TED2013
Rodney Brooks: Why we will rely on robots
로드니 부룩스(Rodney Brooks): 로봇에 의존하게 되는 이유
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"로봇이 사람들의 직업을 빼앗아 갈 것이다"라는 근거없는 믿음은 계속됩니다. 사실 로봇은 우리의 필수적인 동반자가 될 수 있습니다. 우리가 여가 시간을 덜 따분하고, 기계적인 일을 하지 않아도 되게 하는 동반자 말이지요. 로드니 부룩스는 노동인구의 감소와 은퇴자들의 증가로 인해 이런 로봇이 얼마나 가치를 갖게되는지 주목합니다. 움직이는 눈을 가지고 접촉에 반응하는 팔을 가져 고령화 인력과 함께 일하며 가정에서 그들을 도울 수 있도록 학습하는 벡스터 로봇을 소개합니다.
Rodney Brooks - Roboticist
Rodney Brooks builds robots based on biological principles of movement and reasoning. The goal: a robot who can figure things out. Full bio
Rodney Brooks builds robots based on biological principles of movement and reasoning. The goal: a robot who can figure things out. Full bio
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00:13
Well, Arthur C. Clarke,
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1300
아더 C. 클락이라는
00:14
a famous science fiction writer from the 1950s,
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1950년대의 유명한
공상 과학 작가는
공상 과학 작가는
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said that, "We overestimate technology in the short term,
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5505
4022
"우리는 단기적으로는
과학 기술을 과대 평가하고,
과학 기술을 과대 평가하고,
00:21
and we underestimate it in the long term."
3
9527
2800
장기적으로는 과소 평가한다."
라고 말했지요.
라고 말했지요.
00:24
And I think that's some of the fear that we see
4
12327
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이런 두려움의 일부는
인공 지능과 로봇들에 의해
인공 지능과 로봇들에 의해
00:26
about jobs disappearing from artificial intelligence and robots.
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4582
사라지는 일자리에 대한 것이라고
생각합니다.
생각합니다.
00:31
That we're overestimating the technology in the short term.
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2667
바로 "단기적으로는 과학 기술을
과대 평가한다"는 점 말입니다.
과대 평가한다"는 점 말입니다.
00:33
But I am worried whether we're going to get the technology we need in the long term.
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21993
5378
하지만 저는, 우리가 장기적으로 필요한
과학 기술을 가지게 될지 걱정됩니다.
과학 기술을 가지게 될지 걱정됩니다.
00:39
Because the demographics are really going to leave us with lots of jobs that need doing
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27371
5714
인구 통계의 변화를 보면 수 많은
할 일들이 있다는 것을 알 수 있고,
할 일들이 있다는 것을 알 수 있고,
00:45
and that we, our society, is going to have to be built on the shoulders of steel of robots in the future.
9
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우리 사회의 미래는 로봇들의
강철 어깨에 달려있기 때문입니다.
강철 어깨에 달려있기 때문입니다.
00:50
So I'm scared we won't have enough robots.
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2826
그래서 저는 우리가 충분한
로봇을 갖지 못할까봐 두렵습니다.
로봇을 갖지 못할까봐 두렵습니다.
00:53
But fear of losing jobs to technology has been around for a long time.
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그러나 기술의 발전으로 인해 감소하는
일자리에 대한 공포도 오래 전부터 있었지요.
일자리에 대한 공포도 오래 전부터 있었지요.
00:57
Back in 1957, there was a Spencer Tracy, Katharine Hepburn movie.
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3952
1957년에 스펜서 트레이시와
케서린 햅번이 나온 영화가 있습니다
케서린 햅번이 나온 영화가 있습니다
01:01
So you know how it ended up,
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1448
영화의 결말을 아시겠지요.
01:03
Spencer Tracy brought a computer, a mainframe computer of 1957, in
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4086
스펜서 트레이시는 사서를 돕기 위해
1957년의 메인 프레임 컴퓨터를
1957년의 메인 프레임 컴퓨터를
01:07
to help the librarians.
15
55411
1900
구매합니다.
