스탠퍼드 뇌과학자가 깨달은 자아의 충격적인 진실

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뇌 사용에 대한 오해

• 인간의 뇌 사용 비율: 일반적으로 "인간은 뇌의 10%만 사용한다"는 주장이 있으나, 이는 사실이 아니다.
• 뇌과학자들의 주장: 뇌과학자들은 모든 부분을 고루 사용하고 있다고 설명한다.
• 효율성의 차이: 모든 사람이 뇌를 동일하게 효율적으로 사용하는 것은 아니며, 개인의 생활방식, 습관, 학습에 따라 다르다.
• 창의성과 문제 해결: 어떤 사람들은 창의적인 생각과 훌륭한 해결책을 제시하는 반면, 다른 사람들은 비효율적인 생각을 반복한다.

천재들의 생활 패턴

• 천재들의 특징: 천재들은 위대한 업적을 남길 때 특정한 생활 패턴을 보인다.
• 재능의 중요성: 재능이 중요하지만, 그것만으로는 설명할 수 없는 부분이 있다.
• 모방의 가능성: 이러한 생활 패턴을 따라함으로써, 개인의 뇌 잠재력을 극대화할 수 있는 가능성이 있다.
• 한계 내에서의 발전: 개인이 가진 한계 안에서 뇌의 잠재력을 더 많이 끌어낼 수 있는 방법을 모색해야 한다.

카오스 이론과 뇌의 효율성

• 카오스 이론의 기초: 카오스 이론은 팀 파머의 저서 "카오스 카오스 에브리웨어"에 기초하고 있다.
• 파머의 배경: 파머는 옥스포드 대학교 물리학과 교수이며, 노벨 물리학상 수상자 로저 펜로즈의 제자이다.
• 우주 설명: 그는 카오스 이론을 바탕으로 우주를 설명하며, 뇌도 카오스적인 면모를 띠고 있다고 주장한다.
• 효율적인 뇌 활용: 뇌를 잘 활용할 때 최대의 효율을 발휘할 수 있다는 점을 강조한다.

잡음의 중요성

• 잡음의 개념: 잡음은 뇌의 작용과 관련된 중요한 요소로, 이를 이해해야 파머의 주장을 이해할 수 있다.
• 원의 넓이 계산 예시: 원의 넓이를 구하는 두 가지 방법을 설명하며, 무작위 점을 찍는 방법이 더 복잡하지만 유용하다는 점을 강조한다.
  • 전통적 방법: 파이 값을 알고 반지름을 측정하여 계산하는 방법.
  • 무작위 방법: 정사각형에 무작위로 점을 찍어 원 안의 점을 세어 비율로 넓이를 추정하는 방법.
• 무작위성의 활용: 무작위성을 이용한 발상은 다양한 분야에서 실용적으로 활용된다.

무작위성과 정보 전달

• 시각 데이터 압축 사례: 다양한 회색 텍스트 이미지를 컴퓨터로 전달할 때의 문제를 설명한다.
• 픽셀 표현의 한계: 픽셀당 흰색 또는 검정색 중 하나만 선택해야 할 때 정보가 소실될 수 있다.
• 잡음을 이용한 해결책: 무작위 잡음을 이용하여 픽셀 값을 설정함으로써, 전체적으로 원하는 비율을 유지할 수 있다.
• 정보 전달의 중요성: 잡음을 추가함으로써 정보의 손실을 최소화하고, 더 나은 표현을 가능하게 한다.

뇌의 에너지 소비

• 뇌의 전력 소비량: 인간의 뇌는 초당 20w 정도의 전력을 소비하며, 이는 매우 적은 양이다.
• 슈퍼컴퓨터와의 비교: 슈퍼컴퓨터는 초당 2천만 watt 이상을 사용하지만, 뇌는 상대적으로 적은 에너지를 사용하면서도 고등한 작업을 수행할 수 있다.
• 효율적인 처리: 뇌는 다른 컴퓨터로는 수행할 수 없는 작업을 효율적으로 처리할 수 있다.
• 에너지의 중요성: 뇌의 에너지 소비량이 적음에도 불구하고, 고등한 인지 기능을 발휘할 수 있는 이유를 설명한다.

