ABOUT THE SPEAKER
Stuart Russell - AI expert
Stuart Russell wrote the standard text on AI; now he thinks deeply on AI's future -- and the future of us humans, too.

Why you should listen

Stuart Russell is a professor (and formerly chair) of Electrical Engineering and Computer Sciences at University of California at Berkeley. His book Artificial Intelligence: A Modern Approach (with Peter Norvig) is the standard text in AI; it has been translated into 13 languages and is used in more than 1,300 universities in 118 countries. His research covers a wide range of topics in artificial intelligence including machine learning, probabilistic reasoning, knowledge representation, planning, real-time decision making, multitarget tracking, computer vision, computational physiology, global seismic monitoring and philosophical foundations.

He also works for the United Nations, developing a new global seismic monitoring system for the nuclear-test-ban treaty. His current concerns include the threat of autonomous weapons and the long-term future of artificial intelligence and its relation to humanity.

More profile about the speaker
Stuart Russell | Speaker | TED.com
TED2017

Stuart Russell: 3 principles for creating safer AI

스튜어드 러셀(Stuart Russell): 인공지능이 우리를 더 나은 사람으로 만들 수 있을까요?

Filmed:
1,465,832 views

우리는 로봇의 지배를 받는 재앙을 막으면서도 초지능 인공지능과 함께 공존할 수 있을까요? 모든 것을 아는 인공지능 로봇 개발 분야에서 인공지능의 선구자인 스튜어트 러셀은 조금 다른 관점에서 불확실성을 갖는 로봇을 연구하고 있습니다. 그는 이 강연에서 상식적이고 이타적이며 인간 가치를 통해 인간과 공존 가능한 인공지능이 갖는 문제와 이를 해결하는 방법에 대해 이야기합니다.
- AI expert
Stuart Russell wrote the standard text on AI; now he thinks deeply on AI's future -- and the future of us humans, too. Full bio

