Stuart Firestein: The pursuit of ignorance

번역: K Bang 검토: 민석 최

There is an ancient proverb that says

이런 속담이 있습니다.

it's very difficult to find a black cat in a dark room,

어두운 방에서 검은 고양이를 찾기는 어렵다,

especially when there is no cat.

고양이가 없을 때는 특히 그렇다.

I find this a particularly apt description of science

저는 이것이 특별히 과학과 과학이 어떻게 작동하는지를

and how science works --

기술하는데 적절한 표현이라고 봅니다. --

bumbling around in a dark room, bumping into things,

어두운 방안에서 오락가락하면서 여기저기 부딪치기도 하며

trying to figure out what shape this might be,

어떤 모양인지, 혹시 그게 무엇일지

what that might be,

알아내려고 애쓰기도 하고

there are reports of a cat somewhere around,

주변 어딘가에 고양이가 있다는 보고가 있기도 하죠.

they may not be reliable, they may be,

이런 것들은 신빙성이 있을 때도 있고 또 아니기도 합니다.

and so forth and so on.

이런 식이죠.

Now I know this is different than the way most people

이것은 대부분의 사람들이 과학에 대해서 생각하는 것과

think about science.

사뭇 다르다는 것을 저는 알고 있습니다.

Science, we generally are told,

우리가 흔히 말하는 과학이란

is a very well-ordered mechanism for

세상을 이해하는데 쓰이는 매우 잘 정돈된

understanding the world,

작동 도구입니다.

for gaining facts, for gaining data,

진실을 알아내고, 규칙에 지배받지 않는

that it's rule-based,

자료를 얻고,

that scientists use this thing called the scientific method

과학자들은 이런 것을 과학적 방법이라고 부르는데

and we've been doing this for 14 generations or so now,

우리는 이것을 14세대나 뭐 그 정도 사용해오고 있죠.

and the scientific method is a set of rules

과학적 방법론이란 자료로 부터 어렵고도

for getting hard, cold facts out of the data.

냉정한 사실을 얻어내는데 사용하는 규칙의 모임이라는거죠.

I'd like to tell you that's not the case.

저는 여러분들께 이것이 정말 그렇지 않다는 것을 말씀드리고자 합니다.

So there's the scientific method,

자, 여기 과학적 방법론이 있습니다.

but what's really going on is this. (Laughter)

그런데 도대체 이것에서는 뭐가 어떻게 되는 건가요? (웃음)

[The Scientific Method vs. Farting Around]

[과학적 방법론 대 어슬렁거림]

And it's going on kind of like that.

그리고 지금 이런 비슷한 일이 계속됩니다.

[... in the dark] (Laughter)

[... 어둠속에서] (웃음)

So what is the difference, then,

그럼, 제가 생각하는 과학이 추구하는 방식과

between the way I believe science is pursued

흔히 받아들여지고 있는 방식 사이에는

and the way it seems to be perceived?

어떤 차이가 있는 걸까요?

So this difference first came to me in some ways

처음에 저는 이 차이를 몇가지 방식으로 이해했습니다.

in my dual role at Columbia University,

콜럼비아 대학교에서 제가 가진 두가지 역할에서 알게 된 겁니다.

where I'm both a professor and run a laboratory in neuroscience

이 학교에서 저는 교수이자 신경 과학 실험실을 운영합니다.

where we try to figure out how the brain works.

이 실험실에서 우리는 두뇌가 어떻게 작동하는지 알아내려고 하죠.

We do this by studying the sense of smell,

저희는 이런 것을 하기 위해 냄새나 후각 작용을 연구하는 방법을 씁니다.

the sense of olfaction, and in the laboratory,

실험실에서

it's a great pleasure and fascinating work

대학원생들과 박사후 연구원들과

and exciting to work with graduate students and post-docs

함께 일하는 것은 즐거움이기도 하고 멋지고 흥분되는 일이기도 하죠.

and think up cool experiments to understand how this

이런 후각 작용이 어떻게 작동하고 뇌는 어떻게 작동할 것인지 이해하려고

sense of smell works and how the brain might be working,

이런 멋진 실험을 고안하는데

and, well, frankly, it's kind of exhilarating.

솔직하게 말씀드리면, 약간 신이 나기는 해요.

But at the same time, it's my responsibility

하지만 동시에, 저는 두뇌에 관해서

to teach a large course to undergraduates on the brain,

학부생을 대상으로 대형 강의도 하고 있습니다다.

and that's a big subject,

이건 거대한 주제지요.

and it takes quite a while to organize that,

그런 수업을 준비하는 데는 상당한 시간이 걸립니다.

and it's quite challenging and it's quite interesting,

그건 대단한 도전이기도 하고 꽤 흥미롭기도 해요.

but I have to say, it's not so exhilarating.

하지만, 꼭 말씀드리자면 그리 신나는 일은 아닙니다.

So what was the difference?

그러면 차이가 뭘까요?

Well, the course I was and am teaching

제가 가르쳤고 지금도 가르치고 있는 과목은

is called Cellular and Molecular Neuroscience - I. (Laughs)

세포 분자 신경 과학이라고 합니다. (웃음)

It's 25 lectures full of all sorts of facts,

그 과목은 모든 종류의 사실을 담은 25개 분량의 강의인데요,

it uses this giant book called "Principles of Neural Science"

"신경 과학의 원리"라고 하는 이렇게 거대한 책을 사용합니다.

by three famous neuroscientists.

3명의 저명한 신경 과학자들이 쓴 책이에요.

This book comes in at 1,414 pages,

이 책은 1,414 쪽 분량이고

it weighs a hefty seven and a half pounds.

