ABOUT THE SPEAKER
Ray Kurzweil - Inventor, futurist
Ray Kurzweil is an engineer who has radically advanced the fields of speech, text and audio technology. He's revered for his dizzying -- yet convincing -- writing on the advance of technology, the limits of biology and the future of the human species.

Why you should listen

Inventor, entrepreneur, visionary, Ray Kurzweil's accomplishments read as a startling series of firsts -- a litany of technological breakthroughs we've come to take for granted. Kurzweil invented the first optical character recognition (OCR) software for transforming the written word into data, the first print-to-speech software for the blind, the first text-to-speech synthesizer, and the first music synthesizer capable of recreating the grand piano and other orchestral instruments, and the first commercially marketed large-vocabulary speech recognition.

Yet his impact as a futurist and philosopher is no less significant. In his best-selling books, which include How to Create a Mind, The Age of Spiritual Machines, The Singularity Is Near: When Humans Transcend Biology, Kurzweil depicts in detail a portrait of the human condition over the next few decades, as accelerating technologies forever blur the line between human and machine.

In 2009, he unveiled Singularity University, an institution that aims to "assemble, educate and inspire leaders who strive to understand and facilitate the development of exponentially advancing technologies." He is a Director of Engineering at Google, where he heads up a team developing machine intelligence and natural language comprehension.

More profile about the speaker
Ray Kurzweil | Speaker | TED.com
TED2009

Ray Kurzweil: A university for the coming singularity

레이 쿠르즈웨일: 다가오는 특이성에 대비하는 미래의 대학

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레이 쿠르즈웨일이 기술의 몹시 빠른 진보가 결국은 경기 침체를 가속화시킬 것이라는 최근의 도표를 보여줍니다. 이와 함께 앞으로 나타날 기술과 이를 인류를 위해 잘 사용할 수 있는 방법에 대해서 연구하는 "특이성 대학"이라는 그의 새로운 프로젝트를 공개합니다.
- Inventor, futurist
Ray Kurzweil is an engineer who has radically advanced the fields of speech, text and audio technology. He's revered for his dizzying -- yet convincing -- writing on the advance of technology, the limits of biology and the future of the human species. Full bio

