TEDxBeaconStreet
Alex Wissner-Gross: A new equation for intelligence
알렉스 위즈너-그로스 (Alex Wissner-Gross): 새로운 지능 공식
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지능의 방정식이 존재할까요? 그렇습니다. 바로 F = T ∇ Sτ입니다. 심리학자이자 컴퓨터 과학자인 알렉스 위즈너-그로스는 이 공식이 대체 무슨 뜻인지 무척 흥미롭고 유익한 강연으로 설명합니다. (영상: TEDxBeaconStreet)
Alex Wissner-Gross - Scientist, entrepreneur, inventor
Alex Wissner-Gross applies science and engineering principles to big (and diverse) questions, like: "What is the equation for intelligence?" and "What's the best way to raise awareness about climate change?" Full bio
Alex Wissner-Gross applies science and engineering principles to big (and diverse) questions, like: "What is the equation for intelligence?" and "What's the best way to raise awareness about climate change?" Full bio
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00:12
Intelligence -- what is it?
0
899
3667
지능이란 무엇일까요?
00:16
If we take a look back at the history
1
4566
2291
역사적으로 지능이
00:18
of how intelligence has been viewed,
2
6857
2624
어떻게 인식되어졌는지
00:21
one seminal example has been
3
9481
3618
들 수 있는 중요한 일례로
00:25
Edsger Dijkstra's famous quote that
4
13099
3477
에스커 다익스트라가 남긴
유명한 말이 있습니다.
유명한 말이 있습니다.
00:28
"the question of whether a machine can think
5
16576
3111
"기계가 생각할 수 있는가,
00:31
is about as interesting
6
19687
1310
이 질문은
00:32
as the question of whether a submarine
7
20997
2971
잠수함이 헤엄칠 수 있는가,
정도로 밖에
정도로 밖에
00:35
can swim."
8
23968
1790
흥미롭지 않다."
에스커 다익스트라가
이 글귀를 쓴 것은
이 글귀를 쓴 것은
00:37
Now, Edsger Dijkstra, when he wrote this,
9
25758
3844
00:41
intended it as a criticism
10
29602
2054
알란 튜링같은
00:43
of the early pioneers of computer science,
11
31656
3000
전산학의 선구자들에 대한
00:46
like Alan Turing.
12
34656
1747
비판의 의미였습니다.
00:48
However, if you take a look back
13
36403
2499
하지만 현재의 우리가
과거를 돌아보며
00:50
and think about what have been
14
38902
1965
00:52
the most empowering innovations
15
40867
1996
우리가 어떤 혁신을 통해
헤엄치는 기계들과
00:54
that enabled us to build
16
42863
1879
00:56
artificial machines that swim
17
44742
2234
하늘을 나는 기계들을
00:58
and artificial machines that [fly],
18
46976
2573
만들게 되었는지 생각해보면,
01:01
you find that it was only through understanding
19
49549
3547
수영과 비행에 근본이 되는
01:05
the underlying physical mechanisms
20
53096
2608
물리적 원리를 이해함으로서
수영하거나 비행하는 기계를
01:07
of swimming and flight
21
55704
2779
만들 수 있었음을 깨닫게 됩니다.
01:10
that we were able to build these machines.
22
58483
3172
01:13
And so, several years ago,
23
61655
2256
비슷한 식으로, 저는 수년 전
지능에 근본이 되는 물리적 원리를
01:15
I undertook a program to try to understand
24
63911
3249
01:19
the fundamental physical mechanisms
25
67160
2634
이해하기 위한 프로그램을
시작했습니다.
01:21
underlying intelligence.
26
69794
2768
그러면 일단
01:24
Let's take a step back.
27
72562
1860
사고 실험 하나로 시작해볼까요.
01:26
Let's first begin with a thought experiment.
28
74422
3149
여러분이 외계인이고
01:29
Pretend that you're an alien race
29
77571
2854
01:32
that doesn't know anything about Earth biology
30
80425
3041
지구의 생물학이나
신경학, 지능에 대해
신경학, 지능에 대해
01:35
or Earth neuroscience or Earth intelligence,
31
83466
3116
아는 것이 전혀 없다고
상상해 보십시오.
