
English: 
Hi, I'm Kerry Ann and welcome to Crash Course computer science.
Over the past few episodes, we've been building up our understanding of computer science
fundamentals, such as functions,
algorithms and data structures.
Today, we're going to take a step back and
look at the person who formulated many of the theoretical concepts that underline modern computation.
The father of computer science and not quite Benedict Cumberbatch lookalike Alan Turing.
[Crash Course intro playing]
Alan Mathison Turing was born in London in 1912
and showed an incredible aptitude for maths and science throughout his early education.
His first brush of what we now call computer science came in 1935 while he was a master's student at King's College in Cambridge.
He set out to solve a problem posed by German Mathematician David Hilbert known as the Entscheidungsproblem
or decision problem, which asked the following:
is there an algorithm that takes as input a statement written in formal logic, and

Korean: 
안녕하세요, 저는 Carrie Ann입니다.
컴퓨터 과학 특강에 오 신 것을 환영합니다!
지난 몇 강의 동안 우리는
함수, 알고리즘 및 데이터 구조와 같은 
컴퓨터 과학의 기본을 구축해왔습니다.
오늘, 우리는 한발 물러나서
현대의 컴퓨테이션을 강조하는 많은 이론적 개념을 
공식화 한 사람을 살펴 볼 것입니다.
컴퓨터 과학의 아버지라 불리는,
베네딕트 컴버배치와 꽤 닮은 앨런 튜링입니다.
 
Alan Mathison Turing은 1912년 런던에서 태어났습니다.
그는 조기 교육에서 수학과 과학에 대한 
놀라운 적성을 보여주었습니다.
처음 컴퓨터 과학이라고 부르게 된 것은 
1935 년 케임브리지의 킹스 칼리지 (King 's College)에서 석사 과정을 밟으며 시작되었습니다.
그때 그는 독일 수학자 David Hilbert가 고안한Entscheidungsproblem*를  풀기 시작했습니다.
또는 *다음과 같은 의사 결정 문제를 말합니다.
형식 논리학적으로 쓰여진 문장을 입력으로 받아들여 
항상 정확하게 "예" 또는 "아니오"라는 대답을 생성하는
알고리즘이 있을까요?

English: 
produces a "yes" or "no" answer that's always accurate?
If such an algorithm existed,
we could use it to answer questions like,
"Is there a number bigger than all numbers?"
No, there's not. We know the answer to that one,
but there are many other questions in mathematics that we'd like to know the answer to.
So if this algorithm existed,
we'd want to know it.
The American mathematician Alonzo Church first presented a solution to this problem in 1935.
He developed a system of mathematical expressions called Lambda Calculus
and demonstrated that no such universal algorithm could exist.
Although Lambda Calculus was capable of representing any computation,
the mathematical technique was difficult to apply and understand.
At pretty much the same time on the other side of the Atlantic,
Alan Turing came up with his own approach to solve the decision problem.
He proposed a hypothetical computing machine,
which we now call a Turing Machine.
Turing Machines provided a simple, yet powerful
mathematical model of computation.
Although using totally different mathematics,
they were functionally equivalent to lambda calculus in terms of their computational power.
However their relative simplicity made them much more popular in the burgeoning field of computer science.

