TED2011
Rajesh Rao: A Rosetta Stone for a lost language
라제쉬 라오: 인더스 문자의 로제타 스톤
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라제쉬 라오는 모든 크로스워드 퍼즐의 어머니인 4000년된 인더스 문자를 해독하는 일에 매료돼 있습니다. 그는 TED 2011에서 이 고대문명을 이해하는데 결정적으로 중요한 인더스 언어를 해독하기 위해 그의 팀이 어떻게 컴퓨터를 사용하고 있는지 말해줍니다.
Rajesh Rao - Computational neuroscientist
Rajesh Rao seeks to understand the human brain through computational modeling, on two fronts: developing computer models of our minds, and using tech to decipher the 4,000-year-old lost script of the Indus Valley civilization. Full bio
Rajesh Rao seeks to understand the human brain through computational modeling, on two fronts: developing computer models of our minds, and using tech to decipher the 4,000-year-old lost script of the Indus Valley civilization. Full bio
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00:15
I'd like to begin with a thought experiment.
0
0
3000
제 이야기에 앞서 사고실험을 하나 해보죠.
00:19
Imagine that it's 4,000 years into the future.
1
4000
3000
지금이 4000년 이후의 미래라고 상상하겠습니다.
00:22
Civilization as we know it
2
7000
2000
오늘의 문명은 이미
00:24
has ceased to exist --
3
9000
2000
더 이상 존재하지 않습니다.
00:26
no books,
4
11000
2000
책, 전자제품,
00:28
no electronic devices,
5
13000
3000
페이스북 그리고
00:31
no Facebook or Twitter.
6
16000
3000
트위터도 없습니다.
00:34
All knowledge of the English language and the English alphabet
7
19000
3000
영어와 영어 알파벳에 대한
00:37
has been lost.
8
22000
2000
모든 지식도 없어졌지요.
00:39
Now imagine archeologists
9
24000
2000
미래의 고고학자들이 폐허가 된 어떤 도시의
00:41
digging through the rubble of one of our cities.
10
26000
2000
잔해를 파헤치는 것을 상상해보죠.
00:43
What might they find?
11
28000
2000
그들은 무엇을 찾아내게 될까요?
00:45
Well perhaps some rectangular pieces of plastic
12
30000
3000
어쩌면 이상한 형상이 있는 4각형 플라스틱
00:48
with strange symbols on them.
13
33000
3000
조각들을 발견할 지도 모르겠네요.
00:51
Perhaps some circular pieces of metal.
14
36000
3000
둥그런 금속 조각들이 나올지도 모르죠.
00:54
Maybe some cylindrical containers
15
39000
2000
형상이 적힌 원통형 용기들을
00:56
with some symbols on them.
16
41000
2000
파낼지도 모릅니다.
00:58
And perhaps one archeologist becomes an instant celebrity
17
43000
3000
그러던중 어떤 고고학자가 북아메리카에 있는
01:01
when she discovers --
18
46000
2000
어떤 언덕에 파묻혀 있는
01:03
buried in the hills somewhere in North America --
19
48000
2000
이들과 똑같은 모양의 거대한 형상을 발견하여
01:05
massive versions of these same symbols.
20
50000
3000
하루아침에 유명인사가 될런지도 모릅니다.
01:10
Now let's ask ourselves,
21
55000
2000
이런 유물은
01:12
what could such artifacts say about us
22
57000
3000
4000년 이후의 사람들에게 우리들에 대해
01:15
to people 4,000 years into the future?
23
60000
3000
어떤 이야기를 해 줄까요?
01:18
This is no hypothetical question.
24
63000
2000
이것은 가상적인 질문이 아닙니다.
01:20
In fact, this is exactly the kind of question we're faced with
25
65000
3000
4000년 전에 존재했던 인더스 계곡의 문명을
01:23
when we try to understand the Indus Valley civilization,
26
68000
3000
이해하려고 할때 저희들이 묻는
01:26
which existed 4,000 years ago.
27
71000
2000
질문이 바로 이런 것들이지요.
01:28
The Indus civilization was roughly contemporaneous
28
73000
3000
인더스 문명은 훨씬 더 잘 알려진 이집트 또는
01:31
with the much better known Egyptian and the Mesopotamian civilizations,
29
76000
3000
메소포타미아 문명과 거의 비슷한 시기에 존재했었는데
01:34
but it was actually much larger than either of these two civilizations.
30
79000
3000
그들보다 훨씬 더 큰 지역에 퍼져 있었습니다.
01:37
It occupied the area
31
82000
2000
인더스 문명은
01:39
of approximately one million square kilometers,
32
84000
2000
약 백만 평방 킬로미터의 면적에 퍼져있었는데
01:41
covering what is now Pakistan,
33
86000
2000
오늘날의 파키스탄, 북서 인도,
01:43
Northwestern India
34
88000
2000
그리고 아프가니스탄과
01:45
and parts of Afghanistan and Iran.
35
90000
2000
이란의 일부를 포함했었습니다.
01:47
Given that it was such a vast civilization,
36
92000
2000
인더스 문명이 그렇게 큰 지역을 군림했었으니까
01:49
you might expect to find really powerful rulers, kings,
37
94000
4000
강력한 통치자나 왕에 대한 유적,
01:53
and huge monuments glorifying these powerful kings.
38
98000
3000
또는 이들을 찬양하는 기념물들이 있을만 하겠지요.
01:56
In fact,
39
101000
2000
그러나 고고학자들은
01:58
what archeologists have found is none of that.
40
103000
2000
그런것을 하나도 찾지 못했습니다.
02:00
They've found small objects such as these.
41
105000
3000
하지만, 이와같은 작은 유물들은 발견했지요.
02:03
Here's an example of one of these objects.
42
108000
3000
이것은 이러한 유물의 일례입니다.
02:06
Well obviously this is a replica.
43
111000
2000
물론 이건 복제품입니다.
02:08
But who is this person?
44
113000
3000
그런데 이건 누구일까요?
02:11
A king? A god?
45
116000
2000
왕일까요? 신일까요?
02:13
A priest?
46
118000
2000
성직자일까요?
02:15
Or perhaps an ordinary person
47
120000
2000
어쩌면 여러분이나 저와 같은
02:17
like you or me?
