뇌-컴퓨터 인터페이스의 미래: 맥스 호닥이 말하는 신경 공학의 혁명

핵심 요약

망막 보철의 기적: 40명 이상의 실명 환자가 뇌-컴퓨터 인터페이스를 통해 시력을 되찾음
신경 공학의 패러다임 전환: 신약 개발 접근법에서 기술 기반의 신경 공학으로 의료의 근본적 재구성
AI와 신경과학의 융합: 인공지능 모델이 뇌의 신경 표현과 놀라울 정도로 유사한 구조를 보유
바이오하이브리드 인터페이스: 살아있는 신경세포를 이용한 차세대 뇌-컴퓨터 인터페이스 기술
2035년의 미래 비전: 인간 조건의 근본적 재구성과 초고대역폭 뇌-뇌 인터페이스의 가능성

천 살까지 사는 미래, 이미 시작되었다

생명공학이 점진적으로 발전해왔기 때문에 우리는 여전히 기술의 엄청난 변화를 충분히 인식하지 못하고 있습니다. 하지만 지금 일어나고 있는 일들 중 정말 흥미로운 점은 더 이상 점진적이라고 느껴지지 않는다는 것입니다. 우리는 현재 도약의 시대 에 진입했습니다. 천 살까지 살 첫 번째 인류가 지금 살아있을 가능성이 매우 높습니다.

이러한 변화의 중심에는 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI) 기술이 있습니다. 많은 사람들은 BCI를 단일 제품으로 생각하지만, 실은 하나의 카테고리입니다. 마치 의약품처럼, 다양한 유형의 프로브를 활용하여 여러 회사가 각기 다른 애플리케이션을 개발합니다. 우리는 이제 단순한 기술 진보가 아닌, ** 지구상에서 진정으로 새로운 것들이 일어나고 있는** 획기적 시대를 목격하고 있습니다.

실명을 빛으로 바꾼 프리마 임플란트의 기적

사이언스(Science)가 최근 발표한 뉴스는 의료 기술 역사에서 획기적입니다. 40명 이상의 실명 환자들이 처음으로 시력을 되찾게 된 뇌-컴퓨터 인터페이스 치료 를 받았습니다. 이것이 정확히 어떻게 가능할까요?

프리마 망막 보철의 작동 원리

프리마는 매우 작은 2mm × 2mm 크기의 실리콘 칩으로, 눈 뒤쪽 망막 아래에 이식됩니다. 이 칩은 기본적으로 작은 태양 전지판 배열 입니다. 시스템은 다음과 같이 작동합니다:

카메라 안경: 환자들은 세상을 보는 카메라와 눈에 이미지를 투사하는 레이저 프로젝터가 달린 특수 안경을 착용합니다.
광 자극: 레이저가 임플란트에 닿는 곳마다 태양 전지판이 빛을 흡수하여, 그 바로 위에 있는 망막 세포를 자극합니다.
신호 전달: 이 망막 자극기는 죽은 ** 간상세포와 원추세포**(정상적으로 눈을 빛에 민감하게 만드는 세포)를 우회하여, 이 세포들의 손실로 인해 시력을 잃은 환자들에게 다시 시각 신호를 전달합니다.

유럽 17개 지역에서 진행된 중요한 임상 시험에서 엄청난 효과가 확인되었습니다. 현재 규제 승인을 신청 중이며, 올해 말 시장에 출시될 것으로 기대됩니다. 10년 동안 얼굴을 볼 수 없었던 환자들이 이제 시력 검사표의 모든 글자를 읽을 수 있게 되었습니다.

뇌-컴퓨터 인터페이스란 무엇인가?

뇌는 강력한 컴퓨터이지만, 두개골 안에 갇혀 있습니다. 마법처럼 사물과 연결되어 있지 않으며, 세상과 단지 몇 가지 연결 고리를 가지고 있습니다. 이것들이 우리가 익숙한 ** 감각과 운동 제어**를 제공합니다.

BCI의 세 가지 주요 응용 분야

1. 상실된 기능의 복원

현재 BCI 기술이 배포되는 주요 방식입니다:

시력을 잃었다면, 시력을 회복
청력을 잃었다면, 청력을 회복
마비되었다면, 움직임을 회복

이는 의료 적용에서 가장 실질적인 도움을 제공하는 분야입니다.

2. 시뮬레이션된 현실과의 상호작용

뇌를 다른 것으로 대체하거나 새로운 감각 경험을 제공하는 응용입니다. 매트릭스와 같은 시뮬레이션된 현실이 가능할 수 있지만, 아직 초기 단계입니다.

