Alex Wissner-Gross: A new equation for intelligence

번역: Sieun Lee 검토: K Bang

Intelligence -- what is it?

지능이란 무엇일까요?

If we take a look back at the history

역사적으로 지능이

of how intelligence has been viewed,

어떻게 인식되어졌는지

one seminal example has been

들 수 있는 중요한 일례로

Edsger Dijkstra's famous quote that

에스커 다익스트라가 남긴 유명한 말이 있습니다.

"the question of whether a machine can think

"기계가 생각할 수 있는가,

is about as interesting

이 질문은

as the question of whether a submarine

잠수함이 헤엄칠 수 있는가, 정도로 밖에

can swim."

흥미롭지 않다."

Now, Edsger Dijkstra, when he wrote this,

에스커 다익스트라가 이 글귀를 쓴 것은

intended it as a criticism

알란 튜링같은

of the early pioneers of computer science,

전산학의 선구자들에 대한

like Alan Turing.

비판의 의미였습니다.

However, if you take a look back

하지만 현재의 우리가

and think about what have been

과거를 돌아보며

the most empowering innovations

우리가 어떤 혁신을 통해

that enabled us to build

헤엄치는 기계들과

artificial machines that swim

하늘을 나는 기계들을

and artificial machines that [fly],

만들게 되었는지 생각해보면,

you find that it was only through understanding

수영과 비행에 근본이 되는

the underlying physical mechanisms

물리적 원리를 이해함으로서

of swimming and flight

수영하거나 비행하는 기계를

that we were able to build these machines.

만들 수 있었음을 깨닫게 됩니다.

And so, several years ago,

비슷한 식으로, 저는 수년 전

I undertook a program to try to understand

지능에 근본이 되는 물리적 원리를

the fundamental physical mechanisms

이해하기 위한 프로그램을

underlying intelligence.

시작했습니다.

Let's take a step back.

그러면 일단

Let's first begin with a thought experiment.

사고 실험 하나로 시작해볼까요.

Pretend that you're an alien race

여러분이 외계인이고

that doesn't know anything about Earth biology

지구의 생물학이나 신경학, 지능에 대해

or Earth neuroscience or Earth intelligence,

아는 것이 전혀 없다고 상상해 보십시오.

but you have amazing telescopes

하지만 여러분은 망원경으로

and you're able to watch the Earth,

지구를 관찰할 수 있고

and you have amazingly long lives,

아주 긴 수명을 갖고 있습니다.

so you're able to watch the Earth

그래서 지구를

over millions, even billions of years.

수백만년, 수십억만년 동안 관찰할 수 있죠.

And you observe a really strange effect.

그러다 아주 이상한 현상을 발견합니다.

You observe that, over the course of the millennia,

수백만 년 동안 지구에는

Earth is continually bombarded with asteroids

끊임없이 소행성의 충돌이 일어나는데

up until a point,

어느 날,

and that at some point,

어느 순간에,

corresponding roughly to our year, 2000 AD,

우리 시간으로 서기 2,000년경

asteroids that are on

지구를 향해

a collision course with the Earth

충돌 궤도로 날아오던

that otherwise would have collided

소행성들이

mysteriously get deflected

신기하게도 방향을 바꾸거나

or they detonate before they can hit the Earth.

충돌하기 전 폭발하는 것을 보게 됩니다.

Now of course, as earthlings,

지구인인 우리는 당연히

we know the reason would be

이 현상이 생존을 위한

that we're trying to save ourselves.

우리의 노력이란 것을 압니다.

We're trying to prevent an impact.

재앙을 막으려는 것이죠.

But if you're an alien race

하지만 외계인으로서는 이 사실이나

who doesn't know any of this,

지구인의 지능에 대해

doesn't have any concept of Earth intelligence,

전혀 알 길이 없습니다.

you'd be forced to put together

그렇다면 외계인들은 어쩔 수 없이

a physical theory that explains how,

이 현상을 물리적으로 설명해야 합니다.

up until a certain point in time,

늘 행성의 표면을 파괴해 오던

asteroids that would demolish the surface of a planet

소행성 충돌이, 어떻게 신기하게도

mysteriously stop doing that.

