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[Events]
Format: Layer, Start, End, Style, Name, MarginL, MarginR, MarginV, Effect, Text
Dialogue: 0,0:00:02.37,0:00:06.10,Default,,0000,0000,0000,,이걸 보시죠.
Dialogue: 0,0:00:06.10,0:00:10.26,Default,,0000,0000,0000,,(영상) 소녀: "고양이가 \N침대에 앉아 있습니다."
Dialogue: 0,0:00:10.26,0:00:14.30,Default,,0000,0000,0000,,"소년이 코끼리를 쓰다듬고 있습니다."
Dialogue: 0,0:00:14.30,0:00:18.27,Default,,0000,0000,0000,,"사람들이 비행기에 타고 있습니다."
Dialogue: 0,0:00:18.27,0:00:21.22,Default,,0000,0000,0000,,"큰 비행기입니다."
Dialogue: 0,0:00:21.22,0:00:27.36,Default,,0000,0000,0000,,이건 세 살짜리 아이가\N사진을 보고 설명하는 것입니다.
Dialogue: 0,0:00:27.36,0:00:30.19,Default,,0000,0000,0000,,그녀는 아직 이 세상에 대해\N배울 것이 많지만,
Dialogue: 0,0:00:30.19,0:00:34.74,Default,,0000,0000,0000,,한 가지 일에서만큼은\N이미 전문가 수준입니다.
Dialogue: 0,0:00:34.74,0:00:37.59,Default,,0000,0000,0000,,본 것을 이해하는 일이죠.
Dialogue: 0,0:00:38.23,0:00:42.46,Default,,0000,0000,0000,,우리 사회는 그 어느 때보다 \N기술적으로 진보하고 있습니다.
Dialogue: 0,0:00:42.46,0:00:46.08,Default,,0000,0000,0000,,우리는 달에 사람을 보내고,\N말을 하는 전화를 만들거나
Dialogue: 0,0:00:46.08,0:00:51.03,Default,,0000,0000,0000,,좋아하는 곡만 방송하는\N맞춤형 라디오를 만듭니다.
Dialogue: 0,0:00:51.03,0:00:55.08,Default,,0000,0000,0000,,그러나 첨단 기계와 컴퓨터로도
Dialogue: 0,0:00:55.08,0:00:57.99,Default,,0000,0000,0000,,애를 먹는 일이 있습니다.
Dialogue: 0,0:00:57.99,0:01:01.45,Default,,0000,0000,0000,,저는 오늘 컴퓨터 비전 연구의
Dialogue: 0,0:01:01.45,0:01:05.49,Default,,0000,0000,0000,,최신 동향에 대해 말하고자 합니다
Dialogue: 0,0:01:05.49,0:01:11.94,Default,,0000,0000,0000,,컴퓨터 과학에서 가장 \N선도적이고 혁명적인 기술이죠.
Dialogue: 0,0:01:12.86,0:01:17.41,Default,,0000,0000,0000,,스스로 운전하는 자동차\N시험판을 만들더라도
Dialogue: 0,0:01:17.41,0:01:21.26,Default,,0000,0000,0000,,똑똑한 인식 능력이 없다면
Dialogue: 0,0:01:21.26,0:01:25.24,Default,,0000,0000,0000,,도로 위에 있는 것이\N밟아도 될 종이 봉투인지
Dialogue: 0,0:01:25.24,0:01:28.58,Default,,0000,0000,0000,,피해야 할 돌덩이인지\N구분할 수 없습니다.
Dialogue: 0,0:01:29.42,0:01:32.80,Default,,0000,0000,0000,,수백만 화소의 엄청난\N카메라를 만들더라도
Dialogue: 0,0:01:32.80,0:01:35.94,Default,,0000,0000,0000,,시각장애인의 눈이 되지는 못합니다.
Dialogue: 0,0:01:36.42,0:01:39.72,Default,,0000,0000,0000,,무인기가 광활한 땅을 날 수 있어도
Dialogue: 0,0:01:39.72,0:01:41.86,Default,,0000,0000,0000,,컴퓨터 비전 기술이 없으면
Dialogue: 0,0:01:41.86,0:01:45.32,Default,,0000,0000,0000,,열대 우림의 변화를 추적하지 못합니다.
Dialogue: 0,0:01:45.32,0:01:48.27,Default,,0000,0000,0000,,감시 카메라가 도처에 있어도
Dialogue: 0,0:01:48.27,0:01:53.34,Default,,0000,0000,0000,,수영장에서 물에 빠진 아이를 보고\N우리에게 경고해 주지는 않습니다.
Dialogue: 0,0:01:54.17,0:01:59.76,Default,,0000,0000,0000,,사진과 비디오는 지구 생활의\N불가결한 부분이 되고 있습니다.
Dialogue: 0,0:01:59.76,0:02:03.85,Default,,0000,0000,0000,,어떤 개인이나 단체가 \N다 볼 수 없을 분량의
Dialogue: 0,0:02:03.85,0:02:06.63,Default,,0000,0000,0000,,영상이 만들어지고 있습니다.
Dialogue: 0,0:02:06.63,0:02:10.55,Default,,0000,0000,0000,,여기 TED도 일조하고 있지요.
Dialogue: 0,0:02:10.55,0:02:15.78,Default,,0000,0000,0000,,그러나 가장 진보한 \N소프트웨어도 아직까지는
Dialogue: 0,0:02:15.78,0:02:19.66,Default,,0000,0000,0000,,이 방대한 영상을 이해하고 \N관리하는데 애를 먹고 있습니다.