01:09
The librarians in the company would do things like answer for the executives,
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3477
회사의 사서들은 경영진들의
질문에 대답하는 일을 합니다
질문에 대답하는 일을 합니다
01:12
"What are the names of Santa's reindeer?"
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60788
3837
가령, "산타가 타는 순록의 이름이 무엇입니까?"
라고 물으면
라고 물으면
01:16
And they would look that up.
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64625
1185
그들은 찾아보지요.
01:17
And this mainframe computer was going to help them with that job.
19
65810
2433
그리고 이 메인 프레임 컴퓨터가
그 일을 돕는 역할이었습니다.
그 일을 돕는 역할이었습니다.
01:20
Well of course a mainframe computer in 1957 wasn't much use for that job.
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68243
4083
사실 1957년의 컴퓨터는
그런 일에 그다지 쓸모가 없었습니다.
그런 일에 그다지 쓸모가 없었습니다.
01:24
The librarians were afraid their jobs were going to disappear.
21
72326
3150
사서들은 그들의 직업이
사라질까봐 두려워했죠.
사라질까봐 두려워했죠.
01:27
But that's not what happened in fact.
22
75476
1649
하지만 그런 일은
일어나지 않았습니다.
일어나지 않았습니다.
01:29
The number of jobs for librarians increased for a long time after 1957.
23
77125
5255
오히려 1957년 이후로 사서의
일자리는 지속적으로 늘어났습니다.
일자리는 지속적으로 늘어났습니다.
01:34
It wasn't until the Internet came into play,
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82380
3114
인터넷이 생기기 전까지는 말입니다.
01:37
the web came into play and search engines came into play
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85494
2533
웹이 등장하고 검색 엔진이 나오고나서야
01:40
that the need for librarians went down.
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88027
2649
사서에 대한 수요가 줄어들게 되었죠.
01:42
And I think everyone from 1957 totally underestimated
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90676
4207
저는 1957년대의 사람들이
01:46
the level of technology we would all carry around in our hands and in our pockets today.
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94883
4760
우리가 현재 호주머니에 넣고 다니는
기술의 수준을 과소 평가했다고 생각합니다.
기술의 수준을 과소 평가했다고 생각합니다.
01:51
And we can just ask: "What are the names of Santa's reindeer?" and be told instantly --
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99643
5717
이제 우리는 산타가 타는 순록의 이름을
묻고 바로 대답을 얻을 수 있습니다.
묻고 바로 대답을 얻을 수 있습니다.
01:57
or anything else we want to ask.
30
105360
1751
그리고 그 외에
우리가 묻고 싶은 모든 것도요.
우리가 묻고 싶은 모든 것도요.
01:59
By the way, the wages for librarians went up faster
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107111
5599
그런데, 그 기간 동안에 미국에서
다른 직업에 비해
다른 직업에 비해
02:04
than the wages for other jobs in the U.S. over that same time period,
32
112710
2999
사서들의 연봉은
더 빠르게 올라갔습니다
더 빠르게 올라갔습니다
02:07
because librarians became partners of computers.
33
115709
3568
왜냐하면 사서들이 컴퓨터와
동반자가 되었기 때문이죠.
동반자가 되었기 때문이죠.
02:11
Computers became tools, and they got more tools that they could use
34
119277
2883
컴퓨터는 도구가 되었고,
그들에게는 활용할 수 있는 도구가 더 늘은 것이죠.
그들에게는 활용할 수 있는 도구가 더 늘은 것이죠.
02:14
and become more effective during that time.
35
122160
2292
또 더욱 효과적으로 일을
할 수있게 된 것입니다.
할 수있게 된 것입니다.
02:16
Same thing happened in offices.
36
124452
1792
사무실에도 똑같은 일이
일어났습니다.
일어났습니다.
02:18
Back in the old days, people used spreadsheets.
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126244
2298
과거에 사람들은
종이 위에 표 계산(스프레드시트)을 했습니다.
종이 위에 표 계산(스프레드시트)을 했습니다.
02:20
Spreadsheets were spread sheets of paper,
38
128542
2334
표 계산이란 종이를 펼쳐 놓았다는 뜻이죠,
02:22
and they calculated by hand.
