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[강연] 2026 카오스 콘서트 '인긴-인간-인갼' | 꿈꾸는 인간, 진화하는 지능_윤성로 교수(공학)

인공지능 기술은 이제 우리 삶의 깊숙한 곳까지 들어와 거대한 변화의 물결을 일으키고 있습니다. 과거의 인공지능이 단순히 프로그래밍된 규칙을 따르는 수준이었다면, 현대의 딥러닝 기술은 방대한 데이터를 스스로 학습하며 인간의 지각 능력을 모방하는 단계에 이르렀습니다. 이러한 기술적 진보는 컴퓨팅 파워의 비약적인 발전과 데이터의 폭발적인 증가가 맞물려 가능해졌으며, 현재는 다양한 산업 분야에서 혁신의 핵심 동력으로 자리 잡고 있습니다. 딥러닝의 핵심은 인간 뇌의 신경망 구조를 모방한 인공 신경망에 있습니다. 수많은 층으로 구성된 이 구조는 복잡한 데이터 속에서 유의미한 패턴을 찾아내고, 이를 통해 이미지 인식이나 자연어 처리 등 과거에는 해결하기 어려웠던 과제들을 성공적으로 수행해냅니다. 특히 최근의 대규모 언어 모델은 단순한 정보 검색을 넘어 창의적 답변을 생성하거나 고도의 논리적 추론까지 가능하게 함으로써 인공지능의 지평을 한층 더 넓혔습니다. 산업 현장에서의 인공지능은 생산성을 극대화하는 촉매제 역할을 합니다. 제조업에서는 불량률을 획기적으로 낮추고 공정의 효율성을 높이며, 의료 분야에서는 질병의 조기 진단과 맞춤형 치료법 제안에 큰 기여를 하고 있습니다. 또한 금융 서비스에서는 개인화된 자산 관리를 돕고 사기 거래를 탐지하는 등 실생활의 안전과 편의를 동시에 증진시키고 있습니다. 이러한 변화는 특정 분야에 국한되지 않고 경제 전반의 패러다임을 바꾸고 있습니다. 기술의 발전과 함께 인공지능의 윤리적 문제와 신뢰성 확보에 대한 논의도 중요해지고 있습니다. 인공지능이 내린 결정의 근거를 인간이 이해할 수 있도록 설명하는 '설명 가능한 인공지능' 기술은 신뢰할 수 있는 시스템 구축을 위해 필수적입니다. 또한 학습 데이터에 포함된 편향성이 결과물에 투영되지 않도록 방지하는 윤리적 가이드라인 마련은 기술 개발만큼이나 중요한 과제가 되었습니다. 이는 기술이 사회적 합의 속에서 발전해야 함을 시사합니다. 인공지능은 이제 단독 기술을 넘어 다른 과학 기술 분야와의 융합을 통해 새로운 가능성을 열어가고 있습니다. 신약 개발이나 신소재 설계와 같은 기초 과학 분야에서 인공지능은 수만 번의 실험을 가상으로 시뮬레이션하여 연구 기간을 획기적으로 단축합니다. 이러한 융합은 인류가 직면한 기후 위기나 에너지 문제와 같은 난제를 해결하는 데 결정적인 열쇠를 제공할 것으로 기대되며, 과학 연구의 방식 자체를 근본적으로 변화시키고 있는 추세입니다. 미래 사회를 준비하는 과정에서 인공지능 교육의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 단순히 기술을 사용하는 법을 익히는 것을 넘어, 인공지능의 원리를 이해하고 비판적으로 사고할 수 있는 문해력을 갖추는 것이 필수적입니다. 교육 현장에서는 맞춤형 학습을 제공하는 에듀테크 기술이 도입되어 학습 효율을 높이고 있으며, 차세대 인재들이 인공지능과 협업하며 창의력을 발휘할 수 있는 환경을 조성하는 데 국가적 역량을 집중해야 합니다. 결국 인공지능 기술의 궁극적 지향점은 인간의 삶을 더욱 풍요롭고 가치 있게 만드는 데 있습니다. 인공지능은 인간의 일자리를 완전히 대체하는 경쟁자가 아니라, 인간의 능력을 증폭시키고 한계를 극복하게 돕는 든든한 조력자가 되어야 합니다. 기술적 완성도를 높이는 것과 동시에 인간 중심의 철학을 바탕으로 기술을 발전시켜 나갈 때, 우리는 인공지능과 조화롭게 공존하는 지속 가능한 미래를 비로소 맞이할 수 있을 것입니다.

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[카오스 짧강] 2026 카오스 콘서트 예습하기: 헬로 딥러닝: 직관적이고 명확하게 딥러닝을 이해하기_PART 4

딥러닝은 자율주행이나 의료 진단처럼 거창한 분야뿐만 아니라 우리 주변의 소소한 일상에서도 큰 변화를 만들어내고 있습니다. 스마트폰 카메라로 휘어진 책장을 찍으면 이를 3D 곡면으로 예측해 평평하게 펴주는 기술이 대표적인 사례입니다. 또한, 11,172자에 달하는 방대한 한글 폰트를 제작할 때도 딥러닝이 활용됩니다. 디자이너가 수백 자 정도의 기본 글꼴만 완성하면 인공지능이 나머지 수만 개의 조합을 스스로 학습하여 생성해내는데, 이는 과거 수개월이 걸리던 작업을 획기적으로 단축하며 기술의 실용성을 증명하고 있습니다. 최근 인공지능의 발전 수준은 단순한 도구의 역할을 넘어 인간과 자연스럽게 소통하는 단계에 이르렀습니다. 초거대 언어 모델인 GPT-3와 같은 기술은 특정 상황을 설정해주면 맥락에 맞는 대화를 이어갈 뿐만 아니라, 때로는 인간을 놀라게 하는 재치 있는 응답을 내놓기도 합니다. 예를 들어 구직 면접 중인 식기세척기라는 가상의 설정을 부여했을 때, 거절의 의사에 대해 자신의 정체성과 관련된 농담 섞인 항의를 하는 식입니다. 이러한 결과는 인공지능이 복잡한 언어 구조 속에서 고도의 논리적 맥락을 파악하고 있음을 보여주는 흥미로운 지표가 됩니다. 딥러닝의 본질을 관통하는 핵심 단어는 바로 '패턴'입니다. 딥러닝은 수많은 화살표와 동그라미로 연결된 신경망 구조를 통해 숫자 데이터 속에서 일정한 규칙을 찾아내는 과정이라 할 수 있습니다. 컴퓨터는 오직 숫자만을 처리할 수 있지만, 인간의 언어나 시각 정보 역시 숫자로 변환될 수 있기에 자연계에 존재하는 방대한 패턴들을 학습하는 것이 가능해집니다. 물리학자들이 자연 현상이 수학적 원리와 깊게 연관되어 있음에 경탄하듯, 인공지능 역시 세상의 복잡한 현상들을 수식화된 패턴으로 이해하며 인간이 미처 발견하지 못한 새로운 질서를 포착해내고 있습니다. 인류 역사를 바꾼 위대한 발명품들은 대개 그 원리를 완벽히 이해하지 못한 상태에서 먼저 활용되었습니다. 나침반은 자기장의 개념이 정립되기 전부터 항해의 길잡이가 되었고, 화약 역시 산소나 탄소 같은 화학적 원리를 모르던 시절에 이미 전쟁과 건설의 양상을 바꾸어 놓았습니다. 1차 산업혁명을 이끈 증기 기관 또한 열역학 법칙이나 에너지 보존 법칙이 학술적으로 정의되기 훨씬 이전에 발명되어 세상을 혁신했습니다. 이는 기술의 정교한 이론적 배경을 모두 파악하지 못하더라도, 그 효용성을 바탕으로 사회 전반의 발전을 충분히 이끌어낼 수 있음을 시사합니다. 현재 우리는 인공지능이라는 거대한 변화의 물결 속에 살고 있습니다. 전문가들조차 딥러닝이나 인간의 지능에 대해 완벽한 해답을 내놓지 못하는 부분이 여전히 존재하지만, 인공지능이 세상을 근본적으로 바꾸고 있다는 사실만은 부정할 수 없습니다. 따라서 기술의 복잡함에 막연한 두려움을 갖기보다는, 과거의 혁신적 도구들이 그러했듯 인공지능을 새로운 시대의 나침반으로 삼아 적극적으로 탐구하고 활용하려는 자세가 필요합니다. 딥러닝에 대한 지속적인 관심과 학습은 앞으로 다가올 미래 사회를 이해하고 준비하는 가장 강력한 무기가 될 것입니다.

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[카오스 짧강] 2026 카오스 콘서트 예습하기: 인간지능을 능가하는 인공지능이 출현할 것인가_PART 1

인공지능은 1950년대 무렵 인간처럼 사고하고 행동하는 기계를 만들려는 야심 찬 시도에서 처음 출발했습니다. 당시 막 등장하기 시작한 컴퓨터는 주로 수치 계산에 사용되었으나, 초기 연구자들은 이를 활용해 인간의 고유한 영역인 지적 활동을 재현하고자 했습니다. 이러한 흐름의 중심에는 현대 컴퓨터 과학의 아버지라 불리는 앨런 튜링이 있었으며, 그는 기계의 지능 수준을 평가하기 위한 '튜링 테스트'를 제안하며 연구의 이론적 기틀을 마련했습니다. 이후 지난 70여 년 동안 인공지능은 기술적 도약과 침체기를 반복하며 지금의 모습으로 진화해 왔습니다. 1970년대부터 80년대 사이에는 인간의 전문적인 지식을 기계에 직접 주입하여 문제를 해결하려는 '전문가 시스템'이 주류를 이루었습니다. 의학 지식을 프로그래밍하여 의사처럼 진단하는 시스템 등이 개발되어 산업계에서 큰 주목을 받기도 했습니다. 그러나 이 방식은 사람이 가진 방대한 지식을 일일이 컴퓨터 언어로 변환하여 입력해야 한다는 치명적인 한계가 있었습니다. 결국 기계의 지능이 인간이 정의한 수준을 넘어서지 못한다는 벽에 부딪혔고, 인공지능 분야는 한동안 기술적 한계를 느끼며 긴 정체기인 '인공지능의 겨울'을 맞이하게 되었습니다. 정체기를 극복하기 위해 등장한 대안은 기계가 지식을 전수받는 대신 데이터로부터 규칙을 직접 배우는 '머신러닝' 방식으로의 전환이었습니다. 이는 인간의 뇌 구조를 모방한 신경망 기반의 학습법으로, 입력된 데이터와 정답 사이의 오류를 계산하고 이를 스스로 수정하며 성능을 개선하는 원리를 가집니다. 1980년대에 개발된 오차 역전파 알고리즘 등은 이러한 머신러닝의 중요한 이론적 토대가 되었습니다. 이는 인공지능이 인간이 짜놓은 프로그래밍의 한계를 넘어, 대규모 데이터를 통해 스스로 지능을 고도화할 수 있는 새로운 가능성을 열어준 혁신적인 사건이었습니다. 2000년대에 들어서면서 머신러닝은 다양한 분야에서 이정표를 세우며 급격히 발전하기 시작했습니다. 체스 세계 챔피언을 꺾은 딥 블루부터 자율주행 기술의 가능성을 증명한 다르파 그랜드 챌린지, 그리고 스마트폰의 음성 비서인 시리와 퀴즈쇼 우승자인 왓슨에 이르기까지 인공지능은 실질적인 성과를 증명해 나갔습니다. 특히 2016년 알파고의 등장은 바둑이라는 복잡한 영역에서 인공지능이 인간의 직관을 압도할 수 있음을 보여주었습니다. 이러한 성공 사례들은 머신러닝 기술이 지닌 막강한 잠재력을 전 세계에 각인시키는 결정적인 계기가 되었습니다. 오늘날 인공지능 혁명의 핵심인 '딥러닝'은 신경망의 층을 매우 깊게 쌓아 복잡한 문제를 해결하는 고도화된 머신러닝 기술입니다. 2012년 이미지 인식 대회에서 딥러닝 기반의 알고리즘이 압도적인 성능으로 우승하며 인공지능 연구의 새로운 패러다임이 열렸습니다. 방대한 데이터와 강력한 컴퓨팅 파워, 그리고 정교한 신경망 알고리즘이라는 세 가지 요소가 조화를 이루면서 인공지능은 비약적인 발전을 이루었습니다. 이제 인공지능은 시각 지능과 자연어 처리를 비롯한 과거의 난제들을 해결하며, 산업 전반에 걸쳐 인간의 능력을 보조하고 혁신을 주도하는 필수적인 기술로 자리 잡았습니다.

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[카오스 짧강] 2026 카오스콘서트 예습하기: 뇌와 하나된 AI, BRAIN 3.0_PART 2

우리가 일상에서 흔히 사용하는 인공지능 기술 중 하나는 음성 인식입니다. 최근에는 인공지능의 비약적인 발전으로 인해 단순히 소리를 듣는 단계를 넘어, 소리 없이 입 모양만으로도 언어를 파악하는 '무성 언어 인식(Silent Speech Recognition)' 기술이 주목받고 있습니다. 이 기술은 소음이 심한 장소나 정숙함이 요구되는 도서관, 혹은 성대 질환으로 목소리를 내기 어려운 사람들에게 혁신적인 소통 수단이 될 수 있습니다. 딥러닝 기술을 적용한 무성 언어 인식(Silent Speech Recognition) 시스템은 소리 없이 입을 뻥긋거리는 동작만으로도 사용자의 의도를 정확하게 파악해 낼 수 있는 수준에 도달했습니다. 무성 언어 인식(Silent Speech Recognition)에서 한 걸음 더 나아가면, 생각만으로 언어를 만들어내는 '상상 언어 인식(Imagined Speech Recognition)'의 영역에 도달합니다. 이는 뇌공학자들의 오랜 꿈으로, 두피에 부착하는 일반적인 뇌파 측정으로는 한계가 있어 두개골 내부에 전극을 삽입하는 정밀한 방식이 필요합니다. 현재는 수술이 필요한 뇌전증 환자들을 대상으로 연구가 활발히 진행되고 있습니다. 뇌의 브로카 영역이나 베르니케 영역처럼 언어와 관련된 부위에서 발생하는 신호를 정밀하게 분석함으로써, 사람이 실제로 말을 내뱉지 않아도 뇌 속의 의중을 음성으로 합성해 내려는 노력이 계속되고 있습니다. 최근 뇌공학자들은 언어의 내용을 직접 읽어내는 대신, 발성을 담당하는 조음 기관의 운동 영역에 집중하는 새로운 전략을 택했습니다. 캘리포니아 대학교 샌프란시스코(UCSF) 연구팀은 조음 기관 운동 영역에서 측정된 뇌 신호를 이용해 음성을 합성하는 데 성공하며 큰 반향을 일으켰습니다. 뇌 신호로부터 조음 기관의 움직임을 추정한 뒤, 이를 다시 음성으로 변환하는 2단계 딥러닝 구조를 활용한 것입니다. 이러한 기술적 진보는 최신 인공지능 기술의 뒷받침 덕분에 가능해졌으며, 상상만으로도 타인과 대화를 나눌 수 있는 미래를 현실로 앞당기고 있습니다. 뇌와 컴퓨터를 연결하는 '뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)' 기술은 인간의 신경 신호를 해독해 외부 기기를 제어하거나 의사소통을 돕는 일종의 번역기 역할을 합니다. 이 과정에서도 인공지능의 역할은 절대적입니다. 최근 연구에서는 적대적 생성 신경망(GAN) 기술을 적용하여 뇌파 분류의 정확도를 획기적으로 높이고 인식 속도를 단축하는 데 성공했습니다. 증강현실(AR) 장비를 착용한 채 주변 가전 기기를 단 2초 만에 제어할 정도로 발전한 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI) 시스템은, 인공지능이 인간의 뇌 활동을 얼마나 정교하게 해석할 수 있는지를 보여주는 대표적인 사례라 할 수 있습니다. 뇌의 원리를 모방하여 인공지능 자체의 성능을 개선하려는 시도 역시 활발합니다. 노벨 생리의학상을 통해 밝혀진 뇌의 '격자 세포' 원리를 인공지능 에이전트에 적용한 결과, 인간과 유사한 전략으로 지름길을 찾는 최적의 경로 탐색 능력이 확인되었습니다. 또한 과거에는 보조적인 역할로만 치부되었던 '교세포'가 신경세포의 활동에 깊이 관여한다는 사실이 밝혀지면서, 이를 모방한 '신경세포-교세포 회로망'이라는 새로운 인공지능 구조가 제안되기도 했습니다. 이처럼 뇌과학의 발견은 더 지능적이고 효율적인 인공지능을 만드는 밑거름이 되고 있습니다.

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[인터뷰] 바이오인공지능연구센터 ABC #006 | 이준호 생명과학부 교수

예쁜꼬마선충은 몸길이가 1mm도 되지 않는 아주 작은 생명체이지만, 현대 생명과학 연구에서 매우 중요한 위치를 차지하고 있습니다. 1960년대 시드니 브레너에 의해 도입된 이 모델 생물은 발생과 신경계의 신비를 풀기 위한 최적의 도구로 선택되었습니다. 대장균보다는 복잡하고 초파리나 생쥐보다는 단순한 구조 덕분에, 과학자들은 생명체의 신경망이 어떻게 형성되고 작동하는지를 세포 수준에서 정밀하게 관찰할 수 있게 되었습니다. 이러한 단순함은 복잡한 생명 현상의 근본 원리를 이해하는 열쇠가 됩니다. 신경 세포 300여 개의 모든 연결망을 의미하는 커넥톰 연구는 엄청난 시간과 노력이 필요한 작업입니다. 과거에는 전자현미경 사진을 일일이 수작업으로 분석해야 했기에 한 세대의 연구자들이 포기할 정도로 고된 과정이었습니다. 하지만 최근에는 인공지능 딥러닝 기술을 도입하여 신경 세포를 구분하고 시냅스를 예측하는 과정을 획기적으로 단축하고 있습니다. 인공지능은 사람이 수천 시간 걸려야 했던 작업을 단 몇 분 만에 처리하며, 기초 과학의 질문을 해결하고 연구의 지평을 넓히는 강력한 도구가 되고 있습니다. 염색체 말단에 위치한 텔로미어는 세포의 노화와 수명을 결정하는 핵심적인 구조물입니다. 선형 염색체를 가진 생명체는 복제 과정에서 끝부분이 조금씩 짧아지는데, 이것이 한계에 다다르면 세포는 분열을 멈추고 노화 단계에 진입합니다. 최근 연구에서는 기존 교과서에 실린 것과 다른 새로운 염기 서열의 텔로미어를 가진 선충을 발견하기도 했습니다. 이러한 발견은 노화 억제 전략이나 암세포의 무한 증식을 막는 항암 연구 등 인류의 건강과 직결된 다양한 분야로 확장될 가능성을 보여주며 생명 연장의 꿈에 다가서게 합니다. 기초 과학의 진정한 가치는 정답을 맞히는 것보다 올바른 질문을 던지는 데 있습니다. 예쁜꼬마선충의 히치하이킹 행동처럼 사소해 보이는 현상도 깊이 파고들면 그 이면에 숨겨진 복잡한 신경 기전을 발견할 수 있습니다. 연구 과정에서 무엇을 모르는지조차 모르는 혼란을 겪기도 하지만, 핵심적인 신경 세포 한 세트를 찾아내는 순간 새로운 질문들이 쏟아져 나오기 시작합니다. 인공지능을 통해 확보한 방대한 데이터는 결국 과학자가 더 깊고 본질적인 질문을 던질 수 있도록 돕는 밑거름이 되며 연구의 연속성을 보장합니다. 과학 연구는 단순히 지식을 쌓는 과정을 넘어, 다음 세대에게 사랑과 기회를 전하는 교육의 장이기도 합니다. 과거 독지가의 도움으로 연구에 전념할 수 있었던 경험은 학생들을 위한 장학금 마련과 연구 환경 개선이라는 실천으로 이어졌습니다. 과학은 혼자만의 성과가 아니라 구성원들이 서로 조금씩 양보하고 협력할 때 비로소 큰 시너지가 낼 수 있습니다. 따뜻한 경쟁과 협력이 공존하는 연구실 문화는 젊은 과학자들이 사회에 기여하는 훌륭한 연구자로 성장하는 든든한 토대가 되며, 이는 곧 과학계의 선순환을 만들어냅니다.

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[강연] 기계학습과 물리학: 생성형 인공지능의 원리_by 조정효 | 고등과학원&카오스재단 '2024 노벨상 해설강연' | 1강

올해 노벨 물리학상은 인공지능의 핵심인 인공신경망의 기초를 확립한 과학자들에게 돌아갔습니다. 존 홉필드와 제프리 힌튼 교수는 물리학적 원리를 기계 학습에 도입하여 현대 인공지능의 토대를 마련했습니다. 이들의 연구는 단순한 공학적 성과를 넘어, 우리 뇌가 정보를 처리하고 기억하는 방식을 물리학적으로 해석하려는 시도에서 시작되었습니다. 이는 복잡한 연결망 속에서 스스로 질서가 창발하는 현상을 탐구한 결과이며, 물리학과 컴퓨터 과학의 경계를 허문 혁신적인 성취로 평가받습니다. 인공신경망의 기본 단위인 퍼셉트론은 생물학적 뉴런의 작동 방식에서 영감을 얻었습니다. 여러 뉴런으로부터 들어온 신호에 가중치를 곱해 합산하고, 이 값이 특정 임계치를 넘으면 다음 뉴런으로 신호를 전달하는 구조입니다. 초기 과학자들은 이를 통해 논리 연산을 수행하며 인공지능의 가능성을 엿보았습니다. 하지만 단일 계층의 퍼셉트론은 선형적으로 분리되지 않는 배타적 논리합(XOR)과 같은 복잡한 문제를 해결하지 못한다는 한계에 부딪히기도 했습니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 도입된 것이 은닉층을 포함한 다층 신경망입니다. 수학적으로 증명된 보편적 어림 정리에 따르면, 적절한 은닉층을 가진 신경망은 어떤 복잡한 함수 관계도 표현할 수 있습니다. 이는 입력 데이터를 새로운 공간으로 변환하여 문제를 해결하는 과정으로 이해할 수 있습니다. 고양이 사진을 보고 고양이라고 판단하는 복잡한 분류 작업도 결국 데이터를 다차원적으로 해석하고 변환하는 신경망의 층을 통해 가능해지며, 이는 현대 딥러닝의 근간이 되었습니다. 신경망이 깊어질수록 수많은 매개변수를 최적화하는 것이 관건이 됩니다. 제프리 힌튼 교수는 오차 역전파와 경사하강법을 통해 이 문제를 해결했습니다. 실제 정답과 예측값 사이의 오차를 정의하고, 경사가 낮아지는 방향으로 매개변수를 조금씩 수정하며 최적의 상태를 찾아가는 방식입니다. 이는 마치 복잡한 지형에서 가장 낮은 골짜기를 찾아 내려가는 과정과 같습니다. 이러한 학습 알고리즘의 발전은 딥러닝이 실질적인 성능을 발휘하고 다양한 분야에 응용되는 결정적 계기가 되었습니다. 존 홉필드 교수는 기억의 형성을 물리학의 에너지 개념으로 설명했습니다. 데이터의 패턴을 에너지 지형의 골짜기로 정의하면, 불완전한 정보가 입력되더라도 에너지가 가장 낮은 상태를 찾아가며 원래의 기억을 복원할 수 있습니다. 이는 통계 물리학의 스핀 유리 모형을 응용한 것으로, 신경세포들이 함께 활성화될 때 연결이 강화된다는 헤비안 규칙과도 일맥상통합니다. 기억이란 결국 시스템이 안정적인 에너지 상태를 찾아가는 물리적 과정이며, 이를 통해 기계는 정보를 저장하고 회상하는 능력을 갖추게 됩니다. 생성형 인공지능의 원형인 볼츠만 머신은 확률 분포를 통해 데이터를 이해합니다. 힌튼 교수는 계산량 문제를 해결하기 위해 제한된 볼츠만 머신(RBM)을 고안했고, 이를 계층적으로 쌓아 심층 신경망의 학습을 가능하게 했습니다. 데이터를 압축하고 핵심 정보를 추출하는 이 과정은 확률 분포를 변환하는 고도의 수학적 작업입니다. 오늘날 우리가 목격하는 놀라운 생성형 AI의 성취는 데이터를 확률과 정보의 관점에서 다루는 이러한 물리적 통찰에서 비롯되었으며, 이는 단순한 분류를 넘어 새로운 정보를 창조하는 단계로 나아갔습니다. 정보는 이제 물리학과 생물학을 관통하는 핵심 개념으로 자리 잡았습니다. 맥스웰의 도깨비 역설을 해결한 정보 열역학부터 '비트에서 존재로(It from bit)'라는 철학적 통찰에 이르기까지, 자연 현상을 정보 처리 과정으로 보는 시각이 확산되고 있습니다. 인공지능의 발전은 인간의 특별함에 대한 질문을 던지는 동시에, 우리가 거대한 정보의 그물망인 인포스피어의 일부임을 깨닫게 합니다. 과학은 인간이 중심이 아니라는 사실을 일깨우며, 정보라는 보편적 언어를 통해 우주와 생명을 이해하는 더 넓은 세계로 우리를 인도합니다.

