I work with children with autism. Specifically, I make technologies to help them communicate.
자폐아를 가진 아이들과 저는 일합니다. 구체적으로, 아이들이 소통할 수 있도록 도와주는 기계를 만듭니다.
Now, many of the problems that children with autism face, they have a common source, and that source is that they find it difficult to understand abstraction, symbolism. And because of this, they have a lot of difficulty with language.
지금, 자폐를 가진 아이들이 직면한 문제는, 그들이 하나의 공통 근원을 가지고 있다는 것입니다. 문제는 그들이 추상적이고 상징적인 의미를 이해하는데 어려워하는 것을 알 수 있습니다. 이 문제 때문에, 그들은 언어를 매우 어려워 하는 것이죠.
Let me tell you a little bit about why this is. You see that this is a picture of a bowl of soup. All of us can see it. All of us understand this. These are two other pictures of soup, but you can see that these are more abstract These are not quite as concrete. And when you get to language, you see that it becomes a word whose look, the way it looks and the way it sounds, has absolutely nothing to do with what it started with, or what it represents, which is the bowl of soup. So it's essentially a completely abstract, a completely arbitrary representation of something which is in the real world, and this is something that children with autism have an incredible amount of difficulty with. Now that's why most of the people that work with children with autism -- speech therapists, educators -- what they do is, they try to help children with autism communicate not with words, but with pictures. So if a child with autism wanted to say, "I want soup," that child would pick three different pictures, "I," "want," and "soup," and they would put these together, and then the therapist or the parent would understand that this is what the kid wants to say. And this has been incredibly effective; for the last 30, 40 years people have been doing this. In fact, a few years back, I developed an app for the iPad which does exactly this. It's called Avaz, and the way it works is that kids select different pictures. These pictures are sequenced together to form sentences, and these sentences are spoken out. So Avaz is essentially converting pictures, it's a translator, it converts pictures into speech.
그들이 왜 어려워하는지 간략하게 말씀드리겠습니다. 보다시피 이 사진은 스푸가 담긴 사발입니다. 모든 분들께서 알 수 있으며, 이해하실 수 있습니다. 스푸가 담긴 다른 그림들입니다, 보시는 것처럼 좀더 추상적이며, 구체적이지 않습니다. 언어로 접근했을 때는 보고 듣는 방식으로 하나의 단어가 되는 것을 볼 수 있습니다, 하지만 이는무엇과 시작하고 혹은 대표하는지 관련이 없습니다, 그저 스푸 한 사발을 의미하죠. 때문에 완전히 추상적입니다, 실제에 존재하는 대상을 추상적으로 대표합니다, 이 부분이 자폐증을 가진 아이들이 어려움을 가지는 부분입니다. 떄문에 자폐아 아이들과 함께 일 하는 언어치료사, 교육자 등 대부분의 사람들은 자폐를 가진 아이들이 언어가 아닌 이미지를 가지고 커뮤니케이션 하도록 도와 주도록 하고 있습니다. 자폐를 가진 아이가 "스푸를 원해요."라고 말한다면, 아이는 세개의 다른 이미지 "나," "원하다." 그리고 "스푸."를 집고 하나로 모읍니다., 그럼 언어 치료사 혹은 부모는 이 표현이 아이가 말하고 싶은 것이라고 이해합니다. 이 방법은 매우 효과적입니다; 지난 30, 40년 동안 인류는 지속적으로 이 방법을 행해왔습니다. 사실, 몇 년전에 저는 아이패드에서 이를 실현할 수 있는 Avaz라는 앱을 개발했습니다, 이 작동 방법은 아이들이 다른 이미지를 선택하는 것입니다. 이 사진들은 순차적으로 모여 문장을 만들고 소리가 나옵니다. Avaz는 근본적으로 이미지를 변환시킵니다, 이미지를 소리로 전화시키는 번역가와 같습니다.
