[물질×생명×인간] 『지능의 탄생』 (1) 1~5장.

아래 링크로 가시면 예쁜꼬마선충의 커텍톰, 신경펩티드 지도, 이 연구가 진행되어온 역사 개요도 보실 수 있네요. 첨부한 그림은 아래 링크에서 보실 수 있고, 클릭해서 들어가면 훨씬 더 자세한 내용들을 보실 수 있습니다. 그런데 너무 어려워서 AI한테 물어보니 이렇게 설명해주네요. - 왼쪽 첫번째 그림은 수컷 예쁜꼬마선충의 전기 시냅스 연결망입니다. 뉴런들이 원형으로 배열되고, 가운데를 가로지르는 선들이 뉴런 간 전기적 연결입니다. - 위 오른쪽 파란색 그림이 사이언스타임즈에서 말한 '와이파이 지도'입니다. - 아래 왼쪽 그림은 암컷 개체의 탈출 반사 회로만 필터링한 화학적 시냅스 지도라고 합니다. - 아래 오른쪽 그림은 예쁜꼬마선충의 목구멍 입구(pharynx; 인두)를 중심으로 뉴런들을 기능별로 묶어 방사형으로 그린 그림입니다. 예쁜꼬마선충은 인두에 뉴런이 집중되어 있다고 하네요. https://openworm.org/ConnectomeToolbox/

신경펩티드가 뭔지 찾아보니 짧은 아미노산 사슬(단백질)이네요. 우리가 알고 있는 옥시토신, 엔도르핀 같은 것이 신경펩티드였어요. 뉴런이 이걸 분비하면, 시냅스를 통해 바로 옆 뉴런에만 전달되는 게 아니라 주변 공간으로 퍼져나가 멀리 있는 뉴런에게까지 영향을 미친다고 합니다. * 우리가 알고 있는 신경펩티드들 옥시토신(사랑, 유대감 호르몬), 엔도르핀(통증을 억제하고 쾌감을 만드는), NPY(배고픔을 느끼게 하는 기능), GPL-1(포만감을 만들고 식욕을 억제), CRF(스트레스 상황에서 분비) 등. 유선 신경은 즉각적인 반응을 일으키게 하고, 신경펩티드 같은 무선 신경은 좀 더 시간이 더 걸리는 반응에 작동하는 것이네요.

지능의 복잡도와 성능을 평가하기 위해서는 대상이 되는 생명체의 환경과 연관지어 행해야 한다고 책에서 말하고 있습니다. 그런데 서로 다른 생명체들의 다양한 환경을 비교하는 것부터 문제가 된다고 하면서 개미와 사람의 사례를 듭니다. 개미가 먹이를 구해 집으로 돌아가는 과정과 사람이 퇴근길에 장을 봐서 집으로 가는 과정을 동일한 기준으로 보기 어렵다는 것입니다. 이 예를 보니 지능이라는 것이, 누구의 지능인지를 떠나서는 생각하기 어렵겠다는 것을 확실히 알겠습니다. 그래서 이 책에서는 '효용이론', 신경경제학을 가져와서 설명을 시도합니다. 지능이 맥락에 따라 달라진다면, 서로 다른 맥락을 가로질러 비교할 수 있는 공통의 척도가 필요하고, 저자는 그 척도로 경제학의 효용이론을 선택한 것입니다. 신경경제학이라는 분야 자체가 신경과학과 경제학의 교류 속에서 성장해왔고 저자 자신도 경제학에서 신경과학으로 연구분야를 옮겨온 만큼, 이 접근이 전혀 뜬금없는 것은 아닐 것입니다. 그러나 잘 모르는 저로서는 경제학 이론을 생물학으로 가져오는 것이 여전히 낯설게 느껴지네요. 책을 끝까지 읽고 나면 저자의 주장에 설득이 될지, 아니면 여전히 동의할 수 없을지 궁금합니다.

