Ray Kurzweil: Get ready for hybrid thinking

번역: K Bang 검토: Gemma Lee

Let me tell you a story.

이야기를 하나 해드리겠습니다.

It goes back 200 million years.

그것은 2억년 전으로 거슬러 올라갑니다.

It's a story of the neocortex,

대뇌 신피질에 관한 이야기인데

which means "new rind."

신피질이란 "새로운 껍질"이라는 뜻입니다.

So in these early mammals,

초기 포유류에 관한 것이죠.

because only mammals have a neocortex,

왜냐하면 쥐와 같은 포유류만이

rodent-like creatures.

신피질을 가지고 있으니까요.

It was the size of a postage stamp and just as thin,

신피질의 크기는 우표 정도였고 두께도 우표 정도였는데

and was a thin covering around

호두 만한 크기의 뇌를

their walnut-sized brain,

얇게 둘러싸고 있었습니다.

but it was capable of a new type of thinking.

하지만 이것은 새로운 방식의 사고 능력을 갖추고 있었어요.

Rather than the fixed behaviors

포유류가 아닌 동물이 보이는

that non-mammalian animals have,

고정된 행동 양식 대신

it could invent new behaviors.

신피질은 새로운 행동을 만들어 냈습니다.

So a mouse is escaping a predator,

그래서 생쥐는 포식자를 피하려다

its path is blocked,

길이 막히면

it'll try to invent a new solution.

새로운 해법을 찾아내려고 합니다.

That may work, it may not,

통할 수도 있고 아닐수도 있지만요.

but if it does, it will remember that

하지만 해법이 통하면 그걸 기억하고

and have a new behavior,

새로운 행동을 보입니다.

and that can actually spread virally

그런 행동은 바이러스처럼

through the rest of the community.

사회 곳곳에 퍼지게 되지요.

Another mouse watching this could say,

이걸 본 다른 생쥐가 이렇게 말할 수도 있겠군요.

"Hey, that was pretty clever, going around that rock,"

"이봐, 그거 참 영민한데, 그 어려움을 피해가다니 말이야."

and it could adopt a new behavior as well.

그게 또 다른 행동을 이끌어 내기도 합니다.

Non-mammalian animals

포유류가 아닌 동물들은

couldn't do any of those things.

이런 행동 중에 어떤 것도 하지 못합니다.

They had fixed behaviors.

그들은 고정된 행동을 합니다.

Now they could learn a new behavior

새로운 행동을 배울 수는 있지만

but not in the course of one lifetime.

한 평생을 사는 동안에는 그렇게 할 수 없습니다.

In the course of maybe a thousand lifetimes,

약 1천 세대에 걸쳐

it could evolve a new fixed behavior.

신피질은 새로운 고정 행동을 만들어냈을 겁니다.

That was perfectly okay 200 million years ago.

2억년 전에는 그런 모습이 완벽하게 괜찮았지요.

The environment changed very slowly.

주변 환경이 매우 느리게 변화했으니까요.

It could take 10,000 years for there to be

중요한 환경 변화가 일어나려면

a significant environmental change,

1만년은 걸렸을테니까요.

and during that period of time

그 시간 동안

it would evolve a new behavior.

신피질은 새로운 행동을 만들어 냈을 거예요.

Now that went along fine,

그런 흐름은 괜찮았지만

but then something happened.

새로운 사건이 발생했습니다.

Sixty-five million years ago,

6천 5백만 년전,

there was a sudden, violent change to the environment.

갑작스럽고 급격한 환경 변화가 일어났습니다.

We call it the Cretaceous extinction event.

우리는 그것을 백악기의 대멸종이라고 하죠.

That's when the dinosaurs went extinct,

공룡이 모두 멸종한 시기인데

that's when 75 percent of the

모든 동식물종의

animal and plant species went extinct,

75%가 멸종했고

and that's when mammals

그 시기에 포유류는

overtook their ecological niche,

자신의 생태적 지위를 앞서나가

and to anthropomorphize, biological evolution said,

인간이 되기 시작합니다. 생물학적 진화 면에서 보면

"Hmm, this neocortex is pretty good stuff,"

"음, 이 신피질이란게 무척 좋은거군"이라고 했겠죠.

and it began to grow it.

그리고는 신피질이 자라나기 시작합니다.