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00:13
Information정보 technology과학 기술 grows자라다 in an exponential기하 급수적 인 manner방법.
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1000
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정보기술은 기하급수적으로 성장해왔습니다.
00:16
It's not linear선의. And our intuition직관 is linear선의.
1
4000
4000
선형적이지 않지요. 그리고 우리의 직관은 선형적입니다.
00:20
When we walked걸었다 through...을 통하여 the savanna대초원 a thousand years연령 ago...전에
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8000
2000
천 년 전에 사바나 초원을 걷고 있던 인류는
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we made만든 linear선의 predictions예측 where that animal동물 would be,
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어디에 동물이 있을지에 대해 선형적으로 예측했습니다.
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and that worked일한 fine. It's hardwired하드 와이어드 in our brains두뇌.
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나쁘지 않았어요. 지금의 우리 뇌는 그런 식으로 생각하도록 되어있죠.
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But the pace속도 of exponential기하 급수적 인 growth성장
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15000
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하지만 기하급수적인 성장이야말로
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is really what describes기술하다 information정보 technologies기술.
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정보기술을 잘 설명할 수 있는 말입니다.
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And it's not just computation계산.
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단순한 계산이 아니에요.
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There is a big difference between중에서 linear선의 and exponential기하 급수적 인 growth성장.
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24000
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선형과 기하급수적인 성장 사이에는 큰 차이가 있죠.
00:38
If I take 30 steps걸음 linearly선형으로 -- one, two, three, four, five다섯 --
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26000
4000
제가 선형적으로 30걸음을 간다면, 하나, 둘, 셋, 넷, 다섯,
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I get to 30.
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30000
2000
그리고 30에 도달하겠죠.
00:44
If I take 30 steps걸음 exponentially기하 급수적으로 -- two, four, eight여덟, 16 --
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3000
30걸음을 기하급수적으로 간다면, 둘, 넷, 여덟, 열여섯,
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I get to a billion십억.
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10억까지 가게 됩니다.
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It makes~을 만든다 a huge거대한 difference.
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엄청난 차이죠.
00:51
And that really describes기술하다 information정보 technology과학 기술.
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그리고 이것이 정보기술을 설명해 주는 개념입니다.
00:53
When I was a student학생 at MITMIT,
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41000
2000
제가 MIT의 학생이었을 때는,
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we all shared공유 된 one computer컴퓨터 that took~했다 up a whole완전한 building건물.
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2000
건물 전체를 차지하는 한 대의 컴퓨터를 나눠서 썼어요.
00:57
The computer컴퓨터 in your cellphone핸드폰 today오늘 is a million백만 times타임스 cheaper,
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45000
3000
오늘날 여러분 휴대폰에 있는 컴퓨터가 수백 만배 싸고,
01:00
a million백만 times타임스 smaller더 작은,
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2000
수백 만배 작으면서도,
01:02
a thousand times타임스 more powerful강한.
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속도는 수천 배나 더 빠를겁니다.
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That's a billion-fold10 억 배 increase증가하다 in capability능력 per dollar달러
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달러당 가치로 환산하면 수십억 배 차이가 납니다.
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that we've우리는 actually사실은 experienced경험있는 since이후 I was a student학생.
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55000
2000
이 변화상은 제가 학생이었던 시절부터 지금까지 실제로 경험한 일이죠.
01:09
And we're going to do it again in the next다음 것 25 years연령.
22
57000
3000
그리고 다음 25년간 이런 변화를 다시 겪게 될 겁니다.
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Information정보 technology과학 기술 progresses진행하다
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60000
