Because I usually take the role of trying to explain to people how wonderful the new technologies that are coming along are going to be, and I thought that, since I was among friends here, I would tell you what I really think and try to look back and try to understand what is really going on here with these amazing jumps in technology that seem so fast that we can barely keep on top of it.
제가 사람들에게 이제 다가올 새로운 기술들이 얼마나 아름다울지 설명하는 역할을 주로 맡고 있고, 제가 생각하기로는, 제가 여기 중 한사람이기에 제가 정말로 생각하는 것을 말하고 여기에 지금 무엇이 일어나는지에 대해 돌아보고 이해해 보도록 합시다. 너무 빨라서 우리가 완전히 이해할 수 없을 정도의 엄청나고 놀라운 기술의 발전에 대해서 말이죠.
So I'm going to start out by showing just one very boring technology slide. And then, so if you can just turn on the slide that's on. This is just a random slide that I picked out of my file. What I want to show you is not so much the details of the slide, but the general form of it. This happens to be a slide of some analysis that we were doing about the power of RISC microprocessors versus the power of local area networks. And the interesting thing about it is that this slide, like so many technology slides that we're used to, is a sort of a straight line on a semi-log curve. In other words, every step here represents an order of magnitude in performance scale. And this is a new thing that we talk about technology on semi-log curves. Something really weird is going on here. And that's basically what I'm going to be talking about.
이제 지루한 기술 슬라이드를 보면서 시작하겠습니다. 여기 슬라이드를 이제 보시면, 이건 그냥 제가 제 파일에서 무작위로 뽑아온 슬라이드입니다. 제가 보여주고 싶은 부분은 구체적인 세부사항이 아니라 그냥 일반적인 형태입니다. 이 슬라이드는 우리가 RISC 마이크로 프로세서의 파워와 지역 통신망(LAN) 을 분석한 슬라이드 입니다. 여기서 흥미로운 것은 이 슬라이드가, 우리가 주로 보곤 했던 수많은 기술 분야의 슬라이드 처럼, 세미로그 곡선상에 있는 직선과 같습니다. 다른 말로 하면, 여기 모든 단계들은 성능에 따른 규모를 보여주고 있습니다. 그리고 세미로그 곡선상에서 기술을 말하는것은 새로운 것입니다. 여기서 정말 이상한 게 있는데요. 그게 바로 제가 말하려고 하는 것입니다.
So, if you could bring up the lights. If you could bring up the lights higher, because I'm just going to use a piece of paper here. Now why do we draw technology curves in semi-log curves? Well the answer is, if I drew it on a normal curve where, let's say, this is years, this is time of some sort, and this is whatever measure of the technology that I'm trying to graph, the graphs look sort of silly. They sort of go like this. And they don't tell us much. Now if I graph, for instance, some other technology, say transportation technology, on a semi-log curve, it would look very stupid, it would look like a flat line. But when something like this happens, things are qualitatively changing. So if transportation technology was moving along as fast as microprocessor technology, then the day after tomorrow, I would be able to get in a taxi cab and be in Tokyo in 30 seconds. It's not moving like that. And there's nothing precedented in the history of technology development of this kind of self-feeding growth where you go by orders of magnitude every few years.
여기 조명을 좀 비춰주세요, 좀더 높게 비춰보면, 제가 여기에 종이를 사용하려고 합니다. 그럼 이제 우리는 왜 기술 곡선을 세미로그 모양으로 그릴 까요? 뭐 대답은, 제가 만약 이걸 일반 곡선으로 그린다면, 음, 예를 들어, 이게 년도이고 이게 시간이라고 생각하고, 이것은 제가 그리고자 하는 그래프의 기술에 대한 수치라고하면, 이 그래프는 좀 우스꽝스러워 보입니다. 이렇게 생기겠죠. 이걸론 뭘 알수가 없습니다. 그리고 제가 다른 기술을, 예를 들어, 교통 기술 그래프를 세미로그 곡선으로 그린다면 정말 바보같이 보일겁니다, 일직선 으로 말이죠 그런데 만약 이런게 생기면 그건 질적인 변화를 말하게되죠. 그래서 만약 교통 기술이 마이크로프로세서 기술과 같이 빨리 움직인다면, 내일 모레에 저는 택시를 타고 30초안에 동경에 도착하게 될겁니다. 근데 그렇게 움직이지 않죠. 그리고 기술 발전의 역사에 있어서 이런 일은 전례가 없습니다. 이렇게 몇년마다 스스로 자릿수가 늘어나는 규모로 말이죠.
