＜논설＞양자과학 기술과 AI시대, 그리고 불교와의 관계- 김성규(방사선종양학교실)

[Therese]

양자과학 기술과 AI시대,     

    그리고 불교와의 관계

                                            김성규(방사선 종양학 교실)

1. 들어가면서

2. 양자과학의 전개와 발달

1) 슈뢰딩거 방정식과 하이델베르그의 행렬역학

2) 맥스웰-볼쯔만 통계

3) 페르미-디락 통계

4) 보스-아인슈타인 통계

3. AI시대를 이끈 반도체 산업

1) 산업혁명의 진화

2) 4차산업혁명

3) 딥 런닝과 인지신경과학

4. 불교의 확률론적 연기

1) 인과의 진행과정

2) 연기의 법칙

(1) 인과응보의 법칙

(2) 연속성의 법칙

(3) 끌어당김의 법칙

3) 중생은 디락입자, 부처는 보스입자

4) 인과와 확률

5) 연기는 확률론적 인과이다

참고문헌

1. 들어가면서

UN은 2025년을 양자과학기술의 해로 지정했다1).

슈뢰딩거2)와 하이젠베르그3)에 의해 1925년 양자역학이 처음으로 수식화 된지 100년을 맞이하는 해이다. 과학에 머물렀던 양자역학을 기술로 산업으로 확대 발전시키겠다는 선각자들의 노력과 의지의 결과물이다. 또한 AI시대에 이어 세상은 새로운 변곡점을 맞을 것이며 용수철 뛰어오르듯 폭발적인 발전과 성장을 이룰 것이다.

지구는 생명이 존재할 수 있는 유리한 조건을 가지고 있다4). 지구는 생명친화적인 탄소를 계속 재순환한다. 먼저 대기 중으로 방출된 탄소가 지각에 묻힌다. 수백만 년 동안 지각에 묻혀있던 탄소가 지구 중심의 지각판이 충돌하는 영역으로 스며든다. 뜨거운 맨틀로 들어가면서 녹는점에 도달하고 화산활동을 통해 지표면으로 올라가 대기 중으로 다시 배출한다. 17000년 동안 이어진 안정기를 지나 대기 중으로 탄소를 뿜어내는 인간들에 의해 지구는 새로운 기후의 시대를 맞이했다. 지구에는 해로운 광선을 막아주는 오존층이 있다. 지구의 자전축이 요동치지 않게 고정해주는 큰 달이 있다. 달이 없다면 지구의 지축은 20도 정도 요동쳐 생명이 지속적으로 번식할 수 없었을 것이다. 지구의 다채로운 표면은 다양한 형태의 생명체가 살아갈 수 있도록 해준다. 지구의 자기장은 태양풍을 막아준다. 태양의 하전입자 때문에 오존층 위에 생긴 극광은 태양에서 분출되는 해로운 방사선과 폭발 물질을 막아주는 보호막 역할을 하고 있다.

생명체가 탄생하고 끊임없이 발전한 결과 현생 인류 호모사피엔스가 탄생하게 되고 호모사피엔스는 지구에서 인지혁명, 농업혁명, 과학혁명을 통하여 지구에서 생명 총생산량 0.1%에 불과하지만 지구를 지배하고 있다.

과학혁명을 살펴보면 45억년의 지구 역사에서 단 300년 만에 45억년 동안의 변화보다 더 큰 변화를 겪게 되었다. 1784년 기계식 방직기를 만들어 대량 생산을 시작하면서 시작되었고(1차 산업혁명), 1969년에는 전자기술과 IT를 통한 자동화가 진행되었으며(3차 삼업혁명), 2015년에는 사이버 물리시스템 기반의 4차산업혁명이 일어나며, 인공지능, AI(artificial

intelligence) 시대5)를 열고 있다.

2. 양자과학의 전개와 발달

우주에 존재하고 있는 모든 입자는 다음과 같은 통계 분포를 따른다.

물학과 화학에서 사용하는 일반적인 통계인 맥스웰-볼쯔만 통계, 파울리 배타 원리를 따르는 상호 작용하지 않는 많은 동일한 입자로 구성된 시스템의 물리학에 적용되는 양자 통계의 유형인 페르미-디락 통계, 정수 스핀을 가진 구별할 수 없는 입자들(보손)이 특정 에너지 상태에 어떤 확률로 분포하는지를 설명하며, 이 통계는 광자와 같이 여러 입자가 같은 양자 상태를 동시에 가질 수 있으며, 낮은 온도에서는 보즈-아인슈타인 응축과 같은 현상이 나타날 수 있는 보스-아인슈타인 통계 분포를 따른다.

