슨 대통령을
만난 적이 있는데요.
03:22
I've been thinking생각 about this for 50 years연령,
84
190099
2173
저는 그 사실을 50년 간
생각해왔습니다.
03:24
and a year and a half절반 ago...전에 I came왔다 out with the book도서
85
192272
2828
1년 반 전에 저는
이런 책을 썼습니다.
03:27
"How To Create몹시 떠들어 대다 A Mind마음,"
86
195100
1265
"정신을 창조하는 법"
03:28
which어느 has the same같은 thesis명제,
87
196365
1613
내용은 논문과 같았지만
03:29
but now there's a plethora과다 of evidence증거.
88
197978
2812
수많은 증거가 포함되었습니다.
03:32
The amount of data데이터 we're getting점점 about the brain
89
200790
1814
신경과학을 통해 두뇌에 대해
03:34
from neuroscience신경 과학 is doubling배가 every...마다 year.
90
202604
2203
우리가 수집한 자료는
해마다 두배로 늘어납니다.
03:36
Spatial공간 resolution해결 of brainscanning두뇌 탐색 of all types유형
91
204807
2654
모든 종류의 두뇌 스캔 해상도는
03:39
is doubling배가 every...마다 year.
92
207461
2285
매년 두배가 되고 있습니다.
03:41
We can now see inside내부 a living생활 brain
93
209746
1717
현재 인간은 살아있는 뇌의 내부와
03:43
and see individual개인 interneural국제적 connections사이
94
211463
2870
각각의 신경 연결선을
03:46
connecting연결 in real레알 time, firing발사 in real레알 time.
95
214333
2703
실시간으로 볼 수 있습니다.
03:49
We can see your brain create몹시 떠들어 대다 your thoughts생각들.
96
217036
2419
두뇌가 생각을 만들어내는 것을
볼 수 있어요.
03:51
We can see your thoughts생각들 create몹시 떠들어 대다 your brain,
97
219455
1575
인간의 사고가 뇌를 만들어내는 것을
볼 수 있습니다.
03:53
which어느 is really key to how it works공장.
98
221030
1999
바로 이것이 작동 원리의
진정한 열쇠입니다.
03:55
So let me describe기술하다 briefly간단히 how it works공장.
99
223029
2219
어떤 일이 일어나는지
설명드릴게요.
03:57
I've actually사실은 counted계수 된 these modules모듈들.
100
225248
2275
제가 이 모듈들을
실제로 세어봤습니다.
03:59
We have about 300 million백만 of them,
101
227523
2046
인간은 이런 것들을
약 3억 개 가지고 있는데
04:01
and we create몹시 떠들어 대다 them in these hierarchies계층 구조.
102
229569
2229
이런 위계 속에서 만들어냅니다.
04:03
I'll give you a simple단순한 example.
103
231798
2082
간단한 예를 드리죠.
04:05
I've got a bunch다발 of modules모듈들
104
233880
2805
저에게는 대문자 A에 있는
수평 직선을 알아보는
04:08
that can recognize인정하다 the crossbar크로스바 to a capital자본 A,
105
236685
3403
여러 개의 모들이 있습니다.
04:12
and that's all they care케어 about.
106
240088
1914
이 모듈들이 하는 일의 전부이죠.
04:14
A beautiful아름다운 song노래 can play놀이,
107
242002
1578
아름다운 음악이 흘러나와도
04:15
a pretty예쁜 girl소녀 could walk산책 by,
108
243580
1434
아리따운 아가씨가 지나가도
04:17
they don't care케어, but they see
a crossbar크로스바 to a capital자본 A,
109
245014
2846
이 녀석들은 관심이 없어요.
하지만 A 자에 든 직선을 보면
04:19
they get very excited흥분한 and they say "crossbar크로스바,"
110
247860
3021
매우 흥분해서 "직선"이라고 말하고는
04:22
and they put out a high높은 probability개연성
111
250881
2112
출력 축색 돌기에 높은 확률을
04:24
on their그들의 output산출 axon축색 돌기.
112
252993
1634
표시합니다.
04:26
That goes간다 to the next다음 것 level수평,
113
254627
1333
그러면 다음 단계로 넘어가게 되고
04:27
and these layers are organized조직 된 in conceptual개념적 levels수준.
