ABOUT THE SPEAKER
Danny Hillis - Computer theorist
Inventor, scientist, author, engineer -- over his broad career, Danny Hillis has turned his ever-searching brain on an array of subjects, with surprising results.

Why you should listen

Danny Hillis is an inventor, scientist, author and engineer. While completing his doctorate at MIT, he pioneered the concept of parallel computers that is now the basis for graphics processors and cloud computing. He holds more than 300 US patents, covering parallel computers, disk arrays, forgery prevention methods, various electronic and mechanical devices, and the pinch-to-zoom display interface. He has recently been working on problems in medicine as well. He is also the designer of a 10,000-year mechanical clock, and he gave a TED Talk in 1994 that is practically prophetic. Throughout his career, Hillis has worked at places like Disney, and now MIT and Applied Invention, always looking for the next fascinating problem.

More profile about the speaker
Danny Hillis | Speaker | TED.com
TED1994

Danny Hillis: Back to the future (of 1994)

대니 힐리스: 1994년의 미래로 돌아가기

Filmed:
686,810 views

TED의 고문서 자료 깊은 곳에서 나온 이 영상에서 대니 힐리스는 어떻게 그리고 왜 기술의 발전이 가속화되는지에 대해 생명의 진화와 연결 하면서 아주 흥미로운 이론을 내 놓습니다. 그가 사용하는 프레젠테이션 기술은 오래되어 보여도, 그의 아이디어는 어느때 보다 중요했습니다.
- Computer theorist
Inventor, scientist, author, engineer -- over his broad career, Danny Hillis has turned his ever-searching brain on an array of subjects, with surprising results. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:15
Because I usually보통 take the role역할
0
0
3000
제가 사람들에게
00:18
of trying견딜 수 없는 to explain설명 to people
1
3000
2000
이제 다가올 새로운 기술들이
00:20
how wonderful훌륭한 the new새로운 technologies기술
2
5000
3000
얼마나 아름다울지 설명하는 역할을
00:23
that are coming오는 along...을 따라서 are going to be,
3
8000
2000
주로 맡고 있고,
00:25
and I thought that, since이후 I was among사이에 friends친구 here,
4
10000
3000
제가 생각하기로는, 제가 여기 중 한사람이기에
00:28
I would tell you what I really think
5
13000
4000
제가 정말로 생각하는 것을 말하고
00:32
and try to look back and try to understand알다
6
17000
2000
여기에 지금 무엇이 일어나는지에 대해
00:34
what is really going on here
7
19000
3000
돌아보고 이해해 보도록 합시다.
00:37
with these amazing놀랄 만한 jumps점프하다 in technology과학 기술
8
22000
5000
너무 빨라서 우리가 완전히 이해할 수 없을 정도의
00:42
that seem보다 so fast빠른 that we can barely간신히 keep on top상단 of it.
9
27000
3000
엄청나고 놀라운 기술의 발전에 대해서 말이죠.
00:45
So I'm going to start스타트 out
10
30000
2000
이제 지루한 기술 슬라이드를 보면서
00:47
by showing전시 just one very boring지루한 technology과학 기술 slide슬라이드.
11
32000
3000
시작하겠습니다.
00:50
And then, so if you can just turn회전 on the slide슬라이드 that's on.
12
35000
3000
여기 슬라이드를 이제 보시면,
00:56
This is just a random무작위의 slide슬라이드
13
41000
2000
이건 그냥 제가 제 파일에서 무작위로
00:58
that I picked뽑힌 out of my file파일.
14
43000
2000
뽑아온 슬라이드입니다.
01:00
What I want to show보여 주다 you is not so much the details세부 of the slide슬라이드,
15
45000
3000
제가 보여주고 싶은 부분은 구체적인 세부사항이 아니라
01:03
but the general일반 form형태 of it.
16
48000
2000
그냥 일반적인 형태입니다.
01:05
This happens일이 to be a slide슬라이드 of some analysis분석 that we were doing
17
50000
3000
이 슬라이드는 우리가 RISC 마이크로 프로세서의 파워와
01:08
about the power of RISCRISC microprocessors마이크로 프로세서
18
53000
3000
지역 통신망(LAN) 을
01:11
versus the power of local노동 조합 지부 area지역 networks네트워크.
19
56000
3000
분석한 슬라이드 입니다.
01:14
And the interesting재미있는 thing about it
20
59000
2000
여기서 흥미로운 것은
01:16
is that this slide슬라이드,
21
61000
2000
이 슬라이드가,
01:18
like so many많은 technology과학 기술 slides슬라이드 that we're used to,
22
63000
3000
우리가 주로 보곤 했던 수많은 기술 분야의 슬라이드 처럼,
01:21
is a sort종류 of a straight직진 line
23
66000
2000
세미로그 곡선상에 있는
01:23
on a semi-log세미 로그 curve곡선.
24
68000
2000
직선과 같습니다.
01:25
In other words, every...마다 step단계 here
25
70000
2000
다른 말로 하면, 여기 모든 단계들은
01:27
represents대표하다 an order주문 of magnitude크기
26
72000
2000
성능에 따른 규모를
01:29
in performance공연 scale규모.
27
74000
2000
보여주고 있습니다.
01:31
And this is a new새로운 thing
28
76000
2000
그리고 세미로그 곡선상에서
01:33
that we talk about technology과학 기술
29
78000
2000
기술을 말하는것은
01:35
on semi-log세미 로그 curves곡선.
30
80000
2000
새로운 것입니다.
01:37
Something really weird기묘한 is going on here.
31
82000
2000
여기서 정말 이상한 게 있는데요.
01:39
And that's basically원래 what I'm going to be talking말하는 about.
32
84000
3000
그게 바로 제가 말하려고 하는 것입니다.
01:42
So, if you could bring가져오다 up the lights.
33
87000
3000
여기 조명을 좀 비춰주세요,
01:47
If you could bring가져오다 up the lights higher더 높은,
34
92000
2000
좀더 높게 비춰보면,
01:49
because I'm just going to use a piece조각 of paper종이 here.
35
94000
3000
제가 여기에 종이를 사용하려고 합니다.
01:52
Now why do we draw무승부 technology과학 기술 curves곡선
36
97000
2000
그럼 이제 우리는 왜 기술 곡선을
01:54
in semi-log세미 로그 curves곡선?
37
99000
2000
세미로그 모양으로 그릴 까요?
01:56
Well the answer대답 is, if I drew당기다 it on a normal표준 curve곡선
38
101000
3000
뭐 대답은, 제가 만약 이걸 일반 곡선으로 그린다면,
01:59
where, let's say, this is years연령,
39
104000
2000
음, 예를 들어, 이게 년도이고
02:01
this is time of some sort종류,
40
106000
2000
이게 시간이라고 생각하고,
02:03
and this is whatever도대체 무엇이 measure법안 of the technology과학 기술
41
108000
3000
이것은 제가 그리고자 하는 그래프의
02:06
that I'm trying견딜 수 없는 to graph그래프,
42
111000
3000
기술에 대한 수치라고하면,
02:09
the graphs그래프 look sort종류 of silly바보.
43
114000
3000
이 그래프는 좀 우스꽝스러워 보입니다.
02:12
They sort종류 of go like this.
44
117000
3000
이렇게 생기겠죠.
02:15
And they don't tell us much.
45
120000
3000
이걸론 뭘 알수가 없습니다.
02:18
Now if I graph그래프, for instance,
46
123000
3000
그리고 제가 다른 기술을,
02:21
some other technology과학 기술, say transportation교통 technology과학 기술,
47
126000
2000
예를 들어, 교통 기술 그래프를
02:23
on a semi-log세미 로그 curve곡선,
48
128000
2000
세미로그 곡선으로 그린다면
02:25
it would look very stupid바보, it would look like a flat플랫 line.
