스크랩 1. (번역글) 마인드 리딩(mind reading)에 따르는 마인드 업로딩(mind uploading)

[dd1971]

아래에 소개해 드리는 글은 Google 검색으로 얻은 Mind uploading의 위키백과 영문판을 번역한 것입니다.

항상 기술적인 문제에 전파공격이 아니었다면 전혀 문외한이었을 인문학을 공부한 사람이라서 전문번역을 하기에

조심스러워서, 될 수 있는 한 문장의 본래 내용을 크게 손상시키지 않으려고 직역을 해서 부분적으로 부드럽지 않은부분이

있다는 것을 이해해 주십시오. 이 분야의 전문가나 이 분야를 잘 아시고 계시는 피해자가 계시다면 직접 원문 검색을

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마인드 업로딩(Mind uploading)

이 페이지는 미래학, 트랜스휴머니즘과 과학에서의 브레인 에뮬레이션에 관한 것입니다. 소설속의 마인드 업로딩(Mind uploading in fiction)도 보십시오.

전체 브레인 에뮬레이션이나 마인드 업로딩(때로는 마인드 전이/이전(mind transfer) 등으로 칭함)라고 하는 것은 뇌로부터 의식이 있는 마음을 비생물학적인 물질에 생물학적인 뇌를 정밀하게 스캔이나 맵핑을 통해서 전이 또는 복사하는 가설적 과정입니다. 뇌의 상태를 컴퓨터 시스템이나 다른 컴퓨터를 사용한 장치에 복사를 합니다. 컴퓨터가 원래 뇌를 충실하게 시뮬레이션을 돌리면 복사한 뇌는 원래 뇌와 본질적인 면에서는 같은 방식으로 행동하던지 실용적인 모든 목적 때문에 구별이 가능하지 않을 것입니다.^[1] 시뮬레이션 된 마인드는 시뮬레이션 된 세계의 가상현실의 일부분으로 여겨지게 되는데, 해부학적인 3D 신체 시뮬레이션 모델의 도움을 받습니다. 또 다르게는 이 시뮬레이션 된 마인드는 컴퓨터 내부에 상주할것으로 추정되는데 휴머노이드 로봇이나 생물학적인 신체에 연결이 되면 연결된 대상의 뇌를 대체하는 것입니다.

역자주) 에뮬레이션 -다른 컴퓨터의 기계어 명령대로 실행할 수 있는 기능

전체 브레인 에뮬레이션(brain emulation)을 미래학자들은 국부적 컴퓨터를 사용한 뉴로사이언스와(computational neuroscience) 신경정보과학(neuroinformatics)의 “타당한 종착지(logical endpoint)”[i]로 논의 하고 있습니다. 두 연구분야는 모두 의료연구의 목적으로 뇌 시뮬레이션에 관계합니다.  인공지능(A.I.)연구 저작물에서는 강력한 A.I.(strong Al)에 대한 접근으로 논의 되고 있습니다. 미래학자나 트랜스휴머니스트 운동내부에서는 주요한 생명연장 기술로 제안된 것으로 여겨지며, 원래는 1971년의 생명의학 서적에서 제시된 것입니다.^[3]  그리고 다수의 사이언스 픽션 소설과 영화에서의 중심점을 이루는 개념적 특징입니다.

역자주) 트랜스 휴머니즘 -뉴로테크놀로지, 바이오테크놀로지, 나노테크놀로지를 인간의 한계를 극복하고, 인간 조건을 개선하는데 사용하는 것을 선호하는 철학의 부류

전체 브레인 에뮬레이션을 몇몇 과학자들은 이론적이거나 미래의 일이라고 여기고 있는데 이것은 가능한 기술입니다.^[1] 그럼에도 불구하고 주류연구지원자들이나 과학저널들은 회의적입니다. 대략 언제쯤 전체 브레인이 에뮬레이션이 가능할 지에 대해서는 몇몇 모순되는 예측들이 나왔었습니다.; 몇몇 예측된 시기는 이미 지났지만, 상당한 주류 연구와 개발분야는 더 빠른 슈퍼 컴퓨터, 가상 현실, 뇌-컴퓨터 인터페이스, 동물 뇌 맵핑과 시뮬레이션, 역학적으로 기능하는 뇌로부터의 정보 얻어내는 등의 발전을 포함한 관계 분야에서 이미 성과를 이루어냈습니다. ^[4]

