맺음말 (에필로그)

이 책에서 우리는 인간의 혁신 능력이 뇌에서 어떻게 이루어지는지, 특히 상상력과 추상적 사고와 관련된 뇌의 작동 방식에 집중해서 살펴보았습니다. 우리는 학습과 기억으로 유명한 뇌 부위인 해마가 상상력에도 중요한 역할을 한다는 발견에서 시작했습니다(1부). 즉, 기억과 상상력은 같은 뇌 구조가 담당하고 있으며, 이는 우리의 기억이 왜 변하기 쉽고 때로는 실제로 일어나지 않은 일에 대한 거짓 기억을 만들어내는지 설명해줍니다.

그 다음에는 상상력의 기초가 되는 해마의 신경 회로 과정을 자세히 살펴보았습니다(2부). 해마의 CA3 부위는 뉴런들이 서로 광범위하게 연결되어 있어서 자기 자극을 일으키기 쉬우며, 잠자거나 쉴 때 경험했던 것과 경험하지 않은(새로운) 활동 패턴을 모두 만들어냅니다. CA3 뉴런들은 개별적으로는 약하지만 수많은 연결고리로 이어져 있어서, 고정된 패턴보다는 다양한 활동 패턴을 만들어내는 데 최적화되어 있습니다. CA3 네트워크는 진화 과정에서 어느 정도의 무작위성을 갖게 된 것으로 보입니다.

우리는 계속해서 시뮬레이션-선택 모델을 살펴보았는데, 이는 CA3-CA1 신경 네트워크가 단순히 과거를 떠올리는 것이 아니라 미래를 대비해서 가치 있는 사건과 행동에 대한 신경 정보를 시뮬레이션하고 강화한다는 이론입니다. 우리는 또한 해마의 이런 시뮬레이션-선택 기능이 땅 위를 다니는 포유동물에서는 발달했지만 새들에서는 그렇지 않다는 가설도 살펴보았는데, 이는 두 임의의 지점 사이에서 최적의 경로를 선택해야 할 필요성 때문이라고 봅니다.

연구 결과들은 인간과 다른 포유동물들의 기억과 상상력이 비슷한 해마 신경 과정에 의해 이루어진다는 것을 보여줍니다. 시뮬레이션-선택 모델에 따르면 땅을 다니는 모든 포유동물들은 상상력을 뒷받침하는 비슷한 해마 신경 과정을 가지고 있습니다. 즉, 상상하는 능력은 모든 포유동물이 공유하는 것으로 보입니다. 그렇다면 인간을 그토록 혁신적으로 만드는 것은 무엇일까요? 우리는 인간이 고차원적인 추상 개념을 사용해서 자유롭게 상상할 수 있기 때문에 특별히 혁신적이라는 가정 하에 인간의 고차원 추상화가 뇌에서 어떻게 이루어지는지 탐구했습니다(3부). 전두엽 피질과 설상엽이 인간의 고차원 추상화에 중요한 뇌 부위로 검토되었습니다. 또한 신경 네트워크의 깊이(층의 개수)가 추상화 수준을 결정할 수 있다는 가능성도 고려해보았습니다.

과연 우리는 인간 혁신의 뇌과학적 기초를 얼마나 알고 있을까요? 상상력과 고차원 추상화를 뒷받침하는 핵심적인 신경 과정들을 찾아냈을까요? 안타깝게도 아직은 그렇지 못합니다. 우리는 이 놀라운 인간의 정신 능력이 뇌에서 어떻게 이루어지는지 이제 막 이해하기 시작한 단계일 뿐입니다. 게다가 이 책에서 다룬 내용은 이 주제의 겉만 살짝 건드린 것에 불과합니다. 첫째, 상상력의 뇌과학적 기초 측면에서 보면, 해마는 혼자서 작동하는 것이 아니라 상상 과정에서 수많은 다른 뇌 부위들과 함께 일합니다. 이 책에서는 해마의 신경 과정만을 살펴보았습니다. 둘째, 고차원 추상화의 뇌과학적 기초는 상상력에 비해 훨씬 덜 이해되어 있습니다. 그래서 이 주제에 대한 우리의 논의(3부)는 어쩔 수 없이 제한적일 수밖에 없었습니다. 셋째, 13장에서 다뤘듯이 상상력만으로는 창의성과 혁신에 충분하지 않습니다. 아이디어를 만들어낸 후에는 특정한 필요를 충족하도록 아이디어를 평가하고 다듬는 과정이 따라야 합니다. 우리는 전자(자발적 창의성)에만 집중하고 후자(의도적 창의성)는 다루지 못했습니다. 이런 한계들을 알아주시기 바랍니다.

4부에서는 언어와 창의적이 되는 방법처럼 책의 주요 주제(상상력과 고차원 추상화의 뇌 기초)와 관련은 있지만 조금 다른 주제들을 다뤘습니다. 마지막 장에서는 혁신의 결과에 대한 두 가지 다른 관점, 즉 지속가능성 문제와 지능 폭발을 비교해보았습니다. 인간 혁신의 뇌과학적 기초에 대한 우리의 이해가 제한적임에도 불구하고 인공지능 분야에서 놀라운 발전을 이뤘다는 것은 주목할 만합니다. 인공 신경망은 신호 처리 속도(인간 뇌의 100Hz 미만 대비 GHz), 네트워크 깊이(인간 뇌의 20층 미만 대비 100층 이상; 11장 참조), 진화 속도(자연 진화의 여러 세대 대비 인공 신경망의 새 버전 개발에 며칠, 몇 달, 또는 몇 년), 기술 확산(복제 불가능 대비 순간적 복제) 측면에서 인간의 뇌보다 뛰어납니다. 이런 요소들 덕분에 인공 신경망이 많은 영역에서 인간 지능을 앞서게 되었습니다. 인간 혁신의 뇌과학적 기초를 더 잘 이해하고 이 지식을 차세대 인공 신경망 개발에 적용하게 되면, 가까운 미래에 훨씬 더 강력한 인공 신경망을 만들 수 있을 것입니다. 그러면 커즈와일이 예측한 대로 '특이점'이 가까워질 수도 있습니다.

14장에서 자세히 설명했듯이, 우리는 유토피아나 디스토피아로 이어질 중요한 전환점의 가장자리에 서 있을지도 모릅니다. 우리의 혁신 능력은 양날의 검입니다. 우리는 혁신의 잘못된 사용으로 생긴 위기를 더 키우기보다는 해결하기 위해 혁신 능력을 최대한 활용해야 합니다. 우리는 여러 방면에서 접근하는 방법을 써야 할 것입니다. 기후 변화의 영향을 효과적으로 줄일 수 있는 기술적 돌파구가 필요합니다. 동시에 전 세계적인 협력을 이끌어내기 위해 우리 자신을 더 잘 이해해야 합니다. 계속되고 있는 환경 문제들을 해결하기 위해 사용할 수 있는 모든 사회적 자원들을 최대한 잘 활용해야 합니다.