Finding life we can't imagine | Christoph Adami

번역: Jeong-Lan Kinser 검토: Kyo young Chu

So, I have a strange career.

저는 특이한 이력을 가지고 있습니다

I know it because people come up to me, like colleagues, and say,

제가 그것을 아는 이유는 동료들과 같은 사람들이 제게 와서 말하길

"Chris, you have a strange career."

“크리스는 이상한 경력을 가지고 있어요,” 라고 하기 때문입니다

(Laughter)

(웃음)

And I can see their point,

저는 그들의 요점을 볼 수 있습니다

because I started my career as a theoretical nuclear physicist.

왜냐면 저는 저의 경력을

이론 핵 물리학자로 시작했으니까요

And I was thinking about quarks and gluons and heavy ion collisions,

저는 쿼크와 글루안,

무거운 철의 충돌 등에 대해 생각하고 있었고

and I was only 14 years old --

저는 단지 14살 이었습니다

No, no, I wasn't 14 years old.

아니예요, 제가 14살이었던 것은 아닙니다

But after that,

하지만 그 후,

저는 제 연구실이

I actually had my own lab

컴퓨터 신경 과학 부서에 있었지만

in the Computational Neuroscience department,

신경과학을 연구하지는 않았습니다

and I wasn't doing any neuroscience.

Later, I would work on evolutionary genetics,

이후에, 저는 진화적 유전학을 연구했고

and I would work on systems biology.

조직 생물학을 연구했지요

But I'm going to tell you about something else today.

하지만 오늘은 다른 것에 대해 얘기할 예정입니다

I'm going to tell you about how I learned something about life.

생명에 대해 제가 배운

방법에 대해 이야기할 예정입니다

And I was actually a rocket scientist.

저는 실제로 로켓 과학자였습니다

I wasn't really a rocket scientist,

정말로 로켓 과학자인 것은 아니었지만

but I was working at the Jet Propulsion Laboratory

저는

제트 추진연구소가 있는

양지 바른 캘리포니아에서 근무했었죠

in sunny California, where it's warm;

whereas now I am in the mid-West, and it's cold.

반면에 이제는 중서부에서 일하죠,

참 추운 곳이에요

But it was an exciting experience.

하지만 흥이 나는 경험이었어요

One day, a NASA manager comes into my office,

어느날, NASA의 관리자가 제 사무실에 와서

sits down and says,

앉으면서

"Can you please tell us, how do we look for life outside Earth?"

“우리가 지구 밖에서 생명체를 찾아볼 수 있는

방법을 저희에게 말씀해 주실 수 있겠습니까?”라고 하더군요

제 임무가 사실은

And that came as a surprise to me,

양자 계산이었기 때문에

because I was actually hired to work on quantum computation.

저는 그 질문을 받고 놀랐습니다

하지만, 제겐 기발한 대답이 있었죠

Yet, I had a very good answer.

I said, "I have no idea."

저는, "전혀 모르겠는걸요"라고 했고,

(Laughter)

And he told me, "Biosignatures, we need to look for a biosignature."

그는 제게 "생체지표,

우리는 생체지표를 찾아야 합니다."라고 했어요

그래서 제가, "그게 뭔가요" 했더니

And I said, "What is that?"

And he said, "It's any measurable phenomenon

그가 "그건 우리가 생명의 존재를

나타낼 수 있는

that allows us to indicate the presence of life."

측정가능한 현상이죠" 라고 하더군요

And I said, "Really?

그리고 전 "정말요?

Because isn't that easy?

왜냐면 그거 쉽지 않아요?

I mean, we have life.

무슨 말이냐면, 우리도 생명체잖아요

Can't you apply a definition,

생명체라는 것에 대해 예를 들면,

for example, a Supreme Court-like definition of life?"

대법원에서 내리는 것 같은 정의를 적용할 수는 없을까요?"라고 했죠

그리고 나서 약간 생각해 본 뒤에 이렇게 말했어요

And then I thought about it a little bit, and I said,

"음, 그게 정말 그렇게 쉬운가요?

"Well, is it really that easy?

왜냐면, 그래요, 이런 것을 본다면

Because, yes, if you see something like this,

then all right, fine, I'm going to call it life --

좋아요, 그걸 생명이라고 부르죠--

no doubt about it.

의심할 바가 없어요

But here's something."

하지만 여기 뭔가가 있어요,"

And he goes, "Right, that's life too. I know that."

그가 "맞아요, 그것도 생명체죠. 저도 압니다"라고 하더군요

Except, if you think that life is also defined by things that die,

단, 여러분이 생명체라는 것을

'죽는 것들'이라고 정의를 내린다면

you're not in luck with this thing,

이것에는 운이 없는거예요

because that's actually a very strange organism.