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

00:12
This is Lee남자 이름 Sedol세돌.
0
712
1552
이 사람은 이세돌입니다.
00:14
Lee남자 이름 Sedol세돌 is one of the world's세계의
greatest가장 큰 Go players선수,
1
2288
3997
이세돌은 세계에서 가장 뛰어난
바둑 기사 중 한명이죠.
00:18
and he's having데 what my friends친구
in Silicon규소 Valley골짜기 call
2
6309
2885
보고 계신 이 사진의 순간에
실리콘벨리의 제 친구들은
00:21
a "Holy거룩한 Cow소" moment순간 --
3
9218
1510
"세상에나!" 라고 외쳤습니다.
00:22
(Laughter웃음)
4
10752
1073
(웃음)
00:23
a moment순간 where we realize깨닫다
5
11849
2188
바로 이 순간에
00:26
that AIAI is actually사실은 progressing진행 중
a lot faster더 빠른 than we expected예상 한.
6
14061
3296
인공지능이 생각했던 것보다 빠르게
발전하고 있음을 깨닫게 되었죠.
00:30
So humans인간 have lost잃어버린 on the Go board판.
What about the real레알 world세계?
7
18154
3047
자, 바둑판에서 인간들은 패배했습니다.
그럼 현실 세상에서는 어떨까요?
00:33
Well, the real레알 world세계 is much bigger더 큰,
8
21225
2100
현실 세계는 훨씬 크고
00:35
much more complicated복잡한 than the Go board판.
9
23349
2249
바둑판보다 훨씬 복잡합니다.
00:37
It's a lot less적게 visible명백한,
10
25622
1819
한 눈에 들어오지도 않고
00:39
but it's still a decision결정 problem문제.
11
27465
2038
결정에 관한 문제도
여전히 남아있습니다.
00:42
And if we think about some
of the technologies기술
12
30948
2321
그리고 새롭게 떠오르는
기술들을 살펴보면
00:45
that are coming오는 down the pike단창 ...
13
33293
1749
----------------------------------
00:47
Noriko노리코 [Arai아라이] mentioned말하는 that reading독서
is not yet아직 happening사고 in machines기계들,
14
35738
4335
노리코 아라이 교수가 말한대로
독서하는 인공지능은 아직 없습니다.
적어도 이해를 동반한 독서 말이죠.
00:52
at least가장 작은 with understanding이해.
15
40097
1500
00:53
But that will happen우연히 있다,
16
41621
1536
하지만 그런 인공지능도 출현할 겁니다.
00:55
and when that happens일이,
17
43181
1771
그때가 되면
00:56
very soon곧 afterwards나중에,
18
44976
1187
얼마 안돼서
00:58
machines기계들 will have read독서 everything
that the human인간의 race경주 has ever written쓴.
19
46187
4572
인공지능은 인류가 지금까지 쓴
모든 것을 읽게 될 것입니다.
01:03
And that will enable가능하게하다 machines기계들,
20
51850
2030
그리고 인공지능 기계들이
그렇게 할 수 있게 되면
01:05
along...을 따라서 with the ability능력 to look
further더욱이 ahead앞으로 than humans인간 can,
21
53904
2920
인간보다 더 멀리 예측하는
능력을 갖게 되고
01:08
as we've우리는 already이미 seen본 in Go,
22
56848
1680
바둑 시합에서 이미 드러났듯이
01:10
if they also또한 have access접속하다
to more information정보,
23
58552
2164
인공지능 기계들이 더 많은
정보에 접근할 수 있으면
01:12
they'll그들은 할 것이다 be able할 수 있는 to make better decisions결정들
in the real레알 world세계 than we can.
24
60740
4268
실제 세계에서 우리보다 더 나은
결정들을 할 수 있을 것입니다.
01:18
So is that a good thing?
25
66792
1606
그러면 좋은 것일까요?
01:21
Well, I hope기대 so.
26
69898
2232
음, 그랬으면 좋겠네요.
01:26
Our entire완전한 civilization문명,
everything that we value값,
27
74694
3255
우리 인류 문명을 통틀어
가치 있다고 여기는 모든 것들은
01:29
is based기반 on our intelligence지성.
28
77973
2068
우리 지식에 바탕한 것입니다.
01:32
And if we had access접속하다
to a lot more intelligence지성,
29
80065
3694
그리고 만약 우리가 더 많은
지식에 접근할 수 있다면
01:35
then there's really no limit한도
to what the human인간의 race경주 can do.
30
83783
3302
인류가 할 수 있는 것들에서
진정한 한계는 없을 것입니다.
01:40
And I think this could be,
as some people have described기술 된 it,
31
88665
3325
누군가 말했듯이 그렇게만 된다면
01:44
the biggest가장 큰 event행사 in human인간의 history역사.
32
92014
2016
인류 역사상 가장 큰 사건이 되겠죠.
01:48
So why are people saying속담 things like this,
33
96665
2829
그런데 왜 사람들은 이런 말을 할까요?
01:51
that AIAI might힘 spell주문 the end종료
of the human인간의 race경주?
34
99518
2876
인공지능(AI)이 우리 인류의
종말을 가져올 거라고 말이죠.
01:55
Is this a new새로운 thing?
35
103438
1659
인공지능이 새로운 것일까요?
01:57
Is it just Elon엘론 Musk사향 and Bill계산서 Gates게이츠
and Stephen스티븐 Hawking호킹?
36
105121
4110
엘런 머스크, 빌 게이츠, 스티븐 호킹.
이런 사람들만 아는 것인가요?
02:01
Actually사실은, no. This idea생각
has been around for a while.
37
109953
3262
사실, 아닙니다.
이 개념이 나온 지는 좀 되었죠.
02:05
Here's여기에 a quotation인용:
38
113239
1962
이런 말이 있습니다.
02:07
"Even if we could keep the machines기계들
in a subservient관대 한 position위치,
39
115225
4350
"중요한 순간에 전원을 꺼버리는 식으로
02:11
for instance예, by turning선회 off the power힘
at strategic전략적 moments순간들" --
40
119599
2984
기계를 우리 인간에게 계속
복종하도록 만들 수 있더라도.."
02:14
and I'll come back to that
"turning선회 off the power힘" idea생각 later후에 on --
41
122607
3237
"전원을 끈다"는 개념은 나중에
다시 설명하겠습니다.
"우리는 인류로서
겸손함을 느껴야 합니다. "
02:17
"we should, as a species종,
feel greatly매우 humbled겸손한."
42
125868
2804
02:22
So who said this?
This is Alan앨런 Turing튜링 in 1951.
43
130177
3448
누가 한 말일까요? 앨런 튜링이
1951년에 한 말입니다.
02:26
Alan앨런 Turing튜링, as you know,
is the father아버지 of computer컴퓨터 science과학
44
134300
2763
앨런 튜링은 아시다시피
컴퓨터 과학의 아버지입니다.
02:29
and in many많은 ways길,
the father아버지 of AIAI as well.
45
137087
3048
그리고 여러 측면에서
인공지능의 아버지이기도 하죠.
02:33
So if we think about this problem문제,
46
141239
1882
이런 문제를 생각해볼까요.
02:35
the problem문제 of creating창조 something
more intelligent지적인 than your own개인적인 species종,
47
143145
3787
우리 인류의 지능을 뛰어넘는
무언가를 창조하는 문제입니다.
02:38
we might힘 call this "the gorilla고릴라 problem문제,"
48
146956
2622
이른바 "고릴라 문제"라 할 수 있죠.
02:42
because gorillas'고릴라 ' ancestors선조 did this
a few조금 million백만 years연령 ago...전에,
49
150345
3750
수만 년 전 고릴라들의 조상들도
같은 고민을 했을테니까요.
02:46
and now we can ask청하다 the gorillas고릴라:
50
154119
1745
그럼 이제 고릴라들에게
이렇게 물어보면 어떨까요.
02:48
Was this a good idea생각?
51
156752
1160
"좋은 아이디어였나요?"
02:49
So here they are having데 a meeting모임
to discuss즐기며 먹다 whether인지 어떤지 it was a good idea생각,
52
157936
3530
