Ajit Narayanan: A word game to communicate in any language

번역: Sunphil Ga 검토: Jaewon Hur

I work with children with autism.

자폐아를 가진 아이들과 저는 일합니다.

Specifically, I make technologies

구체적으로, 아이들이 소통할 수 있도록

to help them communicate.

도와주는 기계를 만듭니다.

Now, many of the problems that children

지금, 자폐를 가진 아이들이 직면한 문제는,

with autism face, they have a common source,

그들이 하나의 공통 근원을 가지고 있다는 것입니다.

and that source is that they find it difficult

문제는 그들이 추상적이고 상징적인 의미를

to understand abstraction, symbolism.

이해하는데 어려워하는 것을 알 수 있습니다.

And because of this, they have a lot of difficulty with language.

이 문제 때문에, 그들은 언어를 매우 어려워 하는 것이죠.

Let me tell you a little bit about why this is.

그들이 왜 어려워하는지 간략하게 말씀드리겠습니다.

You see that this is a picture of a bowl of soup.

보다시피 이 사진은 스푸가 담긴 사발입니다.

All of us can see it. All of us understand this.

모든 분들께서 알 수 있으며, 이해하실 수 있습니다.

These are two other pictures of soup,

스푸가 담긴 다른 그림들입니다,

but you can see that these are more abstract

보시는 것처럼 좀더 추상적이며,

These are not quite as concrete.

구체적이지 않습니다.

And when you get to language,

언어로 접근했을 때는

you see that it becomes a word

보고 듣는 방식으로

whose look, the way it looks and the way it sounds,

하나의 단어가 되는 것을 볼 수 있습니다,

has absolutely nothing to do with what it started with,

하지만 이는무엇과 시작하고 혹은

or what it represents, which is the bowl of soup.

대표하는지 관련이 없습니다, 그저 스푸 한 사발을 의미하죠.

So it's essentially a completely abstract,

때문에 완전히 추상적입니다,

a completely arbitrary representation of something

실제에 존재하는 대상을

which is in the real world,

추상적으로 대표합니다,

and this is something that children with autism

이 부분이 자폐증을 가진 아이들이

have an incredible amount of difficulty with.

어려움을 가지는 부분입니다.

Now that's why most of the people that work with children with autism --

떄문에 자폐아 아이들과 함께 일 하는

speech therapists, educators --

언어치료사, 교육자 등 대부분의 사람들은

what they do is, they try to help children with autism

자폐를 가진 아이들이 언어가 아닌 이미지를 가지고

communicate not with words, but with pictures.

커뮤니케이션 하도록 도와 주도록 하고 있습니다.

So if a child with autism wanted to say,

자폐를 가진 아이가

"I want soup," that child would pick

"스푸를 원해요."라고 말한다면,

three different pictures, "I," "want," and "soup,"

아이는 세개의 다른 이미지 "나," "원하다." 그리고 "스푸."를

and they would put these together,

집고 하나로 모읍니다.,

and then the therapist or the parent would

그럼 언어 치료사 혹은 부모는

understand that this is what the kid wants to say.

이 표현이 아이가 말하고 싶은 것이라고 이해합니다.

And this has been incredibly effective;

이 방법은 매우 효과적입니다;

for the last 30, 40 years

지난 30, 40년 동안

people have been doing this.

인류는 지속적으로 이 방법을 행해왔습니다.

In fact, a few years back,

사실, 몇 년전에

I developed an app for the iPad

저는 아이패드에서

which does exactly this. It's called Avaz,

이를 실현할 수 있는 Avaz라는 앱을 개발했습니다,

and the way it works is that kids select

이 작동 방법은 아이들이 다른 이미지를

different pictures.

선택하는 것입니다.

These pictures are sequenced together to form sentences,

이 사진들은 순차적으로 모여 문장을 만들고

and these sentences are spoken out.

소리가 나옵니다.

So Avaz is essentially converting pictures,

Avaz는 근본적으로 이미지를 변환시킵니다,

it's a translator, it converts pictures into speech.

