
Korean: 
안녕하세요, 저는 Carrie Anne입니다. 
컴퓨터 과학 특강에 오신 것을 환영합니다!
오늘 우리는 로봇에 대해 이야기 할 것입니다.
로봇 하면 가장 먼저 떠오르는 이미지는
아마 쇼 또는 영화에 나오는 인간형 로봇일 겁니다.
로봇 하면 가장 먼저 떠오르는 이미지는
아마 쇼 또는 영화에 나오는 인간형 로봇일 겁니다.
때때로 그들은 우리의 친구이자 동료이지만,
그러나 더 자주, 그들은 사악하고 냉정하며
전투경험으로 무장되었습니다.
또한 우리는 로봇을 미래 기술로 생각하는 경향이 있습니다.
그러나 현실은 : 
그들은 이미 몇 백만이나 여기에 있습니다.
그리고 그들은 우리가 일을 더 열심히, 잘,
더 빠르고 강하게 하도록 돕는 직장 동료입니다.
 
로봇에 대한 많은 정의가 있지만
일반적으로 이 기계는
컴퓨터 제어에 의한 가이드로 자동으로
일련의 작업을 수행하는 기계를 말합니다.
그들이 어떻게 보이는지는 고려사항이 아닙니다.
- 차에 페인트를 칠하는 공업용 팔이거나
날아다니는 드론, 외과의를 돕는 뱀 같은 의료 장비
뿐만 아니라 인간과 비슷한 로봇 조수도 있습니다.
비행하는 무인 비행기, 외과의를 돕는 뱀 같은 의료 장비
뿐만 아니라 인간과 비슷한 로봇 조수도 있습니다.

English: 
Hi, I’m Carrie Anne, and welcome to CrashCourse
Computer Science!
Today we’re going to talk about robots.
The first image that jumps to your mind is
probably a humanoid robot, like we usually
see in shows or movies.
Sometimes they’re our friends and colleagues,
but more often, they’re sinister, apathetic
and battle-hardened.
We also tend to think of robots as a technology
of the future.
But the reality is: they’re already here
– by the millions – and they’re our
workmates, helping us to do things harder,
better, faster, and stronger.
INTRO
There are many definitions for robots, but
in general, these are machines capable of
carrying out a series of actions automatically,
guided by computer control.
How they look isn’t part of the equation
– robots can be industrial arms that spray
paint cars, drones that fly, snake-like medical
robots that assist surgeons, as well as humanoid
robotic assistants.

English: 
Although the term “robot” is sometimes
applied to interactive virtual characters,
it’s more appropriate to call these “bots”,
or even better, “agents.”
That’s because the term “robot” carries
a physical connotation a machine that lives
in and acts on the real world.
The word “robot” was first used in a 1920
Czech play to denote artificial, humanoid
characters.
The word was derived from “robota”, the
slavic-language word for a forced laborer,
indicating peasants in compulsory service
in feudal, nineteenth century Europe.
The play didn’t go too much into technological
details.
But, even a century later, it’s still a
common portrayal: mass-produced, efficient,
tireless creatures that look human-esque,
but are emotionless, indifferent to self-preservation
and lack creativity.
The more general idea of self-operating machines
goes back even further than the 1920s.
Many ancient inventors created mechanical
devices that performed functions automatically,
like keeping the time and striking bells on
the hour.
There are plenty of examples of automated
animal and humanoid figures, that would perform
dances, sing songs, strike drums and do other
physical actions.