에뮬레이션 된 뇌가 실제의 인간의 마인드인지는 철학자들이 논쟁을 벌이는 문제이고 많은 종교에서 일반적이듯이 인간마인드에 대해 이원론적인 관점을 견지하는 사람들은 불가능한 견해로 보고 있습니다.

1.개관

인간 뇌는 대략 1조개의 뉴런이라고 불리는 신경세포를 가지고 있는데 각각의 뉴런은 축색돌기와 수상돌기라고 불리는 커넥터를 통해 다른 뉴런에 연결됩니다. 이런 연결의 지점인 시냅스에서 신경전달물질이라고 알려진 화학물질의 분비에 의해 신호들이 전송이 됩니다. 정립된 뉴로사이언스의 합의사항은 인간의 마음이 이 신경망의 프로세스의 출현속성이라는 것입니다.

중요한 것은 신경과학자들은 생각/마음(마인드)에 의해 수용되는 학습, 기억, 의식과 같은 주요한 기능들이 순수하게 뇌에서의 물리적이고 전기화학적인 과정에 기인하며 적용가능한 법칙의 지배를 받는다고 주장해왔습니다. 예를 들면 Christof Koch 과 Giulio Tononi 는  IEEE Spectrum에 그렇게 썼습니다.

"의식은 자연적인 세계의 일부분이다. 우리가 믿는 바로는 의식이란 단지 수학과 논리 그리고 아직 완전히 알려지지는 않았지만 물리학, 화학, 생물학에 의존한다. 의식이란 어떤 마법이나 질적으로 다른것으로부터 기인하는 것이 아니다.” ^[5]

마인드 업로딩이란 개념은 이러한 마인드에 대한 기계론적인 관점에 기초하고 있고 인간의 삶과 의식에 대한 활력론자들의 관점을 부인합니다. 많은 권위있는 컴퓨터 과학자들과 신경과학자들은 컴퓨터가 사고를 하는 것이 가능하게 될것이며 심지어는 의식을 소유하는 것이 가능할 것이라고 예견해왔었는데, 여기에는 Koch와 Tononi를 포함해 다음과 같은 학자들이 포함됩니다. ^[5] Douglas Hofstadter,^[6] Jeff Hawkins,^[6] Marvin Minsky,^[7] Randal A. Koene,^[8]  Rodolfo Llinas.^[9]

역자주) 활력론-생명현상은 물질의 기능이상의 생명원리에 기인한다는 설

컴퓨터의 기질은 업로딩에 필요한 그러한 기계지능력을 제공할 것입니다. 그렇지만, 업로딩이라는 것이 그러한 일반적인 능력에 달려있다 하더라도 특별한 인간의 생각으로부터 유래되는 정보를 역학적으로 되살리는(reanimation) 결과로서의 A.I.의 일반적인 형태와는 개념적으로 차이가 있습니다. 그렇기 때문에 생각/마음/마인드는 역사적인 정체성(identity)를 가지게 됩니다(다른 형태는 가능하지만 일반적으로 업로딩과 관계가 있는 생명 연장의 특징과 위태롭게하거나 그 특징을 제거한다는 것입니다). 전이되거나 재생된 정보는 인공지능의 형태가 될 것이고, 때때로 인포모르프(infomorph)나 "noömorph”로 불리웁니다.