1) 슈뢰딩거 방정식과 하이델베르그의 행렬역학6)

(1) 슈뢰딩거 방정식

(2) 하이델베르그의 행렬역학

2) 맥스웰-볼쯔만 통계

통계역학에서 맥스웰-볼츠만 통계(Maxwell–Boltzmann statistics)는 양자 효과를 감안하기에는 미미할 정도로 온도가 높고 밀도가 낮은 경우에 한해 열적 평형 상태에서 다양한 입자의 통계적 분포를 설명한다.

각 상태에 있는 모든 알갱이 수에 대하여 합하여야만 한다. 즉 각 r에 대해서

nr = 0, 1, 2, 3, ......

∑ = Ni = N

인데 고정된 총 알갱이 수에 대해 다음의 제한식을 따라야만 한다.

그런데 알갱이는 구별할 수 있는 것으로 또한 생각을 한다. 그러므로 다른 상태에 있는 두 알갱이의 어떤 순열은 비록 수는 바뀌지 않은 채로 남아 있지만 기체 전체의 구별되는 상태로 세어야만 한다.

3) 페르미-디락 통계

통계역학에서 페르미-디랙 통계(Fermi–Dirac statistics)는 열적 평형 상태에서 페르미 입자들이 보이는 통계적 분포다.

페르미 입자들은 구별 불가능한 입자이며 파울리 배타 원리를 따른다. 즉, 두개 이상의 입자가 같은 양자 상태에 동시에 존재하지 않는다. 양자역학적으로, 이러한 배타 원리는 입자의 교환 연산자 아래 계의 파동 함수가 −1의 고윳값을 갖는 것을 의미한다. 서로 상호작용하지 않는 페르미 입자로 이루어진 계를 페르미 기체라고 한다.

파울리 배타 원리에 의하여, 페르미 기체의 통계적 분포는 맥스웰-볼츠만 분포를 따르는 고전적 이상 기체에 대하여 차이를 보인다. 이러한 페르미 기체의 통계를 페르미-디랙 통계라 한다.

4) 보스-아인슈타인 통계

통계역학에서 보스-아인슈타인 통계(Bose–Einstein statistics)는 열적 평형에 이르렀을 때 식별 불가능한 보스 입자들의 통계적 분포를 결정한다.

보스 입자는 페르미 입자와는 다르게, 파울리 배타 원리에 영향을 받지 않는다: 무수한 입자들이 같은 시간에 같은 상태를 가질 수 있다. 이는 낮은 온도에서 왜 보스 입자가 페르미 입자와 달리 바닥 상태에 모든 입자가 모이는지(이러한 양상을 보스-아인슈타인 응축이라 한다) 말해준다.

보스-아인슈타인 통계는 광자의 경우에 한해 1920년에 보스에 의해 소개되었고, 1924년에 아인슈타인에 의해 일반적인 입자들의 경우로 일반화되었다.

3. AI시대를 이끈 반도체 산업

1) 산업혁명의 진화

1784년 최초로 기계식 방직기가 만들어지며 1차 산업혁명이 시작된다. 수력 및 증기기관, 기계식 생산설비가 만들어졌다. 수공업, 가내공업을 벗어나 대량생산이 처음으로 시작되었다. 그때 등장한 증기기관차가 바로 1차 산업혁명의 동력이다.

2차 산업혁명은 미국 신시내티 도축장의 컨베이어 벨트에서 시작된다. 바로 전기 동력에 의한 대량생산 체계가 최초로 갖추어진 것이다.

1969년 전자기술과 IT를 통한 자동화가 진화되며 3차 산업혁명이 일어나고 지금의 세상과 같은 모습을 주도했다. 그리고 대략 2015년 이후 사이버 물리시스템 기반의 생산체계 4차 산업혁명의 시대가 열리게 된다. 즉 인간과 기계를 연결시켜 유연하고 효율적인 생산체계를 만들어가는 것이 사물 인터넷 시대이다.