이미지를 소리로 전화시키는 번역가와 같습니다.

Now, this was very effective.

지금, 이는 매우 효과적입니다.

There are thousands of children using this,

알다시피 전세계에 이를 사용하는

you know, all over the world,

수 천명의 아이들이 있습니다,

and I started thinking about

저는 이 프로그램을 통해 무엇이 가능한지, 불가능한지

what it does and what it doesn't do.

생각해보기 시작했고

And I realized something interesting:

재미난 것을 깨달았습니다.

Avaz helps children with autism learn words.

Avaz는 자폐를 가진 아이들이 언어를 학습하는데 도움을 줍니다,

What it doesn't help them do is to learn

하지만 그들이 단어 패턴을 학습하는데는

word patterns.

도움을 주지 못합니다.

Let me explain this in a little more detail.

이 부분을 좀더 구체적으로 설명해보겠습니다.

Take this sentence: "I want soup tonight."

이 문장을 보시죠, "저는 오늘 밤 스푸를 원해요."

Now it's not just the words here that convey the meaning.

여기에 있는 개개의 단어들만으로는 의미를 충분히 전달할 수 없습니다.

It's also the way in which these words are arranged,

문장은 바로 개개의 단어들이 어떻게 나열되어 있고 변형되어 있는지에 따라 구성되는 것입니다

the way these words are modified and arranged.

And that's why a sentence like "I want soup tonight"

때문에 "저는 오늘 밤 스푸를 원해요."

is different from a sentence like

이 문장은 "스푸는 저를 원해요 오늘밤." 이라는 완전히 의미가 없는 문장과는

"Soup want I tonight," which is completely meaningless.

다릅니다.

So there is another hidden abstraction here

여기에 자폐아들이 대처하기 어려워하는

which children with autism find a lot of difficulty coping with,

또 다른 추상적인 것이 존재합니다,

and that's the fact that you can modify words

이는 다른 의미를 가지거나,

and you can arrange them to have

다른 아이디어를 나열하기 위해

different meanings, to convey different ideas.

단어들을 수정하고 배열할 수 있다는 것입니다.

Now, this is what we call grammar.

지금, 이것을 우리는 문법이라고 합니다.

And grammar is incredibly powerful,

문법은 놀랍도록 강력합니다,

because grammar is this one component of language

문법은 우리가 가진 한정적인 어휘를 가진

which takes this finite vocabulary that all of us have

언어의 조합 중 하나이며

and allows us to convey an infinite amount of information,

무한의 정보, 아이디어를

an infinite amount of ideas.

전달할 수 있도록 만들어주기 때문입니다.

It's the way in which you can put things together

이 방법은 원하는 어떤 것이든 전달하기 위해

in order to convey anything you want to.

단어들을 하나로 모으는 것입니다.

And so after I developed Avaz,

Avaz를 개발한 이후에,

I worried for a very long time

오랜 시간 동안 저는 걱정했습니다,

about how I could give grammar to children with autism.

어떻게 문법을 자폐아에게 전달할 수 있는 방법에 관하여 말이죠.

The solution came to me from a very interesting perspective.

매우 흥미로운 관점을 통해 해결점을 도출하였습니다.

I happened to chance upon a child with autism

저는 우연히 자폐를 가진 소녀가

conversing with her mom,

엄마와 함께 대화를 나눈 것을 발견했습니다,

and this is what happened.

이런 상황이었습니다.

Completely out of the blue, very spontaneously,

완전히 우연히였으며, 자연스럽게

the child got up and said, "Eat."

아이는 일어나 말했죠. "먹다"

Now what was interesting was

흥미로운 것은

the way in which the mom was trying to tease out

어머니가 아이가 말하고 싶은 의미를

the meaning of what the child wanted to say

정리하고 있는 방법 이었습니다,

by talking to her in questions.

아이의 질문에 답하면서 말이죠.

So she asked, "Eat what? Do you want to eat ice cream?

어머니는 묻습니다, "먹다, 뭐를? 아이스크림 먹고싶니?

You want to eat? Somebody else wants to eat?

