전 두 가지 일을 합니다. 모바일 컴퓨터 디자인을 하고 뇌 연구를 합니다.
오늘 강연은 뇌에 대해서, 그리고
예, 뇌 팬이 어딘가에 있으시군요.
(웃음)
저는, 여기에 제 첫번째 슬라이드가 뜬다면
제 강연의 제목과 저의 두가지 소속이 보이실 것입니다.
이제 저는 왜 우리에게 뇌 이론이 없는지에 대해 말해보겠습니다,
우리가 뇌 이론을 정립하는 게 왜 중요한 지와, 그걸 정립하기 위해서 무얼 할 수 있는지도요.
이 모든 것을 20분 동안 강연하려 합니다. 전 소속이 두 곳입니다.
많은 분들이 제가 팜, 그리고 핸드스프링에서 일하던 시절로부터 절 알고 계시지만
저는 비영리 과학 연구소도 경영하고 있습니다.
멘로파크에 있는 레드우드 뇌과학 연구소-라는 곳입니다.
여기선 이론적인 뇌과학과
대뇌 신피질이 어떻게 기능하는지에 대해 연구합니다.
이제 저는 이것들에 대해 말해보려 합니다.
또 하나의 슬라이드에는 저의 다른 삶에 관한 것입니다, 컴퓨터 삶이죠, 여기있는 슬라이드입니다.
이 제품들은 제가 지난 20년동안 작업해온 것들입니다,
아주 최초의 랩탑에서부터 시작해서 초반의 태블릿 컴퓨터,
다른 여러 제품들, 그리고 마지막에 있는 최근의 트레오까지 있죠.
그리고 저희는 이 작업을 계속 이어가고 있습니다.
제가 이렇게 지금껏 연구해온 이유은 저는 정말 모바일 컴퓨팅이
개인용 컴퓨터의 미래라고 생각하기때문이죠,그래서 이런것을 개발함으로 이 세상을
조금더 살기 좋은 곳으로 만들어보려합니다.
제가 인정하는 건. 이게 다 우연이였다는 것입니다.
저는 이런 제품 관련일을 할 생각이 없었습니다.
게다가 막 경력이 시작할 때부터
컴퓨터 사업 쪽은 안 할거라고 결심했었습니다.
제가 여기에 대해서 더 말하기 전에 또 알려드릴게 있습니다.
이 그래피티 사진은 제가 어느 웹사이트에서 가져온 것입니다.
저는 그래피티 사진을 찾고 있었습니다, 조그마한 텍스트 입력 언어 같은 것이죠.
그러다 이런 것들을 직접 만들고 싶은 선생님들을 위한 웹사이트를 찾았습니다.
다들 아시는 칠판 위에 쓰는 스크립트 같은 것들 있잖아요, 그리고
그들은 거기다 그래피티를 추가했던 것이였죠. 그리고 그게 참 유감이긴해요.
(웃음)
그래서 어떻게 됬냐면, 제가 젊고, 공대를 막 나왔을 때,
79년 코넬대에서였죠, 저는 인텔에 가 일하기로 결정했습니다.
컴퓨터 산업에 있었던 거죠. 그리고 삼개월이 지나
"경력 선택을 잘못했어" 라고 말하면서, 전 좀 다른것에 빠지게 됩니다
뇌에 빠져버리게 된 것입니다.
이건 진짜 뇌는 아닙니다. 뇌의 선화 그림이죠.
사실 제가 왜 뇌에 빠지게 됐는지 정확하게 다 기억나지는 않지만
아직도 제가 확실히 기억하고있는 딱 하나가 있습니다.
1979년 9월판 사이언티픽 아메리칸 (역자 주: 미국의 과학잡지) 이 나왔는데,
한 가지 주제만 다루는, 뇌에 관한 특별판이었어요. 내용이 꽤 괜찮았죠.
그 특별판은 그간 나온 것들 중 최고에 속했어요. 뉴런에 대한 기사도 있었고,
발달과 질병 그리고 시각등을 다루는 등
뇌에 대해 알고 싶을만한 모든 것들을 기사로 실었습니다. 정말 인상적이였죠.
이걸 읽고 나면 사람들이, 아- 우리가 뇌에 대해서 정말 많은 걸 알고 있구나-하는 느낌을 받을 정도였죠.
이 이슈의 마지막 기사 글은 DNA로 명성이 있는 프랜시스 크릭이 쓴 내용입니다.
오늘이, 아마, DNA를 발견한지 50주년이 되죠.
한마디로 이런 내용이였습니다.
지금까지의 것들은 다 괜찮긴하지만, 우리는
뇌에 관하여 무지합니다 그리고
아무도 이게 어떻게 돌아가는지도 전혀 모르죠.
그러니 누가 뭐라고 하든 믿지마세요.
그 기사에서 발췌한 내용입니다. 그는 '현저하게 부족합니다" 라고 말했죠,
그 분은 품위있는 영국신사입니다, "현저하게 모자라고 있는것은
이런 다양한 접근법들을 그 테두리 안에서 해석하게 해 줄 폭 넓은 사고의 틀입니다."