시스템 1과 시스템 2

• 두 가지 시스템: 심리학자 대니얼 카너먼은 뇌의 작용을 시스템 1과 시스템 2로 나눈다.
  • 시스템 1: 평상시 대부분의 시간에 활성화되며, 느슨하게 여러 가지 일을 동시에 처리한다.
  • 시스템 2: 하나의 작업에 집중하는 모드로, 어려운 문제를 해결하기 위해 에너지를 집중한다.
• 에너지 사용의 유사성: 두 시스템에서 사용하는 에너지 총량은 비슷하다는 점을 강조한다.
• 집중과 분산: 시스템 1에서는 에너지를 분산시키고, 시스템 2에서는 집중적으로 사용한다.

천재들의 아이디어 발상

• 아이디어의 순간: 천재들이 혁신적인 아이디어를 떠올리는 순간은 종종 시스템 1 모드에서 발생한다.
• 예시: 전설적인 수학자 푸엔카랄과 노벨 물리학상 수상자 로저 펜로즈의 사례를 통해 설명한다.
• 집중과 휴식의 중요성: 문제를 깊이 탐구한 후, 잠깐의 휴식이 새로운 통찰을 가져올 수 있다.
• 시스템 1의 역할: 시스템 1에서의 에너지 분산이 오히려 더 좋은 생각을 하게 만드는 요소가 된다.

잡음과 창의성의 관계

• 잡음의 영향: 파머는 뇌가 잡음에 영향을 받을 때 더 효과적으로 큰 그림을 떠올릴 수 있다고 주장한다.
• 전압과 잡음: 뇌의 전압이 약해지면 잡음에 취약해지며, 이때 신호가 깔끔하게 이동하지 못할 수 있다.
• 뉴런의 역할: 뇌는 800억 개 이상의 뉴런으로 구성되어 있으며, 축사 돌기를 통해 정보를 전달한다.
• 잡음의 시너지: 잡음이 오히려 새로운 아이디어를 떠올리는 능력을 강화할 수 있다는 점을 강조한다.

결론: 뇌의 잠재력 활용

• 쉬는 시간의 중요성: 뇌의 능력을 최대한 활용하기 위해서는 때때로 쉬는 시간이 필요하다.
• 집중과 노력: 시스템 2의 역할도 중요하며, 집중적으로 문제를 탐구한 후에야 좋은 아이디어가 떠오를 수 있다.
• 균형 잡기: 열심히 노력한 후 중간중간 충분한 쉬는 시간을 가지는 것이 중요하다.
• 아이디어의 활용: 얻은 아이디어들을 적극적으로 활용해야 뇌의 잠재력을 극대화할 수 있다.

 

 

 

 

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인간은 뇌의 10%을 사용한다는 말 들어보셨나요 뇌과학자들은 이게 사실이 아니라고 말합니다 우리는 뇌의 모든 부분을 고루 사용하고 있다고 하죠 하지만 모든 사람들이 다 뇌를 똑같이 효율적으로 쓰는 건 아닙니다 각각 생활방식 습관 학습에 따라 어떤 사람들은 아주 창의적인 생각과 훌륭한 해결책을 내놓으며 살아가지만 어떤 사람들은 진부하고 비효율적인 생각을 반복하며 살아가죠 천재들은 보통 사람들은 상상도 하지 못할 위대한 성취를 이룹니다.

 

그들은 그냥 타고 나서 뇌를 잘 사용하는 걸까요 물론 재능이 아주 중요하긴 하지만 그게다는 아닙니다 천재들은 위대한 업적을 남길 때 자주 보이는 생활 패턴이 있습니다 만약 우리도 이걸 따라할 수만 있다면 적어도 내가 가진 한계 안에서 뇌의 잠재력을 평소보다 훨씬 더 많이 뽑아낼 수 있을 겁니다.

