TED@BCG Milan
Vittorio Loreto: Need a new idea? Start at the edge of what is known
비토리오 로레토(Vittorio Loreto): 새 아이디어가 필요한가요? 이미 아는 것의 가장자리에서 시작하세요.
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"위대한 생각은 어디서 왔을까?" 이 질문을 마음속에 품고, 비로티오 로레토는 우리를 새로움의 탄생을 설명할, 가능한 수학 공식 탐험으로 데려갑니다. '가깝고 가능함' - 실존과 가능성의 교차로- 과 수학 공부로 우리가 새로운 생각을 지어내는 과정을 설명하는 법을 알아보세요.
Vittorio Loreto - Physicist
Vittorio Loreto is passionate about the complexity of the world around us in all its forms and he actively tries to decode it. Full bio
Vittorio Loreto is passionate about the complexity of the world around us in all its forms and he actively tries to decode it. Full bio
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00:14
We have all probably wondered
0
2349
2867
우리 모두 궁금한 적 있죠.
00:17
how great minds achieved
what they achieved, right?
what they achieved, right?
1
5240
4176
위대한 지성은 어떻게
위대함을 얻어냈는지. 그렇죠?
위대함을 얻어냈는지. 그렇죠?
00:21
And the more astonishing
their achievements are,
their achievements are,
2
9440
2656
그 성취가 놀라울수록
00:24
the more we call them geniuses,
3
12120
2536
우린 그들을 천재라 부릅니다.
00:26
perhaps aliens
4
14680
1536
어쩌면 다른 행성에서 온
00:28
coming from a different planet,
5
16239
2097
외계인일지도 몰라요.
00:30
definitely not someone like us.
6
18360
2656
확실히 우리와는 다르죠.
00:33
But is that true?
7
21040
1776
그런데 정말 그럴까요?
00:34
So let me start with an example.
8
22840
1800
한 가지 예로 시작하죠.
00:37
You all know the story
of Newton's apple, right? OK.
of Newton's apple, right? OK.
9
25440
3816
뉴턴의 사과 이야기는
모두 아시죠? 좋아요.
모두 아시죠? 좋아요.
00:41
Is that true? Probably not.
10
29280
2936
실화일까요? 아니겠죠.
00:44
Still, it's difficult to think
that no apple at all was there.
that no apple at all was there.
11
32240
5216
그래도 사과가 아예 없었다고
생각하긴 어렵겠죠.
생각하긴 어렵겠죠.
00:49
I mean some stepping stone,
some specific conditions
some specific conditions
12
37480
3616
제 말은 디딤돌, 어떤 특정 조건이
00:53
that made universal gravitation
not impossible to conceive.
not impossible to conceive.
13
41120
4016
중력 발견을 가능하게 했겠죠.
00:57
And definitely this was not impossible,
14
45160
2376
확실히 불가능하지 않았습니다.
00:59
at least for Newton.
15
47560
1576
최소한 뉴턴에게는요.
01:01
It was possible,
16
49160
1256
발견은 가능했고,
01:02
and for some reason, it was also there,
17
50440
3056
어떤 이유로 거기 있었습니다.
01:05
available at some point,
easy to pick as an apple.
easy to pick as an apple.
18
53520
3776
언젠가부터 가능했고
사과만큼 줍기 쉬웠습니다.
사과만큼 줍기 쉬웠습니다.
01:09
Here is the apple.
19
57320
1616
여기 사과입니다.
01:10
And what about Einstein?
20
58960
2216
아인슈타인은 어땠나요?
01:13
Was relativity theory another big leap
in the history of ideas
in the history of ideas
21
61200
5296
상대성 이론이 이론사에서
아무도 얻지 못할 만큼
아무도 얻지 못할 만큼
01:18
no one else could even conceive?
22
66520
2656
큰 도약이었나요?
01:21
Or rather, was it again
something adjacent and possible,
something adjacent and possible,
23
69200
4456
아니면 이것도 가깝고 가능해서,
01:25
to Einstein of course,
24
73680
2096
물론 아인슈타인에게요.
01:27
and he got there by small steps
and his very peculiar scientific path?
and his very peculiar scientific path?
25
75800
4216
작은 걸음으로 도달한
그만의 특이한 과학 경로였을까요?
그만의 특이한 과학 경로였을까요?
01:32
Of course we cannot conceive this path,
26
80040
2456
물론 저희는 이 길을 상상 못하지만
01:34
but this doesn't mean
that the path was not there.
that the path was not there.
27
82520
2480
길이 없다는 소리는 아니죠.
01:38
So all of this seems very evocative,
28
86760
4856
이 모든 게 듣기 참 좋지만,
01:43
but I would say hardly concrete
29
91640
1536
위대한 생각의 시초와
01:45
if we really want to grasp
the origin of great ideas
the origin of great ideas
30
93200
3576
넓게 보면 우리 삶에 새것이
01:48
and more generally the way
in which the new enters our lives.
in which the new enters our lives.
31
96800
4016
들어오는 법을 제대로 알기란
구체적이기 어렵습니다.
구체적이기 어렵습니다.
01:52
As a physicist, as a scientist,
32
100840
1976
물리학자이자 과학자로서
01:54
I have learned that posing
the right questions
the right questions
33
102840
2176
전 해답의 절반은
01:57
is half of the solution.
34
105040
2016
알맞은 질문임을 배웠습니다.