왜냐면 그건 정말 이상한 조직체거든요

It grows up into the adult stage like that

성인 단계로 그렇게 자라나서는

벤자민 버튼 마냥 단계를 거꾸로 거치면서

and then goes through a Benjamin Button phase,

and actually goes backwards and backwards until it's like a little embryo again,

다시 작은 배아처럼 될 때까지

거슬러 올라간 다음

요요같이 다시 성장하고, 작아지고 또 다시 성장하면서

and then actually grows back up, and back down and back up --

절대 죽지 않습니다

sort of yo-yo -- and it never dies.

So it's actually life,

그래서 그건 실제로 생명체이지만

우리가 생각하는

but it's actually not as we thought life would be.

그런 생명체는 아닙니다

And then you see something like that.

그리고 여러분은 저것과 비슷한 것도 보게 될겁니다

And he was like, "My God, what kind of a life form is that?"

그는 "세상에, 그건 어떤 종류의 생명인가요?"라고 하더군요

아시는 분 있으세요?

Anyone know?

그건 사실 생명체가 아니라 수정입니다

It's actually not life, it's a crystal.

만약 점점 더 작은 것들을

So once you start looking and looking at smaller and smaller things --

관찰하기 시작한다고 합시다

so this particular person wrote a whole article and said,

이 특정한 사람이

논문 전체를 쓰고는, "이봐, 이것은 박테리아야" 라고 했어요

"Hey, these are bacteria."

Except, if you look a little bit closer,

단, 더 가까이 관찰하면,

you see, in fact, that this thing is way too small to be anything like that.

이건 그것과 같은 것이기에는 너무 작아요.

그래서 그는 확신을 했지만

So he was convinced, but, in fact, most people aren't.

대부분의 사람들은 확신하지 않습니다

그래서 물론,

And then, of course, NASA also had a big announcement,

NASA는 또한 중요한 발표를 했고,

and President Clinton gave a press conference,

클린턴 대통령은

화성 운석에서의 놀라운 발견에 대해

about this amazing discovery of life in a Martian meteorite.

기자회견을 했습니다

단 요즘에는 그것이 중요한 분쟁거리가 되었지요

Except that nowadays, it's heavily disputed.

이 사진들로 수업을 받는다면,

If you take the lesson of all these pictures,

then you realize, well, actually, maybe it's not that easy.

그게 그렇게 쉬운 것이 아님을 깨닫게 될겁니다

아마 그런 종류의

Maybe I do need a definition of life

구별을 위해서는

in order to make that kind of distinction.

생명체에 대한 정의가 필요합니다

생명체가 정의될 수 있을까요?

So can life be defined?

그걸 어떻게 정의하시겠습니까?

Well how would you go about it?

물론,

Well of course, you'd go to Encyclopedia Britannica and open at L.

브리태니커 백과 사전의 'L' 자 페이지를 열겠죠

아니예요, 물론 여러분은 그렇게 하지 않고 단어를 구글에 입력합니다

No, of course you don't do that; you put it somewhere in Google.

그러면 뭔가를 얻을 수도 있습니다

And then you might get something.

(Laughter)

And what you might get --

또 얻을수 있는 것과

and anything that actually refers to things that we are used to,

우리에게 친숙한 것이라고 간주되는 것들은 전부

버립니다

you throw away.

그러면 이런 것을 만들 수 있습니다

And then you might come up with something like this.

그건 굉장히 많은 개념으로

And it says something complicated with lots and lots of concepts.

복잡한 뭔가를 나타냅니다

세상에 누가 이 난해하고

Who on Earth would write something as convoluted and complex and inane?

복잡하고 어리석은

개념을 쓸까요?

아, 그건 정말로 중요한 개념들입니다

Oh, it's actually a really, really, important set of concepts.

저는 아미노산이나 잎 또는 우리에게 친숙한

So I'm highlighting just a few words

and saying definitions like that rely on things

친숙한 어떤 것들에 기반을 두어

의존하는 것이 아니라

that are not based on amino acids or leaves or anything that we are used to,

과정 자체에만 의존한

몇 단어를 강조하여

정의를 말하고 있습니다.

but in fact on processes only.

그걸 보면,

And if you take a look at that,

이것은 제가 쓴 인공적인 생명을 다루는 책에 있었습니다

this was actually in a book that I wrote that deals with artificial life.

그것은 NASA 관리자가

And that explains why that NASA manager was actually in my office to begin with.

당초에 제 사무실을 찾아온 이유였습니다

Because the idea was that, with concepts like that,

왜냐하면 그것과 같은 개념으로

maybe we can actually manufacture a form of life.

