Well, it's great to be here. We've heard a lot about the promise of technology, and the peril. I've been quite interested in both. If we could convert 0.03 percent of the sunlight that falls on the earth into energy, we could meet all of our projected needs for 2030. We can't do that today because solar panels are heavy, expensive and very inefficient. There are nano-engineered designs, which at least have been analyzed theoretically, that show the potential to be very lightweight, very inexpensive, very efficient, and we'd be able to actually provide all of our energy needs in this renewable way. Nano-engineered fuel cells could provide the energy where it's needed. That's a key trend, which is decentralization, moving from centralized nuclear power plants and liquid natural gas tankers to decentralized resources that are environmentally more friendly, a lot more efficient and capable and safe from disruption.
네, 여기에 오게 되서 반갑습니다. 우리는 기술의 약속과 위험에 대해서 많이 들어 왔습니다. 저는 양쪽 모두에 매우 관심이 많았습니다. 만약에 우리가 지구에 도달하는 햇빛의 0.03 퍼센트만 에너지로 바꿀 수 있으면, 2030년까지 예상되는 모든 에너지 수요를 감당할 수 있을 것입니다. 지금은 그게 불가능한데요, 태양 전지판이 무겁고 비싸고 비효율적이기 때문입니다. 나노 공학을 이용한 방식도 있는데요, 최소한 이론적으로 분석한 결과에서는,♪ 아주 가볍고, 저렴하며 효율적으로 만들 수 있는 가능성을 보여줍니다. 그리고, 이 재생 가능한 방식으로 모든 우리의 에너지 수요를 충족시킬 수 있을 겁니다. 나노 공학으로 만든 연료 전지는 에너지가 필요한 곳에 이를 공급할 수 있습니다. 그게 주요 트렌드입니다. 분산화죠. 한곳에 집중된 원자력 발전소나 액화 천연가스 운반 차량에서 분산된 자원을 이용하면, 보다 환경 친화적이고 훨씬 더 효율적이며 더 유용하고 파괴로부터 안전합니다.
Bono spoke very eloquently, that we have the tools, for the first time, to address age-old problems of disease and poverty. Most regions of the world are moving in that direction. In 1990, in East Asia and the Pacific region, there were 500 million people living in poverty -- that number now is under 200 million. The World Bank projects by 2011, it will be under 20 million, which is a reduction of 95 percent. I did enjoy Bono's comment linking Haight-Ashbury to Silicon Valley. Being from the Massachusetts high-tech community myself, I'd point out that we were hippies also in the 1960s, although we hung around Harvard Square. But we do have the potential to overcome disease and poverty, and I'm going to talk about those issues, if we have the will.
보노가 잘 말해줬듯이, 사상 처음으로 우리가 갖게된 이 도구를 이용해서, 수세대에 걸쳐온 질병과 가난의 문제에 대응할 수 있습니다. 세계의 대부분의 지역이 그 방향으로 움직이고 있습니다. 1990년에는, 동아시아와 태평양 지역에, 5억명 정도의 사람들이 가난속에 살고 있었습니다. 지금은 그 숫자가 2억명 미만입니다.€ 세계 은행의 예측에 따르면, 2011년까지 2천만명으로 줄어 든다고 합니다. 이는 95퍼센트가 감소한 것입니다. 보노가 한 이야기 가운데 하이트-애쉬버리와 실리콘 밸리를 빗댄 이야기가 재미있었습니다. 제 스스로가 메사추세츠의 하이테크 업계 출신으로서, 우리 역시도 1960년대에는 히피였다는 점을 강조하고 싶습니다. 비록 하바드 스퀘어 근처였습니다만. 하여튼, 우리는 질병과 가난을 극복할 수 있는 가능성이 있습니다. 우리의 의지가 있다면 말이죠. 그에 관해서 이야기를 하고자 합니다.
Kevin Kelly talked about the acceleration of technology. That's been a strong interest of mine, and a theme that I've developed for some 30 years. I realized that my technologies had to make sense when I finished a project. That invariably, the world was a different place when I would introduce a technology. And, I noticed that most inventions fail, not because the R&D department can't get it to work -- if you look at most business plans, they will actually succeed if given the opportunity to build what they say they're going to build -- and 90 percent of those projects or more will fail, because the timing is wrong -- not all the enabling factors will be in place when they're needed.
케빈 켈리가 기술의 가속에 대해서 이야기 했습니다. 그건 제 주요 관심사이기도 합니다. 그리고 제가 약 30년간 발전시켜온 주제입니다. 제가 깨달은 것은, 프로젝트가 끝났을때 제 기술이 의미가 있어야 한다는 거였습니다. 그리고, 틀림없이, 제가 기술을 소개했을때, 세상은 다른 곳일 거라는 것이죠. 또한가지는, 대부분의 발명이 실패하는 것은, 연구 개발 부서에서 이를 실현시킬 수가 없어서가 아니라는 것입니다. 거의 대부분의 비지니스 계획을 보면, 처음 계획대로 만들 기회가 주어진다면, 성공할 것입니다. 90퍼센트나 그 이상의 프로젝트가 실패하는 것은 타이밍이 틀렸기 때문입니다 실현에 필요한 모든 요소들이 적절한 시점에 준비되지 않았기 때문이죠.
So I began to be an ardent student of technology trends, and track where technology would be at different points in time, and began to build the mathematical models of that. It's kind of taken on a life of its own. I've got a group of 10 people that work with me to gather data on key measures of technology in many different areas, and we build models. And you'll hear people say, well, we can't predict the future. And if you ask me, will the price of Google be higher or lower than it is today three years from now, that's very hard to say. Will WiMax CDMA G3 be the wireless standard three years from now? That's hard to say. But if you ask me, what will it cost for one MIPS of computing in 2010, or the cost to sequence a base pair of DNA in 2012, or the cost of sending a megabyte of data wirelessly in 2014, it turns out that those are very predictable.
그래서 저는 기술의 트렌드에 대해서 열심히 공부하기 시작했습니다, 기술이 시간에 걸쳐서 어떤 위치에 있게 되는지를 추적했습니다. 그리고 이를 위한 수학적인 모델을 만들기 시작했습니다. 이 작업은 그 스스로 생명을 갖기 시작했습니다. 10명의 사람들이 저와 함께 일하면서 데이터를 모으고 있습니다. 여러 다양한 분야의 기술에 대한 중요한 척도들을 모아서 모델을 만들고 있습니다. 사람들이 말하기를, 미래를 예측할 수는 없다고 합니다. 만약에 저한테 물어보시는 질문이, 구글의 주가가 3년후에 오를것 같냐 내릴것 같냐라는 것이라면, 그건 답하기 매우 힘들 겁니다. 혹은 와이맥스 CDMA G3가 3년후에 무선 표준이 될거냐고 묻는다면, 예측하기 힘들겠죠. 하지만 만약에 질문의 종류가 2010년에 1 MIPS의 컴퓨팅의 가격이 얼마나 할것인지, 혹은 2012년에 DNA의 기본 쌍의 염기서열을 결정하는데 드는 가격이나, 혹은 2014년에 무선으로 1 메가바이트의 데이터를 보내는데 드는 가격이라면, 그런 것들은 예측이 가능하다는 것입니다.