Now the question that I'd like to ask is, if you look at these exponential curves, they don't go on forever. Things just can't possibly keep changing as fast as they are. One of two things is going to happen. Either it's going to turn into a sort of classical S-curve like this, until something totally different comes along, or maybe it's going to do this. That's about all it can do. Now I'm an optimist, so I sort of think it's probably going to do something like that. If so, that means that what we're in the middle of right now is a transition. We're sort of on this line in a transition from the way the world used to be to some new way that the world is. And so what I'm trying to ask, what I've been asking myself, is what's this new way that the world is? What's that new state that the world is heading toward? Because the transition seems very, very confusing when we're right in the middle of it.
이제 제가 묻고싶은 질문은, 이 기하급수적인 곡선을 보면, 이 그래프는 끝까지 이렇게 가지는 않습니다. 이렇게 빨리 계속 변하지는 않습니다. 여기서 둘 중 하나의 경우가 일어납니다. 무엇인가 완전히 다른것이 나올 때까지 이처럼 일반적인 S자 곡선을 그리던지 아니면 이렇게 갈 겁니다. 이 둘이 전부입니다. 저는 낙관주의자 입니다. 그래서 전 이렇게 갈거라고 생각하고있는데, 만약 그렇다면, 우리가 있는 이 중간이 다른 것으로 가는 변화의 중심입니다. 우리는 세상이 해오던 방식에서 새로운 방향으로 전이되는 선상에 있다고 볼 수 있습니다. 여기서 제가 질문하고자 하거나, 또는 제가 그동안 스스로 자문 했던것은, 세계가 가고 있는 새로운 방향이 무엇일까요? 세상이 나아가고 있는 새로운 상황이 무엇일까요? 왜냐하면 우리가 만약 이 중간에 있다면, 그 변혁의 시점은 정말 혼란스럽기 때문입니다.
Now when I was a kid growing up, the future was kind of the year 2000, and people used to talk about what would happen in the year 2000. Now here's a conference in which people talk about the future, and you notice that the future is still at about the year 2000. It's about as far as we go out. So in other words, the future has kind of been shrinking one year per year for my whole lifetime. Now I think that the reason is because we all feel that something's happening there. That transition is happening. We can all sense it. And we know that it just doesn't make too much sense to think out 30, 50 years because everything's going to be so different that a simple extrapolation of what we're doing just doesn't make any sense at all.
제가 어렸을 적에는, 저희에게 있어 미래란, 2000년 정도였습니다. 그리고 사람들은 2000년엔 무슨 일이 일어날지에 대해 이야기하곤 했죠. 자 여기에 사람들이 미래에 대해서 이야기하는 컨퍼런스가 있습니다. 그리고 당신은 '미래' 는 아직도 2000년이라는 것을 깨닫습니다. 아직 많이 남은 거죠. 다시 말하면, 제 인생에서 1년이 지날때 마다 1년씩 미래는 계속 줄어 들고 있습니다. 전 그 이유가, 우리 모두 다 그 때 무엇이 일어난다는 걸 알고 있기 때문이라고 생각합니다. 이 변혁은 일어나고 있습니다. 우리 모두 느낄 수 있습니다. 그리고 우리는 30년, 50년을 생각 하는것이 말이 안된다는 것을 알고 있습니다. 모든것들이 완전히 다르기 때문에 우리가 무엇을 할것인지에 대한 간단한 예상은 전혀 말이 안된다고 생각합니다.
So what I would like to talk about is what that could be, what that transition could be that we're going through. Now in order to do that I'm going to have to talk about a bunch of stuff that really has nothing to do with technology and computers. Because I think the only way to understand this is to really step back and take a long time scale look at things. So the time scale that I would like to look at this on is the time scale of life on Earth. So I think this picture makes sense if you look at it a few billion years at a time.
그래서 제가 하고 싶은 말은, 그게 무엇이 될 수 있는지 입니다. 우리가 겪고 있는 변혁이 무엇이 될 수 있는지를 아는 것입니다. 그렇게 하려면 기술과 컴퓨터와는 상관이 없는 아주 많은 것들에 대해서 언급해야만 합니다. 왜냐면 이걸 이해할 수 있는 단 하나의 방법은 뒤로 물러서서 오랜 시간동안 관찰 하는 겁니다 그래서 이걸 볼 수 있는 시간은, 지구에서의 삶의 시간입니다. 한번에 몇십억년을 생각해본다면 이런 그림은 말이됩니다.
