If you ask people about what part of psychology do they think is hard, and you say, "Well, what about thinking and emotions?" Most people will say, "Emotions are terribly hard. They're incredibly complex. They can't -- I have no idea of how they work. But thinking is really very straightforward: it's just sort of some kind of logical reasoning, or something. But that's not the hard part."
만일 사람들에게 심리학의 분야에서 무엇이 어렵다고 생각하는지 묻는다면, 사고(thinking)와 감정(emotions) 중에서 무엇이 더 어렵냐고 묻는다면, 대부분의 사람들은 이렇게 말할 겁니다. "감정 분야가 굉장히 어려워요. 그게 믿을 수 없을 정도로 복잡해서, 감정이 어떤 식으로 움직이는지 모르겠어요. 하지만 사고(thinking)는 꽤 이해하기 쉽죠. 그냥 논리적 추론 같은 거니까요. 그건 어려운 부분이 아니죠."
So here's a list of problems that come up. One nice problem is, what do we do about health? The other day, I was reading something, and the person said probably the largest single cause of disease is handshaking in the West. And there was a little study about people who don't handshake, and comparing them with ones who do handshake. And I haven't the foggiest idea of where you find the ones that don't handshake, because they must be hiding. And the people who avoid that have 30 percent less infectious disease or something. Or maybe it was 31 and a quarter percent. So if you really want to solve the problem of epidemics and so forth, let's start with that. And since I got that idea, I've had to shake hundreds of hands. And I think the only way to avoid it is to have some horrible visible disease, and then you don't have to explain.
자, 이제 미래에 발생할 문제들을 얘기해보겠습니다. 한가지 좋은 문제로, 어떻게 건강을 지킬 것인가 하는 게 있습니다. 예전에 서양에서 질병이 발생하는 가장 큰 원인이 악수라고 설명하는 글을 읽은 적이 있습니다. 그리고 악수를 하지 않는 사람들과 악수를 하는 사람들을 간단하게 비교분석한 내용이 있었지요. 솔직히 저는 악수를 안 하는 사람을 어디서 찾을 지 전혀 모르겠습니다. 그런 사람들은 어딘가에 꼭꼭 숨어있겠지요. 어쨌든, 악수를 안 하는 사람들은 상대적으로 타인에게 병을 옮길 가능성이 30% 정도 낮다고 하더군요. 31.25%인가 뭐 그런 숫자였습니다. 즉, 앞으로 전염병 같은 문제를 해결하려면 악수를 하지 않으면 됩니다. 그런데 이런 생각을 한 후로 저는 수백명이랑 악수를 해야 했습니다. 제가 봤을 때 악수를 하지 않을 수 있는 유일한 방법은 손에 보기 흉한 병이 생겨서 악수를 왜 안 하는지 설명하지 않아도 되는 것입니다.
Education: how do we improve education? Well, the single best way is to get them to understand that what they're being told is a whole lot of nonsense. And then, of course, you have to do something about how to moderate that, so that anybody can -- so they'll listen to you. Pollution, energy shortage, environmental diversity, poverty. How do we make stable societies? Longevity. Okay, there're lots of problems to worry about.
교육문제를 볼까요. 교육 개선방안은 무엇인가? 교육을 개선하는 가장 좋은 방법은, 지금껏 사람들이 배운 것들이 대부분은 말도 안 되는 것이라는 점을 이해시키는 겁니다. 그리고 나서, 당연히, 그러한 점을 완화하기 위한 뭔가를 해야 합니다. 그래야 사람들이 이야기를 듣는 척이라도 할 테니까요. 환경오염, 자원고갈, 환경 다양성, 빈곤 안정적인 사회를 어떻게 만들 것인가? 장수문제. 그렇습니다. 걱정해야 할 문제가 매우 많죠
Anyway, the question I think people should talk about -- and it's absolutely taboo -- is, how many people should there be? And I think it should be about 100 million or maybe 500 million. And then notice that a great many of these problems disappear. If you had 100 million people properly spread out, then if there's some garbage, you throw it away, preferably where you can't see it, and it will rot. Or you throw it into the ocean and some fish will benefit from it. The problem is, how many people should there be? And it's a sort of choice we have to make.