상상해 보십시오.
하지만 여러분은 망원경으로
01:38
but you have amazing telescopes
32
86582
2192
지구를 관찰할 수 있고
01:40
and you're able to watch the Earth,
33
88774
2362
01:43
and you have amazingly long lives,
34
91136
2332
아주 긴 수명을 갖고 있습니다.
01:45
so you're able to watch the Earth
35
93468
1499
그래서 지구를
수백만년, 수십억만년 동안
관찰할 수 있죠.
관찰할 수 있죠.
01:46
over millions, even billions of years.
36
94967
3442
01:50
And you observe a really strange effect.
37
98409
3015
그러다 아주 이상한
현상을 발견합니다.
현상을 발견합니다.
수백만 년 동안 지구에는
01:53
You observe that, over the course of the millennia,
38
101424
4312
01:57
Earth is continually bombarded with asteroids
39
105736
4285
끊임없이 소행성의
충돌이 일어나는데
충돌이 일어나는데
어느 날,
02:02
up until a point,
40
110021
2087
02:04
and that at some point,
41
112108
1531
어느 순간에,
02:05
corresponding roughly to our year, 2000 AD,
42
113639
4192
우리 시간으로
서기 2,000년경
서기 2,000년경
지구를 향해
02:09
asteroids that are on
43
117831
1716
02:11
a collision course with the Earth
44
119547
1931
충돌 궤도로 날아오던
소행성들이
02:13
that otherwise would have collided
45
121478
1975
02:15
mysteriously get deflected
46
123453
2415
신기하게도 방향을 바꾸거나
충돌하기 전 폭발하는 것을
보게 됩니다.
보게 됩니다.
02:17
or they detonate before they can hit the Earth.
47
125868
3072
02:20
Now of course, as earthlings,
48
128940
2083
지구인인 우리는 당연히
이 현상이 생존을 위한
02:23
we know the reason would be
49
131023
1544
02:24
that we're trying to save ourselves.
50
132567
1756
우리의 노력이란 것을 압니다.
재앙을 막으려는 것이죠.
02:26
We're trying to prevent an impact.
51
134323
3080
하지만 외계인으로서는
이 사실이나
이 사실이나
02:29
But if you're an alien race
52
137403
1711
지구인의 지능에 대해
02:31
who doesn't know any of this,
53
139114
1146
전혀 알 길이 없습니다.
02:32
doesn't have any concept of Earth intelligence,
54
140260
2514
그렇다면 외계인들은 어쩔 수 없이
02:34
you'd be forced to put together
55
142774
1728
이 현상을 물리적으로
설명해야 합니다.
설명해야 합니다.
02:36
a physical theory that explains how,
56
144502
2918
02:39
up until a certain point in time,
57
147420
2538
늘 행성의 표면을 파괴해 오던
02:41
asteroids that would demolish the surface of a planet
58
149958
4449
소행성 충돌이,
어떻게 신기하게도
어떻게 신기하게도
02:46
mysteriously stop doing that.
59
154407
3231
어느 순간부터 멈추게 되었는가
하는지를요.
하는지를요.
02:49
And so I claim that this is the same question
60
157638
4204
저는 이것이 지능을
물리적으로 이해하는 것과
물리적으로 이해하는 것과
같은 질문이라고
말씀드리고 싶습니다.
말씀드리고 싶습니다.
02:53
as understanding the physical nature of intelligence.
61
161842
3998
02:57
So in this program that I
undertook several years ago,
undertook several years ago,
62
165840
3882
저는 수년간
이 프로그램을 계속하며
이 프로그램을 계속하며
과학의 여러 줄기,
03:01
I looked at a variety of different threads
63
169722
2765
03:04
across science, across a variety of disciplines,
64
172487
3162
다양한 분야들을 살펴보았는데
03:07
that were pointing, I think,
65
175649
1892
모든 증거가 지능은 근본적으로
단 한가지 원리에
기반한다는 것을
기반한다는 것을
03:09
towards a single, underlying mechanism
66
177541
2548
가리키고 있었습니다.
03:12
for intelligence.
67
180089
1581
우주 과학을 예로 들어보지요.
