Our mission is to build a detailed, realistic computer model of the human brain. And we've done, in the past four years, a proof of concept on a small part of the rodent brain, and with this proof of concept we are now scaling the project up to reach the human brain.
우리의 사명은 인간의 두뇌에 관한 구체적이고 사실적인 컴퓨터 모델을 만들어내는 것입니다. 그리고 우리는 지난 4년동안 설치류 두뇌의 조그마한 부분에 대한 우리의 모델에 대해 증명해 왔습니다. 그리고 이 증명을 토대로, 우리는 이 프로젝트를 인간의 두뇌로 확장시키는 일을 진행하고 있습니다
Why are we doing this? There are three important reasons. The first is, it's essential for us to understand the human brain if we do want to get along in society, and I think that it is a key step in evolution. The second reason is, we cannot keep doing animal experimentation forever, and we have to embody all our data and all our knowledge into a working model. It's like a Noah's Ark. It's like an archive. And the third reason is that there are two billion people on the planet that are affected by mental disorder, and the drugs that are used today are largely empirical. I think that we can come up with very concrete solutions on how to treat disorders.
우리가 왜 이 일을 하는 것일까요? 거기에는 세 가지 중요한 이유가 있습니다. 첫번째로, 사회적으로 번영하기 위해서는 인간의 두뇌를 이해하는 것은 필수적입니다. 그리고 저는 이것이 진화의 핵심적인 단계일 것으로 생각합니다. 두번째 이유는, 우리가 언제까지 동물 실험을 계속할 수는 없기 때문입니다. 우리는 우리의 모든 자료와 지식들을 구체화하여 실제로 작동하는 모델을 만들 필요가 있습니다. 이것은 마치 노아의 방주와 같습니다. 이것은 마치 문서 보관소와 같죠. 세번째 이유는 지구상에 정신 질환으로 고통받는 20억의 사람들이 있고 그들이 사용하고 있는 약물은 대부분 모델에 의존하는 것이 아닌 실험에 의존한 것이기 때문입니다. 제가 생각하기에는 우리는 정신질환들을 치료하는 매우 구체적인 해결책을 만들어낼 수 있을 것입니다.
Now, even at this stage, we can use the brain model to explore some fundamental questions about how the brain works. And here, at TED, for the first time, I'd like to share with you how we're addressing one theory -- there are many theories -- one theory of how the brain works. So, this theory is that the brain creates, builds, a version of the universe, and projects this version of the universe, like a bubble, all around us.
지금, 현재의 상태에서도, 우리는 두뇌 모델을 이용하여서 두뇌가 어떻게 작동하는지에 대한 기본적인 질문들을 탐구할 수 있습니다. 그리고 여기 TED에서 최초로 저는 여러분과 함께 우리가 어떻게 많은 이론 중에서 하나의 이론 -- 많은 이론들이 있지만요 -- 하나의 이론을 다루고 있는지 설명하려 합니다. 이 이론은 두뇌가 또 다른 우주를 창조하고 만들어낸다는 것입니다. 그리고 이 또 다른 우주를 우리 주변에 거품과 같은 형태로 투영시킵니다.
Now, this is of course a topic of philosophical debate for centuries. But, for the first time, we can actually address this, with brain simulation, and ask very systematic and rigorous questions, whether this theory could possibly be true. The reason why the moon is huge on the horizon is simply because our perceptual bubble does not stretch out 380,000 kilometers. It runs out of space. And so what we do is we compare the buildings within our perceptual bubble, and we make a decision. We make a decision it's that big, even though it's not that big.
자, 이것은 물론 수세기 동안 계속되어온 철학적 논쟁입니다. 하지만, 처음으로, 우리는 실제로 이 문제를 두뇌 시뮬레이션을 통해서 다룰 수 있게 되었습니다 그리고 우리는 매우 체계적이고 엄밀한 질문들을 통해서 이 이론이 참일 수 있는지를 알아볼 수 있습니다. 달이 지평선에서 거대해 보이는 이유는 단순히 우리의 지각 거품이 380,000 킬로미터만큼 뻗어나가지 못하기 때문입니다. 용량이 부족한 것입니다. 그래서 우리가 실제로 하는 것은 우리의 지각 거품안에서 건물들과 크기를 비교하는 것입니다. 그리고 판단하게 됩니다. 우리는 그 정도 크기라 판단하게 됩니다. 실제로 그 정도 크기가 아니어도 말이죠.