There are remarkably smooth exponential curves that govern price performance, capacity, bandwidth. And I'm going to show you a small sample of this, but there's really a theoretical reason why technology develops in an exponential fashion. And a lot of people, when they think about the future, think about it linearly. They think they're going to continue to develop a problem or address a problem using today's tools, at today's pace of progress, and fail to take into consideration this exponential growth.
가격대 성능이나 용량 혹은 대역폭을 결정하는 아주 부드러운 지수 곡선이 있습니다. 제가 이제 이에 관한 작은 샘플을 하나 보여 드리겠습니다. 왜 기술의 진보가 지수적인 방식인지에 대한 이론적인 설명이 있습니다. 많은 사람들이, 미래에 대해 생각할때 선형적으로 생각합니다. 즉, 사람들이 지속적으로 문제를 만들어 내거나 혹은 오늘날의 도구를 이용해서 문제에 대처하고, 오늘날의 속도로 진전이 이루어 질거라고 생각하죠. 그러면서 이 지수적인 성장을 고려하지 못합니다.
The Genome Project was a controversial project in 1990. We had our best Ph.D. students, our most advanced equipment around the world, we got 1/10,000th of the project done, so how're we going to get this done in 15 years? And 10 years into the project, the skeptics were still going strong -- says, "You're two-thirds through this project, and you've managed to only sequence a very tiny percentage of the whole genome." But it's the nature of exponential growth that once it reaches the knee of the curve, it explodes. Most of the project was done in the last few years of the project. It took us 15 years to sequence HIV -- we sequenced SARS in 31 days. So we are gaining the potential to overcome these problems.
1990년에 게놈 프로젝트에 대해서 논란이 많았습니다. 우리는 가장 뛰어난 박사 과정 학생들이 있었고, 세계에서 가장 진보된 장비들이 있었지만, 전체 프로젝트의 만분의 1밖에 끝내지 못했었습니다, 그러니, 어떻게 이 일을 15년만에 끝낼 수 있겠습니까? 그리고, 10년간 프로젝트를 진행했는데, 회의론은 여전히 강했습니다 - "프로젝트 기간의 3분의 2가 지났는데, 당신들은, 이제 겨우 전체 게놈의 아주 극히 일부분의 염기 서열밖에 밝혀내지 못했다." 하지만, 그건 지수 성장의 특징입니다. 즉, 한번 커브의 변곡점에 이르면, 폭발적으로 성장하죠. 프로젝트의 거의 대부분은, 프로젝트 기간의 마지막 몇년간에 이루어 졌습니다. HIV 염기서열을 밝히는데 15년 걸렸는데, SARS는 31일만에 해 냈습니다. 따라서, 우리는 이런 문제들을 극복할 가능성을 얻고 있습니다.
I'm going to show you just a few examples of how pervasive this phenomena is. The actual paradigm-shift rate, the rate of adopting new ideas, is doubling every decade, according to our models. These are all logarithmic graphs, so as you go up the levels it represents, generally multiplying by factor of 10 or 100. It took us half a century to adopt the telephone, the first virtual-reality technology. Cell phones were adopted in about eight years. If you put different communication technologies on this logarithmic graph, television, radio, telephone were adopted in decades. Recent technologies -- like the PC, the web, cell phones -- were under a decade. Now this is an interesting chart, and this really gets at the fundamental reason why an evolutionary process -- and both biology and technology are evolutionary processes -- accelerate. They work through interaction -- they create a capability, and then it uses that capability to bring on the next stage.
이제 몇가지 예를 보여 드리겠습니다. 이 현상이 얼마나 흔히 관찰할 수 있는지요. 패러다임 전환의 확률이나, 새로운 아이디어의 채용률은, 우리 모델에 따르며, 매 10년마다 두배로 증가합니다. 이들은 모두 로그 함수 그래프입니다. 따라서, 레벨이 하나씩 올라갈수록 10배에서 100배씩 증가하는 겁니다. 전화기가 보급되는데 50년 걸렸습니다. 최초의 가상 현실 기술이었죠. 휴대폰의 경우 약 8년 걸렸습니다. 다른 통신 기술을 이 로그 그래프에 적용하면, 텔레비전이나 라디오, 전화 등은 몇십년에 걸쳐 도입되었습니다. PC나 웹, 휴대폰 등의 최신 기술은, 10년이 걸리지 않았습니다. 자, 이제 이건 흥미로운 차트입니다. 그리고 이를 보면 진화의과정에 본질적인 이유를 알수있죠, 즉 생물학이나 기술 분야 모두 진화 과정이라고 볼 수 있는데, 가속되는 특성인지 알 수 있죠. 이들은 상호 작용을 합니다 - 어떤 기능을 만들죠, 그리고 그 기능을 이용해서 다음 단계로 진행합니다.
So the first step in biological evolution, the evolution of DNA -- actually it was RNA came first -- took billions of years, but then evolution used that information-processing backbone to bring on the next stage. So the Cambrian Explosion, when all the body plans of the animals were evolved, took only 10 million years. It was 200 times faster. And then evolution used those body plans to evolve higher cognitive functions, and biological evolution kept accelerating. It's an inherent nature of an evolutionary process. So Homo sapiens, the first technology-creating species, the species that combined a cognitive function with an opposable appendage -- and by the way, chimpanzees don't really have a very good opposable thumb -- so we could actually manipulate our environment with a power grip and fine motor coordination, and use our mental models to actually change the world and bring on technology.