Korean: 
대화형 가상 캐릭터에 "로봇"이라는 용어가 
적용되는 경우도 있지만,
이런 경우 "봇"또는 "에이전트"라고
부르는 것이 더 적절합니다.
그것은 "로봇"이라는 용어가 실제 세계에 살고 행동하는 
기계라는 물리적인 의미를 지니고 있기 때문입니다.
그것은 "로봇"이라는 용어가 실제 세계에 살고 행동하는 
기계라는 물리적인 의미를 지니고 있기 때문입니다.
"로봇"이라는 단어는 1920년 체코의 연극에서 인조 인간
캐릭터를 나타내는 데 처음 사용되었습니다.
"로봇"이라는 단어는 1920년 체코의 연극에서 인조 인간
캐릭터를 나타내는 데 처음 사용되었습니다.
이 단어는 강제적인 노동자를 의미하는
슬라브어인 "robota"에서 파생되었으며,
이는 19세기 유럽의 봉건 제도 하에서
소작농들이 강제 복무에 있음을 나타냅니다.
연극에 기술적인 세부사항이 많이 들어 가진 않았습니다.
하지만 1세기 이후 조차도 여전히 로봇에 대한
일반적인 묘사는 : 대량 생산, 효율적,
인간을 닮은 지치지 않는 창조물,
감정이 없으며, 자기 보호에 무관심하고
창의력이 부족합니다.
자가 작동 기계에 대한 보다 일반적인 생각은 
1920년대 보다 더 먼 이전으로 돌아갑니다.
많은 고대 발명가들이 자동으로 기능을 수행하는 
기계적인 장치를 만들었습니다.
한 시간마다 시간을 지켜 벨을 울리도록 하는 것 처럼요.
춤, 노래, 드럼 및 기타 연주와 그 밖의 물리적 행동을 
할 수 있는 자동화된 동물 및 인간형 피규어가 많습니다.
춤, 노래, 드럼 및 기타 연주와 그 밖의 물리적 행동을 
할 수 있는 자동화된 동물 및 인간형 피규어가 많습니다.

Korean: 
이러한 비 전기식 및 정확히는 비 전자식
기계는 '자동 장치'라고 불렸습니다.
예를 들어, 초기 오토마톤은 1739년
프랑스인 Jacques de Vaucanson이 만든
Canard Digérateur 또는 Digesting Duck이었습니다.
이 오리 모양의 기계는 곡물을 먹은 후 배설하는 것
처럼 생겼습니다.
볼테르(Voltaire)는 1739년에 이렇게 기록했습니다.
le Maure의 목소리와 Vaucanson의 오리가 없었다면,
당신에게 프랑스의 영광을 일깨워줄 수 없을 것입니다."
le Maure의 목소리와 Vaucanson의 오리가 없었다면,
당신에게 프랑스의 영광을 일깨워줄 수 없을 것입니다."
가장 오명 높은 사례 중 하나는 체스게임을 하는
"메케니컬 터크"라는 휴머노이드 자동화기계입니다.
가장 오명 높은 사례 중 하나는 체스게임을 하는
"메케니컬 터크"라는 휴머노이드 자동화기계입니다.
1770년에 만들어진 후, 유럽 전역을 돌며
놀랍도록 훌륭한 체스 게임으로 관객을 감탄시켰습니다.
1770년에 만들어진 후, 유럽 전역을 돌며
놀랍도록 훌륭한 체스 게임으로 관객을 감탄시켰습니다.
그것은 기계적인 인공지능으로 보였습니다.
불행히도, 그것은 사기였습니다.
기계 안에는 앙증맞은 인간이 있었습니다.
컴퓨터로 제어되는 첫 번째 기계는
1940년대 후반에 나타났습니다.
이 Computer Numerical Control (CNC)는 일련의 작업을
수행하도록 지시하는 프로그램을 실행할 수 있습니다.
이 Computer Numerical Control (CNC)는 일련의 작업을
수행하도록 지시하는 프로그램을 실행할 수 있습니다.

English: 
These non-electrical and certainly non-electronic
machines were called automatons.
For instance, an early automaton created in
1739 by the Frenchman Jacques de Vaucanson
was the Canard Digerateur or Digesting Duck,
a machine in the shape of a duck that appeared
to eat grain and then defecate.
In 1739 Voltaire wrote,
“Without the voice of le Maure and Vaucanson’s
duck, you would have nothing to remind you
of the glory of France.”
One of the most infamous examples was the
“Mechanical Turk”: a chess-playing, humanoid
automaton.
After construction in 1770, it toured all
over Europe, wowing audiences with its surprisingly
good chess-playing.
It appeared to be a mechanical, artificial
intelligence.
Unfortunately, it was a hoax – there was
a dainty human stuffed inside the machine.
The first machines controlled by computers
emerged in the late 1940s.
These Computer Numerical Control, or CNC,
machines, could run programs that instructed
a machine to perform a series of operations.
This level of control also enabled the creation
of new manufactured goods, like milling a

English: 
complex propellor design out of a block of
aluminum – something that was difficult
to do using standard machine tools, and with
tolerances too small to be done by hand.
CNC machines were a huge boon to industry,
not just due to increased capability and precision,
but also in terms of reducing labor costs
by automating human jobs – a topic we’ll
revisit in a later episode.
The first commercial deployment was a programmable
industrial robot called the Unimate, sold
to General Motors in 1960 to lift hot pieces
of metal from a die casting machine and stack
them.
This was the start of the robotics industry.
Soon, robots were stacking pallets, welding
parts, painting cars and much more.
For simple motions – like a robotic gripper
that moves back and forth on a track – a
robot can be instructed to move to a particular
position, and it’ll keep moving in that
direction until the desired position is reached,
at which point it’ll stop.
This behavior can be achieved through a simple
control loop.
First, sense the robot position.
Are we there yet?
Nope.
So keep moving.
Now sense position again.
Are we there yet?
Nope, so keep moving.