And what that illustrates is that decisions are the key things that support our perceptual bubble. It keeps it alive. Without decisions you cannot see, you cannot think, you cannot feel. And you may think that anesthetics work by sending you into some deep sleep, or by blocking your receptors so that you don't feel pain, but in fact most anesthetics don't work that way. What they do is they introduce a noise into the brain so that the neurons cannot understand each other. They are confused, and you cannot make a decision. So, while you're trying to make up your mind what the doctor, the surgeon, is doing while he's hacking away at your body, he's long gone. He's at home having tea. (Laughter)
그리고 이것이 시사하는 바는 판단들이야 말로 우리의 지각 거품을 지탱하는 핵심적인 것이라는 사실입니다. 판단이 지각 거품을 살아있게 합니다. 판단없이는 여러분은 볼 수도 없고, 생각할 수도 없고, 느낄 수도 없습니다. 물론 여러분은 이렇게 생각할 수 있습니다. 마취를 하면, 여러분을 깊은 잠에 들게 한다거나 혹은 여러분의 감각 기관들을 막아서 고통을 느끼지 못하게 한다고 생각할 수 있습니다. 하지만 사실 대부분의 마취제들은 그러한 방식으로 작용하지 않습니다. 실제로 마취제가 하는 것은 두뇌에 잡음을 퍼뜨려 뉴런들이 서로를 이해할 수 없도록 하는 것입니다. 뉴런들은 혼란스럽게 되고, 여러분은 어떠한 판단을 내릴 수 없습니다. 그래서 여러분이 마음을 정하려고 노력하는 동안에 의사는 여러분의 몸을 난도질하고, 벌써 오래 전에 다 끝내고 가게 됩니다. 그는 집에서 차를 마시고 있겠지요. (웃음)
So, when you walk up to a door and you open it, what you compulsively have to do to perceive is to make decisions, thousands of decisions about the size of the room, the walls, the height, the objects in this room. 99 percent of what you see is not what comes in through the eyes. It is what you infer about that room. So I can say, with some certainty, "I think, therefore I am." But I cannot say, "You think, therefore you are," because "you" are within my perceptual bubble.
그러므로 여러분이 문을 향해 걸어가서 문을 열게 되었을 때 지각처리를 위해 위해서 반드시 해야하는 것은 판단을 하는 것입니다. 방의 크기와, 벽, 높이, 방 안의 물체들에 대한 수천개의 판단을 하는 것입니다. 여러분이 보는 것의 99%는 여러분의 눈을 통해서 들어오는 것이 아닙니다. 그것은 여러분이 방에 대해서 추론해낸 것입니다. 저는 어느 정도 분명하게 말할 수 있습니다. "나는 생각한다. 그러므로 나는 존재한다." 그러나 저는 이렇게 말할 수 는 없습니다, "당신은 생각한다, 그러므로 당신은 존재한다." 왜냐하면 여러분은 나의 지각 거품안에 존재하기 때문입니다.
Now, we can speculate and philosophize this, but we don't actually have to for the next hundred years. We can ask a very concrete question. "Can the brain build such a perception?" Is it capable of doing it? Does it have the substance to do it? And that's what I'm going to describe to you today.
이제, 우리는 이것에 대해서 깊이 생각하고, 철학적으로 설명할 수 있습니다. 하지만, 앞으로 몇백년동안 이것을 실제로 할 필요는 없습니다. 우리는 매우 구체적인 하나의 질문을 할 수 있습니다. "두뇌가 그러한 지각을 만들어낼 수 있을까?" 두뇌가 그러한 것을 할 수 있을까요? 두뇌가 그것을 위한 실체를 가지고 있을까요? 그것이 제가 오늘 여러분에게 설명하고자 하는 것입니다.
