"기계의 한계와 언어의 모호성을 초월해 어의(語義)를 완전히 이해하고 전달할 수 있는 인공지능을 개발하는 거죠. 애플의 시리(Siri)나 구글 나우(Now)는 아주 기초적 단계입니다. 평이한 질문은 이해하지만, 아직 \'부정형\'이나 \'맥락\'을 잘 이해하지 못해요. 하지만 찰나에 100억쪽이나 되는 텍스트를 이해하는 \'구글 스케일\'이 있다면 가능해요. 예컨대 구글 스케일은 지금까지 인간이 피자를 주문 배달시킬 때 사용한 모든 표현 패턴을 다 검색해 그 나름의 패턴을 산출합니다. 피자를 주문할 때 인간이 할 수 있는 모든 표현을 다 합쳐 봤자 수천 개가 넘지 않을 것이니, 구글 스케일은 눈 깜짝할 새 모든 가능성을 검토해 피자 주문을 받을 수 있게 되는 거죠. 구글엔 또 세계에서 가장 똑똑한 동료들이 있어요."

―언젠가 컴퓨터가 농담이나 비꼬는 말까지 이해할 수 있을까요.

"시적 표현이나 농담, 빈정거림은 언어의 추상성에서 가장 고차원적인 레벨로, 사람들조차 때때로 다 이해하지 못해요. 하지만 2029년까지는 그런 것까지 인간 수준으로 알아듣는 인공지능이 반드시 나옵니다."

커즈와일에 따르면 현재 컴퓨터는 계산 속도만 빠를 뿐 쥐의 뇌보다 못한 수준이다. 그러나 기술이 기하급수적으로(산술급수적이 아니라) 발전하기 때문에 2029년 컴퓨터의 능력은 개별 인간을 뛰어넘고, 2045년엔 전 인류 지능의 총합마저 크게 앞질러 버린다고 그는 예측했다. 이 시점을 그는 \'특이점(singularity)\'이라고 부른다. 그는 이 시기가 되면 인간이 죽지 않고 영원히 살 수 있다고 예측해 거센 논란을 불러일으켰다.
로버트 프라이타스에 의해 설계된 호흡세포의 분석에 따르면, 이 로봇으로 여러분의 적혈구의 10퍼센트만 교체해도, 숨을 한번도 쉬지 않고 15분간 올림픽 수준의 달리기를 할 수 있다고 합니다. 수영장 아래 바닥에 4시간 동안 앉아 있을 수도 있게 됩니다.

2020년대 말에는 나노혁명이2030년대 초반엔완전몰입 가상현실이2030년대 말에는완전몰입 가상현실하고 현실하고 차이를 못느끼는 수준이 됨2040년대는 기술이 기술을 낳아인공지능이 인류의 지능을 뛰어넘음
그리고 미치오 카쿠가 나노기술로 분자조립을 해서무엇이든 만드는 수준까지 이르게 된다고 함분자조립은 언제 될지 모르겠음
https://youtu.be/3pC4ZaSJ62A
https://youtu.be/oRSLDdjIOJg


나노 로봇을 이용한 현실과 구별이 절대로
불가능한 가상현실은 이미 이론적으로 정립이 됬다.

https://youtu.be/6UVet-OCFdI2020년대면 나노조립기 나온다.2030년대면 의학용 나노 나온다.






Rated Informative, Fascinating

00:11네, 여기에 오게 되서 반갑습니다. 우리는 기술의 약속과 위험에 대해서 많이 들어 왔습니다. 저는 양쪽 모두에 매우 관심이 많았습니다. 만약에 우리가 지구에 도달하는 햇빛의 0.03 퍼센트만 에너지로 바꿀 수 있으면, 2030년까지 예상되는 모든 에너지 수요를 감당할 수 있을 것입니다. 지금은 그게 불가능한데요, 태양 전지판이 무겁고 비싸고 비효율적이기 때문입니다. 나노 공학을 이용한 방식도 있는데요,최소한 이론적으로 분석한 결과에서는,♪ 아주 가볍고, 저렴하며 효율적으로 만들 수 있는 가능성을 보여줍니다. 그리고, 이 재생 가능한 방식으로 모든 우리의 에너지 수요를 충족시킬 수 있을 겁니다. 나노 공학으로 만든 연료 전지는 에너지가 필요한 곳에 이를 공급할 수 있습니다. 그게 주요 트렌드입니다. 분산화죠. 