This story begins in 1985, when at age 22, I became the World Chess Champion after beating Anatoly Karpov. Earlier that year, I played what is called simultaneous exhibition against 32 of the world's best chess-playing machines in Hamburg, Germany. I won all the games, and then it was not considered much of a surprise that I could beat 32 computers at the same time. To me, that was the golden age.
이 이야기는 1985년으로 거슬러 올라가 시작됩니다. 제가 22살이었을 때죠. 저는 아나톨리 카르포프를 제치고 체스 세계 챔피언이 되었습니다. 그 해 초에, 저는 이른바 동시 체스 경기에 참가했습니다. 독일 함부루크에서 열린 32개의 세계 최고의 체스 기계들과 동시에 시합을 펼치는 경기였죠. 저는 모든 시합을 이겼습니다. 그 당시에는 제가 동시에 32대의 컴퓨터를 이긴다는 것이 그리 놀랄 일은 아니었습니다. 제가 한창 잘 나가던 때였거든요.
(Laughter)
(웃음)
Machines were weak, and my hair was strong.
기계는 약했고 제 머리는 풍성했습니다.
(Laughter)
(웃음)
Just 12 years later, I was fighting for my life against just one computer in a match called by the cover of "Newsweek" "The Brain's Last Stand." No pressure.
그 뒤, 겨우 12년 후에 저는 단 한 대의 컴퓨터와 일생일대의 경기를 펼쳤습니다. 이 경기에 대한 뉴스위크지 기사 제목이 '인간 두뇌의 마지막 저항'이었어요. 그게 부담이 되지는 않았습니다.
(Laughter)
(웃음)
From mythology to science fiction, human versus machine has been often portrayed as a matter of life and death. John Henry, called the steel-driving man in the 19th century African American folk legend, was pitted in a race against a steam-powered hammer bashing a tunnel through mountain rock. John Henry's legend is a part of a long historical narrative pitting humanity versus technology. And this competitive rhetoric is standard now. We are in a race against the machines, in a fight or even in a war. Jobs are being killed off. People are being replaced as if they had vanished from the Earth. It's enough to think that the movies like "The Terminator" or "The Matrix" are nonfiction.
신화에서부터 공상과학에 이르기까지 인간과 기계의 대결은 사느냐 죽느냐의 문제로 묘사되어 왔습니다. '존 헨리'를 보세요. 19세기 미국 흑인들의 전설에서 '강철같은 남자'로 불리운 그는 증기로 구동되는 망치 기계와 산에 터널을 뚫는 대결을 펼칩니다. 존 헨리의 전설은 역사적으로 오랜 인간과 기계의 경쟁하는 이야기들 중의 하나입니다. 그리고 이 경쟁이라는 표현은 이제 당연한 것이 되었습니다. 우리 인간은 기계에 대항하는 경주를 하고 있는 겁니다. 단순한 싸움이거나 아니면 전쟁중인거죠. 일은 줄어들고 있습니다. 인간이 지구상에서 멸종이라도 한 듯이 기계가 사람을 대신하고 있습니다. "터미네이터"나 "매트릭스"같은 영화가 실제 현실이라고 생각할 만합니다.
There are very few instances of an arena where the human body and mind can compete on equal terms with a computer or a robot. Actually, I wish there were a few more. Instead, it was my blessing and my curse to literally become the proverbial man in the man versus machine competition that everybody is still talking about. In the most famous human-machine competition since John Henry, I played two matches against the IBM supercomputer, Deep Blue. Nobody remembers that I won the first match --
사실 그런 경우는 거의 없습니다. 인간이 신체적, 정신적으로 컴퓨터와 로봇과 동등한 조건으로 경쟁한 적은 없죠. 사실 그런 기회가 더 있으면 좋겠습니다. 그런데 제게 있어서 축복임과 동시에 저주인 것은 인간 대 기계의 경쟁을 펼친 신화적 인물로 남아서 여전히 사람들의 입에 회자되고 있다는 사실입니다. 존 헨리 이후 가장 유명한 인간과 기계의 경쟁으로서 저는 두 번의 시합을 치렀습니다. IBM 슈퍼컴퓨터인 딥블루에 대항해서 싸웠죠. 제가 첫번째 시합에서 이긴 걸 기억하는 사람은 없어요.
