특정 두뇌를 복제하거나 혹은 인간의 정신을 다른 디바이스로 옮길 수 있을까? 황당하긴 하지만, 그러나 이런 아이디어는 가능성이 있다고 한다

인간의 두뇌와 정신은 문화와 문명을 창조했다. 그러나 인간의 그 경이로운 업적과 인간이라는 종족 자체를 기술과 환경의 맹렬한 공격으로부터 확실하게 보존하려면? 그것은 인간의 놀라운 '정신'들을 얼마나 잘 '적응'시키느냐에 달려있다. 인간은 중대한 도전에 직면하면 항상 자신의 역량을 증가시켜왔다. 의복으로부터 핸드폰, 그리고 달팽이관 이식에 이르기까지 필요한 것들을 만들어냈다. 늘 그랬듯이, 앞으로도 인간의 생존은 우리가 항상 더욱더 잘 적응할 수 있을지에 달려있을 것이다.

다행스럽게도 우리는 지금 인간의 한계를 근본적으로 극복할 수 있는, 그런 순간 직전에 와 있을지도 모른다. '인간 경험의 핵심'은 '복합적인 정보 처리'일 것이며, 이 기능이라면 굳이 생물학적 구현으로만 언제까지나 계속 국한되어야 할 이유가 없다. 정신의 기능을 두뇌로부터 다른 형태의 물질로, 즉, 다른 기질(基質)로 옮겨서 '기질에 무관한' 정신(SIMs, substrate-independent minds)을 구현한다면 그것이야말로 정말 대단한 '적응'이 될 것이다.

생존의 관점에서 SIM은 다양한 방법으로 구현될 수 있으며, 그렇게 된다면 아마도 사회가 붕괴된다고 해도 살아남을 가능성이 더욱 높을 것이다. 인간의 관점에서 본 목표는 개성, 개인의 성격, 경험을 받아들이는 방식, 그리고 그 경험을 처리하는 개인적인 방식 등이 지속적으로 존재하도록 만드는 것이다.

수년 전에, 나는 비영리 기구인 "카본카피즈"(www.carboncopies.org)를 설립했다. 여기서는 SIM의 큰 그림을 그리고 로드맵상의 주된 문제점들을 연구원들 간에 논의를 거쳐 서로 다른 해법을 가지고 명확하게 한다.

그러면 SIM을 어떻게 실현할까? 지난 100년 동안 신경과학자들은 신경해부학(neuroanatomy)를 연구했다. 외부 자극에 대한 신경 반응을 측정하고 무엇이 반응을 조절하는가를 규명하려 노력한 것이다. 대부분의 SIM 연구는 이런 접근 방법에 기반을 둔 것이다. 우리는 그것을 "전체 두뇌 에뮬레이션"이라 부르는데, 이는 내가 지난 2000년 명명한 것이다.

에뮬레이션이라는 단어를 사용하는데, 그것은 시뮬레이션 수준이 아니라는 뜻이다. 특정 두뇌를 정밀하게 복제하는 것을 의미하기 때문이다. 이것을 통하여 인간이나 동물의 두뇌의 일부(혹은 전체)가 어떻게 움직이는가를 알 수 있는 일반화된 모델을 만들려고 노력하는 것이다. "블루 브레인"(Blue Brain) 프로젝트는 시뮬레이션의 경우이며, 스위스 로잔(Lausanne)의 연방공과대학(EPFL, École Polytechnique Fédérale de Lausanne)의 헨리 마크램(Henry Markram)이 이끌고 있다. 그곳 연구원들은 많은 동물의 통계 데이터를 가져다가 포유류 두뇌를 역설계(reverse-engineering)하여 분자 수준까지 미치는 합성 두뇌를 만들려고 노력 중이다.

