TED2017
Radhika Nagpal: What intelligent machines can learn from a school of fish
라디카 나그팔(Radhika Nagpal): 인공지능이 물고기 떼로부터 배울 수 있는 것
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공상과학 소설에 나오는 미래의 인공지능은 우리 사고방식을 복제하도록 만들어진
것으로 묘사됩니다. 하지만 자연에서 볼 수 있는 다른 생물들의 지능을 모방하는 인공지능을 만들면 어떨까요? 로봇공학자인 라디카 나그팔은 곤충과 물고기 떼에서 볼
수 있는 집단 지능에 대해 연구하고, 그 안에서 상호작용의 규칙을 이해하려 노력하고 있습니다. 이 미래지향적인 강연에서 그녀는 인공적인 집단 동력을 개발하는 자신의 연구를 소개하고, 여러 로봇이 협력하여 제방을 쌓고, 꽃의 수분을 돕고, 산호초를 감시하거나 위성으로 별자리를 만드는 등의 미래의 모습을 이야기합니다.
Radhika Nagpal - Robotics engineer
Taking cues from bottom-up biological networks like those of social insects, Radhika Nagpal helped design an unprecedented “swarm” of ant-like robots. Full bio
Taking cues from bottom-up biological networks like those of social insects, Radhika Nagpal helped design an unprecedented “swarm” of ant-like robots. Full bio
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00:12
In my early days as a graduate student,
0
755
2015
제가 대학원생이었을 때
00:14
I went on a snorkeling trip
off the coast of the Bahamas.
off the coast of the Bahamas.
1
2794
3555
바하마의 한 해변으로
스노클링을 하러 갔습니다.
스노클링을 하러 갔습니다.
00:18
I'd actually never swum
in the ocean before,
in the ocean before,
2
6789
2949
한번도 바다에서 수영을
해본 적이 없었기 때문에
해본 적이 없었기 때문에
00:21
so it was a bit terrifying.
3
9762
1844
약간 겁이 났죠.
00:24
What I remember the most is,
as I put my head in the water
as I put my head in the water
4
12016
3000
가장 기억에 남는 것은
제가 물속에 머리를 담그고
제가 물속에 머리를 담그고
00:27
and I was trying really hard
to breathe through the snorkel,
to breathe through the snorkel,
5
15040
4250
스노클링 장비로 숨쉬려고
애쓰고 있을 때
애쓰고 있을 때
00:31
this huge group
of striped yellow and black fish
of striped yellow and black fish
6
19314
5366
노란색과 검은색 줄무늬의
엄청난 물고기 떼가
엄청난 물고기 떼가
00:36
came straight at me ...
7
24704
1483
제게 다가오는 것이었습니다.
00:38
and I just froze.
8
26817
1397
저는 꼼짝도 할 수 없었죠.
00:40
And then, as if it had
suddenly changed its mind,
suddenly changed its mind,
9
28975
3613
그런데 갑자기, 물고기 떼가
마음을 바꾸기라도 한 듯이
마음을 바꾸기라도 한 듯이
00:44
came towards me
and then swerved to the right
and then swerved to the right
10
32612
2437
저를 향해 다가오다가
오른쪽으로 방향을 바꿔
오른쪽으로 방향을 바꿔
00:47
and went right around me.
11
35073
1515
저를 비켜 갔습니다.
00:48
It was absolutely mesmerizing.
12
36920
1526
정말 황홀한 광경이었죠.
00:50
Maybe many of you
have had this experience.
have had this experience.
13
38470
2182
아마 많은 분들이
비슷한 경험을 하셨을 겁니다.
비슷한 경험을 하셨을 겁니다.
00:53
Of course, there's the color
and the beauty of it,
and the beauty of it,
14
41239
3422
물고기들의 색, 그 자체가 가진
아름다움도 물론 황홀했지만
아름다움도 물론 황홀했지만
00:56
but there was also
just the sheer oneness of it,
just the sheer oneness of it,
15
44685
2928
그들이 보여 준 완벽한 조화에
저는 더욱 매료되었습니다.
저는 더욱 매료되었습니다.
00:59
as if it wasn't hundreds of fish
16
47637
2343
수백 마리의 물고기가 아니라
01:02
but a single entity
with a single collective mind
with a single collective mind
17
50004
3135
마치 하나의 집단 정신으로
뭉쳐져 있는 단독 개체처럼
뭉쳐져 있는 단독 개체처럼
01:05
that was making decisions.
18
53163
1507
의사결정을 하고 있었지요.