4차 산업혁명의 가장 중요한 정신은 편리성, 다양성, 독창성이다. 우리 인간은 집중과 성찰을 통해서 편리함을 추구하는데 불교는 어떻게 기여를 할 수 있을까. 불교와 같이 모든 것을 인정하는 다양성을 통해 우리 불자들은 4차 산업혁명 시대를 수월하게 이끌어가고 살아갈 수 있을 것이다. 4차 산업의 핵심이 기계와 인간이지만 이것의 바탕에는 집중과 성찰이라는 명상이 바탕이 된다. 이 산업혁명을 주도한 나라들을 보면 1차는 당시 해가 지지 않는 나라였던 영국이었고 2,3,4차 산업은 미국이 주도했다. 이런 산업혁명들을 영국과 미국이 주도하면서 영어가 전 세계 공용어가 되었다. 한창 영국이 잘나갔을 때 셰익스피어를 인도와도 바꾸지 않는다고 했다. 영국인들이 그렇게 말했던 이유는 영어의 세계화를 시킨 1등 공신이기 때문이다. 언어가 공용어가 되면 그 문화의 파급력은 더욱 커진다. 오늘과 같은 영어가 공용어가 된 문화시스템을 갖추는데 셰익스피어의 공이 가장 큰 것이다. 그래서 산업혁명을 영국이 주도하고 미국이 주도하면서 영어가 전 세계에서 가장 중요한 언어가 되었다. 1차에서 2차로 넘어가며 영국이 미국에게 주도권을 넘겨주었다.

산업혁명으로 인해 달라진 모습들을 보면 1900년 미국 뉴욕의 부활절 행사 때는 모두 마차를 타고 다녔지만 1913년 부활절 행사 때는 모두 자동차를 타고 다닌다. 앞으로 4차 산업혁명 시대도 이와 같은 변화들이 예고될 것이다.

2) 4차산업혁명

사물 인터넷(Internet of things) 즉 물건과 인터넷이 연결되는 것이 4차 산업의 가장 중요한 내용이다. 이것을 위해서 클라우드, 빅 데이터가 필요하다. 어마어마한 데이터를 수용하고 처리해야 하는 것이다. 이 빅 데이터에는 규모, 다양성, 속도가 필요하다.

3차 산업 시대에는 학생들이 의자와 책상이 똑같은 것으로 공부했었다. 그러나 앞으로는 자기가 원하는 책상과 의자에서 하고 싶은 방식대로 공부할 것이다. 책상을 산다고 했을 때 4차 산업이 되면 완제품 책상을 파는 것이 아니라 책상 재료를 파는 것이다. 내가 원하는 책상 스타일을 구입해서 자동화 시스템에 갖다 주면 책상을 만들어준다. 그 자동화 시스템을 쉽게는 집에도 갖다 놓을 수 있게 된다. 3D 프린트가 우리가 원하는 모든 것을 만들어낼 수 있다. 어떤 것을 원하느냐 이런 정보들이 빅 데이터 안에 모두 들어있다. 우리가 원하는 모든 데이터를 수집하고 갖고 있는 데이터 은행이 있는 것이다. 여기서 우리는 정보를 가져오거나 그것을 조합할 수 있다. 이것이 있어서 우리는 원하는 대로 물건을 만들 수 있게 된다. 우리가 만약 책상을 모르더라도 책상을 찾아보고 다양한 모양의 책상의 정보를 보고 마음에 드는 형태를 고르면 그 형태대로 원자재를 사서 조립할 수 있는 것이다. 이것이 산업혁명의 트렌드고 4차 산업혁명을 설명할 수 있는 내용이다. 4차 산업혁명을 이끄는 주요 핵심 기술이 물리학, 디지털, 생물학이다. 물리학은 무인 운송수단, 로봇공학, 3D 프린팅, 신소재와 연결되고 디지털은 사물 인터넷, 블록체인과 연결된다. 생물학은 유전학, 유전자편집, 합성생물학과 연결된다.

