How close are we to uploading our minds? - Michael S.A. Graziano

번역: Seona Cho 검토: Jihyeon J. Kim

Imagine a future where nobody dies—

아무도 죽지 않는 미래를 상상해 봅시다.

instead, our minds are uploaded to a digital world.

대신에, 우리의 생각들은 디지털 세상에 업로드됩니다.

They might live on in a realistic, simulated environment with avatar bodies,

이들은 아바타의 신체를 가진 현실적인 환경에서 사용될지도 모르고

and could still call in and contribute to the biological world.

이를 불러와 여전히 생물학적 세상에 기여할 수 있을지도 모릅니다.

Mind uploading has powerful appeal—

마인드 업로딩은 큰 매력을 가지고 있지만

but what would it actually take to scan a person’s brain and upload their mind?

사람의 뇌를 스캔하고 생각을 업로드하려면 정말 무엇이 필요할까요?

The main challenges are scanning a brain in enough detail to capture the mind

주요 도전 과제는 사람의 뇌를 충분히 세세하게 스캔하고

and perfectly recreating that detail artificially.

세부 내용을 인공적으로 완벽하게 다시 만들어내는 것입니다.

But first, we have to know what to scan.

그러나 먼저, 우리는 무엇을 스캔해야 할지 알아야 합니다.

The human brain contains about 86 billion neurons,

사람의 뇌는 860억 개의 뉴런을 지니고 있고

connected by at least a hundred trillion synapses.

이는 적어도 100만조 개의 시냅스로 연결되어 있습니다.

The pattern of connectivity among the brain’s neurons,

뇌의 뉴련의 연결 패턴은,

that is, all of the neurons and all their connections to each other,

즉, 모든 뉴런들의 상호 간 연결 관계는

is called the connectome.

커넥톰이라고 불립니다.

We haven’t yet mapped the connectome,

우리는 아직 커넥톰의 지도를 만들지 못했고,

and there’s also a lot more to neural signaling.

아직 수많은 신경 신호들도 남아 있습니다.

There are hundreds, possibly thousands of different kinds of connections,

뇌에는 수백, 어쩌면 수천 개의 연결 관계,

or synapses.

또는 시냅스가 존재합니다.

Each functions in a slightly different way.

각각의 기능은 조금씩 다른데,

Some work faster, some slower.

어떤 것은 빠르게, 어떤 것은 느리게 일합니다.

Some grow or shrink rapidly in the process of learning;

어떤 것은 배우는 과정에서 빠르게 자라거나 수축하는 반면

some are more stable over time.

어떤 것들은 시간이 지나면서 더 안정해집니다.

And beyond the trillions of precise, 1-to-1 connections between neurons,

1조 개의 뉴런 간의 정확한 1대 1 연결을 넘어서서

some neurons also spray out neurotransmitters

몇몇 뉴런은 다른 뉴런들에 한번에 영향을 미치는

that affect many other neurons at once.

신경전달물질을 분비하기도 합니다.

All of these different kinds of interactions

이러한 다른 종류의 상호작용은

would need to be mapped in order to copy a person’s mind.

사람의 생각을 복사하기 위해서 지도로 만들어져야 합니다.

There are also a lot of influences on neural signaling

또한 신경 신호에 미치는 여러 원인들이

that are poorly understood or undiscovered.

아직 잘 이해되지 못하거나 발견되지 못한 채로 남아있습니다.

To name just one example,

하나의 예를 들자면,

patterns of activity between neurons

뉴런 사이의 행동 패턴은

are likely influenced by a type of cell called glia.

신경아교세포에 의해 영향을 받기 쉬운 것으로 추측됩니다.

Glia surround neurons and, according to some scientists,

몇몇 과학자들에 의하면 신경아교세포를 둘러싼 뉴런들의 수는

may even outnumber them by as many as ten to one.

열 개를 훨씬 뛰어넘을 수도 있다고 합니다.

Glia were once thought to be purely for structural support,

신경아교세포는 구조적인 지지만을 위한 세포로 알려져 있었고

and their functions are still poorly understood,

그들의 기능은 잘 알려지지 않았으나,

but at least some of them can generate their own signals

적어도 몇몇의 세포들은 그들의 고유한 신호를 만들어

that influence information processing.

정보 처리에 영향을 줄 수 있습니다.

Our understanding of the brain isn’t good enough to determine

뇌에 대해 잘 이해하지 못하고 있다는 것은

what we’d need to scan in order to replicate the mind,

생각을 복사하기 위해 뇌의 어느 부분을 스캔해야 하는지 정하기 어렵게 합니다.

but assuming our knowledge does advance to that point,

그러나 우리의 지식 수준이 충분해진다면,

how would we scan it?

우리는 어떻게 뇌를 스캔해야 할까요?