우리는 생명의 형태를 실제로 생산할 수 있을수도

있다고 하는 생각에서였죠

And so if you go and ask yourself, "What on Earth is artificial life?",

그리고 스스로

“도대체 인공 생명이란 무엇입니까? " 묻는다면,

let me give you a whirlwind tour of how all this stuff came about.

이것이 나오게 된

방법에 대해 재빠르게 제공하겠습니다

And it started out quite a while ago,

그건 상당히 오래전에

when someone wrote one of the first successful computer viruses.

누군가가 최초의

성공적인 컴퓨터 바이러스 중 하나를 만들었을 때 시작되었습니다

여러분들 중에서 몇몇 어린 분들은

And for those of you who aren't old enough,

you have no idea how this infection was working --

이런 플로피 디스크를 통한 감염이

namely, through these floppy disks.

어떻게 작용하는지 전혀 모를 것입니다

But the interesting thing about these computer virus infections

그러나 이러한 컴퓨터 바이러스 감염에 대해 흥미있는 점은

여러분이 그 감염이

was that, if you look at the rate at which the infection worked,

작용하는 속도를 살펴보면

they show this spiky behavior that you're used to from a flu virus.

그것들은 친숙한 독감 바이러스와 같은

뾰족한 형태의 행동을 보입니다

And it is in fact due to this arms race

그리고 그 행동은 사실

between hackers and operating system designers

해커와 운영 시스템 설계자 사이에서

that things go back and forth.

치고받는 경쟁으로 인한 결과입니다

And the result is kind of a tree of life of these viruses,

그 결과는 이 바이러스의 생명의 나무

적어도 바이러스 수준에서

a phylogeny that looks very much like the type of life

우리가 친숙해져있는 생명의 종류와

상당히 비슷한 계통 발생론입니다

that we're used to, at least on the viral level.

So is that life?

그러면, 그것이 생명인가요?

Not as far as I'm concerned.

왜죠? 이것들은 스스로 진화하지 않기 때문입니다.

Why? Because these things don't evolve by themselves.

사실, 그것들은 해커들이 작성하게 했습니다

In fact, they have hackers writing them.

그러나 그 아이디어는 산타페 과학 연구소에서 일하는 과학자가,

But the idea was taken very quickly a little bit further,

when a scientist working at the Santa Fe Institute decided,

"우리가 컴퓨터의 내부 인공 세계에서

"Why don't we try to package these little viruses

이러한 작은 바이러스를 패키지로 해서

in artificial worlds inside of the computer

그들이 진화하게 해보는게 어떨까?"라고

라고 결정했을 때, 아주 빠르게 더욱 심화되었습니다.

and let them evolve?"

And this was Steen Rasmussen.

이 사람은 스틴 라스무센이었습니다

And he designed this system, but it really didn't work,

그래서 그는 이 시스템을 디자인했는데, 그게 작동하지 않았습니다

because his viruses were constantly destroying each other.

왜냐하면 그의 바이러스들이 지속적으로 서로를 파괴시켰기 때문입니다

But there was another scientist who had been watching this, an ecologist.

그러나, 이것을 지켜보고 있는 생태학자가, 다른 과학자가 있었습니다

그리고 그가 말하길, “나는 이 문제를 해결하는 방법을 알아"

And he went home and says, "I know how to fix this."

And he wrote the Tierra system,

그래서 그가 티에라 시스템을 썼고

and, in my book,

제 책속에 있는, 최초의

is in fact one of the first truly artificial living systems --

진정한 인공 생명 시스템중의 하나입니다

except for the fact that these programs didn't really grow in complexity.

이 프로그램이 복잡함에서 성장하지 않았다는 점을 제외하면요

So having seen this work, worked a little bit on this,

그래서 이 작업을 보아서, 이것에 대해 약간 일 했었기 때문에

this is where I came in.

제가 참여하게 된 것이지요

And I decided to create a system that has all the properties

저는 복잡한 진화,

끊임없이 변화하여

that are necessary to see, in fact, the evolution of complexity,

더욱 복잡해지는 문제를 보는것이 필수적인

모든 속성을 가진 시스템을 구축하기로 결정했습니다.

more and more complex problems constantly evolving.

제가 코드를 작성하는 방법을 모르기 때문에, 이점에 대해 도움을 받았습니다.

And of course, since I really don't know how to write code, I had help in this.

저는 두 명의

I had two undergraduate students

캘리포니아 공과대학의 학부 학생과 일했습니다

at California Institute of Technology that worked with me.

저기 왼쪽이 찰스 오프리아이고 오른쪽이 티더스 브라운입니다

That's Charles Ofria on the left, Titus Brown on the right.

그들이 지금은 미시간 주립 대학에서

They are now, actually, respectable professors

at Michigan State University,

존경받는 교수지만

but I can assure you, back in the day, we were not a respectable team.