01:59
But I think now we start having
a great conceptual framework
a great conceptual framework
35
107080
4736
이제 우리는 알맞은 질문을 얻고 던질
02:03
to conceive and address
the right questions.
the right questions.
36
111840
3176
거대한 머릿속 뼈대를 지을 겁니다.
02:07
So let me drive you
to the edge of what is known,
to the edge of what is known,
37
115040
3456
지식의 가장자리로
여러분을 데려가 드리죠.
여러분을 데려가 드리죠.
02:10
or at least, what I know,
38
118520
2096
최소한 제 지식이요.
02:12
and let me show you that what is known
39
120640
2056
그리고 이미 아는 지식은
02:14
could be a powerful
and fascinating starting point
and fascinating starting point
40
122720
4576
참신, 혁신, 창조 같은
심오한 것을 얻을
심오한 것을 얻을
02:19
to grasp the deep meaning
of words like novelty, innovation,
of words like novelty, innovation,
41
127320
5096
강력하고 환상적인 출발점임을
02:24
creativity perhaps.
42
132440
1560
보여드리겠습니다.
02:26
So we are discussing the "new,"
43
134880
3336
우린 '새로움(New)'을
논의 중이죠.
논의 중이죠.
02:30
and of course, the science behind it.
44
138240
2656
물론 과학이 뒷받침하죠.
02:32
The new can enter our lives
in many different ways,
in many different ways,
45
140920
2976
새로움은 우리 삶에
여러 방식으로 들어옵니다.
여러 방식으로 들어옵니다.
02:35
can be very personal,
46
143920
1696
아주 개인적일 수도 있죠.
02:37
like I meet a new person,
47
145640
1936
낯선 사람을 만나거나
02:39
I read a new book,
or I listen to a new song.
or I listen to a new song.
48
147600
3296
새 책을 읽거나 새 음악을 듣죠.
02:42
Or it could be global,
49
150920
1256
보편적일 수도 있죠.
02:44
I mean, something we call innovation.
50
152200
2056
우리가 혁신이라 부르는 것이요.
02:46
It could be a new theory,
a new technology,
a new technology,
51
154280
2176
새 이론이나 새 기술,
02:48
but it could also be a new book
if you're the writer,
if you're the writer,
52
156480
2576
작가한테는 새 책,
02:51
or it could be a new song
if you're the composer.
if you're the composer.
53
159080
2336
작곡가한테는 새 노래겠죠.
02:53
In all of these global cases,
the new is for everyone,
the new is for everyone,
54
161440
4296
모든 보편적 사례에서
새로움은 모두에게 옵니다.
새로움은 모두에게 옵니다.
02:57
but experiencing the new
can be also frightening,
can be also frightening,
55
165760
3816
그러나 새로움을 겪는 건
무서울 수도 있죠.
무서울 수도 있죠.
03:01
so the new can also frighten us.
56
169600
3736
새로움은 우릴 겁줄 수도 있습니다.
03:05
But still, experiencing the new
means exploring a very peculiar space,
means exploring a very peculiar space,
57
173360
4176
그러나 새로운 경험은
아주 색다른 우주 탐험입니다.
아주 색다른 우주 탐험입니다.
03:09
the space of what could be,
58
177560
2096
될지도 모르는 우주,
03:11
the space of the possible,
the space of possibilities.
the space of possibilities.
59
179680
3176
가능한 것들의 우주,
가능성의 우주죠.
가능성의 우주죠.
03:14
It's a very weird space,
so I'll try to get you through this space.
so I'll try to get you through this space.
60
182880
3456
아주 이상한 우주라서
여러분께 설명을 드리죠.
여러분께 설명을 드리죠.
03:18
So it could be a physical space.
61
186360
2016
물리적 우주일 수도 있습니다.
03:20
So in this case, for instance,
62
188400
1616
예를 들어서 이걸 보시면
03:22
novelty could be climbing
Machu Picchu for the first time,
Machu Picchu for the first time,
63
190040
4056
참신함은 마추픽추를
처음 오르는 것일지도요.
처음 오르는 것일지도요.
03:26
as I did in 2016.
64
194120
1920
제가 2016년에 했죠.
03:28
It could be a conceptual space,
65
196960
1816
개념적 우주일 수도 있죠.
03:30
so acquiring new information,
making sense of it, in a word, learning.
making sense of it, in a word, learning.
66
198800
4416
새 정보를 얻고 이해하고
한마디로 배움이죠.
한마디로 배움이죠.
03:35
It could be a biological space.
67
203240
1936
생물학적 우주일 수도 있죠.
03:37
I mean, think about the never-ending
fight of viruses and bacteria
fight of viruses and bacteria
68
205200
4096
면역체계에서 바이러스, 박테리아와의
03:41
with our immune system.
69
209320
1936
끝없는 싸움을 생각해 보세요.
03:43
And now comes the bad news.
70
211280
1736
이제 나쁜 소식입니다.
03:45
We are very, very bad
at grasping this space.
at grasping this space.
71
213040
3296
우린 이 우주를
정말 정말 이해 못합니다.
정말 정말 이해 못합니다.
03:48
Think of it. Let's make an experiment.
72
216360
2016
생각해봐요. 실험을 하나 하죠.
03:50
Try to think about all the possible things
you could do in the next, say, 24 hours.
you could do in the next, say, 24 hours.
73
218400
6880
지금부터 24시간 동안
할 수 있는 모든 걸 떠올리세요.
할 수 있는 모든 걸 떠올리세요.
03:58
Here the key word is "all."
