Null Model

기거렌처는 뇌영상 연구에 대해 다음과 같은 농담을 인용한 적이 있다. "연구자들이 뇌영상을 좋아하는 이유는 남자들이 여자들을 좋아하는 이유와 같다. 비싸고, 예쁘고, 알 수 없기 때문이다."

딱히 연구자들만이 아니라도 뇌영상은 확실히 우리를 매혹시킨다. 사람들에게 가상적인 심리학 연구 결과에 대한 글을 읽게 하면서 한 집단은 글에 뇌 영상을 포함시키고 다른 집단은 포함시키지 않으면 뇌 영상이 포함된 글을 읽은 사람들이 연구 결과를 더 잘 믿는다. 아래 그림은 이 연구의 실험참여자들이 뇌를 촬영한 것으로 왼쪽이 뇌 영상이 포함된 경우, 오른쪽이 뇌 영상이 포함되지 않은 경우로 붉게 표시된 부분이 활성화된 영역..

이라는 식으로 뻥을 치는 것이다. 학습법이나 뭐 이런저런 유사심리학으로 사기쳐서 먹고 살려면 유용한 팁이다. 위의 사진은 점자를 읽을 때 시각장애인의 뇌 활성화 패턴이다.

사람들은 그냥 행동을 관찰하는 것보다 뇌를 관찰하는 게 뭔가 더 과학적이라고 생각하는 경향이 있는 건 분명하다. 그런데 우리가 남들이 즐겁거나 화 난 걸 뇌를 관찰하지 않더라도 알 수 있듯이 마음에 대한 연구는 기본적으로 행동에서 출발한다. 뇌의 경우에도 결국엔 행동을 바탕으로 분석하는 것이다. 사람을 행동적으로 조작해 화나게 만든 다음에 뇌를 촬영해서 분노와 관련된 부위를 알아내는 식이다. 아무 것도 없이 덜렁 뇌만 가지고는 알 수 없다.

아예 행동없이 뇌만 가지고 A부터 Z까지 다 할 수도 있긴 있다. 컴퓨터 프로그래밍에서 C나 Java처럼 사람이 알아들을 수 있는 언어를 기계어로 바꾸는 과정을 컴파일, 그 역을 디컴파일이라고 하는데 신경 회로를 일종의 디컴파일해서 이 회로가 어떤 종류의 계산을 수행하는지 알아낼 수 있다. 다시 말해 구조로부터 기능을 추론해내는 것인데 여기엔 큰 장벽이 있다.

예전에 어느 발표에서 듣기로 쥐의 뇌에 있는 신경회로 정보를 싹다 추출하면 그 용량 3페타바이트라고 했다. 1페타바이트는 1000테라바이트, 1테라바이트는 1000기가바이트. 즉, 3백만기가바이트다. 요즘 보통 가정용PC의 하드디스크 용량이 300기가바이트 쯤 되니까 PC 1만대 하드 디스크를 꽉채울 용량이고, 100Mbps 랜으로 최대 속도로 전송해도 10년쯤 걸릴 용량이다. 미국판 싸이월드라고 할 수 있는 페이스북에 사진이 100억장 올려져있는데 그 용량이 1페타바이트고, LHC에서 실험 4개를 하면 15페타바이트 정도 데이터가 나온다고 한다. 우주의 기원을 밝히는 실험 데이터하고 쥐의 뇌 하나에서 나오는 데이터하고 분량이 비슷하다면 이건 감당하기 어렵다. 뭐 언젠가는 신경망을 스캐닝한 걸 바로 시뮬레이션 돌려서 행동을 예측하는 그런 시대가 오겠지만 당장은 좀 무리.

이런 계산적 장벽은 점점 생물학에서 큰 문제가 되고 있고(분자생물학의 경우엔 이렇다고 한다.) 몇 년 지나지 않아 "생물학을 배우러 대학에 왔더니 컴퓨터만 배우더라" 뭐 이런 시대도 오지 않을까 싶다. (벌써 왔나?) 원래 기거렌처의 농담이 재밌다고 생각해서 쓰기 시작한 글인데 주제가 뭔지 모르겠다. 그냥 그렇다고.