I'm going to talk a little bit about where technology's going. And often technology comes to us, we're surprised by what it brings. But there's actually a large aspect of technology that's much more predictable, and that's because technological systems of all sorts have leanings, they have urgencies, they have tendencies. And those tendencies are derived from the very nature of the physics, chemistry of wires and switches and electrons, and they will make reoccurring patterns again and again. And so those patterns produce these tendencies, these leanings.
오늘 저는 기술이 어떤 방향으로 가고 있는지에 대해 얘기해볼까 합니다. 흔히, 기술을 처음 접할 때 우리는 기술이 가져다 주는 것에 대해 놀라곤 합니다. 하지만 사실 기술의 대부분은 예측이 가능합니다. 이는 모든 종류의 기술 시스템이 각각의 성향을 가지기 때문입니다. 기술마다 긴급한 부분이 있고 일정한 경향성을 띄기 마련입니다. 그리고 그런 경향들은 물리학의 본질이나 선과 스위치 간의 화학 ,그리고 전자등으로부터 유래되고 이는 반복되는 패턴을 끊임없이 만들어냅니다. 그래서 그 패턴들은 경향성과 성향을 만듭니다.
You can almost think of it as sort of like gravity. Imagine raindrops falling into a valley. The actual path of a raindrop as it goes down the valley is unpredictable. We cannot see where it's going, but the general direction is very inevitable: it's downward. And so these baked-in tendencies and urgencies in technological systems give us a sense of where things are going at the large form. So in a large sense, I would say that telephones were inevitable, but the iPhone was not. The Internet was inevitable, but Twitter was not.
여러분은 이를 중력과 비슷하다고 생각할 수 있습니다. 계곡에 빗방울 떨어지는 모습을 상상해보세요. 계곡을 내려가는 빗방울의 실제 경로는 예측할 수 없습니다. 우리는 그들이 어디로 가는지 알 수 없지만 대략적인 방향은 필연적입니다. 바로 아래 쪽이지요. 이처럼 기술 시스템에 내장된 경향성과 촉발성은 우리에게 사건이 대략적으로 어떻게 진행되는지에 대해 알려줍니다. 그래서 크게 봤을 때 전화기의 발명은 필연적이었다고 봅니다. 그러나 아이폰은 아니었죠. 인터넷의 발명도 필연적이었지만 트위터는 아니었습니다.
So we have many ongoing tendencies right now, and I think one of the chief among them is this tendency to make things smarter and smarter. I call it cognifying -- cognification -- also known as artificial intelligence, or AI. And I think that's going to be one of the most influential developments and trends and directions and drives in our society in the next 20 years.
그래서 현재 여러 흐름이 존재하는데 저는 그 중에 가장 중요한 것이 끊임없이 더욱 더 지능적 으로 고도화되는 경향성입니다. 그것을 'cognification' 이라 합니다. 제가 붙인 겁니다. 이 것은 인공지능 혹은 AI라고도 불립니다. 그리고 저는 이것이 앞으로 20년 동안 우리 사회 가장 영향력있는 발전이자 유행, 그리고 방향과 추동력이라고 생각합니다.
So, of course, it's already here. We already have AI, and often it works in the background, in the back offices of hospitals, where it's used to diagnose X-rays better than a human doctor. It's in legal offices, where it's used to go through legal evidence better than a human paralawyer. It's used to fly the plane that you came here with. Human pilots only flew it seven to eight minutes, the rest of the time the AI was driving. And of course, in Netflix and Amazon, it's in the background, making those recommendations. That's what we have today.
물론, 이미 큰 영향을 미치고 있습니다. 우리는 이미 인공지능을 갖고 있어요. 이들은 주로 보이지 않는 곳에서 일하지요. 병원 사무실 뒷편에서 X선을 의사보다 더 잘 진단합니다. 또한 법률사무소에서 법적 증거 검토를 인간 준법률가보다 훨씬 잘 수행하죠. AI는 여러분이 타고 온 비행기 를 띄우기 위해서도 사용됩니다. 실제 조종사는 사실 7분에서 8분 정도 밖에 운전하지 않고 그 외는 모두 AI가 운행합니다. 그리고 주지하듯 넷플릭스나 아마존에선 뒤에서 활동하며 추천을 많이 합니다. 그게 바로 오늘날의 AI입니다.