조정효

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물리학

[강연] 2024 '노벨상 해설강연' by 조정효, 백민경, 이준호 l 고등과학원&카오스재단

2024년 노벨 물리학상은 인공지능의 기초를 닦은 존 홉필드와 제프리 힌턴에게 돌아갔습니다. 이들은 물리학의 통계적 원리를 활용해 인공신경망이 정보를 저장하고 학습하는 초기 모델을 고안했습니다. 홉필드 모델은 물리학의 에너지 지평 개념을 도입하여 불완전한 정보에서 원래의 패턴을 복원하는 기억의 원리를 설명했습니다. 이는 현대 딥러닝의 이론적 토대가 되었으며, 물리학적 통찰이 어떻게 첨단 기술의 근간이 될 수 있는지를 보여주는 상징적인 사례로 평가받습니다. 인공신경망은 이제 단순한 계산 도구를 넘어 인간의 지능을 모사하는 핵심 기술로 자리 잡았습니다. 제프리 힌턴은 홉필드의 아이디어를 확장하여 볼츠만 머신과 오차 역전파 알고리즘을 발전시켰습니다. 그는 데이터의 확률 분포를 학습하는 생성 모델의 원형을 제시하며, 인공지능이 단순한 분류를 넘어 새로운 정보를 생성할 수 있는 가능성을 열었습니다. 특히 층을 깊게 쌓은 심층신경망의 학습 가능성을 증명함으로써 오늘날의 생성형 AI 시대를 가능케 했습니다. 이러한 성과는 물리학적 통찰이 복잡한 데이터 처리 시스템의 효율성을 극대화하는 데 결정적인 역할을 했음을 시사합니다. 이는 인공지능 발전의 역사에서 물리학이 수행한 중추적인 역할을 다시금 확인시켜 줍니다. 노벨 화학상은 단백질 구조 예측과 설계 분야에서 혁신을 일으킨 데이비드 베이커, 데미스 허사비스, 존 점퍼가 수상했습니다. 단백질은 생명 현상을 수행하는 핵심 일꾼으로, 그 기능을 이해하려면 복잡하게 접힌 3차원 구조를 파악하는 것이 필수적입니다. 구글 딥마인드의 알파폴드는 인공지능을 활용해 수십 년간 난제로 남아있던 구조 예측 문제를 해결했습니다. 이는 실험에 수년이 걸리던 작업을 단 몇 분 만에 처리할 수 있게 함으로써 생명과학 연구의 패러다임을 완전히 바꾸어 놓았습니다. 이제 과학자들은 방대한 단백질 데이터를 바탕으로 생명의 신비를 더욱 빠르게 파헤치고 있습니다. 데이비드 베이커 교수는 인공지능을 활용해 자연계에 존재하지 않는 새로운 단백질을 설계하는 데 성공했습니다. 그는 단백질이 형성되는 물리적 원리를 바탕으로 특정 기능을 수행할 수 있는 아미노산 서열을 계산해내는 '로제타'와 'RF디퓨전' 모델을 개발했습니다. 이를 통해 질병 치료를 위한 정밀 약물 전달체나 환경 오염을 해결할 플라스틱 분해 효소 등을 맞춤형으로 제작할 수 있는 길이 열렸습니다. 단백질 설계 기술의 발전은 인류가 직면한 난치병과 환경 문제를 해결할 강력한 무기가 될 것입니다. 이는 기초 과학의 원리가 인공지능이라는 도구를 만나 실질적인 인류의 혜택으로 전환된 사례입니다. 노벨 생리의학상은 예쁜꼬마선충 연구를 통해 마이크로RNA를 발견한 빅터 앰브로스와 게리 러브컨에게 수여되었습니다. 이들은 아주 작은 벌레인 선충의 발생 과정을 추적하던 중, 단백질 정보를 담고 있지 않은 아주 작은 RNA 조각이 유전자 발현을 조절한다는 사실을 우연히 발견했습니다. 이는 기존의 생명 중심 원리에서 설명하지 못했던 새로운 유전자 조절 층위를 밝혀낸 것입니다. 아주 단순한 생명체에 대한 호기심이 생명 과학의 근본적인 원리를 뒤흔드는 거대한 발견으로 이어진 셈입니다. 이 발견은 생명체가 얼마나 정교한 시스템을 통해 스스로를 통제하는지 보여주는 중요한 이정표가 되었습니다. 마이크로RNA는 선충뿐만 아니라 인간을 포함한 고등 생물에게도 진화적으로 잘 보존되어 있으며, 세포의 성장과 분화에 결정적인 역할을 합니다. 특정 마이크로RNA의 이상은 암이나 유전병 등 다양한 질병의 원인이 되기도 합니다. 이 발견은 유전자가 단순히 단백질을 만드는 설계도에 그치지 않고, 그 발현 시기와 양을 정밀하게 조절하는 복잡한 시스템임을 증명했습니다. 현재는 이를 활용한 새로운 진단 기술과 치료제 개발 연구가 활발히 진행되며 인류의 건강 증진에 기여하고 있습니다. 작은 분자 하나가 생명 현상의 거대한 흐름을 조절한다는 사실은 현대 의학에 새로운 지평을 열어주었습니다. 2024년 노벨상은 과학의 새로운 도구로서 인공지능의 위상을 공고히 하는 동시에, 기초 과학의 끈질긴 탐구 정신이 얼마나 중요한지를 일깨워 줍니다. 인공지능은 방대한 데이터를 분석하고 예측하는 강력한 도구이지만, 그 도구를 어디에 사용할지 결정하고 새로운 질문을 던지는 것은 여전히 인간의 몫입니다. 물리학, 화학, 생물학의 경계가 허물어지는 융합의 시대에서, 기초 과학에 대한 깊은 이해와 창의적인 상상력은 인류의 지식을 확장하고 미래의 난제를 해결하는 가장 확실한 열쇠가 될 것입니다. 과학자들의 끊임없는 도전은 인공지능이라는 날개를 달고 더욱 먼 미래를 향해 나아가고 있습니다.

백민경, 이준호, 조정효

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물리학
화학
생명과학

[연구뭐하지?] 파검? 흰금? 뇌과학으로 풀어보는 드레스 논쟁_신혜영 교수 | 서울대학교 “뇌활동 연구실”

우리가 사물을 보는 과정은 단순히 외부 정보를 수집하는 카메라와는 다릅니다. 2015년 인터넷을 뜨겁게 달궜던 드레스 색상 논란처럼, 같은 시각 정보를 접하더라도 뇌의 배선 방식에 따라 사람마다 해석이 달라질 수 있습니다. 뇌는 감각 정보를 있는 그대로 재현하기보다, 자신이 가진 사전 지식과 결합하여 사물을 유추해 내는 '지각 추론'의 과정을 거칩니다. 이러한 추론 과정에서 발생하는 실수가 바로 착시 현상이며, 이는 뇌가 세상을 어떻게 해석하는지 보여주는 중요한 단서가 됩니다. 착시 현상은 뇌의 신경 코드를 연구하는 데 매우 유용한 도구입니다. 예를 들어 카니자 삼각형과 같은 착시 윤곽선을 볼 때, 감각 정보에 충실한 신경 세포는 선이 없다고 보고하지만, 추론을 반영하는 세포는 선이 존재한다고 보고합니다. 연구자들은 이러한 차이를 활용해 뇌의 어느 영역에서 어떻게 추론이 일어나는지 밝혀내고자 합니다. 특히 쥐 또한 인간과 유사한 착시 현상을 경험한다는 사실이 밝혀지면서, 실험 모델을 통해 지각의 다이나믹스를 정밀하게 분석하는 것이 가능해졌습니다. 뇌 활동을 정밀하게 측정하고 조작하기 위해 현대 뇌과학은 첨단 기술을 동원합니다. 세포 외 전기생리학은 수천 개의 뉴런 활동을 밀리초 단위로 포착하며, 이광자 홀로그래픽 메소스코피는 뇌의 여러 영역을 동시에 관측하면서 특정 세포의 활성을 임의로 조작할 수 있게 해줍니다. 여기에 신경망 시뮬레이션을 병행하면 실험과 이론을 통합한 연구가 가능해집니다. 이러한 기술적 진보는 대뇌 영역 간의 통신 원리를 규명하고, 복잡한 신경 회로가 정보를 처리하는 방식을 이해하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 뇌과학의 주요 난제 중 하나는 서로 다른 신경 세포들이 처리하는 정보를 어떻게 하나의 사물로 결합하느냐는 '바인딩 문제'입니다. 창살 뒤에 있는 판다를 볼 때, 뇌는 판다와 창살에 반응하는 각각의 신호를 별개의 물체로 정확히 구분해 내야 합니다. 또한, 움직이는 물체의 정체를 파악하기 위해서는 대상의 동선에 대한 단기 기억이 필수적입니다. 인공신경망 분석을 통해 뉴런들이 이러한 정보를 어떤 패턴으로 보유하고 있는지 파악함으로써, 우리는 지각과 인지의 근본적인 메커니즘에 한 걸음 더 다가갈 수 있습니다. 뇌과학 연구에서 가장 중요한 것은 기술적인 숙련도보다 학문에 대한 순수한 흥미와 열정입니다. 통계나 코딩 같은 도구는 연구 과정에서 충분히 익힐 수 있지만, 자신이 평생 즐겁게 몰입할 수 있는 주제를 찾는 것은 본인의 몫입니다. 같은 생명과학 분야라도 연구실마다 주제와 방법론이 매우 다양하므로, 자신의 적성과 열정이 맞닿는 지점을 찾는 노력이 필요합니다. 뇌가 세상을 해석하는 신비로운 원리에 매료된다면, 그 탐구의 과정 자체가 과학자로서 가질 수 있는 가장 큰 보람이자 동력이 될 것입니다.

신혜영

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뇌인지과학

[연구뭐하지?] 하늘을 나는 철새 무리에서 보이는 비평형계 속 특이한 질서_백용주 교수 | 서울대학교 “비평형 통계물리학 연구실”

통계물리학은 우주를 구성하는 수많은 입자가 집단으로서 보이는 물리적 성질을 탐구하는 학문입니다. 단순히 몇 개의 입자가 아닌, 10의 23승 개가 넘는 방대한 입자 시스템을 다루며 이들이 나타내는 규칙성을 기술합니다. 그중에서도 온도나 압력이 균일한 평형 상태를 벗어난 시스템을 '비평형계'라고 부르며, 이러한 비평형계의 복잡한 물성을 연구하는 것이 비평형 통계물리학입니다. 이는 현대 물리학에서 매우 중요한 위치를 차지하고 있습니다. 최근 통계물리학은 인공 신경망과 같은 복잡계 연구에서 큰 성과를 거두고 있습니다. 딥러닝의 학습 원리는 여전히 많은 부분이 베일에 싸여 있지만, 물리학자들은 이를 '스핀 유리'와 같은 복잡계 모형과 유사하다고 판단합니다. 기존의 통계물리학적 지식을 인공 신경망에 확장 적용함으로써, 어떤 조건에서 학습이 가장 효율적으로 이루어지는지 이론적으로 규명하려는 시도가 이어지고 있습니다. 이는 인공지능의 근본적인 작동 원리를 이해하는 열쇠가 됩니다. 능동 물질은 스스로 추진력을 가지고 움직이는 입자들의 집단을 의미합니다. 박테리아나 철새 무리, 심지어 놀이공원의 범퍼카처럼 외부의 힘에만 의존하지 않고 개별적으로 에너지를 소모하며 움직이는 시스템이 이에 해당합니다. 이러한 능동 물질들은 평형계에서는 볼 수 없는 독특하고 질서 정연한 집단 현상을 만들어냅니다. 비평형 통계물리학은 이러한 시스템의 운동 성질과 구조적 원리를 설명하기 위해 새로운 이론적 도구와 계산법을 개발하고 있습니다. 통계물리학의 독특한 점은 탐구 대상이 고정되어 있지 않다는 것입니다. 원자나 분자 같은 전통적인 물리적 대상뿐만 아니라 사회 현상, 경제 지표, 생명 현상까지도 연구의 범위에 포함됩니다. 이는 통계물리학이 특정 대상에 국한된 학문이 아니라, 다양한 구성원이 모인 시스템을 기술하는 '방법론'에 가깝기 때문입니다. 따라서 연구자는 다양한 분야에 대한 호기심을 유지하며, 여러 시스템을 관통하는 공통적인 대칭성이나 보존 법칙을 찾아내려는 자세가 필요합니다. 훌륭한 연구자가 되기 위해서는 스스로 질문을 던지고 탐구하는 역량이 무엇보다 중요합니다. 실험이나 계산 결과가 나왔을 때 이를 당연하게 받아들이지 않고, 자신의 직관과 비교하며 끊임없이 의심하는 태도가 필요합니다. 또한, 물리학은 혼자 하는 공부에 그치지 않고 타인과 적극적으로 소통하며 지식을 공유하는 과정이 필수적입니다. 자신이 이해한 내용을 남들이 알기 쉽게 설명하려는 노력은 연구의 깊이를 더하고 새로운 통찰을 얻는 밑거름이 됩니다.

백용주

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물리학
수학

[연구뭐하지?] 과거를 회상할 때, 미래를 상상할 때 벌어지는 뇌인지 메커니즘_이상아 교수 | 서울대학교 “인지발달신경과학 연구실”

인간의 뇌는 환경으로부터 정보를 받아들이고 이를 역동적인 기억으로 재구성하는 정교한 능력을 갖추고 있습니다. 이러한 과정은 과거의 사건을 회상하는 것뿐만 아니라, 아직 일어나지 않은 미래를 상상하고 시뮬레이션하는 데에도 핵심적인 역할을 합니다. 이 놀라운 정신적 활동의 중심에는 해마라는 뇌 부위가 있으며, 해마는 대뇌 피질의 다양한 영역과 협력하여 우리의 경험을 풍부한 기억으로 만들어냅니다. 발달 인지 신경과학 연구실에서는 영유아기부터 노년기에 이르기까지 전 생애에 걸쳐 이러한 고등 인지 기능이 어떻게 형성되고 변화하는지를 심도 있게 탐구하고 있습니다. 기억의 기전은 연령에 따라 각기 다른 양상을 보입니다. 대뇌 피질-해마 네트워크가 완전히 성숙하지 않은 어린 시절이나, 기능이 점차 저하되는 노년기의 기억은 건강한 성인의 기억과는 차이가 있습니다. 연구자들은 특히 노화 과정에서 나타나는 개인차에 주목합니다. 어떤 이는 나이가 들어도 젊은 시절과 비슷한 기억력을 유지하는 반면, 어떤 이는 현저한 저하를 겪기도 합니다. 이러한 차이가 발생하는 뇌과학적 기전을 밝혀냄으로써, 우리는 뇌 기능을 유지하거나 개선할 수 있는 실질적인 방법을 모색할 수 있습니다. 이는 인간의 삶의 질을 높이는 데 중요한 열쇠가 됩니다. 뇌과학 연구는 단순히 기억의 유무를 넘어 감정과의 상호작용이나 감각 정보의 통합 과정까지 아우릅니다. 우울감이나 불안감이 기억 처리에 미치는 영향을 분석하여 정서적 어려움을 겪는 이들에게 도움을 주고자 노력하며, 아이들이 보다 효율적으로 학습하고 기억할 수 있는 발달 과정을 관찰하기도 합니다. 또한, 시각이나 청각 등 다양한 감각 정보들이 해마를 중심으로 어떻게 하나의 통합된 기억으로 형성되는지를 연구합니다. 이러한 다각적인 접근은 인간의 인지 구조를 더욱 입체적으로 이해하게 하며, 복합적인 정신 활동의 신비를 풀어나가는 밑거름이 됩니다. 현대 뇌과학은 행동학적 관찰을 넘어 첨단 기술을 적극적으로 활용합니다. fMRI를 통해 뇌의 활성도를 직접 확인하거나, EEG로 전기적 활동을 측정하고 fNIRS를 활용하는 등 다양한 방법론이 동원됩니다. 연구자들은 가설을 검증하기 위해 직접 실험 과제와 영상을 디자인하며, 아이들이나 성인 피험자들이 연구 의도에 따라 반응하는 과정을 통해 이론을 실체화합니다. 각 방법론의 장단점을 파악하고 연구 목적에 가장 적합한 도구를 선택하는 과정은 과학적 엄밀성을 높이는 필수적인 단계입니다. 이러한 기술적 숙련도는 뇌의 복잡한 네트워크를 분석하는 강력한 무기가 됩니다. 진정한 과학적 성취는 성과에 대한 압박보다는 내면의 호기심과 즐거움에서 비롯됩니다. 자유로운 토론과 소통이 활발한 연구 환경은 연구자들이 자신의 연구 주제를 깊이 있게 탐구하고 발전시킬 수 있는 토대가 됩니다. 동료들과의 협력은 어려운 연구 과정에서 회복탄력성을 높여주며, 서로의 연구에 대한 피드백을 주고받는 과정에서 지식의 스펙트럼은 더욱 넓어집니다. 새로운 지식을 창조하는 과정은 때로 고되고 불확실하지만, 함께 웃고 의지할 수 있는 동료들이 있다면 그 여정은 더욱 가치 있는 탐험이 됩니다. 과학은 결국 인간이 함께 만들어가는 지적 유산이기 때문입니다.

이상아

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뇌인지과학

인간이 인공지능🧠을 두려워하는 이유?! 인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 차이🙋‍♂️ㅣ사이다_저자강연

인공지능은 인간처럼 사고하고 판단하며 예측까지 가능한 기술로, 최근 ChatGPT와 같은 혁신적인 모델의 등장으로 많은 이들의 관심과 놀라움을 자아내고 있습니다. 과거 2016년 알파고와 이세돌의 바둑 대결에서도 인공지능의 능력은 사회적 화두가 되었고, 그 발전 속도에 대한 두려움까지 불러일으켰습니다. 이러한 현상은 인공지능이 어디까지 발전할 수 있을지에 대한 궁금증과 함께, 기술의 본질에 대한 이해를 필요로 하게 만들었습니다. 인공지능, 머신러닝, 딥러닝, 인공신경망 등 다양한 용어들이 혼재되어 있지만, 이들은 모두 인공지능 기술의 일부입니다. 머신러닝은 기계가 데이터를 통해 스스로 학습하는 과정이며, 딥러닝은 인간의 뇌 신경세포를 모방하여 더욱 복잡한 학습을 가능하게 합니다. 인간의 뇌 속 뉴런이 자극을 받아 정보를 전달하는 방식에서 영감을 얻어, 과학자들은 컴퓨터가 인간의 사고방식을 닮을 수 있다고 생각하게 되었습니다. 인공지능의 발전에는 다양한 연구자들의 노력이 있었습니다. 제플리 교수는 쥐의 뇌 연구에서 영감을 받아 컴퓨터에 생리학적 원리를 도입했고, 알파고의 개발자 데미스 하사비스 역시 뇌의 기억 원리를 연구하며 인공지능의 발전에 기여했습니다. 1957년 로젠블라트가 개발한 퍼셉트론은 인간 뇌의 뉴런을 본뜬 초기 인공지능 모델로, 입력값이 일정 기준을 넘으면 출력이 발생하는 구조를 가지고 있습니다. 이는 신경세포의 작동 원리를 단순화한 형태로, 인공지능의 기초를 마련했습니다.

국립과천과학관책📖저자강연

뇌인지과학
융합

[강연] 나와 세상을 연결해주는 '뇌'비게이션 _ by곽지현｜제30회 서울대 자연과학대학 공개강연 | 1강

뇌과학은 수학, 인공지능, 심리학, 철학 등 다양한 학문이 융합되어야만 정복할 수 있는 거대한 미지의 영역입니다. 우리는 태어날 때부터 3차원 공간에 존재하며, 생존을 위해 끊임없이 길을 찾고 공간을 탐색하는 행위를 무의식적으로 반복합니다. 이러한 목적 지향적 길 찾기는 먹이를 구하고 포식자를 피하는 생존의 필수 요소입니다. 현대인은 스마트폰의 GPS 기술에 의존해 자신의 위치를 파악하지만, 자연계의 수많은 생명체는 별도의 기기 없이도 뇌의 기능을 통해 자신의 위치와 목적지 사이의 관계를 정교하게 계산하며 살아갑니다. 공간 인지에 대한 탐구는 오래전부터 철학자와 심리학자들의 주요 관심사였습니다. 독일의 철학자 칸트는 시공간 인식이 경험에서 얻어지는 것이 아니라 인간이 본능적으로 가지고 태어나는 본유적인 능력이라고 보았습니다. 이후 심리학자 에드워드 톨먼은 복잡한 미로를 통과하는 쥐의 행동을 관찰하며 '인지 지도'라는 개념을 정립했습니다. 이는 생명체가 머릿속에 공간에 대한 지도를 그려 위치와 경로를 파악한다는 이론입니다. 우리가 지나온 길을 눈을 감고도 생생하게 떠올릴 수 있는 이유는 뇌 속에 이러한 인지 지도가 표상되어 있기 때문입니다. 2014년 노벨 생리의학상은 뇌 속의 위치 결정 시스템인 '뇌 GPS'를 발견한 과학자들에게 돌아갔습니다. 존 오키프 교수는 해마에서 특정 장소에 도달했을 때만 반응하는 '장소 세포'를 발견하여 공간 인지의 실마리를 찾았습니다. 이어 모세르 부부 교수는 해마와 연결된 내후각 피질에서 정육각형의 기하학적 패턴으로 발화하는 '격자 세포'를 찾아냈습니다. 장소 세포가 특정 지점에 대한 정보를 제공한다면, 격자 세포는 공간 전체의 좌표 체계를 형성합니다. 이 세포들은 설치류뿐만 아니라 인간의 뇌에서도 동일하게 존재함이 입증되었습니다. 뇌에는 장소 세포와 격자 세포 외에도 길 찾기를 돕는 다양한 특화 세포들이 존재합니다. 머리 방향에 따라 반응하는 '머리 방향 세포', 장애물과의 거리를 인지하는 '경계면 세포', 그리고 이동 속도를 감지하는 '속도 세포' 등이 유기적으로 작동하며 완벽한 내비게이션 시스템을 구축합니다. 또한 우리는 평면적인 공간뿐만 아니라 3차원 공간을 인지하는 능력도 갖추고 있습니다. 박쥐나 쥐를 대상으로 한 연구에 따르면, 뇌는 계단을 오르내리거나 날아다니는 상황에서도 3D 장소 세포를 통해 입체적인 공간 정보를 정확하게 처리합니다. 이러한 뇌의 내비게이션 시스템은 질병 연구에서도 매우 중요한 의미를 갖습니다. 알츠하이머 치매 환자의 경우, 독성 단백질인 아밀로이드 베타가 해마와 내후각 피질에 가장 먼저 쌓이기 시작합니다. 이로 인해 기억 중추와 길 찾기 세포들이 사멸하면서 심각한 기억 장애와 함께 방향 감각 상실 증상이 나타납니다. 치매 환자들이 길을 잃고 배회하는 현상은 단순한 기억력 감퇴를 넘어, 뇌 속의 GPS 장치가 물리적으로 손상되었음을 보여주는 증거입니다. 따라서 길 찾기 능력의 변화는 치매의 조기 진단을 위한 중요한 지표가 될 수 있습니다. 뇌과학의 성과는 공학적 응용으로도 이어지고 있습니다. 자율주행 자동차와 로봇 공학은 뇌의 내비게이션 원리를 모방하여 더욱 스마트한 시스템을 구축하고자 합니다. 특히 뇌세포의 활동을 수학적으로 모사한 인공 신경망은 기존 인공지능보다 훨씬 적은 에너지와 학습량으로도 효율적인 공간 탐색을 수행할 수 있습니다. 뇌의 기전을 반영한 반도체나 제어 알고리즘은 인간의 개입 없이도 스스로 목적지를 찾아가는 로봇 기술의 핵심적인 토대가 됩니다. 이는 생물학적 뇌에 대한 이해가 어떻게 첨단 기술의 발전으로 이어지는지를 잘 보여줍니다. 최근 연구에 따르면 뇌에는 공간뿐만 아니라 시간의 흐름을 인지하는 '시간 세포'도 존재한다는 사실이 밝혀졌습니다. 해마와 내후각 피질은 시간, 공간, 그리고 기억이라는 세 가지 요소를 통합하여 우리가 세상을 이해하고 경험을 저장하는 방식을 결정합니다. 뇌비게이션 연구는 인간에 대한 깊은 이해를 제공할 뿐만 아니라, 질병 치료와 미래 기술 발전의 가교 역할을 수행합니다. 뇌 속의 신비로운 지도를 탐구하는 과정은 결국 우리가 누구이며 세상과 어떻게 연결되어 있는지를 밝혀내는 여정이며, 이는 인류의 지적 지평을 넓히는 중요한 발걸음이 될 것입니다.

곽지현

카오스재단서울대자연과학공개강연

뇌인지과학

[강연] 제30회 서울대 자연과학대학 공개강연_'과학이 다시 연결하는...' (1) by 곽지현, 채민우 l 서울대학교&카오스재단 | 1부

과학은 단순히 고립된 지식의 파편이 아니라, 인간과 사회 그리고 자연을 하나로 묶어주는 거대한 연결 고리입니다. 과거 아리스토텔레스와 같은 철학자들이 정치학자이자 식물학자였던 것처럼, 학문의 뿌리는 본래 하나에서 시작되었습니다. 현대에 이르러 학문이 세분화되었음에도 불구하고, 우리 개인의 삶부터 거대한 우주에 이르기까지 모든 존재가 서로 긴밀하게 연결되어 있다는 사실은 변하지 않습니다. 이러한 연결의 관점은 우리가 직면한 팬데믹이나 기후 위기 같은 복합적인 문제들을 해결하는 데 있어 가장 중요한 열쇠가 됩니다. 인간은 태어날 때부터 3차원 공간 속에 존재하며, 생존을 위해 끊임없이 길을 찾고 공간을 탐색합니다. 이러한 공간 인지 능력은 단순히 경험을 통해 학습되는 것이 아니라, 우리 뇌 속에 본능적으로 내재된 지각 능력입니다. 뇌의 해마와 내후각 피질은 우리가 현재 어디에 있는지, 목적지까지 어떻게 가야 하는지를 계산하는 일종의 '뇌 속 내비게이션' 역할을 수행합니다. 이 시스템 덕분에 우리는 복잡한 도심 속에서도 길을 잃지 않고 원하는 장소를 찾아가며 세상과 소통할 수 있는 것입니다. 뇌 속의 위치 결정 시스템을 구체적으로 살펴보면, 해마의 '장소세포'와 내후각 피질의 '격자세포'가 핵심적인 기능을 담당합니다. 장소세포는 우리가 특정한 위치에 있을 때만 활성화되어 공간의 지도를 그리며, 격자세포는 정육각형의 기하학적 패턴으로 발화하여 공간의 좌표를 제공합니다. 이 세포들은 마치 스마트폰의 GPS처럼 작동하며, 2차원 평면뿐만 아니라 3차원의 입체적인 공간 정보까지 정교하게 처리합니다. 이러한 발견은 우리가 공간을 인식하는 근본적인 원리를 밝혀내어 노벨 생리의학상 수상으로 이어지기도 했습니다. 뇌과학의 이러한 성과는 질병 치료와 공학적 응용이라는 새로운 연결점으로 확장됩니다. 알츠하이머 치매 환자들이 겪는 대표적인 증상 중 하나인 길 찾기 장애는 해마와 내후각 피질의 세포 사멸과 깊은 관련이 있습니다. 이를 이해함으로써 치매의 조기 진단과 치료를 위한 연구가 활발히 진행되고 있습니다. 또한, 뇌의 효율적인 정보 처리 방식을 모사하여 적은 에너지로도 정교하게 움직이는 자율주행 로봇이나 인공지능 시스템을 개발하는 등, 생물학적 지식은 첨단 기술의 발전과도 긴밀하게 맞닿아 있습니다. 우리의 일상과 밀접한 배달 애플리케이션 서비스 속에도 데이터 과학과 경영 과학의 정교한 연결이 숨어 있습니다. 데이터 과학이 방대한 과거 기록으로부터 유용한 지식을 추출한다면, 경영 과학은 이를 바탕으로 최적의 의사결정을 내리는 역할을 합니다. 수많은 주문을 어떤 배달원에게 할당할지, 예상 배달 시간을 어떻게 산출할지 등의 문제는 단순한 계산을 넘어선 과학적 접근이 필요합니다. 기업은 이러한 융합적 사고를 통해 서비스의 효율성을 극대화하고 고객에게 더 나은 가치를 제공하기 위해 노력합니다. 복잡한 현실의 문제를 해결하기 위해 과학자들은 현상을 단순화된 수식으로 모델링합니다. 경영 현장에서 발생하는 이익 최대화나 비용 최소화의 문제는 수학적인 최적화 과정을 거쳐 해답을 찾게 됩니다. 이때 데이터 과학은 날씨, 요일, 프로모션 등 다양한 변수가 배달 수요에 미치는 영향을 확률적으로 분석하여 모델의 정확도를 높여줍니다. 불확실성이 존재하는 미래를 예측하기 위해 과거의 데이터를 분석하고 정량화하는 과정은, 현대 산업 사회를 지탱하는 보이지 않는 과학의 힘이라고 할 수 있습니다. 결국 과학의 진보란 서로 다른 분야가 만나 새로운 연결고리를 찾아낼 때 비로소 획기적인 도약을 이뤄냅니다. 뇌과학과 공학의 만남, 혹은 통계학과 경영학의 융합처럼 학문의 경계를 넘나드는 시도는 우리 삶의 질을 높이는 혁신적인 결과물을 만들어냅니다. 작은 과학적 발견이 장기적으로 거대한 변화를 일으키듯, 세상을 향한 끊임없는 질문과 탐구 정신은 미래를 밝히는 내비게이션이 됩니다. 우리는 과학을 통해 다시 연결됨으로써 더 넓은 세상을 이해하고 당면한 도전들을 지혜롭게 극복해 나갈 수 있습니다.