49
130000
3000
정말 바보같이 보일겁니다, 일직선 으로 말이죠
02:28
But when something like this happens일이,
50
133000
2000
그런데 만약 이런게 생기면
02:30
things are qualitatively질적으로 changing작고 보기 흉한 사람.
51
135000
2000
그건 질적인 변화를 말하게되죠.
02:32
So if transportation교통 technology과학 기술
52
137000
2000
그래서 만약 교통 기술이
02:34
was moving움직이는 along...을 따라서 as fast빠른 as microprocessor마이크로 프로세서 technology과학 기술,
53
139000
3000
마이크로프로세서 기술과 같이 빨리 움직인다면,
02:37
then the day after tomorrow내일,
54
142000
2000
내일 모레에
02:39
I would be able할 수 있는 to get in a taxi택시 cab택시
55
144000
2000
저는 택시를 타고
02:41
and be in Tokyo도쿄 in 30 seconds.
56
146000
2000
30초안에 동경에 도착하게 될겁니다.
02:43
It's not moving움직이는 like that.
57
148000
2000
근데 그렇게 움직이지 않죠.
02:45
And there's nothing precedented선례가있는
58
150000
2000
그리고 기술 발전의 역사에 있어서
02:47
in the history역사 of technology과학 기술 development개발
59
152000
2000
이런 일은 전례가 없습니다.
02:49
of this kind종류 of self-feeding자기 먹이기 growth성장
60
154000
2000
이렇게 몇년마다 스스로 자릿수가
02:51
where you go by orders명령 of magnitude크기 every...마다 few조금 years연령.
61
156000
3000
늘어나는 규모로 말이죠.
02:54
Now the question문제 that I'd like to ask청하다 is,
62
159000
3000
이제 제가 묻고싶은 질문은,
02:57
if you look at these exponential기하 급수적 인 curves곡선,
63
162000
3000
이 기하급수적인 곡선을 보면,
03:00
they don't go on forever영원히.
64
165000
3000
이 그래프는 끝까지 이렇게 가지는 않습니다.
03:03
Things just can't possibly혹시 keep changing작고 보기 흉한 사람
65
168000
3000
이렇게 빨리 계속
03:06
as fast빠른 as they are.
66
171000
2000
변하지는 않습니다.
03:08
One of two things is going to happen우연히 있다.
67
173000
3000
여기서 둘 중 하나의 경우가 일어납니다.
03:11
Either어느 한 쪽 it's going to turn회전 into a sort종류 of classical고전 S-curveS 자 곡선 like this,
68
176000
4000
무엇인가 완전히 다른것이 나올 때까지
03:15
until...까지 something totally전적으로 different다른 comes온다 along...을 따라서,
69
180000
4000
이처럼 일반적인 S자 곡선을 그리던지
03:19
or maybe it's going to do this.
70
184000
2000
아니면 이렇게 갈 겁니다.
03:21
That's about all it can do.
71
186000
2000
이 둘이 전부입니다.
03:23
Now I'm an optimist낙천주의 자,
72
188000
2000
저는 낙관주의자 입니다.
03:25
so I sort종류 of think it's probably아마 going to do something like that.
73
190000
3000
그래서 전 이렇게 갈거라고 생각하고있는데,
03:28
If so, that means방법 that what we're in the middle중간 of right now
74
193000
3000
만약 그렇다면, 우리가 있는 이 중간이
03:31
is a transition전이.
75
196000
2000
다른 것으로 가는 변화의 중심입니다.
03:33
We're sort종류 of on this line
76
198000
2000
우리는 세상이 해오던 방식에서
03:35
in a transition전이 from the way the world세계 used to be
77
200000
2000
새로운 방향으로 전이되는
03:37
to some new새로운 way that the world세계 is.
78
202000
3000
선상에 있다고 볼 수 있습니다.
03:40
And so what I'm trying견딜 수 없는 to ask청하다, what I've been asking질문 myself자기,
79
205000
3000
여기서 제가 질문하고자 하거나, 또는 제가 그동안 스스로 자문 했던것은,
03:43
is what's this new새로운 way that the world세계 is?
80
208000
3000
세계가 가고 있는 새로운 방향이 무엇일까요?
03:46
What's that new새로운 state상태 that the world세계 is heading표제 toward...쪽으로?
81
211000
3000
세상이 나아가고 있는 새로운 상황이 무엇일까요?
03:49
Because the transition전이 seems~ 같다 very, very confusing혼란스러운
82
214000
3000
왜냐하면 우리가 만약 이 중간에 있다면,
03:52
when we're right in the middle중간 of it.
83
217000
2000
그 변혁의 시점은 정말 혼란스럽기 때문입니다.
03:54
Now when I was a kid아이 growing성장하는 up,
84
219000
3000
제가 어렸을 적에는,
03:57
the future미래 was kind종류 of the year 2000,
85
222000
3000
저희에게 있어 미래란, 2000년 정도였습니다.
04:00
and people used to talk about what would happen우연히 있다 in the year 2000.
86
225000
4000
그리고 사람들은 2000년엔 무슨 일이 일어날지에 대해 이야기하곤 했죠.
04:04
Now here's여기에 a conference회의
87
229000
2000
자 여기에 사람들이 미래에 대해서
04:06
in which어느 people talk about the future미래,
88
231000
2000
이야기하는 컨퍼런스가 있습니다.
04:08
and you notice주의 that the future미래 is still at about the year 2000.
89
233000
3000
그리고 당신은 '미래' 는 아직도 2000년이라는 것을 깨닫습니다.
04:11
It's about as far멀리 as we go out.
90
236000
2000
아직 많이 남은 거죠.
04:13
So in other words, the future미래 has kind종류 of been shrinking수축하는
91
238000
3000
다시 말하면, 제 인생에서
04:16
one year per year
92
241000
3000
1년이 지날때 마다 1년씩
04:19
for my whole완전한 lifetime일생.
93
244000
3000
미래는 계속 줄어 들고 있습니다.
04:22
Now I think that the reason이유
94
247000
2000
전 그 이유가,
04:24
is because we all feel
95
249000
2000
우리 모두 다
04:26
that something's뭔가 happening사고 there.
96
251000
2000
그 때 무엇이 일어난다는 걸 알고 있기 때문이라고 생각합니다.
04:28
That transition전이 is happening사고. We can all sense감각 it.
97
253000
2000
이 변혁은 일어나고 있습니다. 우리 모두 느낄 수 있습니다.
04:30
And we know that it just doesn't make too much sense감각
98
255000
2000
그리고 우리는 30년, 50년을 생각 하는것이
04:32
to think out 30, 50 years연령
99
257000
2000
말이 안된다는 것을 알고 있습니다.
04:34
because everything's모든 것이 going to be so different다른
100
259000
3000
모든것들이 완전히 다르기 때문에
04:37
that a simple단순한 extrapolation외삽 of what we're doing
101
262000
2000
우리가 무엇을 할것인지에 대한 간단한 예상은
04:39
just doesn't make any sense감각 at all.
102
264000
3000
전혀 말이 안된다고 생각합니다.
04:42
So what I would like to talk about
103
267000
2000
그래서 제가 하고 싶은 말은,
04:44
is what that could be,
104
269000
2000
그게 무엇이 될 수 있는지 입니다.
04:46
what that transition전이 could be that we're going through...을 통하여.
105
271000
3000
우리가 겪고 있는 변혁이 무엇이 될 수 있는지를 아는 것입니다.
04:49
Now in order주문 to do that
106
274000
3000
그렇게 하려면
04:52
I'm going to have to talk about a bunch다발 of stuff물건
107
277000
2000
기술과 컴퓨터와는 상관이 없는
04:54
that really has nothing to do
108
279000
2000
아주 많은 것들에 대해서
04:56
with technology과학 기술 and computers컴퓨터들.
