ABOUT THE SPEAKER
Jeremy Howard - Data scientist
Jeremy Howard imagines how advanced machine learning can improve our lives.

Why you should listen

Jeremy Howard is the CEO of Enlitic, an advanced machine learning company in San Francisco. Previously, he was the president and chief scientist at Kaggle, a community and competition platform of over 200,000 data scientists. Howard is a faculty member at Singularity University, where he teaches data science. He is also a Young Global Leader with the World Economic Forum, and spoke at the World Economic Forum Annual Meeting 2014 on "Jobs for the Machines."

Howard advised Khosla Ventures as their Data Strategist, identifying opportunities for investing in data-driven startups and mentoring portfolio companies to build data-driven businesses. He was the founding CEO of two successful Australian startups, FastMail and Optimal Decisions Group.

More profile about the speaker
Jeremy Howard | Speaker | TED.com
TEDxBrussels

Jeremy Howard: The wonderful and terrifying implications of computers that can learn

제레미 하워드 (Jeremy Howard): 컴퓨터 학습이 가져올 훌륭하고도 끔찍한 잠재적효과

Filmed:
2,532,971 views

우리가 컴퓨터에게 배우는 법을 가르친다면 무슨 일이 일어날까요? 기술 전문가 제레미 하워드는 빠르게 발전하는 심화 학습 분야에서 일어난 놀랍고도 새로운 개발을 공유합니다. 심화 학습은 컴퓨터한테 중국어를 배우는 능력을 주고, 사진에서 물체를 인식하게 하거나, 의료 진단를 돕도록 합니다. (유튜브를 몇 시간 본뒤에 "고양이"라는 개념을 스스로 배운 심화 학습 도구) 여러분이 생각하는 것보다 훨씬 빨리 주위의 컴퓨터를 완전히 바꿔버릴 분야를 알아봅시다.
- Data scientist
Jeremy Howard imagines how advanced machine learning can improve our lives. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

예전에는 컴퓨터가 새로운
일을 하게 만들려면
00:12
It used to be that if you wanted
to get a computer컴퓨터 to do something new새로운,
0
880
4013
프로그램을 짜야 했습니다.
00:16
you would have to program프로그램 it.
1
4893
1554
프로그래밍을
해본 적이 없는 분들은
00:18
Now, programming프로그램 작성, for those of you here
that haven't~하지 않았다. done끝난 it yourself당신 자신,
2
6447
3411
목표를 달성하기 위해서
00:21
requires요구하다 laying부설 out in excruciating고문 받는 detail세부 묘사
3
9858
3502
컴퓨터가 해야 할 일을 매 단계마다
00:25
every...마다 single단일 step단계 that you want
the computer컴퓨터 to do
4
13360
3367
00:28
in order주문 to achieve이루다 your goal.
5
16727
2362
고통스러울정도로 세세하게
설정해야 합니다.
00:31
Now, if you want to do something
that you don't know how to do yourself당신 자신,
6
19089
3496
자, 하는 방법을 모르는 일을
여러분이 하고 싶다면
00:34
then this is going
to be a great challenge도전.
7
22585
2063
그건 아주 커다란 도전이 되겠죠.
00:36
So this was the challenge도전 faced직면 한
by this man, Arthur아서 Samuel사무엘.
8
24648
3483
이것이 아서 사무엘이
직면한 도전이었습니다.
00:40
In 1956, he wanted to get this computer컴퓨터
9
28131
4077
1956년 그는 컴퓨터가
00:44
to be able할 수 있는 to beat박자 him at checkers체커.
10
32208
2340
서양장기에서
그를 이기기를 바랬습니다.
00:46
How can you write쓰다 a program프로그램,
11
34548
2040
프로그램을 어떻게 짤 수 있을까요?
00:48
lay위치 out in excruciating고문 받는 detail세부 묘사,
how to be better than you at checkers체커?
12
36588
3806
서양장기에서 여러분보다 잘하도록
극심한 세부사항을 쓸 수 있을까요?
00:52
So he came왔다 up with an idea생각:
13
40394
1722
그는 새로운 생각을 했습니다.
00:54
he had the computer컴퓨터 play놀이
against반대 itself그 자체 thousands수천 of times타임스
14
42116
3724
컴퓨터가 스스로와 수천 번의
서양장기를 두게 해서
00:57
and learn배우다 how to play놀이 checkers체커.
15
45840
2524
서양장기 두는 법을
배우게 했습니다.
01:00
And indeed과연 it worked일한,
and in fact, by 1962,
16
48364
3180
그 방법은 정말 효과가 있었고
사실 1962년에
01:03
this computer컴퓨터 had beaten밟아 다진
the Connecticut코네티컷 state상태 champion챔피언.
17
51544
4017
이 컴퓨터는 코네티컷 주의
우승자를 무찔렀습니다.
01:07
So Arthur아서 Samuel사무엘 was
the father아버지 of machine기계 learning배우기,
18
55561
2973
그래서 아서 사무엘은
기계 학습의 아버지였고
01:10
and I have a great debt to him,
19
58534
1717
저는 그분께 큰 빚을 지고 있죠.
01:12
because I am a machine기계
learning배우기 practitioner종사자.
20
60251
2763
왜냐하면 저는
기계 학습 기술자이니까요.
01:15
I was the president대통령 of KaggleKaggle,
21
63014
1465
저는 캐글의 회장인데
01:16
a community커뮤니티 of over 200,000
machine기계 learning배우기 practictioners실무자.
22
64479
3388
캐글은 20만 명이 넘는
기계 학습 기술자들의 동호회입니다.
01:19
KaggleKaggle puts넣다 up competitions대회
23
67867
2058
캐글은 이전까지 풀지 못했던 문제를
01:21
to try and get them to solve풀다
previously이전에 unsolved미해결의 problems문제들,
24
69925
3708
해결하기 위한 대회를 주최하는데
01:25
and it's been successful성공한
hundreds수백 of times타임스.
25
73633
3837
수백번 성공했습니다.
01:29
So from this vantage우세 point포인트,
I was able할 수 있는 to find out
26
77470
2470
그래서 이런 유리한 시점에서
저는 기계 학습이
01:31
a lot about what machine기계 learning배우기
can do in the past과거, can do today오늘,
27
79940
3950
과거와 현재에 할 수 있는 일과
미래에 할 수 있는 일을
01:35
and what it could do in the future미래.
28
83890
2362
많이 알 수 있었습니다.
01:38
Perhaps혹시 the first big success성공 of
machine기계 learning배우기 commercially상업적으로 was GoogleGoogle.
29
86252
4423
아마도 기계 학습이 상업에서 최초로
가장 크게 성공한 것은 구글이었습니다.
01:42
GoogleGoogle showed보여 주었다 that it is
possible가능한 to find information정보
30
90675
3109
구글은 컴퓨터 알고리즘을 사용해서
01:45
by using~을 사용하여 a computer컴퓨터 algorithm연산,
31
93784
1752
정보를 찾을 수 있음을 보여줬는데
01:47
and this algorithm연산 is based기반
on machine기계 learning배우기.
32
95536
2901
이 알고리즘은 기계 학습을
바탕으로 합니다.
01:50
Since이후 that time, there have been many많은
commercial상업적 successes성공 of machine기계 learning배우기.
33
98437
3886
그때부터 기계 학습의
상업적 성공이 많이 있었습니다.
01:54
Companies회사 like Amazon아마존 and Netflix넷플릭스
34
102323
1837
아마존과 넷플릭스 같은 회사들은
01:56
use machine기계 learning배우기 to suggest제안하다
products제작품 that you might like to buy사다,
35
104160
3716
기계 학습을 이용해서
여러분이 사고 싶은 상품이나
01:59
movies영화 산업 that you might like to watch.
36
107876
2020
보고 싶은 영화를 제안합니다.
02:01
Sometimes때때로, it's almost거의 creepy소름 끼치는.
37
109896
1807
때로는 오싹할 지경이죠.
02:03
Companies회사 like LinkedIn링크드 인 and Facebook페이스 북
38
111703
1954
링크드인과 페이스북 같은 회사들은
02:05
sometimes때때로 will tell you about
who your friends친구 might be
39
113657
2594
누가 여러분의 친구인지를
말해줄 겁니다.