한곳에 집중된 원자력 발전소나 액화 천연가스 운반 차량에서 분산된 자원을 이용하면, 보다 환경 친화적이고 훨씬 더 효율적이며 더 유용하고 파괴로부터 안전합니다.01:11보노가 잘 말해줬듯이, 사상 처음으로 우리가 갖게된 이 도구를 이용해서, 수세대에 걸쳐온 질병과 가난의 문제에 대응할 수 있습니다. 세계의 대부분의 지역이 그 방향으로 움직이고 있습니다. 1990년에는, 동아시아와 태평양 지역에, 5억명 정도의 사람들이 가난속에 살고 있었습니다. 지금은 그 숫자가 2억명 미만입니다.€ 세계 은행의 예측에 따르면, 2011년까지 2천만명으로 줄어 든다고 합니다. 이는 95퍼센트가 감소한 것입니다. 보노가 한 이야기 가운데하이트-애쉬버리와 실리콘 밸리를 빗댄 이야기가 재미있었습니다. 제 스스로가 메사추세츠의 하이테크 업계 출신으로서, 우리 역시도 1960년대에는 히피였다는 점을 강조하고 싶습니다. 비록 하바드 스퀘어 근처였습니다만. 하여튼, 우리는 질병과 가난을 극복할 수 있는 가능성이 있습니다. 우리의 의지가 있다면 말이죠. 그에 관해서 이야기를 하고자 합니다.02:06케빈 켈리가 기술의 가속에 대해서 이야기 했습니다. 그건 제 주요 관심사이기도 합니다. 그리고 제가 약 30년간 발전시켜온 주제입니다. 제가 깨달은 것은, 프로젝트가 끝났을때 제 기술이 의미가 있어야 한다는 거였습니다. 그리고, 틀림없이, 제가 기술을 소개했을때, 세상은 다른 곳일 거라는 것이죠. 또한가지는, 대부분의 발명이 실패하는 것은, 연구 개발 부서에서 이를 실현시킬 수가 없어서가 아니라는 것입니다. 거의 대부분의 비지니스 계획을 보면, 처음 계획대로 만들 기회가 주어진다면, 성공할 것입니다. 90퍼센트나 그 이상의 프로젝트가 실패하는 것은 타이밍이 틀렸기 때문입니다 실현에 필요한 모든 요소들이 적절한 시점에 준비되지 않았기 때문이죠.02:43그래서 저는 기술의 트렌드에 대해서 열심히 공부하기 시작했습니다, 기술이 시간에 걸쳐서 어떤 위치에 있게 되는지를 추적했습니다. 그리고 이를 위한 수학적인 모델을 만들기 시작했습니다. 이 작업은 그 스스로 생명을 갖기 시작했습니다. 10명의 사람들이 저와 함께 일하면서 데이터를 모으고 있습니다. 여러 다양한 분야의 기술에 대한 중요한 척도들을 모아서 모델을 만들고 있습니다. 사람들이 말하기를, 미래를 예측할 수는 없다고 합니다. 만약에 저한테 물어보시는 질문이, 구글의 주가가 3년후에 오를것 같냐 내릴것 같냐라는 것이라면, 그건 답하기 매우 힘들 겁니다. 혹은 와이맥스 CDMA G3가 3년후에 무선 표준이 될거냐고 묻는다면, 예측하기 힘들겠죠. 하지만 만약에 질문의 종류가 2010년에 1 MIPS의 컴퓨팅의 가격이 얼마나 할것인지, 혹은 2012년에 DNA의 기본 쌍의 염기서열을 결정하는데 드는 가격이나, 혹은 2014년에 무선으로 1 메가바이트의 데이터를 보내는데 드는 가격이라면, 그런 것들은 예측이 가능하다는 것입니다.03:33가격대 성능이나 용량 혹은 대역폭을 결정하는 아주 부드러운 지수 곡선이 있습니다. 제가 이제 이에 관한 작은 샘플을 하나 보여 드리겠습니다. 왜 기술의 진보가 지수적인 방식인지에 대한 이론적인 설명이 있습니다. 많은 사람들이, 미래에 대해 생각할때 선형적으로 생각합니다. 즉, 사람들이 지속적으로 문제를 만들어 내거나 혹은 오늘날의 도구를 이용해서 문제에 대처하고, 오늘날의 속도로 진전이 이루어 질거라고 생각하죠. 그러면서 이 지수적인 성장을 고려하지 못합니다.04:021990년에 게놈 프로젝트에 대해서 논란이 많았습니다. 우리는 가장 뛰어난 박사 과정 학생들이 있었고,세계에서 가장 진보된 장비들이 있었지만, 전체 프로젝트의 만분의 1밖에 끝내지 못했었습니다, 그러니, 어떻게 이 일을 15년만에 끝낼 수 있겠습니까?