전 틀,뼈대라는 단어가 멋지다고 생각했습니다.
그는 '우리는 이론이 없습니다'라고 말하지 않고,
'우리는 뇌에 관하여 어떻게 시작해야 하는지 조차 모르고있습니다 --
우리는 심지어 틀도 없죠'라고 말했습니다.
토마스 쿤을 응용하자면 우리는 패러다임의 이전 세상에 존재하고 있는거죠.
그래서 전 뇌에 푹 빠졌습니다. 그리고 말했죠, 이거 봐-
우린 뇌에 대해서 벌써 이만큼이나 지식을 갖고 있는데, 어려워 봤자 얼마나 어렵겠어?
이건 내 인생에 해 볼만한 것 같아. 전 무언가 해낼 수 있겠다는 생각이 들었죠.
그래서 전 컴퓨터 사업에서 벗어나서 뇌와 관련된 쪽으로 전환해 보려고 시도했어요.
처음에는 MIT로 갔죠. AI 연구소가 거기있었으니까요.
'나도 한번 지능형머신을 만들어 보고 싶어'하면서요.
하지만 전 뇌가 어떻게 작동하는지부터 공부하고 싶었어요.
그런데 거기서는, '아 그런건 몰라도 돼'
'그냥 우린 컴퓨터 프로그래밍만 할꺼야. 우린 그것만 하면 돼'
전, '아니죠. 우린 뇌에대해서도 공부를 해야되요.'라고 했습니다.
'아니, 당신들이 틀렸다'고 했죠. 그리고 합격하지 못했습니다.
(웃음)
전 조금 실망 실망했었습니다 - 꽤 어렸으니까요. 그렇지만 다시 돌아갔죠.
몇년이 지나 이번엔 캘리포니아의 버클리로 갔습니다.
'이번엔 생물학쪽으로 한번 들어가보자'하면서요.
그래서 생물리학 박사과정으로 들어가게 됬어요. 전 '그래'
지금부터 뇌에 대해서 공부하는구나. 전 '이론을 공부해 보고 싶다' 고 했죠.
그러자 거기서, '아니, 뇌 이론은 안 되지' 그러는 거예요.
'그건 할 만한 게 못 돼. 연구비 지원도 못 받아'
대학원생으로서, 그럼 할 수가 없었죠. 전 '아, 이런.'
하고 낙담했었죠. '난 이 분야에서 독특하게 무언가 할 수 있는데' 했으니까요.
그래서 저는 다시 컴퓨터 산업 쪽으로 돌아가게 됩니다.
아 당분간은 뭔가 하면서 이 쪽에서 일해야겠구나' 하면서요.
그랬던 그 때가, 바로 여기 보시는 모든 컴퓨터 제품들을 디자인했던 시기에요.
(웃음)
전 그랬죠, '난 4년 동안 이렇게 하면서 돈도 벌고
가족도 갖고, 좀 성숙해지고 싶다고,
아마 뇌 과학쪽도 조금은 성숙해지겠지' 하면서요.
그런데 4년보다 더 걸리더라구요. 16년 정도가 됬어요.
그렇지만 지금은 하고 있습니다, 뇌에 관하여 이야기하죠.
그러니깐 왜 우리가 좋은 뇌 이론을 가져야 하죠?
음, 사람들이 과학을 하는 이유는 다양합니다.
한 가지는-가장 기본적이기도 한데요- 우린 알아내고 싶어하기 때문입니다.
우리는 호기심이 가득해요. 그 호기심을 채우려고 나가서 지식을 얻죠, 그렇잖아요?
왜 우리가 개미를 연구하죠? 그냥 재밌으니까요.
어쩌면 뭔가 유용한 걸 밝혀낼수도 있겠죠. 그래도 재밌고 신비합니다.
그런데 때때로 과학에는 다른 특성들이 있습니다
아주 재미있게 만들어 주는 것들이죠.
과학은 우리 자신에 대해 무언가 알려주기도 하죠.
우리가 누구인가에 대해서도.
드물게는, 여러분께서 알다시피 진화론과 코페르니쿠스가 했던 것처럼
우리 자신에 대해 새로운 발상을 하게 하죠.
결국에는 우리가 바로 뇌이니까요. 제 뇌가 여러분의 뇌에게 말하고 있는 것처럼 말이죠.
우리 몸은 뇌에 걸쳐져 있는 것 뿐이고, 제 뇌가 여러분 뇌에게 말하고 있는 것이죠.
그리고 만약 우리가 우리 자신이 누군지, 어떻게 느끼고 지각하는 지 등을 알고 싶다면,
정말 뇌가 무엇인지를 이해해야 해요.
또 한 가지는 때때로 과학은
사회적으로 큰 이익이나 기술이나 사업같은 쪽으로 우릴 이끌어 갈 때가 있어요
그리고 뇌과학 역시 그래요.
왜냐면 우리가 뇌가 어떻게 기능하는지 알게 되면
지능형 머신을 만들 수 있습니다, 전체적으로 보아 사실상 잘 된 일이죠.
사회에 엄청난 이익을 가져올 것입니다.