Korean: 
형식 논리학적으로 쓰여진 문장을 입력으로 받아들여 
항상 정확하게 "예" 또는 "아니오"라는 대답을 생성하는
알고리즘이 있을까요?
그러한 알고리즘이 존재한다면,
우리는 그것을 사용하여 다음과 같은 질문에 
답할 수 있습니다.
"모든 숫자보다 더 큰 숫자가 있습니까?"
그렇지 않죠. 우리는 그 답변을 압니다.
그러나 우리가 그 답을 알고 싶어하는 다른 
많은 수학적인 질문들이 있습니다.
따라서 이 알고리즘이 존재한다면,
우리는 그것을 알고 싶어할 것입니다.
미국의 수학자 Alonzo Church는 1935년에 이 문제에 
대한 해결책을 제시했습니다.
그는 람다 미적분학(Lambda Calculus)이라는 
수학적 표현 체계를 개발했습니다.
또한 그런 보편적인 알고리즘이 존재할 수 없음을 
보여 주었습니다.
람다 미적분은 어떤 계산을 나타낼 수는 있었지만,
거기에 수학 기술을 적용하고 이해하기가 어려웠습니다.
거의 비슷한 시기에 대서양의 건너편에서
앨런 튜링은 의사 결정 문제를 해결하기 위한 
자신의 접근 방식을 제시했습니다.
그는 가상의 컴퓨팅 머신을 제안했습니다. 현재는 이것을 튜링 머신 (Turing Machine)이라고 부릅니다.
튜링 머신은 단순하면서도 강력한 계산의 수학적 모델을 제공했습니다.
튜링 머신은 단순하면서도 강력한 계산의 수학적 모델을 제공했습니다.
완전히 다른 수학을 사용 하지만,
그것들은 계산 능력면에서 
람다 미적분과 기능적으로 동일합니다.
그러나 그들의 상대적인 단순성은 급성장하는 컴퓨터 
과학 분야에서 훨씬 인기가 있었습니다.

English: 
In fact, they're simple enough that I'm going to explain it right now.
A Turing Machine is a theoretical
computing device equipped with an infinitely long memory tape which stores symbols
and a device called a read/write head which can read and write, or
modify, symbols on that tape.
There's also a state variable in which we can hold a piece of information
about the current state of the machine.
And a set of rules that describes what the machine does.
Given a state and the current symbol the head is reading,
the rule can be to write a symbol on the tape change the state
of the machine move the read/write head to the left or right by one spot or any
combination of these actions.
To make this concrete let's work through a simple example:
a Turing Machine that reads a string of ones ending in a zero and
computes whether there is an even number of ones. If that's true
The machine will write a one to the tape and if it's false, it'll write a zero. First
We need to define our Turing machine rules. If the state is even and the current symbol of the tape is one,
then we update the machine state to odd and move the head to the right. On the other hand if the state is even and

Korean: 
사실, 튜링머신은 지금 바로 설명이 가능할 정도로 
단순합니다.
튜링 머신은 이론적인 계산 장치입니다.
부호를 저장하는 무한히 긴 메모리테이프가 장착되 있고,
그 테이프의 부호들을  읽고 쓰거나 수정할 수있는 
읽기/쓰기 헤드라고 불리는 장치가 장착되어 있습니다.
그 테이프의 부호들을  읽고 쓰거나 수정할 수있는 
읽기/쓰기 헤드라고 불리는 장치가 장착되어 있습니다.
또한 기계의 현재 상태에 대한 정보를 저장할 수 있는 
상태 변수도 있습니다.
또한 기계의 현재 상태에 대한 정보를 저장할 수 있는 
상태 변수도 있습니다.
그리고 기계가 하는 일을 설명하는 
일련의 규칙도 있습니다.
헤드가 현재 부호와 상태를 읽으면,
규칙은 테이프에 부호를 작성하는 것일 수 있습니다.
읽기 / 쓰기 헤드를 왼쪽 또는 오른쪽으로 한 지점 또는 
다른 지점으로 이동하도록 하는 등의 동작의 조합으로
기계의 상태를 변경할 수 있도록요.
이를 구체적으로 설명하기 위해 간단한 예를 들어 보겠습니다.
제로 (zero)로 끝나는 문자열을 읽는 
튜링 머신 (Turing Machine) 입니다.
1의 개수가 짝수인지의 여부를 계산합니다. 
만약 그것이 참이면
기계는 테이프에 1을 기록하고, 
거짓이면 0을 기록합니다.
먼저 튜링 머신 규칙을 정의해야 합니다. 
상태가 짝수이고 테이프의 현재 기호가 하나 인 경우,
기계 상태를 홀수로 업데이트하고 
헤드를 오른쪽으로 이동합니다. 반면 상태가 짝수이고