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130876
2150
사람들은 그것을 직접 손으로 계산했지요.
02:25
But here was an interesting thing that came along.
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133026
2367
한가지 흥미로운 점은
02:27
With the revolution around 1980 of P.C.'s,
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135393
2290
1980년대의 컴퓨터의 발전과 함께
02:29
the spreadsheet programs were tuned for office workers,
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137683
4742
스프레드시트 프로그램이
사무직 노동자들을 위해 만들어졌습니다.
사무직 노동자들을 위해 만들어졌습니다.
02:34
not to replace office workers,
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142425
1652
사무직 노동자들을 대신하는 것이 아니라
02:36
but it respected office workers as being capable of being programmers.
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144077
4666
오히려 그들을 프로그래머로
받아들이게 되었지요.
받아들이게 되었지요.
02:40
So office workers became programmers of spreadsheets.
45
148743
3128
사무직 노동자들이 스프레드시트
프로그래머가 되었습니다.
프로그래머가 되었습니다.
02:43
It increased their capabilities.
46
151871
2091
그들의 능력이 향상된 것입니다.
02:45
They no longer had to do the mundane computations,
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153962
2579
더 이상 지루한 계산은 하지 않아도 되고,
02:48
but they could do something much more.
48
156541
2935
더 많은 일을 할 수 있게 되었습니다..
02:51
Now today, we're starting to see robots in our lives.
49
159476
3258
오늘날 일상 생활에
로봇이 등장하게 되었습니다.
로봇이 등장하게 되었습니다.
02:54
On the left there is the PackBot from iRobot.
50
162734
2309
왼쪽에는 아이로봇의
팩봇(PackBot)이 있습니다.
팩봇(PackBot)이 있습니다.
02:57
When soldiers came across roadside bombs in Iraq and Afghanistan,
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165043
3432
이라크와 아프가니스탄에서
병사들이 길가에서 폭탄을 발견했을 때,
병사들이 길가에서 폭탄을 발견했을 때,
03:00
instead of putting on a bomb suit and going out and poking with a stick,
52
168475
4149
2002년까지는 그랬던 것처럼
방호복을 입고
방호복을 입고
03:04
as they used to do up until about 2002,
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172624
2319
막대기로 찔러보는 대신
03:06
they now send the robot out.
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174943
1408
이제는 로봇을 내보냅니다.
03:08
So the robot takes over the dangerous jobs.
55
176351
2143
그러면 로봇이 위험한
일들을 대신해 주지요.
일들을 대신해 주지요.
03:10
On the right are some TUGs from a company called Aethon in Pittsburgh.
56
178494
4518
오른쪽에는 피츠버그에 있는 에톤사(社)의
터그(TUG)가 몇 대 있습니다.
터그(TUG)가 몇 대 있습니다.
03:15
These are in hundreds of hospitals across the U.S.
57
183012
2297
미국 전역에는 수백 개의
병원들이 있습니다.
병원들이 있습니다.
03:17
And they take the dirty sheets down to the laundry.
58
185309
2740
이 로봇들이 더러운 시트들을
세탁실로 가지고 가고,
세탁실로 가지고 가고,
03:20
They take the dirty dishes back to the kitchen.
59
188049
1876
더러운 설거지 거리들을
주방으로 가지고 가고,
주방으로 가지고 가고,
03:21
They bring the medicines up from the pharmacy.
60
189925
2085
약제실에서 약을
가지고 옵니다.
가지고 옵니다.
03:24
And it frees up the nurses and the nurse's aides
61
192010
2945
간호사들이 기계적으로 물건을 나르는
03:26
from doing that mundane work of just mechanically pushing stuff around
62
194955
3665
지루한 일들로 부터 해방시키고
03:30
to spend more time with patients.
63
198620
2073
환자들과 더 많은 시간을 보낼 수있게 해줍니다.
03:32
In fact, robots have become sort of ubiquitous in our lives in many ways.