3) 딥 런닝과 인지신경과학

딥 러닝은 인지신경과학자(Cognitive neuroscientist)들이 1990년대 초에 제안한 뇌 발달(Brain development)과 밀접한 관련이 있다. 이러한 발달 관점의 이론들이 도입되면서, 순수한 전산 기반의 딥 러닝 모델들을 위한 기술적인 기반도 마련되었다7-12). 발달 이론에서는 신경발달요인(Nerve growth factor)의 물결과 같은 뇌에서의 다양한 학습 역학이 결국은 서로 연관된 신경망들의 자기조직화를 도와준다는 특징이 있다. 이는 나중에 전산 기반의 딥 러닝 모델에서도 활용되어서, 인공신경망의 계층적인 필터 구조(각 동작 환경에서 필요한 정보만 걸러내는 다중 계층 구조)가 실제 뇌의 피질과 유사해보이게 되었다. 이러한 과정을 통해 자기조직적인 변환기의 계층구조가 만들어지고 각 환경에 맞도록 조율된다. 1995년에 뉴욕 타임스에서는 다음과 같이 말하였다. “...유아의 두뇌는 영양적인 요인의 영향으로 스스로 조직화되는 것 같다... 뇌에서 한 층의 조직이 먼저 성숙되고 다른 부분과 순차적으로 연결되는 방식으로 전체 뇌가 성숙될 때 까지 반복된다.”

인간의 인식 발달 및 진화와 관련하여 딥 러닝의 중요성은 많은 과학자의 관심을 끌고 있다. 가까운 영장류 동물들과 인간이 차별화되는 부분 중 하나는 바로 발달 시기이다. 다른 영장류 동물들의 뇌가 출산 전에 거의 완성되는 반면에, 인간의 뇌는 비교적 출산 후에도 계속 발달하는 편이다. 그래서 인간의 경우 뇌가 발달되는 중요한 시기 동안 세상 밖의 훨씬 더 복잡한 경험에 노출될 수 있다. 이러한 현상은 인간이 다른 동물들에 비하여 빠르게 변화하는 환경에 더 잘 적응할 수 있도록 만든다. 이러한 변화의 정도는 대뇌 피질 발달에 반영되기도 하고, 또한 두뇌의 자기조직화 시기에 자극적인 환경으로부터의 정보 추출에 변화를 준다. 물론, 이러한 유연성은 인간이 다른 동물들에 비해 긴 미성숙기(보호자에게 도움을 받고 훈련을 받아야 하는 의존적인 시기)를 가지게 된 원인이기도 하다. 딥 러닝의 이런 이론들은 결국 인간 진화의 기본적인 조건으로서 문화와 인식의 공진화를 보여준다.

이제 마치 인터넷이 그랬던 것처럼 인공지능은 경제, 사회, 문화를 변화시킬 것으로 예상된다.

우리의 소통 방식을 변화시키는 것은 물론 문화 자체다. 모든 산업 부문에도 인공지능이 연결되어 산업의 지형을 바꾸고 있다.

4. 불교의 확률론적 연기

1) 인과의 진행과정

우리가 불교를 믿는다 했을 때 연기를 믿는 것이다. 연기는 믿는 것이 아니라 인식하는 것이다. 인과응보를 믿고 인과법칙을 믿고 인연과 법칙을 믿는 것이다. 이것은 상대방을 이해시킬 수 있고 자기 자신도 불교를 잘 알 수 있는 하나의 계기가 된다. 인과를 이루고 있는 기본적인 내용은 업이다. 인과는 어떤 행위를 하고 나서 그 행위에 대한 당연한 결과를 받는 것이 업보이다. 내가 행한 행위가 업이고 보는 행위에 의한 결과를 받는 것이다.

이 인과가 진행되는 과정을 12개의 과정으로 설명하고 있다. 모든 것의 출발점은 진여의 성품을 모르는 무명으로부터 시작한다. 무명--> 행--> 식--> 명색--> 육입--> 촉--> 수--> 애--> 취--> 유--> 생--> 노사로 윤회하는 것이다13).

즉 무명으로 인하여 행이 있고, 무명을 제거하면 행이 제거되고, 행으로

인하여 식이 있고, 행을 제거하면 식이 제거되고, 식으로 인하여 명색이 있고,

식을 제거하면 명색이 제거되고, 명색으로 인하여 육입이 있고, 명색을

제거하면 육입이 제거되고, 육입으로 인하여 촉이 있고, 육입을 제거하면 촉이

제거되고, 촉으로 인하여 수가 있고, 촉을 제거하면 수가 제거되고, 수로

인하여 애가 있고, 수를 제거하면 애가 제거되고, 애로 인하여 취가 있고,

애를 제거하면 취가 제거되고, 취로 인하여 유가 있고, 취를 제거하면 유가

제거되고,유로 인하여 생이 있고, 유를 제거하면 생이 제거되고, 생으로

인하여 노사가 있고, 생을 제거하면 노사가 제거된다.