So, it took the universe 11 billion years to build the brain. It had to improve it a little bit. It had to add to the frontal part, so that you would have instincts, because they had to cope on land. But the real big step was the neocortex. It's a new brain. You needed it. The mammals needed it because they had to cope with parenthood, social interactions, complex cognitive functions.
우주는 두뇌를 만들기 위해서 110억년의 시간이 들었습니다. 우주는 두뇌를 조금 개선시켜야 했습니다. 본능을 가지게 하기 위해서 전두엽을 크게할 필요가 있었습니다. 왜냐하면 생명체가 육지에서 살아가야 했으니까요. 하지만 정말 큰 단계는 신피질이었습니다. 이것은 새로운 두뇌입니다. 우리는 이것이 필요했습니다. 포유류들에게 필요한 것이었죠. 왜냐하면 그들은 사회적인 교류인 부모 자식간의 관계를 잘 이뤄야 했기 때문입니다.
So, you can think of the neocortex actually as the ultimate solution today, of the universe as we know it. It's the pinnacle, it's the final product that the universe has produced. It was so successful in evolution that from mouse to man it expanded about a thousandfold in terms of the numbers of neurons, to produce this almost frightening organ, structure. And it has not stopped its evolutionary path. In fact, the neocortex in the human brain is evolving at an enormous speed.
따라서 여러분은 신피질을 우주가 만들어낸 오늘날의 최종적인 해결책이라고 생각할 수 있습니다. 이것은 정점입니다. 이것은 우주가 지금까지 만들어낸 마지막 작품입니다. 이것은 진화에 있어서 매우 성공적이어서 쥐에서 인간까지 신피질은 이 가공할만한 조직을 만들기 위해서 뉴런의 개수로 볼 때에 약 1,000배 확장되었습니다. 그리고 이것은 진화의 과정을 멈추지 않았습니다. 사실, 인간 두뇌의 신피질은 놀라운 속도로 진화하고 있습니다.
If you zoom into the surface of the neocortex, you discover that it's made up of little modules, G5 processors, like in a computer. But there are about a million of them. They were so successful in evolution that what we did was to duplicate them over and over and add more and more of them to the brain until we ran out of space in the skull. And the brain started to fold in on itself, and that's why the neocortex is so highly convoluted. We're just packing in columns, so that we'd have more neocortical columns to perform more complex functions.
신피질의 표면을 확대하면 그것이 마치 컴퓨터의 G5 프로세서들과 같은 작은 모듈들로 구성되어 있다는 것을 발견하게 될 것입니다. 그러나 거기에는 약 100만개의 모듈들이 있습니다. 이 모듈들은 진화에 성공하여 우리는 그들을 계속해서 점점 더 복제해나갔습니다. 우리의 두개골이 허락하는 공간이 부족할 때까지 말입니다. 그리하여 두뇌는 접혀지기 시작했습니다, 신피질이 굉장히 말려있는 이유가 바로 이것이죠. 이것들을 기둥 형태로 잘 표장하여 더 많은 신피질 기둥을 생성하고 더 복잡한 기능을 수행할 수 있게 되었습니다.
So you can think of the neocortex actually as a massive grand piano, a million-key grand piano. Each of these neocortical columns would produce a note. You stimulate it; it produces a symphony. But it's not just a symphony of perception. It's a symphony of your universe, your reality. Now, of course it takes years to learn how to master a grand piano with a million keys. That's why you have to send your kids to good schools, hopefully eventually to Oxford. But it's not only education. It's also genetics. You may be born lucky, where you know how to master your neocortical column, and you can play a fantastic symphony.
신피질을 백만개의 건반이 있는 거대한 그랜드 피아노처럼 생각해 보십시오. 각각의 신피질 기둥들은 하나의 음표를 만들어 냅니다. 여러분이 음표를 자극하면 교향곡을 연주합니다. 하지만 이것은 단지 지각의 교향곡이 아닙니다. 여러분의 우주에 대한, 여러분의 실제에 대한 교향곡인 것이죠. 자, 물론 백만개의 건반을 가진 그랜드 피아노를 숙달하는 데에는 수년의 시간이 필요합니다. 이것이 바로 여러분들이 자녀들을 좋은 학교, 결국 옥스퍼드에 보내기를 바라는 이유인 것이죠. 하지만 이것은 단지 교육에서만이 아닙니다. 유전학에서도 마찬가지입니다. 여러분은 아마 운 좋게 태어났거나, 신피질 기둥들을 잘 다루는 방법을 알고 있다면, 환상적인 교향곡을 연주할 수 있을 것입니다.