어느 순간부터 멈추게 되었는가 하는지를요.

And so I claim that this is the same question

저는 이것이 지능을 물리적으로 이해하는 것과

as understanding the physical nature of intelligence.

같은 질문이라고 말씀드리고 싶습니다.

So in this program that I undertook several years ago,

저는 수년간 이 프로그램을 계속하며

I looked at a variety of different threads

과학의 여러 줄기,

across science, across a variety of disciplines,

다양한 분야들을 살펴보았는데

that were pointing, I think,

모든 증거가 지능은 근본적으로

towards a single, underlying mechanism

단 한가지 원리에 기반한다는 것을

for intelligence.

가리키고 있었습니다.

In cosmology, for example,

우주 과학을 예로 들어보지요.

there have been a variety of different threads of evidence

여러 다양한 증거들이 우리의 우주는

that our universe appears to be finely tuned

지능의 발달을 위해 정교하게 조율되었음을

for the development of intelligence,

시사합니다.

and, in particular, for the development

특히 전체적인 상태가

of universal states

미래의 가능성이

that maximize the diversity of possible futures.

최대한 다양하도록 조율된 것입니다.

In game play, for example, in Go --

바둑과 같은 게임을 예로 들어보지요.

everyone remembers in 1997

1997년 IBM의 딥 블루가 체스 경기에서

when IBM's Deep Blue beat Garry Kasparov at chess --

개리 카스파로프를 이긴 것을 기억하실 겁니다.

fewer people are aware

하지만 지난 10년간

that in the past 10 years or so,

체스보다 훨씬 더 많은

the game of Go,

경우의 수가 있는,

arguably a much more challenging game

그래서 훨씬 더 어려운 게임인

because it has a much higher branching factor,

바둑에서조차 체스와 같은 이유로

has also started to succumb

인간이 컴퓨터에게

to computer game players

지기 시작했다는 것을

for the same reason:

아는 분은 별로 없을겁니다.

the best techniques right now for computers playing Go

현재 컴퓨터가 바둑을 두는 최고의 기술은

are techniques that try to maximize future options

수를 둘 때, 앞으로 가능한 수의 갯수가

during game play.

최대한 많도록 두는 것입니다.

Finally, in robotic motion planning,

마지막으로, 로봇 운동 계획에서도

there have been a variety of recent techniques

최근 발달된 기술들은

that have tried to take advantage

로봇의 능력을 사용해

of abilities of robots to maximize

다음 순간 가능한 움직임을

future freedom of action

최대한 다양화 하는 방식으로

in order to accomplish complex tasks.

복잡한 임무를 수행하게 합니다.

And so, taking all of these different threads

이런 모든 다른 분야의 결과들을

and putting them together,

종합해보면서

I asked, starting several years ago,

수년전 저는 자문했습니다.

is there an underlying mechanism for intelligence

이런 다양한 분야의 지능에

that we can factor out

공통적으로 존재하는

of all of these different threads?

근본적인 원리가 있는가?

Is there a single equation for intelligence?

지능의 공통적인 방정식이 있는가?

And the answer, I believe, is yes. ["F = T ∇ Sτ"]

제가 믿기에 답은 "있다" 입니다. ["F = T ∇ Sτ"]

What you're seeing is probably

여기 보시는 것은

the closest equivalent to an E = mc²

아마 제가 아는 한 E = mc² 에 가장 가까운

for intelligence that I've seen.

지능 공식입니다.

So what you're seeing here

이 공식은

is a statement of correspondence

관계를 나타내는 명제로

that intelligence is a force, F,

지능을 F 라는 힘으로 치면, 이 힘은 미래의 행동 자유도를

that acts so as to maximize future freedom of action.

최대화 하도록 작동한다는 뜻입니다.