2) 연기의 법칙

(1) 인과응보의 법칙

인연과에서 인은 삶의 주체 즉 내가 바로 인이며, 연은 나 외에 대상이 되는 모든 것은 연이다. “까마귀 날자 배 떨어진다.”는 속담이 있다. 나뭇가지에 앉아 있던 까마귀가 날자 배가 떨어졌는데 나무에 둥지를 틀고 있던 꿩이 배를 맞아 죽었다고 얘기다. 다음 생에 까마귀는 사슴으로, 꿩은 산돼지로 태어나고 산 위를 가고 있던 산돼지의 발에 돌이 걸려 굴러 떨어지는데, 그 때 산 아래 풀을 뜯고 있던 사슴이 그 돌에 맞아 죽는다. 이와 같이 인과는 되풀이된다.

응보인 보복성은 연이 가지고 있는 속성이다. 예를 들어 길을 가다가 돌을 발로 찼는데 그 돌에 마침 옆에 지나가던 소가 맞았는데 그 소는 돌에 맞아 다리를 다쳤다. 다음 생에 이 소가 다시 소의 몸을 받든지 내가 인간의 몸을 받아서 이 소가 우연히 낮잠을 자고 있는 내 다리를 밟고 지나간다. 이것이 바로 보복성이다. 연은 자신이 당한 만큼 돌려주는 보복성의 성질을 갖고 있다. 인과의 문제가 결국 존재의 본질을 이해하는 기본적인 바탕이다. 인과를 믿느냐 하는 것은 윤회의 문제도 포함이 되는데 본질적인 문제이다.

(2) 계속성의 법칙

내가 착한 일을 했을 때 끊임없이 착한 행위쪽으로 흘러간다. 이생에서 내가 착한 행위를 했을 때 다음 생에서도 착한 일을 할 가능성이 커진다. 인과의 연속성은 내가 이생에서 열심히 공부했다면 그 공부했던 것을 바탕으로 다음 생에 더 잘 공부할 수 있는 조건을 받아 끊임없이 흘러간다. 반복할려는 연속성은 인이 갖고 있는 속성이다. 그래서 공부하는 사람은 끊임없이 공부하려고 하고 나쁜 일을 하는 사람은 나쁜 일을 하려고 한다. 결국 자신의 행위 때문에 지옥 불구덩이로 떨어지게 된다. 이것이 바로 인과의 계속성이다. 이와 같이 인은 한 가지 행위를 지속적으로 하려는 속성을 가지고 있다.

(3) 끌어당김의 법칙

못은 +극, -극이 자유분방하게 흩어져 있어 끌어당기거나 밀거나 하는 전기적 성질을 가지고 있지 않다. 그러나 못 위로 엄청 무거운 물체가 지나가고 나면 못의 +극, -극이 일렬로 배치되어 끌어당기는 자석의 힘을 가지게 된다. 가지런히 배열하면 엄청 큰 힘을 발생시킬 수 있는 것이다. 기도를 하거나 수행을 하면 소원이 성취되는 것이 업을 정렬하여 선업을 모으면 폭발적인 큰 힘이 생겨 원하는 일을 성취하게 되는 것이다. 끌어당김의 법칙은 가속도의 힘이 생기게 된다.

3) 중생은 디락입자, 부처는 보스입자

맥스웰 통계와 디락 통계를 따르는 입자는 한 상태에 한 입자밖에 있을 수 없다. 누에가 고치를 쳐서 자신을 고치 안에 가두듯이 자신이 속해있는 한 상태만 알 수 있는 것이 우리 중생과 같은 처지이다. 거기에 비해 보스통계를 따르는 입자는 어느 온도에 이르면 양자응축이 일어나 한 상태에 입자 응축이 일어나 한 상태에 모든 입자들이 다 모여 있다. 한 상태에 있기 때문에 모든 입자의 상태를 다 알 수 있다. 부처님께서 도를 이루실 때 4선정에 들어 3지혜가 열리면서 숙명통이 열렸다. 숙명통으로 세상에 존재하는 모든 것들의 과거의 흔적을 낱낱이 알게 된다. 무명을 타파하고 연기를 깨친 것이다. 모든 입자가 한 상태에 응축되어 하나같이 행동하여 모든 입자의 상태를 모두 아는 것과 같은 것이다.