근본적인 기술처럼 말이죠.
그럼 왜 우린 좋은 뇌 이론이 없을까요?
사람들이 100년씩이나 연구해오고 있는데도 말입니다.
그럼, 우선 전형적 과학은 어떤 식인지 살펴볼까요.
이것이 전형적인 과학입니다.
보통의 과학은 이론과 실험이 적절한 평형을 이루죠.
이론을 공부하는 사람은, '그래, 이건 이런 원리인거 같아'하죠.
그리고 실험하는 사람은, '아니, 그건 틀렸어'
알다시피, 그러면서 주거니 받거니 하는거죠.
이건 물리, 지질학에서 통합니다. 이게 전형적 과학이라면,
뇌과학은 어떻게 생겼을까요? 이게 뇌과학의 모습입니다.
우리는 산더미처럼 쌓인 데이터가 있습니다. 해부학, 생리학, 행동학같은.
우리가 뇌에 대해서 얼마나 세세하게 알고있는지 아마 상상도 못하실 것입니다
올해 뇌과학 컨퍼런스에 28,000명이 모였어요.
그리고 그 한 사람 한 사람이 모두 뇌에 관한 연구를 하고있죠.
많은 자료가 있는데 이론은 없습니다. 아주 조금 있죠,
이론은 뇌과학에서 중대한 방법으로서 제 역할도 못하고 있습니다.
이건 정말 안 된 일이에요. 자, 그럼 왜 이런 현상이 나타나는 걸까요?
뇌과학자들에게 왜 이런 상태냐고 묻는다면
우선 인정은 할 것입니다. 그리고 그들은 말하겠죠,
"음, 왜 만족스런 뇌 이론이 없는지에 대한 이유는 많죠."
어떤 사람은, '아직도 자료가 충분치 않아요,'
'더 많은 지식이 필요해요, 우리가 모르는게 이렇게 많은데요'
그런데 제가 방금 자료는 넘쳐나고 있다는 걸 말씀드렸죠.
우리는 자료가 너무 많습니다. 어디서부터 정리해야 될 지 모를 정도이죠.
더 많아진다 한들 무슨 도움이 될까요?
아주 운이 좋으면 마술같은 것을 발견할 수도 있겠죠. 가능성은 낮지만요.
이게 사실 우리가 이론이 없다는 것에 대한 반증입니다.
우리는 데이터가 더 필요한 게 아니에요. 뇌에 대한 좋은 이론이 필요한 거죠.
또 다른 사실 하나는, 사람들이 가끔 이렇게 얘기합니다. '뇌라는 건 너무 복잡해-
50년은 더 걸릴거야.' 라고 말이죠.
심지어 크리스도 어제 이런식으로 이야기 했었죠.
크리스 씨가 한말이 무엇인지 정확히 생각이 나지 않지만,
아마 뇌가 우주에서 제일 복잡한 것이라는 설명이였죠. 그러데 그건 사실이 아닙니다.
여러분들이 여러분의 뇌보다 복잡하죠. 뇌를 갖고 계시잖아요.
뇌는 보기에는 복잡해 보여도요
이해하기 전까진 다 복잡해 보이는 법이죠.
지금껏 다 그랬듯요. 우리는, 음,
신피질, 제가 흥미를 가지는 이 부분은 300억개의 세포로 되어있다고 말할 수 있습니다
그러데 알고계시나요? 이 피질은 아주 일정하다는 것이죠.
실제로, 똑같은 것이 계속 반복되는 것처럼 보이죠.
뇌는 보이는 것만큼 복잡하지가 않다는 겁니다. 그래서 복잡함-은 이슈가 되지 않아요.
어떤 사람은, 뇌가 뇌를 이해할 수는 없을 것이라고 합니다.
오오. 꼭 도에 관한 것 (zen=선,禪)같지 않나요.
(웃음)
멋있게 들리죠, 근데 왜죠? 그러니까 무슨 뜻인 것이죠?
그냥 세포 뭉텅이죠. 여러분들, 간에 대해서 다 이해하시잖아요.
간도 세포가 많은데요, 그렇죠?
그럼 이건 아닌거 같네요.
마지막으로, 몇몇의 사람들은 말하죠,
'난 내가 세포 뭉텅이 같진 않아, 알다시피, 난 의식하고 있잖아.
알다시피, 난 경험도 쌓았고, 이 세상에 있는데,
세포 뭉텅이일수가 없지. 안 그래?'
옛날엔 살아가게 하는 생명의 힘(life force)의 존재를 믿었습니다.
그리고 지금은 그건 전혀 사실이 아닌 것을 알고있죠.
믿고 있지 않는 사람들 빼고는 딱히 증거는 없습니다.
그들은 세포들이 그런식의 제 역할을 할 수 있다는 것을 못 믿죠.
몇몇의 사람들이 형이상학적인 이원론에 빠져있다면,
똑똑한 사람들도 마찬가지죠. 하지만 우린 이런 것을 다 거부할 수 있습니다.