고릴라들은 좋은 생각이었는지
의논하기 위해 모였습니다.
02:53
and after a little while,
they conclude끝내다, no,
53
161490
3346
그리고 잠시 후 결론을 내립니다.
최악의 아이디어였다고 결론짓죠.
02:56
this was a terrible무서운 idea생각.
54
164860
1345
02:58
Our species종 is in dire무서운 straits해협.
55
166229
1782
그 때문에 자신들이
곤경에 처했다면서요.
03:00
In fact것, you can see the existential실존 적
sadness비애 in their그들의 eyes눈.
56
168538
4263
실제로 그들 눈에서
존재론적 슬픔이 엿보이네요.
03:04
(Laughter웃음)
57
172825
1640
(웃음)
03:06
So this queasy기이 한 feeling감각 that making만들기
something smarter똑똑한 than your own개인적인 species종
58
174489
4840
따라서 우리보다 더 뛰어난 무언가를
만들어낸다는 이러한 초조한 느낌은
03:11
is maybe not a good idea생각 --
59
179353
2365
좋은 아이디어가 아닐 겁니다.
03:14
what can we do about that?
60
182488
1491
그럼 어떻게 해야 할까요?
03:16
Well, really nothing,
except외 stop doing AIAI,
61
184003
4767
음, 사실 인공지능을 중단시키는 것
말고는 딱히 방법이 없습니다.
03:20
and because of all
the benefits은혜 that I mentioned말하는
62
188794
2510
그리고 제가 앞서 말씀드렸던
모든 장점들 때문이기도 하고
03:23
and because I'm an AIAI researcher연구원,
63
191328
1716
물론 제가 인공지능을
연구하고 있어서도 그렇지만
03:25
I'm not having데 that.
64
193068
1791
저는 중단을 고려하지는 않습니다.
03:27
I actually사실은 want to be able할 수 있는
to keep doing AIAI.
65
195283
2468
저는 사실 계속 인공지능을
가능하게 하고 싶습니다.
03:30
So we actually사실은 need to nail네일 down
the problem문제 a bit비트 more.
66
198615
2678
여기서 이 문제에 대해 좀 더
살펴볼 필요가 있습니다.
문제가 정확히 무엇일까요?
03:33
What exactly정확하게 is the problem문제?
67
201317
1371
왜 뛰어난 인공지능은 재앙을 뜻할까요?
03:34
Why is better AIAI possibly혹시 a catastrophe대단원?
68
202712
3246
03:39
So here's여기에 another다른 quotation인용:
69
207398
1498
자, 이런 말도 있습니다.
03:41
"We had better be quite아주 sure
that the purpose목적 put into the machine기계
70
209935
3335
"기계에 부여한 그 목적이
우리가 정말 원했던 목적인지를
03:45
is the purpose목적 which어느 we really desire염원."
71
213294
2298
좀 더 확실히 해두었어야 합니다."
03:48
This was said by Norbert노르 베르트 Wiener위너 in 1960,
72
216282
3498
이건 노버트 위너가
1960년에 한 말입니다.
03:51
shortly곧 after he watched보았다
one of the very early이른 learning배우기 systems시스템
73
219804
4002
매우 초기의 기계 학습 장치가
체스 두는 법을 배우고
03:55
learn배우다 to play놀이 checkers체커
better than its creator창조자.
74
223830
2583
사람보다 체스를 더 잘 두게
된 것을 보고 바로 한 말이죠.
04:00
But this could equally같이 have been said
75
228602
2683
하지만 어떻게 보자면
마이더스 왕과 같다고
할 수도 있습니다.
04:03
by King왕 Midas마이다스.
76
231309
1167
04:05
King왕 Midas마이다스 said, "I want everything
I touch접촉 to turn회전 to gold금,"
77
233083
3134
손대는 모든 것이 금으로
변하길 원했던 왕이죠.
그리고 그가 원했던대로
실제로 그렇게 되었습니다.
04:08
and he got exactly정확하게 what he asked물었다 for.
78
236241
2473
04:10
That was the purpose목적
that he put into the machine기계,
79
238738
2751
그게 바로 그가 기계에
입력한 목표입니다.
04:13
so to speak말하다,
80
241513
1450
비유를 하자면 그렇죠.
04:14
and then his food식품 and his drink음주
and his relatives친척 turned돌린 to gold금
81
242987
3444
그리고 그의 음식, 술, 가족까지
모두 금으로 변했습니다.
04:18
and he died사망 한 in misery불행 and starvation굶주림.
82
246455
2281
그리고 그는 처절함과
배고픔 속에서 죽었습니다.
04:22
So we'll잘 call this
"the King왕 Midas마이다스 problem문제"
83
250444
2341
우리는 이것을 "마이더스 왕의
딜레마"라고 부릅니다.
04:24
of stating진술하는 an objective목표
which어느 is not, in fact것,
84
252809
3305
이 딜레마는 그가 말한 목적이
실제로 그가 정말 원했던 것과
04:28
truly진실로 aligned정렬 된 with what we want.
85
256138
2413
동일하지 않게 되는 문제입니다.
04:30
In modern현대 terms자귀, we call this
"the value값 alignment조정 problem문제."
86
258575
3253
현대 용어로는
"가치 조합 문제"라고 하죠.
04:37
Putting퍼팅 in the wrong잘못된 objective목표
is not the only part부품 of the problem문제.
87
265047
3485
잘못된 목표를 입력하는 것만
문제가 되는 것은 아닙니다.
04:40
There's another다른 part부품.
88
268556
1152
또 다른 문제가 있습니다.
04:42
If you put an objective목표 into a machine기계,
89
270160
1943
여러분이 기계에 목표를 입력할 때
04:44
even something as simple단순한 as,
"Fetch술책 the coffee커피,"
90
272127
2448
"커피를 갖고 와"같이
단순한 것이라고 해도
04:47
the machine기계 says말한다 to itself그 자체,
91
275908
1841
기계는 이렇게 생각할지 모릅니다.
04:50
"Well, how might힘 I fail실패
to fetch술책 the coffee커피?
92
278733
2623
"자, 어떻게 하면 내가
커피를 못가져가게 될까?
04:53
Someone어떤 사람 might힘 switch스위치 me off.
93
281380
1580
누가 전원을 꺼버릴 수도 있잖아.
04:55
OK, I have to take steps걸음 to prevent막다 that.
94
283645
2387
좋아, 그런 일을 막기 위해
조치를 취해야겠어.
04:58
I will disable무능하게하다 my 'off''떨어져서' switch스위치.
95
286056
1906
내 '꺼짐' 버튼을 고장 내야겠어.
05:00
I will do anything to defend지키다 myself자기
against반대 interference간섭
96
288534
2959
주어진 임무를 못하게
방해하는 것들로부터
05:03
with this objective목표
that I have been given주어진."
97
291517
2629
나를 보호하기 위해
뭐든지 할 거야. "
05:06
So this single-minded편견없는 pursuit추구
98
294170
2012
사실, 이렇게 방어적 자세로
05:09
in a very defensive방어적인 mode방법
of an objective목표 that is, in fact것,
99
297213
2945
오직 목표 달성만을 추구하는 것은
05:12
not aligned정렬 된 with the true참된 objectives목적들
of the human인간의 race경주 --
100
300182
2814
인류의 진실된 목표와
일치하지는 않습니다.
05:16
that's the problem문제 that we face얼굴.
101
304122
1862
우리가 직면한 문제점이
바로 이것입니다.
05:19
And in fact것, that's the high-value높은 가치
takeaway테이크 아웃 from this talk.
102
307007
4767
이건 사실 이번 강연 에서
무척 고차원적인 부분인데요.
05:23
If you want to remember생각해 내다 one thing,
103
311798
2055
만약 하나만 기억해야 한다면
05:25
it's that you can't fetch술책
the coffee커피 if you're dead죽은.
104
313877
2675
여러분이 죽으면 커피를 가져다
주지 않을 거라는 것입니다.
05:28
(Laughter웃음)
105
316576
1061
(웃음)
05:29
It's very simple단순한. Just remember생각해 내다 that.
Repeat반복 it to yourself당신 자신 three세 times타임스 a day.
106
317661
3829
간단하죠.