Now, this was very effective. There are thousands of children using this, you know, all over the world, and I started thinking about what it does and what it doesn't do. And I realized something interesting: Avaz helps children with autism learn words. What it doesn't help them do is to learn word patterns. Let me explain this in a little more detail. Take this sentence: "I want soup tonight." Now it's not just the words here that convey the meaning. It's also the way in which these words are arranged, the way these words are modified and arranged. And that's why a sentence like "I want soup tonight" is different from a sentence like "Soup want I tonight," which is completely meaningless. So there is another hidden abstraction here which children with autism find a lot of difficulty coping with, and that's the fact that you can modify words and you can arrange them to have different meanings, to convey different ideas. Now, this is what we call grammar. And grammar is incredibly powerful, because grammar is this one component of language which takes this finite vocabulary that all of us have and allows us to convey an infinite amount of information, an infinite amount of ideas. It's the way in which you can put things together in order to convey anything you want to.
지금, 이는 매우 효과적입니다. 알다시피 전세계에 이를 사용하는 수 천명의 아이들이 있습니다, 저는 이 프로그램을 통해 무엇이 가능한지, 불가능한지 생각해보기 시작했고 재미난 것을 깨달았습니다. Avaz는 자폐를 가진 아이들이 언어를 학습하는데 도움을 줍니다, 하지만 그들이 단어 패턴을 학습하는데는 도움을 주지 못합니다. 이 부분을 좀더 구체적으로 설명해보겠습니다. 이 문장을 보시죠, "저는 오늘 밤 스푸를 원해요." 여기에 있는 개개의 단어들만으로는 의미를 충분히 전달할 수 없습니다. 문장은 바로 개개의 단어들이 어떻게 나열되어 있고 변형되어 있는지에 따라 구성되는 것입니다 때문에 "저는 오늘 밤 스푸를 원해요." 이 문장은 "스푸는 저를 원해요 오늘밤." 이라는 완전히 의미가 없는 문장과는 다릅니다. 여기에 자폐아들이 대처하기 어려워하는 또 다른 추상적인 것이 존재합니다, 이는 다른 의미를 가지거나, 다른 아이디어를 나열하기 위해 단어들을 수정하고 배열할 수 있다는 것입니다. 지금, 이것을 우리는 문법이라고 합니다. 문법은 놀랍도록 강력합니다, 문법은 우리가 가진 한정적인 어휘를 가진 언어의 조합 중 하나이며 무한의 정보, 아이디어를 전달할 수 있도록 만들어주기 때문입니다. 이 방법은 원하는 어떤 것이든 전달하기 위해 단어들을 하나로 모으는 것입니다.
And so after I developed Avaz, I worried for a very long time about how I could give grammar to children with autism. The solution came to me from a very interesting perspective. I happened to chance upon a child with autism conversing with her mom, and this is what happened. Completely out of the blue, very spontaneously, the child got up and said, "Eat." Now what was interesting was the way in which the mom was trying to tease out the meaning of what the child wanted to say by talking to her in questions. So she asked, "Eat what? Do you want to eat ice cream? You want to eat? Somebody else wants to eat? You want to eat cream now? You want to eat ice cream in the evening?" And then it struck me that what the mother had done was something incredible. She had been able to get that child to communicate an idea to her without grammar. And it struck me that maybe this is what I was looking for. Instead of arranging words in an order, in sequence, as a sentence, you arrange them in this map, where they're all linked together not by placing them one after the other but in questions, in question-answer pairs. And so if you do this, then what you're conveying is not a sentence in English, but what you're conveying is really a meaning, the meaning of a sentence in English. Now, meaning is really the underbelly, in some sense, of language. It's what comes after thought but before language. And the idea was that this particular representation might convey meaning in its raw form.
