The Mind-Reading Potential of AI | Chin-Teng Lin | TED

번역: Alvin Choi 검토: Ju-young Moon

How often are you frustrated by the time it takes

머릿속에 있는 것들을 컴퓨터로 정확하게 옮기는 데 걸리는

to accurately get things in your mind into a computer?

시간 때문에 얼마나 자주 답답함을 느끼시나요?

It is even worse for people like me,

저처럼 글자를 기반으로 하지 않는 모국어를 사용하는 사람들에게는

whose first language is not based on letters.

더 나쁜 상황입니다.

I live and work in Australia,

저는 호주에 거주하며 일하고 있지만 원래는 대만 출신입니다.

but I am originally from Taiwan.

I moved to Sydney eight years ago

시드니에는 8년 전에 이주했으며

and now run a university research center there.

지금은 이곳에서 대학 연구 센터를 운영하고 있습니다.

Most of us use keyboards every day

인간은 대부분 매일 머릿속에 떠오르는 것들을

to get things in our minds into the computer.

컴퓨터로 옮기기 위해 키보드를 사용하기 때문에

We have to learn to type.

타이핑하는 법을 배워야 합니다.

The fact that you have to learn to do some things

어떤 일을 하는 법을 배워야 한다는 사실은

shows how unnatural it is.

얼마나 부자연스러운 일인지 보여줍니다.

The finger-driven touch screen has been around for 60 years.

손가락으로 작동하는 터치스크린은 60여 년 동안 사용되어 왔으며

It's convenient, but it is also slow.

편리하지만 느리기도 하죠.

There are other ways to control computers --

컴퓨터를 제어하는 다른 방법으로는

joystick or gestures --

조이스틱이나 제스처가 있지만

but they are not very useful in capturing the words in your mind.

머릿속에 있는 단어를 포착하는 데에는 그다지 유용하지 않습니다.

And it is words --

그리고 단어는

they are critical to communication for human beings.

인간의 의사소통에 매우 중요하며

The problem is about to be over,

문제는 곧 해결될 것인데요

because of AI.

AI (인공지능) 덕분이죠.

Today, I will show you

오늘 강연을 통해 어떻게 AI가

how AI can turn the speech in your mind into words on screen.

여러분의 머릿속 말을 화면 속 단어로 바꿀 수 있는지 보여드리겠습니다.

Getting from the brain to the computer efficiently

두뇌에서 컴퓨터로 효율적으로 이동하는 것은

is a real bottleneck for any computer application.

모든 컴퓨터 응용 프로그램에서 실질적인 병목 현상으로써

It has been my passion for 25 years.

25년 동안 제가 쏟아부은 열정이었죠.

Many of you, or most of you,

여러분 중 많은 분은 혹은 여러분 대부분이

have heard of "brain-computer interface," BCI.

“뇌-컴퓨터 인터페이스”인 BCI에 대해 들어보셨을 겁니다.

I have been working on BCI,

저는 2004년부터

for the direct communication between the brain and machine,

뇌와 기계 사이의 직접적인 의사소통을 위한

since 2004.

BCI 연구를 통해서

I developed a series of EEG headsets that do this.

이런 기능을 하는 EEG 헤드셋 시리즈를 개발했는데

But they are not new.

획기적인 건 아니지만

What is new is an interface that works in a natural way,

뇌가 자연스럽게 작동하는 방식에 따라

based on how our brain is working naturally.

자연스럽게 작동하는 인터페이스는 새로운 점이죠.

Imagine reading words when someone is thinking,

인간의 생각만으로 단어를 읽고 뇌 신호를

translating the brain signals into words.

단어로 번역한다고 상상해 보세요.

Today, you will see this in action,

오늘날에는 입력 작업 없이도 실제로 이런 모습을 볼 수 있을 것입니다.

and with no implants.

We are using AI

우리는 AI를 사용하여

to decode the brain signals on the top of your head

인간 두뇌의 신호를 해독하고

and identify the biomarkers of speaking.

말하는 데 필요한 생체지표를 찾아내고 있습니다.

That means that you can send the words in your mind into the computer

즉, 웨어러블 기술을 통해 머릿속에 있는 단어를

with wearable technology.

컴퓨터로 보낼 수 있다는 뜻이죠.

It's exciting,

이는 정말 흥미로운 일이며

and I believe it will open up the bottleneck

우리가 컴퓨터를 사용하는 방식의 병목 현상을

of how we engage with computers.

없앨 수 있을 거로 생각합니다.