03:13
In cosmology, for example,
68
181670
2546
03:16
there have been a variety of
different threads of evidence
different threads of evidence
69
184216
2747
여러 다양한 증거들이
우리의 우주는
우리의 우주는
03:18
that our universe appears to be finely tuned
70
186963
3407
지능의 발달을 위해
정교하게 조율되었음을
정교하게 조율되었음을
03:22
for the development of intelligence,
71
190370
2153
시사합니다.
특히 전체적인 상태가
03:24
and, in particular, for the development
72
192523
2389
미래의 가능성이
03:26
of universal states
73
194912
1886
03:28
that maximize the diversity of possible futures.
74
196798
4098
최대한 다양하도록
조율된 것입니다.
조율된 것입니다.
03:32
In game play, for example, in Go --
75
200896
2344
바둑과 같은 게임을
예로 들어보지요.
예로 들어보지요.
1997년 IBM의 딥 블루가
체스 경기에서
체스 경기에서
03:35
everyone remembers in 1997
76
203240
3025
03:38
when IBM's Deep Blue beat
Garry Kasparov at chess --
Garry Kasparov at chess --
77
206265
3951
개리 카스파로프를
이긴 것을 기억하실 겁니다.
이긴 것을 기억하실 겁니다.
03:42
fewer people are aware
78
210216
1523
하지만 지난 10년간
체스보다 훨씬 더 많은
03:43
that in the past 10 years or so,
79
211739
2018
03:45
the game of Go,
80
213757
1198
경우의 수가 있는,
03:46
arguably a much more challenging game
81
214955
1956
그래서 훨씬 더 어려운 게임인
바둑에서조차
체스와 같은 이유로
체스와 같은 이유로
03:48
because it has a much higher branching factor,
82
216911
2425
03:51
has also started to succumb
83
219336
1702
인간이 컴퓨터에게
03:53
to computer game players
84
221038
1865
지기 시작했다는 것을
아는 분은 별로 없을겁니다.
03:54
for the same reason:
85
222903
1573
03:56
the best techniques right now
for computers playing Go
for computers playing Go
86
224476
2800
현재 컴퓨터가 바둑을 두는
최고의 기술은
최고의 기술은
03:59
are techniques that try to maximize future options
87
227276
3696
수를 둘 때,
앞으로 가능한 수의 갯수가
앞으로 가능한 수의 갯수가
최대한 많도록
두는 것입니다.
두는 것입니다.
04:02
during game play.
88
230972
2014
04:04
Finally, in robotic motion planning,
89
232986
3581
마지막으로,
로봇 운동 계획에서도
로봇 운동 계획에서도
04:08
there have been a variety of recent techniques
90
236567
2182
최근 발달된 기술들은
04:10
that have tried to take advantage
91
238749
1902
로봇의 능력을 사용해
04:12
of abilities of robots to maximize
92
240651
3146
다음 순간 가능한 움직임을
04:15
future freedom of action
93
243797
1506
최대한 다양화 하는 방식으로
04:17
in order to accomplish complex tasks.
94
245303
3097
복잡한 임무를 수행하게 합니다.
이런 모든 다른 분야의 결과들을
04:20
And so, taking all of these different threads
95
248400
2355
04:22
and putting them together,
96
250755
1622
종합해보면서
04:24
I asked, starting several years ago,
97
252377
2640
수년전 저는 자문했습니다.
04:27
is there an underlying mechanism for intelligence
98
255017
2850
이런 다양한 분야의 지능에
04:29
that we can factor out
99
257867
1673
공통적으로 존재하는
근본적인 원리가 있는가?
04:31
of all of these different threads?
100
259540
1774
지능의 공통적인
방정식이 있는가?
방정식이 있는가?
04:33
Is there a single equation for intelligence?
101
261314
4593
제가 믿기에 답은 "있다" 입니다.
["F = T ∇ Sτ"]
["F = T ∇ Sτ"]
04:37
And the answer, I believe, is yes.
["F = T ∇ Sτ"]
["F = T ∇ Sτ"]
102
265907
3371
04:41
What you're seeing is probably
103
269278
1913
여기 보시는 것은
04:43
the closest equivalent to an E = mc²
104
271191
3294
아마 제가 아는 한
E = mc² 에 가장 가까운
E = mc² 에 가장 가까운
04:46
for intelligence that I've seen.