제가 장담하건데, 예전에는,

저희는 존경할만 한 팀이 아니었죠.

저는 그 어디에도 셋이서 가까이 찍은 사진이

And I'm really happy that no photo survives

남지 않아 행복합니다

of the three of us anywhere close together.

하지만 이 시스템은 무엇같은가요?

But what is this system like?

세부사항으로 들어갈 수는 없지만

Well I can't really go into the details,

but what you see here is some of the entrails.

여기 보이는건 창자의 일부입니다

하지만 제가 초점을 두고자 원했던 것은

But what I wanted to focus on is this type of population structure.

인구구조의 유형입니다

여기 약 10,000개의 프로그램이 있습니다

There's about 10,000 programs sitting here.

And all different strains are colored in different colors.

모든 다른 변종은 다른 색으로 되어 있습니다

And as you see here, there are groups that are growing on top of each other,

그리고 여러분이 여기서 보는 바와 같이, 서로의 위에서 성장하는 그룹이 있습니다

왜냐하면 그들은 확산되기 때문이죠

because they are spreading.

Any time there is a program that's better at surviving in this world,

이 세상에서 생존하는데

더 나은 프로그램이 있을 경우,

due to whatever mutation it has acquired,

그것이 획득한 어떤 돌연변이 때문일지라 하더라도

it is going to spread over the others and drive the others to extinction.

그것은 다른 것들보다 더 확산이 될 것이고 다른 것들을 멸종으로 몰아갈 것입니다

제가 여러분이 동력의 일종을 보게될 동영상을 보여드리겠습니다

So I'm going to show you a movie

where you're going to see that kind of dynamic.

그리고 이 실험들은

And these kinds of experiments are started with programs that we wrote ourselves.

우리가 스스로 쓴 프로그램으로 시작했습니다

우리는 자신의 것을 쓰고, 그걸 복제하고,

We write our own stuff, replicate it, and are very proud of ourselves.

우리 자신을 매우 자랑스럽게 생각합니다

And we put them in, and what you see immediately

우리가 그것을 집어넣으면, 즉시 보이는 것은

is that there are waves and waves of innovation.

혁신의 파도가 있다는 것입니다

By the way, this is highly accelerated,

어쨌든, 이것은 고도로 가속화 되어서

so it's like a 1000 generations a second.

1초에 수 천의 세대를 보는것과 같습니다

But immediately, the system goes like, "What kind of dumb piece of code was this?

하지만, 즉각적으로 그 시스템이 반응하는것은

“이건 어떤종류의 미련한 코드인거야?” 입니다

This can be improved upon in so many ways, so quickly."

이것은 여러가지 면에서

빨리 향상될 수 있습니다

So you see waves of new types taking over the other types.

그래서 다른 유형을 장악하는

새로운 유형의 파도를 보게됩니다

And this type of activity goes on for quite a while,

이런 활동들은 한동안 계속됩니다

until the main easy things have been acquired by these programs.

이런 프로그램들로 주로 단순한 것들이 획득될때까지는 말이죠

And then, you see sort of like a stasis coming on

그 다음은 정지상태 같은 것이 옵니다

where the system essentially waits

이것과 같이, 시스템이 철저하게

for a new type of innovation, like this one,

혁신의 새로운 형태를 기다리며

which is going to spread over all the other innovations that were before

이전에 있었던

다른 혁신들을 사방에 확산시키게 되고

and is erasing the genes that it had before,

그 전에 있던 유전자를 지우면서

until a new type of higher level of complexity has been achieved.

복잡성이 높은 수준의 상태를 달성할 때까지

And this process goes on and on and on.

그리고 이 과정은 반복됩니다

So what we see here

우리가 여기서 보는 것은

is a system that lives in very much the way we're used to how life goes.

우리가

생명에 대해 친숙한 방식의 시스템입니다

But what the NASA people had asked me really was,

하지만 NASA의 사람들이 제게 질문한 것은

“이것들에게는

"Do these guys have a biosignature?

생체지표가 있나” 하는 것이었지요

Can we measure this type of life?

우리가 이런 종의 생명을 측정할 수 있을까요?

Because if we can,

왜냐하면 우리가 측정할 수 있다면

maybe we have a chance of actually discovering life somewhere else

우리는 다른 곳에서

without being biased by things like amino acids."

아미노산에 의한 것에 의한 편견없이

생명을 발견할 기회를 가지게 될 수도 있으니까요

So I said, "Well, perhaps we should construct a biosignature

제가 말하길, “글쎄요, 우리가 아마

보편적인 과정을 초석으로

based on life as a universal process.