(Laughter)
(웃음)
(Applause)
(박수)
In Philadelphia, before losing the rematch the following year in New York. But I guess that's fair. There is no day in history, special calendar entry for all the people who failed to climb Mt. Everest before Sir Edmund Hillary and Tenzing Norgay made it to the top. And in 1997, I was still the world champion when chess computers finally came of age. I was Mt. Everest, and Deep Blue reached the summit. I should say of course, not that Deep Blue did it, but its human creators -- Anantharaman, Campbell, Hoane, Hsu. Hats off to them. As always, machine's triumph was a human triumph, something we tend to forget when humans are surpassed by our own creations.
필라델피아에서의 시합은 이겼고 진 것은 다음 해 뉴욕에서의 재경기였죠. 그래도 불평한 적은 없어요. 어느 역사적 기념일을 찾아봐도 에드문드 힐러리와 텐징 노르게이가 에베레스트산 정상을 정복하기까지 이전에 실패했던 도전자들을 기록한 것은 없으니까요. 1997년까지는 저는 여전히 세계 챔피언이었습니다. 그제야 체스 컴퓨터 챔피언의 시대가 열렸을 뿐이죠. 저는 에베레스트 산맥이었고 딥블루가 그 정상에 오른 것이죠. 하지만 물론, 딥블루가 한 것이 아닙니다. 인간 창조자가 한 것입니다. 아난써라만, 캠벨, 호안, 슈. 그들이 이룬 쾌거였습니다. 당연하게도 기계의 승리는 인간의 승리인 것입니다. 인간의 창조물이 인간을 능가할 때 우리는 바로 이 사실을 간과하죠.
Deep Blue was victorious, but was it intelligent? No, no it wasn't, at least not in the way Alan Turing and other founders of computer science had hoped. It turned out that chess could be crunched by brute force, once hardware got fast enough and algorithms got smart enough. Although by the definition of the output, grandmaster-level chess, Deep Blue was intelligent. But even at the incredible speed, 200 million positions per second, Deep Blue's method provided little of the dreamed-of insight into the mysteries of human intelligence.
딥블루가 이겼어요. 그럼 그게 지능이 있나요? 아닙니다. 그렇지 않죠. 이런 방식은 적어도 앨런 튜링이나 다른 컴퓨터 과학의 선구자들이 바라던 방향은 아닙니다. 체스는 무차별 대입 기법으로 공략이 가능하다고 판명되었죠. 컴퓨터 처리속도가 충분히 빠르고 잘 짜여진 알고리즘만 있으면 되죠. 그랜드 마스터급의 체스 기사라는 결과만 놓고 보면 딥블루도 똑똑합니다. 그러나 믿을 수 없는 속도로 초당 2억 개의 수를 계산하는 딥블루의 방법을 통해서 우리가 꿈꿔온 인간 지능의 신비를 다소나마 이해할 수 있었습니다.
Soon, machines will be taxi drivers and doctors and professors, but will they be "intelligent?" I would rather leave these definitions to the philosophers and to the dictionary. What really matters is how we humans feel about living and working with these machines.
머지않아 인공지능 기계가 택시 운전사나 의사, 교수를 대신하겠지만 그들이 지능이 있겠습니까? 그 정의를 내리는 것은 차라리 철학자들과 백과사전이 할 일입니다. 정말 문제되는 것은 이 기계들과 함께 살고 일하는 것을 우리가 어떻게 느끼는가 하는 것입니다.
When I first met Deep Blue in 1996 in February, I had been the world champion for more than 10 years, and I had played 182 world championship games and hundreds of games against other top players in other competitions. I knew what to expect from my opponents and what to expect from myself. I was used to measure their moves and to gauge their emotional state by watching their body language and looking into their eyes.