So if you go back about two and a half billion years, the Earth was this big, sterile hunk of rock with a lot of chemicals floating around on it. And if you look at the way that the chemicals got organized, we begin to get a pretty good idea of how they do it. And I think that there's theories that are beginning to understand about how it started with RNA, but I'm going to tell a sort of simple story of it, which is that, at that time, there were little drops of oil floating around with all kinds of different recipes of chemicals in them. And some of those drops of oil had a particular combination of chemicals in them which caused them to incorporate chemicals from the outside and grow the drops of oil. And those that were like that started to split and divide. And those were the most primitive forms of cells in a sense, those little drops of oil.
그래서 이제 25억 년 전 뒤로 가본다면, 지구는 이만큼 크고, 지구상에 떠돌아다니는 많은 화학물질로 이루어진 큰 바위덩어리 입니다. 만약 그 화학 물질들이 집합해서 있다는 식으로 생각해보면 어떻게 생겼을지 상상이 잘 갑니다. 그리고 RNA에서 어떻게 시작하는지를 이해하기 시작하는 이론들이 있다고 생각합니다. 하지만 간단한 이야기를 하려고합니다. 그건, 그당시에 서로다른 조합의 화학물질로 이루어진 기름 몇방울이 떠돌아 다니고 있었습니다. 그중 기름 몇방울은 화학물질을 외부로 부터 분리해 내는 특별한 조합으로 이루어져 있었습니다. 그리고 그 기름 몇방울이 커지게 되었죠. 그런것들이 쪼개고 나누어지게 되었습니다. 그런 작은 기름 방울들이 어쩌면 세포의 가장 원시적인 형태였겠죠.
But now those drops of oil weren't really alive, as we say it now, because every one of them was a little random recipe of chemicals. And every time it divided, they got sort of unequal division of the chemicals within them. And so every drop was a little bit different. In fact, the drops that were different in a way that caused them to be better at incorporating chemicals around them, grew more and incorporated more chemicals and divided more. So those tended to live longer, get expressed more.
하지만 그런 기름 방울들은 살아 있지는 않았습니다. 그런 기름 방울들은 화학물질들의 조합이었기 때문이죠. 기름 방울이 나누어 질 때마다 화학물질들은 불균등하게 분리 되었습니다. 그래서 모든 기름 방울들이 조금씩은 다르게 되었죠. 사실 그런 기름 방울들은 화학물질들을 분리해내고 더 좋은 상태로 만들고, 더 커지고 더 많은 화학물질들을 분리하고, 또 더 나누어진다는 점에서 모두가 서로 다릅니다. 그래서 더 오래 살고 더 표출되는 경향이 있었습니다.
Now that's sort of just a very simple chemical form of life, but when things got interesting was when these drops learned a trick about abstraction. Somehow by ways that we don't quite understand, these little drops learned to write down information. They learned to record the information that was the recipe of the cell onto a particular kind of chemical called DNA. So in other words, they worked out, in this mindless sort of evolutionary way, a form of writing that let them write down what they were, so that that way of writing it down could get copied. The amazing thing is that that way of writing seems to have stayed steady since it evolved two and a half billion years ago. In fact the recipe for us, our genes, is exactly that same code and that same way of writing. In fact, every living creature is written in exactly the same set of letters and the same code.
그것은 생명체의 아주 간단한 형태입니다. 하지만 흥미로운점은 이런 기름 방울들이 추상화라는 기술을 습득할 때죠. 우리가 이해 할 수 없는 방법들로 이 방울들이 정보를 기록하게 된것이죠. DNA라고 불리우는 특별한 형태의 화학물질로 이루어진 세포조합에 정보를 기록하게 되었습니다. 다시 말해서 진화적인 방법으로 자신들이 무엇인지를 써내려가는 물체를 만들었습니다. 그래서 기록하는 방법이 복제 될 수 있었습니다. 놀라운점은 기록하는 방법이 25억년전에 진화한 이후로 안정적인 상태를 유지하고 있다는 점이죠. 사실 사람들의 조합, 즉 유전자들은 같은 코드와 기록방식을 가지고 있습니다. 살아있는 모든 생명체는 같은 문자열과 코드로 씌여진다는 것이죠.