 

지금부터 말씀드릴 내용은 카오스 카오스 에브리웨어 아는 책의 내용에 기초하고 있는데요이 책의 저자 팀 파머는 옥스포드 대학교 물리학과 교수로 노 물리학상 수상자 로저 펜로즈의 제자이며 지금 우리가 알고 있는 일기예보 시스템을 발전시키는데 결정적인 공원을 한 천재적인 학자입니다 파머는 카오스의 이론을 바탕으로 우주를 설명하는데요 그는 비록 뇌과학자는 아니지만 인간의 뇌 역시 카오스적인 면모를 띄고 있으며이를 잘 활용할 때 최대의 효율을 발휘하게 될 것이라고 주장합니다이는 단순히 흔한 자기 개발적인 내용이 아니라 과학적이면서도 철학적인 심오한 가설에 바탕하고 있습니다.

 

파머의 주장을 이해하기 위해서 는 먼저 잡음의 중요성에 대해 이해할 필요가 있습니다 여러분은 원의 넓이를 어떻게 구하시나요 수학 시간에 파이 R 제이라 배우죠 우리는 파이 값을 이미 대략 알고 있기 때문에 여기에 반지름을 측정해서 제곱을 하고 곱해 주면 됩니다이 계산 과정은 매우 깔끔합니다 순서대로 아주 논리적으로 이루어지죠 그런데 이와 다른 아주 심박한 방법도 있습니다 원에 외접하는 정사각형을 그리고이 위에 점을 무작위로 찍습니다.

 

그리고 원 안에 들어간 점이 몇 개인지를 셉니다 만약 무작위 점을 충분히 많이 찍으면 우리는 전체 점의 개수 대비 원 안에 찍힌 점의 개수의 비율을 통해이 정사각형 대비 원의 넓이가 얼마나 되는지 대략적으로 추정할 수 있습니다 만약 정사각형 한 변의 길이가 20이고 점 400개 중 314개 원 안에 들어왔다면 원의 넓이는 400 * 400분의 314 즉 314 있죠 무자이 점을 많이 찍을수록 이 계산의 정확성은 더 높아집니다 이렇게 우리는 파이의 값을 모르고도 원의 넓이를 확률적으로 구할 수 있습니다 그런데이 과정은 제곱으로 계산하는 과정보다 훨씬 더 난잡합니다.

 

엄청나게 많은 점을 무작위로 찍는다는 다소 마구잡이 식의 과정이 들어가죠 하지만이 마구잡이 과정이 결과적으로는 우리가 목적에 도달하도록 해줍니다 이러한 무작위성을 이용하는 발상은 다양한 분야에서 실용적으로 활용됩니다 파머가 소개하는 사례 중 하나는 는 시각 데이터 압축됩니다 만약 이렇게 각각 다른 정도의 회색 텍스트 이미지를 컴퓨터로 전달한다고 해 보죠이 숫자들은 각각 검정색의 비율입니다 검정색이 85% 있 이미지는 거의 검정색에 가까운 아주 진한 회색이고 검정색이 15% 불과한 이미지는 거의 흰색이 돼 버리려고 하죠.

 

이 이미지들은 각각 수많은 조각들 즉 픽셀들 이루어져 있습니다 그런데 한번이 이미지를 누군가한테 전달하려고 하는데 량이 부족해서 픽셀 안에 다양한 회색을 담지는 못하고 그저 각 픽셀당 흰색 혹은 검정색 중 하나로만 표현할 수 있다고 해보죠 이때 만약 기존 이미지의 검정색 비율에 따라 반올림해서 모든 픽셀의 색을 일률적으로 선택해 버리면 검정색 비율이 50% 넘는 글자들은 아예 검정색이 돼 버리고요.