1996년 2월에 제가 딥블루를 처음 만났을 때 그때까지 저는 10년 이상 세계 챔피언 자리에 있었습니다. 182개의 세계 선수권 대회를 치렀죠. 수백개의 경기에서 다른 최고의 선수들과 실력을 겨루었습니다. 저는 상대방이 생각하는 수를 알았고 내가 두어야 할 수도 알고 있었습니다. 저는 상대방의 행동을 관찰하고 감정 상태도 살피곤 했습니다. 상대방의 몸짓이나 눈을 보면 알 수 있었죠.
And then I sat across the chessboard from Deep Blue. I immediately sensed something new, something unsettling. You might experience a similar feeling the first time you ride in a driverless car or the first time your new computer manager issues an order at work. But when I sat at that first game, I couldn't be sure what is this thing capable of. Technology can advance in leaps, and IBM had invested heavily. I lost that game. And I couldn't help wondering, might it be invincible? Was my beloved game of chess over? These were human doubts, human fears, and the only thing I knew for sure was that my opponent Deep Blue had no such worries at all.
그런데 체스판을 사이에 두고 딥블루와 조우하게 된 것입니다. 저는 바로 뭔가 색다른 느낌이 들었습니다. 뭔가 잘 안 풀리는 느낌이요. 여러분도 아마 비슷한 감정을 느낄 때가 있을 거예요. 무인 자동차를 처음 탔을 때나 새로운 컴퓨터 관리자가 작업 지시를 내렸을 때겠죠. 처음 게임을 하러 앉았을 때 저는 확신할 수 없었습니다. 이 기계 덩어리가 무엇을 할 수 있을지를요. 기술은 비약적으로 발전했고 IBM은 엄청난 투자를 했습니다. 저는 게임에서 졌습니다. 정말 천하무적이 아닐까 생각할 수 밖에 없었습니다. 내가 사랑하는 체스게임은 이제 끝이라고 생각했죠. 이것들은 인간의 의심이고 인간의 두려움이었습니다. 그리고 한가지 확실한 것은 나의 적수 딥블루는 그런 걱정을 전혀 안한다는 것이었습니다.
(Laughter)
(웃음)
I fought back after this devastating blow to win the first match, but the writing was on the wall. I eventually lost to the machine but I didn't suffer the fate of John Henry who won but died with his hammer in his hand. [John Henry Died with a Hammer in His Hand Palmer C. Hayden] [The Museum of African American Art, Los Angeles] It turned out that the world of chess still wanted to have a human chess champion. And even today, when a free chess app on the latest mobile phone is stronger than Deep Blue, people are still playing chess, even more than ever before. Doomsayers predicted that nobody would touch the game that could be conquered by the machine, and they were wrong, proven wrong, but doomsaying has always been a popular pastime when it comes to technology.
저는 다시 싸웠습니다. 그 충격에도 불구하고 첫 경기를 이기기 위해서요. 하지만 최종 결과대로 저는 결국 기계에 졌습니다. 그러나 존 헨리 같은 운명을 겪지는 않았었습니다. 그는 이겼지만 망치를 손에 쥔 채 세상을 떠났습니다. 체스의 세계가 원한 것은 여전히 인간 체스챔피언이었습니다. 그리고 오늘날에는 핸드폰에 깔린 무료 체스앱이 딥블루보다 더 강하지만 사람들은 여전히 체스게임을 합니다. 심지어 이전보다 더 많이 하죠. 비관적 운명론자들은 기계에 의해 정복된 게임은 아무도 하지 않을 거라고 호언했죠. 하지만 틀렸습니다. 결국 그들이 틀렸죠. 하지만 비관론자들의 주장은 늘 사람들에게 잘 통합니다. 기술에 대해서는 특히 그렇죠.
What I learned from my own experience is that we must face our fears if we want to get the most out of our technology, and we must conquer those fears if we want to get the best out of our humanity. While licking my wounds, I got a lot of inspiration from my battles against Deep Blue. As the old Russian saying goes, if you can't beat them, join them. Then I thought, what if I could play with a computer -- together with a computer at my side, combining our strengths, human intuition plus machine's calculation, human strategy, machine tactics, human experience, machine's memory. Could it be the perfect game ever played?
