Information technology grows in an exponential manner. It's not linear. And our intuition is linear. When we walked through the savanna a thousand years ago we made linear predictions where that animal would be, and that worked fine. It's hardwired in our brains. But the pace of exponential growth is really what describes information technologies. And it's not just computation. There is a big difference between linear and exponential growth. If I take 30 steps linearly -- one, two, three, four, five -- I get to 30. If I take 30 steps exponentially -- two, four, eight, 16 -- I get to a billion. It makes a huge difference. And that really describes information technology.
정보기술은 기하급수적으로 성장해왔습니다. 선형적이지 않지요. 그리고 우리의 직관은 선형적입니다. 천 년 전에 사바나 초원을 걷고 있던 인류는 어디에 동물이 있을지에 대해 선형적으로 예측했습니다. 나쁘지 않았어요. 지금의 우리 뇌는 그런 식으로 생각하도록 되어있죠. 하지만 기하급수적인 성장이야말로 정보기술을 잘 설명할 수 있는 말입니다. 단순한 계산이 아니에요. 선형과 기하급수적인 성장 사이에는 큰 차이가 있죠. 제가 선형적으로 30걸음을 간다면, 하나, 둘, 셋, 넷, 다섯, 그리고 30에 도달하겠죠. 30걸음을 기하급수적으로 간다면, 둘, 넷, 여덟, 열여섯, 10억까지 가게 됩니다. 엄청난 차이죠. 그리고 이것이 정보기술을 설명해 주는 개념입니다.
When I was a student at MIT, we all shared one computer that took up a whole building. The computer in your cellphone today is a million times cheaper, a million times smaller, a thousand times more powerful. That's a billion-fold increase in capability per dollar that we've actually experienced since I was a student. And we're going to do it again in the next 25 years. Information technology progresses through a series of S-curves where each one is a different paradigm. So people say, "What's going to happen when Moore's Law comes to an end?" Which will happen around 2020. We'll then go to the next paradigm. And Moore's Law was not the first paradigm to bring exponential growth to computing. The exponential growth of computing started decades before Gordon Moore was even born. And it doesn't just apply to computation. It's really any technology where we can measure the underlying information properties.
제가 MIT의 학생이었을 때는, 건물 전체를 차지하는 한 대의 컴퓨터를 나눠서 썼어요. 오늘날 여러분 휴대폰에 있는 컴퓨터가 수백 만배 싸고, 수백 만배 작으면서도, 속도는 수천 배나 더 빠를겁니다. 달러당 가치로 환산하면 수십억 배 차이가 납니다. 이 변화상은 제가 학생이었던 시절부터 지금까지 실제로 경험한 일이죠. 그리고 다음 25년간 이런 변화를 다시 겪게 될 겁니다. 정보기술은 여러 번 반복되는 S자 곡선을 따라 발전하고 각 단계마다 서로 다른 패러다임을 가집니다. 사람들은 이렇게 말하죠. "무어의 법칙이 끝나고 나면 어떻게 되는거야?" 2020년 쯤이 되겠죠. 그 때가 되면 우리는 다음 패러다임으로 넘어가게 됩니다. 사실 무어의 법칙이 컴퓨터의 능력이 기하급수적으로 발전한다고 했던 최초의 패러다임을 아니었어요. 컴퓨터 능력의 기하급수적인 성장은 고든 무어가 태어나기도 전부터 시작되었습니다. 그리고 컴퓨터 세계에만 국한된 이야기도 아니에요. 측정 가능한 정보 속성을 가지고 있는 모든 기술이 이런 패러다임을 따르죠.
Here we have 49 famous computers. I put them in a logarithmic graph. The logarithmic scale hides the scale of the increase, because this represents trillions-fold increase since the 1890 census. In 1950s they were shrinking vacuum tubes, making them smaller and smaller. They finally hit a wall; they couldn't shrink the vacuum tube any more and keep the vacuum. And that was the end of the shrinking of vacuum tubes, but it was not the end of the exponential growth of computing. We went to the fourth paradigm, transistors, and finally integrated circuits. When that comes to an end we'll go to the sixth paradigm; three-dimensional self-organizing molecular circuits.