64
200693
4699
사실 로봇은 우리 삶에서
매우 흔하게 되었지만,
매우 흔하게 되었지만,
03:37
But I think when it comes to factory robots, people are sort of afraid,
65
205392
5268
산업용 로봇에 대해서는 일종의
두려움 같은게 있습니다.
두려움 같은게 있습니다.
03:42
because factory robots are dangerous to be around.
66
210660
4107
산업용 로봇은 가까이하기에는
위험하기 때문이죠.
위험하기 때문이죠.
03:46
In order to program them, you have to understand six-dimensional vectors and quaternions.
67
214767
4825
6차원 벡터와 4원수를 이해해야
그 로봇들을 프로그래밍할 수 있습니다.
그 로봇들을 프로그래밍할 수 있습니다.
03:51
And ordinary people can't interact with them.
68
219592
3150
그리고 보통 사람들은
기계와 소통할수없죠.
기계와 소통할수없죠.
03:54
And I think it's the sort of technology that's gone wrong.
69
222742
2619
저는 이런 기술이
잘못되었다고 생각합니다.
잘못되었다고 생각합니다.
03:57
It's displaced the worker from the technology.
70
225361
3633
이런 것들이 노동자를
기술로부터 멀어지게 합니다.
기술로부터 멀어지게 합니다.
04:00
And I think we really have to look at technologies
71
228994
3099
우리는 평범한 사람도
04:04
that ordinary workers can interact with.
72
232093
2102
소통할 수 있는 기술들에
시선을 두어야 한다고 생각합니다.
시선을 두어야 한다고 생각합니다.
04:06
And so I want to tell you today about Baxter, which we've been talking about.
73
234195
3680
그래서 저는 여러분에게 말씀드렸던
벡스터에 대한 이야기를 하고 싶습니다.
벡스터에 대한 이야기를 하고 싶습니다.
04:09
And Baxter, I see, as a way -- a first wave of robot
74
237875
4245
저는 벡스터가 산업 환경에서 평범한 사람도
04:14
that ordinary people can interact with in an industrial setting.
75
242120
4290
상호 작용할 수 있는
첫 번째 세대의 로봇이라고 생각합니다
첫 번째 세대의 로봇이라고 생각합니다
04:18
So Baxter is up here.
76
246410
1533
여기 벡스터가 있습니다.
04:19
This is Chris Harbert from Rethink Robotics.
77
247943
2816
이분은 리씽크 로보틱스사(社)의
크리스 하버트 씨입니다.
크리스 하버트 씨입니다.
04:22
We've got a conveyor there.
78
250759
1536
저기 컨베이어가 있고,
04:24
And if the lighting isn't too extreme --
79
252295
2851
그리고 조명이 너무 강하지 않다면 --
04:27
Ah, ah! There it is. It's picked up the object off the conveyor.
80
255146
4046
옳지, 그렇죠.
이렇게 컨베이어에서 물건을 집어 올려,
이렇게 컨베이어에서 물건을 집어 올려,
04:31
It's going to come bring it over here and put it down.
81
259192
2850
여기로 가지고 와서 내려 놓을 것입니다
04:34
And then it'll go back, reach for another object.
82
262042
3299
그리고 되돌아가서
다른 물건을 찾습니다
다른 물건을 찾습니다
04:37
The interesting thing is Baxter has some basic common sense.
83
265341
3848
흥미로운 점은 벡스터에게
기본적인 상식이 있다는 것입니다
기본적인 상식이 있다는 것입니다
04:41
By the way, what's going on with the eyes?
84
269189
2221
그런데, 눈에서는 무슨 일이
일어나고 있을까요?
일어나고 있을까요?
04:43
The eyes are on the screen there.
85
271410
1500
눈은 저기의 화면에 있는데,
04:44
The eyes look ahead where the robot's going to move.
86
272910
2749
움직이는 방향으로 시선이 갑니다.
04:47
So a person that's interacting with the robot
87
275659
1868
그래서 로봇과 상호 작용하는 사람은
04:49
understands where it's going to reach and isn't surprised by its motions.
88
277527
3566
로봇이 어디로 갈지를 알고,
로봇의 움직임에 놀라지 않지요.
로봇의 움직임에 놀라지 않지요.