Korean: 
컨트롤 수준은 알루미늄 블록에서 복잡한 프로펠러를 
깎아내는 것처럼 새로운 제품의 생산도 가능했습니다.
이는 표준 공작 기계를 사용하여 수행하기 어렵고
손으로 하기엔 허용 오차가 너무 작았습니다.
이는 표준 공작 기계를 사용하여 수행하기 어렵고
손으로 하기엔 허용 오차가 너무 작았습니다.
CNC 기계는 업계에 큰 이익이었습니다.
단지 능력과 정밀도가 향상 되었기 때문만이 아니라,
인간의 일을 자동화함으로써 
노동 비용 절감 측면도 있었습니다.
- 이 주제는 다음에 더 이야기 할 것입니다.
최초의 상용 배포는 프로그래밍이 가능한
Unimate라고 불리는 산업용 로봇이었습니다.
1960년 제너럴 모터스에 판매되어 다이 캐스팅 기계에서
뜨거운 금속 조각을 들어서 쌓아 올렸습니다.
1960년 제너럴 모터스에 판매되어 다이 캐스팅 기계에서
뜨거운 금속 조각을 들어서 쌓아 올렸습니다.
이는 로봇 산업의 시작이었습니다.
곧, 로봇은 팔레트를 쌓아 올리고, 부품을 용접하고,
차에 페인트를 칠하는 등 많은 작업을 했습니다.
트랙에서 앞뒤로 움직이는 로봇 그리퍼와 같은 
간단한 동작으로
로봇은 특정 위치로 이동하라는 지시받을 수 있으며,
원하는 위치에 도달할 때까지 계속 그 방향으로 움직입니다.
이 동작은 간단한 제어 루프를 통해 이루어질 수 있습니다.
먼저, 로봇 위치를 감지합니다.
아직 도착 안했나요?
아니요.
계속 움직입니다.
이제 위치를 다시 감지합니다.
아직 도착 안했나요?
아니요, 계속 움직입니다.

Korean: 
아직 도착 안했나요?
도착!
이제 우리는 움직이는 것을 멈추고
또한 조용해 질 수 있습니다.
우리가 감지된 위치와 원하는 위치 사이의 거리를 
최소화 하려고 하기 때문에
이 제어 루프는 보다 구체적으로는,
부정적인 피드백 루프입니다.
네거티브 피드백 제어 루프는 3가지 주요 부분으로
구성됩니다.
수압이나 모터 위치, 기압, 무엇이든 실제 상황을 
측정하는 센서가 있습니다.
수압이나 모터 위치, 기압, 무엇이든 실제 상황을 
측정하는 센서가 있습니다.
이 측정에서 우리는 원하는 곳에서 얼마나 멀리 있는지,
즉, 오류를 계산할 수 있습니다.
그 다음 오류는 시스템에 오류를 최소화하도록 지시하는
방법을 결정하는 컨트롤러에 의해 해석됩니다.
그 다음 오류는 시스템에 오류를 최소화하도록 지시하는
방법을 결정하는 컨트롤러에 의해 해석됩니다.
그런 다음 시스템은 펌프, 모터, 발열체 및 기타 물리적
작동기를 통해 실제로 작동합니다.
그런 다음 시스템은 펌프, 모터, 발열체 및 기타 물리적
작동기를 통해 실제로 작동합니다.
엄격히 통제된 환경에서 이와 같은
단순 제어 루프는 잘 돌아갑니다.
하지만 많은 실제 응용 프로그램에서는
그것보다 좀 더 복잡합니다.
우리 그리퍼가 정말로 무겁다고 상상해 보십시오.
제어 루프가 멈추라고 말하는 경우에도,
운동량으로 인해 그리퍼가 원하는 위치보다 더 갑니다.
그러면 제어 루프가 다시 
그리퍼를 끌어오도록 작동할 것입니다.