그리고, 10년간 프로젝트를 진행했는데, 회의론은 여전히 강했습니다 - "프로젝트 기간의 3분의 2가 지났는데, 당신들은, 이제 겨우 전체 게놈의 아주 극히 일부분의 염기 서열밖에 밝혀내지 못했다." 하지만, 그건 지수 성장의 특징입니다. 즉, 한번 커브의 변곡점에 이르면, 폭발적으로 성장하죠. 프로젝트의 거의 대부분은, 프로젝트 기간의 마지막 몇년간에 이루어 졌습니다. HIV 염기서열을 밝히는데 15년 걸렸는데, SARS는 31일만에 해 냈습니다. 따라서, 우리는 이런 문제들을 극복할 가능성을 얻고 있습니다.04:40이제 몇가지 예를 보여 드리겠습니다. 이 현상이 얼마나 흔히 관찰할 수 있는지요. 패러다임 전환의 확률이나, 새로운 아이디어의 채용률은, 우리 모델에 따르며, 매 10년마다 두배로 증가합니다. 이들은 모두 로그 함수 그래프입니다. 따라서, 레벨이 하나씩 올라갈수록 10배에서 100배씩 증가하는 겁니다. 전화기가 보급되는데 50년 걸렸습니다. 최초의 가상 현실 기술이었죠. 휴대폰의 경우 약 8년 걸렸습니다.다른 통신 기술을 이 로그 그래프에 적용하면, 텔레비전이나 라디오, 전화 등은 몇십년에 걸쳐 도입되었습니다. PC나 웹, 휴대폰 등의 최신 기술은, 10년이 걸리지 않았습니다. 자, 이제 이건 흥미로운 차트입니다. 그리고 이를 보면 진화의과정에 본질적인 이유를 알수있죠, 즉 생물학이나 기술 분야 모두 진화 과정이라고 볼 수 있는데, 가속되는 특성인지 알 수 있죠. 이들은 상호 작용을 합니다 - 어떤 기능을 만들죠, 그리고 그 기능을 이용해서 다음 단계로 진행합니다.05:36따라서, 생물학적인 진화에서 첫 단계는, DNA의 진화인데 - 사실은 RNA가 먼저입니다만, 이는 몇십억년이 걸렸습니다, 하지만 진화의 과정은 그 정보 처리 배경을 바탕으로 다음 단계로 진행하죠. 따라서, 모든 동물들의 신체 구조가 진화했던 캄브리안의 대폭발 시기는, 천만년 밖에 걸리지 않았습니다. 200배가 빨라진 겁니다. 그리고, 진화는 다시 그 신체 구조를 이용해서, 보다 인지 기능이 강화되도록 진화합니다. 그렇게 생물학적 진화는 계속 속도가 빨라지죠. 이것은 진화 과정의 고유의 특성입니다. 따라서 최초로 기술을 만드는 종인 호모 사피엔스는, 인지적인 기능을 마주댈 수 있는 수족과 결합해서, 참, 그리고, 침팬지는 마주보게 하기가 어려운 엄지를 갖고 있습니다만, 인류는 꽉 쥘수 있는 손과 정밀한 운동 능력으로, 우리 주변의 환경을 조작할 수 있게 된겁니다. 또한 우리의 정신 모델을 이용해서 세상을 바꾸고, 기술을 탄생 시켰습니다.06:23하지만 어쨌거나, 우리 인류의 진화는 수십만년이 걸렸고, 상호 작용을 통해서, 진화는 결국은, 기술을 만드는 종을 이용해 다음 단계로 진보했고, 그게 기술적 진화의 첫 단계가 된거죠. 그리고 첫 단계는 수만년이 걸렸는데,© 돌로 만든 도구나, 불, 바퀴 등의 기술 진화가 계속 빨라졌죠. 우리는 항상, 당시에 가장 최신의 기술을 이용해서 다음 세대의 기술을 만들어냅니다. 인쇄 출판물은 백년에 걸쳐 보급 되었습니다. 첫 컴퓨터는 종이와 펜을 이용해 설계했지만 지금은 컴퓨터를 이용합니다. 그리고 우리는 이 과정을 지속적으로 가속화합니다.06:55이제 이 선형 그래프를 보면, 마치 모든 것이 방금 일어난 일처럼 보입니다. 하지만 어떤 분은 말하길, "음, 커츠웨일씨가 그래프 위의 일직선상에 점들을 찍었구나"라고 하겠죠. 그래서 저명한 분들로부터 15개의 리스트를 받았습니다, 브리태니커 백과사전이나, 자연사 박물과, 칼 세이건의 우주 달력 (Cosmic Calendar) 등을 참고했습니다. 이 분들은 특별히 제 논리를 도와주기 위해 일한 분들은 아니죠. 이것은 단순히 참조한 작업들의 리스트일 뿐입니다. 