아가야 먹고싶니? 다른 누군가도 먹고 싶은거니?

You want to eat cream now? You want to eat ice cream in the evening?"

아이스크림 지금 먹고싶니? 밤에 아이스크림 먹고 싶니?

And then it struck me that

이는 제게 충격을 주었습니다

what the mother had done was something incredible.

아이의 어머니가 해온 것은 매우 놀라운 것이었습니다.

She had been able to get that child to communicate

그녀는 문법 없이 아이가 생각을 그녀에게

an idea to her without grammar.

대화할 수 있도록 이끌었습니다.

And it struck me that maybe this is what

저에게 충격적이었습니다

I was looking for.

제가 그동안 찾아왔던 방법이었기 때문입니다.

Instead of arranging words in an order, in sequence,

단어를 순서대로 나열하는 대신에, 순차적으로

as a sentence, you arrange them

하나의 문장처럼 이 지도에 단어들을 나열하면

in this map, where they're all linked together

그것들은 하나로 모두 연결하게 됩니다

not by placing them one after the other

하나 하나 놓아서 만드 것이 아니었죠.

but in questions, in question-answer pairs.

하지만 질문들에서는, 질문 답변 한쌍에서는 다릅니다.

And so if you do this, then what you're conveying

만약 여러분께서 이를 한다면,

is not a sentence in English,

여러분들이 전달하는 것은 영어 문장일 뿐만 아니라,

but what you're conveying is really a meaning,

영어로 된 문장의 의미를

the meaning of a sentence in English.

전달하기도 합니다.

Now, meaning is really the underbelly, in some sense, of language.

지금, 의미는 언어 관점에서 매우 취약한 부분입니다.

It's what comes after thought but before language.

이는 언어 이전에 사고로부터 옵니다.

And the idea was that this particular representation

이 아이디어는 특정 대표 단어들이

might convey meaning in its raw form.

있는 그대로의 형태로 의미를 전달할지도 모른다는 것입니다.

So I was very excited by this, you know,

저는 이 아이디어에 매우 흥분했습니다,

hopping around all over the place,

모든 곳에 희망을 가지며,

trying to figure out if I can convert

제가 들은 가능한 모든 문장을 여기에

all possible sentences that I hear into this.

전환시킬 수 있는지 깨닫기 위해 노력했습니다.

And I found that this is not enough.

그렇지만 이는 충분치 않다고 꺠달았습니다.

Why is this not enough?

왜 충분하지 않을까요?

This is not enough because if you wanted to convey

이는 불충분합니다 왜냐하면 여러분께서 부정 표현을

something like negation,

전달하려 한다면,

you want to say, "I don't want soup,"

여러분은 "저는 스푸를 원하지 않습니다."라고

then you can't do that by asking a question.

말하면 질문할 필요가 없습니다.

You do that by changing the word "want."

"원해."라고 단어를 바꿔 부정을 표현할 수 있습니다.

Again, if you wanted to say,

다시, 여러분께서 "어제 스푸를 원했어요."라고

"I wanted soup yesterday,"

말하고 싶다면,

you do that by converting the word "want" into "wanted."

"원하다."를 "원했습니다."로 변환함으로써 표현할 수 있습니다.

It's a past tense.

과거형입니다.

So this is a flourish which I added

이는 제가 완벽한 시스템을 만들기 위해

to make the system complete.

추가한 플러리쉬 입니다.

This is a map of words joined together

이는 질문과 답변처럼

as questions and answers,

단어들을 하나로 묶은 지도입니다,

and with these filters applied on top of them

이 상단 부분에 적용된 필터들을 통해

in order to modify them to represent

단어들을 수정하거나 분명한

certain nuances.

뉘앙스를 표현할 수 있었습니다.

Let me show you this with a different example.

다른 사례를 여러분께 보여드리겠습니다.

Let's take this sentence:

이 문장을 보시죠,

"I told the carpenter I could not pay him."

"목수에게 나는 그에게 지불 할 수 없었다고 말해었다."

It's a fairly complicated sentence.