And we have an example, of course, in a more front-facing aspect of it, with the win of the AlphaGo, who beat the world's greatest Go champion. But it's more than that. If you play a video game, you're playing against an AI. But recently, Google taught their AI to actually learn how to play video games. Again, teaching video games was already done, but learning how to play a video game is another step. That's artificial smartness. What we're doing is taking this artificial smartness and we're making it smarter and smarter.
너무나 대표적이고 당연한 예시로는 세계 최고의 바둑 선수를 이긴 알파고가 있습니다. 하지만 그것이 다가 아닙니다. 만약 비디오 게임을 한다면, 여러분은 인공지능을 상대로 게임 하는 겁니다. 하지만 최근에 구글에서 인공지능에게 비디오 게임 하는 법을 배우도록 가르쳤습니다. 다시 말하자면 비디오 게임 자체 를 가르치는 건 기성취되었지만 비디오 게임 하는 법을 배우는 것은 한걸음 더 나아간 것 입니다. 그것이 바로 인공적인 총명입니다. 우리가 지금 하고있는것은 이 인공적인 총명을 가지고 더 똑똑하게 만드는 것 입니다.
There are three aspects to this general trend that I think are underappreciated; I think we would understand AI a lot better if we understood these three things. I think these things also would help us embrace AI, because it's only by embracing it that we actually can steer it. We can actually steer the specifics by embracing the larger trend.
저는 요즘의 트렌드에서 세 가지 부분이 과소평과 되고있다고 생각합니다. 우리가 이 세가지를 이해한다면 인공지능에 대하여 더 잘 이해하게 될것입니다. 또한, 이것들은 우리가 인공지능 을 수용하는데 도움을 줄것입니다. 왜냐하면 인공지능을 받아들여야만 그를 진정으로 조종할 수 있으니까요. 더 큰 추세를 받아들임으로써 세부적인 측면까지 조종할 수 있을 것입니다.
So let me talk about those three different aspects. The first one is: our own intelligence has a very poor understanding of what intelligence is. We tend to think of intelligence as a single dimension, that it's kind of like a note that gets louder and louder. It starts like with IQ measurement. It starts with maybe a simple low IQ in a rat or mouse, and maybe there's more in a chimpanzee, and then maybe there's more in a stupid person, and then maybe an average person like myself, and then maybe a genius. And this single IQ intelligence is getting greater and greater. That's completely wrong. That's not what intelligence is -- not what human intelligence is, anyway. It's much more like a symphony of different notes, and each of these notes is played on a different instrument of cognition.
그 때문에 이 세가지 측면에 대해 설명을 해보겠습니다. 첫 번째, 우리의 지능은 지능이 무엇인지에 대해 제대로 이해하고 있지 못하다는 점입니다. 우리는 지능이라는 것을 1차원으로 생각하기 쉽상이어서 마치 음표소리가 점점 커져 가는 것과 비슷하게 생각합니다. 대표적인 예시로 IQ 검사가 있습니다. 쥐의 아마 간단하고 낮은 아이큐부터 시작해서 침팬지는 더 높을것이고 그리고 바보는 아마 그것 보다 높을 것으로 추측합니다. 저와 같은 평균적인 사람이 그 다음 그리고 다음은 천재일 겁니다. 단수의 지능이 점점 복수의 IQ로 증가한다는 것은 사실 완전히 틀린 관념입니다. 그건 지능이 아닙니다. 물론 인간이 지닌 지능은 아니죠. 지능은 단일음계가 아니라 다양한 인지의 악기가 연주하는 많은 음표의 교향곡과 더 유사합니다.
There are many types of intelligences in our own minds. We have deductive reasoning, we have emotional intelligence, we have spatial intelligence; we have maybe 100 different types that are all grouped together, and they vary in different strengths with different people. And of course, if we go to animals, they also have another basket -- another symphony of different kinds of intelligences, and sometimes those same instruments are the same that we have. They can think in the same way, but they may have a different arrangement, and maybe they're higher in some cases than humans, like long-term memory in a squirrel is actually phenomenal, so it can remember where it buried its nuts. But in other cases they may be lower.