02:08
and you have no idea생각 how it did it,
40
116251
1977
어떻게 그렇게 하는지
여러분은 모릅니다.
02:10
and this is because it's using~을 사용하여
the power of machine기계 learning배우기.
41
118228
2967
그 이유는 기계 학습의 힘을
이용하기 때문이죠.
02:13
These are algorithms알고리즘 that have
learned배운 how to do this from data데이터
42
121195
2957
이 알고리즘은 하는 방법을
손으로 쓴 프로그램 보다는
02:16
rather차라리 than being존재 programmed프로그래밍 된 by hand.
43
124152
3247
데이터에서 배웠습니다.
02:19
This is also또한 how IBMIBM was successful성공한
44
127399
2478
IBM이 왓슨을 이용해 "제퍼디"에서
02:21
in getting점점 Watson왓슨 to beat박자
the two world세계 champions챔피언 at "Jeopardy위험,"
45
129877
3862
2명의 세계 챔피언을 성공적으로
무찌른 이유이기도 합니다.
02:25
answering응답 incredibly엄청나게 subtle세밀한
and complex복잡한 questions질문들 like this one.
46
133739
3225
이처럼 아주 미묘하고
복잡한 질문에 대답했죠.
02:28
["The ancient고대의 'Lion'사자 of Nimrud'Nimrud ' went갔다 missing있어야 할 곳에 없는
from this city's도시의 national전국의 museum박물관 in 2003
(along...을 따라서 with a lot of other stuff물건)"]
47
136964
2835
["고대 '니무르드의 사자'가 2003년
이 도시의 박물관에서 사라졌습니다."
02:31
This is also또한 why we are now able할 수 있는
to see the first self-driving자가 운전 cars자동차.
48
139799
3235
이 때문에 우리는 이제 최초의
무인 자동차를 볼 수 있습니다.
02:35
If you want to be able할 수 있는 to tell
the difference between중에서, say,
49
143034
2822
나무와 보행자의 차이점,
그게 아주 중요한데
02:37
a tree나무 and a pedestrian보행자,
well, that's pretty예쁜 important중대한.
50
145856
2632
그걸 구별하고 싶을 때
02:40
We don't know how to write쓰다
those programs프로그램들 by hand,
51
148488
2587
손으로 프로그램을
어떻게 써야할지 모르지만
02:43
but with machine기계 learning배우기,
this is now possible가능한.
52
151075
2997
기계 학습으로
이제 가능합니다.
02:46
And in fact, this car has driven주행하는
over a million백만 miles마일
53
154072
2608
사실 이 자동차는
일반 도로에서 사고 없이
02:48
without없이 any accidents사고 on regular정규병 roads도로.
54
156680
3506
수백만 km를 달렸습니다.
이제 우리는 컴퓨터가 배울 수 있고
02:52
So we now know that computers컴퓨터들 can learn배우다,
55
160196
3914
02:56
and computers컴퓨터들 can learn배우다 to do things
56
164110
1900
우리가 실제로 하는 방법을
02:58
that we actually사실은 sometimes때때로
don't know how to do ourselves우리 스스로,
57
166010
2838
모르는 일도 할 수 있도록
배울 수 있음을 압니다.
03:00
or maybe can do them better than us.
58
168848
2885
어쩌면 우리보다 잘할 수도 있어요.
03:03
One of the most가장 amazing놀랄 만한 examples예제들
I've seen of machine기계 learning배우기
59
171733
4195
기계 학습에서 가장 놀라운 예가
03:07
happened일어난 on a project계획 that I ran달렸다 at KaggleKaggle
60
175928
2392
제가 캐글에서 하는
프로젝트에서 일어났습니다.
03:10
where a team run운영 by a guy
called전화 한 Geoffrey제프리 Hinton힌튼
61
178320
3591
토론토 대학 출신의 제프리 힌튼이
03:13
from the University대학 of Toronto토론토
62
181911
1552
이끄는 팀은
03:15
won a competition경쟁 for
automatic오토매틱 drug discovery발견.
63
183463
2677
자동 신약 개발을 위한
대회에서 이겼습니다.
03:18
Now, what was extraordinary이상한 here
is not just that they beat박자
64
186140
2847
자, 여기서 놀라운 사실은
그들이 머크 또는 국제 학회가
03:20
all of the algorithms알고리즘 developed개발 된 by Merck머크
or the international국제 노동자 동맹 academic학생 community커뮤니티,
65
188987
4013
개발한 알고리즘을 이겼을 뿐만 아니라
03:25
but nobody아무도 on the team had any background배경
in chemistry화학 or biology생물학 or life sciences과학,
66
193000
5061
어떤 팀원도 화학, 생물학, 생명과학에
관한 지식이 없었다는 점입니다.
03:30
and they did it in two weeks.
67
198061
2169
그들은 2주안에 완성했죠.
03:32
How did they do this?
68
200230
1381
어떻게 했을까요?
03:34
They used an extraordinary이상한 algorithm연산
called전화 한 deep깊은 learning배우기.
69
202421
2921
그들은 심화 학습이라는
놀라운 알고리즘을 사용했습니다.
03:37
So important중대한 was this that in fact
the success성공 was covered덮은
70
205342
2949
이것은 사실 아주 중요해서
몇 주가 지난 뒤
03:40
in The New새로운 York요크 Times타임스 in a front page페이지
article a few조금 weeks later후에.
71
208291
3121
뉴욕 타임즈에서
앞면 기사로 다뤘습니다.
03:43
This is Geoffrey제프리 Hinton힌튼
here on the left-hand왼손 side측면.
72
211412
2735
왼쪽이 제프리 힌튼입니다.
03:46
Deep깊은 learning배우기 is an algorithm연산
inspired영감을 얻은 by how the human인간의 brain works공장,
73
214147
4341
심화 학습은 사람의 뇌가 작용하는
방식에 영감을 받아서 만든
03:50
and as a result결과 it's an algorithm연산
74
218488
1812
알고리즘으로 그 결과
03:52
which어느 has no theoretical이론적 인 limitations한계
on what it can do.
75
220300
3841
할 수 있는 일에 대한
이론적 한계가 없습니다.
03:56
The more data데이터 you give it and the more
computation계산 time you give it,
76
224141
2823
더 많은 데이터와
더 많은 계산 시간을 줄수록
더 좋은 결과를 냅니다.
03:58
the better it gets도착.
77
226964
1312
04:00
The New새로운 York요크 Times타임스 also또한
showed보여 주었다 in this article
78
228276
2339
뉴욕 타임즈는 이 기사에서
04:02
another다른 extraordinary이상한
result결과 of deep깊은 learning배우기
79
230615
2242
심화 학습의 또다른
놀라운 결과를 보여줬는데
04:04
which어느 I'm going to show보여 주다 you now.
80
232857
2712
여러분께 보여드리죠.
04:07
It shows that computers컴퓨터들
can listen and understand알다.
81
235569
4941
컴퓨터가 듣고
이해할 수 있음을 보여줍니다.
04:12
(Video비디오) Richard리차드 Rashid라시드: Now, the last step단계
82
240510
2711
(영상) 리챠드 라시드:
제가 이 과정에서
04:15
that I want to be able할 수 있는
to take in this process방법
83
243221
3025
마지막으로 보여드릴 단계는
04:18
is to actually사실은 speak말하다 to you in Chinese중국말.
84
246246
4715
실제 중국어로 말하는 것입니다.
04:22
Now the key thing there is,
85
250961
2635
중요한 점은
04:25
we've우리는 been able할 수 있는 to take a large amount
of information정보 from many많은 Chinese중국말 speakers연설자
86
253596
5002
많은 중국인들로부터
엄청난 양의 정보를 모을 수 있었고
04:30
and produce생기게 하다 a text-to-speech텍스트 음성 변환 system체계
87
258598
2530
글자를 음성으로 바꾸는 시스템을 만들어
04:33
that takes Chinese중국말 text본문
and converts개종자 it into Chinese중국말 language언어,
88
261128
4673
중국 글자를 중국 말로 변환시키고
04:37
and then we've우리는 taken취한
an hour시간 or so of my own개인적인 voice목소리
89
265801
4128
제 목소리를 한 시간 정도 녹음해서
04:41
and we've우리는 used that to modulate변조하다
90
269929
1891
표준 문자 - 음성 변환 시스템을
조절해서
04:43
the standard표준 text-to-speech텍스트 음성 변환 system체계
so that it would sound소리 like me.