48
122000
2000
보통 사람이었을까요?
02:19
We don't know.
49
124000
2000
우리는 그 답을 모릅니다.
02:21
But the Indus people also left behind artifacts with writing on them.
50
126000
3000
그러나 인더스 사람들은 글자가 적힌 유물도 남겼는데 그중에는
02:24
Well no, not pieces of plastic,
51
129000
2000
플라스틱 조각은 없었지만,
02:26
but stone seals, copper tablets,
52
131000
3000
돌로 만든 인장, 구리 명판,
02:29
pottery and, surprisingly,
53
134000
2000
도자기 그리고 놀랍게도
02:31
one large sign board,
54
136000
2000
어떤 도시의 문 근처에
02:33
which was found buried near the gate of a city.
55
138000
2000
파묻혔던 게시판이 있었습니다.
02:35
Now we don't know if it says Hollywood,
56
140000
2000
어쩌면 헐리우드라고 쓴 것인지 또는
02:37
or even Bollywood for that matter.
57
142000
2000
심지어는 볼리우드라고 쓴것인지 모르겠습니다.
02:39
In fact, we don't even know
58
144000
2000
사실 우리는 이런 유물에
02:41
what any of these objects say,
59
146000
2000
무엇이 적혀 있는지 전혀 모릅니다.
02:43
and that's because the Indus script is undeciphered.
60
148000
3000
우리는 아직 인더스 글자를 못 읽으니까요.
02:46
We don't know what any of these symbols mean.
61
151000
2000
우리는 이런 형상의 의미를 하나도 모릅니다.
02:48
The symbols are most commonly found on seals.
62
153000
3000
이런 형상들은 인장에 가장 흔히 나타나는데요.
02:51
So you see up there one such object.
63
156000
2000
여기 그 중 하나가 있습니다.
02:53
It's the square object with the unicorn-like animal on it.
64
158000
3000
유니콘 같은 동물이 새겨진 4각형의 인장인데요.
02:56
Now that's a magnificent piece of art.
65
161000
2000
대단히 훌륭한 예술품입니다.
02:58
So how big do you think that is?
66
163000
2000
실제 크기가 얼마나 될 것 같으세요?
03:00
Perhaps that big?
67
165000
2000
이 정도 될까요?
03:02
Or maybe that big?
68
167000
2000
아니면 이정도?
03:04
Well let me show you.
69
169000
2000
제가 보여드리죠.
03:07
Here's a replica of one such seal.
70
172000
3000
이것은 이런 인장의 복제품인데요.
03:10
It's only about one inch by one inch in size --
71
175000
2000
가로 1인치 세로 1인치의 크기입니다.
03:12
pretty tiny.
72
177000
2000
꽤 작죠.
03:14
So what were these used for?
73
179000
2000
그런데 이런것은 무슨 용도로 쓰였을까요?
03:16
We know that these were used for stamping clay tags
74
181000
3000
우리는 이들이 운송되는 물건에 붙이는 진흙 태그에
03:19
that were attached to bundles of goods that were sent from one place to the other.
75
184000
3000
인장을 찍는데 사용됐다는 것을 알고 있습니다.
03:22
So you know those packing slips you get on your FedEx boxes?
76
187000
3000
여러분은 페덱스 박스에 붙혀진 운송장을 보신일이 있으시겠죠.
03:25
These were used to make those kinds of packing slips.
77
190000
3000
이것은 바로 그런 운송장 표식을 만드는데 사용된 것이죠.
03:28
You might wonder what these objects contain
78
193000
3000
우리들은 여기에 무슨 말이 적혀져
03:31
in terms of their text.
79
196000
2000
있는지 알고 싶습니다.
03:33
Perhaps they're the name of the sender
80
198000
2000
그것이 물건을 보내는 사람의 이름인지
03:35
or some information about the goods
81
200000
2000
또는 보내는 물건에 대한 어떤 정보인지
03:37
that are being sent from one place to the other -- we don't know.
82
202000
3000
우리는 아직 모릅니다.
03:40
We need to decipher the script to answer that question.
83
205000
2000
그 질문에 대한 답을 알려면 그 글을 해독할 줄 알아야죠.
03:42
Deciphering the script
84
207000
2000
그 글을 해독하는 것은
03:44
is not just an intellectual puzzle;
85
209000
2000
단순한 지적인 퍼즐이 아니라
03:46
it's actually become a question
86
211000
2000
남 아시아의 정치와
03:48
that's become deeply intertwined
87
213000
2000
문화적 역사가
03:50
with the politics and the cultural history of South Asia.
88
215000
3000
깊이 상호 연결된 문제입니다.
03:53
In fact, the script has become a battleground of sorts
89
218000
3000
사실 그 글은 3가지 그룹 사람들의
03:56
between three different groups of people.
90
221000
2000
일종의 전쟁터가 되고 말았습니다.
03:58
First, there's a group of people
91
223000
2000
첫번째 그룹의 사람들은
04:00
who are very passionate in their belief
92
225000
2000
인더스 문자는
04:02
that the Indus script
93
227000
2000
사실은 언어가 아니라고
04:04
does not represent a language at all.
94
229000
2000
열정적으로 믿고 있죠.
04:06
These people believe that the symbols
95
231000
2000
그사람들은 우리의 교통표지판에 있는 심볼이나
04:08
are very similar to the kind of symbols you find on traffic signs
96
233000
3000
또는 방패에 있는 표장과 매우 비슷한
04:11
or the emblems you find on shields.
97
236000
3000
것이라고 생각합니다.
04:14
There's a second group of people
98
239000
2000
두번째 그룹의 사람들은
04:16
who believe that the Indus script represents an Indo-European language.
99
241000
3000
인더스 문자가 인도유럽어라고 믿고 있습니다.
04:19
If you look at a map of India today,
100
244000
2000
현대 인도의 지도를 보면
04:21
you'll see that most of the languages spoken in North India
101
246000
3000
북부 인도에서 사용되는 대부분의 언어는 인도유럽어에
04:24
belong to the Indo-European language family.
102
249000
3000
속한다는 것을 볼수 있습니다.
04:27
So some people believe that the Indus script
103
252000
2000
즉, 인더스어는 산스크리트어와 같은
04:29
represents an ancient Indo-European language such as Sanskrit.