묵직하게 3.4kg 이나 나갑니다.

Just to put that in some perspective,

그냥 다른 측면에서 보면

that's the weight of two normal human brains.

그건 정상적인 인간의 두뇌 2개의 무게쯤 되죠.

(Laughter)

(웃음)

So I began to realize, by the end of this course,

이 강의의 끝무렵에 저는 이런 생각을 갖게 되었습니다.

that the students maybe were getting the idea

학생들이 우리가 인간의 두뇌에 대해서 알려면

that we must know everything there is to know about the brain.

그 모든 것을 알아야 한다고 생각하는 것 같았습니다

That's clearly not true.

그건 분명히 사실이 아니에요.

And they must also have this idea, I suppose,

제 생각에, 학생들은 또 이런 생각도 하는 것 같아요.

that what scientists do is collect data and collect facts

과학자들이 하는 것은 자료를 모으고 사실을 찾아내어

and stick them in these big books.

그 모든 것들을 이런 커다란 책에 집어넣어야 한다는 거죠.

And that's not really the case either.

그것도 사실이 아닙니다.

When I go to a meeting, after the meeting day is over

회의에 가서 회의를 마치고 나면

and we collect in the bar over a couple of beers with my colleagues,

우리는 맥주 몇잔을 앞에 두고 동료들과 술집에 모입니다.

we never talk about what we know.

저희는 우리가 알고 있는 것에 대해 전혀 이야기하지 않아요.

We talk about what we don't know.

저희는 저희가 모르고 있는 것에 대해 이야기합니다.

We talk about what still has to get done,

여전히 앞으로 해야 하는 일에 대해서도 이야기하죠.

what's so critical to get done in the lab.

또 그걸 해내려면 실험실에서 무엇이 중요한지 이야기합니다.

Indeed, this was, I think, best said by Marie Curie

실제로, 제가 알기로는 마리 퀴리 부인이 이걸 가장 멋지게 말했는데,

who said that one never notices what has been done

이렇게 말했죠. 사람들은 이제껏 완결된 것은 보지 못하고

but only what remains to be done.

앞으로 되어야 할 것들만 본다.

This was in a letter to her brother after obtaining

이 내용은 그녀의 오빠에게 보낸 편지에 있습니다.

her second graduate degree, I should say.

그녀가 두 번째 학위를 받은 후에 오빠에게 보낸 편지였어요.

I have to point out this has always been one of my favorite pictures of Marie Curie,

이 사진은 제가 가장 좋아하는 마리 퀴리의 사진이라는 점을 밝혀야겠군요.

because I am convinced that that glow behind her

왜냐하면 그녀의 배경으로 비치는 빛이

is not a photographic effect. (Laughter)

사진 보정 효과가 아니라는게 확실하기 때문이에요. (웃음)

That's the real thing.

그건 진짜가 아니에요.

It is true that her papers are, to this day,

오늘날까지도 그녀의 논문들은

stored in a basement room in the Bibliothèque Française

프랑스 국립 박물관(Bibliothèque Française)의 지하에 보관되어 있습니다.

in a concrete room that's lead-lined,

안으로 납을 댄 콘크리트 방안에요.

and if you're a scholar and you want access to these notebooks,

여러분이 학자로서 이 노트들을 보시려고 하면

you have to put on a full radiation hazmat suit,

완벽한 방사능 보호복을 입어야만 합니다.

so it's pretty scary business.

그러니까 꽤 겁나는 일이지요.

Nonetheless, this is what I think we were leaving out

그럼에도 불구하고, 제 생각에 이것은 우리가

of our courses

학과목에서

and leaving out of the interaction that we have

그리고 과학자로서 대중과의 상호 대화에서

with the public as scientists, the what-remains-to-be-done.

배제해 왔던 것이고, '앞으로 완결해야 할 일'이라고 생각합니다.

This is the stuff that's exhilarating and interesting.

이건 정말로 신나고 흥미로운 일이거든요.

It is, if you will, the ignorance.

여러분이 이렇게 보시려고 한다면, 그건 '무지(ignorance)''입니다.

That's what was missing.

그것이 빠진 겁니다.

So I thought, well, maybe I should teach a course

제 생각에, 어쩌면 아마도 제가 무지에 관한 학과목을

on ignorance,

가르쳐야 할지도 모르겠어요.

something I can finally excel at, perhaps, for example.

어쩌면, 그건 제가 궁극적으로 지향해야 할 것인지도 모릅니다.

So I did start teaching this course on ignorance,

그래서 저는 무지에 관한 과목을 가르치기 시작했습니다.

and it's been quite interesting

꽤나 재미있었어요.

and I'd like to tell you to go to the website.

여러분들도 웹사이트에 한번 가보세요.

You can find all sorts of information there. It's wide open.

그곳에서는 모든 종류의 정보를 찾을 수 있고 완전히 개방되어 있어요.

And it's been really quite an interesting time for me

그리고 저는 정말로 재미있는 시간을 보냈는데

to meet up with other scientists who come in and talk

그 곳에 방문하는 다른 과학자들을 만나

about what it is they don't know.

그들이 모른다는 것이 무엇인지에 대해 이야기를 나누었습니다.

Now I use this word "ignorance," of course,

이제 저는 "무지(ignorance)"라는 단어를 사용합니다.

to be at least in part intentionally provocative,

물론 부분적으로라도 의도적으로 도발적이 되어 보이기 위한 겁니다.

because ignorance has a lot of bad connotations

왜냐하면 무지라는 것에는 수많은 나쁜 의미가 함축되어 있는데

and I clearly don't mean any of those.

분명하게 저는 전혀 그런 의미가 아니거든요.