114
255960
2750
이런 층이 개념적인 수준에서
만들어 집니다.
04:30
Each마다 is more abstract추상 than the next다음 것 one,
115
258710
1856
각 층은 다음 층에 비해서
더 추상적이에요.
04:32
so the next다음 것 one might say "capital자본 A."
116
260566
2418
그래서 그 다음 층이
"대문자 A"라고 말할 지도 모릅니다.
04:34
That goes간다 up to a higher더 높은
level수평 that might say "Apple사과."
117
262984
2891
그 것은 "사과(Apple)"라고 말하는
더 높은 단계로 갑니다.
04:37
Information정보 flows흐름 down also또한.
118
265875
2167
정보는 또한 아래로도 흐릅니다.
04:40
If the apple사과 recognizer인식기 has seen A-P-P-LAPPL,
119
268042
2936
사과(Apple)를 알아보는 단계가
A-P-P-L 만 봐도
04:42
it'll그것은 think to itself그 자체, "Hmm, I
think an E is probably아마 likely아마도,"
120
270978
3219
"흠.. E가 나올 것같아"라고
생각합니다.
04:46
and it'll그것은 send보내다 a signal신호 down to all the E recognizers인식기
121
274197
2564
그리고는 E 를 알아보는 층으로
이런 신호를 내려보냅니다.
04:48
saying속담, "Be on the lookout임무 for an E,
122
276761
1619
"E가 있는지 알아봐.
04:50
I think one might be coming오는."
123
278380
1556
E가 나와야 할 것같거든."
04:51
The E recognizers인식기 will lower보다 낮은 their그들의 threshold문지방
124
279936
2843
E 를 알아보는 층은
자신의 기준을 낮춰
04:54
and they see some sloppy묽고 싱거운
thing, could be an E.
125
282779
1945
E 가 될 법하게 쓰인 것을
찾습니다.
04:56
Ordinarily보통 you wouldn't~ 않을거야. think so,
126
284724
1490
보통은 그렇게 하지 않지만
04:58
but we're expecting기대하는 an E, it's good enough충분히,
127
286214
2009
E를 예측하는 것으로
충분하죠.
05:00
and yeah, I've seen an E, and then apple사과 says말한다,
128
288223
1817
"그래, E 가 있는데."라고 하면
05:02
"Yeah, I've seen an Apple사과."
129
290040
1728
사과를 생각하는 층에서
"그래, 난 사과를 봤어."라고 하죠.
05:03
Go up another다른 five다섯 levels수준,
130
291768
1746
여기서 5 단계를 더 올라가면
05:05
and you're now at a pretty예쁜 high높은 level수평
131
293514
1353
이제 상당히 높은 단계에
05:06
of this hierarchy계층,
132
294867
1569
다다르게 되고
05:08
and stretch뻗기 down into the different다른 senses감각,
133
296436
2353
신호는 서로 다른 감각으로
내려 갑니다.
05:10
and you may할 수있다 have a module기준 치수
that sees본다 a certain어떤 fabric구조,
134
298789
2655
사람에게는 특정한 표면을 감지하거나,
05:13
hears듣다 a certain어떤 voice목소리 quality품질,
smells냄새가 난다. a certain어떤 perfume향수,
135
301444
2844
특정한 목소리를 듣거나,
특정한 향을 감지하는 모듈이 있어서
05:16
and will say, "My wife아내 has entered입력 된 the room."
136
304288
2513
이렇게 말합니다.
"아내가 방에 들어왔어."
05:18
Go up another다른 10 levels수준, and now you're at
137
306801
1895
이제 다시 10 단계 위로 올라가면
05:20
a very high높은 level수평.
138
308696
1160
아주 높은 단계에 이르게 됩니다.
05:21
You're probably아마 in the frontal정면 cortex피질,
139
309856
1937
아마 전두 피질에 이르렀을테고
05:23
and you'll have modules모듈들 that say, "That was ironic아이러니 한.
140
311793
3767
거기에는 이렇게 말하는 모듈이
있을 겁니다. "거 참 이상하네.
05:27
That's funny이상한. She's pretty예쁜."
