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직관적 인공 지능의 놀라운 발명

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    이 자리에 크리에이터나
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    디자이너, 엔지니어,기업가, 예술가
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    풍부한 상상력을 가진 분이 있다면
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    손을 들어 보세요.
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    거의 다군요.
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    그러한 여러분에게
    전해드릴 소식이 있습니다.
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    지금으로부터 20년 동안
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    지난 2000년간
    인간이 일했던 방식의 변화보다
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    더 많은 변화가 있을 것입니다.
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    저는 인류사에 새로운 시대의
    새벽이 왔다고 봅니다.
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    인간이 일하는 방식으로
    크게 네 시대로 나눌 수 있습니다.
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    수렵과 채집의 시대는
    수백만 년간 지속됐죠.
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    그 다음엔 농경 시대가
    수천 년간 지속됐으며
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    산업 시대는
    수 세기간 이어졌습니다.
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    그리고 정보 시대는
    몇십 년간 지속되고 있습니다.
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    오늘날 우리는 한 종으로서
    그 다음 위대한 시대의 시작에 있어요.
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    증강의 시대에
    오신 것을 환영합니다.
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    이 새로운 시대에서는
    인간의 사고를 돕는
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    컴퓨터 시스템을 통해
    인간의 자연 능력이 증강될 겁니다.
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    로봇 시스템은 제작을 도우며
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    디지털 신경계는
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    타고난 자연적인 감각너머의 세계와
    여러분을 연결할 것입니다.
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    인식의 증강부터 시작하죠.
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    여러분 중 몇 분이
    증강된 사이보그일까요?
  • 1:24 - 1:27
    (웃음 소리)
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    전 인간이 이미 증강됐다고
    주장할 테니까요.
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    파티에 갔다고 상상하면
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    누군가 당신이 답을
    알지 못하는 질문을 했을때
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    이것만 있다면
    몇 초 만에 답을 알 수 있습니다.
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    하지만 이는 겨우 시작일 뿐입니다.
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    심지어 'Siri'조차도
    수동적인 도구에 지나지 않습니다.
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    사실 지난 350만 년 동안
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    인류가 사용했던 도구는
    완벽하게 수동적 이었습니다.
  • 1:54 - 1:58
    그것은 인간의 명확한
    지시 없이는 아무것도 하지 못했습니다.
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    최초의 도구는 인간이
    정한 지점만 잘라냈죠.
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    예술가의 의도 없이
    끌은 조각도 못 하죠.
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    가장 진보한 도구조차도
    인간의 지시 없이는 아무것도 못 합니다.
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    사실 오늘날까지 문자 그대로
    인간이 항상 손으로
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    심지어 컴퓨터도 의도를 가지고
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    일일히 누르거나 해야 한다는
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    한계를 항상 가진다는 것은
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    저에게 실망감을 줍니다
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    전 스타 트렉의 Scotty처럼
  • 2:27 - 2:28
    (웃음 소리)
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    컴퓨터와 대화하고 싶습니다.
  • 2:31 - 2:34
    "자동차를 디자인해 보자"라고
    컴퓨터에 말하면
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    컴퓨터가 자동차를 보여 주고
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    "더 빠르게
    좀 덜 독일제처럼"이라고 하면
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    컴퓨터가 제게 선택지를
    제시하는 것처럼요.
  • 2:40 - 2:42
    (웃음 소리)
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    위에서 언급한 대화는
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    많은 분들의 생각과는 거리가 있지만
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    지금 우리는 이런 것을
  • 2:49 - 2:50
    연구하고 있습니다.
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    시키는 것만 가능했던 도구에서
    생산적인 것으로 변화 중입니다.
  • 2:55 - 2:58
    생산적인 디자인 도구는
    기하학적 구조를 다루는
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    컴퓨터와 알고리즘을 사용하여
  • 3:01 - 3:04
    스스로 새로운 디자인을 만듭니다.
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    여러분이 가진
    목표와 제약만 알려주면 됩니다.
  • 3:07 - 3:08
    예들 들어보면
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    '무인 항공기 차대'를 원하는 경우
  • 3:11 - 3:14
    이렇게 말하면 됩니다.
  • 3:14 - 3:15
    4개의 프로펠러를 가지면서
  • 3:15 - 3:17
    가능한 가볍고
  • 3:17 - 3:19
    공기역학적으로
    효율적인 것을 원한다.