And mammals got bigger,

포유류의 몸집이 더 커짐에 따라

their brains got bigger at an even faster pace,

두뇌는 훨씬 더 빠른 속도로 커지고

and the neocortex got bigger even faster than that

신피질은 그보다도 더 빠르게 훨씬 더 커졌습니다.

and developed these distinctive ridges and folds

그리고는 이렇게 특이한 굴곡을 만들어냈어요.

basically to increase its surface area.

기본적으로 그 표면을 넓히려는 것이었죠.

If you took the human neocortex

인간의 신피질을

and stretched it out,

펼쳐보면

it's about the size of a table napkin,

식탁의 냅킨 정도의 크기이고

and it's still a thin structure.

여전히 얇은 구조에요.

It's about the thickness of a table napkin.

식탁 냅킨 정도의 두께를 가지고 있습니다.

But it has so many convolutions and ridges

하지만 이제는 수많은 주름과 굴곡을 가지고

it's now 80 percent of our brain,

우리 두뇌의 80%를 차지합니다.

and that's where we do our thinking,

그곳을 통해 우리는 생각을 합니다.

and it's the great sublimator.

위대한 창조자인 셈이죠.

We still have that old brain

인간은 여전히 기본적인 행동과

that provides our basic drives and motivations,

동기를 유발하는 오래된 두뇌를 갖고 있지만

but I may have a drive for conquest,

이제는 정복을 위한 욕구를 가질 수도 있지요.

and that'll be sublimated by the neocortex

신피질은 시를 쓰거나

into writing a poem or inventing an app

앱을 만들고

or giving a TED Talk,

TED 강연을 만들어 내는 창조적 역할을 합니다.

and it's really the neocortex that's where

그것이 바로 활동이 일어나는

the action is.

신피질의 실체입니다.

Fifty years ago, I wrote a paper

50년 전에 저는

describing how I thought the brain worked,

두뇌가 어떻게 작동하리란 저의 생각을 설명하는 논문을 썼습니다.

and I described it as a series of modules.

저는 그것을 일련의 모듈처럼 묘사했죠.

Each module could do things with a pattern.

각각의 모듈은 어떤 양식을 가지고 일을 처리했습니다.

It could learn a pattern. It could remember a pattern.

양식을 배울 수 있고 기억할 수도 있었죠.

It could implement a pattern.

그걸 시행할 수도 있었습니다.

And these modules were organized in hierarchies,

이러한 모듈은 체계를 가지고 조직되었고

and we created that hierarchy with our own thinking.

우리는 우리 자신의 사고를 통해 그 체계를 창조해 냈습니다.

And there was actually very little to go on

실제로 50년 전에는

50 years ago.

거의 다른 진전이 없었지요.

It led me to meet President Johnson.

제가 존슨 대통령을 만난 적이 있는데요.

I've been thinking about this for 50 years,

저는 그 사실을 50년 간 생각해왔습니다.

and a year and a half ago I came out with the book

1년 반 전에 저는 이런 책을 썼습니다.

"How To Create A Mind,"

"정신을 창조하는 법"

which has the same thesis,

내용은 논문과 같았지만

but now there's a plethora of evidence.

수많은 증거가 포함되었습니다.

The amount of data we're getting about the brain

신경과학을 통해 두뇌에 대해

from neuroscience is doubling every year.

우리가 수집한 자료는 해마다 두배로 늘어납니다.

Spatial resolution of brainscanning of all types

모든 종류의 두뇌 스캔 해상도는

is doubling every year.

매년 두배가 되고 있습니다.

We can now see inside a living brain

현재 인간은 살아있는 뇌의 내부와

and see individual interneural connections

각각의 신경 연결선을

connecting in real time, firing in real time.

실시간으로 볼 수 있습니다.

We can see your brain create your thoughts.

두뇌가 생각을 만들어내는 것을 볼 수 있어요.

We can see your thoughts create your brain,

인간의 사고가 뇌를 만들어내는 것을 볼 수 있습니다.

which is really key to how it works.

바로 이것이 작동 원리의 진정한 열쇠입니다.

So let me describe briefly how it works.

어떤 일이 일어나는지 설명드릴게요.

I've actually counted these modules.

제가 이 모듈들을 실제로 세어봤습니다.

