ABOUT THE SPEAKER
Maurice Conti - Designer, futurist
Maurice Conti explores new partnerships between technology, nature and humanity.

Why you should listen

Maurice Conti is a designer, futurist and innovator. He's worked with startups, government agencies, artists and corporations to explore the things that will matter to us in the future, and to design solutions to get us there.

Conti is currently Chief Innovation Officer at Alpha -- Europe's first moonshot factory, powered by Telefónica. Conti and his team are responsible for coming up with the ideas, prototypes and proofs of concepts that will go on to become full-blown moonshots at Alpha: projects that will affect 100 million people or more, be a force for good on the planet and grow into billion-euro businesses.

Previously, Conti was Director of Applied Research & Innovation at Autodesk where built and led Autodesk's Applied Research Lab. Conti's work focuses on applied machine learning, advanced robotics, augmented and virtual realities, and the future of work, cities and mobility. 

Conti is also an explorer of geographies and cultures. He has circumnavigated the globe once and been half-way around twice. In 2009 he was awarded the Medal for Exceptional Bravery at Sea by the United Nations, the New Zealand Bravery Medal and a US Coast Guard Citation for Bravery for risking his own life to save three shipwrecked sailors.

Conti lives in Barcelona, Spain, and travels around the world speaking to groups about innovation, technology trends, the future, and high adventure.

More profile about the speaker
Maurice Conti | Speaker | TED.com
TEDxPortland

Maurice Conti: The incredible inventions of intuitive AI

모리스 콘티 (Maurice Conti): 직관적 인공 지능의 놀라운 발명

Filmed:
6,173,221 views

디자인 작업 도구에 디지털 신경계를 접목하면 무엇을 얻을 수 있을까요? 그러한 컴퓨터라면 인간의 사고력과 상상력을 향상시킬 것이며 로봇 시스템은 교량, 자동차, 무인 항공기 등의 급진적이며 신선한 디자인을 모두 다 자율적으로 제시할 수 있습니다. 미래 학자 Maurice Conti와 함께 '증강 시대'를 둘러보시고 로봇만으로 그리고 인간만으론 할 수 없는 작업을 인간과 로봇이 함께 어우러져 수행하는 모습도 미리 보시죠.
- Designer, futurist
Maurice Conti explores new partnerships between technology, nature and humanity. Full bio