4) 인과와 확률

2600년 전에 부처님께서는 인과에 대해서 인식구조론을 완벽하고 명쾌하게 풀어놓으신 것이다. 세월이 아무리 흐른다 해도 부처님처럼 인간의 인식론에 대한 가르침을 제대로 가르칠 수 있는 사람은 없다. 이 인식론의 바탕은 존재에 대한 인식의 출발이 결국 부처님의 깨달음인 연기에 도달하는 것이다. 이 연기는 존재에 대한 속성과 법칙을 명쾌하게 풀어놓은 것이다. 거시적으로 볼 때 살아가면서 일어나는 현상은 인과법칙이다. 그래서 인과의 법칙을 벗어나는 것은 아무것도 없다. 인과는 절대로 운명론이 아니다. 인과는 운명론이 아니라 전생의 어떤 일에 의해서 꼭 그렇게 되는 것으로 나타나는 인과의 속성이다. 일어나는 사건은 확률적으로 일어난다.

인과를 이루고 있는 기본적인 바탕은 확률이다. 이것은 중요한 개념이다. 인과는 확률로 나타난다. 인과가 확률로 나타난다는 것은 내가 전생에 행한 수 많은 행위로 이생에서는 부처도 될 수 있고 대통령도 될 수 있고 평범한 시민으로 한달에 월급 300만원 받는 월급쟁이로 살 수도 있고 아니면 거지로 살 수 있는 다양한 삶의 모습이 가능하다는 것이다. 내가 어느 것을 택하여서 어느 쪽으로 살아가느냐하는 것은 확률이 가장 큰 쪽으로 살아가게 된다. 간혹 확률이 적은 쪽으로 살아갈 수도 있다. 강력한 의지와 기도의 힘은 삶의 방향도 바꿀 수 있는 확률도 적은 일이 일어나게도 할 수 있다.

5) 연기는 확률론적 인과이다

부처님께서 가르치신 모든 것이 인과의 확률론이다. 연기의 정확한 표현은 인과의 확률론인 것이다. 어떤 행위를 했을 때 그 행위가 100으로 나타나는 것이지만 어떤 행위든지 똑같이 100으로 나타나는 것은 없다. 그래서 이생에 이 몸을 받아 이렇게 살아가는 것은 수 억겁 동안 살아오면서 갖고 있는 많은 다양성 중에 확률이 가장 큰 쪽으로 몸을 받는 것이다. 어떤 사람은 선생을 하고 어떤 사람은 병원에서 일하고 어떤 사람은 가정에서 일하면서 살아가는 것은 수억 겁을 살아왔던 내 업이 가장 큰 쪽으로 나타나서 그렇게 밖에 살 수 없는 것이다.

세세생생 살아가면서 인간의 몸을 받기가 어렵다고 했다. “맹구우목”이라는 고사가 있다. 눈먼 거북이가 물 위로 한 번 올라왔을 때 위에서 구멍 있는 나무가 떠다니다가 거북이의 목이 나무구멍에 쑥 들어간다는 이야기처럼 그만큼 어려운 것이 인간 몸을 받는 것이다. 우리는 지금 인간 몸을 받았다. 인간 몸 받는 것이 얼마나 귀한 것인지를 인식하는 것이 연기이다. 우리는 그만큼 소중하고 귀하다는 것을 인식하지 못하고 있다. 자신이 스스로 귀하지 않다고 생각하는데 대상이 귀하고 소중하게 여기겠는가? 내 삶의 주체는 나 자신이다. 내 자신의 삶이 그만큼 소중하고 귀한 것을 연기를 통하여 깨달아야 한다. 이 우주에서 수억 겁 살아가더라도 오늘 이 하루는 두 번 다시 오지 않는다. 이 하루는 세세생생 살아가더라도 두 번 다시 오지 않는 소중한 하루인 것이다.