So I don't mean stupidity, I don't mean a callow indifference

저는 사실이나, 논리 또는 자료에 대해

to fact or reason or data.

멍청하다거나, 미숙할 정도로 무관심하다는 것을 뜻하는 게 아닙니다.

The ignorant are clearly unenlightened, unaware,

제가 보기에는 무지한 사람들은 편견에 차 있고, 의식도 없으며,

uninformed, and present company today excepted,

정보도 없는데, 오늘날 기업을 제외하면 그런 사람들이

often occupy elected offices, it seems to me.

모두 선출직 자리를 차지하고 있는 것 같아요.

That's another story, perhaps.

그런 아마 또 다른 이야기일 겁니다.

I mean a different kind of ignorance.

제 말씀은 또 다른 종류의 무지라는 거죠.

I mean a kind of ignorance that's less pejorative,

제가 뜻하는 바는 일종의 경멸적이지 않는 무지에요.

a kind of ignorance that comes from a communal gap in our knowledge,

일종의, 우리가 가진 지식 내의 공통적인 격차에서 오는 무지라는 뜻입니다.

something that's just not there to be known

앞으로 알게 될, 그런 어떤 것이나

or isn't known well enough yet or we can't make predictions from,

또는 아직 잘 알려지지 않았거나 예측할 수 없는 그런 것이 아니라

the kind of ignorance that's maybe best summed up

아마 제임스 크럭 맥스웰의 말 속에 가장 잘 요약되어 있는

in a statement by James Clerk Maxwell,

그런 종류의 무지입니다.

perhaps the greatest physicist between Newton and Einstein,

그는 아마 뉴튼과 아인슈타인 시대 사이의 가장 위대한 물리학자일텐데,

who said, "Thoroughly conscious ignorance

그는 이렇게 말했습니다. "완전히 자각되는 무지란

is the prelude to every real advance in science."

과학의 모든 진보에 대한 서곡이다."

I think it's a wonderful idea:

저는 이게 대단한 생각이라고 봅니다:

thoroughly conscious ignorance.

완전히 자각되는 무지요.

So that's the kind of ignorance that I want to talk about today,

그것이 바로 제가 오늘 말씀드리고 싶은 종류의 무지입니다.

but of course the first thing we have to clear up

물론 우리가 먼저 분명히 해야 하는 것은

is what are we going to do with all those facts?

이런 것을 가지고 무엇을 할 수 있느냐는 것이죠.

So it is true that science piles up at an alarming rate.

과학적 사실이 무서운 속도로 쌓이고 있습니다.

We all have this sense that science is this mountain of facts,

우리 모두는 과학은 사실로 만들어진 이렇게 높은 산이라고 느끼고 있습니다.

this accumulation model of science, as many have called it,

그리고 이렇게 축척된 과학은 많은 사람들이 그렇게 부르는 것처럼

and it seems impregnable, it seems impossible.

난공불락처럼 보이고 불가능한 대상처럼 보입니다.

How can you ever know all of this?

사람들이 이 많은 것을 어떻게 다 알게 될까요?

And indeed, the scientific literature grows at an alarming rate.

실제로 과학 문헌은 놀라만한 속도로 증가하고 있습니다.

In 2006, there were 1.3 million papers published.

2006년에 130만 개의 논문이 발표되었습니다.

There's about a two-and-a-half-percent yearly growth rate,

일년에 약 2.5%씩 증가하고 있습니다.

and so last year we saw over one and a half million papers being published.

그래서 지난 해에는 150만 개의 논문이 발표되었지요.

Divide that by the number of minutes in a year,

그걸 일년에 해당하는 분으로 나눠보면

and you wind up with three new papers per minute.

1분에 3개의 새로운 논문이 나오는 것을 알 수 있어요.

So I've been up here a little over 10 minutes,

그러니까 제가 10분 정도 이 자리에 있었는데,

I've already lost three papers.

저는 이미 3개의 논문을 놓친 겁니다.

I have to get out of here actually. I have to go read.

저는 여기서 빨리 나가 그걸 읽어야 하는 겁니다.

So what do we do about this? Well, the fact is

그러면 이걸 어쩌죠? 음, 사실 과학자들이

that what scientists do about it is a kind of a controlled neglect, if you will.

이에 대처하는 방법이란, 그렇게 부르기로 하면, 적당히 조절된 무시입니다.

We just don't worry about it, in a way.

어떤 면에서 우리는 그런 걸 걱정하지 않는 겁니다.

The facts are important. You have to know a lot of stuff

사실이란 중요합니다. 과학자가 되려면

to be a scientist. That's true.

많은 것을 알아야 합니다. 그건 맞습니다.

But knowing a lot of stuff doesn't make you a scientist.

하지만 많은 것을 안다고 해서 반드시 과학자가 되는 것은 아닙니다.

You need to know a lot of stuff to be a lawyer

변호사나 회계사,

or an accountant or an electrician or a carpenter.

전기공이나 목수가 되려고 해도도 많은 것을 알아야 하죠.

But in science, knowing a lot of stuff is not the point.

하지만 과학에서는 많은 것을 아는 것이 요점이 아닙니다.

Knowing a lot of stuff is there to help you get

많은 것을 아는 것은 과학자가 더 많은 것을

to more ignorance.

무시하는데 도움이 됩니다.

So knowledge is a big subject, but I would say

그러니까 지식은 커다란 주제이지만

ignorance is a bigger one.

저는 무지가 더 큰 것이라고 생각합니다.

So this leads us to maybe think about, a little bit

이것은 어쩌면 우리로 하여금 우리가 사용하고 있는

about, some of the models of science that we tend to use,

과학적 모형에 대해서 약간 생각해보게끔 합니다.

and I'd like to disabuse you of some of them.

