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KOREA  ASSOCIATION FOR CREATION RESEARCH

창조설계

뇌를 컴퓨터로 비유하는 것이 재설정되고 있다.

미디어위원회
2026-06-15

뇌를 컴퓨터로 비유하는 것이 재설정되고 있다.

(“Brain as a Computer” Metaphor Rebooted)

by John D. Wise, PhD



 뇌는 컴퓨터와 여러 면에서 다르다. 그렇다고 컴퓨터와 완전히 동떨어진 것도 아니다. 


   최근 Nature(2026. 5. 25) 지에 실린 "뇌 이론에 다시 생기를 불어넣는 방법" 이라는 제목의 글에서, 알렉스 고메즈-마린(Àlex Gómez-Marín)은 로맹 브렛(Romain Brette)의 책 ‘뇌, 이론으로(The Brain, In Theory)’ (Princeton University Press, April 2026)를 리뷰했다. 이 서평은 신경과학계 내부에서 점점 커져가고 있는 반발을 보여주고 있는데[1], 이 반발은 신경과학이 가장 소중히 여겨왔던 비유, 즉 뇌를 컴퓨터에 비유하는 방식에 대한 재고를 시작하게 하고 있었다. 고메즈-마린은 다음과 같이 지적한다 :

공학적 비유는 유용할 수 있지만… 종종 모호하고, 일관성이 없으며, 오해를 불러일으킬 수 있다.


더 정확히 말하자면, 브렛의 책은 뇌에 대해 다음과 같이 주장한다 :

뇌(brains)는 프로그래밍 가능한 기계가 아니다... 왜냐하면 뉴런(neurons)은 고정된 규칙이나 명령을 따르지 않고, 임의로 기능하도록 변형될 수 없으며, 연산을 직접 수행하지도 않는다. 또한 신경 활동은 한 변수가 다른 변수에 직접적으로 연결되는 코드(code)도 아니다. 다시 말해, 과학자들은 뇌 활동과 외부 변수 사이의 연관성을 추론할 수는 있지만, 이것이 연구를 하고 있는 생물체도 그렇게 할 것이라는 것을 의미하지는 않는다.


이 비판은 더욱 심층적으로, 뇌가 정보처리 시스템이라는 널리 퍼져있는 주장을 겨냥하고 있다. 리뷰 글에서 지적하듯이,

이 정보는 불확실성의 정도를 나타내지만, 뇌가 신호의 의미를 어떻게 파악하는지에 대해서는 거의 알지 못하고 있다.


‘기술적인 섀넌의 의미’(technical Shannon sense, 데이터의 의미나 가치를 배제하고 순수하게 전송되는 정보의 양과 통계적 확률만을 엄밀하게 계산하는 방식)에서, 정보는 의미론적 이해가 아니라, 통계적 불확실성을 측정한다. 따라서 '정보 처리(information processing)'라는 용어는 그것이 설명하려는 바로 그 대상을 체계적으로 배제하는 용어로서, 즉 의도된 중요성(intentional significance)으로 인지를 설명할 위험이 있다.[2] 


뇌를 기계로 비유하는 것을 거부한 브렛은 다른 어휘를 사용하여 다음과 같이 주장한다 :

뉴런은 기계의 부품이 아니라, 신체 전체에 속하는 살아있는 단위(units)이다.


행동(behavior)에 대한 설명을 찾기 위해서, 브렛과 고메즈-마린은 현상학적 심리학에서 많은 부분을 차용할 수밖에 없었다. 그들은 "체화된 정보(embodied information)"와 "가상 행동(virtual action)"이라는 개념을 사용하여, 뇌가 사물을 추상적으로 범주화하는 것이 아니라, 다른 곳에서는 '어포던스(affordances, 행동유도성)'라고 불리는 것들로 이루어진 세계를 인지하고, 환경과 상호작용하는 데 필요한 움직임을 예측한다고 설명한다.


이는 진정한 통찰이지만, 동시에 심오한 역사적 아이러니를 드러낸다. 수십 년 전, 천체물리학자 로버트 재스트로(Robert Jastrow)는 경험적 이성에 전적으로 의존하는 과학자들이 무지(ignorance)의 산을 오르다가, 마지막 바위를 넘어서자, "수 세기 동안 그곳에 앉아 있던 신학자 무리"를 만나게 된다는 유명한 말을 남겼다. 신경과학은 "상호작용(interaction)"과 "구체화(embodiment)"를 최첨단 분야로 다루고 있지만, 사실 그들이 도달한 통찰은 현상학과 자연철학이 여러 세대에 걸쳐 옹호해 왔던 것들에 불과하다.