In fact, one of the things that I did just for amusement purposes is we can now write things in this code. And I've got here a little 100 micrograms of white powder, which I try not to let the security people see at airports. (Laughter) But this has in it -- what I did is I took this code -- the code has standard letters that we use for symbolizing it -- and I wrote my business card onto a piece of DNA and amplified it 10 to the 22 times. So if anyone would like a hundred million copies of my business card, I have plenty for everyone in the room, and, in fact, everyone in the world, and it's right here. (Laughter) If I had really been a egotist, I would have put it into a virus and released it in the room.
재미삼아서 제가 해보았던 것은 많은것들을 이런 코드로 써봤습니다. 여기 제가 100마이크로그램의 백색가루를 가지고 있습니다. 공항에서 보안요원들에게 보여주면 안되겠죠. (웃음) 이 가루는 코드를 가지고 있는데요. -- 제가 한것이 이 코드를 찾아 본것이죠. -- 그 코드는 표시하려고 사용하는 표준 문자열들을 가지고 있습니다. 제가 DNA 조각에 제 명함을 기록해서 10배에서 22배 가량 확대를 했습니다. 그래서 누군가 수백만장의 제 명함이 필요하면, 이 방안에 있는 모든분과 전세계의 모든사람에 줄만큼 충분히 바로 여기안에 가지고 있는 것이죠. (웃음) 제가 아주 이기적인 사람이었다면, 아마 여기에 바이러스를 담아서 이방안에 뿌렸을겁니다.
(Laughter)
(웃음)
So what was the next step? Writing down the DNA was an interesting step. And that caused these cells -- that kept them happy for another billion years. But then there was another really interesting step where things became completely different, which is these cells started exchanging and communicating information, so that they began to get communities of cells. I don't know if you know this, but bacteria can actually exchange DNA. Now that's why, for instance, antibiotic resistance has evolved. Some bacteria figured out how to stay away from penicillin, and it went around sort of creating its little DNA information with other bacteria, and now we have a lot of bacteria that are resistant to penicillin, because bacteria communicate. Now what this communication allowed was communities to form that, in some sense, were in the same boat together; they were synergistic. So they survived or they failed together, which means that if a community was very successful, all the individuals in that community were repeated more and they were favored by evolution.
그럼 다음 과정은 무엇일까요? DNA 코드를 기록하는 것은 흥미로운 과정이었습니다. 그런 과정이 세포들을 또다른 수십억년동안을 즐겁게 만들었습니다. 그런데 완전히 다른 방향으로 정말 흥미로운 또다른 점이 있었습니다. 그것은 이 세포들이 정보를 교환하고 상호작용 했다는 점입니다. 그래서 세포 집단이 형성되기 시작 했다는 것이죠. 여러분들이 아시는지 모르겠지만, 세균들은 DNA를 교환 할 수 있습니다. 예를 들어, 그것이 항생제 내성이 발달하게된 이유죠. 어떤 세균은 페니실린에서 떨어지는 방법을 알게 되었구요. 다른 세균들과 함께 DNA 정보를 만들어내기도 했습니다. 그래서 지금은 페니실린에 내성을 가진 많은 세균들이 있게 되었죠. 왜냐하면 세균들도 서로 소통하기 때문입니다. 이런 소통이 하는 역할은 같은 배에 타고 있다는 공동체를 형성하게 합니다. 그래서 상승효과를 가지게 되죠. 그래서 공생하거나 공멸하게 되는 것인데요. 공동체가 성공적으로 생존한다면 모든 개체들은 지속적으로 반복하여 생존하고 진화하게 됩니다.
Now the transition point happened when these communities got so close that, in fact, they got together and decided to write down the whole recipe for the community together on one string of DNA. And so the next stage that's interesting in life took about another billion years. And at that stage, we have multi-cellular communities, communities of lots of different types of cells, working together as a single organism. And in fact, we're such a multi-cellular community. We have lots of cells that are not out for themselves anymore. Your skin cell is really useless without a heart cell, muscle cell, a brain cell and so on. So these communities began to evolve so that the interesting level on which evolution was taking place was no longer a cell, but a community which we call an organism.
