A brain in a supercomputer | Henry Markram

번역: Soonho Kong 검토: Eunyoung Lim

Our mission is to build

우리의 사명은 인간의 두뇌에 관한

a detailed, realistic

구체적이고 사실적인

computer model of the human brain.

컴퓨터 모델을 만들어내는 것입니다.

And we've done, in the past four years,

그리고 우리는 지난 4년동안

a proof of concept

설치류 두뇌의 조그마한 부분에 대한

on a small part of the rodent brain,

우리의 모델에 대해 증명해 왔습니다.

and with this proof of concept we are now scaling the project up

그리고 이 증명을 토대로, 우리는 이 프로젝트를

to reach the human brain.

인간의 두뇌로 확장시키는 일을 진행하고 있습니다

Why are we doing this?

우리가 왜 이 일을 하는 것일까요?

There are three important reasons.

거기에는 세 가지 중요한 이유가 있습니다.

The first is, it's essential for us to understand the human brain

첫번째로, 사회적으로 번영하기 위해서는

if we do want to get along in society,

인간의 두뇌를 이해하는 것은 필수적입니다.

and I think that it is a key step in evolution.

그리고 저는 이것이 진화의 핵심적인 단계일 것으로 생각합니다.

The second reason is,

두번째 이유는,

we cannot keep doing animal experimentation forever,

우리가 언제까지 동물 실험을 계속할 수는 없기 때문입니다.

and we have to embody all our data and all our knowledge

우리는 우리의 모든 자료와 지식들을 구체화하여

into a working model.

실제로 작동하는 모델을 만들 필요가 있습니다.

It's like a Noah's Ark. It's like an archive.

이것은 마치 노아의 방주와 같습니다. 이것은 마치 문서 보관소와 같죠.

And the third reason is that there are two billion people on the planet

세번째 이유는 지구상에 정신 질환으로 고통받는

that are affected by mental disorder,

20억의 사람들이 있고

and the drugs that are used today

그들이 사용하고 있는 약물은

are largely empirical.

대부분 모델에 의존하는 것이 아닌 실험에 의존한 것이기 때문입니다.

I think that we can come up with very concrete solutions on

제가 생각하기에는 우리는 정신질환들을 치료하는

how to treat disorders.

매우 구체적인 해결책을 만들어낼 수 있을 것입니다.

Now, even at this stage,

지금, 현재의 상태에서도,

we can use the brain model

우리는 두뇌 모델을 이용하여서

to explore some fundamental questions

두뇌가 어떻게 작동하는지에 대한

about how the brain works.

기본적인 질문들을 탐구할 수 있습니다.

And here, at TED, for the first time,

그리고 여기 TED에서 최초로

I'd like to share with you how we're addressing

저는 여러분과 함께 우리가 어떻게 많은 이론 중에서

one theory -- there are many theories --

하나의 이론 -- 많은 이론들이 있지만요 --

one theory of how the brain works.

하나의 이론을 다루고 있는지 설명하려 합니다.

So, this theory is that the brain

이 이론은 두뇌가

creates, builds, a version of the universe,

또 다른 우주를 창조하고 만들어낸다는 것입니다.

and projects this version of the universe,

그리고 이 또 다른 우주를

like a bubble, all around us.

우리 주변에 거품과 같은 형태로 투영시킵니다.

Now, this is of course a topic of philosophical debate for centuries.

자, 이것은 물론 수세기 동안 계속되어온 철학적 논쟁입니다.

But, for the first time, we can actually address this,

하지만, 처음으로, 우리는 실제로 이 문제를

with brain simulation,

두뇌 시뮬레이션을 통해서 다룰 수 있게 되었습니다

and ask very systematic and rigorous questions,

그리고 우리는 매우 체계적이고 엄밀한 질문들을 통해서

whether this theory could possibly be true.

이 이론이 참일 수 있는지를 알아볼 수 있습니다.

The reason why the moon is huge on the horizon

달이 지평선에서 거대해 보이는 이유는

is simply because our perceptual bubble

단순히 우리의 지각 거품이

does not stretch out 380,000 kilometers.

380,000 킬로미터만큼 뻗어나가지 못하기 때문입니다.

It runs out of space.

용량이 부족한 것입니다.