Avaz를 개발한 이후에, 오랜 시간 동안 저는 걱정했습니다, 어떻게 문법을 자폐아에게 전달할 수 있는 방법에 관하여 말이죠. 매우 흥미로운 관점을 통해 해결점을 도출하였습니다. 저는 우연히 자폐를 가진 소녀가 엄마와 함께 대화를 나눈 것을 발견했습니다, 이런 상황이었습니다. 완전히 우연히였으며, 자연스럽게 아이는 일어나 말했죠. "먹다" 흥미로운 것은 어머니가 아이가 말하고 싶은 의미를 정리하고 있는 방법 이었습니다, 아이의 질문에 답하면서 말이죠. 어머니는 묻습니다, "먹다, 뭐를? 아이스크림 먹고싶니? 아가야 먹고싶니? 다른 누군가도 먹고 싶은거니? 아이스크림 지금 먹고싶니? 밤에 아이스크림 먹고 싶니? 이는 제게 충격을 주었습니다 아이의 어머니가 해온 것은 매우 놀라운 것이었습니다. 그녀는 문법 없이 아이가 생각을 그녀에게 대화할 수 있도록 이끌었습니다. 저에게 충격적이었습니다 제가 그동안 찾아왔던 방법이었기 때문입니다. 단어를 순서대로 나열하는 대신에, 순차적으로 하나의 문장처럼 이 지도에 단어들을 나열하면 그것들은 하나로 모두 연결하게 됩니다 하나 하나 놓아서 만드 것이 아니었죠. 하지만 질문들에서는, 질문 답변 한쌍에서는 다릅니다. 만약 여러분께서 이를 한다면, 여러분들이 전달하는 것은 영어 문장일 뿐만 아니라, 영어로 된 문장의 의미를 전달하기도 합니다. 지금, 의미는 언어 관점에서 매우 취약한 부분입니다. 이는 언어 이전에 사고로부터 옵니다. 이 아이디어는 특정 대표 단어들이 있는 그대로의 형태로 의미를 전달할지도 모른다는 것입니다.
So I was very excited by this, you know, hopping around all over the place, trying to figure out if I can convert all possible sentences that I hear into this. And I found that this is not enough. Why is this not enough? This is not enough because if you wanted to convey something like negation, you want to say, "I don't want soup," then you can't do that by asking a question. You do that by changing the word "want." Again, if you wanted to say, "I wanted soup yesterday," you do that by converting the word "want" into "wanted." It's a past tense. So this is a flourish which I added to make the system complete. This is a map of words joined together as questions and answers, and with these filters applied on top of them in order to modify them to represent certain nuances. Let me show you this with a different example.
저는 이 아이디어에 매우 흥분했습니다, 모든 곳에 희망을 가지며, 제가 들은 가능한 모든 문장을 여기에 전환시킬 수 있는지 깨닫기 위해 노력했습니다. 그렇지만 이는 충분치 않다고 꺠달았습니다. 왜 충분하지 않을까요? 이는 불충분합니다 왜냐하면 여러분께서 부정 표현을 전달하려 한다면, 여러분은 "저는 스푸를 원하지 않습니다."라고 말하면 질문할 필요가 없습니다. "원해."라고 단어를 바꿔 부정을 표현할 수 있습니다. 다시, 여러분께서 "어제 스푸를 원했어요."라고 말하고 싶다면, "원하다."를 "원했습니다."로 변환함으로써 표현할 수 있습니다. 과거형입니다. 이는 제가 완벽한 시스템을 만들기 위해 추가한 플러리쉬 입니다. 이는 질문과 답변처럼 단어들을 하나로 묶은 지도입니다, 이 상단 부분에 적용된 필터들을 통해 단어들을 수정하거나 분명한 뉘앙스를 표현할 수 있었습니다. 다른 사례를 여러분께 보여드리겠습니다.
