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Cutting salt out of food is a choice many people will make in their lives.

음식에서 소금을 빼는 것은 많은 사람이 생활 속에서 하는 선택이다.

Whether it’s for a diet or medical purposes, saltless food just doesn’t taste as good.

다이어트든 의료 목적이든, 소금이 없는 음식은 맛이 떨어질 수밖에 없다.

But don’t worry.

하지만 걱정하지 말아라.

A Japanese company created a special spoon for this problem.

한 일본 회사는 이 문제를 위한 특별한 숟가락을 만들어 냈다.

This spoon, which is made of plastic and metal makes food taste saltier.

이 숟가락은, 플라스틱과 금속으로 만들어졌는데, 음식이 더 짠맛 나게 만든다.

Researchers claim that the spoon can promote healthier eating by sending a small electric current to the tongue to increase the tongue’s taste of salt in the food.

연구자들은 이 숟가락이 혀의 음식에 대한 소금 맛을 증가시키기 위해 혀에 조금의 전류를 보냄으로써 더 건강한 식생활을 촉진할 수 있다고 주장한다.

This electric flow makes people think that the food they are eating is flavorful when it barely contains salt.

이 전기의 흐름은 사람들이 음식에 소금이 거의 들어 있지 않을 때 그들이 먹고 있는 음식이 맛이 있다고 생각하게 만든다.

Users simply turn the spoon on and select the level of intensity.

사용자는 그저 숟가락을 켜고 강도를 선택하기만 하면 된다.

It can be used for soups, rice, curry, ramen, and any other dish people want to add a little extra flavor to.

그것은 수프, 밥, 카레, 라면, 그리고 사람들이 약간의 추가 풍미를 더하고 싶은 다른 모든 요리에 사용될 수 있다.

The company hopes that the spoon will help people maintain a low-sodium diet while still enjoying food that’s full of flavor.

회사는 이 숟가락이 사람들이 풍미 가득한 음식을 계속 즐기면서도 저염 식단을 유지하는 것을 도와주기를 기대한다.

There are many headlines in the news about the amazing things machines powered by artificial intelligence can do.

인공지능에 의해 구동되는 기계가 할 수 있는 놀라운 일들에 관한 뉴스 제목이 많이 있다.

However, the abilities these machines have are much greater than we think.

그러나, 이러한 기계가 가지고 있는 능력은 우리가 생각하는 것보다 훨씬 더 뛰어나다.

One of the key features of artificial intelligence is the ability to learn new things.

인공지능의 주요 특징 중 하나는 새로운 것을 학습하는 능력이다.

Artificial intelligence does not require specific programming for new tasks.

인공지능은 새로운 작업을 위한 구체적인 프로그래밍을 요구하지 않는다.

Instead, it learns from experience and improves on its own.

대신, 그것은 경험으로부터 학습하고 스스로 개선한다.

This is the main difference between computers of the past and computers of the future.

이것이 과거의 컴퓨터와 미래의 컴퓨터 사이의 주요 차이점이다.

For example, look at self-driving cars.

예를 들어, 자율 주행 자동차를 보라.

At first, these cars work based on a program.

처음에, 이 자동차는 프로그램을 기반으로 작동한다.

As they drive, they sense other cars or obstacles around them.

그것들은 주행하면서, 그것들 주변의 다른 자동차나 장애물을 감지한다.

Then, they adjust their driving path based on their surroundings.

그런 다음, 그것들은 주변 환경을 기반으로 해서 주행 경로를 조정한다.

Over time, they operate better based on repeated experiences.

시간이 지남에 따라, 그것들은 반복된 경험을 바탕으로 더 잘 작동한다.

These experiences help them learn better speed control and improve reaction times.

이러한 경험은 그것들이 더 나은 속도 제어를 배우고 반응 시간을 개선하도록 돕는다.

This is one example of how artificial intelligence can learn and improve independently.

이는 인공지능이 독립적으로 학습하고 개선할 수 있는 방법의 한 예이다.