이런 공동체들이 아주 가까워 질때 변이점이 발생합니다. 이런 개체들은 함께하고 DNA의 나열에 공동체를 위한 유전자 조합을 기록하게 되죠. 그리고 흥미로운 다음 단계가 수십억년에 걸쳐 일어나게 됩니다. 그 단계에서, 다세포 공동체가 형성되는데요. 마치 한개의 조직처럼 함께 움직이는 여러개의 서로다른 세포들로 이루어진 공동체입니다. 사실 우리는 그런 다세포 공동체입니다. 사람들은 자신 스스로만은 더 얻을게 없는 많은 세포들을 가지고 있습니다. 표피 세포는 심장세포, 근육세포 뇌세포 등 없이는 아무 쓸모가 없습니다. 그래서 이런 공동체가 진화하게 되었는데요. 진화가 일어나는 흥미로운 수준은 더이상 세포가 아니라 우리가 조직이라고 부르는 공동체라는 것입니다.
Now the next step that happened is within these communities. These communities of cells, again, began to abstract information. And they began building very special structures that did nothing but process information within the community. And those are the neural structures. So neurons are the information processing apparatus that those communities of cells built up. And in fact, they began to get specialists in the community and special structures that were responsible for recording, understanding, learning information. And that was the brains and the nervous system of those communities. And that gave them an evolutionary advantage. Because at that point, an individual -- learning could happen within the time span of a single organism, instead of over this evolutionary time span.
다음 과정은 이런 공동체 안에서 일어납니다. 이런 세포들의 공동체는 정보를 다시 추상화하기 시작합니다. 그리고 공동체 안에서 아무것도 안하고 다만 정보만을 처리하는 특별한 구조물을 만들기 시작합니다. 그런것들이 신경 구조물입니다. 뉴런들이 세포의 공동체가 만들어낸 정보처리기관 입니다. 그리고 공동체에서 특이성을 가지게 되었는고, 정보를 기록하고, 이해하고 습득하는 기능을 담당하는 특별한 구조도 가지게 되었습니다. 그런 공동체들의 뇌와 신경계가 되었던 것이죠. 그리고 진화적인 장점도 주게 됩니다. 그 점 때문에 학습하는 개인이 진화적인 시간 보다는 단일 조직의 시간안에서 발생하게 되었죠.
So an organism could, for instance, learn not to eat a certain kind of fruit because it tasted bad and it got sick last time it ate it. That could happen within the lifetime of a single organism, whereas before they'd built these special information processing structures, that would have had to be learned evolutionarily over hundreds of thousands of years by the individuals dying off that ate that kind of fruit. So that nervous system, the fact that they built these special information structures, tremendously sped up the whole process of evolution. Because evolution could now happen within an individual. It could happen in learning time scales.
예를들어, 신체조직은 어떤 종류의 과일은 먹지 않도록 학습합니다. 왜냐하면 맛이 없고, 지난번에 먹고 나서는 병이났다고 느꼈기 때문이죠. 이런 일은 단일 조직의 평생기간 동안 일어납니다. 반면에 이렇게 특별한 정보처리 구조를 만들기 전에는 그런 종류의 과일을 먹고 각각의 개체가 수천년동안 죽어가면서 진화적으로 학습해야 할 것입니다. 그런 신경계는, 이런 특별한 정보처리 구조를 만들어서 진화의 전체과정에 대한 속도를 엄청나게 올리게 됩니다. 왜냐하면 진화는 개개인의 개체 안에서 일어 날 수 있기 때문입니다. 그것은 학습기간안에 일어 날 수 있습니다.
But then what happened was the individuals worked out, of course, tricks of communicating. And for example, the most sophisticated version that we're aware of is human language. It's really a pretty amazing invention if you think about it. Here I have a very complicated, messy, confused idea in my head. I'm sitting here making grunting sounds basically, and hopefully constructing a similar messy, confused idea in your head that bears some analogy to it. But we're taking something very complicated, turning it into sound, sequences of sounds, and producing something very complicated in your brain. So this allows us now to begin to start functioning as a single organism.
하지만 발생하는 것은 각각이 의사소통의 방법을 해결 했다는 것이죠. 예를 들어, 우리가 인지하는 가장 복잡은 형태는 인간의 언어죠. 정말로 놀라운 발명입니다. 제 머리속에 아주 복잡하고 혼잡한 생각이 있습니다. 끙끙거리면서 여기 앉아 있습니다. 그리고 여러분의 머리속에 제 머리속에 있는 것과 유사한 복잡한 생각을 만들려고 합니다. 아주 복잡한 것을 생각하고, 그 생각을 소리로 바꿉니다. 그리고 여러분의 머리속에 그 복잡한 생각을 주입합니다. 단일 조직처럼 우리가 기능화를 시작하게 합니다.
