Category Archives: 세상 읽기

19.11.24

전문가의 뇌는 망설이지 않는다

본질적으로, 비선택적 뉴런은 쥐가 어떻게 행동하든, 잘못된 선택을 하고 보상을 받지 못하더라도 무분별하게 반응한다. 초보자의 뇌는 선택적이지 않은 패턴의 뉴런으로 가득 차 있다고 처칠랜드 교수는 말한다.

그에 비해, 전문가의 뇌는 매우 구체적인 반응 패턴으로 가득 차 있다. 이 선택적 뉴런들은 쥐가 어떤 하나의 선택을 할 때만 반응한다. 생쥐가 어떤 방법이 다른 방법보다 더 낫다는 것을 알게 되면, 그 패턴은 더 강해진다.

결국 전문지식에 도달하면 패턴이 너무나 분명해져, 쥐는 어떤 결정을 실행하기도 전에 쥐의 뇌가 준비하는 것을 볼 수 있었다고 연구팀은 말한다. 쥐가 초보자일 때는, 뉴런만 가지고는 쥐가 어떤 선택을 하는 순간까지 무엇을 할지 알 수 없었다. 뉴런의 변화는 약 4주 동안 점진적으로 일어났다.

하면 할수록 익숙해지고 결정이 빨라진다는 것은 놀라운 일이 아닌데, 결정하기도 전에 준비가 일어난다는 것은 흥미롭다. 생각해보면 위치적으로도 전두엽은 나중에 처리하는 지역이라 일단 먼저 준비가 실행되고 전두엽이 최종 결정을 내리는 식으로 동작하는 듯

아디다스 로봇공장 실험은 왜 실패했나

아디다스는 이번 결정을 내린 이유를 더는 구체적으로 설명하지 않았다. 아마도 로봇공장이 만들 수 있는 신발 종류의 수가 제한돼 있다는 점이 큰 걸림돌이었을 것이라고 외신들은 추정했다. 애초 아디다스의 안스바흐 공장은 니트 소재의 갑피와 신축성 있는 중창을 갖춘 운동화를 자동생산하는 시스템을 갖췄다. 이는 아디다스의 대표적 인기제품인 슈퍼스타, 스탠스미스 같은 고무창 가죽신발을 만들 수는 없다는 걸 뜻한다. 새로운 자동화기계를 만들고 설치하면 가능하기는 했지만, 그러기에는 시간과 비용을 감수해야 했다. 자동화 시스템이 기대치에 비해 활용 폭이 적었던 셈이다.

아직 갈 길이 멀구나

“모든 자극과 쾌락 중단” ‘도파민 단식’

“식사를 삼간다. 스마트폰과 컴퓨터는 물론 어떠한 종류의 화면도 보지 않는다. 음악을 듣지 않는다. 집중과 에너지를 필요로 하는 운동을 하지 않는다. 업무를 하지 않는다. 성관계는 물론, 다른 사람의 몸을 만지지 않는다. 다른 사람과 눈을 맞추지 않는다. 꼭 필요한 경우를 빼곤 말을 하지 않는다.”

‘도파민 단식’을 하는 사람은 가벼운 스트레칭이나 실내에서 어슬렁거리는 산책, 집중하지 않는 가벼운 독서 등으로 소일하며 가능한 한 모든 감각적 자극을 최소화하는 시간을 보낸다.

나도 요즘 내가 내 뇌를 너무 밀어 붙이고 있다는 생각이 드는데 –물론 스마트폰 사용이 그 중 큰 부분이긴 하지– 명상과 산책이 필요하다고 느끼고 있음.

“너무 위험한 도구” 자동 글쓰기 AI 마침내 공개

올 2월 오픈AI가 공개한 사례를 통해, GPT-2 성능 수준이 알려졌다. “오늘 가수 마일리 사이러스가 할리우드 대로에 있는 아베크롬비 매장에서 물건을 훔치다 잡혔다”라는 문장을 제시하면, GPT-2는 기자가 쓰는 것만큼 자연스럽고 생생한 문장으로 이야기를 풀어낸다. 또 다른 사례로 “레골라스와 김리는 함성을 지르며 무기를 들고 오크를 향해 진격했다”라는 문장을 제시했더니, 인물 묘사와 대화가 포함된 짧은 판타지 이야기를 완성했다. 오픈AI쪽은 “카멜레온처럼 주어진 텍스트의 내용과 스타일을 다양하게 각색하는 인공지능 모델로, 이를 통해 사용자는 선택한 주제에 대해 생생하고 논리적인 후속 이야기를 만들 수 있다”고 설명했다. (중략)

오픈AI에 따르면, GPT-2의 장점과 함께 한계도 드러났다. 짧은 문장이 아니라, 소설과 같은 지속되는 긴 이야기의 경우에서 두드러졌는데, 등장인물의 이름과 특징을 지나치게 일관되게만 묘사하는 특징이다. 사람 작가가 쓰는 소설에서는 어색한 방법이라, 독자가 자연스럽지 않다고 느끼게 된다는 점이다.

재미있는 내용이라 정리. 아직은 갈 길이 멀다고 느끼면서도, 현재의 머신러닝, 딥러닝으로는 아예 도달 불가능한 영역이 아닐까 싶기도 하다. 다른 무언가가 필요하다고 생각 됨

 

19.11.17

우등생일수록 근시 많다는 이야기 사실일까

안경 썼다고 우등생은 분명 아니지만, 상당수의 우등생은 안경을 쓰는 것 같다. 오랜 과거 시험의 전통이 있는 한국 등 동아시아 사회의 근시가 유독 높은 것도 수상하고, 유대인이 다른 인종에 비해 두 배나 근시가 많은 것도 이상하다. 혹시 공부를 너무 열심히 해서 그런 것은 아닐까? 

일단 결론부터 말하면, 근시는 정시나 원시에 비해서 높은 지능과 관련되는 것으로 보인다. 수많은 연구에서 거의 일관된 결과를 보여주는데, 근시와 높은 지능은 ‘인과 관계의 방향성’은 알 수 없지만, 아무튼 양의 상관도를 가지고 있다. 물론 상식적으로 근시가 높은 지능의 원인일 것 같지는 않지만. 

재미있는 스낵 지식.

19.11.10

우주로 간 사람 심장세포…유전자 수천 개 발현 달라졌다

우주에 머무는 동안 심장이 미세중력 환경에 맞게 세포 수준에서 변화했다는 뜻이다. 이후 루빈스가 지구로 귀환하자, 세포 대부분이 10일 이내에 원래 지구에 있었을 때의 상태로 되돌아왔다. 

인간은 단일한 개체가 아니라 수 많은 세포들이 집합이며 동시에 그들이 죽고 새로 생겨나는 일종의 생태계인 셈.

자녀 성적이든 투자 포트폴리오든 빈번한 확인은 득보다 실이 크다

한 달에 한 번 미만으로 포트폴리오를 확인하는 투자자는 손실을 목격할 확률이 6% 줄어든다. 