Dialogue: 0,0:02:19.66,0:02:24.93,Default,,0000,0000,0000,,달리 말하자면 사회 전체적으로
Dialogue: 0,0:02:24.93,0:02:26.68,Default,,0000,0000,0000,,우리는 장님과 같습니다.
Dialogue: 0,0:02:26.68,0:02:30.07,Default,,0000,0000,0000,,우리의 가장 똑똑한 기계가\N아직까지 장님이니까요.
Dialogue: 0,0:02:31.53,0:02:34.45,Default,,0000,0000,0000,,"그게 왜 어렵지?" 하고\N물으실 수 있어요.
Dialogue: 0,0:02:34.45,0:02:37.14,Default,,0000,0000,0000,,카메라는 이런 사진을 찍을 수 있고
Dialogue: 0,0:02:37.14,0:02:41.14,Default,,0000,0000,0000,,빛을 숫자의 2차원 배열인
Dialogue: 0,0:02:41.14,0:02:42.79,Default,,0000,0000,0000,,픽셀로 변환할 수 있지만,
Dialogue: 0,0:02:42.79,0:02:45.04,Default,,0000,0000,0000,,이는 그저 죽은 숫자일 뿐입니다.
Dialogue: 0,0:02:45.04,0:02:48.15,Default,,0000,0000,0000,,그 자체에 의미는 없습니다.
Dialogue: 0,0:02:48.15,0:02:52.49,Default,,0000,0000,0000,,'들리는' 것과 '듣는' 것이\N똑같지 않듯이
Dialogue: 0,0:02:52.49,0:02:56.53,Default,,0000,0000,0000,,사진을 '찍는' 것과 '보는' 것은 \N똑같지 않습니다.
Dialogue: 0,0:02:56.53,0:03:00.36,Default,,0000,0000,0000,,'본다'는 말에는\N'이해한다'는 뜻이 있습니다.
Dialogue: 0,0:03:01.29,0:03:07.47,Default,,0000,0000,0000,,사실 자연은 5억 4천만년에 걸쳐
Dialogue: 0,0:03:07.47,0:03:09.44,Default,,0000,0000,0000,,이 작업을 했는데요.
Dialogue: 0,0:03:09.44,0:03:11.32,Default,,0000,0000,0000,,그 노력의 대부분은
Dialogue: 0,0:03:11.32,0:03:16.60,Default,,0000,0000,0000,,우리 뇌의 시각처리능력을 \N발달시키는데 소요되었고
Dialogue: 0,0:03:16.60,0:03:19.24,Default,,0000,0000,0000,,눈을 만드는데 소요되지 않았습니다.
Dialogue: 0,0:03:19.24,0:03:21.99,Default,,0000,0000,0000,,시각현상은 눈에서 시작되지만
Dialogue: 0,0:03:21.99,0:03:25.51,Default,,0000,0000,0000,,사실상 나타나는 곳은 뇌 안쪽이죠.
Dialogue: 0,0:03:26.29,0:03:31.35,Default,,0000,0000,0000,,저는 최근 15년간 캘리포니아 \N공대 박사 과정에서부터
Dialogue: 0,0:03:31.35,0:03:34.27,Default,,0000,0000,0000,,스탠포드대 컴퓨터 \N비전 연구실을 이끌기까지
Dialogue: 0,0:03:34.27,0:03:38.67,Default,,0000,0000,0000,,지도교수, 공동연구자, 학생들과 함께
Dialogue: 0,0:03:38.67,0:03:41.56,Default,,0000,0000,0000,,컴퓨터에게 '보는 법'을\N가르쳐왔습니다.
Dialogue: 0,0:03:42.66,0:03:45.95,Default,,0000,0000,0000,,저희 연구 분야를 컴퓨터 비전과 \N기계 학습이라고 합니다.
Dialogue: 0,0:03:45.95,0:03:49.83,Default,,0000,0000,0000,,인공지능 일반 분야에 속하죠.
Dialogue: 0,0:03:51.00,0:03:56.49,Default,,0000,0000,0000,,궁극적으로 우리는 기계가\N인간처럼 볼 수 있게 하려고 합니다.
Dialogue: 0,0:03:56.49,0:04:01.88,Default,,0000,0000,0000,,물체와 사람을 식별하고,\N3차원 기하구조를 추측하고,
Dialogue: 0,0:04:01.88,0:04:07.57,Default,,0000,0000,0000,,관계, 감정, 행동과 의도를\N이해하게 하는 겁니다.
Dialogue: 0,0:04:07.57,0:04:13.72,Default,,0000,0000,0000,,여러분과 저는 한번 보기만 해도
Dialogue: 0,0:04:13.72,0:04:15.88,Default,,0000,0000,0000,,사람, 장소, 사물로\N이야기를 엮어낼 수 있습니다.
Dialogue: 0,0:04:16.95,0:04:22.54,Default,,0000,0000,0000,,이런 목표를 향한 첫걸음이\N컴퓨터를 가르쳐
Dialogue: 0,0:04:22.54,0:04:25.91,Default,,0000,0000,0000,,사물, 시각 세계의 구성요소를\N보게 하는 것입니다.
Dialogue: 0,0:04:25.91,0:04:30.34,Default,,0000,0000,0000,,간단히 말해, 이런 학습 과정을 \N상상해보세요.
Dialogue: 0,0:04:30.34,0:04:33.34,Default,,0000,0000,0000,,컴퓨터에 특정 사물의\N훈련용 이미지를 보여줍니다.
Dialogue: 0,0:04:33.34,0:04:36.66,Default,,0000,0000,0000,,고양이라고 해보죠.