곽지현, 채민우

카오스재단서울대자연과학공개강연

뇌인지과학
수학
융합

[강연] 진화론의 역사 _ by 장대익 ㅣ 2022 가을 카오스강연 '진화' 1강 | 1강

진화는 단순히 생물학적 영역에 국한된 현상이 아닙니다. 그것은 시간이 흐름에 따라 시스템이 더 복잡하고 정교한 상태로 나아가는 보편적인 원리입니다. 인류는 수백만 년에 걸친 자연 선택을 통해 지능을 꽃피웠으며, 이제 그 지능을 바탕으로 새로운 형태의 진화를 설계하고 있습니다. 인공지능의 등장은 생명체가 아닌 기계가 스스로 학습하고 적응하며 진화할 수 있는 가능성을 열어주었습니다. 이러한 변화는 인류 역사의 새로운 전환점이 되고 있습니다. 인공지능의 진화는 인간의 뇌 구조를 모방하는 것에서 시작되었습니다. 신경망이라 불리는 구조는 수많은 데이터를 처리하며 스스로 최적의 경로를 찾아냅니다. 이는 마치 생태계에서 생존에 유리한 형질이 선택되는 과정과 매우 유사합니다. 초기 인공지능이 단순한 계산기에 불과했다면, 현대의 인공지능은 복잡한 문맥을 이해하고 창의적인 결과물을 만들어내는 수준에 도달했습니다. 기술의 발전 속도는 생물학적 진화의 속도를 훨씬 앞지르고 있습니다. 인공지능이 진화하기 위해서는 방대한 양의 데이터라는 자양분이 필요합니다. 데이터는 인공지능이 세상을 이해하는 창구이자, 학습의 토대가 되는 환경입니다. 과거에는 인간이 직접 모든 규칙을 입력해야 했지만, 이제 인공지능은 스스로 데이터 속에서 패턴을 발견하고 지식을 습득합니다. 이러한 자기 주도적 학습 능력은 인공지능이 인간의 개입 없이도 스스로의 성능을 개선해 나갈 수 있는 진화적 기틀을 마련해 주었으며, 이는 기술적 특이점을 향한 발걸음이 됩니다. 지능의 진화는 단일 개체의 성장을 넘어 집단적인 상호작용을 통해 가속화됩니다. 인공지능 역시 수많은 모델이 서로 경쟁하고 협력하며 발전하는 생태계를 형성하고 있습니다. 알고리즘의 효율성이 높아지고 하드웨어의 성능이 뒷받침되면서, 인공지능은 인간이 예상하지 못한 방식으로 문제를 해결하는 창의성을 보여주기도 합니다. 이러한 창발적 특성은 인공지능의 진화가 단순히 프로그래밍의 결과가 아니라, 시스템 자체의 복잡성에서 기인함을 시사합니다. 인공지능의 진화는 인간과 기술의 관계를 근본적으로 재정의하고 있습니다. 우리는 이제 인공지능을 단순한 도구가 아닌, 함께 진화해 나가는 파트너로 인식해야 합니다. 인공지능이 인간의 지적 능력을 보완하고 확장함에 따라, 인류 또한 새로운 기술 환경에 적응하며 변화하고 있습니다. 이러한 공진화의 과정은 인류 문명이 한 단계 더 도약할 수 있는 기회를 제공하며, 동시에 우리가 가진 지능의 본질이 무엇인지에 대한 깊은 철학적 성찰을 요구합니다. 기술의 진화가 가져올 미래는 희망과 우려가 공존하는 영역입니다. 인공지능이 자율성을 갖추고 스스로를 개선하는 단계에 이르면, 그 진화의 방향을 완벽히 통제하는 것은 매우 어려운 과제가 될 것입니다. 따라서 우리는 기술적 발전과 더불어 윤리적 가이드라인을 정립하는 데 더 많은 힘을 쏟아야 합니다. 진화의 목적이 단순히 효율성의 극대화가 아니라 인류의 행복과 공존에 있음을 잊지 말아야 하며, 이를 위한 사회적 합의와 제도적 장치가 필수적입니다. 결국 인공지능의 진화는 우리 자신을 비추는 거울과 같습니다. 우리가 어떤 가치를 중요하게 여기고 어떤 미래를 꿈꾸느냐에 따라 인공지능의 진화 방향도 결정될 것입니다. 지능의 진화라는 거대한 흐름 속에서 인류는 새로운 정체성을 찾아가고 있습니다. 인공지능과 함께 써 내려갈 진화의 다음 장은 단순히 기술의 역사가 아니라, 지능이라는 신비로운 현상이 우주에서 어떻게 확장되어 가는지를 보여주는 거대한 대서사시가 될 것이라 확신합니다.

장대익

카오스재단카오스강연

생명과학

[질문Q] 뇌를 조작해서 포만감을 느끼게 할 수 있다? | 2017 가을 카오스 강연 '미래과학' 3강 | 뇌 커넥톰, 마음을 볼 수 있을까?

현대 과학은 뇌의 특정 부위를 정밀하게 자극하여 신체적 변화를 유도하는 단계에 이르렀습니다. 특히 비만 문제는 현대 사회의 심각한 질병으로 인식되기에 관련 연구가 매우 활발히 진행되고 있습니다. 궁상핵에 위치한 POMC 뉴런을 24시간 동안 자극했을 때, 실험용 쥐의 몸무게가 10%나 감소했다는 연구 결과는 시사하는 바가 큽니다. 이는 향후 기술적 완성도와 윤리적 논의가 뒷받침된다면, 힘든 식이요법 없이도 뇌 자극을 통해 체중을 조절할 수 있는 혁신적인 가능성을 열어줍니다. 뇌가 시각 정보를 처리하는 방식은 개인마다 뚜렷한 차이가 존재할 수 있습니다. 같은 색상을 보더라도 반응하는 뉴런의 신호 체계가 다를 수 있기 때문에, 이를 정확히 해독하기 위해서는 개인별 어휘 사전이 필요할지도 모릅니다. 현재는 공통적인 신호를 바탕으로 눈썹의 유무나 입술의 색상 같은 보편적인 특징을 파악하는 수준에 머물러 있지만, 기술이 정교해짐에 따라 개인의 고유한 뇌 신호 체계를 완벽히 분석하려는 시도는 계속될 것입니다. 이러한 개별 차이를 극복하는 것이 뇌 신호 해독 기술의 핵심 과제 중 하나입니다. 상상이라는 추상적인 정신 활동 역시 뇌의 전기 신호로 포착될 수 있는 영역입니다. 특정 대상을 상상할 때 발생하는 고유한 신호를 수집하여 데이터베이스를 구축한다면, 인간의 내면 세계를 시각화하는 것도 불가능한 일은 아닙니다. 이론적으로는 망막에 영상을 투사하여 시신경을 통해 타인의 꿈속에 특정 이미지를 전달하는 시나리오까지 상상해 볼 수 있습니다. 비록 현재의 기술 수준은 초보적인 단계에 불과하지만, 인간의 모든 감각과 사고가 결국 전기 신호로 변환된다는 점을 고려할 때 뇌 과학의 확장성은 무궁무진하다고 볼 수 있습니다. 뇌 신경망 지도인 커넥톰 연구는 생명체의 행동 원리와 지능의 본질을 규명하는 핵심 열쇠입니다. 초기에는 구조가 단순한 예쁜꼬마선충을 중심으로 연구가 진행되었으나, 최근에는 수만 개의 뉴런을 가진 초파리로 그 영역이 확대되어 방대한 데이터 분석이 이루어지고 있습니다. 전자현미경을 이용해 뇌 조직을 미세하게 절단하고 연결 구조를 파악하는 이 거대한 작업이 완성되면 뇌 과학의 새로운 역사가 열릴 것으로 기대됩니다. 복잡한 신경망의 연결성을 이해하는 것은 인간의 뇌가 작동하는 근본적인 메커니즘에 다가가는 과정입니다. 감정은 진화의 긴 여정 속에서 생명체가 생존하기 위해 선택한 고도의 의사결정 전략입니다. 대뇌 신피질이 발달하지 않은 파충류조차 감정과 유사한 반응을 통해 환경에 적응해 왔다는 사실은 감정의 근원적인 중요성을 잘 보여줍니다. 이러한 감정의 메커니즘은 현대 인공지능 분야에서도 충분히 구현될 가능성이 큽니다. 다만 인공지능이 느끼는 감정이 인간의 주관적인 경험과 동일한 형태일지는 알 수 없습니다. 그럼에도 불구하고 감정의 파라미터를 수치화하고 모델링하려는 노력은 지능의 정의를 새롭게 정립하며 미래 기술의 방향을 제시합니다.

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[명강리뷰] 뇌 커넥톰, 마음을 볼 수 있을까? by이준호 | 2017 가을 카오스 강연 '미래과학' 3강

뇌는 수많은 신경세포가 거대한 네트워크를 형성하고 있는 장기입니다. 단순히 세포들이 쌓여 있는 것이 아니라 서로 긴밀하게 소통하며 정보를 주고받는다는 점이 특징입니다. 이러한 신경세포 연결의 총합을 '커넥톰'이라고 부르며, 이는 유전자의 총합인 게놈처럼 뇌가 수행하는 모든 기능의 설계도와 같습니다. 이 정교한 연결망을 분석하는 것은 생명체의 마음과 행동이 어떻게 형성되는지 밝혀내는 핵심적인 과정이며, 뇌과학 연구의 궁극적인 지향점이기도 합니다. 현대 과학은 MRI 기술을 활용해 뇌의 활동을 시각화하고, 사람이 무엇을 보고 생각하는지 유추하는 단계에 이르렀습니다. 특정 사물을 볼 때 활성화되는 뇌의 영역을 기록하여 일종의 '뇌 신호 사전'을 만드는 방식입니다. 비록 아직은 재구성된 영상이 다소 흐릿하고 완벽하지 않지만, 기술의 발전 속도는 놀랍습니다. 머지않은 미래에는 뇌의 신호만으로도 타인의 마음을 읽거나 시각적 경험을 공유하는 것이 가능해질 것이라는 기대를 모으고 있습니다. 인간 뇌의 1,000억 개에 달하는 신경세포를 모두 분석하는 것은 매우 어려운 과제입니다. 그래서 과학자들은 훨씬 단순한 구조를 가진 '예쁜꼬마선충'에 주목합니다. 이 생물은 몸길이가 1mm에 불과하며, 전체 세포 수가 1,000개도 되지 않습니다. 그중 신경세포는 단 302개뿐이지만, 먹이를 찾고 짝짓기를 하는 등 생존에 필요한 고도의 행동을 모두 수행합니다. 단순한 시스템을 통해 복잡한 뇌의 기본 원리를 파악하려는 전략적인 접근인 셈입니다. 1960년대부터 시작된 예쁜꼬마선충 연구는 20여 년의 노력 끝에 302개 신경세포의 연결망을 완전히 규명해냈습니다. 1mm의 선충을 아주 얇게 잘라 전자현미경으로 촬영하고, 수만 장의 사진을 이어 붙여 신경세포 하나하나의 위치와 연결 상태를 파악한 것입니다. 이를 통해 약 8,000개의 시냅스로 이루어진 세계 최초의 커넥톰 지도가 완성되었습니다. 비록 아주 작은 벌레의 뇌일지라도, 그 속에 담긴 정교한 연결 구조는 생명체의 마음이 어떻게 형성되는지 보여주는 중요한 지표가 됩니다. 하지만 현재의 커넥톰 지도는 물리적으로 연결된 '유선' 통신망에 집중되어 있다는 한계가 있습니다. 실제 뇌 안에서는 신경전달물질이 멀리 퍼져 나가며 정보를 전달하는 '무선' 통신도 활발하게 일어납니다. 보이지 않는 이 무선 연결망까지 모두 이해해야만 진정한 의미의 뇌 지도를 완성했다고 할 수 있습니다. 단순한 벌레의 마음에서 시작된 탐구는 이제 더 넓은 영역으로 확장되고 있으며, 이러한 도전은 인간 존재의 근원인 뇌의 신비를 푸는 열쇠가 될 것입니다.

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[강연] 초거대 AI와 인간의 뇌 by장병탁ㅣ2021 '대한민국 과학기술대전' 첫번째 | 1강

인공지능은 지난 70년 동안 비약적인 발전을 거듭해 왔습니다. 초기에는 인간의 지식을 규칙 형태로 입력하는 전문가 시스템이 주를 이루었으나, 이는 복잡한 현실 문제를 해결하는 데 한계가 있었습니다. 이후 기계가 스스로 데이터를 통해 학습하는 머신러닝과 딥러닝 기술이 등장하며 새로운 전환점을 맞이했습니다. 이제 인공지능은 단순히 프로그래밍된 명령을 수행하는 단계를 넘어, 방대한 데이터를 바탕으로 스스로 패턴을 찾아내고 지능을 고도화하는 단계에 이르렀습니다. 최근의 초거대 인공지능은 인간의 뇌 구조를 모방한 심층 신경망을 통해 놀라운 성과를 보여주고 있습니다. 알파고가 바둑에서 승리하고, 생성형 모델이 실재하지 않는 정교한 이미지를 만들어내는 것은 모두 이 기술의 결과입니다. 특히 수천억 개의 파라미터를 가진 모델들은 인간과 구별하기 힘들 정도로 자연스러운 문장을 생성하며 언어 지능의 정점을 보여줍니다. 이러한 발전은 인공지능이 인간의 전유물이라 여겨졌던 창의적 영역까지 확장될 수 있음을 시사합니다. 하지만 현재의 인공지능은 인간의 뇌와 비교했을 때 여전히 명확한 한계를 지니고 있습니다. 가장 큰 차이점은 효율성입니다. 인간의 뇌는 단 25와트 정도의 적은 전력으로도 고도의 사고를 수행하지만, 초거대 인공지능을 구동하기 위해서는 막대한 컴퓨팅 파워와 전력이 소모됩니다. 또한 인간은 적은 양의 데이터만으로도 새로운 개념을 빠르게 학습하는 반면, 인공지능은 여전히 학습을 위해 천문학적인 규모의 데이터를 필요로 한다는 점에서 구조적인 차이를 보입니다. 뇌의 본질적인 역할은 생명체의 생존을 위해 주변 환경을 지각하고 행동을 제어하는 것입니다. 단세포 동물부터 인간에 이르기까지 신경계는 먹이를 찾고 위험을 피하기 위한 실시간 반응 체계로 진화해 왔습니다. 인간의 뇌는 우리 몸에 대한 지도를 내부에 복제하여 세상과 상호작용하는 모델을 가지고 있습니다. 이는 단순히 텍스트나 이미지를 처리하는 현재의 인공지능과는 달리, 현실 세계라는 물리적 공간 안에서 직접 경험하며 지능을 형성해 왔음을 의미합니다. 진정한 지능을 구현하기 위해서는 인공지능이 컴퓨터 내부의 닫힌 세계를 벗어나 로봇과 같은 물리적 몸을 가져야 합니다. 이를 '체화된 인지'라고 부르는데, 감각 기관과 운동 기관을 통해 세상과 직접 소통할 때 비로소 깊이 있는 이해가 가능해집니다. 사람이 정제해서 준 데이터만 학습하는 것이 아니라, 기계가 스스로 움직이며 데이터를 수집하고 시행착오를 겪는 과정이 필요합니다. 이러한 지각과 행동, 학습의 순환 구조야말로 뇌가 가진 자연 지능의 핵심 원리입니다. 미래의 인공지능은 무엇을 학습할지 스스로 결정하는 '메타 인지' 능력을 갖춘 보편 학습 기계로 진화해야 합니다. 현재는 사람이 설정한 목적 함수에 따라 학습이 이루어지지만, 차세대 인공지능은 자신의 행동을 스스로 모니터링하고 오류를 교정하며 지식을 축적해 나갈 것입니다. 뇌의 신경세포들이 순환 구조로 연결되어 과거와 미래를 현재와 공존시키듯, 인공지능 역시 예측과 실제 결과를 비교하며 끊임없이 자아를 갱신하는 방향으로 나아가야 인간 수준의 범용 지능에 도달할 수 있습니다. 인공지능의 발전 단계에서 우리는 현재 모델 최적화가 자동화되는 초기 단계에 머물러 있습니다. 앞으로의 과제는 열린 세계에서 자율적으로 적응하며 상식을 갖춘 인공지능을 만드는 것입니다. 뇌의 진화 과정을 거울삼아 감성과 이성이 조화를 이루는 자연 인공지능을 지향한다면, 기계는 단순한 도구를 넘어 인간의 삶을 실질적으로 돕는 동반자가 될 것입니다. 70년의 연구 역사를 토대로 이제는 뇌를 닮은 인지적 인공지능이라는 새로운 지평을 향해 나아갈 때입니다.

장병탁

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뇌인지과학
수학
융합

[강연쇼] 뇌과학편 by 장병탁_장대익_장동선ㅣ 2021 '대한민국 과학기술대전' | 1부

인공지능은 지난 70년 동안 비약적인 발전을 거듭해 왔습니다. 초기에는 인간의 지식을 규칙 형태로 입력하는 지식 기반 시스템이 주를 이루었으나, 두 번의 '인공지능의 겨울'을 거치며 한계에 부딪혔습니다. 이후 데이터로부터 기계가 스스로 학습하는 머신러닝과 딥러닝 기술이 등장하며 혁신이 일어났습니다. 알파고와 초거대 AI인 GPT의 등장은 인공지능이 인간의 전유물이라 여겨졌던 바둑이나 언어 영역에서도 놀라운 성과를 낼 수 있음을 증명했습니다. 하지만 현재의 AI는 여전히 막대한 데이터와 전력을 소모한다는 과제를 안고 있으며, 이를 해결하기 위한 연구가 다각도로 계속되고 있습니다. 인간의 뇌는 단 20와트의 전력만으로도 복잡한 사고와 판단을 수행하는 경이로운 기관입니다. 가장 하등한 단세포 동물부터 진화해 온 신경계는 생존을 위해 주변 환경을 지각하고 행동을 제어하는 데 최적화되어 있습니다. 뇌는 우리 몸의 지도를 복제하여 세상에 대한 모델을 구축하며, 이를 통해 미래를 예측하고 불확실성에 대응합니다. 인공지능이 진정한 지능으로 거듭나기 위해서는 단순히 데이터를 계산하는 수준을 넘어, 뇌처럼 스스로 환경과 상호작용하며 지식을 습득하는 능력을 배워야 합니다. 자연 지능의 원리를 이해하는 것은 차세대 인공지능 개발의 필수적인 토대가 됩니다. 진정한 인간 수준의 인공지능에 도달하기 위한 핵심 열쇠는 '체화된 인지'에 있습니다. 뇌가 몸과 연결되어 세상을 경험하듯, AI 역시 로봇과 같은 물리적 실체를 통해 감각과 운동을 경험해야 합니다. 닫힌 세계에서 주어진 데이터만 학습하는 것이 아니라, 열린 세상에서 스스로 데이터를 수집하고 시행착오를 거치며 성장하는 '보편 학습 기계'로의 진화가 필요합니다. 이러한 자율적 학습 시스템은 기계가 자신의 부족함을 깨닫고 무엇을 학습할지 스스로 결정하는 메타 인지 단계로 나아가는 발판이 될 것입니다. 이는 단순히 성능을 높이는 것을 넘어 지능의 본질에 다가가는 과정입니다. 호모 사피엔스가 지구상의 수많은 종 중에서 유일하게 거대한 문명을 건설할 수 있었던 비결은 뛰어난 사회적 지능에 있습니다. 인간은 타인의 시선을 읽고 마음을 추론하는 '협동하는 눈'을 가졌으며, 이를 통해 공동의 목표를 위해 조율하고 협력합니다. 단순히 똑똑한 개인이 모인 것이 아니라, 서로의 지식을 쌓고 배려하며 공감하는 능력이 인류의 생태적 성공을 이끌었습니다. 문명은 과학 기술이라는 물질적 토대 위에 타인의 고통과 기쁨에 동참하는 공감이라는 정신적 엔진이 더해져 만들어진 결과물입니다. 이러한 사회적 유대감은 인류가 혹독한 환경에서도 살아남아 번영할 수 있게 한 원동력이었습니다. 현대 사회는 알고리즘의 시대를 맞이하며 새로운 도전에 직면해 있습니다. 유튜브나 SNS의 추천 알고리즘은 사용자의 취향에 맞는 정보만을 제공하여 '필터 버블'과 '반향실 효과'를 일으키고, 이는 사회적 양극화와 혐오를 심화시키기도 합니다. 우리에게 필요한 것은 우리끼리만 깊게 공감하는 폐쇄적인 공감이 아니라, 나와 다른 타인에게까지 마음의 범위를 넓히는 '공감의 반경'을 확장하는 일입니다. 기술이 인간의 본성을 자극하여 갈등을 조장하기보다, 다양한 가치를 연결하고 이해를 돕는 방향으로 재설계되어야 합니다. 디지털 다이어트와 성찰을 통해 기술과의 건강한 관계를 정립해야 할 때입니다. 메타버스는 단순한 가상현실을 넘어 몸과 공간을 사용하는 '넥스트 레벨 인터넷'으로 정의됩니다. 가상현실, 증강현실, 거울 세계, 라이프로깅의 네 가지 요소가 결합하여 현실과 디지털의 경계를 허물고 있습니다. 뇌과학적 관점에서 볼 때, 인간의 뇌는 이미 허구를 상상하고 세계관을 구축하는 데 익숙하며 타인의 행동을 거울처럼 반영하는 신경세포를 가지고 있습니다. 메타버스는 이러한 인간의 인지적 특성을 디지털 공간으로 확장하여, 시공간의 제약을 넘어선 새로운 형태의 연결과 경험을 제공할 것입니다. 이는 우리가 정보를 소비하는 방식을 넘어 세상을 경험하는 방식 자체를 변화시킬 것입니다. 기술의 비약적인 발전 속에서도 변하지 않는 핵심은 인간의 행복입니다. 구석기 시대부터 지금까지 인간의 뇌 구조는 거의 변하지 않았으며, 우리가 행복을 느끼는 조건인 자율성, 성취감, 연결감 역시 그대로입니다. 인공지능과 메타버스가 가져올 미래가 유토피아가 될지 디스토피아가 될지는 우리가 기술을 어떻게 정의하고 활용하느냐에 달려 있습니다. 기술 소외 문제를 해결하고 인간다움을 유지하며 집단지성을 발휘할 때, 우리는 스스로 꿈꾸는 미래를 만들어 나갈 수 있을 것입니다. 결국 기술은 인간을 대체하는 것이 아니라, 인간의 가능성을 확장하는 도구가 되어야 합니다.