01:07
When I look back, I think that experience
really ended up determining
really ended up determining
19
55666
3682
돌이켜 보면, 그 경험 덕분에
제 경력 대부분을 차지하는 연구과제를
결정하게 되었다는 생각이 듭니다.
결정하게 되었다는 생각이 듭니다.
01:11
what I've worked on for most of my career.
20
59372
2222
01:16
I'm a computer scientist,
21
64157
1280
저는 컴퓨터 과학자입니다.
01:17
and the field that I work in
is artificial intelligence.
is artificial intelligence.
22
65461
2747
인공지능 분야를 연구하고 있죠.
01:20
And a key theme in AI
23
68639
1517
인공지능의 핵심 주제는
지능을 다루는 능력인데요.
지능을 다루는 능력인데요.
01:22
is being able to understand intelligence
by creating our own computational systems
by creating our own computational systems
24
70180
4443
우리가 고안한 컴퓨터시스템은
자연에서 본 그대로를 재현하는
방식으로 자신의 지능을 발휘합니다.
방식으로 자신의 지능을 발휘합니다.
01:26
that display intelligence
the way we see it in nature.
the way we see it in nature.
25
74647
3253
현재 우리는 공상과학 소설과 영화에서
인공지능을 흔하게 접하고 있죠.
인공지능을 흔하게 접하고 있죠.
01:30
Now, most popular views of AI, of course,
come from science fiction and the movies,
come from science fiction and the movies,
26
78467
4438
01:34
and I'm personally a big Star Wars fan.
27
82929
2577
저 역시 개인적으로
스타워즈의 광팬입니다.
스타워즈의 광팬입니다.
01:38
But that tends to be a very human-centric
view of intelligence.
view of intelligence.
28
86501
3889
하지만 영화는 매우 인간 중심적인
관점으로 지능을 묘사하고 있습니다.
관점으로 지능을 묘사하고 있습니다.
01:43
When you think of a fish school,
29
91144
2207
가령 한 무리의 물고기나
01:45
or when I think of a flock of starlings,
30
93375
2953
한 무리의 찌르레기를 떠올려 볼 때
01:48
that feels like a really different
kind of intelligence.
kind of intelligence.
31
96352
3340
그 둘은 완전히 다른 종류의
지능을 가졌다고 볼 수 있죠.
지능을 가졌다고 볼 수 있죠.
01:52
For starters, any one fish is just so tiny
32
100945
3913
우선, 물고기 한 마리는 매우 작습니다.
01:56
compared to the sheer size
of the collective,
of the collective,
33
104882
2887
그 무리의 크기에 비하면 아주 작죠.
01:59
so it seems that any one individual
34
107793
3110
따라서 하나의 개체는 아주 한정되고
02:02
would have a really limited
and myopic view of what's going on,
and myopic view of what's going on,
35
110927
2993
근시안적 시각을 가지고
외부 상황을 파악할 것입니다.
외부 상황을 파악할 것입니다.
02:05
and intelligence
isn't really about the individual
isn't really about the individual
36
113944
2334
그런데 사실, 지능은 개체로서가 아니라
02:08
but somehow a property
of the group itself.
of the group itself.
37
116302
2677
오히려 그 집단 자체가
보유한 능력을 말합니다.
보유한 능력을 말합니다.
02:12
Secondly, and the thing
that I still find most remarkable,
that I still find most remarkable,
38
120118
3231
또 하나 제가 지금까지도
정말 대단하다고 여기는 것은
정말 대단하다고 여기는 것은
02:15
is that we know that there are no leaders
supervising this fish school.
supervising this fish school.
39
123373
5032
아시다시피 이 물고기 떼를 지휘하는
지도자가 없다는 사실입니다.
지도자가 없다는 사실입니다.
02:21
Instead, this incredible
collective mind behavior
collective mind behavior
40
129163
3501
이 대단한 집단 정신이
이루어낸 행위는 오히려
이루어낸 행위는 오히려
02:24
is emerging purely from the interactions
of one fish and another.
of one fish and another.
41
132688
4532
순전히 물고기들 간의
상호작용에서 일어나고 있습니다.
상호작용에서 일어나고 있습니다.
02:29
Somehow, there are these interactions
or rules of engagement
or rules of engagement
42
137244
3968
이들은 어떤 식이든
상호 작용이나 교전 규칙을
상호 작용이나 교전 규칙을
02:33
between neighboring fish
43
141236
1755
주변 물고기들과 공유하면서
이 모든 것들을 해내는 것입니다.
이 모든 것들을 해내는 것입니다.