우리 안에는 다양한 유형의 지능이 존재합니다. 연역 추리능력 정서 지능 공간 감각 등이 있죠. 우리 안에는 대략 100가지도 넘는 유형의 지능이 함께 묶여 있고 이는 다양하게 나타나 사람마다 다른 장점을 가집니다. 동물들의 경우도 마찬가지로 그 그릇의 지능내용이 다르고 다른 종류의 지능을 가진 다른 교향곡을 갖고 있을 것이고 몇몇 악기는 우리와 같은 것이겠죠. 같은 방식으로 생각을 하지만 다른 방식으로 배열할 수도 있고 어쩌면 특정 부분에서는 사람보다 더 똑똑할 수도 있습니다. 예를들어 마치 다람쥐의 장기기억력은 천재에 가까워서 어디 먹이를 파묻었나 기억하는데 쓰입니다. 그러나 다른 부분에서는 사람보다 낮을 수도 있습니다.
When we go to make machines, we're going to engineer them in the same way, where we'll make some of those types of smartness much greater than ours, and many of them won't be anywhere near ours, because they're not needed. So we're going to take these things, these artificial clusters, and we'll be adding more varieties of artificial cognition to our AIs. We're going to make them very, very specific.
우리는 기계를 만들 때 기계를 이런 방법으로 제작하려 합니다. 우리보다 훨씬 더 높은 차원의 지능을 가지도록 하지만 그 지능의 수준은 대부분 인간보다 훨씬 못합니다. 이는 그것들이 필요하지 않기 때문이죠. 따라서 우리는 이런 것을 염두에 두고 즉, 이 인공적 클러스터를 고려해서 인공지능에 더 다양한 종류의 인지력을 추가해야합니다. 우리는 이를 아주 구체적으로 만들어야 합니다.
So your calculator is smarter than you are in arithmetic already; your GPS is smarter than you are in spatial navigation; Google, Bing, are smarter than you are in long-term memory. And we're going to take, again, these kinds of different types of thinking and we'll put them into, like, a car. The reason why we want to put them in a car so the car drives, is because it's not driving like a human. It's not thinking like us. That's the whole feature of it. It's not being distracted, it's not worrying about whether it left the stove on, or whether it should have majored in finance. It's just driving.
그래서 여러분의 계산기는 여러분의 산수능력보다 이미 더 똑똑하죠. GPS는 우리보다 훨씬 길을 잘 찾고 구글과 빙은 우리보다 훨씬 긴 장기기억을 가집니다. 우리는 이런 생각을 또 다시 다른 유형에도 적용할수 있습니다. 예를 들어 자동차가 있습니다. 우리가 인공지능을 차 안에 넣어 차가 스스로 운전하게 하고자 하는 이유는 차가 인간처럼 운전하지 않는다는 점 때문입니다. 차는 우리처럼 생각을 하지 않습니다. 이게 차의 특징입니다. 즉, 다른 것에 정신이 분산 되지 않는다는 것입니다. 가스레인지를 켜고 나왔는지 혹은 금융 전공을 할지 말지 등에 고민하지 않고 그냥 운전만 합니다.
(Laughter)
(웃음)
Just driving, OK? And we actually might even come to advertise these as "consciousness-free." They're without consciousness, they're not concerned about those things, they're not distracted.
그냥 운전만이요! 알겠나요? 그리고 우리는 이런 특징을 광고할수도 있습니다! "생각이 없다"는 식으로요. 그들은 자각이 없고 그런 종류의 걱정을 하지 않으며 다른 것에 정신이 팔리지 않습니다.
So in general, what we're trying to do is make as many different types of thinking as we can. We're going to populate the space of all the different possible types, or species, of thinking. And there actually may be some problems that are so difficult in business and science that our own type of human thinking may not be able to solve them alone. We may need a two-step program, which is to invent new kinds of thinking that we can work alongside of to solve these really large problems, say, like dark energy or quantum gravity.
이처럼 대부분의 경우에서 우리가 하려는 것은 우리가 할 수 있는 생각의 다양한 형태를 모두 만드는 겁니다. 우리는 가능한 모든 형태, 종류의 다양한 생각들의 영역을 모두 데이터화 해야 합니다. 사실 몇몇 문제들은 과학적으로 힘들거나 혹은 시장현실에 맞지 않아 인간의 사고력만으로는 풀 수 없을 수도 있습니다. 그래서 2단계의 프로그램이 필요할 것입니다. 먼저 새로운 종류의 생각을 창조해내 우리가 함께 이 큰 문제를 풀어가는 것입니다. 예를들어, 암흑물질과 양자중력처럼요.