104
254000
3000
고대의 인도유럽어라고 생각하고 있는 거죠.
04:32
There's a last group of people
105
257000
2000
마지막 그룹의 사람들은
04:34
who believe that the Indus people
106
259000
3000
인더스 사람이 현재 남 인도에 사는
04:37
were the ancestors of people living in South India today.
107
262000
3000
사람들의 조상이라고 믿습니다.
04:40
These people believe that the Indus script
108
265000
2000
이들은 인더스 문자는
04:42
represents an ancient form
109
267000
2000
오늘날 남부 인도에서
04:44
of the Dravidian language family,
110
269000
2000
많이 사용되고 있는
04:46
which is the language family spoken in much of South India today.
111
271000
3000
드라비디안 언어계의 고대어라고 믿고 있습니다.
04:49
And the proponents of this theory
112
274000
2000
이 설의 옹호자들은
04:51
point to that small pocket of Dravidian-speaking people in the North,
113
276000
3000
아프가니스탄 근처에 위치한 인도 북부의
04:54
actually near Afghanistan,
114
279000
2000
한 작은 지역에 드라비디안어를
04:56
and they say that perhaps, sometime in the past,
115
281000
3000
사용하는 사람들이 있는 것으로 비추어 보아
04:59
Dravidian languages were spoken all over India
116
284000
3000
한때 인도 전체에 걸쳐
05:02
and that this suggests
117
287000
2000
드라비디안어가
05:04
that the Indus civilization is perhaps also Dravidian.
118
289000
3000
사용됐을 것이라고 주장하고 있습니다.
05:07
Which of these hypotheses can be true?
119
292000
3000
이들 3가지 가설 중에 어떤 것이 맞을까요?
05:10
We don't know, but perhaps if you deciphered the script,
120
295000
2000
우리는 아직 그 답을 모르지만 인더스 문자를
05:12
you would be able to answer this question.
121
297000
2000
해독할 수 있으면 그 질문의 답을 알게 되겠죠.
05:14
But deciphering the script is a very challenging task.
122
299000
2000
그러나 그 문자를 해독하는 것은 매우 어렵습니다.
05:16
First, there's no Rosetta Stone.
123
301000
2000
불행히도 우리에겐 로제타 스톤이 없습니다.
05:18
I don't mean the software;
124
303000
2000
로제터 스톤이라는 언어학습 소프트웨어를
05:20
I mean an ancient artifact
125
305000
2000
말하는게 아니고, 동일한 내용이
05:22
that contains in the same text
126
307000
2000
이미 알려진 언어와 모르는 말로 위아래로
05:24
both a known text and an unknown text.
127
309000
3000
적혀있는 고대 이집트의 비석을 말합니다.
05:27
We don't have such an artifact for the Indus script.
128
312000
3000
인더스 스크립트의 경우에는 그런 유물이 없지요.
05:30
And furthermore, we don't even know what language they spoke.
129
315000
3000
뿐만 아니라, 우리는 그들이 어떤 언어를 사용했는지도 모릅니다.
05:33
And to make matters even worse,
130
318000
2000
그리고 설상가상으로
05:35
most of the text that we have are extremely short.
131
320000
2000
거기에 씌여진 문장들은 매우 짧습니다.
05:37
So as I showed you, they're usually found on these seals
132
322000
2000
그리고 이 문자들은 아까 보여드린 매우 작은 인장에서
05:39
that are very, very tiny.
133
324000
2000
주로 볼 수 있습니다.
05:41
And so given these formidable obstacles,
134
326000
2000
이와같은 어려움을 참작해 볼때
05:43
one might wonder and worry
135
328000
2000
인더스 문자를 해독하는 것이
05:45
whether one will ever be able to decipher the Indus script.
136
330000
3000
가능하냐고 걱정하는 분들도 계시겠죠.
05:48
In the rest of my talk,
137
333000
2000
그럼에도 불구하고 제가 어떻게 해서
05:50
I'd like to tell you about how I learned to stop worrying
138
335000
2000
그런 걱정을 하지 않고 인더스 스크립트를 해독하는 일에
05:52
and love the challenge posed by the Indus script.
139
337000
2000
기꺼이 도전하게 되었는지 말씀드리지요.
05:54
I've always been fascinated by the Indus script
140
339000
3000
저는 중학교 교과서에서 인더스 스크립트에 대해
05:57
ever since I read about it in a middle school textbook.
141
342000
2000
배운 후 항상 인더스어에 매혹되어 있습니다.
05:59
And why was I fascinated?
142
344000
2000
그 이유는 인더스 문자는
06:01
Well it's the last major undeciphered script in the ancient world.
143
346000
4000
우리가 아직 해독하지 못한 유일한 주요 고대 문명 문자니까요.
06:05
My career path led me to become a computational neuroscientist,
144
350000
3000
그 후 저는 컴퓨터 신경과학자가 되어서
06:08
so in my day job,
145
353000
2000
두뇌가 어떻게 예측을 하고,
06:10
I create computer models of the brain
146
355000
2000
의사 결정을 내리며,
06:12
to try to understand how the brain makes predictions,
147
357000
3000
모르는것을 배우는가 등을 이해하기 위해
06:15
how the brain makes decisions,
148
360000
2000
두뇌의 컴퓨터 모델을
06:17
how the brain learns and so on.
149
362000
2000
만드는 일을 하고 있습니다.
06:19
But in 2007, my path crossed again with the Indus script.
150
364000
3000
그런데 2007년에 제가 인도에
06:22
That's when I was in India,
151
367000
2000
있었을때 다행히도
06:24
and I had the wonderful opportunity
152
369000
2000
컴퓨터 모델을 사용해서
06:26
to meet with some Indian scientists
153
371000
2000
인더스 스크립트를 분석하고 있는
06:28
who were using computer models to try to analyze the script.
154
373000
3000
인도 과학자들을 몇명 만났습니다.
06:31
And so it was then that I realized
155
376000
2000
그때 저는 이들 과학자들과
06:33
there was an opportunity for me to collaborate with these scientists,
156
378000
3000
함께 일할 수 있는 좋은 기회가 왔다는 것을 깨닫고
06:36
and so I jumped at that opportunity.
157
381000
2000
즉시로 이 연구에 도전했습니다.
