에필로그 (EPILOGUE)

이 책에서 우리는 상상력과 추상화에 관련된 신경 메커니즘에 특별히 초점을 맞춰 혁신에 대한 인간의 역량의 신경학적 기초를 탐구했다. 우리는 학습과 기억에서의 역할로 잘 알려진 뇌 구조인 해마가 또한 상상력에도 관여한다는 발견으로 여정을 시작했다 (1부). 다시 말해, 기억과 상상력은 동일한 뇌 구조에 의해 지지되며, 이는 우리의 기억이 왜 가변적이고 때로는 발생하지 않은 사건에 대한 잘못된 기억을 형성하는지를 설명할 수 있다.

그 다음 우리는 상상력의 기초가 되는 해마 신경 회로 과정들을 탐구했다 (2부). 해마의 CA3 영역은 그 뉴런들이 거대한 순환 투사(recurrent projection)에 의해 서로 연결되어 자기 흥분에 취약하며, 수면과 휴식 상태 동안 경험된 것과 경험되지 않은 (새로운) 활동 시퀀스를 모두 생성한다. CA3 뉴런들은 개별적으로 약한 시냅스들의 거대한 수에 의해 상호 연결되어, 고정된 것보다는 가변적인 활동 시퀀스를 생성하는 데 이상적이다. CA3 네트워크는 진화 과정에서 어느 정도의 무작위성을 획득한 것으로 보인다.

우리는 계속해서 시뮬레이션-선택 모델(simulation-selection model)을 검토했는데, 이는 CA3-CA1 신경 네트워크가 이미 일어난 것을 단순히 회상하기보다는 미래를 준비하기 위해 고가치 사건과 행동에 대한 신경 표상을 시뮬레이션하고 강화한다고 가정한다. 우리는 또한 해마의 시뮬레이션-선택 기능이 두 임의의 위치 사이에서 최적의 궤적을 선택해야 할 필요성 때문에 육지를 항해하는 포유류에서는 진화했지만 조류에서는 그렇지 않다는 가설을 탐구했다.

연구들은 유사한 해마 신경 과정들이 인간과 다른 포유류의 기억과 상상력을 뒷받침한다는 것을 나타낸다. 시뮬레이션-선택 모델은 모든 육지 항해 포유류가 상상력을 지지하는 유사한 해마 신경 과정들을 가지고 있다고 가정한다. 다시 말해, 상상하는 능력은 모든 포유류에 의해 공유되는 것으로 보인다. 그렇다면 무엇이 인간을 그토록 혁신적으로 만드는가? 우리는 인간이 고차원 추상 개념을 사용하여 자유롭게 상상할 수 있기 때문에 특별히 혁신적이라는 전제 하에 인간의 고차원 추상화의 신경학적 기초를 탐구했다 (3부). 전두엽 피질과 설상엽(precuneus)이 인간의 고차원 추상화에 중요한 잠재적 뇌 영역으로 검토되었다. 우리는 또한 신경 네트워크의 깊이(층의 수)가 추상화의 수준을 결정할 수 있다는 가능성을 고려했다.

우리는 인간 혁신의 신경학적 기초에 대해 얼마나 알고 있는가? 상상력과 고차원 추상화를 뒷받침하는 중요한 신경 과정들을 식별했는가? 불행히도, 아직 그렇지 않다. 우리는 이 위대한 인간 정신 능력의 신경학적 기초를 이해하기 시작하고 있을 뿐이다. 더욱이, 이 책에서 다룬 내용은 주제의 표면만을 긁어낸 것이다. 첫째, 상상력의 신경학적 기초 측면에서, 해마는 독립적으로 기능하지 않고 상상 과정에서 많은 수의 뇌 영역들과 상호 작용한다. 이 책에서 우리는 해마 신경 과정들만을 살펴보았다. 둘째, 고차원 추상화의 신경학적 기초는 상상력의 그것에 비해 덜 잘 이해되어 있다. 그 결과, 이 주제에 대한 우리의 논의(3부)는 필연적으로 제한적이다. 셋째, 13장에서 논의했듯이, 상상력만으로는 창의성과 혁신에 충분하지 않다. 특정한 필요를 충족시키기 위해 아이디어들을 제약하는 평가적 과정이 아이디어의 생성을 따라야 한다. 우리는 전자(자발적 창의성)에 집중하면서 후자(의도적 창의성)는 무시했다. 이러한 제약사항들을 인지하기 바란다.

4부는 언어와 창의적이 되는 방법과 같이 책의 주요 논제(상상력과 고차원 추상화의 뇌 기초)와 관련되지만 구별되는 몇 가지 주제들을 다뤘다. 마지막 장에서 우리는 혁신의 결과에 대한 두 가지 다른 관점, 즉 지속가능성 문제와 지능 폭발을 대조했다. 인간 혁신의 신경학적 기초에 대한 우리의 제한된 이해에도 불구하고 인공지능에서 상당한 진전을 이뤘다는 것은 주목할 만하다. 인공 신경 네트워크들은 신호 처리 속도(100Hz 미만 대 GHz), 네트워크 깊이(20층 미만 대 100층 이상; 11장 참조), 진화 속도(자연 진화의 여러 세대 대 인공 신경 네트워크의 새 버전을 위한 며칠, 몇 달, 또는 몇 년), 그리고 기술 확산(복제 불능 대 순간적 복제) 측면에서 인간의 뇌보다 우수하다. 이러한 요인들이 인공 신경 네트워크들로 하여금 많은 영역에서 인간 지능을 능가하게 했다. 우리가 인간 혁신의 신경학적 기초를 더 잘 이해하고 이 지식을 차세대 인공 신경 네트워크 구축에 적용함에 따라 가까운 미래에 훨씬 더 강력한 인공 신경 네트워크들을 구축할 수 있을 것이다. 그러면 Kurzweil이 예측한 바와 같이, '특이점'이 가까울 수 있다.

14장에서 자세히 설명했듯이, 우리는 유토피아나 디스토피아로 이어질 전환점의 가장자리에 있을 수 있다. 우리의 혁신 역량은 양날의 검이다. 우리는 그것의 오용으로 인한 위기를 촉진하기보다는 해결하기 위해 그것을 최대한 활용해야 한다. 우리는 다각적인 접근법을 취해야 할 가능성이 높다. 우리는 기후 변화의 영향을 효과적으로 완화할 수 있는 기술적 돌파구가 필요하다. 동시에, 우리는 글로벌 협력을 촉진하기 위해 우리 자신을 더 잘 이해해야 한다. 우리는 진행 중인 환경 문제들을 해결하기 위해 이용 가능한 모든 사회적 자원들을 최대한 활용해야 한다.