  • 3:19 - 3:24
    컴퓨터는 모든 해결 가능한
    방법들을 탐색하고
  • 3:24 - 3:28
    수백만개의 해법들이
    여러분의 기준에 맞는지
  • 3:28 - 3:30
    맞춰 볼 것입니다.
  • 3:30 - 3:32
    이러한 작업을
    커다란 컴퓨터가 담당합니다.
  • 3:32 - 3:34
    하지만 우리에게 돌아오는 결과는
  • 3:34 - 3:37
    우리는 상상도 못 했던 디자인이죠.
  • 3:37 - 3:40
    그리고 컴퓨터가 제안한 것은
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    아무도 그려본 적 없고
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    완전히 무에서부터 시작된 것입니다.
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    그리고 무인 항공기 몸체가
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    날다람쥐의 골반처럼 생긴 것은
    우연이 아닙니다.
  • 3:51 - 3:53
    (웃음 소리)
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    진화와 동일한 방식으로 작동하도록
  • 3:56 - 3:58
    알고리즘을 설계했기 때문이죠.
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    현실에서 이러한
    기술의 시작을 보는 것은
  • 4:01 - 4:03
    매우 설레는 일입니다.
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    지난 몇년간 저희는
    'Airbus`와 협력하여
  • 4:05 - 4:07
    미래 지향적인
    비행기를 연구중이지만
  • 4:07 - 4:09
    여전히 제자리걸음입니다.
  • 4:09 - 4:13
    하지만 최근 인공지능을 이용하여
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    다음과 같은 결과를 얻었습니다.
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    이것은 컴퓨터가 디자인한 것을
    3D 프린터로 출력한 칸막이입니다.
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    기존의 것보다 더 튼튼하나
    무게는 절반입니다.
  • 4:24 - 4:27
    그리고 올해 말쯤 Airbus A320에
    탑재될 예정입니다.
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    컴퓨터는 이제 잘 정의된 문제에
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    스스로 해법을 찾아낼 수 있습니다.
  • 4:35 - 4:36
    하지만 직관적이지는 않습니다.
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    컴퓨터들은 학습한 적이 없기에
  • 4:39 - 4:42
    매번 완전히 무로부터 작업합니다.
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    Maggie는 다릅니다.
  • 4:44 - 4:46
    (웃음 소리)
  • 4:46 - 4:49
    Maggie는 현재 제일 진보한
    도구들보다 똑똑합니다.
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    무슨 의미일까요?
  • 4:51 - 4:53
    Maggie는 주인이 목줄을 들면
  • 4:53 - 4:55
    이제 산책을 할 시간이라는 것을
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    정확하게 알거든요.
  • 4:56 - 4:57
    어떻게 아는 것일까요?
  • 4:57 - 5:01
    아마 목줄을 들었을 때마다
    함께 산책했기 때문일 것입니다.
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    Maggie는 세 가지를 했습니다.
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    그녀는 집중했고
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    무슨일이 일어났는지 기억했고
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    기억을 유지하면서
    머릿속에 그 패턴을 만들었죠.
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    흥미롭게도 그 과정은
    컴퓨터 과학자들이
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    60년 혹은 그보다
    더 오랫동안 인공 지능에
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    적용하려 한 것과 정확히 일치합니다.
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    1952년에 과학자들은
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    '틱택토' 게임을 할 수 있는
    컴퓨터를 설계했는데요.
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    대단하네요.
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    그 후 45년이 지난 1997년엔
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    Deep Blue는 체스에서
    Kasparov를 이겼죠.
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    2011년 Watson은
    컴퓨터로선 체스보다 더 많이 어려운
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    Jeopardy에서
    두 사람을 이겼습니다.
  • 5:42 - 5:46
    사실 미리 설정된
    방안을 사용하기보다는
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    Watson이 인간을 뛰어넘으려면
    추론을 해야 했죠.
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    그리고 몇 주 전에
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    DeepMind의 AlphaGo는
    세계에서 제일 어려운 게임중 하나인
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    바둑에서 세계 최고수를 이겼습니다.
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    사실 바둑은 우주에 있는 원자들보다
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    더 많은 경우의 수를 가지고 있습니다.
  • 6:06 - 6:08
    그래서 이기기 위해서는
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    AlphaGo가 직관을 가지도록
    개발해야 했습니다.