English: 
Are we there yet?
Yes!
So we can stop moving, and also please be
quiet!
Because we’re trying to minimize the distance
between the sensed position and the desired
position, this control loop is, more specifically,
a negative feedback loop.
A negative feedback control loop has three
key pieces.
There’s a sensor, that measures things in
the real world, like water pressure, motor
position, air temperature, or whatever you’re
trying to control.
From this measurement, we calculate how far
we are from where we want to be – the error.
The error is then interpreted by a controller,
which decides how to instruct the system to
minimize that error.
Then, the system acts on the world though
pumps, motors, heating elements, and other
physical actuators.
In tightly controlled environments, simple
control loops, like this, work OK.
But in many real world applications, things
are a tad more complicated.
Imagine that our gripper is really heavy,
and even when the control loop says to stop,
momentum causes the gripper to overshoot the
desired position.
That would cause the control loop to take
over again, this time backing the gripper up.

English: 
A badly tuned control loop might overshoot
and overshoot and overshoot, and maybe even
wobble forever.
To make matters worse, in real world settings,
there are typically external and variable
forces acting on a robot, like friction, wind
and items of different weight.
To handle this gracefully, more sophisticated
control logic is needed.
A widely used control-loop, feedback mechanism is a proportional–integral–derivative cotnroller.
That’s a bit of a mouthful, so people call
them PID controllers.
These used to be mechanical devices, but now
it’s all done in software.
Let’s imagine a robot that delivers coffee.
Its goal is to travel between customers at
two meters per second, which has been determined
to be the ideal speed that’s both safe and
expedient.
Of course, the environment doesn’t always
cooperate.
Sometimes there’s wind, and sometimes there's
uphills and downhills and all sorts of things
that affect the speed of the robot.
So, it’s going to have to increase and decrease power to its motors to maintain the desired speed.
Using the robot's speed sensor, we can keep
track of its actual speed and plot that alongside
its desired speed.
PID controllers calculate three values from
this data.

Korean: 
잘못 조정된 제어 루프로 잘못 가고,  잘못 가고, 
또 잘못 가고, 아마 영원히 흔들릴 것입니다.
잘못 조정된 제어 루프로 잘못 가고,  잘못 가고, 
또 잘못 가고, 아마 영원히 흔들릴 것입니다.
설상가상으로 실제 환경에는 마찰, 바람 및 다른 무게의
물건같이 로봇에 작용하는 외부 및 가변적인 힘이 있습니다.
설상가상으로 실제 환경에는 마찰, 바람 및 다른 무게의
물건같이 로봇에 작용하는 외부 및 가변적인 힘이 있습니다.
이를 적절하게 처리하려면
더 정교한 제어 논리가 필요합니다.
널리 사용되는 제어 루프 피드백 메커니즘은 
비례 미적분 제어기(PID)입니다.
너무 길고 발음하기 힘들어서 사람들은
PID 컨트롤러라고 부릅니다.
이들은 기계 장치 였지만
지금은 소프트웨어로 모두 완료됩니다.
커피를 배달하는 로봇을 상상해 봅시다.
여정 목표는 모두 안전하고 편리한 이상적인 속도로
결정된 초당 2미터로 고객에게 가는 것입니다.
여정 목표는 모두 안전하고 편리한 이상적인 속도로
결정된 초당 2미터로 고객에게 가는 것입니다.
물론, 환경이 항상 협조적이진 않습니다.
때때로 바람이 있고, 오르막과 내리막 길과
 모든 종류의 것들이
로봇의 속도에 영향을 줍니다.
따라서 원하는 속도를 유지하기 위해 
모터의 전력을 늘리거나 줄여야합니다.
로봇의 속도 센서를 사용하여 실제 속도와
목표 속도를 추적 할 수 있습니다.
로봇의 속도 센서를 사용하여 실제 속도와
목표 속도를 추적 할 수 있습니다.
PID 제어기는 데이터로부터 3가지 값을 계산합니다.