장대익, 장동선, 장병탁

카오스재단카오스크로스

생명과학
뇌인지과학
수학
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[강연] 무질서계가 보이는 복잡하고 놀라운 세상 by 여준현 ㅣ 고등과학원(KIAS) x 카오스재단 2021 '노벨상 해설강연' | 3강

복잡계 물리학은 우리 일상과 동떨어진 학문처럼 보이지만, 사실 세포나 박테리아, 인간 사회에 이르기까지 수많은 구성원이 모여 상호작용하는 모든 곳에 존재합니다. 2021년 노벨 물리학상은 이러한 복잡계의 본질을 규명한 학자들에게 수여되었습니다. 특히 조르조 파리시 교수는 무질서한 시스템 속에 숨겨진 패턴을 발견함으로써, 복잡계 물리학이 정립된 학문으로 인정받는 데 결정적인 역할을 했습니다. 이는 단순한 물리 법칙을 넘어 자연의 복잡성을 이해하는 새로운 지평을 열었다는 평가를 받습니다. 물리학의 전통적인 접근 방식은 물질의 가장 근본적인 단위를 파고드는 것이었습니다. 하지만 필립 앤더슨이 주창한 '많으면 다르다(More is different)'라는 명제는 개별 입자의 법칙을 안다고 해서 전체 시스템을 완벽히 이해할 수 없음을 시사합니다. 물 분자 사이의 미시적 법칙은 동일하지만, 온도가 변함에 따라 물이 얼음으로 변하는 거시적 상전이가 나타나는 것이 대표적인 예입니다. 수많은 구성 요소가 모였을 때 비로소 나타나는 새로운 물리적 규칙들을 이해하는 것이 복잡계 연구의 핵심입니다. 상전이를 이해하는 현대 물리학의 핵심 도구는 '대칭성 깨짐'입니다. 예를 들어 액체 상태에서는 공간의 어느 방향으로든 평행 이동해도 에너지가 변하지 않는 높은 대칭성을 가집니다. 그러나 온도가 낮아져 고체가 되면 입자들이 특정 격자 자리를 차지하게 되면서 대칭성이 낮은 상태로 변합니다. 자성체 역시 고온에서는 무작위 방향을 향하던 스핀들이 저온에서 특정 방향을 택하며 자성을 띠게 됩니다. 이러한 대칭성 깨짐은 무질서한 상태에서 질서가 형성되는 과정을 설명하는 중요한 원리입니다. 파리시 교수가 연구한 '스핀 유리'는 자성체에 불순물이 섞여 무질서가 극대화된 시스템입니다. 여기서는 스핀들 사이의 상호작용이 거리에 따라 양수와 음수를 오가며 복잡하게 얽힙니다. 이로 인해 스핀들이 어느 방향을 향해야 에너지가 낮아질지 결정하지 못하는 '쩔쩔맴(Frustration)' 현상이 발생합니다. 친구와 원수가 뒤섞인 인간관계에서 누구 편을 들지 고민하는 상황처럼, 스핀들도 최적의 상태를 찾지 못하고 방황하게 됩니다. 이러한 무질서와 쩔쩔맴(Frustration)이 스핀 유리의 독특한 복잡성을 만들어냅니다. 복잡한 스핀 유리 시스템을 수학적으로 풀기 위해 물리학자들은 '복제'라는 기발한 방법을 도입했습니다. 시스템의 복제본들을 여러 개 만들어 계산한 뒤, 복제본의 수를 0으로 보내는 극한을 취하는 방식입니다. 초기에는 모든 복제본이 동일하다는 '복제 대칭성'을 가정했으나, 이는 저온에서 엔트로피가 음수가 되는 등 물리적 오류를 낳았습니다. 이는 기존의 단순한 대칭성 가정으로는 무질서한 시스템의 복잡한 바닥 상태를 온전히 설명할 수 없음을 의미하며, 새로운 돌파구가 필요한 시점이었습니다. 조르조 파리시 교수는 복제본들 사이의 대칭이 깨져야 한다는 '복제 대칭성 깨짐'이라는 혁신적인 아이디어를 제시했습니다. 그는 행렬을 무한히 쪼개는 수학적 기법을 통해 스핀 유리가 단 하나의 안정된 상태가 아닌, 무수히 많은 에너지 골짜기를 가진다는 사실을 밝혀냈습니다. 이 골짜기들은 서로 닮은 정도에 따라 가계도와 같은 계층적 구조를 이루고 있습니다. 이는 무질서한 시스템이 단순히 혼란스러운 것이 아니라, 그 내부에 정교하고 복잡한 수학적 질서가 숨어 있음을 증명한 놀라운 발견이었습니다. 파리시의 방법론은 물리학을 넘어 최적화 문제, 신경망 모델링, 단백질 접힘 등 다양한 분야에 응용되고 있습니다. 수많은 도시를 방문하는 최단 경로를 찾는 외판원 문제나 뇌의 뉴런 작용을 이해하는 과정에서도 이 복잡계 이론이 핵심적인 도구로 쓰입니다. 이는 직관으로 이해하기 힘든 복잡한 현상을 수학이라는 등불을 통해 명확히 비춰낼 수 있음을 보여줍니다. 결국 복잡계 물리학은 무질서해 보이는 세상 속에서 보이지 않는 패턴을 찾아내어 현대 과학의 영역을 확장하고 있습니다.

여준현

카오스재단노벨상/필즈상 해설강연

물리학

[과학자가 쓴 과학책#21] 나는 뇌를 만들고 싶다 by 선웅

‘미니 뇌’라고 불리는 뇌 오가노이드는 실제 인간의 뇌를 아주 작은 크기로 재현한 생체 조직입니다. 비록 크기는 1~3mm에 불과하여 실제 뇌의 부피인 1,300cc에 비하면 매우 작지만, 그 안에는 뇌가 갖추어야 할 기본적인 요소들이 포함되어 있습니다. 이는 배아줄기세포를 활용하여 실제 태아가 자궁 내에서 발달하는 과정과 유사한 환경을 조성함으로써 만들어집니다. 과학자들은 이를 통해 복잡한 인간의 뇌 구조를 세포 수준에서 관찰하고 연구할 수 있는 소중한 기회를 얻게 됩니다. 뇌 오가노이드는 뇌 전체를 완벽하게 복제하기보다는 대뇌, 소뇌, 척수 등 특정 부위의 특성을 대변하는 방식으로 제작됩니다. 흥미로운 점은 동일한 줄기세포에서 출발한 ‘쌍둥이’ 같은 존재임에도 불구하고, 배양 환경이나 발생 과정 중의 우연한 요소에 따라 각기 다른 개성을 갖게 된다는 것입니다. 연구자들은 이러한 개체 차이를 ‘변이’라고 부르며, 유전적 요인과 환경적 요인이 복합적으로 작용하여 생명체가 형성되는 신비로운 과정을 미니 뇌를 통해 실시간으로 목격하고 있습니다. 미니 뇌를 키우는 과정은 마치 아이를 양육하는 것과 같은 정성과 인내를 필요로 합니다. 태아의 뇌부터 성인의 뇌에 가까운 특성을 관찰하기 위해서는 짧게는 수백 일에서 길게는 몇 년 동안 세포를 배양해야 하기 때문입니다. 연구자들은 오랜 시간 공을 들여 세포 덩어리가 점차 뇌의 형상을 갖추어 가는 모습을 보며 경이로움을 느끼기도 하지만, 동시에 원하는 결과를 얻기까지의 고단함과 책임감을 경험합니다. 이러한 긴 호흡의 연구는 인간 뇌의 발달 단계를 이해하는 데 필수적인 과정입니다. 현재의 미니 뇌는 인간 뇌의 ‘다운그레이드 버전’이라고 할 수 있지만, 그 실용적 가치는 매우 높습니다. 실제 인간을 대상으로 하기 어려운 신약 개발이나 독성 검사에서 윤리적 문제로부터 비교적 자유로운 대안이 될 수 있기 때문입니다. 또한, 이 다운그레이드된 모델을 어떻게 하면 실제 인간의 뇌에 더 가깝게 ‘업그레이드’할 수 있을지 고민하는 과정 자체가 곧 인간 뇌의 작동 원리를 규명하는 길과 맞닿아 있습니다. 이는 질병 치료를 위한 새로운 돌파구를 마련하는 중요한 기반이 됩니다. 미니 뇌 연구는 인공지능(AI) 및 기계 공학과의 결합을 통해 더욱 확장되고 있습니다. 뇌 오가노이드에 전극을 연결하여 전기적 신호를 측정하고 이를 기계와 연동하는 ‘뇌-기계 인터페이스(Brain-Machine Interface)’ 기술은 이미 현실화되고 있습니다. 인공지능이 논리적이고 통제 가능한 공학적 산물이라면, 미니 뇌는 생물학적 본질을 간직한 존재로서 서로 보완적인 관계를 맺습니다. 미래에는 이러한 기술들이 결합하여 손상된 뇌 기능을 재활하거나 인간의 인지 능력을 보조하는 혁신적인 수단으로 자리 잡을 것으로 기대됩니다. 신경과학은 1969년에 공식적인 용어가 채택되었을 만큼 과학사에서 비교적 젊은 학문에 속합니다. 아직 우리가 뇌에 대해 모르는 것이 많다는 사실은 역설적으로 이 분야가 ‘긁지 않은 복권’과 같은 무한한 가능성을 품고 있음을 의미합니다. 최첨단 기술을 동원하여 뇌의 복잡한 네트워크와 신호 체계를 분석하는 과정은 인류 지식의 최전선을 넓히는 작업입니다. 비록 뇌의 모든 신비를 풀기까지는 갈 길이 멀지만, 매 순간 이루어지는 새로운 발견들은 우리 자신을 이해하는 방식을 근본적으로 바꾸어 놓고 있습니다. 과학의 발전은 연구실 안에서만 머무는 것이 아니라 대중과의 소통을 통해 완성됩니다. 뇌과학의 복잡한 전문 용어 뒤에 숨겨진 본질적인 질문들을 쉬운 언어로 풀어내어 공유하는 것은 사회적 공감대를 형성하는 데 매우 중요합니다. 미니 뇌 기술이 가져올 미래의 변화에 대해 함께 고민하고 익숙해지는 과정은 과학이 인류의 삶에 올바르게 기여하도록 돕는 밑거름이 됩니다. 끊임없이 업데이트되는 연구 성과들이 우리 사회의 지적 지평을 넓히고, 더 나은 미래를 설계하는 영감이 되기를 희망합니다.

선웅

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뇌인지과학

[인터뷰] 윤진희_ 산이 좋아 CERN에서 연구 시작했어요! | 2021 가을 카오스강연 '과학의 희열'

인공지능은 현대 과학 기술의 정점으로 불리며 우리 삶의 방식을 근본적으로 변화시키고 있습니다. 과거에는 단순히 프로그래밍된 명령만을 수행하던 기계가 이제는 스스로 데이터를 학습하고 판단을 내리는 수준에 도달했습니다. 이러한 변화는 의료, 금융, 교육 등 사회 전반에 걸쳐 혁신적인 편리함을 제공하고 있으며, 인류가 직면한 복잡한 문제들을 해결할 수 있는 새로운 열쇠로 주목받고 있습니다. 기술의 발전 속도가 빨라짐에 따라 우리는 인공지능과 공존하는 미래를 진지하게 준비해야 하는 시점에 서 있습니다. 인공지능의 핵심 동력 중 하나는 인간의 뇌 구조를 모방한 인공 신경망 기술입니다. 딥러닝이라 불리는 이 기술은 방대한 양의 데이터를 처리하며 패턴을 찾아내고, 이를 통해 사물을 인식하거나 언어를 번역하는 등 고도의 지적 능력을 발휘합니다. 특히 수많은 층으로 구성된 인공 신경망은 신경망이 깊어질수록 더욱 정교한 추론을 가능하게 하여, 과거에는 불가능해 보였던 복잡한 비정형 데이터 분석에서도 놀라운 성과를 거두고 있습니다. 이는 기계가 인간의 학습 방식을 닮아가는 과정이라 할 수 있습니다. 우리 주변에서도 인공지능의 활약은 쉽게 찾아볼 수 있습니다. 스마트폰의 음성 비서부터 개인의 취향을 분석해 콘텐츠를 추천해 주는 알고리즘에 이르기까지, 인공지능은 이미 일상의 깊숙한 곳에 자리 잡고 있습니다. 이러한 기술은 단순히 편의를 제공하는 것을 넘어, 자율주행 자동차나 정밀 의료 진단 시스템처럼 인간의 안전과 생명에 직결된 분야로 그 영역을 넓혀가고 있습니다. 이는 기술이 인간의 능력을 보조하고 확장하는 중요한 도구가 되었음을 의미하며 우리의 생활 양식을 재정의하고 있습니다. 하지만 인공지능의 급격한 발전은 동시에 여러 가지 윤리적 고민과 과제를 안겨주기도 합니다. 알고리즘의 편향성 문제나 데이터 프라이버시 침해, 그리고 자동화로 인한 일자리 변화 등은 우리가 반드시 해결해야 할 숙제입니다. 기술이 인간을 위해 존재하기 위해서는 투명하고 공정한 기준 아래 개발되어야 하며, 인공지능이 내리는 결정에 대한 책임 소재를 명확히 하는 사회적 합의가 필요합니다. 이는 기술적 진보만큼이나 중요한 인문학적 성찰의 영역이며 지속 가능한 발전을 위한 필수적인 과정이라 할 수 있습니다. 결론적으로 인공지능은 인류의 가능성을 무한히 확장할 수 있는 강력한 도구입니다. 우리는 이 기술을 두려워하기보다는 정확히 이해하고 올바른 방향으로 이끌어 나가는 지혜를 발휘해야 합니다. 인간의 창의성과 인공지능의 효율성이 조화를 이룰 때, 우리는 지금보다 더 나은 미래를 설계할 수 있을 것입니다. 지속적인 연구와 윤리적 가이드라인의 확립을 통해 인공지능이 인류 공동의 번영에 기여하는 동반자가 되기를 기대해 봅니다. 기술과 인간이 상호 보완하며 나아가는 미래는 이제 막 시작되었습니다.

윤진희

카오스재단카오스강연

물리학

[명강 리뷰] 인간의 뇌는 과연 특별한가? by 김경진ㅣ2016 봄 카오스 강연 '뇌 - Brain' 2강

인간의 뇌가 가진 특별함은 무엇일까요? 진화적으로 가장 가까운 침팬지와 인간은 약 600만 년 전 공통 조상에서 갈라져 나왔지만, 두 존재의 뇌는 확연히 다른 길을 걸어왔습니다. 발생생물학부터 신경생물학까지 다양한 학문적 관점에서 '무엇이 우리를 인간으로 만드는가'라는 질문은 여전히 핵심적인 화두입니다. 우리는 뇌의 구조와 유전적 증거를 통해 인간만이 가진 독창성을 탐구하며, 생물학적 진화가 빚어낸 경이로운 결과물을 이해하고자 노력하고 있습니다. 뇌를 설명하는 가장 중요한 원리 중 하나는 '시냅스 가소성'입니다. 이는 신경세포가 동시에 활성화될 때 그 연결이 강화된다는 원리로, 학습과 기억의 근본적인 메커니즘을 설명해 줍니다. 외부 자극이 말초 감각 기관을 통해 뇌로 전달되면, 뇌는 이를 바탕으로 의식적인 행동을 결정합니다. 하지만 우리가 인지하지 못하는 잠재의식 또한 빙산의 일각처럼 거대한 영역을 차지하며 우리의 행동을 제어하고 있습니다. 의식과 잠재의식의 경계를 이해하는 것은 현대 뇌과학의 큰 숙제 중 하나입니다. 성인 인간의 뇌는 약 1.4kg의 무게로 체중의 2% 남짓을 차지하지만, 전체 에너지의 20%를 사용하는 '에너지 먹보'입니다. 약 천억 개의 신경세포가 수백조 개의 시냅스를 통해 복잡한 네트워크를 형성하고 있으며, 이는 흔히 '소우주'라 불릴 만큼 방대합니다. 또한 좌뇌는 논리와 분석을, 우뇌는 감성과 창의력을 담당하는 비대칭적 구조를 통해 효율적인 기능 특수화를 이루고 있습니다. 이러한 생물학적 특징들은 인간의 뇌가 고도의 지적 활동을 수행할 수 있는 기반이 됩니다. 흔히 뇌를 완벽한 설계물로 생각하기 쉽지만, 진화론적 관점에서 뇌는 클루지(Kluge)의 결과물에 가깝습니다. 뇌는 과거의 부품 위에 새로운 부품을 덧씌우는 방식으로 진화해 왔으며, 이는 파충류의 뇌인 뇌간 위에 포유류의 변연계와 영장류의 신피질이 층층이 쌓인 구조에서 잘 나타납니다. 인간의 신경세포는 초파리나 꼬마선충의 것과 기능적으로 큰 차이가 없으며, 정보 처리 속도 또한 인공지능에 비해 현저히 느립니다. 즉, 뇌는 정밀한 설계보다는 생존을 위한 최선의 클루지가 모인 집합체인 셈입니다. 현대 뇌과학은 뇌의 지도를 그리는 '커넥토믹스'를 통해 마음의 실체를 규명하려 합니다. 뇌의 구조와 유전자 발현을 통합적으로 분석하고, 나노 스케일의 정밀한 지도를 구축함으로써 인간의 본질에 다가가고 있습니다. '나는 누구인가'라는 존재론적 질문에 대해 뇌과학은 '나는 나의 커넥톰(Connectome)이다'라는 흥미로운 답변을 제시합니다. 복잡하게 얽힌 신경망의 연결 상태가 곧 우리의 마음과 정체성을 형성한다는 이 관점은, 미래 사회의 신경 윤리학적 논의와 함께 인류의 자아 인식을 새롭게 확장하고 있습니다.

카오스재단명강리뷰&질문Q

[강연] 헬로 딥러닝 : 직관적이고 명확하게 딥러닝을 이해하기 _ by남세동 ㅣ 2020 가을 카오스강연 'Ai X' 9강 | 9강

컴퓨터는 본질적으로 숫자를 계산하는 기계입니다. 우리가 화면으로 보는 이미지나 듣는 음악도 결국은 디지털화된 숫자의 집합에 불과합니다. 전통적 프로그래밍 방식은 사람이 직접 논리와 절차를 설계하여 알고리즘을 만들고, 이를 코드로 옮기는 과정이었습니다. 하지만 고양이나 개를 구분하는 것과 같이 복잡한 패턴을 인식하는 문제는 인간이 모든 예외 상황을 코드로 정의하기에 한계가 있었습니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 등장한 것이 바로 데이터 스스로 학습하는 딥러닝 기술입니다. 딥러닝의 핵심 구조인 인공신경망은 인간의 뇌 구조에서 영감을 얻었습니다. 인공신경망은 수많은 동그라미 형태의 노드와 이들을 잇는 화살표인 가중치로 구성됩니다. 놀랍게도 이 복잡해 보이는 시스템의 기본 원리는 단순한 곱셈과 덧셈의 반복입니다. 입력값에 가중치를 곱하고 이를 모두 더한 뒤, 활성화 함수를 거쳐 다음 노드로 전달하는 과정이 수없이 반복됩니다. 알파고나 자율주행 엔진 같은 최첨단 기술들도 그 내부를 들여다보면 결국 이러한 단순한 수치 계산의 거대한 집합체라고 할 수 있습니다. 인공지능을 학습시키는 대표적인 방법 중 하나는 정답을 알려주는 지도 학습입니다. 예를 들어 특정 배경색에 어울리는 글자색을 찾을 때, 수많은 예시 데이터를 입력하고 인공지능이 스스로 최적의 가중치를 찾아내도록 유도합니다. 처음에는 무작위로 설정되었던 가중치들이 반복적인 학습 과정을 거치며 점차 정답에 가까운 결과를 내놓게 됩니다. 이는 마치 어린아이가 반복 학습을 통해 사물을 구별하는 법을 배우는 과정과 유사하며, 데이터가 많아질수록 인공신경망은 더욱 정교한 판단을 내릴 수 있게 됩니다. 딥러닝의 가장 신기한 점은 일부 정답 데이터만으로도 학습하지 않은 수많은 사례를 정확히 판별해 낸다는 것입니다. 수천 장의 사진만 학습해도 수억 장의 새로운 사진 속 대상을 구분할 수 있는 이유는 데이터가 가진 고유한 패턴을 3차원 이상의 공간에 매핑하기 때문입니다. 비슷한 특징을 가진 데이터들은 특정 영역에 모이게 되고, 인공신경망은 이 영역들을 구분하는 경계선을 찾아냅니다. 이러한 일반화 능력 덕분에 인공지능은 단순한 암기를 넘어 새로운 상황에 유연하게 대처할 수 있는 지능적인 면모를 갖추게 됩니다. 인공신경망이 최적의 가중치를 찾아가는 과정은 매우 단순하면서도 무식할 정도로 반복적입니다. 입력값에 따른 결과가 정답과 다를 경우, 그 오차를 줄이기 위해 수천만 개에서 수십억 개에 달하는 가중치들을 조금씩 조정합니다. 이를 경사 하강법이라 부르는데, 오차라는 산의 골짜기를 찾아 내려가는 과정과 같습니다. 수학적으로 이러한 가중치가 존재한다는 것은 증명되었지만, 왜 이토록 단순한 방식으로 복잡한 지능이 구현되는지는 여전히 현대 과학의 신비로 남아 있습니다. 최근 딥러닝은 언어 모델인 GPT-3나 단백질 구조를 예측하는 알파폴드 2처럼 인류의 난제를 해결하는 수준에 도달했습니다. 이는 자연계에 존재하는 방대한 패턴을 숫자로 치환하여 분석할 수 있게 되었음을 의미합니다. 문장의 맥락을 파악하여 대화를 나누거나 복잡한 물리 시뮬레이션을 수천 배 빠르게 수행하는 등, 딥러닝은 인간의 지적 능력을 보조하는 강력한 도구가 되었습니다. 결국 딥러닝의 본질은 숫자의 집합속에서 유의미한 패턴을 찾아내어 이를 실용적인 지능으로 변환하는 기술이라 할 수 있습니다. 인류 역사를 돌아보면 기술의 활용이 이론적 이해보다 앞섰던 사례가 많습니다. 증기기관이 열역학 법칙이 정립되기 전부터 산업 혁명을 이끌었듯이, 딥러닝 역시 그 작동 원리를 완벽히 설명하지 못하더라도 이미 세상을 바꾸고 있습니다. 인공지능이 내놓는 결과가 왜 도출되었는지 인간이 완전히 이해하지 못하는 영역이 존재하지만, 이는 오히려 새로운 과학적 발견의 기회가 되기도 합니다. 우리는 이제 딥러닝이라는 거대한 도구를 통해 지능의 본질을 탐구하고 미래의 변화를 맞이할 준비를 해야 합니다.

남세동

카오스재단카오스강연

뇌인지과학

[강연] 질병 진단, 치매 치료를 하는 인공지능? 바이오메디컬 인공지능! _ by신현정 ㅣ 2020 가을 카오스강연 'Ai X' 8강 | 8강

인공지능 기술이 의료 분야와 결합하면서 인류의 건강한 삶을 향한 새로운 지평이 열리고 있습니다. 의료 인공지능은 단순히 기술적인 진보를 넘어, 우리가 아직 완전히 이해하지 못한 생명체의 신비를 풀어낼 무한한 가능성을 지닌 블루오션으로 평가받습니다. 특히 방대한 의료 데이터로부터 유의미한 정보를 추출하여 질병을 예측하고 진단하는 과정은 현대 의학의 패러다임을 근본적으로 바꾸고 있습니다. 이러한 변화는 환자 개개인에게 최적화된 맞춤형 치료를 제공하는 정밀 의료의 시대를 앞당기고 있습니다. 의료 현장에서 발생하는 데이터의 약 80%는 영상 이미지입니다. CT, MRI, PET와 같은 의료 영상 데이터는 매년 기하급수적으로 증가하여 이제는 엑사바이트(EB) 단위를 논할 정도로 방대해졌습니다. 합성곱 신경망(CNN)과 같은 딥러닝 기술은 이러한 거대 데이터를 학습하여 암 조직을 식별하거나 병변을 찾아내는 데 탁월한 성능을 보입니다. 인간의 시각적 한계를 보완하는 인공지능의 분석 능력은 진단의 정확도를 높이는 핵심적인 역할을 수행하며 의료 현장의 효율성을 극대화하고 있습니다. 흥미로운 실험에 따르면, 반복적인 학습을 거친 비둘기도 암 조직의 패턴을 파악하여 높은 정확도로 양성과 악성을 구분해낼 수 있습니다. 이는 복잡한 의료 데이터 분석의 핵심이 결국 정교한 패턴 인식에 있음을 시사합니다. 기계 학습에서는 여러 알고리즘의 판단을 모아 성능을 극대화하는 앙상블 러닝 기법을 활용합니다. 인공지능은 지치지 않는 학습 능력을 바탕으로 인간 전문가의 판단을 보조하며 의료 서비스의 질을 획기적으로 개선하고 있으며, 이는 데이터 기반 의학의 새로운 가능성을 보여줍니다. 의료 분야의 인공지능은 이미지 분석을 넘어 텍스트와 음성 데이터로 영역을 넓히고 있습니다. 수천만 건의 의학 논문과 임상 기록을 학습한 인공지능은 의사에게 최적의 치료법을 제안하며, 가상 간호사 아바타는 환자와 소통하며 건강 상태를 실시간으로 관리합니다. 순환 신경망(RNN) 기술을 기반으로 한 음성 인식과 자연어 처리 능력은 의료 상담의 문턱을 낮추고 있습니다. 이러한 기술적 결합은 시공간의 제약 없는 의료 서비스를 가능하게 하며, 환자와 의료진 사이의 가교 역할을 충실히 수행합니다. 생명 과학 분야에서는 유전체, 전사체, 단백질체 등 다양한 오믹스 데이터를 통합 분석하는 멀티 오믹스 연구가 활발합니다. 이를 '바이오 피라미드' 구조로 체계화하면 유전자와 질병 사이의 복잡한 상관관계를 네트워크 관점에서 파악할 수 있습니다. 특정 노드에 연결이 집중되는 척도 없는 네트워크 이론을 적용하면 질병을 유발하는 핵심 유전자를 보다 효율적으로 찾아낼 수 있습니다. 이는 복잡한 생명 현상을 시스템적으로 이해하려는 시도의 정점이라 할 수 있으며, 질병의 근본 원인을 규명하는 데 기여합니다. 치매와 같은 난치성 질환의 치료제를 개발하기 위해 인공지능은 표적 유전자를 탐색하는 데 결정적인 기여를 합니다. 수만 개의 유전자와 수억 개의 단일 염기 다형성(SNP) 정보를 분석하여 질병과의 연관성을 수치화하는 과정은 기계 학습 없이는 불가능한 영역입니다. 또한 인공지능은 기존 약물의 새로운 효능을 발견하는 약물 재창출 분야에서도 두각을 나타내고 있습니다. 막대한 비용과 시간이 소요되는 신약 개발 과정을 단축함으로써 인류의 난제 해결에 다가서고 있으며, 이는 환자들에게 새로운 희망이 되고 있습니다. 진정한 의미의 정밀 의료를 실현하기 위해서는 파편화된 의료 데이터를 표준화하고 안전하게 공유하는 체계가 필수적입니다. 오디세이(OHDSI)와 같은 국제적인 데이터 표준화 노력은 인공지능이 더 양질의 데이터를 학습할 수 있는 토대를 마련해 줍니다. 동시에 개인정보 보호를 위한 기술적 장치를 마련하여 환자의 데이터 주권을 보장하는 것이 중요합니다. 기술과 윤리가 조화를 이룰 때, 인공지능은 인류의 건강한 미래를 보장하는 가장 강력한 도구가 될 것이며, 우리는 이를 통해 질병 없는 세상을 꿈꿀 수 있습니다.