And so what we do is we compare the buildings

그래서 우리가 실제로 하는 것은 우리의 지각 거품안에서

within our perceptual bubble,

건물들과 크기를 비교하는 것입니다.

and we make a decision.

그리고 판단하게 됩니다.

We make a decision it's that big,

우리는 그 정도 크기라 판단하게 됩니다.

even though it's not that big.

실제로 그 정도 크기가 아니어도 말이죠.

And what that illustrates

그리고 이것이 시사하는 바는

is that decisions are the key things

판단들이야 말로 우리의 지각 거품을 지탱하는

that support our perceptual bubble. It keeps it alive.

핵심적인 것이라는 사실입니다. 판단이 지각 거품을 살아있게 합니다.

Without decisions you cannot see, you cannot think,

판단없이는 여러분은 볼 수도 없고, 생각할 수도 없고,

you cannot feel.

느낄 수도 없습니다.

And you may think that anesthetics work

물론 여러분은 이렇게 생각할 수 있습니다.

by sending you into some deep sleep,

마취를 하면, 여러분을 깊은 잠에 들게 한다거나

or by blocking your receptors so that you don't feel pain,

혹은 여러분의 감각 기관들을 막아서 고통을 느끼지 못하게 한다고 생각할 수 있습니다.

but in fact most anesthetics don't work that way.

하지만 사실 대부분의 마취제들은 그러한 방식으로 작용하지 않습니다.

What they do is they introduce a noise

실제로 마취제가 하는 것은 두뇌에 잡음을 퍼뜨려

into the brain so that the neurons cannot understand each other.

뉴런들이 서로를 이해할 수 없도록 하는 것입니다.

They are confused,

뉴런들은 혼란스럽게 되고,

and you cannot make a decision.

여러분은 어떠한 판단을 내릴 수 없습니다.

So, while you're trying to make up your mind

그래서 여러분이 마음을 정하려고 노력하는 동안에

what the doctor, the surgeon, is doing

의사는 여러분의 몸을 난도질하고,

while he's hacking away at your body, he's long gone.

벌써 오래 전에 다 끝내고 가게 됩니다.

He's at home having tea.

그는 집에서 차를 마시고 있겠지요.

(Laughter)

(웃음)

So, when you walk up to a door and you open it,

그러므로 여러분이 문을 향해 걸어가서 문을 열게 되었을 때

what you compulsively have to do to perceive

지각처리를 위해 위해서 반드시 해야하는 것은

is to make decisions,

판단을 하는 것입니다.

thousands of decisions about the size of the room,

방의 크기와, 벽,

the walls, the height, the objects in this room.

높이, 방 안의 물체들에 대한 수천개의 판단을 하는 것입니다.

99 percent of what you see

여러분이 보는 것의 99%는

is not what comes in through the eyes.

여러분의 눈을 통해서 들어오는 것이 아닙니다.

It is what you infer about that room.

그것은 여러분이 방에 대해서 추론해낸 것입니다.

So I can say, with some certainty,

저는 어느 정도 분명하게 말할 수 있습니다.

"I think, therefore I am."

"나는 생각한다. 그러므로 나는 존재한다."

But I cannot say, "You think, therefore you are,"

그러나 저는 이렇게 말할 수 는 없습니다, "당신은 생각한다, 그러므로 당신은 존재한다."

because "you" are within my perceptual bubble.

왜냐하면 여러분은 나의 지각 거품안에 존재하기 때문입니다.

Now, we can speculate and philosophize this,

이제, 우리는 이것에 대해서 깊이 생각하고, 철학적으로 설명할 수 있습니다.

but we don't actually have to for the next hundred years.

하지만, 앞으로 몇백년동안 이것을 실제로 할 필요는 없습니다.

We can ask a very concrete question.

우리는 매우 구체적인 하나의 질문을 할 수 있습니다.

"Can the brain build such a perception?"

"두뇌가 그러한 지각을 만들어낼 수 있을까?"

Is it capable of doing it?

두뇌가 그러한 것을 할 수 있을까요?

Does it have the substance to do it?

두뇌가 그것을 위한 실체를 가지고 있을까요?

And that's what I'm going to describe to you today.