We are making exciting progress in decoding EEG to test this.

이를 시험하려고 뇌파 해독에 놀라운 진전을 이루고 있는데

It's natural.

당연한 결과죠.

We have had very promising results

우리는 누군가 큰 소리로 말할 때

in decoding EEG when someone is speaking aloud.

뇌파를 해독할 수 있다는 매우 유망한 결과를 얻었습니다.

The frontier we are working on now

우리가 현재 연구하고 있는 분야는

is to decode EEG when the speech is not spoken aloud,

음성이 없을 때도 뇌파를 해독하는 것인데

the words that flow in your mind when you are listening to others

이는 다른 사람의 말을 들을 때 혹은 자신에게

or when you are talking to yourself or thinking.

말하거나 생각할 때 머릿속에 떠오르는 단어들로써

We are well on the way to make it a reality.

우리는 그것을 현실화하는 데 순조롭게 진행하고 있죠.

Who would like to see this in action?

실제로 보고 싶은 분?

(Cheers and applause)

(환호와 박수)

Great, we are ready to demonstrate it to you.

좋아요, 이제 보여드릴 준비가 됐습니다.

I am going to invite two of my team, Charles and Daniel,

저희 팀원 중 찰스와 다니엘을 초대해서

to show it to us again.

다시 보여드릴게요.

This is the first world premiere for us,

이번이 세계 최초로 공개되는 것이니

so I hope you can be patient with us.

인내심을 갖고 기다려 주셨으면 좋겠습니다.

We are getting around 50 percent accuracy ...

정확도는 약 50% 정도이지만...

(Laughter)

(웃음)

in decoding the brain signals into words

누군가 조용히 말할 때

when someone is speaking silently.

뇌 신호를 말로 해독하는 거죠.

Here shows how it will work.

어떻게 작동하는지 보여드릴게요.

We have a collection of words that we have trained our technology with.

저희는 기술을 학습시키는 데 사용한 단어 모음을 가지고 있습니다.

They are combined into sentences.

이 두 문장이 합쳐져 문장으로 만들어집니다.

Charles will select one sentence,

찰스가 한 문장을 선택하면

and Daniel will read the sentence word by word, silently,

다니엘은 조용히 그 문장을 한 단어씩 읽고

and produce the brain signals that will be picked up by our sensors.

센서가 감지하는 뇌 신호를 생성합니다.

Our technology will decode the brain signals into words.

이 기술은 뇌 신호를 단어로 해독할 것입니다.

Charles, Daniel, are you ready to go ahead?

찰스, 다니엘 계속할 준비가 되셨나요?

This is the sentence

다니엘이 조용히 읽을 문장은

that Daniel is going to read silently.

이 단어입니다.

(Applause)

(박수)

Sorry, please keep silent. (Laughter)

죄송합니다. 조용히 해주세요. (웃음)

Here are the --

여기에...

decoded words.

해독된 단어들이 있어요.

They are likely the intended words.

의도된 단어일 가능성이 높습니다.

You can see the probability ranking

당사의 기술을 통해

of the decoded words by our technology.

디코딩된 단어의 확률 순위를 확인할 수 있는데요.

The pattern shows our predicted sentence ...

이 패턴은 저희 예측 문장을 보여주는데...

is not so correct.

정확하진 않죠.

(Laughter)

(웃음)

Sorry, you see the other 50 percent,

죄송합니다. 나머지 50% 는 보이는데

the system doesn't work.

시스템이 작동하지 않아요.

But actually, you still can see some keywords where we got it.

하지만 실제로 어디서 가져온 키워드도 몇 개 보일 수 있습니다.

Let's invite Charles and Daniel to do it again,

찰스와 다니엘을 초대해 다시 한번 해보죠.

but please keep silent when he's reading silently.

하지만 그가 조용히 글을 읽을 때는 조용히 있어 주세요.

Here is the sentence,

이 문장은 다니엘이 조용히 한 글자씩 읽을 또 다른 문장입니다.

another sentence that Daniel will read word by word, silently.

(Laughs)

(웃음)

Again, here are the decoded words.

다시 말씀드리지만 해독된 단어는 다음과 같습니다.

They are likely the intended words.

의도한 단어일 가능성이 높죠.

The pattern shows our predictive sentence

이 패턴은 저희가 예측한 문장이

is very close to the ground-truth sentence this time.

이번에는 실존 문장과 매우 비슷하다는 것을 보여줍니다.

(Cheers and applause)

(환호와 박수)

Thank you, thank you.