  • 6:11 - 6:15
    사실은 일부 수는
    AlphaGo의 프로그래머들조차도
  • 6:15 - 6:18
    AlphaGo가 왜 그렇게 했는지
    이해 못 했다고 합니다.
  • 6:19 - 6:21
    모든것이 빠르게 변하고 있습니다.
  • 6:21 - 6:24
    사람의 생애와 같은 시간안에
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    컴퓨터가 아이들의 게임기에서
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    전략적 사고의 정점으로
    인식되는 상황까지 왔습니다.
  • 6:32 - 6:34
    무슨 일이 일어난 것이냐면
  • 6:34 - 6:38
    Spock 같은 상태의 컴퓨터가
    점점 더 Kirk처럼 되어가는
  • 6:38 - 6:40
    상황이라고 할 수 있습니다.
  • 6:40 - 6:43
    (웃음 소리)
  • 6:43 - 6:47
    순수한 논리로부터
    직관으로 이어지는 것입니다.
  • 6:48 - 6:50
    이 다리를 건너시겠습니까?
  • 6:51 - 6:53
    대부분이 "싫어요"라고 하시겠죠.
  • 6:53 - 6:54
    (웃음 소리)
  • 6:54 - 6:57
    결정을 내리는 것은
    순간이었을 것입니다.
  • 6:57 - 6:59
    여러분은 다리가 위험한 것을 아니까요.
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    그것이 바로 우리가 개발을 시작한
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    딥러닝 시스템이 가진
    직관의 일종입니다.
  • 7:06 - 7:07
    가까운 시일내에
  • 7:07 - 7:10
    여러분이 만들거나 디자인한 것을
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    컴퓨터에게 보여주면
  • 7:11 - 7:12
    이렇게 말할 것입니다.
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    '미안한데 작동을 하지 않아
    다시 해 봐'
  • 7:16 - 7:19
    내가 만든 노래를
    사람들이 좋아할지를 묻거나
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    아이스크림의 향도
    요청할 수 있을 겁니다.
  • 7:24 - 7:26
    또는 매우 중요한 일로
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    이전에 만나지 못했던
    문제를 해결하기 위해
  • 7:29 - 7:30
    컴퓨터로 작업할 수 있습니다.
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    예를 들어 기후 변화 문제는
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    인간의 힘만으론 풀지 못하니까
  • 7:34 - 7:36
    도움받을 수 있는 모든 것을
    총동원할 수 있죠.
  • 7:36 - 7:37
    제가 말하고자 하는 것은
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    기술은 우리의 인지력을
    증폭시킬 수 있고
  • 7:40 - 7:44
    그런 기술이 없던
    시대의 사람들이 하지 못했던 것을
  • 7:44 - 7:46
    상상하고 디자인할 수 있도록 합니다.
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    그럼 인간이 고안하고
    디자인한 새로운 것들을
  • 7:51 - 7:53
    모조리 만들면 어떨까요?
  • 7:54 - 7:58
    저는 인간 증강 시대가
    가상적이고 지적인 영역만큼이나
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    현실 세계와도
    관련이 깊다고 생각합니다.
  • 8:02 - 8:04
    어떻게 기술이
    인간을 증강시킬까요?
  • 8:04 - 8:07
    현실 세계에서는
    로봇 시스템이 있죠.
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    우리는 로봇들이
  • 8:09 - 8:12
    일자리를 뺏을 것을
    두려워 하고 있는데
  • 8:12 - 8:14
    몇몇 분야에서는 그럴 것입니다.
  • 8:14 - 8:17
    하지만 흥미로운 점도 있습니다.
  • 8:17 - 8:22
    인간과 로봇이 함께 작업하는 것이
    서로를 증강시키며
  • 8:22 - 8:24
    새로운 세상에서 살기 시작할 것입니다.
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    이곳은 샌프란시스코에 있는
    응용 연구소로서
  • 8:27 - 8:30
    그곳에서 우리 관심분야 중의 하나는
    차세대 로봇인데
  • 8:30 - 8:32
    특별히 인간과 로봇의 협업입니다.
  • 8:33 - 8:36
    이건 우리의 로봇 중
    하나인 'Bishop'이죠.
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    실험적으로 공사장에서
  • 8:38 - 8:41
    벽에 콘센트나 전등 스위치의
    구멍을 내는 것 같이
  • 8:42 - 8:46
    반복적인 일을 하는 사람을 돕기 위해
    Bishop을 만들었습니다.