여기에 마흔아홉 가지의 유명한 컴퓨터들이 있습니다. 로그 함수 그래프로 표현해 봤어요. 로그 함수는 증가세를 숨기는 특성이 있어요. 사실은 지금 보시는 그래프도 1890년 이후 수조 배 증가한 것을 나타내고 있거든요. 1950년대에는 진공관의 크기를 줄이려고 노력했었어요. 점점 더 작게 만들려고만 했었죠. 그러다보니 결국 벽에 부딪히게 되었죠. 진공 상태를 유지하면서 크기를 더 이상 줄일 수가 없었어요. 진공관 크기 축소 경쟁은 그렇게 끝납니다. 하지만, 이로써 컴퓨터의 기하급수적인 발전이 끝났다는 뜻은 아닙니다. 네 번째 패러다임인 트랜지스터로 넘어갔죠. 그리고 마침내 집적회로로 넘어갑니다. 그것도 끝나자 우리는 여섯 번째 패러다임으로 넘어갑니다. 스스로 구조를 갖추는 3차원 분자회로입니다.
But what's even more amazing, really, than this fantastic scale of progress, is that -- look at how predictable this is. I mean this went through thick and thin, through war and peace, through boom times and recessions. The Great Depression made not a dent in this exponential progression. We'll see the same thing in the economic recession we're having now. At least the exponential growth of information technology capability will continue unabated.
하지만 이런 환상적인 진보의 속도보다도 정말 더욱 엄청난 것은 이 진보의 속도가 얼마나 예측 가능했었냐는 것이에요. 제 말은 이런 진보의 추세가 좋을 때나 안 좋을 때, 전시와 평시, 호황과 불황에도 끄떡없었다는 뜻입니다. 대공황마저도 이 기하급수적인 진보에 흠집 하나 못 냈어요. 지금 우리가 겪는 경기침체에도 마찬가지일 거에요. 적어도 정보기술 능력의 발전은 계속될 겁니다.
And I just updated these graphs. Because I had them through 2002 in my book, "The Singularity is Near." So we updated them, so I could present it here, to 2007. And I was asked, "Well aren't you nervous? Maybe it kind of didn't stay on this exponential progression." I was a little nervous because maybe the data wouldn't be right, but I've done this now for 30 years, and it has stayed on this exponential progression.
최근에 이 도표들을 새로 만들었습니다. 왜냐하면 2002년에 썼던 "특이점이 온다"라는 제 책에 있던 도표거든요. 그래서 갱신했죠. 이제 2007년인 지금 여기서 보여드릴 수 있겠네요. 이런 질문도 듣습니다. "음, 그러면 당신은 불안하지는 않나요? 이 기하급수적인 진보가 언제까지 계속될지 모르잖아요." 저도 사실 좀 걱정은 됩니다. 제 자료들이 맞지 않게 될까봐요. 하지만 이 일을 저는 30년 동안 해왔어요. 그리고 그 동안 계속 기하급수적인 속도였죠.
Look at this graph here.You could buy one transistor for a dollar in 1968. You can buy half a billion today, and they are actually better, because they are faster. But look at how predictable this is. And I'd say this knowledge is over-fitting to past data. I've been making these forward-looking predictions for about 30 years. And the cost of a transistor cycle, which is a measure of the price performance of electronics, comes down about every year. That's a 50 percent deflation rate. And it's also true of other examples, like DNA data or brain data. But we more than make up for that. We actually ship more than twice as much of every form of information technology. We've had 18 percent growth in constant dollars in every form of information technology for the last half-century, despite the fact that you can get twice as much of it each year.