그것이 제가 오늘 여러분에게 설명하고자 하는 것입니다.

So, it took the universe 11 billion years to build the brain.

우주는 두뇌를 만들기 위해서 110억년의 시간이 들었습니다.

It had to improve it a little bit.

우주는 두뇌를 조금 개선시켜야 했습니다.

It had to add to the frontal part, so that you would have instincts,

본능을 가지게 하기 위해서 전두엽을 크게할 필요가 있었습니다.

because they had to cope on land.

왜냐하면 생명체가 육지에서 살아가야 했으니까요.

But the real big step was the neocortex.

하지만 정말 큰 단계는 신피질이었습니다.

It's a new brain. You needed it.

이것은 새로운 두뇌입니다. 우리는 이것이 필요했습니다.

The mammals needed it

포유류들에게 필요한 것이었죠.

because they had to cope with parenthood,

왜냐하면 그들은

social interactions,

사회적인 교류인

complex cognitive functions.

부모 자식간의 관계를 잘 이뤄야 했기 때문입니다.

So, you can think of the neocortex

따라서 여러분은 신피질을

actually as the ultimate solution today,

우주가 만들어낸

of the universe as we know it.

오늘날의 최종적인 해결책이라고 생각할 수 있습니다.

It's the pinnacle, it's the final product

이것은 정점입니다. 이것은 우주가 지금까지 만들어낸

that the universe has produced.

마지막 작품입니다.

It was so successful in evolution

이것은 진화에 있어서 매우 성공적이어서

that from mouse to man it expanded

쥐에서 인간까지 신피질은

about a thousandfold in terms of the numbers of neurons,

이 가공할만한 조직을 만들기 위해서

to produce this almost frightening

뉴런의 개수로 볼 때에

organ, structure.

약 1,000배 확장되었습니다.

And it has not stopped its evolutionary path.

그리고 이것은 진화의 과정을 멈추지 않았습니다.

In fact, the neocortex in the human brain

사실, 인간 두뇌의 신피질은

is evolving at an enormous speed.

놀라운 속도로 진화하고 있습니다.

If you zoom into the surface of the neocortex,

신피질의 표면을 확대하면

you discover that it's made up of little modules,

그것이 마치 컴퓨터의 G5 프로세서들과 같은

G5 processors, like in a computer.

작은 모듈들로 구성되어 있다는 것을 발견하게 될 것입니다.

But there are about a million of them.

그러나 거기에는 약 100만개의 모듈들이 있습니다.

They were so successful in evolution

이 모듈들은 진화에 성공하여

that what we did was to duplicate them

우리는 그들을 계속해서 점점 더 복제해나갔습니다.

over and over and add more and more of them to the brain

우리의 두개골이 허락하는 공간이

until we ran out of space in the skull.

부족할 때까지 말입니다.

And the brain started to fold in on itself,

그리하여 두뇌는 접혀지기 시작했습니다,

and that's why the neocortex is so highly convoluted.

신피질이 굉장히 말려있는 이유가 바로 이것이죠.

We're just packing in columns,

이것들을 기둥 형태로 잘 표장하여

so that we'd have more neocortical columns

더 많은 신피질 기둥을 생성하고

to perform more complex functions.

더 복잡한 기능을 수행할 수 있게 되었습니다.

So you can think of the neocortex actually as

신피질을

a massive grand piano,

백만개의 건반이 있는 거대한 그랜드 피아노처럼

a million-key grand piano.

생각해 보십시오.

Each of these neocortical columns

각각의 신피질 기둥들은

would produce a note.

하나의 음표를 만들어 냅니다.

You stimulate it; it produces a symphony.

여러분이 음표를 자극하면 교향곡을 연주합니다.

But it's not just a symphony of perception.

하지만 이것은 단지 지각의 교향곡이 아닙니다.

It's a symphony of your universe, your reality.

여러분의 우주에 대한, 여러분의 실제에 대한 교향곡인 것이죠.

Now, of course it takes years to learn how

자, 물론 백만개의 건반을 가진

to master a grand piano with a million keys.

그랜드 피아노를 숙달하는 데에는 수년의 시간이 필요합니다.

That's why you have to send your kids to good schools,

이것이 바로 여러분들이 자녀들을 좋은 학교,

hopefully eventually to Oxford.