(웃음)
또 다른 게 있다는 것을 알려드리겠습니다,
정말 기본적인 것입니다, 바로 이것이죠:
좋은 뇌 이론이 없는 또 다른 이유가 있습니다.
우리를 강하게 사로잡는 직감을 가지고 있기 때문이죠,
하지만 이 부정확한 가정은 우리가 바른 답을 볼 수 없도록 막아왔습니다.
말하자면, 우리가 믿는 무언가가 있다고 합시다. 아주 분명한 것 같은데, 사실은 그게 틀린- 그런 경우에요.
자, 뭔지 여러분께 말씀 드리기 전에- 지금까지 과학에서는 이런 경우가 쭉 있어 왔습니다.
과학 안에서의 그 역사에 대해서 조금 말씀드리기로 하죠.
(뇌과학이 아닌 분야에서의) 다른 과학적 진화들을 한 번 생각해 보세요
예를 들자면 태양계 이론 같은 걸 말하는 겁니다, 이건 코페르니쿠스였구요-
다윈의 진화론, 그리고 또 판 구조론, 이건 베게너였죠.
모두 뇌과학과 많은 공통점이 있습니다.
첫 번째로, 앞에 언급한 케이스들 모두 설명되지 않은 데이터만 많이 있었습니다.
하지만 일단 이론이 나오고 나서부터는 그 데이터들을 다루기가 쉬워졌었죠.
최고의 학자들도 (이론이 나오기 전까진) 그렇게 막혔었어요. 정말, 정말 똑똑한 사람들이었는데도요.
우리는 그들보다 똑똑하지 않습니다.
결국 이런 이론들을 생각해내는 게 정말 어렵다고 판명된 겁니다.
그렇지만 한 번 생각해 내고 나면, 그 다음엔 이해하기가 꽤 쉬운 거죠.
저의 딸들은 이 세 개의 이론을 이해했습니다
유치원에 들어갈 무렵에는 벌써 그 이론들의 기본적인 틀은 다 이해했어요.
어려운 것들이 아니거든요, 알다시피, 여기 사과, 오렌지가 있고,
알다시피, 지구가 태양 주위를 돈다는 이론 같은 것들이죠.
그리고 또 하나 짚고 넘어갈 건, 그 답이 언제나 거기 있었다는 사실입니다.
그렇지만 우린 그걸 무시해오곤 했어요, 왜냐하면 너무 당연하고-
직관적이고, 그래서 우리를 강하게 지배해 온 그 틀린 믿음 때문에요.
태양계를 예로 들어보자면, 기본 개념은 그거죠- 지구가 회전하고,
지구의 표면이 한시간에 천 마일정도 움직이며,
그리고 지구가 시간 당 백만 마일 정도의 속도로 태양계 안을 돈다, 라는 거에요.
말이 안 되는 것이죠. 모두 지구가 움직이지 않는다는 것을 알고 있습니다.
한 시간에 지구가 천 마일 정도 움직이는 것이 느껴지나요?
당연히 그렇게 느껴지지 않잖아요. 안그래요? (그 당시에) 누군가가 이렇게 말했다고 합시다,
음, 지구는 우주를 돌아, 그리고 매우 크지,
그런 말을 했다면, 당신은 아마 감옥에 갇힐 거에요. 당시에는 그렇게 감금을 했었구요.
(웃음)
그래요, 그건 직관적이고 너무 당연했거든요. 그럼 진화는 어떨까요?
진화론도 똑같아요. 우리는 아이들한테 이렇게 가르쳤어요, 음, 성경에 따르면,
신이 모든 종을 창조했단 말입니다. 그래서, 고양이는 고양이이고- 개는 개이고,
사람은 사람이고 식물은 식물이에요, 바뀌거나 하지 않습니다.
그리고 노아가 모든 종들을 그 순서대로 방주에 실었고 어쩌구 저쩌구- 아시다시피 말이에요-
하지만 사실은, 만약 여러분들이 진화론을 믿는다면요, 우린 다 같은 조상을 가지고 있다는 것입니다.
말하자면 로비에 놓여있는 식물과 우리는 다 같은 조상한테서 진화해 온 거라는 겁니다.
이것이 진화론이 우리에게 말하는 것입니다. 그리고, 이것은 믿기 힘들지만, 사실이죠.
그리고 지각판에 대한 것도 똑같은 이야기에요, 그렇죠?
모든 산들, 그리고 대륙은 모두 지구 상단에 떠있는 상태이죠,
그렇죠? 이것은 마치, 말이 안 되는 것 같습니다.
그럼 대체 어떤, 직관적이기는 하지만 부정확한 가정이 (앞의 경우들처럼)
우리가 뇌를 이해하는 걸 방해하고 있는 걸까요?
이제 여러분께 그게 무언지에 대해서 말씀드릴거에요. 들어보시면, 그게 정확하다는 건 아주 분명할 겁니다.
그게 핵심이에요, 그렇죠? 그런 다음에, 저는 왜 여러분들이 다른 가정에 대해서
틀렸는지에 대해서 반론을 해야할 거에요.
직관적이고 분명한 (그렇지만 틀린) 가정은 이겁니다, 어쨌든 지성은
행동을 통해서 정의된다는 가정이에요.
