What I'm going to do is to just give a few notes, and this is from a book I'm preparing called "Letters to a Young Scientist." I'd thought it'd be appropriate to present it, on the basis that I have had extensive experience in teaching, counseling scientists across a broad array of fields. And you might like to hear some of the principles that I've developed in doing that teaching and counseling.
저는 지금 몇가지 제언을 드리고자 합니다 제가 준비하는 책에 나온 말들인데요, 제목은 "젊은 과학자에게 보내는 편지" 입니다 매우 다양한 분야의 과학자들을 가르치고 조언해왔던 저의 폭넓은 경험에 비추어 볼 때, 제가 이런 일을 하는 것도 적당할 것이라 생각했습니다. 여러분들은 아마 제가 그렇게 가르치고 조언하면서 생각해낸 몇가지 원칙에 대하여 알고 싶어하실지도 모르겠습니다.
So let me begin by urging you, particularly you on the youngsters' side, on this path you've chosen, to go as far as you can. The world needs you, badly. Humanity is now fully into the techno-scientific age. There is going to be no turning back.
여러분께 호소하겠습니다. 특히 젊은 축에 속하는 여러분들께, 여러분들이 선택한 이 여정에서 최대한 이룰 수 있는 만큼 이루도록 하십시오. 세상은 여러분들을 애타게 필요로 합니다. 인류는 지금 완전히 과학-기술의 시대로 들어섰습니다. 되돌아갈 수도 없습니다.
Although varying among disciplines -- say, astrophysics, molecular genetics, the immunology, the microbiology, the public health, to the new area of the human body as a symbiont, to public health, environmental science. Knowledge in medical science and science overall is doubling every 15 to 20 years. Technology is increasing at a comparable rate. Between them, the two already pervade, as most of you here seated realize, every dimension of human life.
분야마다 다르긴 하지만 -- 예를들어, 천체물리학, 분자유전학, 면역학, 미생물학, 공공의료학, 모든 심비언트(공생자)로서의 새로운 인체 분야, 그리고 공공의료와 환경과학 같은 다양한 분야들마다 다릅니다. 의과학등, 과학계 전체에서 지식의 양은 15년에서 20년 주기로 두배씩 늘어나고 있습니다. 기술은 대단한 속도로 발전하고 있죠. 그 가운데, 여기 앉아 계신 여러분 대부분은 이미 알고 계시겠지만, 두 분야는 인간의 삶 구석구석에 파고들어 있습니다.
So swift is the velocity of the techno-scientific revolution, so startling in its countless twists and turns, that no one can predict its outcome even a decade from the present moment.
과학-기술 혁명의 속도는 정말 빨라서, 놀라울 정도로 바뀌고 변형되어 어느 누구도 지금으로부터 겨우 10년 후의 결과를 예측할 수 없습니다.
There will come a time, of course, when the exponential growth of discovery and knowledge, which actually began in the 1600s, has to peak and level off, but that's not going to matter to you. The revolution is going to continue for at least several more decades. It'll render the human condition radically different from what it is today. Traditional fields of study are going to continue to grow and in so doing, inevitably they will meet and create new disciplines.
물론, 새로운 발견과 지식이 기하급수적으로 늘어나 사실 이미 1600년대에 시작된 일이죠.. 최고점에 다다른 후 정체되는 그런 시기도 올 것입니다. 그렇지만 여러분들에게 그런게 문제가 되지는 않습니다. 과학 혁명은 계속되어 최소한 수십년은 이어질 것입니다. 제가 오늘날과는 철저하게 다른 인간의 조건을 살펴보도록 하겠습니다. 전통적인 연구 분야는 계속 성장해 나가겠죠. 그런 과정에서 인간은 필연적으로 새로운 분야와 맞닥뜨리고 새로이 창조하기도 할 것입니다.
In time, all of science will come to be a continuum of description, an explanation of networks, of principles and laws. That's why you need not just be training in one specialty, but also acquire breadth in other fields, related to and even distant from your own initial choice.