Let's take this sentence: "I told the carpenter I could not pay him." It's a fairly complicated sentence. The way that this particular system works, you can start with any part of this sentence. I'm going to start with the word "tell." So this is the word "tell." Now this happened in the past, so I'm going to make that "told." Now, what I'm going to do is, I'm going to ask questions. So, who told? I told. I told whom? I told the carpenter. Now we start with a different part of the sentence. We start with the word "pay," and we add the ability filter to it to make it "can pay." Then we make it "can't pay," and we can make it "couldn't pay" by making it the past tense. So who couldn't pay? I couldn't pay. Couldn't pay whom? I couldn't pay the carpenter. And then you join these two together by asking this question: What did I tell the carpenter? I told the carpenter I could not pay him.
이 문장을 보시죠, "목수에게 나는 그에게 지불 할 수 없었다고 말해었다." 이 문장은 꽤 복잡한 문장입니다. 이 특정 시스템이 작동하는 방법은, 이 문장의 어느 부분이든 상관없이 시작할수 있습니다. "말하다."로 시작해보겠습니다. "말하다." 단어입니다. 과거형이었죠, 이 단어를 "말했었다." 과거형으로 만들어 보겠습니다. 지금 제가 하고자 하는 것은, 질문을 하는 것입니다. 이와 같죠, "누가 말했니?" 내가 말해었다. 내가 누구에게 말했니? "나는 목수에게 말했었다." 지금은 문장의 다른 부분과 시작해보도록 하겠습니다. "지불하다." 단어로 시작해보죠, 필터 능력을 추가해 "지불 할 수 있다."라는 문장을 만들 이후에 "지불할 수 없어."라고 만듭니다, 그리고 "지불 할 수 없었다."라고 만들 수 있습니다, 과거형으로 변환시키면서 말이죠. 다음으로 누가 지불할 수 없었니? "내가 지불할 수 없었다. " 누구에게 지불 할 수 없었니? "나는 목수에게 지불할 수 없었다." 이후 두개를 조합합니다 이 질문을 통해서 말이죠, 목수에게 말한 것은 무엇인가? 목수에게 나는 그에게 지불할 수 없었다고 말했었다.
Now think about this. This is —(Applause)— this is a representation of this sentence without language. And there are two or three interesting things about this. First of all, I could have started anywhere. I didn't have to start with the word "tell." I could have started anywhere in the sentence, and I could have made this entire thing. The second thing is, if I wasn't an English speaker, if I was speaking in some other language, this map would actually hold true in any language. So long as the questions are standardized, the map is actually independent of language. So I call this FreeSpeech, and I was playing with this for many, many months. I was trying out so many different combinations of this.
이것에 관하여 생각해 보세요. 이는 (박수) 이는 언어가 없는 대표적인 문장입니다. 이것에 관하여 두 가지 혹은 세 가지 흥미로운 것이 있습니다. 첫 번째로, 어디에서든 시작할 수 있습니다. "말하다." 로 시작할 필요는 없습니다. 문장에서 어디에서든지 시작할 수 있습니다, 그리고 전체 문장을 만들 수 있습니다. 두 번째로 만약 제가 영어권이 아니고, 다른 언어를 말한다면, 이 지도는 실제로 다른 언어에서도 효용가능합니다. 질문이 표준화 된다면, 실제로 이 지도는 언어에 구애받지 않습니다. 이를 저는 "자유연설"이라고 부릅니다. 그리고 저는 수개월 이를 가지고 놀았습니다. 저는 이것의 다양한 조합을 매우 많이 시도해보았습니다.
And then I noticed something very interesting about FreeSpeech. I was trying to convert language, convert sentences in English into sentences in FreeSpeech, and vice versa, and back and forth. And I realized that this particular configuration, this particular way of representing language, it allowed me to actually create very concise rules that go between FreeSpeech on one side and English on the other. So I could actually write this set of rules that translates from this particular representation into English. And so I developed this thing. I developed this thing called the FreeSpeech Engine which takes any FreeSpeech sentence as the input and gives out perfectly grammatical English text. And by putting these two pieces together, the representation and the engine, I was able to create an app, a technology for children with autism, that not only gives them words but also gives them grammar.