우리가 무언가를 해 내는 방법들, 우리가 영리하게 행동하는 그 방법들이
사람을 지적으로 만든다는 가정인데, 이제 저는 그런 생각들이 틀렸다고 말씀드리려고 합니다.
이 지성은 예측에 의하여 증명됩니다.
여기 몇몇의 슬라이드를 통하여 여러분께 설명하고자 합니다,
지성에 대한 예가 있습니다, 여기 한 체계가 있습니다.
기술자들은 이와 같은 체계를 보기를 선호하죠. 과학자들 역시 그렇습니다.
그 사람들은 그렇게 얘기해요, 여기 박스안에 뭔가 들어 있어요. 그리고 그 입력물과 출력물들도 여기 있구요.
그럼 AI 연구자들은 얘기하겠죠, '박스 안에 든 그건 프로그래밍 가능한 컴퓨터입니다.' 라구요.
왜냐면 그게 뇌와 동일한 것 같거든요. 우리가 어떤 입력값을 주고,
그걸로 하여금 뭔가를 하게 시키고, 그럼 그 결과로 행동을 얻어내는 거에요.
그리고 앨런 튜링이 튜링 테스트라는 걸 정의했는데요, 기본적으로 이런 말입니다-
'어떤 것이 지성을 가졌고 인간과 동일한 행동을 한다면 우리는 어떤 행동으로 지성을 측정할 지에 대해서 알게 될 것이다.'
말하자면 지성을 측정하는 건 행동이라는 것이죠.
그리고 이 말은 오랫동안 우리의 마음에 남아있죠.
하지만 현실은 말입니다, 저는 이걸 진짜 지성이라고 부르는데요-
진짜 지성은 다른 것이죠.
우리는 패턴의 일치를 통하여 경험하며, 그것들을 저장하고,
상기합니다. 이것들을 상기할 때, 우리는 실제에 대항하여 맞춰 봅니다.
그리고 언제나 예측을 하죠.
끊임없는 측량이에요. 우리 자신에 대한 끊임없는 측량 이라는 거죠, 말하자면
우리가 세상을 이해할 수 있을까? 내가 지금 예측하고 있나? 기타 등등.
여러분은 모두 영리해지고 있습니다, 하지만 아무것도 하지 않고있죠.
아마 지금 어딜 긁고 있거나, 코를 후비고 있거나 그럴지도 몰라요-
모르죠, 하지만 여러분은 지금 당장 아무것도 하고 있지 않습니다,
하지만 영리해지고 있습니다, 제가 하는 말을 이해하고 있으시죠.
영리하시니까요 그리고 영어를 말하실 수 있죠,
여러분들은 지금 제가 하는 말 마지막에 올 단어가- (침묵)
'문장' 이라는 걸 알아요.
단어들이 그냥 떠오르는 거에요. 그리고 여러분들은 이런 종류의 예측을 항상 하고 있다는거죠.
다음으로 제가 말하려 하는 것은,
그 끊임없는 예측이라는 것이 대뇌 신피질이 내어놓는 출력물이라는 겁니다.
어찌되었든, 예측은 지적인 행동으로 이끕니다.
어떻게 발생하는지, 여기 보시죠. 영리하지 않은 뇌로 시작하겠습니다.
영리하지 않은 뇌를 논하죠, 오래된(진화가 덜 된) 뇌가 있습니다,
포유류가 아닌 것이라고 합시다, 파충류로 하죠-
악어라고 합시다, 그래요 여기 악어 한 마리가 있습니다.
악어는 매우 복잡한 감각을 가지고 있습니다.
매우 좋은 눈, 귀, 그리고 접촉 감각 기타 등등
입 그리고 코. 매우 복잡한 행동 양식이 있습니다. 알다시피
달릴 수도 있고 숨을 수도있죠. 공포와 같은 감정도 있죠. 심지어 여러분을 먹을 수도 있습니다
공격도 할 수 있구요- 악어는 정말 온갖 걸 다 할 수 있습니다.
하지만 우리는 악어를 인간처럼 영리하다고 생각하지 않죠.
하지만 이미 악어는 모든 복잡한 행동 양식을 가지고 있습니다.
자, 진화론에서, 무슨 일이 발생했을까요?
포유류의 진화에서 가장 먼저 일어났던 것은,
아마 신피질(대뇌)이라 불리는 곳이 가장 먼저 발달하기 시작했습니다.
그리고 저는 오래된 뇌의 상단 부분에 붙어있는 이 박스로
신피질에 관하여 설명하고자 합니다.
신피질은 새로운 층을 뜻하죠. 뇌의 상단 위에 있는 새로운 층인 것이죠.
만약 여러분께서 신피질을 몰랐다면, 이것은 그저 머리 위에 있는 주름입니다,
주름졌죠 왜냐하면 뇌에 구겨넣어졌고 맞지가 않았기 때문이죠.
(웃음)
아닙니다, 정말 그래요. 신피질이라는 게 테이블 냅킨 정도 크기거든요.