시간이 가면 모든 과학은 표현의, 네트워크를 설명하는 표현이죠, 그리고 원리와 법칙의 연속체가 될 것입니다. 그것이 바로 여러분들이 한가지 전문분야에서 훈련을 받는것 뿐만 아니라 다른 분야의 흐름도 알아야 하는 이유입니다. 이런 분야들은 처음 여러분들이 선택한 분야와 연관이 있기도 하지만, 때론 상당한 거리가 있는 분야일 수도 있습니다.
Keep your eyes lifted and your head turning. The search for knowledge is in our genes. It was put there by our distant ancestors who spread across the world, and it's never going to be quenched. To understand and use it sanely, as a part of the civilization yet to evolve requires a vastly larger population of scientifically trained people like you. In education, medicine, law, diplomacy, government, business and the media that exist today.
눈을 치켜뜨고 고개를 돌려보세요. 지식을 향한 열망은 우리의 유전자속에 들어있습니다. 그것은 세상으로 퍼져나간 우리의 먼 조상때부터 뼛속 깊이 심어졌고 결코 사라지지 않을 것입니다. 아직 더 발전해 나갈 문명의 일원으로서 지식을 이해하고 분별있게 사용하는 데에는 여러분들과 같이 과학적인 훈련을 받은 사람들이 상당히 많이 필요합니다. 오늘날 존재하는 교육, 의료, 법학, 외교 행정부, 경영과 언론 같은데서 말입니다.
Our political leaders need at least a modest degree of scientific literacy, which most badly lack today -- no applause, please. It will be better for all if they prepare before entering office rather than learning on the job. Therefore you will do well to act on the side, no matter how far into the laboratory you may go, to serve as teachers during the span of your career.
우리의 정치지도자는 최소한 어느 정도의 과학을 이해하고 있어야 하며 이 점은 오늘날 우리에게 매우 부족한 면이지요 -- 아직 박수치실 일은 아닙니다. 지도자들이 자리를 차지한 후에 배우는 것보다 그 이전에 배울 수 있다면 그건 모두에게 이득이 될겁니다. 따라서 여러분들은 실험실에서 얼마나 깊이 연구하는가에 상관없이 여러분들이 분야에 종사하는 동안에 현장에서 선생의 역할을 해야할지도 모릅니다.
I'll now proceed quickly, and before else, to a subject that is both a vital asset and a potential barrier to a scientific career. If you are a bit short in mathematical skills, don't worry. Many of the most successful scientists at work today are mathematically semi-literate.
좀 더 빠르게 가볼까요... 다른 것에 앞서, 과학자로서의 직업 경력에 필수적인 자산이기도 하고 잠재적인 장애물이 되기도 하는 주제로 가 봅시다. 여러분들에게 수학적 재주가 조금 모자라도 걱정할 필요는 없습니다. 오늘날 활동하는 성공한 수많은 과학자들중 많은 사람들은 수학적으로 반 문맹입니다.
A metaphor will serve here: Where elite mathematicians and statisticians and theorists often serve as architects in the expanding realm of science, the remaining large majority of basic applied scientists, including a large portion of those who could be said to be of the first rank, are the ones who map the terrain, they scout the frontiers, they cut the pathways, they raise the buildings along the way.
은유를 한가지 들어볼게요. 똑똑한 수학자와 통계학자, 그리고 이론가들이 과학의 영역을 넓히는 역할을 하고 있을때 나머지 기초 응용 과학자들의 상당수는 일류라고 할 수 있는 사람들을 상당히 포함해서 말이죠, 영역의 구석구석을 탐사할 것입니다. 그들은 프론티어를 모셔오고 길을 닦을 것입니다. 그 길을 따라 건물을 짓기도 하겠죠.
Some may have considered me foolhardy, but it's been my habit to brush aside the fear of mathematics when talking to candidate scientists. During 41 years of teaching biology at Harvard, I watched sadly as bright students turned away from the possibility of a scientific career or even from taking non-required courses in science because they were afraid of failure. These math-phobes deprive science and medicine of immeasurable amounts of badly needed talent.