74
226320
2656
문제는 '모든 것'이죠.
04:01
Of course you can conceive a few options,
like having a drink, writing a letter,
like having a drink, writing a letter,
75
229000
4800
몇 가지는 생각나죠.
술 마시기, 편지 쓰기
술 마시기, 편지 쓰기
04:06
also sleeping during this boring talk,
76
234840
3176
이 지루한 강의에서 잠들기.
04:10
if you can.
77
238040
1696
가능하다면요.
04:11
But not all of them.
78
239760
1656
그러나 전부는 불가능하죠.
04:13
So think about an alien invasion,
now, here, in Milan,
now, here, in Milan,
79
241440
3936
외계 침공을 생각해보세요.
여기 밀라노에요.
여기 밀라노에요.
04:17
or me -- I stopped thinking
for 15 minutes.
for 15 minutes.
80
245400
3120
저도 여러분 생각을
15분 동안 멈추죠.
15분 동안 멈추죠.
04:21
So it's very difficult
to conceive this space,
to conceive this space,
81
249440
3136
이 우주를 생각하기란 정말 어렵습니다.
04:24
but actually we have an excuse.
82
252600
2176
하지만 이유가 있죠.
04:26
So it's not so easy to conceive this space
83
254800
3496
이 우주를 생각하기는 어려운데
04:30
because we are trying to conceive
the occurrence of something brand new,
the occurrence of something brand new,
84
258320
3495
새로운 발생을 생각해야 하니까요.
04:33
so something that never occurred before,
85
261839
1977
전에 없던 것이요.
04:35
so we don't have clues.
86
263840
1480
그래서 우리에겐 단서가 없습니다.
04:38
A typical solution could be
87
266040
2896
전형적인 해법은
04:40
looking at the future
with the eyes of the past,
with the eyes of the past,
88
268960
3216
과거의 눈으로 미래를 보는 겁니다.
04:44
so relying on all
the time series of past events
the time series of past events
89
272200
3296
일련의 과거 전부에 기대
04:47
and hoping that this is enough
to predict the future.
to predict the future.
90
275520
3496
미래 예측에 충분하길 비는 것이죠.
04:51
But we know this is not working.
91
279040
2176
하지만 아시듯이 안 먹히죠.
04:53
For instance, this was the first attempt
for weather forecasts, and it failed.
for weather forecasts, and it failed.
92
281240
5216
예를 들어 최초의 일기예보는 실패했죠.
04:58
And it failed because
of the great complexity
of the great complexity
93
286480
2416
현상 밑에 있는
05:00
of the underlying phenomenon.
94
288920
1936
복잡성이 거대하니까요.
05:02
So now we know that predictions
had to be based on modeling,
had to be based on modeling,
95
290880
5616
이제 우린 예측엔
모델링이 필요함을 압니다.
모델링이 필요함을 압니다.
05:08
which means creating
a synthetic model of the system,
a synthetic model of the system,
96
296520
3496
모델링은 시스템의
인공 모델을 만드는 일이죠.
인공 모델을 만드는 일이죠.
05:12
simulating this model
and then projecting the system
and then projecting the system
97
300040
4136
모델을 시범동작해서 모델을 통해
05:16
into the future through this model.
98
304200
2536
시스템을 미래로 투사하죠.
05:18
And now we can do this in a lot of cases
99
306760
2936
사례도 많고 뒷받침하는 데이터도 많아서
05:21
with the help of a lot of data.
100
309720
1880
이것은 가능합니다.
05:25
Looking at the future
with the eye of the past
with the eye of the past
101
313000
2896
과거의 눈으로 미래를 보면
05:27
could be misleading also for machines.
102
315920
2736
기계도 틀릴 때가 있죠.
05:30
Think about it.
103
318680
1216
생각해보세요.
05:31
Now picture yourself for a second
in the middle of the Australian Outback.
in the middle of the Australian Outback.
104
319920
4800
호주 황무지에 있는
본인을 상상해보세요.
본인을 상상해보세요.
05:37
You stand there under the sun.
105
325440
2720
태양 아래 서 있죠.
05:40
So you see something weird happening.
106
328840
2216
이상한 일이 생깁니다.
05:43
The car suddenly stops
107
331080
2736
차가 갑자기 멈춥니다.
05:45
very, very far from a kangaroo
crossing the street.
crossing the street.
108
333840
3056
아주 멀리서 캥거루가 길을 건너서요.
05:48
You look closer
109
336920
1456
가까이 보니
05:50
and you realize
that the car has no driver.
that the car has no driver.
110
338400
2416
차에 운전자가 없습니다.
05:52
It is not restarting, even after
the kangaroo is not there anymore.
the kangaroo is not there anymore.
111
340840
4016
캥거루가 사라져도
차는 움직이지 않습니다.
차는 움직이지 않습니다.
05:56
So for some reasons,
112
344880
1896
어떤 이유로
05:58
the algorithms driving the car
cannot make sense
cannot make sense
113
346800
2536
차 주행 알고리즘이 거리를 뛰어다니는
06:01
of this strange beast
jumping here and there on the street.
jumping here and there on the street.
114
349360
3680
이상한 동물을 이해하지 못했습니다.
06:05
So it just stops.
115
353640
1200
그래서 멈춘 겁니다.
06:07
Now, I should tell you,
this is a true story.
this is a true story.
116
355720
2136
이쯤에 말해야겠네요.
이건 실화입니다.
이건 실화입니다.