2000
정보기술은 여러 번 반복되는
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through...을 통하여 a series시리즈 of S-curvesS 곡선
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62000
2000
S자 곡선을 따라 발전하고
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where each마다 one is a different다른 paradigm어형 변화표.
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64000
2000
각 단계마다 서로 다른 패러다임을 가집니다.
01:18
So people say, "What's going to happen우연히 있다 when Moore's무어의 Law comes온다 to an end종료?"
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66000
3000
사람들은 이렇게 말하죠. "무어의 법칙이 끝나고 나면 어떻게 되는거야?"
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Which어느 will happen우연히 있다 around 2020.
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69000
2000
2020년 쯤이 되겠죠.
01:23
We'll then go to the next다음 것 paradigm어형 변화표.
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71000
2000
그 때가 되면 우리는 다음 패러다임으로 넘어가게 됩니다.
01:25
And Moore's무어의 Law was not the first paradigm어형 변화표
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73000
2000
사실 무어의 법칙이 컴퓨터의 능력이 기하급수적으로
01:27
to bring가져오다 exponential기하 급수적 인 growth성장 to computing컴퓨팅.
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75000
2000
발전한다고 했던 최초의 패러다임을 아니었어요.
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The exponential기하 급수적 인 growth성장 of computing컴퓨팅 started시작한
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2000
컴퓨터 능력의 기하급수적인 성장은
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decades수십 년 before Gordon고든 Moore무어 was even born타고난.
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79000
2000
고든 무어가 태어나기도 전부터 시작되었습니다.
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And it doesn't just apply대다 to computation계산.
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81000
4000
그리고 컴퓨터 세계에만 국한된 이야기도 아니에요.
01:37
It's really any technology과학 기술 where we can measure법안
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85000
2000
측정 가능한 정보 속성을 가지고 있는
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the underlying밑에 있는 information정보 properties속성들.
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87000
3000
모든 기술이 이런 패러다임을 따르죠.
01:42
Here we have 49 famous유명한 computers컴퓨터들. I put them in a logarithmic대수 graph그래프.
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90000
4000
여기에 마흔아홉 가지의 유명한 컴퓨터들이 있습니다. 로그 함수 그래프로 표현해 봤어요.
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The logarithmic대수 scale규모 hides숨 깁니다 the scale규모 of the increase증가하다,
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94000
4000
로그 함수는 증가세를 숨기는 특성이 있어요.
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because this represents대표하다 trillions-fold수조 increase증가하다
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98000
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사실은 지금 보시는 그래프도
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since이후 the 1890 census인구 조사.
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3000
1890년 이후 수조 배 증가한 것을 나타내고 있거든요.
01:55
In 1950s they were shrinking수축하는 vacuum진공 tubes,
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103000
2000
1950년대에는 진공관의 크기를 줄이려고 노력했었어요.
01:57
making만들기 them smaller더 작은 and smaller더 작은. They finally마침내 hit히트 a wall;
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105000
3000
점점 더 작게 만들려고만 했었죠. 그러다보니 결국 벽에 부딪히게 되었죠.
02:00
they couldn't할 수 없었다 shrink수축 the vacuum진공 tube튜브 any more and keep the vacuum진공.
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108000
2000
진공 상태를 유지하면서 크기를 더 이상 줄일 수가 없었어요.
02:02
And that was the end종료 of the shrinking수축하는 of vacuum진공 tubes,
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110000
3000
진공관 크기 축소 경쟁은 그렇게 끝납니다.
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but it was not the end종료 of the exponential기하 급수적 인 growth성장 of computing컴퓨팅.
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113000
3000
하지만, 이로써 컴퓨터의 기하급수적인 발전이 끝났다는 뜻은 아닙니다.
02:08
We went갔다 to the fourth네번째 paradigm어형 변화표, transistors트랜지스터들,
45
116000
2000
네 번째 패러다임인 트랜지스터로 넘어갔죠.
02:10
and finally마침내 integrated통합 된 circuits회로들.
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118000
2000
그리고 마침내 집적회로로 넘어갑니다.
02:12
When that comes온다 to an end종료 we'll go to the sixth육분의 하나 paradigm어형 변화표;