  • 8:46 - 8:49
    (웃음 소리)
  • 8:50 - 8:53
    Bishop의 인간 파트너가
    개한테 하는 것처럼
  • 8:53 - 8:54
    간단한 영어나 몸짓으로
  • 8:54 - 8:56
    무엇을 해야 할지 지시하면
  • 8:56 - 8:58
    Bishop은 그 지시를
  • 8:58 - 9:00
    완벽하게 수행하죠.
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    우리는 인간을 이용하여 인간의 장점인
  • 9:03 - 9:05
    인식과 지각 그리고 의사결정을 합니다.
  • 9:05 - 9:08
    로봇을 이용하여 로봇의 장점인
  • 9:08 - 9:09
    정밀도와 반복은 수행합니다.
  • 9:10 - 9:13
    여기 또 다른 멋진 프로젝트가 있습니다.
  • 9:13 - 9:16
    HIVE라는 이 프로젝트의 목표는
  • 9:16 - 9:20
    인간과 컴퓨터 그리고 로봇이 함께
  • 9:20 - 9:23
    매우 복잡한 문제를 풀기 위한
    시범 경험을 만드는 것입니다.
  • 9:24 - 9:25
    인간은 노동자의 역할입니다.
  • 9:25 - 9:29
    그들은 공사 현장을 돌아다니면서
    대나무를 다뤘습니다.
  • 9:29 - 9:32
    대나무는 동일한 형태가 아니어서
  • 9:32 - 9:33
    로봇이 다루기에는 매우 어렵습니다.
  • 9:33 - 9:35
    로봇들은 섬유를 감는 작업을 했는데
  • 9:35 - 9:38
    인간에게 거의 불가능한 일이죠.
  • 9:38 - 9:42
    그리고 모든 것을 통제하기 위하여
    인공지능을 사용했습니다.
  • 9:42 - 9:45
    인공지능은 인간과 로봇이
    무엇을 해야 할지 알려 주고
  • 9:45 - 9:48
    계속하여 수천 개의
    개별 구성 요소를 추적했죠.
  • 9:48 - 9:49
    흥미로운 점은
  • 9:49 - 9:52
    이 임시 구조물을 세우는 일은
    인간과 로봇 그리고 인공지능이
  • 9:52 - 9:57
    서로를 증강시키지 않고서는
    불가능하다는 것입니다.
  • 9:58 - 10:01
    약간 미친 짓 같지만
    또 다른 프로젝트도 있습니다.
  • 10:01 - 10:06
    우리는 Amsterdam에서 활동하는
    예술가인 Joris Laarman 및 그의 팀과
  • 10:06 - 10:09
    함께 MX3D에서 디자인을 만들고
    로봇으로 출력하여
  • 10:09 - 10:12
    세계 최초로 다리를 스스로
    만드는 작업을 하고 있습니다.
  • 10:12 - 10:16
    말씀드린 대로 지금 Amsterdam에서
    Joris와 인공 지능이
  • 10:16 - 10:17
    디자인하고 있습니다.
  • 10:17 - 10:20
    그들이 작업을 완료해서
    우리가 Go버튼을 누르면
  • 10:20 - 10:23
    로봇은 스테인리스 스틸로
    3D 프린팅을 시작할 것입니다.
  • 10:23 - 10:26
    그들은 인간의 개입 없이
    다리가 완성될 때까지
  • 10:26 - 10:28
    출력을 계속할 겁니다.
  • 10:29 - 10:32
    이렇게 컴퓨터는 새로운 것을
    상상하고 디자인 하도록
  • 10:32 - 10:34
    우리의 능력을 증강시킬 것이고
  • 10:34 - 10:37
    로봇 시스템은 전에는
    인간이 만들 수 없었던 것을
  • 10:37 - 10:39
    만들고 짓도록 도울 텐데요.
  • 10:40 - 10:45
    하지만 인간이 이러한 것을
    판단하고 제어하는 능력은 어떤가요?
  • 10:45 - 10:49
    우리가 만든 것들을 위한
    신경계은 어떨까요?
  • 10:49 - 10:51
    우리의 신경계,
    인간의 신경계은
  • 10:51 - 10:53
    우리 주변에서 일어난
    모든 것을 파악합니다.
  • 10:54 - 10:58
    하지만 우리가 만든 것들의
    신경계은 이제 시작입니다.