결국 옥스퍼드에 보내기를 바라는 이유인 것이죠.

But it's not only education.

하지만 이것은 단지 교육에서만이 아닙니다.

It's also genetics.

유전학에서도 마찬가지입니다.

You may be born lucky,

여러분은 아마 운 좋게 태어났거나,

where you know how to master your neocortical column,

신피질 기둥들을 잘 다루는 방법을 알고 있다면,

and you can play a fantastic symphony.

환상적인 교향곡을 연주할 수 있을 것입니다.

In fact, there is a new theory of autism

사실, 자폐증에 대한 새로운 이론이 있습니다,

called the "intense world" theory,

이것은 "강렬한 세계"라는 이론인데

which suggests that the neocortical columns are super-columns.

신피질 기둥들이 초-기둥들임을 제시하고 있습니다.

They are highly reactive, and they are super-plastic,

초기둥들은 굉장히 민감하고, 매우 유연합니다.

and so the autists are probably capable of

그래서 자폐증 환자들은 아마도

building and learning a symphony

우리가 상식적으로 이해할 수 없는

which is unthinkable for us.

교향곡들을 만들어내고 배울 수 있는 것입니다.

But you can also understand

이렇게도 이해할 수 있습니다.

that if you have a disease

이러한 그러한 기둥들 중 하나가

within one of these columns,

어떤 병이 있다면,

the note is going to be off.

그 기둥이 만들어내는 음에 문제가 생게 되는 것이죠.

The perception, the symphony that you create

지각 처리, 즉 연주하는 교향곡에

is going to be corrupted,

문제가 생기게 되고

and you will have symptoms of disease.

질병의 징후들을 가지게 될 것입니다.

So, the Holy Grail for neuroscience

결국, 신경 과학의 궁극의 목표는

is really to understand the design of the neocoritical column --

신피질 기둥들의 디자인을 이해하는 것입니다.

and it's not just for neuroscience;

그리고 이는 단순히 신경 과학을 위한 것만은 아닙니다.

it's perhaps to understand perception, to understand reality,

아마도 지각을 이해하고, 실제를 이해하고,

and perhaps to even also understand physical reality.

아마도 심지어 물리적인 실제를 이해하는 일입니다.

So, what we did was, for the past 15 years,

그래서 우리가 지난 15년동안

was to dissect out the neocortex, systematically.

신피질을 체계적으로 해부했습니다.

It's a bit like going and cataloging a piece of the rainforest.

이것은 마치 열대우림에 대한 카달로그 한편을 작업하는 것과 같습니다.

How many trees does it have?

열대우림에 얼마나 많은 나무들이 있나?

What shapes are the trees?

나무들이 어떠한 형태인가?

How many of each type of tree do you have? Where are they positioned?

나무들이 각 유형별로 얼마나 많이 있나? 어디에 분포되어 있나?

But it's a bit more than cataloging because you actually have to

하지만 신피질은 이러한 카달로그를 만드는 것 이상으로 어려운데요,

describe and discover all the rules of communication,

뉴런들이 단순히 임의의 어떤 다른 뉴런과 연결된 것이 아니므로,

the rules of connectivity,

뉴런들이 서로 의사소통하고 연결되는 모든 규칙들을

because the neurons don't just like to connect with any neuron.

실제로 설명하고 밝혀내야 하기 때문입니다.

They choose very carefully who they connect with.

뉴런들은 매우 신중하게 어떤 뉴런과 연결할지를 선택합니다.

It's also more than cataloging

이것 또한 카달로그를 만드는 것보다 더 복잡한 일입니다,

because you actually have to build three-dimensional

왜냐하면 신피질에 대한 3차원 디지털 모델을

digital models of them.

만들어야 하기 때문입니다.

And we did that for tens of thousands of neurons,

그리하여 우리는 수만 여 개의 뉴런들,

built digital models of all the different types

우리가 발견한 여러 유형들의 뉴런에 대한

of neurons we came across.

디지털 모델을 만들었습니다.

And once you have that, you can actually

일단 모형만 있으면,

begin to build the neocortical column.

실제로 신피질 기둥을 만들어낼 수 있습니다.

And here we're coiling them up.