제가 경험에서 얻은 것은 바로 이것입니다. 우리가 그 두려움에 맞서야만 기술을 최대한 활용할 수 있다는 사실입니다. 그 두려움을 반드시 정복해야만 우리 인간성을 극대화할 수 있습니다. 저의 상처를 감싸면서 저는 많은 영감을 얻었습니다. 딥블루와의 싸움에서 깨달았죠. 러시아 속담에 이런 말이 있어요. '상대를 이길 수 없다면, 그와 연합하라.' 이런 생각이 들었죠. 컴퓨터와 함께 하면 어떨까. 컴퓨터와 같은 편이 되어서 함께 힘을 모으면 어떨까. 인간의 직관력에 기계의 계산력을 더하고 인간의 전략에 기계의 전술을 더하고 인간의 경험과 기계의 기억을 더하면 어떨까. 그러면 역사상 완벽한 경기를 할 수 있을텐데.
My idea came to life in 1998 under the name of Advanced Chess when I played this human-plus-machine competition against another elite player. But in this first experiment, we both failed to combine human and machine skills effectively. Advanced Chess found its home on the internet, and in 2005, a so-called freestyle chess tournament produced a revelation. A team of grandmasters and top machines participated, but the winners were not grandmasters, not a supercomputer. The winners were a pair of amateur American chess players operating three ordinary PCs at the same time. Their skill of coaching their machines effectively counteracted the superior chess knowledge of their grandmaster opponents and much greater computational power of others. And I reached this formulation. A weak human player plus a machine plus a better process is superior to a very powerful machine alone, but more remarkably, is superior to a strong human player plus machine and an inferior process. This convinced me that we would need better interfaces to help us coach our machines towards more useful intelligence.
제 생각이 실현되었습니다. 1998년에 '진보된 체스'라는 이름으로 인간과 기계가 한 팀을 이루어 다른 선수와 시합을 펼쳤습니다. 그러나 첫 시도에서 우리는 둘 다 인간과 기계의 기술을 효과적으로 결합하는 것에 실패했습니다. 진보형 체스는 인터넷으로 자리를 옮겼고 2005년에는 이른바 프리스타일 체스 토너먼트가 공개되었습니다. 체스 그랜드마스터와 최고의 기계로 이루어진 팀들이 참여했는데 우승자는 그랜드마스터도 아니고 슈퍼컴퓨터도 아니었습니다. 평범한 PC 3대를 동시에 조작하는 미국 아마추어 체스선수 팀이 우승했죠. 기계를 코칭하는 자신들의 기술로 더 우수한 체스 기술에 효과적으로 대응했습니다. 체스 그랜드 마스터와 더 강력한 연산 능력을 상대로 말이죠. 그 후 저는 이런 공식에 도달했습니다. 약한 인간과 기계가 팀을 이루고 거기에 더 나은 프로그램이 결합하면 아주 강력한 기계 혼자보다 더욱 우수하다는 사실입니다. 더 놀랍게도 강한 인간플레이어와 기계에 뒤떨어진 프로그램의 결합을 능가한다는 점이죠. 이 일로 더 나은 인터페이스가 필요하다는 걸 확신했습니다. 기계가 더욱 유용한 지능을 갖도록 유도할 수 있는 인터페이스죠.
Human plus machine isn't the future, it's the present. Everybody that's used online translation to get the gist of a news article from a foreign newspaper, knowing its far from perfect. Then we use our human experience to make sense out of that, and then the machine learns from our corrections. This model is spreading and investing in medical diagnosis, security analysis. The machine crunches data, calculates probabilities, gets 80 percent of the way, 90 percent, making it easier for analysis and decision-making of the human party. But you are not going to send your kids to school in a self-driving car with 90 percent accuracy, even with 99 percent. So we need a leap forward to add a few more crucial decimal places.
인간과 기계의 결합은 미래의 일이 아니라 현재의 일입니다. 사람들은 온라인 번역기를 이용해서 외국 신문의 기사를 읽으려고 하지만 번역이 제대로 되지 않죠. 그러면 우리는 인간의 경험으로 제대로 된 번역을 만들어냅니다. 그리고 기계는 우리가 수정한 것을 다시 학습하죠. 이런 모델이 보급되어 의료 진단, 보안 진단의 분야에도 적용됩니다. 기계는 데이터를 분석하고 가능성을 계산해서 가능성이 80%인지 90%인지 알려줌으로써 인간이 더 쉽게 분석하고 의사결정할 수 있도록 도움을 줄 수 있습니다. 하지만 여러분은 아이들을 90% 정확도의 무인 운전 차량으로 통학하도록 하지는 않을 겁니다. 99%라고 해도 안 그러겠죠. 그러니 이제 우리는 정확도의 소수점 자리수를 계속 높여가야 합니다.