And so, in fact, what we've done is we, humanity, have started abstracting out. We're going through the same levels that multi-cellular organisms have gone through -- abstracting out our methods of recording, presenting, processing information. So for example, the invention of language was a tiny step in that direction. Telephony, computers, videotapes, CD-ROMs and so on are all our specialized mechanisms that we've now built within our society for handling that information. And it all connects us together into something that is much bigger and much faster and able to evolve than what we were before. So now, evolution can take place on a scale of microseconds. And you saw Ty's little evolutionary example where he sort of did a little bit of evolution on the Convolution program right before your eyes.
그래서 사실 우리 인류가 추상화라는 것을 시작하게 됩니다. 다세포 조직이 했던 것과 같은 수준으로 하게 되는데요, 기록하고, 표현하고, 정보를 처리하는 방법을 추상화하게 되는것입니다. 예를들어, 언어의 발명은 이런 방향에서 볼때 아주 작은 과정이었습니다. 전화, 컴퓨터, 비디오 테이프, 씨디롬 등은 우리 사회에서 정보를 다루기 위해 만들어진 특별한 메카니즘입니다. 이 모든것들은 더 크고, 더 빠르고, 우리가 이전에 했던것보다 더 진화된 무엇인가로 우리를 연결합니다. 그래서 지금은 진화가 마이크로초 단위로 발생합니다. 그리고 여러분은 진화의 작은 부분을 정리하는 예를 여러분의 바로 눈앞에서 컨볼루션 프로그램을 통해서 보셨습니다.
So now we've speeded up the time scales once again. So the first steps of the story that I told you about took a billion years a piece. And the next steps, like nervous systems and brains, took a few hundred million years. Then the next steps, like language and so on, took less than a million years. And these next steps, like electronics, seem to be taking only a few decades. The process is feeding on itself and becoming, I guess, autocatalytic is the word for it -- when something reinforces its rate of change. The more it changes, the faster it changes. And I think that that's what we're seeing here in this explosion of curve. We're seeing this process feeding back on itself.
그래서 우리는 다시 한번 시간단위의 속도를 빠르게 올렸습니다. 제가 말씀드렸던 그 이야기의 첫번째 과정은 수십억년이 걸렸습니다. 신경계와 뇌조직 같은 다음 과정들은 수백만년에 걸쳐 진화했습니다. 언어 처럼 기타 다른 과정들은 백만년 이하로 걸렸습니다. 전기와 같은 다음 과정들은 수십년정도 걸리는것 같습니다. 그 과정은 스스로 배양하는것 같구요. 일종의 자체촉매작용을 한다는 단어가 맞을듯합니다. -- 무엇인가가 변화율을 증가할 때 처럼요. 변화하면 할수록, 더 빠르게 변화하는 것이죠. 그것이 바로 곡선에서 폭발적으로 증가하는 부분을 보고 있는 것이죠. 스스로 다시 패드백을 받는 과정을 보고 있는 것 입니다.
Now I design computers for a living, and I know that the mechanisms that I use to design computers would be impossible without recent advances in computers. So right now, what I do is I design objects at such complexity that it's really impossible for me to design them in the traditional sense. I don't know what every transistor in the connection machine does. There are billions of them. Instead, what I do and what the designers at Thinking Machines do is we think at some level of abstraction and then we hand it to the machine and the machine takes it beyond what we could ever do, much farther and faster than we could ever do. And in fact, sometimes it takes it by methods that we don't quite even understand.
제 직업은 컴퓨터를 설계하는 것 입니다. 그리고 컴퓨터 분야의 발달이 없었다면 제가 컴퓨터를 설계하기 위해 사용하는 메카니즘은 불가능 할 것이라는 것을 알고 있습니다. 그래서 지금 제가 하는것은 전통적인 방법으로는 불가능한 아주 복잡한 사물을 설계하고 있는 것 입니다. 저는 연결된 모든 트랜지스터가 뭘 하는지는 모릅니다. 수십억개가 있죠. 대신에 저나 또는 Thinking Machines 회사의 설계자들이 하는것은 추상화 단계를 생각해보고 추상화된 것을 기계에게 전달해 주는 것 입니다. 그리고 기계는 그것을 받아서 우리가 했었던것 이상으로 더 깊게 그리고 더 빨리 처리하게 됩니다. 가끔은 우리가 전혀 이해하지 못하는 방법으로 이루어지기도 합니다.