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

00:12
How many많은 of you are creatives광고 문안,
0
735
2289
이 자리에 크리에이터나
00:15
designers디자이너, engineers엔지니어,
entrepreneurs기업가, artists예술가들,
1
3048
3624
디자이너, 엔지니어,기업가, 예술가
00:18
or maybe you just have
a really big큰 imagination상상력?
2
6696
2387
풍부한 상상력을 가진 분이 있다면
00:21
Show보여 주다 of hands소유? (Cheers건배)
3
9107
1848
손을 들어 보세요.
00:22
That's most가장 of you.
4
10979
1181
거의 다군요.
00:25
I have some news뉴스 for us creatives광고 문안.
5
13334
2294
그러한 여러분에게
전해드릴 소식이 있습니다.
00:28
Over the course코스 of the next다음 것 20 years연령,
6
16714
2573
지금으로부터 20년 동안
00:33
more will change변화 around
the way we do our work
7
21471
2973
지난 2000년간
인간이 일했던 방식의 변화보다
00:37
than has happened일어난 in the last 2,000.
8
25382
2157
더 많은 변화가 있을 것입니다.
00:40
In fact것, I think we're at the dawn새벽
of a new새로운 age나이 in human인간의 history역사.
9
28511
4628
저는 인류사에 새로운 시대의
새벽이 왔다고 봅니다.
00:45
Now, there have been four사 major주요한 historical역사적인
eras시대 defined한정된 by the way we work.
10
33645
4761
인간이 일하는 방식으로
크게 네 시대로 나눌 수 있습니다.
00:51
The Hunter-Gatherer헌터 수집가 Age나이
lasted지속 된 several수개 million백만 years연령.
11
39404
3275
수렵과 채집의 시대는
수백만 년간 지속됐죠.
00:55
And then the Agricultural농업 Age나이
lasted지속 된 several수개 thousand천 years연령.
12
43163
3576
그 다음엔 농경 시대가
수천 년간 지속됐으며
00:59
The Industrial산업 Age나이 lasted지속 된
a couple두 of centuries세기.
13
47195
3490
산업 시대는
수 세기간 이어졌습니다.
01:02
And now the Information정보 Age나이
has lasted지속 된 just a few조금 decades수십 년.
14
50709
4287
그리고 정보 시대는
몇십 년간 지속되고 있습니다.
01:07
And now today오늘, we're on the cusp첨점
of our next다음 것 great era연대 as a species종.
15
55020
5220
오늘날 우리는 한 종으로서
그 다음 위대한 시대의 시작에 있어요.
01:13
Welcome환영 to the Augmented증강 된 Age나이.
16
61296
2680
증강의 시대에
오신 것을 환영합니다.
01:16
In this new새로운 era연대, your natural자연스러운 human인간의
capabilities능력 are going to be augmented증강 된
17
64000
3693
이 새로운 시대에서는
인간의 사고를 돕는
01:19
by computational전산의 systems시스템
that help you think,
18
67717
3068
컴퓨터 시스템을 통해
인간의 자연 능력이 증강될 겁니다.
01:22
robotic로봇 식의 systems시스템 that help you make,
19
70809
2186
로봇 시스템은 제작을 도우며
01:25
and a digital디지털 nervous강한 system체계
20
73019
1648
디지털 신경계는
01:26
that connects연결하다 you to the world세계
far멀리 beyond...을 넘어서 your natural자연스러운 senses감각.
21
74691
3690
타고난 자연적인 감각너머의 세계와
여러분을 연결할 것입니다.
01:31
Let's start스타트 with cognitive인지 적 augmentation증가.
22
79437
1942
인식의 증강부터 시작하죠.
01:33
How many많은 of you are augmented증강 된 cyborgs사이보그?
23
81403
2200
여러분 중 몇 분이
증강된 사이보그일까요?
01:36
(Laughter웃음)
24
84133
2650
(웃음 소리)
01:38
I would actually사실은 argue논하다
that we're already이미 augmented증강 된.
25
86807
2821
전 인간이 이미 증강됐다고
주장할 테니까요.
01:42
Imagine상상해 보라. you're at a party파티,
26
90288
1504
파티에 갔다고 상상하면
01:43
and somebody어떤 사람 asks묻다 you a question문제
that you don't know the answer대답 to.
27
91816
3520
누군가 당신이 답을
알지 못하는 질문을 했을때
01:47
If you have one of these,
in a few조금 seconds초, you can know the answer대답.
28
95360
3760
이것만 있다면
몇 초 만에 답을 알 수 있습니다.
01:51
But this is just a primitive원어 beginning처음.
29
99869
2299
하지만 이는 겨우 시작일 뿐입니다.
01:54
Even Siri시리 is just a passive수동태 tool수단.
30
102863
3331
심지어 'Siri'조차도
수동적인 도구에 지나지 않습니다.
01:58
In fact것, for the last
three-and-a-half3시 반 million백만 years연령,
31
106660
3381
사실 지난 350만 년 동안
02:02
the tools도구들 that we've우리는 had
have been completely완전히 passive수동태.
32
110065
3109
인류가 사용했던 도구는
완벽하게 수동적 이었습니다.
02:06
They do exactly정확하게 what we tell them
and nothing more.
33
114203
3655
그것은 인간의 명확한
지시 없이는 아무것도 하지 못했습니다.
02:09
Our very first tool수단 only cut절단
where we struck쳤다 it.
34
117882
3101
최초의 도구는 인간이
정한 지점만 잘라냈죠.
02:13
The chisel속이다 only carves조각하다
where the artist예술가 points전철기 it.
35
121822
3040
예술가의 의도 없이
끌은 조각도 못 하죠.
02:17
And even our most가장 advanced많은 tools도구들
do nothing without없이 our explicit명백한 direction방향.
36
125343
5641
가장 진보한 도구조차도
인간의 지시 없이는 아무것도 못 합니다.
02:23
In fact것, to date날짜, and this
is something that frustrates좌절하다 me,
37
131008
3181
사실 오늘날까지 문자 그대로
인간이 항상 손으로
02:26
we've우리는 always been limited제한된
38
134213
1448
심지어 컴퓨터도 의도를 가지고
02:27
by this need to manually수동으로
push푸시 our wills의지 into our tools도구들 --
39
135685
3501
일일히 누르거나 해야 한다는
02:31
like, manual조작,
literally말 그대로 using~을 사용하여 our hands소유,
40
139210
2297
한계를 항상 가진다는 것은
02:33
even with computers컴퓨터들.
41
141531
1428
저에게 실망감을 줍니다
02:36
But I'm more like Scotty스코티 in "Star별 Trek여행."
42
144072
2463
전 스타 트렉의 Scotty처럼
02:38
(Laughter웃음)
43
146559
1850
(웃음 소리)
02:40
I want to have a conversation대화
with a computer컴퓨터.
44
148433
2146
컴퓨터와 대화하고 싶습니다.
02:42
I want to say, "Computer컴퓨터,
let's design디자인 a car차,"
45
150603
2970
"자동차를 디자인해 보자"라고
컴퓨터에 말하면
02:45
and the computer컴퓨터 shows쇼 me a car차.
46
153597
1539
컴퓨터가 자동차를 보여 주고
02:47
And I say, "No, more fast-looking빨리보고있는,
and less적게 German독일 사람,"
47
155160
2608
"더 빠르게
좀 덜 독일제처럼"이라고 하면
02:49
and bang쾅, the computer컴퓨터 shows쇼 me an option선택권.
48
157792
2163
컴퓨터가 제게 선택지를
제시하는 것처럼요.
02:51
(Laughter웃음)
49
159979
1865
(웃음 소리)
02:54
That conversation대화 might힘 be
a little ways길 off,
50
162208
2306
위에서 언급한 대화는
02:56
probably아마 less적게 than many많은 of us think,
51
164538