06:09
It happened a few months ago
to Volvo's self-driving cars
to Volvo's self-driving cars
117
357880
2696
호주 황무지 한가운데서
몇 달 전에 벌어졌죠.
몇 달 전에 벌어졌죠.
06:12
in the middle of the Australian Outback.
118
360600
1936
볼보 자가주행 자동차였습니다.
06:14
(Laughter)
119
362560
1696
(웃음)
06:16
It is a general problem,
120
364280
1976
이건 일반적 문제죠.
06:18
and I guess this will affect
more and more in the near future
more and more in the near future
121
366280
2976
미래 인공지능과 머신러닝에
06:21
artificial intelligence
and machine learning.
and machine learning.
122
369280
2560
더욱 영향을 줄 겁니다.
06:24
It's also a very old problem,
I would say 17th century,
I would say 17th century,
123
372440
3976
오래된 문제기도 하죠.
17세기라고 할까요.
17세기라고 할까요.
06:28
but I guess now we have new tools
and new clues to start solving it.
and new clues to start solving it.
124
376440
5136
하지만 이젠 해결할
새 도구와 단서가 있습니다.
새 도구와 단서가 있습니다.
06:33
So let me take a step back,
125
381600
2176
그러니 과거로 가보죠.
06:35
five years back.
126
383800
2736
5년 전으로요.
06:38
Italy. Rome. Winter.
127
386560
2976
이탈리아 로마. 겨울.
06:41
So the winter of 2012
was very special in Rome.
was very special in Rome.
128
389560
3576
2012년 겨울은
로마엔 특별했습니다.
로마엔 특별했습니다.
06:45
Rome witnessed one of the greatest
snowfalls of its history.
snowfalls of its history.
129
393160
3560
로마는 역사상 최대폭설을 목격했습니다.
06:49
That winter was special also
for me and my colleagues,
for me and my colleagues,
130
397520
3696
그해 겨울은
저와 동료들한테도 특별했죠.
저와 동료들한테도 특별했죠.
06:53
because we had an insight
about the possible mathematical scheme --
about the possible mathematical scheme --
131
401240
3496
가능한 수학적 계획을 엿봤거든요.
06:56
again, possible,
possible mathematical scheme,
possible mathematical scheme,
132
404760
2976
'가능한'이요.
가능한 수학적 계획이요.
가능한 수학적 계획이요.
06:59
to conceive the occurrence of the new.
133
407760
1840
새것을 이해할 계획.
07:02
I remember that day
because it was snowing,
because it was snowing,
134
410520
2416
눈이 온 날이라 기억이 납니다.
07:04
so due to the snowfall,
we were blocked, stuck in my department,
we were blocked, stuck in my department,
135
412960
3776
눈 때문에 우리는 학과에 갇혔습니다.
07:08
and we couldn't go home,
136
416760
1416
집에 못 갔어요.
07:10
so we got another coffee, we relaxed
137
418200
3056
커피를 더 마시고 쉬면서
07:13
and we kept discussing.
138
421280
1776
계속 의논했습니다.
07:15
But at some point --
maybe not that date, precisely --
maybe not that date, precisely --
139
423080
3696
그러다 어느샌가 그 날은 아마 아닌데
07:18
at some point we made the connection
140
426800
2896
어느샌가 새로운 문제와
07:21
between the problem of the new
141
429720
2976
스튜어트 카우프만이 전에 제기한
아름다운 구상 사이를 연결했습니다.
아름다운 구상 사이를 연결했습니다.
07:24
and a beautiful concept
proposed years before
proposed years before
142
432720
2416
07:27
by Stuart Kauffman,
143
435160
1776
07:28
the adjacent possible.
144
436960
2040
가깝고 가능했죠.
07:31
So the adjacent possible
consists of all those things.
consists of all those things.
145
439720
3056
가깝고 가능한 것들은
이런 것들로 구성됩니다.
이런 것들로 구성됩니다.
07:34
It could be ideas, it could be molecules,
it could be technological products
it could be technological products
146
442800
3736
생각일 수도 분자일 수도
기술 제품일 수도 있지만
기술 제품일 수도 있지만
07:38
that are one step away
147
446560
2936
모두 실존하는 것과
07:41
from what actually exists,
148
449520
1736
한 걸음 떨어져 있고
07:43
and you can achieve them
through incremental modifications
through incremental modifications
149
451280
3536
이미 있는 재료를 더 조정하거나
07:46
and recombinations
of the existing material.
of the existing material.
150
454840
2560
재조합하면 성취 가능합니다.
07:50
So for instance, if I speak
about the space of my friends,
about the space of my friends,
151
458520
3896
예를 들어
제 친구들의 우주가 있다면,
제 친구들의 우주가 있다면,
07:54
my adjacent possible would be
the set of all friends of my friends
the set of all friends of my friends
152
462440
3976
가깝고 가능한 것은
친구의 친구들 집합 중
친구의 친구들 집합 중
07:58
not already my friends.
153
466440
1400
제 친구를 뺀 것이죠.
08:00
I hope that's clear.
154
468240
1736
이해하셨기를.
08:02
But now if I meet a new person,
155
470000
1816
이제 제가 새 사람을 만납니다.
08:03
say Briar,
156
471840
1696
브라이어라고 하죠.
08:05
all her friends would immediately enter
my adjacent possible,
my adjacent possible,
157
473560
4056
그녀의 친구는 즉각
제 가깝고 가능함에 들어옵니다.