"2장. 뇌와 지능" 내용 중 핵심적이라고 생각되는 부분을 정리해보았습니다. 너무 디테일하거나 어려운 부분은 생략했으니 책에서 확인하시면 되겠습니다. 아직 2장까지 못 가셨다면 아래 내용을 훑어보신 후 책으로 가셔도 좋을 것 같고, 관심 가는 부분을 먼저 읽는 방법도 사용해보시면 어떨까 싶습니다. 책을 처음부터 순서대로 끝까지 볼 수도 있지만, 관심 가는 부분을 먼저 읽고 그 다음 관심가는 파트로 점프하는 방법도 책을 읽는 좋은 방법이라고 생각합니다. :) ------------------------- * 지능과 의사결정 저자는 뇌를 가진 생명체의 핵심 능력을 융통성 있는 행동 선택, 즉 의사결정으로 보고, 이 과정 전체를 '지능'으로 정의합니다. 따라서 지능을 이해하는 것은 곧 의사결정에서 뇌가 하는 역할을 이해하는 것과 같다고 봅니다. 그러나 의사결정 과정을 과학적으로 분석하기란 쉽지 않습니다. 지능의 복잡도와 성능을 평가하려면 해당 생명체의 환경과 연관 지어야 하는데, 환경 자체를 비교하는 것부터 난관입니다.   * 예: 먹이를 구해 귀소하는 개미 vs. 장을 보고 돌아오는 인간 — 어느 쪽이 더 복잡한지 단언하기 어렵습니다. 의사결정의 복잡성을 수량화하는 것 역시 간단한 문제가 아닙니다. * 효용 이론 이 문제를 해결하기 위해 신경과학자들은 경제학의 효용 이론을 빌려왔습니다. 효용(utility)이란 선택 가능한 행동의 가치값을 가리키며, 경제학에서는 두 종류로 구분합니다.
 - 서수적 효용 : 선호의 순서(어느 것이 더 선호되는가)
 - 기수적 효용 : 선호도의 크기를 실수로 표현 효용 이론이 의사결정 연구에서 중요한 이유는 두 가지입니다.
 - 첫째, 모든 행동의 효용값을 알면 선택 문제가 원리적으로 해결된다.
 - 둘째, 의사결정에 항상 따르는 불확실성과 시간 지연의 문제를 효용값을 통해 비교적 손쉽게 다룰 수 있다. * 효용 이론의 한계와 '마치 이론'(as-if theory) 효용이 의사결정에서 중요한 역할을 하는 것은 사실이지만, 인간이나 동물이 매번 효용값을 계산해서 선택한다는 보장은 없습니다. 실제로 경제학자들은 '효용이 정말 존재하는가'라는 질문에 대한 답을 사실상 포기했습니다. 그럼에도 효용 이론은 경제학 이론 전반의 토대이기 때문에 완전히 배척할 수 없었습니다. 대신 경제학자들은 실용적 입장을 취합니다. 즉, 뇌가 실제로 효용을 계산하든 아니든, 이론이 관찰 가능한 현상을 잘 설명한다면 그것으로 충분하다는 것입니다. 이처럼 실제로 존재하지 않더라도 존재하는 것처럼 가정하여 현상을 설명하는 이론을 '마치 이론(as-if theory)'이라고 부릅니다. * 신경경제학의 등장 지난 수십 년간 신경과학이 발전하면서, 의사결정 중 뇌에서 효용과 관련된 신호를 직접 측정하는 것이 가능해졌습니다. 이를 기반으로 의사결정과 뇌 기능을 연구하는 신경경제학이라는 분야가 새롭게 부상했습니다. 신경경제학은 두 가지를 가능하게 했습니다. 하나는 뇌 활동 측정을 통해 개인의 선택을 예측하는 것이고, 다른 하나는 효용이 실제로 존재하는지를 실험적으로 검증하여 기존 효용 이론을 보완하는 것입니다.  * 뇌를 직접 들여다보는 방법 혈류 변화(BOLD 신호*)를 통해 측정하는 fMRI보다 더 직접적으로 뇌를 들여다보는 방법은 신경세포의 활동전압을 직접 측정하는 것입니다. 활동전압은 신경세포 간에 신호를 주고 받을 때 발생하는 전위차입니다. (*BOLD : Blood Oxygen Level-Dependent. 혈액 내 산소 농도에 의존하여 변화를 나타내는 신호. 산소를 가진 헤모글로빈과 그렇지 않은 헤모글로빈이 자기장에 반응하는 성질이 다른 것을 이용.) 이 연구의 토대를 마련한 사람은 영국의 생리학자 에드거 에이드리언입니다. 그는 무려 1920년대에 당시 최첨단 기술에 해당하는 진공관으로 만들어진 증폭기와 전위계를 이용해서 개구리의 좌골신경에서 발생하는 활동전압을 관찰했습니다. 에이드리언은 신경세포 간에 일어나는 활동전압의 빈도 변화를 통해 정보가 전달된다는 것을 규명했고, 그 공로를 인정받아 1932년 노벨 생리의학상을 수상했습니다. * 효용의 결정 요인과 행복 효용은 인간의 선택뿐 아니라 행복에도 관여합니다. 행복에는 '설정점(set point)' 개념이 있는데, 좋거나 나쁜 일이 생겨도 일정 시간이 지나면 행복감이 기저 수준으로 돌아온다는 것입니다. 그렇다면 효용 자체는 어떻게 결정되는 걸까요? 저자는 유전자뿐 아니라 환경 역시 효용값 결정에 큰 영향을 미친다고 보며, 이 문제는 책 후반부에서 더 깊이 다룹니다.