91
271820
4544
제 목소리처럼 나도록 만들었습니다.
04:48
Again, the result's결과 not perfect완전한.
92
276364
2540
역시 결과는 완벽하지 않습니다.
04:50
There are in fact quite아주 a few조금 errors오류.
93
278904
2648
사실 오류가 상당히 있었습니다.
04:53
(In Chinese중국말)
94
281552
2484
(중국어)
04:56
(Applause박수 갈채)
95
284036
3367
(박수)
05:01
There's much work to be done끝난 in this area지역.
96
289446
3576
아직 많은 작업이 필요합니다.
05:05
(In Chinese중국말)
97
293022
3645
(중국어)
05:08
(Applause박수 갈채)
98
296667
3433
(박수)
05:13
Jeremy제레미 Howard하워드: Well, that was at
a machine기계 learning배우기 conference회의 in China중국.
99
301345
3399
제레미 하워드 : 중국에서 열린
기계 학습 회의였습니다.
05:16
It's not often자주, actually사실은,
at academic학생 conferences컨퍼런스
100
304744
2370
학술 회의에서 실제로
05:19
that you do hear듣다 spontaneous자발적인 applause박수 갈채,
101
307114
1897
즉흥적인 박수를 듣기는 쉽지 않죠.
05:21
although이기는 하지만 of course코스 sometimes때때로
at TEDxTEDx conferences컨퍼런스, feel free비어 있는.
102
309011
3676
그래도 TEDx 회의에서는
자유롭게 하세요.
05:24
Everything you saw there
was happening사고 with deep깊은 learning배우기.
103
312687
2795
거기서 본 모든 것이
심화 학습으로 일어났습니다.
05:27
(Applause박수 갈채) Thank you.
104
315482
1525
(박수) 감사합니다.
05:29
The transcription전사 in English영어
was deep깊은 learning배우기.
105
317007
2282
영어로 옮겨쓰기는 심화 학습이었죠.
05:31
The translation번역 to Chinese중국말 and the text본문
in the top상단 right, deep깊은 learning배우기,
106
319289
3412
중국어 번역과 오른쪽 위의 글자도
심화 학습이었고
05:34
and the construction구성 of the voice목소리
was deep깊은 learning배우기 as well.
107
322701
3307
목소리로 재생하는 것 역시
심화 학습이었습니다.
05:38
So deep깊은 learning배우기 is
this extraordinary이상한 thing.
108
326008
3234
그래서 심화 학습은 놀라운 것입니다.
05:41
It's a single단일 algorithm연산 that
can seem보다 to do almost거의 anything,
109
329242
3099
하나의 알고리즘인데
거의 모든 일을 할 수 있어 보입니다.
05:44
and I discovered발견 된 that a year earlier일찍이,
it had also또한 learned배운 to see.
110
332341
3111
제가 1년 전에 발견했는데
보는 법도 배웠습니다.
05:47
In this obscure모호 competition경쟁 from Germany독일
111
335452
2176
독일의 애매한 대회인
05:49
called전화 한 the German독일 사람 Traffic교통 Sign기호
Recognition인식 Benchmark기준,
112
337628
2597
독일 교통 신호 인식 성능평가에서
05:52
deep깊은 learning배우기 had learned배운
to recognize인정하다 traffic교통 signs표지판 like this one.
113
340225
3393
심화 학습은 이런 교통 신호를
인식하는 법을 배웠습니다.
05:55
Not only could it
recognize인정하다 the traffic교통 signs표지판
114
343618
2094
교통 신호를 인식할 뿐만 아니라
05:57
better than any other algorithm연산,
115
345712
1758
어떤 알고리즘보다 낫고
05:59
the leaderboard리더 보드 actually사실은 showed보여 주었다
it was better than people,
116
347470
2719
성적이 사람보다 2배 정도
나은 결과를 보였습니다.
06:02
about twice두번 as good as people.
117
350189
1852
06:04
So by 2011, we had the first example
118
352041
1996
2011년 우리는 사람보다
06:06
of computers컴퓨터들 that can see
better than people.
119
354037
3405
잘 볼 수 있는 컴퓨터의
첫번째 예를 가졌습니다.
06:09
Since이후 that time, a lot has happened일어난.
120
357442
2049
그후로 많은 일이 일어났죠.
06:11
In 2012, GoogleGoogle announced발표하다 that
they had a deep깊은 learning배우기 algorithm연산
121
359491
3514
2012년 구글은 심화 학습 알고리즘을
만들었다고 발표했습니다.
06:15
watch YouTubeYouTube videos비디오
122
363005
1415
유튜브 동영상을 보고
06:16
and crunched크런치 한 the data데이터
on 16,000 computers컴퓨터들 for a month,
123
364420
3437
한 달에 1만6천 대의
컴퓨터 데이터를 처리해서
06:19
and the computer컴퓨터 independently독립적으로 learned배운
about concepts개념들 such이러한 as people and cats고양이
124
367857
4361
컴퓨터는 그냥 동영상을 보는 것만으로
사람과 고양이 같은 개념을
06:24
just by watching보고있다 the videos비디오.
125
372218
1809
스스로 학습했습니다.
06:26
This is much like the way
that humans인간 learn배우다.
126
374027
2352
사람이 배우는 방법과 비슷하죠.
06:28
Humans인간 don't learn배우다
by being존재 told what they see,
127
376379
2740
사람들은 보는 것을
알려줘서 배우는 게 아니라
06:31
but by learning배우기 for themselves그들 자신
what these things are.
128
379119
3331
그것이 뭔지 스스로 배웁니다.
06:34
Also또한 in 2012, Geoffrey제프리 Hinton힌튼,
who we saw earlier일찍이,
129
382450
3369
또한 2012년 우리가 앞서 봤던
제프리 힌튼은
06:37
won the very popular인기 있는 ImageNetImageNet competition경쟁,
130
385819
2858
아주 유명한 이미지넷 대회에서
우승했는데
06:40
looking to try to figure그림 out
from one and a half절반 million백만 images이미지들
131
388677
4141
1백만 5천장의 사진을 보고
그게 어떤 사진인지
06:44
what they're pictures영화 of.
132
392818
1438
맞추는 내용이죠.
06:46
As of 2014, we're now down
to a six percent퍼센트 error오류 rate
133
394256
3533
2014년 이제 영상 인식에서
6%의 오차율까지
06:49
in image영상 recognition인식.
134
397789
1453
내려갔습니다.
06:51
This is better than people, again.
135
399242
2026
이것도 사람보다 낫습니다.
06:53
So machines기계들 really are doing
an extraordinarily특별하게 good job of this,
136
401268
3769
기계는 정말 놀라울만큼
일을 잘하고 있고
06:57
and it is now being존재 used in industry산업.
137
405037
2269
이제 산업에서 사용됩니다.
06:59
For example, GoogleGoogle announced발표하다 last year
138
407306
3042
예를 들어, 구글은 작년에
07:02
that they had mapped맵핑 된 every...마다 single단일
location위치 in France프랑스 in two hours시간,
139
410348
4585
프랑스의 구석구석을 2시간 안에
지도로 만들었다고 발표했는데
07:06
and the way they did it was
that they fed먹이는 street거리 view전망 images이미지들
140
414933
3447
그들이 한 방법은
길거리에서 찍은 사진을
07:10
into a deep깊은 learning배우기 algorithm연산
to recognize인정하다 and read독서 street거리 numbers번호.
141
418380
4319
심화 학습 알고리즘에 입력해서
주소를 인식하고 읽게 했습니다.
07:14
Imagine상상해 보라. how long
it would have taken취한 before:
142
422699
2220
이전에는 얼마나 오래 걸렸을지
생각해보세요.
07:16
dozens수십 of people, many많은 years연령.
143
424919
3355
수십명의 사람들이 몇 년동안 했겠죠.
07:20
This is also또한 happening사고 in China중국.