제 생각에는, 그분들도 생태적인 진화나 기술적인 진화에 대해, 이런 식으로 생각을 한 것 같습니다. 다시 봐도, 역시 마찬가지의 직선이 보입니다. 선이 약간씩 굵어지는데요, 사람마다 견해차이가 있기 때문입니다. 중요한 포인트들에 대해서요, 농경이 언제 시작했는지에 대한 견해차이도 있고, 캄브리안 대폭발이 얼마나 오래 지속되었는지에 대한 견해차도 있습니다. 하지만, 매우 분명한 경향을 볼 수 있습니다. 기본적이고 의미 있는 이 진화 과정의 가속 현상이 있는 거죠. 정보 기술 분야에서는 그 기능과, 가격대 성능 그리고 대역폭이 매년 두배씩 증가합니다. 그것은, 아주 확실한 지수 성장의 발현입니다. 제가 MIT에 있을때의 개인적인 경험입니다만, 컴퓨터의 크기가 이 방의 크기정도 됐었는데, 현재 여러분의 전화기에 있는 컴퓨터보다도 성능이 못했습니다.하지만, 이 지수 성장을 잘 보여주는 무어의 법칙은,여러가지 예들 가운데 하나일 뿐입니다. 왜냐하면이것은 기술 진화 과정의 기본적인 특징이기 때문입니다.08:13만약에 제가 49개의 유명한 컴퓨터를 이 로그 그래프에 올려놓으면, 근데, 로그 그래프에서 직선은 지수 성장을 의미합니다만, 역시 또다른 지수 함수를 볼 수 있습니다. 1900년에는 컴퓨팅의 가격 성능비를 두배 올리는데 3년 걸렸습니다. 중간에는 2년이 걸렸고, 지금은 매년 두배로 증가합니다. 이건, 다섯가지 서로 다른 패러다임을 통한 지수 성장입니다.무어의 법칙은 그 마지막 부분이었을 뿐입니다. 트랜지스터를 작게 만든 IC(집적회로)에 대한 것이었죠. 그 전에는 전기-기계적인 계산기가 있었죠. 독일의 암호 코드를 해독해냈던 릴레이 기반의 컴퓨터들이나, 아이젠하워의 당선을 예측했던 1950년대의 진공관 컴퓨터들, 그리고 최초의 우주 비행에 사용되었던 개별 트랜지스터 컴퓨터에 이어, 무어의 법칙이 나온거죠. 하나의 패러다임이 그 동력을 잃을때마다, 또다른 패러다임이 등장해서 지수 성장을 지속시킵니다. 진공관을 점점 작게 만들다가, 벽에 부딪혔습니다. 더 작게 만들면 진공을 유지할 수 없게 된거죠. 이때 전혀 다른 패러다임인 트랜지스터가 갑자기 등장한겁니다. 사실, 어떤 특정 패러다임의 끝부분을 보게 되면, 다음 패러다임을 만들어내야할 압력이 연구 분야에 전해집니다. 그리고, 우리가 무어의 법칙의 끝을 예상해왔기때문에, 그것도 꽤 오랫동안 - 처음에는 2002년이라고 하고 이제는 2022년이라고 합니다만. 하지만, 2010년대에는, 트랜지스터의 특성은 겨우 원자 몇개의 폭밖에 안될 것이고, 그 이상으로 크기를 줄일 수는 없게 될겁니다. 그건 무어의 법칙의 끝이 되는거죠, 하지만 그렇다고 해서 컴퓨팅의 지수 성장의 끝은 아닙니다, 칩들은 평평하거든요. 우리는 삼차원의 세상에서 살고 있으니, 그 점을 이용할 수도 있겠죠. 삼차원의 방향으로 가게 될겁니다, 지난 몇년간 엄청난 진전이 있었습니다, 삼차원의, 스스로 정렬하는 분자 회로를 동작시키는 작업 말이죠. 무어의 법칙이 동력을 잃기 한참 전에 그 기술이 사용 가능해질 겁니다. 수퍼 컴퓨터도 마찬가지 입니다. 인텔 칩의 프로세서 성능이나, 트랜지스터의 평균 가격은, 1968년에는 1불이면 트랜지스터 하나를 살 수 있었는데요, 2002년에는 천만개를 살 수 있습니다.10:04생각해보면 정말 놀라운데요 그 과정이 얼마나 부드러운 지수 과정이냐는 거죠. 이건 마치 테이블에서 실험한 내용의 결과물처럼 보인다는 겁니다, 하지만 이것은 세계적인 규모의 카오스적 행동의 결과물입니다. 각 나라가 제품을 덤핑하는 것을 비난하는 것에서, 주식 시장 상장과 파산, 마케팅 프로그램들까지요. 이런 것은 아주 산만한 과정일 거라고 생각할겁니다, 그런데 아주 부드러운 결과가 이런 혼란스런 과정에서 나온다는 거죠. 