어떤 이들은 제가 무모하다고 하겠지만 미래 과학자들에게 이야기할 때, 수학에 대한 두려움은 따로 생각하는 것이 제 습관입니다. 제가 하버드대학에서 41년간 생물학을 가르치면서 영리한 학생들이 실패를 두려워한 나머지 과학계로 진출을 포기하거나 심지어 필수가 아닌 과학 과목조차도 택하지 못하는 것을 슬픈 눈으로 봐왔습니다. 수학에 대한 이런 두려움이 과학계와 의학계로부터 꼭 필요로되는 수많은 젊은이들을 몰아냈습니다.
Here's how to relax your anxieties, if you have them: Understand that mathematics is a language ruled like other verbal languages, or like verbal language generally, by its own grammar and system of logic. Any person with average quantitative intelligence who learns to read and write mathematics at an elementary level will, as in verbal language, have little difficulty picking up most of the fundamentals if they choose to master the mathspeak of most disciplines of science.
두려움이 있다면, 그걸 완화할 방법이 여기 있어요: 수학은 언어입니다. 말로 하는 다른 언어처럼 법칙이 있는 언어요, 아니면 자신의 문법과 논리가 있는, 보통의 언어와 같다고 보시면 됩니다. 초등학교 수준의 수학을 읽고 쓰도록 배운 평균정도의 수학적 능력을 가졌다면, 대부분의 기본 지식을 배우는데, 말하는 것을 배우는 것처럼, 거의 어려움을 겪지 않을 것입니다. 과학의 대부분 분야에서 수학적으로 말한 것을 배우고자 한다면 그 정도로도 충분할 겁니다.
The longer you wait to become at least semi-literate the harder the language of mathematics will be to master, just as again in any verbal language, but it can be done at any age. I speak as an authority on that subject, because I'm an extreme case. I didn't take algebra until my freshman year at the University of Alabama. They didn't teach it before then.
최소한 어느 정도만이라도 배우려고 너무 오래 기다리면 수학이란 언어는 배우기 더 어려워집니다. 다시 말하지만 어느 언어나 그렇거든요. 수학은 나이와 상관없이 배울 수 있습니다. 그 부분에 대해서는 제가 자신있게 말씀드립니다. 제가 아주 극단적인 경우이기 때문이죠. 저는 알라바마주립대학 1학년때까지 대수학이란 것을 배우지도 않았습니다. 당시에는 대수학을 가르치지 않았어요.
I finally got around to calculus as a 32-year-old tenured professor at Harvard, where I sat uncomfortably in classes with undergraduate students, little more than half my age. A couple of them were students in a course I was giving on evolutionary biology. I swallowed my pride, and I learned calculus.
저는 결국 하버드대학에서 종신직을 보장받은 32살이나 되어서야 겨우 미적분학 근처에 가봤습니다. 그때 저는 불편한 마음으로 제 나이의 반 정도 되는 대학 1학년 학생들과 함께 교실에 앉아서 공부했어요. 그중 몇몇은 제가 강의하는 진화 생물학의 학생도 있었죠. 저는 제 자존심을 접고 미적분학을 배웠습니다.
I found out that in science and all its applications, what is crucial is not that technical ability, but it is imagination in all of its applications. The ability to form concepts with images of entities and processes pictured by intuition. I found out that advances in science rarely come upstream from an ability to stand at a blackboard and conjure images from unfolding mathematical propositions and equations. They are instead the products of downstream imagination leading to hard work, during which mathematical reasoning may or may not prove to be relevant. Ideas emerge when a part of the real or imagined world is studied for its own sake.
제가 알게 된 것은 과학과 모든 응용분야에서 가장 중요한 것은 기술적인 능력이 아니라 그런 것들을 응용할 때 필요한 상상력이라는 사실이었습니다. 저런 본질과 과정을 형상화하는 개념을 형상화하는 것은 직관으로 그려지는 것입니다. 제가 또 알게 된 것은 과학에서의 발전은 칠판앞에서서 수학의 명제나 등식으로부터 나오는 결과를 마술처럼 풀어내는 능력으로부터 일어나는 경우는 거의 없었다는 점입니다. 오히려 과학의 발전은 대단한 노력을 자연스레 이끌어내는 상상의 산물이었어요 그런 가운데 수학적 논리라는 것은 적용될 수도, 안될 수도 있습니다. 아이디어가 떠오르는 것은 실제든 가상이든 세상의 일부가 그 자체만을 위해 연구될 때 였어요.