  • 10:58 - 11:01
    예를 들어 자동차가
    도시의 공공 사업국에다
  • 11:01 - 11:05
    어디의 길모퉁이 도로에
    움푹 팬 곳이 있단 말을 못 하고
  • 11:05 - 11:07
    건물은 디자이너에게
    그 안에 있는 사람들이
  • 11:07 - 11:09
    좋아하는지 아닌지
    말하진 않거든요.
  • 11:09 - 11:12
    그리고 장난감 제조 업체는
  • 11:12 - 11:14
    장난감을 실제로 갖고 노는 대상이
  • 11:14 - 11:17
    언제 어디서 즐겁게 혹은
    재미없게 노는지 알지 못합니다.
  • 11:18 - 11:21
    보세요, 분명히 디자이너는
    바비 인형을 디자인할 때
  • 11:21 - 11:23
    이런 삶을 상상했겠죠.
  • 11:23 - 11:24
    (웃음 소리)
  • 11:24 - 11:27
    하지만 바비 인형이 현실에선
    이렇게 외롭게 있다면서요?
  • 11:27 - 11:30
    (웃음 소리)
  • 11:31 - 11:33
    디자이너들이 현실에서
  • 11:33 - 11:35
    그들이 디자인한
    도로와 건물과 바비에게
  • 11:35 - 11:37
    무슨 일이 일어났는지 알면
  • 11:37 - 11:40
    그 정보를 사용자에게
    더 나은 것을 만들기 위해서
  • 11:40 - 11:41
    사용할 수도 있겠죠.
  • 11:41 - 11:43
    부족한 부분은 신경계로서
  • 11:43 - 11:47
    우리가 디자인하고 만들고 사용하는 것을
    모두 연결하는 신경계입니다.
  • 11:48 - 11:51
    만일 여러분 모두가
    여러분이 만든 것에 대한 충분한 정보를
  • 11:51 - 11:54
    가지고 있다면 어떨까요?
  • 11:55 - 11:57
    우리가 만드는 모든 것들에서
  • 11:57 - 11:59
    수많은 시간과 에너지가 사용됩니다.
  • 11:59 - 12:02
    작년에 약 2조 달러가
  • 12:02 - 12:05
    제품을 사도록 소비자를
    설득하는데 사용되었습니다.
  • 12:05 - 12:08
    하지만 만일 당신이 디자인하고 만든 것이
    현실 세계에 출시된 후라도
  • 12:08 - 12:10
    신경 시스템과 연결된다면
  • 12:10 - 12:13
    그것들이 팔린 후나
    출시하는 시점이나 언제라도.
  • 12:13 - 12:15
    우리는 그것을 바꿀 수도 있고
  • 12:15 - 12:18
    제품을 소비자가
    원하도록 만드는 것에서
  • 12:18 - 12:22
    처음부터 소비자가 원하는 것을
    만들게 될 것입니다.
  • 12:22 - 12:24
    희소식은 지금 개발 중인
    디지털 신경계가
  • 12:24 - 12:27
    우리를 디자인한 것들과
    연결해 준다는 겁니다.
  • 12:28 - 12:30
    저희는 현재 LA에서
  • 12:30 - 12:34
    Bandito형제 및 그의 팀과
    함께 프로젝트를 하나
  • 12:34 - 12:35
    진행중입니다.
  • 12:35 - 12:39
    그들이 만든 것 중 하나로
    광란의 질주를 하는 차가 있는데
  • 12:39 - 12:42
    제정신이 아니에요.
  • 12:43 - 12:44
    그들은 미쳤죠.
  • 12:44 - 12:45
    (웃음 소리)
  • 12:45 - 12:47
    그게 최선이겠지만요.
  • 12:49 - 12:51
    저희가 진행한 일은
  • 12:51 - 12:53
    전통적인 경주차의 차대에
  • 12:53 - 12:55
    신경계를 제공한 것입니다.
  • 12:55 - 12:58
    그래서 수십 개의 센서를 달고
  • 12:58 - 13:01
    세계적인 수준의 운전자를 태워
  • 13:01 - 13:04
    사막으로 가서
    일주일간 사정없이 달렸습니다.
  • 13:04 - 13:06
    자동차의 신경계는
    자동차에서 일어나는 모든 일을
  • 13:06 - 13:08
    저장했습니다.
  • 13:08 - 13:11
    우리는 차에 가해진
    모든 힘들을 포함한
  • 13:11 - 13:13
    40억개의 데이터를 얻었습니다.