생체지표를 구축해야만 할 겁니다

In fact, it should perhaps make use of the concepts that I developed

사실, 그렇게 하는것은 아마도

내가 단순한 살아있는 시스템이 어떨지를 포착하기 위해

개발한 그 개념을

just in order to sort of capture what a simple living system might be."

이용해야 할겁니다"

제가 생각해낸 것은 –

And the thing I came up with --

I have to first give you an introduction about the idea,

저는 먼저 당신에게 아이디어에 대한 소개를 제공해야하며,

and maybe that would be a meaning detector,

생명체 탐지기이기보다 는

오히려 의미 탐지기가 될 지도 모릅니다

rather than a life detector.

And the way we would do that --

그리고 우리가 그렇게 할 방법은 –

I would like to find out how I can distinguish text

저는 우리의 책에 있는

that was written by a million monkeys, as opposed to text that is in our books.

텍스트와 대조적으로 백만 마리의 원숭이에 의해 쓰여진

텍스트를 구별할 수 있는 방법을 찾아내고 싶었습니다

And I would like to do it in such a way

그 언어를 실제로 읽을 필요가 없는

that I don't actually have to be able to read the language,

방식으로 만들고 싶었습니다.

왜냐면 제가 읽을 수 없음을 확신하기 때문에요

because I'm sure I won't be able to.

제가 거기에 알파벳 같은 게 있다는 것을 아는 이상 말이죠

As long as I know that there's some sort of alphabet.

그래서 여기는

So here would be a frequency plot

어떤 원숭이가 작성한 텍스트에서

of how often you find each of the 26 letters of the alphabet

알파벳 26 글자에서 각 알파벳을 찾는 빈도를

in a text written by random monkeys.

제도하고 싶었어요

And obviously, each of these letters comes off about roughly equally frequent.

그리고 그 글자들은 분명히

대략 비슷한 빈도로 일관합니다

하지만 영어로 쓰여진 텍스트의 같은 분호를 조사하면,

But if you now look at the same distribution in English texts,

it looks like that.

그건 이것처럼 보입니다.

And I'm telling you, this is very robust across English texts.

그래서 제가 말씀드리는 것은, 이것이 영어 텍스트에 걸쳐 매우 강력하다는 것입니다

프랑스어 텍스트나,

And if I look at French texts, it looks a little bit different,

이탈리어나 독일어를 보면은 약간 다릅니다

or Italian or German.

그것들은 그들 자신의 빈도 분포 유형을 가지고 있지만

They all have their own type of frequency distribution,

그것은 강력합니다

but it's robust.

그것이 정치에 대해 쓰는지 과학에 대해 쓰는지의 여부는 중요하지 않습니다

It doesn't matter whether it writes about politics or about science.

그것은 시든지

It doesn't matter whether it's a poem or whether it's a mathematical text.

수학 텍스트인지는 상관이 없습니다

그것은 강력한 서명이고

It's a robust signature,

아주 안정적입니다

and it's very stable.

As long as our books are written in English --

저희 책이 영어로 쓰여져 있는 한

사람들이 그것들을 재작성하고 그것들을 재복사하기 때문에

because people are rewriting them and recopying them --

it's going to be there.

그것은 거기에 있을 것입니다

So that inspired me to think about, well, what if I try to use this idea

그래서 그것이 제게

이 아이디어를 순서대로, 의미를 지닌 텍스트에서

어떤 텍스트를 감지할것이 아니라,

in order, not to detect random texts from texts with meaning,

생명을 구성하는 생체분자에

but rather detect the fact that there is meaning

의미가 있다는 사실을 인지할것을

in the biomolecules that make up life.

시도 해보는 것에 대해 생각하도록 영감을 주었습니다

하지만 저는 먼저 질문해야 합니다:

But first I have to ask:

what are these building blocks,

제가 보여드린 알파벳같은 요소들인, 이 빌딩 블록은 무엇일까요?

like the alphabet, elements that I showed you?

드러난 바에 의하면, 우리는 그 같은 빌딩블록에 대한

Well it turns out, we have many different alternatives

다른 대안을 많이 가지고 있다는 겁니다

for such a set of building blocks.

우리는 아미노산을 사용할 수 있고,

We could use amino acids,

we could use nucleic acids, carboxylic acids, fatty acids.

핵산, 카르복시산(탄산)과 지방산도 사용할 수 있습니다

In fact, chemistry's extremely rich, and our body uses a lot of them.

사실, 화학은 극도로 풍부하고 그리고 우리 신체는 그것을 많이 사용합니다

우리가 이 아이디어를 테스트하기위해서

So that we actually, to test this idea,

first took a look at amino acids and some other carboxylic acids.

먼저 아미노산과 기타 몇 가지 카르복시산(탄산)을 좀 봐야 했습니다

여기 결과가 있습니다

And here's the result.