06:38
And I'd like to describe some of the results that we have found.
158
383000
2000
그럼, 지금까지 저희들이 발견한 결과를 말씀드리지요.
06:40
Or better yet, let's all collectively decipher.
159
385000
3000
아- 그보다는 우리 모두가 지금 같이 해독해 보죠.
06:43
Are you ready?
160
388000
2000
그럴 준비가 되셨나요?
06:45
The first thing that you need to do when you have an undeciphered script
161
390000
3000
모르는 문자를 처음 해독할 때 제일 먼저 해야 하는 일은 그것이
06:48
is try to figure out the direction of writing.
162
393000
2000
어떤 방향으로 써졌는지 알아내는 것이죠.
06:50
Here are two texts that contain some symbols on them.
163
395000
3000
여기에 형상이 몇개 있는 텍스트가 2개 있습니다.
06:53
Can you tell me
164
398000
2000
이 글이 왼쪽에서 오른쪽으로 쓰여졌는지
06:55
if the direction of writing is right to left or left to right?
165
400000
3000
아니면 오른쪽에서 부터 쓰여졌는지 아시겠어요?
06:58
I'll give you a couple of seconds.
166
403000
3000
잠시 생각을 해 보시죠.
07:01
Okay. Right to left, how many? Okay.
167
406000
3000
오른쪽에서 부터 왼쪽이라고 생각하시는 분은?
07:04
Okay. Left to right?
168
409000
2000
완쪽에서 부터 오른쪽은?
07:06
Oh, it's almost 50/50. Okay.
169
411000
2000
흠..거의 반반 정도 이시군요.
07:08
The answer is:
170
413000
2000
제가 정답을 말씀드리지요.
07:10
if you look at the left-hand side of the two texts,
171
415000
2000
이 두 텍스트의 왼쪽을 보면
07:12
you'll notice that there's a cramping of signs,
172
417000
3000
비좁게 적힌 글자가 하나적혀있는데
07:15
and it seems like 4,000 years ago,
173
420000
2000
아마 4000년 전에 누가 오른쪽에서
07:17
when the scribe was writing from right to left,
174
422000
2000
왼쪽으로 글을 쓰다가 끝부분에서 글자를
07:19
they ran out of space.
175
424000
2000
쓸 자리가 모자랐던 모양입니다.
07:21
And so they had to cram the sign.
176
426000
2000
그래서 그 글자를 비좁게 썼지요.
07:23
One of the signs is also below the text on the top.
177
428000
2000
오른쪽 인장의 문장에는 한 글자가 밑에 적혀있는데요.
07:25
This suggests the direction of writing
178
430000
2000
이것은 아마도 글 쓰는 방향이 오른쪽에서
07:27
was probably from right to left,
179
432000
2000
왼쪽이라는것을 암시해 주지요.
07:29
and so that's one of the first things we know,
180
434000
2000
모든 문어의 가장 기본적인 특성의 하나는
07:31
that directionality is a very key aspect of linguistic scripts.
181
436000
3000
그 글을 어떤 방향으로 읽는가 하는 것인데
07:34
And the Indus script now has
182
439000
2000
우리는 이제 인더스어를 읽는
07:36
this particular property.
183
441000
2000
방향을 찾아낸 것입니다.
07:38
What other properties of language does the script show?
184
443000
2000
인더스어에는 또 다른 어떤 특성이 있을까요?
07:40
Languages contain patterns.
185
445000
2000
모든 언어에는 패턴이 있는데요.
07:42
If I give you the letter Q
186
447000
2000
예를들면, 한 단어에서 "Q"자가 나온
07:44
and ask you to predict the next letter, what do you think that would be?
187
449000
3000
다음에는 어떤 문자가 나올 확률이 가장 높을까요?
07:47
Most of you said U, which is right.
188
452000
2000
대부분은 "U"라고 추측하겠죠. 그렇습니다.
07:49
Now if I asked you to predict one more letter,
189
454000
2000
이제 알파벳 하나를 더 추측하라고 하면
07:51
what do you think that would be?
190
456000
2000
무엇을 고르시겠습니까?
07:53
Now there's several thoughts. There's E. It could be I. It could be A,
191
458000
3000
"E", "I", 또는 "A" 모두가 가능하겠지요
07:56
but certainly not B, C or D, right?
192
461000
3000
그러나 "B"나 "C" 또는 "D"는 절대로 아니겠지요.
07:59
The Indus script also exhibits similar kinds of patterns.
193
464000
3000
인더스 문자도 그런 패턴을 보여줍니다.
08:02
There's a lot of text that start with this diamond-shaped symbol.
194
467000
3000
예를들면, 많은 텍스트들이 다이아몬드 모양의 형상으로 시작되는데요.
08:05
And this in turn tends to be followed
195
470000
2000
그리고는 주로 따옴표 비슷한
08:07
by this quotation marks-like symbol.
196
472000
2000
형상이 뒤따르는 경향을 보입니다.
08:09
And this is very similar to a Q and U example.
197
474000
2000
예로 들었던 "Q" 다음의 "U"와 비슷한 경우죠.
08:11
This symbol can in turn be followed
198
476000
2000
그리고는 이런 물고기 모양의 형상,
08:13
by these fish-like symbols and some other signs,
199
478000
3000
그리고 다른 형상들이 나오는데
08:16
but never by these other signs at the bottom.
200
481000
2000
제일 밑에 있는 기호들은 절대로 나오지 않습니다.
08:18
And furthermore, there's some signs
201
483000
2000
또한, 항아리 모양의 형상 또는
08:20
that really prefer the end of texts,
202
485000
2000
일부 다른 형상들은 주로
08:22
such as this jar-shaped sign,
203
487000
2000
텍스트의 끝에 나타납니다.
08:24
and this sign, in fact, happens to be
204
489000
2000
그런데 이 기호는 사실 인더스 문자에서
08:26
the most frequently occurring sign in the script.
205
491000
2000
가장 자주 나타나는 형상입니다.
08:28
Given such patterns, here was our idea.
206
493000
3000
이런 패턴이 있다는 것을 깨달은 후
08:31
The idea was to use a computer
207
496000
2000
우리들은 컴퓨터를 사용해서
08:33
to learn these patterns,
208
498000
2000
이러한 패턴을 배우는 목적으로
08:35
and so we gave the computer the existing texts.