Korean: 
현재 기호가 0인 경우, 이는 우리가 문자열의 끝에 도달했다는 것을 의미합니다.  그 경우 테이프에 1을 쓰고
상태를 Halt로 바꿉니다. 
이것은 튜링머신이 계산을 끝냈음을 의미합니다.
튜링 기계가 홀수 상태에 있을 때도 규칙이 필요합니다.
테이프의 기호에 대한 하나의 규칙은 0이고 
다른 하나의 규칙은 1입니다.
마지막으로 우리는 시작 상태를 정의해야 합니다. 
시작 상태는 짝수로 설정하겠습니다.
이제 튜링 머신의 시작 상태 규칙을 정의했습니다.
이것은 컴퓨터 프로그램과 비슷하며, 
간단한 예를 입력해서 실행해 보도록 하겠습니다.
테이프에 1 1 0을 저장한다고 가정해봅시다.
여기에 두 개의 1이 있습니다.즉, 1이 짝수 개가 있는 것을 의미합니다. 만약 이게 새롭다면
여러분은 Crash Course 수학편으로 가서 공부를 좀 하고 와야 될 것 같습니다.
우리의 규칙은 헤드가 오른쪽으로만 이동하여 
나머지 부분은 관계가 없도록 한다는 걸 주목하세요.
그곳은 단순하게 빈 칸으로 남겨 둘 것입니다. 
튜링 머신은 준비가 됬으니 시작하죠.
우리가 보는 숫자는 1입니다. 
맨 위의 규칙과 일치합니다.
따라서 상태를 ODD로 업데이트하고, 
읽기/쓰기 헤드를 오른쪽으로 한 지점 이동합니다.
좋습니다, 이제 다른 테이프의 숫자 1이 있습니다.
그러나 지금 상태는 홀수입니다.
따라서 우리는 상태를 다시 짝수로 설정하고 헤드를 
오른쪽으로 이동시키는 세 번째 규칙을 실행합니다.

English: 
The current symbol is zero, which means we've reached the end of the string of ones, then we write one to the tape and change
the state to halt, as in we're finished and the Turing machine has completed the
computation. We also need rules for when the Turing machine is in an odd state,
one rule for the symbol on the tape is a zero and another for when it is one.
Lastly we need to define a
Starting state, which we'll set to be even. Now we've defined the rules in the starting state of our Turing machine,
which is comparable to a computer program, we can run it on some example input. Let's say we store 1 1 0 onto tape.
That's two ones which means there is an even number of ones, and if that's news to you,
We should probably get working on crash course Math.
Notice that our rules only ever move their head to the right so the rest of the tape is irrelevant.
We'll leave it blank for simplicity. Our Turing machine is all ready to go so let's start it. Our state is even and the first
number we see is a one. That matches our topmost rule
and so we execute the effect, which is to update the state to odd and move the read/write head to the right by one spot.
Okay, now we see another one on the tape
But this time our state is odd
and so we execute our third rule which sets the state back to even and moves the head to the right. Now

Korean: 
이제 우리는 0을 읽고 현재 상태는 짝수이므로
두 번째 규칙을 실행합니다.
그것이 사실임을 나타내는, 테이프에 1을 쓰는 것입니다.
1이 짝수 개가 있으니 1을 쓰고, 마침내 기계가 멈춥니 다.
이것이 튜링머신이 작동하는 방법입니다.  꽤 단순하죠?여러분은 이게 뭐가 그렇게 대단한지 궁금할 수 있습니다.
튜링머신은 이 간단한 가상 기계가 충분한 시간과 메모리를 주면 어떤 계산이든 수행 할 수 있음을 보여줍니다.
이것은 범용 컴퓨터의 간단한 예제 이지만,
그러나 충분한 규칙 상태와 테이프로 무엇이든 만들 수 있습니다 - 웹 브라우저, 워크 래프트 - 무엇이든지요!
물론 말도 안 되게 비효율적인 것처럼 들리는 것 같지만,
 이론적으로는 가능합니다.
이것이 바로 컴퓨팅 모델로서의 
강력한 아이디어인 이유입니다.
실제로 그것이 계산할 수 있고 할 수없는 것에 관해서는
튜링 머신보다 더 강력한 컴퓨터는 없습니다. 
그만큼 강력한 컴퓨터는 Turing complete라고 불립니다.
여러분의 노트북, 스마트폰과 전자 레인지 및 온도조절기 내부의 작은 컴퓨터까지도 모두 Turing Complete입니다.
Hilbert의 결정 문제에 답하기 위해 Turing은 이 새로운 
튜링 머신을 전산 퍼즐에 적용해 보았습니다.