자꾸 개입하지 마라

19.11.03

전 국민 월 30만원 기본소득 지급… 2년 안에 가능하다

이번에 나온 제안은 해외에서 논의되는 ‘환경세’ ‘구글세’ 등 신종 세금을 도입하는 방식이 아니라 현재 세제를 손보고 아동수당과 기초연금을 폐지하는 등 ‘2년 안에 가능한’ 방식으로 재원을 마련한다는 구상이다. 이원재 LAB2050 대표는 “한국은 소득세에 대한 비과세 감면 항목이 너무 많아 세제가 지나치게 복잡하고 소득세의 명목세율과 실효세율에 큰 차이가 있다”면서 “세제를 단순화하는 것만으로도 56조원의 기본소득 재원이 생긴다”고 주장했다. 동시에 연소득 4,700만원(세전)이하인 개인은 기존보다 소득이 늘어나도록 소득세 명목세율을 2~3%포인트 낮추는 쪽으로 설계했다.

연소득 4,700만원이 넘어도 모두가 전보다 소득이 줄어드는 것은 아니다. 가구원 전원에게 기본소득이 지급되기 때문에 고소득 1인가구가 아닌 이상 대부분 가구의 총 소득은 오히려 늘어난다. 예를 들어 연 소득이 1억원인 외벌이 4인가구(자녀 2명 포함)가 월 30만원의 기본소득을 받는 경우, 소득세 비과세 감면혜택을 받지 못해 현재보다 연 700만원의 세금을 더 내야 하지만, 배우자와 자녀 2인에게 연 360만원씩이 지급되므로 가구소득 총액은 오히려 350만원 가량 늘게 된다.

최초에 기본소득 제안이 모든 복지비용을 일원화한다는 개념에서 출발한 것임을 생각해 보면 –복지 대상을 찾고 지급하는 행정비용 감소와 함께– 현재 사용하는 복지 예산을 기본소득으로 돌리면 불가능한 이야기는 아니라고 생각 함. 30만원 지급을 위한 재원이 180조인데, 2019년 복지 총액이 162조이기 때문 ([2019 예산] 내년 예산안 470조 확정…복지·교육이 ‘절반’) 약간의 증세 정도만 되면 가능하지 않을까 싶다.

한동안 생각을 많이 해봤는데, 한때는 모두에게 주는 소득은 수학적인 관점에서 모두에게 안 주는 소득과 동일하기 때문에 기본소득이 사실상 의미가 없는게 아닐까라고 생각한 적이 있었는데, –그 효과는 모두 인플레이션으로 상쇄– 기본소득을 위한 증세에서 불평등 완화를 기대할 수 있기 때문에 –세금은 상대적으로 부자가 더 많이 내니까– 일단은 효과가 있다는 쪽으로 결론을 내렸다.

기본소득에 의한 노동 의욕 감소는 논의의 대상은 될 수 있겠지만, 개인적으로는 인간이 기본적으로 갖는 남들보다 우월함을 뽐내고 싶어하는 기질 –그 근원에는 성선택이 있을 것이다– 때문에, 설령 놀고 먹는게 가능할지라도 그렇게 사는 사람은 많지 않을거라 생각 한다. 누구나 사회적으로 인정받는 일을 하는 사람들과 친해지고 연애를 하고 싶어하지 집에서 놀고 먹는 사람이랑 그러고 싶어하는 사람은 없으니까

딥러닝 AI가 쉽게 속는 이유

위의 사건은 가상의 이야기지만, 저런 방식으로 인공지능을 속이는 것은 충분히 가능한 일입니다. 스티커를 몇 군데 붙여서 정지 신호를 잘못 읽게 만들 수 있다는 것은 이미 알려진 사실입니다. 안경이나 모자에 특정한 패턴을 넣어서 얼굴 인식 시스템을 속이는 것도 가능합니다. 화이트 노이즈를 이용해 음성인식 프로그램이 가상의 문구를 듣게 하는 것도 가능합니다.

위의 예들은 오늘날의 첨단 인공지능의 심층신경망(DNN)을 이용한 패턴 인식 기술이 얼마나 취약한 것인지를 보여주는 예들입니다. 이 기술은 사진, 음성, 소비자의 취향 데이터 등을 분류하는데 놀라울 정도의 성능을 보여줍니다. 그리고 자동화된 전화응답에서 넷플릭스의 추천 프로그램에까지 일상에서도 널리 쓰이고 있습니다. 하지만 여전히 사람에게는 인식 불가능할 정도로 작은 변화를 입력에 추가하는 것만으로도 최고 수준의 신경망을 무력화시킬 수 있습니다. (중략)

이를 해결하려는 한 가지 시도가 DNN 을 심볼릭 AI 와 결합하는 것입니다. 심볼릭 AI 는 기계학습이 인기를 끌기 이전에 AI 연구를 주도하던 패러다임입니다. 심볼릭 AI 에서 기계는 자신에게 주어진 세상의 작동 방식, 예를 들어 그 안에 어떤 대상들이 있으며 이 대상들이 서로 어떤 관계를 가지는지에 대한 규칙을 미리 가지고 있습니다. 뉴욕 대학의 심리학자인 게리 마커스와 같은 이들은 이런 하이브리드 AI 가 답이라고 생각합니다. “딥러닝이 당장 너무 유용한 결과를 내놓는 바람에 사람들은 장기적인 시야를 잃었습니다.” 마커스는 오늘날의 딥러닝 접근 방식에 대해 오랬동안 비판적인 입장을 취해왔습니다.

순수 데이터 기반의 모델의 한계. 딥러닝으로는 결코 도달할 수 없는 지점이 있다. 사람이 언어를 배울 때도 모든 문장과 단어를 외워서 배우는게 아니라, 자신이 배운 문장과 단어에서 구조적인 규칙을 찾아내는 식으로 하지. 모든 문장을 외우려고 하면 거의 무한한 표현을 다 외워야 하는데 그건 불가능.

데이터에 노이즈를 살짝만 섞어도 취약하다는 것도 자율주행 같은 안전이 담보되어야 하는 영역에서 큰 걸림돌이 될 수 있다.

첫 현생인류는 20만년 전 남아프리카人…지구 자전축 변화 따른 기후변화로 확산

연구 결과 L0 인류는 20만 년 전 칼라하리 지역에서 처음 등장했던 것으로 밝혀졌다. 기존에 추정하던 등장시점인 약 18만 년보다 2만 년 늦춰진 결과다. 연구팀은 L0 인류 집단이 여러 차례 ‘분가’를 거쳐 여러 다시 작은 인구 집단들을 만들었다는 사실을 밝히고 이들 사이의 가계도를 그렸다.

그렇다고 합니다.

머리 많이 쓰면 단명한다?

뇌세포가 과도하게 활성화되는 것이 수명에 부정적인 영향을 줄 수 있다는 연구 결과가 나왔다. 

연구팀은 55~100세에 신경 장애나 인지 손상을 겪고 사망한 수백 명을 대상으로 뇌 조직에서 신경세포 활동에 관련된 유전자의 발현 패턴을 조사했다. 그 결과, 85세 이상 장수한 사망자의 뇌에서는 신경세포 흥분과 관련된 유전자 발현이 더 적은 것으로 나타났다. 

