AI 요약
지난 한 세기 동안 신경과학은 뇌세포와 신경 회로를 측정하는 정교한 기술을 발전시켜 왔으나, 정작 뇌가 실제로 어떻게 작동하는지에 대한 근본적인 답은 찾지 못하고 있다. 신경과학자 로맹 브레트(Romain Brette)는 2026년 프린스턴 대학 출판부(Princeton Univ. Press)에서 출간 예정인 그의 저서 '이론상의 뇌(The Brain, In Theory)'를 통해 주류 신경과학계가 당연시해 온 '컴퓨터로서의 뇌' 모델을 정면으로 해체한다. 브레트는 뉴런이 고정된 규칙이나 명령을 따르지 않으며, 뇌의 활동이 모스 부호나 점자처럼 일대일로 매핑되는 부호(code)가 아니라고 지적한다. 또한, 마음을 신경 하드웨어 위에서 작동하는 소프트웨어로 보는 '신경컴퓨터주의(neuro-computationalism)'는 과학자가 자연을 연구하는 도구를 자연 그 자체와 혼동한 의인화된 투영에 불과하다고 경고한다. 그는 뇌 과학의 생명력을 되살리기 위해 신경계 연구의 초점을 공학적 메타포에서 생물학으로 다시 전환해야 한다고 강조한다.
핵심 인사이트
- 주요 서적 출간 예정: 신경과학자 로맹 브레트(Romain Brette)는 2026년 프린스턴 대학 출판부를 통해 기계론적 신경과학을 체계적으로 비판하는 저서 '이론상의 뇌(The Brain, In Theory)'를 출간한다.
- 컴퓨터 메타포 비판: 뇌를 컴퓨터나 프로그램 가능한 기계로 취급하는 현대 신경과학의 지배적 프레임워크가 동물 인지(animal cognition)를 온전히 설명하지 못한다고 지적한다.
- '정보 처리' 개념에 대한 반박: 브레트는 뇌가 정보를 처리한다는 개념을 과거 화학에서 허구로 판명 난 연소 물질인 '플로지스톤'에 비유하며, 이를 '인식론적 플로지스톤(epistemic phlogiston)'이라고 강하게 비판했다.
주요 디테일
- 뉴런 활동의 비규칙성: 뉴런의 발화율(firing rate)은 시각적 자극의 방향이나 수행하는 과업의 특성 등 세부 맥락에 따라 가변적이므로, 이를 고정된 기계적 코드로 환원할 수 없다.
- 과학적 추론의 오류 경고: 연구자가 뇌 활동과 외부 변수 간의 연관성을 유추할 수 있다고 해서, 피험 생물체 자체가 내부적으로 그 연관성(계산)을 똑같이 수행하고 있음을 의미하지는 않는다.
- 신경컴퓨터주의(Neuro-computationalism)의 한계: 뇌를 논리적 명제를 평가하는 기계나 분석 철학자처럼 간주하는 모델은 복잡한 동물의 생물학적 인지 기능을 설명하기에 턱없이 모호하고 일관성이 없다.
- 생물학적 재정립의 필요성: 브레트는 뇌가 고정된 명령이나 수정을 거치는 기계가 아니기 때문에, 인위적인 공학적 분석 틀이 아닌 생물학적 연속성 관점에서 신경계를 바라보아야 진정한 진전이 가능하다고 역설한다.
향후 전망
- 기존의 정보 처리 중심의 인공지능(AI) 및 신경과학 패러다임이 생물학적 원형에 더욱 집중하는 형태로 전환하는 계기가 될 수 있다.
- 신경계 작동 원리를 단순히 컴퓨터 소프트웨어 구조로 모방하려는 뇌 모사 연구에 경종을 울리고, 진화와 생물학 기반의 인지 모델 연구가 더욱 주목받을 것으로 전망된다.