여기 이 도표를 보세요. 1968년에 트랜지스터 하나를 1달러에 살 수 있었어요. 오늘날은 십억 개를 살 수 있습니다. 그리고 더 빠르니 품질도 더 좋은 셈이죠. 하지만 이것들이 얼마나 예측가능한지 보세요. 이 지식들은 모두 과거 자료에 맞추어서 얻어진 것들이거든요. 저는 지난 30년 동안 이런 식의 미래 예측을 내놨어요. 그리고 전자부품의 가격대 성능비를 측정하는 지표로 트랜지스터 하나가 계산 한 번할 때 드는 비용을 보면 매년 감소하는 것을 알 수 있죠. 50%씩 감소해 왔습니다. DNA나 뇌 관련 자료들과 똑같이 이것도 사실입니다. 그냥 만들어낸 이야기가 아닙니다. 한 해에 수출되는 정보 기술 관련 모든 제품과 서비스는 매년 두 배씩 증가합니다. 지난 반세기 동안 모든 종류의 정보기술이 이룬 발전을 불변 달러 가치로 환산하면 18%에 이릅니다. 동일한 가격을 지불하고 2배 가치를 얻는 사실은 고려하지 않았습니다.
This is a completely different example. This is not Moore's Law. The amount of DNA data we've sequenced has doubled every year. The cost has come down by half every year. And this has been a smooth progression since the beginning of the genome project. And halfway through the project, skeptics said, "Well, this is not working out. You're halfway through the genome project and you've finished one percent of the project." But that was really right on schedule. Because if you double one percent seven more times, which is exactly what happened, you get 100 percent. And the project was finished on time.
이번 것은 완전히 다른 사례입니다. 무어의 법칙이 아니에요. 우리가 처리할 수 있는 DNA 정보량은 매년 두 배씩 증가해 왔습니다. 가격은 매년 절반으로 떨어져왔지요. 게놈 프로젝트가 시작된 이래로 완만히 발전해 왔습니다. 프로젝트가 절반쯤 진행됐을 때, 회의론자들은 이렇게 말했습니다. "이건 아마 안 될거야. 프로젝트의 시간이 절반이나 지났는데, 아직 전체의 1% 자료 밖에 처리하지 못했잖아." 하지만 실제로는 일정에 정확히 맞아가고 있던 것이었어요. 왜냐하면 1%를 두 배씩 늘리기를 7번만 하면 100%에 도달하거든요. 실제 프로젝트도 그렇게 진행되었고, 일정에 맞춰서 끝났습니다.
Communication technologies: 50 different ways to measure this, the number of bits being moved around, the size of the Internet. But this has progressed at an exponential pace. This is deeply democratizing. I wrote, over 20 years ago in "The Age of Intelligent Machines," when the Soviet Union was going strong, that it would be swept away by this growth of decentralized communication.
통신 기술: 이것을 측정하는 방법은 50가지나 있습니다. 돌아다니는 비트의 개수나 인터넷의 크기가 그것이죠. 하지만 이것들도 기하급수적인 속도로 진보해 왔어요. 깊숙이 민주화된 방식으로요. 20년 전에 소비에트 연합이 한참 잘 나갈 때, "The Age of Intelligent Machines"라는 책에서 저는 분산형 의사소통의 증가로 인해서 소련이 곧 무너질 것이라고 썼습니다.
And we will have plenty of computation as we go through the 21st century to do things like simulate regions of the human brain. But where will we get the software? Some critics say, "Oh, well software is stuck in the mud." But we are learning more and more about the human brain. Spatial resolution of brain scanning is doubling every year. The amount of data we're getting about the brain is doubling every year. And we're showing that we can actually turn this data into working models and simulations of brain regions.