여기 이렇게 만들고 있죠.

But as you do this, what you see

여러분이 보시듯이,

is that the branches intersect

수백만여 개의 지점에서

actually in millions of locations,

가지들이 교차합니다.

and at each of these intersections

그리고 각각의 교차점에서

they can form a synapse.

뉴런은 시냅스를 형성할 수 있습니다.

And a synapse is a chemical location

시냅스는 화학적인 장소로

where they communicate with each other.

뉴런들이 서로 소통하는 곳입니다.

And these synapses together

그리고 이러한 시냅스들은 서로

form the network

두뇌 네트워크,

or the circuit of the brain.

혹은 두뇌 회로를 이루게 됩니다.

Now, the circuit, you could also think of as

그 회로를 두뇌의 직물처럼

the fabric of the brain.

생각해도 좋습니다.

And when you think of the fabric of the brain,

여러분이 두뇌의 직물 구조로 생각한다면,

the structure, how is it built? What is the pattern of the carpet?

그것은 어떻게 만들어졌을까요? 그 카펫의 패턴은 어떤 것일까요?

You realize that this poses

여러분은 이러한 질문이 두뇌에 관한

a fundamental challenge to any theory of the brain,

모든 이론에 대하여 본질적으로 도전한다는 것을 깨닫게 됩니다.

and especially to a theory that says

특히나 어떠한 실체가 이 카펫으로부터,

that there is some reality that emerges

특별한 패턴을 지닌 특별한 카펫으로부터

out of this carpet, out of this particular carpet

나온다고 이야기하는 이론에 대한

with a particular pattern.

본질적인 도전인 것이죠.

The reason is because the most important design secret of the brain

그 이유는 두뇌 설계의 가장 큰 비밀이 바로

is diversity.

다양성이기 때문입니다.

Every neuron is different.

모든 뉴런들은 서로 다릅니다.

It's the same in the forest. Every pine tree is different.

이것은 숲에서도 마찬가지입니다. 모든 소나무들은 서로 다릅니다.

You may have many different types of trees,

여러분은 아마도 서로 다른 종류의 나무들을 가지고 있을 것입니다.

but every pine tree is different. And in the brain it's the same.

하지만 모든 소나무들은 서로 다릅니다. 두뇌의 경우에도 마찬가지입니다.

So there is no neuron in my brain that is the same as another,

제 머리 속에 있는 어떠한 뉴런도 다른 뉴런과 똑같지 않고,

and there is no neuron in my brain that is the same as in yours.

제 머리 속에 있는 어떠한 뉴런도 여러분의 것과 같지 않습니다.

And your neurons are not going to be oriented and positioned

그리고 여러분 뉴런들도 결코 같은 곳에 위치하거나

in exactly the same way.

같은 방향으로 위치하지 않을 것입니다.

And you may have more or less neurons.

여러분이 더 많거나 혹은 더 적은 뉴런을 갖고 있을 수도 있구요.

So it's very unlikely

즉, 여러분이 똑같은 직물, 똑같은 회로를

that you got the same fabric, the same circuitry.

가지고 있지는 않을 것 입니다.

So, how could we possibly create a reality

그렇다면 어떻게 우리는 서로를 이해할 수 있는

that we can even understand each other?

실체를 만들어 낼 수 있는 것일까요?

Well, we don't have to speculate.

깊이 생각해볼 필요도 없습니다.

We can look at all 10 million synapses now.

우리는 1,000만개의 시냅스를 지금 살펴볼 수 있습니다.

We can look at the fabric. And we can change neurons.

그 직물을 살펴볼 수도 있고, 뉴런들을 바꿔볼 수 있습니다.

We can use different neurons with different variations.

여러 뉴런들을 다르게 변형하여 사용해 볼 수 있습니다.

We can position them in different places,

뉴런들을 서로 다른 곳에 위치시킬 수 있고

orient them in different places.

서로 다른 방향을 바라보도록 위치시킬 수 있습니다.

We can use less or more of them.

더 많은, 적은 뉴런을 이용할 수 있습니다.

And when we do that

그리고 이렇게 해보면

what we discovered is that the circuitry does change.

그 회로가 변한다는 것을 발견하였습니다.