109
281000
2000
언급해야만 합니다.
04:58
Because I think the only way to understand알다 this
110
283000
2000
왜냐면 이걸 이해할 수 있는 단 하나의 방법은
05:00
is to really step단계 back
111
285000
2000
뒤로 물러서서
05:02
and take a long time scale규모 look at things.
112
287000
2000
오랜 시간동안 관찰 하는 겁니다
05:04
So the time scale규모 that I would like to look at this on
113
289000
3000
그래서 이걸 볼 수 있는 시간은,
05:07
is the time scale규모 of life on Earth지구.
114
292000
3000
지구에서의 삶의 시간입니다.
05:13
So I think this picture그림 makes~을 만든다 sense감각
115
298000
2000
한번에 몇십억년을 생각해본다면
05:15
if you look at it a few조금 billion십억 years연령 at a time.
116
300000
4000
이런 그림은 말이됩니다.
05:19
So if you go back
117
304000
2000
그래서 이제 25억 년 전
05:21
about two and a half절반 billion십억 years연령,
118
306000
2000
뒤로 가본다면,
05:23
the Earth지구 was this big, sterile멸균 된 hunk큰 덩어리 of rock
119
308000
3000
지구는 이만큼 크고, 지구상에 떠돌아다니는
05:26
with a lot of chemicals화학 floating떠 있는 around on it.
120
311000
3000
많은 화학물질로 이루어진 큰 바위덩어리 입니다.
05:29
And if you look at the way
121
314000
2000
만약 그 화학 물질들이 집합해서
05:31
that the chemicals화학 got organized조직 된,
122
316000
2000
있다는 식으로 생각해보면
05:33
we begin시작하다 to get a pretty예쁜 good idea생각 of how they do it.
123
318000
3000
어떻게 생겼을지 상상이 잘 갑니다.
05:36
And I think that there's theories이론들 that are beginning처음 to understand알다
124
321000
3000
그리고 RNA에서 어떻게 시작하는지를
05:39
about how it started시작한 with RNARNA,
125
324000
2000
이해하기 시작하는 이론들이 있다고 생각합니다.
05:41
but I'm going to tell a sort종류 of simple단순한 story이야기 of it,
126
326000
3000
하지만 간단한 이야기를 하려고합니다.
05:44
which어느 is that, at that time,
127
329000
2000
그건, 그당시에
05:46
there were little drops of oil기름 floating떠 있는 around
128
331000
3000
서로다른 조합의 화학물질로 이루어진
05:49
with all kinds종류 of different다른 recipes조리법 of chemicals화학 in them.
129
334000
3000
기름 몇방울이 떠돌아 다니고 있었습니다.
05:52
And some of those drops of oil기름
130
337000
2000
그중 기름 몇방울은
05:54
had a particular특별한 combination콤비네이션 of chemicals화학 in them
131
339000
2000
화학물질을 외부로 부터 분리해 내는
05:56
which어느 caused일으킨 them to incorporate통합하다 chemicals화학 from the outside외부
132
341000
3000
특별한 조합으로 이루어져 있었습니다.
05:59
and grow자라다 the drops of oil기름.
133
344000
3000
그리고 그 기름 몇방울이 커지게 되었죠.
06:02
And those that were like that
134
347000
2000
그런것들이
06:04
started시작한 to split스플릿 and divide분할.
135
349000
2000
쪼개고 나누어지게 되었습니다.
06:06
And those were the most가장 primitive원어 forms형태 of cells세포들 in a sense감각,
136
351000
3000
그런 작은 기름 방울들이 어쩌면
06:09
those little drops of oil기름.
137
354000
2000
세포의 가장 원시적인 형태였겠죠.
06:11
But now those drops of oil기름 weren't하지 않았다 really alive살아 있는, as we say it now,
138
356000
3000
하지만 그런 기름 방울들은 살아 있지는 않았습니다.
06:14
because every...마다 one of them
139
359000
2000
그런 기름 방울들은
06:16
was a little random무작위의 recipe레시피 of chemicals화학.
140
361000
2000
화학물질들의 조합이었기 때문이죠.
06:18
And every...마다 time it divided각기 다른,
141
363000
2000
기름 방울이 나누어 질 때마다
06:20
they got sort종류 of unequal같지 않은 division분할
142
365000
3000
화학물질들은
06:23
of the chemicals화학 within이내에 them.
143
368000
2000
불균등하게 분리 되었습니다.
06:25
And so every...마다 drop하락 was a little bit비트 different다른.
144
370000
3000
그래서 모든 기름 방울들이 조금씩은 다르게 되었죠.
06:28
In fact, the drops that were different다른 in a way
145
373000
2000
사실 그런 기름 방울들은 화학물질들을 분리해내고
06:30
that caused일으킨 them to be better
146
375000
2000
더 좋은 상태로 만들고,
06:32
at incorporating통합 chemicals화학 around them,
147
377000
2000
더 커지고 더 많은 화학물질들을 분리하고,
06:34
grew자랐다 more and incorporated통합 된 more chemicals화학 and divided각기 다른 more.
148
379000
3000
또 더 나누어진다는 점에서 모두가 서로 다릅니다.
06:37
So those tended경향이있는 to live살고 있다 longer더 길게,
149
382000
2000
그래서 더 오래 살고
06:39
get expressed표현 된 more.
150
384000
3000
더 표출되는 경향이 있었습니다.
06:42
Now that's sort종류 of just a very simple단순한
151
387000
3000
그것은 생명체의 아주 간단한
06:45
chemical화학 물질 form형태 of life,
152
390000
2000
형태입니다.
06:47
but when things got interesting재미있는
153
392000
3000
하지만 흥미로운점은
06:50
was when these drops
154
395000
2000
이런 기름 방울들이
06:52
learned배운 a trick장난 about abstraction추출.
155
397000
3000
추상화라는 기술을 습득할 때죠.
06:55
Somehow어쩐지 by ways that we don't quite아주 understand알다,
156
400000
3000
우리가 이해 할 수 없는 방법들로
06:58
these little drops learned배운 to write쓰다 down information정보.
157
403000
3000
이 방울들이 정보를 기록하게 된것이죠.
07:01
They learned배운 to record기록 the information정보
158
406000
2000
DNA라고 불리우는
07:03
that was the recipe레시피 of the cell세포
159
408000
2000
특별한 형태의 화학물질로 이루어진
07:05
onto~에 a particular특별한 kind종류 of chemical화학 물질
160
410000
2000
세포조합에 정보를
07:07
called전화 한 DNADNA.
161
412000
2000
기록하게 되었습니다.
07:09
So in other words, they worked일한 out,
162
414000
2000
다시 말해서 진화적인 방법으로
07:11
in this mindless무심한 sort종류 of evolutionary진화의 way,
163
416000
3000
자신들이 무엇인지를
07:14
a form형태 of writing쓰기 that let them write쓰다 down what they were,
164
419000
3000
써내려가는 물체를 만들었습니다.
07:17
so that that way of writing쓰기 it down could get copied복사 한.
165
422000
3000
그래서 기록하는 방법이 복제 될 수 있었습니다.
07:20
The amazing놀랄 만한 thing is that that way of writing쓰기
166
425000
3000
놀라운점은 기록하는 방법이
07:23
seems~ 같다 to have stayed머물렀던 steady확고한
167
428000
2000
25억년전에 진화한 이후로
07:25
since이후 it evolved진화 된 two and a half절반 billion십억 years연령 ago...전에.
168
430000
2000
안정적인 상태를 유지하고 있다는 점이죠.
07:27
In fact the recipe레시피 for us, our genes유전자,
169
432000
3000
사실 사람들의 조합, 즉 유전자들은
07:30
is exactly정확하게 that same같은 code암호 and that same같은 way of writing쓰기.