141
315560
2370
우습게도 아내가 예뻐."
05:29
You might think that those are more sophisticated매우 복잡한,
142
317930
2105
그 모듈은 더 복잡할거라고
생각하실지도 모르지만
05:32
but actually사실은 what's more complicated복잡한
143
320035
1506
사실 더 복잡한 것은
05:33
is the hierarchy계층 beneath아래서 them.
144
321541
2669
그 아래에 있는 계층 구조입니다.
05:36
There was a 16-year-old예전의 girl소녀, she had brain surgery외과,
145
324210
2620
뇌 수술을 받은
16세 소녀가 있었는데
05:38
and she was conscious의식이있는 because the surgeons외과의 사
146
326830
2051
의식이 있었어요.
05:40
wanted to talk to her.
147
328881
1537
의사가 말을 걸려고 했으니까요.
05:42
You can do that because there's no pain고통 receptors수용체
148
330418
1822
뇌에는 통증을 느끼는
감각이 없기 때문에
05:44
in the brain.
149
332240
1038
가능한 일이죠.
05:45
And whenever할때는 언제나 they stimulated자극을받은 particular특별한,
150
333278
1800
의사들이 그녀의 신피질에서
05:47
very small작은 points전철기 on her neocortex신피질,
151
335078
2463
매우 작고 특정한 부위를
자극할 때마다,
05:49
shown표시된 here in red빨간, she would laugh웃음.
152
337541
2665
여기 붉게 보이는 부분인데요,
소녀가 웃는 거예요.
05:52
So at first they thought they were triggering트리거링
153
340206
1440
처음에 의사들은 일종의,
웃음을 유발하는 부위를
05:53
some kind종류 of laugh웃음 reflex휘어진,
154
341646
1720
건드렸다고 생각했는데
05:55
but no, they quickly빨리 realized깨달은 they had found녹이다
155
343366
2519
그게 아니었어요. 의사들은 곧 바로
05:57
the points전철기 in her neocortex신피질 that detect탐지하다 humor기분,
156
345885
3044
유머를 알아채는 신피질 부위를
찾아냈다는 것을 알게 되었습니다.
06:00
and she just found녹이다 everything hilarious들뜬
157
348929
1969
의사들이 이 지점을 자극할 때마다
06:02
whenever할때는 언제나 they stimulated자극을받은 these points전철기.
158
350898
2437
소녀는 모든 것이
아주 우스꽝스럽게 느껴지는 거에요.
06:05
"You guys are so funny이상한 just standing서 있는 around,"
159
353335
1925
"여기 서 계신 분들은
정말 웃기네요."라는 말을
06:07
was the typical전형적인 comment논평,
160
355260
1738
자주 했지만
06:08
and they weren't하지 않았다 funny이상한,
161
356998
2302
의사들은 전혀 웃기지 않았어요.
06:11
not while doing surgery외과.
162
359300
3247
수술을 집도하는 중에는 말이에요.
06:14
So how are we doing today오늘?
163
362547
4830
지금은 어떨까요?
06:19
Well, computers컴퓨터들 are actually사실은 beginning처음 to master석사
164
367377
3054
음, 컴퓨터가 실제로
인간의 신피질과 비슷한 기술로
06:22
human인간의 language언어 with techniques기법
165
370431
2001
인간의 언어를 완전히 이해하기
06:24
that are similar비슷한 to the neocortex신피질.
166
372432
2867
시작했습니다.
06:27
I actually사실은 described기술 된 the algorithm연산,
167
375299
1514
제가 실제로 그 알고리즘을
설명했는데요.
06:28
which어느 is similar비슷한 to something called전화 한
168
376813
2054
그것은 소위
06:30
a hierarchical계층 적 hidden숨겨진 Markov마르코프 model모델,
169
378867
2233
숨겨진 단계적 마르코프 모델이라고
06:33
something I've worked일한 on since이후 the '90s.
170
381100
3241
하는 것인데 제가 90년대 이후로
연구해온 분야입니다.
06:36
"Jeopardy위험" is a very broad넓은 natural자연스러운 language언어 game경기,
171
384341
3238
"제퍼디(Jeopardy)"는
광범위한 자연 언어 게임이에요.