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120000
2000
그것도 끝나자 우리는 여섯 번째 패러다임으로 넘어갑니다.
02:14
three-dimensional입체의 self-organizing자기 조직화 molecular분자 circuits회로들.
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122000
4000
스스로 구조를 갖추는 3차원 분자회로입니다.
02:18
But what's even more amazing놀랄 만한, really, than this
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126000
3000
하지만 이런 환상적인 진보의 속도보다도
02:21
fantastic환상적인 scale규모 of progress진행,
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129000
2000
정말 더욱 엄청난 것은
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is that -- look at how predictable예측할 수있는 this is.
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131000
2000
이 진보의 속도가 얼마나 예측 가능했었냐는 것이에요.
02:25
I mean this went갔다 through...을 통하여 thick두꺼운 and thin얇은,
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133000
2000
제 말은 이런 진보의 추세가 좋을 때나 안 좋을 때,
02:27
through...을 통하여 war전쟁 and peace평화, through...을 통하여 boom times타임스 and recessions경기 침체.
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135000
3000
전시와 평시, 호황과 불황에도 끄떡없었다는 뜻입니다.
02:30
The Great Depression우울증 made만든 not a dent옴폭 들어간 곳 in this exponential기하 급수적 인 progression진행.
54
138000
4000
대공황마저도 이 기하급수적인 진보에 흠집 하나 못 냈어요.
02:34
We'll see the same같은 thing in the economic간결한 recession경기 후퇴 we're having now.
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142000
4000
지금 우리가 겪는 경기침체에도 마찬가지일 거에요.
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At least가장 작은 the exponential기하 급수적 인 growth성장 of information정보 technology과학 기술 capability능력
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146000
3000
적어도 정보기술 능력의 발전은
02:41
will continue잇다 unabated줄지 않는.
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149000
3000
계속될 겁니다.
02:44
And I just updated업데이트 된 these graphs그래프.
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152000
2000
최근에 이 도표들을 새로 만들었습니다.
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Because I had them through...을 통하여 2002 in my book도서, "The Singularity특이 is Near가까운."
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154000
3000
왜냐하면 2002년에 썼던 "특이점이 온다"라는 제 책에 있던 도표거든요.
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So we updated업데이트 된 them,
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157000
2000
그래서 갱신했죠.
02:51
so I could present선물 it here, to 2007.
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159000
3000
이제 2007년인 지금 여기서 보여드릴 수 있겠네요.
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And I was asked물었다, "Well aren't있지 않다. you nervous강한?
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162000
2000
이런 질문도 듣습니다. "음, 그러면 당신은 불안하지는 않나요?
02:56
Maybe it kind종류 of didn't stay머무르다 on this exponential기하 급수적 인 progression진행."
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164000
4000
이 기하급수적인 진보가 언제까지 계속될지 모르잖아요."
03:00
I was a little nervous강한
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168000
2000
저도 사실 좀 걱정은 됩니다.
03:02
because maybe the data데이터 wouldn't~ 않을거야. be right,
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170000
2000
제 자료들이 맞지 않게 될까봐요.
03:04
but I've done끝난 this now for 30 years연령,
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172000
2000
하지만 이 일을 저는 30년 동안 해왔어요.
03:06
and it has stayed머물렀던 on this exponential기하 급수적 인 progression진행.
67
174000
3000
그리고 그 동안 계속 기하급수적인 속도였죠.
03:09
Look at this graph그래프 here.You could buy사다 one transistor트랜지스터 for a dollar달러 in 1968.
68
177000
3000
여기 이 도표를 보세요. 1968년에 트랜지스터 하나를 1달러에 살 수 있었어요.
03:12
You can buy사다 half절반 a billion십억 today오늘,
69
180000
2000
오늘날은 십억 개를 살 수 있습니다.
03:14
and they are actually사실은 better, because they are faster더 빠른.
70
182000
2000
그리고 더 빠르니 품질도 더 좋은 셈이죠.
03:16
But look at how predictable예측할 수있는 this is.
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184000
2000
하지만 이것들이 얼마나 예측가능한지 보세요.
03:18
And I'd say this knowledge지식 is over-fitting과다한 피팅 to past과거 data데이터.
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186000
3000
이 지식들은 모두 과거 자료에 맞추어서 얻어진 것들이거든요.
03:21
I've been making만들기 these forward-looking미래 지향적 인 predictions예측 for about 30 years연령.
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189000
4000
저는 지난 30년 동안 이런 식의 미래 예측을 내놨어요.