170
435000
3000
같은 코드와 기록방식을 가지고 있습니다.
07:33
In fact, every...마다 living생활 creature생물 is written
171
438000
3000
살아있는 모든 생명체는
07:36
in exactly정확하게 the same같은 set세트 of letters편지 and the same같은 code암호.
172
441000
2000
같은 문자열과 코드로 씌여진다는 것이죠.
07:38
In fact, one of the things that I did
173
443000
2000
재미삼아서 제가
07:40
just for amusement즐거움 purposes목적
174
445000
2000
해보았던 것은
07:42
is we can now write쓰다 things in this code암호.
175
447000
2000
많은것들을 이런 코드로 써봤습니다.
07:44
And I've got here a little 100 micrograms마이크로 그램 of white화이트 powder가루,
176
449000
6000
여기 제가 100마이크로그램의 백색가루를 가지고 있습니다.
07:50
which어느 I try not to let the security보안 people see at airports공항.
177
455000
4000
공항에서 보안요원들에게 보여주면 안되겠죠.
07:54
(Laughter웃음)
178
459000
2000
(웃음)
07:56
But this has in it --
179
461000
2000
이 가루는 코드를 가지고 있는데요.
07:58
what I did is I took~했다 this code암호 --
180
463000
2000
-- 제가 한것이 이 코드를 찾아 본것이죠. --
08:00
the code암호 has standard표준 letters편지 that we use for symbolizing상징적 인 it --
181
465000
3000
그 코드는 표시하려고 사용하는 표준 문자열들을 가지고 있습니다.
08:03
and I wrote my business사업 card카드 onto~에 a piece조각 of DNADNA
182
468000
3000
제가 DNA 조각에 제 명함을 기록해서
08:06
and amplified증폭 된 it 10 to the 22 times타임스.
183
471000
3000
10배에서 22배 가량 확대를 했습니다.
08:09
So if anyone누군가 would like a hundred million백만 copies사본들 of my business사업 card카드,
184
474000
3000
그래서 누군가 수백만장의 제 명함이 필요하면,
08:12
I have plenty많은 for everyone각자 모두 in the room,
185
477000
2000
이 방안에 있는 모든분과
08:14
and, in fact, everyone각자 모두 in the world세계,
186
479000
2000
전세계의 모든사람에 줄만큼 충분히
08:16
and it's right here.
187
481000
3000
바로 여기안에 가지고 있는 것이죠.
08:19
(Laughter웃음)
188
484000
5000
(웃음)
08:26
If I had really been a egotist이기주의 자,
189
491000
2000
제가 아주 이기적인 사람이었다면,
08:28
I would have put it into a virus바이러스 and released석방 된 it in the room.
190
493000
3000
아마 여기에 바이러스를 담아서 이방안에 뿌렸을겁니다.
08:31
(Laughter웃음)
191
496000
5000
(웃음)
08:39
So what was the next다음 것 step단계?
192
504000
2000
그럼 다음 과정은 무엇일까요?
08:41
Writing쓰기 down the DNADNA was an interesting재미있는 step단계.
193
506000
2000
DNA 코드를 기록하는 것은 흥미로운 과정이었습니다.
08:43
And that caused일으킨 these cells세포들 --
194
508000
2000
그런 과정이 세포들을
08:45
that kept보관 된 them happy행복 for another다른 billion십억 years연령.
195
510000
2000
또다른 수십억년동안을 즐겁게 만들었습니다.
08:47
But then there was another다른 really interesting재미있는 step단계
196
512000
2000
그런데 완전히 다른 방향으로
08:49
where things became되었다 completely완전히 different다른,
197
514000
3000
정말 흥미로운 또다른 점이 있었습니다.
08:52
which어느 is these cells세포들 started시작한 exchanging교환 and communicating의사 소통 information정보,
198
517000
3000
그것은 이 세포들이 정보를 교환하고 상호작용 했다는 점입니다.
08:55
so that they began시작되었다 to get communities커뮤니티 of cells세포들.
199
520000
2000
그래서 세포 집단이 형성되기 시작 했다는 것이죠.
08:57
I don't know if you know this,
200
522000
2000
여러분들이 아시는지 모르겠지만,
08:59
but bacteria박테리아 can actually사실은 exchange교환 DNADNA.
201
524000
2000
세균들은 DNA를 교환 할 수 있습니다.
09:01
Now that's why, for instance,
202
526000
2000
예를 들어, 그것이 항생제 내성이
09:03
antibiotic항생 물질 resistance저항 has evolved진화 된.
203
528000
2000
발달하게된 이유죠.
09:05
Some bacteria박테리아 figured문채 있는 out how to stay머무르다 away from penicillin페니실린,
204
530000
3000
어떤 세균은 페니실린에서 떨어지는 방법을 알게 되었구요.
09:08
and it went갔다 around sort종류 of creating창조 its little DNADNA information정보
205
533000
3000
다른 세균들과 함께 DNA 정보를
09:11
with other bacteria박테리아,
206
536000
2000
만들어내기도 했습니다.
09:13
and now we have a lot of bacteria박테리아 that are resistant저항하는 to penicillin페니실린,
207
538000
3000
그래서 지금은 페니실린에 내성을 가진 많은 세균들이 있게 되었죠.
09:16
because bacteria박테리아 communicate소통하다.
208
541000
2000
왜냐하면 세균들도 서로 소통하기 때문입니다.
09:18
Now what this communication통신 allowed허용 된
209
543000
2000
이런 소통이 하는 역할은
09:20
was communities커뮤니티 to form형태
210
545000
2000
같은 배에 타고 있다는 공동체를
09:22
that, in some sense감각, were in the same같은 boat보트 together함께;
211
547000
2000
형성하게 합니다.
09:24
they were synergistic시너지 효과가있는.
212
549000
2000
그래서 상승효과를 가지게 되죠.
09:26
So they survived살아남은
213
551000
2000
그래서 공생하거나
09:28
or they failed실패한 together함께,
214
553000
2000
공멸하게 되는 것인데요.
09:30
which어느 means방법 that if a community커뮤니티 was very successful성공한,
215
555000
2000
공동체가 성공적으로 생존한다면
09:32
all the individuals개인 in that community커뮤니티
216
557000
2000
모든 개체들은
09:34
were repeated반복 된 more
217
559000
2000
지속적으로 반복하여 생존하고
09:36
and they were favored호의적 인 by evolution진화.
218
561000
3000
진화하게 됩니다.
09:39
Now the transition전이 point포인트 happened일어난
219
564000
2000
이런 공동체들이 아주 가까워 질때
09:41
when these communities커뮤니티 got so close닫기
220
566000
2000
변이점이 발생합니다.
09:43
that, in fact, they got together함께
221
568000
2000
이런 개체들은 함께하고
09:45
and decided결정적인 to write쓰다 down the whole완전한 recipe레시피 for the community커뮤니티
222
570000
3000
DNA의 나열에 공동체를 위한
09:48
together함께 on one string of DNADNA.
223
573000
3000
유전자 조합을 기록하게 되죠.
09:51
And so the next다음 것 stage단계 that's interesting재미있는 in life
224
576000
2000
그리고 흥미로운 다음 단계가
09:53
took~했다 about another다른 billion십억 years연령.
225
578000
2000
수십억년에 걸쳐 일어나게 됩니다.
09:55
And at that stage단계,
226
580000
2000
그 단계에서,
09:57
we have multi-cellular다세대의 communities커뮤니티,
227
582000
2000
다세포 공동체가 형성되는데요.
09:59
communities커뮤니티 of lots of different다른 types유형 of cells세포들,
228
584000
2000
마치 한개의 조직처럼 함께 움직이는
10:01
working together함께 as a single단일 organism유기체.