English: 
First is the proportional value, which is
the difference between the desired value and
the actual value at the most recent instant
in time or the present.
This is what our simpler control loop used
before.
The bigger the gap between actual and desired,
the harder you'll push towards your target.
In other words, it’s proportional control.
Next, the integral value is computed, which
is the sum of error over a window of time,
like the last few seconds.
This look back helps compensate for steady
state errors, resulting from things like motoring
up a long hill.
If this value is large, it means proportional
control is not enough, and we have to push
harder still.
Finally, there’s the derivative value, which
is the rate of change between the desired
and actual values.
This helps account for possible future error,
and is sometimes called "anticipatory control".
For example, if you are screaming in towards
your goal too fast, you’ll need to ease
up a little to prevent overshoot.
These three values are summed together, with
different relative weights, to produce a controller
output that’s passed to the system.
PID controllers are everywhere, from the cruise
control in your car, to drones that automatically

Korean: 
첫 번째는 비례 값으로, 현재 또는 가장 최근 순간의
원하는 값과 실제 값의 차이입니다.
첫 번째는 비례 값으로, 현재 또는 가장 최근 순간의
원하는 값과 실제 값의 차이입니다.
이것은 전에 사용한 더 간단한 제어 루프입니다.
실제와 목표 사이의 차이가 클수록 목표를 향해 
더 세게 전진할 것 입니다.
다시 말하면, 비례 제어입니다.
다음으로, 지난 몇 초와 같이 일정 기간 동안의
오류 합계인 적분 값이 계산됩니다.
다음으로, 지난 몇 초와 같이 일정 기간 동안의
오류 합계인 적분 값이 계산됩니다.
이 회고는 긴 언덕을 운전하는 것과 같은 결과로 인한
정상 상태 오류를 보완하는 데 도움이됩니다.
이 회고는 긴 언덕을 운전하는 것과 같은 결과로 인한
정상 상태 오류를 보완하는 데 도움이됩니다.
이 값이 클 경우, 비례 제어로는 충분하지 않으며 
더 세게 밀어 넣어야합니다.
이 값이 클 경우, 비례 제어로는 충분하지 않으며 
더 세게 밀어 넣어야합니다.
마지막은 미분 값으로,
원하는 값과 실제 값 사이의 변화율입니다.
마지막은 미분 값으로,
원하는 값과 실제 값 사이의 변화율입니다.
이것은 미래의 가능한 오류에 대한 설명을 돕고,
종종 "예상 통제"라고도 불립니다.
예를 들어, 너무 빠르다고 목표를 향해 소리치면 오버 
슛을 방지하기위해 약간의 완화가 필요할 것 입니다.
예를 들어, 너무 빠르다고 목표를 향해 소리치면 오버 
슛을 방지하기위해 약간의 완화가 필요할 것 입니다.
이 세 값은 시스템에 전달되는 컨트롤러 출력을
생성하기 위해 다른 상대 가중치로 함께 합산됩니다.
이 세 값은 시스템에 전달되는 컨트롤러 출력을
생성하기 위해 다른 상대 가중치로 함께 합산됩니다.
PID 컨트롤러는 어디에나 있습니다.
자동차의 정속 주행 장치에서부터

English: 
adjust their rotor speeds to maintain level
flight, as well as more exotic robots, like
this one that balances on a ball to move around.
Advanced robots often require many control
loops running in parallel, working together,
managing everything from robot balance to
limb position.
As we’ve discussed, control loops are responsible
for getting robot attributes like location
to desired values.
So, you may be wondering where these values
come from.
This is the responsibility of higher-level
robot software, which plans and executes robot
actions, like plotting a path around sensed
obstacles, or breaking down physical tasks,
like picking up a ball, into simple, sequential
motions.
Using these techniques, robots have racked
up some impressive achievements – they’ve
been to the deepest depths of Earth’s oceans
and roved around on Mars for over a decade.
But interestingly, lots of problems that are
trivial for many humans have turned out to
be devilishly difficult for robots: like walking
on two legs, opening a door, picking up objects
without crushing them, putting on a t-shirt,
or petting a dog.
These are tasks you may be able to do without
thinking, but a supercomputer-powered robot