맞지가 않습니다, 그래서 모두 주름졌죠. 여기를 제가 어떻게 그렸는지 보세요.
여전히 이곳에 오래된 뇌가 있습니다. 여러분은 여전히 오래된 뇌를 가지고 있습니다.
정말이죠. 이것은 여러분의 감정 뇌입니다.,
그 모든 감정들이 여기 있는거에요, 여러분들이 갖고 있는 본능적인 반응들도 다 여기 있죠.
그리고 윗 부분은, 신피질이랑 불리는 기억 체계입니다.
기억 체계는 뇌의 감각 중추 위에 놓여있습니다.
오래된 부분의 뇌로부터 감각 입력이 들어오면,
이 정보는 신피질로 이동합니다. 신피질은 그저 기억하죠.
신피질에 정착해 말합니다, '아, 진행 되고 있는 모든 것을 외울거야,
내가 갔던 곳들, 본 사람들, 그리고 들었던 것들 등등.
미래에, 뇌가 이와 비슷한 것을 보았을 때,
비슷한 환경, 혹은 똑같은 환경에 처하게 되면
뇌가 그 정보들을 다시 재생할거에요. 다시 상기하기 시작할 겁니다.
'오, 전에 여기 왔었지.' 그리고 여러분이 전에 이곳에 왔을 때,
상기하죠. 뇌는 여러분이 미래를 예측하게 이끌죠.
뇌가 그렇게 예측하게 해주는 겁니다, 말 그대로 신호를 뇌에다 다시 입력해 주는 거죠.
뇌는 여러분이 다음에 무엇이 일어날지 알게 만들죠,
제가 말하기 전에 단어를 듣게하죠, 그리고
이 오래된 뇌에 재입력하는 일련의 과정이
여러분이 더욱더 현명한 결정을 하게 이끌죠.
이 말은 저의 강연에서 가장 중요한 부분입니다. 그래서 조금 더 설명하려합니다.
그래서, 여러분들은 늘 그렇게 말합니다, '오, 나는 모든 걸 예측할 수 있어' 라고 말이에요.
만약 여러분이 생쥐이고 미로를 통과한다면, 이후 미로를 배운다면,
다음에 미로에 있을 때, 여러분은 같은 행동을 보이죠,
하지만 갑자기, 똑똑해지죠
여러분은 말하죠, '아, 이 미로 알아, 나가는 방법을 알지,
예전에 이곳에 와 본 적이 있어. 미로를 통과하는 걸 마음에 떠올릴 수 있지' 이것이 뇌가 하는 것입니다
사람들한테 있어서, 아, 사실 이건 모든 포유동물들한테 해당되는 건데요,
다른 포유류에게도 모두 사실인데 사람들의 경우에 훨씬 심합니다.
인간은 전두엽 부분의 신피질을 발달시켰습니다
전전두 신피질이라 불리 곳이죠. 자연의 작은 변화(속임수)가 있었습니다.
이것은 감각을 당담하고 있는 뒷 부분, 후두엽을 복사 했죠
그리고 전두엽에 놓였죠.
인간은 전두엽에 유일하게 같은 방법을 가지고 있습니다,
하지만 이것을 운동 조절을 위해 사용하죠.
그래서 우리는 매우 세밀한 동작을 계획할 수 있는 것입니다. 이렇게 말이죠.
이 부분에 대해서 모두 설명할 시간이 없지만, 여러분께서 뇌가 어떻게 작동하는지 알고 싶다면,
우선 포유류의 신피질이 어떻게 작동하는지, 그리고
그리고 우리가 패턴을 어떻게 저장하고 예측을 하는지 이해해야 합니다.
그래서 저는 몇가지 예측의 예를 보여드리겠습니다.
저는 이미 단어 문장에 대해 말했습니다. 음악에서,
예전에 음악을 들었거나, 질이 예전에 노래 부르는 것을 들었다면,
그녀가 그 노래를 부를 때, 다음 음정은 이미 머릿 속에 떠올라요.
들으면서 동시에 다음 파트를 예측하는 겁니다. 만약에 이게 음반으로 묶인 음악이라면
한 앨범이 끝나는 순간에 다음 노래가 여러분의 머리에 떠오르죠.
그리고 이런 현상은 계속 일어납니다. 여러분은 예측하고 계신 것입니다.
저는 이것을 바뀐 문 인지 실험이라고 부르죠.
이 실험은 이렇죠, 여러분의 집에 문이 있습니다,
여러분이 여기 있을 때, 저는 문을 바꿉니다, 저는 지금 당장
누구를 하나 여러분 집에 보내요, 그럼 그 사람이 문을 돌려놓을 거에요-
그리고 그 사람은 문 손잡이를 2인치 정도 옮겨놓을 겁니다.
그리고 오늘밤 여러분이 집으로 갔을 때, 손잡이에 손을 갖다대려 하겠죠,
손잡이 쪽으로 뻗겠죠 그리고 알아차릴 것입니다
잘못 되었다고, 그리고 깨닫을 것입니다, '우와, 뭔가 변했네'
대체 무슨 일이 있었는지 알아내는 데는 좀 걸릴 수도 있겠지만, 뭔가 변했다는 건 바로 알아차릴겁니다.