업로딩이라는 것이 이론적으로 가능하기는 하지만, 저장의 양이나 필요한 컴퓨터 의 힘은 예견하기에 어려움이 있습니다. 그럼에도 불구하고 많은 이론가들은 뇌의 모델을 제시해왔고 부분적, 또는 완전한 시뮬레이션을 위해 필요한 컴퓨터의 동력의 정도의 추정범위를 정립해왔습니다( Boahen, Modha, Izhikevich, Bostrom 과 Sandberg, 그외 사람들에 대한 인용이 필요함). 이러한 모델을 사용해서 어떤 이들은 업로딩이 무어의 법칙과 같은 경향이 유지된다면 10년안에 가능할 것이라고 추정해왔습니다.^[10]

이러한 방식으로 인간의 의식을 업로딩하는 것에 대한 전망은 정체성,개성을 포함한 많은 철학적 문제를 야기시킵니다. 또한 영혼과 마음이라는 것이 뇌의 정보내용으로서 정의된다면 마찬가지로 많은 의료윤리학적인 문제와 과정에 있어서의 도덕성의 문제를 가져오게 됩니다.

2.이론적인 관점에서의 업로딩의 잇점

2.1. 불멸성/백업

Main article: Digital immortality

이론상으로 마음의 정보와 처리과정이 생물학적인 신체로부터 분리될 수 있다고 한다면 신체의 개인적인 한계나 수명에 더 이상 얽매이지 않게 될 수 있습니다. 더 나아가서 어떠한 한 뇌의 정보가 부분적으로 혹은 전체적으로 하나나 그 이상의 기질로 복사가 되고 전이가 될 수 있을 것입니다(디지털로 저장하거나 다른 뇌로 전이하는 것을 포함함) 그렇게 함으로써 도덕성 위험을 감소시키거나 제거할 수 있습니다. 이러한 것에 대한 일반적인 제안은 바이오제론톨로지 학자인 워싱턴대학의 George M.Martin에 의하여 1971년 생명의료학 서적에서 처음으로 나타났습니다. ^[3]

역자주) 바이오제론톨로지: 노인학의 한 하위분야로 수명연장에 대한 연구를  하는 분야.

2.2.능률촉진

업로드와 같은 컴퓨터에 기초한 지능은 잠재적으로는 인간보다 더 지적이지는 않더라도 훨씬 더 빠르게 생각할 수 있습니다. 인간의 뉴런은 전자화학적인 신호를 초당 최고 150미터의 속도로 교환을 합니다. 반면에 빛의 속도는 초당 대략 3억 미터가 됩니다. 대략 2백만배 빠른 것입니다. 또한 뉴런은 대략 초당 최대 200에서 1000의 활동전이(action potentials)나 “스파이크”를 생성할 수 있는 반면에 현대적 컴퓨터의 초당 시그널의 수는 대략 2GHz(대략 백만배 더 많음)이고 최소한 factor 100정도를 증가시킬 것을 기대하고 있습니다. 그러므로, 뇌를 시뮬레이팅하는 컴퓨터의 부품들이 생물학적인 뇌보다 작지 않다하더라도, 또 이런 부품들의 온도가 낮지 않다하더라도, 인공지능의 특이성연구소(Singularity Institute for Artificial Intelligence)의 Eliezer Yudkowsky 는 미래 인공 신경망의 속도의 이론적 상한선을 계산해내는 것입니다. 이론적으로 실제 뇌보다 백만배 더 빠르게 가동될 수 있으며 경험상의 1년이 실제로 31초밖에 되지 않는다는 것을 경험하고 있습니다. ^[11][12][13]