어쨌든, 제가 봤을 때 우리가 정말 얘기를 나눠야 하는 문제는 - 정말 금기시 되는 이야기이긴 합니다만 - 인구의 적정 수준은 어느 정도인가? 라고 생각합니다. 저는 1억 명 정도가 적정하다고 생각합니다. 아니면 5억 명이 될 수도 있겠지요. 그러면, 앞서 말한 수많은 문제들이 사라진다는 걸 알 수 있습니다. 만약에 인구가 1억 명이고, 이 사람들이 여기저기에 적당히 흩어져서 산다면, 쓰레기가 생겨도 아무데나 맘에 드는 안 보이는 곳에 버리면 그 쓰레기는 언젠가는 모두 썩게 될 겁니다. 아니면, 바다에 던져버려서 물고기들이 먹게 하는 것도 괜찮겠지요. 문제는, 인구의 적정 수준은 어느 정도인가? 입니다. 이것은 우리가 선택해야 하는 문제같은 겁니다.
Most people are about 60 inches high or more, and there's these cube laws. So if you make them this big, by using nanotechnology, I suppose -- (Laughter) -- then you could have a thousand times as many. That would solve the problem, but I don't see anybody doing any research on making people smaller. Now, it's nice to reduce the population, but a lot of people want to have children. And there's one solution that's probably only a few years off. You know you have 46 chromosomes. If you're lucky, you've got 23 from each parent. Sometimes you get an extra one or drop one out, but -- so you can skip the grandparent and great-grandparent stage and go right to the great-great-grandparent. And you have 46 people and you give them a scanner, or whatever you need, and they look at their chromosomes and each of them says which one he likes best, or she -- no reason to have just two sexes any more, even. So each child has 46 parents, and I suppose you could let each group of 46 parents have 15 children. Wouldn't that be enough? And then the children would get plenty of support, and nurturing, and mentoring, and the world population would decline very rapidly and everybody would be totally happy.
사람들이 대부분 152cm 보다는 크고, 이런 상자가 있다고 하면, 사람들이 이만하게 만들면 - 제가 생각하기엔 나노기술을 쓰면 될 거 같은데요 - (웃음) 그러면 천 배는 더 많은 사람이 있을 수 있습니다. 이런 식으로 문제를 해결할 수 있겠지만, 저는 사람을 작게 만드는 기술을 연구하는 사람을 본 적이 없습니다. 자, 인구를 줄이는 건 좋지만, 아이를 갖고 싶어하는 사람도 무척 많습니다. 아마 근미래에는 이런 해결책이 나올 거 같습니다. 인간은 46개의 유전자를 가지고 있다는 걸 아실 겁니다. 운이 좋다면, 부모님에게서 각각 23개씩을 물려받았겠죠. 가끔 하나를 더 받거나 덜 받는 일도 있습니다. 어쨌든, 조부모님이나 증조부님은 건너뛰기로 하지요 바로 고조부모님으로 가보는 겁니다. 그러면, 46명의 사람들에게 스캐너를 하나 주고, 꼭 스캐너일 필요는 없지만, 자기가 가진 유전자를 보고 가장 마음에 드는 것 하나를 고르게 하는 거지요. 더 이상 두 개의 성별만 있을 필요는 없겠지만요. 그러면, 아이 한 명당 46명의 부모님이 있는 거고 46명의 부모님 그룹 하나 당 15명의 아이를 갖게 하면 충분하지 않을까요? 그리고 그 아이들은 충분한 가정교육과 지원을 받게 될 겁니다. 세계 인구는 아주 빠른 속도로 감소하겠죠 그러면 모든 사람들이 결국 행복해지게 됩니다.
Timesharing is a little further off in the future. And there's this great novel that Arthur Clarke wrote twice, called "Against the Fall of Night" and "The City and the Stars." They're both wonderful and largely the same, except that computers happened in between. And Arthur was looking at this old book, and he said, "Well, that was wrong. The future must have some computers." So in the second version of it, there are 100 billion or 1,000 billion people on Earth, but they're all stored on hard disks or floppies, or whatever they have in the future. And you let a few million of them out at a time. A person comes out, they live for a thousand years doing whatever they do, and then, when it's time to go back for a billion years -- or a million, I forget, the numbers don't matter -- but there really aren't very many people on Earth at a time. And you get to think about yourself and your memories, and before you go back into suspension, you edit your memories and you change your personality and so forth. The plot of the book is that there's not enough diversity, so that the people who designed the city make sure that every now and then an entirely new person is created. And in the novel, a particular one named Alvin is created. And he says, maybe this isn't the best way, and wrecks the whole system.