We have about 300 million of them,

인간은 이런 것들을 약 3억 개 가지고 있는데

and we create them in these hierarchies.

이런 위계 속에서 만들어냅니다.

I'll give you a simple example.

간단한 예를 드리죠.

I've got a bunch of modules

저에게는 대문자 A에 있는 수평 직선을 알아보는

that can recognize the crossbar to a capital A,

여러 개의 모들이 있습니다.

and that's all they care about.

이 모듈들이 하는 일의 전부이죠.

A beautiful song can play,

아름다운 음악이 흘러나와도

a pretty girl could walk by,

아리따운 아가씨가 지나가도

they don't care, but they see a crossbar to a capital A,

이 녀석들은 관심이 없어요. 하지만 A 자에 든 직선을 보면

they get very excited and they say "crossbar,"

매우 흥분해서 "직선"이라고 말하고는

and they put out a high probability

출력 축색 돌기에 높은 확률을

on their output axon.

표시합니다.

That goes to the next level,

그러면 다음 단계로 넘어가게 되고

and these layers are organized in conceptual levels.

이런 층이 개념적인 수준에서 만들어 집니다.

Each is more abstract than the next one,

각 층은 다음 층에 비해서 더 추상적이에요.

so the next one might say "capital A."

그래서 그 다음 층이 "대문자 A"라고 말할 지도 모릅니다.

That goes up to a higher level that might say "Apple."

그 것은 "사과(Apple)"라고 말하는 더 높은 단계로 갑니다.

Information flows down also.

정보는 또한 아래로도 흐릅니다.

If the apple recognizer has seen A-P-P-L,

사과(Apple)를 알아보는 단계가 A-P-P-L 만 봐도

it'll think to itself, "Hmm, I think an E is probably likely,"

"흠.. E가 나올 것같아"라고 생각합니다.

and it'll send a signal down to all the E recognizers

그리고는 E 를 알아보는 층으로 이런 신호를 내려보냅니다.

saying, "Be on the lookout for an E,

"E가 있는지 알아봐.

I think one might be coming."

E가 나와야 할 것같거든."

The E recognizers will lower their threshold

E 를 알아보는 층은 자신의 기준을 낮춰

and they see some sloppy thing, could be an E.

E 가 될 법하게 쓰인 것을 찾습니다.

Ordinarily you wouldn't think so,

보통은 그렇게 하지 않지만

but we're expecting an E, it's good enough,

E를 예측하는 것으로 충분하죠.

and yeah, I've seen an E, and then apple says,

"그래, E 가 있는데."라고 하면

"Yeah, I've seen an Apple."

사과를 생각하는 층에서 "그래, 난 사과를 봤어."라고 하죠.

Go up another five levels,

여기서 5 단계를 더 올라가면

and you're now at a pretty high level

이제 상당히 높은 단계에

of this hierarchy,

다다르게 되고

and stretch down into the different senses,

신호는 서로 다른 감각으로 내려 갑니다.

and you may have a module that sees a certain fabric,

사람에게는 특정한 표면을 감지하거나,

hears a certain voice quality, smells a certain perfume,

특정한 목소리를 듣거나, 특정한 향을 감지하는 모듈이 있어서

and will say, "My wife has entered the room."

이렇게 말합니다. "아내가 방에 들어왔어."

Go up another 10 levels, and now you're at

이제 다시 10 단계 위로 올라가면

a very high level.

아주 높은 단계에 이르게 됩니다.

You're probably in the frontal cortex,

아마 전두 피질에 이르렀을테고

and you'll have modules that say, "That was ironic.

거기에는 이렇게 말하는 모듈이 있을 겁니다. "거 참 이상하네.

That's funny. She's pretty."

우습게도 아내가 예뻐."

You might think that those are more sophisticated,

그 모듈은 더 복잡할거라고 생각하실지도 모르지만

but actually what's more complicated

사실 더 복잡한 것은

is the hierarchy beneath them.

그 아래에 있는 계층 구조입니다.

There was a 16-year-old girl, she had brain surgery,

뇌 수술을 받은 16세 소녀가 있었는데

and she was conscious because the surgeons

의식이 있었어요.

wanted to talk to her.

의사가 말을 걸려고 했으니까요.

You can do that because there's no pain receptors

뇌에는 통증을 느끼는 감각이 없기 때문에

in the brain.

가능한 일이죠.