Korean: 
수평 비행을 유지하기 위해 로터 속도를 자동으로
조정하는 드론 및
공위에서 균형을 잡고 움직이는
이 이국적인 로봇과 같이 어디에나요.
고급 로봇은 종종  병렬로 실행되는
많은 제어 루프가 필요하며
함께 작동하면서 로봇의 균형부터 팔다리 위치까지
모든 것을 관리합니다.
앞서 살펴본 듯이, 제어 루프는 위치와 같은 로봇 속성을
원하는 값으로 가져 오는 역할을 담당합니다.
앞서 살펴본 듯이, 제어 루프는 위치와 같은 로봇 속성을
원하는 값으로 가져 오는 역할을 담당합니다.
여러분은 이 값들이 어디서 왔는지 궁금할 수 있습니다.
이것은 상위 수준 로봇 소프트웨어의 역할입니다.
로봇의 동작을 계획하고 실행하며
지각된 장애물 주변의 경로를 그리거나
공을 집어 올리는 것과 같이
물리적인 작업을 간단하고 순차적인 동작으로
분해하는 것들을 합니다.
이 기술을 사용하여 로봇은
인상적인 업적을 달성했습니다.
지구의 대양 깊숙한 곳에 다녀왔고,
10년 넘게 화성에서 돌아 다녔습니다.
그러나 흥미롭게도, 많은 사람들에게 사소한 문제들이
로봇에겐 지독하게 어려운것으로 드러났습니다.
예를 들어 2개의 다리로 걷고, 문을 열고,
부딪히지 않고 물건을 집어 들기,
티셔츠를 입거나 개를 쓰다듬는 것 같이요.
이것들은 여러분이 생각없이 할 수있는 일이지만,
슈퍼 컴퓨터 기반 로봇은 볼 만 하게 실패합니다.

English: 
fails at spectacularly.
These sorts of tasks are all active areas
of robotics research.
Artificial intelligence techniques, which
we discussed a few episodes ago, are perhaps
the most promising avenue to overcome these
challenges.
For example, Google has been running an experiment
with a series of robotic arms that spend their
days moving miscellaneous objects from one
box to another, learning from trial and error.
After thousands of hours of practice, the
robots had cut their error rate in half.
Of course, unlike humans, robots can run twenty-four
hours a day and practice with many arms at
the same time.
So, it may just be a matter of time until
they become adept at grasping things.
But, for the time being, toddlers can out-grasp
them.
One of the biggest and most visible robotic
breakthrough in recent years has been self-driving,
autonomous cars.
If you think about it, cars don’t have too
many system inputs – you can speed up or
slow down, and you can steer left or right.
The tough part is sensing lanes, reading signs,
and anticipating and navigating traffic, pedestrians,
bicyclists, and a whole host of obstacles.

Korean: 
이것들은 여러분이 생각없이 할 수있는 일이지만,
슈퍼 컴퓨터 기반 로봇은 볼 만 하게 실패합니다.
이러한 종류의 작업은 모두
활성화된 로봇 연구의 영역입니다.
몇 강의 전에 논의한 인공 지능 기술은
이러한 도전을 극복하기 위한 가장 유망한 방법입니다.
몇 강의 전에 논의한 인공 지능 기술은
이러한 도전을 극복하기 위한 가장 유망한 방법입니다.
예를 들어 Google은 실험을 진행해왔습니다.
일종의 로봇 팔을 사용하여
다양한 물건을 하나에서 다른 박스로 옮기면서
시행 착오를 통해 배웁니다.
수 천 시간의 연습 후에,
로봇은 오류율을 반으로 줄였습니다.
물론 사람과 달리, 로봇은 하루 24시간 내내 작동하며
동시에 연습할 수 있습니다.
물론 사람과 달리, 로봇은 하루 24시간 내내 작동하며
동시에 연습할 수 있습니다.
따라서, 물건을 쥐기에 능숙해질 때까지
단지 그것은 시간 문제일 수 있습니다.
하지만 당분간은, 유아가 그 로봇들을 압도 할 수 있습니다.
최근 몇 년간 가장 크고 눈에 띄는 로봇 혁명 중 하나는 
자가 운전, 자율 차량이었습니다.
최근 몇 년간 가장 크고 눈에 띄는 로봇 혁명 중 하나는 
자가 운전, 자율 차량이었습니다.
생각해 보면, 자동차에는 시스템 입력이 그렇게 많지 않으므로
속도를 높이거나 낮출 수 있으며 왼쪽이나 오른쪽으로
조정할 수 있습니다.
힘든 부분은 차선을 감지하고, 표지판을 읽으며,
교통, 보행자, 자전거 타는 사람 및 
모든 장애물을 예상하고 운전하는 것입니다.