하루에 세 번씩 외우세요.
05:33
(Laughter웃음)
107
321514
1821
(웃음)
05:35
And in fact것, this is exactly정확하게 the plot음모
108
323359
2754
그리고 사실 이게 바로
05:38
of "2001: [A Space공간 Odyssey오디세이]"
109
326137
2648
"2001:스페이스 오디세이"
영화의 줄거리입니다.
05:41
HALHAL has an objective목표, a mission사명,
110
329226
2090
인공지능인 '할(HAL)'은 목표,
즉 임무를 갖고 있습니다.
05:43
which어느 is not aligned정렬 된
with the objectives목적들 of the humans인간,
111
331340
3732
이건 인류의 목표와
일치하지는 않습니다.
05:47
and that leads리드 to this conflict충돌.
112
335096
1810
그래서 결국 서로 충돌하죠.
05:49
Now fortunately다행히도, HALHAL
is not superintelligent지능.
113
337494
2969
다행히도 HAL의 지능이
아주 뛰어나진 않았습니다.
05:52
He's pretty예쁜 smart똑똑한,
but eventually결국 Dave데이브 outwits의지 him
114
340487
3587
꽤 똑똑했지만 결국 데이브가
HAL보다 한 수 위였고
05:56
and manages관리하다 to switch스위치 him off.
115
344098
1849
HAL의 전원을 끌 수 있게 됩니다.
06:01
But we might힘 not be so lucky운이 좋은.
116
349828
1619
하지만 우리는 영화처럼
운이 좋지 않을 수 있습니다.
06:08
So what are we going to do?
117
356193
1592
그럼 어떻게 해야 할까요?
06:12
I'm trying견딜 수 없는 to redefine재정의하다 AIAI
118
360371
2601
저는 인공지능을
다시 정의하려 합니다.
06:14
to get away from this classical고전 notion개념
119
362996
2061
고전적 개념을 깨려고 해요.
06:17
of machines기계들 that intelligently지능적으로
pursue추구하다 objectives목적들.
120
365081
4567
기계는 지능적으로 목표를
달성하려 한다는 개념이죠.
06:22
There are three세 principles원칙들 involved뒤얽힌.
121
370712
1798
여기에는 세 가지 원칙이 있습니다.
첫번째는 이타주의 원칙입니다.
06:24
The first one is a principle원리
of altruism애타 주의, if you like,
122
372534
3289
06:27
that the robot's로봇 only objective목표
123
375847
3262
로봇의 유일한 목적은
06:31
is to maximize최대화하다 the realization실현
of human인간의 objectives목적들,
124
379133
4246
인간의 목표와
인간의 가치를 최대한
실현하는 것입니다.
06:35
of human인간의 values값.
125
383403
1390
06:36
And by values값 here I don't mean
touchy-feely까칠 까칠한, goody-goodygoody-goody values값.
126
384817
3330
여기서 말하는 가치는 닭살돋는
숭고한 가치를 의미하진 않습니다.
06:40
I just mean whatever도대체 무엇이 it is
that the human인간의 would prefer취하다
127
388171
3787
제가 말씀드리는 가치는
어떻게 해야 사람들의 삶이
더 나아질지를 의미하는 것입니다.
06:43
their그들의 life to be like.
128
391982
1343
06:47
And so this actually사실은 violates위반하다 Asimov's아시모프 law법
129
395364
2309
그리고 사실 이건
아시모프의 원칙 중에서
06:49
that the robot기계 인간 has to protect보호
its own개인적인 existence존재.
130
397697
2329
로봇은 스스로를 보호해야
한다는 원칙과 충돌합니다.
06:52
It has no interest관심 in preserving보존
its existence존재 whatsoever도대체 무엇이.
131
400050
3723
어쨌든 로봇은 스스로를
보호해서 얻는 것이 없죠.
06:57
The second둘째 law법 is a law법
of humility겸손, if you like.
132
405420
3768
두 번째 원칙은 겸손에 관한
법칙이라고 말할 수 있습니다.
07:01
And this turns회전 out to be really
important중대한 to make robots로봇 safe안전한.
133
409974
3743
로봇의 안전을 지키기 위한
아주 중요한 원칙이죠.
07:05
It says말한다 that the robot기계 인간 does not know
134
413741
3142
이 원칙은
로봇들은 인간이 추구하는 가치가
무엇인지는 알 수 없다는 것입니다.
07:08
what those human인간의 values값 are,
135
416907
2028
07:10
so it has to maximize최대화하다 them,
but it doesn't know what they are.
136
418959
3178
가치를 극대화해야 하지만 그것이
무엇인지는 알지 못한다는 것이죠.
07:15
And that avoids회피하다 this problem문제
of single-minded편견없는 pursuit추구
137
423254
2626
그렇기 때문에 이를 통해서
목표만을 맹목적으로 추구하는
문제를 피할 수 있습니다.
07:17
of an objective목표.
138
425904
1212
이런 불확실성은
매우 중요한 부분입니다.
07:19
This uncertainty불확실성 turns회전 out to be crucial결정적인.
139
427140
2172
07:21
Now, in order주문 to be useful유능한 to us,
140
429726
1639
자, 우리에게 도움이 되기 위해서는
07:23
it has to have some idea생각 of what we want.
141
431389
2731
우리가 무엇을 원하는지에 대한
개념을 갖고 있어야 합니다.
07:27
It obtains획득하다 that information정보 primarily주로
by observation관측 of human인간의 choices선택,
142
435223
5427
로봇은 주로 사람들이 선택하는
것을 관찰해서 정보를 얻습니다.
07:32
so our own개인적인 choices선택 reveal창틀 information정보
143
440674
2801
그래서 우리들의 선택 안에는
07:35
about what it is that we prefer취하다
our lives삶 to be like.
144
443499
3300
우리 삶이 어떻게 되기를
바라는지에 관한 정보가 있습니다
07:40
So those are the three세 principles원칙들.
145
448632
1683
이것들이 세 개의 원칙입니다.
자 그러면 이것이 다음 질문에
어떻게 적용되는지 살펴봅시다.
07:42
Let's see how that applies적용하다
to this question문제 of:
146
450339
2318
07:44
"Can you switch스위치 the machine기계 off?"
as Turing튜링 suggested제안 된.
147
452681
2789
기계의 전원을 끌 수 있을지에 관해
앨런 튜링이 제기했던 문제입니다.
07:49
So here's여기에 a PR홍보2 robot기계 인간.
148
457073
2120
여기에 PR2 로봇이 있습니다.
07:51
This is one that we have in our lab랩,
149
459217
1821
저희 연구소에 있는 로봇입니다.
07:53
and it has a big큰 red빨간 "off" switch스위치
right on the back.
150
461062
2903
이 로봇 뒤에는 커다랗고 빨간
"꺼짐" 버튼이 있습니다.
07:56
The question문제 is: Is it
going to let you switch스위치 it off?
151
464541
2615
자 여기에서 질문입니다.
로봇은 여러분이 전원을 끄도록 할까요?
07:59
If we do it the classical고전 way,
152
467180
1465
고전적 방법대로 로봇에게
이런 목표를 부여한다고 치죠.
08:00
we give it the objective목표 of, "Fetch술책
the coffee커피, I must절대로 필요한 것 fetch술책 the coffee커피,
153
468669
3482
"커피를 갖고 간다.
나는 커피를 가져가야만 한다.
08:04
I can't fetch술책 the coffee커피 if I'm dead죽은,"
154
472175
2580
내 전원이 꺼지면
커피를 갖고 갈 수 없다."
08:06
so obviously명백하게 the PR홍보2
has been listening청취 to my talk,
155
474779
3341
PR2는 제 명령을 그대로
따르기 위해 이렇게 말하겠죠.
08:10
and so it says말한다, therefore따라서,
"I must절대로 필요한 것 disable무능하게하다 my 'off''떨어져서' switch스위치,
156
478144
3753
"좋아, 내 '꺼짐' 버튼을
망가뜨려야 겠어.
08:14
and probably아마 taser테이서 all the other
people in Starbucks스타 벅스
157
482976
2694
그리고 스타벅스에 있는 모든
사람들을 전기총으로 쏴야겠어.
08:17
who might힘 interfere방해하다 with me."
158
485694
1560
이 사람들이 장애물이 될 테니까."