지금 저는 여러분의 문 손잡이를 여러 방법으로 바꿀 수 있습니다.
크게 혹은 작게 만들거나 동색에서 은색으로 바꿀 수 있죠,
레버형 손잡이로 바꿔 놓을 수도 있고, 문을 바꿀 수도 있어요- 색을 칠한다거나,
창문을 넣을 수도 있습니다. 문에 관하여 천가지쯤은 바꿀 수 있습니다,
그리고 잠깐동안 여러분이 문을 열었을 때,
뭔가 바뀌었다는 것을 눈치 채실 것입니다.
자, 이 현상에대한 엔지니어적인 접근 방법, 예를 들자면 AI 적인 접근방법은
문에 관한 데이터 베이스를 구축하는 겁니다. 이 데이터베이스는 문에 대한 모든 특성을 포함하는 거죠.
여러분이 문에 다가설 때, 한 번에 그것들을 검사합니다.
'문, 문, 문, 색깔', 무슨 말인지 아시죠.
우리는 그렇게 하지 않습니다. 여러분의 뇌는 그렇게 하지 않죠.
뇌가 하는 것은 항상 끊임없이 예측하는 것입니다
지금 환경에서 무엇이 벌어질지 말입니다.
제가 이 테이블에 손을 얹을 때, 저는 손이 멈추는 걸 느끼기를 기대합니다.
제가 걸을 때, 매 걸음 마다- 만약 1/8 인치 정도 놓쳤다면
뭔가 바뀌었다는 것을 느끼게 됩니다.
여러분은 끊임없이 주어진 환경에 대하여 예측합니다.
간략하게 시각에 대해서 말하죠. 여성 사진입니다.
여러분이 사람을 볼 때, 여러분의 눈은 사로잡힙니다
일초에 두번에서 세번정도 말이죠.
이것에 대하여 인지 할 수 없지만 눈은 항상 움직이고 있습니다.
그래서 어떤이의 얼굴을 보았을 떄,
일반적으로 눈에서 눈으로 눈에서 코로 입으로 이동하죠.
지금, 여러분의 시선이 눈에서 눈으로 움직일 때,
만약 눈에 코와 같은게 있다면
여러분은 눈이 있어야 될 코를 보실 것입니다
'오 이런',이런 반응을 보이시겠죠, 알다시피 --
(웃음)
이 사람, 무언가 잘못됐다-라고 느끼겠죠.
왜냐하면 여러분이 예측했기 때문입니다.
시선을 그 쪽으로 향해서 보면서 내가 지금 무얼 보고 있는걸까-하고 말하는 그런 상황이 아닌거죠.
코, 괜찮습니다, 아니죠, 여러분은 보는 것에 대하여 예측을 합니다..
(웃음)
매순간 말입니다. 그리고 마지막으로, 어떻게 지성을 검사하는지 생각해봅시다.
우리는 예측으로 검사하죠. 알디시피, 문제에 대한 다음 단어는, 아시겠죠?
이 문장에서 다음 숫자는?
여기 사물에 대한 세가지 시각이 있습니다.
네번째는 무엇일까요? 우리가 검사하는 방법입니다. 예측이죠.
뇌 이론을 위한 방안은 무엇일까요?
무엇보다도, 우리는 옳은 틀을 만들어야 합니다.
그리고 이 틀은 기억의 틀입니다,
행동의 틀 혹은 계산의 틀이 아니죠. 기억의 틀이죠.
여러분들은 어떻게 이 패턴과 그 순서들을 저장하고 상기하나요? 이건 시공간의 패턴인겁니다.
만약 여러분이 기억의 틀에서 이론가들을 받아들인다면,
생물학자들은 일반적으로 좋지 않은 선택이죠.
항상 옳지는 않습니다만, 일반적으로 생물학 쪽에서 좋은 이론이 나온 경우는 잘 없습니다.
그래서 저는 같이 일할 가장 적합한 물리학자들을 찾았습니다
문제 해결 절차 및 방법을 생각하는 기술자 그리고 수학자들을 말이죠.
이후 그들은 해부학을 배워야합니다, 그리고 생리학을 배워야 하죠.
이 이론들을 해부학적 관점에서도 사실적일 수 있도록 만들어야 하거든요.
누군가가 일어나서 여러분에게 뇌의 작용에 대해서 이론을 말하는데
뇌 안에서 어떻게 그 이론이 작동하는지에 대해서 말해주지 않는다면
그리고 뇌 내의 연결망들이 어떻게 작동하는 지 정확히 말해주지 않는다면, 그건 이론이 아니죠.
이것이 우리가 레드우드 뇌과학 연구소에서 연구하는 것입니다.
이론 창안에 대해서 우리 연구진들이 얼마나 대단한 진척을 보이고 있는 지에 대해서 더 말할 시간이 있었으면 좋겠습니다.
그리고 언젠가는 이 무대에 또 돌아오기를 기대합니다.
아마 지금이 아닌 다른 강연에서 말씀 드리게 되겠지만, 그게 그리 먼 미래는 아닐 것입니다.