제 가깝고 가능함에 들어옵니다.
08:09
pushing its boundaries further.
158
477640
1520
경계를 넓혀주죠.
08:12
So if you really want to look
from the mathematical point of view --
from the mathematical point of view --
159
480160
3216
여러분이 정말 수학적으로 보고 싶다면
08:15
I'm sure you want --
160
483400
1400
물론 그러시겠지만
08:18
you can actually look at this picture.
161
486200
1976
이 사진을 보시죠.
08:20
So suppose now this is your universe.
162
488200
1896
이제 여러분 우주입니다.
08:22
I know I'm asking a lot.
163
490120
1256
요구가 좀 많죠?
08:23
I mean, this is your universe.
Now you are the red spot.
Now you are the red spot.
164
491400
2640
이게 여러분 우주입니다.
빨간 점이 여러분입니다.
빨간 점이 여러분입니다.
08:27
And the green spot
is the adjacent possible for you,
is the adjacent possible for you,
165
495320
2616
초록 점이 여러분에게
가깝고 가능합니다.
가깝고 가능합니다.
08:29
so something you've never touched before.
166
497960
2096
아직 접촉하진 않은 거죠.
08:32
So you do your normal life.
167
500080
1336
여러분은 일상을 삽니다.
08:33
You move. You move in the space.
168
501440
1656
움직이죠. 우주에서요.
08:35
You have a drink.
You meet friends. You read a book.
You meet friends. You read a book.
169
503120
2656
술도 마시고 친구도 만나고 책도 읽고
08:37
At some point,
you end up on the green spot,
you end up on the green spot,
170
505800
2896
그러다 초록 점에 갑니다.
08:40
so you meet Briar for the first time.
171
508720
2176
처음 브라이어를 만납니다.
08:42
And what happens?
172
510920
1336
어떻게 될까요?
08:44
So what happens is there is a new part,
173
512280
2296
새 부분이 생깁니다.
08:46
a brand new part of the space,
174
514600
2456
우주의 새로운 부분.
08:49
becoming possible for you
in this very moment,
in this very moment,
175
517080
4256
이 순간에만 가능하죠.
08:53
even without any possibility
for you to foresee this
for you to foresee this
176
521360
3856
이 점에 도달하기 전에는
08:57
before touching that point.
177
525240
2056
절대 예상할 수 없죠.
08:59
And behind this there will be
a huge set of points
a huge set of points
178
527320
2696
그 뒤에는 수많은 점이 있겠죠.
09:02
that could become possible
at some later stages.
at some later stages.
179
530040
3696
나중에는 가능해질 겁니다.
09:05
So you see the space
of the possible is very peculiar,
of the possible is very peculiar,
180
533760
2816
보다시피 가능함의 우주는
참 독특합니다.
참 독특합니다.
09:08
because it's not predefined.
181
536600
2216
미리 알 수가 없으니까요.
09:10
It's not something we can predefine.
182
538840
2296
미리 볼 수 없습니다.
09:13
It's something that gets
continuously shaped and reshaped
continuously shaped and reshaped
183
541160
3376
여러분 행동과 선택으로
09:16
by our actions and our choices.
184
544560
2600
시시각각 모양이 변합니다.
09:20
So we were so fascinated
by these connections we made --
by these connections we made --
185
548120
3456
저흰 만들어낸
이런 연결에 흥분했습니다.
이런 연결에 흥분했습니다.
09:23
scientists are like this.
186
551600
1896
과학자는 원래 그래요.
09:25
And based on this,
187
553520
2296
저희는 이걸 바탕으로
09:27
we conceived our mathematical formulation
for the adjacent possible,
for the adjacent possible,
188
555840
3216
가깝고 가능함을 위한
수학 공식을 구상했죠.
수학 공식을 구상했죠.
09:31
20 years after the original
Kauffman proposals.
Kauffman proposals.
189
559080
3456
카우프만이 제안하고
20년이 지난 후에요.
20년이 지난 후에요.
09:34
In our theory -- this is a key point --
190
562560
2136
우리 이론엔, 이게 중요한데
09:36
I mean, it's crucially based
on a complex interplay
on a complex interplay
191
564720
3536
가능성 우주가 넓어지고
재구성되는 과정과
재구성되는 과정과
09:40
between the way in which
this space of possibilities expands
this space of possibilities expands
192
568280
4776
우리가 그 우주를 탐험하는 과정 사이의
09:45
and gets restructured,
193
573080
1536
복잡한 상호 작용이
09:46
and the way in which we explore it.
194
574640
2496
결정적 기반이었습니다.
09:49
After the epiphany of 2012,
195
577160
3856
2012년 깨달음을 얻고
09:53
we got back to work, real work,
196
581040
1656
우리는 진짜 작업으로 돌아갔죠.
09:54
because we had to work out this theory,
197
582720
1896
이 공식을 완성하고
09:56
and we came up with
a certain number of predictions
a certain number of predictions
198
584640
2416
실생활에 테스트할 예측을 어느 정도
09:59
to be tested in real life.
199
587080
1256
만들어야 했으니까요.
10:00
Of course, we need a testable framework
200
588360
2896
물론 혁신을 연구하도록 실험가능한
10:03
to study innovation.
201
591280
1456
체계도 필요했죠.
10:04
So let me drive you
across a few predictions we made.
across a few predictions we made.
202
592760
4056
저희가 만든 몇 가지
예측을 들려드리죠.
예측을 들려드리죠.