그렇지만, 실제로는 이렇게 엄청나게도 유사한 실행은 몇천억 단위의 각각의 뉴런과 몇조단위의 시냅시를 위해서 컴퓨터 유닛을 분리하는 것이 필요합니다. 그것은 오늘날의 슈퍼컴퓨터와 비교해서 엄청나게 큰 컴퓨터나 인공 신경망이 필요하다는 것입니다. ^[12] 덜 미래학적인 실행에 있어서는 시분할방식(time sharing)이 몇몇의 뉴런이 동일한 컴퓨터 유닛에 의해서 순차적으로 에뮬레이션하는 것을 가능하게 할 것이라는 것입니다. 그렇게해서 컴퓨터의 크기를 제한할 수있지만 능률촉진은 다소 낮을 것입니다. 뇌의 대주(hypercolumns)에 조직된 피질의 미니컬럼(cortical minicolumns)이 컴퓨터의 유닛이라고 가정하면 포유동물의 뇌는 오늘날의 슈퍼컴퓨터로 에뮬레이션이 가능합니다. 그렇지만 그 속도는 생물학적 뇌보다는 느립니다. ^[14]

2.3. 다중/병행하는 존재

공상과학 소설에서 탐구된 또 다른 컨셉 하나는 동시에 존재하는 하나 이상의 인간의 마음/생각 을 “복사”하는 것입니다. 그러한 복사는 잠재적으로는 “개인”에게 많은 것을 한번에 경험하는 것을 허락하게 될 것입니다. 그리고 후에는 미래의 어떤 시점에 이르면 어떤 한사람의 지각자(a single sentient)가 많은 장소를 한번에 가거나 많은 일들을 한번에 하는 것을 효과적으로 이루어지게 하면서 모든 복사된 경험이 통합되게 될 것입니다; 이러한 개념이 소설에서 탐구되었습니다. 그러한 한 지각자의 부분적이거나 완전한 복사는 정체성(identity)과 개성(individuality)과 연관지어서 많은 흥미로운 질문을 야기하고 있습니다.

3. 관계된 기술과 기법(Relevant technologies and techniques)

 3.1.컴퓨터의 용량(computational capacity)

미래학자 Ray Kurzweil'이 기획한 슈퍼컴퓨터 처리 동력은 컴퓨터 용량의 기하급수적인 발전을 말하는 무어의 법칙(Moore’s law)에 기초하고 있습니다. 이 법칙은 컴퓨터 용량이 1.2년 사이에 두배로 증가한다는 것을 말하고 있습니다.

마인드 업로딩의 지지자들은 필요한 컴퓨터 동력이 몇십년안에 가능할 것이라고 기대한다는 생각을 뒷받침하기 위해 무어의 법칙을 가리키고 있습니다. 그렇지만,업로딩된 인간의 마음을 가동시키기위한 실제적인 컴퓨터의 요구조건은 수량화하기가 무척 어려워서 그러한 주장을 잠재적으로 의심스럽게 만듭니다.

인간의 마음의 기능을 포착하고 새로 창조하기 위해서 사용되는 기술에 관계없이 인간의 뇌속의 뉴런의 엄청난 숫자 때문와 각각의 뉴런의 상당한 복합성 때문에  엄청난 처리과정을 필요로 합니다.

2004년에 블루브레인 프로젝트를 주도한 연구자 Henry Markram은 지능적인 신경망을 구축하는 것이 목표가 아니라는 진술을 했는데, 이 진술의 기초는  그러한 프로젝트는 전적으로 컴퓨터의 요구사항에 기초할 것이라는 것이었습니다. ^[15]

뇌에서는 모든 분자가 강력한 컴퓨터이기 때문에 또 몇조개의 분자에 기초한 몇조개의 구조와 기능을 시뮬레이션해야 할 필요가 있고 또 마찬가지로 분자들이 어떻게 상호작용을 하는지에 대한 지배적인 모든 규칙을 파악해야 하기 때문에 무척 어려운 일입니다. 말그대로 이를 위해서는 오늘날 현존하는 컴퓨터보다 몇조배나 크고 빠른 컴퓨터들이 필요할 것입니다. ^[16]

쥐의 뇌의 부분을 성공적으로 시뮬레이션한 5년후에 동일한 과학자들은 더욱더 대담해지고 또 낙관적이 되었습니다. 2009년 블루브레인 프로젝트의 책임자는 세부화되고 기능적인 인조 인간의 뇌는 향후 10년내에 구축될 수 있다라고 주장했습니다.^[17]