우리가 예상하기 힘든 것이, 가스 내의 하나의 분자가 어떻게 될지인데요,단 한개의 분자의 행동을 예측하는 것은 거의 불가능하지만, 전체 가스의 특성은 예측 가능하다는 거죠, 열역학을 통해서 매우 정확하게 예측 가능합니다. 같은 원리입니다. 우리는 개별 프로젝트의 미래를 예상할 수 없습니다, 하지만 전 세계적인 규모의,혼란스럽고, 예측 불가능한 경쟁 구도의 결과나, 기술의 진화 과정은, 예측이 가능 합니다. 그리고 이런 경향을 한참 후의 미래까지 예측 가능합니다. 거트루드 스타인의 장미와는 달리, 트랜지스터는 그냥 트랜지스터가 아닙니다. 그것들을 더 작고 더 싸게 만들수록, 전자들이 더 작은 거리를 이동하게 되죠.따라서 더 빠르게 되니까, 트랜지스터의 속도에 지수함수적 성장이 가능하고, 하나의 트랜지스터의 사이클의 가격이, 1.1년의 반감기를 갖는 정도로 내려왔습니다. 다른 형태의 혁신과 프로세서 설계를 추가하면, 매년 가격 대비 성능이 두배로 증가하게 되는 겁니다.11:23그건 기본적으로 디플레이션입니다. 50퍼센트의 감축이죠. 컴퓨터만의 이야기는 아닙니다. DNA 염기서열을 밝히는 것도 그렇습니다. 뇌 스캐닝도 마찬가지고, 월드와이드 웹도 마찬가지입니다. 우리가 정량화 시킬 수 있는 것은 모두 해당되죠. 수백 가지의 다양한 측정 방법이 있습니다. 정보 관련된 여러가지 측정 방식들입니다. 용량이나 도입률 같은 것이죠. 그것들은 기본적으로 12,13, 15개월마다 두배로 증가합니다. 뭘 보느냐에 따라서요. 가격 성능의 경우엔, 50입니다 - 40에서 50퍼센트의 감소율을 보입니다. 경제학자들은 그에 대해서 걱정하기 시작했습니다. 대 공황 기간에 디플레이션을 경험했습니다, 하지만 그것은 통화 공급의 붕괴였죠, 소비자 신뢰도의 붕괴이니, 전혀 다른 현상입니다. 이것은 생산성 형상에 의한 것입니다, 하지만 경제학자들은 말하죠, "계속 그렇게 지속해 나갈수는 없을 겁니다." 50퍼센트의 디플레이션이 생기면, 사람들은 생산량을 증가시켜서 30 혹은 40퍼센트 더 만들겠죠, 하지만 계속 그럴 수는 없습니다. 하지만 우리가 실제로 관찰한 바에 따르면 그저 지속하는 수준 이상입니다. 우리는 달러 기준으로 연평균 28퍼센트의 성장률을 기록해왔습니다. 지난 50년간 정보 기술 분야에서요. 말하자면, 10년전에 아이팟을 만불에 만들지는 않았다는 겁니다. 가격 성능비가 새로운 어플리케이션을 가능하도록 만들면서, 새로운 어플리케이션들이 시장에 나타나는 겁니다. 이것은 아주 널리 퍼진 현상입니다. 자기 방식의 데이터 저장매체는, 무어의 법칙이 아닙니다, 이건 자화소의 크기를 줄이는 것입니다, 다른 엔지이어들과 다른 회사들이지만, 같은 지수 성장 과정입니다.12:43중요한 혁신은 우리 자신의 생태학을 이해한다는 점입니다, 이런 정보적인 관점에서요. 우리 몸을 작동시키는 소프트웨어 프로그램을 이해하고 있다는 것입니다. 이는 매우 다른 시대에 진화해왔습니다. 그런 프로그램들을 바꾸고 싶은 겁니다. 지방성 인슐린 수용체 유전자라고 불리우는 작은 소프트웨어 프로그램이, 명령하길, "모든 칼로리를 저장해라, 왜냐하면 다음 사냥철에 결과가 좋지 않을 수도 있으니."그것은 수만년 전의 종을 위한 것이었습니다. 우리는 그 프로그램을 끄고자 합니다. 동물 실험을 했는데, 실험쥐들이 아주 게걸스럽게 먹었음에도 불구하고, 여전히 살이찌지 않았고, 그에 따라서 건강도 유지를 했습니다. 당뇨병에도 걸리지 않았고, 심장병도 얻지 않았습니다. 20퍼센트 더 장수했고, 칼로리 제약을 하지 않으면서도 그 이점을 얻었습니다. 네 다섯 군데의 제약 회사가 이점을 알게 되었고, 이를 상용화하면 사람들 대상으로 흥미로운 약이 될 것으로 생각했습니다. 