저는 그런 모형에 대한 여러분의 오해를 바로 잡아 드리고자 합니다.

So one of them, a popular one, is that scientists

그런 것들 중, 자주 회자되는 것은

are patiently putting the pieces of a puzzle together

과학자들이 끈기있게 수수께기 조각을 모아

to reveal some grand scheme or another.

대단한 방법을 알아낸다는 것이죠.

This is clearly not true. For one, with puzzles,

이것은 분명히 사실이 아닙니다. 하나는, 수수께끼의 경우에는

the manufacturer has guaranteed that there's a solution.

그걸 만들어 낸 사람은 답이 있다는 것을 보장하고 있다는 것이지요.

We don't have any such guarantee.

과학자들에겐 그런 보장이 없습니다.

Indeed, there are many of us who aren't so sure about the manufacturer.

실제로 많은 과학자들은 그런 문제를 만들어 낸 사람이 있는지에 대해서도 확신하지 못합니다.

(Laughter)

(웃음)

So I think the puzzle model doesn't work.

그래서 저는 퍼즐 모형은 좋은 예가 아니라고 생각합니다.

Another popular model is that science is busy unraveling things

자주 사용되는 또 다른 모형은 과학자들이 양파 껍질을 벗기듯

the way you unravel the peels of an onion.

어떤 사실을 부지런히 알아내고 있다는 것이에요.

So peel by peel, you take away the layers of the onion

계속 벗겨내는거죠. 양파 껍질을 한 켜 벗겨내고

to get at some fundamental kernel of truth.

어떤 진실의 중추적인 핵심에 이른다는 것이지요.

I don't think that's the way it works either.

저는 과학이 그렇게 작동한다고도 생각하지 않습니다.

Another one, a kind of popular one, is the iceberg idea,

또 하나는, 이것도 꽤 자주 인용되는데, 빙산에 대한 비유입니다.

that we only see the tip of the iceberg but underneath

우리는 빙산의 일각을 볼 뿐이지만

is where most of the iceberg is hidden.

빙산의 대부분은 감추어져 있다는 것이죠.

But all of these models are based on the idea of a large body of facts

그런데 이런 모든 모형들은 진실이 거대한 형체를 가지고 있다는 생각에 근거합니다.

that we can somehow or another get completed.

그래서 과학자들이 어떻게든 그걸 완성시켜야 한다는 것이죠.

We can chip away at this iceberg and figure out what it is,

과학자들이 빙산을 조금씩 알아내 결국 그것이 무엇인지 알아낼 수 있다거나

or we could just wait for it to melt, I suppose, these days,

아니면 그것이, 요즘같으면, 녹아내리길 바라겠지만,

but one way or another we could get to the whole iceberg. Right?

어떻게든 우리는 빙산의 전체를 알아낼 거라는 것이죠.

Or make it manageable. But I don't think that's the case.

그렇게 감당이 된다는 건데, 저는 과학이 그런 경우라고 생각하지 않아요.

I think what really happens in science

저는 실제로 과학에서 일어나는 일이란

is a model more like the magic well,

마법의 우물같은 것이라고 생각합니다.

where no matter how many buckets you take out,

이 우물에서는 아무리 많은 물을 퍼올려도

there's always another bucket of water to be had,

여전히 더 많은 물이 솟아나오죠.

or my particularly favorite one,

제가 특히 좋아하는 부분은

with the effect and everything, the ripples on a pond.

그 효과든 뭐든, 물 위에 지는 파문입니다.

So if you think of knowledge being this ever-expanding ripple on a pond,

그래서 여러분이 지식이란 것을 연못으로 퍼져나가는 파문으로 생각한다면,

the important thing to realize is that our ignorance,

인색해야할 중요한 점은 이 지식의 주변에 있는

the circumference of this knowledge, also grows with knowledge.

우리의 무지 또한 지식과 함께 성장한다는 것입니다.

So the knowledge generates ignorance.

그러니까 지식은 무지를 만들어 냅니다.

This is really well said, I thought, by George Bernard Shaw.

제 생각에 버나드 쇼가 이것을 가장 잘 묘사했어요.

This is actually part of a toast that he delivered

이것은 실제로 아인슈타인의 연구를 축하하는

to celebrate Einstein at a dinner celebrating Einstein's work,

저녁 파티에서 그가 행한 건배사의 일부 입니다.

in which he claims that science

여기서 그는 과학이 답을 주기보다 더 많은 의문을

just creates more questions than it answers. ["Science is always wrong. It never solves a problem without creating 10 more."]

만들어 낸다고 했습니다. ["과학은 항상 틀렸다. 과학이 한 문제를 해결하면 10개의 의문을 만들어 낸다."]

I find that kind of glorious, and I think he's precisely right,

저는 이런 평이 정말 정확하다고 생각합니다. 버나드 쇼가 절대적으로 옳았습니다.

plus it's a kind of job security.

게다가 이건 일종의 직업 안정성이기도 합니다.

As it turns out, he kind of cribbed that

나타난 바로는 쇼가

from the philosopher Immanuel Kant

철학자인 임마뉴엘 칸트,

who a hundred years earlier had come up with this idea

이 사람은 수백년 전에 이런 문제의 확대 재생산을 예견했죠,

of question propagation, that every answer begets more questions.

칸트의 시절부터 모든 해답은 더 많은 문제를 만들어 낸다는 주장을 옹호했습니다.

I love that term, "question propagation,"

저는 그 용어를 좋아합니다. "문제의 확대 재생산"이요.

this idea of questions propagating out there.