04:53
Here Chris took the object out of its hand,
89
281093
2817
여기 크리스가 물건을
벡스터의 손에서 빼았았는데,
벡스터의 손에서 빼았았는데,
04:55
and Baxter didn't go and try to put it down;
90
283910
2232
벡스터는 가서 물건을
내려놓으려 하지 않고,
내려놓으려 하지 않고,
04:58
it went back and realized it had to get another one.
91
286142
2352
다시 돌아가 새로운 물건을
집어와야 한다는 것을 깨닫습니다.
집어와야 한다는 것을 깨닫습니다.
05:00
It's got a little bit of basic common sense, goes and picks the objects.
92
288494
3167
가서 물건을 집어와야 한다는
기본적을 상식을 가지고 있는 것이죠.
기본적을 상식을 가지고 있는 것이죠.
05:03
And Baxter's safe to interact with.
93
291661
1793
그래서 벡스터는 안전하게
인간과 상호 작용할 수 있지요.
인간과 상호 작용할 수 있지요.
05:05
You wouldn't want to do this with a current industrial robot.
94
293454
2765
현재의 산업용 로봇과는
이런 일을 하고 싶지 않을겁니다.
이런 일을 하고 싶지 않을겁니다.
05:08
But with Baxter it doesn't hurt.
95
296219
2192
하지만 벡스터라면 다칠 일은 없지요.
05:10
It feels the force, understands that Chris is there
96
298411
3898
벡스터는 힘을 감지하고선
크리스가 있다는 것을 인지해
크리스가 있다는 것을 인지해
05:14
and doesn't push through him and hurt him.
97
302309
2852
밀어거나 다치게 하지 않습니다
05:17
But I think the most interesting thing about Baxter is the user interface.
98
305161
3295
그러나 벡스터에서 가장 흥미로운 점은
사용자 인터페이스입니다
사용자 인터페이스입니다
05:20
And so Chris is going to come and grab the other arm now.
99
308456
3346
자 이제 크리스가 가서
다른 팔을 잡을겁니다
다른 팔을 잡을겁니다
05:23
And when he grabs an arm, it goes into zero-force gravity-compensated mode
100
311802
5414
그가 팔을 잡자 벡스터는
무중력 보상 모드로 변하고
무중력 보상 모드로 변하고
05:29
and graphics come up on the screen.
101
317216
2076
그래픽이 화면에 나타납니다.
05:31
You can see some icons on the left of the screen there for what was about its right arm.
102
319292
4534
스크린 왼쪽의 아이콘들이
오른팔에 무슨 일이 있는지 표시합니다
오른팔에 무슨 일이 있는지 표시합니다
05:35
He's going to put something in its hand, he's going to bring it over here,
103
323826
2794
크리스가 물건을
벡스터의 손에 쥐어주고,
벡스터의 손에 쥐어주고,
05:38
press a button and let go of that thing in the hand.
104
326620
5022
이쪽으로 데리고 온 뒤
버튼을 눌러 물건을 놓게합니다
버튼을 눌러 물건을 놓게합니다
05:43
And the robot figures out, ah, he must mean I want to put stuff down.
105
331642
4568
그러면 로봇은 자신이 물건을
내려 놓아야 한다는 것을 이해합니다.
내려 놓아야 한다는 것을 이해합니다.
05:48
It puts a little icon there.
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336210
1700
이렇게 아이콘을 표시합니다.
05:49
He comes over here, and he gets the fingers to grasp together,
107
337910
5911
그가 이리로 와서,
벡스터의 손을 모으면
벡스터의 손을 모으면
05:55
and the robot infers, ah, you want an object for me to pick up.
108
343821
3922
벡스터는 "아, 내가 집은 것을 원하는 거군요."
라고 이해합니다.
라고 이해합니다.
05:59
That puts the green icon there.
109
347743
1799
그러면 녹색 아이콘이 나옵니다.
06:01
He's going to map out an area of where the robot should pick up the object from.
110
349542
4995
그는 벡스터가 어디서
물건을 집을지 지정합니다.
물건을 집을지 지정합니다.
06:06
It just moves it around, and the robot figures out that was an area search.