10:08
The first one concerns
the pace of innovation,
the pace of innovation,
203
596840
2896
첫째는 혁신 속도를 다룹니다.
10:11
so the rate at which you observe novelties
in very different systems.
in very different systems.
204
599760
4896
여러 시스템에서 새로움을
발견하는 빠르기죠.
발견하는 빠르기죠.
10:16
So our theory predicts
that the rate of innovation
that the rate of innovation
205
604680
2496
우리 이론에 따르면
혁신 속도는
혁신 속도는
10:19
should follow a universal curve,
206
607200
1936
일반 곡선을 따릅니다.
10:21
like this one.
207
609160
1320
이렇게요.
10:23
This is the rate of innovation versus time
in very different conditions.
in very different conditions.
208
611240
3640
여러 조건 속 시간 대 혁신속도입니다.
10:27
And somehow, we predict
that the rate of innovation
that the rate of innovation
209
615720
2616
저희는 혁신 속도가 시간이 흐르면서
10:30
should decrease steadily over time.
210
618360
2696
감소하리라 예측했죠.
10:33
So somehow, innovation
is predicted to become more difficult
is predicted to become more difficult
211
621080
3096
그렇게 혁신은 갈수록
10:36
as your progress over time.
212
624200
1920
더 어려워지라 예측했죠.
10:38
It's neat. It's interesting.
It's beautiful. We were happy.
It's beautiful. We were happy.
213
626960
3536
깔끔하고 흥미롭죠.
아름다웠죠. 우린 만족했어요.
아름다웠죠. 우린 만족했어요.
10:42
But the question is, is that true?
214
630520
2176
문제는, 이게 맞을까요?
10:44
Of course we should check with reality.
215
632720
1880
물론 현실을 점검해야 했죠.
10:47
So we went back to reality
216
635600
2376
우린 현실로 돌아와
10:50
and we collected a lot of data,
terabytes of data,
terabytes of data,
217
638000
3136
몇 테라바이트 데이터를 모았죠.
10:53
tracking innovation in Wikipedia, Twitter,
218
641160
3336
위키피디아, 트위터 갱신기록,
10:56
the way in which we write free software,
219
644520
2216
무료 소프트웨어를 쓰는 과정
10:58
even the way we listen to music.
220
646760
1640
심지어 음악 듣는 과정도요.
11:01
I cannot tell you, we were
so amazed and pleased and thrilled
so amazed and pleased and thrilled
221
649160
3736
이론 예측과 현실계가 맞아떨어졌을 때
11:04
to discover that the same predictions
we made in the theory
we made in the theory
222
652920
3496
얼마나 놀라고 기쁘고 짜릿했는지
11:08
were actually satisfied in real systems,
223
656440
2576
설명할 수가 없군요.
11:11
many different real systems.
224
659040
1536
여러 현실계에서요.
11:12
We were so excited.
225
660600
1496
저흰 흥분했죠.
11:14
Of course, apparently,
we were on the right track,
we were on the right track,
226
662120
2816
물론, 확실히 저흰 맞는 길에 있었죠.
11:16
but of course, we couldn't stop,
227
664960
2496
물론 멈추지 못했고요.
11:19
so we didn't stop.
228
667480
1496
그래서 안 멈췄어요.
11:21
So we kept going on,
229
669000
2096
계속 나아갔죠.
11:23
and at some point
we made another discovery
we made another discovery
230
671120
2056
그러나 어느새 다른 걸 발견했어요.
11:25
that we dubbed "correlated novelties."
231
673200
3536
저흰 '연관적 참신'이라 불렀습니다.
11:28
It's very simple.
232
676760
1256
아주 쉬워요.
11:30
So I guess we all experience this.
233
678040
1896
모두 겪어본 겁니다.
11:31
So you listen to "Suzanne"
by Leonard Cohen,
by Leonard Cohen,
234
679960
3560
레오나드 코헨의
'Suzanne'를 듣고는
'Suzanne'를 듣고는
11:36
and this experience
triggers your passion for Cohen
triggers your passion for Cohen
235
684440
3656
코헨을 향한 열정이 발동돼서
11:40
so that you start frantically
listening to his whole production.
listening to his whole production.
236
688120
3816
그의 모든 곡을 미친 듯 듣는 거죠.
11:43
And then you realize
that Fabrizio De André here
that Fabrizio De André here
237
691960
2296
그러다 파브리초 데 안드레의
11:46
recorded an Italian version of "Suzanne,"
238
694280
1976
"Suzanne" 이탈리아 버전을 알게 되고
11:48
and so on and so forth.
239
696280
2016
이런 식으로 계속됩니다.
11:50
So somehow for some reason,
240
698320
1976
어떤 이유로
11:52
the very notion of adjacent possible
is already encoding the common belief
is already encoding the common belief
241
700320
3896
가까운 가능성 개념이
하나 건너 하나라는 상식을
하나 건너 하나라는 상식을
11:56
that one thing leads to another
242
704240
2560
암호처럼 말하고 있었죠.
11:59
in many different systems.
243
707720
1736
여러 시스템에서요.
12:01
But the reason why we were thrilled
244
709480
2296
그러나 우리가 짜릿했던 건
12:03
is because actually
we could give, for the first time,
we could give, for the first time,
245
711800
2524
최초로 우리가 이 직관에 실제로
12:06
a scientific substance to this intuition
246
714348
2068
과학적 실체를 줬고
12:08
and start making predictions
247
716440
1656
새로움을 겪는 방식을
12:10
about the way in which
we experience the new.
we experience the new.