Here is, in fact, what you get

여기에 얻는 게 있습니다

if you, for example, look at the distribution of amino acids

혜성이나 성간 공간에서 아미노산의 분포를

on a comet or in interstellar space or, in fact, in a laboratory,

살펴보는 경우에나

실험실에서

where you made very sure that in your primordial soup,

거기에 살아있는 것이 없다는 것을 확실히 한 원시적인 스프에서

얻는것이 있습니다

there is no living stuff in there.

발견되는 것은 주로 글리신과 알라닌이며

What you find is mostly glycine and then alanine

다른 것들 중 일부 미량 원소가 있습니다

and there's some trace elements of the other ones.

That is also very robust --

그것 또한 매우 강력합니다

what you find in systems like Earth

아미노산은 있지만 생명은 없는

where there are amino acids, but there is no life.

지구와 같은 시스템을

발견하게 되지요.

But suppose you take some dirt and dig through it

그러나 흙을 가지고,

그걸 파서

and then put it into these spectrometers,

분석기에 넣는다고 가정해 보세요

because there's bacteria all over the place;

박테리아가 온통 가득차 있어서 말이죠;

or you take water anywhere on Earth,

또는 지구 어디서든지 물을 받는다고 가정해보세요

왜냐면 생명으로 팀을 만들기 때문에요,

because it's teaming with life,

and you make the same analysis;

그러면 같은 분석을 하게 됩니다;

the spectrum looks completely different.

그 스펙트럼은 완전히 다르게 보입니다

물론, 글리신과 알라닌은 여전히 있지만

Of course, there is still glycine and alanine,

but in fact, there are these heavy elements, these heavy amino acids,

사실, 이 무거운 요소들이 있습니다

that are being produced because they are valuable to the organism.

생산되고 있는 이 무거운 아미노산 원소들은

유기체에 가치가 있습니다

그리고 20개의 세트에서

And some other ones that are not used in the set of 20,

사용되지 않는 몇 가지 다른 것들은,

어떤 종류의 집중에서도

they will not appear at all in any type of concentration.

드러나지 않을 것입니다

So this also turns out to be extremely robust.

그래서 이것 또한 매우 강력한 것으로 밝혀졌습니다

It doesn't matter what kind of sediment you're using to grind up,

그것이 세균이거나 다른 식물이나 동물인지의 여부에 상관없고,

당신이 가는것에 사용하는 어떤 종류의 침전물인지는 중요하지 않습니다

whether it's bacteria or any other plants or animals.

어디에서나 생명이 있는 곳에서는,

Anywhere there's life,

you're going to have this distribution,

저 배포에 관한것과는 반대가 되는,

as opposed to that distribution.

이러한 배포를 가지게 될 것입니다

And it is detectable not just in amino acids.

그리고 아미노산에서만 감지되는것이 아닙니다

Now you could ask:

이제 물어볼 수 있는것은:

Well, what about these Avidians?

이 아비디안은 어떨까?입니다

아비디안은 복잡성을 기르고

The Avidians being the denizens of this computer world

where they are perfectly happy replicating and growing in complexity.

완전히 만족스럽게 복제하는 컴퓨터 세계의 거주자입니다

So this is the distribution that you get if, in fact, there is no life.

그래서, 생명이 없는 경우,

획득하는 분포입니다

They have about 28 of these instructions.

그들은 이러한 지침의 약 28 개가 있습니다.

And if you have a system where they're being replaced one by the other,

그들이 하나씩 다른 것으로 교체되는 시스템을 가지고있다면,

그것은 타자기에 글을 쓰고 있는 원숭이와 같습니다

it's like the monkeys writing on a typewriter.

각 지침은

Each of these instructions appears with roughly the equal frequency.

대략 동일한 빈도로 나타납니다

But if you now take a set of replicating guys

하지만 여러분이 보았던 그 동영상에서와 같이

복제하고 있는것들의 세트를 볼 경우,

like in the video that you saw,

그건 이렇게 보입니다

it looks like this.

따라서 이러한 생물체에 매우 귀중한

So there are some instructions

that are extremely valuable to these organisms,

몇가지 지침이 있고,

그 빈도는 높을 것입니다

and their frequency is going to be high.

And there's actually some instructions that you only use once, if ever.

몇가지 지침은

단 한번만 사용합니다, 만약 사용한다면요

So they are either poisonous

그래서 그것들은 유독하거나

or really should be used at less of a level than random.

또는 무작위적인 수준 이하로 사용되어야 합니다

In this case, the frequency is lower.

이 경우는, 빈도는 낮지요

이제 우리가 볼 수 있는것은, 그게 정말 강력한 지표인가 하는 것입니다

And so now we can see, is that really a robust signature?