02:35
that make it all work out.
44
143015
1467
02:37
So the question for AI then becomes,
45
145736
2651
따라서 인공지능에서 해결해야 할 과제는
02:40
what are those rules of engagement
that lead to this kind of intelligence,
that lead to this kind of intelligence,
46
148411
4158
집단 지능을 이끌어내는
상호작용 규칙을 알아내고
상호작용 규칙을 알아내고
02:44
and of course, can we create our own?
47
152593
1907
우리만의 형태로 만드는 것입니다.
02:46
And that's the primary thing
that I work on with my team in my lab.
that I work on with my team in my lab.
48
154999
3587
이것이 바로 저희 팀이 연구실에서
몰두하고 있는 핵심 과제입니다.
몰두하고 있는 핵심 과제입니다.
02:50
We work on it through theory,
49
158943
1637
우리는 이론적으로 연구하고
02:52
looking at abstract rule systems
50
160604
2348
추상적인 규칙 체계를 살펴보고
02:54
and thinking about
the mathematics behind it.
the mathematics behind it.
51
162976
2349
바탕이 되는 수학에 대해서도 연구합니다.
02:57
We also do it through biology,
working closely with experimentalists.
working closely with experimentalists.
52
165897
4285
더불어 생물학을 통해서도 연구하고
실험 과학자들과도 긴밀히 협력하지만
실험 과학자들과도 긴밀히 협력하지만
03:02
But mostly, we do it through robotics,
53
170579
1953
대부분은 로봇공학에 의존하고 있습니다.
03:04
where we try to create
our own collective systems
our own collective systems
54
172556
3904
이를 통해 우리만의
집단 시스템을 개발하고 있죠.
집단 시스템을 개발하고 있죠.
03:08
that can do the kinds of things
that we see in nature,
that we see in nature,
55
176484
2707
자연에서 본 그대로를
수행할 능력이 있거나
수행할 능력이 있거나
03:11
or at least try to.
56
179215
1237
최소한 시도라도 가능한 시스템이요.
03:13
One of our first robotic quests
along this line
along this line
57
181907
2804
이런 계획에 따라
로봇 연구의 첫 번째 과제는
로봇 연구의 첫 번째 과제는
03:16
was to create our very own colony
of a thousand robots.
of a thousand robots.
58
184735
4045
수천 개에 달하는 로봇 집단을
만드는 것이었습니다.
만드는 것이었습니다.
03:21
So very simple robots,
59
189140
1334
매우 간단한 로봇이지만
03:22
but they could be programmed
to exhibit collective intelligence,
to exhibit collective intelligence,
60
190498
3603
집단 지능을 발휘하도록
프로그래밍할 수 있죠.
프로그래밍할 수 있죠.
03:26
and that's what we were able to do.
61
194125
1729
그것이 우리가 실현해 낸 것입니다.
03:28
So this is what a single robot looks like.
62
196194
2032
하나의 로봇은 이렇게 생겼습니다.
03:30
It's quite small,
about the size of a quarter,
about the size of a quarter,
63
198250
2523
동전 크기 정도로 상당히 작은데요.
03:32
and you can program how it moves,
64
200797
2310
어떤 방식으로 움직일지
프로그래밍할 수 있습니다.
프로그래밍할 수 있습니다.
03:35
but it can also wirelessly
communicate with other robots,
communicate with other robots,
65
203131
3416
다른 로봇들과 무선 교신도 가능하고
03:38
and it can measure distances from them.
66
206571
2167
서로 간의 거리도
측정할 수도 있습니다.
측정할 수도 있습니다.
03:40
And so now we can start to program
exactly an interaction,
exactly an interaction,
67
208762
3476
이제 우리는 본격적으로 상호 작용
프로그램을 시작할 수 있습니다.
프로그램을 시작할 수 있습니다.
03:44
a rule of engagement between neighbors.
68
212262
2094
이웃한 개체들간의
관계 규칙을 정하는 것이죠.
관계 규칙을 정하는 것이죠.
03:46
And once we have this system,
69
214713
1894
일단 이런 시스템이 갖춰지면
03:48
we can start to program many
different kinds of rules of engagement
different kinds of rules of engagement
70
216631
3416
우리는 다양한 관계 규칙에 대한
프로그램을 만들 수 있게 됩니다.
프로그램을 만들 수 있게 됩니다.
03:52
that you would see in nature.
71
220071
1506
자연에서 볼 수 있는 것처럼 말이죠.
03:53
So for example,
spontaneous synchronization,
spontaneous synchronization,
72
221601
2976
예를 들자면, 자발적인
동조화 현상이 있습니다.