144
428274
1911
이것은 중국에서도 일어나고 있습니다.
07:22
Baidu바이두 is kind종류 of
the Chinese중국말 GoogleGoogle, I guess추측,
145
430185
4036
바이두는 중국판 구글이라고
제가 추측하는데
07:26
and what you see here in the top상단 left
146
434221
2283
왼쪽 위에서 보는 것은
07:28
is an example of a picture그림 that I uploaded업로드 된
to Baidu's바이두 deep깊은 learning배우기 system체계,
147
436504
3974
바이두의 심화 학습 시스템에
제가 올린 사진의 예이고
07:32
and underneath아래에 you can see that the system체계
has understood이해 된 what that picture그림 is
148
440478
3769
그 아래에 그 사진이 뭔지를
시스템이 이해하고
07:36
and found녹이다 similar비슷한 images이미지들.
149
444247
2236
비슷한 사진들을 찾아놓은 것을
볼 수 있죠.
07:38
The similar비슷한 images이미지들 actually사실은
have similar비슷한 backgrounds배경,
150
446483
2736
비슷한 사진들은 실제로
비슷한 배경과
07:41
similar비슷한 directions지도 of the faces얼굴들,
151
449219
1658
비슷한 얼굴 방향을 갖고 있고
07:42
even some with their그들의 tongue out.
152
450877
1788
혀를 내민 모습도 비슷하죠.
07:44
This is not clearly분명히 looking
at the text본문 of a web편물 page페이지.
153
452665
3030
이것은 웹페이지의 글자를
찾은 게 아닙니다.
07:47
All I uploaded업로드 된 was an image영상.
154
455695
1412
제가 올린 것은 사진이었죠.
07:49
So we now have computers컴퓨터들 which어느
really understand알다 what they see
155
457107
4021
이제 컴퓨터가 본 것을 정말 이해해서
07:53
and can therefore따라서 search수색 databases데이터베이스
156
461128
1624
수천만 장의 사진이 든
07:54
of hundreds수백 of millions수백만
of images이미지들 in real레알 time.
157
462752
3554
데이터베이스를 실시간으로
찾을 수 있습니다.
07:58
So what does it mean
now that computers컴퓨터들 can see?
158
466306
3230
컴퓨터가 볼 수 있다는 게
무슨 의미일까요?
08:01
Well, it's not just
that computers컴퓨터들 can see.
159
469536
2017
컴퓨터가 볼 수 있다는 것만이 아니라
08:03
In fact, deep깊은 learning배우기
has done끝난 more than that.
160
471553
2069
사실 심화 학습은
더 많은 일을 했습니다.
08:05
Complex복잡한, nuanced미묘한 sentences문장 like this one
161
473622
2948
이렇게 복잡하고 미묘한 문장은
08:08
are now understandable이해할 수 있는
with deep깊은 learning배우기 algorithms알고리즘.
162
476570
2824
이제 심화 학습 알고리즘으로
이해할 수 있습니다.
08:11
As you can see here,
163
479394
1303
여기서 보듯이
08:12
this Stanford-based스탠포드 기반 system체계
showing전시 the red빨간 dot at the top상단
164
480697
2768
위에 있는 빨간점을 보여주는
스탠포드에 있는 시스템은
08:15
has figured문채 있는 out that this sentence문장
is expressing표현하는 negative부정 sentiment감정.
165
483465
3919
이 문장이 부정적인 느낌을
표현하는 것을 알아냈습니다.
08:19
Deep깊은 learning배우기 now in fact
is near가까운 human인간의 performance공연
166
487384
3406
심화 학습은 이제 사실
사람에 가깝게
08:22
at understanding이해 what sentences문장 are about
and what it is saying속담 about those things.
167
490802
5121
문장을 이해하고
그게 어떤 말을 하는지 압니다.
08:27
Also또한, deep깊은 learning배우기 has
been used to read독서 Chinese중국말,
168
495923
2728
심화 학습은 또한
중국어를 읽는데 사용되었고
08:30
again at about native원주민
Chinese중국말 speaker스피커 level수평.
169
498651
3156
중국어 원어민 수준입니다.
08:33
This algorithm연산 developed개발 된
out of Switzerland스위스
170
501807
2168
이 알고리즘은 스위스에서 개발되었는데
개발자 중 중국어를 할 수 있는 사람이
아무도 없었습니다.
08:35
by people, none없음 of whom누구에게 speak말하다
or understand알다 any Chinese중국말.
171
503975
3356
08:39
As I say, using~을 사용하여 deep깊은 learning배우기
172
507331
2051
심화 학습을 사용하는 것은
08:41
is about the best베스트 system체계
in the world세계 for this,
173
509382
2219
사람의 이해에 비해서도
08:43
even compared비교하다 to native원주민
human인간의 understanding이해.
174
511601
5117
세계 최고의 시스템에 관한 것입니다.
08:48
This is a system체계 that we
put together함께 at my company회사
175
516718
2964
이것은 우리가 회사에서
08:51
which어느 shows putting퍼팅
all this stuff물건 together함께.
176
519682
2046
모든 것을 다 통합해서
만든 시스템입니다.
08:53
These are pictures영화 which어느
have no text본문 attached붙여진,
177
521728
2461
이것들은 글자가 없는 사진들로서
08:56
and as I'm typing타자 in here sentences문장,
178
524189
2352
제가 문장을 입력하면
08:58
in real레알 time it's understanding이해
these pictures영화
179
526541
2969
실시간으로 그 사진들을 이해해서
09:01
and figuring생각하다 out what they're about
180
529510
1679
그게 어떤 사진인지 알고
09:03
and finding발견 pictures영화 that are similar비슷한
to the text본문 that I'm writing쓰기.
181
531189
3163
제가 쓰는 글에 대해
비슷한 사진을 찾아줍니다.
09:06
So you can see, it's actually사실은
understanding이해 my sentences문장
182
534352
2756
보다시피 제가 쓴 글을 이해하고
09:09
and actually사실은 understanding이해 these pictures영화.
183
537108
2224
이 사진들을 실제로 이해합니다.
09:11
I know that you've seen
something like this on GoogleGoogle,
184
539332
2559
여러분은 구글에서
이와 비슷한 것을 봤을 텐데
09:13
where you can type유형 in things
and it will show보여 주다 you pictures영화,
185
541891
2775
여러분이 글자를 입력하면
사진을 보여줍니다.
09:16
but actually사실은 what it's doing is it's
searching수색 the webpage웹 페이지 for the text본문.
186
544666
3424
하지만 실제로는 그 글자가 있는
웹페이지를 찾는 거죠.
09:20
This is very different다른 from actually사실은
understanding이해 the images이미지들.
187
548090
3001
이것은 사진을 실제로 이해하는 것과
아주 다릅니다.
09:23
This is something that computers컴퓨터들
have only been able할 수 있는 to do
188
551091
2752
이것은 컴퓨터가 지난 몇 달동안
09:25
for the first time in the last few조금 months개월.
189
553843
3248
처음으로 할 수 있었던 일입니다.
09:29
So we can see now that computers컴퓨터들
can not only see but they can also또한 read독서,
190
557091
4091
이제 컴퓨터는 볼 수 있을 뿐만 아니라
읽을 수도 있고
09:33
and, of course코스, we've우리는 shown표시된 that they
can understand알다 what they hear듣다.
191
561182
3765
물론 들은 것도 이해할 수 있음을
봤습니다.
09:36
Perhaps혹시 not surprising놀라운 now that
I'm going to tell you they can write쓰다.
192
564947
3442
컴퓨터가 쓸 줄 안다고 얘기해도
이제는 놀라지 않으실 거에요.
09:40
Here is some text본문 that I generated생성 된
using~을 사용하여 a deep깊은 learning배우기 algorithm연산 yesterday어제.
193
568389
4783
이것은 심화 학습 알고리즘을 사용해서
어제 제가 만든 글입니다.
09:45
And here is some text본문 that an algorithm연산
out of Stanford스탠포드 generated생성 된.
194
573172
3924
이것은 스탠포드에서 만든
알고리즘으로 만든 글입니다.
09:49
Each마다 of these sentences문장 was generated생성 된
195
577096
1764
이 글은 각각의 사진을
09:50
by a deep깊은 learning배우기 algorithm연산
to describe기술하다 each마다 of those pictures영화.