2장을 읽으면서 들었던 질문들을 몇 가지 정리해보았습니다. 답이 있는 질문이 아니니, 함께 생각해보면 좋겠습니다. 읽으시면서 들었던 궁금증이나 이상한 점, 함께 이야기해보면 좋을 소감과 단상을 올려주시면 책을 읽어나가는 데 동기부여가 될 것 같습니다. ^^ (1) 뇌과학·신경과학의 의사결정 경로와 경제학의 효용 이론이 정말 동일한 대상을 다루고 있는가? (2) 효용값을 아는 것과 결정 과정을 아는 것은 별개의 문제 아닌가? 효용값을 '안다'는 것과 실제로 '선택한다'는 것 사이에는 어떤 간극이 있는가? 앎이 곧 행동으로 이어지지 않는 경우(알면서도 나쁜 선택을 하는 경우)를 효용 이론은 어떻게 설명하는가? (3) 뇌 내부의 의사결정 문제와 외부 환경의 불확실성 문제를 뒤섞고 있는 것은 아닌가? (4) fMRI나 활동전압으로 뇌 활동을 측정할 때, 우리는 상관관계를 보는 것인가, 인과관계를 보는 것인가? 측정 자체가 의사결정 과정에 영향을 미치지는 않는가? (5) 마치 이론(as-if theory)'은 예측력은 있지만 설명력은 부족할 수 있다. 신경경제학은 현상을 해명하는 것이 목적인가, 아니면 행동을 예측하는 것 자체가 목적인가? (6) 그러나 측정 불가능한 다른 요인이 있다면, 그것의 존재 여부는 어떻게 확인할 수 있을까?

안녕하세요! 『지능의 탄생-RNA에서 인공지능까지』 읽기 모임 2주차가 시작되었습니다. • 3월 16일 (월) ~ 3월 22일 (일) : 3장. 인공 지능 / 4장. 지능과 자기 복제 기계 2주차에는 ‘1부 지능이란 무엇인가’의 마지막 장인 ‘3장. 인공지능’과, ‘2부 지능의 진화’의 첫 장인 ‘4장. 지능과 자기 복제 기계’를 읽습니다. ‘3장. 인공지능’에서는 기계와 인간의 지능을 비교함으로써 지능과 생명체의 관계에 대해 알아봅니다. 인간의 뇌와 컴퓨터는 어떤 점에서 다른가, 과학이 계속 발달하면 결국 인간의 뇌를 능가하게 되는가, 생명체와 비생명체의 의사결정 과정은 어디에서 차이가 나는가? 이런 것들을 알아보기 위해 화성 탐사 로봇의 사례를 통해 살펴봅니다. 여기서도 앞에서 말했던 ‘효용’이론을 사용합니다. 3장 서두에서는 이미 결론을 힌트로 제시하고 있는데, 지능은 오직 생명체만 가진다는 것입니다. ‘4장 지능과 자기 복제 기계’에서는 생명의 긴 역사를 통해서 ‘자기 복제 기계’가 어떻게 등장했고 어떻게 자기 복제 기능을 개선시켜왔는지 알아봅니다. 뇌와 유전자는 이 과정에서 등장한 가장 놀라운 자기 복제 발명 장치라고 설명하며, RNA, DNA, 세포 그리고 뇌까지 생명 진화의 역사의 핵심을 짚어냅니다. 3, 4장의 내용을 따라가면서 생각해볼 수 있는 질문 혹은 주제 몇 가지를 생각해보았습니다. 던지고 싶은 질문, 단상과 소감, 주제, 키워드 등을 자유롭게 공유해주세요. - '효용' 이론이 인간의 지능을 설명하는 데 적절한 틀이라고 생각하시나요? 어떤 점에서 한계가 있을 수 있을까요? - 지능의 개념 정의에 위배되는 행동, 예를 들어 자기 복제에 도움이 되지 않은 이타적인 행동 혹은 자기를 파괴하는 행동 등은 어떻게 이해해야 할까요? - 인간의 뇌와 컴퓨터를 비교할 때, 그 비교 기준이 무엇인지 그리고 적절한지 유념해서 따라가 봅시다. - 뇌와 유전자를 '자기 복제 기계'로 보는 관점에 동의하시나요? 이 틀로 설명되지 않는 것은 무엇일까요?