  • 13:13 - 13:15
    그 후 정신 나간 짓 같지만
  • 13:15 - 13:17
    우리는 모든 데이터를 모아서
  • 13:17 - 13:21
    디자인을 하는 인공 지능인
    'Dreamcatcher'에 넣었습니다.
  • 13:21 - 13:25
    그렇게 우리는 신경계를
    디자인 도구에게 주었고
  • 13:25 - 13:28
    최고로 좋은 차대를
    만들라고 요청했다면 어떻게 될까요?
  • 13:29 - 13:31
    이것을 얻을 수 있습니다.
  • 13:32 - 13:36
    이는 이전에 인간이 한 번도
    디자인하지 않았던 것입니다.
  • 13:37 - 13:39
    인간이 한 디자인을 제외하고
  • 13:39 - 13:43
    디자인을 만드는 인공 지능으로 증강된
    인간이 한 겁니다.
  • 13:43 - 13:44
    디지털 신경계와
  • 13:44 - 13:47
    로봇은 실제로 이런 것을
    제작할 수 있습니다.
  • 13:48 - 13:51
    만일 이것이 미래이고,
    증강 시대라면,
  • 13:51 - 13:56
    우리는 인지적, 육체적, 지각적으로
    증강될 것이고
  • 13:56 - 13:57
    그러면 무엇처럼 보일까요?
  • 13:58 - 14:01
    그런 세상은 이렇지 않을까요?
  • 14:01 - 14:03
    제 생각에는 우리는 이제
  • 14:03 - 14:06
    물건을 제작하는 것에서
    물건을 키우는 것으로 옮겨가는
  • 14:06 - 14:07
    세상을 볼 것입니다.
  • 14:08 - 14:12
    건설하는 것에서
    성장하는 것으로
  • 14:12 - 14:13
    옮겨갈 것입니다.
  • 14:14 - 14:16
    고립된 것에서 연결되는 것으로
  • 14:16 - 14:18
    이동할 것입니다.
  • 14:19 - 14:21
    그리고 또한 추출하는 것에서
  • 14:21 - 14:23
    축적하는 방향으로 나아갈 겁니다.
  • 14:24 - 14:28
    또한 주변의 사물에 지시하기보다는
    자율성에 가치를 두는 쪽으로
  • 14:28 - 14:29
    변할 것입니다.
  • 14:31 - 14:32
    인간의 능력이 증강하는 것에 감사하고
  • 14:32 - 14:35
    우리의 세상은
    극적인 변화를 맞이할 겁니다.
  • 14:36 - 14:39
    세상은 더욱 다양해지고
    더욱 연결되며
  • 14:39 - 14:41
    더욱 역동적이면서
    더욱 복잡해질 것이고
  • 14:41 - 14:43
    더욱 수용적일 것이면서
    당연스럽게
  • 14:43 - 14:45
    더 아름다울 것입니다.
  • 14:45 - 14:47
    앞으로 다가올 모습은
  • 14:47 - 14:49
    이전의 어떤 것과도 다를 것입니다.
  • 14:49 - 14:50
    왜 그럴까요?
  • 14:50 - 14:54
    새로운 세상의 모습은
    기술과 자연와 인간 사이의
  • 14:54 - 14:58
    새로운 협력 관계 덕분입니다.
  • 14:59 - 15:03
    저에겐 기대할 만한 가치가
    충분한 미래입니다.
  • 15:03 - 15:04
    감사합니다.
  • 15:04 - 15:10
    (박수 소리)
Title:
직관적 인공 지능의 놀라운 발명
Speaker:
모리스 콘티 (Maurice Conti)
Description:

디자인 작업 도구에 디지털 신경계를 접목하면 무엇을 얻을 수 있을까요?
그러한 컴퓨터라면 인간의 사고력과 상상력을 향상시킬 것이며 로봇 시스템은 교량, 자동차, 무인 항공기 등의 급진적이며 신선한 디자인을 모두 다 자율적으로 제시할 수 있습니다. 미래 학자 Maurice Conti와 함께 '증강 시대'를 둘러보시고 로봇만으로 그리고 인간만으론 할 수 없는 작업을 인간과 로봇이 함께 어우러져 수행하는 모습도 미리 보시죠.

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Video Language:
English
Team:
TED
Project:
TEDTalks
Duration:
15:23

Korean subtitles

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