2665
많은 분들의 생각과는 거리가 있지만
02:59
but right now,
52
167227
1763
지금 우리는 이런 것을
03:01
we're working일 on it.
53
169014
1151
연구하고 있습니다.
03:02
Tools도구들 are making만들기 this leap뛰기
from being존재 passive수동태 to being존재 generative생성적인.
54
170189
4033
시키는 것만 가능했던 도구에서
생산적인 것으로 변화 중입니다.
03:06
Generative생성 형 design디자인 tools도구들
use a computer컴퓨터 and algorithms알고리즘
55
174831
3308
생산적인 디자인 도구는
기하학적 구조를 다루는
03:10
to synthesize종합하다 geometry기하학
56
178163
2608
컴퓨터와 알고리즘을 사용하여
03:12
to come up with new새로운 designs디자인
all by themselves그들 자신.
57
180795
2754
스스로 새로운 디자인을 만듭니다.
03:15
All it needs필요 are your goals목표
and your constraints제약.
58
183996
2748
여러분이 가진
목표와 제약만 알려주면 됩니다.
03:18
I'll give you an example예.
59
186768
1408
예들 들어보면
03:20
In the case케이스 of this aerial공중선 drone무인 비행기 chassis차대,
60
188200
2788
'무인 항공기 차대'를 원하는 경우
03:23
all you would need to do
is tell it something like,
61
191012
2626
이렇게 말하면 됩니다.
03:25
it has four사 propellers프로펠러,
62
193662
1273
4개의 프로펠러를 가지면서
03:26
you want it to be
as lightweight경량의 as possible가능한,
63
194959
2131
가능한 가볍고
03:29
and you need it to be
aerodynamically공기 역학적으로 efficient실력 있는.
64
197114
2270
공기역학적으로
효율적인 것을 원한다.
03:31
Then what the computer컴퓨터 does
is it explores탐구하다 the entire완전한 solution해결책 space공간:
65
199408
4914
컴퓨터는 모든 해결 가능한
방법들을 탐색하고
03:36
every...마다 single단일 possibility가능성 that solves해결하다
and meets만나다 your criteria기준 --
66
204346
3927
수백만개의 해법들이
여러분의 기준에 맞는지
03:40
millions수백만 of them.
67
208297
1442
맞춰 볼 것입니다.
03:41
It takes big큰 computers컴퓨터들 to do this.
68
209763
1975
이러한 작업을
커다란 컴퓨터가 담당합니다.
03:43
But it comes온다 back to us with designs디자인
69
211762
1955
하지만 우리에게 돌아오는 결과는
03:45
that we, by ourselves우리 스스로,
never could've수 있었다. imagined상상 한.
70
213741
3143
우리는 상상도 못 했던 디자인이죠.
03:49
And the computer's컴퓨터의 coming오는 up
with this stuff물건 all by itself그 자체 --
71
217326
2912
그리고 컴퓨터가 제안한 것은
03:52
no one ever drew당기다 anything,
72
220262
1678
아무도 그려본 적 없고
03:53
and it started시작한 completely완전히 from scratch할퀴다.
73
221964
2086
완전히 무에서부터 시작된 것입니다.
03:57
And by the way, it's no accident사고
74
225038
2387
그리고 무인 항공기 몸체가
03:59
that the drone무인 비행기 body신체 looks외모 just like
the pelvis골반 of a flying나는 squirrel다람쥐.
75
227449
3481
날다람쥐의 골반처럼 생긴 것은
우연이 아닙니다.
04:03
(Laughter웃음)
76
231287
2007
(웃음 소리)
04:06
It's because the algorithms알고리즘
are designed디자인 된 to work
77
234040
2302
진화와 동일한 방식으로 작동하도록
04:08
the same같은 way evolution진화 does.
78
236366
1637
알고리즘을 설계했기 때문이죠.
04:10
What's exciting흥미 진진한 is we're starting출발
to see this technology과학 기술
79
238715
2660
현실에서 이러한
기술의 시작을 보는 것은
04:13
out in the real레알 world세계.
80
241399
1159
매우 설레는 일입니다.
04:14
We've우리는 been working일 with Airbus에어 버스
for a couple두 of years연령
81
242582
2452
지난 몇년간 저희는
'Airbus`와 협력하여
04:17
on this concept개념 plane평면 for the future미래.
82
245058
1909
미래 지향적인
비행기를 연구중이지만
04:18
It's a ways길 out still.
83
246991
2070
여전히 제자리걸음입니다.
04:21
But just recently요새 we used
a generative-design생성 형 디자인 AIAI
84
249085
3780
하지만 최근 인공지능을 이용하여
04:24
to come up with this.
85
252889
1807
다음과 같은 결과를 얻었습니다.
04:27
This is a 3D-printedD 인쇄 cabin선실 partition분할
that's been designed디자인 된 by a computer컴퓨터.
86
255609
5153
이것은 컴퓨터가 디자인한 것을
3D 프린터로 출력한 칸막이입니다.
04:32
It's stronger더 강한 than the original실물
yet아직 half절반 the weight무게,
87
260786
2824
기존의 것보다 더 튼튼하나
무게는 절반입니다.
04:35
and it will be flying나는
in the Airbus에어 버스 A320 later후에 this year년.
88
263634
3146
그리고 올해 말쯤 Airbus A320에
탑재될 예정입니다.
04:39
So computers컴퓨터들 can now generate일으키다;
89
267405
1559
컴퓨터는 이제 잘 정의된 문제에
04:40
they can come up with their그들의 own개인적인 solutions솔루션
to our well-defined잘 정의 된 problems문제들.
90
268988
4595
스스로 해법을 찾아낼 수 있습니다.
04:46
But they're not intuitive직관적 인.
91
274677
1310
하지만 직관적이지는 않습니다.
04:48
They still have to start스타트 from scratch할퀴다
every...마다 single단일 time,
92
276011
3086
컴퓨터들은 학습한 적이 없기에
04:51
and that's because they never learn배우다.
93
279121
2565
매번 완전히 무로부터 작업합니다.
04:54
Unlike같지 않은 Maggie매기.
94
282368
1766
Maggie는 다릅니다.
04:56
(Laughter웃음)
95
284158
1581
(웃음 소리)
04:57
Maggie's매기 actually사실은 smarter똑똑한
than our most가장 advanced많은 design디자인 tools도구들.
96
285763
3297
Maggie는 현재 제일 진보한
도구들보다 똑똑합니다.
05:01
What do I mean by that?
97
289467
1440
무슨 의미일까요?
05:02
If her owner소유자 picks추천 up that leash속박,
98
290931
1590
Maggie는 주인이 목줄을 들면
05:04
Maggie매기 knows알고있다 with a fair공정한
degree정도 of certainty확실성
99
292545
2068
이제 산책을 할 시간이라는 것을
05:06
it's time to go for a walk산책.
100
294637
1404
정확하게 알거든요.
05:08
And how did she learn배우다?
101
296065
1185
어떻게 아는 것일까요?
05:09
Well, every...마다 time the owner소유자 picked뽑힌 up
the leash속박, they went갔다 for a walk산책.
102
297274
3324
아마 목줄을 들었을 때마다
함께 산책했기 때문일 것입니다.
05:12
And Maggie매기 did three세 things:
103
300622
1878
Maggie는 세 가지를 했습니다.
05:14
she had to pay지불 attention주의,
104
302524
1869
그녀는 집중했고
05:16
she had to remember생각해 내다 what happened일어난
105
304417
2082
무슨일이 일어났는지 기억했고
05:18
and she had to retain유지하다 and create몹시 떠들어 대다
a pattern무늬 in her mind마음.
106
306523
4017
기억을 유지하면서
머릿속에 그 패턴을 만들었죠.
05:23
Interestingly재미있게, that's exactly정확하게 what