동조화 현상이 있습니다.
03:56
how audiences are clapping
and suddenly start all clapping together,
and suddenly start all clapping together,
73
224601
5238
몇몇 청중들이 박수를 치다가
갑자기 다 같이 박수를 치게 되거나
갑자기 다 같이 박수를 치게 되거나
04:01
the fireflies flashing together.
74
229863
2068
반딧불이들이 동시에 반짝이는 경우죠.
04:06
We can program rules
for pattern formation,
for pattern formation,
75
234919
2691
패턴형성 규칙을 입력할 수도 있습니다.
04:09
how cells in a tissue
76
237634
1786
우리 몸 속 조직의 세포들이
각자 어떤 역할을 담당할지 정하고
각자 어떤 역할을 담당할지 정하고
04:11
determine what role
they're going to take on
they're going to take on
77
239444
2102
04:13
and set the patterns of our bodies.
78
241570
1706
우리 몸의 패턴을 설정하는 것이죠.
04:17
We can program rules for migration,
79
245045
2089
이동 규칙을 입력할 수도 있습니다.
04:19
and in this way, we're really learning
from nature's rules.
from nature's rules.
80
247158
2977
이런 식으로 우리는 자연의
법칙을 배우고 있습니다.
법칙을 배우고 있습니다.
04:22
But we can also take it a step further.
81
250595
2647
한 단계 더 나아갈 수도 있는데요.
04:25
We can actually take these rules
that we've learned from nature
that we've learned from nature
82
253266
2992
우리가 자연을 통해 파악한
법칙들을 적절히 혼합해서
법칙들을 적절히 혼합해서
04:28
and combine them and create
entirely new collective behaviors
entirely new collective behaviors
83
256282
3794
우리만의 완전히 새로운
집단행동을 구현하는 것입니다.
집단행동을 구현하는 것입니다.
04:32
of our very own.
84
260100
1198
04:33
So for example,
85
261960
1478
그래서 예를 들어
04:35
imagine that you had
two different kinds of rules.
two different kinds of rules.
86
263462
2352
두 가지 다른 종류의 규칙이
있다고 생각해 보세요.
있다고 생각해 보세요.
04:38
So your first rule is a motion rule
87
266374
2119
첫 번째는 운동 규칙입니다.
04:40
where a moving robot can move
around other stationary robots.
around other stationary robots.
88
268517
4341
움직이는 로봇이 정지된 로봇 사이를
이동하도록 규정하는 것입니다.
이동하도록 규정하는 것입니다.
04:44
And your second rule is a pattern rule
89
272882
1811
두 번째는 패턴에 대한 규칙으로서
04:46
where a robot takes on a color
based on its two nearest neighbors.
based on its two nearest neighbors.
90
274717
3157
로봇은 가장 근접한 두 로봇을
기반으로 자신의 색을 결정하게 되지요.
기반으로 자신의 색을 결정하게 되지요.
04:50
So if I start with a blob of robots
in a little pattern seed,
in a little pattern seed,
91
278679
3445
간단한 패턴 조건을 부여한 소수의
로봇 군단으로 작동을 시작하면
로봇 군단으로 작동을 시작하면
04:54
it turns out that these two rules
are sufficient for the group
are sufficient for the group
92
282148
2906
이 두 규칙만으로도 충분히
04:57
to be able to self-assemble
a simple line pattern.
a simple line pattern.
93
285078
2752
집단 스스로가 단순한 선형 패턴을
구성한다는 것을 알 수 있습니다.
구성한다는 것을 알 수 있습니다.
05:01
And if I have more
complicated pattern rules,
complicated pattern rules,
94
289114
2544
그런데 좀 더 복잡한 규칙을 적용하고
05:03
and I design error correction rules,
95
291682
2317
오류 수정 규칙을 만든다면
05:06
we can actually create really,
really complicated self assemblies,
really complicated self assemblies,
96
294023
3097
우리는 실제로 대단히 복잡한
자기 결합체를 만들 수 있습니다.
자기 결합체를 만들 수 있습니다.
05:09
and here's what that looks like.
97
297144
1644
바로 이렇게요.
05:11
So here, you're going to see
a thousand robots
a thousand robots
98
299874
2985
1000개의 로봇들을 보고 계신데요.
05:14
that are working together
to self-assemble the letter K.
to self-assemble the letter K.
99
302883
3462
같이 움직이며 문자 K를
만들어 내고 있습니다.
만들어 내고 있습니다.
05:18
The K is on its side.