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And the cost비용 of a transistor트랜지스터 cycle주기,
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193000
2000
그리고 전자부품의 가격대 성능비를 측정하는 지표로
03:27
which어느 is a measure법안 of the price가격 performance공연 of electronics전자 제품,
75
195000
2000
트랜지스터 하나가 계산 한 번할 때 드는 비용을 보면
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comes온다 down about every...마다 year.
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197000
2000
매년 감소하는 것을 알 수 있죠.
03:31
That's a 50 percent퍼센트 deflation수축 rate.
77
199000
2000
50%씩 감소해 왔습니다.
03:33
And it's also또한 true참된 of other examples예제들,
78
201000
2000
DNA나 뇌 관련 자료들과 똑같이
03:35
like DNADNA data데이터 or brain data데이터.
79
203000
2000
이것도 사실입니다.
03:37
But we more than make up for that.
80
205000
2000
그냥 만들어낸 이야기가 아닙니다.
03:39
We actually사실은 ship more than twice두번 as much
81
207000
2000
한 해에 수출되는 정보 기술 관련 모든 제품과 서비스는
03:41
of every...마다 form형태 of information정보 technology과학 기술.
82
209000
2000
매년 두 배씩 증가합니다.
03:43
We've우리는 had 18 percent퍼센트 growth성장 in constant일정한 dollars불화
83
211000
3000
지난 반세기 동안 모든 종류의 정보기술이 이룬 발전을
03:46
in every...마다 form형태 of information정보 technology과학 기술 for the last half-century반세기,
84
214000
3000
불변 달러 가치로 환산하면 18%에 이릅니다.
03:49
despite무례 the fact that you can get twice두번 as much of it each마다 year.
85
217000
4000
동일한 가격을 지불하고 2배 가치를 얻는 사실은 고려하지 않았습니다.
03:53
This is a completely완전히 different다른 example.
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221000
2000
이번 것은 완전히 다른 사례입니다.
03:55
This is not Moore's무어의 Law.
87
223000
2000
무어의 법칙이 아니에요.
03:57
The amount of DNADNA data데이터
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225000
2000
우리가 처리할 수 있는 DNA 정보량은
03:59
we've우리는 sequenced연속 된 has doubled배가 된 every...마다 year.
89
227000
2000
매년 두 배씩 증가해 왔습니다.
04:01
The cost비용 has come down by half절반 every...마다 year.
90
229000
3000
가격은 매년 절반으로 떨어져왔지요.
04:04
And this has been a smooth부드러운 progression진행
91
232000
2000
게놈 프로젝트가 시작된 이래로
04:06
since이후 the beginning처음 of the genome게놈 project계획.
92
234000
2000
완만히 발전해 왔습니다.
04:08
And halfway중도 through...을 통하여 the project계획, skeptics회의론자 said,
93
236000
2000
프로젝트가 절반쯤 진행됐을 때, 회의론자들은 이렇게 말했습니다.
04:10
"Well, this is not working out. You're halfway중도 through...을 통하여 the genome게놈 project계획
94
238000
3000
"이건 아마 안 될거야. 프로젝트의 시간이 절반이나 지났는데,
04:13
and you've finished끝마친 one percent퍼센트 of the project계획."
95
241000
2000
아직 전체의 1% 자료 밖에 처리하지 못했잖아."
04:15
But that was really right on schedule시간표.
96
243000
2000
하지만 실제로는 일정에 정확히 맞아가고 있던 것이었어요.
04:17
Because if you double더블 one percent퍼센트 seven일곱 more times타임스,
97
245000
2000
왜냐하면 1%를 두 배씩 늘리기를 7번만 하면
04:19
which어느 is exactly정확하게 what happened일어난,
98
247000
2000
100%에 도달하거든요.
04:21
you get 100 percent퍼센트. And the project계획 was finished끝마친 on time.
99
249000
3000
실제 프로젝트도 그렇게 진행되었고, 일정에 맞춰서 끝났습니다.
04:24
Communication통신 technologies기술:
100
252000
2000
통신 기술:
04:26
50 different다른 ways to measure법안 this,
101
254000
2000
이것을 측정하는 방법은 50가지나 있습니다.
04:28
the number번호 of bits조금 being존재 moved움직이는 around, the size크기 of the Internet인터넷.
102
256000
3000
돌아다니는 비트의 개수나 인터넷의 크기가 그것이죠.
04:31
But this has progressed진보 된 at an exponential기하 급수적 인 pace속도.
103
259000
2000
하지만 이것들도 기하급수적인 속도로 진보해 왔어요.
04:33
This is deeply깊이 democratizing민주화하다.
104
261000
2000
깊숙이 민주화된 방식으로요.
04:35
I wrote, over 20 years연령 ago...전에 in "The Age나이 of Intelligent지능형 Machines기계,"
105
263000
3000
20년 전에 소비에트 연합이 한참 잘 나갈 때,
04:38
when the Soviet옛 소련 Union노동 조합 was going strong강한, that it would be swept쓸어 버린 away
106
266000
3000
"The Age of Intelligent Machines"라는 책에서 저는
04:41
by this growth성장 of decentralized분산 된 communication통신.
107
269000
4000
분산형 의사소통의 증가로 인해서 소련이 곧 무너질 것이라고 썼습니다.
04:45
And we will have plenty많은 of computation계산 as we go through...을 통하여 the 21st century세기
108
273000
3000
21세기를 지나면서 인류는 엄청난 계산 능력을 가지게 될 것 입니다.
04:48
to do things like simulate시뮬레이션하다 regions지역들 of the human인간의 brain.
109
276000
4000
그러면 인간 두뇌의 각 부분들을 시뮬레이션하는 것도 가능하겠지요.
04:52
But where will we get the software소프트웨어?
110
280000
2000
하지만 그런 소프트웨어를 어떻게 만들 수 있을까요?
04:54
Some critics비평가 say, "Oh, well software소프트웨어 is stuck붙어있는 in the mud진흙."
111
282000
3000
