<p>댓글을 이렇게 길게 썼는데, 글이 없다고 하네요. </p> <p>그래서 따로 글을 남겨 봅니다. - 저도 IT, 로봇 분야가 제 전공이 아니라서 대략적으로 파악하고 있는 내용을 바탕으로 했으니, 지적하실 것이 있다면 댓글로 지적 부탁드립니다. </p> <p><br></p> <p>이공계 연구자로서,,, 그 정도도 다 극복 가능한게 컴퓨터 입니다. <br>인공지능, 인지메카트로닉스 연구가 계속 활발해지고 집중되고 있습니다. <br>20년 후 라는게,,, 과학연구에서는 엄청 긴 시간입니다. 그리고 연구속도, 기술개발 속도가 너무 빨라졌어요. 어느정도냐면, 자기전공,전문 분야가 아니라 관련 곁다리 연관된 분야라도 과학자들이 못 따라갑니다. 약간 어렵게 쓴 거 같은데, 예를 들어, 제가 태양전지에 들어가는 기판에 대해서 연구한다고 치면, 관련 분야인 전극 분야만 해도 못 따라갑니다. 그만큼 연구가 빠르고 새로운게 쏟아져 나오는 곳이 현재 과학분야 입니다. <br> 단편적인 예로 무기태양전지(실리콘)가 현재 보급되고 상용화되었죠? 이 기술 연구한지 30년도 정도 됐고, 20년만에 연구가 상용화 수준에 이르렀고, 현재 효율면에서 연구실 수준에서는 이론적 한계치에 달해서 단가 낮추는 연구를 하지- (즉 상용화, 사업화 연구) 효율개선 연구는 더 안 합니다. - 이 말은 과학연구로서는 거의 연구가 끝났고, 기업들이 하는 연구들만 남았다는 겁니다.-(삼성같은 기업이 하는)<br>이 발전 속도가 30년전에 비해 훨씬 빠릅니다. 30년 전이면 사실 컴퓨터가 제대로 상용화되기도 전입니다. 286 시작<br>근데 컴퓨터 보급, 시뮬레이션 소프트웨어 개발 등으로 개발 연구는 무시무시한 속도로 빨라졌고, 그러다가 시작된게 AI 연구 - 인지심리 연구 등입니다. <br>AI는 이미 일정부분 연구되었고, 사람의 뇌 작동회로를 모방하려는 시도까지 와 있습니다. <br> 인지 분야는 어떤 것이냐면, 시각장애인이 이제 기술의 도움을 받아 외부를 시각적으로 인식시킬 수 있는 수준까지 와 있습니다.(ㅎㄷㄷ 하죠,,, 이거 유튜브도 있습니다.) 그 외에도 사람의 뇌파를 이용해서 그림으로 표현시키는 연구도 많이 되어졌구요. <br> 잡설이 길었네요. <br>정리하면 님이 과학분야를 잘 모르셔서 현재 나와있고, 잘 알려진 과학기술만 가지고 예측 판단하신 것 같아서 장문으로 덧 붙입니다. </p> <p>인공지능 분야에 외부로 유명하게 알려진 것 중 하나가 일본의 로봇이 사람의 말을 단순한 일을 수행하는 것인데, 님이 알고 계신 알고리즘 수준이 아니라,,, 웹 검색을 통해서(즉 빅데이터같은) 수행합니다.  ex)물을 떠와라, 의자를 가져와라, 앉아라 등,('물'에 대한 의미 파악-이미지 검색 결론도출, '떠와라'는 의미 파악 이미지 등 검색, 결론 수행. 대략 이런 과정)<br> 현재 이것에 관련된 동영상을 2년전에 본 기억이 있습니다. 벌써 2년전이니, 전 화학을 하지만 이런 거 볼 때마다 저도 무섭습니다. 오히려 잘 알고 있는 과학자들이 더 무서워한다고도 볼 수 있겠네요...