21세기를 지나면서 인류는 엄청난 계산 능력을 가지게 될 것 입니다. 그러면 인간 두뇌의 각 부분들을 시뮬레이션하는 것도 가능하겠지요. 하지만 그런 소프트웨어를 어떻게 만들 수 있을까요? 일부 비평가들은, "아, 소프트웨어는 그 쪽에서는 완전 꽉 막혔어."라고 합니다. 하지만 앞으로 우리는 인간 두뇌에 대해서 점점 더 많이 알게 될 것입니다. 뇌 스캔의 공간 해상도가 매년 두 배씩 증가하고 있습니다. 우리가 수합하는 뇌에 대한 자료도 매해 두 배씩 늘고 있지요. 결국 우리는 실제로 이 자료들을 뇌의 각 부분에 대해서 실제 작동하는 모델이나 시뮬레이션으로 만드는데 사용할 수 있을 것입니다.
There is about 20 regions of the brain that have been modeled, simulated and tested: the auditory cortex, regions of the visual cortex; cerebellum, where we do our skill formation; slices of the cerebral cortex, where we do our rational thinking. And all of this has fueled an increase, very smooth and predictable, of productivity. We've gone from 30 dollars to 130 dollars in constant dollars in the value of an average hour of human labor, fueled by this information technology.
현재까지 우리는 뇌의 약 20가지 부분들을 모델링하고, 시뮬레이션하고 테스트 해왔습니다. 청각 피질, 시각 피질 뿐만 아니라 기술을 익히는데 필요한 소뇌와, 이성적 사고를 가능케 하는 대뇌 피질도 그에 속합니다. 그리고 이 모든 것들의 생산성은 아주 완만하고 예측 가능한 속도로 증가하고 있습니다. 정보기술로 말미암아 시간당 인간 노동력 가치 평균이 30 달러에서 130달러로 증가할 수 있었습니다.
And we're all concerned about energy and the environment. Well this is a logarithmic graph. This represents a smooth doubling, every two years, of the amount of solar energy we're creating, particularly as we're now applying nanotechnology, a form of information technology, to solar panels. And we're only eight doublings away from it meeting 100 percent of our energy needs. And there is 10 thousand times more sunlight than we need.
이제는 모두들 에너지와 환경에 대해서 신경을 쓰고 있습니다. 이것도 로그 함수 그래프에요. 이것은 우리가 만들어내는 태양 에너지의 양이 2년마다 두 배씩 완만히 증가하고 있다는 것을 보여줍니다. 특히 이제는 태양 전지판에 정보 기술의 일종인 나노 기술을 접목시키고 있습니다. 이제 8번만 더 두 배가 되면 우리가 사용하는 에너지 수요를 100% 채울 수 있게 됩니다. 태양에너지는 우리가 필요한 에너지보다 10,000배나 더 많거든요.
We ultimately will merge with this technology. It's already very close to us. When I was a student it was across campus, now it's in our pockets. What used to take up a building now fits in our pockets. What now fits in our pockets would fit in a blood cell in 25 years. And we will begin to actually deeply influence our health and our intelligence, as we get closer and closer to this technology.
우리는 최종적으로 이 기술을 생활 속에 받아들이게 될 것입니다. 이미 가까이 와 있어요. 제 학창 시절에는 학교만큼 크던 태양 전지판이 이제 주머니에 넣을 수 있을 정도로 작아졌어요. 한 건물 전체를 차지했던 것이 이제 주머니에 들어간다고요. 지금 주머니 크기의 것은 25년 안에 혈액 세포에 들어갈 수 있게 될 것입니다. 그리고 나면, 우리는 건강과 지능에 대해서 아주 심대한 영향을 끼칠 수 있겠죠. 이런 기술에 점점 가까워지면서 말이에요.
Based on that we are announcing, here at TED, in true TED tradition, Singularity University. It's a new university that's founded by Peter Diamandis, who is here in the audience, and myself. It's backed by NASA and Google, and other leaders in the high-tech and science community. And our goal was to assemble the leaders, both teachers and students, in these exponentially growing information technologies, and their application. But Larry Page made an impassioned speech at our organizing meeting, saying we should devote this study to actually addressing some of the major challenges facing humanity. And if we did that, then Google would back this. And so that's what we've done.
