ABOUT THE SPEAKER
Alex Wissner-Gross - Scientist, entrepreneur, inventor
Alex Wissner-Gross applies science and engineering principles to big (and diverse) questions, like: "What is the equation for intelligence?" and "What's the best way to raise awareness about climate change?"

Why you should listen

Alex Wissner-Gross is a serial big-picture thinker. He applies physics and computer science principles to a wide variety of topics, like human intelligence, climate change and financial trading.

Lately Wissner-Gross started wondering: Why have we searched for so long to understand intelligence? Can it really be this elusive? His latest work posits that intelligence can indeed be defined physically, as a dynamic force, rather than a static property. He explains intelligence in terms of causal entropic forces, ultimately defining it as "a force to maximize future freedom of action."

Wissner-Gross is a fellow at the Harvard Institute for Applied Computational Science and a research affiliate at the MIT Media Lab. He has a Ph.D. in physics from Harvard and bachelor's degrees in physics, electrical science and engineering, and mathematics from MIT.

More profile about the speaker
Alex Wissner-Gross | Speaker | TED.com
TEDxBeaconStreet

Alex Wissner-Gross: A new equation for intelligence

알렉스 위즈너-그로스 (Alex Wissner-Gross): 새로운 지능 공식

Filmed:
2,098,891 views

지능의 방정식이 존재할까요? 그렇습니다. 바로 F = T ∇ Sτ입니다. 심리학자이자 컴퓨터 과학자인 알렉스 위즈너-그로스는 이 공식이 대체 무슨 뜻인지 무척 흥미롭고 유익한 강연으로 설명합니다. (영상: TEDxBeaconStreet)
- Scientist, entrepreneur, inventor
Alex Wissner-Gross applies science and engineering principles to big (and diverse) questions, like: "What is the equation for intelligence?" and "What's the best way to raise awareness about climate change?" Full bio