209
500000
3000
우리가 가지고 있는 문자를 모두 입력시켰지요.
08:38
And the computer learned a statistical model
210
503000
2000
그리고는 어떤 형상들이 주로 함께 나타나고,
08:40
of which symbols tend to occur together
211
505000
2000
어떤 형상이 어떤 형상에 뒤따라 나오는가에 대한
08:42
and which symbols tend to follow each other.
212
507000
2000
통계적 모델을 컴퓨터가 배우게 했지요.
08:44
Given the computer model,
213
509000
2000
간단히 말해서, 일단 컴퓨터 모델이 있으면
08:46
we can test the model by essentially quizzing it.
214
511000
3000
그 모델에 질문을 던져서 그 모델을 테스트 할 수 있습니다.
08:49
So we could deliberately erase some symbols,
215
514000
2000
예를들면, 일부러 형상을 몇개 지우고 어떤 형상이
08:51
and we can ask it to predict the missing symbols.
216
516000
3000
빠졌는지 알아 맞춰보라고 할 수도 있죠.
08:54
Here are some examples.
217
519000
3000
그럼 몇가지 예를 보여드리죠.
09:00
You may regard this
218
525000
2000
이것은 마치 역사상
09:02
as perhaps the most ancient game
219
527000
2000
가장 오래된 '행운의 뺑뺑이'를 가지고
09:04
of Wheel of Fortune.
220
529000
3000
노는것과 마찬가지죠.
09:08
What we found
221
533000
2000
우리가 조사한 결과
09:10
was that the computer was successful in 75 percent of the cases
222
535000
2000
우리 모델은 75%의 경우에 옳은 형상을
09:12
in predicting the correct symbol.
223
537000
2000
예측할 수 있다는 것을 알았습니다.
09:14
In the rest of the cases,
224
539000
2000
나머지의 25%의 경우에는
09:16
typically the second best guess or third best guess was the right answer.
225
541000
3000
대부분 두번째 아니면 세번째 추측에서 정답이 나왔죠.
09:19
There's also practical use
226
544000
2000
저희 모델은 특히 이런 작업을 할때
09:21
for this particular procedure.
227
546000
2000
실용적인 가치가 있습니다.
09:23
There's a lot of these texts that are damaged.
228
548000
2000
이들 유물에는 문자가 손상된 부분이
09:25
Here's an example of one such text.
229
550000
2000
많이있는데 이것이 좋은 한 예입니다.
09:27
And we can use the computer model now to try to complete this text
230
552000
3000
이런 경우에 컴퓨터 모델을 사용해서 어떤 글자가 빠졌을 가능성이
09:30
and make a best guess prediction.
231
555000
2000
가장 많은가를 추측할 수 있죠.
09:32
Here's an example of a symbol that was predicted.
232
557000
3000
이것은 그렇게 추측한 형상의 한 예입니다.
09:35
And this could be really useful as we try to decipher the script
233
560000
2000
그런데 이것은 우리가 분석할 수 있는
09:37
by generating more data that we can analyze.
234
562000
3000
데이터를 더 많이 생성해 주기 때문에
09:40
Now here's one other thing you can do with the computer model.
235
565000
3000
문자를 해독하는데 큰 도움이 됩니다.
09:43
So imagine a monkey
236
568000
2000
원숭이가 키보드 앞에서
09:45
sitting at a keyboard.
237
570000
2000
타자치는 것을 상상해보세요.
09:47
I think you might get a random jumble of letters that looks like this.
238
572000
3000
아마도 원숭이의 무작위적인 타이핑의 결과는 이렇겠죠.
09:50
Such a random jumble of letters
239
575000
2000
이와같이 무작위로 섞여진 글자들은
09:52
is said to have a very high entropy.
240
577000
2000
엔트로피가 높다고 말합니다.
09:54
This is a physics and information theory term.
241
579000
2000
엔트로피는 물리와 정보이론의 용어인데요.
09:56
But just imagine it's a really random jumble of letters.
242
581000
3000
이것을 완전히 임의로 뒤섞인 글자라고 상상하시면 됩니다.
09:59
How many of you have ever spilled coffee on a keyboard?
243
584000
4000
여러분중에 키보드에 커피를 쏟아보신 분이 계세요?
10:03
You might have encountered the stuck-key problem --
244
588000
2000
키보드가 붙어버리면 똑같은 글자가
10:05
so basically the same symbol being repeated over and over again.
245
590000
3000
계속 반복되며 입력되는 경우가 있는데요.
10:08
This kind of a sequence is said to have a very low entropy
246
593000
3000
이런 배열에는 변화가 전혀 없기 때문에
10:11
because there's no variation at all.
247
596000
2000
엔트로피가 매우 낮다고 말합니다.
10:13
Language, on the other hand, has an intermediate level of entropy;
248
598000
3000
언어는 중간 정도의 엔트로피를 가지고 있습니다.
10:16
it's neither too rigid,
249
601000
2000
언어는 지나치게 일정하지도 않고
10:18
nor is it too random.
250
603000
2000
지나치게 무작위하지 않으니까요.
10:20
What about the Indus script?
251
605000
2000
인더스 문자는 어떨까요?
10:22
Here's a graph that plots the entropies of a whole bunch of sequences.
252
607000
4000
이 그래프는 여러 종류의 배열에 대한 엔트로피를 나타낸 것입니다.
10:26
At the very top you find the uniformly random sequence,
253
611000
2000
제일 윗쪽은 균일하게 임의로
10:28
which is a random jumble of letters --
254
613000
2000
배열된 글자들을 나타내는데
10:30
and interestingly, we also find
255
615000
2000
흥미있게도 인간 게놈의
10:32
the DNA sequence from the human genome and instrumental music.
256
617000
3000
DNA 배열과 악기 음악도 이와 유사하지요.
10:35
And both of these are very, very flexible,
257
620000
2000
이 배열들은 매우 매우 신축성있게
10:37
which is why you find them in the very high range.
258
622000
2000
변하기 때문에 엔트로피가 매우 높다고 합니다.