English: 
we see a 0 and our current state is even so we execute our second rule
which is to write a 1 to the tape signifying that yes, it's true,
there is an even number of ones, and finally the machine halts.
That's how turing machines work pretty simple right so you might be wondering why there's such a big deal
Well cheering shows that this simple hypothetical machine can perform any computation if given enough time and memory
It's a general-purpose computer our program was a simple example
But with enough Rules states and tape you could build anything - a web browser, world of warcraft - whatever! Of course it would be
ridiculously inefficient, but it is theoretically possible.
And that's why, as a model of computing, it's such a powerful idea.
In fact in terms of what it can and cannot compute
there's no computer more powerful than a turing machine. A computer that is as powerful is called Turing complete
Every modern computing system your laptop your smartphone and even the little computer inside your microwave and thermostat are all Turing Complete.
To answer Hilbert's decision problem, Turing applied these new Turing machines to an intriguing

Korean: 
정지 문제 : 간단히 말하면, 
"다음을 결정할 수 있는 알고리즘이 있는가?"
"튜링 머신에 설명과 테이프로부터의 입력이 주어지면, 
 영원히 실행될것인가, 또는 멈출 것인가?"
예를 들면, 우리는 튜링머신이 1 1 0의 입력이 주어지면 
멈출 것이라는 걸 알고 있습니다.
우리는 말그대로 끝날 때까지 하나하나 살펴 볼 수 있으니까요. 그런데 더 복잡한 문제는 어떻게 될까요?
프로그램을 실행하지 않고 중단되는  
알아낼 방법이 있을까요?
일부 프로그램은 실행하는 데 몇 년이 걸릴 수 있습니다.
그래서 우리가 그것을 실행하기 전에 알고
 기다리는 것이 유용 할 것입니다.
기다리고 기다리고 기다리다 궁금해지고 걱정되고
그 다음 수십 년 후 당신이 늙고 머리가 회색이 되고 나서
Ctrl+alt+delete(강제종료)는 너무 슬픈 일입니다.
불행히도(?) turing은 영리한 논리적인 모순을 통해 정지문제가 실제로 풀리지 않는다는 증거를 제시했습니다.
그의 추론을 따라가 봅시다.
프로그램에 대한 설명과 테이프에 입력값을 넣는 
가상 튜링 머신을 상상해 봅시다.
YES면 멈추고 NO면 계속하죠.
이 기계에 재미있는 이름을 붙이겠습니다.
H for HALT. 어떻게 작동하는지 걱정하지 마세요.
그냥 그런 기계가 있다고 가정하겠습니다.
지금은 이론적으로 하고 있으니까요.

English: 
computational puzzle: the halting problem. Put simply this asks
"Is there an algorithm that can determine, given a description of a turing machine and the input from its tape,
whether the Machine will run forever or halt?" For example we know our Turing machine will halt when given the input 1 1 0
Because we literally walk through the example until it halted, but what about a more complex problem?
Is there a way to figure out if the program will halt without
executing it? Some programs might take years to run
so it would be useful to know before we run it and wait and wait and wait and then start getting worried and wonder and
Then decades later when you're old and gray control-alt-delete so much sadness
Unfortunately turing came up with a proof that shows the halting problem was in fact unsolvable, through a clever logical contradiction.
Let's Follow his reasoning. Imagine
we have a hypothetical Turing machine that takes a description of a program and some input for his tape and always outputs either
Yes, it halts or no, it doesn't and I'm going to give this machine a fun name
H for Holtz. Don't worry about how it works. Let's just assume such a machine exists
We're talking theory here. Turing reasoned if there existed a program