따라서, 생물학적인 진화에서 첫 단계는, DNA의 진화인데 - 사실은 RNA가 먼저입니다만, 이는 몇십억년이 걸렸습니다, 하지만 진화의 과정은 그 정보 처리 배경을 바탕으로 다음 단계로 진행하죠. 따라서, 모든 동물들의 신체 구조가 진화했던 캄브리안의 대폭발 시기는, 천만년 밖에 걸리지 않았습니다. 200배가 빨라진 겁니다. 그리고, 진화는 다시 그 신체 구조를 이용해서, 보다 인지 기능이 강화되도록 진화합니다. 그렇게 생물학적 진화는 계속 속도가 빨라지죠. 이것은 진화 과정의 고유의 특성입니다. 따라서 최초로 기술을 만드는 종인 호모 사피엔스는, 인지적인 기능을 마주댈 수 있는 수족과 결합해서, 참, 그리고, 침팬지는 마주보게 하기가 어려운 엄지를 갖고 있습니다만, 인류는 꽉 쥘수 있는 손과 정밀한 운동 능력으로, 우리 주변의 환경을 조작할 수 있게 된겁니다. 또한 우리의 정신 모델을 이용해서 세상을 바꾸고, 기술을 탄생 시켰습니다.
But anyway, the evolution of our species took hundreds of thousands of years, and then working through interaction, evolution used, essentially, the technology-creating species to bring on the next stage, which were the first steps in technological evolution. And the first step took tens of thousands of years -- stone tools, fire, the wheel -- kept accelerating. We always used then the latest generation of technology to create the next generation. Printing press took a century to be adopted; the first computers were designed pen-on-paper -- now we use computers. And we've had a continual acceleration of this process.
하지만 어쨌거나, 우리 인류의 진화는 수십만년이 걸렸고, 상호 작용을 통해서, 진화는 결국은, 기술을 만드는 종을 이용해 다음 단계로 진보했고, 그게 기술적 진화의 첫 단계가 된거죠. 그리고 첫 단계는 수만년이 걸렸는데,© 돌로 만든 도구나, 불, 바퀴 등의 기술 진화가 계속 빨라졌죠. 우리는 항상, 당시에 가장 최신의 기술을 이용해서 다음 세대의 기술을 만들어냅니다. 인쇄 출판물은 백년에 걸쳐 보급 되었습니다. 첫 컴퓨터는 종이와 펜을 이용해 설계했지만 지금은 컴퓨터를 이용합니다. 그리고 우리는 이 과정을 지속적으로 가속화합니다.
Now by the way, if you look at this on a linear graph, it looks like everything has just happened, but some observer says, "Well, Kurzweil just put points on this graph that fall on that straight line." So, I took 15 different lists from key thinkers, like the Encyclopedia Britannica, the Museum of Natural History, Carl Sagan's Cosmic Calendar on the same -- and these people were not trying to make my point; these were just lists in reference works, and I think that's what they thought the key events were in biological evolution and technological evolution. And again, it forms the same straight line. You have a little bit of thickening in the line because people do have disagreements, what the key points are, there's differences of opinion when agriculture started, or how long the Cambrian Explosion took. But you see a very clear trend. There's a basic, profound acceleration of this evolutionary process. Information technologies double their capacity, price performance, bandwidth, every year. And that's a very profound explosion of exponential growth. A personal experience, when I was at MIT -- computer taking up about the size of this room, less powerful than the computer in your cell phone. But Moore's Law, which is very often identified with this exponential growth, is just one example of many, because it's basically a property of the evolutionary process of technology.
이제 이 선형 그래프를 보면, 마치 모든 것이 방금 일어난 일처럼 보입니다. 하지만 어떤 분은 말하길, "음, 커츠웨일씨가 그래프 위의 일직선상에 점들을 찍었구나"라고 하겠죠. 그래서 저명한 분들로부터 15개의 리스트를 받았습니다, 브리태니커 백과사전이나, 자연사 박물과, 칼 세이건의 우주 달력 (Cosmic Calendar) 등을 참고했습니다. 이 분들은 특별히 제 논리를 도와주기 위해 일한 분들은 아니죠. 이것은 단순히 참조한 작업들의 리스트일 뿐입니다. 제 생각에는, 그분들도 생태적인 진화나 기술적인 진화에 대해, 이런 식으로 생각을 한 것 같습니다. 다시 봐도, 역시 마찬가지의 직선이 보입니다. 선이 약간씩 굵어지는데요, 사람마다 견해차이가 있기 때문입니다. 중요한 포인트들에 대해서요, 농경이 언제 시작했는지에 대한 견해차이도 있고, 캄브리안 대폭발이 얼마나 오래 지속되었는지에 대한 견해차도 있습니다. 하지만, 매우 분명한 경향을 볼 수 있습니다. 기본적이고 의미 있는 이 진화 과정의 가속 현상이 있는 거죠. 정보 기술 분야에서는 그 기능과, 가격대 성능 그리고 대역폭이 매년 두배씩 증가합니다. 그것은, 아주 확실한 지수 성장의 발현입니다. 제가 MIT에 있을때의 개인적인 경험입니다만, 컴퓨터의 크기가 이 방의 크기정도 됐었는데, 현재 여러분의 전화기에 있는 컴퓨터보다도 성능이 못했습니다. 하지만, 이 지수 성장을 잘 보여주는 무어의 법칙은, 여러가지 예들 가운데 하나일 뿐입니다. 왜냐하면 이것은 기술 진화 과정의 기본적인 특징이기 때문입니다.
I put 49 famous computers on this logarithmic graph -- by the way, a straight line on a logarithmic graph is exponential growth -- that's another exponential. It took us three years to double our price performance of computing in 1900, two years in the middle; we're now doubling it every one year. And that's exponential growth through five different paradigms. Moore's Law was just the last part of that, where we were shrinking transistors on an integrated circuit, but we had electro-mechanical calculators, relay-based computers that cracked the German Enigma Code, vacuum tubes in the 1950s predicted the election of Eisenhower, discreet transistors used in the first space flights and then Moore's Law. Every time one paradigm ran out of steam, another paradigm came out of left field to continue the exponential growth. They were shrinking vacuum tubes, making them smaller and smaller. That hit a wall. They couldn't shrink them and keep the vacuum. Whole different paradigm -- transistors came out of the woodwork. In fact, when we see the end of the line for a particular paradigm, it creates research pressure to create the next paradigm. And because we've been predicting the end of Moore's Law for quite a long time -- the first prediction said 2002, until now it says 2022. But by the teen years, the features of transistors will be a few atoms in width, and we won't be able to shrink them any more. That'll be the end of Moore's Law, but it won't be the end of the exponential growth of computing, because chips are flat. We live in a three-dimensional world; we might as well use the third dimension. We will go into the third dimension and there's been tremendous progress, just in the last few years, of getting three-dimensional, self-organizing molecular circuits to work. We'll have those ready well before Moore's Law runs out of steam. Supercomputers -- same thing. Processor performance on Intel chips, the average price of a transistor -- 1968, you could buy one transistor for a dollar. You could buy 10 million in 2002.