이 문장은 꽤 복잡한 문장입니다.

The way that this particular system works,

이 특정 시스템이 작동하는 방법은,

you can start with any part of this sentence.

이 문장의 어느 부분이든 상관없이 시작할수 있습니다.

I'm going to start with the word "tell."

"말하다."로 시작해보겠습니다.

So this is the word "tell."

"말하다." 단어입니다.

Now this happened in the past,

과거형이었죠,

so I'm going to make that "told."

이 단어를 "말했었다." 과거형으로 만들어 보겠습니다.

Now, what I'm going to do is,

지금 제가 하고자 하는 것은,

I'm going to ask questions.

질문을 하는 것입니다.

So, who told? I told.

이와 같죠, "누가 말했니?" 내가 말해었다.

I told whom? I told the carpenter.

내가 누구에게 말했니? "나는 목수에게 말했었다."

Now we start with a different part of the sentence.

지금은 문장의 다른 부분과 시작해보도록 하겠습니다.

We start with the word "pay,"

"지불하다." 단어로 시작해보죠,

and we add the ability filter to it to make it "can pay."

필터 능력을 추가해 "지불 할 수 있다."라는 문장을 만들 이후에

Then we make it "can't pay,"

"지불할 수 없어."라고 만듭니다,

and we can make it "couldn't pay"

그리고 "지불 할 수 없었다."라고 만들 수 있습니다,

by making it the past tense.

과거형으로 변환시키면서 말이죠.

So who couldn't pay? I couldn't pay.

다음으로 누가 지불할 수 없었니? "내가 지불할 수 없었다. "

Couldn't pay whom? I couldn't pay the carpenter.

누구에게 지불 할 수 없었니? "나는 목수에게 지불할 수 없었다."

And then you join these two together

이후 두개를 조합합니다

by asking this question:

이 질문을 통해서 말이죠,

What did I tell the carpenter?

목수에게 말한 것은 무엇인가?

I told the carpenter I could not pay him.

목수에게 나는 그에게 지불할 수 없었다고 말했었다.

Now think about this. This is

이것에 관하여 생각해 보세요. 이는

—(Applause)—

(박수)

this is a representation of this sentence

이는 언어가 없는 대표적인

without language.

문장입니다.

And there are two or three interesting things about this.

이것에 관하여 두 가지 혹은 세 가지 흥미로운 것이 있습니다.

First of all, I could have started anywhere.

첫 번째로, 어디에서든 시작할 수 있습니다.

I didn't have to start with the word "tell."

"말하다." 로 시작할 필요는 없습니다.

I could have started anywhere in the sentence,

문장에서 어디에서든지 시작할 수 있습니다,

and I could have made this entire thing.

그리고 전체 문장을 만들 수 있습니다.

The second thing is, if I wasn't an English speaker,

두 번째로 만약 제가 영어권이 아니고,

if I was speaking in some other language,

다른 언어를 말한다면,

this map would actually hold true in any language.

이 지도는 실제로 다른 언어에서도 효용가능합니다.

So long as the questions are standardized,

질문이 표준화 된다면,

the map is actually independent of language.

실제로 이 지도는 언어에 구애받지 않습니다.

So I call this FreeSpeech,

이를 저는 "자유연설"이라고 부릅니다.

and I was playing with this for many, many months.

그리고 저는 수개월 이를 가지고 놀았습니다.

I was trying out so many different combinations of this.

저는 이것의 다양한 조합을 매우 많이 시도해보았습니다.

And then I noticed something very interesting about FreeSpeech.

그리고 자유연설에 관한 매우 흥미로운 것을 눈치 챘습니다.

I was trying to convert language,

저는 언어를 변화하려고 시도했습니다,

convert sentences in English into sentences in FreeSpeech,

영어로 된 문장을 반대로 앞 뒤로

and vice versa, and back and forth.

자유연설로 변환시켰습니다.