In fact, there is a new theory of autism called the "intense world" theory, which suggests that the neocortical columns are super-columns. They are highly reactive, and they are super-plastic, and so the autists are probably capable of building and learning a symphony which is unthinkable for us. But you can also understand that if you have a disease within one of these columns, the note is going to be off. The perception, the symphony that you create is going to be corrupted, and you will have symptoms of disease.
사실, 자폐증에 대한 새로운 이론이 있습니다, 이것은 "강렬한 세계"라는 이론인데 신피질 기둥들이 초-기둥들임을 제시하고 있습니다. 초기둥들은 굉장히 민감하고, 매우 유연합니다. 그래서 자폐증 환자들은 아마도 우리가 상식적으로 이해할 수 없는 교향곡들을 만들어내고 배울 수 있는 것입니다. 이렇게도 이해할 수 있습니다. 이러한 그러한 기둥들 중 하나가 어떤 병이 있다면, 그 기둥이 만들어내는 음에 문제가 생게 되는 것이죠. 지각 처리, 즉 연주하는 교향곡에 문제가 생기게 되고 질병의 징후들을 가지게 될 것입니다.
So, the Holy Grail for neuroscience is really to understand the design of the neocoritical column -- and it's not just for neuroscience; it's perhaps to understand perception, to understand reality, and perhaps to even also understand physical reality. So, what we did was, for the past 15 years, was to dissect out the neocortex, systematically. It's a bit like going and cataloging a piece of the rainforest. How many trees does it have? What shapes are the trees? How many of each type of tree do you have? Where are they positioned?
결국, 신경 과학의 궁극의 목표는 신피질 기둥들의 디자인을 이해하는 것입니다. 그리고 이는 단순히 신경 과학을 위한 것만은 아닙니다. 아마도 지각을 이해하고, 실제를 이해하고, 아마도 심지어 물리적인 실제를 이해하는 일입니다. 그래서 우리가 지난 15년동안 신피질을 체계적으로 해부했습니다. 이것은 마치 열대우림에 대한 카달로그 한편을 작업하는 것과 같습니다. 열대우림에 얼마나 많은 나무들이 있나? 나무들이 어떠한 형태인가? 나무들이 각 유형별로 얼마나 많이 있나? 어디에 분포되어 있나?
But it's a bit more than cataloging because you actually have to describe and discover all the rules of communication, the rules of connectivity, because the neurons don't just like to connect with any neuron. They choose very carefully who they connect with. It's also more than cataloging because you actually have to build three-dimensional digital models of them. And we did that for tens of thousands of neurons, built digital models of all the different types of neurons we came across. And once you have that, you can actually begin to build the neocortical column.
하지만 신피질은 이러한 카달로그를 만드는 것 이상으로 어려운데요, 뉴런들이 단순히 임의의 어떤 다른 뉴런과 연결된 것이 아니므로, 뉴런들이 서로 의사소통하고 연결되는 모든 규칙들을 실제로 설명하고 밝혀내야 하기 때문입니다. 뉴런들은 매우 신중하게 어떤 뉴런과 연결할지를 선택합니다. 이것 또한 카달로그를 만드는 것보다 더 복잡한 일입니다, 왜냐하면 신피질에 대한 3차원 디지털 모델을 만들어야 하기 때문입니다. 그리하여 우리는 수만 여 개의 뉴런들, 우리가 발견한 여러 유형들의 뉴런에 대한 디지털 모델을 만들었습니다. 일단 모형만 있으면, 실제로 신피질 기둥을 만들어낼 수 있습니다.