I can tell you indeed it is,

저는 진정으로 그렇다고 말할 수 있습니다

because this type of spectrum, just like what you've seen in books,

스펙트럼의 종류는 당신이 책에서 본것처럼,

and just like what you've seen in amino acids,

그리고 당신이 아미노산에서 본것처럼,

it doesn't really matter how you change the environment,

당신이 환경을 변경하는 방법은 정말 중요하지 않기 때문에, 그것은 정말로 강력합니다;

it's very robust, it's going to reflect the environment.

그것은 환경을 반영하게 됩니다

그래서 제가 우리가 한 작은 실험을 보여드리겠습니다

So I'm going to show you now a little experiment that we did.

설명드려야 하는것은,

And I have to explain to you,

이 그래프의 상단이

the top of this graph

shows you that frequency distribution that I talked about.

제가 얘기한 빈도 분포를 보여준다는 겁니다

Here, that's the lifeless environment

여기는, 사실, 각 지침이

동일한 빈도로 발생하는

where each instruction occurs at an equal frequency.

생명체가 없는 환경입니다

그 아래에서는

And below there, I show, in fact, the mutation rate in the environment.

환경에서의 변이속도를 보여줍니다

And I'm starting this at a mutation rate that is so high

제가 이것을 아주 높은 변이 속도에서 시작하기 때문에

that even if you would drop a replicating program

전세계를 채우기 위해

행복하게 기를

that would otherwise happily grow up to fill the entire world,

복제 프로그램을 버릴 경우에도,

그걸 버리면,

그것이 즉시 죽음으로 변이될 것입니다

if you drop it in, it gets mutated to death immediately.

So there is no life possible at that type of mutation rate.

따라서 그런 종의 변이 속도에서

가능한 생명은 없습니다

But then I'm going to slowly turn down the heat, so to speak,

하지만 저는 그 다음에는, 말하자면, 열을 천천히 낮추려고 합니다,

and then there's this viability threshold

그 다음에는 복제기가 실제로

where now it would be possible for a replicator to actually live.

살기위해 가능한

생존능력의 한계점이 있습니다

And indeed, we're going to be dropping these guys into that soup all the time.

그래서 실제로, 우리는 이것들을 항상

그 수프에 떨어뜨리게 됩니다

그러니 어떻게 생겼는지 봅시다

So let's see what that looks like.

처음에는 없고, 없고, 없습니다.

So first, nothing, nothing, nothing.

너무 뜨겁고, 너무 뜨거워요

Too hot, too hot.

Now the viability threshold is reached,

이제 그 생존능력의 한계점에 도달했고

and the frequency distribution has dramatically changed

빈도 분포는

극적으로 변화했고, 실제로 안정화 되었습니다

and, in fact, stabilizes.

자 이제 제가 한 것이 저기 있습니다

And now what I did there

is, I was being nasty, I just turned up the heat again and again.

저는 고약했습니다, 저는 반복하고 반복해서 열을 높였습니다

물론, 그것은 생존능력의 한계에 도달합니다

And of course, it reaches the viability threshold.

And I'm just showing this to you again because it's so nice.

제가 이것을 보여드리는 이유는 그것이 정말 좋았기 때문입니다

You hit the viability threshold.

그것은 생존 능력의 한계에 도달합니다

The distribution changes to "alive!"

그 분포는 “살아있다!"로 변경이 되지요

And then, once you hit the threshold

그 다음에, 일단

where the mutation rate is so high that you cannot self-reproduce,

변이속도가 너무 높아서

자기복제를 할 수 없게 되면,

자기복제할 능력이 사라져서

you cannot copy the information forward to your offspring

수많은 실수를 저지르지 않고는

without making so many mistakes that your ability to replicate vanishes.

복제할 능력이 사라져

여러분의 자손들에게 물려줄 정보를 복제할 수 없습니다

And then, that signature is lost.

그 다음에는 지표가 손실되죠

우리가 그것에서 배우는 것이 뭘까요?

What do we learn from that?

Well, I think we learn a number of things from that.

제 생각에는 우리가 거기서 여러가지를 배운다고 생각합니다

One of them is,

그 중 하나는,

if we are able to think about life in abstract terms --

우리가 생명에 대해

추상적 용어로 생각할 수 있다면

and we're not talking about things like plants,

우리는 나무나,

아미노산이나,

and we're not talking about amino acids,

박테리아와 같은 것을 말하는것이 아닙니다.

and we're not talking about bacteria,

but we think in terms of processes --

우리가 생각하는것은 과정입니다

그러면 우리는 생명에 대해 생각하기 시작할 수 있습니다

then we could start to think about life

not as something that is so special to Earth,

지구에만 특히 특별한 뭔가가 아니라,

but that, in fact, could exist anywhere.