10:39
At the lower end of the scale,
259
624000
2000
한편, 전혀 변함없이
10:41
you find a rigid sequence, a sequence of all A's,
260
626000
2000
모두 "A"로만 구성된 배열이나
10:43
and you also find a computer program,
261
628000
2000
엄격한 규칙을 따라야 하는
10:45
in this case in the language Fortran,
262
630000
2000
포트란 컴퓨터 프로그램은
10:47
which obeys really strict rules.
263
632000
2000
아랫쪽 부분에 있지요.
10:49
Linguistic scripts
264
634000
2000
언어 문자는
10:51
occupy the middle range.
265
636000
2000
중간 부분에 있습니다.
10:53
Now what about the Indus script?
266
638000
2000
그럼 인더스 문자는 어떨까요?
10:55
We found that the Indus script
267
640000
2000
우리는 인더스 문자가
10:57
actually falls within the range of the linguistic scripts.
268
642000
2000
언어 문자의 구역에 있다는 것을 알아냈습니다.
10:59
When this result was first published,
269
644000
2000
이 결과가 처음 발표되었을때
11:01
it was highly controversial.
270
646000
3000
큰 반대여론이 나왔었지요.
11:04
There were people who raised a hue and cry,
271
649000
3000
인더스 문자가 언어가 아니라고
11:07
and these people were the ones who believed
272
652000
2000
생각하는 사람들은 고함을 지르며
11:09
that the Indus script does not represent language.
273
654000
3000
큰 소동을 벌였습니다.
11:12
I even started to get some hate mail.
274
657000
2000
저는 심지어 항의메일도 받았죠.
11:14
My students said
275
659000
2000
제 제자들은
11:16
that I should really seriously consider getting some protection.
276
661000
3000
제 신변보호를 신중히 고려해야 한다고 까지 말했습니다.
11:19
Who'd have thought
277
664000
2000
고어를 해독하는 일이
11:21
that deciphering could be a dangerous profession?
278
666000
2000
위험한 직업이라고 누가 상상이나 했겠습니까?
11:23
What does this result really show?
279
668000
2000
이 도표는 어떤 결론을 말해 줄까요?
11:25
It shows that the Indus script
280
670000
2000
이것은 인더스 문자가 언어의
11:27
shares an important property of language.
281
672000
2000
중요한 한 특성을 가지고 있다는 것을 보여줍니다.
11:29
So, as the old saying goes,
282
674000
2000
그런데, 옛말에도 있듯이
11:31
if it looks like a linguistic script
283
676000
2000
이것이 언어 문자 같이 보이고,
11:33
and it acts like a linguistic script,
284
678000
2000
언어 문자 같이 움직이는 것을 보면
11:35
then perhaps we may have a linguistic script on our hands.
285
680000
3000
정말로 언어 문자일 가능성이 높지요.
11:38
What other evidence is there
286
683000
2000
인더스 문자가 실제로 언어를 적을 수
11:40
that the script could actually encode language?
287
685000
2000
있다는 다른 증거는 무엇일까요?
11:42
Well linguistic scripts can actually encode multiple languages.
288
687000
3000
언어 문자들은 여러개의 언어를 적을 수 있는데요.
11:45
So for example, here's the same sentence written in English
289
690000
3000
예를들면, 이것은 똑 같은 알파벳을 사용해서
11:48
and the same sentence written in Dutch
290
693000
2000
똑 같은 문장을 영어와
11:50
using the same letters of the alphabet.
291
695000
2000
홀랜드어로 적은 것입니다.
11:52
If you don't know Dutch and you only know English
292
697000
3000
여러분이 영어만 알고 홀랜드어를 모른다고 가정할 때
11:55
and I give you some words in Dutch,
293
700000
2000
제가 홀랜드어 단어를 몇개 보여드리면
11:57
you'll tell me that these words contain
294
702000
2000
여러분은 그 단어들에 매우 이상한
11:59
some very unusual patterns.
295
704000
2000
패턴이 있다고 말하시겠지요.
12:01
Some things are not right,
296
706000
2000
여러분은 그 단어가 이상하다며
12:03
and you'll say these words are probably not English words.
297
708000
3000
아마 영어가 아닌것 같다고 하겠죠.
12:06
The same thing happens in the case of the Indus script.
298
711000
2000
인더스 문자의 경우에도 똑 같은 일이 벌어집니다.
12:08
The computer found several texts --
299
713000
2000
컴퓨터는 여기 보이는 두 문자와 같이
12:10
two of them are shown here --
300
715000
2000
매우 이상한 패턴을 가진
12:12
that have very unusual patterns.
301
717000
2000
여러개의 문자를 발견했습니다.
12:14
So for example the first text:
302
719000
2000
예를들면, 첫 문자에는 항아리 비슷하게
12:16
there's a doubling of this jar-shaped sign.
303
721000
3000
보이는 형상이 두번 연달아 나오는데요.
12:19
This sign is the most frequently-occurring sign
304
724000
2000
이 형상은 인더스 문자에서
12:21
in the Indus script,
305
726000
2000
가장 자주 사용되는 형상인데
12:23
and it's only in this text
306
728000
2000
이 텍스트에서만
12:25
that it occurs as a doubling pair.
307
730000
2000
두번 연달아 나옵니다.
12:27
Why is that the case?
308
732000
2000
왜 그럴까요?
12:29
We went back and looked at where these particular texts were found,
309
734000
3000
그래서 그 문자들이 어디서 발견됐는지 조사한 결과
12:32
and it turns out that they were found
310
737000
2000
그것이 인더스 밸리에서 아주 아주
12:34
very, very far away from the Indus Valley.
311
739000
2000
먼 곳에서 나왔다는 것을 알았습니다.
12:36
They were found in present day Iraq and Iran.
312
741000
3000
현재의 이라크와 이란에서 발견된 것이었지요.
12:39
And why were they found there?
313
744000
2000
그런데 왜 거기서 발견되었을까요?
12:41
What I haven't told you is that
314
746000
2000
제가 아직 말씀드리지는 않았지만
12:43
the Indus people were very, very enterprising.
315
748000
2000
인더스 사람들은 상인으로 유명했었지요.
12:45
They used to trade with people pretty far away from where they lived,
316
750000
3000
그들은 먼 낮선곳까지 가서 장사를 하곤 했습니다.
12:48
and so in this case, they were traveling by sea
317
753000
3000
그들은 바다를 건너서 오늘날의
12:51
all the way to Mesopotamia, present-day Iraq.