3. 구조적 신경 공학

이것은 아직 우리가 많이 탐구하지 못한 미개척 분야입니다:

뇌가 정보를 어떻게 처리하는지 이해
새로운 뇌 영역을 추가할 수 있는지 탐색
우울증이나 중독과 같은 질환 치료법 개발
더 똑똑한 기계 개발

현재 초점은 질병이나 장애를 가진 사람의 능력을 복구하는 데 맞춰져 있습니다. 이러한 패턴은 AI에서도 나타나고 있습니다. 순수한 인지 능력이나 신경망이 없던 컴퓨터가 갑자기 수많은 뉴런을 갖게 되었고, AGI(인공일반지능)는 인간이 할 수 있는 것과 같은 능력의 복구를 의미합니다.

뇌는 우리의 API: 신경 신호로 현실이 결정된다

뇌에 대한 가장 중요한 통찰은 뇌가 본질적으로 컴퓨터 라는 것입니다. 비록 일부 신경과학자들이 이를 비판할 수도 있지만, 뇌는 폰 노이만 방식의 전기 컴퓨터와는 다른 독특한 아키텍처를 가지고 있지만, 정보를 처리 합니다.

뇌의 신경-척추 API

정보는 제한된 수의 '케이블'을 통해 뇌로 들어가고 나옵니다:

12개의 뇌신경: 이들은 뇌에서 신체로 직접 나가는 신경들입니다
- 예: 시신경(제2 뇌신경) - 시각 정보 전달
- 전정와우신경(제8 뇌신경) - 청각과 균형 감각 담당
31개의 척수 신경: 척추를 따라 있으며:
- 근육으로 운동 명령을 전달
- 뇌로 감각 데이터를 전송

이러한 경로들은 뇌의 API처럼 기능 합니다. 이 경로들을 통해 신호를 제어할 수 있다면, 뇌가 인지하는 현실은 환경과의 마법 같은 연결이 아니라, 이 뇌신경과 척수신경을 따라 전달되는 스파이크에 불과 합니다.

뇌가 이 정보를 받은 후 발생하는 처리는 엄청나게 복잡하며, 우리가 경험하는 모든 것을 구성합니다. 우리의 현실은 직접적인 경험이 아니라, 뇌가 만들어낸 세계 모델 입니다. 벽, 방, 빛을 보는 것은 우리가 생각하는 직접적인 지각이 아니라, 뇌가 구성한 것입니다.

망막 보철의 설계: 왜 양극 세포에 초점을 맞추었는가?

망막 보철 기술 개발 과정에서 과학팀은 2×2 선택 매트릭스 에 직면했습니다. 어떤 망막층을 자극할 것인가, 그리고 어떤 자극 방식을 사용할 것인가의 문제였습니다.

망막의 세 가지 주요 세포층

망막은 놀라운 생물학적 압축 시스템입니다:

1억 5천만 개의 간상체와 원추체: 빛을 감지하는 광수용체
1억 개의 양극 세포: 광수용체와 신경절 세포를 연결하며 광범위한 연산 수행
150만 개의 신경절 세포: 뇌로 신호를 보내는 최종 출력 세포

왜 신경절 세포 자극은 실패했는가?

초기 회사들(Second Sight)은 150만 개의 신경절 세포를 자극하려 했지만, 이는 망막의 100배 압축을 역으로 가야 했습니다. 이미지를 직접 투사했을 때, 신경절 세포의 신호는 이미 가장자리, 상대적 움직임, 다양한 모양과 색상과 같은 특징에 초점을 맞추고 있었기 때문에, 단일 세포를 자극해도 픽셀이 생성되지 않았습니다. 대신 ** 가장자리, 방향 또는 그라데이션의 추상적인 표현**만 얻었습니다.

양극 세포 자극의 성공

과학팀의 혁신적 발견은 양극 세포를 이미지로 자극하면 마음속에 일관된 이미지가 생성된다 는 것이었습니다. 왜 이것이 작동할까요?

양극 세포는 망막이 수행하는 중요한 처리 단계를 나타냅니다. 이 층에 이미지를 투사하면:

뇌는 추가적인 처리를 수행할 충분한 정보를 가지고 있습니다
신경절 세포로의 압축이 아직 발생하지 않았습니다
뇌가 이를 일관된 시각으로 조합할 수 있습니다

이것이 사이언스가 달성한 주요 성과입니다. 이전에는 사람들이 개별 '섬광(phosphenes)'을 보았지만, 뇌는 이들을 마음속에서 게슈탈트 전체로 조합하지 못했습니다. 이제 처음으로 일관된 형태의 시각이 생성 되고 있습니다.