Of foremost importance is a thorough, well-organized knowledge of all that is known of the relevant entities and processes that might be involved in that domain you propose to enter. When something new is discovered, it's logical then that one of the follow-up steps is to find the mathematical and statistical methods to move its analysis forward. If that step proves too difficult for the person or team that made the discovery, a mathematician can then be added by them as a collaborator.
가장 중요한 것은 여러분들이 나아가고자 하는 분야에 알맞는 본질이나 과정으로 알려진, 완벽하고 잘 정리된 지식입니다. 어떤 새로운 것이 발견되었을 때, 그 다음 과정이 수학과 통계적 방법을 이용하여 그 내용 분석에 진전을 보인다면 그것은 논리적인거지요. 만일 그 단계가 발견을 해낸 연구자나 팀에게 너무 어려운 것이라면 수학자가 공동연구자로 합류할 수 있겠죠.
Consider the following principle, which I will modestly call Wilson's Principle Number One: It is far easier for scientists including medical researchers, to require needed collaboration in mathematics and statistics than it is for mathematicians and statisticians to find scientists able to make use of their equations. It is important in choosing the direction to take in science to find the subject at your level of competence that interests you deeply, and focus on that.
다음과 같은 원리를 생각해 봅시다, 저는 이것을 감희 '윌슨의 첫번째 원칙'이라고 하는데요: 의과학 연구자를 포함하여 과학자들에게, 수학과 과학이 필요한 경우에, 공동 연구를 요구하는 것이 수학자나 통계학자가 과학자들로 하여금 그들의 방정식을 직접 사용하게 하는 것보다 훨씬 더 쉽다고 봅니다. 과학에서 준용하는 방법에서 있어서, 여러분들이 깊이 관심을 가지는 수준에서 주제를 찾고 그 주제에 집중할 수 있는 방법이 중요합니다.
Keep in mind, then, Wilson's Second Principle: For every scientist, whether researcher, technician, teacher, manager or businessman, working at any level of mathematical competence, there exists a discipline in science or medicine for which that level is enough to achieve excellence.
기억하세요. '윌슨의 두번째 원칙'입니다: 과학자나, 기술자, 교사, 감독관이거나 사업가든가 상관없이 수학적 내용을 사용하는 수준에서 일하는 모든 과학자들에게 적용되는데요. 과학이나 의료계에, 월등한 성취를 낼 수 있는 수준에 있는 과정이 있습니다.
Now I'm going to offer quickly several more principles that will be useful in organizing your education and career, or if you're teaching, how you might enhance your own teaching and counseling of young scientists. In selecting a subject in which to conduct original research, or to develop world-class expertise, take a part of the chosen discipline that is sparsely inhabited. Judge opportunity by how few other students and researchers are on hand.
자, 이제 빠른 속도로 여러분들의 교육 과정이나 연구 경력에 유용한 몇가지 원칙을 더 알려드리겠습니다. 만일 여러분들이 교육 분야에 있다면 여러분들이 강의하는 것과 젊은 과학자들에게 하는 조언하는데 도움이 될 겁니다. 최초로 시도하는 연구에서든 세계적인 수준의 전문성을 확보하기 위한 연구의 주제를 정하는데 있어서 많은 사람들이 몰려있지 않은 선택된 주제 분야를 파고 드세요. 얼마나 적은 학생과 연구원이 있는가에 따라 기회를 판단하도록 하세요.
This is not to de-emphasize the essential requirement of broad training, or the value of apprenticing yourself in ongoing research to programs of high quality. It is important also to acquire older mentors within these successful programs, and to make friends and colleagues of your age for mutual support. But through it all, look for a way to break out, to find a field and subject not yet popular.