318
756000
3000
이라크인 메소포타미아까지 갔지요.
12:54
And what seems to have happened here
319
759000
2000
저희들은 인더스 상인들이
12:56
is that the Indus traders, the merchants,
320
761000
3000
인더스 문자를 사용해서
12:59
were using this script to write a foreign language.
321
764000
3000
외국어를 적다고 생각합니다.
13:02
It's just like our English and Dutch example.
322
767000
2000
방금 말씀드린 홀랜드 단어처럼 말입니다.
13:04
And that would explain why we have these strange patterns
323
769000
2000
아마 그래서 이 문자들의 패턴이
13:06
that are very different from the kinds of patterns you see in the text
324
771000
3000
인더스 밸리에서 나오는 문자들의 패턴과
13:09
that are found within the Indus Valley.
325
774000
3000
매우 다른지 모릅니다.
13:12
This suggests that the same script, the Indus script,
326
777000
2000
이것은 인더스 문자로 다른 언어들을
13:14
could be used to write different languages.
327
779000
3000
쓸 수 있다는 것을 암시해 줍니다.
13:17
The results we have so far seem to point to the conclusion
328
782000
3000
지금까지 저희들이 연구한 결과에 의하면
13:20
that the Indus script probably does represent language.
329
785000
3000
인더스 문자가 언어일 가능성이 많습니다.
13:23
If it does represent language,
330
788000
2000
만약에 그것이 언어라면
13:25
then how do we read the symbols?
331
790000
2000
그 형상들을 어떻게 읽어야 할까요?
13:27
That's our next big challenge.
332
792000
2000
그것이 앞으로 우리에게 남은 과제입니다.
13:29
So you'll notice that many of the symbols
333
794000
2000
여러분은 인더스어의 많은 형상들이 사람, 곤충,
13:31
look like pictures of humans, of insects,
334
796000
2000
물고기 또는 새의 그림처럼 보인다고
13:33
of fishes, of birds.
335
798000
3000
생각하실 것입니다.
13:36
Most ancient scripts
336
801000
2000
대부분의 고대 문자는
13:38
use the rebus principle,
337
803000
2000
그림을 사용하여 단어를
13:40
which is, using pictures to represent words.
338
805000
3000
나타내는 '리부스' 방식을 사용하는데요.
13:43
So as an example, here's a word.
339
808000
3000
예를들면, 여기 단어가 하나 있습니다.
13:46
Can you write it using pictures?
340
811000
2000
그림을 사용해서 이 단어를 쓸 수 있을까요?
13:48
I'll give you a couple seconds.
341
813000
2000
잠시 생각하실 시간을 드리죠.
13:50
Got it?
342
815000
2000
됐습니까?
13:52
Okay. Great.
343
817000
2000
좋아요.
13:54
Here's my solution.
344
819000
2000
이건 제 방법입니다.
13:56
You could use the picture of a bee followed by a picture of a leaf --
345
821000
2000
우선 꿀벌(bee) 그림을 그리고 그 옆에 잎(leaf)를 그리면
13:58
and that's "belief," right.
346
823000
2000
"belief" 라는 단어가 되겠지요.
14:00
There could be other solutions.
347
825000
2000
다른 방법도 있을 겁니다.
14:02
In the case of the Indus script,
348
827000
2000
그런데 인더스 문자의 경우
14:04
the problem is the reverse.
349
829000
2000
문제가 정반대입니다.
14:06
You have to figure out the sounds of each of these pictures
350
831000
3000
즉, 이들 그림 하나 하나의 소리를 알아야
14:09
such that the entire sequence makes sense.
351
834000
2000
그 그림들의 의미를 알 수 있으니까요.
14:11
So this is just like a crossword puzzle,
352
836000
3000
이 퍼즐을 풀면 그 댓가가 엄청나기 때문에
14:14
except that this is the mother of all crossword puzzles
353
839000
3000
이것은 마치 전세계에서 가장 거창한
14:17
because the stakes are so high if you solve it.
354
842000
4000
크로스워드 퍼즐을 푸는 것과 마찬가지입니다.
14:21
My colleagues, Iravatham Mahadevan and Asko Parpola,
355
846000
3000
저의 동료인 이라바탐 마하에반과 아스코 파폴라는 특히
14:24
have been making some headway on this particular problem.
356
849000
2000
이 문제를 해결하는데에 상당한 성과를 거두었습니다.
14:26
And I'd like to give you a quick example of Parpola's work.
357
851000
2000
파폴라가 하고 있는 일의 간단한 일례를 말씀드리지요.
14:28
Here's a really short text.
358
853000
2000
여기에 아주 짧은 문장이 있는데요.
14:30
It contains seven vertical strokes followed by this fish-like sign.
359
855000
3000
일곱개의 수직선이 있고 그 옆에 물고기 같은 형상이 있지요.
14:33
And I want to mention that these seals were used
360
858000
2000
그런데 이 인장들은 운송되는 짐꾸리에
14:35
for stamping clay tags
361
860000
2000
부착되었던 진흙 태그에
14:37
that were attached to bundles of goods,
362
862000
2000
인장을 찍는 목적으로 사용되었기 때문에
14:39
so it's quite likely that these tags, at least some of them,
363
864000
3000
상인들의 이름이 최소한 몇개는 새겨져 있을
14:42
contain names of merchants.
364
867000
2000
가능성이 높습니다.
14:44
And it turns out that in India
365
869000
2000
그런데 인도에는 아기들이
14:46
there's a long tradition
366
871000
2000
태어난 시간에 관련된
14:48
of names being based on horoscopes
367
873000
2000
점성술과 별자리에 따라
14:50
and star constellations present at the time of birth.
368
875000
3000
이름을 지어주는 오랜 전통이 있지요.
14:53
In Dravidian languages,
369
878000
2000
드라비디아 언어에서 물고기는
14:55
the word for fish is "meen"
370
880000
2000
"미인" 이라고 발음하는데
14:57
which happens to sound just like the word for star.
371
882000
3000
그것은 별이라는 단어의 발음과 비슷합니다.