만약에 제가 49개의 유명한 컴퓨터를 이 로그 그래프에 올려놓으면, 근데, 로그 그래프에서 직선은 지수 성장을 의미합니다만, 역시 또다른 지수 함수를 볼 수 있습니다. 1900년에는 컴퓨팅의 가격 성능비를 두배 올리는데 3년 걸렸습니다. 중간에는 2년이 걸렸고, 지금은 매년 두배로 증가합니다. 이건, 다섯가지 서로 다른 패러다임을 통한 지수 성장입니다. 무어의 법칙은 그 마지막 부분이었을 뿐입니다. 트랜지스터를 작게 만든 IC(집적회로)에 대한 것이었죠. 그 전에는 전기-기계적인 계산기가 있었죠. 독일의 암호 코드를 해독해냈던 릴레이 기반의 컴퓨터들이나, 아이젠하워의 당선을 예측했던 1950년대의 진공관 컴퓨터들, 그리고 최초의 우주 비행에 사용되었던 개별 트랜지스터 컴퓨터에 이어, 무어의 법칙이 나온거죠. 하나의 패러다임이 그 동력을 잃을때마다, 또다른 패러다임이 등장해서 지수 성장을 지속시킵니다. 진공관을 점점 작게 만들다가, 벽에 부딪혔습니다. 더 작게 만들면 진공을 유지할 수 없게 된거죠. 이때 전혀 다른 패러다임인 트랜지스터가 갑자기 등장한겁니다. 사실, 어떤 특정 패러다임의 끝부분을 보게 되면, 다음 패러다임을 만들어내야할 압력이 연구 분야에 전해집니다. 그리고, 우리가 무어의 법칙의 끝을 예상해왔기때문에, 그것도 꽤 오랫동안 - 처음에는 2002년이라고 하고 이제는 2022년이라고 합니다만. 하지만, 2010년대에는, 트랜지스터의 특성은 겨우 원자 몇개의 폭밖에 안될 것이고, 그 이상으로 크기를 줄일 수는 없게 될겁니다. 그건 무어의 법칙의 끝이 되는거죠, 하지만 그렇다고 해서 컴퓨팅의 지수 성장의 끝은 아닙니다, 칩들은 평평하거든요. 우리는 삼차원의 세상에서 살고 있으니, 그 점을 이용할 수도 있겠죠. 삼차원의 방향으로 가게 될겁니다, 지난 몇년간 엄청난 진전이 있었습니다, 삼차원의, 스스로 정렬하는 분자 회로를 동작시키는 작업 말이죠. 무어의 법칙이 동력을 잃기 한참 전에 그 기술이 사용 가능해질 겁니다. 수퍼 컴퓨터도 마찬가지 입니다. 인텔 칩의 프로세서 성능이나, 트랜지스터의 평균 가격은, 1968년에는 1불이면 트랜지스터 하나를 살 수 있었는데요, 2002년에는 천만개를 살 수 있습니다.
It's pretty remarkable how smooth an exponential process that is. I mean, you'd think this is the result of some tabletop experiment, but this is the result of worldwide chaotic behavior -- countries accusing each other of dumping products, IPOs, bankruptcies, marketing programs. You would think it would be a very erratic process, and you have a very smooth outcome of this chaotic process. Just as we can't predict what one molecule in a gas will do -- it's hopeless to predict a single molecule -- yet we can predict the properties of the whole gas, using thermodynamics, very accurately. It's the same thing here. We can't predict any particular project, but the result of this whole worldwide, chaotic, unpredictable activity of competition and the evolutionary process of technology is very predictable. And we can predict these trends far into the future. Unlike Gertrude Stein's roses, it's not the case that a transistor is a transistor. As we make them smaller and less expensive, the electrons have less distance to travel. They're faster, so you've got exponential growth in the speed of transistors, so the cost of a cycle of one transistor has been coming down with a halving rate of 1.1 years. You add other forms of innovation and processor design, you get a doubling of price performance of computing every one year.
생각해보면 정말 놀라운데요 그 과정이 얼마나 부드러운 지수 과정이냐는 거죠. 이건 마치 테이블에서 실험한 내용의 결과물처럼 보인다는 겁니다, 하지만 이것은 세계적인 규모의 카오스적 행동의 결과물입니다. 각 나라가 제품을 덤핑하는 것을 비난하는 것에서, 주식 시장 상장과 파산, 마케팅 프로그램들까지요. 이런 것은 아주 산만한 과정일 거라고 생각할겁니다, 그런데 아주 부드러운 결과가 이런 혼란스런 과정에서 나온다는 거죠. 우리가 예상하기 힘든 것이, 가스 내의 하나의 분자가 어떻게 될지인데요, 단 한개의 분자의 행동을 예측하는 것은 거의 불가능하지만, 전체 가스의 특성은 예측 가능하다는 거죠, 열역학을 통해서 매우 정확하게 예측 가능합니다. 같은 원리입니다. 우리는 개별 프로젝트의 미래를 예상할 수 없습니다, 하지만 전 세계적인 규모의, 혼란스럽고, 예측 불가능한 경쟁 구도의 결과나, 기술의 진화 과정은, 예측이 가능 합니다. 그리고 이런 경향을 한참 후의 미래까지 예측 가능합니다. 거트루드 스타인의 장미와는 달리, 트랜지스터는 그냥 트랜지스터가 아닙니다. 그것들을 더 작고 더 싸게 만들수록, 전자들이 더 작은 거리를 이동하게 되죠. 따라서 더 빠르게 되니까, 트랜지스터의 속도에 지수함수적 성장이 가능하고, 하나의 트랜지스터의 사이클의 가격이, 1.1년의 반감기를 갖는 정도로 내려왔습니다. 다른 형태의 혁신과 프로세서 설계를 추가하면, 매년 가격 대비 성능이 두배로 증가하게 되는 겁니다.
And that's basically deflation -- 50 percent deflation. And it's not just computers. I mean, it's true of DNA sequencing; it's true of brain scanning; it's true of the World Wide Web. I mean, anything that we can quantify, we have hundreds of different measurements of different, information-related measurements -- capacity, adoption rates -- and they basically double every 12, 13, 15 months, depending on what you're looking at. In terms of price performance, that's a 40 to 50 percent deflation rate. And economists have actually started worrying about that. We had deflation during the Depression, but that was collapse of the money supply, collapse of consumer confidence, a completely different phenomena. This is due to greater productivity, but the economist says, "But there's no way you're going to be able to keep up with that. If you have 50 percent deflation, people may increase their volume 30, 40 percent, but they won't keep up with it." But what we're actually seeing is that we actually more than keep up with it. We've had 28 percent per year compounded growth in dollars in information technology over the last 50 years. I mean, people didn't build iPods for 10,000 dollars 10 years ago. As the price performance makes new applications feasible, new applications come to the market. And this is a very widespread phenomena. Magnetic data storage -- that's not Moore's Law, it's shrinking magnetic spots, different engineers, different companies, same exponential process.