Korean: 
튜링은 H에 정지동작을 결정할 수 없는 프로그램이 있다면 정지 문제는 해결이 불가능하다고 추론했습니다.
하나를 찾기 위해 튜링은 H 위에 구축된 
다른 튜링 머신을 만들었습니다.
만약 H가 프로그램이 중단되었다고 말하면, 
영원히 반복하는 새로운 기계를 만들 것입니다.
중단되지 않았다고 답하면, NO와 HALT를 출력하는 새로운 기계를 만들 것입니다.
우리는 지금 H가 말하는 것과 정반대의 일을 하는 
기계를 만들고 있습니다.
프로그램이 중단되지 않으면 멈추고, 
프로그램이 멈추면 무한 반복 합니다.
이 논쟁을 위해 우리는 또 새로운 기계 앞에 
스플리터를 추가해야 합니다.
하나의 입력만 받아서 H안의 프로그램과 입력으로 통과시킵니다. 이 새로운 기계를 Bizzaro라고 부릅시다.
지금까지는 그럴듯한 기계처럼 보이죠?
이제는 꽤 복잡해질 것입니다.
좀만 더 힘내세요~!
Bizzaro가 입력으로 스스로의 설명을 전달하면 
무슨일 이 일어나는지 보세요.
이것은 Bizzaro가 스스로를 평가할 것을 요구받을 때 
무엇을 해야 할 지 H에게 묻는 것을 의미합니다.
그러나 H가 Bizzaro가 멈춘다고 말하면 
Bizzaro는 무한 루프에 들어가서 멈추지 않습니다.
그리고 H가 Bizarro가 멈추지 않는다고 말하면 
Bizzaro는 no와 halts를 출력합니다.

English: 
Whose halting behavior was not decidable by age it would mean the halting problem is
Unsolvable to find one Turing designed another Turing machine that built on top of H. If H says the program holds
Then we'll make our new machine loop forever. If the answer is no
It doesn't halt, we'll have the new machine output a no and halt. In essence
We're building a machine that does the opposite of what H says: halt if the program doesn't halt and run forever if the program halts
For this argument we'll also need to add a splitter to the front of our new machine
So that it accepts only one input and passes that as both the program and input into H. Let's call this new machine "Bizzaro"
So far this seems like a plausible machine, right?
Now it's going to get pretty complicated
But bear with me for a second. Look what happens when you pass Bizzaro a description of itself as the input
This means we're asking H what Bizzaro will do when asked to evaluate itself
But if H says Bizzaro halts then Bizzaro enters its infinite loop and thus doesn't halt
And if H says Bizarro doesn't halt then Bizzaro outputs a no and halts

Korean: 
따라서, H는 답이 없으므로 정지 문제를 올바르게 결정할 수 없습니다. 이것은 역설이지만 이 역설이 의미하는 바는
튜링 머신으로는 정지 문제를 해결할 수 없습니다.
튜링이 튜링머신으로 어떤 계산이든 수행할 수 있다는 것을 증명해냈다는 것을 기억하세요.
따라서 정지 문제에 대한 이 해법은
모든 문제가 계산으로 해결 할 수 있는 것은 
아니라는 것을 증명합니다.
와우, 꽤 심각하네요.
이걸 다시 봐야 할지도 모르겠네요..
간단하게 말하면,
Church와 튜링은 시간이나 메모리가 아무리 많아도 
컴퓨터의 능력에는 한계가 있음을 보여주었습니다.
튜링과 Church에 의한 계산의 한계를 정해보려는
경쟁적인 노력에 의해,
일반적으로 계산 능력을 형식화 하려고 하는 것을 Church-Turing 명제 라고 부릅니다.
1936년인 이 때에,
튜링은 겨우 24 세였고 
그가 사회생활을 시작한 나이였습니다.
1936년부터 1938년 동안, 
프린스턴 대학에서 박사 학위를 받았습니다.
졸업 후 Church의 인도 하에 캠브릿지로 돌아왔습니다.
잠시 후인 1939년에
영국은 제 2차 세계 대전에 참전했습니다. 
튜링의 천재성은 전쟁에 빠르게 적용되었습니다.