이것은 폭넓은 훈련을 필요로 하는 기본적인 필수요소나 현재 진행되는 높은 수준의 연구에서 훈련의 중요성을 깍아내리자는 뜻이 아닙니다. 또 중요한 것은 성공적인 프로그램을 유지하고 있는 분야내의 조언자를 만드세요. 그리고 상호 지지를 위한 비숫한 나이의 친구와 동료를 만들어야 합니다. 이런 모든 것에다가 빠져나갈 길도 있어야 합니다. 아직 인기가 덜 한 분야와 주제를 찾아내도록 하세요.
We have seen this demonstrated already in the talks preceding mine. There is the quickest way advances are likely to occur, as measured in discoveries per investigator per year. You may have heard the military dictum for the gathering of armies: March to the sound of the guns. In science, the exact opposite is the case: March away from the sound of the guns.
이런 것들은 앞서 제가 했던 강의에서 이미 말씀드린 내용입니다. 발전이 있을 법한 가장 빠른 길은 있습니다. 한해에 연구자당 새로운 발견의 수를 측정하는 것 같은 방법이죠. 여러분은 아마 군대를 모으는 때 쓰이는 속담을 들어보신 적이 있을겁니다. "총소리가 나는 곳으로 진군해라." 과학에서는 정확히 반대의 경우가 됩니다: 총소리가 나는 반대쪽으로 진군하세요.
So Wilson's Principle Number Three: March away from the sound of the guns. Observe from a distance, but do not join the fray. Make a fray of your own. Once you have settled on a specialty, and the profession you can love, and you've secured opportunity, your potential to succeed will be greatly enhanced if you study it enough to become an expert.
자 '윌슨의 원칙 3번'입니다: "총소리가 나는 반대쪽으로 진군하라." 멀리서 분위기를 파악하되 소모전에 끼어들지는 마세요. 여러분 자신의 소모전을 만드세요. 일단 전문성을 하나 갖게 되면 자신이 주제를 좋아하게 되면, 여러분은 이미 기회를 잡은 겁니다. 여러분들이 열심히 공부하고, 전문가가 될 만큼 열심히 하면 성공할 수 있는 잠재성은 훨씬 높아집니다.
There are thousands of professionally delimited subjects sprinkled through physics and chemistry to biology and medicine. And on then into the social sciences, where it is possible in short time to acquire the status of an authority. When the subject is still very thinly populated, you can with diligence and hard work become the world authority.
세상에는 물리학이나 화학을 통해서 생물학이나 의학으로 진화해간 수많은 전문 영역들이 있습니다. 그 다음, 사회과학으로 가보죠. 사회과학에서는 권위를 쌓는데까지 훨씬 더 짧은 시간이면 되죠. 여전히 연구자가 그리 많지 않지 않은 분야라면 열심히 끝까지 노력하여 세계적인 권위자가 될 수 있습니다.
The world needs this kind of expertise, and it rewards the kind of people willing to acquire it. The existing information and what you self-discover may at first seem skimpy and difficult to connect to other bodies of knowledge. Well, if that's the case, good. Why hard instead of easy?
세상은 이런 류의 전문성을 필요로 합니다. 그리고 세상은 그걸 얻으려 하는 사람들에게 보상을 할겁니다. 이미 알려진 정보와 여러분이 직접 알아낸 것은 처음에는 부족하고 다른 알려진 지식과 연관짓기 어려울지도 모릅니다. 음.. 그런 경우에는, 그래요. 왜 쉽지않고 어려운걸까요?
The answer deserves to be stated as Principle Number Four. In the attempt to make scientific discoveries, every problem is an opportunity, and the more difficult the problem, the greater will be the importance of its solution.
이에 대한 답은 '네번째 원칙'으로 불릴만하죠, 과학적 발견을 하려는 시도에서 모든 문제는 기회입니다. 그리고 문제가 어려울수록 그 답의 중요성은 더 클거에요.
Now this brings me to a basic categorization in the way scientific discoveries are made. Scientists, pure mathematicians among them, follow one or the other of two pathways: First through early discoveries, a problem is identified and a solution is sought. The problem may be relatively small; for example, where exactly in a cruise ship does the norovirus begin to spread? Or larger, what's the role of dark matter in the expansion of the universe? As the answer is sought, other phenomena are typically discovered and other questions are asked.