신경 가소성: 뇌의 끊임없는 학습 능력

신경 가소성은 종종 오해되는 개념입니다. 뇌가 얼마나 변할 수 있는지, 그리고 어디까지 적응할 수 있는지 이해하는 것은 BCI 기술의 성공에 필수적입니다.

결정적 시기의 현실

초기 발달 과정에는 진정한 결정적 시기 가 존재합니다. 이 시기를 놓치면 나중에 특정 기능들을 연결하기가 매우 어려워집니다. 비극적인 사례가 이를 증명합니다:

선천성 백내장으로 인해 시각 장애를 가지고 태어난 환자들의 경우, 어린 시절 세상이 흐려 선명한 이미지를 형성할 수 없었습니다. 성인이 되어 이를 교정했을 때, 효과가 거의 없었습니다. 그들의 뇌는 정보를 이해하지 못했고 완전히 압도당했습니다. 일부는 자살하기도 했습니다. 명확한 결정적 시기가 존재하며, 이를 놓치면 특정 기능들이 작동하지 않게 됩니다.

성인기의 뇌는 생각보다 훨씬 가소성이 높다

그럼에도 불구하고, 뇌는 일반적으로 알려진 것보다 평생 동안, 그리고 특히 성인기에도 훨씬 더 가소성 입니다. 이것은 정말 다행스러운 일입니다.

실험을 상상해 봅시다. 뇌의 거의 모든 곳에 전극을 삽입하고, 수술 중에 깨워서 해당 뉴런이 얼마나 발화하는지에 비례하여 깜빡이는 빛을 보여준다면 (적어도 피질의 거의 모든 곳에서), 몇 분 안에 그 뉴런을 제어하는 방법을 배울 수 있습니다. 뇌는 피드백이 주어질 때 매우 가소성이 높습니다.

피드백과 상호 학습의 힘

초기 BCI 실험에서는 이렇게 작동했습니다:

몇 개의 뉴런을 선택하여 수집
가중치를 고정: "이 뉴런이 더 많이 발화하면 화면이 위로 올라가고, 저 뉴런이 더 많이 발화하면 화면이 아래로 내려간다"
아무 것도 맞추지 않아도 상관없음
뇌가 이를 파악하여 제어하는 방법을 배움

이는 두 개의 학습 시스템이 서로에게서 배울 수 있을 때 강력해집니다. 뇌는 피드백이 주어질 때, 피질의 정보에 의미를 추출하는 데 정말 능숙합니다.

성인기에 가소성이 눈에 띄지 않는 이유

성인기에는 뇌가 그렇게 가소성이 높다고 여겨지지 않는 이유 중 하나는 이미 현실에 잘 적응했기 때문 입니다. 뇌 상태를 에너지 표면으로 생각한다면, 거기에는 언덕과 계곡이 있습니다.

정상적인 발달 과정에서 대부분의 사람들에게는 이 에너지 표면에 거대한 분지 가 있습니다. 발달 과정 동안 여러분은 이 분지로 내려가고, 현실에 적응했기 때문에 안정적인 상태가 됩니다. 이상한 자극을 받아도 그 상태에서 벗어나지 않습니다.

하지만 이 안정적인 끌개 상태에 있기 때문일 뿐, 뇌는 여전히 높은 가소성을 가지고 있습니다. 이것은 분명히 선택된 결과입니다. 지속적인 가소성과 안정성 사이에는 ** 긴장이 존재**합니다.

AI와 신경과학의 융합: 잠재 공간의 발견

인공지능과 신경과학 사이에서 일어나고 있는 일은 정말 흥미롭습니다. 처음 예상과는 달리, AI 연구자들이 신경과학에서 배우는 것이 아니라 신경과학자들이 AI에서 배우고 있습니다.

뇌의 신경 표현: 잠재 공간

뇌를 이해하는 한 가지 방법은 뇌가 '표상(representations)' 이라고 부르는 것들로 가득 차 있다는 것입니다.

예를 들어, 일차 운동 피질 은 근육으로부터 몇 개의 시냅스(보통 두 개의 시냅스) 떨어져 있습니다. 이곳의 표상은 이해하기 쉬운 편입니다:

손이 열려 있을 때 특정 뉴런이 발화
닫혀 있을 때 다른 뉴런이 발화
모든 가능한 손 상태에 해당하는 뉴런들이 있음

하지만 뇌 속으로 더 깊이 들어갈수록, 그것은 매우 빠르게 매우 추상적인 것들로 폭발적으로 확장 됩니다.