그건 기본적으로 디플레이션입니다. 50퍼센트의 감축이죠. 컴퓨터만의 이야기는 아닙니다. DNA 염기서열을 밝히는 것도 그렇습니다. 뇌 스캐닝도 마찬가지고, 월드와이드 웹도 마찬가지입니다. 우리가 정량화 시킬 수 있는 것은 모두 해당되죠. 수백 가지의 다양한 측정 방법이 있습니다. 정보 관련된 여러가지 측정 방식들입니다. 용량이나 도입률 같은 것이죠. 그것들은 기본적으로 12,13, 15개월마다 두배로 증가합니다. 뭘 보느냐에 따라서요. 가격 성능의 경우엔, 50입니다 - 40에서 50퍼센트의 감소율을 보입니다. 경제학자들은 그에 대해서 걱정하기 시작했습니다. 대 공황 기간에 디플레이션을 경험했습니다, 하지만 그것은 통화 공급의 붕괴였죠, 소비자 신뢰도의 붕괴이니, 전혀 다른 현상입니다. 이것은 생산성 형상에 의한 것입니다, 하지만 경제학자들은 말하죠, "계속 그렇게 지속해 나갈수는 없을 겁니다." 50퍼센트의 디플레이션이 생기면, 사람들은 생산량을 증가시켜서 30 혹은 40퍼센트 더 만들겠죠, 하지만 계속 그럴 수는 없습니다. 하지만 우리가 실제로 관찰한 바에 따르면 그저 지속하는 수준 이상입니다. 우리는 달러 기준으로 연평균 28퍼센트의 성장률을 기록해왔습니다. 지난 50년간 정보 기술 분야에서요. 말하자면, 10년전에 아이팟을 만불에 만들지는 않았다는 겁니다. 가격 성능비가 새로운 어플리케이션을 가능하도록 만들면서, 새로운 어플리케이션들이 시장에 나타나는 겁니다. 이것은 아주 널리 퍼진 현상입니다. 자기 방식의 데이터 저장매체는, 무어의 법칙이 아닙니다, 이건 자화소의 크기를 줄이는 것입니다, 다른 엔지이어들과 다른 회사들이지만, 같은 지수 성장 과정입니다.
A key revolution is that we're understanding our own biology in these information terms. We're understanding the software programs that make our body run. These were evolved in very different times -- we'd like to actually change those programs. One little software program, called the fat insulin receptor gene, basically says, "Hold onto every calorie, because the next hunting season may not work out so well." That was in the interests of the species tens of thousands of years ago. We'd like to actually turn that program off. They tried that in animals, and these mice ate ravenously and remained slim and got the health benefits of being slim. They didn't get diabetes; they didn't get heart disease; they lived 20 percent longer; they got the health benefits of caloric restriction without the restriction. Four or five pharmaceutical companies have noticed this, felt that would be interesting drug for the human market, and that's just one of the 30,000 genes that affect our biochemistry.
중요한 혁신은 우리 자신의 생태학을 이해한다는 점입니다, 이런 정보적인 관점에서요. 우리 몸을 작동시키는 소프트웨어 프로그램을 이해하고 있다는 것입니다. 이는 매우 다른 시대에 진화해왔습니다. 그런 프로그램들을 바꾸고 싶은 겁니다. 지방성 인슐린 수용체 유전자라고 불리우는 작은 소프트웨어 프로그램이, 명령하길, "모든 칼로리를 저장해라, 왜냐하면 다음 사냥철에 결과가 좋지 않을 수도 있으니." 그것은 수만년 전의 종을 위한 것이었습니다. 우리는 그 프로그램을 끄고자 합니다. 동물 실험을 했는데, 실험쥐들이 아주 게걸스럽게 먹었음에도 불구하고, 여전히 살이찌지 않았고, 그에 따라서 건강도 유지를 했습니다. 당뇨병에도 걸리지 않았고, 심장병도 얻지 않았습니다. 20퍼센트 더 장수했고, 칼로리 제약을 하지 않으면서도 그 이점을 얻었습니다. 네 다섯 군데의 제약 회사가 이점을 알게 되었고, 이를 상용화하면 사람들 대상으로 흥미로운 약이 될 것으로 생각했습니다. 그리고 이것은 우리의 생화학에 영향을 주는 3만개 유전자 가운데, 단지 하나일 뿐입니다.
We were evolved in an era where it wasn't in the interests of people at the age of most people at this conference, like myself, to live much longer, because we were using up the precious resources which were better deployed towards the children and those caring for them. So, life -- long lifespans -- like, that is to say, much more than 30 -- weren't selected for, but we are learning to actually manipulate and change these software programs through the biotechnology revolution. For example, we can inhibit genes now with RNA interference. There are exciting new forms of gene therapy that overcome the problem of placing the genetic material in the right place on the chromosome. There's actually a -- for the first time now, something going to human trials, that actually cures pulmonary hypertension -- a fatal disease -- using gene therapy. So we'll have not just designer babies, but designer baby boomers. And this technology is also accelerating. It cost 10 dollars per base pair in 1990, then a penny in 2000. It's now under a 10th of a cent. The amount of genetic data -- basically this shows that smooth exponential growth doubled every year, enabling the genome project to be completed.