지금까지 말씀드린 것을 바탕으로 여기 TED에서 지극히 TED다운 전통에 따라 '특이성 대학'을 소개하고자 합니다. 일종의 새로운 대학인데요, 여기 청중 사이에 앉아있는 피터 다이아만디스 씨와 제가 만든 학교입니다. 나사와 구글을 비롯한 과학기술 산업의 다른 선두 주자들의 지원을 받고 있죠. 저희의 목표는 이렇게 기하급수적으로 성장하는 정보기술과 그 응용 산업에서 선도적 역할을 하는 기업, 교육자, 학생들을 한 군데 모으는 것입니다. 설립 모임 당시 래리 페이지는 열정적으로 이렇게 이야기 했습니다. 인류가 직면하고 있는 주요 문제를 해결하기 위한 연구를 진행해야 한다고요. 그리고 우리가 일을 진행하면 구글이 지원을 해주기로 했었죠. 이게 지금까지 해왔던 일입니다.
The last third of the nine-week intensive summer session will be devoted to a group project to address some major challenge of humanity. Like for example, applying the Internet, which is now ubiquitous, in the rural areas of China or in Africa, to bringing health information to developing areas of the world. And these projects will continue past these sessions, using collaborative interactive communication. All the intellectual property that is created and taught will be online and available, and developed online in a collaborative fashion.
9주 간의 집중적인 여름 학기의 마지막 3주 동안에는 인류가 맞닥드린 주요 과제들을 다루기 위한 그룹 프로젝트들이 진행됩니다. 예를 들어, 지금은 어디에나 있는 인터넷을 중국이나 아프리카의 시골 지역에 적용하여 세계의 주요 개발국에 의료 정보를 제공하는 문제에 대해서 생각해 보는 식이죠. 그리고 이 프로젝트들은 수업이 끝나고 나서도 쌍방향의 협력적 의사소통을 통해서 계속 진행될 겁니다. 수업에서 사용된 모든 저작물들도 온라인에 올려서 많은 사람들이 볼 수 있게 할 겁니다. 그리고 협동하는 방식으로 만들어 나가야죠.
Here is our founding meeting. But this is being announced today. It will be permanently headquartered in Silicon Valley, at the NASA Ames research center. There are different programs for graduate students, for executives at different companies. The first six tracks here -- artificial intelligence, advanced computing technologies, biotechnology, nanotechnology -- are the different core areas of information technology. Then we are going to apply them to the other areas, like energy, ecology, policy law and ethics, entrepreneurship, so that people can bring these new technologies to the world.
이것이 첫 번째 회의의 내용입니다. 하지만 오늘 처음으로 발표하는 겁니다. 실리콘 밸리에 있는 나사 애임즈 연구소에 영구적으로 자리 잡을 예정입니다. 대학원생이나 회사 경영자들을 위해서는 별도의 프로그램이 존재합니다. 지금 보시는 10가지 전공 중 앞의 여섯 가지 과정은 인공 지능, 고급 컴퓨팅 기술, 생명 과학, 나노 기술 등 정보기술의 서로 다른 핵심 영역으로 구성되어 있습니다. 그리고 이를 7~10번에 있는 에너지, 환경, 정책과 윤리, 기업가 정신 등 타분야에 접목시킬 겁니다. 사람들이 이 새로운 기술들을 실생활에서 사용할 수 있도록 말이죠.
So we're very appreciative of the support we've gotten from both the intellectual leaders, the high-tech leaders, particularly Google and NASA. This is an exciting new venture. And we invite you to participate. Thank you very much. (Applause)
우리는 지금까지 지식인들과 업계 선도자들로부터 받았던 지원에 정말 감사를 드리고 싶습니다. 구글과 나사에는 특히 감사드립니다. 정말 흥미로운 신사업이죠. 여러분의 많은 참여 부탁드립니다. 대단히 감사합니다. (박수)