100
306369
1306
옆으로 누운 K 자에요.
05:20
And the important thing
is that no one is in charge.
is that no one is in charge.
101
308223
2731
여기서 중요한 사실은
리더가 없다는 것입니다.
리더가 없다는 것입니다.
05:22
So any single robot is only talking
to a small number of robots nearby it,
to a small number of robots nearby it,
102
310978
4825
하나의 로봇은 주변의 소수의
로봇들 하고만 의사소통을 하며
로봇들 하고만 의사소통을 하며
05:27
and it's using its motion rule
to move around the half-built structure
to move around the half-built structure
103
315827
3937
자신의 운동규칙을 이용해 반쯤
지어진 구조물 주변을 돌아다닙니다.
지어진 구조물 주변을 돌아다닙니다.
05:31
just looking for a place to fit in
based on its pattern rules.
based on its pattern rules.
104
319788
3007
자신의 패턴 규칙에 따라
적합한 장소를 찾는 것입니다.
적합한 장소를 찾는 것입니다.
05:35
And even though no robot
is doing anything perfectly,
is doing anything perfectly,
105
323794
4398
로봇 하나가 임무를
완벽히 수행하지 못해도
완벽히 수행하지 못해도
05:40
the rules are such that we can get
the collective to do its goal
the collective to do its goal
106
328216
3660
그 집단은 주어진 목표를
규칙에 따라 달성할 수 있습니다.
규칙에 따라 달성할 수 있습니다.
05:43
robustly together.
107
331900
1473
함께 끝까지 해내죠.
05:46
And the illusion becomes
almost so perfect, you know --
almost so perfect, you know --
108
334033
2982
이렇게 모호했던 것이
완벽한 형태로 만들어집니다.
완벽한 형태로 만들어집니다.
05:49
you just start to not even notice
that they're individual robots at all,
that they're individual robots at all,
109
337039
3416
어느 순간, 각각 개별적인 로봇이라는
사실조차 완전히 잊어버리고
사실조차 완전히 잊어버리고
05:52
and it becomes a single entity,
110
340479
1683
하나의 개체처럼 보이게 되죠.
05:54
kind of like the school of fish.
111
342186
1721
물고기 떼처럼 말입니다.
06:00
So these are robots and rules
in two dimensions,
in two dimensions,
112
348013
2739
이 로봇들은 2차원 평면에
대한 규칙을 적용했지만
대한 규칙을 적용했지만
06:02
but we can also think about robots
and rules in three dimensions.
and rules in three dimensions.
113
350776
3311
3차원 공간에 대한 규칙을 적용한
로봇도 생각할 수 있습니다.
로봇도 생각할 수 있습니다.
06:06
So what if we could create robots
that could build together?
that could build together?
114
354111
3603
힘을 합해 뭔가를 건설할 수 있는
로봇을 만든다면 어떨까요?
로봇을 만든다면 어떨까요?
06:10
And here, we can take inspiration
from social insects.
from social insects.
115
358576
3255
우리는 사회적 곤충으로부터
영감을 얻을 수 있습니다.
영감을 얻을 수 있습니다.
06:14
So if you think about
mound-building termites
mound-building termites
116
362189
2660
자, 이제 흰개미나
06:16
or you think about army ants,
117
364873
2052
군대 개미를 생각해 볼까요?
06:18
they create incredible,
complex nest structures out of mud
complex nest structures out of mud
118
366949
4253
그들은 진흙으로 놀랍도록
복잡한 형태의 집을 짓는데
복잡한 형태의 집을 짓는데
06:23
and even out of their own bodies.
119
371226
2144
심지어 자신의 몸을 활용하기도 합니다.
06:26
And like the system I showed you before,
120
374602
2220
조금 전에 보여드렸던 구조처럼
06:28
these insects actually
also have pattern rules
also have pattern rules
121
376846
2970
실제로 이 곤충들은
패턴 규칙을 갖고 있어서
패턴 규칙을 갖고 있어서
06:31
that help them determine what to build,
122
379840
2038
무엇을 지어야 하는지 알고 있습니다.
06:33
but the pattern can be made
out of other insects,
out of other insects,
123
381902
2302
패턴은 다른 곤충들을 이용하거나
06:36
or it could be made out of mud.
124
384228
1787
진흙을 이용해서도 형성될 수 있습니다.
06:39
And we can use that same idea
to create rules for robots.
to create rules for robots.
125
387178
4361
우리는 이같은 아이디어를 적용해서
로봇에게 규칙을 부여할 수 있습니다.