그리고 이것은 우리의 생화학에 영향을 주는 3만개 유전자 가운데, 단지 하나일 뿐입니다.13:38우리의 진화로 인해서, 이제 더이상 사람들의 관심을, 저를 포함해서, 이 회의장에 계신 대부분의 분들의 나이대에 대해서, 훨씬 더 오래 산다는 것이 큰 이익이 아닌것이, 귀중한 자원을 모두 소모해 버리고 있기 때문입니다. 아이들과 아이들을 돌보는 사람들에게 사용되는 것이 훨씬 더 낫거든요. 따라서, 장수한다는 것은, 뭐 예를 들어서, 30년보다 훨씬 더 길게 사는 것은, 선택되지 않았습니다만, 하지만 우리는 이런 조작 방법을 배우고 있으며, 이 소프트웨어 프로그램들을 바꾸는 것이, 생물 공학의 발전을 통해서 가능하게 되는 겁니다. 예를 들어서, 우리는 RNA 간섭을 통해서 유전자를 억제시킬 수 있습니다. 아주 흥미로운 유전자 치료의 새로운 방식들이 있는데요, 이를 통해서 유전 물질의 배치 문제를 극복할 수 있습니다. 염색체 내의 올바를 자리를 찾아주는 겁니다. 이제 처음으로, 인간 대상으로, 유전자 치료를 통해 폐 고혈압을 치료하는 임상 실험이 진행되는데요, 이는 아주 치명적인 질병이거든요. 따라서, 우리는 유전자 조작 아기들을 갖는 정도가 아니라, 유전자 조작 세대를 갖게 될겁니다. 그리고 이 기술 역시 가속화하고 있습니다. 1990년에는 유전자 기본쌍에 10불 정도 했는데, 2000년에는 1센트였고, 이제는 10분의 1센트 이하입니다. 유전 데이터의 양은, 역시 부드러운 지수 성장을 보이는데, 매년 두배씩 늘어났습니다. 그래서 게놈 프로젝트가 완료될 수 있었죠.14:47또다른 주요 혁신은, 통신 분야에서 입니다. 가격 성능, 대역폭 등 통신의 용량은 여러가지 다른 방식으로 측정 됩니다. 유선, 무선 모두 지수적으로 성장하고 있습니다. 인터넷은 그 기능이 두배씩 성장해왔고 지속적으로 성장하고 있습니다. 여러가지 방식으로 측정했을때도요. 이건 호스트 컴퓨터의 숫자에 근거한 것입니다.15:05축소화 - 우리는 기술의 크기를 줄여가고 있습니다.지수 함수적인 비율로 말이죠. 유선과 무선 모두를 포함합니다. 이것들은 에릭 드렉슬러의 책에서 온 디자인 들입니다, 구현 가능하다고 보여주고 있는거죠, 수퍼 컴퓨터를 통한 시뮬레이션을 통해서요, 과학자들의 빌딩이 있는 곳입니다. 분자 규모의 로봇들이구요. 어떤 것은 놀라울 정도로 인간과 유사하게 걷는 것도 있습니다. 분자들을 이용해서 만들어졌죠. 실험적인 수준에서 뭔가를 해내는 작은 기계들이 있습니다. 가장 흥미로운 기회는, 실제로 사람의 인체내에 들어가는 것입니다. 그리고 치료나 진단 기능을 수행하는 겁니다. 이는 생각하시는 것보다 그리 미래적인 이야기만은 아닙니다. 이것들은 이미 동물 실험이 진행되었습니다.15:44타입 1 당뇨병을 치료하는 나노 공학 장치가 있습니다. 이 장치는 혈구 크기입니다. 이런 장치들을 수만개를 혈구들 속에 넣는겁니다, 쥐를 대상으로 실험했는데요, 통제된 방식으로 인슐린을 배출 시킵니다. 그리고 타입 1 당뇨병을 치료하죠. 지금 보시는 것은 로봇 적혈구의 디자인인데, 우리의 생물학의 수준이, 그리 최적화되지는 않았다는 논란을 야기하는데요, 그 복잡함이 놀랍긴 하지만, 일단 이 동작의 원리를 이해하게 되면, 그리고 생물학의 리버스 엔지니어링의 속도가 점차 빨라지게 되면, 이런 장치들을 잘 설계해서, 수천배 더 많은 일을 할 수 있게 만들 수 있습니다. 로버트 프라이타스에 의해 설계된 호흡세포의 분석에 따르면, 이 로봇으로 여러분의 적혈구의 10퍼센트만 교체해도, 숨을 한번도 쉬지 않고 15분간 올림픽 수준의 달리기를 할 수 있다고 합니다. 수영장 아래 바닥에 4시간 동안 앉아 있을 수도 있게 됩니다. 