3.2.시뮬레이션 모델 규모

인간의 마음의 기능, 그것이 어떻게 뇌의 신경망의 작용으로부터 발생을 할지에 대해서는 아직 이해가 덜 된 문제이기 때문에 마인드 업로딩은 신경망 에뮬레이션이라는 아이디어에 의존합니다. 높은 수준의 심리적인 처리과정과 뇌의 큰규모의 구조, 고전적인 인공지능 방법론 및 인지심리학 모델을 이해해야한다기 보다는 근본적인 신경망의 낮은 수준의 구조가 컴퓨터로 포착되고 맵핑이 되며 에뮬레이션이 됩니다. 컴퓨터 과학 용어로는 뇌에 상주하는 알고리즘과 정보 구조의 행동을 분석하고 역설계(reverse engineering)한다라기 보다는, 소스코드의 청사진이 다른 프로그래밍 언어로 번역이 되는 것입니다. 인간의 마음과 개인적인 정체성은 이론적으로는 그 다음에 에뮬레이션된 신경망에 의해서 생물학적인 신경망에 의해서 생성되는 것과 동일한 방식으로 생성된다는 것입니다.

다른 한편으로는 분자 규모의 뇌시뮬레이션은 뉴런의 기능이 양자역학적인(quantum mechanical) 처리과정에 의한 영향을 받지 않는다고 가정한다면 꼭 필요한 것이라고 예상되지 않는 다는 것입니다. 신경망 에뮬레이션 접근은 뉴런과 시냅스의 기능과 상호작용이라고 이해되는 것만 필요로 할 뿐입니다. 어떻게 뉴런이 신경자극(전기적으로 , 또한 화학적 시냅스의 전달(chemical synaptic transmission))에 응답하는 가하는 Black-box신호 처리과정 모델로 충분하다고 예상하는 것입니다.

충분히 복잡하고 정확한 신경모델이 필요합니다. 전통적인 인공신경망 모델, 예를 들면 다층적 퍼셉트론망(multi-layer perceptron network) 모델은 충분하다고 여겨지지 않습니다. 역동적인 스파이킹 신경망 모델(dynamic spiking neural network model)이 필요로 하는 것인데, 뉴런이 세포막의 잠재력이 어떤 수준에 도달할때에만 방출한다는 것을 반영하고 있습니다. 이 모델은 지체현상, 비선형적인 기능들, 전류,전압, 세포막 상태(이온 경로 상황) 또 신경조절물질등의 전자물리학적인 파라미터간의 관계를 묘사하는 차별적인 상황들을 반드시 포함하고 있는 것 같습니다.

 학습이나 장기기억(long-term memory)등이 시냅스의 가소성 혹은 시냅스의 적응으로 알려진 매커니즘을 통한 시냅스의 강화나 약화에서 기인되는 결과라고 믿고 있기 때문에, 모델은 이러한 매커니즘을 포함해야 합니다. 다양한 자극에 대한 감각수용기(sensory receptors)의 반응 또한 모델화되어야 합니다.

더 나아가서 모델은 신진대사, 즉, 뉴런이 어떻게 혈액뇌관문을 거쳐서 전달되는 호르몬과 다른 화학적 물질에 의해 영향을 받는지 포함해야 합니다. 모델이 현재로는 알려지지 않은 신경조절물질(neuromodulators)과 이온통로(ion channels)등과 같은 것들을 포함해야 한다는 것이 고려되는 것 같습니다. 시뮬레이션 모델이 컴퓨터작업을 복잡하게 하는 단백질 상호작용을 포함해야한다라는 것은 고려되지 않는 것 같습니다.^[1]

뇌와 같은 아날로그 시스템의 디지털 컴퓨터 시뮬레이션 모델은 임의적인 정량화 실수와 왜곡이 있는 근사치입니다. 그렇지만 생물학적인 뉴런 역시 임의성과 제한된 정확성에 고통을 받습니다. 예를 들자면 암소음(background noise)에 비롯되는 것 같은 것입니다. 별개의 모델의 에러는 충분히 매우 다양한 해결력과 샘플 비율, 충분히 정확한 비선형적 모델등을 선택함으로써 생물학적 뇌의 임의성을 보다 줄일 수 있습니다. 컴퓨터 동력과 메모리는 그러한 대규모의 시뮬레이션을 리얼타임에 돌릴 수 있을 정도로 충분해야 합니다.