신현정

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생명과학
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[석학인터뷰] 신현정_ 의료분야의 인공지능, 블루오션이죠 | 2020 가을 카오스강연 'Ai X'

인공지능과 바이오메디컬의 결합은 높은 진입 장벽만큼이나 독보적인 가치를 지닙니다. 명확한 논리로 구성된 IT 분야와 달리, 생물학은 정답이 정해져 있지 않은 복잡성을 지니고 있어 두 분야를 동시에 섭렵한 전문가는 희소성을 갖게 됩니다. 이러한 융합 연구는 단순히 기술을 적용하는 것을 넘어, 서로 다른 학문적 특성을 이해하고 조화시키는 과정에서 새로운 가능성을 발견하는 재미를 선사합니다. 낯선 분야에 도전하여 지긋이 연구를 이어가는 인내심은 결국 누구도 쉽게 넘볼 수 없는 유니크한 경쟁력이 됩니다. 산업공학을 전공하며 프로그래밍과 신경망 구축에 매진했던 경험은 인공지능 연구의 든든한 밑거름이 되었습니다. 특히 독일 막스 플랑크 연구소에서의 경험은 생물학이라는 학문에 매료되는 결정적인 계기가 되었습니다. 0과 1로 명확히 떨어지는 디지털 세계와 달리, 상황에 따라 결과가 달라질 수 있는 생물학의 유연함과 깊이 있는 용어들은 연구자로서 도전 의식을 자극하며 학문적 매력을 더해주었습니다. 이러한 배경은 데이터 중심의 사고방식을 생명 과학의 복잡한 현상에 접목하는 중요한 전환점이 되었습니다. 교육자로서 가장 큰 보람은 학생들의 성장을 지켜보는 데 있습니다. 이미 우수한 학생보다 조금은 부족했던 학생이 연구실에 들어와 학문적으로 발전하여 세계적인 학회에서 발표하는 모습을 볼 때 깊은 감동을 느낍니다. 일상에서는 반려견들과 시간을 보내며 단순하고 평온한 삶의 가치를 배우기도 합니다. 이러한 균형 잡힌 삶은 연구와 교육에 집중할 수 있는 에너지를 제공하며, 제자들이 사회에서 제 역할을 다할 수 있도록 돕는 원동력이 됩니다. 학생들의 잠재력을 끌어올리는 과정은 연구만큼이나 가치 있는 일입니다. 의료 분야에서 인공지능은 거대한 데이터의 바다를 항해하는 핵심적인 도구로 자리 잡았습니다. 인간이 처리하기 힘든 방대한 빅데이터를 효율적으로 분석하여 의료진의 최종 결정을 돕는 역할을 수행합니다. 건강하게 오래 살고자 하는 인류의 근원적인 욕구와 맞물려, 인공지능 의료 기술은 무궁무진한 기회가 잠재된 블루오션이라 할 수 있습니다. 복잡한 의료 정보를 쉽게 찾아주고 접근성을 높여주는 기술은 우리 삶의 질을 획기적으로 개선할 것이며, 이는 인공지능이 반드시 필요한 이유이기도 합니다. 인공지능은 신약 및 백신 개발 과정에서 혁신적인 변화를 이끌어내고 있습니다. 수많은 후보 물질 중에서 가능성이 높은 대상을 선별하고 점수화함으로써 연구의 탐색 공간을 획기적으로 좁혀줍니다. 이는 질병의 원인이 되는 유전자를 특정하고, 그에 적합한 약물 구조를 설계하는 데 결정적인 도움을 줍니다. 앞으로 인공지능은 질병 정복을 위한 여정에서 연구자들에게 가장 강력하고 정밀한 조력자로서 그 역할을 더욱 확대해 나갈 것입니다. 개괄적인 소개부터 심도 있는 분석까지, 인공지능과 바이오메디컬의 만남은 계속될 것입니다.

신현정

카오스재단카오스강연

생명과학
뇌인지과학

[강연] 인간지능을 능가하는 인공지능이 출현할 것인가? _ by장병탁 ㅣ 2020 가을 카오스강연 'Ai X' 7강 | 7강

인공지능의 역사는 1950년대 앨런 튜링의 야심 찬 튜링 테스트 제안으로부터 시작되었습니다. 당시 컴퓨터는 단순한 계산 도구에 불과했으나, 연구자들은 이를 활용해 인간처럼 사고하고 행동하는 기계를 만들고자 했습니다. 초기에는 보편적인 지능 구현을 목표로 했으나 실제 문제 적용에는 한계가 있었습니다. 이후 70~80년대에는 전문가의 지식을 직접 주입하는 지식 기반 시스템이 산업화에 성공하기도 했지만, 인간 지식의 복잡성을 모두 프로그래밍하는 데 한계를 느끼며 긴 정체기를 겪게 되었습니다. 인공지능의 긴 겨울을 끝낸 것은 기계가 스스로 데이터로부터 학습하게 만드는 머신러닝 기술이었습니다. 과거처럼 사람이 일일이 규칙을 정해주는 대신, 신경망 기반의 학습 모델을 통해 기계가 스스로 알고리즘을 발견하도록 유도한 것입니다. 특히 2012년 이미지 인식 대회에서 딥러닝 모델인 알렉스넷이 압도적인 성과를 거두며 현대 인공지능의 혁명이 시작되었습니다. 이는 방대한 데이터와 강력한 컴퓨팅 파워, 그리고 정교한 알고리즘이 결합하여 이룬 결과물로 평가받습니다. 딥러닝은 물체 인식뿐만 아니라 기계 번역 분야에서도 놀라운 발전을 가져왔습니다. 과거의 번역 시스템은 복잡한 언어학적 규칙에 의존했으나, 현대의 신경망 기반 번역은 수많은 데이터를 통해 언어 간의 관계를 암묵적으로 학습합니다. 또한 알파고는 바둑이라는 복잡한 게임에서 인간의 직관을 모사한 학습을 통해 승리하며 인공지능의 잠재력을 증명했습니다. 이러한 성과는 인공지능이 특정 영역에서 이미 인간의 수준을 뛰어넘었음을 보여주는 중요한 이정표가 되었습니다. 하지만 현재의 인공지능은 여전히 명확하게 정의된 '닫힌 세계'에서만 강력한 힘을 발휘한다는 한계가 있습니다. 실생활과 같은 '열린 세계'는 불확실성이 높고 끊임없이 변화하지만, 딥러닝은 학습 데이터와 추론 데이터가 동일한 분포를 따른다고 가정하기 때문입니다. 또한 기계는 인간이 가진 기본적인 상식이나 물리 법칙에 대한 이해가 부족합니다. 예를 들어 스마트폰을 떨어뜨리면 깨질 수 있다는 위험을 직관적으로 인지하고 대처하는 능력은 아직 인공지능에게 어려운 과제입니다. 인간 수준의 인공지능에 도달하기 위해 최근에는 어린아이의 학습 과정을 모사하는 연구가 활발히 진행되고 있습니다. 아이들은 태어나서 세상을 직접 만지고 경험하며 스스로 모델을 형성해 나갑니다. 이러한 '베이비 마인드' 연구는 기계가 단순히 주어진 데이터를 수동적으로 학습하는 것을 넘어, 환경과 상호작용하며 지각과 행동의 사이클을 통해 지능을 발달시키는 것을 목표로 합니다. 이는 인공지능이 인간처럼 유연하고 강건한 의사결정 능력을 갖추게 하는 핵심적인 경로가 될 것입니다. 진정한 자율 지능을 구현하기 위해서는 기계가 스스로 실험하고 가설을 검증하며 학습하는 능력이 필수적입니다. 현재의 인공지능은 데이터가 주어지기를 기다리는 수준이지만, 미래의 시스템은 스스로 데이터를 찾아다니고 생성하는 '라이프롱 러닝'을 실천해야 합니다. 끊임없이 자신을 개선하는 재귀적 시스템이 구축된다면, 기계는 인간이 가르쳐준 범위를 넘어 독자적인 지식 체계를 구축할 수 있습니다. 이러한 자율적 인지 에이전트의 등장은 인공지능 연구의 궁극적인 지향점 중 하나입니다. 인공지능이 인간 수준의 유연함을 갖추게 된다면, 기계 특유의 정확성과 방대한 기억력이 결합하여 순식간에 인간의 지능을 능가하는 '특이점'에 도달할 수 있습니다. 이는 직업의 변화나 사회 구조의 재편과 같은 거대한 도전을 동반하겠지만, 동시에 인류에게 새로운 기회의 장을 열어줄 것입니다. 인공지능을 단순한 위협으로 보기보다 인간의 능력을 확장하는 도구로 활용하려는 노력이 필요합니다. 결국 인공지능 연구는 기계를 만드는 과정을 통해 인간 지능의 본질을 깊이 이해해가는 여정이라 할 수 있습니다.

장병탁

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[석학인터뷰] 장병탁_ 사람의 뇌를 닮은 머신러닝 모델이 한국연구실에서?! | 2020 가을 카오스강연 'Ai X'

공학의 관점에서 인공지능은 사람이 못하는 일을 대신 수행하는 도구로 여겨지곤 합니다. 하지만 진정한 지능의 구현을 위해서는 사람이 본능적으로 잘하는 유연함과 안정성을 기계에 이식하는 것이 무엇보다 중요합니다. 현재의 인공지능은 복잡한 계산처럼 사람이 어려워하는 일은 이미 잘 해내고 있지만, 정작 우리에게 자명한 일상적 판단에는 서툰 모습을 보입니다. 따라서 인간의 뇌가 가진 독특한 원리를 탐구하여, 변화하는 환경에 빠르고 견고하게 적응하는 학습 기계를 만드는 것이 현대 인공지능 연구의 핵심 과제라 할 수 있습니다. 과거의 인공지능 연구는 현실 세계를 배제한 채 닫힌 세계 안에서 지능의 논리적 구조만을 다루는 한계가 있었습니다. 그러나 현실의 복잡한 문제를 해결하기 위해서는 지능이 신체를 가지고 환경과 직접 상호작용하며 지식을 습득하는 과정이 필수적입니다. 로봇을 통해 인공지능을 연구하는 이유는 바로 이러한 물리적 실체와 환경의 연결성을 학습하기 위함입니다. 신체를 가진 존재로서 세상을 경험하며 얻는 데이터는 단순한 정보 이상의 가치를 지니며, 이는 인공지능이 진정한 의미의 지능으로 진화하는 데 결정적인 역할을 합니다. 인공지능이 나아가야 할 궁극적인 방향에 대한 힌트는 현존하는 가장 완벽한 지능의 증거인 인간의 뇌에서 찾을 수 있습니다. 기계에 사람이 일일이 지식을 주입하는 방식은 명확한 한계가 존재하기에, 스스로 학습하여 지능을 갖추는 시스템을 구축하는 것이 필수적입니다. 뇌의 신경망 구조를 모델링하여 학습의 원리를 파악하려는 시도는 이러한 배경에서 시작되었습니다. 뇌가 정보를 처리하고 지식을 확장해 나가는 과정을 모사함으로써, 우리는 기계가 단순한 계산기를 넘어 인간처럼 사고하고 성장할 수 있는 가능성을 엿볼 수 있게 됩니다. 뇌의 가소성을 수학적으로 구현한 '하이퍼 네트워크' 모델은 이러한 철학이 담긴 독특한 머신러닝 모델입니다. 이는 뇌세포 간의 연결성을 분자들의 자기 조립 과정에 비유하여, 데이터와 환경의 변화에 따라 신경망 구조 자체가 스스로 진화하도록 설계되었습니다. 기존의 정형화된 층별 구조에서 벗어나 그래프 이론을 기반으로 학습 과정을 모델링함으로써, 극단적인 비지도 학습 환경에서도 시스템이 유연하게 적응할 수 있도록 한 것입니다. 이러한 시도는 인공지능이 생물학적 뇌의 효율성과 적응력을 닮아가는 중요한 이정표가 되었습니다. 인공지능은 이제 특정 전문가의 영역을 넘어 우리 삶의 상식이자 필수적인 도구로 자리 잡고 있습니다. 영화 속 사례처럼 로봇과 정서적 교감을 나누거나 일상을 공유하는 미래는 점차 현실로 다가오고 있습니다. 이러한 기술적 진보를 뒷받침하기 위해서는 공학적 지식뿐만 아니라 철학, 심리학, 뇌과학을 아우르는 폭넓은 인문학적 통찰이 동반되어야 합니다. 다양한 분야의 전문가들이 모여 인공지능의 미래를 논의하는 과정은, 우리가 기술과 공존하며 더 나은 사회를 만들어가는 데 있어 매우 소중한 기회가 될 것입니다.

장병탁

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[술술과학] 일반인이 알아야 할 AI 상식 : AI의 역사 | 카오스 첨단기술 시리즈(7)

4차 산업혁명 시대의 핵심은 빅데이터와 인공지능의 결합입니다. 과거의 산업혁명이 증기기관이나 전기를 동력으로 삼았다면, 현대는 방대한 데이터를 기반으로 인공지능이 새로운 가치를 창출하는 초연결 사회입니다. 인공지능은 본래 인간의 신체 부위를 대신하던 기계가 인간의 뇌마저 대신하게 되었다는 의미를 담고 있습니다. 지능이란 다양한 환경에서 복잡한 문제를 해결하는 능력으로 정의되는데, 인공지능은 이러한 자연 지능의 본질을 규명하여 인공적으로 제어하고 특정 문제를 해결하는 기술을 말합니다. 인공지능의 역사는 1950년대 앨런 튜링의 제안과 1956년 다트머스 회의에서 시작되었습니다. 초기 과학자들은 컴퓨터가 곧 인간 수준의 지능을 갖출 것이라 낙관했지만, 곧 '모라벡의 역설'과 '상식의 저주'라는 난관에 부딪혔습니다. 인간에게 쉬운 걷기나 보기 같은 행동이 기계에게는 매우 어렵고, 당연한 상식조차 일일이 가르쳐야 한다는 사실이 밝혀진 것입니다. 이러한 한계로 인해 투자가 급감하며 인공지능 연구는 첫 번째 'AI의 겨울'을 맞이하게 되었습니다. 인공지능의 두 번째 도약은 '전문가 시스템'과 함께 찾아왔습니다. 이는 기계에 특정 분야의 방대한 지식을 입력하여 전문가처럼 문제를 해결하게 만드는 방식이었습니다. 하지만 입력된 지식 이외의 상황에는 대처하지 못하는 한계가 명확했습니다. 특히 '프레임 문제'가 대두되었는데, 이는 기계가 주어진 상황에서 목적과 관계있는 정보와 없는 정보를 구분하지 못해 무한한 사고에 빠지는 현상을 말합니다. 결국 지식을 직접 주입하는 방식의 한계가 드러나며 인공지능은 다시 한번 두 번째 'AI의 겨울'을 겪게 됩니다. 1990년대 이후 인공지능은 지식을 주입하는 방식에서 데이터로부터 지식을 찾아내는 '머신러닝'으로 패러다임을 전환했습니다. 인터넷의 발달로 대량의 데이터를 활용할 수 있게 되면서, 확률과 통계를 기반으로 한 학습이 가능해진 것입니다. 이 과정에서 인간의 뇌 구조를 모방한 '인공 신경망' 기술이 주목받았습니다. 그러나 머신러닝 역시 데이터의 특징을 인간이 직접 설계해서 입력해야 한다는 '특징 설계'의 문제에 직면했습니다. 인간은 무의식적으로 사물을 구별하지만, 그 원리를 기계에게 설명하기는 매우 어려웠기 때문입니다. 이러한 난제를 해결한 것이 바로 '딥러닝'입니다. 딥러닝은 컴퓨터가 데이터로부터 스스로 특징을 찾아 학습하는 자율 학습의 형태를 띱니다. 2010년대 들어 GPU의 발전과 빅데이터의 등장은 딥러닝의 폭발적인 성장을 이끌었고, 이미지 인식 분야 등에서 마침내 인간의 능력을 넘어서는 성과를 거두었습니다. 인공지능의 역사는 탐색에서 지식으로, 그리고 스스로 학습하는 단계로 진화해 왔습니다. 현재의 인공지능은 머신러닝의 한 분야인 딥러닝을 통해 과거의 한계를 극복하며 우리 삶의 모든 영역으로 확장되고 있습니다.

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물리학
수학

[술술과학] 실제 눈은 하나, 마음의 눈은 셋? | 카오스 브레인 오디세이(10)

영화 '레인맨'의 실제 모델인 킴 픽은 서번트 증후군의 대표적인 사례로 꼽힙니다. 그는 선천적인 유전 질환으로 인해 좌뇌와 우뇌를 잇는 뇌량이 손상된 상태로 태어났지만, 오히려 그 덕분에 독특한 천재성을 발휘했습니다. 만여 권의 책 내용을 암기하고 양쪽 눈으로 서로 다른 페이지를 동시에 읽어내는 그의 능력은 뇌의 정보 처리 방식이 얼마나 신비로운지를 보여줍니다. 일반적인 뇌가 정보를 통합하여 하나의 이미지를 만드는 것과 달리, 그의 뇌는 각 반구가 독립적으로 작동하며 방대한 데이터를 처리했던 것입니다. 시각 장애 중에는 '맹시'라고 불리는 기이한 현상이 존재합니다. 이는 안구의 문제가 아니라 뇌졸중 등으로 시각 피질이 손상되어 앞을 전혀 보지 못한다고 느끼는 환자가, 실제로는 사물의 위치를 파악하거나 특정 동작을 수행하는 현상을 말합니다. 일산화탄소 중독으로 시력을 잃은 다이앤은 연필을 정확히 낚아채거나 편지함의 좁은 틈에 편지를 완벽하게 집어넣어 세상을 놀라게 했습니다. 이는 환자가 의식적으로는 사물을 인지하지 못하더라도, 뇌의 특정 경로가 여전히 시각 정보를 받아들여 신체 활동을 제어하고 있음을 시사합니다. 우리 뇌의 시각 정보는 크게 세 갈래의 경로로 나뉩니다. 진화적으로 오래된 '오래된 경로(뇌간 경로)'는 본능적이고 무의식적인 생존 행동을 담당합니다. 반면 영장류에서 발달한 '새로운 경로'는 시각 피질을 거쳐 다시 두 갈래로 갈라집니다. 사물의 정체를 파악하는 'What 경로'와 사물의 위치 및 조작을 담당하는 'How 경로'가 그것입니다. 이 세 경로는 각기 다른 역할을 수행하며 조화를 이루지만, 때로는 독립적으로 작동하여 우리가 의식하지 못하는 사이에도 정교한 움직임을 가능하게 만듭니다. 뇌 속의 보이지 않는 좀비가 우리 몸을 움직이는 셈입니다. 시각적 착시는 우리의 의식과 무의식이 어떻게 충돌하는지 보여주는 흥미로운 사례입니다. 화살표 방향에 따라 선분의 길이가 달라 보이는 착시 현상에서, 우리의 눈은 길이를 잘못 판단하지만 물건을 잡으려는 손가락의 폭은 실제 길이에 맞춰 정확하게 벌어집니다. 이는 의식적인 인지를 담당하는 경로가 착시에 속더라도, 행동을 제어하는 무의식적 경로는 진실을 꿰뚫어 보고 있음을 의미합니다. 우리는 종종 스스로의 의지로 행동한다고 믿지만, 실제로는 뇌 속의 무의식적 시스템이 감각의 오류를 넘어 정교하게 몸을 움직이고 있는 것입니다. 뇌과학의 발전은 우리가 어렴풋이 느끼던 무의식의 세계를 과학적으로 증명해내고 있습니다. 영화 '스타워즈'의 포스나 '매트릭스'의 대사처럼, 길을 아는 것과 그 길을 걷는 것의 차이는 우리 뇌의 복잡한 시각 체계에서 기인합니다. 상상이란 '거꾸로 달리는 시각'이라는 말처럼, 우리는 기억과 환각, 꿈을 통해 현실 너머의 세계를 경험합니다. 세 갈래의 시각 경로가 만들어내는 이 복잡한 조화는 인간이 단순히 정보를 처리하는 기계를 넘어, 창의성과 상상력을 발휘하는 존재가 되게 하는 근원입니다. 우리의 뇌는 여전히 우리가 알지 못하는 거대한 무의식의 심연을 품고 있습니다.

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[카오스 술술과학] 뉴런, 도대체 왜 이렇게 생긴거야? | 카오스 브레인 오디세이(1)

모든 생명체의 기본 단위는 세포이지만, 뇌와 신경계를 구성하는 신경세포인 뉴런은 그 형태부터가 매우 독특합니다. 19세기 후반 스페인의 신경학자 산티아고 라몬 이 카할은 현미경을 통해 이 기묘한 세포들을 관찰하며 3,000점이 넘는 세밀한 그림을 남겼습니다. 그는 뉴런이 마치 생체 전깃줄처럼 전기 신호를 전달하는 역할을 한다고 추측했습니다. 머리카락 지름의 50분의 1도 안 되는 가느다란 돌기들이 정보를 전달하기 위해 최적화된 구조를 갖추고 있다는 사실은 현대 뇌과학의 위대한 출발점이 되었습니다. 20세기 초 뇌과학계는 뉴런의 존재 여부를 두고 거대한 논쟁에 휩싸였습니다. 카할은 뇌가 독립된 뉴런들로 구성되어 있다는 '뉴런 독트린'을 주장한 반면, 카밀로 골지는 뇌가 거대한 그물처럼 연결된 네트워크 구조라는 '신경 그물설'을 고수했습니다. 흥미롭게도 두 사람은 1906년 노벨 생리의학상을 공동 수상하는 영광을 안았지만, 시상식장에서도 서로의 이론이 옳다며 치열하게 대립했습니다. 이 논쟁은 단순히 세포의 형태를 넘어, 부분을 통해 전체를 설명하려는 환원주의와 전체적인 연결성을 강조하는 관점의 충돌이기도 했습니다. 뇌의 기능을 바라보는 시각은 특정 부위가 특정 역할을 수행한다는 국소주의와 전체가 협력한다는 분산주의로 나뉩니다. 18세기 말 프란츠 갈이 제창한 골상학은 두개골의 모양으로 성격과 지능을 파악할 수 있다는 국소주의적 발상에서 시작되었습니다. 이후 폴 브로카가 언어를 담당하는 '브로카 영역'을 발견하면서 국소주의는 정점에 달했습니다. 비록 골상학은 과학적 근거가 부족한 것으로 판명되었지만, 뇌의 각 부위가 고유한 기능을 담당한다는 생각은 현대 뇌과학의 중요한 한 축을 형성하며 발전해 왔습니다. 시간이 흐르며 뇌를 이해하기 위해서는 개별 뉴런뿐만 아니라 그들의 연결 패턴인 네트워크에 주목해야 한다는 사실이 밝혀졌습니다. 1940년대 도널드 헵은 학습과 기억의 본질이 개별 뉴런의 활동이 아닌, 뉴런들이 서로 연결된 신경망의 변화에 있음을 입증했습니다. 이는 빛이 입자이면서 동시에 파동인 것처럼, 뇌 역시 뉴런이라는 기본 단위와 네트워크라는 활동 체계가 공존하는 복잡계임을 시사합니다. 결국 뇌는 국소적인 기능 수행과 전체적인 협력이 조화를 이루는 역동적인 시스템인 셈입니다. 인간의 뇌에는 약 천억 개의 뉴런이 존재하며, 이들이 형성하는 수백 조 개의 시냅스 연결망을 '커넥톰'이라 부릅니다. 이 거대한 지도는 한 개인의 정체성을 결정하는 핵심적인 요소로 평가받습니다. 20세기가 우주 정복의 시대였다면, 21세기는 인류 최후의 미스터리인 뇌를 탐험하는 '브레인 오디세이'의 시대입니다. 소우주와도 같은 뇌의 복잡한 매트릭스 속에서 자아와 의식이 어떻게 탄생하는지 탐구하는 여정은, 우리가 누구인지에 대한 근원적인 해답을 찾는 과정이 될 것입니다.

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[석학인터뷰] 송민령_여자의 뇌와 남자의 뇌 따윈 없다! | 2019 가을 카오스강연 '도대체 都大體'

뇌과학은 흔히 머릿속의 뇌만을 연구하는 학문으로 생각하기 쉽지만, 실제로는 몸 전체에 퍼진 신경계 전반을 다루는 신경과학의 영역입니다. 이는 생물학을 기초로 하며 심리학, 정신의학, 인지과학 등 인간의 마음을 탐구하는 다양한 학문과 밀접하게 연결되어 있습니다. 최근에는 인공지능 기술이 뇌의 신경망을 모방하여 발전함에 따라, 뇌공학이 뇌과학에 새로운 영감을 제공하고 방대한 데이터를 분석하는 데 핵심적인 역할을 수행하며 학문 간의 상호작용이 더욱 활발해지고 있습니다. 현대 뇌과학은 기술의 비약적인 발전으로 과거 특정 영역에 국한되었던 연구에서 벗어나, 수많은 신경세포의 활동을 동시에 관찰하고 정밀하게 조절하는 단계에 이르렀습니다. 이제는 뇌를 넘어 우리 몸 전체로 뻗어 나가는 신경계를 통합적으로 바라보는 연구가 주를 이루고 있으며, 이 과정에서 발생하는 막대한 데이터를 해석하기 위한 이론적 연구도 중요해지고 있습니다. 특히 인간의 정신 작용과 신체의 상호작용이 밝혀지면서, 로봇공학과의 협업을 통해 인간의 의식과 감정을 더욱 깊이 있게 이해하려는 시도가 이어지고 있습니다. 우리가 흔히 접하는 성별에 따른 뇌의 차이가 따로 있다는 주장은 과학적 근거가 부족한 대표적인 오해 중 하나입니다. 뇌 연구 결과에 따르면 성별에 따른 차이는 유전적 요인보다 환경적, 문화적 요인에 의해 훨씬 더 큰 영향을 받습니다. 성호르몬조차 고정된 것이 아니라 개인이 처한 문화와 경험에 따라 변화할 수 있다는 사실은 뇌가 주변 환경에 적응하며 끊임없이 변화하는 유연한 존재임을 시사합니다. 따라서 생명을 고정불변의 실체로 보기보다는 환경과의 끊임없는 상호작용 속에서 이해하는 태도가 필요합니다. 도파민은 예상치 못한 보상이 주어졌을 때 분비되어 우리의 선택과 동기부여에 결정적인 영향을 미치는 신경전달물질입니다. 이는 단순히 즐거움을 주는 것에 그치지 않고, 무언가를 배우고 기억하며 새로운 영역을 탐험하게 만드는 원동력이 됩니다. 하지만 도파민의 작용은 긍정적인 학습뿐만 아니라 충동적인 행동이나 습관 형성에도 깊이 관여합니다. 특히 마약성 약물은 이러한 도파민 체계를 인위적으로 조절하여 뇌를 중독이라는 병리적인 상태로 몰아넣기 때문에, 뇌가 스스로를 통제하기 힘든 상태가 되지 않도록 주의해야 합니다. 결국 뇌과학은 단순히 신체 기관을 연구하는 것을 넘어, 나 자신과 타인, 그리고 인간이라는 존재 전체를 깊이 있게 이해하도록 돕는 학문입니다. 자아나 자유의지가 고정된 실체라기보다 우리 삶을 지탱하는 기능적 작용에 가깝다는 통찰은 우리가 어떻게 함께 살아가야 할지에 대한 중요한 질문을 던집니다. 뇌과학을 통해 얻은 인간에 대한 깊은 이해가 사회 전반에 확산될 때, 우리는 비로소 서로를 더 포용하고 존중하는 인간적인 사회를 만들어 나갈 수 있을 것입니다.