시분할(tImesharing)이 실현되려면 좀 더 많은 시간이 필요합니다. 아서 클라크(Arthur Clarke)가 같은 내용을 두 번 집필한 좋은 소설이 있는데 제목은 은하제국의 붕괴(Against the Fall of Night)와 도시와 별(The City and the Stars)입니다. 두 작품다 훌륭한 소설이고 내용은 거의 비슷한데, 컴퓨터가 있고 없고의 차이가 있습니다. 아서가 자신의 첫 작품을 보고는 흠, 이건 안 되겠는데, 라고 생각했지요. 미래에는 어떤 형태로든지 컴퓨터가 존재할 테니까요. 그래서 두 번째 작품에서는 천억인가, 1조명의 사람들이 지구에 살고 있지만, 그 사람들이 하드디스크나 플로피디스크에 저장되어 있습니다. 무엇이든 미래에서 사용하는 어떤 기억장치에 저장이 되어 있는 거죠. 그리고 한번에 몇 백만 명 씩만 밖으로 나오게 되는 겁니다. 한 사람이 나오면, 천 년동안 인생을 살아가면서 하고 싶은 일을 하고, 다시 저장장치로 돌아가 십억년을 지내야 하는 건데, 그게 십억년인지 백만년이었는지 정확하게 기억은 안나지만, 정확한 햇수는 중요하지 않고요. 그러나, 지구 상에 살아가는 사람의 숫자는 언제든지 많지가 않다는 거지요. 그리고 사람들은 나 자신과 내가 가진 기억에 대해 생각해보게 됩니다. 그리고 저장장치로 돌아가기 전에 그 기억을 편집하지요 그리고 자신의 성격도 바꾸고.. 뭐 등등의 그런 이야기입니다. 책의 줄거리는 다양한 사람들이 충분히 많지가 않아서 도시를 설계한 사람들은 언제나 전혀 다른 사람이 만들어지도록 한다는 것이었습니다. 이 소설에서, 알빈이라는 사람이 창조됩니다. 그 사람은 이런 사회체계가 최선책이 아닐 수 있다며, 사회체제를 붕괴시키지요.
I don't think the solutions that I proposed are good enough or smart enough. I think the big problem is that we're not smart enough to understand which of the problems we're facing are good enough. Therefore, we have to build super intelligent machines like HAL. As you remember, at some point in the book for "2001," HAL realizes that the universe is too big, and grand, and profound for those really stupid astronauts. If you contrast HAL's behavior with the triviality of the people on the spaceship, you can see what's written between the lines. Well, what are we going to do about that? We could get smarter. I think that we're pretty smart, as compared to chimpanzees, but we're not smart enough to deal with the colossal problems that we face, either in abstract mathematics or in figuring out economies, or balancing the world around. So one thing we can do is live longer. And nobody knows how hard that is, but we'll probably find out in a few years. You see, there's two forks in the road. We know that people live twice as long as chimpanzees almost, and nobody lives more than 120 years, for reasons that aren't very well understood. But lots of people now live to 90 or 100, unless they shake hands too much or something like that. And so maybe if we lived 200 years, we could accumulate enough skills and knowledge to solve some problems. So that's one way of going about it. And as I said, we don't know how hard that is. It might be -- after all, most other mammals live half as long as the chimpanzee, so we're sort of three and a half or four times, have four times the longevity of most mammals. And in the case of the primates, we have almost the same genes. We only differ from chimpanzees, in the present state of knowledge, which is absolute hogwash, maybe by just a few hundred genes.