One method that's particularly interesting that I've been using a lot lately is evolution itself. So what we do is we put inside the machine a process of evolution that takes place on the microsecond time scale. So for example, in the most extreme cases, we can actually evolve a program by starting out with random sequences of instructions. Say, "Computer, would you please make a hundred million random sequences of instructions. Now would you please run all of those random sequences of instructions, run all of those programs, and pick out the ones that came closest to doing what I wanted." So in other words, I define what I wanted. Let's say I want to sort numbers, as a simple example I've done it with. So find the programs that come closest to sorting numbers.
최근에 제가 이용했던 흥미로운 방법중에 한가지는 바로 진화 그 자체 였습니다. 그래서 우리가 했던것은 마이크로초 단위로 발생하는 진화과정을 컴퓨터 내부에 심는 일이었죠. 예를들어, 아주 극단적인 경우에, 무작위의 명령어를 실행하여 프로그램을 진화시킬 수 있습니다. 예를 들어, "컴퓨터, 수백만개의명령어를 만들어 주세요." "만들었던 모든 명령어들을 실행해 주세요." "모든 프로그램도 실행해 주세요." "그리고 제가 원했던것과 가장 밀접한 프로그램 한개를 골라주세요" 다시 말해서. 제가 원하는 것을 정의 하는 거죠. 예를들어, 제가 했던 간단한 예제처럼 숫자들을 정렬하고 싶습니다. 숫자들을 정렬하는데 가장 근접한 프로그램을 찾고,
So of course, random sequences of instructions are very unlikely to sort numbers, so none of them will really do it. But one of them, by luck, may put two numbers in the right order. And I say, "Computer, would you please now take the 10 percent of those random sequences that did the best job. Save those. Kill off the rest. And now let's reproduce the ones that sorted numbers the best. And let's reproduce them by a process of recombination analogous to sex." Take two programs and they produce children by exchanging their subroutines, and the children inherit the traits of the subroutines of the two programs. So I've got now a new generation of programs that are produced by combinations of the programs that did a little bit better job. Say, "Please repeat that process." Score them again. Introduce some mutations perhaps. And try that again and do that for another generation.
물론 명령어들의 무작위 조합은 숫자들을 정렬하지 못하죠, 어떤 명령어도 하지 않습니다. 하지만 운좋게 그 명령어들 중에서 한가지는 두 숫자를 똑바로 정렬 할 수도 있습니다. 그리고 제가 이렇게 말을 합니다. "컴퓨터, 작업을 제일 잘했던 명령어들중에서 10%를 골라보세요." "나머지는 모두 삭제하고 그 명령어들만 저장하세요." "그리고 숫자들을 잘 정렬했던 명령어들을 다시 만들어 내세요." "그리고 교배 하듯이 재조합 과정을 통해 재생산하세요." 두개의 프로그램을 선택하고, 이 프로그램들의 하부 프로그램을 교환해서 자식 프로그램을 생산합니다. 그리고 그 자식 프로그램이 하부 프로그램의 특성을 상속 받습니다. 그래서 저는 조금 더 낳은 작업을 수행하는 프로그램들의 조합을 통해서 생산된 새로운 세대의 프로그램을 만들게 됩니다. 예를들어, "이 과정을 반복하세요." 점수를 다시 매기고, 아마도 새로운 조합이 나오겠죠. 그리고 다시 시도하고 또 다른 세대에 대해서 시행합니다.
Well every one of those generations just takes a few milliseconds. So I can do the equivalent of millions of years of evolution on that within the computer in a few minutes, or in the complicated cases, in a few hours. At the end of that, I end up with programs that are absolutely perfect at sorting numbers. In fact, they are programs that are much more efficient than programs I could have ever written by hand.
이런 모든 세대들은 단지 1000분의 1초밖에 걸리지 않습니다. 그래서 저는 컴퓨터를 가지고 몇분안에 수백만년이 걸렸던 진화와 같은 과정을 진행해 볼 수 있습니다. 복잡한 경우에는 몇시간 정도 걸리겠죠. 그리고 마지막에는 숫자를 완벽하게 정렬하는 프로그램으로 진화를 마치게 됩니다. 사실 제가 손으로 작성하는 프로그램 보다 훨씬더 효율적인 프로그램들이 나옵니다.