And here we're coiling them up. But as you do this, what you see is that the branches intersect actually in millions of locations, and at each of these intersections they can form a synapse. And a synapse is a chemical location where they communicate with each other. And these synapses together form the network or the circuit of the brain. Now, the circuit, you could also think of as the fabric of the brain. And when you think of the fabric of the brain, the structure, how is it built? What is the pattern of the carpet? You realize that this poses a fundamental challenge to any theory of the brain, and especially to a theory that says that there is some reality that emerges out of this carpet, out of this particular carpet with a particular pattern.
여기 이렇게 만들고 있죠. 여러분이 보시듯이, 수백만여 개의 지점에서 가지들이 교차합니다. 그리고 각각의 교차점에서 뉴런은 시냅스를 형성할 수 있습니다. 시냅스는 화학적인 장소로 뉴런들이 서로 소통하는 곳입니다. 그리고 이러한 시냅스들은 서로 두뇌 네트워크, 혹은 두뇌 회로를 이루게 됩니다. 그 회로를 두뇌의 직물처럼 생각해도 좋습니다. 여러분이 두뇌의 직물 구조로 생각한다면, 그것은 어떻게 만들어졌을까요? 그 카펫의 패턴은 어떤 것일까요? 여러분은 이러한 질문이 두뇌에 관한 모든 이론에 대하여 본질적으로 도전한다는 것을 깨닫게 됩니다. 특히나 어떠한 실체가 이 카펫으로부터, 특별한 패턴을 지닌 특별한 카펫으로부터 나온다고 이야기하는 이론에 대한 본질적인 도전인 것이죠.
The reason is because the most important design secret of the brain is diversity. Every neuron is different. It's the same in the forest. Every pine tree is different. You may have many different types of trees, but every pine tree is different. And in the brain it's the same. So there is no neuron in my brain that is the same as another, and there is no neuron in my brain that is the same as in yours. And your neurons are not going to be oriented and positioned in exactly the same way. And you may have more or less neurons. So it's very unlikely that you got the same fabric, the same circuitry.
그 이유는 두뇌 설계의 가장 큰 비밀이 바로 다양성이기 때문입니다. 모든 뉴런들은 서로 다릅니다. 이것은 숲에서도 마찬가지입니다. 모든 소나무들은 서로 다릅니다. 여러분은 아마도 서로 다른 종류의 나무들을 가지고 있을 것입니다. 하지만 모든 소나무들은 서로 다릅니다. 두뇌의 경우에도 마찬가지입니다. 제 머리 속에 있는 어떠한 뉴런도 다른 뉴런과 똑같지 않고, 제 머리 속에 있는 어떠한 뉴런도 여러분의 것과 같지 않습니다. 그리고 여러분 뉴런들도 결코 같은 곳에 위치하거나 같은 방향으로 위치하지 않을 것입니다. 여러분이 더 많거나 혹은 더 적은 뉴런을 갖고 있을 수도 있구요. 즉, 여러분이 똑같은 직물, 똑같은 회로를 가지고 있지는 않을 것 입니다.
So, how could we possibly create a reality that we can even understand each other? Well, we don't have to speculate. We can look at all 10 million synapses now. We can look at the fabric. And we can change neurons. We can use different neurons with different variations. We can position them in different places, orient them in different places. We can use less or more of them. And when we do that what we discovered is that the circuitry does change. But the pattern of how the circuitry is designed does not. So, the fabric of the brain, even though your brain may be smaller, bigger, it may have different types of neurons, different morphologies of neurons, we actually do share the same fabric. And we think this is species-specific, which means that that could explain why we can't communicate across species.