로봇에게 규칙을 부여할 수 있습니다.
06:44
So here, you're going to see
some simulated robots.
some simulated robots.
126
392221
3161
이제 여러분은 그것을 모사하는
로봇을 보시게 될 텐데요.
로봇을 보시게 될 텐데요.
06:47
So the simulated robot has a motion rule,
127
395406
2483
이 시뮬레이션 로봇에
부여한 운동 규칙으로
부여한 운동 규칙으로
06:49
which is how it traverses
through the structure,
through the structure,
128
397913
2333
구조물 사이를 이동하며
물건을 내려놓을 장소를 찾습니다.
물건을 내려놓을 장소를 찾습니다.
06:52
looking for a place to fit in,
129
400270
1997
06:54
and it has pattern rules
where it looks at groups of blocks
where it looks at groups of blocks
130
402291
3000
그리고 로봇이 가진 패턴규칙으로
이미 놓여있는 블록들을 파악하고
이미 놓여있는 블록들을 파악하고
06:57
to decide whether to place a block.
131
405315
2205
블럭을 어디에 배치할지 결정합니다.
07:00
And with the right motion rules
and the right pattern rules,
and the right pattern rules,
132
408644
3063
적절한 운동 규칙과 패턴 규칙을
로봇에 적용한다면
로봇에 적용한다면
07:03
we can actually get the robots
to build whatever we want.
to build whatever we want.
133
411731
3635
우리가 원하는 형태는 무엇이든
건설해주는 로봇도 가능합니다.
건설해주는 로봇도 가능합니다.
07:08
And of course, everybody wants
their own tower.
their own tower.
134
416197
2691
물론, 누구나 고층 빌딩을 원하겠죠.
07:11
(Laughter)
135
419350
1982
(웃음)
07:14
So once we have these rules,
136
422000
1684
그런 규칙을 알아내고 나면
07:15
we can start to create the robot bodies
that go with these rules.
that go with these rules.
137
423708
3166
그 규칙을 부여한 로봇 군단을
만들 수 있습니다.
만들 수 있습니다.
07:18
So here, you see a robot
that can climb over blocks,
that can climb over blocks,
138
426898
3309
여기, 블럭을 넘어가는
로봇이 보이시지요?
로봇이 보이시지요?
07:22
but it can also lift and move these blocks
139
430231
2681
그런데 이 로봇은 블럭을
들어서 옮길 수도 있고
들어서 옮길 수도 있고
07:24
and it can start to edit
the very structure that it's on.
the very structure that it's on.
140
432936
2697
자기 위치의 구조물을
수정할 수도 있습니다.
수정할 수도 있습니다.
07:28
But with these rules,
141
436617
1148
이런 규칙들이 있지만
07:29
this is really only one kind of robot body
that you could imagine.
that you could imagine.
142
437789
3479
이것은 여러분이 상상할 수 있는
로봇 중 단지 한 종류에 불과합니다.
로봇 중 단지 한 종류에 불과합니다.
07:33
You could imagine
many different kinds of robot bodies.
many different kinds of robot bodies.
143
441292
2579
우리는 다양한 로봇 본체들을
상상할 수 있습니다.
상상할 수 있습니다.
07:35
So if you think about robots
that maybe could move sandbags
that maybe could move sandbags
144
443895
4610
로봇들이 모래주머니를 옮기면서
07:40
and could help build levees,
145
448529
2549
제방 쌓는 것을 도울 수도 있고요.
혹은 부드러운 소재로 만들어진 로봇들이
07:43
or we could think of robots
that built out of soft materials
that built out of soft materials
146
451102
4301
07:47
and worked together
to shore up a collapsed building --
to shore up a collapsed building --
147
455427
3644
무너진 건물을 지탱하기 위해
협동하는 것도 생각해 볼 수 있습니다.
협동하는 것도 생각해 볼 수 있습니다.
07:51
so just the same kind of rules
in different kinds of bodies.
in different kinds of bodies.
148
459095
2998
같은 종류의 규칙이 다른 형태의
로봇 본체에 적용된 것이죠.
로봇 본체에 적용된 것이죠.
07:56
Or if, like my group, you are completely
obsessed with army ants,
obsessed with army ants,
149
464210
4223
우리 연구진처럼
군대개미에 매료된 분이라면
군대개미에 매료된 분이라면
08:00
then maybe one day we can make robots
that can climb over literally anything
that can climb over literally anything
150
468457
4374
무엇이든 기어오를 수 있는 로봇을
언젠가는 만들지도 모르죠.