하측두 피질: 사물의 신경 지도

뇌에는 하측두 피질 이라는 부분이 있는데, 이곳의 표상은 사물 지도 와 같습니다:

바로 옆에는 얼굴 지도 가 있습니다
이것을 사물 공간의 지도로 생각할 수 있습니다
하나의 점이 있는데, 그것을 긴 숫자 목록으로 생각합니다:
- 꽃병 같은 점
- 에펠탑 같은 점
- 자동차인 점
- 사람인 점
- 얼룩말 같은 점

이 다변체(manifold) 안에서 움직이면, 가능한 모든 사물의 지각을 얻으며, 뇌가 식별할 수 있는 가능한 사물들의 공간을 나타내는 수백만 개의 뉴런이 그곳에 있습니다. 이것이 바로 ** 잠재 공간(latent space)**입니다.

AI 모델의 뇌 같은 구조

이미지 모델이나 언어 모델을 훈련할 때, 그 안에 얻는 표상들이 뇌에서 보는 표상들과 매우 유사 합니다. 이것은 정말 흥미로운 발견입니다:

AI 모델들이 뇌와 유사한 구조를 가지고 있다는 것의 증거
AI 연구자들이 올바른 길을 가고 있다는 실제적인 힌트
"확률적 앵무새"나 "미화된 자동 완성" 같은 비판은 구조의 깊이를 이해하지 못한 것

실제로 신경과학 분야의 많은 사람들이 AI로 넘어갔습니다. 왜냐하면 모델에서 신경과학을 하는 것이 훨씬 더 쉽기 때문 입니다.

신경 공학 대 신약 개발: 패러다임의 전환

신약 개발과 신경 공학 접근 방식의 차이는 정말 근본적입니다. 이것이 사이언스가 성공한 이유의 핵심입니다.

신약 개발의 한계

신약 개발에서는 질병에 따라 달라지는 막대 세포나 원뿔 세포의 정확한 분자적 오작동 에 깊이 관심을 가집니다. 예를 들어:

인류는 신약 개발에 그리 능숙하지 않습니다
가끔 GLP-1과 같은 놀라운 약물을 발견하기도 합니다
하지만 훨씬 더 흔한 경우는 10년 동안 한 길을 가다가 결국 답이 아니라는 것을 깨닫는 것입니다

실명을 막거나 회복시키는 약물을 찾기 위한 엄청난 노력이 있었지만, 기본적으로 효과는 없었습니다. 환자당 백만 달러에 달하는 유전자 치료법도 처음부터 극히 일부 환자에게만 미미한, 혹은 전혀 없는 이점을 제공했습니다.

신경 공학의 접근법

사이언스의 접근 방식은 완전히 다릅니다:

막대 세포나 원뿔 세포가 왜 죽었는지 필수적으로 알 필요가 없습니다
초점은 컴퓨터에 데이터를 입력하는 것과 유사하게 시각 신호를 뇌로 다시 전달하는 것
입력과 신호에 집중합니다
병인(질병의 원인)이 아닌 해결책에 집중합니다

임상 시험 결과: 기적의 순간

망막 보철을 통해 임상 시험에서 확인한 것은 정말 놀랍습니다:

10년 동안 얼굴을 볼 수 없었던 환자가 시력 검사표의 모든 글자를 읽을 수 있게 되었습니다.

이것이 신약과 신경 공학의 차이를 보여줍니다:

뇌는 어떤 심오한 의미에서 진정으로 중요한 유일한 기관입니다
우리는 경험적으로 뇌를 공학적으로 다루는 데 훨씬 더 능숙합니다

이는 의학에 대한 정말 근본적인 재구성 을 가능하게 합니다.

바이오하이브리드 신경 인터페이스: 아바타의 '큐(queue)'

다음 세대의 뇌-컴퓨터 인터페이스는 전기 자극만으로는 달성할 수 없는 능력을 제공할 것입니다. 바로 바이오하이브리드 신경 인터페이스 입니다.

자연에서 배운 초고대역폭 연결

뇌가 어떻게 초고대역폭 연결을 만드는가를 생각해 봅시다. 뇌는 약 2억 개의 섬유로 구성된 뇌량(corpus callosum) 으로 연결된 두 개의 반구를 가지고 있지만, 우리는 단일하고 통합된 순간을 경험합니다.