그리고 자유연설에 관한 매우 흥미로운 것을 눈치 챘습니다. 저는 언어를 변화하려고 시도했습니다, 영어로 된 문장을 반대로 앞 뒤로 자유연설로 변환시켰습니다. 제가 깨달은 것은 특정배열, 언어를 대표하는 이 특정 방법이, 실제로 매우 간결한 법칙들을 만들 수 있게 해준다는 것입니다, 이 법칙은 자유연설의 한 측면과 영어의 다른 측면 사이에 있습니다. 실제로 저는 이 규칙 체계를 적을 수 있었습니다, 이 규칙들은 특정 대표 단어를 영어로 변화 시킵니다. 그리고 이것들을 개발하였습니다. 자유연설 엔진이라 불리는 것이었죠. 이는 자유연설 문장을 특정 인풋으로 받아들여 완벽한 영어 문법 문장으로 변화시켜줍니다. 대표 단어 그리고 엔진 등 이 두개 조각들을 하나로 묶음으로써, 자폐아 아이들을 위한 하나의 앱을 만들 수 있었습니다, 그들에게 단어들을 줄뿐만 아니라 문법까지 줄 수 있었습니다.
So I tried this out with kids with autism, and I found that there was an incredible amount of identification. They were able to create sentences in FreeSpeech which were much more complicated but much more effective than equivalent sentences in English, and I started thinking about why that might be the case. And I had an idea, and I want to talk to you about this idea next. In about 1997, about 15 years back, there were a group of scientists that were trying to understand how the brain processes language, and they found something very interesting. They found that when you learn a language as a child, as a two-year-old, you learn it with a certain part of your brain, and when you learn a language as an adult -- for example, if I wanted to learn Japanese right now — a completely different part of my brain is used. Now I don't know why that's the case, but my guess is that that's because when you learn a language as an adult, you almost invariably learn it through your native language, or through your first language. So what's interesting about FreeSpeech is that when you create a sentence or when you create language, a child with autism creates language with FreeSpeech, they're not using this support language, they're not using this bridge language. They're directly constructing the sentence.
그래서 자폐아 아이들에게 이를 시험해 보았고, 그들의 매우 놀라운 식별 능력을 찾을 찾을수 있었습니다. 그들은 자유연설의 문장들을 만들 수 있었습니다. 이는 더욱 더 복잡하고 효과적이었습니다, 영어의 보통 문장보다 말이죠, 저는 왜 그것이 가능한지에 대해서 생각하기 시작했었습니다. 저는 이에 관해 하나의 견해가 있습니다. 다음으로 여러분들께 이 견해에 대해 말하고 싶네요. 15년 전으로 돌아가 1997 년, 뇌가 언어를 만들어내는 방법을 이해하려 노력하는 한 과학자 집단이 있었습니다, 그들은 매우 흥미로운 것을 발견했습니다. 그들은 2살 된 아이가 언어를 배울 때 뇌의 특정 부분에서 학습하고 있다는 것과 성인이 되어서 언어를 학습할 때 예를들어, 제가 만약 일본어를 지금당장 배우고 싶다면 뇌의 완벽하게 다른 부분이 사용되고 있다는 사실을 찾았습니다. 지금 저는 왜 그런지 모릅니다, 하지만 제 추측에 성인일 때 언어를 배우면 거의 언제나 모국어를 통해 학습하기 때문입니다. 자유연설에 관하여 흥미로운 것은 문장을 만들 때 혹은 언어를 만들 때 자폐를 가진 아이가 자유연설로 언어를 만든다는 것입니다, 그들은 이 지원 언어를 사용하고 있지 않습니다, 그들은 이 연결 언어를 사용하고 있지 않습니다. 그들은 분명하게 문장을 만들고 있습니다.