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

00:12
Intelligence지성 -- what is it?
0
899
3667
지능이란 무엇일까요?
00:16
If we take a look back at the history역사
1
4566
2291
역사적으로 지능이
00:18
of how intelligence지성 has been viewed,
2
6857
2624
어떻게 인식되어졌는지
00:21
one seminal정액의 example has been
3
9481
3618
들 수 있는 중요한 일례로
00:25
Edsger에저 Dijkstra's다이크 스트라의 famous유명한 quote인용문 that
4
13099
3477
에스커 다익스트라가 남긴
유명한 말이 있습니다.
00:28
"the question문제 of whether인지 어떤지 a machine기계 can think
5
16576
3111
"기계가 생각할 수 있는가,
00:31
is about as interesting재미있는
6
19687
1310
이 질문은
00:32
as the question문제 of whether인지 어떤지 a submarine잠수함
7
20997
2971
잠수함이 헤엄칠 수 있는가,
정도로 밖에
00:35
can swim수영."
8
23968
1790
흥미롭지 않다."
에스커 다익스트라가
이 글귀를 쓴 것은
00:37
Now, Edsger에저 Dijkstra다이 st 스트라, when he wrote this,
9
25758
3844
00:41
intended예정된 it as a criticism비판
10
29602
2054
알란 튜링같은
00:43
of the early이른 pioneers개척자 of computer컴퓨터 science과학,
11
31656
3000
전산학의 선구자들에 대한
00:46
like Alan앨런 Turing튜링.
12
34656
1747
비판의 의미였습니다.
00:48
However하나, if you take a look back
13
36403
2499
하지만 현재의 우리가
과거를 돌아보며
00:50
and think about what have been
14
38902
1965
00:52
the most가장 empowering권한을 부여하는 innovations혁신
15
40867
1996
우리가 어떤 혁신을 통해
헤엄치는 기계들과
00:54
that enabled사용 가능 us to build짓다
16
42863
1879
00:56
artificial인공의 machines기계들 that swim수영
17
44742
2234
하늘을 나는 기계들을
00:58
and artificial인공의 machines기계들 that [fly파리],
18
46976
2573
만들게 되었는지 생각해보면,
01:01
you find that it was only through...을 통하여 understanding이해
19
49549
3547
수영과 비행에 근본이 되는
01:05
the underlying밑에 있는 physical물리적 인 mechanisms메커니즘
20
53096
2608
물리적 원리를 이해함으로서
수영하거나 비행하는 기계를
01:07
of swimming수영 and flight비행
21
55704
2779
만들 수 있었음을 깨닫게 됩니다.
01:10
that we were able할 수 있는 to build짓다 these machines기계들.
22
58483
3172
01:13
And so, several수개 years연령 ago...전에,
23
61655
2256
비슷한 식으로, 저는 수년 전
지능에 근본이 되는 물리적 원리를
01:15
I undertook약속하다 a program프로그램 to try to understand알다
24
63911
3249
01:19
the fundamental기본적인 physical물리적 인 mechanisms메커니즘
25
67160
2634
이해하기 위한 프로그램을
시작했습니다.
01:21
underlying밑에 있는 intelligence지성.
26
69794
2768
그러면 일단
01:24
Let's take a step단계 back.
27
72562
1860
사고 실험 하나로 시작해볼까요.
01:26
Let's first begin시작하다 with a thought experiment실험.
28
74422
3149
여러분이 외계인이고
01:29
Pretend체하다 that you're an alien외계인 race경주
29
77571
2854
01:32
that doesn't know anything about Earth지구 biology생물학
30
80425
3041
지구의 생물학이나
신경학, 지능에 대해
01:35
or Earth지구 neuroscience신경 과학 or Earth지구 intelligence지성,
31
83466
3116
아는 것이 전혀 없다고
상상해 보십시오.
하지만 여러분은 망원경으로
01:38
but you have amazing놀랄 만한 telescopes망원경
32
86582
2192
지구를 관찰할 수 있고
01:40
and you're able할 수 있는 to watch the Earth지구,
33
88774
2362
01:43
and you have amazingly놀랍게도 long lives,
34
91136
2332
아주 긴 수명을 갖고 있습니다.
01:45
so you're able할 수 있는 to watch the Earth지구
35
93468
1499
그래서 지구를
수백만년, 수십억만년 동안
관찰할 수 있죠.
01:46
over millions수백만, even billions수십억 of years연령.
36
94967
3442
01:50
And you observe관찰하다 a really strange이상한 effect효과.
37
98409
3015
그러다 아주 이상한
현상을 발견합니다.
수백만 년 동안 지구에는
01:53
You observe관찰하다 that, over the course코스 of the millennia천년,
38
101424
4312
01:57
Earth지구 is continually계속해서 bombarded폭격당한 with asteroids소행성
39
105736
4285
끊임없이 소행성의
충돌이 일어나는데
어느 날,
02:02
up until...까지 a point포인트,
40
110021
2087
02:04
and that at some point포인트,
41
112108
1531
어느 순간에,
02:05
corresponding roughly대충 to our year, 2000 AD광고,
42
113639
4192
우리 시간으로
서기 2,000년경
지구를 향해
02:09
asteroids소행성 that are on
43
117831
1716
02:11
a collision충돌 course코스 with the Earth지구