08:19
(Laughter웃음)
159
487278
2062
(웃음)
08:21
So this seems~ 같다 to be inevitable피할 수 없는, right?
160
489364
2153
이렇게 될 수 밖에 없잖아요.
08:23
This kind종류 of failure실패 mode방법
seems~ 같다 to be inevitable피할 수 없는,
161
491541
2398
이러한 종류의 실패 모드는
피할 수 없을 겁니다.
08:25
and it follows따르다 from having데
a concrete콘크리트, definite명확한 objective목표.
162
493963
3543
확실하고 명확한 목적을 갖고
그대로 따르고 있으니까요.
08:30
So what happens일이 if the machine기계
is uncertain불확실한 about the objective목표?
163
498812
3144
그러면 이 기계가 목표를 부정확하게
알고 있으면 어떤 일이 일어날까요?
음, 좀 다른 방식으로
이렇게 생각하게 될 겁니다.
08:33
Well, it reasons원인 in a different다른 way.
164
501980
2127
08:36
It says말한다, "OK, the human인간의
might힘 switch스위치 me off,
165
504131
2424
"좋아, 인간이
내 전원을 끌 수 있어.
08:39
but only if I'm doing something wrong잘못된.
166
507144
1866
하지만 내가 뭔가
잘못했을 때만 그럴 거야.
08:41
Well, I don't really know what wrong잘못된 is,
167
509747
2475
그런데 나는 잘못한다는 게
뭔지는 모르지만
08:44
but I know that I don't want to do it."
168
512246
2044
잘못하고 싶지는 않아."
자, 여기에 첫 번째와
두 번째 원칙이 있습니다.
08:46
So that's the first and second둘째
principles원칙들 right there.
169
514314
3010
08:49
"So I should let the human인간의 switch스위치 me off."
170
517348
3359
"그러면 나는 인간이
전원을 끄게 놔둬야겠다."
08:53
And in fact것 you can calculate계산하다
the incentive자극 that the robot기계 인간 has
171
521721
3956
사실 로봇이 인간으로 하여금
전원을 끌 수 있도록 놔둘 때
08:57
to allow허용하다 the human인간의 to switch스위치 it off,
172
525701
2493
어떤 이득이 있을지 예측할 수 있고
09:00
and it's directly직접 tied묶인 to the degree정도
173
528218
1914
이것은 기저에 깔린
목적에 대한 불확실성의 정도와
직접적으로 연결됩니다.
09:02
of uncertainty불확실성 about
the underlying밑에 있는 objective목표.
174
530156
2746
09:05
And then when the machine기계 is switched교환 된 off,
175
533977
2949
그리고 로봇의 전원이 꺼지면
09:08
that third제삼 principle원리 comes온다 into play놀이.
176
536950
1805
세 번째 원칙이 작동하게 됩니다.
09:10
It learns배우다 something about the objectives목적들
it should be pursuing추구하다,
177
538779
3062
로봇은 추구해야 하는
목표에 대해 이해하게 되죠.
목표 수행에서 무엇이 잘못됐는지
알게 되기 때문입니다.
09:13
because it learns배우다 that
what it did wasn't아니었다. right.
178
541865
2533
09:16
In fact것, we can, with suitable적당한 use
of Greek그리스 사람 symbols기호들,
179
544422
3570
사실 우리가 그리이스 문자를 사용해서
09:20
as mathematicians수학자 usually보통 do,
180
548016
2131
수학을 늘 공부하는 것처럼
09:22
we can actually사실은 prove알다 a theorem정리
181
550171
1984
우리는 하나의 가설을
증명할 수 있습니다.
09:24
that says말한다 that such이러한 a robot기계 인간
is provably증명할 수있는 beneficial유익한 to the human인간의.
182
552179
3553
어떤 정의냐면, 이런 로봇은 아마도
인간에게 도움이 될 거라는 겁니다.
09:27
You are provably증명할 수있는 better off
with a machine기계 that's designed디자인 된 in this way
183
555756
3803
아마도 이렇게 작동하게 만들어진
기계로 인해 혜택을 보게 될 겁니다.
09:31
than without없이 it.
184
559583
1246
이런 기계가 없을 때보다 말이죠.
09:33
So this is a very simple단순한 example예,
but this is the first step단계
185
561237
2906
이것은 매우 간단한 예시입니다.
인간과 공존할 수 있는 인공지능으로
무얼 할 수 있는지에 대한 첫걸음이죠.
09:36
in what we're trying견딜 수 없는 to do
with human-compatible인간과 호환되는 AIAI.
186
564167
3903
09:42
Now, this third제삼 principle원리,
187
570657
3257
자, 이제 세 번째 원칙입니다.
09:45
I think is the one that you're probably아마
scratching긁는 your head머리 over.
188
573938
3112
이걸 보고 어쩌면 여러분이
머리를 긁적이실 것 같은데요.
09:49
You're probably아마 thinking생각, "Well,
you know, I behave굴다 badly심하게.
189
577074
3239
이렇게 생각할 수도 있습니다.
"음, 내가 좀 못됐잖아.
09:52
I don't want my robot기계 인간 to behave굴다 like me.
190
580337
2929
나는 내 로봇이 나처럼
행동하는 건 별로야.
09:55
I sneak좀도둑 down in the middle중간 of the night
and take stuff물건 from the fridge냉장고.
191
583290
3434
나는 한밤중에 몰래 냉장고를
뒤져서 먹을 걸 찾기도 하잖아.
그것 말고도 많지."
09:58
I do this and that."
192
586748
1168
로봇이 하지 않았으면 하는
여러 행동들이 있을 겁니다.
09:59
There's all kinds종류 of things
you don't want the robot기계 인간 doing.
193
587940
2797
10:02
But in fact것, it doesn't
quite아주 work that way.
194
590761
2071
그런데, 그런 일은 없을 거예요.
단순히 여러분이
나쁜 행동을 했다고 해서
10:04
Just because you behave굴다 badly심하게
195
592856
2155
10:07
doesn't mean the robot기계 인간
is going to copy부 your behavior행동.
196
595035
2623
로봇이 그 행동을 그대로
따라서 하는 건 아닙니다.
로봇은 여러분의 동기를 이해하고
그 나쁜 행동을 하지 않도록 돕습니다.
10:09
It's going to understand알다 your motivations동기
and maybe help you resist견디다 them,
197
597682
3910
10:13
if appropriate적당한.
198
601616
1320
만약 그게 옳다면 말이죠.
10:16
But it's still difficult어려운.
199
604206
1464
하지만 이건 어려운 문제입니다.
10:18
What we're trying견딜 수 없는 to do, in fact것,
200
606302
2545
사실 우리가 하려고 하는 건
10:20
is to allow허용하다 machines기계들 to predict예측하다
for any person사람 and for any possible가능한 life
201
608871
5796
기계로 하여금 누군가를 대상으로
앞으로 그가 살게 될 삶이 어떠한지를
10:26
that they could live살고 있다,
202
614691
1161
예측하게 하는 겁니다.
10:27
and the lives삶 of everybody각자 모두 else그밖에:
203
615876
1597
그리고 다른 여러 모두의
사람들의 삶을 말이죠.
10:29
Which어느 would they prefer취하다?
204
617497
2517
어떤 것을 그들이 더 선호할까요?
10:34
And there are many많은, many많은
difficulties어려움 involved뒤얽힌 in doing this;
205
622061
2954
이를 가능하게 하려면 너무나
많은 난관을 넘어야 합니다.
10:37
I don't expect배고 있다 that this
is going to get solved해결 된 very quickly빨리.
206
625039
2932
저는 이 문제들이 단기간에
해결되리라고 보지 않습니다.
10:39
The real레알 difficulties어려움, in fact것, are us.
207
627995
2643
사실 그중 가장 큰 난관은
바로 우리 자신입니다.
10:44
As I have already이미 mentioned말하는,
we behave굴다 badly심하게.
208
632149
3117
앞서 말씀드렸듯이
우리는 나쁜 행동을 합니다.
사실 우리 중에 누군가는
정말 형편 없을지도 모르죠.
10:47
In fact것, some of us are downright철저한 nasty추잡한.