<br> 번역도 그런면에서 충분히 사람을 대체할 수 있습니다. <br>저도 번역이 제 분야는 아니므로 함부러 제단할 수 없지만, 한 문단의 번역과정을 간단히 생각해보면, 읽고, 대략적인 내용을 파악하고, 한 문장 한 문장을 완성한 후에 전체문맥을 파악하고, 좀 더 알맞는 표현을 찾아쓰는게 일반적일 거라고 생각합니다. <br>이 과정을 컴퓨터는 더 정확하게 수행할 수 있습니다. <br>먼저 번역시 읽었을 때, 사람도 정확히 단어의 의미와 어떤 용법으로 쓰인지 것인지 파악해야합니다. - 인공지능이라면 웹 검색으로 여러의미들을 다 저장해서 경우의 수로 만들어낼 수 있습니다. <br>이 후 내용을 파악할 때 - 어떤 내용인지. - 소설의 서사구조나 전문분야의 배경지식 등이 필요합니다. - 역시 인공지능은 이걸 경우의 수로 다 저장해서 조합을 해놓습니다. <br>한문장 한문장 씩 번역하면서 문장을 나누거나, 합치기도 하죠. - 컴퓨터는 이걸 다 경우의 수로 만들어서 한 문장에 대해 여러 다른 형태의 문장으로 만들어버릴 수 있습니다. <br>이제 전체적인 문맥과 알맞는 문장표현들을 찾아 번역을 완성하겠죠. - 컴퓨터는 이제 모든 경우의 수들을 조합해서 내용과 문맥상 가장 알맞는 표현들을 가려내고 결과를 보여줍니다. </p> <p>제가 볼 때 이정도 번역과정을 기본적으로 거친다고 하면, 컴퓨터는 사람보다 훨씬 많은 정보를 바탕으로 더 많은 문장들과 표현 등을 사용해서 번역을 수행하고, 요구할시 약간 다른 표현 등도 함께 표현해줄 수 있습니다. - </p> <p>20년 이라는 시간은 앞의 과정들 정도는 과학발전속도를 볼 때 충분히 끝낼 수 있습니다.<br>자동화 부분에 잘 모르시는 것 중 또 하나가 테슬라라는 기업(전기차)을 찾아보시면 전공장 자동화가 끝나서 사람이 필요 없습니다. 관리자만 필요할 뿐이죠. 이게 과학기술발전이고 무서운 이유입니다. 불과 20~30년 전만 하더라도 자동차 한대를 만들기 위해 들어간 인원 사실 수천명입니다. (각 부품 개발자들 및 조립공들, 검수자들, 이들을 먹이고 살게 해줄 지역경제인들 등 - 제조업이 국가경제, 실업율에 큰 영향을 미치는 이유입니다.) 근데 이 테슬라 자동화 공장은 단 몇명만 있으면 됩니다. 기술개발자들, 몇명의 소프트웨어, 장비엔지니어들이면 공장이 돌아갑니다. - 심지어 현기술로는 재택근무까지 가능하죠... 즉, 공장자동화는 제조업의 전 분야에서 다 가능합니다. 단지, 노조의 반대와 자동화에 들어가는 비용이 인건비보다 싸기에 안하는 것 뿐입니다. - 선진국은 공장자동화에 크게 반발하고 있는 국가가 대부분입니다.(노조들이 활발하기에,,,) <br> 테슬라의 경우 전기차로 시작을 했으며,(2000년대 중반으로 알고 있습니다.) 노동자가 처음부터 필요가 없는 공장을 만들어서,,, 가능했습니다. </p> <p>이런 사실들만 확인하시면, 과학기술의 발전이 얼마나 빠르고 무섭게 다가오는지 이해하실 수 있을겁니다.</p> <p> 사실상 현재의 부와 기술력으로도 전세계사람이 먹고 사는데 지장은 없는데, 힘들게 살고 못 사는 사람이 많습니다. </p> <p> 그렇기에 더욱 부의 재분배가 중요합니다!</p>