248
718120
2416
예측 시작했기 때문이었습니다.
12:12
So novelties are correlated.
249
720560
2320
새로움은 상호적입니다.
12:16
They are not occurring randomly.
250
724320
2056
무작위로 생기지 않습니다.
12:18
And this is good news,
251
726400
1456
이건 좋은 소식이죠.
12:19
because it implies
that impossible missions
that impossible missions
252
727880
4736
불가능한 임무가
12:24
might not be so impossible after all,
253
732640
2376
그렇게 불가능하지 않을지도 모르니까요.
12:27
if we are guided by our intuition,
254
735040
3096
직관의 안내를 받는다면
12:30
somehow leading us
to trigger a positive chain reaction.
to trigger a positive chain reaction.
255
738160
3760
긍정적인 연쇄반응을
어떻게든 유발할 겁니다.
어떻게든 유발할 겁니다.
12:34
But there is a third consequence
of the existence of the adjacent possible
of the existence of the adjacent possible
256
742840
3496
가깝고 가능함이 만든
세 번째 결과가 있는데,
세 번째 결과가 있는데,
12:38
that we named "waves of novelties."
257
746360
3536
우린 "참신한 파동"이라 불렀습니다.
12:41
So just to make this simple, so in music,
258
749920
2696
쉽게 말해, 음악에서
12:44
without waves of novelties,
259
752640
1376
참신한 파동이 없다면
12:46
we would still be listening
all the time to Mozart or Beethoven,
all the time to Mozart or Beethoven,
260
754040
6056
지금도 모차르트와 베토벤만
듣고 있겠죠.
듣고 있겠죠.
12:52
which is great,
261
760120
1496
훌륭하지만,
12:53
but we don't do this all the time.
262
761640
1656
종일 들을 순 없죠.
12:55
We also listen to the Pet Shop Boys
or Justin Bieber -- well, some of us do.
or Justin Bieber -- well, some of us do.
263
763320
5016
우린 펫샵 보이즈나 저스틴 비버도 듣죠.
뭐, 누군가는요.
뭐, 누군가는요.
13:00
(Laughter)
264
768360
2176
(웃음)
13:02
So we could see very clearly
all of these patterns
all of these patterns
265
770560
3896
우리가 모으고 분석한 거대한 데이터에선
13:06
in the huge amounts of data
we collected and analyzed.
we collected and analyzed.
266
774480
3736
모두 이런 패턴을
확실히 볼 수 있었습니다.
확실히 볼 수 있었습니다.
13:10
For instance, we discovered
that popular hits in music
that popular hits in music
267
778240
3656
예를 들어, 저희 발견에서 유행 음악은
13:13
are continuously born, you know that,
268
781920
1896
알다시피 계속 태어나는데
13:15
and then they disappear,
still leaving room for evergreens.
still leaving room for evergreens.
269
783840
3440
상록수가 있을 공간을 남기며 사라졌죠.
13:20
So somehow waves of novelties ebb and flow
270
788120
3096
참신한 파동은 오고 가지만
13:23
while the tides always hold the classics.
271
791240
2576
조류는 늘 고전을 붙잡습니다.
13:25
There is this coexistence
between evergreens and new hits.
between evergreens and new hits.
272
793840
3960
상록수와 새 유행의 공존이 있습니다.
13:31
Not only our theory
predicts these waves of novelties.
predicts these waves of novelties.
273
799920
2696
저희 이론은 참신한 파동을
예측만 하진 않습니다.
예측만 하진 않습니다.
13:34
This would be trivial.
274
802640
1456
그건 사소하죠.
13:36
But it also explains why they are there,
275
804120
2896
저희 이론은 존재 이유도 설명합니다.
13:39
and they are there for a specific reason,
276
807040
1976
참신함은 어떤 이유가 있어 존재해요.
13:41
because we as humans
display different strategies
display different strategies
277
809040
3216
우리 인간은 가능함의 우주에서
13:44
in the space of the possible.
278
812280
1856
다른 전략들을 보입니다.
13:46
So some of us tend to retrace
already known paths.
already known paths.
279
814160
5136
일부는 이미 알려진 길을 따라갑니다.
13:51
So we say they exploit.
280
819320
2320
베낀다고 하죠.
13:54
Some of us always launch
into new adventures.
into new adventures.
281
822360
2856
일부는 늘 새 모험으로 뛰어듭니다.
13:57
We say they explore.
282
825240
1696
탐험한다고 하죠.
13:58
And what we discovered is
all the systems we investigated
all the systems we investigated
283
826960
3296
저희 발견에 따르면
조사한 모든 시스템은
조사한 모든 시스템은
14:02
are right at the edge
between these two strategies,
between these two strategies,
284
830280
3176
두 전략 사이에
가장자리가 있었습니다.
가장자리가 있었습니다.
14:05
something like 80 percent exploiting,
20 percent exploring,
20 percent exploring,
285
833480
3536
베끼기 80% 탐험 20%쯤이었죠.
14:09
something like
blade runners of innovation.
blade runners of innovation.
286
837040
2680
혁신의 외줄타기라고 할까요.
14:12
So it seems that the wise balance,
you could also say a conservative balance,
you could also say a conservative balance,
287
840720
5216
이걸 지혜로운 균형,
보수적 균형도 되겠네요
보수적 균형도 되겠네요
14:17
between past and future,
between exploitation and exploration,
between exploitation and exploration,
288
845960
4976
과거와 미래 사이,
베끼기와 탐험 사이 균형은
베끼기와 탐험 사이 균형은
14:22
is already in place
and perhaps needed in our system.
and perhaps needed in our system.