Dialogue: 0,0:04:36.66,0:04:41.39,Default,,0000,0000,0000,,그리고 그 훈련용 이미지로\N학습하는 모델을 설계합니다.
Dialogue: 0,0:04:41.39,0:04:43.44,Default,,0000,0000,0000,,간단하게 들리는데요.\N얼마나 어려울 수 있을까요?
Dialogue: 0,0:04:43.44,0:04:47.49,Default,,0000,0000,0000,,고양이는 모양과 색깔의 집합이고,
Dialogue: 0,0:04:47.49,0:04:51.58,Default,,0000,0000,0000,,이것이 우리가 초창기 \N객체 모델링으로 한 일이죠.
Dialogue: 0,0:04:51.58,0:04:55.20,Default,,0000,0000,0000,,우리는 컴퓨터 알고리즘을\N수학적 언어로 표현합니다.
Dialogue: 0,0:04:55.20,0:04:58.54,Default,,0000,0000,0000,,고양이는 둥근 얼굴과 통통한 몸,
Dialogue: 0,0:04:58.54,0:05:00.84,Default,,0000,0000,0000,,두 개의 뾰족한 귀,\N긴 꼬리가 있다고 가르칩니다.
Dialogue: 0,0:05:00.84,0:05:02.25,Default,,0000,0000,0000,,다 괜찮아 보였습니다.
Dialogue: 0,0:05:02.86,0:05:04.97,Default,,0000,0000,0000,,그런데 이 고양이는 어떨까요?
Dialogue: 0,0:05:04.97,0:05:06.06,Default,,0000,0000,0000,,(웃음)
Dialogue: 0,0:05:06.06,0:05:07.69,Default,,0000,0000,0000,,몸을 말고 있습니다.
Dialogue: 0,0:05:07.69,0:05:12.41,Default,,0000,0000,0000,,이제 객체 모델에 다른 모양과 \N관점을 추가합니다.
Dialogue: 0,0:05:12.41,0:05:14.12,Default,,0000,0000,0000,,그런데 만약 고양이가 숨어 있으면요?
Dialogue: 0,0:05:15.14,0:05:17.36,Default,,0000,0000,0000,,이런 웃기는 고양이들은요?
Dialogue: 0,0:05:19.11,0:05:21.53,Default,,0000,0000,0000,,이제 제 말을 아시겠죠.
Dialogue: 0,0:05:21.53,0:05:24.90,Default,,0000,0000,0000,,집안의 애완동물처럼 단순한 사물조차
Dialogue: 0,0:05:24.90,0:05:29.40,Default,,0000,0000,0000,,객체 모델에 무한한 변형이 \N존재할 수 있고,
Dialogue: 0,0:05:29.40,0:05:31.63,Default,,0000,0000,0000,,그게 한 개의 객체일 뿐이죠.
Dialogue: 0,0:05:32.57,0:05:35.06,Default,,0000,0000,0000,,약 8년 전
Dialogue: 0,0:05:35.06,0:05:40.10,Default,,0000,0000,0000,,단순하고도 깊은 관찰이\N제 생각을 바꾸었습니다.
Dialogue: 0,0:05:41.42,0:05:44.11,Default,,0000,0000,0000,,아이에게 보는 법을 가르칠 순 없죠.
Dialogue: 0,0:05:44.11,0:05:46.37,Default,,0000,0000,0000,,특히 어린 시절에 말이죠.
Dialogue: 0,0:05:46.37,0:05:51.37,Default,,0000,0000,0000,,아이들은 현실세계의 경험과 \N사례로 보는 법을 배웁니다.
Dialogue: 0,0:05:51.37,0:05:54.11,Default,,0000,0000,0000,,만약 아이의 눈을
Dialogue: 0,0:05:54.11,0:05:56.66,Default,,0000,0000,0000,,생물학적 카메라 한쌍이라 치면
Dialogue: 0,0:05:56.66,0:06:00.84,Default,,0000,0000,0000,,200밀리초마다 한 장씩 \N사진을 찍는 셈이죠.
Dialogue: 0,0:06:00.84,0:06:03.98,Default,,0000,0000,0000,,눈이 움직이는 평균 시간이에요.
Dialogue: 0,0:06:03.98,0:06:11.17,Default,,0000,0000,0000,,아이는 세 살까지 수억장의 \N현실세계 사진을 보게 됩니다.
Dialogue: 0,0:06:11.17,0:06:13.64,Default,,0000,0000,0000,,방대한 양의 학습 사례죠.
Dialogue: 0,0:06:14.38,0:06:20.37,Default,,0000,0000,0000,,그래서 제 생각엔 더 나은 \N알고리즘에만 집중하기보다,
Dialogue: 0,0:06:20.37,0:06:25.64,Default,,0000,0000,0000,,알고리즘에 주는 학습 데이터를
Dialogue: 0,0:06:25.64,0:06:28.96,Default,,0000,0000,0000,,아이가 경험하는 것과 같이\N만들어야 했습니다.
Dialogue: 0,0:06:28.96,0:06:32.84,Default,,0000,0000,0000,,양적으로나 질적으로 말이죠.
Dialogue: 0,0:06:32.84,0:06:34.70,Default,,0000,0000,0000,,이걸 알게 되자,
Dialogue: 0,0:06:34.70,0:06:42.14,Default,,0000,0000,0000,,우리는 이전보다 훨씬 많은 \N데이터를 모아야 했습니다.
Dialogue: 0,0:06:42.14,0:06:44.71,Default,,0000,0000,0000,,거의 수천배였죠.