Currently, we can accurately scan a living human brain

현재, 우리는 살아있는 사람의 뇌를

with resolutions of about half a millimeter

약 0.5 밀리미터의 해상도로

using our best non-invasive scanning method, MRI.

최고의 비외과적 수단인 MRI를 사용해 정확하게 스캔할 수 있습니다.

To detect a synapse, we’ll need to scan at a resolution of about a micron—

시냅스를 감지하기 위해서는 우리는 거의 마이크로 단위의 해상도로,

a thousandth of a millimeter.

즉 밀리미터의 1000분의 1 만큼으로의 해상도로 스캔해야 합니다.

To distinguish the kind of synapse and precisely how strong each synapse is,

시냅스를 식별하고 각 시냅스가 얼마나 활동적인지 확인하기 위해서는

we’ll need even better resolution.

보다 나은 해상도가 필요합니다.

MRI depends on powerful magnetic fields.

강한 자기장에 의존하는 MRI의 특성상,

Scanning at the resolution required

특정 해상도를 사용하여, 즉

to determine the details of individual synapses

각 시냅스의 특징을 확인하기 위한 해상도로 스캔하려면

would requires a field strength high enough to cook a person’s tissues.

사람의 조직을 태울 만한 정도의 매우 강한 자기장이 필요합니다.

So this kind of leap in resolution

따라서 이러한 해상도의 문제에는

would require fundamentally new scanning technology.

근본적으로 새로은 스캔 기술이 필요합니다.

It would be more feasible to scan a dead brain using an electron microscope,

죽은 뇌를 전자 현미경으로 스캔하는 것은 보다 실현 가능하겠지만,

but even that technology is nowhere near good enough–

이러한 기술마저도 충분하지 않을 뿐더러

and requires killing the subject first.

먼저 대상을 죽여야 할 필요가 있습니다.

Assuming we eventually understand the brain well enough to know what to scan

우리가 무엇을 스캔해야 할지 알 수 있을 만큼 뇌를 이해하게 되고

and develop the technology to safely scan at that resolution,

좋은 해상도로 안전하게 스캔할 수 있는 기술을 만들었다고 가정하면,

the next challenge would be to recreate that information digitally.

다음 목표는 그 정보를 디지털화시키는 것입니다.

The main obstacles to doing so are computing power and storage space,

가장 큰 어려움은 컴퓨팅 능력과 저장 공간이지만,

both of which are improving every year.

이들은 매년 발전하고 있습니다.

We’re actually much closer to attaining this technological capacity

사실 우리에게는 생각을 스캔하는 데 필요한 기술적인 능력을 얻는 것이

than we are to understanding or scanning our own minds.

생각을 이해하거나 스캔하는 것보다 더 가까이 있습니다.

Artificial neural networks already run our internet search engines,

인공 신경망은 인터넷 검색 엔진이나

digital assistants, self-driving cars, Wall Street trading algorithms,

디지털 단말기, 자율 주행 자동차, 월 스트리트의 거래 알고리즘,

and smart phones.

스마트폰에 이미 사용되고 있습니다.

Nobody has yet built an artificial network with 86 billion neurons,

아무도 860만 개의 뉴런에 대한 인공 신경망을 만들지는 않았지만

but as computing technology improves,

컴퓨팅 기술이 발전함에 따라

it may be possible to keep track of such massive data sets.

이런 큰 데이터들을 추적하는 것이 가능할지도 모릅니다.

At every step in the scanning and uploading process,

스캔과 업로드의 모든 과정에서

we’d have to be certain we were capturing all the necessary information accurately—

우리는 모든 필요한 정보들을 정확하게 수집하고 있는지 확신할 수 있어야 합니다.

or there’s no telling what ruined version of a mind might emerge.

왜곡된 생각이 아무도 모르게 만들어질 수도 있으니까요.

While mind uploading is theoretically possible,

마인드 업로딩이 이론적으로는 가능한 한편

we’re likely hundreds of years away

우리는 이를 현실화할 수 있을 만한

from the technology and scientific understanding

기술과 과학적 이해로부터

that would make it a reality.

수백 년 정도 떨어져 있을지도 모릅니다.

And that reality would come with ethical and philosophical considerations:

만약 현실이 되어도 윤리적, 철학적으로 고려해야 할 것들이 생길 것입니다.

who would have access to mind uploading?

누가 업로드된 생각에 접근할 수 있어야 하는가?

What rights would be accorded to uploaded minds?

업로드된 생각에는 어떤 권리가 부여될 것인가?

How could this technology be abused?

기술이 어떻게 남용될 수 있을까?

Even if we can eventually upload our minds,

우리가 결국 생각을 업로드할 수 있게 된다고 해도,

whether we should remains an open question.

이것은 아직 풀리지 않은 문제입니다.