< 참고문헌 >

UN은 양자과학과 그 응용의 중요성에 대한 대중의 인식을 높이기 위해 1925년으로부터 100년째인 올해를 '세계 양자과학 및 기술의 해’로 선포하였다. 한국 선포식 행사는 프랑스 파리 유네스코(UNESCO) 본부에서 개최하는 개막식과 같은 날 진행되었다. 실비나 도슨 국제순수 및 응용물리학연맹(IUPAP) 회장은 축사를 통해 "양자역학은 물리학·과학을 혁신할 뿐 아니라 레이저, 트랜지스터, 태양전지 등 새로운 기술 개발로 이어져 우리 삶에 지대한 영향을 미쳤다"며 "제2의 양자혁명과 함께 더 많은 기술이 등장해 사람들의 삶을 바꿀 것"이라고 전했다. '세계 양자과학 및 기술의 해’ 선포의 목적은 양자역학이 지구의 미래 글로벌 문제를 해결하는 데 어떤 역할을 할 수 있는지 알리는 것이라고도 설명했다.

에르빈 슈뢰딩거 · 1887년 출생 · 1961년 사망 · 아일랜드로 귀화한 인물 · 복수국적자 · 노벨물리학상 수상자 · 오스트리아의 이론물리학자

20세기 초에 양자역학이 탄생하고 확립되는 것에 일조한 핵심 물리학자중 한명으로서, 이런 업적으로 불과 30살에 노벨물리학상을 수상했다. 그가 발표한 불확정성 원리는 알베르트 아인슈타인의 상대성 이론과 더불어 물리학을 전혀 모르는 사람들조차 그 명칭은 대강 알 정도로 유명하다.

지구상의 생물의 비밀 생명의 기원, National Geographic내셔널지오그래픽

4차 산업혁명(The Fourth Industrial Revolution)은 2016년 1월 스위스 다보스(Davos)에서 열린 세계경제포럼에서 클라우스 슈밥(Klaus Schwab)이 주창하여 널리 확산된 개념으로, 새로운 디지털 기술, 생물학 기술, 물리학 기술들의 결합으로 인해 발생할 근본적인 정치, 경제, 사회, 문화 구조의 변화를 지칭하는 용어이다. 핵심 과학 기술로는 인공지능(Artificial Intelligence), 빅 데이터(Big Data), 로봇 공학(Robotics), 사물 인터넷(Internet of Things), 자율 주행 자동차, 3D 프린팅, 나노 기술 (Nanotechnology), 생명 공학, 재료 공학주, 콴툼 컴퓨팅(Quantum Computing) 기술 등이 있으며, 이러한 과학 기술들의 발전이 사람들이 살아가는 방식, 일하는 방식, 관계를 맺는 방식 등을 근본적으로 변화시킬 것이라는 것이 4차 산업혁명 개념의 골자다.

Alan Giambattista(번역 김용은 외 17명 김성규), 대학물리학 p1036, 2020

7. G. Dahl et al., "Improving DNNs for LVCSR using rectified linear units and dropout," ICASSP', 2013.

8. J. Elman, et al.., "Rethinking Innateness," 1996.

9. J. Shrager, MH Johnson., "Dynamic plasticity influences the emergence of function in a simple cortical array," Neural Networks, 9 (7), 1996

10. SR Quartz and TJ Sejnowski., "The neural basis of cognitive development: A constructivist manifesto," Behavioral and Brain Sciences, 20 (4), 1997.

11. S. Blakeslee., "In brain's early growth, timetable may be critical," The New York Times, Science Section, pp. B5–B6, 1995.

12. E. Bufill, J. Agusti, R. Blesa., "Human neoteny revisited: The case of synaptic plasticity," American Journal of Human Biology, 23 (6), 2011.

13. 김성규, 부처님이 깨친 연기이야기, 통섭출판사, p291-329, 2018

[Therese]

교수님, 원고 고맙습니다. 편집위원회 간사로서 수고하시면서 원고를 서둘러주시는 것은, 다른 분들께 원고 내실 때가 되었다고 재촉해 주시는 의미도 담겨있지 싶습니다. 깊은 가르침이 담긴 이 원고는 명예교수회 특강에서 발표하셨고, 미디어위원회에서는 아기자기하게 말씀하시는 명강의 동영상을 카페에 소개하고 있습니다. <<늘푸른나무>>에서는 특강들을 원고로 지면에 소개하고 있습니다. 다른 강사교수님들께도 '바쁘시지만' 서둘러주십사고 부탁도 드립니다. 김 교수님, 늘 도와주심에 감사드립니다.