English: 
so H can't possibly decide the halting problem correctly because there is no answer. It's a paradox and this paradox means
That the halting problem cannot be solved with Turing machines. Remember Turing proved that Turing machines could implement any computation
So this solution to the halting problem proves that not all problems can be solved by computation. Wow, that's some heavy stuff
I might have to watch that again myself.
Long story short Church
and Turing showed there were limits to the ability of computers no matter how much time or memory you have there are just some problems
that cannot be solved ever.
At this point in
1936 Turing was only 24 years old and really only just beginning his career. From 1936 through
1938 he completed a PhD at Princeton University
under the guidance of Church then after graduating he returned to Cambridge.
Shortly after in
1939 Britain became embroiled in World War II Turing's genius was quickly applied to the war effort. In fact a year before the war

English: 
Started he was already working part-time at the uk's government code and Cypher school
Which was the British code breaking group based out of Bletchley Park. One of his main efforts was figuring out how to decrypt German communications
Especially those that use the enigma machine. In short these machines scrambled text. Like you'd type the letters
H-E-L-L-O
and the letters XWDBJ
Would come out. This process is called encryption
The scrambling wasn't random. The behavior was defined by a series of re-orderable rotors on the top of the enigma machine
Each with 26 possible rotational positions. There was also a plug board at the front of the machine that allowed pairs of letters to be swapped
In total there were billions of possible settings. If you had your own enigma machine and you knew the correct rotor and plug board settings
You could type in XWDBJ
and hello would come out. In other words, you decrypted the message
Of course the German military wasn't sharing their enigma settings on Social Media
So the allies had to break the code with billions of Rotor and plug board combinations
There was no way to check them all by hand

Korean: 
사실 1년 전 그는 이미 영국 정부법규기관과 
사이퍼 학교에서 아르바이트를하고있었습니다.
이 기관은 Bletchley Park에 기반을 둔 
영국의 암호 해독 조직이었습니다.
그의 주요 노력 중 하나는 독일 통신을
해독하는 방법을 알아내는 것이 었습니다.
특히 애니그마 기계를 사용하는 사람들. 간단히 말하면,이 기계는 텍스트를 뒤섞었습니다.
만약 여러분이 HELLO라는 글자를 타이핑하면
문자 XWDBJ가 출력되어 나옵니다.
이 과정을 암호화라고합니다.
스크램블링은 무작위가 아니었습니다.
이 동작은 애니그마 기계의 맨 위에 있는
 일련의 명령 가능한 회전 장치에 의해 정의되었습니다.
각각 26 개의 가능한 회전 위치가 있습니다. 또, 기계 앞면에는 글자의 짝을 바꿀 수있는 플러그 보드가있었습니다
총 수십억 개의 설정이 가능했습니다. 
만약 여러분이 자신의 애니그마 기계를 가지고 있고,
회전장치와 플러그 보드 설정 방법을 안다면,
XWDBJ를 입력 할 수 있고 HELLO가 출력 될 것입니다.
다시말하면, 여러분이 메시지를 해독한 것입니다.
물론 독일 군대는 소셜 미디어에 애니그마 설정을 
공유하지 않았습니다.
그래서 동맹국들은 수십억의 회전장치 및 플러그 보드의 조합으로 암호를 해독해야 했습니다.
손으로 모두 확인 할 방법이 없었습니다.

English: 
Fortunately for Turing, enigma machines and the people who operated them were not perfect
Like one key flaw was that a letter would never be encoded as itself as in an h was never encrypted as an h
Turing, building on earlier work by Polish code breakers, designed a special-Purpose
electromechanical
Computer called the Bombe that took advantage of this flaw. It tried lots and lots of combinations of enigma settings
for a given encrypted message if the Bombe found a setting that led to a letter being encoded as itself
Which we know the real Enigma machine couldn't do, that combination was discarded then the machine moved on to try another combination
So Bombes were used to greatly narrow the number of Possible enigma settings
This allowed human code breakers to hone their efforts on the most probable solutions
Looking for things like common german words in fragments of decoded text
Periodically the Germans would suspect someone was decoding their communications and upgrade the enigma machine like they'd add another rotor creating many more combinations
they even built entirely new encryption machines. Throughout the war Turing and his colleagues at bletchley park worked tirelessly to defeat these mechanisms and
overall the intelligence gained from Decrypted German communications