현재 대부분의 SIM 연구원들은 기본적인 연산 기능을 에뮬레이션 하는 것을 목표로 하고 있다. 두뇌의 성분들에서 수행되는 연산 기능을 신뢰할만한 수준으로 다른 기질(基質)로 이식하는 것이다. 그와 동시에 두뇌 같은 연결성을 재구현하는 것이다. 이 같은 방대한 작업은 아주 작은 부분으로 나누어진다. 그리고 우리가 알아야 할 것들이 많이 있다. 예를 들면 제각각 전기적으로 스파이크를 일으키는 뉴런 정도의 충분한 해상도를 얻을 수 있는지, 혹은 에뮬레이션을 진정으로 실현 가능케 할 수 있도록 시냅스에서 진행되는 분자적 프로세스를 구현할 수 있는지 등으로 나뉜다.

이 같은 의문에 대한 탐구는 이미 실제로도 구현되고 있는데, 로스앤젤레스 서던 캘리포니아(Southern California) 대학의 테드 버거(Ted Berger)가 개척한 달팽이관 이식이나 해마(海馬) 칩 등이 있다. 버거는 인공 신경 세포를 만들려고 노력 중인데, 처음에는 알츠하이머 같은 질병으로 두뇌 세포를 잃은 사람들을 위한 이식용 인공기관 역할을 하기 위한 것이었다.

우리는 아직 올라가야 할 산이 남아 있다. 우리가 이해할 필요가 있는 많은 것들이 뉴런이나 뉴런의 일부와 관련되어 있다. 예를 들면, 각각의 뉴런이 전기적으로 활동 전위(電位)라 불리는 스파이크를 생성하는 시기가 두뇌의 주된 흐름과 관계있는 것으로 보인다. 이 타이밍은 시냅스가 기억을 생성하기 위하여 수정될 지를 결정하며, 근육이 수축(움직임이나 말을 하도록 한다.)될 시기를 결정하고, 그리고 시각 같은 감각 기관의 인지를 결정한다. 다른 말로 하자면, 이 타이밍은 우리가 환경과 상호작용하는 모든 것을 결정한다.

카본카피즈(carboncopies)의 로드맵에는 4가지 부분이 있고, 각각은 전체 두뇌 에뮬레이션에 포함되는 모든 것들이 합치되는 것을 대변한다. 부분들은 모두 동시에 작동하고 모두가 똑같이 필수적이다. 우리는 어떤 것들이 에뮬레이션에 포함될지, 그리고 어느 수준까지 상세하게 할 것인지 가정을 하고 그것을 테스트해야 한다. 에뮬레이션을 실행하기에 적합한 하드웨어와 소프트웨어를 고안해야 할 필요가 있다. 뉴런과 시냅스가 어떻게 상호작용하는지에 대한 데이터가 필요한데, 다양하게 계속 진행되고 있는 "커넥톰"(connectome) 프로젝트 같은 류의 작업이다. 그리고 두뇌 전반에 걸친 활동 과정에서의 전기적 반응 형태를 기록할 필요가 있다. 이를 통해서 에뮬레이션 매개변수가 정확하게 조정될 수 있고 이들을 "기준 반응"(reference responses)이라 부른다.

* 커넥톰, connectome. 신경망을 도식화하는 것을 말한다(아래 그림 참조).

가설 검증은 다양한 연구원들에 의해서 수행되고 있다. 예를 들어 데이비드 달림플(David Dalrymple)은 하버드 대학에서 휴가 중으로 예쁜꼬마선충(~線蟲, Caenorhabditis elegans)이라 불리는 뉴런이 302개 밖에 안 되는 선충의 뇌를 에뮬레이션 하는 연구를 하고 있다. 그는 각각의 뉴런에 대해 그 기능과 행동, 그리고 생물물리학을 알아내려고 한다. 선충의 신경 시스템을 완전하게 시뮬레이션하는 것이 목표이다. 이는 벌레 에뮬레이션에 어떤 것이 포함될 지, 그리고 어느 수준까지 상세하게 할지에 대한 소중한 정보를 제공할 것이다.

하드웨어로 말하자면, 인간의 두뇌는 대부분이 비활성화되었고, 전력 소모가 적은 프로세서, 즉, 뉴런으로 구성된 고도의 병렬 네트워크를 사용한다. 좋은 에뮬레이션이라면 이와 유사한 기질, 즉, 두뇌 같은 하드웨어를 사용할 것이다. 이 같은 "뉴런같은 형태"(neuromorphic)의 하드웨어는 미 국방 첨단과학 연구소의 시냅스(SyNAPSE)라 불리는 수백만 달러짜리 프로젝트의 일환으로 개발된 뉴런칩(neuron-like chip)이다.