06:39
and Watson왓슨 got a higher더 높은 score점수
172
387579
1892
왓슨은 최고 득점자 두 사람의
점수를 합한 것보다
06:41
than the best베스트 two players선수 combined결합 된.
173
389471
2000
더 높은 점수를 얻었습니다.
06:43
It got this query질문 correct옳은:
174
391471
2499
왓슨이 이 문제를 맞췄습니다.
06:45
"A long, tiresome귀찮은 speech연설
175
393970
2085
"길고 지루한 이야기인데,
06:48
delivered배달 된 by a frothy거품 같은 pie파이 topping토핑,"
176
396055
2152
거품이 있는 파이 토핑이 한 말"
06:50
and it quickly빨리 responded대답했다,
"What is a meringue머랭 harangue연설?"
177
398207
2796
그러자 왓슨이 바로 답했습니다.
"정답은 머랭 하랑(meringue harangue)"
06:53
And Jennings제닝스 and the other guy didn't get that.
178
401003
2635
제닝스와 다른 참가자는
무슨 말인지 몰랐습니다.
06:55
It's a pretty예쁜 sophisticated매우 복잡한 example of
179
403638
1926
이것은 컴퓨터가 인간의 언어를
06:57
computers컴퓨터들 actually사실은 understanding이해 human인간의 language언어,
180
405564
1914
실제로 이해했다는
상당히 복잡한 예입니다.
06:59
and it actually사실은 got its knowledge지식 by reading독서
181
407478
1652
왓슨은 실제로 위키피디아와
07:01
Wikipedia위키피디아 and several수개 other encyclopedias백과 사전.
182
409130
3785
몇 개의 다른 백과 사전을 통해
지식을 얻었습니다.
07:04
Five다섯 to 10 years연령 from now,
183
412915
2133
앞으로 5년에서 10년 후,
07:07
search수색 engines엔진 will actually사실은 be based기반 on
184
415048
2184
검색 엔진은 실제로
07:09
not just looking for combinations조합 of words and links모래밭
185
417232
2794
단어나 연결의 조합을 찾는 대신
07:12
but actually사실은 understanding이해,
186
420026
1914
실제로 이해한 내용을 기반으로
검색할 겁니다.
07:13
reading독서 for understanding이해 the billions수십억 of pages페이지들
187
421940
2411
웹이나 책을 수억 쪽이나 이해하며
07:16
on the web편물 and in books서적.
188
424351
2733
읽은 것으로 부터 말이에요.
07:19
So you'll be walking보행 along...을 따라서, and GoogleGoogle will pop up
189
427084
2616
그래서 길을 가는데
갑자기 구글이 튀어나와
07:21
and say, "You know, Mary메리, you expressed표현 된 concern관심사
190
429700
3081
"이보세요, 메리, 한 달전에
당신이 섭취하는
07:24
to me a month ago...전에 that your glutathione글루타티온 supplement보충
191
432781
3019
글루타티온이 혈액뇌관문을
07:27
wasn't아니었다. getting점점 past과거 the blood-brain피 두뇌 barrier장벽.
192
435800
2231
통과하지 못할까 걱정했는데,
07:30
Well, new새로운 research연구 just came왔다 out 13 seconds ago...전에
193
438031
2593
13초 전에 발표된 결과를 보면
07:32
that shows a whole완전한 new새로운 approach접근 to that
194
440624
1711
그것에 대한 완전히 새로운 접근법과
07:34
and a new새로운 way to take glutathione글루타티온.
195
442335
1993
글루타티온을 섭취하는
새로운 방법을 보여 줍니다.
07:36
Let me summarize요약하다 it for you."
196
444328
2562
그걸 요약해 드릴게요."라고
말하게 될 겁니다.
07:38
Twenty스물 years연령 from now, we'll have nanobots나노봇,
197
446890
3684
지금으로 부터 20년 후에는
나노 로봇이 나옵니다.
07:42
because another다른 exponential기하 급수적 인 trend경향
198
450574
1627
또 점점 더 작은 것에 대한 기술이
07:44
is the shrinking수축하는 of technology과학 기술.
199
452201
1615
또 하나의 추세거든요.