언젠가는 만들지도 모르죠.
08:04
including other members of their tribe,
151
472855
2174
자기가 속한 무리의
다른 로봇까지 포함해서 말이죠.
다른 로봇까지 포함해서 말이죠.
08:07
and self-assemble things
out of their own bodies.
out of their own bodies.
152
475053
2349
자기 몸에서 빠져나와 스스로
조립되는 로봇도 가능합니다.
조립되는 로봇도 가능합니다.
08:10
Once you understand the rules,
153
478137
1681
일단 규칙을 파악하게 되면
08:11
just many different kinds
of robot visions become possible.
of robot visions become possible.
154
479842
3379
다양한 로봇에 대한 기대가
현실로 이루어집니다.
현실로 이루어집니다.
08:18
And coming back to the snorkeling trip,
155
486792
2234
다시 스노클링 여행으로 돌아가서요.
08:21
we actually understand a great deal
about the rules that fish schools use.
about the rules that fish schools use.
156
489050
5345
우리는 실제로 물고기 떼가
사용하는 규칙들을 알아냈습니다.
사용하는 규칙들을 알아냈습니다.
08:26
So if we can invent
the bodies to go with that,
the bodies to go with that,
157
494769
2836
그래서 그 규칙을 적용하기에
적합한 로봇을 만들 수만 있다면
적합한 로봇을 만들 수만 있다면
08:29
then maybe there is a future
158
497629
1428
아마도 미래에는
08:31
where I and my group will get to snorkel
with a fish school of our own creation.
with a fish school of our own creation.
159
499081
4522
우리가 직접 만든 물고기 떼와
스노클링을 할 수 있을지도 모르죠.
스노클링을 할 수 있을지도 모르죠.
08:40
Each of these systems that I showed you
160
508850
2129
보여드린 각각의 시스템을 통해
08:43
brings us closer to having
the mathematical and the conceptual tools
the mathematical and the conceptual tools
161
511003
4277
우리는 수학적이고 개념적인
도구를 얻게 되었고
도구를 얻게 되었고
08:47
to create our own versions
of collective power,
of collective power,
162
515304
3381
우리만의 집단 동력을
개발할 수 있었습니다.
개발할 수 있었습니다.
08:50
and this can enable many different kinds
of future applications,
of future applications,
163
518709
3001
이것은 미래에 다양하게
활용될 수 있습니다.
활용될 수 있습니다.
08:53
whether you think about robots
that build flood barriers
that build flood barriers
164
521734
3164
상상해 보자면,
홍수 방벽을 쌓는 로봇이나
홍수 방벽을 쌓는 로봇이나
08:56
or you think about robotic bee colonies
that could pollinate crops
that could pollinate crops
165
524922
4297
작물의 수분을 돕는 로봇 벌 군단이나
09:01
or underwater schools of robots
that monitor coral reefs,
that monitor coral reefs,
166
529243
3524
산호초를 관리하는 로봇 물고기 군단이나
09:04
or if we reach for the stars
and we thinking about programming
and we thinking about programming
167
532791
3103
혹시 우리가 별까지 닿을 수 있다면
위성 별자리의 프로그래밍도 가능하죠.
위성 별자리의 프로그래밍도 가능하죠.
09:07
constellations of satellites.
168
535918
1619
09:10
In each of these systems,
169
538148
1612
이런 각각의 시스템에서
09:11
being able to understand
how to design the rules of engagement
how to design the rules of engagement
170
539784
3547
어떻게 상호관계의 규칙을
설계할지 이해하고
설계할지 이해하고
09:15
and being able to create
good collective behavior
good collective behavior
171
543355
2514
적절한 집단행동을 개발할 수 있는지가
09:17
becomes a key to realizing these visions.
172
545893
2374
이러한 목표를 실현할 열쇠가 됩니다.
09:22
So, so far I've talked about
rules for insects and for fish
rules for insects and for fish
173
550742
4107
지금까지 물고기, 곤충, 로봇을 위한
규칙들에 대해 말씀드렸는데요.
규칙들에 대해 말씀드렸는데요.
09:26
and for robots,
174
554873
2369
09:29
but what about the rules that apply
to our own human collective?
to our own human collective?
175
557266
3103
그런데 우리 인간 집단에 맞는
규칙들은 무엇일까요?
규칙들은 무엇일까요?
09:32
And the last thought
that I'd like to leave you with
that I'd like to leave you with
176
560866
2430
끝으로 드리고 싶은 말씀이 있는데요.