우리의 진화로 인해서, 이제 더이상 사람들의 관심을, 저를 포함해서, 이 회의장에 계신 대부분의 분들의 나이대에 대해서, 훨씬 더 오래 산다는 것이 큰 이익이 아닌것이, 귀중한 자원을 모두 소모해 버리고 있기 때문입니다. 아이들과 아이들을 돌보는 사람들에게 사용되는 것이 훨씬 더 낫거든요. 따라서, 장수한다는 것은, 뭐 예를 들어서, 30년보다 훨씬 더 길게 사는 것은, 선택되지 않았습니다만, 하지만 우리는 이런 조작 방법을 배우고 있으며, 이 소프트웨어 프로그램들을 바꾸는 것이, 생물 공학의 발전을 통해서 가능하게 되는 겁니다. 예를 들어서, 우리는 RNA 간섭을 통해서 유전자를 억제시킬 수 있습니다. 아주 흥미로운 유전자 치료의 새로운 방식들이 있는데요, 이를 통해서 유전 물질의 배치 문제를 극복할 수 있습니다. 염색체 내의 올바를 자리를 찾아주는 겁니다. 이제 처음으로, 인간 대상으로, 유전자 치료를 통해 폐 고혈압을 치료하는 임상 실험이 진행되는데요, 이는 아주 치명적인 질병이거든요. 따라서, 우리는 유전자 조작 아기들을 갖는 정도가 아니라, 유전자 조작 세대를 갖게 될겁니다. 그리고 이 기술 역시 가속화하고 있습니다. 1990년에는 유전자 기본쌍에 10불 정도 했는데, 2000년에는 1센트였고, 이제는 10분의 1센트 이하입니다. 유전 데이터의 양은, 역시 부드러운 지수 성장을 보이는데, 매년 두배씩 늘어났습니다. 그래서 게놈 프로젝트가 완료될 수 있었죠.
Another major revolution: the communications revolution. The price performance, bandwidth, capacity of communications measured many different ways; wired, wireless is growing exponentially. The Internet has been doubling in power and continues to, measured many different ways. This is based on the number of hosts.
또다른 주요 혁신은, 통신 분야에서 입니다. 가격 성능, 대역폭 등 통신의 용량은 여러가지 다른 방식으로 측정 됩니다. 유선, 무선 모두 지수적으로 성장하고 있습니다. 인터넷은 그 기능이 두배씩 성장해왔고 지속적으로 성장하고 있습니다. 여러가지 방식으로 측정했을때도요. 이건 호스트 컴퓨터의 숫자에 근거한 것입니다.
Miniaturization -- we're shrinking the size of technology at an exponential rate, both wired and wireless. These are some designs from Eric Drexler's book -- which we're now showing are feasible with super-computing simulations, where actually there are scientists building molecule-scale robots. One has one that actually walks with a surprisingly human-like gait, that's built out of molecules. There are little machines doing things in experimental bases. The most exciting opportunity is actually to go inside the human body and perform therapeutic and diagnostic functions. And this is less futuristic than it may sound. These things have already been done in animals.
축소화 - 우리는 기술의 크기를 줄여가고 있습니다. 지수 함수적인 비율로 말이죠. 유선과 무선 모두를 포함합니다. 이것들은 에릭 드렉슬러의 책에서 온 디자인 들입니다, 구현 가능하다고 보여주고 있는거죠, 수퍼 컴퓨터를 통한 시뮬레이션을 통해서요, 과학자들의 빌딩이 있는 곳입니다. 분자 규모의 로봇들이구요. 어떤 것은 놀라울 정도로 인간과 유사하게 걷는 것도 있습니다. 분자들을 이용해서 만들어졌죠. 실험적인 수준에서 뭔가를 해내는 작은 기계들이 있습니다. 가장 흥미로운 기회는, 실제로 사람의 인체내에 들어가는 것입니다. 그리고 치료나 진단 기능을 수행하는 겁니다. 이는 생각하시는 것보다 그리 미래적인 이야기만은 아닙니다. 이것들은 이미 동물 실험이 진행되었습니다.
There's one nano-engineered device that cures type 1 diabetes. It's blood cell-sized. They put tens of thousands of these in the blood cell -- they tried this in rats -- it lets insulin out in a controlled fashion, and actually cures type 1 diabetes. What you're watching is a design of a robotic red blood cell, and it does bring up the issue that our biology is actually very sub-optimal, even though it's remarkable in its intricacy. Once we understand its principles of operation, and the pace with which we are reverse-engineering biology is accelerating, we can actually design these things to be thousands of times more capable. An analysis of this respirocyte, designed by Rob Freitas, indicates if you replace 10 percent of your red blood cells with these robotic versions, you could do an Olympic sprint for 15 minutes without taking a breath. You could sit at the bottom of your pool for four hours -- so, "Honey, I'm in the pool," will take on a whole new meaning. It will be interesting to see what we do in our Olympic trials. Presumably we'll ban them, but then we'll have the specter of teenagers in their high schools gyms routinely out-performing the Olympic athletes. Freitas has a design for a robotic white blood cell. These are 2020-circa scenarios, but they're not as futuristic as it may sound. There are four major conferences on building blood cell-sized devices; there are many experiments in animals. There's actually one going into human trial, so this is feasible technology.
타입 1 당뇨병을 치료하는 나노 공학 장치가 있습니다. 이 장치는 혈구 크기입니다. 이런 장치들을 수만개를 혈구들 속에 넣는겁니다, 쥐를 대상으로 실험했는데요, 통제된 방식으로 인슐린을 배출 시킵니다. 그리고 타입 1 당뇨병을 치료하죠. 지금 보시는 것은 로봇 적혈구의 디자인인데, 우리의 생물학의 수준이, 그리 최적화되지는 않았다는 논란을 야기하는데요, 그 복잡함이 놀랍긴 하지만, 일단 이 동작의 원리를 이해하게 되면, 그리고 생물학의 리버스 엔지니어링의 속도가 점차 빨라지게 되면, 이런 장치들을 잘 설계해서, 수천배 더 많은 일을 할 수 있게 만들 수 있습니다. 로버트 프라이타스에 의해 설계된 호흡세포의 분석에 따르면, 이 로봇으로 여러분의 적혈구의 10퍼센트만 교체해도, 숨을 한번도 쉬지 않고 15분간 올림픽 수준의 달리기를 할 수 있다고 합니다. 수영장 아래 바닥에 4시간 동안 앉아 있을 수도 있게 됩니다. 따라서, "여보, 나 수영장에 가 있을게"라는 것은 전혀 다른 의미를 갖게 될 겁니다. 우리가 올림픽 경기에서 뭘 하게 될지 생각해봐도 재미있을 겁니다. 아마도 우리는 이를 금지하겠죠, 하지만, 그러면 아마도 고등학교 체육관에 있는 학생들이, 올림픽 대표선수들보다 더 뛰어난 결과를 쉽게 내게 될겁니다. 프라이타스는 로봇 백혈구의 디자인을 갖고 있습니다. 이는 2020년대 정도의 시나리오입니다. 하지만 들리는 것처럼 그렇게 미래적인 이야기만도 아닙니다. 혈구 크기의 장치를 만드는 것에 대한 네개의 주요 컨퍼런스가 있습니다, 동물 실험도 활발하게 행해지고 있습니다. 인간 대상의 실험도 한건 진행중입니다. 따라서 이것은 실현 가능한 기술입니다.