44
119547
1931
충돌 궤도로 날아오던
소행성들이
02:13
that otherwise그렇지 않으면 would have collided충돌 한
45
121478
1975
02:15
mysteriously신비하게 get deflected편향된
46
123453
2415
신기하게도 방향을 바꾸거나
충돌하기 전 폭발하는 것을
보게 됩니다.
02:17
or they detonate폭파하다 before they can hit히트 the Earth지구.
47
125868
3072
02:20
Now of course코스, as earthlings지구인들,
48
128940
2083
지구인인 우리는 당연히
이 현상이 생존을 위한
02:23
we know the reason이유 would be
49
131023
1544
02:24
that we're trying견딜 수 없는 to save구하다 ourselves우리 스스로.
50
132567
1756
우리의 노력이란 것을 압니다.
재앙을 막으려는 것이죠.
02:26
We're trying견딜 수 없는 to prevent막다 an impact충격.
51
134323
3080
하지만 외계인으로서는
이 사실이나
02:29
But if you're an alien외계인 race경주
52
137403
1711
지구인의 지능에 대해
02:31
who doesn't know any of this,
53
139114
1146
전혀 알 길이 없습니다.
02:32
doesn't have any concept개념 of Earth지구 intelligence지성,
54
140260
2514
그렇다면 외계인들은 어쩔 수 없이
02:34
you'd당신은 be forced강요된 to put together함께
55
142774
1728
이 현상을 물리적으로
설명해야 합니다.
02:36
a physical물리적 인 theory이론 that explains설명하다 how,
56
144502
2918
02:39
up until...까지 a certain어떤 point포인트 in time,
57
147420
2538
늘 행성의 표면을 파괴해 오던
02:41
asteroids소행성 that would demolish헐다 the surface표면 of a planet행성
58
149958
4449
소행성 충돌이,
어떻게 신기하게도
02:46
mysteriously신비하게 stop doing that.
59
154407
3231
어느 순간부터 멈추게 되었는가
하는지를요.
02:49
And so I claim청구 that this is the same같은 question문제
60
157638
4204
저는 이것이 지능을
물리적으로 이해하는 것과
같은 질문이라고
말씀드리고 싶습니다.
02:53
as understanding이해 the physical물리적 인 nature자연 of intelligence지성.
61
161842
3998
02:57
So in this program프로그램 that I
undertook약속하다 several수개 years연령 ago...전에,
62
165840
3882
저는 수년간
이 프로그램을 계속하며
과학의 여러 줄기,
03:01
I looked보았다 at a variety종류 of different다른 threads
63
169722
2765
03:04
across건너서 science과학, across건너서 a variety종류 of disciplines분야,
64
172487
3162
다양한 분야들을 살펴보았는데
03:07
that were pointing가리키는, I think,
65
175649
1892
모든 증거가 지능은 근본적으로
단 한가지 원리에
기반한다는 것을
03:09
towards...쪽으로 a single단일, underlying밑에 있는 mechanism기구
66
177541
2548
가리키고 있었습니다.
03:12
for intelligence지성.
67
180089
1581
우주 과학을 예로 들어보지요.
03:13
In cosmology우주론, for example,
68
181670
2546
03:16
there have been a variety종류 of
different다른 threads of evidence증거
69
184216
2747
여러 다양한 증거들이
우리의 우주는
03:18
that our universe우주 appears등장하다 to be finely잘게 tuned조정 된
70
186963
3407
지능의 발달을 위해
정교하게 조율되었음을
03:22
for the development개발 of intelligence지성,
71
190370
2153
시사합니다.
특히 전체적인 상태가
03:24
and, in particular특별한, for the development개발
72
192523
2389
미래의 가능성이
03:26
of universal만능인 states
73
194912
1886
03:28
that maximize최대화하다 the diversity상이 of possible가능한 futures선물.
74
196798
4098
최대한 다양하도록
조율된 것입니다.
03:32
In game경기 play놀이, for example, in Go --
75
200896
2344
바둑과 같은 게임을
예로 들어보지요.
1997년 IBM의 딥 블루가
체스 경기에서
03:35
everyone각자 모두 remembers기억하다 in 1997
76
203240
3025
03:38
when IBM'sIBM Deep깊은 Blue푸른 beat박자
Garry게리 Kasparov카스파로프 at chess체스 --
77
206265
3951
개리 카스파로프를
이긴 것을 기억하실 겁니다.
03:42
fewer적은 people are aware알고있는
78
210216
1523
하지만 지난 10년간
체스보다 훨씬 더 많은
03:43
that in the past과거 10 years연령 or so,
79
211739
2018
03:45
the game경기 of Go,
80
213757
1198
경우의 수가 있는,
03:46
arguably틀림없이 a much more challenging도전적인 game경기
81
214955
1956
그래서 훨씬 더 어려운 게임인
바둑에서조차
체스와 같은 이유로
03:48
because it has a much higher더 높은 branching분지 factor인자,
82
216911
2425
03:51
has also또한 started시작한 to succumb굴복하다
83
219336
1702
인간이 컴퓨터에게
03:53
to computer컴퓨터 game경기 players선수
84
221038
1865
지기 시작했다는 것을
아는 분은 별로 없을겁니다.
03:54
for the same같은 reason이유:
85
222903
1573
03:56
the best베스트 techniques기법 right now