Dialogue: 0,0:06:44.71,0:06:48.82,Default,,0000,0000,0000,,그래서 전 프린스턴 대학의\N카이 리 교수와 함께
Dialogue: 0,0:06:48.82,0:06:53.57,Default,,0000,0000,0000,,2007년 이미지넷 프로젝트를\N시작했습니다.
Dialogue: 0,0:06:53.57,0:06:57.41,Default,,0000,0000,0000,,다행히도 우리는\N머리에 카메라를 매달고
Dialogue: 0,0:06:57.41,0:06:59.17,Default,,0000,0000,0000,,몇년씩 기다릴 필요는 없었습니다.
Dialogue: 0,0:06:59.17,0:07:00.63,Default,,0000,0000,0000,,인터넷이 있었거든요.
Dialogue: 0,0:07:00.63,0:07:05.07,Default,,0000,0000,0000,,인류가 만든 최대의 사진 창고죠.
Dialogue: 0,0:07:05.07,0:07:08.11,Default,,0000,0000,0000,,우리는 거의 10억장의 이미지를\N다운로드했고
Dialogue: 0,0:07:08.11,0:07:13.99,Default,,0000,0000,0000,,아마존 MTurk 같은\N크라우드 소싱 기술을 사용해
Dialogue: 0,0:07:13.99,0:07:16.33,Default,,0000,0000,0000,,이미지에 라벨을 붙였습니다.
Dialogue: 0,0:07:16.33,0:07:21.23,Default,,0000,0000,0000,,가장 최고치에서는 이미지넷이
Dialogue: 0,0:07:21.23,0:07:24.23,Default,,0000,0000,0000,,아마존 MTurk 일꾼들의 \N최대 고용주였습니다.
Dialogue: 0,0:07:24.23,0:07:28.08,Default,,0000,0000,0000,,5만명 가까운 작업자가
Dialogue: 0,0:07:28.08,0:07:32.12,Default,,0000,0000,0000,,세계 167개국에서
Dialogue: 0,0:07:32.12,0:07:36.07,Default,,0000,0000,0000,,약 10억장의 후보 이미지의
Dialogue: 0,0:07:36.07,0:07:39.64,Default,,0000,0000,0000,,정리 분류 작업을 도왔습니다.
Dialogue: 0,0:07:40.61,0:07:43.26,Default,,0000,0000,0000,,아이의 성장 초기에
Dialogue: 0,0:07:43.26,0:07:47.16,Default,,0000,0000,0000,,이미지의 일부라도 수집하는데
Dialogue: 0,0:07:47.16,0:07:51.34,Default,,0000,0000,0000,,얼마나 많은 노력이 드는가\N하는 것과 같았죠.
Dialogue: 0,0:07:52.15,0:07:56.05,Default,,0000,0000,0000,,지나고 보니, 컴퓨터 알고리즘의 훈련에
Dialogue: 0,0:07:56.05,0:08:00.60,Default,,0000,0000,0000,,빅데이터를 사용한다는 아이디어는\N이제 확실한 것 같습니다만,
Dialogue: 0,0:08:00.60,0:08:04.71,Default,,0000,0000,0000,,2007년 당시에는 그렇지 않았습니다.
Dialogue: 0,0:08:04.71,0:08:08.59,Default,,0000,0000,0000,,우리 혼자 이런 일을 한 게\N꽤 오래 됐습니다.
Dialogue: 0,0:08:08.59,0:08:13.59,Default,,0000,0000,0000,,친절한 동료는 종신교수가 되려면 \N더 유용한 일을 하라고 조언했고,
Dialogue: 0,0:08:13.59,0:08:17.93,Default,,0000,0000,0000,,우리는 늘 연구 자금 문제에 시달렸죠.
Dialogue: 0,0:08:17.93,0:08:20.42,Default,,0000,0000,0000,,저는 이미지넷의 자금 조달을 위해\N세탁소를 다시 열어야겠다고
Dialogue: 0,0:08:20.42,0:08:24.48,Default,,0000,0000,0000,,대학원생들에게 농담을 했죠.
Dialogue: 0,0:08:24.48,0:08:29.24,Default,,0000,0000,0000,,제가 대학 학비를 마련한 방법이거든요.
Dialogue: 0,0:08:29.24,0:08:31.10,Default,,0000,0000,0000,,우리는 계속 진행했습니다.
Dialogue: 0,0:08:31.10,0:08:34.81,Default,,0000,0000,0000,,2009년에 이미지넷 프로젝트는
Dialogue: 0,0:08:34.81,0:08:38.86,Default,,0000,0000,0000,,객체와 사물을 2만2천개 범주로 분류한
Dialogue: 0,0:08:38.86,0:08:43.66,Default,,0000,0000,0000,,1천5백만장 이미지의 \N데이터베이스를 만들었고
Dialogue: 0,0:08:43.66,0:08:46.98,Default,,0000,0000,0000,,일상적인 영단어로 표현했습니다.
Dialogue: 0,0:08:46.98,0:08:49.91,Default,,0000,0000,0000,,양적으로나 질적으로나
Dialogue: 0,0:08:49.91,0:08:52.88,Default,,0000,0000,0000,,전례 없는 규모였죠.
Dialogue: 0,0:08:52.88,0:08:56.34,Default,,0000,0000,0000,,예를 들어, 고양이의 경우
Dialogue: 0,0:08:56.34,0:08:59.15,Default,,0000,0000,0000,,6만 2천장의 이미지가
Dialogue: 0,0:08:59.15,0:09:03.26,Default,,0000,0000,0000,,다양한 모양과 자세,
Dialogue: 0,0:09:03.26,0:09:08.48,Default,,0000,0000,0000,,집고양이부터 들고양이까지\N모든 종류를 망라합니다.