196
578860
4249
설명하기 위해
심화 학습 알고리즘이 만들었습니다.
09:55
This algorithm연산 before has never seen
a man in a black검은 shirt셔츠 playing연주하다 a guitar기타.
197
583109
4472
이 알고리즘은 검은색 셔츠를 입고
기타를 치는 남자를 본 적이 없습니다.
09:59
It's seen a man before,
it's seen black검은 before,
198
587581
2220
남자를 본 적이 있고
검은 색을 본 적이 있고
10:01
it's seen a guitar기타 before,
199
589801
1599
기타를 본 적은 있어요.
10:03
but it has independently독립적으로 generated생성 된
this novel소설 description기술 of this picture그림.
200
591400
4294
그런데 스스로 이 사진을
훌륭하게 설명했습니다.
10:07
We're still not quite아주 at human인간의
performance공연 here, but we're close닫기.
201
595694
3502
아직도 사람보다는 못하지만
꽤 가까이 왔습니다.
10:11
In tests검사들, humans인간 prefer취하다
the computer-generated컴퓨터에서 생성 된 caption표제
202
599196
4068
실험에서 사람들은
컴퓨터가 만들어낸 캡션을
10:15
one out of four times타임스.
203
603264
1527
4회당 1회 꼴로 좋아했습니다.
10:16
Now this system체계 is now only two weeks old늙은,
204
604791
2064
이 시스템은 이제 2주가 되었는데
10:18
so probably아마 within이내에 the next다음 것 year,
205
606855
1846
아마도 내년 안으로
10:20
the computer컴퓨터 algorithm연산 will be
well past과거 human인간의 performance공연
206
608701
2801
지금 진행되는 속도로 봐서
컴퓨터 알고리즘이
10:23
at the rate things are going.
207
611502
1862
사람을 앞지를 것입니다.
10:25
So computers컴퓨터들 can also또한 write쓰다.
208
613364
3049
컴퓨터는 쓸 수도 있습니다.
10:28
So we put all this together함께 and it leads리드
to very exciting흥미 진진한 opportunities기회.
209
616413
3475
그래서 이 모든 기능을 합하면
아주 흥미로운 기회가 생기겠죠.
10:31
For example, in medicine의학,
210
619888
1492
예를 들어 의학에서
10:33
a team in Boston보스턴 announced발표하다
that they had discovered발견 된
211
621380
2525
보스턴의 팀은 종양에서
10:35
dozens수십 of new새로운 clinically임상 적으로 relevant관련된 features풍모
212
623905
2949
임상적으로 관련된 수십가지의 특징을
새롭게 발견했는데
10:38
of tumors종양 which어느 help doctors의사들
make a prognosis예지 of a cancer.
213
626854
4266
이것으로 의사들이 암을 예측하는데
도움을 줄 수 있습니다.
10:44
Very similarly비슷하게, in Stanford스탠포드,
214
632220
2296
스탠포드에서도 비슷하게
10:46
a group그룹 there announced발표하다 that,
looking at tissues티슈 under아래에 magnification확대,
215
634516
3663
한 그룹이 조직을 확대경으로 보는
10:50
they've그들은 developed개발 된
a machine기계 learning-based학습 기반 system체계
216
638179
2381
기계 학습을 기반으로 한
시스템을 개발했는데
10:52
which어느 in fact is better
than human인간의 pathologists병리학 자
217
640560
2582
사실 암 환자의 생존율을 예측하는데
10:55
at predicting예측하는 survival활착 rates요금
for cancer sufferers난민.
218
643142
4377
병리학자보다 낫다고 합니다.
10:59
In both양자 모두 of these cases사례, not only
were the predictions예측 more accurate정확한,
219
647519
3245
두 경우 모두
예측이 더 정확할 뿐만 아니라
11:02
but they generated생성 된 new새로운 insightful통찰력있는 science과학.
220
650764
2502
통찰력있는 과학을
새로 만들어냈습니다.
11:05
In the radiology방사선과 case케이스,
221
653276
1505
방사선학의 경우
11:06
they were new새로운 clinical객관적인 indicators지시계
that humans인간 can understand알다.
222
654781
3095
사람이 이해할 수 있는
새로운 임상 징후가 있었습니다.
11:09
In this pathology병리학 case케이스,
223
657876
1792
병리학의 경우
11:11
the computer컴퓨터 system체계 actually사실은 discovered발견 된
that the cells세포들 around the cancer
224
659668
4500
컴퓨터 시스템은 진단을 하는데
11:16
are as important중대한 as
the cancer cells세포들 themselves그들 자신
225
664168
3340
실제로 암주변의 세포가
암 세포 만큼이나
11:19
in making만들기 a diagnosis진단.
226
667508
1752
중요하다는 사실을 발견했습니다.
11:21
This is the opposite반대말 of what pathologists병리학 자
had been taught가르쳤다 for decades수십 년.
227
669260
5361
이는 병리학자가 수십년동안
가르친 사실과 반대됩니다.
11:26
In each마다 of those two cases사례,
they were systems시스템 developed개발 된
228
674621
3292
각각의 경우에서 시스템은
11:29
by a combination콤비네이션 of medical의료 experts전문가
and machine기계 learning배우기 experts전문가,
229
677913
3621
의학 전문과와 기계 학습 전문가가
함께 개발했지만
11:33
but as of last year,
we're now beyond...을 넘어서 that too.
230
681534
2741
작년에 그걸 뛰어넘었습니다.
11:36
This is an example of
identifying식별 cancerous암이있는 areas지역
231
684275
3549
이것은 현미경으로 사람의 조직에서
11:39
of human인간의 tissue조직 under아래에 a microscope현미경.
232
687824
2530
암 조직을 밝히는 예입니다.
11:42
The system체계 being존재 shown표시된 here
can identify식별하다 those areas지역 more accurately정확히,
233
690354
4613
여기서 보는 시스템은 암 조직을
더 정확히 판별할 수 있고
11:46
or about as accurately정확히,
as human인간의 pathologists병리학 자,
234
694967
2775
병리학자만큼이나 정확하게
판별할 수 있지만
11:49
but was built세워짐 entirely전적으로 with deep깊은 learning배우기
using~을 사용하여 no medical의료 expertise전문적 지식
235
697742
3392
의학 전문가를 쓰지 않고 그 분야에
지식이 전혀 없는 사람들이
11:53
by people who have
no background배경 in the field.
236
701134
2526
심화 학습 만으로 만들었습니다.
11:56
Similarly비슷하게, here, this neuron뉴런 segmentation분할.
237
704730
2555
마찬가지로 여기 신경 분할인데
11:59
We can now segment분절 neurons뉴런
about as accurately정확히 as humans인간 can,
238
707285
3668
사람만큼이나 정확하게
신경을 분할할 수 있지만
12:02
but this system체계 was developed개발 된
with deep깊은 learning배우기
239
710953
2717
이 시스템은 의학에
배경지식이 없는 사람들이
12:05
using~을 사용하여 people with no previous너무 이른
background배경 in medicine의학.
240
713670
3251
심화 학습을 이용해서 만들었습니다.
12:08
So myself자기, as somebody어떤 사람 with
no previous너무 이른 background배경 in medicine의학,
241
716921
3227
그래서 저처럼 의학에
배경지식이 없는 사람이
12:12
I seem보다 to be entirely전적으로 well qualified자격 있는
to start스타트 a new새로운 medical의료 company회사,
242
720148
3727
새로운 의료 회사를 시작하는데
아주 적합한 사람처럼 보여서
12:15
which어느 I did.
243
723875
2146
실제로 그렇게 했죠.
12:18
I was kind종류 of terrified겁에 질린 of doing it,
244
726021
1740
공포를 느꼈지만
12:19
but the theory이론 seemed~ 같았다 to suggest제안하다
that it ought to be possible가능한
245
727761
2889
이론은 이런
데이터 분석기법을 이용해서
12:22
to do very useful유능한 medicine의학
using~을 사용하여 just these data데이터 analytic분석적인 techniques기법.
246
730650
5492
아주 유용한 의학이 가능함을
제시해주고 있었죠.