for computers컴퓨터들 playing연주하다 Go
86
224476
2800
현재 컴퓨터가 바둑을 두는
최고의 기술은
03:59
are techniques기법 that try to maximize최대화하다 future미래 options옵션들
87
227276
3696
수를 둘 때,
앞으로 가능한 수의 갯수가
최대한 많도록
두는 것입니다.
04:02
during...동안 game경기 play놀이.
88
230972
2014
04:04
Finally마침내, in robotic로봇 식의 motion운동 planning계획,
89
232986
3581
마지막으로,
로봇 운동 계획에서도
04:08
there have been a variety종류 of recent충적세 techniques기법
90
236567
2182
최근 발달된 기술들은
04:10
that have tried시도한 to take advantage이점
91
238749
1902
로봇의 능력을 사용해
04:12
of abilities능력 of robots로봇 to maximize최대화하다
92
240651
3146
다음 순간 가능한 움직임을
04:15
future미래 freedom자유 of action동작
93
243797
1506
최대한 다양화 하는 방식으로
04:17
in order주문 to accomplish달하다 complex복잡한 tasks과제.
94
245303
3097
복잡한 임무를 수행하게 합니다.
이런 모든 다른 분야의 결과들을
04:20
And so, taking취득 all of these different다른 threads
95
248400
2355
04:22
and putting퍼팅 them together함께,
96
250755
1622
종합해보면서
04:24
I asked물었다, starting출발 several수개 years연령 ago...전에,
97
252377
2640
수년전 저는 자문했습니다.
04:27
is there an underlying밑에 있는 mechanism기구 for intelligence지성
98
255017
2850
이런 다양한 분야의 지능에
04:29
that we can factor인자 out
99
257867
1673
공통적으로 존재하는
근본적인 원리가 있는가?
04:31
of all of these different다른 threads?
100
259540
1774
지능의 공통적인
방정식이 있는가?
04:33
Is there a single단일 equation방정식 for intelligence지성?
101
261314
4593
제가 믿기에 답은 "있다" 입니다.
["F = T ∇ Sτ"]
04:37
And the answer대답, I believe, is yes.
["F = T ∇ Sτ"]
102
265907
3371
04:41
What you're seeing is probably아마
103
269278
1913
여기 보시는 것은
04:43
the closest가장 가까운 equivalent동등한 to an E = mc엠씨²
104
271191
3294
아마 제가 아는 한
E = mc² 에 가장 가까운
04:46
for intelligence지성 that I've seen.
105
274485
2830
지능 공식입니다.
04:49
So what you're seeing here
106
277315
1702
이 공식은
04:51
is a statement성명서 of correspondence일치
107
279017
2669
관계를 나타내는 명제로
04:53
that intelligence지성 is a force, F,
108
281686
4435
지능을 F 라는 힘으로 치면,
이 힘은 미래의 행동 자유도를
최대화 하도록
작동한다는 뜻입니다.
04:58
that acts행위 so as to maximize최대화하다 future미래 freedom자유 of action동작.
109
286121
4650
05:02
It acts행위 to maximize최대화하다 future미래 freedom자유 of action동작,
110
290771
2375
미래의 행동 자유도를
최대화하고
05:05
or keep options옵션들 open열다,
111
293146
1628
최대한 다양한 옵션이
가능하게 합니다.
여기서 T는 어떤 힘이고,
05:06
with some strength T,
112
294774
2225
S는 도달 가능한 미래의 다양성,
05:08
with the diversity상이 of possible가능한 accessible얻기 쉬운 futures선물, S,
113
296999
4777
05:13
up to some future미래 time horizon수평선, tau타우.
114
301776
2550
타우는 미래의 어떤 시점을
뜻합니다.
05:16
In short짧은, intelligence지성 doesn't like to get trapped덫을 놓은.
115
304326
3209
간단히 말하자면,
지능은 제한을 싫어합니다.
05:19
Intelligence지성 tries시도하다 to maximize최대화하다
future미래 freedom자유 of action동작
116
307535
3055
지능은 미래에
가능한 행동과 선택을
최대한 다양하도록
하려는 힘입니다.
05:22
and keep options옵션들 open열다.
117
310590
2673
이 공식을 보면, 자연스럽게
05:25
And so, given주어진 this one equation방정식,
118
313263
2433
05:27
it's natural자연스러운 to ask청하다, so what can you do with this?
119
315696
2532
이걸로 뭘 할 수 있을까,
하는 생각이 들죠.
05:30
How predictive예측적인 is it?
120
318228
1351
이 식이 얼마나 예측성이 있을까요?
인간 수준의 지능을
예측할 수 있을까요?
05:31
Does it predict예측하다 human-level인간 수준 intelligence지성?
121
319579
2135
인공 지능을
예측할 수 있을까요?
05:33
Does it predict예측하다 artificial인공의 intelligence지성?
122
321714
2818
여기에 답하기 위해
여러분께
05:36
So I'm going to show보여 주다 you now a video비디오
123
324532
2042
05:38
that will, I think, demonstrate시연하다
124
326574
3420
이 공식 하나로
얼마나 놀라운 응용이 가능한지
시범을 보일 비디오를
05:41
some of the amazing놀랄 만한 applications응용 프로그램
125
329994
2288
보여드리겠습니다.
05:44
of just this single단일 equation방정식.
126
332282
2319
05:46