?!!

19.10.27

논란의 구글 양자컴퓨터 칩 드디어 공개…”양자우월성 달성했다”

당시 구글은 현존 최고 슈퍼컴퓨터로 1만 년 걸릴 문제를 양자컴퓨터로 3분 20초(200초)만에 풀었다고 밝혀 과학계와 공학계에 파장을 일으켰다. 

이 연구 결과가 동료 평가를 거친 정식 논문으로 드디어 출판됐다. 유출됐던 연구 내용은 전부 맞는 것으로 드러났다. 경쟁사인 IBM은 문건 유출이 보도된 10월 초부터 지난 21일까지 줄곧 “구글은 양자우월성에 도달하지 않았다”고 부정해 왔지만, 적어도 구글이 현존 최고의 양자컴퓨터 칩을 개발해 특정 과제에서 슈퍼컴퓨터보다 뛰어난 성능을 보인 것은 확실해졌다. (중략)

블로그 글과 논문에서 에드윈 페드노 IBM연구소 석좌연구원과 제이 감베타 IBM 연구소 부소장 등 세 명의 전문가는 “구글 문건은 기존 슈퍼컴퓨터로 1만 년이 걸리는 문제를 새로 개발한 양자컴퓨터 칩으로 3분 20초만에 풀었다고 밝히고 있지만, 우리가 다시 살펴본 결과 그 문제는 현존 슈퍼컴퓨터로 이틀 반이면 훨씬 높은 신뢰성으로 풀 수 있는 문제였다”며 구글이 기존 컴퓨터도 도저히 불가능한 성능을 보인 것은 아니라고 주장했다. IBM은 “이 계산도 아주 보수적으로 잡은 결과이고, 성능을 최적화하면 계산에 드는 자원을 더 줄일 수도 있다”고 덧붙였다. (중략)

정 책임연구원은 “구글이 수행한 알고리즘을 기존 컴퓨터로 풀었을 때 양자컴퓨터보다 절대 좋은 성능을 낼 수 없다고 수학적으로 증명되지는 않았기 때문에, 새로운 알고리즘을 개발하고 기술을 총동원하면 기존 컴퓨터로도 양자컴퓨터와 비슷하거나 오히려 더 좋은 성능을 낼 가능성은 언제든 존재한다”며 “이번에 IBM은 이렇게 기존 컴퓨터의 성능을 극대화하는 방법으로 (양자우월성의 기준을 높여) 구글이 양자우월성에 도달하지 않았다고 주장하고 나선 것”이라고 말했다. 그는 “양자우월성은 정의하기 나름이기 때문에 구글이 양자우월성에 도달했는지 여부는 논란이 될 수도 있다”며 “하지만 그렇다고 해서 구글의 시커모어가 현존 최고의 양자컴퓨터 칩이라는 사실은 부정할 수 없을 것”이라고 말했다.

복잡한 내용이라 이해가 쉽지 않은데, 여튼 결론은 아직 완전한 의미의 양자컴퓨터가 만들어진 것은 아닌 것 같다.

게다가 현존하는 양자 컴퓨터는 외부의 아주 작은 간섭 –와이파이 신호– 만으로도 계산에 오차가 발생해서 그거 보정하는데 들어가는 비용도 크다고 하니. 설령 양자 컴퓨터가 등장해도 그게 현장에 적용되기까지는 아직 먼 이야기인 것 같다.

중국의 양자 기술, 미국에 ‘스푸트니크 충격’을 던지다

“양자 기술은 창이자 방패다. 병 주고 약 준다. 암호를 깰 수도 있고, 지금과 전혀 다른 양자암호 체계를 내놓을 수도 있다. 일종의 방어망이다. 중국이 시현한 게 양자암호다. 이로 인해 양자기술 헤게모니 전쟁에 불이 붙었다.”

중국은 2016년 인공위성 모쯔(墨子)를 쏘아 올렸다. 그러곤 지상과 양자 암호 처리된 교신을 했다. 이듬해엔 베이징(北京)에서 상하이(上海)까지 약 2000km를 잇는 양자 암호 통신망을 설치했다. 지난해에는 베이징과 오스트리아 빈을 양자 암호 망으로 연결해 화상 회의까지 했다. 이게 미국을 흔들었다. 경제지 포브스는 “중국이 해킹 불가능한 양자 통신 네트워크에서 세계를 선도하고 있다”고 했다. 미국은 창(양자컴퓨터)도 방패(양자암호 기술)도 없는데 중국은 일단 방패를 갖춘 셈이다. 중국이 언제 창마저 갖출지 모를 일이었다.

(위 내용은 5월달 기사지만 양자 컴퓨터 때문에 추가) 지금의 중국이 냉전 시대의 러시아와 다른 점은 돈이 엄청 많다는 점. IT, 생명공학 분야에서 조만간 최고의 위치는 중국이 차지할 것 같다.

중국인의 일상생활에 침투하고 있는 안면인증 시스템

광저우 지하철역에서 안면인증 개찰이 지난 9월부터 시작됐다. 개찰구의 타블렛을 보는 것만으로 이용료가 결제되고 빠르게 개찰구를 통과할 수 있다고 한다. 0.3초쯤의 처리시간이라고 하니 사람이 많아도 큰 지장없이 승차가 가능할 듯 싶다. 베이징, 상하이에서도 시범도입이 시작되어 순식간에 전국에 보급될 분위기다.

편의점에서는 세븐일레븐이 도입을 시작해 약 1천개점포에서 안면인증결제가 가능하게 됐다고 한다. 자판기에도 보급이 확대중이다. 나도 저번에 상하이에서 이용해 보려다 (외국인이라) 실패한 일이 있다.

중국이 관련 기술에 대해 하도 선도를 하다보니, 기회를 잡으려면 중국으로 가야 하나는 생각이 든다. 한국으로서는 좀 어렵지 않을까

중국판 디지털화폐, 달러의 ‘아성’에 도전장?

리브라는 비트코인처럼 블록체인 기술을 기반으로 개발되는 암호화폐이지만 중국발 디지털화폐는 위안화의 가치가 담보되는 ‘스테이블코인’이다.

글로벌 암호화폐 거래소 바이낸스(Binance)는 최근 발표한 보고서에서 중국의 디지털화폐가 더블 레이어 구조의 시스템을 이용해 현재 유통되고 있는 지폐와 동전과 같은 기능을 제공하고, 나아가 이를 대체할 가능성이 높다고 정의하고 있다.

구체적으로는 법정통화인 위안화를 1대 1로 연계해 인민은행과 상업은행, 은행과 소매시장 참가자를 각각 연결하는 2층 구조로 되어 있다고 바이낸스는 설명했다. 첫번째 층은 통화 발행 및 상환을 위해 인민은행과 상업은행을 연결하고, 두번째 층은 상업은행과 광범위한 소매 시장을 연결하게 된다.

중국이 가장 부러워하는 것, 그리고 미국이 현재의 지위를 유지할 수 있게 해주는 것은 바로 달러다. 중국은 미국과 같은 화폐 패권을 원한다. 