일부 비평가들은, "아, 소프트웨어는 그 쪽에서는 완전 꽉 막혔어."라고 합니다.
04:57
But we are learning배우기 more and more about the human인간의 brain.
112
285000
2000
하지만 앞으로 우리는 인간 두뇌에 대해서 점점 더 많이 알게 될 것입니다.
04:59
Spatial공간 resolution해결 of brain scanning스캐닝 is doubling배가 every...마다 year.
113
287000
3000
뇌 스캔의 공간 해상도가 매년 두 배씩 증가하고 있습니다.
05:02
The amount of data데이터 we're getting점점 about the brain is doubling배가 every...마다 year.
114
290000
3000
우리가 수합하는 뇌에 대한 자료도 매해 두 배씩 늘고 있지요.
05:05
And we're showing전시 that we can actually사실은 turn회전 this data데이터
115
293000
3000
결국 우리는 실제로 이 자료들을 뇌의 각 부분에 대해서
05:08
into working models모델 and simulations시뮬레이션 of brain regions지역들.
116
296000
3000
실제 작동하는 모델이나 시뮬레이션으로 만드는데 사용할 수 있을 것입니다.
05:11
There is about 20 regions지역들 of the brain that have been modeled모델링 된,
117
299000
2000
현재까지 우리는 뇌의 약 20가지 부분들을 모델링하고,
05:13
simulated시뮬레이션 된 and tested테스트 한:
118
301000
2000
시뮬레이션하고 테스트 해왔습니다.
05:15
the auditory귀의 cortex피질, regions지역들 of the visual시각적 인 cortex피질;
119
303000
3000
청각 피질, 시각 피질 뿐만 아니라
05:18
cerebellum소뇌, where we do our skill기술 formation형성;
120
306000
2000
기술을 익히는데 필요한 소뇌와,
05:20
slices조각 of the cerebral대뇌의 cortex피질, where we do our rational이성적인 thinking생각.
121
308000
4000
이성적 사고를 가능케 하는 대뇌 피질도 그에 속합니다.
05:24
And all of this has fueled연료가 공급 된
122
312000
2000
그리고 이 모든 것들의 생산성은
05:26
an increase증가하다, very smooth부드러운 and predictable예측할 수있는, of productivity생산력.
123
314000
3000
아주 완만하고 예측 가능한 속도로 증가하고 있습니다.
05:29
We've우리는 gone지나간 from 30 dollars불화 to 130 dollars불화
124
317000
2000
정보기술로 말미암아
05:31
in constant일정한 dollars불화 in the value of an average평균 hour시간 of human인간의 labor노동,
125
319000
4000
시간당 인간 노동력 가치 평균이 30 달러에서 130달러로
05:35
fueled연료가 공급 된 by this information정보 technology과학 기술.
126
323000
3000
증가할 수 있었습니다.
05:38
And we're all concerned우려하는 about energy에너지 and the environment환경.
127
326000
3000
이제는 모두들 에너지와 환경에 대해서 신경을 쓰고 있습니다.
05:41
Well this is a logarithmic대수 graph그래프.
128
329000
2000
이것도 로그 함수 그래프에요.
05:43
This represents대표하다 a smooth부드러운 doubling배가,
129
331000
2000
이것은 우리가 만들어내는 태양 에너지의 양이
05:45
every...마다 two years연령, of the amount of solar태양 energy에너지 we're creating창조,
130
333000
4000
2년마다 두 배씩 완만히 증가하고 있다는 것을 보여줍니다.
05:49
particularly특별히 as we're now applying신청 nanotechnology나노 기술,
131
337000
2000
특히 이제는 태양 전지판에 정보 기술의 일종인
05:51
a form형태 of information정보 technology과학 기술, to solar태양 panels패널.
132
339000
3000
나노 기술을 접목시키고 있습니다.
05:54
And we're only eight여덟 doublings두배 away
133
342000
2000
이제 8번만 더 두 배가 되면
05:56
from it meeting모임 100 percent퍼센트 of our energy에너지 needs필요.
134
344000
2000
우리가 사용하는 에너지 수요를 100% 채울 수 있게 됩니다.
05:58
And there is 10 thousand times타임스 more sunlight햇빛 than we need.
135
346000
4000
태양에너지는 우리가 필요한 에너지보다 10,000배나 더 많거든요.
06:02
We ultimately궁극적으로 will merge병합하다 with this technology과학 기술. It's already이미 very close닫기 to us.
136
350000
5000
우리는 최종적으로 이 기술을 생활 속에 받아들이게 될 것입니다. 이미 가까이 와 있어요.
06:07
When I was a student학생 it was across건너서 campus교정, now it's in our pockets주머니.
137
355000
3000
제 학창 시절에는 학교만큼 크던 태양 전지판이 이제 주머니에 넣을 수 있을 정도로 작아졌어요.
06:10
What used to take up a building건물 now fits맞다 in our pockets주머니.
138
358000
3000
한 건물 전체를 차지했던 것이 이제 주머니에 들어간다고요.
06:13
What now fits맞다 in our pockets주머니 would fit적당한 in a blood cell세포 in 25 years연령.
139
361000
3000
지금 주머니 크기의 것은 25년 안에 혈액 세포에 들어갈 수 있게 될 것입니다.
06:16
And we will begin시작하다 to actually사실은 deeply깊이 influence영향
140
364000
4000
그리고 나면, 우리는 건강과 지능에 대해서
06:20
our health건강 and our intelligence지성,
141
368000
2000
아주 심대한 영향을 끼칠 수 있겠죠.
06:22
as we get closer더 가까운 and closer더 가까운 to this technology과학 기술.
142
370000
4000
이런 기술에 점점 가까워지면서 말이에요.
06:26
Based기반 on that we are announcing발표하다, here at TED테드,
143
374000
3000
지금까지 말씀드린 것을 바탕으로 여기 TED에서
06:29
in true참된 TED테드 tradition전통, Singularity특이 University대학.
144
377000
3000
지극히 TED다운 전통에 따라 '특이성 대학'을 소개하고자 합니다.
06:32
It's a new새로운 university대학
145
380000
2000
일종의 새로운 대학인데요,
06:34
that's founded설립 된 by Peter베드로 Diamandis디아 만 디스, who is here in the audience청중,
146
382000
2000
여기 청중 사이에 앉아있는 피터 다이아만디스 씨와
06:36
and myself자기.
147
384000
2000
제가 만든 학교입니다.
06:38
It's backed뒷받침 된 by NASANASA and GoogleGoogle,
148
386000
2000
나사와 구글을 비롯한
06:40
and other leaders지도자들 in the high-tech첨단 기술 and science과학 community커뮤니티.