And I realized that this particular configuration,

제가 깨달은 것은 특정배열,

this particular way of representing language,

언어를 대표하는 이 특정 방법이,

it allowed me to actually create very concise rules

실제로 매우 간결한 법칙들을 만들 수 있게 해준다는 것입니다,

that go between FreeSpeech on one side

이 법칙은 자유연설의 한 측면과

and English on the other.

영어의 다른 측면 사이에 있습니다.

So I could actually write this set of rules

실제로 저는 이 규칙 체계를 적을 수 있었습니다,

that translates from this particular representation into English.

이 규칙들은 특정 대표 단어를 영어로 변화 시킵니다.

And so I developed this thing.

그리고 이것들을 개발하였습니다.

I developed this thing called the FreeSpeech Engine

자유연설 엔진이라 불리는 것이었죠.

which takes any FreeSpeech sentence as the input

이는 자유연설 문장을 특정 인풋으로 받아들여

and gives out perfectly grammatical English text.

완벽한 영어 문법 문장으로 변화시켜줍니다.

And by putting these two pieces together,

대표 단어 그리고 엔진 등

the representation and the engine,

이 두개 조각들을 하나로 묶음으로써,

I was able to create an app, a technology for children with autism,

자폐아 아이들을 위한 하나의 앱을 만들 수 있었습니다,

that not only gives them words

그들에게 단어들을 줄뿐만 아니라

but also gives them grammar.

문법까지 줄 수 있었습니다.

So I tried this out with kids with autism,

그래서 자폐아 아이들에게 이를 시험해 보았고,

and I found that there was an incredible amount of identification.

그들의 매우 놀라운 식별 능력을 찾을 찾을수 있었습니다.

They were able to create sentences in FreeSpeech

그들은 자유연설의 문장들을 만들 수 있었습니다.

which were much more complicated but much more effective

이는 더욱 더 복잡하고 효과적이었습니다,

than equivalent sentences in English,

영어의 보통 문장보다 말이죠,

and I started thinking about

저는 왜 그것이 가능한지에 대해서

why that might be the case.

생각하기 시작했었습니다.

And I had an idea, and I want to talk to you about this idea next.

저는 이에 관해 하나의 견해가 있습니다. 다음으로 여러분들께 이 견해에 대해 말하고 싶네요.

In about 1997, about 15 years back,

15년 전으로 돌아가 1997 년,

there were a group of scientists that were trying

뇌가 언어를 만들어내는 방법을 이해하려

to understand how the brain processes language,

노력하는 한 과학자 집단이 있었습니다,

and they found something very interesting.

그들은 매우 흥미로운 것을 발견했습니다.

They found that when you learn a language

그들은 2살 된 아이가 언어를 배울 때

as a child, as a two-year-old,

뇌의 특정 부분에서

you learn it with a certain part of your brain,

학습하고 있다는 것과

and when you learn a language as an adult --

성인이 되어서 언어를 학습할 때

for example, if I wanted to learn Japanese right now —

예를들어, 제가 만약 일본어를 지금당장 배우고 싶다면

a completely different part of my brain is used.

뇌의 완벽하게 다른 부분이 사용되고 있다는 사실을 찾았습니다.

Now I don't know why that's the case,

지금 저는 왜 그런지 모릅니다,

but my guess is that that's because

하지만 제 추측에

when you learn a language as an adult,

성인일 때 언어를 배우면

you almost invariably learn it

거의 언제나

through your native language, or through your first language.

모국어를 통해 학습하기 때문입니다.

So what's interesting about FreeSpeech

자유연설에 관하여 흥미로운 것은

is that when you create a sentence

문장을 만들 때 혹은

or when you create language,

언어를 만들 때

a child with autism creates language with FreeSpeech,

자폐를 가진 아이가 자유연설로 언어를 만든다는 것입니다,

they're not using this support language,

그들은 이 지원 언어를 사용하고 있지 않습니다,

they're not using this bridge language.

그들은 이 연결 언어를 사용하고 있지 않습니다.

They're directly constructing the sentence.

그들은 분명하게 문장을 만들고 있습니다.

And so this gave me this idea.

그리고 이 방법은 저에게 이 아이디어를 주었습니다.