107
311429
2095
흥미롭게도 그 과정은
컴퓨터 과학자들이
05:25
computer컴퓨터 scientists과학자들
have been trying견딜 수 없는 to get AIs인공 지능 to do
108
313548
2523
60년 혹은 그보다
더 오랫동안 인공 지능에
05:28
for the last 60 or so years연령.
109
316095
1859
적용하려 한 것과 정확히 일치합니다.
05:30
Back in 1952,
110
318683
1349
1952년에 과학자들은
05:32
they built세워짐 this computer컴퓨터
that could play놀이 Tic-Tac-Toe틱 - 전술 - 발가락.
111
320056
3801
'틱택토' 게임을 할 수 있는
컴퓨터를 설계했는데요.
05:37
Big큰 deal거래.
112
325081
1160
대단하네요.
05:39
Then 45 years연령 later후에, in 1997,
113
327029
3000
그 후 45년이 지난 1997년엔
05:42
Deep깊은 Blue푸른 beats박자 Kasparov카스파로프 at chess체스.
114
330053
2472
Deep Blue는 체스에서
Kasparov를 이겼죠.
05:46
2011, Watson왓슨 beats박자 these two
humans인간 at Jeopardy위험,
115
334046
4968
2011년 Watson은
컴퓨터로선 체스보다 더 많이 어려운
05:51
which어느 is much harder열심히 for a computer컴퓨터
to play놀이 than chess체스 is.
116
339038
2928
Jeopardy에서
두 사람을 이겼습니다.
05:53
In fact것, rather차라리 than working일
from predefined미리 정의 된 recipes조리법,
117
341990
3812
사실 미리 설정된
방안을 사용하기보다는
05:57
Watson왓슨 had to use reasoning추리
to overcome이기다 his human인간의 opponents상대방.
118
345826
3323
Watson이 인간을 뛰어넘으려면
추론을 해야 했죠.
06:02
And then a couple두 of weeks주 ago...전에,
119
350393
2439
그리고 몇 주 전에
06:04
DeepMind's딥 마인드 AlphaGo알파 고 beats박자
the world's세계의 best베스트 human인간의 at Go,
120
352856
4262
DeepMind의 AlphaGo는
세계에서 제일 어려운 게임중 하나인
06:09
which어느 is the most가장 difficult어려운
game경기 that we have.
121
357142
2212
바둑에서 세계 최고수를 이겼습니다.
06:11
In fact것, in Go, there are more
possible가능한 moves움직임
122
359378
2896
사실 바둑은 우주에 있는 원자들보다
06:14
than there are atoms원자 in the universe우주.
123
362298
2024
더 많은 경우의 수를 가지고 있습니다.
06:18
So in order주문 to win승리,
124
366210
1826
그래서 이기기 위해서는
06:20
what AlphaGo알파 고 had to do
was develop나타나게 하다 intuition직관.
125
368060
2618
AlphaGo가 직관을 가지도록
개발해야 했습니다.
06:23
And in fact것, at some points전철기,
AlphaGo's알파고 programmers프로그래머 didn't understand알다
126
371098
4110
사실은 일부 수는
AlphaGo의 프로그래머들조차도
06:27
why AlphaGo알파 고 was doing what it was doing.
127
375232
2286
AlphaGo가 왜 그렇게 했는지
이해 못 했다고 합니다.
06:31
And things are moving움직이는 really fast빠른.
128
379451
1660
모든것이 빠르게 변하고 있습니다.
06:33
I mean, consider중히 여기다 --
in the space공간 of a human인간의 lifetime일생,
129
381135
3227
사람의 생애와 같은 시간안에
06:36
computers컴퓨터들 have gone지나간 from a child's아이의 game경기
130
384386
2233
컴퓨터가 아이들의 게임기에서
06:39
to what's recognized인정 된 as the pinnacle작은 첨탑
of strategic전략적 thought.
131
387920
3048
전략적 사고의 정점으로
인식되는 상황까지 왔습니다.
06:43
What's basically원래 happening사고
132
391999
2417
무슨 일이 일어난 것이냐면
06:46
is computers컴퓨터들 are going
from being존재 like SpockSpock
133
394440
3310
Spock 같은 상태의 컴퓨터가
점점 더 Kirk처럼 되어가는
06:49
to being존재 a lot more like Kirk교회.
134
397774
1949
상황이라고 할 수 있습니다.
06:51
(Laughter웃음)
135
399747
3618
(웃음 소리)
06:55
Right? From pure순수한 logic논리 to intuition직관.
136
403389
3424
순수한 논리로부터
직관으로 이어지는 것입니다.
07:00
Would you cross십자가 this bridge다리?
137
408184
1743
이 다리를 건너시겠습니까?
07:02
Most가장 of you are saying속담, "Oh, hell지옥 no!"
138
410609
2323
대부분이 "싫어요"라고 하시겠죠.
07:04
(Laughter웃음)
139
412956
1308
(웃음 소리)
07:06
And you arrived도착한 at that decision결정
in a split스플릿 second둘째.
140
414288
2657
결정을 내리는 것은
순간이었을 것입니다.
07:08
You just sort종류 of knew알고 있었다
that bridge다리 was unsafe위험한.
141
416969
2428
여러분은 다리가 위험한 것을 아니까요.
07:11
And that's exactly정확하게 the kind종류 of intuition직관
142
419421
1989
그것이 바로 우리가 개발을 시작한
07:13
that our deep-learning깊은 학습 systems시스템
are starting출발 to develop나타나게 하다 right now.
143
421434
3568
딥러닝 시스템이 가진
직관의 일종입니다.
07:17
Very soon곧, you'll너 literally말 그대로 be able할 수 있는
144
425722
1707
가까운 시일내에
07:19
to show보여 주다 something you've made만든,
you've designed디자인 된,
145
427453
2206
여러분이 만들거나 디자인한 것을
07:21
to a computer컴퓨터,
146
429683
1153
컴퓨터에게 보여주면
07:22
and it will look at it and say,
147
430860
1489
이렇게 말할 것입니다.
07:24
"Sorry, homie고독한 사람, that'll그거야. never work.
You have to try again."
148
432373
2823
'미안한데 작동을 하지 않아
다시 해 봐'
07:27
Or you could ask청하다 it if people
are going to like your next다음 것 song노래,
149
435854
3070
내가 만든 노래를
사람들이 좋아할지를 묻거나
07:31
or your next다음 것 flavor맛 of ice얼음 cream크림.
150
439773
2063
아이스크림의 향도
요청할 수 있을 겁니다.
07:35
Or, much more importantly중요하게,
151
443549
2579
또는 매우 중요한 일로
07:38
you could work with a computer컴퓨터
to solve풀다 a problem문제
152
446152
2364
이전에 만나지 못했던
문제를 해결하기 위해
07:40
that we've우리는 never faced직면 한 before.
153
448540
1637
컴퓨터로 작업할 수 있습니다.
07:42
For instance예, climate기후 change변화.
154
450201
1401
예를 들어 기후 변화 문제는
07:43
We're not doing a very
good job일 on our own개인적인,
155
451626
2020
인간의 힘만으론 풀지 못하니까
07:45
we could certainly확실히 use
all the help we can get.
156
453670
2245
도움받을 수 있는 모든 것을
총동원할 수 있죠.
07:47
That's what I'm talking말하는 about,
157
455939
1458
제가 말하고자 하는 것은
07:49
technology과학 기술 amplifying증폭
our cognitive인지 적 abilities능력
158
457421
2555
기술은 우리의 인지력을
증폭시킬 수 있고
07:52
so we can imagine상상하다 and design디자인 things
that were simply간단히 out of our reach범위
159
460000
3552
그런 기술이 없던
시대의 사람들이 하지 못했던 것을
07:55
as plain평원 old늙은 un-augmented강화되지 않은 humans인간.
160
463576
2559
상상하고 디자인할 수 있도록 합니다.
07:59
So what about making만들기