3.3.한 개인을 스캐닝, 맵핑하는 규모

어떤 특별한 개인의 뇌를 모델링하고 시뮬레이션을 할때, 뇌지도나 연결성 데이터베이스는 뉴런들이 뇌의 해부학적 모델로부터 추출되어야 한다는 것을 보여주고 있습니다. 이런 망지도는 척수(spinal cord), 감각수용기(sensory receptors), 근육세포(muscle cells)등을 포함한 전체 신경체계의 연결성을 보여주어야 합니다.  시냅스의 세부사항을 포함한 파괴적인 스캐닝은 2010년 후반부의 경우처럼 가능합니다.^[18] 전체뇌지도는 각각의 연결에 있어서 시냅스의 강도(무게) 또한 반영해야 합니다. 현재의 기술로 이것이 가능한지는 분명하지 않습니다.

단기기억(short-term memory)와 작동기억(working memory)은 뉴런에서 물질이 분비가 되는 것과 신경내부의 역학적 처리과정을 또한 지연시키거나 반복시킨다는 의견이 제시되었습니다.  시냅스와 뉴런의 전기적, 화학적 신호 상태가 추출해내기가 어렵기 때문에 뇌스캐닝이 일어나는 시점 전에 업로딩된 마음이 사건에 대한 기억을 즉시 잊어버린 것을  감지하는 결과가 업로딩시에 도출될 것이라는 것입니다. 

전체 뇌지도는 2 x 10¹⁶ 바이트 (20000 Tb) 이하의 용량을 차지하는데, 연결된 뉴런의 주소, 시냅스 타입, 각 뇌의 10¹⁵개의 시냅스의 시냅스”무게”등을 저장할 것입니다.

3.4. 순차적 분할( Serial sectioning)

뇌의 순차적인 분할(Serial sectioning of a brain)

생각/마음의 업로딩을 위한 가능한 방법은 순차적인 분할(serial sectioning)입니다. 이 방법으로 뇌의 조직과 또 신경체계의 다른 부분들은 동결을 시키고나서 스캐닝을 하고 켜켜이 분석을 하게 됩니다. 그렇게 해서 뉴런의 구조와 그 상호연결관계를 캡쳐하게 됩니다.^[19] 동결된 신경조직의 노출된 표면이 스캐닝이 되고 기록이 되면 그 조직켜의 표면은 제거가 됩니다.

이것이 대단히 느리고 노동이 많이 들어가는 작업이기는 하지만 현재 연구는 수집과 순차적 분할의 현미경 관찰법을 자동화해 나가는 중입니다.

스캐닝된 것은 분석되고 신경망 모델은 생각이 업로딩 되어지는 시스템내에서 재창조 됩니다.

현재의 현미경관찰기술을 사용하여 접근하는 이 방식에는 몇가지 불확실한 것이 있습니다. 만약 신경 기능을 가시적인 구조만으로부터 복제를 하는 것이 가능하다면 전자현미경을 스캔하는 해결방법은 그러한 기술에 충분할 것입니다. ^[20]

그러나 뇌 조직의 기능이 부분적으로는 분자적 사건(특히 시냅스에서 일어나는, 또한 뉴런의 세포막상의 장소에서 일어나는)에 의해 결정되므로, 뉴런기능을 캡쳐하고 시뮬레이션을 하는 데에는 충분하지 않습니다.

순차적인 분할의 기술을 확장시켜서 염색 방법론인 정교한 면역조직화학을 써서 공촛점 레이져 스캐닝 현미경을 사용해 뉴런의 내부 분자 상태를 읽어 캡쳐하는 것도 가능할 것입니다.

