I'm here to offer you a new way to think about my field, artificial intelligence. I think the purpose of AI is to empower humans with machine intelligence. And as machines get smarter, we get smarter. I call this "humanistic AI" -- artificial intelligence designed to meet human needs by collaborating and augmenting people. Now, today I'm happy to see that the idea of an intelligent assistant is mainstream. It's the well-accepted metaphor for the interface between humans and AI. And the one I helped create is called Siri.
저의 전문분야에 관한 새로운 시각을 소개하기 위해 이 자리에 섰습니다. 바로 인공지능입니다. 저는 인공지능의 목적이 인간에게 기계의 지능을 부여하는 것이라고 생각합니다. 기계가 똑똑해지는 만큼 저희들도 똑똑해집니다. 저는 이것을 "인간적 인공지능"이라고 합니다. 협력과 강화를 통해 인간의 욕구 충족을 도와주는 그런 인공지능이죠. 오늘날 인공지능 비서라는게 주류가 되는 것 같아 굉장히 기쁩니다. 인공지능 비서는 인간과 인공지능 간의 인터페이스를 의미하는데요. 제가 제작에 참여했던 시리가 그 중 하나입니다.
You know Siri. Siri is the thing that knows your intent and helps you do it for you, helps you get things done. But what you might not know is that we designed Siri as humanistic AI, to augment people with a conversational interface that made it possible for them to use mobile computing, regardless of who they were and their abilities.
다들 시리를 아실 겁니다. 시리는 말의 의도를 이해하고 이행하도록 여러분들을 도와줍니다. 일의 수행도 돕죠. 하지만 저희가 시리를 인간적 인공지능으로써 고안했다는 사실은 아마 모르실 것입니다. 어떤 사람이고 어떤 능력을 가졌든간에 모든 사람들로 하여금 모바일 컴퓨팅을 사용할 수 있는 소통형 인터페이스를 제공한다는 사실 말이죠.
Now for most of us, the impact of this technology is to make things a little bit easier to use. But for my friend Daniel, the impact of the AI in these systems is a life changer. You see, Daniel is a really social guy, and he's blind and quadriplegic, which makes it hard to use those devices that we all take for granted. The last time I was at his house, his brother said, "Hang on a second, Daniel's not ready. He's on the phone with a woman he met online." I'm like, "That's cool, how'd he do it?" Well, Daniel uses Siri to manage his own social life -- his email, text and phone -- without depending on his caregivers. This is kind of interesting, right? The irony here is great. Here's the man whose relationship with AI helps him have relationships with genuine human beings. And this is humanistic AI.
대부분의 사람들은 이 기술로 인해 일을 더 수월하게 처리할 수 있게 되었습니다. 하지만 제 친구 다니엘에게 이러한 인공지능은 인생을 바꿔준 기술입니다. 여러분들이 보시는 것처럼 다니엘은 굉장히 사교적인데요. 시각장애와 사지마비로 인해 저희가 일상적으로 쓰는 여러 기기들을 사용하기 어렵습니다. 얼마 전 다니엘의 집에 갔을 때 그의 형이 말했습니다. "잠깐만, 다니엘은 지금 온라인에서 만난 여자와 통화중이니까 기다려봐." 저는 "잘됐네요. 어떻게 했대요?" 라고 말했죠. 다니엘은 시리를 통해 간병인이 없이도 이메일, 문자, 전화 등의 사회생활을 합니다. 흥미롭지 않나요? 이 아이러니는 놀라운데요. 다니엘은 인공지능과의 관계를 통해 실제 인간과의 관계를 맺고 있습니다. 이것이 바로 인간적 인공지능입니다.
Another example with life-changing consequences is diagnosing cancer. When a doctor suspects cancer, they take a sample and send it to a pathologist, who looks at it under a microscope. Now, pathologists look at hundreds of slides and millions of cells every day. So to support this task, some researchers made an AI classifier. Now, the classifier says, "Is this cancer or is this not cancer?" looking at the pictures. The classifier was pretty good, but not as good as the person, who got it right most of the time.
사람들의 인생이 바뀐 또 다른 예시로 암 진단이 있습니다. 의사가 암을 의심할 때 샘플을 채취한 후 병리의사에게 보내는데 병리의사는 그걸 현미경으로 살펴보죠. 그들은 매일 수백 개의 슬라이드와 수백만 개의 세포를 봅니다. 이 일을 돕기 위해 몇몇 연구자들이 인공지능 판별기를 만들었습니다. 판별기가 사진을 보고는 "이게 암인가요? 아닌가요?" 라고 하는 거죠. 판별기는 꽤 괜찮았습니다. 거의 매번 정확한 판단을 내리는 사람만큼은 아니지만요.
But when they combine the ability of the machine and the human together, accuracy went to 99.5 percent. Adding that AI to a partnership eliminated 85 percent of the errors that the human pathologist would have made working alone. That's a lot of cancer that would have otherwise gone untreated. Now, for the curious, it turns out that the human was better at rejecting false positives, and the machine was better at recognizing those hard-to-spot cases. But the lesson here isn't about which agent is better at this image-classification task. Those things are changing every day. The lesson here is that by combining the abilities of the human and machine, it created a partnership that had superhuman performance. And that is humanistic AI.