12:28
And thankfully고맙게도, the feedback피드백
has been fantastic환상적인,
247
736142
2480
그리고 감사하게도
평가는 좋았습니다.
12:30
not just from the media미디어
but from the medical의료 community커뮤니티,
248
738622
2356
미디어 뿐만 아니라 의학계에서도
12:32
who have been very supportive지지하는.
249
740978
2344
아주 긍정적이었습니다.
12:35
The theory이론 is that we can take
the middle중간 part부품 of the medical의료 process방법
250
743322
4149
그 이론은 의료 과정의 중간 부분을
우리가 가져와서
12:39
and turn회전 that into data데이터 analysis분석
as much as possible가능한,
251
747471
2893
최대한 데이터 분석을 한 뒤
12:42
leaving퇴거 doctors의사들 to do
what they're best베스트 at.
252
750364
3065
의사들에게 그들이 잘하는 일을
맡기는 거죠.
12:45
I want to give you an example.
253
753429
1602
예를 보여드리겠습니다.
12:47
It now takes us about 15 minutes의사록
to generate일으키다 a new새로운 medical의료 diagnostic특수 증상 test테스트
254
755031
4944
새로운 의료 진단 실험을 하는데
15분쯤 걸리는데
12:51
and I'll show보여 주다 you that in real레알 time now,
255
759975
1954
이제 실시간으로 보여드리죠.
12:53
but I've compressed압축 된 it down to
three minutes의사록 by cutting절단 some pieces조각들 out.
256
761929
3487
몇 단계를 생략해서
3분으로 줄였습니다.
12:57
Rather차라리 than showing전시 you
creating창조 a medical의료 diagnostic특수 증상 test테스트,
257
765416
3061
의료 진단 실험을
하는 것을 보여주는 대신
13:00
I'm going to show보여 주다 you
a diagnostic특수 증상 test테스트 of car images이미지들,
258
768477
3369
자동차 사진의 진단 실험을
보여드리겠습니다.
13:03
because that's something
we can all understand알다.
259
771846
2222
왜냐하면 우리 모두
이해할 수 있는 거니까요.
13:06
So here we're starting출발 with
about 1.5 million백만 car images이미지들,
260
774068
3201
여기서 150만 개의
자동차 사진으로 시작하죠.
13:09
and I want to create몹시 떠들어 대다 something
that can split스플릿 them into the angle각도
261
777269
3206
사진을 찍은 각도로
13:12
of the photo사진 that's being존재 taken취한.
262
780475
2223
분류하는 뭔가를 만들고 싶어요.
13:14
So these images이미지들 are entirely전적으로 unlabeled레이블이 지정되지 않은,
so I have to start스타트 from scratch할퀴다.
263
782698
3888
이 사진들은 모두 제목도 없어서
처음부터 시작해야 됩니다.
13:18
With our deep깊은 learning배우기 algorithm연산,
264
786586
1865
심화 학습 알고리즘으로
13:20
it can automatically자동으로 identify식별하다
areas지역 of structure구조 in these images이미지들.
265
788451
3707
이 사진들의 구조를
자동으로 구별할 수 있습니다.
13:24
So the nice좋은 thing is that the human인간의
and the computer컴퓨터 can now work together함께.
266
792158
3620
좋은 점은 사람과 컴퓨터가
함께 일할 수 있다는 거죠.
13:27
So the human인간의, as you can see here,
267
795778
2178
사람은 여기서 보다시피
13:29
is telling말함 the computer컴퓨터
about areas지역 of interest관심
268
797956
2675
컴퓨터한테 관심분야를 말하고
13:32
which어느 it wants the computer컴퓨터 then
to try and use to improve돌리다 its algorithm연산.
269
800631
4650
컴퓨터가 알고리즘을 개선하죠.
13:37
Now, these deep깊은 learning배우기 systems시스템 actually사실은
are in 16,000-dimensional차원 space공간,
270
805281
4296
자, 이 심화 학습 시스템은 실제로
1만6천 차원의 공간을 가집니다.
13:41
so you can see here the computer컴퓨터
rotating회전하는 this through...을 통하여 that space공간,
271
809577
3432
컴퓨터가 이것을 그 공간사이로
회전하는 것을 볼 수 있습니다.
13:45
trying견딜 수 없는 to find new새로운 areas지역 of structure구조.
272
813009
1992
새로운 구조를 발견하려는 거죠.
13:47
And when it does so successfully성공적으로,
273
815001
1781
컴퓨터가 성공적으로 끝내면
13:48
the human인간의 who is driving운전 it can then
point포인트 out the areas지역 that are interesting재미있는.
274
816782
4004
그걸 작동하는 사람은
관심있는 분야를 가리킵니다.
13:52
So here, the computer컴퓨터 has
successfully성공적으로 found녹이다 areas지역,
275
820786
2422
여기서 컴퓨터는 그 분야를
성공적으로 찾아냈는데
13:55
for example, angles각도.
276
823208
2562
이 경우는 각도이죠.
13:57
So as we go through...을 통하여 this process방법,
277
825770
1606
우리가 이 과정을 거쳐가면서
13:59
we're gradually차례로 telling말함
the computer컴퓨터 more and more
278
827376
2340
컴퓨터한테 우리가 찾고 있는
구조에 대해서
14:01
about the kinds종류 of structures구조
we're looking for.
279
829716
2428
단계적으로 더 많이 말해줍니다.
14:04
You can imagine상상하다 in a diagnostic특수 증상 test테스트
280
832144
1772
진단 실험에서
14:05
this would be a pathologist병리학 자 identifying식별
areas지역 of pathosis병변, for example,
281
833916
3350
병리학자가 병적 상태인 곳을
밝혀내거나
14:09
or a radiologist방사선 학자 indicating나타내는
potentially잠재적으로 troublesome귀찮은 nodules결절.
282
837266
5026
방사선의가 문제가 있을 수 있는 혹을
가르키는 것을 상상할 수 있습니다.
14:14
And sometimes때때로 it can be
difficult어려운 for the algorithm연산.
283
842292
2559
알고리즘에서 어려운 부분도 있습니다.
14:16
In this case케이스, it got kind종류 of confused혼란스러워하는.
284
844851
1964
이 경우 약간 헷갈렸어요.
14:18
The fronts전선 and the backs
of the cars자동차 are all mixed혼합 up.
285
846815
2550
자동차의 앞과 뒤가 모두 섞여버렸죠.
14:21
So here we have to be a bit비트 more careful꼼꼼한,
286
849365
2072
그래서 여기서 좀더 주의해서
14:23
manually수동으로 selecting선택 these fronts전선
as opposed반대하는 to the backs,
287
851437
3232
뒤가 아니라 앞을 수동으로 선택해서
14:26
then telling말함 the computer컴퓨터
that this is a type유형 of group그룹
288
854669
5506
컴퓨터에게 우리가 관심있는
부분이 이 부분이라고
14:32
that we're interested관심있는 in.
289
860175
1348
얘기를 해야합니다.
14:33
So we do that for a while,
we skip버킷 over a little bit비트,
290
861523
2677
그래서 한동안 그 작업을 하고
좀 더 건너뛰면
14:36
and then we train기차 the
machine기계 learning배우기 algorithm연산
291
864200
2246
이런 수백 가지 일을 바탕으로
14:38
based기반 on these couple of hundred things,
292
866446
1974
기계 학습 알고리즘을 훈련시켜
14:40
and we hope기대 that it's gotten얻은 a lot better.
293
868420
2025
앞으로 더 나아지기를 바랍니다.
14:42
You can see, it's now started시작한 to fade바래다
some of these pictures영화 out,
294
870445
3073
보다시피 시스템은 사진들 일부를
사라지게 만들면서
14:45
showing전시 us that it already이미 is recognizing인식하는
how to understand알다 some of these itself그 자체.
295
873518
4708
이 사진들을 이해하는 법을
이미 인식하고 있음을 보여줍니다.
14:50
We can then use this concept개념
of similar비슷한 images이미지들,
296
878226
2902
우리는 비슷한 사진의 개념을 이용해서
14:53
and using~을 사용하여 similar비슷한 images이미지들, you can now see,
297
881128
2094
이제 여러분이 보는 것과 같이
14:55
the computer컴퓨터 at this point포인트 is able할 수 있는 to
entirely전적으로 find just the fronts전선 of cars자동차.