만약 잘못된 비유를 찾는다면, 컴퓨터는 우리가 걱정해야 할 가장 작은 문제일 것이다. 훨씬 더 큰 피해를 주는 것은 바로 유물론(materialism) 그 자체이다. 유물론은 과학적 시야를 가로막아 실제로 존재하는 것을 보지 못하게 한다. 설계를 파악하고, 지적 존재를 추론하는 능력을 없애는 것은 우리의 이해를 증진시키는 것이 아니라, 단지 현실을 기술하는 능력을 마비시킬 뿐이다.


고메스-마린은 의식(consciousness)과 특별한 인간 경험에 대한 브렛의 완전한 침묵에 이의를 제기하며, 그 경계를 드러낸다. 그러나 브렛은 방법론적 자연주의 뒤로 물러나, 생물학을 공학자들의 손아귀에서 되찾아오고 싶어 하면서도, 형이상학에 넘겨주는 것을 두려워하고 있었다.

하지만 과학은 그 어떤 다른 토대(other ground) 위에서 작동되어온 적이 없다.


더 나아가, 우리는 극단적인 비유로 치우치지 않도록 주의해야 한다. 뇌(brain)는 분명 컴퓨터보다 훨씬 더 많은 것을 담고 있지만, 그렇다고 컴퓨터보다 못하지도 않다. 뇌가 규칙에 따른 충실성, 기능적 처리, 체계적인 작동 방식 등을 보여주기 때문에, 컴퓨터 비유는 여전히 유용하다. 뇌를 기계에 비유하는 것이 실패하는 이유는, 그것이 완전히 틀렸기 때문이 아니라, 기능적인 부분이라기 보다 전체적인 부분으로 간주되어 왔기 때문이다.


이 글은 놀랍도록 모순적인 지적으로 마무리된다. 즉, "뇌를 있는 그대로 연구해야 하며, 부적절한 비유를 통해 연구해서는 안 된다"는 것이다.

하지만 해석의 렌즈 없이는, 사물을 있는 그대로 관찰할 수 없다. 명시적인 비유를 버린다고 해서 비유 자체가 사라지는 것은 아니다. 단지 우리의 가정을 지배하는 비유들을 보지 못하게 될 뿐이다. 여기서 드러나는 것은 현대 과학 전반에 걸쳐 하나의 패턴이 보여지고 있다는 것이다. 물리학에서는 법칙들의 불변성에 의문이 제기되고 있고, 우주론에서는 우주의 미세조정이 생물체적 관점에서 설명되고 있으며, 이제 신경과학에서는 뇌를 컴퓨터로 비유하는 것이 방대한 데이터의 무게에 짓눌려 무너지고 있는 것이다.


각각의 변화는 과정, 통일성, 역동적 조직으로 특징지어지는 현실 세계에 한 걸음 더 다가가게 한다. 그러니 원한다면 계산 기계라는 비유는 잠시 접어두라. 방법론적 자연주의(methodological naturalism)라는 매우 왜곡된 필터를 고수하는 한, 그것을 대체할 더 나은 필터를 찾기는 어려울 것이다. 계산적 렌즈를 생태학적 렌즈로 바꾸면, 이전에는 볼 수 없었던 미묘한 차이를 발견할 수 있을지 모르지만, 여전히 전체 스펙트럼은 가리워지는 것이다.


진짜 문제는 당신이 보는 시야에서 무엇을 놓치고 있느냐가 아니라, 당신의 렌즈가 편광되어 있다는 것이다. 방법론적 자연주의는 현실의 수직축을 체계적으로 걸러내는데, 이것이 바로 브렛이 설계, 목적, 그리고 의식(consciousness)을 인정하지 못하는 진짜 이유이다. 제한된 렌즈를 회전시킨다고 해서, 전체 스펙트럼이 드러나는 것은 아니다. 편광 필터를 제거하고, 빛을 제한 없이 받아들이는 열린 렌즈로 교체할 때, 비로소 뇌는 있는 그대로, 그리고 진정한 영광 속에서 드러날 것이다.



Footnotes

[1] Led by figures including Matthew Cobb and György Buzsáki, in addition to Brette.

[2] Or, more accurately, to explain away. Methodological Naturalism demands that all intentional, conscious phenomena be reduced to blind physical mechanism, ensuring that the discipline must systematically dissolve the very reality it claims to illuminate.



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출처 : CEH, 2026. 6. 3.

주소 : https://crev.info/2026/06/jw-brain-computer-reboot/

번역 : 미디어위원회



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