최소한 중국 자국 내에서는 통용 가능한 디지털 화폐일 것 같다. 실제 통화와 연계했다면 사실상 그냥 화폐인 셈이고 디지털로 거래 가능한 보안을 강화한 화폐인 거겠지. 어차피 지금도 실물 현금 들고 다니지 않으면 돈이 디지털화 되어 있는 거라고 봐도 무방하니까.

미 하원, “저커버그, 리브라 위험성 인정해라”

더불어 저커버그는 리브라가 ‘결제 시스템’이며 ‘화폐’가 아니라 강조했습니다. 더불어 칼리브라를 ‘지갑’이라 부르지만, 돈을 담아 두는 은행 계좌와는 다르다고 밝히며, 리브라가 은행의 역할을 하려는 것이 아니라 말했습니다. (중략)

저커버그는 의원들 앞에서 ‘중국’을 언급하며, 미국과 중국이 세계 패권을 두고 대립하고 있는 사실을 상기시키기도 했습니다. 저커버그는 “오늘날 세계 주요 기술 기업 10곳 중 6곳은 중국 기업”이라며, 중국은 디지털 화폐 영역에서도 빠르게 움직이고 있다고 강조했습니다.

리브라가 달러와 연계된다는데 그러면 그게 화폐인거지 결제 시스템이라고 주장하는 것은 좀 어거지인 것 같다. 다만 우리가 안하면 중국이 하니까 빨리해야 한다는 저커버그의 주장은 설득력이 있음.

다만 미국 정치인들 입장에서는 일개 기업에서 화폐를 만들겠다고 하는데 그걸 받아줄리는 없을테고, 해결책은 미국 정부 차원에서 디지털 화폐를 만드는 수 밖에 없다. 그걸 개발하는 회사를 페이스북으로 하든가 할 수는 있겠지.

인구 고령화와 성장의 경제학: 일본의 시행착오에서 배우기

일본의 인구와 경제 성장률 비교 그래프를 보면, 1920년대부터 인구와 별개로 GDP가 ‘증가’하기 시작한다. 그러나 기울기가 아주 가파르진 않다. 그러다가, 전후(戰後) 기간인 1950년대 이후–1990년대까지는 GDP가 매우 가파르게 증가한다. 1950년대–1990년대 기간 동안, 일본의 GDP 증가율은 인구증가율을 ‘훨씬 상회하는’ 수준임을 한눈에 알 수 있다. (중략)

급속한 경제 성장 역시 로지스틱 곡선에 의한 ‘가파른 성장 기울기’ 때문에 발생하는 것이고, 경제 성장의 둔화 역시 로지스틱 곡선에 의한 수요의 포화 때문에 발생한다. 결국 경제 성장의 둔화=수요의 포화 =산업의 성숙은 같은 말이다. 그럼 ‘수요의 포화’를 극복할 방법은 뭘까? ‘수요의 포화’를 극복할 방법은 두 가지다. (중략)

그렇게 본다면 인구가 줄어들지 않았더라도 경제 성장률은 (과거에 비해) 감소했을 것이다. 요컨대 경제 성장률의 감소에 가장 큰 영향을 미치는 것은 수요의 포화=산업의 성숙=로지스틱 곡선의 기울기 감소이다. 인구는 상대적으로 매우 부차적인 요인이다.

인구가 경제 성장에 큰 영향이 없다는건 꽤 놀랍다. 위 글에서 성장률ㄹ이 떨어진다는 것은 시장이 포화된 상태라서 성장률을 높이려면 혁신을 통해 새로운 수요를 창출하면 성장률이 올라간다는 주장을 담고 있는데, 사실 사람이 가질 수 있는 제품의 한계가 있기 때문에 –어느 부자도 한 번에 2켤레의 신발을 신을 수는 없다– 새로운 수요가 창출되면 기존 수요가 없어지게 된다. 스마트폰이 새로운 시장을 만들었지만, 카메라 등 기존에 있던 제품의 수요는 없어졌으니까. 다시 말해 기존 수요를 파괴하지 않으면서 새로운 수요를 창출하는 무언가가 필요하다는 것 같은데, –세탁기, 냉장고, TV 같은 것이 처음 도입될 때가 그 예가 아닐까– 흠, 복잡한 문제인 것 같다.

“엄마가 좋아? 아빠가 좋아?” 아이는 뒤를 선택한다

쌍둥이와 아주 간단 of the 간단한 대화를 나눌 수 있게 되면서 재미있는 현상을 하나 발견했습니다.

'엄마가 좋아? 아빠가 좋아?' 이렇게 물으면 대답은 십중팔구 '아빠'입니다.

거꾸로 '아빠가 좋아? 엄마가 좋아?'하고 물었을 때는 '엄마'라고 답하는 일이 더 많았습니다.

요컨대 나중에 물어본 걸 선택하는 것.

그냥 느낌적인 느낌으로 이렇게 생각한 걸까요? 아니면 이런 일이 정말 과학적으로 보편적이라고 할 수 있 걸까요?

정답은 물론 '후자'입니다

정답은 존재했다.

남은 수명 알려주는 텔로미어, 다시 늘릴 수 있다

그런데 스페인 과학자들이 살아 있는 생쥐의 텔로미어를 대폭 연장하는 데 성공했다. 정확히 말하면, 같은 종의 보통 생쥐보다 훨씬 긴 텔로미어를 가진 생쥐를 생명공학 기술로 만들어냈다는 것이다. (중략)

텔로미어가 길어진 생쥐는, 암이 덜 생기고 물질대사 측면의 노화가 늦춰졌으며, 수명이 평균 13% 늘었다.

혹시나 했는데, 역시나. 텔로미어를 늘린게 아니라 애초에 텔로미어가 긴 쥐를 만든거였구만. 그 분야에 대해 잘 모르지만 텔로미어는 결과지표일 뿐인 것 같다. 남은 수명에 대한 결과 지표이기 때문에 텔로미어를 보면 남은 수명을 예측할 수 있지만, 텔로미어를 늘린다고 남은 수명을 늘릴 수는 없을 것으로 생각 됨.

19.10.13

거품이 터질 때 주의할 일

우선 전 세계에서 공유 오피스 비즈니스를 하고 있는 위워크가 논란의 주인공이다. 애덤 뉴먼이 2010년 뉴욕에서 창업한 위워크는 소프트뱅크가 투자하면서 기업 가치가 470억 달러까지 치솟았다. 한국에 오면 시가총액이 SK하이닉스와 맞먹는 엄청난 기업 가치다. 그런데 창업자 애덤 뉴먼의 방만한 경영과 조 단위 적자에 대한 비판이 잇따랐다. 결국 애덤은 최고경영자(CEO) 자리에서 물러나고 위워크는 일단 상장 계획을 철회했다. 위워크의 기업 가치는 3분의1로 떨어졌다. 이미 상장에 성공한 우버나 리프트, 슬랙 같은 유니콘 스타트업들의 주가도 하향곡선을 그리면서 비판에 직면하고 있다.