all of this crazy미친 new새로운 stuff물건
161
467984
2941
그럼 인간이 고안하고
디자인한 새로운 것들을
08:02
that we're going to invent꾸미다 and design디자인?
162
470949
2441
모조리 만들면 어떨까요?
08:05
I think the era연대 of human인간의 augmentation증가
is as much about the physical물리적 인 world세계
163
473952
4093
저는 인간 증강 시대가
가상적이고 지적인 영역만큼이나
08:10
as it is about the virtual가상의,
intellectual지적인 realm왕국.
164
478069
3065
현실 세계와도
관련이 깊다고 생각합니다.
08:13
How will technology과학 기술 augment증강제 us?
165
481833
1921
어떻게 기술이
인간을 증강시킬까요?
08:16
In the physical물리적 인 world세계, robotic로봇 식의 systems시스템.
166
484261
2473
현실 세계에서는
로봇 시스템이 있죠.
08:19
OK, there's certainly확실히 a fear무서움
167
487620
1736
우리는 로봇들이
08:21
that robots로봇 are going to take
jobs일자리 away from humans인간,
168
489380
2488
일자리를 뺏을 것을
두려워 하고 있는데
08:23
and that is true참된 in certain어떤 sectors섹터.
169
491892
1830
몇몇 분야에서는 그럴 것입니다.
08:26
But I'm much more interested관심있는 in this idea생각
170
494174
2878
하지만 흥미로운 점도 있습니다.
08:29
that humans인간 and robots로봇 working일 together함께
are going to augment증강제 each마다 other,
171
497076
5010
인간과 로봇이 함께 작업하는 것이
서로를 증강시키며
08:34
and start스타트 to inhabit거주하다 a new새로운 space공간.
172
502110
2058
새로운 세상에서 살기 시작할 것입니다.
08:36
This is our applied적용된 research연구 lab랩
in San산 FranciscoFrancisco,
173
504192
2362
이곳은 샌프란시스코에 있는
응용 연구소로서
08:38
where one of our areas지역 of focus초점
is advanced많은 robotics로봇 공학,
174
506578
3142
그곳에서 우리 관심분야 중의 하나는
차세대 로봇인데
08:41
specifically구체적으로, human-robot인간 - 로봇 collaboration협동.
175
509744
2511
특별히 인간과 로봇의 협업입니다.
08:45
And this is Bishop주교, one of our robots로봇.
176
513034
2759
이건 우리의 로봇 중
하나인 'Bishop'이죠.
08:47
As an experiment실험, we set세트 it up
177
515817
1789
실험적으로 공사장에서
08:49
to help a person사람 working일 in construction구성
doing repetitive반복적 인 tasks과제 --
178
517630
3460
벽에 콘센트나 전등 스위치의
구멍을 내는 것 같이
08:53
tasks과제 like cutting절단 out holes구멍 for outlets소매점
or light빛 switches스위치들 in drywall건식 벽체.
179
521984
4194
반복적인 일을 하는 사람을 돕기 위해
Bishop을 만들었습니다.
08:58
(Laughter웃음)
180
526202
2466
(웃음 소리)
09:01
So, Bishop's비숍 human인간의 partner파트너
can tell what to do in plain평원 English영어
181
529877
3111
Bishop의 인간 파트너가
개한테 하는 것처럼
09:05
and with simple단순한 gestures제스처,
182
533012
1305
간단한 영어나 몸짓으로
09:06
kind종류 of like talking말하는 to a dog개,
183
534341
1447
무엇을 해야 할지 지시하면
09:07
and then Bishop주교 executes실행하다
on those instructions명령
184
535812
2143
Bishop은 그 지시를
09:09
with perfect완전한 precision정도.
185
537979
1892
완벽하게 수행하죠.
09:11
We're using~을 사용하여 the human인간의
for what the human인간의 is good at:
186
539895
2989
우리는 인간을 이용하여 인간의 장점인
09:14
awareness인식, perception지각 and decision결정 making만들기.
187
542908
2333
인식과 지각 그리고 의사결정을 합니다.
09:17
And we're using~을 사용하여 the robot기계 인간
for what it's good at:
188
545265
2240
로봇을 이용하여 로봇의 장점인
09:19
precision정도 and repetitiveness반복성.
189
547529
1748
정밀도와 반복은 수행합니다.
09:22
Here's여기에 another다른 cool시원한 project계획
that Bishop주교 worked일한 on.
190
550252
2367
여기 또 다른 멋진 프로젝트가 있습니다.
09:24
The goal골 of this project계획,
which어느 we called전화 한 the HIVE하이브,
191
552643
3075
HIVE라는 이 프로젝트의 목표는
09:27
was to prototype원기 the experience경험
of humans인간, computers컴퓨터들 and robots로봇
192
555742
3851
인간과 컴퓨터 그리고 로봇이 함께
09:31
all working일 together함께 to solve풀다
a highly고도로 complex복잡한 design디자인 problem문제.
193
559617
3220
매우 복잡한 문제를 풀기 위한
시범 경험을 만드는 것입니다.
09:35
The humans인간 acted행동 한 as labor노동.
194
563793
1451
인간은 노동자의 역할입니다.
09:37
They cruised순항 한 around the construction구성 site대지,
they manipulated조작 된 the bamboo대나무 --
195
565268
3473
그들은 공사 현장을 돌아다니면서
대나무를 다뤘습니다.
09:40
which어느, by the way,
because it's a non-isomorphic비 동형의 material자료,
196
568765
2756
대나무는 동일한 형태가 아니어서
09:43
is super감독자 hard단단한 for robots로봇 to deal거래 with.
197
571545
1874
로봇이 다루기에는 매우 어렵습니다.
09:45
But then the robots로봇
did this fiber섬유 winding굴곡,
198
573443
2022
로봇들은 섬유를 감는 작업을 했는데
09:47
which어느 was almost거의 impossible불가능한
for a human인간의 to do.
199
575489
2451
인간에게 거의 불가능한 일이죠.
09:49
And then we had an AIAI
that was controlling제어 everything.
200
577964
3621
그리고 모든 것을 통제하기 위하여
인공지능을 사용했습니다.
09:53
It was telling말함 the humans인간 what to do,
telling말함 the robots로봇 what to do
201
581609
3290
인공지능은 인간과 로봇이
무엇을 해야 할지 알려 주고
09:56
and keeping유지 track선로 of thousands수천
of individual개인 components구성 요소들.
202
584923
2915
계속하여 수천 개의
개별 구성 요소를 추적했죠.
09:59
What's interesting재미있는 is,
203
587862
1180
흥미로운 점은
10:01
building건물 this pavilion누각
was simply간단히 not possible가능한
204
589066
3141
이 임시 구조물을 세우는 일은
인간과 로봇 그리고 인공지능이
10:04
without없이 human인간의, robot기계 인간 and AIAI
augmenting증강시키는 each마다 other.
205
592231
4524
서로를 증강시키지 않고서는
불가능하다는 것입니다.
10:09
OK, I'll share몫 one more project계획.
This one's사람의 a little bit비트 crazy미친.
206
597890
3320
약간 미친 짓 같지만
또 다른 프로젝트도 있습니다.
10:13
We're working일 with Amsterdam-based암스테르담 소재 artist예술가
Joris조리스 Laarman라만 and his team팀 at MXMX3D
207
601234
4468
우리는 Amsterdam에서 활동하는
예술가인 Joris Laarman 및 그의 팀과
10:17
to generativelygeneratively design디자인
and robotically로봇 적으로 print인쇄
208
605726
2878
함께 MX3D에서 디자인을 만들고
로봇으로 출력하여
10:20
the world's세계의 first autonomously자율적으로
manufactured제조 한 bridge다리.
209
608628
2995