Is it possible to use FreeSpeech

자유연설을 사용하는게 가능할까요,

not for children with autism

자폐를 가진 아이들뿐만 아니라,

but to teach language to people without disabilities?

장애가 없는 사람들에게 언어를 가르치는데에도 말이죠?

And so I tried a number of experiments.

때문에 저는 많은 실험을 했습니다.

The first thing I did was I built a jigsaw puzzle

첫 번째로 조각그림 퍼즐을 만드는 것입니다

in which these questions and answers

여기에서 이 질문들과 답변들은

are coded in the form of shapes,

특정 형태의 모양

in the form of colors,

색깔로 암호화 되어있기 때문에,

and you have people putting these together

사람들에게 이것들을 하나로 모아

and trying to understand how this works.

어떻게 작동하는지 이해시킬 수 있습니다.

And I built an app out of it, a game out of it,

저는 이를 앱으로 게임으로 만들었습니다,

여기서 아이들은 여러 단어들을 가지고 놀며

in which children can play with words

and with a reinforcement,

반복적으로 강화학습하고

a sound reinforcement of visual structures,

또 시각적인 구조에 대해 소리를 통해 다시 재학습하며 놀 수 있기 때문에

they're able to learn language.

그들은 언어를 학습할 수 있습니다.

And this, this has a lot of potential, a lot of promise,

이는 많은가능성을 가지고 있습니다,

and the government of India recently

최근에 인도 정부는

licensed this technology from us,

우리로부터 이 기술을 라이센스 받았습니다,

and they're going to try it out with millions of different children

그들은 이를 영어를 배우는 수 백만명의 다른 아이들에

trying to teach them English.

시험해보려 합니다.

And the dream, the hope, the vision, really,

이것에 대한 저의 꿈, 희망, 비젼은

is that when they learn English this way,

그들이 이런방식으로 영어를 배울 때

they learn it with the same proficiency

그들은 모국어를 학습하는 것처럼

as their mother tongue.

효율적으로 학습하는 것입니다.

All right, let's talk about something else.

좋습니다, 다른 이야기를 해보죠.

Let's talk about speech.

연설에 관하여 말해보죠.

This is speech.

이는 연설입니다.

So speech is the primary mode of communication

그렇다면 연설은 우리 모두 사이에서 일어나는

delivered between all of us.

커뮤니케이션의 기초 모델입니다.

Now what's interesting about speech is that

연설에 관한 흥미로운 것은

speech is one-dimensional.

연설은 1 차원적이라는 것입니다.

Why is it one-dimensional?

왜 1 차원일까요?

It's one-dimensional because it's sound.

이유는 소리 때문입니다.

It's also one-dimensional because

1 차원인 또 다른 이유는

our mouths are built that way.

우리의 입이 이런 방식으로 만들어졌기 때문입니다.

Our mouths are built to create one-dimensional sound.

우리의 입은 1차원적 소리를 만들 수 있도록 만들어졌습니다.

But if you think about the brain,

하지만 뇌를 생각한다면,

the thoughts that we have in our heads

우리의 머리에 있는 생각은

are not one-dimensional.

1 차원적이지 않습니다.

I mean, we have these rich,

제 말은, 우리는 이 풍부하고,

complicated, multi-dimensional ideas.

복잡하며, 다면적인 아이디어를 가지고 있다는 것입니다.

Now, it seems to me that language

지금, 저에게 언어는 이 풍부하고,

is really the brain's invention

다면적 생각의 한 측면을

to convert this rich, multi-dimensional thought

다른 한 측면인 연설로 전환시키기위한

on one hand

뇌의 발명품처럼

into speech on the other hand.

느껴집니다.

Now what's interesting is that

지금 흥미로운 것은

we do a lot of work in information nowadays,

현재 우리가 정보 분야에서 많은 일을 하며,

and almost all of that is done in the language domain.

대부분의 모든 것이 언어 도메인에의해 이루어집니다.

Take Google, for example.

구글의 사례를 보죠.