229
586000
2000
여러개의 서로다른 세포들로 이루어진 공동체입니다.
10:03
And in fact, we're such이러한 a multi-cellular다세대의 community커뮤니티.
230
588000
3000
사실 우리는 그런 다세포 공동체입니다.
10:06
We have lots of cells세포들
231
591000
2000
사람들은 자신 스스로만은
10:08
that are not out for themselves그들 자신 anymore더 이상.
232
593000
2000
더 얻을게 없는 많은 세포들을 가지고 있습니다.
10:10
Your skin피부 cell세포 is really useless편치 않은
233
595000
3000
표피 세포는 심장세포, 근육세포
10:13
without없이 a heart심장 cell세포, muscle근육 cell세포,
234
598000
2000
뇌세포 등 없이는
10:15
a brain cell세포 and so on.
235
600000
2000
아무 쓸모가 없습니다.
10:17
So these communities커뮤니티 began시작되었다 to evolve진화하다
236
602000
2000
그래서 이런 공동체가 진화하게 되었는데요.
10:19
so that the interesting재미있는 level수평 on which어느 evolution진화 was taking취득 place장소
237
604000
3000
진화가 일어나는 흥미로운 수준은
10:22
was no longer더 길게 a cell세포,
238
607000
2000
더이상 세포가 아니라
10:24
but a community커뮤니티 which어느 we call an organism유기체.
239
609000
3000
우리가 조직이라고 부르는 공동체라는 것입니다.
10:28
Now the next다음 것 step단계 that happened일어난
240
613000
2000
다음 과정은
10:30
is within이내에 these communities커뮤니티.
241
615000
2000
이런 공동체 안에서 일어납니다.
10:32
These communities커뮤니티 of cells세포들,
242
617000
2000
이런 세포들의 공동체는
10:34
again, began시작되었다 to abstract추상 information정보.
243
619000
2000
정보를 다시 추상화하기 시작합니다.
10:36
And they began시작되었다 building건물 very special특별한 structures구조
244
621000
3000
그리고 공동체 안에서 아무것도 안하고
10:39
that did nothing but process방법 information정보 within이내에 the community커뮤니티.
245
624000
3000
다만 정보만을 처리하는 특별한 구조물을 만들기 시작합니다.
10:42
And those are the neural신경 structures구조.
246
627000
2000
그런것들이 신경 구조물입니다.
10:44
So neurons뉴런 are the information정보 processing가공 apparatus기구
247
629000
3000
뉴런들이 세포의 공동체가 만들어낸
10:47
that those communities커뮤니티 of cells세포들 built세워짐 up.
248
632000
3000
정보처리기관 입니다.
10:50
And in fact, they began시작되었다 to get specialists전문가 in the community커뮤니티
249
635000
2000
그리고 공동체에서 특이성을 가지게 되었는고,
10:52
and special특별한 structures구조
250
637000
2000
정보를 기록하고, 이해하고
10:54
that were responsible책임있는 for recording녹음,
251
639000
2000
습득하는 기능을 담당하는
10:56
understanding이해, learning배우기 information정보.
252
641000
3000
특별한 구조도 가지게 되었습니다.
10:59
And that was the brains두뇌 and the nervous강한 system체계
253
644000
2000
그런 공동체들의 뇌와
11:01
of those communities커뮤니티.
254
646000
2000
신경계가 되었던 것이죠.
11:03
And that gave them an evolutionary진화의 advantage이점.
255
648000
2000
그리고 진화적인 장점도 주게 됩니다.
11:05
Because at that point포인트,
256
650000
3000
그 점 때문에
11:08
an individual개인 --
257
653000
3000
학습하는 개인이
11:11
learning배우기 could happen우연히 있다
258
656000
2000
진화적인 시간 보다는
11:13
within이내에 the time span스팬 of a single단일 organism유기체,
259
658000
2000
단일 조직의 시간안에서
11:15
instead대신에 of over this evolutionary진화의 time span스팬.
260
660000
3000
발생하게 되었죠.
11:18
So an organism유기체 could, for instance,
261
663000
2000
예를들어, 신체조직은 어떤 종류의 과일은
11:20
learn배우다 not to eat먹다 a certain어떤 kind종류 of fruit과일
262
665000
2000
먹지 않도록 학습합니다.
11:22
because it tasted맛이 나는 bad나쁜 and it got sick고약한 last time it ate먹었다 it.
263
667000
4000
왜냐하면 맛이 없고, 지난번에 먹고 나서는 병이났다고 느꼈기 때문이죠.
11:26
That could happen우연히 있다 within이내에 the lifetime일생 of a single단일 organism유기체,
264
671000
3000
이런 일은 단일 조직의 평생기간 동안 일어납니다.
11:29
whereas이므로 before they'd그들은 built세워짐 these special특별한 information정보 processing가공 structures구조,
265
674000
4000
반면에 이렇게 특별한 정보처리 구조를 만들기 전에는
11:33
that would have had to be learned배운 evolutionarily진화론 적으로
266
678000
2000
그런 종류의 과일을 먹고 각각의 개체가
11:35
over hundreds수백 of thousands수천 of years연령
267
680000
3000
수천년동안 죽어가면서 진화적으로
11:38
by the individuals개인 dying사망 off that ate먹었다 that kind종류 of fruit과일.
268
683000
3000
학습해야 할 것입니다.
11:41
So that nervous강한 system체계,
269
686000
2000
그런 신경계는,
11:43
the fact that they built세워짐 these special특별한 information정보 structures구조,
270
688000
3000
이런 특별한 정보처리 구조를 만들어서
11:46
tremendously엄청나게 sped속도가 빠른 up the whole완전한 process방법 of evolution진화.
271
691000
3000
진화의 전체과정에 대한 속도를 엄청나게 올리게 됩니다.
11:49
Because evolution진화 could now happen우연히 있다 within이내에 an individual개인.
272
694000
3000
왜냐하면 진화는 개개인의 개체 안에서 일어 날 수 있기 때문입니다.
11:52
It could happen우연히 있다 in learning배우기 time scales저울.
273
697000
3000
그것은 학습기간안에 일어 날 수 있습니다.
11:55
But then what happened일어난
274
700000
2000
하지만 발생하는 것은
11:57
was the individuals개인 worked일한 out,
275
702000
2000
각각이 의사소통의 방법을
11:59
of course코스, tricks속임수 of communicating의사 소통.
276
704000
2000
해결 했다는 것이죠.
12:01
And for example,
277
706000
2000
예를 들어,
12:03
the most가장 sophisticated매우 복잡한 version번역 that we're aware알고있는 of is human인간의 language언어.
278
708000
3000
우리가 인지하는 가장 복잡은 형태는 인간의 언어죠.
12:06
It's really a pretty예쁜 amazing놀랄 만한 invention발명 if you think about it.
279
711000
3000
정말로 놀라운 발명입니다.
12:09
Here I have a very complicated복잡한, messy어질러 놓은,
280
714000
2000
제 머리속에 아주 복잡하고 혼잡한
12:11
confused혼란스러워하는 idea생각 in my head머리.
281
716000
3000
생각이 있습니다.
12:14
I'm sitting좌석 here making만들기 grunting불평 sounds소리 basically원래,
282
719000
3000
끙끙거리면서 여기 앉아 있습니다.
12:17
and hopefully희망을 갖고 constructing건설 중의 a similar비슷한 messy어질러 놓은, confused혼란스러워하는 idea생각 in your head머리
283
722000
3000
그리고 여러분의 머리속에 제 머리속에 있는 것과 유사한
12:20
that bears some analogy유추 to it.
284
725000
2000
복잡한 생각을 만들려고 합니다.