세계 최초로 다리를 스스로
만드는 작업을 하고 있습니다.
10:24
So, Joris조리스 and an AIAI are designing설계
this thing right now, as we speak말하다,
210
612315
3685
말씀드린 대로 지금 Amsterdam에서
Joris와 인공 지능이
10:28
in Amsterdam암스테르담.
211
616024
1172
디자인하고 있습니다.
10:29
And when they're done끝난,
we're going to hit히트 "Go,"
212
617220
2321
그들이 작업을 완료해서
우리가 Go버튼을 누르면
10:31
and robots로봇 will start스타트 3D printing인쇄
in stainless스테인리스 steel강철,
213
619565
3311
로봇은 스테인리스 스틸로
3D 프린팅을 시작할 것입니다.
10:34
and then they're going to keep printing인쇄,
without없이 human인간의 intervention중재,
214
622900
3283
그들은 인간의 개입 없이
다리가 완성될 때까지
10:38
until...까지 the bridge다리 is finished끝마친.
215
626207
1558
출력을 계속할 겁니다.
10:41
So, as computers컴퓨터들 are going
to augment증강제 our ability능력
216
629099
2928
이렇게 컴퓨터는 새로운 것을
상상하고 디자인 하도록
10:44
to imagine상상하다 and design디자인 new새로운 stuff물건,
217
632051
2150
우리의 능력을 증강시킬 것이고
10:46
robotic로봇 식의 systems시스템 are going to help us
build짓다 and make things
218
634225
2895
로봇 시스템은 전에는
인간이 만들 수 없었던 것을
10:49
that we've우리는 never been able할 수 있는 to make before.
219
637144
2084
만들고 짓도록 도울 텐데요.
10:52
But what about our ability능력
to sense감각 and control제어 these things?
220
640347
4160
하지만 인간이 이러한 것을
판단하고 제어하는 능력은 어떤가요?
10:56
What about a nervous강한 system체계
for the things that we make?
221
644531
4031
우리가 만든 것들을 위한
신경계은 어떨까요?
11:00
Our nervous강한 system체계,
the human인간의 nervous강한 system체계,
222
648586
2512
우리의 신경계,
인간의 신경계은
11:03
tells말하다 us everything
that's going on around us.
223
651122
2311
우리 주변에서 일어난
모든 것을 파악합니다.
11:06
But the nervous강한 system체계 of the things
we make is rudimentary초보적인 at best베스트.
224
654186
3684
하지만 우리가 만든 것들의
신경계은 이제 시작입니다.
11:09
For instance예, a car차 doesn't tell
the city's도시의 public공공의 works공장 department학과
225
657894
3563
예를 들어 자동차가
도시의 공공 사업국에다
11:13
that it just hit히트 a pothole움푹 들어간 곳 at the corner모서리
of Broadway브로드 웨이 and Morrison모리슨.
226
661481
3130
어디의 길모퉁이 도로에
움푹 팬 곳이 있단 말을 못 하고
11:16
A building건물 doesn't tell its designers디자이너
227
664635
2032
건물은 디자이너에게
그 안에 있는 사람들이
11:18
whether인지 어떤지 or not the people inside내부
like being존재 there,
228
666691
2684
좋아하는지 아닌지
말하진 않거든요.
11:21
and the toy장난감 manufacturer제조자 doesn't know
229
669399
3010
그리고 장난감 제조 업체는
11:24
if a toy장난감 is actually사실은 being존재 played연주 한 with --
230
672433
2007
장난감을 실제로 갖고 노는 대상이
11:26
how and where and whether인지 어떤지
or not it's any fun장난.
231
674464
2539
언제 어디서 즐겁게 혹은
재미없게 노는지 알지 못합니다.
11:29
Look, I'm sure that the designers디자이너
imagined상상 한 this lifestyle라이프 스타일 for Barbie바비
232
677620
3814
보세요, 분명히 디자이너는
바비 인형을 디자인할 때
11:33
when they designed디자인 된 her.
233
681458
1224
이런 삶을 상상했겠죠.
11:34
(Laughter웃음)
234
682706
1447
(웃음 소리)
11:36
But what if it turns회전 out that Barbie's바비 인형
actually사실은 really lonely고독한?
235
684177
2906
하지만 바비 인형이 현실에선
이렇게 외롭게 있다면서요?
11:39
(Laughter웃음)
236
687107
3147
(웃음 소리)
11:43
If the designers디자이너 had known알려진
237
691266
1288
디자이너들이 현실에서
11:44
what was really happening사고
in the real레알 world세계
238
692578
2107
그들이 디자인한
도로와 건물과 바비에게
11:46
with their그들의 designs디자인 -- the road도로,
the building건물, Barbie바비 --
239
694709
2583
무슨 일이 일어났는지 알면
11:49
they could've수 있었다. used that knowledge지식
to create몹시 떠들어 대다 an experience경험
240
697316
2694
그 정보를 사용자에게
더 나은 것을 만들기 위해서
11:52
that was better for the user사용자.
241
700034
1400
사용할 수도 있겠죠.
11:53
What's missing있어야 할 곳에 없는 is a nervous강한 system체계
242
701458
1791
부족한 부분은 신경계로서
11:55
connecting연결 us to all of the things
that we design디자인, make and use.
243
703273
3709
우리가 디자인하고 만들고 사용하는 것을
모두 연결하는 신경계입니다.
11:59
What if all of you had that kind종류
of information정보 flowing흐르는 to you
244
707915
3555
만일 여러분 모두가
여러분이 만든 것에 대한 충분한 정보를
12:03
from the things you create몹시 떠들어 대다
in the real레알 world세계?
245
711494
2183
가지고 있다면 어떨까요?
12:07
With all of the stuff물건 we make,
246
715432
1451
우리가 만드는 모든 것들에서
12:08
we spend보내 a tremendous거대한 amount양
of money돈 and energy에너지 --
247
716907
2435
수많은 시간과 에너지가 사용됩니다.
12:11
in fact것, last year년,
about two trillion일조 dollars불화 --
248
719366
2376
작년에 약 2조 달러가
12:13
convincing설득력 있는 people to buy사다
the things we've우리는 made만든.
249
721766
2854
제품을 사도록 소비자를
설득하는데 사용되었습니다.
12:16
But if you had this connection연결
to the things that you design디자인 and create몹시 떠들어 대다
250
724644
3388
하지만 만일 당신이 디자인하고 만든 것이
현실 세계에 출시된 후라도
12:20
after they're out in the real레알 world세계,
251
728056
1727
신경 시스템과 연결된다면
12:21
after they've그들은 been sold팔린
or launched시작한 or whatever도대체 무엇이,
252
729807
3614
그것들이 팔린 후나
출시하는 시점이나 언제라도.
12:25
we could actually사실은 change변화 that,
253
733445
1620
우리는 그것을 바꿀 수도 있고
12:27
and go from making만들기 people want our stuff물건,
254
735089
3047
제품을 소비자가
원하도록 만드는 것에서
12:30
to just making만들기 stuff물건 that people
want in the first place장소.
255
738160
3434
처음부터 소비자가 원하는 것을
만들게 될 것입니다.
12:33
The good news뉴스 is, we're working일
on digital디지털 nervous강한 systems시스템
256
741618
2787
희소식은 지금 개발 중인
디지털 신경계가
12:36
that connect잇다 us to the things we design디자인.
257
744429
2801
우리를 디자인한 것들과
연결해 준다는 겁니다.
12:40
We're working일 on one project계획
258
748365
1627
저희는 현재 LA에서
12:42
with a couple두 of guys down in Los로스 Angeles앤젤레스