And so this gave me this idea. Is it possible to use FreeSpeech not for children with autism but to teach language to people without disabilities? And so I tried a number of experiments. The first thing I did was I built a jigsaw puzzle in which these questions and answers are coded in the form of shapes, in the form of colors, and you have people putting these together and trying to understand how this works. And I built an app out of it, a game out of it, in which children can play with words and with a reinforcement, a sound reinforcement of visual structures, they're able to learn language. And this, this has a lot of potential, a lot of promise, and the government of India recently licensed this technology from us, and they're going to try it out with millions of different children trying to teach them English. And the dream, the hope, the vision, really, is that when they learn English this way, they learn it with the same proficiency as their mother tongue.
그리고 이 방법은 저에게 이 아이디어를 주었습니다. 자유연설을 사용하는게 가능할까요, 자폐를 가진 아이들뿐만 아니라, 장애가 없는 사람들에게 언어를 가르치는데에도 말이죠? 때문에 저는 많은 실험을 했습니다. 첫 번째로 조각그림 퍼즐을 만드는 것입니다 여기에서 이 질문들과 답변들은 특정 형태의 모양 색깔로 암호화 되어있기 때문에, 사람들에게 이것들을 하나로 모아 어떻게 작동하는지 이해시킬 수 있습니다. 저는 이를 앱으로 게임으로 만들었습니다, 여기서 아이들은 여러 단어들을 가지고 놀며 반복적으로 강화학습하고 또 시각적인 구조에 대해 소리를 통해 다시 재학습하며 놀 수 있기 때문에 그들은 언어를 학습할 수 있습니다. 이는 많은가능성을 가지고 있습니다, 최근에 인도 정부는 우리로부터 이 기술을 라이센스 받았습니다, 그들은 이를 영어를 배우는 수 백만명의 다른 아이들에 시험해보려 합니다. 이것에 대한 저의 꿈, 희망, 비젼은 그들이 이런방식으로 영어를 배울 때 그들은 모국어를 학습하는 것처럼 효율적으로 학습하는 것입니다.
All right, let's talk about something else. Let's talk about speech. This is speech. So speech is the primary mode of communication delivered between all of us. Now what's interesting about speech is that speech is one-dimensional. Why is it one-dimensional? It's one-dimensional because it's sound. It's also one-dimensional because our mouths are built that way. Our mouths are built to create one-dimensional sound. But if you think about the brain, the thoughts that we have in our heads are not one-dimensional. I mean, we have these rich, complicated, multi-dimensional ideas. Now, it seems to me that language is really the brain's invention to convert this rich, multi-dimensional thought on one hand into speech on the other hand. Now what's interesting is that we do a lot of work in information nowadays, and almost all of that is done in the language domain. Take Google, for example. Google trawls all these countless billions of websites, all of which are in English, and when you want to use Google, you go into Google search, and you type in English, and it matches the English with the English. What if we could do this in FreeSpeech instead? I have a suspicion that if we did this, we'd find that algorithms like searching, like retrieval, all of these things, are much simpler and also more effective, because they don't process the data structure of speech. Instead they're processing the data structure of thought. The data structure of thought. That's a provocative idea.