한 가지 흥미로운 자연 사례 연구가 있습니다. 캐나다에는 실제로 하나의 머리에 네 개의 반구를 가진 샴쌍둥이 가 있습니다. 각 쌍둥이 뇌의 두 반구는 정상적으로 연결되어 있지만, 시상(thalami)을 연결하는 이 하나의 케이블 을 제외하고는 서로 연결되어 있지 않습니다. MRI에서 볼 수 있는 큰 생물학적 케이블이 있습니다.

이를 통해 그들은 의식적인 경험의 의미 있는 요소들을 공유할 수 있습니다. 흥미로운 질문은 다음과 같습니다:

그들이 어느 정도 서로의 눈을 통해 볼 수 있을 때, 그것이 새로운 시야로 나타나지 않으면 어떻게 직접적으로 경험될까?
그들은 두 개의 이미지 모드(눈을 뜨고 보는 시각과 상상력)를 가지고 있는데, 세 가지 또는 네 가지 이미지 모드를 가질까?
각자 개별적으로 내적 독백을 하지만, 이 채널을 통해 명확하게 소통할 수 있음
그들은 아무 말 없이도 일을 조율할 수 있는 과제를 수행했지만, 그것을 의식하고 있으며 서로 혼동하지 않음

살아있는 신경세포로 만든 생물학적 포트

혹시 제임스 카메론의 아바타 영화를 보셨나요? 외계인들이 가지고 있는 포니테일 같은 그것 입니다. 기본적으로 끝에 커넥터가 달린 거대한 새로운 뇌신경 처럼 생각할 수 있습니다.

바이오하이브리드 신경 인터페이스의 개념은 자연의 해결책에서 나옵니다. 만약 자연이 초고대역폭 뇌-뇌 연결, 또는 심지어 '인터넷 신경'을 만들고 싶었다면 어땠을까? 자연의 답은 ** 새로운 신경을 성장시키는 것**입니다.

기술적 구현

사이언스의 접근 방식은 혁신적입니다:

살아있는 신경세포 배양: 실험실 환경에서 뉴런은 일반적으로 함께 성장하여 새로운 생물학적 연결을 형성합니다
저면역원성 줄기세포 유래 뉴런: 이 세포들이 특별한 이유는 "저면역원성(hypoimmunogenic)"이기 때문입니다
- 신체의 면역 체계로부터 숨겨져 있음
- 환자 맞춤형 제조의 필요성을 피함
- 비용 절감 및 시간 단축
생물학적 연결 형성:
- 조작된 뉴런을 장치에 로드
- 접시에 담아 연결을 형성하게 함
- 장치를 뇌에 이식
안전성과 가역성:
- 전선을 뇌에 직접 삽입하지 않음 (되돌릴 수 없음)
- 환자의 기존 뉴런을 유전적으로 변형하지 않음 (위험할 수 있음)
- 이식된 세포가 작동하지 않거나 죽으면 단순히 제거 가능

이는 더 안전하고 가역적인 접근 방식 을 제공합니다.

미개척 영역

이러한 바이오하이브리드 접근법은 다음과 같은 가능성을 가지고 있습니다:

뇌 전체에 걸쳐 성장
모든 곳에 생물학적 연결 형성
동물 모델에서 이미 관찰됨
인간에게는 아직 적용되지 않음

운동 디코딩: 피질 신호에서 의도로의 변환

초기 뇌-컴퓨터 인터페이스 연구의 상당수는 운동 기능을 해독하는 것과 관련이 있었습니다. 이것이 가장 잘 이해된 분야이며, 현재 가장 실용적인 BCI 애플리케이션입니다.

왜 운동 디코딩이 작동하는가?

운동 디코딩은 매우 고전적인 작업이며 여러 가지 방법으로 할 수 있습니다. 인간에게 커서 제어나 키보드 제어를 제공하는 것은 1990년대 후반에 처음 이루어졌습니다.

많은 BCI 회사들이 지금 운동 디코딩을 하고 있는 이유:

확실히 작동한다는 것을 알고 있음
환자의 명확한 필요 가 존재
전자공학 문제에 불과함 (물론 매우 복잡한)

전자 장치의 도약: 스마트폰 배당금

이전에도 그런 종류의 운동 디코딩을 할 수 있는 장치들이 있었지만, 문제가 있었습니다:

두피를 통해 나오는 커넥터 필요
피부가 열려 있는 한 감염 위험 이 존재
감염이 그곳을 타고 내려가서 정말 힘든 하루를 보내게 될 위험

피부를 닫을 수 있다는 것이 정말 중요한 이유:

완전히 이식할 수 있을 만큼 작은 전자 장치 필요
전력 효율적이어야 함 (뜨거워지지 않아야 함)

우리가 "스마트폰 배당금" 이라고 부르는 것이 이를 가능하게 했습니다:

BCI는 이것을 해낼 수 없었음
하지만 애플과 삼성 등은 이런 종류의 전자 장치를 세상에 존재하게 만들기 위해 엄청난 돈을 쏟아부음
이제 우리 같은 사람들이 그것을 사용할 수 있게 됨

이것이 뉴럴링크가 처음으로 정말로 해낸 일입니다. 이전에는 피부 밖으로 나오는 커넥터가 필요했지만, 이제는 완전히 이식 가능한 시스템 이 가능합니다.