Korean: 
근접 센서가 여러 개 박혀 있는 것 이외에도,
자율주행 차는 컴퓨터 비전 알고리즘에 크게 의존합니다.
이는 35강에서 논의했었습니다.
우리는 또한 인간처럼 보고 행동하는
원시적인 안드로이드의 출현을 보고 있습니다.
우리는 또한 인간처럼 보고 행동하는
원시적인 안드로이드의 출현을 보고 있습니다.
틀림없이, 우리는 목표들 중 어느 쪽에도 가까이 있지 않습니다.
왜냐하면 그들은 매우 이상해 보이고 심지어는 
이상하게 행동하는 경향이 있기 때문입니다.
적어도 우리는 항상 Westworld(허구 로봇 세계)를
가질 것입니다.
어쨌든, 로봇 공학자들에게 여전히 감질나는 목표는
인공 지능, 컴퓨터 비전, 자연어 처리 등의
우리가 지난 몇 강에서 다루었던
컴퓨터 과학 주제들을 결합시키는 것 입니다.
우리가 지난 몇 강에서 다루었던
컴퓨터 과학 주제들을 결합시키는 것 입니다.
왜 인간이 인공 구현물의 창조에 매료되는지에 관해서는
여러분은 크래시 코스 철학에서 알 수 있습니다.
그리고 예측 가능한 동안에, 현실적인 안드로이드는
계속 과학 소설의 재료가 될 것입니다.
그리고 예측 가능한 동안에, 현실적인 안드로이드는
계속 과학 소설의 재료가 될 것입니다.
군대도 로봇에 큰 관심을 가지고 있습니다.
- 그들은 교체가 가능할 뿐 아니라
힘, 지구력, 주의력, 정확성과 같은 속성들이
인간을 능가할 수 있습니다.
오늘날 폭탄 처리 로봇 및 정찰 무인 항공기는
꽤 흔히 볼 수 있습니다.
그러나 한국이 배치한 삼성 SGR-A1 보병 총과 같이 완전 
자율적으로 무장한 로봇은 서서히 나타나고 있습니다.

English: 
In addition to being studded with proximity
sensors, these robotic vehicles heavily rely
on Computer Vision algorithms, which we discussed
in Episode 35.
We’re also seeing the emergence of very
primitive androids – robots that look and
act like humans.
Arguably, we’re not close on either of those
goals, as they tend to look pretty weird and
act even weirder.
At least we’ll always have Westworld.
But anyway, these remain a tantalizing goal
for roboticists that combine many computer
science topics we’ve touched on over the
last few episodes, like artificial intelligence,
computer vision and natural language processing.
As for why humans are so fascinated by creating
artificial embodiments of ourselves...you’ll
have to go to Crash Course Philosophy for
that.
And for the foreseeable future, realistic
androids will continue to be the stuff of
science fiction.
Militaries also have a great interest in robots
– they’re not only replaceable, but can
surpass humans in attributes like strength,
endurance, attention, and accuracy.
Bomb disposal robots and reconnaissance drones
are fairly common today.
But fully autonomous, armed-to-the-teeth robots
are slowly appearing, like the Samsung SGR-A1

Korean: 
그러나 한국이 배치한 삼성 SGR-A1 보병 총과 같이 완전 
자율적으로 무장한 로봇은 서서히 나타나고 있습니다.
인간의 생명을 앗아가기 위한 지능과 능력을 갖춘 
로봇을 자율살상무기라고 합니다.
그리고 그들은 광범위하고 까다로운 문제로 
받아 들여지고 있습니다.
의심의 여지없이, 이 시스템은 전쟁터에서 벗어나
위험을 피해 병사들의 생명을 구할 수 있습니다.
의심의 여지없이, 이 시스템은 전쟁터에서 벗어나
위험을 피해 병사들의 생명을 구할 수 있습니다.
전쟁을 모두 함께 막을 수도 있습니다.
다이나마이트와 핵무기에 관해서
사람들이 똑같이 말한 것은 주목할 만 합니다.
다이나마이트와 핵무기에 관해서
사람들이 똑같이 말한 것은 주목할 만 합니다.
반대로, 우리는 무자비하고
효율적인 살인 기계를 만들 수 있습니다.
그 기계는 복잡한 상황에 대해 인간의
판단이나 연민을 적용하지 않습니다.
전쟁의 안개는 그들이 다가오는 만큼
복잡하고 어둡습니다.
이 로봇은 명령을 받아들이고 
효율적으로 실행할 수 있습니다.
때로는 인간 명령이 실제로 나쁜 것으로
판명될 수도 있습니다.
이 논쟁은 오랫동안 계속 될 것이며, 로봇 기술이 향상됨
에 따라 양측의 전문가의 목소리가 더욱 커질 것입니다.
이 논쟁은 오랫동안 계속 될 것이며, 로봇 기술이 향상됨
에 따라 양측의 전문가의 목소리가 더욱 커질 것입니다.
또한 오래된 논쟁이기도 합니다. 과학 소설 작가인
Isaac Asimov에게 위험은 분명했습니다.
Isaac Asimov는 1942년 단편 소설 에서 
가상의 "로봇의 3법칙"를 소개했습니다.
그리고 그는 나중에 제로 규칙을 추가했습니다.
짧게 말하면, 그것은 로봇을 위한 행동 강령 또는
윤리 기준 입니다.