105
274485
2830
지능 공식입니다.
04:49
So what you're seeing here
106
277315
1702
이 공식은
04:51
is a statement of correspondence
107
279017
2669
관계를 나타내는 명제로
04:53
that intelligence is a force, F,
108
281686
4435
지능을 F 라는 힘으로 치면,
이 힘은 미래의 행동 자유도를
이 힘은 미래의 행동 자유도를
최대화 하도록
작동한다는 뜻입니다.
작동한다는 뜻입니다.
04:58
that acts so as to maximize future freedom of action.
109
286121
4650
05:02
It acts to maximize future freedom of action,
110
290771
2375
미래의 행동 자유도를
최대화하고
최대화하고
05:05
or keep options open,
111
293146
1628
최대한 다양한 옵션이
가능하게 합니다.
가능하게 합니다.
여기서 T는 어떤 힘이고,
05:06
with some strength T,
112
294774
2225
S는 도달 가능한 미래의 다양성,
05:08
with the diversity of possible accessible futures, S,
113
296999
4777
05:13
up to some future time horizon, tau.
114
301776
2550
타우는 미래의 어떤 시점을
뜻합니다.
뜻합니다.
05:16
In short, intelligence doesn't like to get trapped.
115
304326
3209
간단히 말하자면,
지능은 제한을 싫어합니다.
지능은 제한을 싫어합니다.
05:19
Intelligence tries to maximize
future freedom of action
future freedom of action
116
307535
3055
지능은 미래에
가능한 행동과 선택을
가능한 행동과 선택을
최대한 다양하도록
하려는 힘입니다.
하려는 힘입니다.
05:22
and keep options open.
117
310590
2673
이 공식을 보면, 자연스럽게
05:25
And so, given this one equation,
118
313263
2433
05:27
it's natural to ask, so what can you do with this?
119
315696
2532
이걸로 뭘 할 수 있을까,
하는 생각이 들죠.
하는 생각이 들죠.
05:30
How predictive is it?
120
318228
1351
이 식이 얼마나 예측성이 있을까요?
인간 수준의 지능을
예측할 수 있을까요?
예측할 수 있을까요?
05:31
Does it predict human-level intelligence?
121
319579
2135
인공 지능을
예측할 수 있을까요?
예측할 수 있을까요?
05:33
Does it predict artificial intelligence?
122
321714
2818
여기에 답하기 위해
여러분께
여러분께
05:36
So I'm going to show you now a video
123
324532
2042
05:38
that will, I think, demonstrate
124
326574
3420
이 공식 하나로
얼마나 놀라운 응용이 가능한지
얼마나 놀라운 응용이 가능한지
시범을 보일 비디오를
05:41
some of the amazing applications
125
329994
2288
보여드리겠습니다.
05:44
of just this single equation.
126
332282
2319
05:46
(Video) Narrator: Recent research in cosmology
127
334601
1979
(비디오) 해설자:
최근 우주학의 발달은
최근 우주학의 발달은
05:48
has suggested that universes that produce
128
336580
2047
존재하는 동안
무질서, 혹은 엔트로피를
무질서, 혹은 엔트로피를
더 많이 만들어내는 우주일수록
05:50
more disorder, or "entropy," over their lifetimes
129
338627
3481
05:54
should tend to have more favorable conditions
130
342108
2478
우리 자신과 같은
지능체가 존재하는 데
지능체가 존재하는 데
05:56
for the existence of intelligent
beings such as ourselves.
beings such as ourselves.
131
344586
3016
더 호의적인 환경을 가지는
경향이 있습니다.
경향이 있습니다.
05:59
But what if that tentative cosmological connection
132
347602
2574
하지만 이 엔트로피와 지능 사이의
06:02
between entropy and intelligence
133
350176
1843
잠정적인 우주학적 연관 고리가
06:04
hints at a deeper relationship?
134
352019
1771
더 깊은 관계를 암시한다면 어떨까요?
06:05
What if intelligent behavior doesn't just correlate
135
353790
2564
지능이 장기적 엔트로피의 창조와
단지 상관 관계가
있는 것이 아니라
있는 것이 아니라
06:08
with the production of long-term entropy,
136
356354
1844
06:10
but actually emerges directly from it?