12:22
But we're taking취득 something very complicated복잡한,
285
727000
2000
아주 복잡한 것을 생각하고,
12:24
turning선회 it into sound소리, sequences시퀀스들 of sounds소리,
286
729000
3000
그 생각을 소리로 바꿉니다.
12:27
and producing생산 something very complicated복잡한 in your brain.
287
732000
4000
그리고 여러분의 머리속에 그 복잡한 생각을 주입합니다.
12:31
So this allows허락하다 us now
288
736000
2000
단일 조직처럼
12:33
to begin시작하다 to start스타트 functioning작동
289
738000
2000
우리가 기능화를
12:35
as a single단일 organism유기체.
290
740000
3000
시작하게 합니다.
12:38
And so, in fact, what we've우리는 done끝난
291
743000
3000
그래서 사실 우리 인류가
12:41
is we, humanity인류,
292
746000
2000
추상화라는 것을
12:43
have started시작한 abstracting추상화 out.
293
748000
2000
시작하게 됩니다.
12:45
We're going through...을 통하여 the same같은 levels수준
294
750000
2000
다세포 조직이 했던 것과
12:47
that multi-cellular다세대의 organisms유기체 have gone지나간 through...을 통하여 --
295
752000
2000
같은 수준으로 하게 되는데요,
12:49
abstracting추상화 out our methods행동 양식 of recording녹음,
296
754000
3000
기록하고, 표현하고, 정보를 처리하는
12:52
presenting프리젠 테이션, processing가공 information정보.
297
757000
2000
방법을 추상화하게 되는것입니다.
12:54
So for example, the invention발명 of language언어
298
759000
2000
예를들어, 언어의 발명은 이런 방향에서 볼때
12:56
was a tiny작은 step단계 in that direction방향.
299
761000
3000
아주 작은 과정이었습니다.
12:59
Telephony전화 통신, computers컴퓨터들,
300
764000
2000
전화, 컴퓨터,
13:01
videotapes비디오 테이프, CD-ROMsCD-ROM and so on
301
766000
3000
비디오 테이프, 씨디롬 등은
13:04
are all our specialized전문화 된 mechanisms메커니즘
302
769000
2000
우리 사회에서
13:06
that we've우리는 now built세워짐 within이내에 our society사회
303
771000
2000
정보를 다루기 위해
13:08
for handling손질 that information정보.
304
773000
2000
만들어진 특별한 메카니즘입니다.
13:10
And it all connects연결하다 us together함께
305
775000
3000
이 모든것들은
13:13
into something
306
778000
2000
더 크고,
13:15
that is much bigger더 큰
307
780000
2000
더 빠르고,
13:17
and much faster더 빠른
308
782000
2000
우리가 이전에 했던것보다
13:19
and able할 수 있는 to evolve진화하다
309
784000
2000
더 진화된 무엇인가로
13:21
than what we were before.
310
786000
2000
우리를 연결합니다.
13:23
So now, evolution진화 can take place장소
311
788000
2000
그래서 지금은 진화가
13:25
on a scale규모 of microseconds마이크로 초.
312
790000
2000
마이크로초 단위로 발생합니다.
13:27
And you saw Ty's타이의 little evolutionary진화의 example
313
792000
2000
그리고 여러분은 진화의 작은 부분을
13:29
where he sort종류 of did a little bit비트 of evolution진화
314
794000
2000
정리하는 예를 여러분의 바로 눈앞에서
13:31
on the Convolution회선 program프로그램 right before your eyes.
315
796000
3000
컨볼루션 프로그램을 통해서 보셨습니다.
13:34
So now we've우리는 speeded속도가 빠른 up the time scales저울 once일단 again.
316
799000
3000
그래서 우리는 다시 한번 시간단위의 속도를 빠르게 올렸습니다.
13:37
So the first steps걸음 of the story이야기 that I told you about
317
802000
2000
제가 말씀드렸던 그 이야기의 첫번째 과정은
13:39
took~했다 a billion십억 years연령 a piece조각.
318
804000
2000
수십억년이 걸렸습니다.
13:41
And the next다음 것 steps걸음,
319
806000
2000
신경계와 뇌조직 같은
13:43
like nervous강한 systems시스템 and brains두뇌,
320
808000
2000
다음 과정들은
13:45
took~했다 a few조금 hundred million백만 years연령.
321
810000
2000
수백만년에 걸쳐 진화했습니다.
13:47
Then the next다음 것 steps걸음, like language언어 and so on,
322
812000
3000
언어 처럼 기타 다른 과정들은
13:50
took~했다 less적게 than a million백만 years연령.
323
815000
2000
백만년 이하로 걸렸습니다.
13:52
And these next다음 것 steps걸음, like electronics전자 제품,
324
817000
2000
전기와 같은 다음 과정들은
13:54
seem보다 to be taking취득 only a few조금 decades수십 년.
325
819000
2000
수십년정도 걸리는것 같습니다.
13:56
The process방법 is feeding급송 on itself그 자체
326
821000
2000
그 과정은 스스로 배양하는것 같구요.
13:58
and becoming어울리는, I guess추측, autocatalytic자동 촉매 is the word워드 for it --
327
823000
3000
일종의 자체촉매작용을 한다는 단어가 맞을듯합니다.
14:01
when something reinforces강화하다 its rate of change변화.
328
826000
3000
-- 무엇인가가 변화율을 증가할 때 처럼요.
14:04
The more it changes변화들, the faster더 빠른 it changes변화들.
329
829000
3000
변화하면 할수록, 더 빠르게 변화하는 것이죠.
14:07
And I think that that's what we're seeing here in this explosion폭발 of curve곡선.
330
832000
3000
그것이 바로 곡선에서 폭발적으로 증가하는 부분을 보고 있는 것이죠.
14:10
We're seeing this process방법 feeding급송 back on itself그 자체.
331
835000
3000
스스로 다시 패드백을 받는 과정을 보고 있는 것 입니다.
14:13
Now I design디자인 computers컴퓨터들 for a living생활,
332
838000
3000
제 직업은 컴퓨터를 설계하는 것 입니다.
14:16
and I know that the mechanisms메커니즘
333
841000
2000
그리고 컴퓨터 분야의
14:18
that I use to design디자인 computers컴퓨터들
334
843000
3000
발달이 없었다면
14:21
would be impossible불가능한
335
846000
2000
제가 컴퓨터를 설계하기 위해 사용하는
14:23
without없이 recent충적세 advances발전하다 in computers컴퓨터들.
336
848000
2000
메카니즘은 불가능 할 것이라는 것을 알고 있습니다.
14:25
So right now, what I do
337
850000
2000
그래서 지금 제가 하는것은
14:27
is I design디자인 objects사물 at such이러한 complexity복잡성
338
852000
3000
전통적인 방법으로는 불가능한
14:30
that it's really impossible불가능한 for me to design디자인 them in the traditional전통적인 sense감각.
339
855000
3000
아주 복잡한 사물을 설계하고 있는 것 입니다.
14:33
I don't know what every...마다 transistor트랜지스터 in the connection연결 machine기계 does.
340
858000
4000
저는 연결된 모든 트랜지스터가 뭘 하는지는 모릅니다.
14:37
There are billions수십억 of them.
341
862000
2000
수십억개가 있죠.
14:39
Instead대신, what I do
342
864000
2000
대신에 저나 또는
14:41
and what the designers디자이너 at Thinking생각 Machines기계 do
343
866000
3000
Thinking Machines 회사의 설계자들이 하는것은
14:44
is we think at some level수평 of abstraction추출
344
869000
2000
추상화 단계를 생각해보고
14:46
and then we hand it to the machine기계
345
871000
2000
추상화된 것을 기계에게 전달해 주는 것 입니다.