Dialogue: 0,0:09:08.48,0:09:11.82,Default,,0000,0000,0000,,우리는 이미지넷을 만든 것에 흥분했고
Dialogue: 0,0:09:11.82,0:09:15.56,Default,,0000,0000,0000,,모든 연구자들과 혜택을\N나누고자 했습니다.
Dialogue: 0,0:09:15.56,0:09:19.60,Default,,0000,0000,0000,,그래서 TED 방식으로 모든 데이터를
Dialogue: 0,0:09:19.60,0:09:23.20,Default,,0000,0000,0000,,전세계의 연구자 커뮤니티에\N무료로 공개했습니다.
Dialogue: 0,0:09:24.64,0:09:28.64,Default,,0000,0000,0000,,(박수)
Dialogue: 0,0:09:29.42,0:09:33.95,Default,,0000,0000,0000,,이제 우리는 컴퓨터 두뇌에 \N영양을 공급할 데이터가 있고,
Dialogue: 0,0:09:33.95,0:09:37.69,Default,,0000,0000,0000,,알고리즘 자체로 돌아올 준비가 되었죠.
Dialogue: 0,0:09:37.69,0:09:42.87,Default,,0000,0000,0000,,결과적으로 이미지넷의 풍부한 정보는
Dialogue: 0,0:09:42.87,0:09:47.68,Default,,0000,0000,0000,,기계 학습 알고리즘의 \N특정 분류에 딱 들어맞았는데,
Dialogue: 0,0:09:47.68,0:09:50.09,Default,,0000,0000,0000,,이를 합성곱 신경망이라고 합니다.
Dialogue: 0,0:09:50.09,0:09:55.34,Default,,0000,0000,0000,,쿠니히코 후쿠시마, \N제프리 힌튼, 양 루캉이
Dialogue: 0,0:09:55.34,0:09:58.98,Default,,0000,0000,0000,,1970~80년대에 개척한 영역이죠.
Dialogue: 0,0:09:58.98,0:10:04.60,Default,,0000,0000,0000,,마치 뇌가 고도로 연결된 뉴런\N수십억개로 구성된 것처럼
Dialogue: 0,0:10:04.60,0:10:08.46,Default,,0000,0000,0000,,신경망의 기본 단위는
Dialogue: 0,0:10:08.46,0:10:10.87,Default,,0000,0000,0000,,뉴런과 같은 노드입니다.
Dialogue: 0,0:10:10.87,0:10:13.42,Default,,0000,0000,0000,,다른 노드에서 입력을 받고
Dialogue: 0,0:10:13.42,0:10:16.14,Default,,0000,0000,0000,,다른 노드로 출력을 보냅니다.
Dialogue: 0,0:10:16.14,0:10:20.86,Default,,0000,0000,0000,,게다가 이런 수십만, 수백만의 노드는
Dialogue: 0,0:10:20.86,0:10:24.08,Default,,0000,0000,0000,,계층 형태로 조직화됩니다.
Dialogue: 0,0:10:24.08,0:10:26.64,Default,,0000,0000,0000,,뇌와 마찬가지죠.
Dialogue: 0,0:10:26.64,0:10:31.42,Default,,0000,0000,0000,,우리가 사물 인식 모델을 훈련하려고\N사용한 전형적인 신경망에는
Dialogue: 0,0:10:31.42,0:10:34.60,Default,,0000,0000,0000,,2천4백만의 노드,
Dialogue: 0,0:10:34.60,0:10:37.90,Default,,0000,0000,0000,,1억4천만의 매개변수,
Dialogue: 0,0:10:37.90,0:10:40.66,Default,,0000,0000,0000,,150억의 결합이 존재합니다.
Dialogue: 0,0:10:40.66,0:10:43.08,Default,,0000,0000,0000,,어마어마한 모델이죠.
Dialogue: 0,0:10:43.08,0:10:46.98,Default,,0000,0000,0000,,이미지넷의 방대한 데이터와
Dialogue: 0,0:10:46.98,0:10:52.41,Default,,0000,0000,0000,,현대의 CPU와 GPU에 힘입어
Dialogue: 0,0:10:52.41,0:10:54.78,Default,,0000,0000,0000,,합성곱 신경망은
Dialogue: 0,0:10:54.78,0:10:58.22,Default,,0000,0000,0000,,아무도 예상치 못한 방식으로\N꽃피었습니다.
Dialogue: 0,0:10:58.22,0:11:00.72,Default,,0000,0000,0000,,사물의 인식에 있어
Dialogue: 0,0:11:00.72,0:11:06.06,Default,,0000,0000,0000,,흥미롭고도 새로운 결과를 내는 \N우수한 구조가 되었습니다.
Dialogue: 0,0:11:06.06,0:11:08.87,Default,,0000,0000,0000,,이 컴퓨터는 우리에게
Dialogue: 0,0:11:08.87,0:11:11.17,Default,,0000,0000,0000,,이 사진에 고양이가 있는지,
Dialogue: 0,0:11:11.17,0:11:13.08,Default,,0000,0000,0000,,어디에 있는지 말해줍니다.
Dialogue: 0,0:11:13.08,0:11:15.19,Default,,0000,0000,0000,,물론 고양이 이외의 것도\N인식할 수 있고,
Dialogue: 0,0:11:15.19,0:11:17.63,Default,,0000,0000,0000,,여기서 컴퓨터 알고리즘은 사진 속에
Dialogue: 0,0:11:17.63,0:11:20.90,Default,,0000,0000,0000,,소년과 테디 베어가 있다고 말해줍니다.