 

검정색 비율이 50% 미만인 글자들은 그냥 흰색이 돼 버립니다 뭔가 정보가 전달되 했는데 소실된게 너무 많죠 지금 우리가 회색을 만들어 낼 수가 없고 검정색과 흰색 중에 하나만 쓸 수가 있다 보니까 그냥 좀 진하면 검정 글자로 만들어 버리거나 좀 옅으면 흰 글자로 만들어 버리거나이 둘 중 하나밖에 선택을 못 하는 겁니다이를 해결할 수 있는 방법이 바로 무자기 잡음을 이용하는 겁니다 예를 들어서 30% 이미지를 전달한다고 했을 때 그에 대응하는 0과 1 사이의 분수를 무작위로 생성합니다.

 

그다음 만약 해당 픽셀의 분수가 0 0. 3보다 크면 픽셀 값을 흰색으로 설정하고 03보 작으면 검정색으로 설정합니다 이렇게 하면 어차피 픽셀의 수가 충분히 많기 때문에 전체에서 대략적으로 30% 정도는 검정색으로 설정되고 나머지는 흰색으로 설정됩니다 그 결과 옅은 회색을 띄는 이미지를 전달할 수 있죠 나머지 이미지들도 마찬가지의 과정을 거치면 완벽하지는 않지만 그래도 꽤 괜찮게 표현됩니다이 사례는 아주 중요한 통 를 담고 있습니다

 

만약 애초에 컴퓨터 성능이 더 좋고 에너지가 더 풍부해서 각 픽셀의 정보를 더 많이 넣을 수 있으면 픽셀마다 검정색과 흰색 비율을 적절히 섞어서 더 미세한 회색을 표현하면 되죠 이게 당연히 제일 정확도가 높게 이미지를 표현하는 방법입니다 하지만 현실에서는 언제나 하드웨어의 제약이 있기 마련입니다 만약 컴퓨터로 다른 복잡한 일을 많이 처리해야 되는 나머지 지금이 그림에 투입할 수 있는 여력이 적다면 픽셀당 검정색과 흰색 중 하나만 선택해야 할 수도 있죠 이때 만약 일률적인 방식으로 정보를 압축해서 전달하려고 하면 모 아니면도 중 하나만 선택하는 과정에서 정보가 상당 부분 잘려 나갈 수 있습니다

 

반면 잡음을 추가해서 뭐 아니면 도식에 깔끔한 선택이 아닌 확률적으로 난잡한 형태를 만들어 주면 오히려 정보를 우리가 알아볼 수 있는 형태로 살릴 수 있습니다 한번 직소 퍼즐에서 피스의 50% 없애야 한다고 해 보죠 이때 만약 그냥 깔끔 하게 선을 그어서 절반을 없애면 전체 그림의 절반은 우리가 아예 인식할 수 없게 돼 버립니다 반면 무작위로 50% 퍼즐 조각들을 없애면 전체 그림의 윤곽을 여전히 알 수 있죠 자 이제 무작위적인 잡음의 유용성에 대해 살펴봤으니 다시 우리 뇌에 대한 이야기로 돌아가 보겠습니다

 

인간의 뇌는 초당 20w 정도의 전력에 해당하는 에너지를 사용하는 일종의 기계입니다이 전력 소비량은 놀라운 일입니다 슈퍼컴퓨터는 초당 2천만 wat 이상을 사용하기도 하는데요 이와 비교해 인간의 뇌는 사실상 공짜에 가깝게 적은 에너지만을 쓰는 겁니다 그럼에도 불구하고 뇌는 아주 효율적으로 고등인 일을 처리하죠 그 어떤 컴퓨터로도 못하는 일을 해낼 때도 많습니다 심리학자 대니얼 카너먼은 뇌의 작용이 시스템 1 모드와 시스템 2 모드로 나눈다고 봅니다 시스템 1은 평상시 대부분 시간에 켜져 있는 모드로 느슨하게 여러 가지 일들을 동시에 처리합니다

 