But the pattern of how the circuitry is designed does not.

하지만 회로가 디자인된 패턴은 변하지 않았습니다.

So, the fabric of the brain,

그래서 두뇌의 직물은

even though your brain may be smaller, bigger,

여러분의 두뇌가 작든 크든

it may have different types of neurons,

서로 다른 종류의 뉴런을 가지고 있든,

different morphologies of neurons,

서로 다른 형태의 뉴런을 가지고 있든,

we actually do share

우리는 서로 공통의 직물을

the same fabric.

공유하고 있습니다.

And we think this is species-specific,

이는 종에 특화된 성질로

which means that that could explain

서로 다른 종들 간에 의사 소통이

why we can't communicate across species.

불가능한 이유를 설명합니다.

So, let's switch it on. But to do it, what you have to do

자, 이걸 한 번 켜봅시다. 이런 것들을 설명하기 위해

is you have to make this come alive.

우리가 해야 할 일은 이들을 실제로 재현하는 것이죠.

We make it come alive

우리는 여러 수학 수식들을 통해서

with equations, a lot of mathematics.

이것을 구체화합니다.

And, in fact, the equations that make neurons into electrical generators

사실, 뉴런을 전기적 신호로 변형하는 모형은

were discovered by two Cambridge Nobel Laureates.

두 명의 캠브리지 출신 노벨상 수상자들이 이미 밝혀내었습니다.

So, we have the mathematics to make neurons come alive.

즉, 뉴런을 재현할 수 있는 수학적 모형이 있는 것이죠.

We also have the mathematics to describe

또한 뉴런들이 정보를 모으는 방법을

how neurons collect information,

설명하는 수학적 모형과

and how they create a little lightning bolt

뉴런들이 소량의 전기를 일으켜

to communicate with each other.

서로 의사소통하는 방법을 설명하는 수학적 모형도 있습니다.

And when they get to the synapse,

그래서 그 신호가 시냅스에 도달했을 때에

what they do is they effectively,

뉴런들이 하는 일은 효과적으로,

literally, shock the synapse.

말그대로, 시냅스에 쇼크를 주는 일입니다.

It's like electrical shock

이것은 마치 전기적인 쇼크와 같은데요,

that releases the chemicals from these synapses.

화학 물질들을 시냅스로부터 방출되게 만듭니다.

And we've got the mathematics to describe this process.

우리는 수학적 모형을 통해 이러한 처리방식을 설명해 왔습니다.

So we can describe the communication between the neurons.

그리하여 우리는 뉴런간의 의사소통을 기술할 수 있습니다.

There literally are only a handful

이건 단지, 말그대로

of equations that you need to simulate

신피질의 행동을 시뮬레이션하는데 필요한

the activity of the neocortex.

아주 소수의 수학적 모형이 있을 뿐입니다.

But what you do need is a very big computer.

하지만 여러분에게 필요한 것은 매우 거대한 컴퓨터 입니다.

And in fact you need one laptop

그리고 사실 한 개의 뉴런을 계산하는 데에는

to do all the calculations just for one neuron.

노트북 한 대가 필요합니다.

So you need 10,000 laptops.

즉, 신피질을 계산하기 위해서는 노트북 10,000대가 필요한 것이죠.

So where do you go? You go to IBM,

그렇다면 어디로 가야 하죠? IBM으로 가겠죠.

and you get a supercomputer, because they know how to take

그리고선 슈퍼 컴퓨터를 구하게 됩니다. 왜냐하면 IBM에서는

10,000 laptops and put it into the size of a refrigerator.

노트북 10,000대를 냉장고만한 크기에 넣는 방법을 알고 있기 때문입니다.

So now we have this Blue Gene supercomputer.

자, 우리에겐 이 블루진 슈퍼 컴퓨터가 있습니다.

We can load up all the neurons,

우리는 모든 뉴런들의 정보를 컴퓨터에 올려,

each one on to its processor,

각각의 뉴런을 각각의 프로세서에 할당하고

and fire it up, and see what happens.

이들을 가동시킨 후, 무슨 일이 일어나는지를 살펴볼 수 있습니다.

Take the magic carpet for a ride.

마법 양탄자를 타고 날아가보죠.