따라서, "여보, 나 수영장에 가 있을게"라는 것은 전혀 다른 의미를 갖게 될 겁니다.우리가 올림픽 경기에서 뭘 하게 될지 생각해봐도 재미있을 겁니다. 아마도 우리는 이를 금지하겠죠,하지만, 그러면 아마도 고등학교 체육관에 있는 학생들이, 올림픽 대표선수들보다 더 뛰어난 결과를 쉽게 내게 될겁니다. 프라이타스는 로봇 백혈구의 디자인을 갖고 있습니다. 이는 2020년대 정도의 시나리오입니다. 하지만 들리는 것처럼 그렇게 미래적인 이야기만도 아닙니다. 혈구 크기의 장치를 만드는 것에 대한 네개의 주요 컨퍼런스가 있습니다, 동물 실험도 활발하게 행해지고 있습니다. 인간 대상의 실험도 한건 진행중입니다. 따라서 이것은 실현 가능한 기술입니다.17:09다시 컴퓨팅의 지수함수적인 성장을 살펴보면, 천달러 정도의 컴퓨팅 능력은 현재 곤충과 쥐의 뇌 사이 정도에 있습니다. 이것은 곧 인간의 지능 대비, 용량 면에서 2020년대 정도에 비슷해 질겁니다, 하지만 그건 공식의 하드웨어적인 측면일겁니다. 소프트웨어는 어디에서 구해야 할까요? 우리가 인간의 두뇌의 내부를 볼 수 있다는 것이 밝혀졌습니다, 그리고, 사실 그리 놀랍지도 않지만, 뇌 스캐닝의 공간적인 그리고 시간적인 해상도는 매년 두배씩 증가하고 있습니다. 새로운 세대의 스캐닝 도구를 이용하면, 사상 처음으로 우리는 실제로 개별적인 신경 섬유를 관찰할 수 있습니다. 그리고 그것들이 실시간으로 신호를 처리하는 것을 확인할 수 있습니다. 그러면 이제 문제는, 데이터는 구했다 치고, 우리가 과연 이를 이해할 수 있냐는 겁니다. 더그 호프스태터는, 아마도 우리의 지성이라는 것은 우리의 지성을 이해할만큼 훌륭하지 못하지 않나 의심합니다, 그리고 만약에 우리가 더 똑똑하다면, 우리의 뇌는 그만큼 더 복잡할 것입니다, 그리고 우리는 결코 이를 따라잡지 못할 거라는 거죠. 그런데 우리가 이를 이해할 수 있다는 것이 밝혀졌습니다.18:00이것은 블록 다이어그램인데요 인간의 청각 피질을 시뮬레이션하는 모델입니다 실제로도 잘 동작하는데요, 심리음향 테스트를 적용해보면, 사람의 청각과 아주 유사한 결과를 보여줍니다. 소뇌의 시뮬레이션도 있는데요, 이것은 뇌에 있는 신경세포의 절반이 넘는 양입니다만, 이것도, 인간의 기능이 만들어지는 것과 아주 유사하게 동작합니다. 이건 아직 초기 단계입니다만, 이를 통해서 뇌에 대한 정보의 양이 지수적으로 증가함에 따라서, 그리고 뇌 스캐닝 해상도의 지수적인 발전에 따라, 인간의 뇌를 리버스 엔지니어링 할 수 있게 될 것이라는 겁니다.2020년대 까지는요. 뇌의 약 15개의 부분에 대한 꽤 정교한 모델과 시뮬레이션을 갖고 있습니다. 전체 수백 군데 가운데 그정도죠.18:43이 모든 것은 지수적으로 진행합니다 -- 지수적으로 성장하는 경제적인 발전이죠. 우리는 시간당 노동 생산성을 30달러에서 150달러로 올렸습니다. 지난 50년 동안에 말이죠. 전자 상거래는 지수적으로 성장해왔습니다. 현재는 1조 달러 규모입니다. 그러면 궁금해 하시겠죠, 흠, 거품이 한번 꺼진적이 있지 않았었나? 그게 바로 엄격한 자본 시장의 현상입니다.월 스트리트는 이것이 아주 혁명적인 기술이라는 것을 알았습니다. 사실이 그랬고요. 하지만 6개월 후에, 이것이 모든 비지니스 모델을 혁신적으로 바꾸지 못하자, 사람들은, 잘못 생각했다는 것을 알았죠.그리고 나서 거품의 붕괴가 온겁니다.19:13자, 이건 하나의 기술입니다. 우리가 진보시킨 기술의 일부를 이용해서 만든 것입니다. 이건 휴대폰의 일상적인 기능이 될겁니다. 하나의 언어에서 다른 언어로 번역을 할 수 있게 될겁니다.19:34이제 몇가지 시나리오를 설명하면서 마무리를 하겠습니다. 2010년까지는, 컴퓨터가 사라질 겁니다. 