Now if I look at those programs, I can't tell you how they work. I've tried looking at them and telling you how they work. They're obscure, weird programs. But they do the job. And in fact, I know, I'm very confident that they do the job because they come from a line of hundreds of thousands of programs that did the job. In fact, their life depended on doing the job.
이 프로그램들을 보면, 어떻게 작동하는지는 말할 수 없습니다. 지속적으로 보면서 어떻게 작동하는지 말씀드리도록 하겠습니다. 이 프로그램들은 모호하고 희한합니다. 하지만 원했던 작업을 합니다. 저는 이 프로그램들이 이 작업을 할 것이라고 확신하죠. 왜냐하면 그런 작업들을 했던 수백, 수천줄의 프로그램에서 나왔기 때문이죠. 사실 이 프로그램의 생명은 하는 작업에 달려있죠.
(Laughter)
(웃음)
I was riding in a 747 with Marvin Minsky once, and he pulls out this card and says, "Oh look. Look at this. It says, 'This plane has hundreds of thousands of tiny parts working together to make you a safe flight.' Doesn't that make you feel confident?"
저는 마빈 민스키 교수와 747기종 비행기를 타고 있었습니다. 그리고 이 카드를 꺼내면서 말했습니다. "오, 이것보세요." 카드에는 "이 비행기에는 여러분의 안전비행을 책임지는 수많은 부품들이 있습니다." 라고 쓰여 있었습니다. 이 문구가 여러분들을 확신하게 만들지 않나요?
(Laughter)
(웃음)
In fact, we know that the engineering process doesn't work very well when it gets complicated. So we're beginning to depend on computers to do a process that's very different than engineering. And it lets us produce things of much more complexity than normal engineering lets us produce. And yet, we don't quite understand the options of it. So in a sense, it's getting ahead of us. We're now using those programs to make much faster computers so that we'll be able to run this process much faster. So it's feeding back on itself. The thing is becoming faster and that's why I think it seems so confusing. Because all of these technologies are feeding back on themselves. We're taking off.
사실 우리는 복잡한 경우에는 기계과정이 잘 작동하지 않는다는 것을 알고 있습니다. 그래서 우리는 기계적인 공학과는 아주 다른 과정들을 처리하기 위해 컴퓨터에 의존하기 시작했습니다. 그리고 우리가 생산하는 일반적인 공학보다도 훨씬더 복잡한 것들을 만들수 있게 합니다. 그리고 선택사항들도 이해하지 못합니다. 어떤면에서는 우리보다 앞서 있다고 할 수 있습니다. 우리는 지금 더 빠른 컴퓨터를 만들려고 그런 프로그램들을 사용하고 있습니다. 그리서 이런 과정들이 더 빠르게 실행 할 수 있게 될 것입니다. 스스로 피드백을 주게 되죠. 그런 과정들은 더 빨라집니다. 그리고 그것이 왜 혼동스러운지를 생각했습니다. 왜냐하면 이런 모든 기술들은 스스로 피드백을 하기 때문입니다. 우리는 이륙하고 있습니다.
And what we are is we're at a point in time which is analogous to when single-celled organisms were turning into multi-celled organisms. So we're the amoebas and we can't quite figure out what the hell this thing is we're creating. We're right at that point of transition. But I think that there really is something coming along after us. I think it's very haughty of us to think that we're the end product of evolution. And I think all of us here are a part of producing whatever that next thing is. So lunch is coming along, and I think I will stop at that point, before I get selected out.
그리고 우리는 단세포 조직이 다세포 조직으로 바뀌는 것과 비슷한 시간상에 있습니다. 우리는 아베바와 같고, 그리고 우리가 무엇을 만들고 있는지 정확하게 알지 못합니다. 우리는 분명 변혁의 시기에 있습니다. 하지만 우리 다음에 무엇인가 함께 오고 있다고 생각합니다. 사람이 진화의 마지막 산물이라는 생각은 아주 거만한 생각 같아요. 여기 우리 모두는 다음 세상이 무엇이든지 생산의 일부라고 생각합니다. 점심시간이 다가오네요, 저만 빼놓기 전에 이쯤에서 강연을 마쳐야겠네요.
(Applause)
(박수)