Dialogue: 0,0:11:20.90,0:11:25.27,Default,,0000,0000,0000,,개, 사람, 배경에 작은 연이 있습니다.
Dialogue: 0,0:11:25.27,0:11:28.40,Default,,0000,0000,0000,,또는 많은 것이 찍힌 사진에서
Dialogue: 0,0:11:28.40,0:11:33.04,Default,,0000,0000,0000,,사람, 스케이트 보드, 난간, \N가로등 같은 것을 가려냅니다.
Dialogue: 0,0:11:33.04,0:11:38.34,Default,,0000,0000,0000,,때때로 컴퓨터가 보는 것이 무엇인지\N확신하지 못할 때는
Dialogue: 0,0:11:39.50,0:11:41.77,Default,,0000,0000,0000,,우리는 컴퓨터를 가르쳐서
Dialogue: 0,0:11:41.77,0:11:45.65,Default,,0000,0000,0000,,억측을 하기 보다는\N안전한 대답을 하게 합니다.
Dialogue: 0,0:11:45.65,0:11:48.46,Default,,0000,0000,0000,,사람과 마찬가지죠.
Dialogue: 0,0:11:48.46,0:11:53.13,Default,,0000,0000,0000,,반면 컴퓨터 알고리즘은 놀랍게도
Dialogue: 0,0:11:53.13,0:11:55.38,Default,,0000,0000,0000,,사물이 정확히 무엇인지 \N말해주기도 합니다.
Dialogue: 0,0:11:55.38,0:11:58.82,Default,,0000,0000,0000,,자동차의 차종, 모델, \N연식 같은 것이죠.
Dialogue: 0,0:11:58.82,0:12:04.20,Default,,0000,0000,0000,,수백개 미국 도시에서 찍은 \N구글 스크리트 뷰 이미지
Dialogue: 0,0:12:04.20,0:12:07.34,Default,,0000,0000,0000,,수백만장에 알고리즘을 적용했더니
Dialogue: 0,0:12:07.34,0:12:10.26,Default,,0000,0000,0000,,흥미로운 것을 발견했습니다.
Dialogue: 0,0:12:10.26,0:12:13.58,Default,,0000,0000,0000,,먼저, 일반적으로 예상하듯이
Dialogue: 0,0:12:13.58,0:12:16.88,Default,,0000,0000,0000,,자동차 가격이 가계 수입과
Dialogue: 0,0:12:16.88,0:12:19.22,Default,,0000,0000,0000,,매우 관련이 있다는 것이었습니다.
Dialogue: 0,0:12:19.22,0:12:23.75,Default,,0000,0000,0000,,하지만 놀랍게도, 자동차 가격은
Dialogue: 0,0:12:23.75,0:12:26.05,Default,,0000,0000,0000,,도시의 범죄율과도 관련이 있었고,
Dialogue: 0,0:12:27.01,0:12:30.97,Default,,0000,0000,0000,,도시구역별 투표 경향과도\N관련이 있었습니다.
Dialogue: 0,0:12:32.06,0:12:34.27,Default,,0000,0000,0000,,잠깐만요. 그런가요?
Dialogue: 0,0:12:34.27,0:12:39.42,Default,,0000,0000,0000,,컴퓨터는 이미 인간의 능력을 \N따라잡거나 추월한 것인가요?
Dialogue: 0,0:12:39.42,0:12:41.56,Default,,0000,0000,0000,,그렇지는 않습니다.
Dialogue: 0,0:12:41.56,0:12:46.48,Default,,0000,0000,0000,,지금까지 우리는 컴퓨터에 \N사물 인식을 가르쳤을 뿐이에요.
Dialogue: 0,0:12:46.48,0:12:51.12,Default,,0000,0000,0000,,마치 어린 아이가 명사 몇개를\N배운 것과 같죠.
Dialogue: 0,0:12:51.12,0:12:53.79,Default,,0000,0000,0000,,엄청난 성과이지만
Dialogue: 0,0:12:53.79,0:12:56.25,Default,,0000,0000,0000,,그저 첫 걸음에 불과합니다.
Dialogue: 0,0:12:56.25,0:13:00.02,Default,,0000,0000,0000,,곧 다음 개발 목표에 이를 것이고,
Dialogue: 0,0:13:00.02,0:13:03.48,Default,,0000,0000,0000,,어린 아이는 문장으로 \N소통을 하기 시작할 겁니다.
Dialogue: 0,0:13:03.48,0:13:07.70,Default,,0000,0000,0000,,그래서 사진을 보고 \N'고양이입니다' 하는 대신
Dialogue: 0,0:13:07.70,0:13:12.90,Default,,0000,0000,0000,,여러분이 이미 들었듯\N'고양이가 침대에 누워 있다'고 합니다.
Dialogue: 0,0:13:12.90,0:13:18.50,Default,,0000,0000,0000,,컴퓨터가 사진을 보고\N문장을 만들게 가르치려면,
Dialogue: 0,0:13:18.50,0:13:22.45,Default,,0000,0000,0000,,빅 데이터와 기계 학습 \N알고리즘의 결합이
Dialogue: 0,0:13:22.45,0:13:24.72,Default,,0000,0000,0000,,또 한발짝 나아가야 합니다.