111
354537
4790
벡스터는 움직이며 그 작업이 곧
지역 탐색이라는 것을 알게 됩니다.
지역 탐색이라는 것을 알게 됩니다.
06:11
He didn't have to select that from a menu.
112
359327
1876
메뉴에서 고를 필요가 없습니다.
06:13
And now he's going to go off and train the visual appearance of that object
113
361203
3157
그리고 이제 그 물건의
외관을 인식합니다.
외관을 인식합니다.
06:16
while we continue talking.
114
364360
1716
우리가 이야기 할 동안 말이죠.
06:18
So as we continue here,
115
366076
2212
이렇게 계속하면서,
여러분에게 공장에서는
여러분에게 공장에서는
06:20
I want to tell you about what this is like in factories.
116
368288
2171
이런 일들이 어떻게 일어나는지
알려드리고자 합니다
알려드리고자 합니다
06:22
These robots we're shipping every day.
117
370459
1484
이 로봇들을 매일
06:23
They go to factories around the country.
118
371943
1550
미국 전역의 공장들로 보냅니다
06:25
This is Mildred.
119
373493
1182
이 분은 밀드레드씨입니다
06:26
Mildred's a factory worker in Connecticut.
120
374675
1566
그녀는 코네티컷의 공장 노동자로
06:28
She's worked on the line for over 20 years.
121
376241
2379
현장에서 20년을 넘게 일했습니다
06:30
One hour after she saw her first industrial robot,
122
378620
3343
그녀는 산업용 로봇을 처음 본 한시간 만에
06:33
she had programmed it to do some tasks in the factory.
123
381963
3060
공장에서 할 일들을 프로그래밍했습니다
06:37
She decided she really liked robots.
124
385023
2431
그녀는 로봇을 정말 좋아하게 되었습니다
06:39
And it was doing the simple repetitive tasks that she had had to do beforehand.
125
387454
4670
그리고 이 로봇이 그녀가 그동안 해오던,
간단하고 반복적인 일들을 하게 되었습니다
간단하고 반복적인 일들을 하게 되었습니다
06:44
Now she's got the robot doing it.
126
392124
1838
이제 로봇이 그녀를 대신해 일하는거죠
06:45
When we first went out to talk to people in factories
127
393962
2564
우리가 처음 공장에서
사람들에게 로봇과 어떻게
사람들에게 로봇과 어떻게
06:48
about how we could get robots to interact with them better,
128
396526
2834
더 잘 소통할 수 있는지에 대해
이야기를 나눌 때
이야기를 나눌 때
06:51
one of the questions we asked them was,
129
399360
1566
그들에게 "당신의 자녀가 공장에서
일하기 원합니까?"
일하기 원합니까?"
06:52
"Do you want your children to work in a factory?"
130
400926
2445
라고 묻자 모두들,
06:55
The universal answer was "No, I want a better job than that for my children."
131
403371
4372
"아니요, 내 아이들은 더 좋은 직업을
갖길 원합니다" 라더군요.
갖길 원합니다" 라더군요.
06:59
And as a result of that, Mildred is very typical
132
407743
3377
그 결과로 밀드레드는 미국에서 가장
07:03
of today's factory workers in the U.S.
133
411120
1855
대표적인 공장 노동자가 되었습니다
07:04
They're older, and they're getting older and older.
134
412975
2185
그들은 늙었고 그리고 더 늙어갑니다
07:07
There aren't many young people coming into factory work.
135
415160
2565
이제 공장에서 일하고자 하는
젊은이들은 많지 않습니다
젊은이들은 많지 않습니다
07:09
And as their tasks become more onerous on them,
136
417725
3316
그래서 그들의 일은
더 힘들어지게 되었고,
더 힘들어지게 되었고,
07:13
we need to give them tools that they can collaborate with,
137
421041
3093
우리는 그들에게 함께 일할 수 있는
도구를 주어야합니다
도구를 주어야합니다
07:16
so that they can be part of the solution,
138
424134
1810
그렇게 그들이 해결 방안의 일부가 되어
07:17
so that they can continue to work and we can continue to produce in the U.S.