혈관계 관류 기술: 또 다른 패러다임 전환

사이언스의 세 번째 프로젝트인 혈관(vessel) 프로그램은 장기 이식을 포함한 의료 분야에 혁명을 일으킬 잠재력을 가지고 있습니다.

한 소년의 윤리적 딜레마에서 시작된 여정

약 10년 전, 의학 저널 '더 랜싯(The Lancet)'에 실린 한 기사를 읽고 이 분야의 필요성을 처음 알게 되었습니다. 그 기사는 폐 이식을 기다리던 보스턴의 17세 소년 에 대한 사례 연구였습니다.

상황:

폐 이식을 기다리는 동안 에크모(ECMO) 장치로 생명을 유지
ECMO는 '체외막 산소 공급(Extracorporeal Membrane Oxygenation)'의 약자
심장은 괜찮았지만 폐가 기능을 잃음
이 장치가 그를 살려주고 있었음

비극적 전개:

이식 대기자 명단에 오른 지 얼마 후, 합병증 진단을 받음
더 이상 기증 폐의 우선 수혜자가 될 수 없게 됨
결국 이식 명단에서 제외됨

윤리적 딜레마:

그는 살아있고, 비디오 게임을 하고, 숙제를 하고, 친구들과 어울리고 있음
만약 장치를 끄면, 그는 즉시 사망할 것
반면에 그는 한 달에 50만 달러에 달하는 중환자실 스위트를 사용 하고 있음

의사들의 질문:

"그의 가족과 친구들은 그의 생존이 지속됨으로써 이득을 얻고 있으며, 이는 공정성 문제를 제기한다. 왜냐하면 우리가 그를 더 오랫동안 지원한다면, 왜 모든 사람에게 그렇게 하지 않겠는가?"

"희망 없는 다리"에서 "목표 치료"로

펍메드(PubMed)라는 의학 문헌 데이터베이스에서 "ECMO ethical dilemma"라는 검색을 하면 여러 페이지의 결과 가 나옵니다. 이는 일회성 문제가 아닙니다.

문헌들에 따르면:

에크모가 "희망 없는 다리(bridge to nowhere)" 로 사용되어서는 안 됨
많은 의사들이 이러한 위중한 환자들에게 에크모를 시도하는 것조차 가족들에게 만류
왜냐하면 그것이 "희망 없는 다리"를 만들고 나면 어떻게 해야 할지, 이러한 딜레마를 야기하기 때문

혁신의 핵심:

기술이 아직 충분히 좋지 않을 수도 있지만, 그것은 중요하지 않음
실제 문제는 기술이 아니라 경제성과 실용성
기술적으로 가능한 것과 경제적으로 배치 가능한 것 사이에 거대한 격차

장기 이식 분야의 성공 사례

동일한 기본 기술이 이미 장기 이식을 진정으로 변화 시켰습니다. NMP(정온 기계 관류, normothermic machine perfusion)라고 부릅니다.

20년 전의 상황:

신장이나 간 이식이 필요할 때, 새벽 3시에 교통사고 발생
수술은 새벽 4시나 5시에 진행됨
시간이 매우 중요함

현재의 상황:

이제는 오후나 다음 날로 일정을 잡을 수 있음
현재 미국에서 간 이식의 75% 이상이 이러한 유형의 관류 기술 사용
장기를 더 효과적으로 보존하고 운반할 수 있음

흥미로운 현실:

이를 위한 시스템은 50만 달러에 달함
전용기로만 운반할 수 있음
이 분야의 주요 기업 중 한 곳은 전용기 물류 사업이 의료 기기 사업보다 더 큼

비전: 배낭 같은 휴대용 기술

동해안으로 가는 유나이티드 항공편에 신장을 수하물로 부칠 수 있을 정도로 이 기술을 개선할 수 있다면 어떨까요?

17세 소년이 배낭처럼 집으로 가져올 수 있는 것을 만들 수 있다면 어떨까요?

이것이 근본 원리 사고방식의 실제 적용입니다.