(Video비디오) Narrator내레이터: Recent충적세 research연구 in cosmology우주론
127
334601
1979
(비디오) 해설자:
최근 우주학의 발달은
05:48
has suggested제안 된 that universes유니버스 that produce생기게 하다
128
336580
2047
존재하는 동안
무질서, 혹은 엔트로피를
더 많이 만들어내는 우주일수록
05:50
more disorder무질서, or "entropy엔트로피," over their그들의 lifetimes일생
129
338627
3481
05:54
should tend지키다 to have more favorable유리한 conditions정황
130
342108
2478
우리 자신과 같은
지능체가 존재하는 데
05:56
for the existence존재 of intelligent지적인
beings존재들 such이러한 as ourselves우리 스스로.
131
344586
3016
더 호의적인 환경을 가지는
경향이 있습니다.
05:59
But what if that tentative시험 cosmological우주론 connection연결
132
347602
2574
하지만 이 엔트로피와 지능 사이의
06:02
between중에서 entropy엔트로피 and intelligence지성
133
350176
1843
잠정적인 우주학적 연관 고리가
06:04
hints힌트 at a deeper더 깊은 relationship관계?
134
352019
1771
더 깊은 관계를 암시한다면 어떨까요?
06:05
What if intelligent지적인 behavior행동 doesn't just correlate상관하다
135
353790
2564
지능이 장기적 엔트로피의 창조와
단지 상관 관계가
있는 것이 아니라
06:08
with the production생산 of long-term장기간 entropy엔트로피,
136
356354
1844
06:10
but actually사실은 emerges나온다. directly직접 from it?
137
358198
2318
거기에서 직접
근원한다면 어떨까요?
06:12
To find out, we developed개발 된 a software소프트웨어 engine엔진
138
360516
2406
이 문제를 위해 저희는
우리가 아는 어떤 계 안에서도
장기적 엔트로피의 생산을
최대화 하도록 고안된
06:14
called전화 한 Entropica엔트로피카, designed디자인 된 to maximize최대화하다
139
362922
2503
06:17
the production생산 of long-term장기간 entropy엔트로피
140
365425
1768
소프트웨어 엔진,
엔트로피카를 개발했습니다.
06:19
of any system체계 that it finds발견하다 itself그 자체 in.
141
367193
2576
놀랍게도 엔트로피카는
06:21
Amazingly놀랍게도, Entropica엔트로피카 was able할 수 있는 to pass패스
142
369769
2155
06:23
multiple배수 animal동물 intelligence지성
tests검사들, play놀이 human인간의 games계략,
143
371924
3456
여러 동물 지능 시험을 통과하고,
인간의 게임도 하고
심지어 주식 매매로
돈도 벌었습니다.
06:27
and even earn벌다 money trading거래 stocks주식,
144
375380
2146
06:29
all without없이 being존재 instructed지시를받은 to do so.
145
377526
2111
어떤 지시도 없이요.
엔트로피카의 활약을
직접 보여드리죠.
06:31
Here are some examples예제들 of Entropica엔트로피카 in action동작.
146
379637
2518
06:34
Just like a human인간의 standing서 있는
upright똑바로 without없이 falling떨어지는 over,
147
382155
3205
인간이 넘어지지 않고
바로 설 수 있듯이
06:37
here we see Entropica엔트로피카
148
385360
1230
여기있는 이 엔트로피카는
카트를 이용해 자동으로
막대의 균형을 잡고 있습니다.
06:38
automatically자동으로 balancing균형을 잡는 a pole using~을 사용하여 a cart카트.
149
386590
2885
06:41
This behavior행동 is remarkable주목할 만한 in part부품
150
389475
2012
놀라운 것은 이런 행위가
06:43
because we never gave Entropica엔트로피카 a goal.
151
391487
2331
어떤 지시도 없이
일어났다는 겁니다.
06:45
It simply간단히 decided결정적인 on its own개인적인 to balance밸런스 the pole.
152
393818
3157
스스로 막대기의
균형을 잡기로 결정한 것이죠.
06:48
This balancing균형을 잡는 ability능력 will have appliactionsappliactions
153
396975
2132
이렇게 균형을 잡는 능력은
06:51
for humanoid휴머노이드 robotics로봇 공학
154
399107
1397
인간형 로봇이나
06:52
and human인간의 assistive보조적인 technologies기술.
155
400504
2515
인간 보조 기술에
활용될 수 있습니다.
06:55
Just as some animals동물 can use objects사물
156
403019
2001
동물들이 주변 사물을
06:57
in their그들의 environments환경 as tools도구들
157
405020
1442
도구로 활용해
좁은 공간에 닿듯
06:58
to reach범위 into narrow제한된 spaces공백,
158
406462
1987
07:00
here we see that Entropica엔트로피카,
159
408449
1882
이 예에서 엔트로피카는
07:02
again on its own개인적인 initiative발의,
160
410331
1838
자발적으로 행동해
동물을 상징하는 큰 원을 움직여
07:04
was able할 수 있는 to move움직임 a large
disk디스크 representing대표하는 an animal동물
161
412169
2910
07:07
around so as to cause원인 a small작은 disk디스크,
162
415079
2345
도구를 상징하는 작은 원을
세번째 원이 갇힌
좁은 공간으로 밀어넣어
07:09
representing대표하는 a tool수단, to reach범위 into a confined갇힌 space공간
163
417424
2771
07:12