그렇다면 어떻게 우리는 서로를 이해할 수 있는 실체를 만들어 낼 수 있는 것일까요? 깊이 생각해볼 필요도 없습니다. 우리는 1,000만개의 시냅스를 지금 살펴볼 수 있습니다. 그 직물을 살펴볼 수도 있고, 뉴런들을 바꿔볼 수 있습니다. 여러 뉴런들을 다르게 변형하여 사용해 볼 수 있습니다. 뉴런들을 서로 다른 곳에 위치시킬 수 있고 서로 다른 방향을 바라보도록 위치시킬 수 있습니다. 더 많은, 적은 뉴런을 이용할 수 있습니다. 그리고 이렇게 해보면 그 회로가 변한다는 것을 발견하였습니다. 하지만 회로가 디자인된 패턴은 변하지 않았습니다. 그래서 두뇌의 직물은 여러분의 두뇌가 작든 크든 서로 다른 종류의 뉴런을 가지고 있든, 서로 다른 형태의 뉴런을 가지고 있든, 우리는 서로 공통의 직물을 공유하고 있습니다. 이는 종에 특화된 성질로 서로 다른 종들 간에 의사 소통이 불가능한 이유를 설명합니다.
So, let's switch it on. But to do it, what you have to do is you have to make this come alive. We make it come alive with equations, a lot of mathematics. And, in fact, the equations that make neurons into electrical generators were discovered by two Cambridge Nobel Laureates. So, we have the mathematics to make neurons come alive. We also have the mathematics to describe how neurons collect information, and how they create a little lightning bolt to communicate with each other. And when they get to the synapse, what they do is they effectively, literally, shock the synapse. It's like electrical shock that releases the chemicals from these synapses.
자, 이걸 한 번 켜봅시다. 이런 것들을 설명하기 위해 우리가 해야 할 일은 이들을 실제로 재현하는 것이죠. 우리는 여러 수학 수식들을 통해서 이것을 구체화합니다. 사실, 뉴런을 전기적 신호로 변형하는 모형은 두 명의 캠브리지 출신 노벨상 수상자들이 이미 밝혀내었습니다. 즉, 뉴런을 재현할 수 있는 수학적 모형이 있는 것이죠. 또한 뉴런들이 정보를 모으는 방법을 설명하는 수학적 모형과 뉴런들이 소량의 전기를 일으켜 서로 의사소통하는 방법을 설명하는 수학적 모형도 있습니다. 그래서 그 신호가 시냅스에 도달했을 때에 뉴런들이 하는 일은 효과적으로, 말그대로, 시냅스에 쇼크를 주는 일입니다. 이것은 마치 전기적인 쇼크와 같은데요, 화학 물질들을 시냅스로부터 방출되게 만듭니다.
And we've got the mathematics to describe this process. So we can describe the communication between the neurons. There literally are only a handful of equations that you need to simulate the activity of the neocortex. But what you do need is a very big computer. And in fact you need one laptop to do all the calculations just for one neuron. So you need 10,000 laptops. So where do you go? You go to IBM, and you get a supercomputer, because they know how to take 10,000 laptops and put it into the size of a refrigerator. So now we have this Blue Gene supercomputer. We can load up all the neurons, each one on to its processor, and fire it up, and see what happens. Take the magic carpet for a ride.
우리는 수학적 모형을 통해 이러한 처리방식을 설명해 왔습니다. 그리하여 우리는 뉴런간의 의사소통을 기술할 수 있습니다. 이건 단지, 말그대로 신피질의 행동을 시뮬레이션하는데 필요한 아주 소수의 수학적 모형이 있을 뿐입니다. 하지만 여러분에게 필요한 것은 매우 거대한 컴퓨터 입니다. 그리고 사실 한 개의 뉴런을 계산하는 데에는 노트북 한 대가 필요합니다. 즉, 신피질을 계산하기 위해서는 노트북 10,000대가 필요한 것이죠. 그렇다면 어디로 가야 하죠? IBM으로 가겠죠. 그리고선 슈퍼 컴퓨터를 구하게 됩니다. 왜냐하면 IBM에서는 노트북 10,000대를 냉장고만한 크기에 넣는 방법을 알고 있기 때문입니다. 자, 우리에겐 이 블루진 슈퍼 컴퓨터가 있습니다. 우리는 모든 뉴런들의 정보를 컴퓨터에 올려, 각각의 뉴런을 각각의 프로세서에 할당하고 이들을 가동시킨 후, 무슨 일이 일어나는지를 살펴볼 수 있습니다. 마법 양탄자를 타고 날아가보죠.