감사합니다, 감사합니다.

How does it work?

어떻게 작동하나요?

We pick up the brain signals with sensors

센서로 뇌 신호를

and amplify and filter them

포착하고, 증폭하고, 필터링하여

to reduce the noise and get the right biomarkers.

소음을 줄이고 적절한 바이오마커를 얻는데

We use AI for the task.

바로 이 작업에 AI를 사용하죠.

We use deep learning to decode the brain signals

우리는 딥러닝을 사용하여 뇌 신호를 의도한 단어로 해독한 후

into the intended words.

And then we use the large language model

대형 언어 모델을 사용하여 해독된 단어를 일치시키고

to make the match of the decoded words

and make up for the mistakes in EEG decoding.

뇌파 해독의 실수를 보완하는데

All of this is going on in the AI,

이 모든 과정은 AI에서 일어나고 있지만

but for the user, the interaction is natural,

사용자와는 생각과 자연어를 통한

through thoughts and natural language.

상호 작용이 자연스럽습니다.

We are very excited about the advances that we are making

단어와 문장을 이해하는 데 있어

in understanding words and sentences.

우리가 이룩하고 있는 발전이 정말 기대됩니다.

Another thing that is very natural to people

사람들이 매우 자연스럽게 느끼는 또 다른 일은

is looking at something that has their attention.

바로 관심을 끄는 대상을 바라보는 것입니다.

Imagine if you could select an item just by looking at it,

선반에서 물건을 고르거나

not by picking it off the shelf

자판기에 코드를 넣는 것이 아니라

or punching a code into the vending machine.

보기만 해서 물건을 선택할 수 있다고 상상해 보세요.

Two years ago,

2년 전

in a project about hands-free control of robots,

로봇의 핸즈프리 제어에 관한 프로젝트에서

we were very excited about robot control

저희는 손가락의 시각적 식별을 통한

via visual identification of the fingers.

로봇 제어에 대해 매우 흥미를 느꼈습니다.

We are now beyond that.

이제 그 이상을 넘어섰을 뿐 아니라 손가락 동작도 필요 없어졌죠.

We need not any fingers.

The AI is making it natural.

대신에 AI가 추가됐으니까요.

There are four objects on the table.

이 테이블 위에는 네 개의 물체가 있습니다.

Toy car,

장난감 자동차와 장난감 동물 그리고

toy animal,

plastic flower and some food,

플라스틱 꽃 그리고 오늘 아침 식사에서

which is also plastic,

not left over from the breakfast this morning.

안 먹은 플라스틱 음식까지

You can also see the four objects' photo on the screen.

화면에서 네 개의 물체 사진 역시 볼 수 있습니다.

Daniel is going to look at the photos,

다니엘은 사진을 보고 머릿속에 떠오르는

and select an item in his mind.

아이템을 하나 고르려고 합니다.

If it is working as it should,

만일 정상적으로 작동하면

you will see the selected item pop up on screen.

선택한 항목이 화면에 나타나는 것을 볼 수 있을 거예요.

We use photos for this because they are very controllable.

제어가 용이하기 때문에 저희는 사진을 사용합니다.

To show that this is not all just built into my presentation,

이 모든 것이 제 발표에만 포함되지 않다는 것을 보여주기 위해

Charles will pick up one item for Daniel to select in mind.

찰스는 다니엘이 염두에 두어야 할 항목 하나를 골라줄 것입니다.

Please, Charles.

찰스!

It's a car.

이건 차예요.

So, Daniel, select ...

다니엘, 선택해요...

the car in his mind.

머릿속에 있는 자동차...

(Laughter)

(웃음)

Hamburger.

햄버거.

(Laughter)

(웃음)

It's incorrect.

틀렸어요.

(Laughter)

(웃음)

It's unlucky that the 30-percent error rate came with us again.

다시 30%의 오류율이 나왔다는 건 불운한 일이죠.

Let's invite Charles and Daniel to show it again.

찰스와 다니엘을 초대해서 다시 한번 보여드릴게요.

It's a duck, a lovely duck.

오리예요, 사랑스럽죠.

(Laughter)

(웃음)

OK. Good.

자, 좋아요.

(Cheers and applause)

(환호와 박수)

Thank you. Thank you.

감사합니다. 고마워요.

Daniel did this for his PhD.

다니엘은 박사 학위를 위해 이 일을 했어요.

It's very impressive, isn't it?

정말 인상적이지 않나요?