holding보유 a third제삼 disk디스크
164
420195
1537
갇힌 원이 밖으로
빠져나올 수 있게
하고 있습니다.
07:13
and release해제 the third제삼 disk디스크
from its initially처음에는 fixed결정된 position위치.
165
421732
2972
이런 도구 사용 능력은
스마트 제조업,
07:16
This tool수단 use ability능력 will have applications응용 프로그램
166
424704
2189
07:18
for smart똑똑한 manufacturing조작 and agriculture농업.
167
426893
2359
그리고 농업에
활용될 수 있습니다.
또 다른 예로 동물들이
07:21
In addition부가, just as some other animals동물
168
429252
1944
07:23
are able할 수 있는 to cooperate협력 by pulling당기는
opposite반대말 ends끝이다 of a rope로프
169
431196
2696
밧줄의 양쪽을 동시에 물어 당겨
음식이 떨어지게 하듯이
07:25
at the same같은 time to release해제 food식품,
170
433892
2053
07:27
here we see that Entropica엔트로피카 is able할 수 있는 to accomplish달하다
171
435945
2295
여기서 엔트로피카는
그런 작업의 모델 역할을
수행하고 있습니다.
07:30
a model모델 version번역 of that task태스크.
172
438240
1988
07:32
This cooperative협력적인 ability능력 has interesting재미있는 implications의미
173
440228
2522
이런 협력 기능은 경제 기획과
07:34
for economic간결한 planning계획 and a variety종류 of other fields전지.
174
442750
3435
다양한 분야에서
흥미로운 응용이 가능합니다.
07:38
Entropica엔트로피카 is broadly대체로 applicable응용할 수 있는
175
446185
2071
엔트로피카는 여러 분야에
07:40
to a variety종류 of domains도메인.
176
448256
1943
다양하게 적용될 수 있습니다.
07:42
For example, here we see it successfully성공적으로
177
450199
2442
이 예에서는 엔트로피카가
혼자서 퐁 게임을 하고 있지요.
07:44
playing연주하다 a game경기 of pong탁구 against반대 itself그 자체,
178
452641
2559
07:47
illustrating일러스트 its potential가능성 for gaming노름.
179
455200
2343
게임 산업에서의 활용 가능성을
보여주는 것입니다.
이 예에서 엔트로피카는 또
07:49
Here we see Entropica엔트로피카 orchestrating오케스트레이션
180
457543
1919
07:51
new새로운 connections사이 on a social사회적인 network회로망
181
459462
1839
친구들과 곧잘 멀어지게 되는
사회 네트워크에서
새로운 연결고리들을 만들고
07:53
where friends친구 are constantly끊임없이 falling떨어지는 out of touch접촉
182
461301
2760
네트워크가 서로
잘 연결되게 합니다.
07:56
and successfully성공적으로 keeping유지
the network회로망 well connected연결된.
183
464061
2856
07:58
This same같은 network회로망 orchestration관현악법 ability능력
184
466917
2298
이 네트워크 편성 능력은
08:01
also또한 has applications응용 프로그램 in health건강 care케어,
185
469215
2328
의료 산업, 에너지, 그리고 지능에
응용 될 수 있습니다.
08:03
energy에너지, and intelligence지성.
186
471543
3232
08:06
Here we see Entropica엔트로피카 directing연출 the paths경로들
187
474775
2085
여기서는 엔트로피카가
선단을 지휘하고 있습니다.
08:08
of a fleet함대 of ships배들,
188
476860
1486
08:10
successfully성공적으로 discovering발견 and
utilizing활용 the Panama파나마 Canal운하
189
478346
3175
파나마 운하를
성공적으로 발견하고 이용해
대서양에서 태평양으로 전진해서
08:13
to globally전 세계적으로 extend넓히다 its reach범위 from the Atlantic거인 아틀라스
190
481521
2458
08:15
to the Pacific태평양.
191
483979
1529
세계적으로 확장해
나갈 수 있습니다.
08:17
By the same같은 token토큰, Entropica엔트로피카
192
485508
1727
같은 방식으로, 엔트로피카는
08:19
is broadly대체로 applicable응용할 수 있는 to problems문제들
193
487235
1620
자동 안보, 물류,
08:20
in autonomous자발적인 defense방어, logistics기호 논리학 and transportation교통.
194
488855
5302
교통에 활용될 수 있습니다.
08:26
Finally마침내, here we see Entropica엔트로피카
195
494173
2030
마지막으로, 여기서 엔트로피카는
가상 주식 매매에서
08:28
spontaneously자발적으로 discovering발견 and executing실행 중
196
496203
2723
08:30
a buy-low사기가 낮은, sell-high팔다 strategy병법
197
498926
2067
싸게 사고 비싸게 파는 전략을
스스로 발견하고 실행해
08:32
on a simulated시뮬레이션 된 range범위 traded상장 된 stock스톡,
198
500993
2178
관리하던 자산을 기하급수적으로
08:35
successfully성공적으로 growing성장하는 assets자산 under아래에 management조치
199
503171
2331
08:37
exponentially기하 급수적으로.
200
505502
1424
증가시켰습니다.
08:38
This risk위험 management조치 ability능력
201
506926
1308
이런 위험 관리 능력은
08:40
will have broad넓은 applications응용 프로그램 in finance재원
202
508234
2487
금융과 보험업계에서
여러 응용이 가능할 것입니다.