149
388000
4000
과학기술 산업의 다른 선두 주자들의 지원을 받고 있죠.
06:44
And our goal was to assemble모으다 the leaders지도자들,
150
392000
3000
저희의 목표는 이렇게 기하급수적으로 성장하는
06:47
both양자 모두 teachers교사 and students재학생,
151
395000
2000
정보기술과 그 응용 산업에서
06:49
in these exponentially기하 급수적으로 growing성장하는 information정보 technologies기술,
152
397000
2000
선도적 역할을 하는 기업, 교육자, 학생들을
06:51
and their그들의 application신청.
153
399000
2000
한 군데 모으는 것입니다.
06:53
But Larry래리 Page페이지 made만든 an impassioned열렬한 speech연설
154
401000
2000
설립 모임 당시 래리 페이지는
06:55
at our organizing조직 meeting모임,
155
403000
2000
열정적으로 이렇게 이야기 했습니다.
06:57
saying속담 we should devote바치다 this study연구
156
405000
5000
인류가 직면하고 있는 주요 문제를
07:02
to actually사실은 addressing주소 지정 some of the major주요한 challenges도전 facing면함 humanity인류.
157
410000
4000
해결하기 위한 연구를 진행해야 한다고요.
07:06
And if we did that, then GoogleGoogle would back this.
158
414000
2000
그리고 우리가 일을 진행하면 구글이 지원을 해주기로 했었죠.
07:08
And so that's what we've우리는 done끝난.
159
416000
2000
이게 지금까지 해왔던 일입니다.
07:10
The last third제삼 of the nine-week9 주 intensive강한 summer여름 session세션
160
418000
4000
9주 간의 집중적인 여름 학기의 마지막 3주 동안에는
07:14
will be devoted저주 받은 to a group그룹 project계획 to address주소
161
422000
2000
인류가 맞닥드린 주요 과제들을
07:16
some major주요한 challenge도전 of humanity인류.
162
424000
2000
다루기 위한 그룹 프로젝트들이 진행됩니다.
07:18
Like for example, applying신청 the Internet인터넷,
163
426000
2000
예를 들어, 지금은 어디에나 있는 인터넷을
07:20
which어느 is now ubiquitous어디에나 있는, in the rural시골의 areas지역 of China중국 or in Africa아프리카,
164
428000
5000
중국이나 아프리카의 시골 지역에 적용하여
07:25
to bringing데려 오는 health건강 information정보
165
433000
2000
세계의 주요 개발국에
07:27
to developing개발 중 areas지역 of the world세계.
166
435000
3000
의료 정보를 제공하는 문제에 대해서 생각해 보는 식이죠.
07:30
And these projects프로젝트들 will continue잇다 past과거 these sessions세션들,
167
438000
3000
그리고 이 프로젝트들은 수업이 끝나고 나서도
07:33
using~을 사용하여 collaborative협력적인 interactive상호 작용하는 communication통신.
168
441000
3000
쌍방향의 협력적 의사소통을 통해서 계속 진행될 겁니다.
07:36
All the intellectual지적인 property재산 that is created만들어진 and taught가르쳤다
169
444000
4000
수업에서 사용된 모든 저작물들도 온라인에 올려서
07:40
will be online온라인 and available유효한,
170
448000
2000
많은 사람들이 볼 수 있게 할 겁니다.
07:42
and developed개발 된 online온라인 in a collaborative협력적인 fashion유행.
171
450000
3000
그리고 협동하는 방식으로 만들어 나가야죠.
07:45
Here is our founding창립 meeting모임.
172
453000
2000
이것이 첫 번째 회의의 내용입니다.
07:47
But this is being존재 announced발표하다 today오늘.
173
455000
2000
하지만 오늘 처음으로 발표하는 겁니다.
07:49
It will be permanently영구히 headquartered본사 in Silicon규소 Valley골짜기,
174
457000
3000
실리콘 밸리에 있는 나사 애임즈 연구소에
07:52
at the NASANASA Ames에임스 research연구 center센터.
175
460000
2000
영구적으로 자리 잡을 예정입니다.
07:54
There are different다른 programs프로그램들 for graduate졸업하다 students재학생,
176
462000
2000
대학원생이나 회사 경영자들을 위해서는
07:56
for executives경영진 at different다른 companies회사들.
177
464000
3000
별도의 프로그램이 존재합니다.
07:59
The first six tracks트랙 here -- artificial인공의 intelligence지성,
178
467000
2000
지금 보시는 10가지 전공 중 앞의 여섯 가지 과정은
08:01
advanced많은 computing컴퓨팅 technologies기술, biotechnology생명 공학, nanotechnology나노 기술 --
179
469000
3000
인공 지능, 고급 컴퓨팅 기술, 생명 과학, 나노 기술 등
08:04
are the different다른 core핵심 areas지역 of information정보 technology과학 기술.
180
472000
4000
정보기술의 서로 다른 핵심 영역으로 구성되어 있습니다.
08:08
Then we are going to apply대다 them to the other areas지역,
181
476000
2000
그리고 이를 7~10번에 있는
08:10
like energy에너지, ecology생태학,
182
478000
3000
에너지, 환경,
08:13
policy정책 law and ethics윤리학, entrepreneurship기업가 정신,
183
481000
2000
정책과 윤리, 기업가 정신 등 타분야에 접목시킬 겁니다.
08:15
so that people can bring가져오다 these new새로운 technologies기술 to the world세계.
184
483000
4000
사람들이 이 새로운 기술들을 실생활에서 사용할 수 있도록 말이죠.
08:19
So we're very appreciative감사하는 of the support지원하다 we've우리는 gotten얻은
185
487000
5000
우리는 지금까지 지식인들과 업계 선도자들로부터 받았던
08:24
from both양자 모두 the intellectual지적인 leaders지도자들, the high-tech첨단 기술 leaders지도자들,
186
492000
2000
지원에 정말 감사를 드리고 싶습니다.
08:26
particularly특별히 GoogleGoogle and NASANASA.
187
494000
2000
구글과 나사에는 특히 감사드립니다.
08:28
This is an exciting흥미 진진한 new새로운 venture투기.
188
496000
2000
정말 흥미로운 신사업이죠.
08:30
And we invite초대 you to participate어느 정도 가지다. Thank you very much.
189
498000
3000
여러분의 많은 참여 부탁드립니다. 대단히 감사합니다.
08:33
(Applause박수 갈채)
190
501000
3000
(박수)
Translated by Hyunwoo Park
Reviewed by Miryoung Lee