14:48
and the machine기계 takes it beyond...을 넘어서 what we could ever do,
346
873000
3000
그리고 기계는 그것을 받아서 우리가 했었던것 이상으로
14:51
much farther더 멀리 and faster더 빠른 than we could ever do.
347
876000
3000
더 깊게 그리고 더 빨리 처리하게 됩니다.
14:54
And in fact, sometimes때때로 it takes it by methods행동 양식
348
879000
2000
가끔은 우리가 전혀 이해하지 못하는
14:56
that we don't quite아주 even understand알다.
349
881000
3000
방법으로 이루어지기도 합니다.
14:59
One method방법 that's particularly특별히 interesting재미있는
350
884000
2000
최근에 제가 이용했던 흥미로운
15:01
that I've been using~을 사용하여 a lot lately최근
351
886000
3000
방법중에 한가지는
15:04
is evolution진화 itself그 자체.
352
889000
2000
바로 진화 그 자체 였습니다.
15:06
So what we do
353
891000
2000
그래서 우리가 했던것은
15:08
is we put inside내부 the machine기계
354
893000
2000
마이크로초 단위로 발생하는
15:10
a process방법 of evolution진화
355
895000
2000
진화과정을
15:12
that takes place장소 on the microsecond마이크로 초 time scale규모.
356
897000
2000
컴퓨터 내부에 심는 일이었죠.
15:14
So for example,
357
899000
2000
예를들어,
15:16
in the most가장 extreme극단 cases사례,
358
901000
2000
아주 극단적인 경우에,
15:18
we can actually사실은 evolve진화하다 a program프로그램
359
903000
2000
무작위의 명령어를 실행하여
15:20
by starting출발 out with random무작위의 sequences시퀀스들 of instructions명령.
360
905000
4000
프로그램을 진화시킬 수 있습니다.
15:24
Say, "Computer컴퓨터, would you please make
361
909000
2000
예를 들어,
15:26
a hundred million백만 random무작위의 sequences시퀀스들 of instructions명령.
362
911000
3000
"컴퓨터, 수백만개의명령어를 만들어 주세요."
15:29
Now would you please run운영 all of those random무작위의 sequences시퀀스들 of instructions명령,
363
914000
3000
"만들었던 모든 명령어들을 실행해 주세요."
15:32
run운영 all of those programs프로그램들,
364
917000
2000
"모든 프로그램도 실행해 주세요."
15:34
and pick선택 out the ones그들 that came왔다 closest가장 가까운 to doing what I wanted."
365
919000
3000
"그리고 제가 원했던것과 가장 밀접한 프로그램 한개를 골라주세요"
15:37
So in other words, I define밝히다 what I wanted.
366
922000
2000
다시 말해서. 제가 원하는 것을 정의 하는 거죠.
15:39
Let's say I want to sort종류 numbers번호,
367
924000
2000
예를들어, 제가 했던 간단한 예제처럼
15:41
as a simple단순한 example I've done끝난 it with.
368
926000
2000
숫자들을 정렬하고 싶습니다.
15:43
So find the programs프로그램들 that come closest가장 가까운 to sorting선별 numbers번호.
369
928000
3000
숫자들을 정렬하는데 가장 근접한 프로그램을 찾고,
15:46
So of course코스, random무작위의 sequences시퀀스들 of instructions명령
370
931000
3000
물론 명령어들의 무작위 조합은
15:49
are very unlikely있을 것 같지 않게 to sort종류 numbers번호,
371
934000
2000
숫자들을 정렬하지 못하죠,
15:51
so none없음 of them will really do it.
372
936000
2000
어떤 명령어도 하지 않습니다.
15:53
But one of them, by luck,
373
938000
2000
하지만 운좋게 그 명령어들 중에서 한가지는
15:55
may할 수있다 put two numbers번호 in the right order주문.
374
940000
2000
두 숫자를 똑바로 정렬 할 수도 있습니다.
15:57
And I say, "Computer컴퓨터,
375
942000
2000
그리고 제가 이렇게 말을 합니다.
15:59
would you please now take the 10 percent퍼센트
376
944000
3000
"컴퓨터, 작업을 제일 잘했던 명령어들중에서
16:02
of those random무작위의 sequences시퀀스들 that did the best베스트 job.
377
947000
2000
10%를 골라보세요."
16:04
Save구하다 those. Kill죽이다 off the rest휴식.
378
949000
2000
"나머지는 모두 삭제하고 그 명령어들만 저장하세요."
16:06
And now let's reproduce낳다
379
951000
2000
"그리고 숫자들을 잘 정렬했던
16:08
the ones그들 that sorted분류 된 numbers번호 the best베스트.
380
953000
2000
명령어들을 다시 만들어 내세요."
16:10
And let's reproduce낳다 them by a process방법 of recombination재조합
381
955000
3000
"그리고 교배 하듯이 재조합 과정을 통해
16:13
analogous유사한 to sex섹스."
382
958000
2000
재생산하세요."
16:15
Take two programs프로그램들 and they produce생기게 하다 children어린이
383
960000
3000
두개의 프로그램을 선택하고, 이 프로그램들의
16:18
by exchanging교환 their그들의 subroutines서브 루틴,
384
963000
2000
하부 프로그램을 교환해서 자식 프로그램을 생산합니다.
16:20
and the children어린이 inherit상속하다 the traits형질 of the subroutines서브 루틴 of the two programs프로그램들.
385
965000
3000
그리고 그 자식 프로그램이 하부 프로그램의 특성을 상속 받습니다.
16:23
So I've got now a new새로운 generation세대 of programs프로그램들
386
968000
3000
그래서 저는 조금 더 낳은 작업을 수행하는
16:26
that are produced생산 된 by combinations조합
387
971000
2000
프로그램들의 조합을 통해서 생산된
16:28
of the programs프로그램들 that did a little bit비트 better job.
388
973000
2000
새로운 세대의 프로그램을 만들게 됩니다.
16:30
Say, "Please repeat반복 that process방법."
389
975000
2000
예를들어, "이 과정을 반복하세요."
16:32
Score점수 them again.
390
977000
2000
점수를 다시 매기고,
16:34
Introduce끼워 넣다 some mutations돌연변이 perhaps혹시.
391
979000
2000
아마도 새로운 조합이 나오겠죠.
16:36
And try that again and do that for another다른 generation세대.
392
981000
3000
그리고 다시 시도하고 또 다른 세대에 대해서 시행합니다.
16:39
Well every...마다 one of those generations세대 just takes a few조금 milliseconds밀리 초.
393
984000
3000
이런 모든 세대들은 단지 1000분의 1초밖에 걸리지 않습니다.
16:42
So I can do the equivalent동등한
394
987000
2000
그래서 저는 컴퓨터를 가지고 몇분안에
16:44
of millions수백만 of years연령 of evolution진화 on that
395
989000
2000
수백만년이 걸렸던 진화와 같은 과정을
16:46
within이내에 the computer컴퓨터 in a few조금 minutes의사록,
396
991000
3000
진행해 볼 수 있습니다.
16:49
or in the complicated복잡한 cases사례, in a few조금 hours시간.
397
994000
2000
복잡한 경우에는 몇시간 정도 걸리겠죠.
16:51
At the end종료 of that, I end종료 up with programs프로그램들
398
996000
3000
그리고 마지막에는 숫자를 완벽하게 정렬하는
16:54
that are absolutely전혀 perfect완전한 at sorting선별 numbers번호.
399
999000
2000
프로그램으로 진화를 마치게 됩니다.
16:56
In fact, they are programs프로그램들 that are much more efficient실력 있는
400
1001000
3000
사실 제가 손으로 작성하는 프로그램 보다
16:59
than programs프로그램들 I could have ever written by hand.
401
1004000
2000
훨씬더 효율적인 프로그램들이 나옵니다.