그것들은 매우 작아져서, 우리 옷이나 환경에 스며들게 될겁니다. 화상이 우리 망막에 직접 쓰여질 것입니다. 완전한 몰입이 가능한 가상 현실이나, 증강 현실이 가능하죠. 우리는 가상의 인물들과 어울리게 될겁니다.19:51하지만 2029년에는, 이런 트렌드가 완전히 성숙하게 될겁니다, 여러분이 알아야 하는 것은, 점점 빨라지고 있는 기술의 세대가 몇차례나 더 돌아가야 우리가 그 지점에 이르게 될 것이냐는 겁니다. 즉, 2의 25승 만큼 증가한 가격 성능이나, 용량, 대역폭등이이런 기술들에 예상되는데 엄청난 것이죠. 오늘날에 비해서 수백만배 더 강력하게 될 겁니다. 인간의 뇌에 대한 리버스 엔지니어링이 끝나있을 겁니다, 컴퓨터의 경우, 1,000달러의 컴퓨팅 능력이, 순수하게 용량면에서 보면 인간의 두뇌보다 더 강력해 질겁니다. 컴퓨터를 이용하면 전체 상황을 파악하는 섬세한 인간의 지성과, 이미 기계가 더 뛰어난 능력을 보이는 부분들, 예를 들어 분석적 사고나, 수십억가지 사실을 정확하게 기억하는 능력과 결합하게 될겁니다. 기계는 그들의 지식을 매우 신속하게 공유할 수 있습니다. 하지만, 이건 단순히 똑똑한 기계의 외부 침략이 아닙니다. 우리의 기술과 결합시킬 겁니다.20:41제가 말씀 드렸던, 나노 로봇들은, 처음에 의료나 건강 분야에 사용될 겁니다: 환경을 정화한다거나, 강력한 연료 셀들을 제공한다거나. 환경 분야에서, 널리 분포 가능한 분산형 태양 전지 패널과 같은 것들이죠. 우리의 뇌 속으로도 들어오게 될겁니다, 우리의 생물학적 신경세포와 상호작용을 하는 거죠. 이런 것이 가능하다는 핵심 원리를 이미 보여드린 바 있습니다. 따라서, 예를 들어, 신경 시스템 내부로부터의 완전 몰입형 가상 현실은, 나노 로봇을 이용해서 실제 감각기관으로부터의 신호를 차단하고, 가상의 환경에서 뇌가 받게되는, 그런 신호로 대체하게 되는 거죠. 그러면 그 가상 환경에 있는 것처럼 느껴지게 될겁니다. 다른 사람들과 같이 갈 수도 있고요, 어떤 종류의 경험도 가능합니다. 모든 감각과 관련해서 누구와도 함께 할 수 있습니다. "경험 공유자들"이라고 저는 부릅니다만, 이들은 그들이 겪은 감정의 신경학적 상호작용에 대한 감각 경험을 인터넷에 올려놓을 겁니다. 거기에 접속하면, 다른 사람이 된듯한 경험을 느낄 수 있는 거죠. 하지만 가장 중요한 것은, 거대한 확장이 될거라는 점입니다. 이 기술과 인간의 지성이 합쳐지게 됨으로써요, 어떤 면에서 보면 이미 그렇게 하고 있습니다만. 우리가 늘상 이루는 지적인 업적들은 기술이 없이는 불가능 했을 겁니다. 인간의 기대 수명은 늘어나고 있습니다. 1800년에는 37세였죠, 이런 종류의 생물공학이나 나노 기술의 발전에 따라, 아주 급격히 늘어나게 될겁니다. 미래에는요.21:56제가 전하고자 하는 것은, 기술의 진보는, 선형이 아니라 지수적이라는 것입니다. 심지어는 과학자들까지 포함해서, 많은 사람들이 선형 모델을 생각합니다. 그래서 이렇게들 말하죠, "몇백년은 걸려야 스스로를 복제하는 나노 기술 조립과정이나 인공 지능이 나오게 될거야." 라구요. 여러분이 진지하게 지수 성장의 힘을 본다면, 이런 것들은 그리 먼 훗날 이야기가 아니라는 것을 알게 될겁니다. 그리고 정보 기술의 영향력은 우리 삶의 모든 부분에서 점차 커지고 있어서, 음악이나 제품 생산에서, 생물학이나 에너지 혹은 재료에 영향을 줍니다.22:312020년대에는, 우리가 필요로 하는 거의 모든 것을 생산해낼 수 있게 될겁니다. 아주 저렴한 원재료에 있는 정보와 나노 기술을 이용해서요. 이것들은 아주 강력한 기술입니다. 기회와 위기 모두에 힘을 실어줄 수 있죠. 따라서 올바른 문제에 이들을 적용하고자 하는 의지가 있어야 합니다.22:48감사합니다.