called전화 한 the Bandito반다이 Brothers형제
259
750016
3712
Bandito형제 및 그의 팀과
함께 프로젝트를 하나
12:45
and their그들의 team팀.
260
753752
1407
진행중입니다.
12:47
And one of the things these guys do
is build짓다 insane미친 것 같은 cars자동차
261
755183
3433
그들이 만든 것 중 하나로
광란의 질주를 하는 차가 있는데
12:50
that do absolutely전혀 insane미친 것 같은 things.
262
758640
2873
제정신이 아니에요.
12:54
These guys are crazy미친 --
263
762905
1450
그들은 미쳤죠.
12:56
(Laughter웃음)
264
764379
1036
(웃음 소리)
12:57
in the best베스트 way.
265
765439
1403
그게 최선이겠지만요.
13:00
And what we're doing with them
266
768993
1763
저희가 진행한 일은
13:02
is taking취득 a traditional전통적인 race-car자동차 경주 chassis차대
267
770780
2440
전통적인 경주차의 차대에
13:05
and giving주는 it a nervous강한 system체계.
268
773244
1585
신경계를 제공한 것입니다.
13:06
So we instrumented계측 된 it
with dozens수십 of sensors센서,
269
774853
3058
그래서 수십 개의 센서를 달고
13:09
put a world-class세계적 수준의 driver운전사 behind뒤에 the wheel바퀴,
270
777935
2635
세계적인 수준의 운전자를 태워
13:12
took~했다 it out to the desert사막
and drove운전했다 the hell지옥 out of it for a week주.
271
780594
3357
사막으로 가서
일주일간 사정없이 달렸습니다.
13:15
And the car's자동차 nervous강한 system체계
captured포착 된 everything
272
783975
2491
자동차의 신경계는
자동차에서 일어나는 모든 일을
13:18
that was happening사고 to the car차.
273
786490
1482
저장했습니다.
13:19
We captured포착 된 four사 billion십억 data데이터 points전철기;
274
787996
2621
우리는 차에 가해진
모든 힘들을 포함한
13:22
all of the forces힘
that it was subjected복종 한 to.
275
790641
2310
40억개의 데이터를 얻었습니다.
13:24
And then we did something crazy미친.
276
792975
1659
그 후 정신 나간 짓 같지만
13:27
We took~했다 all of that data데이터,
277
795268
1500
우리는 모든 데이터를 모아서
13:28
and plugged막힌 it into a generative-design생성 형 디자인 AIAI
we call "Dreamcatcher드림 캐쳐."
278
796792
3736
디자인을 하는 인공 지능인
'Dreamcatcher'에 넣었습니다.
13:33
So what do get when you give
a design디자인 tool수단 a nervous강한 system체계,
279
801270
3964
그렇게 우리는 신경계를
디자인 도구에게 주었고
13:37
and you ask청하다 it to build짓다 you
the ultimate최고의 car차 chassis차대?
280
805258
2882
최고로 좋은 차대를
만들라고 요청했다면 어떻게 될까요?
13:40
You get this.
281
808723
1973
이것을 얻을 수 있습니다.
13:44
This is something that a human인간의
could never have designed디자인 된.
282
812293
3713
이는 이전에 인간이 한 번도
디자인하지 않았던 것입니다.
13:48
Except외 a human인간의 did design디자인 this,
283
816707
1888
인간이 한 디자인을 제외하고
13:50
but it was a human인간의 that was augmented증강 된
by a generative-design생성 형 디자인 AIAI,
284
818619
4309
디자인을 만드는 인공 지능으로 증강된
인간이 한 겁니다.
13:54
a digital디지털 nervous강한 system체계
285
822952
1231
디지털 신경계와
13:56
and robots로봇 that can actually사실은
fabricate만들다 something like this.
286
824207
3005
로봇은 실제로 이런 것을
제작할 수 있습니다.
13:59
So if this is the future미래,
the Augmented증강 된 Age나이,
287
827680
3595
만일 이것이 미래이고,
증강 시대라면,
14:03
and we're going to be augmented증강 된
cognitively인지 적으로, physically육체적으로 and perceptually지각 적으로,
288
831299
4261
우리는 인지적, 육체적, 지각적으로
증강될 것이고
14:07
what will that look like?
289
835584
1408
그러면 무엇처럼 보일까요?
14:09
What is this wonderland이상한 나라 going to be like?
290
837576
3321
그런 세상은 이렇지 않을까요?
14:12
I think we're going to see a world세계
291
840921
1709
제 생각에는 우리는 이제
14:14
where we're moving움직이는
from things that are fabricated만드는
292
842654
3068
물건을 제작하는 것에서
물건을 키우는 것으로 옮겨가는
14:17
to things that are farmed양식장.
293
845746
1445
세상을 볼 것입니다.
14:20
Where we're moving움직이는 from things
that are constructed구성된
294
848159
3453
건설하는 것에서
성장하는 것으로
14:23
to that which어느 is grown성장한.
295
851636
1704
옮겨갈 것입니다.
14:26
We're going to move움직임 from being존재 isolated외딴
296
854134
2188
고립된 것에서 연결되는 것으로
14:28
to being존재 connected연결된.
297
856346
1610
이동할 것입니다.
14:30
And we'll잘 move움직임 away from extraction추출
298
858634
2411
그리고 또한 추출하는 것에서
14:33
to embrace포옹 aggregation집합.
299
861069
1873
축적하는 방향으로 나아갈 겁니다.
14:35
I also또한 think we'll잘 shift시프트
from craving갈망 obedience복종 from our things
300
863967
3767
또한 주변의 사물에 지시하기보다는
자율성에 가치를 두는 쪽으로
14:39
to valuing가치있는 autonomy자치.
301
867758
1641
변할 것입니다.
14:42
Thanks감사 to our augmented증강 된 capabilities능력,
302
870510
1905
인간의 능력이 증강하는 것에 감사하고
14:44
our world세계 is going to change변화 dramatically극적으로.
303
872439
2377
우리의 세상은
극적인 변화를 맞이할 겁니다.
14:47
We're going to have a world세계
with more variety종류, more connectedness연결성,
304
875576
3246
세상은 더욱 다양해지고
더욱 연결되며
14:50
more dynamism원동력, more complexity복잡성,
305
878846
2287
더욱 역동적이면서
더욱 복잡해질 것이고
14:53
more adaptability적응성 and, of course코스,
306
881157
2318
더욱 수용적일 것이면서
당연스럽게
14:55
more beauty아름다움.
307
883499
1217
더 아름다울 것입니다.
14:57
The shape모양 of things to come
308
885231
1564
앞으로 다가올 모습은
14:58
will be unlike같지 않은 anything
we've우리는 ever seen본 before.
309
886819
2290
이전의 어떤 것과도 다를 것입니다.
15:01
Why?
310
889133
1159
왜 그럴까요?
15:02
Because what will be shaping성형 those things
is this new새로운 partnership공동
311
890316
3755
새로운 세상의 모습은
기술과 자연와 인간 사이의
15:06
between중에서 technology과학 기술, nature자연 and humanity인류.
312
894095
3670
새로운 협력 관계 덕분입니다.
15:11
That, to me, is a future미래
well worth가치 looking forward앞으로 to.
313
899279
3804
저에겐 기대할 만한 가치가
충분한 미래입니다.
15:15
Thank you all so much.
314
903107
1271
감사합니다.
15:16
(Applause박수 갈채)
315
904402
5669
(박수 소리)
Translated by Jooyoung Moon
Reviewed by Yongkyu Lee