Dialogue: 0,0:13:24.72,0:13:28.88,Default,,0000,0000,0000,,이제 컴퓨터는 사진 뿐만 아니라
Dialogue: 0,0:13:28.88,0:13:31.73,Default,,0000,0000,0000,,사람이 만든 자연 언어 문장도
Dialogue: 0,0:13:31.73,0:13:35.06,Default,,0000,0000,0000,,배워야 합니다.
Dialogue: 0,0:13:35.06,0:13:38.91,Default,,0000,0000,0000,,뇌가 시각과 언어를 결합하듯이,
Dialogue: 0,0:13:38.91,0:13:44.11,Default,,0000,0000,0000,,우리가 개발한 모델은\N이미지의 단편과 같은
Dialogue: 0,0:13:44.11,0:13:46.01,Default,,0000,0000,0000,,시각적 요소를
Dialogue: 0,0:13:46.01,0:13:50.22,Default,,0000,0000,0000,,문장 속 단어나 문구와 연결합니다.
Dialogue: 0,0:13:50.22,0:13:52.98,Default,,0000,0000,0000,,약 4달 전
Dialogue: 0,0:13:52.98,0:13:55.63,Default,,0000,0000,0000,,우리는 마침내 이 모두를 엮어
Dialogue: 0,0:13:55.63,0:13:59.41,Default,,0000,0000,0000,,최초의 컴퓨터 비전 모델 \N하나를 만들었습니다.
Dialogue: 0,0:13:59.41,0:14:03.40,Default,,0000,0000,0000,,사진을 처음 보았을때 사람과 같이
Dialogue: 0,0:14:03.40,0:14:06.91,Default,,0000,0000,0000,,문장을 만들어내는 모델입니다.
Dialogue: 0,0:14:06.91,0:14:11.55,Default,,0000,0000,0000,,이제, 여러분께 컴퓨터가 사진을 보고
Dialogue: 0,0:14:11.55,0:14:13.53,Default,,0000,0000,0000,,말하는 것을 보여드리겠습니다.
Dialogue: 0,0:14:13.53,0:14:17.36,Default,,0000,0000,0000,,앞서 어린 소녀가 봤던 사진입니다.
Dialogue: 0,0:14:18.100,0:14:22.86,Default,,0000,0000,0000,,(컴퓨터) "남자가 \N코끼리 옆에 서 있습니다."
Dialogue: 0,0:14:24.39,0:14:28.03,Default,,0000,0000,0000,,"큰 비행기가 공항 활주로 끝에 있습니다."
Dialogue: 0,0:14:29.06,0:14:33.27,Default,,0000,0000,0000,,물론, 우리는 여전히 알고리즘을\N개량하려고 일하고 있고
Dialogue: 0,0:14:33.27,0:14:35.56,Default,,0000,0000,0000,,배워야 할 게 많습니다.
Dialogue: 0,0:14:35.56,0:14:38.16,Default,,0000,0000,0000,,(박수)
Dialogue: 0,0:14:39.56,0:14:42.88,Default,,0000,0000,0000,,컴퓨터는 여전히 실수를 저지릅니다.
Dialogue: 0,0:14:42.88,0:14:46.27,Default,,0000,0000,0000,,(컴퓨터) "고양이가 침대 위\N이불 안에 있습니다."
Dialogue: 0,0:14:46.27,0:14:48.82,Default,,0000,0000,0000,,고양이를 너무 많이 봐서
Dialogue: 0,0:14:48.82,0:14:51.75,Default,,0000,0000,0000,,뭐든지 고양이로 보이는지도 모르죠.
Dialogue: 0,0:14:53.32,0:14:56.18,Default,,0000,0000,0000,,(컴퓨터) "어린 소년이 \N야구 방망이를 들고 있습니다."
Dialogue: 0,0:14:56.18,0:14:57.95,Default,,0000,0000,0000,,(웃음)
Dialogue: 0,0:14:57.95,0:15:02.53,Default,,0000,0000,0000,,칫솔을 본 적이 없다면 \N야구 방망이와 혼동합니다.
Dialogue: 0,0:15:03.31,0:15:06.74,Default,,0000,0000,0000,,(컴퓨터) "남자가 말을 타고 \N건물 옆 길을 내려갑니다."
Dialogue: 0,0:15:06.74,0:15:08.77,Default,,0000,0000,0000,,(웃음)
Dialogue: 0,0:15:08.77,0:15:12.32,Default,,0000,0000,0000,,우리는 컴퓨터에게 \N미술을 가르치지 않았습니다.
Dialogue: 0,0:15:13.77,0:15:16.65,Default,,0000,0000,0000,,(컴퓨터) "얼룩말이 초원에 서있습니다"
Dialogue: 0,0:15:16.65,0:15:20.02,Default,,0000,0000,0000,,컴퓨터는 자연의 경이로운 \N아름다움에 감상하는 것을
Dialogue: 0,0:15:20.02,0:15:22.46,Default,,0000,0000,0000,,배우지도 않았습니다.
Dialogue: 0,0:15:22.46,0:15:25.29,Default,,0000,0000,0000,,이는 오랜 여정이었습니다.
Dialogue: 0,0:15:25.29,0:15:29.52,Default,,0000,0000,0000,,0세에서 3세까지 가는 건\N힘들었습니다.
Dialogue: 0,0:15:29.52,0:15:35.11,Default,,0000,0000,0000,,하지만 진짜 도전은 3세에서 13세,\N그 이상으로 나아가는 것입니다.
Dialogue: 0,0:15:35.11,0:15:39.48,Default,,0000,0000,0000,,이 소년과 케이크의 사진을\N다시 보시죠.