Google trawls all these countless billions of websites,

구글은 수 십억개의 웹사이트를 샅샅이 조사합니다.

all of which are in English, and when you want to use Google,

모든 것은 영어로 되어있습니다, 구글을 사용하고 싶을 때,

you go into Google search, and you type in English,

여러분은 구글 검색으로 가서 영어로 타이핑하면,

and it matches the English with the English.

검색엔진은 영단어를 매칭시킵니다.

What if we could do this in FreeSpeech instead?

만약 우리가 이것을 자유연설로 대처할 수 있다면 어떨까요?

I have a suspicion that if we did this,

저는 이게 가능한지 매우 의심스럽습니다,

we'd find that algorithms like searching,

우리는 검색과 같은 알고리즘을 찾게 될 것입니다,

like retrieval, all of these things,

회수 하는 것처럼, 이 모든 것들은,

are much simpler and also more effective,

보다 간단하면서도 효과적입니다,

because they don't process the data structure of speech.

그 이유는 그것들은 연설 데이터 구조를 실행하지 못하는 대신에

Instead they're processing the data structure of thought.

생각의 데이터 구조를 실행하기 때문입니다.

The data structure of thought.

생각의 데이터 구조를 말이죠.

That's a provocative idea.

매우 진보적인 아이디어입니다.

But let's look at this in a little more detail.

이것을 좀더 세밀하게 보겠습니다.

So this is the FreeSpeech ecosystem.

이것들 자유연설 생태계입니다.

We have the Free Speech representation on one side,

우리는 한 측면의 대표 자유연설을 가지고 있습니다.

and we have the FreeSpeech Engine, which generates English.

영어로 실행가능한 자유연설엔진입니다.

Now if you think about it,

여러분께서 이것에 관해 생각해보신다면

FreeSpeech, I told you, is completely language-independent.

제가 언급한 자유연설은 완전히 언어에 구애받지 않습니다.

It doesn't have any specific information in it

영어에 관한 특정 정보를

which is about English.

가지고 있지 않습니다.

So everything that this system knows about English

이 시스템이 영어에 관하여 알고 있는 모든 것은

is actually encoded into the engine.

실제로 특정 엔진으로 암호화 되어있습니다.

That's a pretty interesting concept in itself.

그것은 꽤 흥미로운 개념입니다.

You've encoded an entire human language

여러분은 전체 인간언어를

into a software program.

소프트웨어 프로그램에 암호화 했습니다.

But if you look at what's inside the engine,

하지만 여러분께서 엔진 안에 무엇이 있는지 관찰한다면,

it's actually not very complicated.

이는 실제로 복잡하지는 않습니다,

It's not very complicated code.

매우 복잡하지 않은 코드이죠.

And what's more interesting is the fact that

더욱더 흥미로운 사실은

the vast majority of the code in that engine

엔진의 대부분의 많은 코드는

is not really English-specific.

딱히 영어로 상세화 되지 않았다는 것입니다.

And that gives this interesting idea.

그것은 매우 흥미로운 아이디어를 제시해줍니다.

It might be very easy for us to actually

실제로 우리가 힌두어, 불어, 독어, 스와힐리어와 같이

create these engines in many, many different languages,

많은 다른 언어의 이런 엔진들을

in Hindi, in French, in German, in Swahili.

쉽게 만들지 모릅니다,

And that gives another interesting idea.

그리고 또 다른 흥미로운 아이디어를 제시해줍니다.

For example, supposing I was a writer,

예를들어, 제가 뉴스나, 매거진

say, for a newspaper or for a magazine.

작가라고 가정했을 때,

I could create content in one language, FreeSpeech,

저는 하나의 언어, 자유연설의 컨텐츠를 만들어 낼 수 있습니다, 그리고

and the person who's consuming that content,

컨테츠를 소비하거나

the person who's reading that particular information

특정 정보를 읽는 사람들은

could choose any engine,

어떠한 엔진이든 선택할 수 있으며,

and they could read it in their own mother tongue,

그들은 모국어로 읽을 수 있습니다.

in their native language.