우리는 평상시 거의 항상 멀티태스킹을 하고 있습니다 밥 먹으면서 유튜브 영상을 보고 동시에 테이블을 청소하기 아지 하죠 길을 걸을 때도 단지 걷기만 하는게 아니라 핸드폰을 보거나 차 소리를 듣고 있습니다 이런 시스템 1 모드는 특별한 노력을 기울이지 않아도 빠르게 실행되며 완성도보다는 대략적인 일처리를 추구합니다 반면 시스템 2는 하나의 작업에 집중하는 모드입니다

 

누군가 어려운 문제를 냈을 때 그걸 맞추기 위해 골들이 생각할 경우 눈을 감을 때도 있고 심지어 귀를 막을 때도 있 있습니다 최대한 주변에서 들려오는 모든 정보를 차단하고 뇌의 모든 에너지를 오로지 한 가지 문제에만 집중시키려고 흥미롭게도 시스템 1과 시스템 2에서 뇌가 사용하는 에너지 총량은 비슷하다고 합니다 한 가지에 집중한다고 해서 에너지를 더 쓰는 건 아니라는 거죠 다만 시스템 1에서는 에너지를 분산시켜서 사용하며 시스템 2에서는 비교적 집중적으로 사용합니다 그런데 천재들이 위대한 발상을 하는 순간을 보면 뜻밖에도 시스템 2가 아닌 시스템 1 모드에 있을 때도 많습니다

 

전설적인 수학자 푸엔카랄 1 때문에 먼 도시로 이동하던 중 버스를 갈아 타던 도중에 갑자기 자신의 인생을 뒤바꿀 혁신적인 수학적 아이디어를 떠올렸습니다 노벨 물리학상 수상자 로저 펜로즈는 동료 연구자와 수학 이야기를 나누며 걷다가 횡단 보드를 건너기 위해 잠시 대화를 멈췄습니다 그런데 갑자기 그 순간 훗날 자신의 주된 업적에 기초가 된 결정적인 아이디어가 불연듯 떠올랐습니다 20세기에 가장 뛰어난 수학자 중 한 명인 와일스 이렇게 말했습니다

 

새로운 아이디어를 떠올리려 꽤 긴 시간 동안 곁길로 세지 말고 오직 그 문제에만 집중해야 한다 다른 생각일랑 죄다 접어두고 마치이 세상의 수학 문제가 그것 하나밖에 없다는 마음가짐으로 집중 또 집중하는 것이다 그러다가 어느 순간 집중 모드를 해제하고 휴식을 취하면 일종의 이기가 찾아온다 바로 그 시기에 새로운 통찰이 떠오른다이 현재는 모두 시스템 1에 들어섰을 때 가장 훌륭한 아이디어를 떠올렸습니다 뇌에 에너지가 분산됐다

 

오히려 더 좋은 생각을 하게 된 건데요이 독특한 현상에 대해 파머는 흥미로운 가설을 하나 제시합니다 그건 바로 인간의 뇌는 잡음에 영향 받기 쉬운 상태가 됐을 때 오히려 더 효과적으로 큰 그림 거시적인 해결책을 떠올리게 된다는 겁니다 잡음 없이 깔끔한 논리를 사용할 때는 퍼즐 절반이 날아가서 하나의 아이디어로 묶이지 못한다 면 잡음이 생겼을 때 오히려 퍼질 전체 윤곽이 보이는 것처럼요 파머의 생각에 따르면 뇌의 잡음은 전압과 관련 있습니다 원래 컴퓨터에서도 실리콘 트랜지스터에 걸리는 전압이 약해지면 열 잡음에 취약해집니다

 

신호가 명확히 전달되지 않을 확률이 올라가서 오류의 원인이 되죠 뇌도 이와 마찬가지입니다 인간의 뇌는 800억 개 이상의 뉴런으로 구성되 있으며 감각 기관을 통해 정보가 들어오면 축사 돌기를 통해 전달됩니다 그런데 축사 돌기는 길이가 꽤 길기 때문에 신호가 끝까지 잘 전달되려면 중간에 증폭기 역할을 하는 트랜지스터들이 꼭 필요합니다이 트랜지스터들 단백질로 이루어져 있죠 주변의 전기 신호를 민감하게 감지해서 더 큰 신호로 바꾸는 역할을 합니다 그런데 여기에 걸리는 전압이 약해지면 주변에 잡음에 영향을 받아서 무작위한 신호를 내보낼 수가 있습니다 이게 하나의 정보 전달 경로만 기준으로 보면 오류가 생기는 겁니다