거기다가 최근 제조업 지수 하락 등 미국 경제의 불황 가능성이 더해지면서 테크 거품 붕괴 가능성이 많은 사람들의 공포심을 자극하고 있다.

전세계 경제는 이미 불씨가 터졌을 때 큰 불이 날 정도로 장작이 쌓여 있는 상태이다. 또 한번 빅 숏이 오는가?

청동기 시대에도 사회적 불평등 존재

필립 슈토크하머(Philipp Stockhammer) LMU 선사고고학 교수는 “부(富)는 생물학적 친족 또는 외지 출신과 상관관계가 있었으며, 핵가족은 여러 세대에 걸쳐 재산과 지위를 물려받았다”고 밝히고, “그러나 모든 농장에서 가난하게 살았던 토착민들이 발견됐다”고 말했다.

이 발견은 당시 가구가 복합적인 사회적 구조로 구성되었음을 시사하며, 이는 고대 그리스와 로마에서도 찾아볼 수 있다. 로마시대 때 노예는 가족 단위의 일부였으나 사회적 지위는 달랐다. 그런데 레흐 계곡에서는 이보다 1500년이나 앞서 이런 관계가 형성돼 있었다.

슈토크하머 교수는 이에 대해 “가족 구조에서 사회적 불평등이 얼마나 오래되었는지를 보여주는 사례”라고 설명했다.

불평등의 문제가 과연 인간 사회만의 문제일까? 불평등은 네트워크 구조 자체에서 기인하는 문제다.

인간의 의식을 데이터로 전환할 수 있을까

즉 의식이란 내재적이고(대상에 대한 경험은 경험의 주인에게만 속해 있는 주관적인 것이다), 구조화 되어 있으며(공원, 벤치, 나뭇잎 등 지각된 정보는 서로 연결돼 있다), 종합적이다(경험은 총체적이기 때문에 정보를 각각 분리해서 의식을 새로 구성할 순 없다). 여기에 또 하나 중요한 지점은 이런 정보들을 인과관계로 연결할 수 있는 메커니즘이 있어야 의식이 된다고 보았다. 이 이론을 ‘정보 통합 이론’(IIT·integrated information theory)이라 한다. (중략)

두 이론 사이 차이는 ‘인간 같이 의식을 지닌 인공지능을 만들 수 있는가’란 질문에 대입해 보면 분명히 나타난다. ‘전역 작업 공간’의 경우 답은 “그렇다”가 될 것이다. 이 이론에서 의식이란 특정 정보나 기능을 전체 시스템에 방송할 때 나타나는 현상일 뿐이다. 따라서 현재 한두 가지 일에만 전문적인(바둑을 잘 두는 알파고처럼) 인공지능이 여러 인지 기능과 기억 등을 갖추어 나가다 보면 언젠가 인간처럼 자기 의식을 갖게 되리라 예상할 수 있다. 반면 ‘정보 통합 이론’에서 답은 “아니다”이다. 이 이론에서 의식은 어떤 기능을 갖춘다고 형성되고 말고의 문제가 아니다. 일어나고 있는 일들을 인과관계로 구성하는 총체적인 경험이 바로 의식이기 때문에 지금의 인공지능은 아무리 연산력이 더 높아지고 다른 기능이 붙는다 해서 이런 의식이 생성되지 않는다는 것이다. 최소한 코흐의 생각은 그렇다.

인간의 뇌 또한 기계적인 –세포이므로 엄밀히 말해 기계는 아니지만– 과정에 기인하고 있기 때문에, 의식을 데이터로 전환하지 못할 것이라고는 생각하지 않는다. 다만 내가 생각하는 것은 현재의 컴퓨터 구조로는 안 될 것이라는 것.

다만 우리 사고 능력이 우리의 뇌가 가진 복잡함을 넘어설 수 없을 것이기 때문에 –3차원 구조로는 2차원까지만 이해할 수 있다– 인간은 인간과 동등한 수준의 사고 능력을 가진 기계를 만들 수 없을지도 모른다. 우리 보다 높은 차원의 사고 능력을 가진 외계인이라면 인간 수준의 사고 능력을 가진 인공 지능은 만들 수 있을 것이다.

19.10.06

인공지능 기술의 숨은 비용

프로비질만 그런 것이 아닙니다. 허가를 받고 널리 사용되는 약들 중에도 그 약이 정확히 우리 몸 속에서 어떻게 작용하는지 우리가 알지 못하는 약들이 많이 있습니다. 이는 그 약들이 시행착오(trial-and-error)를 통해 주로 발견되기 때문입니다. 매년 새로운 약품이 임상시험을 거치고 그 중 가장 효과가 좋은 약이 선택됩니다. 때로는 새로 발견된 약이 새로운 연구분야를 만들어내고 자신의 작용기전이 이를 통해 밝혀지는 경우도 있습니다. 물론 늘 그런 것은 아니지요. 아스피린은 1897년에 발견되었지만, 1995년에야 우리는 아스피린이 어떻게 우리 몸 속에서 작동하는지를 이해하게 되었습니다. 의학에는 이런 예가 많습니다. 뇌심부자극술(DBS)은 전극을 뇌속에 삽입하는 기술로 파킨슨 병처럼 특정한 움직임에 장애가 있는 이들에게 20년 이상 사용되어 왔으며 어떤 이들은 이 시술이 인지능력 강화에도 유용하리라 생각합니다. 하지만 누구도 그 이유는 알지 못합니다.

지식에 대한 이러한 접근법, 곧 답을 먼저 찾고 설명은 나중에 찾는 방식을 나는 지적 부채(intellectual debt)라 부릅니다. 어떤 것이 왜 작동하는지 모르는 상태로 언젠가는 그 원리를 알 수 있을 것이라 생각하며 실제로 이를 사용하는 것도 물론 가능합니다. 때로 우리는 이 지적 부채를 쉽게 갚을 수 있습니다. 하지만 수십년 동안 이 기술에 의존하고 다른 분야에까지 적용하면서도 그 원리를 충분히 알지 못한 상태로 사용하는 경우도 있습니다. (중략)

이미지 인식의 문제를 생각해봅시다. 10년 전, 컴퓨터는 사진 속의 물체를 쉽게 인식하지 못했습니다. 오늘날 우리는 일상에서 매우 뛰어난 기계학습모델 기반의 이미지 검색 엔진을 사용하고 있습니다. 구글의 이미지 검색은 인셉션(Inception)이라 불리는 신경망을 사용합니다. 2017년, MIT 의 학부생과 대학원생으로 이루어진 랩식스 팀은 고양이 사진의 픽셀 몇개를 바꾸어 사람 눈에는 여전히 고양이로 보이지만 인셉션은 99.99 퍼센트의 확률로 과카몰 사진으로 판단하는 사진을 만들었습니다. (그 사진이 브로콜리, 모르타르일 확률도 아주 조금 있었습니다.) 물론 인셉션 신경망은 자신이 어떤 고양이 사진을 왜 고양이 사진으로 판단하는지 말할 수 없으며, 때문에 특정한 조작이 가해진 이미지에 대해 인셉션이 잘못된 판단을 내릴지를 예측하는 것도 불가능합니다. 곧 이런 시스템은 일반적으로 알려진 정확도에 비해 의도적인, 훈련된 공격자에 대해서는 매우 쉽게 뚫리는 단점을 가질 수 밖에 없습니다. 