08:42
and insurance보험.
203
510721
3328
08:46
Alex알렉스 Wissner-Gross위스 너 - 그로스: So what you've just seen
204
514049
2091
알렉스 위스너-그로스:
방금 보신 것은
인간에 한다고 여겼던
여러 가지 지능적이고
08:48
is that a variety종류 of signature서명 human인간의 intelligent지적인
205
516140
4392
인지적인 행동들,
08:52
cognitive인지 적 behaviors행동
206
520532
1757
즉 도구 사용이나 직립 보행,
08:54
such이러한 as tool수단 use and walking보행 upright똑바로
207
522289
2831
08:57
and social사회적인 cooperation협력
208
525120
2029
사회적 협력등이 모두 다
어떤 시스템에서든
미래 행동 자유도가
08:59
all follow따르다 from a single단일 equation방정식,
209
527149
2972
09:02
which어느 drives드라이브 a system체계
210
530121
1932
최대화 되도록 하는
한가지 공식에
기반한다는 것입니다.
09:04
to maximize최대화하다 its future미래 freedom자유 of action동작.
211
532053
3911
한데 여기에는
깊은 역설이 있습니다.
09:07
Now, there's a profound깊은 irony반어 here.
212
535964
3007
로봇이라는 표현이 사용된
09:10
Going back to the beginning처음
213
538971
2024
09:12
of the usage용법 of the term기간 robot기계 인간,
214
540995
3273
최초의 순간으로 돌아가 봅시다.
연극 '러(RUR)'예요.
09:16
the play놀이 "RURRUR,"
215
544268
2903
기계 지능을 개발하면
09:19
there was always a concept개념
216
547171
2235
09:21
that if we developed개발 된 machine기계 intelligence지성,
217
549406
3226
인공 두뇌의 반란이
있을 거라는 생각은
09:24
there would be a cybernetic진화 된 인공 두뇌 revolt반란.
218
552632
3027
늘 있어왔습니다.
09:27
The machines기계들 would rise오르기 up against반대 us.
219
555659
3551
기계들이 인간을 상대로
들고 일어난다는 것이지요.
09:31
One major주요한 consequence결과 of this work
220
559210
2319
제 강연 내용의
09:33
is that maybe all of these decades수십 년,
221
561529
2769
주요 결과 중 하나는
지난 수십년간
09:36
we've우리는 had the whole완전한 concept개념 of cybernetic진화 된 인공 두뇌 revolt반란
222
564298
2976
우리는 이 인공 지능의
반란이라는 것에 대해
정반대로 생각해 온 걸지도
모릅니다.
09:39
in reverse.
223
567274
2011
09:41
It's not that machines기계들 first become지다 intelligent지적인
224
569285
3279
기계가 먼저 지능적이 되고
그 다음 과대망상에 빠져
09:44
and then megalomaniacal거식증의
225
572564
2015
세계 정복을 하려는 게 아닙니다.
09:46
and try to take over the world세계.
226
574579
2224
09:48
It's quite아주 the opposite반대말,
227
576803
1434
오히려 그 정반대지요.
09:50
that the urge충동 to take control제어
228
578237
2906
모든 가능한 미래를
09:53
of all possible가능한 futures선물
229
581143
2261
조종하고자 하는 욕구는
지능 그 자체보다도
09:55
is a more fundamental기본적인 principle원리
230
583404
2118
더 근본적인 원리입니다.
09:57
than that of intelligence지성,
231
585522
1363
09:58
that general일반 intelligence지성 may할 수있다 in fact emerge나타나다
232
586885
3700
어쩌면 지능은 전반적으로
이런 통제 능력에 대한
10:02
directly직접 from this sort종류 of control-grabbing통제력을 행사하는,
233
590585
3559
갈망과 노력 그 자체에서
나오는 걸 수도 있습니다.
그 반대가 아니라요.
10:06
rather차라리 than vice바이스 versa그 반대의 경우.
234
594144
4185
또 다른 중요한 결과는
목적 추구입니다.
10:10
Another다른 important중대한 consequence결과 is goal seeking찾는.
235
598329
3769
저는 자주, 이 관점에서
목적 추구 능력은 어떻게 설명되는지
10:14
I'm often자주 asked물었다, how does the ability능력 to seek목표물 탐색 goals목표
236
602098
4360
10:18
follow따르다 from this sort종류 of framework뼈대?
237
606458
1620
질문 받습니다.
10:20
And the answer대답 is, the ability능력 to seek목표물 탐색 goals목표
238
608078
3028
그 질문에 대한 답은,
목적 추구 능력은
10:23
will follow따르다 directly직접 from this
239
611106
1882
직접적인 결과입니다.
10:24
in the following수행원 sense감각:
240
612988
1834
예를 들면
앞으로 있을 수도 있는
다양한 목적들을
10:26
just like you would travel여행 through...을 통하여 a tunnel터널,
241
614822
2865
이룰 수 있기 위해
10:29
a bottleneck병목 in your future미래 path통로 space공간,
242
617687
2505
미래로 가는 터널이나 병목을
10:32
in order주문 to achieve이루다 many많은 other
243
620192
1871
지나는 것과 마찬가지 입니다.
10:34
diverse다양한 objectives목적들 later후에 on,
244
622063
2021
혹은 장기적인
10:36
or just like you would invest사다
245
624084
2372