하지만 인간과 기계가 협력하여 암인지 아닌지를 판별하였을 때 진단의 정확도는 99.5%까지 올랐습니다. 작업에 인공지능을 추가한 결과 병리의사가 하는 실수의 85%를 줄인거죠. 많은 암이 치료되지 않은 채로 방치될 뻔 했습니다. 이젠 명확해졌습니다. 인간은 틀린 진단을 잘 찾아내고 기계는 숨어있는 경우를 잘 찾아낸다는 걸요. 하지만 어떤 것이 암 판별에 더 뛰어난지는 중요치 않습니다. 그런 것들은 매일 변합니다. 중요한 것은 인간과 기계가 협력함으로써 초인적인 능력이 발휘된다는 것입니다. 이게 바로 인간적 인공지능입니다.
Now let's look at another example with turbocharging performance. This is design. Now, let's say you're an engineer. You want to design a new frame for a drone. You get out your favorite software tools, CAD tools, and you enter the form and the materials, and then you analyze performance. That gives you one design. If you give those same tools to an AI, it can generate thousands of designs.
그런 초인적인 능력을 발휘되는 또 다른 예시를 살펴보도록 하죠. 이건 디자인입니다. 여러분이 엔지니어라고 하고 드론의 새 틀을 설계한다고 해 봅시다. 좋아하는 소프트웨어나 캐드 도구를 꺼내 형태와 재료를 입력하고 성능을 분석하고 나서야 하나의 디자인이 완성됩니다. 만약 인공지능에게 같은 도구를 준다면 인공지능은 수 천개의 디자인을 만들 겁니다.
This video by Autodesk is amazing. This is real stuff. So this transforms how we do design. The human engineer now says what the design should achieve, and the machine says, "Here's the possibilities." Now in her job, the engineer's job is to pick the one that best meets the goals of the design, which she knows as a human better than anyone else, using human judgment and expertise. In this case, the winning form looks kind of like something nature would have designed, minus a few million years of evolution and all that unnecessary fur.
이 오토데스크의 영상은 놀랍습니다. 이건 진짜 물건이죠. 우리가 설계하는대로 변합니다. 엔지니어가 만들어야 할 디자인을 말하면 기계는 "모델들이 나왔습니다." 라고 하죠. 이제 엔지니어는 목적에 맞는 디자인을 고르면 됩니다. 그 사람은 누구보다 인간에 대해 잘 알고 인간의 판단방식과 전문지식을 사용합니다. 이 경우에, 선택된 디자인은 마치 자연이 만들어낸 것에 수백만년의 진화 과정과 불필요한 털들을 뺀 것만 같습니다.
Now let's see where this idea of humanistic AI might lead us if we follow it into the speculative beyond. What's a kind of augmentation that we would all like to have? Well, how about cognitive enhancement? Instead of asking, "How smart can we make our machines?" let's ask "How smart can our machines make us?" I mean, take memory for example. Memory is the foundation of human intelligence. But human memory is famously flawed. We're great at telling stories, but not getting the details right. And our memories -- they decay over time. I mean, like, where did the '60s go, and can I go there, too?
이제부터 인간적 인공지능이 저희를 어떤 세상으로 인도할지 생각해봅시다. 저희는 어떠한 것들을 강화하고 싶을까요? 인지 강화는 어떤가요? "기계를 얼마나 똑똑하게 만들 수 있을까요?" 라는 질문 대신 "기계가 우리를 얼마나 똑똑하게 할까요?"라는 질문을 해보도록 하죠. 기억력을 예시로 들어봅시다. 기억력은 인간 지성의 토대라고 할 수 있죠. 하지만 인간의 기억력은 불완전하기로 유명합니다. 저희는 이야기를 잘하지만 자세한 것들을 제대로 기억하지는 못합니다. 그리고 저희의 기억은 시간이 지날수록 쇠퇴합니다. 가령 60년대는 어디로 갔는지 말이죠 그리고 저도 그곳에 갈 수 있을까요?
(Laughter)
(웃음)
But what if you could have a memory that was as good as computer memory, and was about your life? What if you could remember every person you ever met, how to pronounce their name, their family details, their favorite sports, the last conversation you had with them? If you had this memory all your life, you could have the AI look at all the interactions you had with people over time and help you reflect on the long arc of your relationships. What if you could have the AI read everything you've ever read and listen to every song you've ever heard? From the tiniest clue, it could help you retrieve anything you've ever seen or heard before. Imagine what that would do for the ability to make new connections and form new ideas.