지적 부채라는 내용이 흥미로워서 정리. (사실 2편의 알고리즘 간의 상호 작용 문제는 지적 부채와는 관계는 없는 것 같다) 그런데 생각해보면 우리 중에 우리가 사용하는 언어의 기저를 완벽히 이해하고 사용하는 사람이 있는가하고 물어보면 –심지어 언어학자 중에도 완벽히 이해한 사람은 없을 것이다– 그렇지 않음에도 불구하고 우리는 모두 모국어 전문가이다. 

우리가 사용하는 것에 대해 얼마나 이해가 필요한지에 대해서는 사실 생각해 볼만한 내용인 것 같다. 이해하면 더 잘 사용할 수 있는 것은 분명 사실이기 때문.

운전석이 없는 자율주행 트럭을 선보인 스카니아

아예 운전석을 없애면 트럭을 좀더 공기역학적으로 설계할 수 있으며 그 만큼 연비가 좋아집니다. 다만 현재 기술 수준에서 완전히 사람을 배제할 수 있는 경우는 특정 작업 환경으로 제한될 것입니다. 예를 들어 다른 차량이나 사람이 없는 환경이고 노력을 확보하기 힘든 장소가 우선적인 적용대상일 것입니다. 채석장이나 광산 등이 대표적인 장소일 것입니다.

문득 로봇 전투기가 나오면 사람으로는 견딜 수 없는 움직임을 할 수 있기 때문에 로봇 전투기랑 인간 조종사 전투기가 붙으면 인간이 이길 수 없다는 얘기가 기억 떠오른다.

19.09.29

가난, 인간의 뇌를 바꾼다

연구진에 따르면 소득이 높은 사람일수록 돈을 사용하는 데 현명한 결정을 했을 뿐 아니라 논리 테스트와 인지능력 테스트에서도 모두 좋은 성적을 낸 것으로 나타났다. 연소득이 높은 사람과 낮은 사람의 문제 해결력은 2배 가까이 차이 났다. 연구를 이끈 물라이나단 교수는 "쉬운 문제는 소득에 상관없이 실험 참가자 대부분이 높은 점수를 받았지만 문제가 어려워지면 소득이 낮은 사람들의 점수가 현저하게 떨어졌다"며 "이는 뇌의 인지기능이 재정적 문제를 신경 쓰는 데 사용되면서 다른 결정을 내릴 때 잘못된 판단을 하는 것"으로 해석했다. 

가난은 그저 마음가짐이나 생활 수준의 문제가 아니다. 가난은 머리도 나쁘게 하고, 몸도 나쁘게 하고, 마음도 멍들게 한다. 우리가 가장 먼저 해결 해야 할 것은 비만이나 암이 아니라 가난이다.

모두가 부유해질 필요는 없지만, 모두가 가난에서 벗어나게는 해야 한다.
가난에서 벗어나면 사람들은 보다 건강해지고, 보다 관용적이게 되며, 보다 정의로워진다. 대단히 많은 사회 문제를 한 방에 해결할 수 있다는 얘기다.

뇌의 장기 기억 저장, 렘수면이 결정한다

주류 의견은, 뇌가 새로운 기억을 저장하는 데 수면이 도움을 준다는 것이다. 반면 수면 상태에서, 특히 렘수면 단계에선 뇌가 불필요한 정보를 삭제할 거라는 견해도 제기됐다. (중략)

최근의 동물 실험에선, 수면 중인 뇌가 특정한 유형을 가진 학습 관련 뉴런들의 시냅스(신경 연접부) 연결을 선별적으로 잘라낸다는 게 밝혀졌다. 그러나 이번 연구 결과가 나오기 전에는 어떻게 그런 일이 벌어지는지 알지 못했다.

흥미로운 이야기다. 불필요한 기억을 선별적으로 잘라낸다는데, 그 선별은 누가 무엇을 기준으로 하는가?

염소치기 딜레마

그때 마침 습격대는 시르카시아에서 온 떠돌이 상인과 맞닥뜨렸다. 그를 포로로 잡아둘 수도 없고 그냥 보내줄 수도 없는 상황에서(시르카시아인은 대부분 터키 동조자였다) 일부 대원은 당장 죽이라고 외쳐댔다. 결국 찾아낸 절충안은 상인을 발가벗기고 단검으로 발가락을 모조리 자르는 것이었다. 로렌스는 담담하게 기록했다. (중략)

염소치기들을 풀어준 지 한 시간 반쯤 지나 미군 네 명은 AK-47과 휴대용 로켓발사기로 무장한 탈레반 80〜100명에게 포위되었다. 곧 이어 격렬한 총격전이 벌어졌고, 세 명이 목숨을 잃었다. 탈레반 무장 세력은 실 대원을 구출하려던 미군 헬리콤터 한 대까지 격추해, 그곳에 타고 있던 군인 열여섯 명을 모두 죽였다.

전쟁에서 자비를 바라지 마라. 살아 남는 것이 가장 급선무인 곳. 때문에 가장 좋은 것은 전쟁이 안 일어나는 것이지.

19.09.22

‘얼굴 인식’ 인공지능으로 암흑물질 탐색

‘약한 중력 렌즈(weak gravitational lensing)’로 알려진 이 효과는 은하들의 이미지를 매우 미묘하게 왜곡한다. 이는 마치 뜨거운 날 먼 곳에 있는 물체가 흐리게 보이는 것과 같은 이치다. 빛이 온도가 다른 공기층을 통과할 때 왜곡되기 때문이다. (중략)

이들은 논문 제1저자이자 레프리기아 교수실 박사과정생 야니스 플루리(Janis Fluri) 연구원과 함께 심화 인공신경망으로 불리는 기계학습 알고리즘을 사용해 암흑 물질 지도에서 가능한 한 최대치의 정보량을 추출하도록 학습시켰다. (중략)

이 훈련 결과는 매우 고무적이었다. 신경망은 사람이 만든 통계 분석에 기초한 전통적인 방법으로 얻은 값보다 30% 더 정확한 값을 산출했다. 연구자들에게 이는 커다란 개선으로서, 마치 망원경 수를 두 배로 늘리고 비용과 시간을 많이 들여 관측의 정확성을 높이는 것과 같다.

자동차도 증기기관으로 달리는 차가 나오고(1776년), 사람이 탈만한 속도가 나오는 가솔린 차가 벤츠에서 출시되기까지(1886년) 무려 100년이 더 걸렸다. AI도 지금은 이미지 인식 정도지만 수십 년 후에는 누구나 일상적으로 AI –보다 엄밀히 말하면 좀 더 복잡한 영역에 대한 자동화– 의 도움을 받는 시대가 될 것이다.