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ABOUT THE SPEAKER
Maurice Conti - Designer, futurist
Maurice Conti explores new partnerships between technology, nature and humanity.

Why you should listen

Maurice Conti is a designer, futurist and innovator. He's worked with startups, government agencies, artists and corporations to explore the things that will matter to us in the future, and to design solutions to get us there.

Conti is currently Chief Innovation Officer at Alpha -- Europe's first moonshot factory, powered by Telefónica. Conti and his team are responsible for coming up with the ideas, prototypes and proofs of concepts that will go on to become full-blown moonshots at Alpha: projects that will affect 100 million people or more, be a force for good on the planet and grow into billion-euro businesses.

Previously, Conti was Director of Applied Research & Innovation at Autodesk where built and led Autodesk's Applied Research Lab. Conti's work focuses on applied machine learning, advanced robotics, augmented and virtual realities, and the future of work, cities and mobility. 

Conti is also an explorer of geographies and cultures. He has circumnavigated the globe once and been half-way around twice. In 2009 he was awarded the Medal for Exceptional Bravery at Sea by the United Nations, the New Zealand Bravery Medal and a US Coast Guard Citation for Bravery for risking his own life to save three shipwrecked sailors.

Conti lives in Barcelona, Spain, and travels around the world speaking to groups about innovation, technology trends, the future, and high adventure.

More profile about the speaker
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