It acts to maximize future freedom of action,

미래의 행동 자유도를 최대화하고

or keep options open,

최대한 다양한 옵션이 가능하게 합니다.

with some strength T,

여기서 T는 어떤 힘이고,

with the diversity of possible accessible futures, S,

S는 도달 가능한 미래의 다양성,

up to some future time horizon, tau.

타우는 미래의 어떤 시점을 뜻합니다.

In short, intelligence doesn't like to get trapped.

간단히 말하자면, 지능은 제한을 싫어합니다.

Intelligence tries to maximize future freedom of action

지능은 미래에 가능한 행동과 선택을

and keep options open.

최대한 다양하도록 하려는 힘입니다.

And so, given this one equation,

이 공식을 보면, 자연스럽게

it's natural to ask, so what can you do with this?

이걸로 뭘 할 수 있을까, 하는 생각이 들죠.

How predictive is it?

이 식이 얼마나 예측성이 있을까요?

Does it predict human-level intelligence?

인간 수준의 지능을 예측할 수 있을까요?

Does it predict artificial intelligence?

인공 지능을 예측할 수 있을까요?

So I'm going to show you now a video

여기에 답하기 위해 여러분께

that will, I think, demonstrate

이 공식 하나로 얼마나 놀라운 응용이 가능한지

some of the amazing applications

시범을 보일 비디오를

of just this single equation.

보여드리겠습니다.

(Video) Narrator: Recent research in cosmology

(비디오) 해설자: 최근 우주학의 발달은

has suggested that universes that produce

존재하는 동안 무질서, 혹은 엔트로피를

more disorder, or "entropy," over their lifetimes

더 많이 만들어내는 우주일수록

should tend to have more favorable conditions

우리 자신과 같은 지능체가 존재하는 데

for the existence of intelligent beings such as ourselves.

더 호의적인 환경을 가지는 경향이 있습니다.

But what if that tentative cosmological connection

하지만 이 엔트로피와 지능 사이의

between entropy and intelligence

잠정적인 우주학적 연관 고리가

hints at a deeper relationship?

더 깊은 관계를 암시한다면 어떨까요?

What if intelligent behavior doesn't just correlate

지능이 장기적 엔트로피의 창조와

with the production of long-term entropy,

단지 상관 관계가 있는 것이 아니라

but actually emerges directly from it?

거기에서 직접 근원한다면 어떨까요?

To find out, we developed a software engine

이 문제를 위해 저희는 우리가 아는 어떤 계 안에서도

called Entropica, designed to maximize

장기적 엔트로피의 생산을 최대화 하도록 고안된

the production of long-term entropy

소프트웨어 엔진,

of any system that it finds itself in.

엔트로피카를 개발했습니다.

Amazingly, Entropica was able to pass

놀랍게도 엔트로피카는

multiple animal intelligence tests, play human games,

여러 동물 지능 시험을 통과하고, 인간의 게임도 하고

and even earn money trading stocks,

심지어 주식 매매로 돈도 벌었습니다.

all without being instructed to do so.

어떤 지시도 없이요.

Here are some examples of Entropica in action.

엔트로피카의 활약을 직접 보여드리죠.

Just like a human standing upright without falling over,

인간이 넘어지지 않고 바로 설 수 있듯이

here we see Entropica

여기있는 이 엔트로피카는

automatically balancing a pole using a cart.

카트를 이용해 자동으로 막대의 균형을 잡고 있습니다.

This behavior is remarkable in part

놀라운 것은 이런 행위가

because we never gave Entropica a goal.

어떤 지시도 없이 일어났다는 겁니다.

It simply decided on its own to balance the pole.

스스로 막대기의 균형을 잡기로 결정한 것이죠.

This balancing ability will have appliactions

이렇게 균형을 잡는 능력은

for humanoid robotics

인간형 로봇이나

and human assistive technologies.

인간 보조 기술에 활용될 수 있습니다.