문제의 확대 재생산이라는 생각은 이미 있었다는 거죠.

So I'd say the model we want to take is not

그래서 저는 우리가 택하려는 모형이

that we start out kind of ignorant and we get some facts together

무지로 시작해서 몇몇 사실을 알게되고

and then we gain knowledge.

그로부터 지식을 얻는 것은 아니라고 말하고 싶습니다.

It's rather kind of the other way around, really.

사실 오히려 그 반대의 과정에 가깝습니다.

What do we use this knowledge for?

이런 지식은 어디에 사용할까요?

What are we using this collection of facts for?

이런 사실들을 어디에 사용하고 있을까요?

We're using it to make better ignorance,

저는 그걸 이용해 더 나은 무지를 만들고

to come up with, if you will, higher-quality ignorance.

더욱 질 높은 무지를 얻어낸다는 겁니다.

Because, you know, there's low-quality ignorance

왜냐하면 저질의 무지도 있고

and there's high-quality ignorance. It's not all the same.

양질의 무지도 있거든요. 모두 같은 게 아닙니다.

Scientists argue about this all the time.

과학자들은 이에 대해 항상 논쟁을 벌였습니다.

Sometimes we call them bull sessions.

종종 우리는 그걸 한담 시간이라고 부르죠.

Sometimes we call them grant proposals.

때로는 그걸 제안서 승락 과정이라고도 합니다.

But nonetheless, it's what the argument is about.

하지만 어쨌든, 그건 이것이 무엇에 대한 논쟁인가 하는 겁니다.

It's the ignorance. It's the what we don't know.

그것은 무지입니다. 우리가 알지 못하는 것이죠.

It's what makes a good question.

그것이 좋은 의문을 만드는 것 입니다.

So how do we think about these questions?

그러면 과학자들은 이런 의문에 대해 어떻게 생각하는 걸까요?

I'm going to show you a graph that shows up

제가 여러 과학 관련 학과의 해피 아우어 포스터에 대해 많은 것을 나타내는

quite a bit on happy hour posters in various science departments.

그래프를 보여드리겠습니다.

This graph asks the relationship between what you know

이 그래프는 사람들이 무엇을 알고 있는지와

and how much you know about it.

얼마나 알고 있는가의 관계를 묻고 있습니다.

So what you know, you can know anywhere from nothing to everything, of course,

무엇을 알고 있는가에 대해서는 물론 아무 것도 모른다에서 모든 것을 안다까지 있고

and how much you know about it can be anywhere

얼마나 알고 있는지에 관한 질문에서는 약간에서 상당히 많이까지

from a little to a lot.

어떤 것이든 가능합니다.

So let's put a point on the graph. There's an undergraduate.

이 그래프 위에 한 점을 잡아보죠. 대학생이 한 명 있습니다.

Doesn't know much but they have a lot of interest.

대학생들은 많이 아는 것은 없지만 관심이 많죠.

They're interested in almost everything.

거의 모든 것에 대해 흥미를 가지고 있습니다.

Now you look at a master's student, a little further along in their education,

석사 과정 학생을 보면, 약간 더 자신의 교육 과정 쪽으로 치우치죠.

and you see they know a bit more,

이들은 조금 더 많이 알고 있지만

but it's been narrowed somewhat.

어느 정도 좁아져 있는게 보입니다.

And finally you get your Ph.D., where it turns out

마지막으로 박사 과정 학생인데, 나타나는 바대로

you know a tremendous amount about almost nothing. (Laughter)

엄청나게 많은 것을 알고 있지만 그 범위는 거의 없다시피 합니다.

What's really disturbing is the trend line that goes through that

정말 불편한 사실은 거기를 지나는 추세선인데요,

because, of course, when it dips below the zero axis, there,

왜냐하면 물론 제로(영;零)축 아래도 내려갈 때,

it gets into a negative area.

음의 영역으로 들어가기 때문입니다.

That's where you find people like me, I'm afraid.

그런 쪽에서 저 같은 사람을 찾으실까봐 겁이 납니다.

So the important thing here is that this can all be changed.

여기서 중요한 것은 이 모든 것이 바뀔 수 있다는 점이에요.

This whole view can be changed

이 전체 모양이 x-축 이름만 바꾸면

by just changing the label on the x-axis.

모두 바뀐다는 것이죠.

So instead of how much you know about it,

그래서 얼마나 많이 알고 있는가 대신에

we could say, "What can you ask about it?"

이렇게 말할 수 있어요. "그것에 대해서 무엇을 질문할 수 있습니까?"

So yes, you do need to know a lot of stuff as a scientist,

네, 과학자라면 수많은 것을 알아야 하죠.

but the purpose of knowing a lot of stuff

하지만 그 많은 것을 알아야 하는 목적은

is not just to know a lot of stuff. That just makes you a geek, right?

그저 많이 알기 위한 것이 아니에요. 그렇게 되면 그저 미치광이만 하나 만드는 거죠.

Knowing a lot of stuff, the purpose is

많은 것을 안다는 것은, 그 목적은

to be able to ask lots of questions,

많은 질문을 던질 수 있는 능력이 있다는 뜻이에요.

to be able to frame thoughtful, interesting questions,

사려깊고 흥미있는 질문들을 만들어 낼 능력입니다.

because that's where the real work is.

왜냐하면 그 지점이 바로 실제적으로 연구가 이루어지는 곳이거든요.

Let me give you a quick idea of a couple of these sorts of questions.

이런 종류의 질문이 어떤건지 짧게 말씀드려보죠.

I'm a neuroscientist, so how would we come up

저는 신경 과학자입니다. 그럼 이 분야에서

with a question in neuroscience?