09:35
is that science is of course itself
177
563320
1681
과학은 그 자체로서 당연히
09:37
an incredible manifestation
of collective intelligence,
of collective intelligence,
178
565025
3484
집단 지성의 놀라운 결과물입니다.
09:40
but unlike the beautiful
fish schools that I study,
fish schools that I study,
179
568533
3318
하지만 제가 연구하고 있는
아름다운 물고기 떼와는 달리
아름다운 물고기 떼와는 달리
09:43
I feel we still have a much longer
evolutionary path to walk.
evolutionary path to walk.
180
571875
3943
우리는 아직 더 먼 진화의 길을
걸어야 한다는 느낌이 듭니다.
걸어야 한다는 느낌이 듭니다.
09:48
So in addition to working on improving
the science of robot collectives,
the science of robot collectives,
181
576746
4604
저는 로봇 집단에 적용되는
과학수준을 높이는 데 그치지 않고
과학수준을 높이는 데 그치지 않고
09:53
I also work on creating robots
and thinking about rules
and thinking about rules
182
581374
3277
로봇을 만드는 일은 물론이고
어떤 규칙이 우리 과학 공동체 발전에
도움을 줄지에 대해 연구합니다.
도움을 줄지에 대해 연구합니다.
09:56
that will improve
our own scientific collective.
our own scientific collective.
183
584675
2460
10:00
There's this saying that I love:
184
588198
1668
제가 좋아하는 격언이 하나 있습니다.
10:01
who does science
determines what science gets done.
determines what science gets done.
185
589890
3404
"누가 과학을 하는지에 따라
과학이 무엇을 이룰 것인지 결정된다."
과학이 무엇을 이룰 것인지 결정된다."
10:06
Imagine a society
186
594239
2941
이런 사회의 모습은 어떨까요?
10:09
where we had rules of engagement
187
597204
1651
모든 아이들이 관계 맺음의
규칙을 존중하고
규칙을 존중하고
10:10
where every child grew up believing
that they could stand here
that they could stand here
188
598879
3303
이런 자리에 선 자신의 모습과
미래의 과학자를 꿈꾸며 성장하는 곳.
미래의 과학자를 꿈꾸며 성장하는 곳.
10:14
and be a technologist of the future,
189
602206
2422
10:16
or where every adult
190
604652
1501
혹은 모든 어른들이
10:18
believed that they had the ability
not just to understand but to change
not just to understand but to change
191
606177
4119
과학과 기술이 일상에 영향을 미치는
방식을 이해하는 데에 그치지 않고
방식을 이해하는 데에 그치지 않고
10:22
how science and technology
impacts their everyday lives.
impacts their everyday lives.
192
610320
3555
우리 스스로 그 방식을
개선할 수 있다고 믿는 곳.
개선할 수 있다고 믿는 곳.
10:26
What would that society look like?
193
614820
1899
그런 사회는 어떤 모습일까요?
10:30
I believe that we can do that.
194
618386
1508
우리가 해낼 수 있다고 믿습니다.
10:31
I believe that we can choose our rules,
195
619918
2291
우리 스스로가 규칙을
선별할 수 있다고 믿어요.
선별할 수 있다고 믿어요.
10:34
and we engineer not just robots
196
622233
1757
로봇뿐만 아니라 우리 ‘인간 집단’도
프로그래밍할 수 있을 것입니다.
프로그래밍할 수 있을 것입니다.
10:36
but we can engineer
our own human collective,
our own human collective,
197
624014
2596
10:38
and if we do and when we do,
it will be beautiful.
it will be beautiful.
198
626634
3834
그렇게만 된다면
정말 굉장하지 않을까요?
정말 굉장하지 않을까요?
10:42
Thank you.
199
630492
1151
감사합니다.
10:43
(Applause)
200
631667
6547
(박수)
ABOUT THE SPEAKER
Radhika Nagpal - Robotics engineerTaking cues from bottom-up biological networks like those of social insects, Radhika Nagpal helped design an unprecedented “swarm” of ant-like robots.
Why you should listen
With a swarm of 1,024 robots inspired by the design of ant colonies, Radhika Nagpal and her colleagues at Harvard’s SSR research group have redefined expectations for self-organizing robotic systems. Guided by algorithms, Nagpal’s shockingly simple robots guide themselves into a variety of shapes -- an ability that, brought to scale, might lead to applications like disaster rescue, space exploration and beyond.
In addition to her work with biologically inspired robots, Nagpal helped create ROOT, a simple robot to teach coding to would-be programmers through a simple user interface suitable for students of all ages.
Radhika Nagpal | Speaker | TED.com