저는 제가 제안하는 해결책들이 아주 좋다거나 훌륭하다고는 생각하지 않습니다. 사실 문제는 우리들이 당면하고 있는 문제들 중에 좋은 것이 무엇인지를 이해할 정도로 똑똑하지 않다는 점이라고 생각합니다. 그러니까 HAL 같은 수퍼인공지능을 건설해야 하는 거지요. 기억하시겠지만, 2001 스페이스 오디세이라는 책에 보면 HAL은 소설 속의 아주 멍청한 우주 비행사들이 이해하기에는 우주가 너무나 원대하고 심오하다는 사실을 알아차립니다. 만약 HAL의 행동과 우주선에 탄 사람들의 시시한 행동을 비교해본다면, 이 소설의 행간의 의미를 이해할 수 있습니다. 자, 그럼 어떻게 해야할까요? 우리는 더 똑똑해질 수 있다고 봅니다. 저는 우리가 침팬지와 비교하다면, 꽤 똑똑하다고 생각합니다. 하지만 우리가 직면한 엄청난 문제들을 해결할 만큼 머리가 좋지는 않습니다. 추상대수학적인 문제를 풀어내거나 경제상황을 파악하거나 세계의 균형을 맞출 방법을 생각해 내지도 못하지요 하지만 수명을 연장할 수는 있을 것입니다. 그게 얼마나 힘들지는 아무도 모르지만 앞으로 몇 년 안에 그 방법을 찾아낼 수도 있습니다. 두 개의 갈림길이 있다고 생각해봅시다. 우리는 인간의 수명은 침팬지의 수명의 약 두 배이지만 120년 이상은 살지 못한다는 것을 알고 있습니다. 그 이유는 우리도 잘은 모르지요. 하지만 이제는 많은 사람들이 90이나 100세까지 살아갑니다. 악수를 너무 많이 하거나 하지만 않으면 말이지요 만약 우리가 200세까지 살 수 있다면, 몇몇 문제들을 해결하는 데 필요한 지식과 기술을 충분히 축적할 수도 있을 것입니다. 이게 문제해결의 첫걸음이 될 수 있는 거지요 물론 제가 말했듯이, 생명연장이 얼마나 어려울 지는 아무도 모릅니다. 어쨌든, 대부분의 포유류는 침팬지 수명의 절반 정도를 살고 그러니 인간은 3.5배에서 4배정도, 대부분의 포유류에 비해 4배의 수명을 가진 셈이죠. 그리고 영장류만 본다면 우리는 거의 같은 유전자를 가지고 있습니다. 시시한 이야기지만 현재까지 알려진 바로는 인간과 침팬지의 유전자는 겨우 몇 백개만 다르다고 하지요.
What I think is that the gene counters don't know what they're doing yet. And whatever you do, don't read anything about genetics that's published within your lifetime, or something. (Laughter) The stuff has a very short half-life, same with brain science. And so it might be that if we just fix four or five genes, we can live 200 years. Or it might be that it's just 30 or 40, and I doubt that it's several hundred. So this is something that people will be discussing and lots of ethicists -- you know, an ethicist is somebody who sees something wrong with whatever you have in mind. (Laughter) And it's very hard to find an ethicist who considers any change worth making, because he says, what about the consequences? And, of course, we're not responsible for the consequences of what we're doing now, are we? Like all this complaint about clones. And yet two random people will mate and have this child, and both of them have some pretty rotten genes, and the child is likely to come out to be average. Which, by chimpanzee standards, is very good indeed.
저는 유전공학자들이 본인이 무슨 일을 하는지 아직 모르는 것 같습니다. 그리고 무슨 일을 하시든지 우리가 살아있는 동안 출판된 유전학에 대한 글은 아무것도 읽지 마시기 바랍니다. (웃음) 그런 글의 수명은 아주 짧습니다. 뇌과학과 마찬가지지요. 만약에 너다섯 개의 유전자를 개조하면, 200세까지 살 수도 있다는 말입니다. 하지만 서른이나 마흔까지밖에 못 살 수도 있지요. 몇 백년을 사는 건 힘들 거라고 생각합니다. 그렇기 때문에 이 문제에 대해 사람들이 논의를 해야합니다. 물론 윤리학자들도 많이 나오겠지요. 아시다시피, 윤리학자들은 우리가 어떤 생각을 하든지 거기에서 잘못된 점을 꼬집어내는 사람들이니까요. (웃음) 그리고 윤리학자 중에 변화에 가치를 두는 사람을 찾기란 아주 어렵습니다. 왜냐하면, 윤리학자들은 변화로 인한 결과를 어떻게 책임질 것인지 걱정하기 때문이죠. 물론, 우리는 지금 우리의 행동이 초래할 결과에 대해 책임이 있지 않습니다. 아닌가요? 복제인간에 대한 불평과 마찬가지입니다. 하지만 아주 형편없는 유전자를 가진 두 사람이 만나 결혼을 하고 아이를 가진다면 그 아이는 평범한 사람이 될 가능성이 높습니다. 침팬지의 기준에서 보자면, 사실 아주 훌륭한 거죠
If we do have longevity, then we'll have to face the population growth problem anyway. Because if people live 200 or 1,000 years, then we can't let them have a child more than about once every 200 or 1,000 years. And so there won't be any workforce. And one of the things Laurie Garrett pointed out, and others have, is that a society that doesn't have people of working age is in real trouble. And things are going to get worse, because there's nobody to educate the children or to feed the old. And when I'm talking about a long lifetime, of course, I don't want somebody who's 200 years old to be like our image of what a 200-year-old is -- which is dead, actually.