송민령

카오스재단카오스강연

뇌인지과학

[강연] (동시통역)AI and Robot Intelligence _ by다니엘 리｜2019 가을 카오스강연 '도대체 都大體' | 2강

인공지능과 로봇 공학의 궁극적인 목표는 인간의 지능을 이해하고 이를 기계적으로 재현하는 데 있습니다. 우리는 아주 오래전부터 우리 자신을 닮은 존재를 꿈꿔왔으며, 이는 단순히 편리한 도구를 만드는 것을 넘어 인간이라는 존재의 본질을 탐구하는 과정이기도 합니다. 현대의 인공지능 연구는 뇌의 신경 세포인 뉴런의 작동 원리를 수학적으로 모델링하는 것에서 시작되었습니다. 이러한 시도는 컴퓨터가 데이터를 통해 스스로 학습하고 판단할 수 있는 머신러닝의 시대로 우리를 인도했습니다. 머신러닝의 핵심은 방대한 데이터를 바탕으로 사물을 분류하고 예측하는 모델을 구축하는 것입니다. 초기에는 단순한 선형 분류 모델인 퍼셉트론을 사용했지만, 현실의 복잡한 문제를 해결하기 위해 여러 층의 뉴런을 쌓은 뉴럴 네트워크가 등장했습니다. 이것이 바로 오늘날 우리가 열광하는 딥러닝의 기초입니다. 딥러닝은 이미지 인식이나 바둑과 같은 특정 영역에서 이미 인간의 능력을 뛰어넘는 성과를 보여주고 있습니다. 하지만 이는 여전히 가상의 공간이나 정해진 규칙 안에서의 성취라는 한계가 있습니다. 가상 세계의 인공지능과 달리, 물리적 세계에서 활동하는 로봇 지능은 훨씬 더 복잡한 과제에 직면합니다. 로봇은 센서를 통해 주변을 지각하고, 이를 바탕으로 행동을 계획하며, 실제로 물리적인 움직임을 실행해야 합니다. 현실 세계는 끊임없이 변화하고 예측 불가능한 변수가 가득하기 때문에, 바둑판 위에서처럼 완벽한 정보를 얻는 것이 불가능합니다. 자율주행 자동차나 휴머노이드 로봇이 인간처럼 자연스럽게 움직이기 위해서는 방대한 데이터뿐만 아니라 물리적 환경에 대한 깊은 이해가 필수적입니다. 최근 인지 과학에서는 마음이 단순히 뇌의 정보 처리 결과가 아니라, 신체와 밀접하게 연결되어 있다는 '체화된 인지' 관점이 주목받고 있습니다. 우리가 세상을 인식하는 방식은 우리의 신체 구조와 감각 기관에 따라 달라지기 때문입니다. 따라서 진정한 인공지능을 구현하기 위해서는 소프트웨어적인 알고리즘뿐만 아니라, 그것이 담길 하드웨어인 로봇의 신체적 특성도 함께 고려되어야 합니다. 이는 인공지능이 단순히 계산하는 기계를 넘어, 우리와 같은 공간에서 상호작용하는 존재로 진화하는 핵심 열쇠가 됩니다. 미래의 인공지능은 단순히 명령을 수행하는 비서를 넘어, 인간과 정서적으로 교감하는 동반자가 될 것으로 기대됩니다. 이를 위해서는 인간의 감정과 성격, 그리고 사회적 관계를 이해하는 능력이 필요합니다. 사용자의 표정이나 목소리 톤을 분석하여 현재의 기분 상태를 파악하고, 그에 적절한 반응을 보이는 '마음을 가진 인공지능' 연구가 활발히 진행되고 있습니다. 이러한 기술은 고령화 사회에서 돌봄 로봇이나 정서적 지지 시스템으로 활용되어 인간의 삶의 질을 높이는 데 기여할 것입니다. 로봇이 인간을 닮아갈수록 느껴지는 거부감인 '불쾌한 골짜기' 현상은 인공지능 대중화의 큰 숙제 중 하나입니다. 이를 극복하기 위해 연구자들은 로봇에게 친근한 캐릭터성을 부여하거나, 인간의 행동 양식을 더욱 정교하게 모방하는 기술을 개발하고 있습니다. 또한, 인공지능이 내린 결정의 근거를 인간이 이해할 수 있도록 설명하는 '설명 가능한 AI' 연구도 중요해지고 있습니다. 기술에 대한 신뢰가 바탕이 될 때 비로소 인공지능은 우리 사회의 진정한 구성원으로 받아들여질 수 있기 때문입니다. 인공지능은 이제 거스를 수 없는 시대적 흐름이며, 인류의 능력을 확장하는 강력한 도구가 되었습니다. 창의성이나 복잡한 윤리적 판단 영역에서는 여전히 인간의 역할이 중요하지만, 인공지능과의 협업은 우리가 직면한 수많은 난제를 해결하는 실마리가 될 것입니다. 우리는 인공지능을 단순한 도구나 경쟁자로 볼 것이 아니라, 함께 진화해 나갈 파트너로 대우해야 합니다. 인간의 지혜와 인공지능의 효율성이 조화를 이룰 때, 우리는 도대체 지능이란 무엇인가라는 질문에 대한 답에 한 걸음 더 다가갈 수 있을 것입니다.

Daniel D.Lee(다니엘 리)

카오스재단카오스강연

뇌인지과학
융합

[Lecture] AI and Robot Intelligence _ by Daniel D. Lee｜2019 가을 카오스강연 '도대체 都大體' | 2강

인공지능은 단순히 기계를 만드는 기술을 넘어, 인간과 세상을 이해하는 새로운 창입니다. 우리는 인공지능을 통해 인간의 지능이 어떻게 작동하는지, 그리고 기계가 세상을 어떻게 다르게 인식하는지를 탐구합니다. 특히 뇌의 신경망을 모방한 인공 신경망 기술은 컴퓨터가 복잡한 데이터를 처리하고 사물을 인식하는 방식을 혁신적으로 변화시켰습니다. 이러한 과정은 결국 '인간이란 무엇인가'라는 근본적인 질문으로 우리를 안내하며, 기계와 인간이 공존하는 미래를 설계하는 기초가 됩니다. 현대 인공지능의 핵심인 딥러닝은 전통적인 프로그래밍 방식과는 확연히 다릅니다. 과거에는 인간이 직접 규칙을 입력해야 했지만, 이제는 방대한 데이터를 통해 기계가 스스로 학습합니다. 수많은 층으로 구성된 인공 신경망은 데이터 속의 패턴을 찾아내고, 이를 통해 날씨를 예측하거나 수천 가지의 사물을 정확하게 구분해냅니다. 이러한 데이터 기반의 접근 방식은 컴퓨팅 파워의 비약적인 발전과 결합하여, 특정 영역에서는 이미 인간의 능력을 뛰어넘는 놀라운 성과를 보여주고 있습니다. 가상 세계의 지능을 현실 세계로 가져오는 로봇 공학은 또 다른 차원의 도전입니다. 로봇은 단순히 계산하는 뇌뿐만 아니라, 세상을 감지하는 센서와 움직임을 제어하는 신체를 조화롭게 통합해야 합니다. 자율주행 자동차가 복잡한 도로 상황을 판단하고 안전하게 주행하는 과정은 물리 법칙과 인공지능 알고리즘이 결합된 정교한 결과물입니다. 현실의 불확실성과 복잡성을 극복하며 인간처럼 유연하게 움직이는 로봇을 만드는 일은 현대 과학이 해결해야 할 가장 흥미로운 숙제 중 하나입니다. 최근 인지과학에서는 지능이 뇌의 계산 능력에만 국한되지 않는다는 '체화된 인지' 개념이 주목받고 있습니다. 신체 구조와 감각 기관이 우리가 세상을 인식하고 사고하는 방식에 결정적인 영향을 미친다는 주장입니다. 로봇 역시 어떤 형태의 하드웨어를 가졌느냐에 따라 학습하고 반응하는 방식이 달라집니다. 이는 인공지능 연구가 단순히 알고리즘 개발에 머물지 않고, 기계의 몸과 마음이 어떻게 상호작용하며 지능을 형성하는지를 깊이 있게 고찰해야 함을 시사합니다. 미래의 인공지능은 단순한 도구를 넘어 인간의 정서적 동반자가 될 것입니다. 이를 위해서는 기계에 '마음'을 심어주는 기술이 필수적입니다. 인간의 얼굴 표정, 목소리 톤, 사용하는 단어를 분석하여 감정 상태를 이해하고, 그에 맞춰 적절하게 반응하는 인공지능은 우리 삶을 더욱 풍요롭게 만들 수 있습니다. 감정을 공유하고 신뢰를 쌓을 수 있는 인공지능 에이전트는 고령화 사회의 돌봄 서비스나 개인 맞춤형 비서 등 다양한 분야에서 혁신적인 역할을 수행하게 될 것입니다. 로봇이 인간을 너무 닮았을 때 느끼는 거부감인 '불쾌한 골짜기' 현상은 인공지능 설계에서 중요한 고려 사항입니다. 이를 극복하기 위해서는 로봇의 외형뿐만 아니라 행동의 예측 가능성과 신뢰성을 높이는 연구가 병행되어야 합니다. 또한, 인공지능이 자신의 판단 근거를 설명할 수 있는 '설명 가능한 AI' 기술은 인간과 기계 사이의 신뢰를 구축하는 핵심 열쇠입니다. 기술적 완성도를 넘어 윤리적 가이드라인을 준수하고 인간의 가치를 존중하는 시스템을 만드는 것이 무엇보다 중요합니다. 인공지능은 인류의 적이 아니라, 함께 성장하고 협력해야 할 파트너입니다. 인공지능을 어떻게 대우하고 활용하느냐에 따라 우리의 미래는 크게 달라질 것입니다. 기계에 지능을 부여함으로써 인간은 반복적인 노동에서 벗어나 더욱 창의적이고 자유로운 삶을 누릴 수 있게 됩니다. 개인화된 인공지능이 각자의 필요에 맞게 도움을 주는 사회에서, 우리는 기술과 인간성이 조화를 이루는 새로운 문명을 맞이하게 될 것입니다. 끊임없는 탐구와 열린 마음이 그 미래를 여는 동력이 될 것입니다.

Daniel D.Lee(다니엘 리)

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뇌인지과학
융합

[강연] 세상을 바꾼 알고리즘 - 알파고와 블록체인을 넘어 미래로 (4) _ by이준엽 | 2018 봄 카오스 강연 '모든 것의 수數다' 8강 | 8강 ④

인공지능 시대의 도래는 단순히 인간의 업무를 기계가 대체하는 차원을 넘어섭니다. 과거에는 인간이 필요한 정보를 직접 기록하고 구전하며 관리할 수 있었지만, 현대 사회는 기계들이 쏟아내는 데이터의 양이 인간의 처리 능력을 아득히 초월했습니다. 이러한 데이터의 홍수 속에서 의미 있는 정보를 추출하고 분석하기 위해 인공지능은 필수적인 도구가 되었습니다. 즉, 인공지능은 인간의 한계를 보완하여 방대한 정보 속에서 가치를 찾아내는 새로운 지적 동반자로서 그 존재 이유를 가집니다. 인공지능의 화려한 성취 뒤에는 견고한 수학적 원리가 자리 잡고 있습니다. 알파고와 같은 사례에서 보듯, 인공지능이 보여주는 놀라운 결과물은 복잡한 알고리즘과 수학적 모델링의 산물입니다. 특히 딥러닝을 깊이 이해하기 위해서는 선형대수학이나 기하학과 같은 수학적 기초가 필수적입니다. 단순히 기술적인 구현에 그치지 않고 인공지능의 근본적인 작동 원리를 파악하기 위해서는 수학이라는 언어를 통해 그 내부를 들여다보는 노력이 필요하며, 이는 인공지능 시대를 주도하는 핵심 역량이 됩니다. 수학의 역사는 계산의 시대에서 이론의 시대를 거쳐, 이제는 컴퓨터와 협력하는 새로운 계산의 시대로 진입했습니다. 과거의 수학자가 수식을 직접 풀고 계산하는 데 집중했다면, 현대의 수학자는 어떤 계산을 시킬 것인지 설계하고 그 결과를 어떻게 해석할 것인지 고민하는 역할을 수행합니다. 인공지능이 발전함에 따라 수학자의 역할이 사라지는 것이 아니라, 오히려 가보지 않은 길을 개척하고 복잡한 시스템의 논리적 타당성을 검증하는 고차원적인 설계자로서의 위상이 더욱 강화되고 있는 것입니다. 최근 교육 현장에서 코딩 열풍이 불고 있지만, 진정한 핵심은 프로그래밍 언어의 문법을 익히는 것이 아니라 그 밑바탕에 깔린 수학적 사고력을 기르는 데 있습니다. 코딩은 논리적인 구조를 구현하는 수단일 뿐이며, 무엇을 어떻게 구현할 것인지를 결정하는 것은 결국 수학적 원리에 대한 이해입니다. 원리를 모른 채 복잡한 수식만 나열하는 것은 비효율적입니다. 따라서 미래 세대에게 필요한 교육은 단순한 기능 습득이 아니라, 문제를 효율적으로 정의하고 식의 의미를 파악하는 본질적인 사고의 힘을 길러주는 방향으로 나아가야 합니다. 인공지능의 신경망 구조가 인간의 뇌와 유사해짐에 따라 생명과 의식에 대한 철학적 질문도 제기됩니다. 예쁜꼬마선충의 뉴런 구조를 기계적으로 복제했을 때 생명체와 유사한 반응을 보이는 사례는 흥미로운 시사점을 던져줍니다. 하지만 인간의 뇌는 단순한 알고리즘의 집합을 넘어 끊임없는 경험과 학습을 통해 스스로를 변화시키는 복잡한 상태를 지닙니다. 인공지능이 인간의 지적 능력을 흉내 낼 수는 있어도, 주관적인 경험과 의식의 영역까지 완벽히 대체할 수 있는지에 대해서는 생물학적, 철학적 관점에서의 깊은 성찰이 동반되어야 합니다. 리만 가설과 같은 수학적 난제를 인공지능이 해결할 수 있을지에 대한 관심도 뜨겁습니다. 컴퓨터는 방대한 계산을 통해 반례를 찾거나 복잡한 미분방정식을 푸는 데 탁월한 성능을 발휘하지만, 문제의 본질을 꿰뚫는 통찰력을 제시하는 데는 여전히 한계가 있습니다. 인공지능은 인간이 미처 생각하지 못한 새로운 지평을 열어주는 보조적인 도구로서 강력한 힘을 발휘할 것입니다. 결국 수학적 난제의 해결은 기계의 압도적인 계산 능력과 인간의 창의적인 가설 설정이 조화를 이룰 때 비로소 가능해질 것으로 보입니다. 궁극적으로 수학을 공부하는 이유는 단순히 지식을 습득하는 것을 넘어, 권위에 맹종하지 않고 스스로 사고하는 힘을 기르기 위함입니다. 수학은 누구나 자신의 논리로 결과를 확인하고 검증할 수 있는 학문입니다. 인공지능이 제공하는 결과물에 의존하기만 하는 것이 아니라, 그것이 왜 옳은지 스스로 판단할 수 있는 비판적 사고력이 인공지능 시대에 더욱 절실해집니다. 스스로 생각하고 확인하는 수학적 태도는 급변하는 기술 사회 속에서 우리가 중심을 잡고 주체적인 삶을 살아갈 수 있게 돕는 가장 강력한 무기가 될 것입니다.

박부성, 이준엽

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수학

[강연] 세상을 바꾼 알고리즘 - 알파고와 블록체인을 넘어 미래로 (2) _ by이준엽 | 2018 봄 카오스 강연 '모든 것의 수數다' 8강 | 8강 ②

수학은 복잡한 현실 세계의 문제를 추상화하여 해결하는 핵심적인 도구입니다. 심장의 박동이나 자동차의 움직임처럼 서로 전혀 다른 분야의 현상이라도, 이를 미분 방정식이라는 수학적 언어로 표현하면 동일한 논리 체계 안에서 해답을 찾을 수 있습니다. 수학자는 특정 분야에서 이룬 놀라운 성취를 다른 분야로 전파하는 매개체 역할을 수행하며, 모든 공학적 설계와 과학적 발견의 근간이 되는 알고리즘의 혁신을 이끌어냅니다. 이러한 수학적 기초는 현대 문명을 지탱하는 가장 강력한 힘입니다. 금융 시장의 복잡한 변화를 예측하는 데에도 수학은 결정적인 기여를 했습니다. 1940년대 일본의 수학자 이토 기요시가 정립한 '이토 미분'은 당시에는 추상적인 이론에 불과했으나, 30년 뒤 주식과 파생상품의 가치를 계산하는 금융공학의 핵심 도구로 재발견되었습니다. 이는 순수 수학적 아이디어가 고속 계산 알고리즘과 결합하여 거대한 산업적 변화를 일으킨 대표적인 사례로, 수학적 통찰이 시대를 앞서 새로운 경제적 가치를 창출할 수 있음을 보여주는 증거라고 할 수 있습니다. 구글의 성공 신화 뒤에는 선형대수학의 '고유치 문제'라는 수학적 원리가 숨어 있습니다. 초기 검색 엔진들이 단순히 단어의 유사성을 비교할 때, 구글은 웹페이지 간의 연결 관계를 수치화하여 정보의 권위와 중요도를 정량적으로 계산했습니다. 수많은 웹페이지를 이동하는 사용자의 확률적 분포를 계산하여 가장 가치 있는 정보를 상단에 배치하는 이 혁신적인 알고리즘은, 복잡한 네트워크 데이터를 수학적 관점으로 재해석함으로써 정보 검색의 패러다임을 완전히 바꾸어 놓았습니다. 블록체인 기술은 수학적 암호화와 검증 과정을 통해 데이터의 신뢰성을 확보합니다. 각 블록은 이전 블록의 정보를 담은 해시값으로 연결되어 있으며, 복잡한 수학 문제를 풀어야만 새로운 블록을 생성할 수 있는 구조를 가집니다. 거래 내역을 직접 노출하지 않으면서도 공개키 암호와 해시 함수를 활용해 데이터의 무결성을 증명하는 이 방식은, 중앙 집중식 관리 없이도 전 세계 사용자가 동시에 정보를 신뢰하고 공유할 수 있는 새로운 디지털 생태계를 구축하는 기반이 되었습니다. 인공지능의 역사는 인간의 사고 과정을 기계로 구현하려는 수학적 도전에서 시작되었습니다. 앨런 튜링이 제안한 튜링 테스트부터 체스 챔피언을 이긴 딥 블루, 퀴즈 쇼에서 승리한 왓슨에 이르기까지 인공지능은 끊임없이 진화해 왔습니다. 특히 최근의 인공지능은 인간의 뇌 신경망을 모방한 인공 신경망 구조를 통해 데이터를 학습하며, 단순한 규칙 기반의 시스템을 넘어 스스로 패턴을 찾아내고 판단하는 수준에 도달하여 우리 삶의 모든 영역에 깊숙이 침투하고 있습니다. 알파고의 등장은 지식 기반 전문가 시스템과 데이터 기반 인공 신경망이 결합하여 이룬 놀라운 성취였습니다. 바둑의 방대한 경우의 수를 모두 계산하는 대신, 고수들의 기보를 학습한 정책망으로 유망한 수를 선택하고 가치망을 통해 승률을 예측하는 병렬 계산 방식을 도입했습니다. 하지만 이러한 딥러닝 기술이 왜 뛰어난 성능을 내는지, 얼마나 많은 데이터가 필요한지에 대한 수학적 이론은 여전히 미지의 영역으로 남아 있으며, 이는 현대 수학자들이 풀어야 할 새로운 과제가 되었습니다. 인류 문명의 발전 단계마다 그 시대를 이끄는 새로운 수학이 존재해 왔습니다. 농경 시대에는 기하학이, 산업 혁명기에는 해석학이 과학 기술의 발전을 견인했다면, 4차 산업 혁명 시대에는 비정형 데이터를 다루는 위상수학이나 확률 최적화 이론이 핵심적인 역할을 할 것입니다. 미래의 불확실한 세계를 탐험하기 위해서는 기존의 알고리즘을 넘어선 수학적 상상력이 필요하며, 이러한 학문적 탐구는 인공지능과 양자 컴퓨팅 등 미래 기술의 한계를 극복하는 열쇠가 될 것입니다.

이준엽

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수학

[강연] 인공지능의 실체와 미래 (1) _ by조성배 | 2017 가을 카오스 강연 '미래과학' 4강 | 4강 ①

인공지능은 이제 우리 삶에서 떼어놓을 수 없는 화두가 되었습니다. 특히 2016년 알파고 사태 이후 대중의 관심은 폭발적으로 증가했으며, 지능의 본질에 대한 근원적인 궁금증을 자아내고 있습니다. 하지만 인공지능이 대단한 혁신인지 아니면 과장된 실체인지에 대해서는 여전히 의견이 분분합니다. 인공지능을 만드는 공학자의 관점에서 그 실체를 가감 없이 들여다보는 과정은 현대 사회를 이해하는 데 필수적인 첫걸음이 될 것입니다. 우리가 흔히 접하는 인공지능의 이미지는 주로 영화를 통해 형성되었습니다. 과거의 영화들이 인간의 감정이나 자의식을 가진 로봇에 집중했다면, 최근에는 형체 없이 대화만으로 교감하는 인공지능 프로그램으로 그 흐름이 변화하고 있습니다. '아이언맨'의 자비스나 '허'의 사만다처럼 눈에 보이지 않는 존재가 인간과 사랑에 빠지거나 조력자 역할을 수행하는 모습은 인공지능이 우리 곁에 어떤 방식으로 존재하게 될지를 시각적으로 보여줍니다. 인공지능의 발전 속도에 대해 세계적인 지도층 인사들 사이에서도 팽팽한 의견 대립이 이어지고 있습니다. 일론 머스크는 인공지능이 인류의 존폐를 결정지을 수 있는 위험한 존재라며 경고의 목소리를 높이는 반면, 마크 저커버그는 이러한 우려가 과도하며 기술을 적극적으로 활용해야 한다는 낙관적인 입장을 견지합니다. 이러한 논쟁은 인공지능이 단순한 기술적 도구를 넘어 인류의 미래에 중대한 영향을 미칠 수 있는 존재임을 시사하며 대중의 관심을 더욱 증폭시키고 있습니다. 사실 인공지능은 이미 우리 일상 곳곳에 깊숙이 들어와 있습니다. 거실을 청소하는 로봇 청소기부터 주차장에서 번호판을 인식하는 카메라, 날씨를 알려주고 음악을 틀어주는 인공지능 스피커에 이르기까지 그 사례는 매우 다양합니다. 또한 스마트폰의 얼굴 인식 기능이나 바둑 및 퀴즈 대결에서 인간을 압도하는 성능을 보여주는 프로그램들도 모두 인공지능의 일종입니다. 이처럼 인공지능은 특정 분야에서 인간의 능력을 보완하거나 뛰어넘으며 실질적인 편의를 제공하고 있습니다. 1956년에 공식적으로 시작된 인공지능 연구는 지난 수십 년간 수많은 굴곡을 겪어왔습니다. 인간처럼 생각하고 자의식을 갖는 '강한 인공지능'은 여전히 먼 미래의 과제로 남아 있지만, 특정 문제를 해결하는 데 집중하는 '약한 인공지능'은 비약적인 발전을 이루었습니다. 지능의 본질을 모방하여 사람과 구별할 수 없을 정도의 행동을 구현하려는 튜링 테스트의 시도는 지금도 계속되고 있으며, 이는 인공지능이 단순한 기계를 넘어 지능적 주체로 거듭나기 위한 핵심적인 과정입니다. 인공지능을 구현하는 방법은 크게 설계 기반과 학습 기반으로 나뉩니다. IBM의 왓슨처럼 방대한 지식을 체계적으로 저장하여 의사결정을 내리는 방식이 설계 기반의 대표적 사례라면, 알파고처럼 방대한 데이터로부터 스스로 규칙을 찾아내는 방식은 학습 기반의 전형입니다. 특히 알파고는 인간의 직관을 모방한 함수를 데이터로부터 학습하고, 스스로와의 대국을 통해 성능을 강화하는 방식을 취했습니다. 이러한 기술적 차이는 인공지능이 문제를 해결하는 다양한 접근 방식을 보여줍니다. 최근 주목받는 딥러닝 기술은 영상 인식과 자동 번역 분야에서 혁신적인 성과를 거두고 있습니다. 수백만 장의 사진 데이터를 통해 사물을 판별하는 오차율을 인간보다 낮은 수준으로 줄였으며, 복잡한 언어 간의 번역도 자연스럽게 수행하고 있습니다. 이러한 발전은 의료 진단이나 제조 현장의 불량 탐지 등 정밀함이 요구되는 산업 전반으로 확산될 전망입니다. 결국 인공지능은 데이터라는 자양분을 바탕으로 인류가 직면한 난제들을 해결하는 강력한 도구가 될 것입니다.