07:45
They'll그들은 할 것이다 go into our brain
200
453816
2370
나노 로봇이 사람의 머리 속으로 들어가
07:48
through...을 통하여 the capillaries모세 혈관
201
456186
1703
모세 혈관을 통해서
07:49
and basically원래 connect잇다 our neocortex신피질
202
457889
2477
인간의 신피질을
07:52
to a synthetic인조 neocortex신피질 in the cloud구름
203
460366
3185
클라우드에 있는 합성 신피질에
연결함으로써
07:55
providing제공하는 an extension신장 of our neocortex신피질.
204
463551
3591
인간의 신피질을 확장해 줄 것입니다.
07:59
Now today오늘, I mean,
205
467142
1578
현재에는
08:00
you have a computer컴퓨터 in your phone전화,
206
468720
1530
휴대 전화기에 컴퓨터가 들어있습니다.
08:02
but if you need 10,000 computers컴퓨터들 for a few조금 seconds
207
470250
2754
만약 몇 초 만에 복잡한 검색을 하려고
08:05
to do a complex복잡한 search수색,
208
473004
1495
만 개의 컴퓨터가 필요한 경우에
08:06
you can access접속하다 that for a second둘째 or two in the cloud구름.
209
474499
3396
클라우드에 있는 컴퓨터에
1, 2초간 접속할 수 있어요.
08:09
In the 2030s, if you need some extra특별한 neocortex신피질,
210
477895
3095
2030년대에 약간의 신피질이
더 필요하다면
08:12
you'll be able할 수 있는 to connect잇다 to that in the cloud구름
211
480990
2273
머리 속에 있는 신피질을
클라우드에 직접
08:15
directly직접 from your brain.
212
483263
1648
연결할 수 있게 될 것입니다.
08:16
So I'm walking보행 along...을 따라서 and I say,
213
484911
1543
그래서 제가 길을 걷다가
08:18
"Oh, there's Chris크리스 Anderson앤더슨.
214
486454
1363
"아, 크리스 앤더슨이 있군.
08:19
He's coming오는 my way.
215
487817
1525
이쪽으로 오네.
08:21
I'd better think of something clever영리한 to say.
216
489342
2335
뭔가 영리해뵈는 걸 생각해야겠는걸.
08:23
I've got three seconds.
217
491677
1524
3초 밖에 시간이 없는데.
08:25
My 300 million백만 modules모듈들 in my neocortex신피질
218
493201
3097
내 머리 속에 있는 3억 개의
신피질 모듈로는
08:28
isn't going to cut절단 it.
219
496298
1240
할 수가 없어.
08:29
I need a billion십억 more."
220
497538
1246
10억 개는 더 필요한데."라고 말하면
08:30
I'll be able할 수 있는 to access접속하다 that in the cloud구름.
221
498784
3323
저는 바로 그 클라우드에
접속할 수 있을 겁니다.
08:34
And our thinking생각, then, will be a hybrid잡종
222
502107
2812
그 때, 우리의 사고는
생물학적인 것과 비생물학적인 것이
08:36
of biological생물학의 and non-biological비 생물학의 thinking생각,
223
504919
3522
혼재된 사고가 될 것입니다.
08:40
but the non-biological비 생물학의 portion일부
224
508441
1898
하지만 비생물학적인 부분은
08:42
is subject제목 to my law of accelerating가속하는 returns보고.
225
510339
2682
제가 말하는 가속적 결과의 법칙에
지배를 받습니다.
08:45
It will grow자라다 exponentially기하 급수적으로.
226
513021
2239
그것은 기하급수적으로
증가할 것이라는 뜻이죠.
08:47
And remember생각해 내다 what happens일이
227
515260
2016
우리가 마지막으로 신피질을
확장했던 때를
08:49
the last time we expanded퍼지는 our neocortex신피질?
228
517276
2645
기억하십니까?
08:51
That was two million백만 years연령 ago...전에
229
519921
1426
그것은 2백만년 전,
08:53
when we became되었다 humanoids휴머노이드
230
521347
1236
우리가 인간의 모습을 하고
08:54
and developed개발 된 these large foreheads이마.
231
522583
1594
이렇게 커다란 이마를
갖게되었던 시기입니다.