만약 우리가 더 오래 살 수 있다면, 인구 증가 문제가 생길 게 분명합니다. 왜냐하면 사람이 200년이든 천 년이든 살게 된다면 200년이나 천 년에 한 번만 한 명의 아이를 가지게 할 수는 없기 때문이죠. 그리고 노동인구도 충분하지 않을 테구요 로리 가렛(Laurie Garrett)과 여러 사람들이 지적했던 문제 중의 하나가 일을 할 수 있는 연령대의 사람이 없는 사회는 심각한 문제에 빠진다는 것입니다. 그리고 상황은 계속 악화되기만 할 텐데, 그 이유는 어린 아이들을 교육하거나 노인들을 돌볼 사람이 없기 때문입니다. 물론 제가 오래산다고 말하는 것은 우리가 흔히 떠올리는 200살의 이미지는 아닙니다. 200살이면 거의 죽은 사람이나 다름없다는 그런 이미지는 아니라는 겁니다.
You know, there's about 400 different parts of the brain which seem to have different functions. Nobody knows how most of them work in detail, but we do know that there're lots of different things in there. And they don't always work together. I like Freud's theory that most of them are cancelling each other out. And so if you think of yourself as a sort of city with a hundred resources, then, when you're afraid, for example, you may discard your long-range goals, but you may think deeply and focus on exactly how to achieve that particular goal. You throw everything else away. You become a monomaniac -- all you care about is not stepping out on that platform. And when you're hungry, food becomes more attractive, and so forth. So I see emotions as highly evolved subsets of your capability. Emotion is not something added to thought. An emotional state is what you get when you remove 100 or 200 of your normally available resources.
뇌에는 약 400 여개의 부위가 있는데 이 부위들이 각각 다른 기능을 하는 걸로 보입니다. 구체적으로 어떤 부위가 어떤 기능을 담당하는지는 아무도 모르지만 뇌 안에는 수많은 다른 것들이 있다는 사실은 알고 있습니다. 그리고 모든 부위가 항상 함께 일하는 것도 아닌 거죠. 저는 프로이드의 이론을 좋아합니다. 프로이드는 대부분의 뇌는 서로 상쇄된다고 말했죠 그러니까 만약 우리를 100개의 자원이 있는 하나의 도시같은 것으로 생각해보면 우리가 겁을 먹었을 때, 예를 들면 말이죠, 우리는 장기적인 목표를 버리고, 대신에 목전의 목표를 어떻게 달성할 것인지에 대해 골몰히 매달리게 될 수도 있습니다. 다른 일은 죄다 팽개쳐두는 거죠. 말하자면 외골수가 되는 겁니다. 오로지 그 상황에서 벗어나지 않는 것만 생각하지요 그리고 배가 고프면, 음식이 더 많이 생각나고, 뭐 다 그런 식이죠. 그래서 저는 감정이 매우 진화된 우리 능력의 부분 집합들이라고 생각합니다. 감정은 사고에 더해지는 어떤 것이 아닙니다. 감정의 단계라는 것은 100개나 200개의 보통 사용가능한 자원을 제거했을 때 얻어지는 것입니다.