저희가 어떻게 질문을 제시할까요?

Because it's not always quite so straightforward.

그게 항상 간단한 것은 아니기 때문이에요.

So, for example, we could say, well what is it that the brain does?

그래서 예를 들자면, 이렇게 말할 수 있겠죠, 뇌가 하는 일은 무엇인가?

Well, one thing the brain does, it moves us around.

뇌가 하는 것 중에 하나는 우리가 주변을 움직이게 한다는 겁니다.

We walk around on two legs.

우리는 두 발로 걷습니다.

That seems kind of simple, somehow or another.

그건 꽤 간단해 보이지만

I mean, virtually everybody over 10 months of age

제 말씀은, 10개월이 넘은 거의 모든 사람들이

walks around on two legs, right?

두 발로 걷는다는 거죠, 그렇죠?

So that maybe is not that interesting.

그건 아마도 그다지 흥미롭지 않아요.

So instead maybe we want to choose something a little more complicated to look at.

그 대신 알아보기에 좀 더 복잡한 것을 선택할 수도 있습니다.

How about the visual system?

시각계는 어떨까요?

There it is, the visual system.

네, 그렇습니다. 시각계요.

I mean, we love our visual systems. We do all kinds of cool stuff.

우리는 시각계를 좋아하죠. 멋진 일을 엄청나게 많이 합니다.

Indeed, there are over 12,000 neuroscientists

실제로 시각계에 대해서 연구하는 신경 과학자가

who work on the visual system,

12, 000명이 넘습니다.

from the retina to the visual cortex,

망막에서부터 시각피질까지 연구하죠.

in an attempt to understand not just the visual system

그냥 시각계를 이해하는 것 뿐만 아니라

but to also understand how general principles

두뇌가 어떻게 작용하는지에 대한

of how the brain might work.

일반적인 원칙이 작동하는 방법을 이해하려는 연구들이죠.

But now here's the thing:

그런데 여기 중요한 게 있습니다:

Our technology has actually been pretty good

우리의 기술은 사실 시각계가 하는 일을

at replicating what the visual system does.

꽤 잘 복제해 왔습니다.

We have TV, we have movies,

TV도 있고 영화도 있습니다.

we have animation, we have photography,

동영상과 사진,

we have pattern recognition, all of these sorts of things.

패턴 인식같은 다양한 것들이 있어요.

They work differently than our visual systems in some cases,

이런 것들은 종종 시각계와는 다르게 작동하지만

but nonetheless we've been pretty good at

그럼에도 불구하고 우리는 여전히

making a technology work like our visual system.

우리의 시각계와 비슷한 기술적 작품을 만드는 재주가 있어요.

Somehow or another, a hundred years of robotics,

어쩄든, 로보트 공학의 100년 역사에도 불구하고

you never saw a robot walk on two legs,

우리는 두 발로 걷는 로보트를 본 적이 없습니다.

because robots don't walk on two legs

왜냐하면 로보트는 두 발로 걷지 않습니다.

because it's not such an easy thing to do.

그렇게 만들기가 쉽지 않기 때문이죠.

A hundred years of robotics,

로보트 공학의 100년 역사에도 불구하고

and we can't get a robot that can move more than a couple steps one way or the other.

두어 걸음 이상 걸을 수 있는 로보트는 아직 만들지 못했습니다.

You ask them to go up an inclined plane, and they fall over.

로보트에게 기울어진 면을 걸어 올라가라고 하면 넘어집니다.

Turn around, and they fall over. It's a serious problem.

돌아서도 넘어지죠. 이건 심각한 문제지요.

So what is it that's the most difficult thing for a brain to do?

그럼 두뇌가 하는 일 가운데 가장 어려운 것은 무엇일까요?

What ought we to be studying?

우리가 무엇을 연구해야 할까요?

Perhaps it ought to be walking on two legs, or the motor system.

아마도 그건 두 발로 혹은 운동 신경을 써서 걷는 것일 거에요.

I'll give you an example from my own lab,

제 실험실의 예를 보여드리죠.

my own particularly smelly question,

저한테 특히 구역질나는 질문인데,

since we work on the sense of smell.

저희가 후각에 대해서 연구하고 있기 때문입니다.

But here's a diagram of five molecules

여기 5개 분자의 도표가 있습니다.

and sort of a chemical notation.

일종의 화학 기호로 쓰여져 있죠.

These are just plain old molecules, but if you sniff those molecules

이건 그냥 단순한 분자인데, 얼굴 앞에 있는 두 개의 작은 구멍을 통해

up these two little holes in the front of your face,

이 분자물의 냄새를 맡으면,

you will have in your mind the distinct impression of a rose.

여러분들은 마음속으로 장미라는 분명한 느낌을 갖게 될 겁니다.

If there's a real rose there, those molecules will be the ones,

거기 진짜 장미가 있다면 그 분자들이겠지만

but even if there's no rose there,

장미가 없어도

you'll have the memory of a molecule.

여러분들은 분자 냄새를 기억할 겁니다.

How do we turn molecules into perceptions?

분자를 어떻게 인식으로 변환하죠?

What's the process by which that could happen?

무엇이 그런 과정을 가능하게 할까요?

Here's another example: two very simple molecules, again in this kind of chemical notation.

또 다른 예가 있습니다: 두개의 아주 간단한 분자인데요, 역시 일종의 화학 기호로 표시되죠.

It might be easier to visualize them this way,

이 분자들을 이런 식으로 시각화하는 것은 쉬울 겁니다.

so the gray circles are carbon atoms, the white ones

회색 원은 탄소 원자이고

are hydrogen atoms and the red ones are oxygen atoms.