137
358198
2318
거기에서 직접
근원한다면 어떨까요?
근원한다면 어떨까요?
06:12
To find out, we developed a software engine
138
360516
2406
이 문제를 위해 저희는
우리가 아는 어떤 계 안에서도
우리가 아는 어떤 계 안에서도
장기적 엔트로피의 생산을
최대화 하도록 고안된
최대화 하도록 고안된
06:14
called Entropica, designed to maximize
139
362922
2503
06:17
the production of long-term entropy
140
365425
1768
소프트웨어 엔진,
엔트로피카를 개발했습니다.
06:19
of any system that it finds itself in.
141
367193
2576
놀랍게도 엔트로피카는
06:21
Amazingly, Entropica was able to pass
142
369769
2155
06:23
multiple animal intelligence
tests, play human games,
tests, play human games,
143
371924
3456
여러 동물 지능 시험을 통과하고,
인간의 게임도 하고
인간의 게임도 하고
심지어 주식 매매로
돈도 벌었습니다.
돈도 벌었습니다.
06:27
and even earn money trading stocks,
144
375380
2146
06:29
all without being instructed to do so.
145
377526
2111
어떤 지시도 없이요.
엔트로피카의 활약을
직접 보여드리죠.
직접 보여드리죠.
06:31
Here are some examples of Entropica in action.
146
379637
2518
06:34
Just like a human standing
upright without falling over,
upright without falling over,
147
382155
3205
인간이 넘어지지 않고
바로 설 수 있듯이
바로 설 수 있듯이
06:37
here we see Entropica
148
385360
1230
여기있는 이 엔트로피카는
카트를 이용해 자동으로
막대의 균형을 잡고 있습니다.
막대의 균형을 잡고 있습니다.
06:38
automatically balancing a pole using a cart.
149
386590
2885
06:41
This behavior is remarkable in part
150
389475
2012
놀라운 것은 이런 행위가
06:43
because we never gave Entropica a goal.
151
391487
2331
어떤 지시도 없이
일어났다는 겁니다.
일어났다는 겁니다.
06:45
It simply decided on its own to balance the pole.
152
393818
3157
스스로 막대기의
균형을 잡기로 결정한 것이죠.
균형을 잡기로 결정한 것이죠.
06:48
This balancing ability will have appliactions
153
396975
2132
이렇게 균형을 잡는 능력은
06:51
for humanoid robotics
154
399107
1397
인간형 로봇이나
06:52
and human assistive technologies.
155
400504
2515
인간 보조 기술에
활용될 수 있습니다.
활용될 수 있습니다.
06:55
Just as some animals can use objects
156
403019
2001
동물들이 주변 사물을
06:57
in their environments as tools
157
405020
1442
도구로 활용해
좁은 공간에 닿듯
06:58
to reach into narrow spaces,
158
406462
1987
07:00
here we see that Entropica,
159
408449
1882
이 예에서 엔트로피카는
07:02
again on its own initiative,
160
410331
1838
자발적으로 행동해
동물을 상징하는 큰 원을 움직여
07:04
was able to move a large
disk representing an animal
disk representing an animal
161
412169
2910
07:07
around so as to cause a small disk,
162
415079
2345
도구를 상징하는 작은 원을
세번째 원이 갇힌
좁은 공간으로 밀어넣어
좁은 공간으로 밀어넣어
07:09
representing a tool, to reach into a confined space
163
417424
2771
07:12
holding a third disk
164
420195
1537
갇힌 원이 밖으로
빠져나올 수 있게
하고 있습니다.
하고 있습니다.
07:13
and release the third disk
from its initially fixed position.
from its initially fixed position.
165
421732
2972
이런 도구 사용 능력은
스마트 제조업,
스마트 제조업,
07:16
This tool use ability will have applications
166
424704
2189
07:18
for smart manufacturing and agriculture.
167
426893
2359
그리고 농업에
활용될 수 있습니다.
활용될 수 있습니다.