인간 두뇌에는 수십억 개나 되는 뉴런들이 있으며, 우리가 만일 그 많은 뉴런들이 어떻게 작동하는지 그 형태의 고해상도 정밀 지도도 없이 작동 매개변수들을 정밀 조정하고 수정하려 덤벼든다면, 그렇게 되면 우리는 아마도 영원히 연산만 하고 앉아 있을 것이다. 따라서 그 대신에 우리는 문제를 잘게 쪼개고, 두뇌의 구조와 기능을 대규모 고해상도로 측정한 다음 이들을 함께 연결해야 하는 것이다.

커넥톰에 대해서는, 그 해답은 두뇌 세포와 섬유질의 형태학을 조사하는 것이다. 전자 현미경은 정확한 해상도를 제공하며, 그리고 자동화된 두뇌 단면 영상 장비(automated brain-sectioning and imaging)가 두뇌 지도를 제작하는데 필요한 방대한 양의 데이터에 대처할 수 있도록 도와준다.

지난해 독일 하이덱베르그의 의료분야 막스플랑크 연구소의 케빈 브리그만(Kevin Briggman) 연구팀과 하버드 의대 데이비 박(Davi Bock) 연구팀은 각각 전체 두뇌 에뮬레이션 원리에 대한 증거를 제시했다. 그들은 두뇌 스캔으로부터 두뇌 회로를 재구성하고 그것을 이용하여 기능을 예측하는 것이 가능하다고 증명했다. (그들은 기존에 기록된 스캐닝된 조직을 재구성하여 입증했다.)

그리고 기준 반응(reference response)은? 우리는 MRI(자기공명영상) 같은 장비를 이용하여 저해상도로 전체 두뇌의 전기적 활동에 대한 아이디어를 얻을 수 있다. 그리고 일리노이 에반스톤(Evanston)의 노스웨스턴 대학의 콘라드 코딩(Konrad Kording)이 개척한 "분자 티커 테이프"(molecular ticker tape) 같은 새로운 기술이 개발되고 있는 중이다. 이로써 우리는 두뇌 활동을 훨씬 높은 해상도로 기록할 수 있게 될 것이며 더 많은 뉴런으로부터의 활동 상황을 기록할 수 있게 될 것이다.

그러면 현재 우리 상황은? 전체 두뇌를 다루기에는 확실히 많은 과제가 남았으며, 우리는 끊임없이 세상과 상호작용함으로써 우리 두뇌의 용량을 넘어서고 있다. 그러나 전체 두뇌를 에뮬레이션하기 위해 모든 것을 완벽하게 이해할 필요는 없다. 사실 오늘날의 지식과 기술을 이용하여 기능적 두뇌 요소의 움직임을 기술하고 그들이 어떻게 정보를 교류하는지를 밝혀낼 필요가 있다. 그리고 대단히 놀랍게도, 전체 두뇌를 에뮬레이션 하는 프로그램이 나타나고 있다. 계속 과학 쪽에 관심을 기울여 보라.

프로파일

이 기사는 렌달 코엔(Randal A. Koene)이 "기계 의식"이라는 저널(International Journal of Machine Consciousness)에 '마인드 업로딩'(mind uploading)에 관해 발표한 두 편의 논문을 바탕으로 작성했다. 글 내용 중에 인용된 많은 프로젝트들은 "전체 두뇌 재구성"(Whole Brain Circuit Reconstruction) 심포지엄에서 발표 및 논의된 것들이다. 이달 초 뉴올리언스에서 개최된 신경과학협회 연차총회의 일환이기도 하고, 혹은 "글로벌 퓨처 2045 회의"(Global Future 2045 Congress, www.gf2045.com)의 일환이 될 것이다. 코엔은 보스턴 대학의 교수였으며, 매사추세츠의 뉴럴엔지니어링(Neural Engineering Corporation)이라는 회사의 공동 설립자이다.