289
850960
3416
이미 우리 시스템에 자리잡았고,
시스템에 필요할지 모릅니다.
시스템에 필요할지 모릅니다.
14:26
But again the good news is
now we have scientific tools
now we have scientific tools
290
854400
3616
그러나 좋은 소식은
이젠 이 균형을 조사하고
이젠 이 균형을 조사하고
14:30
to investigate this equilibrium,
291
858040
1736
어쩌면 훗날 밀어붙일
14:31
perhaps pushing it further
in the near future.
in the near future.
292
859800
3280
과학적 도구가 있다는 거죠.
14:37
So as you can imagine,
293
865360
2256
상상하다시피
14:39
I was really fascinated by all this.
294
867640
4160
전 이 모든 것에 매료되었습니다.
14:44
Our mathematical scheme
is already providing cues and hints
is already providing cues and hints
295
872920
3136
저희 수학 계획은 가능성의 우주와
14:48
to investigate the space of possibilities
296
876080
2056
우리가 우주를 만들고
탐험하는 법을 알아낼
탐험하는 법을 알아낼
14:50
and the way in which
all of us create it and explore it.
all of us create it and explore it.
297
878160
4016
단서와 힌트를 벌써 줬죠.
14:54
But there is more.
298
882200
1336
그게 다가 아닙니다.
14:55
This, I guess, is a starting point
of something that has the potential
of something that has the potential
299
883560
3376
제 생각에 이건
새로움을 과학적으로 연구할
새로움을 과학적으로 연구할
14:58
to become a wonderful journey
for a scientific investigation of the new,
for a scientific investigation of the new,
300
886960
4616
환상적 여행이 될지 모르는
출발 지점입니다.
출발 지점입니다.
15:03
but also I would say
a personal investigation of the new.
a personal investigation of the new.
301
891600
3280
새로움을 개인적으로 연구할지도 모르죠.
15:09
And I guess this can have
a lot of consequences
a lot of consequences
302
897320
2896
이건 중요 활동에 여러 결과와
15:12
and a huge impact in key activities
303
900240
2136
큰 영향을 줄 겁니다.
15:14
like learning, education,
research, business.
research, business.
304
902400
5320
학습, 교육, 연구, 비즈니스에요.
15:20
So for instance, if you think
about artificial intelligence,
about artificial intelligence,
305
908680
2896
예를 들어 인공지능을 보죠.
15:23
I am sure -- I mean,
artificial intelligence,
artificial intelligence,
306
911600
2136
제 말은, 인공지능은
15:25
we need to rely in the near future
307
913760
1816
가까운 미래가 와서
15:27
more and more on the structure
of the adjacent possible,
of the adjacent possible,
308
915600
3816
가깝고 가능함의 구조가
더 생기길 빌어야 하고,
더 생기길 빌어야 하고,
15:31
to restructure it, to change it,
309
919440
1936
구조를 재구성하고 바꿔야겠죠.
15:33
but also to cope
with the unknowns of the future.
with the unknowns of the future.
310
921400
2320
하지만 미래의 불명확함에
대응도 해야 하겠죠.
대응도 해야 하겠죠.
15:36
In parallel, we have a lot of tools,
311
924400
1856
동시에 우린 도구가 많습니다.
15:38
new tools now, to investigate
how creativity works
how creativity works
312
926280
3496
창의성 작동법과
뭐가 혁신을 유발하는지를
뭐가 혁신을 유발하는지를
15:41
and what triggers innovation.
313
929800
1600
조사할 새로운 도구죠.
15:44
And the aim of all this
is to raise a generation of people
is to raise a generation of people
314
932080
3176
이 모든 것의 목표는 한 세대 사람들이
15:47
able to come up with new ideas
to face the challenges in front of us.
to face the challenges in front of us.
315
935280
3616
새로 생각하고 도전에 맞서도록
일으켜 세우는 겁니다.
일으켜 세우는 겁니다.
15:50
We all know.
316
938920
1216
다 아시죠.
15:52
I think it's a long way to go,
317
940160
2096
먼 여정이겠죠.
15:54
but the questions, and the tools,
318
942280
3056
그러나 지금 질문과 도구는
15:57
are now there, adjacent and possible.
319
945360
3560
가깝고 가능한 상태로 있습니다.
16:01
Thank you.
320
949720
1216
감사합니다.
16:02
(Applause)
321
950960
4880
(박수)
ABOUT THE SPEAKER
Vittorio Loreto - PhysicistVittorio Loreto is passionate about the complexity of the world around us in all its forms and he actively tries to decode it.
Why you should listen
Vittorio Loreto is a physicist at Sapienza University of Rome and faculty of the Complexity Science Hub Vienna. He is presently director of the SONY Computer Science Laboratories in Paris where he heads the team on creativity, innovation and artificial intelligence. He recently coordinated the research program dubbed KREYON, aimed at unfolding the dynamics of creativity, novelties and innovation. While theoretical modeling and data analysis are his native research tools, in the last few years he has been developing interactive tools, games, installations, to directly involve the public on the very research agenda. He created the KREYON DAYS, a new form of scientific event that tightly entangles research, learning, awareness and fun.
Vittorio Loreto | Speaker | TED.com