Here we activate it. And this gives the first glimpse

이제 이것을 활성화 시킵니다. 이건

of what is happening in your brain

시뮬레이션을 실행할 때

when there is a stimulation.

여러분의 두뇌에서 일어나는 초기 일면을 보여주죠.

It's the first view.

이건 첫번째 모습입니다.

Now, when you look at that the first time, you think,

여러분이 이것을 처음 볼 때에, 아마 이렇게 생각하겠죠

"My god. How is reality coming out of that?"

"오 맙소사, 어떻게 실제가 이렇게 나타날까?"

But, in fact, you can start,

신피질 기둥들을 훈련시키지 않았더라도,

even though we haven't trained this neocortical column

사실 여러분은 어떤 실제를 만들어내기

to create a specific reality.

시작할 것입니다.

But we can ask, "Where is the rose?"

우리는 물을 수 있습니다, "장미는 어디에 있나요?"

We can ask, "Where is it inside,

우리는 물을 수 있습니다, "만약 우리가 두뇌를 그림과 함께 자극한다면

if we stimulate it with a picture?"

장미는 그안 어디에 있을까요?"

Where is it inside the neocortex?

신피질안 어디에 있을까요?

Ultimately it's got to be there if we stimulated it with it.

우리가 두뇌를 장미 그림으로 자극한다면 장미는 신피질 안에 분명히 있기 마련입니다.

So, the way that we can look at that

즉, 우리가 장미를 보는 방법은

is to ignore the neurons, ignore the synapses,

뉴런을 무시하고, 시냅스를 무시하고,

and look just at the raw electrical activity.

단지 전기적인 신호만을 보는 것입니다.

Because that is what it's creating.

왜냐하면 그것이 실제로 두뇌가 만들어낸 것이기 때문입니다.

It's creating electrical patterns.

즉, 전기적인 패턴을 만들어 냅니다.

So when we did this,

우리가 전기적 패턴을 만들었을 때,

we indeed, for the first time,

우리는 몰론 처음에는

saw these ghost-like structures:

유령과 같은 구조를 보게 되었습니다

electrical objects appearing

신피질 기둥안에 나타나는

within the neocortical column.

전기적인 객체를 말입니다.

And it's these electrical objects

그리고 바로 이 전기적인 객체들이

that are holding all the information about

두뇌가 자극을 받았을 때에

whatever stimulated it.

가지는 모든 정보를 가지고 있습니다.

And then when we zoomed into this,

그리고 우리가 이것들을 확대하면,

it's like a veritable universe.

이것은 마치 실제 우주와 같습니다.

So the next step

그래서 다음 단계는

is just to take these brain coordinates

이러한 두뇌 좌표들을 찾아내어서

and to project them into perceptual space.

그것들을 실제 지각 가능한 공간에 투영시키는 것입니다.

And if you do that,

그리고 그렇게 한다면

you will be able to step inside

여러분은 바로 그 두뇌의 일부를 통해,

the reality that is created

기계에 의해 창조된 세계의

by this machine,

내부로

by this piece of the brain.

들어가 볼 수 있을 것 입니다

So, in summary,

즉, 요약한다면

I think that the universe may have --

저는 우주가 아마도

it's possible --

- 아마도 -

evolved a brain to see itself,

두뇌가 스스로를 바라볼 수 있도록 진화시켰다고 생각합니다.

which may be a first step in becoming aware of itself.

그리고 그것이 스스로를 인식하는 첫번째 단계일 것입니다.

There is a lot more to do to test these theories,

이러한 이론들과 다른 이론들을

and to test any other theories.

시험하기 위해서 할 일이 많이 있습니다.

But I hope that you are at least partly convinced

하지만 저는 여러분들이 적어도 부분적으로는

that it is not impossible to build a brain.

두뇌를 만들어내는 것이 불가능하지 않다고 생각하셨으면 합니다.

We can do it within 10 years,

우리는 이것을 10년 안에 할 수 있을 것 입니다

and if we do succeed,

그리고 우리가 성공한다면

we will send to TED, in 10 years,

우리는 10년안에 TED에

a hologram to talk to you. Thank you.

여러분에게 말을 거는 홀로그램을 보내겠습니다. 감사합니다.

(Applause)

(박수)