Korean: 
다행히 튜링에게는 애니그마 기계와 
그들을 작동시키는 사람들은 완벽하지 않았습니다.
하나의 중요한 글자가 빠지면 절대 그 자체로 암호화되지 않을 것입니다. H가 H를 암호화하지 못하는것 처럼요.
튜링은 폴란드의 초기 암호 해독가로 일하면서 
특수 목적의 전자식 컴퓨터를 고안해냈습니다.
튜링은 폴란드의 초기 암호 해독가로 일하면서 
특수 목적의 전자식 컴퓨터를 고안해냈습니다.
이 결함을 이용해 Bombe라고 불렀으며, 주어진 암호화 된 메세지에 대해  많은 애니그마 조합을 시도했습니다.
주어진 암호화 메시지에 대해 Bombe가 
인코딩한 설정 방법을 스스로발견 하면,
애니그마 기계가 안되는 조합은 폐기하고 기계는 
다른 조합을 시도하기 위해 계속 움직였습니다.
그래서 Bombes는 가능한 애니그마 설정의 수를 크게 줄이기 위해 사용되었습니다.
이것으로 인해 암호 해독가들은 가장 가능할 만한 해답을 찾기 위해 최선을 다했습니다.
디코딩 된 텍스트 조각에서 
일반적인 독일어 단어와 같은 것을 찾으려 했습니다.
정기적으로 독일인은 누군가가 통신을 해독하고 있는 것으로 의심하고, 수수께끼 기계를 업그레이드 하는 것처럼
더 많은 조합을 만들어서 심지어 완전히 새로운 암호화 기계를 만들기도 했습니다.
전쟁을 통틀어 Bletchley Park의 튜링과 그의 동료들은 
끊임없이 이 메커니즘을 없애고
해독된 독일통신에서 얻은 정보는 이러한 노력이 전쟁을 
단축했다고 주장하는 많은 역사가들과 함께

English: 
Gave the allies an Edge in many theatres with some historians arguing it shortened the war by years
after the war turing returned to Academia and
Contributed to many early electronic computing efforts like the Manchester Mark 1 which was an early and influential stored-Program computer
But his most famous post-war contribution was to artificial intelligence, a field so new that it didn't even get that name until 1956
It's a huge topic
So we'll get to it again in future episodes
In 1950 Turing could envision a future where computers were powerful enough to exhibit intelligence equivalent to or at least
indistinguishable from that of a human
Turing postulated that a computer would deserve to be called intelligent
If it could deceive a human into believing that it was human. This became the basis of a simple test now called the turing test
Imagine that you are having a conversation with two different people not by voice or in person
But by sending typed notes back and forth. You can ask any questions you want and you get replies
But one of those two people is actually a computer. If you can't tell which one is human and which one is a computer then

Korean: 
많은 영화관에서 동맹국을 우위로 만들었습니다.
전쟁 후 튜링은 아카데미아로 돌아갔고,
Manchester Mark 1과 같은 많은 초기의 전자 컴퓨팅에 
기여했습니다.
그것은 초기의 영향력있는 
저장 프로그램 컴퓨터였습니다.
그러나 그의 가장 유명한 전쟁 이후 공헌은 1956년까지 
그 이름을 얻지 못했던 새로운 분야인 인공지능 입니다.
거대한 주제입니다.
그래서 미래의 강의에 다시 그것을 다룰 것입니다.
1950년에, 튜링은 컴퓨터가 인간과 동등하거나 적어도 
인간과 구별할 수 없을 만큼 강력한 능력을 지닌
미래를 내다볼 수 있었습니다.
튜링은 컴퓨터가 지능형이라고 부를 자격이 있다고 
가정했습니다.
인간을 속여서 인간이라고 믿게 만들 수 있다면.
이것은 '튜링 테스트'라 불리는 
간단한 테스트의 기반이 되었습니다.
당신이 목소리로 직접 대화가 아닌 방법으로
 다른 두 사람과 대화하고 있다고 상상해보십시오.
대신, 입력 된 메모를 앞뒤로 보냅니다. 
여러분이 원하는 질문을 하고, 대답을 얻습니다.
그러나 그 두 사람 중 하나는 실제로 컴퓨터입니다. 
어느 것이 인간이고 어떤 것이 컴퓨터인지 알 수 없다면