139
425944
4851
함께 일하고 미국에서 생산을
지속할 수 있게 되었습니다.
지속할 수 있게 되었습니다.
07:22
And so our vision is that Mildred who's the line worker
140
430795
4065
그리고 우리의 목표는
현장 작업자인 밀드레드가
현장 작업자인 밀드레드가
07:26
becomes Mildred the robot trainer.
141
434860
2917
로봇 트레이너가 되는것입니다
07:29
She lifts her game,
142
437777
1145
1980년대의 사무직 사람들이,
07:30
like the office workers of the 1980s lifted their game of what they could do.
143
438922
4587
자신들의 일을 발전시킨 것처럼
발전하는 겁니다.
발전하는 겁니다.
07:35
We're not giving them tools that they have to go and study for years and years in order to use.
144
443509
4084
몇 년씩 공부를 해야 쓸 수 있는
도구를 주는 것이 아니라
도구를 주는 것이 아니라
07:39
They're tools that they can just learn how to operate in a few minutes.
145
447593
3444
몇 분만에 사용하는 법을
배울 수 있는 것들입니다
배울 수 있는 것들입니다
07:43
There's two great forces that are both volitional but inevitable.
146
451037
4789
우리에겐 의도적이기도 하고
또 피할 수 없는 두가지 힘이 있습니다.
또 피할 수 없는 두가지 힘이 있습니다.
07:47
That's climate change and demographics.
147
455826
2377
기후 변화와 인구 변화입니다.
07:50
Demographics is really going to change our world.
148
458203
2667
인구의 변화는 우리의 세상을
완전히 바꿀 것입니다.
완전히 바꿀 것입니다.
07:52
This is the percentage of adults who are working age.
149
460870
3962
이것은 노동 연령의
성인 비중입니다.
성인 비중입니다.
07:56
And it's gone down slightly over the last 40 years.
150
464832
1963
지난 40년간 이 수치는 조금 내려갔지만,
07:58
But over the next 40 years, it's going to change dramatically, even in China.
151
466795
3880
다음 40년 동안은 극적으로 변화할 것입니다.
심지어 중국에서도 말입니다.
심지어 중국에서도 말입니다.
08:02
The percentage of adults who are working age drops dramatically.
152
470675
5327
노동 연령에서 성인의 비중이
극적으로 떨어지고 있습니다.
극적으로 떨어지고 있습니다.
08:08
And turned up the other way, the people who are retirement age goes up very, very fast,
153
476002
5090
그리고 베이비 붐 세대가
노후에 들어서면서 그 비율은
노후에 들어서면서 그 비율은
08:13
as the baby boomers get to retirement age.
154
481092
4337
매우 빠르게 올라가고 있습니다.
08:17
That means there will be more people with fewer social security dollars
155
485429
3548
즉 복지 혜택을 적게 받는
더 많은 사람들이
더 많은 사람들이
08:20
competing for services.
156
488977
2633
일을 놓고
경쟁할 것이라는 이야깁니다.
경쟁할 것이라는 이야깁니다.
08:23
But more than that, as we get older we get more frail
157
491610
4051
하지만, 그 무엇보다 우리는
늙어가면서 더 노쇠해지고,
늙어가면서 더 노쇠해지고,
08:27
and we can't do all the tasks we used to do.
158
495661
2249
그동안 해오던 일들을
하지 못하게 됩니다.
하지 못하게 됩니다.
08:29
If we look at the statistics on the ages of caregivers,
159
497910
3713
사회 복지사의 연령 통계 자료를 보면,
08:33
before our eyes those caregivers are getting older and older.
160
501623
4470
그들의 연령이 점점 높아지고 있습니다.
08:38
That's happening statistically right now.
161
506093
1999
통계적으로 지금 당장
일어나고 있는 일입니다.
일어나고 있는 일입니다.
08:40
And as the number of people who are older, above retirement age and getting older, as they increase,
162
508092
5938
퇴직 연령을 넘긴 인구가 늘어나면서,
08:46
there will be less people to take care of them.
163
514030
2027
이들을 돌볼 사람들의
숫자는 줄어들 것입니다.