08:56
Other primates영장류 have a slanted비스듬한 brow이마.
232
524177
2583
다른 영장류는 이마부위가
기울어져 있지요.
08:58
They don't have the frontal정면 cortex피질.
233
526760
1745
그들에게는 전두 피질이 없습니다.
09:00
But the frontal정면 cortex피질 is not
really qualitatively질적으로 different다른.
234
528505
3685
그렇지만 전두 피질은 실제로
질적으로 다르지 않습니다.
09:04
It's a quantitative정량적 인 expansion확장 of neocortex신피질,
235
532190
2743
그것은 신피질이
양적으로 확장된 것이에요.
09:06
but that additional추가의 quantity수량 of thinking생각
236
534933
2703
그런데 그렇게 늘어난
사고의 양이
09:09
was the enabling가능하게하는 factor인자 for us to take
237
537636
1779
우리가 질적인 향상을 이루고
09:11
a qualitative질적 인 leap뛰기 and invent꾸미다 language언어
238
539415
3346
언어와 예술, 과학, 기술,
09:14
and art미술 and science과학 and technology과학 기술
239
542761
1967
그리고 TED 컨퍼런스를
09:16
and TED테드 conferences컨퍼런스.
240
544728
1454
발명하게 만들었습니다.
09:18
No other species has done끝난 that.
241
546182
2131
다른 어떤 종도 그러지 못했습니다.
09:20
And so, over the next다음 것 few조금 decades수십 년,
242
548313
2075
즉, 다음 수십년간,
09:22
we're going to do it again.
243
550388
1760
우리는 다시 그 과정을 지날 겁니다.
09:24
We're going to again expand넓히다 our neocortex신피질,
244
552148
2274
인간은 신피질을 다시 확장할 것이고
09:26
only this time we won't습관 be limited제한된
245
554422
1756
이번에 만큼은 신피질을 둘러싼
09:28
by a fixed결정된 architecture건축물 of enclosure울로 둘러싼 땅.
246
556178
4280
고정된 신체 구조의 한계에 의해
제한받지 않을 것입니다.
09:32
It'll그것은 be expanded퍼지는 without없이 limit한도.
247
560458
3304
제한없이 확장될 것입니다.
09:35
That additional추가의 quantity수량 will again
248
563762
2243
그렇게 얻어지는 양은 또 다시
09:38
be the enabling가능하게하는 factor인자 for another다른 qualitative질적 인 leap뛰기
249
566005
3005
문화와 기술에 있어서
또 한번의 질적인 향상을
09:41
in culture문화 and technology과학 기술.
250
569010
1635
가능하게 하는 요소가 될 것입니다.
09:42
Thank you very much.
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대단히 감사합니다.
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(Applause박수 갈채)
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(박수)
Translated by K Bang
Reviewed by Gemma Lee

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ABOUT THE SPEAKER
Ray Kurzweil - Inventor, futurist
Ray Kurzweil is an engineer who has radically advanced the fields of speech, text and audio technology. He's revered for his dizzying -- yet convincing -- writing on the advance of technology, the limits of biology and the future of the human species.

Why you should listen

Inventor, entrepreneur, visionary, Ray Kurzweil's accomplishments read as a startling series of firsts -- a litany of technological breakthroughs we've come to take for granted. Kurzweil invented the first optical character recognition (OCR) software for transforming the written word into data, the first print-to-speech software for the blind, the first text-to-speech synthesizer, and the first music synthesizer capable of recreating the grand piano and other orchestral instruments, and the first commercially marketed large-vocabulary speech recognition.

Yet his impact as a futurist and philosopher is no less significant. In his best-selling books, which include How to Create a Mind, The Age of Spiritual Machines, The Singularity Is Near: When Humans Transcend Biology, Kurzweil depicts in detail a portrait of the human condition over the next few decades, as accelerating technologies forever blur the line between human and machine.

In 2009, he unveiled Singularity University, an institution that aims to "assemble, educate and inspire leaders who strive to understand and facilitate the development of exponentially advancing technologies." He is a Director of Engineering at Google, where he heads up a team developing machine intelligence and natural language comprehension.

More profile about the speaker
Ray Kurzweil | Speaker | TED.com