209
635290
2321
10:50
Now the robot기계 인간, as I said,
doesn't have to copy부 the behavior행동.
210
638431
3052
말씀드렸듯이 로봇은 그런 행동을
그대로 따라 하지는 않습니다.
10:53
The robot기계 인간 does not have
any objective목표 of its own개인적인.
211
641507
2791
로봇은 스스로를 위한
어떤 목적도 갖지 않습니다.
10:56
It's purely전혀 altruistic이타적인.
212
644322
1737
로봇은 순전히 이타적이죠.
10:59
And it's not designed디자인 된 just to satisfy풀다
the desires욕망 of one person사람, the user사용자,
213
647293
5221
그리고 사용자라는 한 사람만의 욕구를
충족하기 위해 만들어진 것도 아닙니다.
11:04
but in fact것 it has to respect존경
the preferences환경 설정 of everybody각자 모두.
214
652538
3138
사실은 모든 사람들이
원하는 바를 고려해야 하죠.
11:09
So it can deal거래 with a certain어떤
amount양 of nastiness지독한,
215
657263
2570
어느 정도의 형편없는 상황은
감내하게 될 것입니다.
11:11
and it can even understand알다
that your nastiness지독한, for example예,
216
659857
3701
여러분이 아무리 형편없어도
어느 정도는 양해해 주겠죠.
예를 들어 여러분이 여권 발급
공무원인데 뇌물을 받았다고 칩시다.
11:15
you may할 수있다 take bribes뇌물 as a passport여권 official공무원
217
663582
2671
11:18
because you need to feed먹이 your family가족
and send보내다 your kids아이들 to school학교.
218
666277
3812
그런데 뇌물을 받은 이유가 생활비와
아이들 교육을 위한 것이었다면
11:22
It can understand알다 that;
it doesn't mean it's going to steal훔치다.
219
670113
2906
로봇은 이런 걸 이해하고,
빼앗아가지는 않을 겁니다.
오히려 로봇은 여러분의 자녀가
학교에 갈 수 있도록 도울 거예요.
11:25
In fact것, it'll그것은 just help you
send보내다 your kids아이들 to school학교.
220
673043
2679
11:28
We are also또한 computationally계산적으로 limited제한된.
221
676976
3012
우리의 연산능력은 한계가 있습니다.
11:32
Lee남자 이름 Sedol세돌 is a brilliant훌륭한 Go player플레이어,
222
680012
2505
이세들은 천재 바둑기사입니다.
11:34
but he still lost잃어버린.
223
682541
1325
하지만 그는 로봇에게 졌죠.
11:35
So if we look at his actions행위,
he took~했다 an action동작 that lost잃어버린 the game경기.
224
683890
4239
그의 수를 살펴보면, 그는 로봇에게
질 수 밖에 없는 수를 두었습니다.
11:40
That doesn't mean he wanted to lose잃다.
225
688153
2161
그렇다고 해서 그가 패배를
원했다는 건 아닙니다.
11:43
So to understand알다 his behavior행동,
226
691340
2040
따라서 그의 수를 이해하려면
11:45
we actually사실은 have to invert거꾸로 하다
through...을 통하여 a model모델 of human인간의 cognition인식
227
693404
3644
우리는 인간의 지각 모델을
아예 뒤집어 봐야 합니다
11:49
that includes포함하다 our computational전산의
limitations한계 -- a very complicated복잡한 model모델.
228
697072
4977
인간의 지각 모델은 우리의 계산적
한계를 담고 있어서 매우 복잡합니다.
11:54
But it's still something
that we can work on understanding이해.
229
702073
2993
하지만 연구를 통해서
계속 발전하고 있습니다.
11:57
Probably아마 the most가장 difficult어려운 part부품,
from my point포인트 of view전망 as an AIAI researcher연구원,
230
705876
4320
인공지능 연구자의 입장에서
제가 보기에 가장 어려운 부분은
12:02
is the fact것 that there are lots of us,
231
710220
2575
인간이 너무 많다는 것입니다.
12:06
and so the machine기계 has to somehow어쩐지
trade무역 off, weigh달다 up the preferences환경 설정
232
714294
3581
그래서 인공지능 기계는 수많은
사람들의 선호도를 비교하면서
12:09
of many많은 different다른 people,
233
717899
2225
균형을 유지해야 하죠.
12:12
and there are different다른 ways길 to do that.
234
720148
1906
거기에는 여러 방법이 있습니다.
12:14
Economists경제학자, sociologists사회 학자,
moral사기 philosophers철학자 have understood이해 된 that,
235
722078
3689
그에 관해 경제학자, 사회학자,
윤리학자들이 연구를 수행했고
12:17
and we are actively활발히
looking for collaboration협동.
236
725791
2455
각 분야가 서로 협력하는
시도를 하고 있습니다.
12:20
Let's have a look and see what happens일이
when you get that wrong잘못된.
237
728270
3251
자 여러분이 잘못했을 때
어떤 일이 일어날지 살펴보죠.
12:23
So you can have
a conversation대화, for example예,
238
731545
2133
예를 들어 여러분이
대화를 하고 있습니다.
12:25
with your intelligent지적인 personal개인적인 assistant조수
239
733702
1944
여러분의 인공지능 비서와
이야기를 하고 있습니다.
12:27
that might힘 be available유효한
in a few조금 years'연령' time.
240
735670
2285
이런 대화는 앞으로
몇 년 안에 가능해질 겁니다.
12:29
Think of a Siri시리 on steroids스테로이드.
241
737979
2524
시리를 생각해보세요.
12:33
So Siri시리 says말한다, "Your wife아내 called전화 한
to remind생각 나게하다 you about dinner공식 만찬 tonight오늘 밤."
242
741627
4322
시리가 "사모님이 오늘 저녁 약속을
잊지말라고 전화하셨어요"라고 말합니다.
12:38
And of course코스, you've forgotten잊혀진.
"What? What dinner공식 만찬?
243
746616
2508
여러분은 약속을 잊고 있었죠.
"뭐라고? 무슨 저녁?
무슨 말 하는거야?"
12:41
What are you talking말하는 about?"
244
749148
1425
12:42
"Uh, your 20th일 anniversary기념일 at 7pm오후."
245
750597
3746
"음, 7시로 예정된 결혼 20주년
축하 저녁식사 입니다."
12:48
"I can't do that. I'm meeting모임
with the secretary-general사무 총장 at 7:30.
246
756915
3719
"시간이 안되는데.. 사무총장님과
7시 반에 약속이 있단 말이야.
12:52
How could this have happened일어난?"
247
760658
1692
어떻게 이렇게 겹쳤지?"
12:54
"Well, I did warn경고하다 you, but you overrode지나치다
my recommendation추천."
248
762374
4660
"음, 제가 말씀드리긴 했지만
제 이야기는 무시하셨죠."
13:00
"Well, what am I going to do?
I can't just tell him I'm too busy바쁜."
249
768146
3328
"그럼 어떡하지? 사무총장님한테
바쁘다고 핑계를 댈 수는 없잖아."
13:04
"Don't worry걱정. I arranged배열 된
for his plane평면 to be delayed지연."
250
772490
3281
"걱정마세요. 제가 사무총장님이 타신
비행기가 연착되도록 손 썼습니다."
13:07
(Laughter웃음)
251
775795
1682
(웃음)
13:10
"Some kind종류 of computer컴퓨터 malfunction부조."
252
778249
2101
"알 수 없는 컴퓨터 오류가
일어나도록 했죠."
13:12
(Laughter웃음)
253
780374
1212
(웃음)
13:13
"Really? You can do that?"
254
781610
1617
"정말? 그렇게 할 수 있어?"
13:16
"He sends보냄 his profound깊은 apologies사과
255
784400
2179
"사무총장님이 정말
미안하다고 하셨습니다.
13:18
and looks외모 forward앞으로 to meeting모임 you
for lunch점심 tomorrow내일."
256
786603
2555
그리고 대신 내일 점심에
꼭 보자고 하셨습니다."
13:21
(Laughter웃음)
257
789182
1299
(웃음)
13:22
So the values값 here --
there's a slight근소한 mistake잘못 going on.
258