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ABOUT THE SPEAKER
Ray Kurzweil - Inventor, futurist
Ray Kurzweil is an engineer who has radically advanced the fields of speech, text and audio technology. He's revered for his dizzying -- yet convincing -- writing on the advance of technology, the limits of biology and the future of the human species.

Why you should listen

Inventor, entrepreneur, visionary, Ray Kurzweil's accomplishments read as a startling series of firsts -- a litany of technological breakthroughs we've come to take for granted. Kurzweil invented the first optical character recognition (OCR) software for transforming the written word into data, the first print-to-speech software for the blind, the first text-to-speech synthesizer, and the first music synthesizer capable of recreating the grand piano and other orchestral instruments, and the first commercially marketed large-vocabulary speech recognition.

Yet his impact as a futurist and philosopher is no less significant. In his best-selling books, which include How to Create a Mind, The Age of Spiritual Machines, The Singularity Is Near: When Humans Transcend Biology, Kurzweil depicts in detail a portrait of the human condition over the next few decades, as accelerating technologies forever blur the line between human and machine.

In 2009, he unveiled Singularity University, an institution that aims to "assemble, educate and inspire leaders who strive to understand and facilitate the development of exponentially advancing technologies." He is a Director of Engineering at Google, where he heads up a team developing machine intelligence and natural language comprehension.

More profile about the speaker
Ray Kurzweil | Speaker | TED.com