저는 정말로 흥분됩니다. 이 연구는 전혀 50년이 걸리지 않을 것입니다.
그럼, 뇌이론은 대략 어떤 모습을 띠게 될까요?
무엇보다도, 기억에 대한 이론이 될 것입니다.
컴퓨터 메모리 같은 것이 아닙니다. 컴퓨터 메모리와는 전혀 다르죠.
매우 다른 것이죠. 그리고 매우 고차원적인
패턴의 기억입니다, 눈에서 온 것과 같은 것이죠.
그리고 또, 일정 순서 (시퀀스)에 대한 기억입니다.
여러분들은 순서(시퀀스)에 어긋난 것들을 학습하거나 상기할 수 없습니다.
노래가 있다면, 그 노래는 시간 순서에 맞게 들려야 합니다.
그리고 여러분들은 그 시간 순서에 맞게 상기해야 하구요.
그리고 이 순서들은 자동적으로 연동돼서 떠오릅니다. 그래서 만약 제가 무언가를 보거나,
무언가를 듣거나 할 때, 그 순서를 떠오르게 만들고 자동으로 기억에서 불러와서 재생하는 거죠.
자동 재생인 셈이죠. 그리고 앞으로 들어올 입력값에 대해 제대로 예측하는 게 바람직한 출력값이 되는겁니다.
제가 말한 것처럼, 이론은 생물학적으로 정확해야 합니다,
실험 가능해야하고, 직접 구현할 수 있어야 합니다.
만약 직접 만들어 구현하지 못한다면, 여러분들은 그걸 이해할 수 없을겁니다. 여기 슬라이드가 한 장 더 있는데요-
결과가 어떻게 될까요? 우리는 정말로 지성을 가진 기계를 만들까요?
물론입니다. 그리고, 그 기계들은 지금 사람들이 생각하고 있는 형태랑은 다를 겁니다.
저는 이것 (지성을 가진 기계를 개발하는 것)이 꼭 일어날 거라는 데 대해서 추호의 의심도 없습니다.
첫째로, 우리는 실리콘을 이용해서 그것들을 만들 겁니다.
실리콘 재질의 컴퓨터 메모리를 만드는 데 사용한 바로 그 기술들을-
여기에 사용할 수 있습니다
하지만 그것들은 아주 다른 종류의 메모리입니다.
그리고 우리는 이 메모리들을 센서에다 부착할 것이고-
센서는 실물, 실제정보를 경험할 것입니다,
그리고 이것들은 그들의 환경에 대해서 학습할 것입니다.
첫번째로 보게 될 제품은 로봇과 같지 않을 것입니다.
로봇은 유용합니다 그리고 사람들은 로봇을 만들 수 있습니다.
하지만 로봇 부분은 가장 어려은 부부입니다. 오래 된 뇌 부분이죠. 이 부분은 정말로 어렵죠.
새로운 뇌는 사실상 오래된 뇌보다는 쉽습니다.
그래서 우리가 처음으로 하게 되는 것은 많은 로봇을 요구하지 않는 것입니다.
이렇게 여러분은 C-3PO를 보지 못할 것입니다.
알다시피, 지능을 가진 차들같은 것을 좀 더 볼 수 있을 것입니다
정말로 교통과 운전에 대해서 이해하는 것들이죠
그리고 30초 씩이나 깜빡이를 켜고 있는 차들은
아마도 턴을 하지 않을 것이라는 사실을 이미 학습한, 그런 류의 지능 말이죠.
(웃음)
지능적인 보안 체계를 만들 수도 있을 것입니다.
어떤 분야가 되었건 사람이 뇌를 사용하지만 기계적인 것들을 크게 담당하지 않는 분야들-
그 분야들이 가장 먼저 지능적인 기계들을 적용할 분야가 될 것입니다.
하지만 결국은 여기까지가 한계입니다.
저는 이것이 어떻게 발전해 나갈지 모릅니다.
저는 마이크로프로세서를 발명한 많은 사람들을 알고 있습니다.
그 사람들이랑 이야기 해 보면 말이죠, 그들은 자신들이 하고 있는 일이 정말 중요하다는 걸 알고 있었습니다.
그게 어떤 효과를 가질지는 정확히 모르고 있었지만요.
그 사람들은 당시에 휴대폰이나 인터넷 같은 많은 것들을 예측할 수 없었습니다.
그들은 단지 계산기, 신호등 불 조절 같은 것을
만들게 될 거라는 걸 알고 있었죠. 하지만 결국은 엄청난 효과를 가지고 왔거든요.
똑같은 방식으로, 뇌과학과 이런 메모리칩들이
앞으로 아주 근본적인 기술이 될 것입니다. 그리고 앞으로
향후 100년간의 믿을 수 없는 변화들을 이 기술이 이끌어 갈 겁니다.
저는 과학에서 우리가 이것들을 어떻게 사용할지 정말로 기대됩니다.
제 할당 시간이 끝난 것 같네요, 좀 넘어갔어요, 그럼 여기서 이만 제 강의를
마치겠습니다.