790505
4403
이 상황에서 가치를 둔 것은..
방향이 조금 잘못되기는 했지만요.
13:26
This is clearly분명히 following수행원 my wife's아내 values값
259
794932
3009
이건 분명 제 아내에게
가치를 둔 결정입니다.
"아내가 행복하면, 삶이 행복하다."
라는 말처럼요.
13:29
which어느 is "Happy행복 wife아내, happy행복 life."
260
797965
2069
13:32
(Laughter웃음)
261
800058
1583
(웃음)
13:33
It could go the other way.
262
801665
1444
다른 상황도 벌어질 수 있습니다.
13:35
You could come home
after a hard단단한 day's오늘의 work,
263
803821
2201
여러분이 정말 힘든 하루를
보내고 집에 왔습니다.
13:38
and the computer컴퓨터 says말한다, "Long day?"
264
806046
2195
그리고 컴퓨터가 말합니다.
"힘든 하루였죠?"
13:40
"Yes, I didn't even have time for lunch점심."
265
808265
2288
"맞아, 점심 먹을 시간도 없었어."
"배가 많이 고프시겠네요."
13:42
"You must절대로 필요한 것 be very hungry배고픈."
266
810577
1282
13:43
"Starving굶주리는, yeah.
Could you make some dinner공식 만찬?"
267
811883
2646
"배고파 죽을 것 같아.
저녁 좀 해줄래?"
13:48
"There's something I need to tell you."
268
816070
2090
"제가 먼저 드릴 말씀이 있습니다."
13:50
(Laughter웃음)
269
818184
1155
(웃음)
13:52
"There are humans인간 in South남쪽 Sudan수단
who are in more urgent긴급한 need than you."
270
820193
4905
"남 수단에는 주인님보다 더 심한
굶주림에 시달리는 사람들이 있습니다."
13:57
(Laughter웃음)
271
825122
1104
(웃음)
13:58
"So I'm leaving퇴거. Make your own개인적인 dinner공식 만찬."
272
826250
2075
"저는 이제 전원을 끄겠습니다.
저녁은 알아서 드세요."
14:00
(Laughter웃음)
273
828349
2000
(웃음)
14:02
So we have to solve풀다 these problems문제들,
274
830823
1739
우리는 이런 문제들을 해결해야 합니다.
14:04
and I'm looking forward앞으로
to working일 on them.
275
832586
2515
그리고 해결되리라고 기대합니다.
14:07
There are reasons원인 for optimism낙천주의.
276
835125
1843
제가 낙관하는 이유가 있습니다.
14:08
One reason이유 is,
277
836992
1159
그 중 하나는
14:10
there is a massive거대한 amount양 of data데이터.
278
838175
1868
정말 방대한 양의 정보가 있다는 거죠.
14:12
Because remember생각해 내다 -- I said
they're going to read독서 everything
279
840067
2794
기계들은 인류가 기록해 둔 모든
자료를 읽어 들일 것입니다.
14:14
the human인간의 race경주 has ever written쓴.
280
842885
1546
우리가 기록한 자료 대부분은
누가 무엇을 했고
14:16
Most가장 of what we write쓰다 about
is human인간의 beings존재들 doing things
281
844455
2724
누가 그 일에 반대했는가에
관한 것들입니다.
14:19
and other people getting점점 upset당황 about it.
282
847203
1914
이런 방대한 양의 정보에서
배울 점이 있습니다.
14:21
So there's a massive거대한 amount양
of data데이터 to learn배우다 from.
283
849141
2398
이를 통해 엄청난
경제적 이득을 볼 수 있죠.
14:23
There's also또한 a very
strong강한 economic간결한 incentive자극
284
851563
2236
14:27
to get this right.
285
855331
1186
제대로 활용한다면요.
14:28
So imagine상상하다 your domestic하인 robot's로봇 at home.
286
856541
2001
자, 여러분 집에 가정부
로봇이 있다고 상상해보세요.
14:30
You're late늦은 from work again
and the robot기계 인간 has to feed먹이 the kids아이들,
287
858566
3067
여러분이 야근으로 귀가가 늦어졌고,
로봇이 아이들의 식사를 챙겨야 합니다.
14:33
and the kids아이들 are hungry배고픈
and there's nothing in the fridge냉장고.
288
861657
2823
아이들은 배가 고프고
냉장고에는 먹을 게 없습니다.
14:36
And the robot기계 인간 sees본다 the cat고양이.
289
864504
2605
그때 로봇은 고양이를 쳐다봅니다.
14:39
(Laughter웃음)
290
867133
1692
(웃음)
14:40
And the robot기계 인간 hasn't~하지 않았다. quite아주 learned배운
the human인간의 value값 function기능 properly정확히,
291
868849
4190
그리고 이 로봇은 인간의 가치 평가
방식을 아직 제대로 배우지 않았습니다.
14:45
so it doesn't understand알다
292
873063
1251
그래서 고양이의 영양학적 가치보다
인간이 고양이를 아끼는 감성적 가치가
14:46
the sentimental감상적 인 value값 of the cat고양이 outweighs보다 중요하다.
the nutritional영양가있는 value값 of the cat고양이.
293
874338
4844
더 중요하다는 것을 이해하지 못합니다.
14:51
(Laughter웃음)
294
879206
1095
(웃음)
어떤 일이 일어날까요?
14:52
So then what happens일이?
295
880325
1748
음, 이런 일이 일어날 겁니다.
14:54
Well, it happens일이 like this:
296
882097
3297
14:57
"Deranged황홀한 robot기계 인간 cooks요리사 kitty고양이 새끼
for family가족 dinner공식 만찬."
297
885418
2964
"미친 로봇이 저녁 메뉴로
고양이를 요리했다"
15:00
That one incident사건 would be the end종료
of the domestic하인 robot기계 인간 industry산업.
298
888406
4523
이 사건 하나로 가정용 로봇
업계는 망해버릴 수 있습니다.
15:04
So there's a huge거대한 incentive자극
to get this right
299
892953
3372
따라서 초지능을 가진
로봇이 출현하기 전에
15:08
long before we reach범위
superintelligent지능 machines기계들.
300
896349
2715
이걸 바로 잡는 것이 무척 중요합니다.
15:12
So to summarize요약하다:
301
900128
1535
자, 요약을 하자면
15:13
I'm actually사실은 trying견딜 수 없는 to change변화
the definition정의 of AIAI
302
901687
2881
저는 인공지능에 대한 정의를
바꾸기 위해 노력합니다.
15:16
so that we have provably증명할 수있는
beneficial유익한 machines기계들.
303
904592
2993
그래야만 정말 도움이 되는
로봇들을 가질 수 있을 겁니다.
15:19
And the principles원칙들 are:
304
907609
1222
여기에는 기본 원칙이 있죠.
15:20
machines기계들 that are altruistic이타적인,
305
908855
1398
로봇은 이타적이어야 하고
15:22
that want to achieve이루다 only our objectives목적들,
306
910277
2804
우리가 원하는 목적만을
이루려고 해야 합니다.
15:25
but that are uncertain불확실한
about what those objectives목적들 are,
307
913105
3116
하지만 그 목적이 정확히
무엇인지 몰라야 합니다.
15:28
and will watch all of us
308
916245
1998
그리고 우리 인간을 잘 살펴야 하죠.
15:30
to learn배우다 more about what it is
that we really want.
309
918267
3203
우리가 진정 무엇을 원하는지
이해하기 위해서입니다.
15:34
And hopefully희망을 갖고 in the process방법,
we will learn배우다 to be better people.
310
922373
3559
그리고 그 과정에서 우리는 더 나은
사람이 되는 법을 배우게 될 것입니다.
15:37
Thank you very much.
311
925956
1191
감사합니다.
15:39
(Applause박수 갈채)
312
927171
3709
(웃음)
15:42
Chris크리스 Anderson앤더슨: So interesting재미있는, Stuart스튜어트.
313
930904
1868
CA: 정말 흥미롭네요. 스튜어트.
다음 강연 순서를 준비하는 동안에
잠깐 이야기를 나누겠습니다.
15:44
We're going to stand대 here a bit비트
because I think they're setting환경 up
314
932796
3170
15:47
for our next다음 것 speaker스피커.