또 다른 예로 동물들이
07:21
In addition, just as some other animals
168
429252
1944
07:23
are able to cooperate by pulling
opposite ends of a rope
opposite ends of a rope
169
431196
2696
밧줄의 양쪽을 동시에 물어 당겨
음식이 떨어지게 하듯이
07:25
at the same time to release food,
170
433892
2053
07:27
here we see that Entropica is able to accomplish
171
435945
2295
여기서 엔트로피카는
그런 작업의 모델 역할을
수행하고 있습니다.
수행하고 있습니다.
07:30
a model version of that task.
172
438240
1988
07:32
This cooperative ability has interesting implications
173
440228
2522
이런 협력 기능은 경제 기획과
07:34
for economic planning and a variety of other fields.
174
442750
3435
다양한 분야에서
흥미로운 응용이 가능합니다.
흥미로운 응용이 가능합니다.
07:38
Entropica is broadly applicable
175
446185
2071
엔트로피카는 여러 분야에
07:40
to a variety of domains.
176
448256
1943
다양하게 적용될 수 있습니다.
07:42
For example, here we see it successfully
177
450199
2442
이 예에서는 엔트로피카가
혼자서 퐁 게임을 하고 있지요.
07:44
playing a game of pong against itself,
178
452641
2559
07:47
illustrating its potential for gaming.
179
455200
2343
게임 산업에서의 활용 가능성을
보여주는 것입니다.
보여주는 것입니다.
이 예에서 엔트로피카는 또
07:49
Here we see Entropica orchestrating
180
457543
1919
07:51
new connections on a social network
181
459462
1839
친구들과 곧잘 멀어지게 되는
사회 네트워크에서
새로운 연결고리들을 만들고
새로운 연결고리들을 만들고
07:53
where friends are constantly falling out of touch
182
461301
2760
네트워크가 서로
잘 연결되게 합니다.
잘 연결되게 합니다.
07:56
and successfully keeping
the network well connected.
the network well connected.
183
464061
2856
07:58
This same network orchestration ability
184
466917
2298
이 네트워크 편성 능력은
08:01
also has applications in health care,
185
469215
2328
의료 산업, 에너지, 그리고 지능에
응용 될 수 있습니다.
08:03
energy, and intelligence.
186
471543
3232
08:06
Here we see Entropica directing the paths
187
474775
2085
여기서는 엔트로피카가
선단을 지휘하고 있습니다.
08:08
of a fleet of ships,
188
476860
1486
08:10
successfully discovering and
utilizing the Panama Canal
utilizing the Panama Canal
189
478346
3175
파나마 운하를
성공적으로 발견하고 이용해
성공적으로 발견하고 이용해
대서양에서 태평양으로 전진해서
08:13
to globally extend its reach from the Atlantic
190
481521
2458
08:15
to the Pacific.
191
483979
1529
세계적으로 확장해
나갈 수 있습니다.
나갈 수 있습니다.
08:17
By the same token, Entropica
192
485508
1727
같은 방식으로, 엔트로피카는
08:19
is broadly applicable to problems
193
487235
1620
자동 안보, 물류,
08:20
in autonomous defense, logistics and transportation.
194
488855
5302
교통에 활용될 수 있습니다.
08:26
Finally, here we see Entropica
195
494173
2030
마지막으로, 여기서 엔트로피카는
가상 주식 매매에서
08:28
spontaneously discovering and executing
196
496203
2723
08:30
a buy-low, sell-high strategy
197
498926
2067
싸게 사고 비싸게 파는 전략을
스스로 발견하고 실행해
08:32
on a simulated range traded stock,
198
500993
2178
관리하던 자산을 기하급수적으로
08:35
successfully growing assets under management
199
503171
2331
08:37
exponentially.
200
505502
1424
증가시켰습니다.
08:38
This risk management ability
201
506926
1308
이런 위험 관리 능력은
08:40
will have broad applications in finance
202
508234
2487
금융과 보험업계에서
여러 응용이 가능할 것입니다.
08:42
and insurance.