Dialogue: 0,0:15:39.48,0:15:43.54,Default,,0000,0000,0000,,지금까지 우리는 컴퓨터에\N사물을 식별하고
Dialogue: 0,0:15:43.54,0:15:47.100,Default,,0000,0000,0000,,간단한 말을 하는 것을 가르쳤습니다.
Dialogue: 0,0:15:47.100,0:15:51.57,Default,,0000,0000,0000,,(컴퓨터) "한 사람이 케이크가 있는 \N테이블에 앉아 있습니다."
Dialogue: 0,0:15:51.57,0:15:54.20,Default,,0000,0000,0000,,그러나 이 사진에는\N사람과 케이크 이외에
Dialogue: 0,0:15:54.20,0:15:56.47,Default,,0000,0000,0000,,더 많은 것이 들어있죠.
Dialogue: 0,0:15:56.47,0:16:00.94,Default,,0000,0000,0000,,컴퓨터가 보지 못하는 것은 \N이 특별한 이태리 케이크가
Dialogue: 0,0:16:00.94,0:16:04.16,Default,,0000,0000,0000,,부활절에만 먹는 것이란 겁니다.
Dialogue: 0,0:16:04.16,0:16:07.36,Default,,0000,0000,0000,,소년은 자기가 좋아하는 \N티셔츠를 입고 있는데
Dialogue: 0,0:16:07.36,0:16:11.33,Default,,0000,0000,0000,,아이 아버지가 시드니 여행을 \N다녀와 선물로 준 것입니다.
Dialogue: 0,0:16:11.33,0:16:15.14,Default,,0000,0000,0000,,여러분과 저는 이 아이가 \N얼마나 기뻐하는지,
Dialogue: 0,0:16:15.14,0:16:18.34,Default,,0000,0000,0000,,저 순간 무슨 생각을 하는지 \N이야기할 수 있습니다.
Dialogue: 0,0:16:19.21,0:16:22.34,Default,,0000,0000,0000,,제 아들 레오입니다.
Dialogue: 0,0:16:22.34,0:16:24.96,Default,,0000,0000,0000,,시각 지능에 대한 탐구를 하며
Dialogue: 0,0:16:24.96,0:16:27.35,Default,,0000,0000,0000,,저는 항상 레오와
Dialogue: 0,0:16:27.35,0:16:30.26,Default,,0000,0000,0000,,레오가 살 미래세계를 생각합니다.
Dialogue: 0,0:16:30.26,0:16:32.28,Default,,0000,0000,0000,,기계가 인식을 하게 되면,
Dialogue: 0,0:16:32.28,0:16:36.99,Default,,0000,0000,0000,,의사와 간호사는\N쉬지 않는 기계 눈을 이용해
Dialogue: 0,0:16:36.99,0:16:41.08,Default,,0000,0000,0000,,환자를 진단하고 돌볼 수 있겠지요.
Dialogue: 0,0:16:41.08,0:16:45.46,Default,,0000,0000,0000,,자동차는 더 똑똑하고 안전하게\N도로를 주행할 겁니다.
Dialogue: 0,0:16:45.46,0:16:48.16,Default,,0000,0000,0000,,인간 뿐 아니라 로봇이
Dialogue: 0,0:16:48.16,0:16:53.01,Default,,0000,0000,0000,,재난 지역에서 갇히고 부상당한 사람을 \N구하는 걸 도울 겁니다.
Dialogue: 0,0:16:53.80,0:16:57.59,Default,,0000,0000,0000,,우리는 기계의 도움으로 \N새로운 종, 더 나은 물질을 발견하고
Dialogue: 0,0:16:57.59,0:17:02.10,Default,,0000,0000,0000,,보지 못한 개척지를 \N탐험하게 될 겁니다.
Dialogue: 0,0:17:03.11,0:17:07.28,Default,,0000,0000,0000,,조금씩 우리는 기계에게\N시각을 주고 있습니다.
Dialogue: 0,0:17:07.28,0:17:10.08,Default,,0000,0000,0000,,처음에 우리는 기계에게\N보는 것을 가르쳤습니다.
Dialogue: 0,0:17:10.08,0:17:12.84,Default,,0000,0000,0000,,다음엔, 기계가 우리를 도와\N더 잘 보게 할 겁니다.
Dialogue: 0,0:17:12.84,0:17:17.01,Default,,0000,0000,0000,,처음으로, 인간의 눈이 아닌 것이
Dialogue: 0,0:17:17.01,0:17:19.94,Default,,0000,0000,0000,,세계를 생각하고 탐험하게 되었습니다.
Dialogue: 0,0:17:19.94,0:17:23.40,Default,,0000,0000,0000,,우리는 인공지능 때문에\N기계를 이용할 뿐만 아니라
Dialogue: 0,0:17:23.40,0:17:29.58,Default,,0000,0000,0000,,상상치 못했던 방식으로 \N기계와 협력하게 될 것입니다.
Dialogue: 0,0:17:29.58,0:17:31.74,Default,,0000,0000,0000,,이것이 제 탐구입니다.
Dialogue: 0,0:17:31.74,0:17:34.45,Default,,0000,0000,0000,,컴퓨터에 시각 지능을 부여하는 것,
Dialogue: 0,0:17:34.45,0:17:39.58,Default,,0000,0000,0000,,그리고 레오와 세계를 위해서\N더 나은 미래를 만드는 것입니다.
Dialogue: 0,0:17:39.58,0:17:41.39,Default,,0000,0000,0000,,감사합니다.
Dialogue: 0,0:17:41.39,0:17:45.18,Default,,0000,0000,0000,,(박수)