WEBVTT

00:00:07.052 --> 00:00:11.642
해가 갈수록 기계는 점점 더 많은
활동 영역에서 인간을 능가합니다.

00:00:11.642 --> 00:00:14.848
한때는 인간만 할 수 있다고 
생각했던 영역까지도 그렇죠.

00:00:14.848 --> 00:00:18.423
오늘날 컴퓨터는 복잡한 
보드 게임에서 우리를 이기고

00:00:18.423 --> 00:00:21.294
연설을 수십개 국의 언어로 옮기고

00:00:21.294 --> 00:00:24.746
즉각적으로 어떤 개체든 식별하죠.

00:00:24.746 --> 00:00:27.112
인간의 감정을 읽는 법을 배움으로써

00:00:27.112 --> 00:00:30.243
미래의 로봇은 더 똑똑할지도 모릅니다.

00:00:30.243 --> 00:00:32.381
그게 왜 중요할까요?

00:00:32.381 --> 00:00:34.673
그 기계와 기계를 다루는 사람들이

00:00:34.673 --> 00:00:37.223
우리의 감정을 정확히 읽을 수 있다면

00:00:37.223 --> 00:00:40.193
우리를 도울 수 있거나
조종할 수도 있습니다.

00:00:40.193 --> 00:00:43.102
이제껏 전례가 없는 규모로 말이죠.

00:00:43.102 --> 00:00:44.614
그렇게 되기 전에

00:00:44.614 --> 00:00:49.653
감정처럼 복잡한 것을
기계가 이해할 수 있는 유일한 언어인

00:00:49.653 --> 00:00:53.253
한낱 숫자로 바꿀 수 있을까요?

00:00:53.253 --> 00:00:56.843
본질적으로 인간의 뇌와 기계는
감정을 인지하는 법을 학습함으로써

00:00:56.843 --> 00:00:58.994
인식하는 과정이 같죠.

00:00:58.994 --> 00:01:04.120
미국의 심리학자 폴 에크먼이
발견한 보편적인 감정은

00:01:04.120 --> 00:01:09.174
문화 전반에 걸쳐 시각적인 신호를
동일한 방식으로 이해합니다.

00:01:09.174 --> 00:01:14.193
예를 들어 미소의 이미지는
현대 도시인과 원주민 부족 모두에게

00:01:14.193 --> 00:01:16.965
기쁨으로 전달되죠.

00:01:16.965 --> 00:01:18.094
에크먼에 따르면

00:01:18.094 --> 00:01:18.823
분노

00:01:18.823 --> 00:01:19.533
혐오감

00:01:19.533 --> 00:01:20.275
두려움

00:01:20.275 --> 00:01:21.092
기쁨

00:01:21.092 --> 00:01:21.848
슬픔

00:01:21.848 --> 00:01:25.433
놀라움을 똑같이
인식할 수 있는 거죠.

00:01:25.433 --> 00:01:29.836
신경망 같은 기계 학습 알고리즘으로

00:01:29.836 --> 00:01:34.015
컴퓨터는 이미지 인식 능력이
향상된 것으로 밝혀졌고

00:01:34.015 --> 00:01:38.205
이들은 인공 연결망 교점끼리
연결을 형성하여

00:01:38.205 --> 00:01:41.784
우리의 생물학적 뉴런을 모방하면서
정보 교환을 합니다.

00:01:41.784 --> 00:01:46.285
다른 카테고리로 사전 분류된 샘플인

00:01:46.285 --> 00:01:49.175
행복하거나 슬픈 표시가 있는 
사진 같은 것을

00:01:49.175 --> 00:01:51.285
시스템에 입력해서
네트워크를 훈련시킵니다.

00:01:51.285 --> 00:01:53.745
그다음엔 네트워크가
그런 샘플을 특정 기능에 할당된

00:01:53.745 --> 00:01:58.405
상대 가중치를 조정하여
분류하는 방법을 학습합니다.

00:01:58.405 --> 00:02:00.025
교육자료가 많을수록

00:02:00.025 --> 00:02:04.795
알고리즘은 새로운 이미지를
정확하게 식별할 수 있습니다.