What we're doing is making alien intelligences. You might even think of this as, sort of, artificial aliens in some senses. And they're going to help us think different, because thinking different is the engine of creation and wealth and new economy.
이런 작업은 외계지성체를 만드는 것과 다를바가 없습니다. 아마 여러분께 이 일을 외계인처럼 낯설게 느낄수도 있어요. 그리고 이는 우리가 다르게 사고할 수 있도록 도와줄것입니다. 색다른 생각은 창조의 엔진이자 부와 경제의 새로운 시작을 열게 하니까요.
The second aspect of this is that we are going to use AI to basically make a second Industrial Revolution. The first Industrial Revolution was based on the fact that we invented something I would call artificial power. Previous to that, during the Agricultural Revolution, everything that was made had to be made with human muscle or animal power. That was the only way to get anything done. The great innovation during the Industrial Revolution was, we harnessed steam power, fossil fuels, to make this artificial power that we could use to do anything we wanted to do. So today when you drive down the highway, you are, with a flick of the switch, commanding 250 horses -- 250 horsepower -- which we can use to build skyscrapers, to build cities, to build roads, to make factories that would churn out lines of chairs or refrigerators way beyond our own power. And that artificial power can also be distributed on wires on a grid to every home, factory, farmstead, and anybody could buy that artificial power, just by plugging something in.
이어서 두 번째 측면은 우리가 2차 산업혁명을 발생시키기 위해 인공지능을 사용하는 것입니다. 제1차 산업혁명은 우리가 소위 인공적인 힘이라는걸 만들었다는 사실에 기반을 뒀습니다. 이전에는 즉, 농업 혁명동안은 모든 것이 사람의 노동력으로 만들어졌야 했습니다. 아니면 동물의 힘으로요. 어떠한 목적이든지 인간과 동물의 육체적 노동은 불가피했습니다. 산업혁명 동안 일어난 혁신적인 변화는 우리가 증기기관과 화석연료를 사용해 인간이 원했던 모든 것에 쓸 수 있는 인공적인 힘을 만들었다는 겁니다. 그래서 오늘날 여러분이 고속도로 주행시 단순히 스위치를 만지는 것으로 250마리의 말의 지휘효과를 가집니다. 250 마력은 고층 건물을 짓고 도시를 세우며 도로를 닦는데 쓸 수 있고 의자나 냉장고를 만드는 공장들이 돌아가게 만드는, 인간을 한참 넘어서는 힘입니다. 그리고 이런 인공적인 힘은 모든 집과, 공장, 농가 등으로 그리드상에서 분배됩니다. 누구나 인공적인 힘을 플러그를 꼽기만 하면 살 수 있습니다.
So this was a source of innovation as well, because a farmer could take a manual hand pump, and they could add this artificial power, this electricity, and he'd have an electric pump. And you multiply that by thousands or tens of thousands of times, and that formula was what brought us the Industrial Revolution. All the things that we see, all this progress that we now enjoy, has come from the fact that we've done that.
그래서 이는 혁신의 근원이었습니다. 왜냐하면 농부가 수동식 펌프에 이 인공적인 힘, 바로 전기를 적용하여 자동식 펌프를 가질 수 있으니까요. 이런 경우가 몇 천, 몇 만번 반복되고 그렇게 생기는 공식이 우리를 산업혁명으로 이끌었습니다. 우리가 보는 모든것과 우리가 즐기는 모든 과정은 우리가 그를 해냈다는 사실로부터 비롯됩니다.
We're going to do the same thing now with AI. We're going to distribute that on a grid, and now you can take that electric pump. You can add some artificial intelligence, and now you have a smart pump. And that, multiplied by a million times, is going to be this second Industrial Revolution. So now the car is going down the highway, it's 250 horsepower, but in addition, it's 250 minds. That's the auto-driven car. It's like a new commodity; it's a new utility. The AI is going to flow across the grid -- the cloud -- in the same way electricity did.
우리는 인공지능의 경우 에도 이를 적용해볼수 있습니다. 배전망을 통해 인공지능을 분배하여 여러분은 인공적인 힘이 더해진 자동펌프에 인공적인 지능을 더할 수 있습니다. 그렇다면 여러분은 스마트 펌프를 가질수 있죠. 그리고 다시 이를 수 없이 반복하여 제 2차 산업혁명으로 나아갈 것입니다. 그에 따라서, 이제 고속도로를 달리는 차는 250 마력에다가 250개의 생각까지 갖춘 바로 자동주행 자동차가 되겠지요. 이건 거의 새로운 상품입니다. 새로운 용도이니까요. 인공지능은 이제 상공이라는 새로운 길을 따라 전기가 그랬듯 퍼져나갈 것입니다.