좋습니다, 다른 이야기를 해보죠. 연설에 관하여 말해보죠. 이는 연설입니다. 그렇다면 연설은 우리 모두 사이에서 일어나는 커뮤니케이션의 기초 모델입니다. 연설에 관한 흥미로운 것은 연설은 1 차원적이라는 것입니다. 왜 1 차원일까요? 이유는 소리 때문입니다. 1 차원인 또 다른 이유는 우리의 입이 이런 방식으로 만들어졌기 때문입니다. 우리의 입은 1차원적 소리를 만들 수 있도록 만들어졌습니다. 하지만 뇌를 생각한다면, 우리의 머리에 있는 생각은 1 차원적이지 않습니다. 제 말은, 우리는 이 풍부하고, 복잡하며, 다면적인 아이디어를 가지고 있다는 것입니다. 지금, 저에게 언어는 이 풍부하고, 다면적 생각의 한 측면을 다른 한 측면인 연설로 전환시키기위한 뇌의 발명품처럼 느껴집니다. 지금 흥미로운 것은 현재 우리가 정보 분야에서 많은 일을 하며, 대부분의 모든 것이 언어 도메인에의해 이루어집니다. 구글의 사례를 보죠. 구글은 수 십억개의 웹사이트를 샅샅이 조사합니다. 모든 것은 영어로 되어있습니다, 구글을 사용하고 싶을 때, 여러분은 구글 검색으로 가서 영어로 타이핑하면, 검색엔진은 영단어를 매칭시킵니다. 만약 우리가 이것을 자유연설로 대처할 수 있다면 어떨까요? 저는 이게 가능한지 매우 의심스럽습니다, 우리는 검색과 같은 알고리즘을 찾게 될 것입니다, 회수 하는 것처럼, 이 모든 것들은, 보다 간단하면서도 효과적입니다, 그 이유는 그것들은 연설 데이터 구조를 실행하지 못하는 대신에 생각의 데이터 구조를 실행하기 때문입니다. 생각의 데이터 구조를 말이죠. 매우 진보적인 아이디어입니다.
But let's look at this in a little more detail. So this is the FreeSpeech ecosystem. We have the Free Speech representation on one side, and we have the FreeSpeech Engine, which generates English. Now if you think about it, FreeSpeech, I told you, is completely language-independent. It doesn't have any specific information in it which is about English. So everything that this system knows about English is actually encoded into the engine. That's a pretty interesting concept in itself. You've encoded an entire human language into a software program. But if you look at what's inside the engine, it's actually not very complicated. It's not very complicated code. And what's more interesting is the fact that the vast majority of the code in that engine is not really English-specific. And that gives this interesting idea. It might be very easy for us to actually create these engines in many, many different languages, in Hindi, in French, in German, in Swahili. And that gives another interesting idea. For example, supposing I was a writer, say, for a newspaper or for a magazine. I could create content in one language, FreeSpeech, and the person who's consuming that content, the person who's reading that particular information could choose any engine, and they could read it in their own mother tongue, in their native language. I mean, this is an incredibly attractive idea, especially for India. We have so many different languages. There's a song about India, and there's a description of the country as, it says, (in Sanskrit). That means "ever-smiling speaker of beautiful languages."
이것을 좀더 세밀하게 보겠습니다. 이것들 자유연설 생태계입니다. 우리는 한 측면의 대표 자유연설을 가지고 있습니다. 영어로 실행가능한 자유연설엔진입니다. 여러분께서 이것에 관해 생각해보신다면 제가 언급한 자유연설은 완전히 언어에 구애받지 않습니다. 영어에 관한 특정 정보를 가지고 있지 않습니다. 이 시스템이 영어에 관하여 알고 있는 모든 것은 실제로 특정 엔진으로 암호화 되어있습니다. 그것은 꽤 흥미로운 개념입니다. 여러분은 전체 인간언어를 소프트웨어 프로그램에 암호화 했습니다. 하지만 여러분께서 엔진 안에 무엇이 있는지 관찰한다면, 이는 실제로 복잡하지는 않습니다, 매우 복잡하지 않은 코드이죠. 더욱더 흥미로운 사실은 엔진의 대부분의 많은 코드는 딱히 영어로 상세화 되지 않았다는 것입니다. 그것은 매우 흥미로운 아이디어를 제시해줍니다. 실제로 우리가 힌두어, 불어, 독어, 스와힐리어와 같이 많은 다른 언어의 이런 엔진들을 쉽게 만들지 모릅니다, 그리고 또 다른 흥미로운 아이디어를 제시해줍니다. 예를들어, 제가 뉴스나, 매거진 작가라고 가정했을 때, 저는 하나의 언어, 자유연설의 컨텐츠를 만들어 낼 수 있습니다, 그리고 컨테츠를 소비하거나 특정 정보를 읽는 사람들은 어떠한 엔진이든 선택할 수 있으며, 그들은 모국어로 읽을 수 있습니다. 자국어로 말이죠. 제 말은, 이 아이디어는 매우 매력적입니다, 특히 인도에서 말이죠. 인도는 굉장히 다양한 언어를 사용하고 있습니다. 인도에 관한 하나의 노래 설명이 있습니다, 그것은, (산스크리트어) 그 의미는 "미소는 아름다운 언어." 입니다.