Twenty years after my match with Deep Blue, second match, this sensational "The Brain's Last Stand" headline has become commonplace as intelligent machines move in every sector, seemingly every day. But unlike in the past, when machines replaced farm animals, manual labor, now they are coming after people with college degrees and political influence. And as someone who fought machines and lost, I am here to tell you this is excellent, excellent news. Eventually, every profession will have to feel these pressures or else it will mean humanity has ceased to make progress. We don't get to choose when and where technological progress stops. We cannot slow down. In fact, we have to speed up. Our technology excels at removing difficulties and uncertainties from our lives, and so we must seek out ever more difficult, ever more uncertain challenges. Machines have calculations. We have understanding. Machines have instructions. We have purpose. Machines have objectivity. We have passion. We should not worry about what our machines can do today. Instead, we should worry about what they still cannot do today, because we will need the help of the new, intelligent machines to turn our grandest dreams into reality. And if we fail, if we fail, it's not because our machines are too intelligent, or not intelligent enough. If we fail, it's because we grew complacent and limited our ambitions. Our humanity is not defined by any skill, like swinging a hammer or even playing chess.
딥블루와의 시합을 치르고 20년이 지난 지금 두 번째 경기에 걸렸던 '인간 두뇌의 마지막 저항'이라는 그 자극적인 문구는 흔한 말이 되었습니다. 인공지능 기계가 모든 부분에서 하루가 다르게 발전하고 있죠. 그러나 과거에 기계가 가축과 인간의 노동력을 대체할 때와는 다릅니다. 이제는 대학 학위와 정치적 영향력을 가진 인간을 따라잡고 있습니다. 누군가가 기계와 싸워서 졌다면 저는 그것이 아주 훌륭한 뉴스라고 말하고 싶습니다. 결국에는 모든 직업이 이러한 압박을 느껴야만 할 것이고 그렇지 않다면 인간은 더 이상의 진보를 멈추었다는 것을 의미합니다. 우리에게는 선택권이 없습니다. 언제 어디서 기술 진보가 멈출지 선택할 수 없어요. 우리는 느려져서는 안됩니다. 오히려 속도를 높여야 합니다. 우리 기술의 탁월함은 인간의 어려움과 불확실성을 제거하는 데에 있습니다. 그래서 우리가 할 일은 지금까지 가장 어렵고 답을 찾기 힘든 문제를 찾는 것입니다. 기계는 연산 능력을 가지고 있습니다. 우리에게는 통찰력이 있죠. 기계는 명령을 따릅니다. 우리에게는 목적이 있죠. 기계는 객관성을 갖고 우리는 열정을 갖고 있습니다. 우리는 지금 기계가 무엇을 할 수 있는지를 걱정할 것이 아니라 지금 기계가 무엇을 할 수 없는지를 걱정해야 합니다. 왜냐하면 새로운 인공지능 기계의 도움이 있어야 우리의 원대한 꿈을 실현시킬 수 있을 테니까요. 만약 꿈을 이루지 못했다면 실패한 원인은 기계가 지나치게 지능적이거나 아니면 충분히 똑똑하지 않아서가 아닙니다. 실패 원인은 우리가 현실에 안주하고 우리 열망을 억눌렀기 때문일 겁니다. 우리의 인간성은 어떤 기술로도 정의될 수 없습니다. 망치를 휘두르는 기술이나 체스 게임으로 정의할 수 없죠.
There's one thing only a human can do. That's dream. So let us dream big.
인간만이 할 수 있는 딱 하나가 있습니다. 바로 꿈꾸는 것입니다. 그러니 꿈을 크게 꿉시다.
Thank you.
감사합니다.
(Applause)
(박수)