So everything that we had electrified, we're now going to cognify. And I would suggest, then, that the formula for the next 10,000 start-ups is very, very simple, which is to take x and add AI. That is the formula, that's what we're going to be doing. And that is the way in which we're going to make this second Industrial Revolution. And by the way -- right now, this minute, you can log on to Google and you can purchase AI for six cents, 100 hits. That's available right now.
그럼으로써 전기로 작동하던 모든 것을 인공지능화(cognify)할 것입니다. 그리고 예언하건데, 미래에 많은 스타트업 사업의 시작을 열 공식은 매우 간결합니다. 변수 x에 인공지능을 더하는 것이죠. 이게 공식이고 바로 우리가 할 일입니다. 이를 통해 우리는 2차 산업혁명을 일으킬 수 있습니다. 그나저나, 여러분은 지금 당장, 바로 여기서 구글에 로그인 해서 인공지능을 6센트에 100번 쓸 수 있습니다. 이게 지금 당장 가능 한 거란 말이죠.
So the third aspect of this is that when we take this AI and embody it, we get robots. And robots are going to be bots, they're going to be doing many of the tasks that we have already done. A job is just a bunch of tasks, so they're going to redefine our jobs because they're going to do some of those tasks. But they're also going to create whole new categories, a whole new slew of tasks that we didn't know we wanted to do before. They're going to actually engender new kinds of jobs, new kinds of tasks that we want done, just as automation made up a whole bunch of new things that we didn't know we needed before, and now we can't live without them. So they're going to produce even more jobs than they take away, but it's important that a lot of the tasks that we're going to give them are tasks that can be defined in terms of efficiency or productivity. If you can specify a task, either manual or conceptual, that can be specified in terms of efficiency or productivity, that goes to the bots. Productivity is for robots. What we're really good at is basically wasting time.
이에 대한 세 번째 측면은 우리가 인공지능을 구체화시키고 로봇을 만들었을 때입니다. 로봇은 수족이 될 것이고 그들은 우리가 했던 일들을 하게 되죠. 직업은 일의 뭉텅이이기 때문에 로봇은 우리의 직업에 대한 개념을 재정립할겁니다. 그들이 바로 그 일을 맡게 될 것이기 때문이죠. 한편, 로봇은 우리가 전에는 원했는지조차 몰랐던 일의 완전히 새로운 종류, 또 완전히 새로운 업무를 만들어 낼 것입니다. 즉, 로봇의 탄생은 새로운 직업군과 인간이 달성하고 싶어할 과제를 새롭게 만들어낼 것입니다. 마치 자동화된 기기가 과거에는 필요했는지 조차도 몰랐던 것들을 만들어 냈고 이제는 우리가 그들 없이는 살 수 없는 것처럼요. 그래서 로봇들은 그들이 차지한 직업보다 더 많은 직업을 양상해 낼 것입니다. 그러나 중요한 점은 우리가 그들에게 할당하는 업무들의 대부분이 효율성과 생산성이라는 가치로 정의될수 있다는 것입니다. 만약 당신이 일을 구체적으로 설명할수 있다면 육체적 노동이든 정신적 노동이든 그 일은 효율성과 생산성의 관점에서 로봇이 대신 할 수 있는 것으로 분류 될 수 있습니다. 생산성은 로봇의 몫이라는 겁니다. 우리가 로봇보다 훨씬 잘하는 건 소위 시간을 낭비하는 것일테니까요.
(Laughter)
(웃음)
We're really good at things that are inefficient. Science is inherently inefficient. It runs on that fact that you have one failure after another. It runs on the fact that you make tests and experiments that don't work, otherwise you're not learning. It runs on the fact that there is not a lot of efficiency in it. Innovation by definition is inefficient, because you make prototypes, because you try stuff that fails, that doesn't work. Exploration is inherently inefficiency. Art is not efficient. Human relationships are not efficient. These are all the kinds of things we're going to gravitate to, because they're not efficient. Efficiency is for robots. We're also going to learn that we're going to work with these AIs because they think differently than us.