When Daniel selects an item in his mind,

다니엘이 머릿속에서 어떤 항목을 선택하면

his brain recognizes and identifies the object and triggers his EEGs.

뇌가 그 물체를 인식하고 식별하여 뇌파를 작동시킵니다.

Our technology decodes the triggers.

저희 기술은 트리거를 해독합니다.

We are working on our way through the technical challenges.

저희는 기술적 난제를 극복하기 위해 노력하고 있습니다.

We will work on overcoming the interference issue.

그리고, 저희는 간섭 문제를 극복하기 위해 노력할 것입니다.

That's why I asked for the phones to be turned off.

그래서 전화기를 꺼달라고 요청한 거예요.

Different people have different neural signatures,

사람마다 신경 신호가 다르기 때문에

디코딩 정확도에 매우 중요합니다.

which are important to decoding accuracy.

One reason I brought Daniel along here

제가 다니엘을 여기에 데려온 한 가지 이유는

is because he can give off great neural signatures.

그가 훌륭한 신경 신호를 낼 수 있기 때문입니다.

(Laughter)

(웃음)

(Applause)

(박수)

Yeah, he can give us a great neural signature,

네, 그는 우리 기술과 관련되기만 하면 훌륭한 신경 신호를 줄 수 있어요.

as far as our technology is concerned.

They are still cables here as well.

여기 케이블이 여전히 있기도 하죠.

It is not yet very portable.

아직 휴대성이 그다지 좋지는 않습니다.

Probably one biggest barrier to people using this

이 제품을 사용하는 사람들에게 큰 장벽 중 하나는

will be: “How do I turn it off?”

아마도 “어떻게 전원을 끄나요?” 일 겁니다.

Any one of you will have had times when you are happy

여러분 중 누구라도 함께 있는 사람들이

that the people you are with don't know what you are really thinking.

자신이 진정 무슨 생각을 하는지 모른다면 기뻐할 겁니다.

(Laughter)

(웃음)

There are serious privacy and ethical issues

우리 주변에는 다루어야 할 심각한 사생활과

that will have to be dealt with.

윤리적 문제가 있습니다.

I am very passionate about how important this technology can be.

저는 이 기술이 얼마나 중요한지에 대해 매우 열정적입니다.

One exciting point is linking the brain-computer interface

흥미로운 점 중 하나는, 뇌-컴퓨터 인터페이스를

to wearable computers.

웨어러블 컴퓨터에 연결한다는 것입니다.

You already have a computer on your head.

여러분의 머리 위에는 이미 컴퓨터가 있습니다.

The brain will be a natural interface.

뇌는 자연스러운 인터페이스가 될 것입니다.

It is not only about controlling a computer.

컴퓨터 제어에만 국한되지 않습니다.

The natural BCI also provides

또한 자연스러운 BCI는 사람들이 서로 소통할 수 있는

another way for people to communicate with people.

또 다른 방법을 제공합니다.

For example, it allows people who are not able to speak

예를 들어, 말을 할 수 없는 사람이라도

to communicate with others,

다른 사람과 의사소통을 할 수 있습니다.

or such as when privacy or silence are required.

프라이버시나 침묵이 필요할 때 말이죠.

If your idea of nature is a lovely forest,

여러분이 자연을 아름다운 숲이라고 생각한다면

you could wonder how natural this could be.

이 숲이 얼마나 자연스러울지 궁금할 것입니다.

My answer is, it's natural language,

제 대답은 자연적인 말이고

it's the natural thought process that you are using.

여러분이 사용하고 있는 자연스러운 사고 과정이라는 것입니다.

There are no unnatural implants in your body.

여러분의 몸에는 부자연스러운 임플란트가 없습니다.

I am challenging you to think

저는 여러분이 생각하는 자연스러운 의사소통에 대해

about what you regard as natural communication.

생각해 보라고 권하고 싶습니다.

Turning the speech in your mind into words.

머릿속에 있는 말을 실제의 말로 바꾸세요.

There is a standard way to finish up when talking with people --

사람들과 대화를 끝맺는 보편적인 방법으로

you say: “Just think about it.”

“그냥 생각해 보세요.”라고 하세요.

I hope you are as excited as we are

여러분이 무언가를 생각하기만 하면

for the prospect of a future

머릿속에 있는 단어들이

in which, when you just think about something,

화면에 떠오르는 미래에 대한 전망이

the words in your mind appear on screen.

저희만큼이나 기대가 되셨으면 좋겠습니다.

Thank you.

감사합니다.

(Applause)

(박수)