어디에서나 존재할 수 있는 것을요

Because it really only has to do with these concepts of information,

왜냐하면 그것은 단지 물리적 기질--

어느 것이든: 비트, 핵산, 알파벳이라면 어느 것이라도—

of storing information within physical substrates --

이내에 저장하는

이런 정보 개념과 연관이 있기 때문이고

anything: bits, nucleic acids, anything that's an alphabet --

몇 가지 정보가 있어서

이 정보가 퇴보하는데 대한

and make sure that there's some process

시간의 저울을 기대하는것보다

so that this information can be stored for much longer than you would expect --

훨씬 더 장기적으로

저장할 수 있게 하는 것을

보장하는 것과 연관이 있기 때문입니다

the time scales for the deterioration of information.

그리고 그렇게 할 수 있다면,

And if you can do that, then you have life.

그 다음에는 생명이 있게 되는 겁니다

So the first thing that we learn

그래서 가장 먼저 우리가 배우는 것은

is that it is possible to define life in terms of processes alone,

과정 한가지로도,

지구위의 생명의 유형을 고려하면

without referring at all to the type of things that we hold dear,

우리가 아끼는 것의

종류를 참조함이 없이

생명을 규정하는 것이 가능하다는 겁니다

as far as the type of life on Earth is.

And that, in a sense, removes us again,

그리고 그것은 어떤 의미에서 우리를 다시 제거하는 것입니다,

like all of our scientific discoveries, or many of them --

우리의 모든 과학적 발견들, 또는 많은 발견들과 같이

it's this continuous dethroning of man --

그건 이 인간의 계속적인 퇴위는

우리가 살아있기 때문에 특별하다고 생각하는 방법입니다

of how we think we're special because we're alive.

Well, we can make life; we can make life in the computer.

우리는 인생을 만들 수 있습니다. 우리는 컴퓨터에서 생명을 만들 수 있습니다

Granted, it's limited,

설령, 그것이 제한되었다 해도,

but we have learned what it takes in order to actually construct it.

그것을 실제로 구축하기 위해

필요한게 무엇인지 배웠습니다

And once we have that,

일단 그게 만족되면,

then it is not such a difficult task anymore

그것은 더이상 언급하는게 힘든게 아닙니다

to say, if we understand the fundamental processes

우리가 특정 기질을 참조하지 않는

that do not refer to any particular substrate,

근본적인 과정을 이해하는 경우,

then we can go out and try other worlds,

우리가 밖에 나가서 다른 세계를 시도할 수 있고,

화학 알파벳의 어떤 종류가 있는지,

figure out what kind of chemical alphabets might there be,

기본 화학에 관하여 알아보고,

생성의 지구화학에 대해

figure enough about the normal chemistry, the geochemistry of the planet,

알아볼 수 있는것에 대해서요

그래서 우리는 이 배포가 생명의 부재에서는

so that we know what this distribution would look like in the absence of life,

어떻게 보이는지 알 수 있도록

and then look for large deviations from this --

그 다음에는 이것에서 큰 편차를 찾게되는데,

this thing sticking out, which says, "This chemical really shouldn't be there."

이 두드러지는 것은,

“이 화학은 거기 있지 않아야 해,” 라고 말하지요

Now we don't know that there's life then,

자 우리는 그때 거기에 생명체가 있을 지는 모릅니다

but we could say,

하지만 우리가 말할 수 있는 것은,

"Well at least I'm going to have to take a look very precisely at this chemical

"나는 적어도 내가 이 화학을 매우 정확히 관찰해서

and see where it comes from."

그게 어디에서 발생하는지 볼거야,"

그러면 우리가 눈으로 볼 수 없을 때

And that might be our chance of actually discovering life

우리의 생명 발견의

when we cannot visibly see it.

기회가 될 지도 모릅니다

And so that's really the only take-home message that I have for you.

그래서 그게 정말 제가

집으로 가지고 갈 수 있도록 드리는 메시지입니다

Life can be less mysterious than we make it out to be

우리가 다른 행성이 어떨 지에 대해 생각하려고 할 때

인생은 우리가 그렇게 만든 것보다

when we try to think about how it would be on other planets.

덜 신비할 수 있습니다

And if we remove the mystery of life,

우리가 생명의 신비를 제거하면,

then I think it is a little bit easier for us to think about how we live,

그때는 제 생각에

우리가 사는 방법과

and how perhaps we're not as special as we always think we are.

우리가 항상 우리가 그렇다고 생각하듯 특별하지는 않다고 생각하는 게 조금 더 쉬워질 겁니다

And I'm going to leave you with that.

저는 그걸 남기는 것으로 마치려 합니다

정말 감사합니다

And thank you very much.

(Applause)

(박수)