Just as some animals can use objects

동물들이 주변 사물을

in their environments as tools

도구로 활용해

to reach into narrow spaces,

좁은 공간에 닿듯

here we see that Entropica,

이 예에서 엔트로피카는

again on its own initiative,

자발적으로 행동해

was able to move a large disk representing an animal

동물을 상징하는 큰 원을 움직여

around so as to cause a small disk,

도구를 상징하는 작은 원을

representing a tool, to reach into a confined space

세번째 원이 갇힌 좁은 공간으로 밀어넣어

holding a third disk

갇힌 원이 밖으로

and release the third disk from its initially fixed position.

빠져나올 수 있게 하고 있습니다.

This tool use ability will have applications

이런 도구 사용 능력은 스마트 제조업,

for smart manufacturing and agriculture.

그리고 농업에 활용될 수 있습니다.

In addition, just as some other animals

또 다른 예로 동물들이

are able to cooperate by pulling opposite ends of a rope

밧줄의 양쪽을 동시에 물어 당겨

at the same time to release food,

음식이 떨어지게 하듯이

here we see that Entropica is able to accomplish

여기서 엔트로피카는

a model version of that task.

그런 작업의 모델 역할을 수행하고 있습니다.

This cooperative ability has interesting implications

이런 협력 기능은 경제 기획과

for economic planning and a variety of other fields.

다양한 분야에서 흥미로운 응용이 가능합니다.

Entropica is broadly applicable

엔트로피카는 여러 분야에

to a variety of domains.

다양하게 적용될 수 있습니다.

For example, here we see it successfully

이 예에서는 엔트로피카가

playing a game of pong against itself,

혼자서 퐁 게임을 하고 있지요.

illustrating its potential for gaming.

게임 산업에서의 활용 가능성을 보여주는 것입니다.

Here we see Entropica orchestrating

이 예에서 엔트로피카는 또

new connections on a social network

친구들과 곧잘 멀어지게 되는

where friends are constantly falling out of touch

사회 네트워크에서 새로운 연결고리들을 만들고

and successfully keeping the network well connected.

네트워크가 서로 잘 연결되게 합니다.

This same network orchestration ability

이 네트워크 편성 능력은

also has applications in health care,

의료 산업, 에너지, 그리고 지능에

energy, and intelligence.

응용 될 수 있습니다.

Here we see Entropica directing the paths

여기서는 엔트로피카가

of a fleet of ships,

선단을 지휘하고 있습니다.

successfully discovering and utilizing the Panama Canal

파나마 운하를 성공적으로 발견하고 이용해

to globally extend its reach from the Atlantic

대서양에서 태평양으로 전진해서

to the Pacific.

세계적으로 확장해 나갈 수 있습니다.

By the same token, Entropica

같은 방식으로, 엔트로피카는

is broadly applicable to problems

자동 안보, 물류,

in autonomous defense, logistics and transportation.

교통에 활용될 수 있습니다.

Finally, here we see Entropica

마지막으로, 여기서 엔트로피카는

spontaneously discovering and executing

가상 주식 매매에서

a buy-low, sell-high strategy

싸게 사고 비싸게 파는 전략을

on a simulated range traded stock,

스스로 발견하고 실행해

successfully growing assets under management

관리하던 자산을 기하급수적으로

exponentially.

증가시켰습니다.

This risk management ability

이런 위험 관리 능력은

will have broad applications in finance

금융과 보험업계에서

and insurance.

여러 응용이 가능할 것입니다.

Alex Wissner-Gross: So what you've just seen

알렉스 위스너-그로스: 방금 보신 것은

is that a variety of signature human intelligent

인간에 한다고 여겼던 여러 가지 지능적이고

cognitive behaviors

인지적인 행동들,

such as tool use and walking upright

즉 도구 사용이나 직립 보행,

and social cooperation

사회적 협력등이 모두 다

all follow from a single equation,

어떤 시스템에서든 미래 행동 자유도가

which drives a system

최대화 되도록 하는

to maximize its future freedom of action.

한가지 공식에 기반한다는 것입니다.

Now, there's a profound irony here.

한데 여기에는 깊은 역설이 있습니다.