자, 이런 연유로 해서, 저는 과학적인 발견이 이루어진 방법에 대한 기본적인 분류를 할 수 있습니다. 과학자들, 그 중에도 순수수학자들은 하나의 길, 또는 두가지 중에 다른 길을 따릅니다.: 우선 최초의 발견을 통해 문제가 인식되고 답을 찾습니다. 그 문제는 상대적으로 하찮은 것일 수 있어요; 예를들어, 유람선에서 노로바이러스는 정확하게 어디에서부터 퍼지기 시작했을까?... 같은거죠. 약간 더 큰 문제를 볼까요. 우주팽창에서 암흑물질은 어떤 역할을 할까?.. 이런 문제요. 해답이 연구되면서 보통 다른 현상이 발견되기도 하고 또 다른 문제가 나타나기도 하죠.
This first of the two strategies is like a hunter, exploring a forest in search of a particular quarry, who finds other quarries along the way. The second strategy of research is to study a subject broadly searching for unknown phenomena or patterns of known phenomena like a hunter in what we call "the naturalist's trance," the researcher of mind is open to anything interesting, any quarry worth taking. The search is not for the solution of the problem, but for problems themselves worth solving.
처음 두가지 전략은 마치 사냥꾼 전략과 같아요. 특정한 사냥감을 찾아 숲속을 찾아헤매는거죠. 사냥꾼은 길에서 생각지도 않았던 사냥감을 찾기도 합니다. 연구에서 두번째 전략은 주제를 넓게 공부하는겁니다. 알려지지 않은 현상이나 이미 알려진 현상의 특별한 패턴을 찾는거에요. 흔희 "신들린 자연주의자"이라고 하는 상태의 사냥꾼처럼 연구자의 마음은 무엇이든 흥미로운 것에 대해 열려 있습니다. 가져갈만한 어떤 사냥감이든 좋잖아요 탐구는 문제를 해결하기 위한 것이 아닙니다. 그것은 풀만한 가치가 있는 그 문제 자체를 위한 것이죠.
The two strategies of research, original research, can be stated as follows, in the final principle I'm going to offer you: For every problem in a given discipline of science, there exists a species or entity or phenomenon ideal for its solution. And conversely, for every species or other entity or phenomenon, there exist important problems for the solution of which, those particular objects of research are ideally suited. Find out what they are. You'll find your own way to discover, to learn, to teach.
연구의 두가지 전략은 최초의 연구에 관한거지만, 이렇게 말할 수 있을겁니다. 제가 알려드리려고 하는 마지막 원칙입니다: 어떤 과학 분야든 모든 문제에는 그 해답에 이상적인 종(種)이나 본질, 또는 현상 같은게 있죠. 그리고 반대로, 모든 종(種)이나 본질, 또는 현상에 대해서 중요한 문제들이 있습니다. 그 문제들의 해답에는 어떤 특별한 연구의 대상이 이상적으로 잘 맞는 것들이죠. 그런 것들이 무엇인지 찾아보세요. 어떤 것을 찾아내거나, 배우거나, 가르치는 데 여러분 자신만의 방법을 찾을 것입니다.
The decades ahead will see dramatic advances in disease prevention, general health, the quality of life. All of humanity depends on the knowledge and practice of the medicine and the science behind it you will master. You have chosen a calling that will come in steps to give you satisfaction, at its conclusion, of a life well lived. And I thank you for having me here tonight.
앞으로 수십년 사이에 병의 예방, 일반적인 보건, 삶의 질에는 놀랄만한 진보가 이루어질 거에요. 모든 인간성은 여러분들이 정복하게 될 지식과 의약, 그리고 과학에 의존하게 됩니다. 여러분들은 자신에게 만족감을 주고, 최종적으로는 자신이 살아온 삶에 만족할 수 있는 단계를 맞이할 선택을 하신겁니다. 오늘밤 저를 여기에 초대해 주셔서 감사합니다.
(Applause)
(박수)
Oh, thank you. Thank you very much. I salute you.
감사합니다. 대단히 감사합니다. 여러분에게 경의를 표합니다.