그러나, 마음의 생리학적인 근원은 현재로는 알려지지 않고 있기 때문에, 이 방법은 충분한 신뢰도가 있는 인간 뇌를 창조할 충분한 생물화학적인 정보 전체에 접근하는 것은 가능하지 않을 것 입니다.

3.5. 뇌 촬영법( Brain imaging)

fMRI(혈류의 변화를 맵핑하기 위해서)와 같은 발전된 신경촬영법이나 뇌자기도검사(magnetoencephalography-MEG, 전류를 맵핑하기 위해)나 다중의 방법을 사용하여서 뇌활동의 기능적인 3D지도를 만드는 것 또한 가능할 것입니다. 섬세한 3차원 모델을 구축하기 위해서 수술없이 또 비파괴적인 방법을 사용할 수 있습니다. 오늘날 인간뇌 피질의 기능적인 지도를 만들기 위해서 fMRI는 자주 MEG와 결합하여 사용됩니다. 이 방법들이 보다 복잡한 인지작업을 수행하는 피질의 지도작성에 서로 보완이 되기 때문입니다. 현재의 신경촬영기술에 정보를 수집하는데나 그러한 스캔에 필요한 공간적인 해결방법이 부족하기는 하지만, 현재 기술에 존재하는 공간적이거나 시간적인 문제를 상당부분 해결할 중대한 현재와 미래의 발전은 이미 예견되어 있습니다.^[22]

3.6.뇌-컴퓨터 인터페이스(Brain-computer interfaces)

뇌-컴퓨터 인터페이스(brain-computer interfaces, BCI)는 또한 뉴로 컴퓨터 인터페이스, 직접적인 뉴런 인터페이스 혹은 지적 인터페이스로 알려져 있습니다.

뇌-컴퓨터 인터페이스는 역학적으로 기능하는 뇌내부의 정보를 읽기 위한 가설적 기술등 중 하나를 구성하는 요소입니다^{[citation needed]}.

뇌-컴퓨터 인터페이스 혹은 유사한 장치는 살아있는 인간피험자의 마음을 업로딩할 수 있다는 가능성을 실현시키는데는 필수적인 것이 될 것 입니다.

    4. 현재 연구동향( Current research)

쥐뇌의 절반크기에 절반적도 복잡한 것으로 묘사되는 인공 신경망이 네바다 대학 연구팀에 의해서 2007년 블루진(blue gene) 슈퍼컴퓨터에 의해서 가동이 되었습니다.

1초의 시뮬레이션 시간은 컴퓨터 시간으로 10초가 소요되었습니다. 연구자들은 “생물학적으로 변함이 없는” 신경 자극이 인공 피질을 관통했다고 말했습니다. 그러나, 이 시뮬레이션은 실제 쥐뇌에서 보여진 구조가 결핍이 되었고, 그래서 연구자들은 이 뉴런 모델의 정확성을 개선하려고 하고 있습니다.^[23]

IBM과 로잔의 스위스 연방 기술연구소(Swiss Federal Institut of Technology in Lausanne)이 2005년 5월에 착수한 블루브레인 프로젝트는 포유류의 피질 칼럼을 분자수준까지 컴퓨터 시뮬레이션을 하는 것을 목표로 했습니다.^[24] 이 프로젝트는 시냅스의 연결성과 고유의 세포막 전류의 보완현상에 기초한 뉴런의 전기적 행동양식을 시뮬레이션하기 위해서IBM의 블루진 디자인에 기초한 슈퍼컴퓨터를 사용합니다. 2006년에 완수된 프로젝트^[25]의 주된 목표는 신피질(의식적 사고와 같은 보다 수준높은 기능을 수행한다고 여겨지는 뇌의 부분)의 최소단위로 여겨지는 쥐 신피질 칼럼(neocortical column)의 시뮬레이션이었고 10,000개의 뉴런과 10⁸ 개의 시냅스를 포함하고 있습니다. 1995년에서 2005년 사이에  Henry Markram  은 뉴런의 타입과 그러한 칼럼형태의 연결방식을 맵핑했습니다. 2007년 11월에^[26] 프로젝트는 그 신피질 칼럼을 생성하고 유효화하고 연구하기 위한 데이터에 따라 처리하는 과정을 전하면서 첫번째 시기의 완료에 대해서 보고했습니다. 프로젝트는 최종적으로 인간 인지와 자폐증과 같이 뉴런의 기능장애에서 기인하는 다양한 정신질환의 면모를 폭로하려고 했고, 또 약리적인 요소들이 망 행태에 영향을 미치는지 이해하려고 했습니다.