Going back to the beginning

로봇이라는 표현이 사용된

of the usage of the term robot,

최초의 순간으로 돌아가 봅시다.

the play "RUR,"

연극 '러(RUR)'예요.

there was always a concept

기계 지능을 개발하면

that if we developed machine intelligence,

인공 두뇌의 반란이 있을 거라는 생각은

there would be a cybernetic revolt.

늘 있어왔습니다.

The machines would rise up against us.

기계들이 인간을 상대로 들고 일어난다는 것이지요.

One major consequence of this work

제 강연 내용의

is that maybe all of these decades,

주요 결과 중 하나는 지난 수십년간

we've had the whole concept of cybernetic revolt

우리는 이 인공 지능의 반란이라는 것에 대해

in reverse.

정반대로 생각해 온 걸지도 모릅니다.

It's not that machines first become intelligent

기계가 먼저 지능적이 되고

and then megalomaniacal

그 다음 과대망상에 빠져

and try to take over the world.

세계 정복을 하려는 게 아닙니다.

It's quite the opposite,

오히려 그 정반대지요.

that the urge to take control

모든 가능한 미래를

of all possible futures

조종하고자 하는 욕구는

is a more fundamental principle

지능 그 자체보다도

than that of intelligence,

더 근본적인 원리입니다.

that general intelligence may in fact emerge

어쩌면 지능은 전반적으로 이런 통제 능력에 대한

directly from this sort of control-grabbing,

갈망과 노력 그 자체에서 나오는 걸 수도 있습니다.

rather than vice versa.

그 반대가 아니라요.

Another important consequence is goal seeking.

또 다른 중요한 결과는 목적 추구입니다.

I'm often asked, how does the ability to seek goals

저는 자주, 이 관점에서 목적 추구 능력은 어떻게 설명되는지

follow from this sort of framework?

질문 받습니다.

And the answer is, the ability to seek goals

그 질문에 대한 답은, 목적 추구 능력은

will follow directly from this

직접적인 결과입니다.

in the following sense:

예를 들면

just like you would travel through a tunnel,

앞으로 있을 수도 있는 다양한 목적들을

a bottleneck in your future path space,

이룰 수 있기 위해

in order to achieve many other

미래로 가는 터널이나 병목을

diverse objectives later on,

지나는 것과 마찬가지 입니다.

or just like you would invest

혹은 장기적인

in a financial security,

부의 증가를 위해

reducing your short-term liquidity

단기적 유동성을 줄여

in order to increase your wealth over the long term,

재정보증에 투자하는 것과 같은 이치지요.

goal seeking emerges directly

목적 추구는 미래 행동의 자유도를

from a long-term drive

늘리기 위한

to increase future freedom of action.

장기적인 욕구에서 직접적으로 비롯됩니다.

Finally, Richard Feynman, famous physicist,

마지막으로, 유명한 물리학자 리차드 파인만은

once wrote that if human civilization were destroyed

언젠가 이런 글을 썼습니다. 만약 인간 문명이 멸망하고

and you could pass only a single concept

우리 자손들이

on to our descendants

문명을 재건할 수 있게

to help them rebuild civilization,

단 한 가지 지식만 전수할 수 있다면

that concept should be

그 지식은 바로

that all matter around us

우리 주변의 모든 것이

is made out of tiny elements

아주 작은 조각들로 만들어져있고

that attract each other when they're far apart

이것들은 멀리 있으면 서로 끌어당기고

but repel each other when they're close together.

가까이 있으면 밀어낸다는 것이라고요.

My equivalent of that statement

제 경우에는 후손들이

to pass on to descendants

인공 지능을 재건하거나

to help them build artificial intelligences

인간 지능을 이해할 수 있도록

or to help them understand human intelligence,

전달할 단 한가지 말은

is the following:

다음과 같습니다:

Intelligence should be viewed

지능은

as a physical process

미래 행동의 자유도를

that tries to maximize future freedom of action

최대화 하고, 스스로의 미래에

and avoid constraints in its own future.

제한을 막으려는 물리적 과정이다.

Thank you very much.

감사합니다.

(Applause)

(박수)