혈관 기술의 필요성

피부 봉합과 감염 예방에 대한 실제적인 문제들:

뇌 임플란트 주변의 피부를 봉합하는 것
혈액 공급을 회로에 연결하는 튜브에 피부가 아물어 감염 위험이 없도록 해야 함
그렇지 않으면 매우 조심스럽게 청소해야 함

전반적으로:

과학적 돌파구가 명확히 가리키는 방향과 실제로 이루어지고 있는 것 사이에는 엄청난 격차 가 있습니다.

뉴럴링크: "미친 질문"에서 현실로

2016년, Y 콤비네이터의 샘 알트만으로부터 "미친 질문"이라는 제목의 이메일이 왔습니다: "일론이 뇌-컴퓨터 인터페이스 회사를 시작하는데, 누가 운영해야 할까요?"

처음의 반응

처음 반응은 사실 MIT에 있는 똑똑한 친구들을 추천하는 것이었습니다. 하지만 한 시간 뒤에 재고했습니다:

"잠깐만. 제가 할 수 있을까요?"

샘이 소개해준 후, 일론은 이미:

여러 사람을 만나고 있었음
스스로 회사를 시작하고 싶다는 아이디어를 가지고 있었음
'뉴럴링크'라는 이름도 가지고 있었음

초기 그룹의 형성

2016년 하반기 내내, 변화하는 사람들로 구성된 그룹이 일주일에 한 번 정도 저녁에 모임:

눈덩이처럼 불어남
뉴럴링크로 진화함

초기 그룹의 상당수:

발표자가 듀크 대학에서 알던 사람들
원래 재봉틀 아이디어를 냈던 팀 한슨
발표자가 듀크에서 나왔던 연구실에 있던 학부생
그 교수님 밑에서 일하던 사람들
UCSF에서 찾아갔던 교수님과 그들의 협력자
정말 작은 커뮤니티

일론의 비전

일론은 다른 많은 사람들보다 훨씬 더 명확하게, 훨씬 더 일찍 AI에서 다가올 일을 보았습니다. 그의 핵심 통찰:

만약 이것(초지능)을 갖게 된다면, 이것은 인류와 분리된 것이 될 수 없고 어떻게든 합쳐져야 한다.

진정한 동기 부여 요인:

인류를 뒤처지지 않게 하기
인류를 업그레이드할 수 있도록 만들기

지구의 자연사를 보면:

인류는 행성을 완전히 지배함
우리는 가장 가까운 살아있는 친척들이 멸종하지 않도록 유리 상자에 가두어 둠
더 높은 지능이 매우 위험하다는 실제 역사가 있음

소프트웨어에서 하드웨어로: 경력의 진화

소프트웨어 엔지니어로 시작하여 신경 공학 분야의 리더가 된 여정은 전략적 선택의 결과였습니다.

2016년의 자신에게 주는 조언

첫 번째: 명확한 목표와 끈기의 힘

대학생 때 이미 뇌-컴퓨터 인터페이스 분야에서 일하고 싶다는 것을 알고 있었습니다. 다녔던 듀크 대학교에 그 작업을 수행하는 훌륭한 연구실이 있었으며, 어떻게든 들어가기 위해 꽤 끈질기게 노력했습니다.

그곳은 의료 센터에 있었고, 보통 학부생을 받지 않았음
어느 시점에서 화학과에서 독립 연구를 수강 하여 영장류 신경과학 그룹으로 들어가는 뒷문을 만들었음
대학 교육의 대부분이 그 연구실에서 이루어짐

실제 경력:

프로그래밍을 하며 자랐음
가장 깊은 핵심 기술은 소프트웨어
2008년부터 폐쇄 루프 디코딩과 같은 영장류 뇌-컴퓨터 인터페이스에 참여

핵심 메시지:

높은 수준의 주도성과 끈기가 필요합니다. 하지만 그것은 자신이 진정으로 무엇을 원하는지 명확히 알 때만 효과 가 있습니다.

두 번째: 멘토십의 가치

대학 졸업 후, 로봇 클라우드 연구소인 Transcriptic 이라는 회사를 시작했습니다.