자국어로 말이죠.

I mean, this is an incredibly attractive idea,

제 말은, 이 아이디어는 매우 매력적입니다,

especially for India.

특히 인도에서 말이죠.

We have so many different languages.

인도는 굉장히 다양한 언어를 사용하고 있습니다.

There's a song about India, and there's a description

인도에 관한 하나의 노래 설명이 있습니다,

of the country as, it says,

그것은,

(in Sanskrit).

(산스크리트어)

That means "ever-smiling speaker

그 의미는 "미소는 아름다운 언어."

of beautiful languages."

입니다.

Language is beautiful.

언어는 아름답습니다.

I think it's the most beautiful of human creations.

저는 언어는 인간이 만들어 낸 가장 아름다운 것이라고 생각합니다.

I think it's the loveliest thing that our brains have invented.

우리의 뇌가 만들어낸 가장 사랑스러운 것이라고 생각합니다.

It entertains, it educates, it enlightens,

기쁨을 주고, 교육 시키며, 깨달음을 줍니다,

but what I like the most about language

하지만 언어에 관하여 제가 가장 좋아하는 부분은

is that it empowers.

자율권을 준다는 것입니다.

I want to leave you with this.

저는 이 부분을 여러분께서 기억하시기를 바랍니다.

This is a photograph of my collaborators,

이 사진은 저의 동료들입니다,

my earliest collaborators

저의 초창기 동료들입니다,

when I started working on language

제가 언어와 자폐 그리고 많은 것들에 관하여

and autism and various other things.

연구하기 시작했을 때죠.

The girl's name is Pavna,

저 소녀의 이름은 파브나입니다,

and that's her mother, Kalpana.

그녀의 어머니는 칼프나입니다.

And Pavna's an entrepreneur,

파브나는 사업가입니다,

but her story is much more remarkable than mine,

하지만 그녀의 이야기는 제가 가진 이야기 보다 눈의 띄입니다,

because Pavna is about 23.

그녀는 23 살이며,

She has quadriplegic cerebral palsy,

뇌성마비를 가지고 겪고 있습니다,

so ever since she was born,

그녀가 태어나면서 부터 말이죠.

she could neither move nor talk.

그녀는 움직일 수도 말을 할 수도 없습니다.

And everything that she's accomplished so far,

지금까지 그녀가 이룬 모든 것은

finishing school, going to college,

정규 과정을 마치고, 대학에 가

starting a company,

회사를 운영하기 시작했고,

collaborating with me to develop Avaz,

Avaz를 개발하기 위해 저와 협력하였습니다,

all of these things she's done

그녀가 이룬 모든 것들은

with nothing more than moving her eyes.

그녀의 눈을 움직인 것 그 이상이었습니다.

Daniel Webster said this:

다니엘 웹스터가 말하기를

He said, "If all of my possessions were taken

"제가 가진 모든 것 중

from me with one exception,

단 하나만 취한다면

I would choose to keep the power of communication,

저는 커뮤니케이션 능력을 선택할 것입니다,

for with it, I would regain all the rest."

커뮤니케이션 능력으로 나머지 것들을 되찾을 수 있기 때문입니다.

And that's why, of all of these incredible applications of FreeSpeech,

이러한 이유로, 자유연설에 관한 이 놀라운 어플리케이션은

the one that's closest to my heart

저의 가슴 깊이 놓여있습니다

still remains the ability for this

이는 여전히 장애를 가진 아이에게

to empower children with disabilities

자율권을 주며, 의사소통할 수 있게

to be able to communicate,

해줍니다,

the power of communication,

커뮤니케이션 능력은

to get back all the rest.

나머지 모든 것을 돌려 놓을 수 있습니다.

Thank you.

감사합니다.

(Applause)

(박수)

Thank you. (Applause)

감사합니다. (박수)

Thank you. Thank you. Thank you. (Applause)

감사합니다. 감사합니다. 감사합니다.(박수)

Thank you. Thank you. Thank you. (Applause)

감사합니다. 감사합니다. 감사합니다.(박수)