17:01
Now if I look at those programs프로그램들,
402
1006000
2000
이 프로그램들을 보면,
17:03
I can't tell you how they work.
403
1008000
2000
어떻게 작동하는지는 말할 수 없습니다.
17:05
I've tried시도한 looking at them and telling말함 you how they work.
404
1010000
2000
지속적으로 보면서 어떻게 작동하는지 말씀드리도록 하겠습니다.
17:07
They're obscure모호, weird기묘한 programs프로그램들.
405
1012000
2000
이 프로그램들은 모호하고 희한합니다.
17:09
But they do the job.
406
1014000
2000
하지만 원했던 작업을 합니다.
17:11
And in fact, I know, I'm very confident자신감 that they do the job
407
1016000
3000
저는 이 프로그램들이 이 작업을 할 것이라고 확신하죠.
17:14
because they come from a line
408
1019000
2000
왜냐하면 그런 작업들을 했던
17:16
of hundreds수백 of thousands수천 of programs프로그램들 that did the job.
409
1021000
2000
수백, 수천줄의 프로그램에서 나왔기 때문이죠.
17:18
In fact, their그들의 life depended의존하는 on doing the job.
410
1023000
3000
사실 이 프로그램의 생명은 하는 작업에 달려있죠.
17:21
(Laughter웃음)
411
1026000
4000
(웃음)
17:26
I was riding승마 in a 747
412
1031000
2000
저는 마빈 민스키 교수와
17:28
with Marvin마빈 Minsky민스크 once일단,
413
1033000
2000
747기종 비행기를 타고 있었습니다.
17:30
and he pulls끌어 당기다 out this card카드 and says말한다, "Oh look. Look at this.
414
1035000
3000
그리고 이 카드를 꺼내면서 말했습니다. "오, 이것보세요."
17:33
It says말한다, 'This'이 plane평면 has hundreds수백 of thousands수천 of tiny작은 parts부분품
415
1038000
4000
카드에는 "이 비행기에는 여러분의 안전비행을 책임지는
17:37
working together함께 to make you a safe안전한 flight비행.'
416
1042000
4000
수많은 부품들이 있습니다." 라고 쓰여 있었습니다.
17:41
Doesn't that make you feel confident자신감?"
417
1046000
2000
이 문구가 여러분들을 확신하게 만들지 않나요?
17:43
(Laughter웃음)
418
1048000
2000
(웃음)
17:45
In fact, we know that the engineering공학 process방법 doesn't work very well
419
1050000
3000
사실 우리는 복잡한 경우에는
17:48
when it gets도착 complicated복잡한.
420
1053000
2000
기계과정이 잘 작동하지 않는다는 것을 알고 있습니다.
17:50
So we're beginning처음 to depend의존하다 on computers컴퓨터들
421
1055000
2000
그래서 우리는 기계적인 공학과는 아주 다른
17:52
to do a process방법 that's very different다른 than engineering공학.
422
1057000
4000
과정들을 처리하기 위해 컴퓨터에 의존하기 시작했습니다.
17:56
And it lets~시키다 us produce생기게 하다 things of much more complexity복잡성
423
1061000
3000
그리고 우리가 생산하는 일반적인 공학보다도
17:59
than normal표준 engineering공학 lets~시키다 us produce생기게 하다.
424
1064000
2000
훨씬더 복잡한 것들을 만들수 있게 합니다.
18:01
And yet아직, we don't quite아주 understand알다 the options옵션들 of it.
425
1066000
3000
그리고 선택사항들도 이해하지 못합니다.
18:04
So in a sense감각, it's getting점점 ahead앞으로 of us.
426
1069000
2000
어떤면에서는 우리보다 앞서 있다고 할 수 있습니다.
18:06
We're now using~을 사용하여 those programs프로그램들
427
1071000
2000
우리는 지금 더 빠른 컴퓨터를 만들려고
18:08
to make much faster더 빠른 computers컴퓨터들
428
1073000
2000
그런 프로그램들을 사용하고 있습니다.
18:10
so that we'll be able할 수 있는 to run운영 this process방법 much faster더 빠른.
429
1075000
3000
그리서 이런 과정들이 더 빠르게 실행 할 수 있게 될 것입니다.
18:13
So it's feeding급송 back on itself그 자체.
430
1078000
3000
스스로 피드백을 주게 되죠.
18:16
The thing is becoming어울리는 faster더 빠른
431
1081000
2000
그런 과정들은 더 빨라집니다.
18:18
and that's why I think it seems~ 같다 so confusing혼란스러운.
432
1083000
2000
그리고 그것이 왜 혼동스러운지를 생각했습니다.
18:20
Because all of these technologies기술 are feeding급송 back on themselves그들 자신.
433
1085000
3000
왜냐하면 이런 모든 기술들은 스스로 피드백을 하기 때문입니다.
18:23
We're taking취득 off.
434
1088000
2000
우리는 이륙하고 있습니다.
18:25
And what we are is we're at a point포인트 in time
435
1090000
3000
그리고 우리는 단세포 조직이
18:28
which어느 is analogous유사한 to when single-celled단세포의 organisms유기체
436
1093000
2000
다세포 조직으로 바뀌는 것과 비슷한
18:30
were turning선회 into multi-celled다세대의 organisms유기체.
437
1095000
3000
시간상에 있습니다.
18:33
So we're the amoebas아메바
438
1098000
2000
우리는 아베바와 같고,
18:35
and we can't quite아주 figure그림 out what the hell지옥 this thing is we're creating창조.
439
1100000
3000
그리고 우리가 무엇을 만들고 있는지 정확하게 알지 못합니다.
18:38
We're right at that point포인트 of transition전이.
440
1103000
2000
우리는 분명 변혁의 시기에 있습니다.
18:40
But I think that there really is something coming오는 along...을 따라서 after us.
441
1105000
3000
하지만 우리 다음에 무엇인가 함께 오고 있다고 생각합니다.
18:43
I think it's very haughty거만한 of us
442
1108000
2000
사람이 진화의 마지막 산물이라는 생각은
18:45
to think that we're the end종료 product생성물 of evolution진화.
443
1110000
3000
아주 거만한 생각 같아요.
18:48
And I think all of us here
444
1113000
2000
여기 우리 모두는
18:50
are a part부품 of producing생산
445
1115000
2000
다음 세상이 무엇이든지
18:52
whatever도대체 무엇이 that next다음 것 thing is.
446
1117000
2000
생산의 일부라고 생각합니다.
18:54
So lunch점심 is coming오는 along...을 따라서,
447
1119000
2000
점심시간이 다가오네요,
18:56
and I think I will stop at that point포인트,
448
1121000
2000
저만 빼놓기 전에
18:58
before I get selected선택된 out.
449
1123000
2000
이쯤에서 강연을 마쳐야겠네요.
19:00
(Applause박수 갈채)
450
1125000
3000
(박수)
Translated by Woo Hwang
Reviewed by JaeHoon Lee

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Danny Hillis - Computer theorist
Inventor, scientist, author, engineer -- over his broad career, Danny Hillis has turned his ever-searching brain on an array of subjects, with surprising results.

Why you should listen

Danny Hillis is an inventor, scientist, author and engineer. While completing his doctorate at MIT, he pioneered the concept of parallel computers that is now the basis for graphics processors and cloud computing. He holds more than 300 US patents, covering parallel computers, disk arrays, forgery prevention methods, various electronic and mechanical devices, and the pinch-to-zoom display interface. He has recently been working on problems in medicine as well. He is also the designer of a 10,000-year mechanical clock, and he gave a TED Talk in 1994 that is practically prophetic. Throughout his career, Hillis has worked at places like Disney, and now MIT and Applied Invention, always looking for the next fascinating problem.

More profile about the speaker
Danny Hillis | Speaker | TED.com