만약 여러분에게 컴퓨터만큼의 좋은 기억력이 있었다면 여러분의 삶은 어땠을까요? 만약 지금껏 만난 모든 사람들의 이름을 발음하는 방법 가족관계, 좋아하는 스포츠 마지막 대화 내용까지 모두 기억한다면 어떨까요? 이런 기억력이 있었더라면 여러분이 사람들과 관계를 맺을 때 인공지능의 시야를 가질 수 있었을 겁니다. 여러분 인간관계의 긴 굴곡곡선을 되돌아보는데 도움 되었을 겁니다. 여러분이 읽은 모든 것을 읽고 여러분이 들은 모든 노래를 듣는 인공지능이 있다면 어떨까요? 당신이 보고, 듣는 모든 것들의 아주 작은 부분까지 기억해 내는데 도움이 될 겁니다. 그것이 새로운 관계망과 아이디어를 형성하는데 있어서 어떤 것을 도와줄지 생각해보세요.
And what about our bodies? What if we could remember the consequences of every food we eat, every pill we take, every all-nighter we pull? We could do our own science on our own data about what makes us feel good and stay healthy. And imagine how this could revolutionize the way we manage allergies and chronic disease.
또 저희의 몸은 어떨까요? 만약 저희가 전에 먹었던 모든 음식 복용한 약 밤샘 공부의 결과를 다 기억한다면 어떨까요? 저희는 무엇이 우리를 기분을 좋게 하고 무엇이 우리를 건강하게 하는지에 관한 저희만의 과학을 펼칠 수 있었을 겁니다. 이게 저희가 알레르기나 만성적인 병을 다루는 데 있어 어떤 혁신을 일으킬지 상상해보세요.
I believe that AI will make personal memory enhancement a reality. I can't say when or what form factors are involved, but I think it's inevitable, because the very things that make AI successful today -- the availability of comprehensive data and the ability for machines to make sense of that data -- can be applied to the data of our lives. And those data are here today, available for all of us, because we lead digitally mediated lives, in mobile and online.
저는 인공지능이 이런 기억 강화를 실현할 것이라고 생각합니다. 언제, 어떠한 요인들이 작용할지 모르지만 저는 이것이 실현되리라 믿습니다. 왜냐하면 오늘날의 인공지능을 성공케 한 종합적 데이터의 가용성과 그 정보를 이해할 수 있는 기계의 능력이 우리의 삶의 정보에도 적용될 수 있기 때문입니다. 그러한 정보들은 눈 앞에 펼쳐져 있고 우리 모두가 이용할 수 있습니다. 왜냐하면 저희는 모바일과 온라인에서 디지털 기반의 삶을 살아가고 있기 때문입니다.
In my view, a personal memory is a private memory. We get to choose what is and is not recalled and retained. It's absolutely essential that this be kept very secure.
제 생각에, 한 사람의 기억은 지극히 개인적입니다. 저희 스스로가 어떤 기억을 떠올리고 유지해야할지 선택하죠. 이것을 매우 안전하게 유지하는건 필수적입니다.
Now for most of us, the impact of augmented personal memory will be a more improved mental gain, maybe, hopefully, a bit more social grace. But for the millions who suffer from Alzheimer's and dementia, the difference that augmented memory could make is a difference between a life of isolation and a life of dignity and connection.
대부분의 사람들에게 있어서 강화된 개인적 기억의 영향은 향상된 정서적 이익을 얻도록 하고 사회적으로 더 품위있는 삶을 살도록 해주는 것입니다. 하지만 알츠하이머나 치매를 앓고 있는 수백만 환자들에게 그런 강화된 기억은 고립된 삶과 존엄 그리고 타인과의 관계가 있는 삶 사이의 차이를 만들어낼 수 있습니다.
We are in the middle of a renaissance in artificial intelligence right now. I mean, in just the past few years, we're beginning to see solutions to AI problems that we have struggled with literally for decades: speech understanding, text understanding, image understanding. We have a choice in how we use this powerful technology. We can choose to use AI to automate and compete with us, or we can use AI to augment and collaborate with us, to overcome our cognitive limitations and to help us do what we want to do, only better. And as we discover new ways to give machines intelligence, we can distribute that intelligence to all of the AI assistants in the world, and therefore to every person, regardless of circumstance. And that is why, every time a machine gets smarter, we get smarter.
저희는 지금 인공지능 부흥기에 있습니다. 지난 몇년간, 저희는 수 십년 간 고심해왔던 인공지능 문제의 해결책을 보기 시작했습니다. 음성 인식, 텍스트 인식 이미지 인식 같은 것들 말이죠. 이제 이 강력한 기술을 어떻게 사용할지만 결정하면 됩니다. 인공지능을 자동화하여 저희와 경쟁하는 방향으로 사용할 수도 있고 인지적 한계를 극복하고 원하는 것을 하도록 도움을 주는 저희와 협력하는 방향으로 사용할 수도 있습니다. 기계가 지능을 습득하는 새로운 방법들을 개발함에 따라 저희는 그런 지능을 시리 같은 인공지능 조수에게 줄 수도 있고 나아가 어떤 상황이든 상관없이 모든 사람들에게 줄 수 있게 되었습니다. 이게 바로 기계가 똑똑해짐에 따라 저희가 똑똑해질 수 있는 이유입니다.
That is an AI worth spreading.
그게 바로 널리 퍼질 가치가 있는 인공지능인겁니다.
Thank you.
감사합니다
(Applause)
(박수)