298
883222
4019
이 시점에서 컴퓨터는 자동차의 앞만
찾을 수 있습니다.
14:59
So at this point포인트, the human인간의
can tell the computer컴퓨터,
299
887241
2948
이 시점에서 사람은 컴퓨터에게
15:02
okay, yes, you've done끝난
a good job of that.
300
890189
2293
좋아, 잘 했어. 라고 말할 수 있죠.
15:05
Sometimes때때로, of course코스, even at this point포인트
301
893652
2185
물론 어떤 경우는 이 시점에도
15:07
it's still difficult어려운
to separate갈라진 out groups여러 떼.
302
895837
3674
그룹으로 나누기가 어렵습니다.
15:11
In this case케이스, even after we let the
computer컴퓨터 try to rotate회전하다 this for a while,
303
899511
3884
이 경우 컴퓨터가 한동안
이것을 회전하게 내버려둬도
15:15
we still find that the left sides양쪽
and the right sides양쪽 pictures영화
304
903399
3345
왼쪽과 오른쪽이 뒤섞인 것을
15:18
are all mixed혼합 up together함께.
305
906744
1478
볼 수 있습니다.
15:20
So we can again give
the computer컴퓨터 some hints힌트,
306
908222
2140
그래서 컴퓨터한테 다시
힌트를 줘서
15:22
and we say, okay, try and find
a projection투사 that separates분리하다 out
307
910362
2976
심화 학습 알고리즘을 이용해서
15:25
the left sides양쪽 and the right sides양쪽
as much as possible가능한
308
913338
2607
왼쪽과 오른쪽을 가능한 분리시키는
15:27
using~을 사용하여 this deep깊은 learning배우기 algorithm연산.
309
915945
2122
투사도를 찾아라고 합니다.
15:30
And giving주는 it that hint힌트 --
ah, okay, it's been successful성공한.
310
918067
2942
그 힌트를 주면 성공입니다.
15:33
It's managed관리되는 to find a way
of thinking생각 about these objects사물
311
921009
2882
이들 물체들을 분리해내는
15:35
that's separated분리 된 out these together함께.
312
923891
2380
방법을 스스로 찾은 거죠.
15:38
So you get the idea생각 here.
313
926271
2438
여기서 생각을 얻을 수 있죠.
15:40
This is a case케이스 not where the human인간의
is being존재 replaced대체 된 by a computer컴퓨터,
314
928709
8197
사람이 컴퓨터로 대체되는 경우가 아니라
15:48
but where they're working together함께.
315
936906
2640
함께 일합니다.
15:51
What we're doing here is we're replacing대체
something that used to take a team
316
939546
3550
우리가 여기서 하는 일은
15:55
of five다섯 or six people about seven일곱 years연령
317
943096
2002
5-6명의 팀이 7년쯤 걸리는 일을
15:57
and replacing대체 it with something
that takes 15 minutes의사록
318
945098
2605
한 사람이 15분 걸려서
15:59
for one person사람 acting연기 alone혼자.
319
947703
2505
하는 일로 대체합니다.
16:02
So this process방법 takes about
four or five다섯 iterations반복.
320
950208
3950
이 과정은 4 - 5 번 반복합니다.
16:06
You can see we now have 62 percent퍼센트
321
954158
1859
보다시피 150만 장의 사진의
16:08
of our 1.5 million백만 images이미지들
classified분류 된 correctly바르게.
322
956017
2959
62%가 제대로
분류된 것을 볼 수 있죠.
16:10
And at this point포인트, we
can start스타트 to quite아주 quickly빨리
323
958976
2472
이 시점에서 우리는
16:13
grab그랩 whole완전한 big sections섹션들,
324
961448
1297
전체를 빠르게 잡아서
16:14
check검사 through...을 통하여 them to make sure
that there's no mistakes실수.
325
962745
2919
실수가 없는지 확인합니다.
16:17
Where there are mistakes실수, we can
let the computer컴퓨터 know about them.
326
965664
3952
실수가 있으면 컴퓨터에게 알리죠.
16:21
And using~을 사용하여 this kind종류 of process방법
for each마다 of the different다른 groups여러 떼,
327
969616
3045
각각의 다른 그룹에서 이런 과정을 통해
16:24
we are now up to
an 80 percent퍼센트 success성공 rate
328
972661
2487
150만 장의 사진을 분류하는데
16:27
in classifying분류 the 1.5 million백만 images이미지들.
329
975148
2415
80%의 성공율을 보입니다.
16:29
And at this point포인트, it's just a case케이스
330
977563
2078
이 시점에서는
16:31
of finding발견 the small작은 number번호
that aren't있지 않다. classified분류 된 correctly바르게,
331
979641
3579
바르게 분류되지 않은 적은 숫자를 찾아
16:35
and trying견딜 수 없는 to understand알다 why.
332
983220
2888
이유를 알아내는 과정입니다.
16:38
And using~을 사용하여 that approach접근,
333
986108
1743
그런 방식으로
16:39
by 15 minutes의사록 we get
to 97 percent퍼센트 classification분류 rates요금.
334
987851
4121
15분 안에 우리는 97%의
분류율을 얻습니다.
16:43
So this kind종류 of technique기술
could allow허용하다 us to fix고치다 a major주요한 problem문제,
335
991972
4600
이런 기술은 우리가 중요한 문제를
고칠 수 있게 하는데
16:48
which어느 is that there's a lack결핍
of medical의료 expertise전문적 지식 in the world세계.
336
996578
3036
그것은 세계에서 의료 전문가가
부족하다는 사실입니다.
16:51
The World세계 Economic간결한 Forum법정 says말한다
that there's between중에서 a 10x and a 20x
337
999614
3489
세계 경제 포럼은 개발도상국에서
16:55
shortage부족 of physicians의사들
in the developing개발 중 world세계,
338
1003103
2624
10배에서 20배의 의사가
부족하다고 말했는데
16:57
and it would take about 300 years연령
339
1005727
2113
그 문제를 고치기 위해
16:59
to train기차 enough충분히 people
to fix고치다 that problem문제.
340
1007840
2894
충분한 인원을 교육시키려면
300년이 걸립니다.
17:02
So imagine상상하다 if we can help
enhance높이다 their그들의 efficiency능률
341
1010734
2885
이런 심화 학습 방식을 사용해서
17:05
using~을 사용하여 these deep깊은 learning배우기 approaches구혼?
342
1013619
2839
그들의 효율을 높일 수 있다고
상상해보세요.
17:08
So I'm very excited흥분한
about the opportunities기회.
343
1016458
2232
저는 그런 기회에 대해
아주 흥분했습니다.
17:10
I'm also또한 concerned우려하는 about the problems문제들.
344
1018690
2589
저는 그 문제도 걱정합니다.
17:13
The problem문제 here is that
every...마다 area지역 in blue푸른 on this map지도
345
1021279
3124
여기서 문제는 이 지도에서
파란색으로 표시된 곳은
17:16
is somewhere어딘가에 where services서비스
are over 80 percent퍼센트 of employment고용.
346
1024403
3769
서비스가 고용의
80% 이상을 차지합니다.
17:20
What are services서비스?
347
1028172
1787
무슨 서비스일까요?
17:21
These are services서비스.
348
1029959
1514
이런 서비스입니다.
17:23
These are also또한 the exact정확한 things that
computers컴퓨터들 have just learned배운 how to do.
349
1031473
4154
이것들은 컴퓨터가
방금 배운 것과 똑같습니다.
17:27
So 80 percent퍼센트 of the world's세계의 employment고용
in the developed개발 된 world세계
350
1035627
3804
개발된 세상에서 고용의 80%가
17:31
is stuff물건 that computers컴퓨터들
have just learned배운 how to do.
351
1039431
2532
컴퓨터가 방금 배운 것입니다.
17:33
What does that mean?
352
1041963
1440
그게 뭘 뜻합니까?
17:35
Well, it'll그것은 be fine.
They'll그들은 할 것이다 be replaced대체 된 by other jobs일자리.
353
1043403
2583
글쎄, 괜찮을거에요.