And whenever they stimulated particular,

의사들이 그녀의 신피질에서

very small points on her neocortex,

매우 작고 특정한 부위를 자극할 때마다,

shown here in red, she would laugh.

여기 붉게 보이는 부분인데요, 소녀가 웃는 거예요.

So at first they thought they were triggering

처음에 의사들은 일종의, 웃음을 유발하는 부위를

some kind of laugh reflex,

건드렸다고 생각했는데

but no, they quickly realized they had found

그게 아니었어요. 의사들은 곧 바로

the points in her neocortex that detect humor,

유머를 알아채는 신피질 부위를 찾아냈다는 것을 알게 되었습니다.

and she just found everything hilarious

의사들이 이 지점을 자극할 때마다

whenever they stimulated these points.

소녀는 모든 것이 아주 우스꽝스럽게 느껴지는 거에요.

"You guys are so funny just standing around,"

"여기 서 계신 분들은 정말 웃기네요."라는 말을

was the typical comment,

자주 했지만

and they weren't funny,

의사들은 전혀 웃기지 않았어요.

not while doing surgery.

수술을 집도하는 중에는 말이에요.

So how are we doing today?

지금은 어떨까요?

Well, computers are actually beginning to master

음, 컴퓨터가 실제로 인간의 신피질과 비슷한 기술로

human language with techniques

인간의 언어를 완전히 이해하기

that are similar to the neocortex.

시작했습니다.

I actually described the algorithm,

제가 실제로 그 알고리즘을 설명했는데요.

which is similar to something called

그것은 소위

a hierarchical hidden Markov model,

숨겨진 단계적 마르코프 모델이라고

something I've worked on since the '90s.

하는 것인데 제가 90년대 이후로 연구해온 분야입니다.

"Jeopardy" is a very broad natural language game,

"제퍼디(Jeopardy)"는 광범위한 자연 언어 게임이에요.

and Watson got a higher score

왓슨은 최고 득점자 두 사람의 점수를 합한 것보다

than the best two players combined.

더 높은 점수를 얻었습니다.

It got this query correct:

왓슨이 이 문제를 맞췄습니다.

"A long, tiresome speech

"길고 지루한 이야기인데,

delivered by a frothy pie topping,"

거품이 있는 파이 토핑이 한 말"

and it quickly responded, "What is a meringue harangue?"

그러자 왓슨이 바로 답했습니다. "정답은 머랭 하랑(meringue harangue)"

And Jennings and the other guy didn't get that.

제닝스와 다른 참가자는 무슨 말인지 몰랐습니다.

It's a pretty sophisticated example of

이것은 컴퓨터가 인간의 언어를

computers actually understanding human language,

실제로 이해했다는 상당히 복잡한 예입니다.

and it actually got its knowledge by reading

왓슨은 실제로 위키피디아와

Wikipedia and several other encyclopedias.

몇 개의 다른 백과 사전을 통해 지식을 얻었습니다.

Five to 10 years from now,

앞으로 5년에서 10년 후,

search engines will actually be based on

검색 엔진은 실제로

not just looking for combinations of words and links

단어나 연결의 조합을 찾는 대신

but actually understanding,

실제로 이해한 내용을 기반으로 검색할 겁니다.

reading for understanding the billions of pages

웹이나 책을 수억 쪽이나 이해하며

on the web and in books.

읽은 것으로 부터 말이에요.

So you'll be walking along, and Google will pop up

그래서 길을 가는데 갑자기 구글이 튀어나와

and say, "You know, Mary, you expressed concern

"이보세요, 메리, 한 달전에 당신이 섭취하는

to me a month ago that your glutathione supplement

글루타티온이 혈액뇌관문을

wasn't getting past the blood-brain barrier.

통과하지 못할까 걱정했는데,

Well, new research just came out 13 seconds ago

13초 전에 발표된 결과를 보면

that shows a whole new approach to that

그것에 대한 완전히 새로운 접근법과

and a new way to take glutathione.

글루타티온을 섭취하는 새로운 방법을 보여 줍니다.

Let me summarize it for you."

그걸 요약해 드릴게요."라고 말하게 될 겁니다.

Twenty years from now, we'll have nanobots,

지금으로 부터 20년 후에는 나노 로봇이 나옵니다.

because another exponential trend

또 점점 더 작은 것에 대한 기술이

is the shrinking of technology.