10:38
in a financial재정적 인 security보안,
246
626456
1787
부의 증가를 위해
단기적 유동성을 줄여
10:40
reducing감소시키는 your short-term단기 liquidity유동성
247
628243
2237
10:42
in order주문 to increase증가하다 your wealth over the long term기간,
248
630480
2400
재정보증에 투자하는 것과
같은 이치지요.
10:44
goal seeking찾는 emerges나온다. directly직접
249
632880
2337
목적 추구는 미래 행동의 자유도를
10:47
from a long-term장기간 drive드라이브
250
635217
1729
늘리기 위한
10:48
to increase증가하다 future미래 freedom자유 of action동작.
251
636946
4037
장기적인 욕구에서
직접적으로 비롯됩니다.
마지막으로, 유명한 물리학자
리차드 파인만은
10:52
Finally마침내, Richard리차드 FeynmanFeynman, famous유명한 physicist물리학 자,
252
640983
3528
언젠가 이런 글을 썼습니다.
만약 인간 문명이 멸망하고
10:56
once일단 wrote that if human인간의 civilization문명 were destroyed의해 파괴됨
253
644511
3672
우리 자손들이
11:00
and you could pass패스 only a single단일 concept개념
254
648183
1893
11:02
on to our descendants자손
255
650076
1371
문명을 재건할 수 있게
11:03
to help them rebuild재건하다 civilization문명,
256
651447
2307
단 한 가지 지식만
전수할 수 있다면
11:05
that concept개념 should be
257
653754
1686
그 지식은 바로
11:07
that all matter문제 around us
258
655440
1852
우리 주변의 모든 것이
아주 작은 조각들로
만들어져있고
11:09
is made만든 out of tiny작은 elements집단
259
657292
2323
11:11
that attract끌다 each마다 other when they're far멀리 apart떨어져서
260
659615
2508
이것들은 멀리 있으면
서로 끌어당기고
가까이 있으면
밀어낸다는 것이라고요.
11:14
but repel격퇴하다 each마다 other when they're close닫기 together함께.
261
662123
3330
제 경우에는 후손들이
11:17
My equivalent동등한 of that statement성명서
262
665453
1781
인공 지능을 재건하거나
11:19
to pass패스 on to descendants자손
263
667234
1268
인간 지능을 이해할 수 있도록
11:20
to help them build짓다 artificial인공의 intelligences지능
264
668502
2712
전달할 단 한가지 말은
11:23
or to help them understand알다 human인간의 intelligence지성,
265
671214
2949
다음과 같습니다:
11:26
is the following수행원:
266
674163
1267
11:27
Intelligence지성 should be viewed
267
675430
2053
지능은
미래 행동의 자유도를
11:29
as a physical물리적 인 process방법
268
677483
1413
최대화 하고, 스스로의 미래에
11:30
that tries시도하다 to maximize최대화하다 future미래 freedom자유 of action동작
269
678896
2965
제한을 막으려는 물리적 과정이다.
11:33
and avoid기피 constraints제약 in its own개인적인 future미래.
270
681861
3616
11:37
Thank you very much.
271
685477
1358
감사합니다.
11:38
(Applause박수 갈채)
272
686835
4000
(박수)
Translated by Sieun Lee
Reviewed by K Bang

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Alex Wissner-Gross - Scientist, entrepreneur, inventor
Alex Wissner-Gross applies science and engineering principles to big (and diverse) questions, like: "What is the equation for intelligence?" and "What's the best way to raise awareness about climate change?"

Why you should listen

Alex Wissner-Gross is a serial big-picture thinker. He applies physics and computer science principles to a wide variety of topics, like human intelligence, climate change and financial trading.

Lately Wissner-Gross started wondering: Why have we searched for so long to understand intelligence? Can it really be this elusive? His latest work posits that intelligence can indeed be defined physically, as a dynamic force, rather than a static property. He explains intelligence in terms of causal entropic forces, ultimately defining it as "a force to maximize future freedom of action."

Wissner-Gross is a fellow at the Harvard Institute for Applied Computational Science and a research affiliate at the MIT Media Lab. He has a Ph.D. in physics from Harvard and bachelor's degrees in physics, electrical science and engineering, and mathematics from MIT.

More profile about the speaker
Alex Wissner-Gross | Speaker | TED.com