Korean: 
컴퓨터가 시험에 합격했다고 합니다.
이 테스트의 최신 버전은 완전 자동화 된 
공개 튜링 테스트로
컴퓨터에게 사람인지를 구분할 수 있도록
짧은 보안 문자를 알리는 테스트입니다
이들은 자동화 된 시스템이 웹 사이트에 스팸을 게시하는 일을하지 못하도록 인터넷에서 자주 사용됩니다.
저는 가끔 그 비뚤어진 글자들을 읽지 못한다는 것을 인정합니다. 그게 제가 컴퓨터라는 것을 의미할까요?
일반적으로, 이 강의에서 우리는 이 역사적인 인물의 
개인적인 삶을 탐구하지 않습니다.
그러나 튜링의 경우, 그의 이름은 불가사의하게 비극에 묶여 있어 그의 이야기는 언급할 만한 가치가 있습니다.
튜링은 영국과 세계 대부분에서 불법이었던 시기에 
동성애자였습니다.
1952년 그의 집에 있었던 강도 사건에 대한 조사에서,
그의 성적 취향이 당국에 밝혀졌고 
심한 외설로 기소당했습니다.
그는 유죄 판결을 받았고
집행 유예 또는 성적 취향을 억압하기 위한 호르몬 치료를 하는 수감 사이의 선택이 주어졌습니다.
그는 부분적으로 학업을 계속하기 위해 후자를 선택했으나 분위기와 성격이 바뀌었습니다.

English: 
the computer passes the test
There's a modern version of this test called a completely automated public turing test to tell computers and humans apart or captcha for short
These are frequently used on the internet to prevent automated systems from doing things like posting spam on Websites. I'll admit sometimes
I can't read what those squiggly things say. Does that mean I'm a computer? Normally in this series
We don't delve into the personal lives of these historical figures
But in Turing's case his name has been inextricably tied to tragedy so his story is worth mentioning
Turing was gay in a time when homosexuality was illegal in the united Kingdom and much of the world. An investigation into a 1952 Burglary
at his home revealed his sexual orientation to the authorities who charged him with gross indecency. Turing was convicted and given a choice between
Imprisonment or probation with hormonal treatments to suppress his sexuality
He chose the latter in part to continue his academic work, but it altered his mood and personality

English: 
Although the exact circumstances will never be known, it's most widely accepted that Alan Turing took his own life by poison in 1954
He was only 41. Many things have been named in recognition of Turing's contributions to theoretical computer science
But perhaps the most prestigious among them is the turing award the highest distinction in the field of computer science
Equivalent to a nobel prize in Physics, chemistry or other sciences. Despite a life cut short
Alan inspired th e first generation of computer scientists and laid key groundwork that enabled a digital era we get to enjoy today
I'll see you next week. Crash course computer science is produced in association with PBS digital studios at their channel
You can check out our pla ylist to show like gross science
ACS  reactions and the art assignment. this episode was filmed at the Chad and stacey Emigholz studio in Indianapolis, Indiana
And it was made with the help of all these nice people and a wonderful graphics team thought cafe
Thanks for watching and try turning it off and then back [on] again

Korean: 
정확한 상황은 알 수 없지만, 튜링이 1954년에 음독자살을 했다는 것이 가장 널리 받아들여지고 있습니다.
그때 단지 41 세였습니다. 컴퓨터 과학 이론에 대한 튜링의 공헌을 인정하여 많은 것들이 명명되었습니다.
그러나 아마 컴퓨터 과학 분야에서 
그들 중 가장 권위있는 것은 튜링상일 것입니다.
물리학, 화학 또는 기타 과학 분야의 노벨상과 같습니다.
인생은 짧았음에도 불구하고
앨런은 컴퓨터 과학자 1세대에게 영감을 불어 넣었으며
오늘날 우리가 즐기는 디지털 시대를 가능하게 하는 
핵심 토대를 마련했습니다.
이만 마칠게요. 다음주에 만나요~
 
 
 
 