Language is beautiful. I think it's the most beautiful of human creations. I think it's the loveliest thing that our brains have invented. It entertains, it educates, it enlightens, but what I like the most about language is that it empowers.
언어는 아름답습니다. 저는 언어는 인간이 만들어 낸 가장 아름다운 것이라고 생각합니다. 우리의 뇌가 만들어낸 가장 사랑스러운 것이라고 생각합니다. 기쁨을 주고, 교육 시키며, 깨달음을 줍니다, 하지만 언어에 관하여 제가 가장 좋아하는 부분은 자율권을 준다는 것입니다.
I want to leave you with this. This is a photograph of my collaborators, my earliest collaborators when I started working on language and autism and various other things. The girl's name is Pavna, and that's her mother, Kalpana. And Pavna's an entrepreneur, but her story is much more remarkable than mine, because Pavna is about 23. She has quadriplegic cerebral palsy, so ever since she was born, she could neither move nor talk. And everything that she's accomplished so far, finishing school, going to college, starting a company, collaborating with me to develop Avaz, all of these things she's done with nothing more than moving her eyes.
저는 이 부분을 여러분께서 기억하시기를 바랍니다. 이 사진은 저의 동료들입니다, 저의 초창기 동료들입니다, 제가 언어와 자폐 그리고 많은 것들에 관하여 연구하기 시작했을 때죠. 저 소녀의 이름은 파브나입니다, 그녀의 어머니는 칼프나입니다. 파브나는 사업가입니다, 하지만 그녀의 이야기는 제가 가진 이야기 보다 눈의 띄입니다, 그녀는 23 살이며, 뇌성마비를 가지고 겪고 있습니다, 그녀가 태어나면서 부터 말이죠. 그녀는 움직일 수도 말을 할 수도 없습니다. 지금까지 그녀가 이룬 모든 것은 정규 과정을 마치고, 대학에 가 회사를 운영하기 시작했고, Avaz를 개발하기 위해 저와 협력하였습니다, 그녀가 이룬 모든 것들은 그녀의 눈을 움직인 것 그 이상이었습니다.
Daniel Webster said this: He said, "If all of my possessions were taken from me with one exception, I would choose to keep the power of communication, for with it, I would regain all the rest." And that's why, of all of these incredible applications of FreeSpeech, the one that's closest to my heart still remains the ability for this to empower children with disabilities to be able to communicate, the power of communication, to get back all the rest.
다니엘 웹스터가 말하기를 "제가 가진 모든 것 중 단 하나만 취한다면 저는 커뮤니케이션 능력을 선택할 것입니다, 커뮤니케이션 능력으로 나머지 것들을 되찾을 수 있기 때문입니다. 이러한 이유로, 자유연설에 관한 이 놀라운 어플리케이션은 저의 가슴 깊이 놓여있습니다 이는 여전히 장애를 가진 아이에게 자율권을 주며, 의사소통할 수 있게 해줍니다, 커뮤니케이션 능력은 나머지 모든 것을 돌려 놓을 수 있습니다.
Thank you. (Applause) Thank you. (Applause) Thank you. Thank you. Thank you. (Applause) Thank you. Thank you. Thank you. (Applause)
감사합니다. (박수) 감사합니다. (박수) 감사합니다. 감사합니다. 감사합니다.(박수) 감사합니다. 감사합니다. 감사합니다.(박수)