15:00
And so seven stars
372
885000
2000
그러니까 7개의 별은 "엘루 미인"이라는
15:02
would stand for "elu meen,"
373
887000
2000
발음을 적은것 이라고 할 수 있겠는데
15:04
which is the Dravidian word
374
889000
2000
"엘루 미인"은 드라비디아 말로
15:06
for the Big Dipper star constellation.
375
891000
2000
북두칠성을 의미하지요.
15:08
Similarly, there's another sequence of six stars,
376
893000
3000
이와 비슷하게, 6개의 별이 차례로 배열된 것은
15:11
and that translates to "aru meen,"
377
896000
2000
"아루 미인"이라는 발음을 적은 것일텐데
15:13
which is the old Dravidian name
378
898000
2000
이것은 옛 드라비디아말로
15:15
for the star constellation Pleiades.
379
900000
2000
묘성(昴星)을 의미하지요.
15:17
And finally, there's other combinations,
380
902000
3000
그리고 마지막으로, 이것처럼 물고기 위에
15:20
such as this fish sign with something that looks like a roof on top of it.
381
905000
3000
지붕같은 것이 있는 다른 배합의 글자들도 있는데요.
15:23
And that could be translated into "mey meen,"
382
908000
3000
이것은 아마 "메이 미인"이라고 읽을 수 있겠는데
15:26
which is the old Dravidian name for the planet Saturn.
383
911000
3000
그것은 옛 드라비디아 언어로 토성을 의미합니다.
15:29
So that was pretty exciting.
384
914000
2000
우리는 우리의 연구가 좋은 결과를 가지는것
15:31
It looks like we're getting somewhere.
385
916000
2000
같아서 매우 기쁘게 생각하고 있습니다.
15:33
But does this prove
386
918000
2000
그런데, 우리의 연구가 인더스 인장에
15:35
that these seals contain Dravidian names
387
920000
2000
드라비디아 언어로 적힌 별자리와 행성의 이름이
15:37
based on planets and star constellations?
388
922000
2000
새겨져 있다는 것을 증명할 수 있을까요?
15:39
Well not yet.
389
924000
2000
아직은 아닙니다.
15:41
So we have no way of validating
390
926000
2000
아직은 이런 식의 해독법을
15:43
these particular readings,
391
928000
2000
입증할 방법은 없지만,
15:45
but if more and more of these readings start making sense,
392
930000
3000
더 많은 텍스트를 읽을 수 있고 또한 더 긴 텍스트도
15:48
and if longer and longer sequences
393
933000
2000
이런식으로 읽을 수 있으면
15:50
appear to be correct,
394
935000
2000
우리의 방식에 대한
15:52
then we know that we are on the right track.
395
937000
2000
신뢰도가 더 높아지겠지요.
15:54
Today,
396
939000
2000
우리는 지금
15:56
we can write a word such as TED
397
941000
3000
TED 같은 단어를 이집트 상형문자 또는
15:59
in Egyptian hieroglyphics and in cuneiform script,
398
944000
3000
설형문자로 쓸 수 있습니다.
16:02
because both of these were deciphered
399
947000
2000
이런 문자들의 해독방법을 19세기에
16:04
in the 19th century.
400
949000
2000
이미 알아냈기 때문이죠.
16:06
The decipherment of these two scripts
401
951000
2000
우리는 이들 문자를 해독함으로써
16:08
enabled these civilizations to speak to us again directly.
402
953000
3000
이 고대 문명들과 직접적으로 대화할 수 있게 되었습니다.
16:11
The Mayans
403
956000
2000
마야 문명은 20세기 부터
16:13
started speaking to us in the 20th century,
404
958000
2000
우리에게 이야기를 하기 시작했지만
16:15
but the Indus civilization remains silent.
405
960000
3000
인더스 문명은 아직도 침묵을 지키고 있습니다.
16:18
Why should we care?
406
963000
2000
그런데 그게 우리와 무슨 상관이 있나요?
16:20
The Indus civilization does not belong
407
965000
2000
인더스 문명은 오로지 남부 인도인이나
16:22
to just the South Indians or the North Indians
408
967000
2000
북부 인도사람이나 또는 파키스탄
16:24
or the Pakistanis;
409
969000
2000
사람들에게만 속하는 것이 아니고
16:26
it belongs to all of us.
410
971000
2000
우리 모두에 속합니다.
16:28
These are our ancestors --
411
973000
2000
이들은 저와 여러분들의
16:30
yours and mine.
412
975000
2000
조상입니다.
16:32
They were silenced
413
977000
2000
인더스 유물들은
16:34
by an unfortunate accident of history.
414
979000
2000
불행한 역사의 사고로 침묵을 지켜야 했습니다.
16:36
If we decipher the script,
415
981000
2000
우리가 인더스 문자를 해독할 수 있으면
16:38
we would enable them to speak to us again.
416
983000
2000
우리는 다시 그들의 목소리를 들을 수 있겠지요.
16:40
What would they tell us?
417
985000
3000
그들은 우리에게 무슨 말을 할까요?
16:43
What would we find out about them? About us?
418
988000
3000
우리는 그들과 우리 자신에 대한 무엇을 발견하게 될까요?
16:46
I can't wait to find out.
419
991000
3000
저는 인더스어를 읽을 수 있는 날이 빨리 오기를 고대합니다.
16:49
Thank you.
420
994000
2000
감사합니다.
16:51
(Applause)
421
996000
4000
(박수)
ABOUT THE SPEAKER
Rajesh Rao - Computational neuroscientistRajesh Rao seeks to understand the human brain through computational modeling, on two fronts: developing computer models of our minds, and using tech to decipher the 4,000-year-old lost script of the Indus Valley civilization.
Why you should listen
Rajesh Rao is looking for the computational principles underlying the brain's remarkable ability to learn, process and store information -- hoping to apply this knowledge to the task of building adaptive robotic systems and artificially intelligent agents.
Some of the questions that motivate his research include: How does the brain learn efficient representations of novel objects and events occurring in the natural environment? What are the algorithms that allow useful sensorimotor routines and behaviors to be learned? What computational mechanisms allow the brain to adapt to changing circumstances and remain fault-tolerant and robust?
By investigating these questions within a computational and probabilistic framework, it is often possible to derive algorithms that not only provide functional interpretations of neurobiological properties but also suggest solutions to difficult problems in computer vision, speech, robotics and artificial intelligence.
Rajesh Rao | Speaker | TED.com