00:02:04.795 --> 00:02:06.527
그것은 우리 두뇌와 비슷한데

00:02:06.527 --> 00:02:11.725
우리의 두뇌도 이전의 경험을 통해
새로운 자극을 처리합니다.

00:02:11.725 --> 00:02:15.466
인식 알고리즘은
표정에만 국한되는 게 아닙니다.

00:02:15.466 --> 00:02:17.886
감정은 다양하게 나타나죠.

00:02:17.886 --> 00:02:20.116
몸짓과 음정

00:02:20.116 --> 00:02:23.237
심박수의 변화, 안색, 피부 온도

00:02:23.237 --> 00:02:28.046
글쓰기에서 단어 빈도와
문장 구조에서도 알 수 있습니다.

00:02:28.046 --> 00:02:31.205
신경망을 훈련하는 것이
길고 복잡한 작업이라고

00:02:31.205 --> 00:02:33.637
생각할 수도 있지만
데이터양이 얼마나 많고

00:02:33.637 --> 00:02:36.966
현대 컴퓨터가 얼마나 빨리
데이터를 처리할 수 있는지

00:02:36.966 --> 00:02:40.375
깨달은 후엔 생각이 달라질 겁니다.

00:02:40.375 --> 00:02:41.917
소셜 미디어 게시물과


00:02:41.917 --> 00:02:43.586
게시된 사진 및 비디오

00:02:43.586 --> 00:02:44.987
전화 음성 녹음

00:02:44.987 --> 00:02:46.767
열 감지 식 보안 카메라

00:02:46.767 --> 00:02:50.437
생체 신호를 탐지하는 착용 기기

00:02:50.437 --> 00:02:52.947
중요한 문제는 충분한 정보
수집의 방법이 아니라

00:02:52.947 --> 00:02:55.255
정보의 활용 방법이죠.

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컴퓨터화된 감정 인식엔
유익한 용도가 많아서

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표정을 식별하는 알고리즘의 로봇은

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아이들이 배울 수 있도록 돕거나

00:03:04.246 --> 00:03:07.636
외로운 사람에겐
우정을 느끼게 해 주죠.

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소셜 미디어 회사들은 
알고리즘을 사용해서

00:03:10.637 --> 00:03:17.047
특정 단어나 문구가 있는
게시물을 표시하여 자살을 예방합니다.

00:03:17.047 --> 00:03:21.287
감정 인식 소프트웨어를 통해서
정신 질환을 치료하거나

00:03:21.287 --> 00:03:25.578
자동화된 심리 요법을 
저렴한 비용으로 제공할 수도 있습니다.

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그러한 잠재적인 이점은 있지만

00:03:27.188 --> 00:03:30.869
거대한 네트워크가 우리 사진과

00:03:30.869 --> 00:03:31.958
의사소통

00:03:31.958 --> 00:03:36.877
생리신호를 자동으로 스캔하는 미래는
불안하기도 하죠.

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기업이 광고를 통해
우리의 감정을 이용하려고

00:03:40.796 --> 00:03:45.208
그러한 비인격적인 시스템을 사용할 때
우리의 사생활엔 어떤 영향을 미칠까요?

00:03:45.208 --> 00:03:46.718
범죄를 저지르기도 전에

00:03:46.718 --> 00:03:50.737
감독 기관에서
범죄 가능성이 있는 사람들을

00:03:50.737 --> 00:03:54.927
식별할 수 있다고 하면
우리의 권리는 어떻게 될까요?

00:03:54.927 --> 00:03:57.150
아이러니같은 감정적인 차이를 구별하고

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사람이 얼마나 행복하고
슬픈지 구별하려면

00:04:00.258 --> 00:04:04.758
현재의 로봇이
좀 더 시간이 필요합니다.

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그럼에도 불구하고 결국엔 로봇이
정확하게 인간의 감정을 읽고

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그에 반응할 수도 있습니다.

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아니면 인간이 침해받고 싶지 않은
감정에 깊이 공감할 수도 있겠지만

00:04:15.389 --> 00:04:16.887
그건 또 다른 이야기가 되겠죠.