흰색은 수소 원자, 빨강은 산소 원자에요.

Now these two molecules differ by only one carbon atom

이 두 분자는 한 개의 탄소 원자와

and two little hydrogen atoms that ride along with it,

그 위에 있는 두 개의 작은 수소 원자 수 만큼 차이가 납니다.

and yet one of them, heptyl acetate,

그리고 두 분자 중 하나인, 아세트산염은

has the distinct odor of a pear,

배 특유의 냄새를 가집니다.

and hexyl acetate is unmistakably banana.

헥실아세테이트는 틀림없이 바나나 냄새이고요.

So there are two really interesting questions here, it seems to me.

제가 보기에 이 부분에서 두 개의 흥미로운 의문이 생깁니다.

One is, how can a simple little molecule like that

하나는, 어떻게 그렇게 작고 간단한 분자가

create a perception in your brain that's so clear

사람들의 뇌에 그렇게 확실하게 배나 바나나에 대한

as a pear or a banana?

인식을 만들어 내는가 하는 겁니다.

And secondly, how the hell can we tell the difference

그리고 두 번째는, 도대체 어떻게 겨우 탄소 원자 한 개 차이 밖에 없는

between two molecules that differ by a single carbon atom?

이 두 분자들을 구별하는가죠.

I mean, that's remarkable to me,

그건 정말 놀라워요.

clearly the best chemical detector on the face of the planet.

분명히 지구상 최고의 화학 탐지기에요.

And you don't even think about it, do you?

여러분은 이런 걸 생각도 안해보시겠죠?

So this is a favorite quote of mine that takes us

이것은 우리를 다시 무지와

back to the ignorance and the idea of questions.

질문의 아이디어로 데려가 주는 제가 가장 좋아하는 명언입니다.

I like to quote because I think dead people

제가 이 명언을 좋아하는 이유는

shouldn't be excluded from the conversation.

죽은 사람들도 이 대화에서 제외되지 않기 때문이에요.

And I also think it's important to realize that

저는 또한 이런 대화가 한동안 계속되어 왔다는 것을 인식하는 것이

the conversation's been going on for a while, by the way.

중요하다고 생각합니다.

So Erwin Schrodinger, a great quantum physicist

위대한 양자 물리학자인 에르빈 슈뢰딩거에요.

and, I think, philosopher, points out how you have to

이 철학자는 사람들이 어떻게

"abide by ignorance for an indefinite period" of time.

"무기한으로 무지에 종속되어야만" 하는지 지적했습니다.

And it's this abiding by ignorance

그것은 우리가 어떻게 실행하는지

that I think we have to learn how to do.

배워야만 한다고 제가 생각하는 무지에 대한 종속입니다.

This is a tricky thing. This is not such an easy business.

이건 꽤나 복잡한 건데요. 절대로 쉽지 않은 문제죠.

I guess it comes down to our education system,

제 추측으로 이것은 우리의교육 체계까지 이르게 됩니다.

so I'm going to talk a little bit about ignorance and education,

그래서 저는 무지와 교육에 대해서 조금 말씀드리려고 합니다.

because I think that's where it really has to play out.

왜냐하면 그 지점이 정말로 이 이야기를 끝마쳐야 하는 지점이기 때문입니다.

So for one, let's face it,

그러니까 저로서는 맞닥뜨려야 하죠.

in the age of Google and Wikipedia,

구글과 위키피디아의 시대에서

the business model of the university

대학과 아마 중등 학교의 운영 모델은

and probably secondary schools is simply going to have to change.

바뀌어야만 할 겁니다.

We just can't sell facts for a living anymore.

우리는 더이상 단순히 삶을 영위하기 위해 사실을 팔고 있을 수는 없습니다.

They're available with a click of the mouse,

그런 것들은 마우스 한번만 클릭하면 얻을 수 있습니다.

or if you want to, you could probably just ask the wall

아니면, 원하기만 하면 아마 얼마 지나지 않아

one of these days, wherever they're going to hide the things

벽에 대고 묻기만 하면 될 겁니다. 정보가 어디에 숨어있건

that tell us all this stuff.

이런 것들을 모두 말해 줄 거에요.

So what do we have to do? We have to give our students

그럼 우리는 어떻게 해야 하죠? 우리는 학생들에게

a taste for the boundaries, for what's outside that circumference,

경계에 대한, 주변을 넘어선 밖의 것에 대한,

for what's outside the facts, what's just beyond the facts.

사실의 범위를 넘어선 것들에 대한 선택권을 주어야 합니다.

How do we do that?

그걸 어떻게 할까요?

Well, one of the problems, of course,

자, 물론 그 중 한 가지 문제는

turns out to be testing.

평가입니다.

We currently have an educational system

현재 우리가 가지고 있는 교육 체제는

which is very efficient but is very efficient at a rather bad thing.

상당히 효율적지만 나쁜 면에서 매우 효율적이지요.

So in second grade, all the kids are interested in science,

2학년 때, 모든 학생들은 과학에 흥미를 가지고 있습니다.

the girls and the boys.

남자 아이나 여자 아이나 할 것 없이요.

They like to take stuff apart. They have great curiosity.

그 아이들은 뭐든 분리해 봅니다. 아이들은 대단한 호기심을 가졌지요.

They like to investigate things. They go to science museums.

뭐든 알아보고 싶어하고 과학 박물관에도 갑니다.

They like to play around. They're in second grade.

이것저것 가지고 놀기도 좋아하죠. 2학년이니까요.

They're interested.

아이들에겐 흥미가 있어요.