회사의 기원:

대학 시절 합성 생물학 그룹에서 한 가지 측정값을 얻기 위해 3일 동안 3시간마다 플레이트 리더의 버튼을 눌렀던 경험
"소프트웨어에서는 절대 이렇게 하지 않을 거야. 말이 안 돼. 우리는 자동화할 거야"라고 생각

시장 타이밍:

AWS와 클라우드 컴퓨팅이 막 부상하던 시기
과학자들이 API를 통해 원격으로 실험을 실행할 수 있는 중앙 로봇 클라우드 연구실 이 필요하다고 느낌

결과:

상당한 자금을 모았음
2017년 CEO 자리에서 물러날 무렵 수백만 달러의 매출 을 올리고 있었음
유망한 초기 단계에 도달했다고 느꼈음
하지만 그 약속은 이후 10년 동안 완전히 실현되지는 못함

어려운 시간:

2012년부터 2016년까지 벤 호로위츠의 에세이 '더 스트러글(The Struggle)' 에 깊이 공감
정말 힘들었고, 고된 작업의 연속

후회와 배움:

돌이켜보면, 저는 일론 머스크 같은 사람 밑에서 더 일찍 일했어야 했다고 생각합니다. 그 경험은 저의 역량을 극적으로 향상시켰고, 이 게임의 복잡한 면모를 가르쳐주었습니다.

구전 전통으로서의 스타트업 문화

종종 모든 것을 스스로 해내겠다고 결심하고 회사를 시작하며 밀어붙이는 유망한 젊은이들을 봅니다. 때로는 그런 접근 방식이 통하기도 합니다.

현실:

페이팔 같은 그룹이 맨땅에서 모든 것을 알아낸 몇몇 독특한 순간들이 있었음
그러나 일반적으로 소수의 실리콘밸리 문화권에서 구전 전통을 통해 전수되는 지식
26세나 28세가 아닌 20세에 그것을 제대로 파악하는 것은 당신의 경력 궤도에 상당한 영향

2035년의 이벤트 지평선: 미래를 보는 한계

향후 미래를 예측하는 것이 점점 더 어려워집니다. 처음 경력에는 미래를 예측하는 능력에 자부심을 느꼈지만, 지금은 다릅니다.

2035년의 불확실성

현재의 시야:

앞으로 몇 년은 감이 옴
하지만 2035년이 되면 뚫을 수 없는 안개와 같아서 그 너머를 전혀 볼 수 없음

이 시기는 다음에 의해 깊이 형성될 것:

현재의 기술 변화
AI와 BCI의 급속한 발전
이 두 분야의 수렴

AI의 위협과 기회

현재 상황:

사람들은 인공지능의 현실을 이해하기 시작함
하지만 여전히 저평가되고 제대로 인식되지 못하고 있음

BCI의 잠재력:

아직 완전히 파악하지 못하고 있음
AI와는 다른 이야기
병렬적이지만 서로 다른 이야기

낙관주의의 근거

지능의 민주화:

지능은 그것을 구현할 능력을 가진 사람들에게 널리 접근 가능해질 것

전반적 낙관주의:

파멸의 가능성이 0은 아님
하지만 확실히 50%보다 훨씬 낮음
"모든 질병을 치료"하는 수준에는 이르지 않을 수도 있음

인간 조건의 재구성

신념:

향후 15년 동안, 새로운, 횡적인 선택지들 이 생겨날 것입니다. 이들은 인간 조건에 대한 우리의 이해를 근본적으로 재구성 할 것입니다.

근본적 변화:

컴퓨터와 인간 사이의 인터페이스 를 근본적으로 재구성
인간들 사이의 인터페이스 도 근본적으로 재구성

뇌-뇌 인터페이스의 가능성

미래 기술:

만약 뇌-컴퓨터 인터페이스가 많은 상황에서 뇌-뇌 인터페이스와 유사해진다면, 그것은 우리를 ** 완전히 새로운 영역**으로 이끌 것입니다.

이는 단순한 기술적 진보가 아닌, 인류의 의식 자체의 변화 를 의미합니다.

의식, BCI, 그리고 초지능의 미래

BCI에 대한 일반적인 인식은 종종 AI 이야기로 왜곡됩니다. 하지만 더 깊은 철학적 의미가 있습니다.

BCI의 진정한 의미

일반적 인식:

인간과 기계를 융합하는 것
AI 중심의 관점

실제의 의미:

장수와 헬스케어 이야기
더 즉각적이고 실질적인 목표

두 가지 다른 목표

AI의 추구:

초지능 기계의 능력
우월함의 추구

BCI의 궁극적 목표:

의식 있는 기계 의 창조
의식의 본질적 이해

의식의 측정 불가능성

근본적인 문제:

우리는 다른 사람의 의식을 객관적으로 측정할 수 없으며, 오직 우리 ** 자신의 의식만을 경험**할 수 있습니다.

BCI의 필요성:

의식을 내부로부터 진정으로 이해 하기 위해 필수적
외부 관찰만으로는 불가능

초고대역폭 연결의 의미