 

하지만 뇌에는 이런 정보들이 엄청 게 많이 동시에 이동하고 있으므로 전체적으로 보면 오히려 무작위성이 어떤 패턴을 만들어 내 는데에 기여하면서 하나의 큰 그림으로 발전할 수가 있다는 겁니다 그런데 우리 뇌에 걸리는 전압이 약해지는 때가 언제였죠 전체적인 전압은 20w 정도로 비슷하게 유지되지만 시스템 1 모드에 들어서면 하나의 일에 할당되는 에너지가 줄어든다고 했죠

 

그렇다면 바로 이때가 뉴런들이 잡음에 취약해지는 때이며 이때 우리는 비로소 신호가 깔끔하게 이동할 때는 보이지 않던 것을 볼 수 있게 되는 거라고 추측할 수 있습니다 파머는 여기에 진화 심리학적인 가설을 보태기도 합니다 뉴런의 직경이 작으면 주변의 잡음에 취약해지고 전기 신호의 이동 속도 또한 느려집니다 이게 빠르고 명확하게 포식자를 피해야 하는 환경에서는 오히려 생존에 더 불리할 겁니다 반응 속도가 느려지니 하지만 인간은 집단 생활을 하면서 신체의 속도가 빠르지 않아도 포식자에 대항할 수 있 됐습니다

 

이런 상황에서는 가느다란 뉴런을 많이 발달시켜서 잡음의 시너지를 만들어내는게 오히려 새로운 아이디어를 떠올리는 능력을 강화함으로써 진화에 더 유리하게 작용했을 수 있습니다 확실성과 정확한 규칙에 기초한 빠른 알고리즘 기계보다 불확실성과 카오스를 이용한 시스템이 더 좋은 기능을 발휘할 때가 있다는 거죠네 결론을 말씀드리자면 뇌의 능력을 최대한으로 활용하려면 쉬어야 합니다 일에 너무 집중 중하는게 아니라 때로는 느슨하게 딴 짓을 해야 한다는 거죠 그렇다고 딴 짓만 하면 안 됩니다

 

시스템만큼이나 당연히 시스템 2도 매우 중요한 역할을 합니다 아무리 쉬는도 중 그럴듯한 좋은 아이디어가 떠올라도 그게 정말 현실에서 유효한지 엄밀하게 검증하기 위해서는 고도의 집중력을 발휘해 다양한 경우의 수를 계산해야 합니다 그럴 때는 뇌에 에너지 집중이 필요하죠 그리고 천재들의 사례를 보면 그냥 팽팽 놀다가 갑자기 좋은 아이디어가 떠오른게 아니에요

 

그보다 평상시에 엄청나게 집중해서 문제를 탐구하다 잠깐 쉴 때 갑자기 혁신적인 그림을 떠올린 겁니다 즉 먼저 한 문제를 깊이 파고들면서 수많은 면모들을 논리적으로 충분히 탐구한 후에 그런 여러 시도를 통해 얻은 시행 차과 그동안 얻은 지식들이 모두 자양분이 된 상태에서 거기에 잡음 효과가 추가될 때 위대한 결과물을 얻었다는 거죠 그러니까 괜히이 영상 보시고 아 나는 많이 쉬어야겠다라고 생각하시 보다는 먼저 열심히 노력한 후 중간중간 꼭 쉬는 시간을 충분히 가지고 그때 얻는 아이디어들을 적극적으로 활용해야겠다라고 마음을 먹으시는게 뇌의 잠재력을 가장 많이 발휘하시는 길일 겁니다