Here we activate it. And this gives the first glimpse of what is happening in your brain when there is a stimulation. It's the first view. Now, when you look at that the first time, you think, "My god. How is reality coming out of that?" But, in fact, you can start, even though we haven't trained this neocortical column to create a specific reality. But we can ask, "Where is the rose?" We can ask, "Where is it inside, if we stimulate it with a picture?" Where is it inside the neocortex? Ultimately it's got to be there if we stimulated it with it.
이제 이것을 활성화 시킵니다. 이건 시뮬레이션을 실행할 때 여러분의 두뇌에서 일어나는 초기 일면을 보여주죠. 이건 첫번째 모습입니다. 여러분이 이것을 처음 볼 때에, 아마 이렇게 생각하겠죠 "오 맙소사, 어떻게 실제가 이렇게 나타날까?" 신피질 기둥들을 훈련시키지 않았더라도, 사실 여러분은 어떤 실제를 만들어내기 시작할 것입니다. 우리는 물을 수 있습니다, "장미는 어디에 있나요?" 우리는 물을 수 있습니다, "만약 우리가 두뇌를 그림과 함께 자극한다면 장미는 그안 어디에 있을까요?" 신피질안 어디에 있을까요? 우리가 두뇌를 장미 그림으로 자극한다면 장미는 신피질 안에 분명히 있기 마련입니다.
So, the way that we can look at that is to ignore the neurons, ignore the synapses, and look just at the raw electrical activity. Because that is what it's creating. It's creating electrical patterns. So when we did this, we indeed, for the first time, saw these ghost-like structures: electrical objects appearing within the neocortical column. And it's these electrical objects that are holding all the information about whatever stimulated it. And then when we zoomed into this, it's like a veritable universe.
즉, 우리가 장미를 보는 방법은 뉴런을 무시하고, 시냅스를 무시하고, 단지 전기적인 신호만을 보는 것입니다. 왜냐하면 그것이 실제로 두뇌가 만들어낸 것이기 때문입니다. 즉, 전기적인 패턴을 만들어 냅니다. 우리가 전기적 패턴을 만들었을 때, 우리는 몰론 처음에는 유령과 같은 구조를 보게 되었습니다 신피질 기둥안에 나타나는 전기적인 객체를 말입니다. 그리고 바로 이 전기적인 객체들이 두뇌가 자극을 받았을 때에 가지는 모든 정보를 가지고 있습니다. 그리고 우리가 이것들을 확대하면, 이것은 마치 실제 우주와 같습니다.
So the next step is just to take these brain coordinates and to project them into perceptual space. And if you do that, you will be able to step inside the reality that is created by this machine, by this piece of the brain. So, in summary, I think that the universe may have -- it's possible -- evolved a brain to see itself, which may be a first step in becoming aware of itself. There is a lot more to do to test these theories, and to test any other theories. But I hope that you are at least partly convinced that it is not impossible to build a brain. We can do it within 10 years, and if we do succeed, we will send to TED, in 10 years, a hologram to talk to you. Thank you. (Applause)
그래서 다음 단계는 이러한 두뇌 좌표들을 찾아내어서 그것들을 실제 지각 가능한 공간에 투영시키는 것입니다. 그리고 그렇게 한다면 여러분은 바로 그 두뇌의 일부를 통해, 기계에 의해 창조된 세계의 내부로 들어가 볼 수 있을 것 입니다 즉, 요약한다면 저는 우주가 아마도 - 아마도 - 두뇌가 스스로를 바라볼 수 있도록 진화시켰다고 생각합니다. 그리고 그것이 스스로를 인식하는 첫번째 단계일 것입니다. 이러한 이론들과 다른 이론들을 시험하기 위해서 할 일이 많이 있습니다. 하지만 저는 여러분들이 적어도 부분적으로는 두뇌를 만들어내는 것이 불가능하지 않다고 생각하셨으면 합니다. 우리는 이것을 10년 안에 할 수 있을 것 입니다 그리고 우리가 성공한다면 우리는 10년안에 TED에 여러분에게 말을 거는 홀로그램을 보내겠습니다. 감사합니다. (박수)