그렇다면 소설이나 영화에 자주 등장하는 폭주하는 인공지능(『2002 스페이스 오디세이』의 HAL이나, 『아이, 로봇』의 써니, 비키 같은)처럼 스스로 결정하고 자신의 목표를 가지고 있는 기계들이라면 ‘지능’이라고 부를 수 있는 걸까요?

우리가 지금 AI를 두고 얘기하는 것에 비유해보면, 시계며 증기기관을 두고 했던 논쟁이 조금 이해가 되기도 하네요.

첨부한 이미지는 최초의 트랜지스터입니다. 1947년 벨 연구소에서 발명 후 50주년을 기념하기 위해 만든 복제품이라고 합니다. 출처 : https://en.wikipedia.org/wiki/History_of_the_transistor 트랜지스터에 대해서 잘 몰라서 조금 찾아보았습니다. 트랜지스터는 현대 전자기기의 핵심 부품으로, 크게 두 가지 역할을 합니다. (1) 스위치 : 전류를 켜고 끄는 역할을 합니다. 컴퓨터의 CPU 안에는 수십억 개의 트랜지스터가 0과 1을 표현하며 모든 연산을 처리합니다. (2) 증폭기 : 작은 신호를 큰 신호로 키우는 역할을 합니다. 마이크로 들어온 작은 전기 신호를 스피커가 울릴 만큼 크게 만드는 것이 그 예입니다. 1947년 벨 연구소에서 처음 발명된 이후, 트랜지스터는 크기가 점점 작아져 지금은 수 나노미터(nm) 수준입니다. 손톱만 한 칩 안에 수백억 개가 들어가며, 스마트폰·컴퓨터·자동차 등 모든 전자기기의 기반이 되고 있습니다.

시냅스는 트랜지스터 여러 개를 합해놓은 것과 비슷하다고 하는군요. 신호 전달을 위해서 여러 단계를 거치고 신경전달물질이 많이 분비될수록, 그리고 수용체가 많을수록 시냅스 후 신경세포의 막 전위에 더 큰 변화가 발생하게 되는데, 이것이 시냅스의 가변성을 만들고 학습에 따라 상황별 적절한 반응법을 찾는데 유리하다고 합니다. 이런 설명을 보면 뇌가 결국 물리화학적 반응의 집합이 아닐까 하는 생각이 들면서, 언젠가 그것을 완전히 재현한 기계가 만들어질 수도 있을까 두렵네요. 그런데 설령 그런 존재가 만들어진다 해도, 그 기계가 과연 무언가를 '느끼는지’, ‘자아’라고 할 수 있는 것이 있는지는 여전히 알 수 없는 문제가 아닐까 의문이 듭니다. 첨부한 그림은 시냅스에서 신호가 전달되는 과정입니다. 책 p.99 ‘그림 3 시냅스의 구조’와 함께 보시면 좋을 것 같습니다. (출처 : 포스텍 https://tinyl.co/4QeC)

참여가 늦어져 죄송합니다! 내일 도서관에 책이 도착할 것 같아요. 느리지만 열심히 따라가겠습니다.

반갑습니다~ ^^ 책모임 함께 하게 되어 기쁘고 감사합니다! :)

(1) 지능이 살아가는 데 많은 영향을 미치는 거 같아 관심이 많아 관련 책을 읽어 보고 싶었습니다. ^^ (2) 지능이란 무엇인가?에 대한 답 (3) 인간지능에만 관심이 있어서...ㅎㅎ 이것도 종차별인가요?

ㅎㅎ 답해주셔서 감사합니다! 지금 우리에게 가장 뜨거운 이슈가 '인공지능'이고, 인간지능을 알아야 인공지능을 알 수 있다고 책에서 말하고 있어요. 그러고보면, 이 책의 진짜 목적은 인간지능이 아니라 인공지능이 아닌가 싶기도 합니다. ^^;