But by 11th or 12th grade, fewer than 10 percent

그런데, 11 또는 12학년이 되면 10%도 안되는 학생들만이

of them have any interest in science whatsoever,

과학이나 그런 것에 관심을 가지고 있습니다.

let alone a desire to go into science as a career.

직업으로 과학에 입문하는 것은 고사하고도요.

So we have this remarkably efficient system

그러니까 우리는 사람들의 머릿속에서

for beating any interest in science out of everybody's head.

과학에 대한 어떤 흥미도 없애버리는 데 놀랍도록 효율적인 교육 체계를 가진 겁니다.

Is this what we want?

이것이 우리가 원하는 것인가요?

I think this comes from what a teacher colleague of mine

저는 이것이 저의 동료 선생님들이 말하는

calls "the bulimic method of education."

"폭식적인 교육"에서 기인하는 것이라고 생각합니다.

You know. You can imagine what it is.

그게 뭔지 아시겠죠.

We just jam a whole bunch of facts down their throats over here

우리는 그저 수많은 과학적 사실들을 그들의 목구멍에 쑤셔 넣고

and then they puke it up on an exam over here

그들은 시험에다가 그걸 쏟아내고 있는 겁니다.

and everybody goes home with no added intellectual heft whatsoever.

모든 아이들이 지적인 중요성 같은 것은 전혀 배우지 못한 채 집으로 돌아가는 거에요.

This can't possibly continue to go on.

이건 절대로 계속되어서는 안됩니다.

So what do we do? Well the geneticists, I have to say,

그럼 어떡하죠? 자, 말씀드리고 싶은 것은 유전학자들이

have an interesting maxim they live by.

따르는 재미있는 금언이 있어요.

Geneticists always say, you always get what you screen for.

유전학자들은 항상 이렇게 말합니다. 사람들은 검사받는 것을 항상 얻는다.

And that's meant as a warning.

이건 일종의 경고의 의미입니다.

So we always will get what we screen for,

우리는 검사받는 것을 항상 얻게 됩니다.

and part of what we screen for is in our testing methods.

우리가 검사받고자 하는 것의 일부는 시험 방법에 있어요.

Well, we hear a lot about testing and evaluation,

자, 우리는 시험과 평가에 대한 많은 이야기를 듣습니다.

and we have to think carefully when we're testing

평가건, 솎아내기건,

whether we're evaluating or whether we're weeding,

또는 일부를 잘라내는 것이든,

whether we're weeding people out,

시험을 줄 때는

whether we're making some cut.

조심스럽게 생각해봐야 합니다.

Evaluation is one thing. You hear a lot about evaluation

평가도 그 중 하나에요. 요즘 우리는 기사에서

in the literature these days, in the educational literature,

평가에 관한 많은 것을 듣죠. 교육 기사에서요.

but evaluation really amounts to feedback and it amounts

하지만 사실 평가란 피드백이고

to an opportunity for trial and error.

시행착오를 위한 기회입니다.

It amounts to a chance to work over a longer period of time

그것은 이런 종류의 피드백을 받으며

with this kind of feedback.

오랜 기간동안 공부해 볼 수 있는 기회라는 것이죠.

That's different than weeding, and usually, I have to tell you,

그건 솎아내는 것과는 다른 겁니다. 제가 항상 하는 얘기입니다만,

when people talk about evaluation, evaluating students,

사람들이 평가에 대해, 즉 학생들을 평가하는 것에 대해 말할 때,

evaluating teachers, evaluating schools,

또, 교사나 학교, 프로그램을 평가할 때,

evaluating programs, that they're really talking about weeding.

그들은 실제로 솎아내기에 대해서 말하고 있습니다.

And that's a bad thing, because then you will get what you select for,

그건 아주 나쁜 것이에요. 왜냐하면 그렇게 하면

which is what we've gotten so far.

선발한 것을 얻게 되고, 그것이 우리가 이제껏 해왔던 것이죠.

So I'd say what we need is a test that says, "What is x?"

제가 말씀드리고 싶은 것은 우리가 필요로 하는 것은 "x 가 무엇인가?"라고 질문에

and the answers are "I don't know, because no one does,"

":나도 모른다. 왜냐하면 다른 사람들도 모두 모르고 있으니까."

or "What's the question?" Even better.

혹은 심지어 "질문이 뭐죠?"라고 답할 수 있는 시험입니다.

Or, "You know what, I'll look it up, I'll ask someone,

또는 "제가 한번 알아보죠. 누군가에게 묻거나

I'll phone someone. I'll find out."

전화해서 알아볼께요." 라고 답할 수 있는 시험 말이에요.

Because that's what we want people to do,

왜냐하면 그것이 우리가 원하는 답이며,

and that's how you evaluate them.

그것이 우리가 아이들을 평가하는 방법이기 때문입니다.

And maybe for the advanced placement classes,

그리고 어쩌면 좀 더 높은 과정의 배치고사에서는

it could be, "Here's the answer. What's the next question?"

"여기 답이 있습니다. 다음 질문은 뭐죠?" 같은 것도 있을 수 있겠죠.

That's the one I like in particular.

이건 제가 특히 좋아하는 답안이에요.

So let me end with a quote from William Butler Yeats,

윌리엄 버틀러 예이츠의 명언으로 강연을 마무리하겠습니다.

who said "Education is not about filling buckets;

그가 말했습니다. "교육은 그릇을 채우는 것이 아니다;

it is lighting fires."

교육은 불꽃을 튀겨주는 작업이다."

So I'd say, let's get out the matches.

이제 가서 성냥을 들고 오자고 말씀드리고 싶군요.

Thank you.

감사합니다.

(Applause)

(박수)

Thank you. (Applause)

감사합니다. (박수)