또 하나의 추세거든요.

They'll go into our brain

나노 로봇이 사람의 머리 속으로 들어가

through the capillaries

모세 혈관을 통해서

and basically connect our neocortex

인간의 신피질을

to a synthetic neocortex in the cloud

클라우드에 있는 합성 신피질에 연결함으로써

providing an extension of our neocortex.

인간의 신피질을 확장해 줄 것입니다.

Now today, I mean,

현재에는

you have a computer in your phone,

휴대 전화기에 컴퓨터가 들어있습니다.

but if you need 10,000 computers for a few seconds

만약 몇 초 만에 복잡한 검색을 하려고

to do a complex search,

만 개의 컴퓨터가 필요한 경우에

you can access that for a second or two in the cloud.

클라우드에 있는 컴퓨터에 1, 2초간 접속할 수 있어요.

In the 2030s, if you need some extra neocortex,

2030년대에 약간의 신피질이 더 필요하다면

you'll be able to connect to that in the cloud

머리 속에 있는 신피질을 클라우드에 직접

directly from your brain.

연결할 수 있게 될 것입니다.

So I'm walking along and I say,

그래서 제가 길을 걷다가

"Oh, there's Chris Anderson.

"아, 크리스 앤더슨이 있군.

He's coming my way.

이쪽으로 오네.

I'd better think of something clever to say.

뭔가 영리해뵈는 걸 생각해야겠는걸.

I've got three seconds.

3초 밖에 시간이 없는데.

My 300 million modules in my neocortex

내 머리 속에 있는 3억 개의 신피질 모듈로는

isn't going to cut it.

할 수가 없어.

I need a billion more."

10억 개는 더 필요한데."라고 말하면

I'll be able to access that in the cloud.

저는 바로 그 클라우드에 접속할 수 있을 겁니다.

And our thinking, then, will be a hybrid

그 때, 우리의 사고는 생물학적인 것과 비생물학적인 것이

of biological and non-biological thinking,

혼재된 사고가 될 것입니다.

but the non-biological portion

하지만 비생물학적인 부분은

is subject to my law of accelerating returns.

제가 말하는 가속적 결과의 법칙에 지배를 받습니다.

It will grow exponentially.

그것은 기하급수적으로 증가할 것이라는 뜻이죠.

And remember what happens

우리가 마지막으로 신피질을 확장했던 때를

the last time we expanded our neocortex?

기억하십니까?

That was two million years ago

그것은 2백만년 전,

when we became humanoids

우리가 인간의 모습을 하고

and developed these large foreheads.

이렇게 커다란 이마를 갖게되었던 시기입니다.

Other primates have a slanted brow.

다른 영장류는 이마부위가 기울어져 있지요.

They don't have the frontal cortex.

그들에게는 전두 피질이 없습니다.

But the frontal cortex is not really qualitatively different.

그렇지만 전두 피질은 실제로 질적으로 다르지 않습니다.

It's a quantitative expansion of neocortex,

그것은 신피질이 양적으로 확장된 것이에요.

but that additional quantity of thinking

그런데 그렇게 늘어난 사고의 양이

was the enabling factor for us to take

우리가 질적인 향상을 이루고

a qualitative leap and invent language

언어와 예술, 과학, 기술,

and art and science and technology

그리고 TED 컨퍼런스를

and TED conferences.

발명하게 만들었습니다.

No other species has done that.

다른 어떤 종도 그러지 못했습니다.

And so, over the next few decades,

즉, 다음 수십년간,

we're going to do it again.

우리는 다시 그 과정을 지날 겁니다.

We're going to again expand our neocortex,

인간은 신피질을 다시 확장할 것이고

only this time we won't be limited

이번에 만큼은 신피질을 둘러싼

by a fixed architecture of enclosure.

고정된 신체 구조의 한계에 의해 제한받지 않을 것입니다.

It'll be expanded without limit.

제한없이 확장될 것입니다.

That additional quantity will again

그렇게 얻어지는 양은 또 다시

be the enabling factor for another qualitative leap

문화와 기술에 있어서 또 한번의 질적인 향상을

in culture and technology.

가능하게 하는 요소가 될 것입니다.

Thank you very much.

대단히 감사합니다.

(Applause)

(박수)