English: 
sentry gun deployed by South Korea.
Robots with the intelligence and capability
to take human lives are called lethal autonomous weapons.
And they’re widely considered a complex
and thorny issue.
Without doubt, these systems could save soldiers
lives by taking them off the battlefield and
out of harm’s way.
It might even discourage war all together.
Though it’s worth noting that people said
the same thing about dynamite and nuclear
weapons.
On the flip side, we might be creating ruthlessly
efficient killing machines that don’t apply
human judgment or compassion to complex situations.
And the fog of war is about as complex and
murky as they come.
These robots would be taking orders and executing
them as efficiently as they can and sometimes
human orders turn out to be really bad.
This debate is going to continue for a long
time, and pundits on both sides will grow
louder as robotic technology improves.
It’s also an old debate – the danger was
obvious to science fiction writer Isaac Asimov,
who introduced a fictional “Three Laws of
Robotics” in his 1942 short story "Runaround".
And then, later he added a zeroth rule.
In short, it’s a code of conduct or moral
compass for robots – guiding them to do

Korean: 
특히 인간에게 해를 입히지 않도록 지시합니다.
응용하기에는 꽤  부적합하며 많은 불확실한
여지를 남겨 둡니다.
그러나 아직까지, Asimov의 법칙은 과학 소설과 
학술적 토론에 크나큰 영감을 주었습니다.
오늘날 로봇 윤리학에 관한 전체 회의가 있습니다.
중요한 것은 Asimov가 소설을 위한 규칙을 세웠다는 것입니다.
그 규칙은 그의 어린 시절의 소설에서 흔히 볼 수 있는
 '흉폭한 로봇'을 다시 밀어 넣을 수있는 방법입니다.
로봇이 그 과정에서 창조자를 해치거나
심지어 망가 뜨리는, 선상에서 벗어난 이야기입니다.
로봇이 그 과정에서 창조자를 해치거나
심지어 망가 뜨리는, 선상에서 벗어난 이야기입니다.
한편으로 Asimov는 로봇을 유용하고, 믿을 수 있고, 
심지어 사랑스러운 기계로 구상했습니다.
그리고 나는 여러분에게 이 이중성에 
대해 생각해 보도록 여지를 남기고 싶습니다.
강의 전반에 걸쳐 논의한 많은 기술과 마찬가지로,
자애롭고 악의적 인 용도가 있습니다.
강의 전반에 걸쳐 논의한 많은 기술과 마찬가지로,
자애롭고 악의적 인 용도가 있습니다.
우리의 임무는 컴퓨터의 잠재력과 위험에 
신중하게 되돌아 보는 것이며,
우리의 창의력을 발휘하여 세계를 개선하는 것입니다.
로봇은 이 책임을 가장 강력하게 상기시키는
역할을 하는 것 중 하나입니다.
다음 주에 만나요!

English: 
no harm, especially to humans.
It’s pretty inadequate for practical application
and it leaves plenty of room for equivocation.
But still, Asimov’s laws inspired a ton
of science fiction and academic discussion,
and today there are whole conferences on robot
ethics.
Importantly, Asimov crafted his fictional
rules as a way to push back on “Robot as
a Menace” memes common in fiction from his
childhood.
These were stories where robots went off the
rails, harming or even destroying their creators
in the process.
Asimov, on the other hand, envisioned robots
as useful, reliable, and even loveable machines.
And it’s this duality I want to leave you
thinking about today.
Like many of the technologies we’ve discussed
throughout this series, there are benevolent
and malicious uses.
Our job is to carefully reflect on computing's
potential and peril, and wield our inventive
talents to improve the state of the world.
And robots are one of the most potent reminders
of this responsibility.
I’ll see you next week.