다른 일자리로 대체되겠죠.
17:37
For example, there will be
more jobs일자리 for data데이터 scientists과학자들.
354
1045986
2707
예를 들면, 데이터 과학자한테
더 많은 일이 있을 겁니다.
17:40
Well, not really.
355
1048693
817
그렇지 않아요.
17:41
It doesn't take data데이터 scientists과학자들
very long to build짓다 these things.
356
1049510
3118
데이터 과학자가 이런 것을 만드는데
오래 걸리지 않습니다.
17:44
For example, these four algorithms알고리즘
were all built세워짐 by the same같은 guy.
357
1052628
3252
예를 들어, 4가지 알고리즘이 모두
한 사람이 만들었죠.
17:47
So if you think, oh,
it's all happened일어난 before,
358
1055880
2438
여러분이 이전에도 이런 일이
벌어졌다고 생각한다면
17:50
we've우리는 seen the results결과들 in the past과거
of when new새로운 things come along...을 따라서
359
1058318
3808
과거에 새로운 것이 나타났을 때
그 결과를 본 적이 있죠.
17:54
and they get replaced대체 된 by new새로운 jobs일자리,
360
1062126
2252
새로운 일자리로 대체되었고
17:56
what are these new새로운 jobs일자리 going to be?
361
1064378
2116
새로운 일자리는 어떤 것일까요?
17:58
It's very hard단단한 for us to estimate견적 this,
362
1066494
1871
이것을 예측하기가 정말 어렵습니다.
18:00
because human인간의 performance공연
grows자라다 at this gradual점진적 rate,
363
1068365
2739
왜냐하면 사람의 성과는
이렇게 점진적인데
18:03
but we now have a system체계, deep깊은 learning배우기,
364
1071104
2562
심화 학습 시스템은
18:05
that we know actually사실은 grows자라다
in capability능력 exponentially기하 급수적으로.
365
1073666
3227
능력이 기하급수적으로
증가하는 것을 압니다.
18:08
And we're here.
366
1076893
1605
우리는 여기에 있죠.
18:10
So currently현재, we see the things around us
367
1078498
2061
현재 우리는 주변을 보면서 말해요.
18:12
and we say, "Oh, computers컴퓨터들
are still pretty예쁜 dumb우둔한." Right?
368
1080559
2676
"컴퓨터는 정말 바보야." 그렇지?
18:15
But in five다섯 years'연령' time,
computers컴퓨터들 will be off this chart차트.
369
1083235
3429
하지만 5년 안에
컴퓨터는 이 도표밖으로 나갈 겁니다.
18:18
So we need to be starting출발 to think
about this capability능력 right now.
370
1086664
3865
그래서 이 능력을 지금 당장
생각해야 합니다.
18:22
We have seen this once일단 before, of course코스.
371
1090529
2050
물론 전에도 이걸 본 적이 있습니다.
18:24
In the Industrial산업 Revolution혁명,
372
1092579
1387
산업 혁명에서
18:25
we saw a step단계 change변화
in capability능력 thanks감사 to engines엔진.
373
1093966
2851
엔진 덕분에
능력이 한 단계 달라졌죠.
18:29
The thing is, though그래도,
that after a while, things flattened단조롭게 하는 out.
374
1097667
3138
하지만 시간이 좀 흐른 뒤
오름세가 멈췄습니다.
18:32
There was social사회적인 disruption붕괴,
375
1100805
1702
사회적 분열이 있었지만
18:34
but once일단 engines엔진 were used
to generate일으키다 power in all the situations상황,
376
1102507
3439
엔진을 사용해서
모든 상황에서 동력을 만들어내자
18:37
things really settled안정된 down.
377
1105946
2354
모든게 안정되었죠.
18:40
The Machine기계 Learning배우기 Revolution혁명
378
1108300
1473
기계 학습 혁명은
18:41
is going to be very different다른
from the Industrial산업 Revolution혁명,
379
1109773
2909
산업 혁명과는 아주 다릅니다.
18:44
because the Machine기계 Learning배우기 Revolution혁명,
it never settles침전하다 down.
380
1112682
2950
기계 학습 혁명은 절대
안정되지 않을 거니까요.
18:47
The better computers컴퓨터들 get
at intellectual지적인 activities활동들,
381
1115632
2982
컴퓨터의 지능활동이 더 나을수록
18:50
the more they can build짓다 better computers컴퓨터들
to be better at intellectual지적인 capabilities능력,
382
1118614
4248
더 나은 컴퓨터를 만들테고 그 컴퓨터는
지적 능력이 더 뛰어나겠죠.
18:54
so this is going to be a kind종류 of change변화
383
1122862
1908
그래서 이것은 세계가 실제로
18:56
that the world세계 has actually사실은
never experienced경험있는 before,
384
1124770
2478
경험해본 적이 없는
변화가 될 것입니다.
18:59
so your previous너무 이른 understanding이해
of what's possible가능한 is different다른.
385
1127248
3306
여러분이 이전에 가능하다고
이해한 것들이 이제는 다릅니다.
19:02
This is already이미 impacting영향을주는 us.
386
1130974
1780
이것은 이미 우리에게
영향을 주고 있습니다.
19:04
In the last 25 years연령,
as capital자본 productivity생산력 has increased증가한,
387
1132754
3630
지난 25년간
자본 생산량은 증가했지만
19:08
labor노동 productivity생산력 has been flat플랫,
in fact even a little bit비트 down.
388
1136400
4188
노동 생산량은 변화가 없었고
사실 조금 감소했습니다.
19:13
So I want us to start스타트
having this discussion토론 now.
389
1141408
2741
그래서 이런 토론을 지금부터
시작하고 싶습니다.
19:16
I know that when I often자주 tell people
about this situation상태,
390
1144149
3027
제가 이런 상황을 사람들에게
종종 얘기하면
19:19
people can be quite아주 dismissive무시하는.
391
1147176
1490
사람들은 아주 무시합니다.
19:20
Well, computers컴퓨터들 can't really think,
392
1148666
1673
컴퓨터는 진짜 생각할 수 없어.
19:22
they don't emote감탄하다,
they don't understand알다 poetry,
393
1150339
3028
감정을 드러내지 못하고
시도 이해를 못하지.
19:25
we don't really understand알다 how they work.
394
1153367
2521
우리는 컴퓨터가 어떻게 작동하는지
정말 이해할 수 없어.
19:27
So what?
395
1155888
1486
그러니 어쩌라고?
19:29
Computers컴퓨터 right now can do the things
396
1157374
1804
컴퓨터는 지금
19:31
that humans인간 spend보내 most가장
of their그들의 time being존재 paid유료 to do,
397
1159178
2719
사람들이 돈받고 하는 일을
할 수 있습니다.
19:33
so now's지금 the time to start스타트 thinking생각
398
1161897
1731
그래서 이제는 우리가
19:35
about how we're going to adjust맞추다 our
social사회적인 structures구조 and economic간결한 structures구조
399
1163628
4387
이런 새로운 현실을 인식하도록
사회적, 경제적 구조를 조정하는 법을
19:40
to be aware알고있는 of this new새로운 reality현실.
400
1168015
1840
생각해봐야 할 때입니다.
19:41
Thank you.
401
1169855
1533
감사합니다.
19:43
(Applause박수 갈채)
402
1171388
802
(박수)
Translated by Gemma Lee
Reviewed by 민규 최

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Jeremy Howard - Data scientist
Jeremy Howard imagines how advanced machine learning can improve our lives.

Why you should listen

Jeremy Howard is the CEO of Enlitic, an advanced machine learning company in San Francisco. Previously, he was the president and chief scientist at Kaggle, a community and competition platform of over 200,000 data scientists. Howard is a faculty member at Singularity University, where he teaches data science. He is also a Young Global Leader with the World Economic Forum, and spoke at the World Economic Forum Annual Meeting 2014 on "Jobs for the Machines."

Howard advised Khosla Ventures as their Data Strategist, identifying opportunities for investing in data-driven startups and mentoring portfolio companies to build data-driven businesses. He was the founding CEO of two successful Australian startups, FastMail and Optimal Decisions Group.

More profile about the speaker
Jeremy Howard | Speaker | TED.com