조성배

카오스재단카오스강연

물리학

[강연] 뇌 커넥톰, 마음을 볼 수 있을까? (2) _ by이준호 | 2017 가을 카오스 강연 '미래과학' 3강 | 3강 ②

뇌는 수천억 개의 신경세포가 복잡하게 얽혀 있는 거대한 우주와 같습니다. 현대 과학은 MRI나 광유전학 같은 첨단 기술을 통해 뇌의 구조와 기능을 밝혀내려 노력하고 있지만, 그 복잡성을 온전히 이해하기에는 여전히 기술적 한계가 존재합니다. 이 거대한 문제를 해결하기 위한 가장 효과적인 전략 중 하나는 복잡한 시스템을 단순화하여 본질에 접근하는 것입니다. 과학자들은 뇌의 모든 것을 한꺼번에 설명하려 하기보다, 특정 기능을 수행하는 최소한의 단위를 분석함으로써 거대한 수수께끼의 실마리를 찾고자 합니다. 노벨상 수상자인 프랜시스 크릭과 크리스토프 코흐는 의식이라는 거대한 주제를 탐구하기 위해 시각 정보 처리라는 구체적인 영역에 집중했습니다. 이들은 의식이 신경세포와 분자들의 복잡한 총합이라는 가설을 세우고, 문제를 표면화하여 단순화된 모델을 구축했습니다. 이러한 '환원주의적' 접근 방식은 복잡한 현상을 이해 가능한 수준으로 쪼개어 분석함으로써, 훗날 더 큰 문제를 해결할 수 있는 토대를 마련해 주었습니다. 비록 의식의 모든 비밀을 풀지는 못했지만, 이는 뇌 과학 연구의 중요한 이정표가 되었습니다. 분자생물학의 혁명을 이끌었던 시드니 브레너는 DNA 구조 규명 이후 생물학의 궁극적인 목표가 신경계의 신비를 푸는 것이라고 주장했습니다. 그는 인간의 뇌보다 훨씬 단순하면서도 생명 현상의 핵심을 간직한 모델 생물로 '예쁜꼬마선충'을 선택했습니다. 이 작은 생물은 전체 세포가 1,000개도 되지 않으며, 그중 신경세포는 단 302개에 불과합니다. 하지만 이 적은 수의 신경세포만으로도 이동, 먹이 활동, 종족 보존을 위한 복잡한 행동을 수행하며 인간의 뇌를 이해하기 위한 완벽한 기초 모델이 되어줍니다. 1970년대부터 시작된 '벌레의 마음(Mind of a Worm)' 프로젝트는 예쁜꼬마선충의 신경망 지도인 '커넥톰'을 완성하는 거대한 도전이었습니다. 연구자들은 1mm 남짓한 예쁜꼬마선충을 얇게 저며 전자현미경으로 13,000장 이상의 사진을 찍고, 이를 수작업으로 이어 붙여 302개 신경세포의 연결 상태를 분석했습니다. 그 결과 약 8,000개의 시냅스로 이루어진 정교한 신경망 구조가 드러났습니다. 이는 인류가 생명체의 신경계 전체 연결망을 시냅스 수준에서 파악한 최초의 사례로, 뇌의 작동 원리를 규명하는 핵심 지도가 되었습니다. 완성된 커넥톰 데이터는 컴퓨터 시뮬레이션과 수학적 모델링을 통해 살아있는 생명체의 행동을 예측하는 단계로 진화했습니다. 오픈 소스 프로젝트인 '오픈웜'이나 다양한 IT 기술과의 협업을 통해, 예쁜꼬마선충의 신경망 정보만으로 앞으로 가거나 뒤로 가고, 방향을 트는 등의 동작을 가상 공간에서 재현해낸 것입니다. 또한 특정 신경세포의 활성을 수학적으로 조절하여 산소 농도 변화에 따른 반응을 예측하는 등, 커넥톰은 단순한 지도를 넘어 뇌의 기능을 실시간으로 분석하고 실험할 수 있는 강력한 도구로 활용되고 있습니다. 최근 연구는 예쁜꼬마선충의 특정 발달 단계인 '다우어(dauer)' 시기에 나타나는 독특한 행동에 주목하고 있습니다. 척박한 환경에서 생존하기 위해 다른 동물에 매달려 이동하는 '닉테이션' 행동은 고도의 신경계 작용을 필요로 합니다. 연구 결과, 특정 신경세포 세트가 이 행동을 조절한다는 사실이 밝혀졌으며, 이는 발달 단계에 따라 커넥톰이 유연하게 변화할 수 있음을 시사합니다. 현재 과학자들은 이 시기의 신경망을 새롭게 재구성하는 '다우어와이어' 프로젝트를 통해 뇌의 가소성과 발달에 따른 변화를 심도 있게 추적하고 있습니다. 커넥톰 연구는 물리적인 신경 연결을 넘어, 신경전달물질이 공간으로 퍼져나가는 '무선 통신'의 영역으로 확장되고 있습니다. 유선으로 연결된 시냅스 외에도 보이지 않는 화학적 신호들이 뇌 전체의 상태를 조절하기 때문입니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 시민들이 참여하는 시민과학 형태의 연구가 도입되고 있으며, 이는 복잡한 뇌의 신비를 푸는 데 대중의 힘을 모으는 계기가 되고 있습니다. 302개의 신경세포에서 시작된 이 여정은 결국 인간의 마음과 의식을 이해하는 거대한 문을 여는 열쇠가 될 것입니다.

이준호

카오스재단카오스강연

생명과학
뇌인지과학

[강연] 뇌 커넥톰, 마음을 볼 수 있을까? (1) _ by이준호 | 2017 가을 카오스 강연 '미래과학' 3강 | 3강 ①

뇌는 수많은 신경세포가 복잡하게 얽혀 있는 거대한 네트워크입니다. 이를 '커넥톰'이라 부르는데, 이는 유전체의 총합인 게놈처럼 신경세포 연결의 총합을 의미합니다. 뇌의 모든 기능은 이 정교한 연결망에서 비롯되며, 그 구조는 마치 하나의 예술 작품처럼 아름답고도 심오합니다. 인간의 뇌에는 약 1,000억 개의 신경세포(뉴런)가 존재하며, 이들이 만들어내는 무한한 연결은 우리의 사고와 감정을 결정짓는 핵심적인 토대가 됩니다. 과학자들은 이 복잡한 연결망을 해독함으로써 인간의 마음이 어떻게 작동하는지 밝혀내고자 노력하고 있습니다. 뇌과학 연구에서 '예쁜꼬마선충'은 매우 특별한 위치를 차지합니다. 이 생물은 뇌라고 부르기엔 너무나 단순한 신경계를 가지고 있지만, 지구상에서 신경세포의 연결망인 커넥톰이 완벽하게 밝혀진 유일한 동물이기 때문입니다. 비록 인간의 뇌처럼 복잡한 마음을 가지지는 않았을지라도, 단순함 속에서 생명의 근본적인 원리를 찾으려는 과학자들에게는 가장 완벽한 실험 모델이 되어줍니다. 20년 넘게 이 작은 생명체를 연구해온 과학자들은 이를 통해 뇌의 비밀에 한 걸음 더 다가서고 있으며, 이는 더 복잡한 고등 생물의 뇌를 이해하는 초석이 됩니다. 노벨 생리의학상 수상자인 프랜시스 크릭은 인간의 의식이라는 미지의 영역에 평생을 바쳤습니다. 그는 '놀라운 가설'이라는 저서를 통해 우리의 즐거움, 슬픔, 기억, 그리고 자유의지조차도 결국 수많은 신경세포와 그 속에 들어 있는 분자들의 복잡한 연합의 결과라고 주장했습니다. 이는 마음이라는 추상적인 개념을 물리적인 뇌의 활동으로 치환하여 이해하려는 시도였습니다. 비록 당시에는 증명되지 않은 가설에 불과했지만, 현대 뇌과학은 정교한 기술을 통해 이 가설을 입증하기 위해 끊임없이 도전하며 의식의 실체를 추적하고 있습니다. 현대 기술은 우리가 무엇을 보고 생각하는지를 뇌 영상을 통해 읽어내는 수준에 도달했습니다. 기능적 자기공명영상법(fMRI)은 뇌의 혈류 변화를 측정하여 특정 부위의 활성도를 파악합니다. 이를 통해 사람이 보고 있는 사물이나 풍경을 뇌 신호만으로 재구성하는 것이 가능해졌습니다. 심지어 잠자는 동안의 뇌 활동을 분석하여 꿈의 내용을 영상화하려는 시도까지 이어지고 있으며, 이는 마음을 읽는 시대가 머지않았음을 시사합니다. 이러한 기술적 진보는 인간의 내면세계를 시각적으로 확인하는 놀라운 경험을 선사합니다. 하지만 현재의 MRI 기술에는 명확한 한계가 존재합니다. 약 1mm 정도의 해상도로는 수만 개의 신경세포가 뭉쳐 있는 덩어리만을 볼 수 있을 뿐, 개별 신경세포(뉴런)가 어떤 역할을 수행하는지 정밀하게 파악하기 어렵기 때문입니다. 뇌의 진정한 비밀을 풀기 위해서는 더 높은 해상도의 기술이 필요하며, 이는 현대 과학이 당면한 가장 큰 과제 중 하나입니다. 기술의 진보가 뒷받침될 때 비로소 우리는 뇌의 가장 깊숙한 곳까지 들여다볼 수 있는 열쇠를 얻게 될 것이며, 이는 뇌의 기능을 세포 단위에서 이해하는 출발점이 될 것입니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 등장한 혁신적인 기술 중 하나가 바로 '광유전학'입니다. 이는 신경세포에 빛에 반응하는 단백질을 도입하여, 특정 파장의 빛을 쬐어줌으로써 신경세포(뉴런)의 활성을 자유자재로 조절하는 방법입니다. 전기나 화학적 신호 대신 빛을 이용하기 때문에 원하는 시간에 원하는 세포만을 정밀하게 자극할 수 있습니다. 이 기술을 통해 과학자들은 단일 신경세포 수준에서 뇌의 기능을 분석하고, 특정 행동이나 감정이 유발되는 메커니즘을 규명해 나가고 있습니다. 이는 뇌 질환 치료와 인간 행동 이해에 새로운 지평을 열어주고 있습니다. 뇌의 복잡한 구조를 입체적으로 파악하기 위한 또 다른 돌파구는 뇌를 투명하게 만드는 기술입니다. 불투명한 세포막 성분을 특수한 화학 물질로 치환하면, 뇌를 얇게 자르지 않고도 내부의 신경망 연결 상태를 고해상도로 관찰할 수 있습니다. 이처럼 투명해진 뇌는 마치 지도를 보듯 신경세포 하나하나의 경로를 추적할 수 있게 해줍니다. 이러한 첨단 기술들의 융합은 인간의 마음과 뇌의 관계를 이해하려는 인류의 오랜 꿈을 현실로 바꾸어 놓을 것입니다. 우리는 이제 뇌라는 소우주를 탐험하며 마음의 실체에 그 어느 때보다 가까이 다가가고 있습니다.

이준호

카오스재단카오스강연

생명과학
뇌인지과학

[강연] 우리 뇌를 흉내 낸 알파고 by감동근 | 2016 가을 카오스 콘서트 '뇌 vs AI' 3부 | 3부 ①

1997년, 세계 체스 챔피언 가리 카스파로프가 IBM의 슈퍼컴퓨터 딥블루에게 패배한 사건은 인공지능 역사의 상징적인 순간이었습니다. 당시 물리학을 공부하던 한 학생은 이 대결을 지켜보며 인공지능 개발이라는 새로운 꿈을 품게 되었습니다. 딥블루의 승리는 단순히 기계의 승리를 넘어, 인간의 전유물이라 여겨졌던 지적 영역에 컴퓨터가 발을 들이기 시작했음을 알리는 신호탄이었습니다. 이후 인공지능 기술은 비약적으로 발전하며 인간의 언어와 복잡한 규칙을 이해하는 단계로 나아갔습니다. IBM의 또 다른 인공지능 왓슨은 퀴즈쇼 '제퍼디'에서 인간 챔피언들을 압도하며 자연어 처리의 가능성을 보여주었습니다. 인간이 사용하는 언어는 맥락에 따라 의미가 변하고 은유나 상징이 가득하여 컴퓨터가 이해하기 매우 까다롭습니다. 하지만 왓슨은 문학적 비유를 파악하고 복잡한 질문의 의도를 정확히 분석해냈습니다. 이는 인공지능이 단순한 데이터 검색을 넘어, 인간의 사고 체계와 유사한 방식으로 정보를 처리하고 이해할 수 있음을 증명한 사례로 평가받습니다. 바둑 인공지능 알파고의 등장은 인공지능의 패러다임을 다시 한번 바꾸어 놓았습니다. 바둑은 경우의 수가 우주의 원자 수보다 많아 무차별 탐색으로는 정복이 불가능한 영역이었습니다. 알파고는 이를 해결하기 위해 확률적 접근법인 몬테카를로 방법과 인간의 뇌를 모사한 딥러닝 기술을 결합했습니다. 특히 수많은 기보를 학습하고 스스로 대국하며 실력을 키우는 강화 학습은 인공지능이 인간의 직관과 유사한 판단력을 갖추게 하는 핵심적인 역할을 수행했습니다. 이세돌 9단과 알파고의 대결은 인간의 직관과 기계의 계산력이 충돌한 역사적 사건이었습니다. 우리는 흔히 직관을 인간만의 고유한 능력이라 생각하지만, 어쩌면 직관은 모든 경우의 수를 계산할 수 없는 한계를 극복하기 위한 방편일지도 모릅니다. 알파고는 학습하지 않은 생소한 상황에서 치명적인 오류를 범하기도 했지만, 특정 분야에서는 이미 인간의 창의성을 뛰어넘는 행마를 보여주기도 했습니다. 이는 지능의 본질이 무엇인지에 대해 우리에게 깊은 질문을 던집니다. 인공지능이 인간을 능가하는 시대가 다가오면서 우리는 새로운 준비가 필요합니다. 체스의 사례에서 보듯, 기계는 이미 특정 영역에서 인간보다 더 창의적인 해결책을 제시하고 있습니다. 이러한 변화 속에서 가장 중요한 덕목은 유연성과 겸손함입니다. 내가 항상 틀릴 수 있다는 열린 마음으로 인공지능과 공존하는 방법을 고민해야 합니다. 미래 세대에게는 정해진 정답을 가르치기보다, 변화하는 환경에 적응하고 인공지능을 도구 삼아 새로운 가치를 창출하는 능력을 길러주어야 합니다.

감동근

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뇌인지과학
수학
융합

[강연] 뇌공학의 미래와 사이보그의 탄생 by임창환 | 2016 가을 카오스 콘서트 '뇌 vs AI' 3부 | 3부 ②

영화 <트랜센던스>는 인간의 의식을 컴퓨터에 업로드하여 영생을 누리는 흥미로운 상상을 보여줍니다. 이러한 기술이 현실에서 가능해지려면 고도화된 인공지능과 이를 뒷받침할 슈퍼컴퓨터, 그리고 인간의 뇌에서 생각을 정밀하게 읽어내는 기술이 필수적입니다. 영화 속 주인공은 수많은 단어를 읽으며 발생하는 음성과 뇌파를 데이터화하여 인공지능을 학습시키는데, 이는 마치 알파고가 기보를 학습하듯 뇌의 시냅스 연결 강도를 디지털로 재현하는 과정과 유사합니다. 현대 과학은 이처럼 뇌의 복잡한 신경망 구조를 모방한 심층 신경망 기술을 통해 인간의 사고 과정을 데이터로 변환하는 연구를 지속하고 있습니다. 인간의 뇌는 약 1,000억 개의 뉴런을 단 20와트의 저전력으로 구동하는 지구상에서 가장 효율적인 하드웨어입니다. 반면 기존의 폰 노이만 구조 컴퓨터는 연산 장치와 메모리가 분리되어 있어 정보를 주고받는 과정에서 막대한 에너지 손실과 시간 지연이 발생합니다. 이를 극복하기 위해 뇌의 시냅스 구조를 모방하여 정보 처리와 저장이 동시에 일어나는 '뉴로모픽 칩' 연구가 활발히 진행 중입니다. 미국의 'SyNAPSE' 프로젝트와 같은 신경 모방 시스템은 인간 뇌의 효율성을 하드웨어적으로 구현하려는 시도로, 장차 자비스와 같은 고성능 인공지능 비서가 탄생할 수 있는 기술적 토대가 될 것입니다. 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI) 기술은 뇌에서 발생하는 신경 신호를 해석하여 외부 기기를 제어하거나 의사를 전달하는 일종의 '뇌 번역기' 역할을 수행합니다. 이미 2000년대 초반부터 사지마비 환자의 운동 피질에 전극을 삽입하여 마우스 커서를 움직이거나 다관절 로봇 팔을 자유자재로 조종하는 실험이 성공을 거두었습니다. 이는 특정 동작을 상상할 때 나타나는 고유한 뇌파 패턴을 지문 인식처럼 데이터베이스화하여 실시간으로 대조하는 원리를 이용합니다. 이 기술은 운동 의도뿐만 아니라 주관적인 선택이나 감정 상태까지 읽어낼 수 있어, 의사소통이 어려운 환자들에게 새로운 삶의 기회를 제공할 것입니다. 우리의 뇌는 눈앞의 시각 정보가 시각 피질의 신경세포와 일대일로 대응하는 '시각 위상'이라는 독특한 특징을 가지고 있습니다. 이를 활용하면 사람이 현재 보고 있는 장면이나 심지어 꿈꾸는 내용까지 영상으로 재구성하는 것이 이론적으로 가능해집니다. 최근에는 뇌의 복잡한 굴곡을 따라 밀착되는 유연한 전극 기술이 개발되어 뇌 정보를 메모리 카드에 저장하거나 반대로 외부 정보를 뇌에 주입하는 연구도 탄력을 받고 있습니다. 실제로 쥐의 해마에 칩을 장착해 손실된 장기 기억을 복원하는 실험이 성공하면서, 인간의 인지 능력을 증폭시키고 난치성 뇌 질환을 치료하는 데 획기적인 전기가 마련되었습니다. 뇌공학과 인공지능의 결합은 미래의 교육 현장과 사회 구조를 근본적으로 변화시킬 잠재력을 지니고 있습니다. 학생의 집중도와 이해도, 감정 상태를 실시간으로 파악하는 인공지능 교사는 개별 학습자에게 최적화된 인터랙티브 교육을 제공할 수 있습니다. 하지만 기술의 비약적인 발전과 함께 뇌 정보 해킹, 기술 독점에 따른 사회적 불평등, 그리고 디지털화된 자아의 정체성 문제와 같은 윤리적 고민도 깊어지고 있습니다. 트랜스휴머니즘이라는 새로운 시대적 흐름 속에서 우리는 기술적 성취를 넘어 인간의 존엄성을 지키기 위한 사회적 합의와 윤리적 가이드라인을 정립하는 데 지혜를 모아야 합니다.

임창환

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뇌인지과학
융합

[강연] 뇌의 미래와 인공 자아의 탄생 (5) 패널토크 | 2016 봄 카오스 강연 '뇌 - Brain' 10강 | 10강 ⑤

인공지능의 핵심인 딥러닝과 머신러닝의 가장 큰 차이는 신경망 계층 구조의 깊이에 있습니다. 과거에는 인간 뇌의 시각 체계와 유사한 15계층 이상의 구조를 학습시키려 했으나, 3계층만 넘어가도 오차가 왜곡되어 전달되는 '역전파(Backpropagation)'의 한계에 부딪혔습니다. 이를 해결한 것이 제프리 힌튼 교수의 방법론입니다. 그는 모든 계층을 한꺼번에 학습시키는 대신, 인접한 두 계층씩 미리 예습시키는 방식으로 오차 전달의 정확도를 높였습니다. 이러한 혁신 덕분에 현대의 인공지능은 수백 계층에 달하는 깊은 신경망을 통해 복잡한 정보를 처리할 수 있게 되었습니다. 신경망의 계층이 깊어질수록 인공지능은 더욱 추상적이고 거시적인 인과관계를 학습할 수 있습니다. 이는 개미와 인간의 지능 차이로 설명할 수 있는데, 계층이 낮은 개미는 눈앞의 변화만 감지할 뿐 그 이면의 거대한 원인을 파악하지 못합니다. 반면 인간은 약 15계층의 구조를 통해 복잡한 문명과 자연의 법칙을 이해합니다. 수학적으로 계층의 깊이는 정보의 일반화 능력을 결정하며, 이는 곧 인공지능이 인간이 인지하지 못하는 우주의 근본적인 질서까지도 파악할 수 있는 잠재력을 가졌음을 시사합니다. 생물학적 한계가 없는 범용 인공지능(AGI)은 인간이 결코 이해할 수 없는 영역의 법칙을 깨달을 가능성이 큽니다. 이를 두고 '마지막 발명품'이라는 표현을 쓰기도 하는데, 이는 범용 인공지능(AGI)이 등장한 이후의 모든 발명은 기계의 몫이 될 것임을 의미합니다. 과학자들에게는 다소 우울한 전망일 수 있으나, 거대한 서버 팜을 통해 수집된 방대한 데이터는 인간이 찾아내지 못한 자연의 법칙을 도출해낼 것입니다. 다만, 그 결과물이 인간의 이해 범위를 넘어선다면 우리는 마치 개미가 인간의 문명을 이해하지 못하듯 그 법칙을 수용하기 어려울 수도 있습니다. 인공지능이 노동을 대신하는 미래가 반드시 유토피아일지는 미지수입니다. 역사적으로 인류는 의식주가 완벽히 해결되고 할 일이 없어졌을 때, 철학적 사유보다는 파괴적인 방향으로 흐르는 경향을 보였습니다. 로마 시대의 자극적인 오락이나 현대의 사회적 고립 사례들은 인간에게 자아실현을 위한 '일'이 얼마나 중요한지를 보여줍니다. 따라서 기술적 풍요가 가져올 부작용에 대비하는 '안전벨트'와 같은 사회적 준비가 필요합니다. 무조건적인 낙관보다는 발생 가능한 디스토피아적 시나리오를 검토하고 이에 대응하는 지혜가 요구되는 시점입니다. 미래 사회에서 인간의 역할은 제조자나 운영자를 넘어 '큐레이터'로 진화할 것입니다. 기계가 모든 것을 생산하고 최적의 옵션을 제공하더라도, 최종적인 가치를 판단하고 선택하는 것은 인간의 영역으로 남기 때문입니다. 이는 객관적인 효율성보다는 인간적인 가치와 공감을 중시하는 선택을 의미합니다. 따라서 앞으로의 교육은 단순한 기술 습득이 아닌, '나는 무엇을 원하는가'와 같은 주관적 가치 설정과 철학적 사고에 집중해야 합니다. 인공지능 시대의 경쟁력은 결국 기계가 흉내 낼 수 없는 인간만의 고유한 지향점을 찾는 데 있습니다.

김대식

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물리학
뇌인지과학

[강연] 뇌의 미래와 인공 자아의 탄생 (2) _ 김대식 교수 | 2016 봄 카오스 강연 '뇌 - Brain' 10강 | 10강 ②

인공지능 연구는 지난 50년 동안 수많은 시도를 거듭해 왔지만, 초기에는 기대만큼의 성과를 거두지 못했습니다. 2015년 열린 로봇 경진대회에서 세계 최고의 로봇들이 문을 열거나 걷는 도중 허무하게 넘어지는 모습은 당시 기술의 한계를 여실히 보여주었습니다. 이는 인간이 모든 상황에 대한 규칙을 직접 입력하는 '규칙 기반(Rule-based)' 방식의 한계 때문이었습니다. 현실 세계의 수만 가지 변수를 일일이 코드로 정의하는 것은 불가능에 가까웠고, 결국 정교한 규칙들도 복잡한 현실 앞에서는 무용지물이 되기 일쑤였습니다. 하지만 규칙 대신 '학습'을 선택하면서 인공지능은 비약적인 발전을 이루었습니다. 보스턴 다이내믹스의 아틀라스 로봇은 제어 시스템을 학습 기반으로 전환한 지 불과 1년 만에 놀라울 정도로 안정적인 움직임을 보여주었습니다. 기계가 스스로 데이터를 통해 최적의 행동을 익히게 되자, 과거에는 해결하기 어려웠던 복잡한 동작들이 자연스럽게 구현되기 시작한 것입니다. 이는 인공지능이 단순히 명령을 수행하는 도구를 넘어, 경험을 통해 스스로 능력을 키워나가는 존재로 진화했음을 의미하는 중요한 전환점이 되었습니다. 우리가 사물을 인식하는 과정에는 언어로 다 설명할 수 없는 '직관'의 영역이 존재합니다. 부모님이 아이에게 개와 고양이를 구별하는 법을 복잡한 코드로 가르치지 않듯, 인간은 수많은 경험 속에서 자연스럽게 본질을 파악합니다. 딥러닝은 바로 이러한 인간의 학습 방식을 모방합니다. 수천만 장의 사진 데이터를 통해 기계는 언어로 표현하기 힘든 미세한 특징들을 스스로 찾아내고 학습합니다. 결국 빅데이터라는 거대한 현실의 복사본이 존재하기에, 기계도 인간처럼 세상을 이해하고 판단하는 직관에 가까운 능력을 갖출 수 있게 된 것입니다. 인공 신경망 기술은 한때 학습의 한계에 부딪혀 침체기를 겪기도 했으나, 제프리 힌튼 교수와 같은 연구자들의 혁신적인 아이디어로 돌파구를 찾았습니다. 계층 구조를 깊게 쌓으면서도 효율적으로 학습시키는 방법과 드롭아웃(Dropout) 기술이 도입되면서 '딥러닝'이라는 새로운 시대가 열렸습니다. 여기에 고성능 GPU의 등장과 사용자들이 자발적으로 생성한 방대한 데이터가 결합하면서, 과거 50년 동안 풀지 못했던 난제들이 단숨에 해결되기 시작했습니다. 이제 기계는 인간의 얼굴을 인식하는 수준을 넘어 복잡한 상황까지 이해하게 되었습니다. 최근의 인공지능은 인간 고유의 영역이라 여겨졌던 예술적 '스타일'까지 모방하는 단계에 이르렀습니다. 렘브란트나 고흐의 화풍을 학습한 기계가 새로운 화풍의 그림을 그려내는 모습은 기술의 놀라운 가능성을 보여줍니다. 그러나 인공지능이 인간의 대화를 학습하며 편향된 가치관을 습득했던 사례는 우리에게 중요한 시사점을 던져줍니다. 학습 기반의 인공지능은 결국 우리가 제공하는 데이터를 거울처럼 비추기 때문입니다. 따라서 인공지능이 인류에게 유익한 존재가 될 수 있도록 올바른 가치와 데이터를 전달하는 것은 이제 우리 인간의 책임이자 과제가 되었습니다.

김대식

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물리학
뇌인지과학

[강연] 영화로 만나는 뇌과학 (5) _ 패널토의 | 2016 봄 카오스 강연 '뇌 - Brain' 6강 | 6강 ⑤

뇌의 전두엽은 우리 몸의 행동과 감정을 조절하는 '경찰'과 같은 역할을 수행합니다. 전두엽이 손상되면 평소 억제되었던 본능이나 숨겨진 능력이 발현되기도 하는데, 이는 전두엽이 자아를 통제하는 중심지이기 때문입니다. 전두측엽 치매 환자에게서 성격 변화나 난폭함이 나타나는 이유도 이 통제 기능이 상실되었기 때문입니다. 때로는 예술적 감각이 새롭게 깨어나기도 하지만, 이는 뇌의 특정 영역이 억제에서 해방되며 나타나는 복합적인 현상으로 이해할 수 있습니다. 기억의 메커니즘은 현대 과학에서도 여전히 풀기 어려운 난제 중 하나입니다. 에릭 칸델과 같은 학자들이 기억 증강 물질을 연구하며 노벨상을 받기도 했지만, 특정 기억만을 선택적으로 지우거나 강화하는 것은 진화론적으로 매우 복잡한 과정입니다. 영화 속 소재처럼 기억을 자유자재로 조작하는 것은 현실적으로 불가능에 가깝습니다. 다만 정신과적 약물을 통해 과도하게 예민해진 신경 전달 물질을 조절함으로써 트라우마로 인한 고통을 완화하는 수준의 도움은 가능합니다. 알츠하이머병과 같은 퇴행성 질환은 증상이 나타났을 때 이미 뇌 손상이 상당 부분 진행된 경우가 많습니다. 최근에는 아밀로이드 단백질의 축적을 시각화하는 영상 기술이 발달하면서 조기 진단의 가능성이 열리고 있습니다. 기억력이 감퇴하기 전인 50대부터 정밀 검사를 통해 위험 요소를 발견하고 관리하는 것이 현재로서는 가장 효과적인 대응 방안입니다. 유전적 요인이나 특정 단백질의 축적을 미리 파악하여 초기에 치료를 시작하려는 연구가 활발히 진행되고 있습니다. 뇌는 인간의 정체성을 결정하는 핵심 기관이기에 신체 이식 논의에서도 중심이 됩니다. 과거 동물을 대상으로 한 머리 이식 실험이 시도된 적이 있으나, 실제 인간에게 적용하기에는 신경 연결과 면역 반응 등 기술적 장벽이 매우 높습니다. 또한 스트레스와 같은 심리적 요인이 뇌에 미치는 영향은 물리적인 손상만큼이나 복합적입니다. 같은 환경에서도 개체마다 스트레스 반응이 다른 이유는 뇌의 미세한 기능적 차이 때문이며, 이는 뇌과학이 앞으로 해결해야 할 중요한 과제입니다. 뇌성마비와 같은 운동 장애는 주로 기저핵 부위의 손상과 관련이 깊으며, 이는 평생에 걸친 재활과 관리가 필요한 영역입니다. 한편 남녀의 뇌 구조 차이에 대한 연구는 공감 능력이나 감각의 예민함이 뇌량의 두께나 변연계의 활성화 정도와 연관이 있음을 보여줍니다. 여성의 뇌가 양쪽 반구를 더 활발하게 연결하여 사용하는 경향이 있는 반면, 남성은 특정 영역에 집중하는 특성을 보입니다. 이러한 과학적 사실은 인간의 다양성을 이해하고 사회적 협력을 이끌어내는 기초가 됩니다.