If we come back to our exponential growth of computing, 1,000 dollars of computing is now somewhere between an insect and a mouse brain. It will intersect human intelligence in terms of capacity in the 2020s, but that'll be the hardware side of the equation. Where will we get the software? Well, it turns out we can see inside the human brain, and in fact not surprisingly, the spatial and temporal resolution of brain scanning is doubling every year. And with the new generation of scanning tools, for the first time we can actually see individual inter-neural fibers and see them processing and signaling in real time -- but then the question is, OK, we can get this data now, but can we understand it? Doug Hofstadter wonders, well, maybe our intelligence just isn't great enough to understand our intelligence, and if we were smarter, well, then our brains would be that much more complicated, and we'd never catch up to it. It turns out that we can understand it.
다시 컴퓨팅의 지수함수적인 성장을 살펴보면, 천달러 정도의 컴퓨팅 능력은 현재 곤충과 쥐의 뇌 사이 정도에 있습니다. 이것은 곧 인간의 지능 대비, 용량 면에서 2020년대 정도에 비슷해 질겁니다, 하지만 그건 공식의 하드웨어적인 측면일겁니다. 소프트웨어는 어디에서 구해야 할까요? 우리가 인간의 두뇌의 내부를 볼 수 있다는 것이 밝혀졌습니다, 그리고, 사실 그리 놀랍지도 않지만, 뇌 스캐닝의 공간적인 그리고 시간적인 해상도는 매년 두배씩 증가하고 있습니다. 새로운 세대의 스캐닝 도구를 이용하면, 사상 처음으로 우리는 실제로 개별적인 신경 섬유를 관찰할 수 있습니다. 그리고 그것들이 실시간으로 신호를 처리하는 것을 확인할 수 있습니다. 그러면 이제 문제는, 데이터는 구했다 치고, 우리가 과연 이를 이해할 수 있냐는 겁니다. 더그 호프스태터는, 아마도 우리의 지성이라는 것은 우리의 지성을 이해할만큼 훌륭하지 못하지 않나 의심합니다, 그리고 만약에 우리가 더 똑똑하다면, 우리의 뇌는 그만큼 더 복잡할 것입니다, 그리고 우리는 결코 이를 따라잡지 못할 거라는 거죠. 그런데 우리가 이를 이해할 수 있다는 것이 밝혀졌습니다.
This is a block diagram of a model and simulation of the human auditory cortex that actually works quite well -- in applying psychoacoustic tests, gets very similar results to human auditory perception. There's another simulation of the cerebellum -- that's more than half the neurons in the brain -- again, works very similarly to human skill formation. This is at an early stage, but you can show with the exponential growth of the amount of information about the brain and the exponential improvement in the resolution of brain scanning, we will succeed in reverse-engineering the human brain by the 2020s. We've already had very good models and simulation of about 15 regions out of the several hundred.
이것은 블록 다이어그램인데요 인간의 청각 피질을 시뮬레이션하는 모델입니다 실제로도 잘 동작하는데요, 심리음향 테스트를 적용해보면, 사람의 청각과 아주 유사한 결과를 보여줍니다. 소뇌의 시뮬레이션도 있는데요, 이것은 뇌에 있는 신경세포의 절반이 넘는 양입니다만, 이것도, 인간의 기능이 만들어지는 것과 아주 유사하게 동작합니다. 이건 아직 초기 단계입니다만, 이를 통해서 뇌에 대한 정보의 양이 지수적으로 증가함에 따라서, 그리고 뇌 스캐닝 해상도의 지수적인 발전에 따라, 인간의 뇌를 리버스 엔지니어링 할 수 있게 될 것이라는 겁니다. 2020년대 까지는요. 뇌의 약 15개의 부분에 대한 꽤 정교한 모델과 시뮬레이션을 갖고 있습니다. 전체 수백 군데 가운데 그정도죠.
All of this is driving exponentially growing economic progress. We've had productivity go from 30 dollars to 150 dollars per hour of labor in the last 50 years. E-commerce has been growing exponentially. It's now a trillion dollars. You might wonder, well, wasn't there a boom and a bust? That was strictly a capital-markets phenomena. Wall Street noticed that this was a revolutionary technology, which it was, but then six months later, when it hadn't revolutionized all business models, they figured, well, that was wrong, and then we had this bust.
이 모든 것은 지수적으로 진행합니다 -- 지수적으로 성장하는 경제적인 발전이죠. 우리는 시간당 노동 생산성을 30달러에서 150달러로 올렸습니다. 지난 50년 동안에 말이죠. 전자 상거래는 지수적으로 성장해왔습니다. 현재는 1조 달러 규모입니다. 그러면 궁금해 하시겠죠, 흠, 거품이 한번 꺼진적이 있지 않았었나? 그게 바로 엄격한 자본 시장의 현상입니다. 월 스트리트는 이것이 아주 혁명적인 기술이라는 것을 알았습니다. 사실이 그랬고요. 하지만 6개월 후에, 이것이 모든 비지니스 모델을 혁신적으로 바꾸지 못하자, 사람들은, 잘못 생각했다는 것을 알았죠. 그리고 나서 거품의 붕괴가 온겁니다.
All right, this is a technology that we put together using some of the technologies we're involved in. This will be a routine feature in a cell phone. It would be able to translate from one language to another.
자, 이건 하나의 기술입니다. 우리가 진보시킨 기술의 일부를 이용해서 만든 것입니다. 이건 휴대폰의 일상적인 기능이 될겁니다. 하나의 언어에서 다른 언어로 번역을 할 수 있게 될겁니다.
So let me just end with a couple of scenarios. By 2010 computers will disappear. They'll be so small, they'll be embedded in our clothing, in our environment. Images will be written directly to our retina, providing full-immersion virtual reality, augmented real reality. We'll be interacting with virtual personalities.
이제 몇가지 시나리오를 설명하면서 마무리를 하겠습니다. 2010년까지는, 컴퓨터가 사라질 겁니다. 그것들은 매우 작아져서, 우리 옷이나 환경에 스며들게 될겁니다. 화상이 우리 망막에 직접 쓰여질 것입니다. 완전한 몰입이 가능한 가상 현실이나, 증강 현실이 가능하죠. 우리는 가상의 인물들과 어울리게 될겁니다.