203
510721
3328
08:46
Alex Wissner-Gross: So what you've just seen
204
514049
2091
알렉스 위스너-그로스:
방금 보신 것은
방금 보신 것은
인간에 한다고 여겼던
여러 가지 지능적이고
여러 가지 지능적이고
08:48
is that a variety of signature human intelligent
205
516140
4392
인지적인 행동들,
08:52
cognitive behaviors
206
520532
1757
즉 도구 사용이나 직립 보행,
08:54
such as tool use and walking upright
207
522289
2831
08:57
and social cooperation
208
525120
2029
사회적 협력등이 모두 다
어떤 시스템에서든
미래 행동 자유도가
미래 행동 자유도가
08:59
all follow from a single equation,
209
527149
2972
09:02
which drives a system
210
530121
1932
최대화 되도록 하는
한가지 공식에
기반한다는 것입니다.
기반한다는 것입니다.
09:04
to maximize its future freedom of action.
211
532053
3911
한데 여기에는
깊은 역설이 있습니다.
깊은 역설이 있습니다.
09:07
Now, there's a profound irony here.
212
535964
3007
로봇이라는 표현이 사용된
09:10
Going back to the beginning
213
538971
2024
09:12
of the usage of the term robot,
214
540995
3273
최초의 순간으로 돌아가 봅시다.
연극 '러(RUR)'예요.
09:16
the play "RUR,"
215
544268
2903
기계 지능을 개발하면
09:19
there was always a concept
216
547171
2235
09:21
that if we developed machine intelligence,
217
549406
3226
인공 두뇌의 반란이
있을 거라는 생각은
있을 거라는 생각은
09:24
there would be a cybernetic revolt.
218
552632
3027
늘 있어왔습니다.
09:27
The machines would rise up against us.
219
555659
3551
기계들이 인간을 상대로
들고 일어난다는 것이지요.
들고 일어난다는 것이지요.
09:31
One major consequence of this work
220
559210
2319
제 강연 내용의
09:33
is that maybe all of these decades,
221
561529
2769
주요 결과 중 하나는
지난 수십년간
지난 수십년간
09:36
we've had the whole concept of cybernetic revolt
222
564298
2976
우리는 이 인공 지능의
반란이라는 것에 대해
반란이라는 것에 대해
정반대로 생각해 온 걸지도
모릅니다.
모릅니다.
09:39
in reverse.
223
567274
2011
09:41
It's not that machines first become intelligent
224
569285
3279
기계가 먼저 지능적이 되고
그 다음 과대망상에 빠져
09:44
and then megalomaniacal
225
572564
2015
세계 정복을 하려는 게 아닙니다.
09:46
and try to take over the world.
226
574579
2224
09:48
It's quite the opposite,
227
576803
1434
오히려 그 정반대지요.
09:50
that the urge to take control
228
578237
2906
모든 가능한 미래를
09:53
of all possible futures
229
581143
2261
조종하고자 하는 욕구는
지능 그 자체보다도
09:55
is a more fundamental principle
230
583404
2118
더 근본적인 원리입니다.
09:57
than that of intelligence,
231
585522
1363
09:58
that general intelligence may in fact emerge
232
586885
3700
어쩌면 지능은 전반적으로
이런 통제 능력에 대한
이런 통제 능력에 대한
10:02
directly from this sort of control-grabbing,
233
590585
3559
갈망과 노력 그 자체에서
나오는 걸 수도 있습니다.
나오는 걸 수도 있습니다.
그 반대가 아니라요.
10:06
rather than vice versa.
234
594144
4185
또 다른 중요한 결과는
목적 추구입니다.
목적 추구입니다.
10:10
Another important consequence is goal seeking.
235
598329
3769
저는 자주, 이 관점에서
목적 추구 능력은 어떻게 설명되는지
목적 추구 능력은 어떻게 설명되는지
10:14
I'm often asked, how does the ability to seek goals
236
602098
4360
10:18
follow from this sort of framework?
237
606458
1620
질문 받습니다.
10:20
And the answer is, the ability to seek goals
238
608078
3028
그 질문에 대한 답은,
목적 추구 능력은
목적 추구 능력은
10:23
will follow directly from this
239
611106
1882
직접적인 결과입니다.
10:24
in the following sense:
240
612988
1834
예를 들면
앞으로 있을 수도 있는
다양한 목적들을
다양한 목적들을
10:26
just like you would travel through a tunnel,
241
614822
2865
이룰 수 있기 위해
10:29
a bottleneck in your future path space,
242
617687
2505
미래로 가는 터널이나 병목을
10:32
in order to achieve many other
243
620192
1871
지나는 것과 마찬가지 입니다.