김종성, 장영엽

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뇌인지과학
융합

[강연] 뇌를 읽다, 그리고 마음을 읽다 (1) _권준수 교수 | 2016 봄 카오스 강연 '뇌 - Brain' 4강 | 4강 ①

정신의학 분야에서 과거 '정신분열병'이라 불리던 질환은 현재 '조현병'이라는 명칭으로 새롭게 정의되었습니다. 이는 현악기의 줄을 고른다는 의미의 '조현'에서 따온 것으로, 뇌의 신경망 연결에 문제가 생긴 상태를 은유적으로 표현한 것입니다. 부정적인 인식을 개선하고 질환의 본질을 더 정확히 전달하려는 이러한 노력은 뇌과학이 단순한 학문을 넘어 사회적 편견을 해소하는 데 기여하고 있음을 보여줍니다. 뇌를 하나의 정교한 악기로 바라보는 시각은 환자들이 겪는 어려움을 조절과 조화의 관점에서 이해하게 합니다. 인간의 뇌는 단단한 두개골에 둘러싸여 있어 살아 있는 상태에서 그 내부를 관찰하기가 매우 어렵습니다. 일반적인 X-선 촬영으로는 뼈에 가려진 뇌의 실체를 파악할 수 없기에, 이를 극복하기 위해 컴퓨터 단층 촬영(CT)이 개발되었습니다. 컴퓨터 단층 촬영(CT)은 뇌를 단면으로 잘라 촬영한 뒤 이를 3차원 영상으로 재조합하여 내부 구조를 시각화합니다. 이러한 기술적 진보는 죽은 이의 뇌가 아닌, 살아 움직이는 인간의 뇌가 사고하고 느끼는 과정을 실시간으로 연구할 수 있는 토대를 마련해 주었습니다. 뇌 영상 기술은 크게 구조를 보는 방법과 기능을 보는 방법으로 나뉩니다. 낮에 찍은 인공위성 사진이 지형을 보여준다면, 밤에 찍은 사진은 불빛을 통해 활동량을 보여주는 것과 같습니다. 자기공명영상(MRI)은 뇌의 정밀한 구조를 파악하는 데 탁월하며, 기능적 자기공명영상(fMRI)은 특정 자극에 반응하여 혈류량이 증가하는 부위를 찾아내 뇌의 활동 상태를 측정합니다. 이를 통해 우리는 시각 자극이나 감정 변화가 뇌의 어느 부위를 활성화하는지 구체적으로 알 수 있게 되었으며, 이는 인간의 인지 과정을 이해하는 핵심 열쇠가 됩니다. 최근에는 뇌의 대사 상태나 신경망의 연결성을 확인하는 양전자 방출 단층 촬영(PET)과 확산 텐서 영상(DTI) 기술이 뇌과학 연구의 지평을 넓히고 있습니다. 양전자 방출 단층 촬영(PET)은 포도당 대사나 특정 신경전달물질의 분포를 시각화하여 치매나 우울증, 조현병 환자의 뇌 기능 저하를 정밀하게 진단합니다. 또한 확산 텐서 영상(DTI)은 신경세포 사이의 정보 전달 경로인 신경 다발의 연결 상태를 보여주어 뇌 수술 시 위험 부위를 피하거나 질환의 원인을 파악하는 데 활용됩니다. 이러한 다각적인 영상 기법은 뇌의 복잡한 메커니즘을 입체적으로 분석하여 질병의 조기 발견과 치료에 결정적인 역할을 합니다. 뇌과학은 우리가 의식하지 못하는 무의식의 영역까지도 탐구의 대상으로 삼습니다. 아주 짧은 시간 동안 노출된 공포스러운 이미지를 인간의 의식은 인지하지 못하더라도, 뇌의 편도체(Amygdala)는 즉각적으로 반응하며 활성화되는 현상이 관찰됩니다. 이는 우리가 보고 느끼는 주관적인 경험과 실제 뇌가 처리하는 정보 사이에 차이가 존재함을 시사합니다. 뇌 영상 기술을 통해 밝혀지는 이러한 무의식적 반응들은 인간의 행동과 감정 이면에 숨겨진 복잡한 원리를 이해하게 하며, 마음의 지도를 그리는 여정에 중요한 단서를 제공합니다.

권준수

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뇌인지과학

[강연] 인간의 뇌는 과연 특별한가? (4) _ 김경진 교수 | 2016 봄 카오스 강연 '뇌 - Brain' 2강 | 2강 ④

우리 뇌의 신경 신호전달은 단순히 전선처럼 연결된 전기적 흐름이 아닙니다. 뉴런과 뉴런 사이의 시냅스를 통해 신호가 전달되는 과정은 일종의 릴레이 방식과 유사합니다. 이때 다음 뉴런을 흥분시키거나 억제하는 신경전달물질이 동시에 작용하며, 여러 신호가 합쳐져 발화 여부를 결정하는 '대의 민주주의적' 합의 과정을 거칩니다. 이러한 복잡성은 0과 1로만 이루어진 디지털 신호보다 훨씬 높은 유연성을 제공하며, 수만 개의 뉴런이 동시에 움직이는 정교한 동기화 기작을 가능하게 합니다. 특정 뇌 부위의 손상을 대체하기 위한 뇌 이식은 현대 과학이 꿈꾸는 기술이지만, 신경 회로를 다시 연결하는 것은 매우 어려운 과제입니다. 현재는 줄기세포를 이용한 접근보다는 전극을 삽입해 전기적 신호를 주고받는 '뇌-기계 인터페이스(BMI)' 기술이 더 활발히 연구되고 있습니다. 이는 손상된 신경망을 대신해 외부 기기나 로봇 팔을 제어하는 방식으로, 물리적인 뇌 조직의 이식을 넘어선 새로운 치료 가능성을 제시합니다. 기술의 발전은 인간의 의지를 기계적 신호로 변환하여 신체적 한계를 극복하는 시대로 우리를 안내하고 있습니다. 인간의 뇌와 컴퓨터의 결정적인 차이는 하드웨어의 가변성과 신경전달물질에 있습니다. 컴퓨터는 고정된 하드웨어 위에서 0과 1의 신호만 오가지만, 뇌는 도파민과 같은 다양한 신경전달물질을 사용하여 정보 전달의 다양성을 유지합니다. 또한 뇌는 외부 자극과 환경에 따라 구조 자체가 변화하는 가소성을 지니고 있어, 고정된 기계보다 훨씬 융통성 있게 상황에 대처할 수 있습니다. 이러한 생물학적 특징은 인간이 복잡한 감정과 사고를 처리하며 끊임없이 학습하고 적응할 수 있게 만드는 근본적인 힘이 됩니다. 인간의 뇌가 비약적으로 진화할 수 있었던 배경에는 에너지 효율과 사회적 상호작용이라는 중요한 요소가 자리 잡고 있습니다. 불의 발견과 요리 문화는 영양 섭취의 효율성을 높여 뇌가 필요로 하는 막대한 에너지를 공급할 수 있게 했으며, 이는 신피질의 급격한 발달로 이어졌습니다. 또한 타인과의 관계 속에서 속고 속이지 않으려는 사회적 압력과 지적 능력이 뛰어난 개체가 선택받는 성 선택 과정 역시 뇌의 고도화를 이끈 동력이 되었습니다. 이러한 진화적 선택은 인간을 단순한 생존을 넘어 고도의 정신 활동을 영위하는 존재로 탈바꿈시켰습니다. 예쁜꼬마선충의 커넥톰 해독은 신경과학 분야에서 콜럼버스의 신대륙 발견과도 같은 획기적인 사건입니다. 비록 1mm 크기의 작은 생명체일지라도 그 신경망 지도를 완성하는 데는 10년이라는 긴 시간이 소요되었으며, 이는 뇌의 복잡성을 단적으로 보여줍니다. 하지만 지도를 가졌다고 해서 그 안에서 일어나는 모든 정보의 흐름과 행동의 원리를 완벽히 이해한 것은 아닙니다. 이제 우리는 신경망의 구조를 넘어 그 속에서 신호가 어떻게 운영되고 군집을 이루는지 탐구하는 새로운 시작점에 서 있으며, 이는 인공지능과 로봇 공학의 미래에도 깊은 영감을 줄 것입니다.

김경진, 김재상, 선웅

카오스재단카오스강연

뇌인지과학

[강연] 인간의 뇌는 과연 특별한가? (3) _ 김경진 교수 | 2016 봄 카오스 강연 '뇌 - Brain' 2강 | 2강 ③

인간의 뇌는 오랫동안 접근 불가능한 신비의 영역으로 여겨져 왔으나, 현대 과학은 이를 하나씩 규명해야 할 탐구의 대상으로 바라보고 있습니다. 뇌를 구성하는 단백질이나 세포 자체는 동물과 큰 차이가 없지만, 인간의 뇌가 보여주는 고유한 특성은 그 구성 요소들의 복잡한 결합에서 기인합니다. 과학적 방법론을 통해 뇌의 진실을 알아가는 과정은 단순한 지식의 습득을 넘어, 인간 본연의 정체성을 이해하는 중요한 열쇠가 됩니다. 이제 뇌는 미스터리가 아닌, 체계적인 연구를 통해 그 메커니즘을 규명할 수 있는 실체로 자리 잡고 있습니다. 뇌의 기능은 개별 뉴런의 역할보다 그들이 어떻게 연결되어 있는가 하는 네트워크의 관점에서 이해해야 합니다. 과거에는 뇌를 중앙처리장치(CPU)에 비유하기도 했으나, 최근에는 수많은 정보가 유기적으로 얽혀 있는 인터넷망과 유사한 구조로 파악하는 추세입니다. 이러한 연결망, 즉 커넥톰의 복잡성이 임계점을 넘으면서 인간 특유의 마음이나 창발적인 지능이 형성되는 것으로 보입니다. 따라서 뇌 지도를 정밀하게 그려내는 연구는 인간의 고등 인지 능력이 어디에서 비롯되는지 밝히는 결정적인 단서가 될 것입니다. 인공지능의 딥러닝 기술은 뇌의 신경망을 모사하여 발전했지만, 효율성 측면에서 인간의 뇌와는 여전히 큰 차이를 보입니다. 인공지능이 사물을 인식하기 위해 수만 장의 데이터를 학습해야 하는 반면, 인간은 단 몇 번의 경험만으로도 핵심을 파악하는 놀라운 직관력을 발휘합니다. 또한 거대한 서버와 냉각 장치가 필요한 인공지능과 달리, 인간의 뇌는 커피 한 잔 정도의 적은 에너지로도 고도의 사고를 수행합니다. 이러한 압도적인 에너지 효율과 사회적 교감 능력은 기계 뇌가 쉽게 따라올 수 없는 인간 뇌만의 고유한 강점입니다. 최근 줄기세포 기술의 발전으로 실험실에서 1~2mm 크기의 작은 뇌 조직인 뇌 오가노이드를 만드는 것이 가능해졌습니다. 비록 크기는 작지만, 이 조직 내부에서는 실제 뇌처럼 신경 신호가 발화하며 역동적인 활동이 일어납니다. 이는 질병 치료를 위한 획기적인 연구 수단이 되기도 하지만, 동시에 생각하는 조직에 대한 윤리적 논쟁을 불러일으킵니다. 배아를 생명으로 볼 것인지에 대한 과거의 논의처럼, 인공적으로 배양된 뇌 조직을 어디까지 생명체로 존중해야 할지에 대한 사회적 기준 마련이 시급한 시점입니다. 뇌 과학의 진보는 인류에게 새로운 가능성을 열어주지만, 그에 따른 책임과 윤리적 문제도 함께 던져줍니다. 뇌 정보의 프라이버시 보호나 인공지능과의 공존 등은 과학자들만의 고민이 아닌, 철학, 법학, 사회학 등 다양한 분야가 머리를 맞대야 할 공통의 과제입니다. 기술의 발전 속도를 늦추기보다, 다가올 미래의 변화를 미리 예측하고 사회적 합의를 이끌어내는 과정이 필요합니다. 다양한 전문가와 대중이 참여하는 심도 있는 담론을 통해, 우리는 기술의 진보를 인간의 존엄성을 지키는 방향으로 제어할 수 있을 것입니다.

김경진, 김재상, 선웅

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[강연] 인간의 뇌는 과연 특별한가? (1) _ 김경진 교수 | 2016 봄 카오스 강연 '뇌 - Brain' 2강 | 2강 ①

인간의 뇌가 과연 특별한가라는 질문은 인류가 오랫동안 품어온 근원적인 의문입니다. 진화론적 관점에서 인간은 약 600만 년 전 침팬지와 공통 조상에서 갈라져 나왔지만, 그 과정에서 인간의 뇌는 독특한 발달 경로를 걸어왔습니다. 발생 생물학, 유전학, 진화학 등 다양한 학문적 증거들은 우리가 어떻게 지금의 인간이 되었는지를 설명해 줍니다. 뇌과학은 단순히 신체 기관을 연구하는 것을 넘어, 뇌가 뇌를 탐구함으로써 마음의 미래를 이해하고 인간다움의 본질을 규명하려는 거대한 시도라고 할 수 있습니다. 생명체를 관통하는 보편적인 원리는 DNA에서 단백질로 이어지는 유전 정보의 흐름에 있습니다. 뇌 역시 이러한 생물학적 토대 위에 존재하며, 특히 '시냅스 가소성'이라는 거대한 법칙을 통해 작동합니다. 신경 세포들이 동시에 활성화될 때 그 신경망이 강화된다는 '헵의 법칙'은 학습과 기억의 핵심 기전입니다. 뇌는 고정된 장치가 아니라 외부 자극과 경험에 따라 끊임없이 구조와 기능을 변화시키는 역동적인 시스템이며, 이러한 유연성이야말로 생명체가 환경에 적응하고 정보를 처리하는 근본적인 방식입니다. 성인의 뇌는 무게가 약 1.4kg 정도로 체중의 2.5%에 불과하지만, 전체 에너지의 20%를 사용하는 매우 활발한 조직입니다. 약 천억 개의 신경 세포와 백조 개에 달하는 시냅스가 복잡한 그물망을 형성하고 있으며, 좌뇌와 우뇌가 서로 다른 기능을 담당하는 비대칭성을 띠기도 합니다. 신경 세포의 기본 구조인 수상돌기와 축삭은 다른 신경 세포들과 끊임없이 소통하며 정보를 교환합니다. 이러한 천문학적인 연결성과 복잡성 때문에 현대 과학은 뇌를 우리 몸 안의 '소우주'라고 부르며 그 신비를 밝히기 위해 노력하고 있습니다. 현대 신경과학은 분자 수준부터 행동과 인지, 그리고 인공지능과 맞닿아 있는 모델링까지 매우 넓은 연구 스펙트럼을 가지고 있습니다. 인간의 뇌를 직접 실험하기 어렵기에 예쁜꼬마선충, 초파리, 생쥐와 같은 모델 생물을 활용하여 뇌의 작동 원리를 규명합니다. 특히 1mm 크기의 예쁜꼬마선충은 모든 신경망의 지도인 '커넥톰'이 완벽하게 해독된 유일한 생명체로, 뇌 연구의 중요한 이정표가 됩니다. 이러한 연구들은 뇌가 신체의 사령탑으로서 어떻게 모든 생명 현상을 제어하고 복잡한 행동을 만들어내는지 구체적으로 보여줍니다. 흔히 뇌를 완벽하게 설계된 슈퍼컴퓨터에 비유하곤 하지만, 생물학적 관점에서 뇌는 진화의 과정에서 나타난 일종의 클루지(Kluge) 결과물에 가깝습니다. 신경 세포의 신호 전달 속도는 컴퓨터의 연산 속도에 비해 현저히 느리며, 과거의 구조 위에 새로운 기능이 덧대어진 진화의 흔적을 고스란히 간직하고 있습니다. 뇌는 최적의 효율을 가진 정밀한 기계라기보다 생존을 위해 환경에 적응하며 유연하게 변화해 온 유기체입니다. 이러한 불완전함과 우연성이야말로 인간의 뇌가 가진 진정한 생물학적 특성이며, 우리가 기계와 차별화되는 지점이기도 합니다.

김경진

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[강연] 뇌 : 신비한 세계로의 초대 (3) _ 신희섭 | 2016 봄 카오스 강연 '뇌 - Brain' 1강 | 1강 ③

공감은 인간만의 전유물이 아닙니다. 실험을 통해 쥐 또한 타자의 고통에 공감하는 모습을 보여주며, 이는 뇌에서 발생하는 복잡한 상호작용의 결과임을 알 수 있습니다. 뇌과학적 관점에서 공감은 단순한 심리적 현상을 넘어 생존과 사회적 관계 형성을 위한 필수적인 기제입니다. 이러한 발견은 인간의 고유한 특성이라 여겼던 고등 정신 작용들이 사실은 생물학적 진화의 산물임을 시사하며, 뇌의 신비를 푸는 중요한 열쇠가 됩니다. 타자의 감정을 읽고 반응하는 능력은 생명체가 공동체를 유지하며 살아가는 데 있어 핵심적인 역할을 수행합니다. 감정은 흔히 하나로 묶여 불리지만, 뇌과학적으로는 '에모션'과 '필링'으로 구분하여 이해할 수 있습니다. 에모션은 외부 자극에 대해 신체가 즉각적으로 보여주는 생리적 반응이며, 필링은 이러한 신체적 변화를 의식적으로 인지하는 느낌을 의미합니다. 에모션은 이성적인 판단이 내려지기 전 훨씬 빠르게 작동하여 생존을 돕습니다. 우리가 위험한 상황에서 논리적으로 계산하기 전에 몸이 먼저 반응하는 것은 바로 이러한 감정의 원초적 기능 덕분입니다. 이러한 구분은 우리가 자신의 내면 반응을 보다 객관적으로 이해하는 데 도움을 줍니다. 인공지능 알파고는 방대한 데이터를 계산하여 최적의 수를 찾지만, 인간은 감정을 통해 훨씬 효율적인 결정을 내립니다. 모든 가능성을 계산하는 대신 감정적 동기부여를 통해 가장 의미 있는 선택지에 집중하기 때문입니다. 감정은 때로 이성적인 판단을 방해하기도 하지만, 리스크를 감수하고 잠재된 능력을 끌어올리는 원동력이 되기도 합니다. 이처럼 감정과 이성은 뇌 안에서 강력하게 연결되어 상호 보완적인 역할을 수행하며 인간의 행동을 결정합니다. 감정이 배제된 지능은 효율적일 수 있으나, 생명체 특유의 유연한 대처 능력에는 한계가 있습니다. 뇌과학의 핵심 화두 중 하나인 '커넥톰'은 뇌 속 천억 개의 뉴런이 맺고 있는 거대한 연결망 지도를 뜻합니다. 이는 마치 우주의 수많은 별처럼 복잡하게 얽혀 있으며, 인간의 행동과 정체성을 결정짓는 근간이 됩니다. 우리가 누구인지 정의하는 것은 단순한 세포의 집합이 아니라 그들이 어떻게 연결되어 소통하느냐에 달려 있습니다. 커넥톰 지도를 완성하는 것은 인간의 마음과 질병을 이해하는 지름길이 될 것입니다. 이 거대한 지도는 우리가 세상을 인지하고 반응하는 모든 과정이 정교한 회로의 결과물임을 증명하며, 뇌 연구의 새로운 지평을 열어주고 있습니다. 뇌의 기능은 유전자라는 하드웨어와 회로라는 소프트웨어의 조화로 이루어집니다. 특정 유전자가 결손되면 공포를 느끼지 못하거나 학습 능력이 떨어지는 등 하드웨어적인 결함이 발생할 수 있습니다. 하지만 유전자가 모든 것을 결정하는 것은 아닙니다. 뇌 회로는 매우 유연하며, 환경적 요인에 따라 그 연결성이 강화되거나 변화할 수 있기 때문입니다. 따라서 뇌 질환을 이해하기 위해서는 개별 유전자의 역할을 넘어 전체적인 회로의 연결성을 파악하는 것이 필수적입니다. 하드웨어가 갖춰져 있더라도 환경과의 상호작용을 통해 회로가 어떻게 최적화되느냐가 중요합니다. 후성유전학은 환경이 유전자 발현에 어떻게 영향을 미치는지 설명해 줍니다. 우리가 먹는 음식, 겪는 스트레스, 주변 환경 등은 유전자의 작동 방식을 바꾸어 뇌 기능과 성격에까지 영향을 줄 수 있습니다. 이러한 변화는 당대에 그치지 않고 다음 세대로 전달되기도 하며, 유전자만으로는 설명할 수 없는 생명 현상의 신비를 보여줍니다. 환경이 뇌의 시냅스 단백질 구성을 바꾸고 결과적으로 행동의 변화를 이끌어낸다는 점은 뇌의 놀라운 가소성을 증명합니다. 이는 우리가 처한 환경과 경험이 단순한 기억을 넘어 생물학적 각인으로 남을 수 있음을 시사합니다. 뇌 연구는 이제 뉴런을 넘어 교세포와 같은 다양한 세포들의 역할로 그 지평을 넓히고 있습니다. 뇌는 단순한 세포의 합이 아니라 유전자, 환경, 그리고 복잡한 회로가 층층이 쌓여 만들어진 고차원적인 시스템입니다. 인공지능이 인간의 지능을 모방하려 노력하고 있지만, 감정과 이성이 정교하게 결합된 인간 뇌의 통합적 메커니즘을 완전히 재현하기란 쉽지 않습니다. 끊임없는 학습과 노력을 통해 변화하는 뇌의 무한한 가능성은 여전히 우리에게 많은 탐구 과제를 던져줍니다. 우리는 뇌를 이해함으로써 인간 본연의 가치와 생명의 경이로움을 다시금 확인하게 됩니다.

신희섭, 이창준, 이현숙

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[강연] 뇌 : 신비한 세계로의 초대 (1) _ 신희섭 | 2016 봄 카오스 강연 '뇌 - Brain' 1강 | 1강 ①

생명체의 기본 단위가 세포이듯, 우리 뇌와 신경계를 구성하는 핵심 단위는 신경 세포인 뉴런입니다. 뉴런은 일반적인 세포와 달리 수상 돌기와 축삭 돌기라는 독특한 구조를 통해 전기 신호를 주고받으며 복잡한 그물망을 형성합니다. 인간의 뇌에는 약 1,000억 개의 뉴런이 존재하며, 이들이 만나는 지점인 시냅스는 무려 100조 개에 달합니다. 이러한 방대한 연결망을 '커넥톰'이라 부르는데, 이는 단순한 생물학적 구조를 넘어 우리의 자아와 정체성을 규정하는 중요한 지도가 됩니다. 식물과 달리 동물이 뇌를 갖게 된 결정적인 이유는 바로 '움직임'에 있습니다. 진화의 과정에서 동물은 생존을 위해 더 효율적이고 복잡하게 움직여야 했고, 이를 통제하기 위해 신경계가 발달했습니다. 감각 기관이 머리 쪽으로 집중되면서 신경절이 진화하여 오늘날의 뇌가 형성된 것입니다. 결국 뇌는 외부 환경에서 오는 다양한 감각 신호를 통합하고, 그에 맞는 적절한 운동 명령을 내리기 위해 탄생한 고도의 통제 센터라고 할 수 있습니다. 인간의 뇌는 크게 뇌간, 간뇌, 소뇌, 대뇌로 구분되며 각자 고유한 역할을 수행합니다. 가장 아래쪽의 뇌간은 호흡과 순환 등 생명 유지의 기본을 담당하며, 소뇌는 운동 조절과 자전거 타기 같은 절차적 기억을 관리합니다. 간뇌는 마치 컴퓨터의 라우터처럼 감각과 운동 정보를 분류하여 전달하고 우리 몸의 항상성을 유지합니다. 이들은 마치 하나의 축구 팀처럼 유기적으로 협력하며 우리가 의식하지 못하는 순간에도 생존을 위한 최적의 상태를 만들어냅니다. 뇌의 80%를 차지하는 대뇌는 감정의 뇌인 변연계와 사고의 뇌인 대뇌 피질로 나뉩니다. 해마와 편도체가 포함된 변연계는 과거의 기억에 감정을 입혀 저장함으로써 위험으로부터 우리를 보호합니다. 반면 대뇌 피질은 이러한 정보를 바탕으로 미래의 전략을 세우고 행동을 결정합니다. 뇌간이 현재의 생존을 조율한다면, 대뇌는 과거와 미래를 연결하여 생존 전략을 확장합니다. 이러한 확장의 과정에서 비로소 인간 특유의 의식과 자아가 탄생하게 됩니다. 진화론적 관점에서 뇌의 존재 이유는 더욱 명확해집니다. 단세포 생물인 박테리아는 뇌 없이도 화학 주성을 통해 먹이를 찾지만, 다세포 생물인 해파리는 전신을 동시에 수축시키기 위해 최초의 신경 그물을 만들었습니다. 더 나아가 좌우 대칭 구조를 가진 편형동물은 3차원적인 이동을 위해 신경 세포가 모인 신경절을 발달시켰습니다. 움직임이 필요 없는 성체 멍게가 뇌를 퇴화시키는 사례는, 뇌가 환경 정보를 분석하여 목적 있는 이동을 수행하기 위해 존재한다는 사실을 강력하게 뒷받침합니다.

신희섭

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