315
935990
1151
몇 가지 질문이 있는데요.
15:49
A couple두 of questions질문들.
316
937165
1538
15:50
So the idea생각 of programming프로그램 작성 in ignorance무지
seems~ 같다 intuitively직관적으로 really powerful강한.
317
938727
5453
무지한 상태에서 프로그래밍한다는 게
무척 대단하다고 생각됩니다.
15:56
As you get to superintelligence슈퍼 인텔리전스,
318
944204
1594
초지능 연구를 하고 계시는데요.
15:57
what's going to stop a robot기계 인간
319
945822
2258
로봇의 이런 부분을 막을 수 있을까요?
16:00
reading독서 literature문학 and discovering발견
this idea생각 that knowledge지식
320
948104
2852
로봇이 문학 서적을 읽고
지식이 무지보다 더 낫다는
개념을 발견하게 되고
16:02
is actually사실은 better than ignorance무지
321
950980
1572
16:04
and still just shifting이동 its own개인적인 goals목표
and rewriting다시 쓰기 that programming프로그램 작성?
322
952576
4218
그러면서도 계속 스스로 목적을 바꾸고
그걸 다시 프로그래밍히는 걸
막을 수 있나요?
16:09
Stuart스튜어트 Russell러셀: Yes, so we want
it to learn배우다 more, as I said,
323
957692
6356
SR: 네. 말씀드렸다시피, 우리는
로봇이 더 많이 배우길 바랍니다.
16:16
about our objectives목적들.
324
964072
1287
우리의 목표에 대해서 말이죠
16:17
It'll그것은 only become지다 more certain어떤
as it becomes된다 more correct옳은,
325
965383
5521
목표가 더 정확해질수록
더 확실해지게 됩니다.
16:22
so the evidence증거 is there
326
970928
1945
그런 증거들이 있습니다.
16:24
and it's going to be designed디자인 된
to interpret새기다 it correctly바르게.
327
972897
2724
그리고 목표를 정확하게
해석할 수 있도록 설계될 겁니다.
16:27
It will understand알다, for example예,
that books서적 are very biased치우친
328
975645
3956
예를 들어, 인공지능이 책들을 읽고
그 안에 담긴 내용들이 한쪽으로
편향되어 있다고 이해하게 될 겁니다.
16:31
in the evidence증거 they contain있다.
329
979625
1483
그 책들의 내용은
16:33
They only talk about kings왕 and princes왕자
330
981132
2397
왕과 왕자, 뛰어난 백인
남성들의 업적들 뿐이죠.
16:35
and elite엘리트 white화이트 male남성 people doing stuff물건.
331
983553
2800
16:38
So it's a complicated복잡한 problem문제,
332
986377
2096
이것은 어려운 문제입니다.
16:40
but as it learns배우다 more about our objectives목적들
333
988497
3872
하지만 우리의 목적에 대해
더 많이 알게 될수록
16:44
it will become지다 more and more useful유능한 to us.
334
992393
2063
우리에게 더욱 유용하게 될 겁니다.
16:46
CA캘리포니아 주: And you couldn't할 수 없었다
just boil종기 it down to one law법,
335
994480
2526
CA: 그런데 그걸 하나의
법칙으로만 말할 수는 없겠죠.
말하자면, 이렇게 입력하는 건가요.
16:49
you know, hardwired하드 와이어드 in:
336
997030
1650
16:50
"if any human인간의 ever tries시도하다 to switch스위치 me off,
337
998704
3293
"만약 어떤 인간이라도
내 전원을 끄려고 한다면
16:54
I comply응하다. I comply응하다."
338
1002021
1935
나는 복종한다. 복종한다"
16:55
SRSR: Absolutely전혀 not.
339
1003980
1182
SR: 물론 아닙니다.
그건 정말 끔찍한 생각이에요.
16:57
That would be a terrible무서운 idea생각.
340
1005186
1499
무인자동차를 갖고 있다고 생각해보세요.
16:58
So imagine상상하다 that you have
a self-driving자가 운전 car차
341
1006709
2689
17:01
and you want to send보내다 your five-year-old5 살짜리
342
1009422
2433
그리고 다섯 살이 된 아이를
유치원에 데려다 주려고 합니다.
17:03
off to preschool취학 전의.
343
1011879
1174
17:05
Do you want your five-year-old5 살짜리
to be able할 수 있는 to switch스위치 off the car차
344
1013077
3101
그때 운전중에 다섯 살짜리 아이가
전원을 꺼버리게 두시겠어요?
17:08
while it's driving운전 along...을 따라서?
345
1016202
1213
아마 아닐 겁니다.
17:09
Probably아마 not.
346
1017439
1159
로봇은 작동하는 사람이 얼마나
이성적이고 지각이 있는지 파악합니다.
17:10
So it needs필요 to understand알다 how rational이성적인
and sensible현명한 the person사람 is.
347
1018622
4703
17:15
The more rational이성적인 the person사람,
348
1023349
1676
더 이성적인 사람이
전윈을 꺼주기를 바라겠죠.
17:17
the more willing자발적인 you are
to be switched교환 된 off.
349
1025049
2103
만약 어떤 사람인지 전혀 모르고
심지어 악의적인 사람이라면
17:19
If the person사람 is completely완전히
random무작위의 or even malicious악의 있는,
350
1027176
2543
17:21
then you're less적게 willing자발적인
to be switched교환 된 off.
351
1029743
2512
그런 사람이 전원을 끄기를
원하지는 않을 겁니다.
17:24
CA캘리포니아 주: All right. Stuart스튜어트, can I just say,
352
1032279
1866
CA: 알겠습니다. 스튜어드씨,
저희 모두를 위해 그 문제를
해결해 주시기를 바랍니다.
17:26
I really, really hope기대 you
figure그림 this out for us.
353
1034169
2314
좋은 강연 감사합니다.
정말 놀라운 이야기였습니다
17:28
Thank you so much for that talk.
That was amazing놀랄 만한.
354
1036507
2375
SR: 감사합니다
17:30
SRSR: Thank you.
355
1038906
1167
17:32
(Applause박수 갈채)
356
1040097
1837
(박수)
Translated by Julie Jeng
Reviewed by Keun young Lee

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Stuart Russell - AI expert
Stuart Russell wrote the standard text on AI; now he thinks deeply on AI's future -- and the future of us humans, too.

Why you should listen

Stuart Russell is a professor (and formerly chair) of Electrical Engineering and Computer Sciences at University of California at Berkeley. His book Artificial Intelligence: A Modern Approach (with Peter Norvig) is the standard text in AI; it has been translated into 13 languages and is used in more than 1,300 universities in 118 countries. His research covers a wide range of topics in artificial intelligence including machine learning, probabilistic reasoning, knowledge representation, planning, real-time decision making, multitarget tracking, computer vision, computational physiology, global seismic monitoring and philosophical foundations.

He also works for the United Nations, developing a new global seismic monitoring system for the nuclear-test-ban treaty. His current concerns include the threat of autonomous weapons and the long-term future of artificial intelligence and its relation to humanity.

More profile about the speaker
Stuart Russell | Speaker | TED.com
THE ORIGINAL VIDEO ON TED.COM