But if we go to 2029, we really have the full maturity of these trends, and you have to appreciate how many turns of the screw in terms of generations of technology, which are getting faster and faster, we'll have at that point. I mean, we will have two-to-the-25th-power greater price performance, capacity and bandwidth of these technologies, which is pretty phenomenal. It'll be millions of times more powerful than it is today. We'll have completed the reverse-engineering of the human brain, 1,000 dollars of computing will be far more powerful than the human brain in terms of basic raw capacity. Computers will combine the subtle pan-recognition powers of human intelligence with ways in which machines are already superior, in terms of doing analytic thinking, remembering billions of facts accurately. Machines can share their knowledge very quickly. But it's not just an alien invasion of intelligent machines. We are going to merge with our technology.
하지만 2029년에는, 이런 트렌드가 완전히 성숙하게 될겁니다, 여러분이 알아야 하는 것은, 점점 빨라지고 있는 기술의 세대가 몇차례나 더 돌아가야 우리가 그 지점에 이르게 될 것이냐는 겁니다. 즉, 2의 25승 만큼 증가한 가격 성능이나, 용량, 대역폭등이 이런 기술들에 예상되는데 엄청난 것이죠. 오늘날에 비해서 수백만배 더 강력하게 될 겁니다. 인간의 뇌에 대한 리버스 엔지니어링이 끝나있을 겁니다, 컴퓨터의 경우, 1,000달러의 컴퓨팅 능력이, 순수하게 용량면에서 보면 인간의 두뇌보다 더 강력해 질겁니다. 컴퓨터를 이용하면 전체 상황을 파악하는 섬세한 인간의 지성과, 이미 기계가 더 뛰어난 능력을 보이는 부분들, 예를 들어 분석적 사고나, 수십억가지 사실을 정확하게 기억하는 능력과 결합하게 될겁니다. 기계는 그들의 지식을 매우 신속하게 공유할 수 있습니다. 하지만, 이건 단순히 똑똑한 기계의 외부 침략이 아닙니다. 우리의 기술과 결합시킬 겁니다.
These nano-bots I mentioned will first be used for medical and health applications: cleaning up the environment, providing powerful fuel cells and widely distributed decentralized solar panels and so on in the environment. But they'll also go inside our brain, interact with our biological neurons. We've demonstrated the key principles of being able to do this. So, for example, full-immersion virtual reality from within the nervous system, the nano-bots shut down the signals coming from your real senses, replace them with the signals that your brain would be receiving if you were in the virtual environment, and then it'll feel like you're in that virtual environment. You can go there with other people, have any kind of experience with anyone involving all of the senses. "Experience beamers," I call them, will put their whole flow of sensory experiences in the neurological correlates of their emotions out on the Internet. You can plug in and experience what it's like to be someone else. But most importantly, it'll be a tremendous expansion of human intelligence through this direct merger with our technology, which in some sense we're doing already. We routinely do intellectual feats that would be impossible without our technology. Human life expectancy is expanding. It was 37 in 1800, and with this sort of biotechnology, nano-technology revolutions, this will move up very rapidly in the years ahead.
제가 말씀 드렸던, 나노 로봇들은, 처음에 의료나 건강 분야에 사용될 겁니다: 환경을 정화한다거나, 강력한 연료 셀들을 제공한다거나. 환경 분야에서, 널리 분포 가능한 분산형 태양 전지 패널과 같은 것들이죠. 우리의 뇌 속으로도 들어오게 될겁니다, 우리의 생물학적 신경세포와 상호작용을 하는 거죠. 이런 것이 가능하다는 핵심 원리를 이미 보여드린 바 있습니다. 따라서, 예를 들어, 신경 시스템 내부로부터의 완전 몰입형 가상 현실은, 나노 로봇을 이용해서 실제 감각기관으로부터의 신호를 차단하고, 가상의 환경에서 뇌가 받게되는, 그런 신호로 대체하게 되는 거죠. 그러면 그 가상 환경에 있는 것처럼 느껴지게 될겁니다. 다른 사람들과 같이 갈 수도 있고요, 어떤 종류의 경험도 가능합니다. 모든 감각과 관련해서 누구와도 함께 할 수 있습니다. "경험 공유자들"이라고 저는 부릅니다만, 이들은 그들이 겪은 감정의 신경학적 상호작용에 대한 감각 경험을 인터넷에 올려놓을 겁니다. 거기에 접속하면, 다른 사람이 된듯한 경험을 느낄 수 있는 거죠. 하지만 가장 중요한 것은, 거대한 확장이 될거라는 점입니다. 이 기술과 인간의 지성이 합쳐지게 됨으로써요, 어떤 면에서 보면 이미 그렇게 하고 있습니다만. 우리가 늘상 이루는 지적인 업적들은 기술이 없이는 불가능 했을 겁니다. 인간의 기대 수명은 늘어나고 있습니다. 1800년에는 37세였죠, 이런 종류의 생물공학이나 나노 기술의 발전에 따라, 아주 급격히 늘어나게 될겁니다. 미래에는요.
My main message is that progress in technology is exponential, not linear. Many -- even scientists -- assume a linear model, so they'll say, "Oh, it'll be hundreds of years before we have self-replicating nano-technology assembly or artificial intelligence." If you really look at the power of exponential growth, you'll see that these things are pretty soon at hand. And information technology is increasingly encompassing all of our lives, from our music to our manufacturing to our biology to our energy to materials.
제가 전하고자 하는 것은, 기술의 진보는, 선형이 아니라 지수적이라는 것입니다. 심지어는 과학자들까지 포함해서, 많은 사람들이 선형 모델을 생각합니다. 그래서 이렇게들 말하죠, "몇백년은 걸려야 스스로를 복제하는 나노 기술 조립과정이나 인공 지능이 나오게 될거야." 라구요. 여러분이 진지하게 지수 성장의 힘을 본다면, 이런 것들은 그리 먼 훗날 이야기가 아니라는 것을 알게 될겁니다. 그리고 정보 기술의 영향력은 우리 삶의 모든 부분에서 점차 커지고 있어서, 음악이나 제품 생산에서, 생물학이나 에너지 혹은 재료에 영향을 줍니다.
We'll be able to manufacture almost anything we need in the 2020s, from information, in very inexpensive raw materials, using nano-technology. These are very powerful technologies. They both empower our promise and our peril. So we have to have the will to apply them to the right problems.
2020년대에는, 우리가 필요로 하는 거의 모든 것을 생산해낼 수 있게 될겁니다. 아주 저렴한 원재료에 있는 정보와 나노 기술을 이용해서요. 이것들은 아주 강력한 기술입니다. 기회와 위기 모두에 힘을 실어줄 수 있죠. 따라서 올바른 문제에 이들을 적용하고자 하는 의지가 있어야 합니다.
Thank you very much.
감사합니다.
(Applause)
(박수)