So thinking of emotions as the opposite of -- as something less than thinking is immensely productive. And I hope, in the next few years, to show that this will lead to smart machines. And I guess I better skip all the rest of this, which are some details on how we might make those smart machines and -- (Laughter) -- and the main idea is in fact that the core of a really smart machine is one that recognizes that a certain kind of problem is facing you. This is a problem of such and such a type, and therefore there's a certain way or ways of thinking that are good for that problem. So I think the future, main problem of psychology is to classify types of predicaments, types of situations, types of obstacles and also to classify available and possible ways to think and pair them up. So you see, it's almost like a Pavlovian -- we lost the first hundred years of psychology by really trivial theories, where you say, how do people learn how to react to a situation? What I'm saying is, after we go through a lot of levels, including designing a huge, messy system with thousands of ports, we'll end up again with the central problem of psychology. Saying, not what are the situations, but what are the kinds of problems and what are the kinds of strategies, how do you learn them, how do you connect them up, how does a really creative person invent a new way of thinking out of the available resources and so forth.
그러니까 감정을 사고와는 반대인, 뭔가 더 작은 것으로 생각하는 것이 굉장히 생산적입니다. 그리고 제가 바라는 건 앞으로 몇 년 안에, 이것이 스마트 머신으로 이어진다는 걸 보여주는 것이죠. 그리고 제 생각엔 여기 나머지 부분은 그냥 넘어가기로 하죠. 스마트 머신을 어떻게 만들 것인가에 대한 자세한 내용들이거든요. (웃음) 사실 말하고자 하는 바는 스마트 머신의 핵심이 바로 우리가 직면한 문제의 종류가 무엇인지 알아내는 것이라는 거죠 이 문제는 이러이러한 타입의 문제이므로, 그 문제를 해결하는 데 필요한 어떤 사고방식이 적합하다라는 것말입니다. 그래서 저는 미래에는 심리학의 주요 이슈가 곤란한 문제나 상황, 방해요소들의 타입을 구분하고 타입에 맞는 해결책들을 분류하고, 이 해결책과 문제의 짝을 맞추는 일이 될 것이라 생각합니다. 자, 보세요. 거의 파블로프의 조건반사와 같은 거죠. 우리는 인간의 어떻게 상황에 대응하는 방식을 배우는지에 대한 시시한 이론을 연구하는 데 심리학 역사의 첫 몇 백년을 허비해버렸습니다. 제가 하는 얘기는 말하자면 수 천개의 부분들이 얽히고 설킨 체계를 디자인하는 등의 수 많은 단계를 지나고 나서야 심리학의 핵심 문제에 다다르게 될 것입니다. 그러니까, 중요한 것은 상황이 아니라 그 문제가 어떤 타입이냐 하는 것입니다. 그리고 거기에 맞는 전략의 타입은 무엇이며, 그 전략은 어떻게 배우느냐 하는 문제입니다. 문제와 해결방안은 어떻게 연계시키고, 아주 창의적인 사람이 어떻게 가용자원을 가지고 새로운 사고방식을 만들어내는가, 등등의 문제인거죠
So, I think in the next 20 years, if we can get rid of all of the traditional approaches to artificial intelligence, like neural nets and genetic algorithms and rule-based systems, and just turn our sights a little bit higher to say, can we make a system that can use all those things for the right kind of problem? Some problems are good for neural nets; we know that others, neural nets are hopeless on them. Genetic algorithms are great for certain things; I suspect I know what they're bad at, and I won't tell you. (Laughter)
그래서 저는 앞으로 20년 안에, 우리가 인공지능에 대한 신경망, 유전자 알고리즘과 규칙기반시스템과 같은 전통적인 접근방식을 모두 제거할 수 있다면 그리고 말하자면 좀 더 시선을 높은 곳으로 돌린다면 특정한 문제의 타입에 따라 자원을 활용할 수 있는 시스템을 구축할 수 있지 않을까요? 어떤 문제는 신경 회로망을 사용하면 좋고 그리고 신경 회로망이 다른 문제에는 아무짝에도 쓸모없다는 걸 아는 거죠 유전자 알고리즘이 몇몇 문제를 해결할 때는 아주 좋은 방식입니다. 이 방식이 통하지 않는 부분에 대해 제가 알고 있는 것 같지만, 알려드리진 않을 겁니다. (웃음)
Thank you. (Applause)
감사합니다. (박수)