실제로 우리는 비효율적인 걸 잘합니다. 과학은 본질적으로 비효율적이죠. 과학은 여러 번 실패했다는 점에 기반합니다. 여러분이 성공하지 못한 실험과 시험을 했다는 사실에 근거합니다. 그렇지 않다면, 새로운 걸 배울 수 없습니다. 과학은 이처럼 효율성이 많이 부족하다는 점에 기반을 둡니다. 혁신을 정의하자면 바로 비효율일 겁니다. 왜냐하면 여러분은 시제품을 만들 것이고 실패하거나 작동하지 않을 무언가를 시도해보겠죠. 모험도 근본적 비효율성을 가집니다. 예술도 효율적이지 않아요. 인간관계 또한 효율적이지 못합니다. 이런 것들은 우리가 자연스럽게 끌리는 일들입니다. 바로 그들이 비효율적이기 때문입니다. 효율성은 인간이 아니라 로봇들에게 중요한 것이죠. 우리는 앞으로 이 인공지능들과 함께 일해야 하는 것에 대해 배워야합니다. 그들은 우리보다 다르게 생각하니까요.
When Deep Blue beat the world's best chess champion, people thought it was the end of chess. But actually, it turns out that today, the best chess champion in the world is not an AI. And it's not a human. It's the team of a human and an AI. The best medical diagnostician is not a doctor, it's not an AI, it's the team. We're going to be working with these AIs, and I think you'll be paid in the future by how well you work with these bots. So that's the third thing, is that they're different, they're utility and they are going to be something we work with rather than against. We're working with these rather than against them.
딥 블루가 세계 제일의 체스 챔피언에게 이겼을 때 사람들은 그것이 체스의 끝이라고 생각했습니다. 하지만 실제로는, 요즘 세계제일의 체스 챔피언은 인공지능이 아닙니다. 인간도 아닙니다. 바로 인공지능과 인간의 팀이죠. 제일의 의료분석가는 의사도 아니고 인공지능도 아닌 바로 의사와 인공지능의 팀입니다. 우리는 앞으로 이런 인공지능들과 일하게 될 겁니다. 그리고 여러분이 미래에 얼마나 로봇과 일을 잘 할수 있는지에 따라 연봉이 결정될거라고 생각합니다. 저의 세번째 포인트는 바로 이겁니다. 그들이 다르다는 것. 그들은 도구예요. 그래서 그들은 우리가 적대심을 가지는 게 아니라 함께 할 존재입니다. 우리는 그들을 거부하지 않고 함께 일하려고 해야합니다.
So, the future: Where does that take us? I think that 25 years from now, they'll look back and look at our understanding of AI and say, "You didn't have AI. In fact, you didn't even have the Internet yet, compared to what we're going to have 25 years from now." There are no AI experts right now. There's a lot of money going to it, there are billions of dollars being spent on it; it's a huge business, but there are no experts, compared to what we'll know 20 years from now. So we are just at the beginning of the beginning, we're in the first hour of all this. We're in the first hour of the Internet. We're in the first hour of what's coming. The most popular AI product in 20 years from now, that everybody uses, has not been invented yet. That means that you're not late.
그래서 미래에는 이 미래에 우리는 어떻게 될까요? 저는 25년 후에 지금을 돌아봤을 때 인공지능에 대한 우리의 이해를 보곤 이런 말을 할 거라고 생각합니다. "너희는 AI를 가지고 있지 않아. 솔직히 말하자면 너희가 가진 건 앞으로 25년 간 있을 것에 비하면 인터넷 정도도 안돼." 지금 당장은 인공지능 전문가가 단 하나도 없습니다. 현재 많은 돈이 인공지능에 쓰이고 있어요. 수십억 달러쯤은 투자되고 있는 매우 큰 사업이죠. 하지만, 20년 후와 비교하면 전문가라고 할만한게 없죠. 그래서 우리는 지금 정말 아주 초기 단계에 있습니다. 이 모든것의 시작점에 있는 것이죠. 우리는 인터넷의 시작점에 있고. 앞으로 닥쳐올 것의 시작점에 있습니다. 20년 후 모두가 사용하고 있을 가장 영향력있는 인공지능은 아직은 발명되지 않았습니다. 그건 여러분이 늦지 않았단 걸 뜻합니다.
Thank you.
감사합니다.
(Laughter)
(웃음)
(Applause)
(박수)