19.09.15

뇌의 백업방식은 뉴런에 ‘중복저장’

이것은 어떤 사람이 길고 복잡한 이야기를 예컨대 5명에게 설명하는 것에 비유할 수 있다. 후에 다섯 명 중 한 사람 이이야기를 잊어버렸을 경우라도, 다른 사람이 기억하고 있을 수 있다. 

곤잘레스 박사는 “그 이야기를 다시 할 때마다 새로운 친구들을 데려오면, 원래의 이야기를 보존하고 기억을 강화하는 데 도움을 준다. 비슷한 방법으로 신경세포도 시간이 지나도 잘 기억할 수 있도록 서로 돕는다.”고 말했다.

나는 뇌란 정보 네트워크의 구현체라고 믿고, 뇌에서 사용하는 방식은 모든 네트워크에 통요오디는 것이라 믿는다. 하나의 정보를 하나의 노드(뉴런)이 아니라 여러 노드(뉴런)이 협력해서 다룬다는게 정보 네트워크의 기본 사양일 것이라 생각 함.

망각이란 무엇인가

지난 10년 동안 밝혀진 사실들은 망각이 수동적으로 잃어나는 현상이 아님을 보여줍니다. 오히려, 망각은 뇌에서 일상적으로 일어나는 능동적인 활동의 결과입니다. 어쩌면 거의 모든 동물은 기본적으로 능동적인 망각 기능을 활성화한 상태일 수 있습니다. (중략)

하지만 이에 비해 뇌가 어떻게 기억을 잊는지에 대해서는 오랜 시간동안 누구도 관심을 가지지 않았습니다. 캠브리지 대학의 인지 뇌과학자인 마이클 앤더슨은 이를 일리있는 지적이라 이야기합니다. “기억 능력이 있는 모든 생명체는 망각 능력 또한 가지고 있습니다. 여기에 어떠한 예외도 없습니다. 아주 작은 유기체라도 마찬가지입니다. 경험에서 교훈을 얻는 생명체는, 그 교훈을 잊을 수 있습니다. 그런 면에서, 나는 뇌과학자들이 망각을 그저 부수적인 현상으로 생각했다는 것이 무척 놀랍습니다.”

“진화는 기억의 미덕과 망각의 미덕 사이에 우아한 균형을 만들었습니다. 이는 영속성과 탄력성 사이의 균형인 동시에 불필요한 것을 제거할 수 있는 능력입니다.” 앤더슨의 말입니다.

놀라운 이야기. 정보는 편평하지 않으며, 정보에서 핵심을 차지하는 부분은 따로 있다. 우리는 그 나머지 불필요한 부분을 굳이 기억해서 에너지를 소모할 필요가 없고, 핵심 부분만을 추려서 일반화하면 보다 올바른 모형을 만들 수 있기 때문에 망각을 능동적으로 하는게 아닐까?

망각이 안 되면 (일반 모형을 만들 수 없기 때문에) 예측이 안 된다.

왜 “큰 언어”의 문법이 덜 복잡할까?

하지만 수많은 언어를 체계적으로 비교한 언어학자들은 이 통념과 반대되는 결론에 이르렀습니다. 이른바 “큰 언어”, 그러니까 넓은 지역에서 많은 사람들이 사용하는 언어가 소수의 고립된 집단이 사용하는 언어보다 단순하다는 것이죠. 이러한 결론이 나온 것은 언어학자들이 어휘보다는 문법에 집중했기 때문이기도 합니다. (중략)

2010년 수천 개의 언어를 대상으로 한 한 연구는 “작은 언어”의 단어에 이처럼 다양한 변화형이 더 많다는 사실을 밝혀내습니다. 반대로 영어나 표준 중국어와 같은 “큰 언어”는 단어의 변화형이 그리 많지 않습니다. 그 이유는 정확히 알 수 없지만, 언어가 넓은 지역에 걸쳐 널리 쓰이기 때문이라는 설이 유력합니다.

재미있는 이야기. 아무래도 널리 쓰여져야 하다보니 배우기가 쉬워야 하고, 덕분에 문법 구조가 단순해진게 아닐까?

말이 빠른 언어는 정보 효율도 좋을까

각 언어의 원어민들이 말하는 속도에서도 큰 차이가 난다. 말이 빠른 이탈리아 사람들은 초당 9음절을 발음한다. 비교적 또박또박 말하는 독일인들의 발음 속도는 초당 5~6 음절 정도라고 한다. 그렇다면 말이 빠른 언어를 쓰는 사람들은 다른 언어를 쓰는 사람들보다 더 빨리 정보를 주고받는 것일까? 그렇지 않다는 연구 결과가 나왔다. 말하는 속도는 언어마다 다르지만, 정보를 전달하는 속도는 거의 똑같다는 것이다.

의문을 풀기 위해 프랑스, 한국 등 4개국 공동연구진은 한국어를 비롯해 영어, 이탈리아어, 일본어, 베트남어 등 9개 언어군 17개 언어로 작성한 문서를 이용해, 말하는 속도와 정보 전달 속도의 관계를 측정했다. 이는 언어의 정보 밀도와 관련이 있다. 앞서 2011년 <랭귀지 매거진>에 발표된 7개 언어(영어 프랑스어 독일어 이탈리아어 일본어 만다린어 스페인어) 비교 연구 결과를 보면, 일본어는 정보 밀도가 가장 낮다. 이는 같은 양의 정보를 전달할 때 다른 언어보다 더 말을 많이 해야 한다는 걸 뜻한다. 영어는 일본어보다 정보 밀도가 두배나 높다. 반면 음절 속도(1초당 발음하는 음절 수)는 일본어가 가장 빠르다. 정보 밀도가 낮은 언어는 좀더 빨리 말하는 경향이 있다는 얘기다.

지난 4일 공개 과학저널 <사이언스 어드밴시스>(Science Advances)에 발표된 논문을 보면, 연구진은 이번 연구에서 각 언어의 정보 밀도를 비트 단위로 계산했다. 언어의 정보성은 보통 음절 단위로 계산하는데, 이를 비트로 표현하는 것. 언어에서의 1비트는 정보의 불확실성을 반으로 줄이는 정보량을 가리키는 개념이다. 예를 들어 한 음절을 입 밖으로 말했다고 치자. 이 음절을 말함으로써 내가 가리킬 수 있는 사물의 범위가 사물 전체에서 그 절반으로 줄었다면, 그 음절은 1비트의 정보를 전달하는 것이 된다.

재미있는 내용. 결론적으로 보면 언어가 가진 정보량이 낮기 때문에 같은 정보를 전달하기 위해 더 많은 말을 했고, 그 결과 말이 빨라졌다는 이야기. 전세계 언어에 대해서는 잘 모르지만 좀 더 미루어 짐작해 보면 정보 밀도가 낮은 언어는 말을 빨리 하기 위해 발음이 좀 더 평탄할까?