10:34
diverse objectives later on,
244
622063
2021
혹은 장기적인
10:36
or just like you would invest
245
624084
2372
10:38
in a financial security,
246
626456
1787
부의 증가를 위해
단기적 유동성을 줄여
10:40
reducing your short-term liquidity
247
628243
2237
10:42
in order to increase your wealth over the long term,
248
630480
2400
재정보증에 투자하는 것과
같은 이치지요.
같은 이치지요.
10:44
goal seeking emerges directly
249
632880
2337
목적 추구는 미래 행동의 자유도를
10:47
from a long-term drive
250
635217
1729
늘리기 위한
10:48
to increase future freedom of action.
251
636946
4037
장기적인 욕구에서
직접적으로 비롯됩니다.
직접적으로 비롯됩니다.
마지막으로, 유명한 물리학자
리차드 파인만은
리차드 파인만은
10:52
Finally, Richard Feynman, famous physicist,
252
640983
3528
언젠가 이런 글을 썼습니다.
만약 인간 문명이 멸망하고
만약 인간 문명이 멸망하고
10:56
once wrote that if human civilization were destroyed
253
644511
3672
우리 자손들이
11:00
and you could pass only a single concept
254
648183
1893
11:02
on to our descendants
255
650076
1371
문명을 재건할 수 있게
11:03
to help them rebuild civilization,
256
651447
2307
단 한 가지 지식만
전수할 수 있다면
전수할 수 있다면
11:05
that concept should be
257
653754
1686
그 지식은 바로
11:07
that all matter around us
258
655440
1852
우리 주변의 모든 것이
아주 작은 조각들로
만들어져있고
만들어져있고
11:09
is made out of tiny elements
259
657292
2323
11:11
that attract each other when they're far apart
260
659615
2508
이것들은 멀리 있으면
서로 끌어당기고
서로 끌어당기고
가까이 있으면
밀어낸다는 것이라고요.
밀어낸다는 것이라고요.
11:14
but repel each other when they're close together.
261
662123
3330
제 경우에는 후손들이
11:17
My equivalent of that statement
262
665453
1781
인공 지능을 재건하거나
11:19
to pass on to descendants
263
667234
1268
인간 지능을 이해할 수 있도록
11:20
to help them build artificial intelligences
264
668502
2712
전달할 단 한가지 말은
11:23
or to help them understand human intelligence,
265
671214
2949
다음과 같습니다:
11:26
is the following:
266
674163
1267
11:27
Intelligence should be viewed
267
675430
2053
지능은
미래 행동의 자유도를
11:29
as a physical process
268
677483
1413
최대화 하고, 스스로의 미래에
11:30
that tries to maximize future freedom of action
269
678896
2965
제한을 막으려는 물리적 과정이다.
11:33
and avoid constraints in its own future.
270
681861
3616
11:37
Thank you very much.
271
685477
1358
감사합니다.
11:38
(Applause)
272
686835
4000
(박수)
ABOUT THE SPEAKER
Alex Wissner-Gross - Scientist, entrepreneur, inventorAlex Wissner-Gross applies science and engineering principles to big (and diverse) questions, like: "What is the equation for intelligence?" and "What's the best way to raise awareness about climate change?"
Why you should listen
Alex Wissner-Gross is a serial big-picture thinker. He applies physics and computer science principles to a wide variety of topics, like human intelligence, climate change and financial trading.
Lately Wissner-Gross started wondering: Why have we searched for so long to understand intelligence? Can it really be this elusive? His latest work posits that intelligence can indeed be defined physically, as a dynamic force, rather than a static property. He explains intelligence in terms of causal entropic forces, ultimately defining it as "a force to maximize future freedom of action."
Wissner-Gross is a fellow at the Harvard Institute for Applied Computational Science and a research affiliate at the MIT Media Lab. He has a Ph.D. in physics from Harvard and bachelor's degrees in physics, electrical science and engineering, and mathematics from MIT.
Alex Wissner-Gross | Speaker | TED.com