숫자는 줄어들 것입니다.
08:48
And I think we're really going to have to have robots to help us.
164
516057
2619
이제는 우리를 도울 로봇을
가져야 한다고 생각합니다.
가져야 한다고 생각합니다.
08:50
And I don't mean robots in terms of companions.
165
518676
3235
동반자로써의 로봇이 아니라,
08:53
I mean robots doing the things that we normally do for ourselves
166
521911
3281
우리가 평소에 하는 일들이지만,
나이가 들어가면서
나이가 들어가면서
08:57
but get harder as we get older.
167
525192
1669
점점 힘들어지는 일들을
돌봐주는 로봇을 의미합니다.
돌봐주는 로봇을 의미합니다.
08:58
Getting the groceries in from the car, up the stairs, into the kitchen.
168
526861
2865
장을 보고 오면 짐을 차에서부터 계단을 올라
주방으로 나르는 일 말입니다.
주방으로 나르는 일 말입니다.
09:01
Or even, as we get very much older,
169
529726
2395
혹은 우리가 더 늙으면,
09:04
driving our cars to go visit people.
170
532121
3088
외출할 때 운전을 해주는 일도
해줄 수 있지요.
해줄 수 있지요.
09:07
And I think robotics gives people a chance to have dignity as they get older
171
535209
6367
저는 사람들이 나이가 들어가며
09:13
by having control of the robotic solution.
172
541576
3549
로봇 기술의 도움을 통해
존엄성을 지킬 수 있다고 생각합니다.
존엄성을 지킬 수 있다고 생각합니다.
09:17
So they don't have to rely on people that are getting scarcer to help them.
173
545125
3385
노인들이 감소하는 복지사에게
의지하지 않아도 되도록 말이지요.
의지하지 않아도 되도록 말이지요.
09:20
And so I really think that we're going to be spending more time
174
548510
6892
그래서 저는 우리가 벡스터같은
로봇과 더 많은 시간을 보내고
로봇과 더 많은 시간을 보내고
09:27
with robots like Baxter
175
555402
2301
벡스터같은 로봇과
09:29
and working with robots like Baxter in our daily lives. And that we will --
176
557703
6694
평소에 함께 일해야 한다고 생각합니다.
09:36
Here, Baxter, it's good.
177
564397
2480
그리고 우리는 --
어이 벡스터, 잘하고 있어
어이 벡스터, 잘하고 있어
09:38
And that we will all come to rely on robots over the next 40 years
178
566877
4244
그리고 우리 모두는 향후
40년 안에 생활의 일부로써
40년 안에 생활의 일부로써
09:43
as part of our everyday lives.
179
571121
2166
로봇들에게 의지하게 될 것입니다
09:45
Thanks very much.
180
573287
1294
대단히 감사합니다.
09:46
(Applause)
181
574581
2995
(박수)
ABOUT THE SPEAKER
Rodney Brooks - RoboticistRodney Brooks builds robots based on biological principles of movement and reasoning. The goal: a robot who can figure things out.
Why you should listen
Former MIT professor Rodney Brooks studies and engineers robot intelligence, looking for the holy grail of robotics: the AGI, or artificial general intelligence. For decades, we've been building robots to do highly specific tasks -- welding, riveting, delivering interoffice mail -- but what we all want, really, is a robot that can figure things out on its own, the way we humans do.
Brooks realized that a top-down approach -- just building the biggest brain possible and teaching it everything we could think of -- would never work. What would work is a robot who learns like we do, by trial and error, and with many separate parts that learn separate jobs. The thesis of his work which was captured in Fast, Cheap and Out of Control,went on to become the title of the great Errol Morris documentary.
A founder of iRobot, makers of the Roomba vacuum, Brooks is now founder and CTO of Rethink Robotics, whose mission is to apply advanced robotic intelligence to manufacturing and physical labor. Its first robots: the versatile two-armed Baxter and one-armed Sawyer. Brooks is the former director of CSAIL, MIT's Computers Science and Artificial Intelligence Laboratory.
Rodney Brooks | Speaker | TED.com