같은 경험을 해도 남녀 기억은 왜 다를까

이와 관련해 지금까지 발표된 많은 심리학 연구들이 대체로 여성의 기억력이 남성보다 높다는 발견을 보고해왔다. 그렇다고 모든 종류의 기억력이 여성에게서 높게 나타나는 것은 아니다. 여성은 ‘언어 기억’(verbal memory)이 남성에 비해 뛰어나다고 한다. 언어 처리 능력이 언어와 의미부여와 관련한 기억에 큰 영향을 끼치기 때문에, 과거의 사건과 사물 등을 여성이 더 잘 기억할 수 있다는 것이다. (중략)

일부 과학자들은 남녀가 같은 정보를 서로 다르게 받아들이고 처리하는 이유를 서로 다른 뇌 연결망의 특성에서 찾기도 한다. 2014년 미국 펜실베이니아대학 라기니 베르마(Ragini Verma) 교수 연구팀은 여성 뇌에서는 좌뇌와 우뇌의 상호 연결이 발달한 데 반해 남성 뇌에서는 좌뇌와 우뇌 각각의 내부 연결이 발달하는 특징이 나타난다고 보고했다. 이는 여성은 언어와 같은 특정 정보를 양쪽 뇌를 모두 써서 처리하며 남성은 한쪽 뇌를 주로 사용하는 경향이 있음을 의미한다. 이런 뇌 연결성의 특성 차이 때문에 여성은 뛰어난 언어 능력과 의미부여 능력을 지니고 이를 기억 과정에 적극 활용할 수 있다는 얘기다. (중략)

다른 한편으로, 예전부터 여성이 우월한 기억력을 갖고 있다는 연구 결과가 이어진 것은 그동안 연구자들 사이에서 비교적 쉽고 정확하게 측정할 수 있는 연구 대상으로 ‘언어와 의미화에 의존하는 기억들’이 주목받아왔기 때문일 수도 있다. 측정 방법이 확립되지 않은 다른 종류의 정보 또한 인간의 기억 형성에 중요하게 작용할 수 있으며, 이를 밝힌다면 남녀의 기억 차이에 대한 새로운 시각을 얻을지도 모른다.

흥미로운 내용이 많아서 정리. 남녀의 신체적 차이가 분명한 만큼 남녀 뇌의 구조나 기능이 다른 것은 매우 자연스러운 일이다. 그것을 부정하는 것은 오히려 현실을 부정하는 것. 

남녀의 분업 –남자는 사냥을 나가고, 여자는 채집하면서 공동체와 육아를 담당– 의 차이로 남녀의 두뇌가 그 분업된 환경에 맞게 적응된 것이 올바른 설명이겠지. 역할이 다른데 차이가 없다는게 더 이상하잖아? 차이가 없으면 남자도 임신할 수 있어야지.

‘휴면 상태’ 뇌 줄기세포도 되살릴 수 있다

한때 의학계의 논란거리였던 적도 있지만, 인간의 뇌에도 줄기세포가 생겨나 새로운 신경세포(뉴런)를 계속해서 만들어낸다는 게 현재의 정설이다.

그러나 이런 줄기세포는, 줄기세포의 재생과 분화를 신호로 제어하는 뇌의 특정 영역에만 존재한다. 게다가 나이가 들면 뇌 줄기세포의 활동성이 점차 떨어지다가 결국 ‘휴지 상태’에 들어가는데 지금까지 그 이유는 밝혀지지 않았다.

스위스 바젤대 의대의 페르돈 타일로어 줄기세포 생물학 교수팀이 뇌 줄기세포의 분열을 제어하는 신경 신호 경로를 발견해 저널 ‘셀(Cell)’에 연구 보고서를 발표했다. (중략)

뇌가 노화하면 노치2-Id4 신호전달 경로가 ‘활동 항진(hyperactivity)’ 상태로 바뀌어, 줄기세포 활동과 뉴런 생성을 강력히 억제하는 ‘분자 브레이크(molecular brake)’처럼 작용했다.

반대로 이 경로가 비활성 상태로 전환하면 분자 브레이크가 풀려, 늙은 생쥐의 뇌에도 새로운 뉴런이 생성됐다.

이런 결과는, 포유류 뇌의 줄기세포가 ‘휴지 상태’로 전환해도, 노치2-Id4 신호전달 경로를 제어하면 ‘활동 상태’로 되돌릴 수 있다는 걸 시사한다. 똑같이 이 경로를 조작하면 새로운 뉴런의 생성도 자극할 수 있을 것으로 연구팀은 기대한다.

신기한 내용이라 정리. 근데 왜 노화가 되면 뉴런 생성을 억제할까? 노화가 되면 에너지 소모를 아끼기 위해 마치 멍게가 그러하듯 뇌에 들어가는 에너지를 줄이기 위해 뉴런 생성을 억제 하는 것일까?

동성애 결정하는 ‘단일 유전자’는 없다

연구팀은 동성애 성향과 연관성이 강한 5개 변이유전자를 새로 찾아냈다.

이 변이유전자들은 오로지 동성과만 성관계를 갖는다고 대답한 사람과 대부분 이성과 성관계를 갖지만, 동성과 성관계를 가질 때도 있다고 대답한 사람들이 공통적으로 가지고 있었다.

이 밖에 지금까지 발견된 것을 포함해 수천 개의 동성애 관련 변이유전자들이 환경적 요인과 상호작용을 통해 동성애 성향을 유도하는 것으로 보이지만 누가 동성애자가 될 것인지를 예측할 수 있는 결정적 변이유전자는 없었다고 연구팀은 밝혔다.

유전자로 개개인의 성적 성향을 예측한다는 것은 사실상 불가능하지만, 유전자가 동성애에 상당히 중요한 역할을 하는 것만은 사실이라고 닐 박사는 설명했다.

키도 유전적으로 결정되지만, 키를 결정하는 단일 유전자는 없다. 나는 이것이 비단 지능, 키, 동성애 뿐만 아니라 대단히 많은 성향이 공통적일 것이라 생각하며, 이것은 네트워크 구조를 갖는 모든 것들이 같은 원리를 갖고 있으리라 생각한다. 다만 아직 아무도 그 ‘원리’가 무엇인지 모를 뿐.

온라인 통한 결혼이 이혼율 더 낮아

이 연구에서는 온라인에서 배우자를 만난 커플들이 헤어지는 비율이 오프라인에서 만난 커플들보다 25% 낮은 것으로 조사됐다. 연구진은 온라인 데이트앱이 오프라인에 비해 훨씬 많은 잠재적 배우자 후보군을 제안해 더 많은 가능성과 선택권을 제공하기 때문일 것이라고 설명했다. (중략)

드렉슬러 박사는 온라인 데이트 사이트 이용자를 5년간 연구해온 사회학자 제스 카비노의 발견도 소개했다. 카비노는 “온라인 데이트를 하는 사람들은 오프라인 관계에 비해 훨씬 바람 피는 경향이 많다는 것을 발견했다. 배우자 아닌 다른 사람도 쉽게 만날 수 있다는 점 때문”이라며 “온라인 데이트는 정착된 게 아니라 여전히 ‘학습중’”이라고 말했다.

신기하군 하고 읽어보니 마지막 연구 내용은 전혀 이상한데? 상호 합의 하에 바람을 피는 것도 아니고, 바람 피는데 이혼율은 낮다니?