뇌보존단체(Brain Preservation Foundation)이라 불리는 기관이 2010년 창설이 되었고 휴머니티에 대한 서비스로서 뇌보존 기술의 탐구를 증진시키기 위한 뇌 보존 기술 상이라는 것을 주고 있습니다. 이 상은 현재 두분야에서 $106,000이 수여될 것인데, 25%는 전체 쥐뇌를 보전하려고 한 첫번째 국제적 팀에게, 나머지 75%는 의학적 죽음후 즉시 병원환자들이나 호스피스상태의 환자들에게 채택이 될 수 있는 방식으로 커다란 동물뇌 전체를 보존하기 위해 연구한 첫번째 팀에게 수여될 것입니다.

5. 문제점

5.1. 법적, 정치적, 경제적인 문제점

시뮬레이션된 세상에서의 인권보호를 보장하는 것은 어렵습니다. 예를 들면 사회과학연구자들은 시뮬레이션된 생각, 또는 시뮬레이션된 마음이 소속된 전체 사회를 고립시켜서 동일한 마음/생각의 복사을 다른 실험상황에 노출시켜서(순차적으로 혹은 동시에) 조작된 실험을 하려는 유혹을 받습니다.

이 시뮬레이션된세계에서 필요한 제한된 물리적인 자원은 컴퓨터의 용량뿐입니다. 그러니까 시뮬레이션의 스피드와 복합성이 문제가 되는 겁니다.

업로드 사회에서 부유하고 권력이 있는 개인은 동일한 실제 시간속에서 생활하는 다른 사람들보다 더 주관적인 시간을 경험할 것입니다. 아니면 그 사람들은 자신이나 혹은 타인을 다중으로 복사를 해서 구동시킬 수 있을 것입니다. 그러면 더 많은 서비스를 창출하고 더 부유하게 될 것입니다. 그렇지 못한 사람들은 컴퓨터 자원의 궁핍 때문에 고통을 받을 것이고 이것이 법으로 금지 되지 않는 이상은 슬로운 모션의 행태를 보일 것입니다.

5.2. 복사와 이전(Copying vs. moving)

마인드 업로딩에 관계된 다른 철학적인 문제는 업로딩된 마음/마인드가 실제고
“동일한 지각력”이 있는가, 아니면 동일한 기억이나 성격을 가진 정확한 복사일뿐인가; 아니면 결국에 무엇이 그러한 복사와 원본의 차이인가(Swampman의 사고 실험-Swampman thought experiment를 보십시오) 입니다. 이문제는 원본이 본질적으로 과정을 진행함에 있어 변화하지 않고 그로인해 명백한 복사본이 잠재적으로 변동이 없는 명백한 원본으로부터 분리될 권리를 가지게 될 때 특별히 복잡합니다.

대부분의 뇌스캐닝 기술 프로젝트에 사용된 기술, 예를 들면 뇌의 순차적인 분할과 같은 것은 파괴적이 되는 것이 필수불가결합니다. 그래서 원래의 뇌는 뇌 스캐닝 과정을 거쳐 생존을 할 수가 없습니다. 그렇지만 다치지 않고 유지가 되면 컴퓨터에 기초한 의식은 여전히 생존하는 생물학적 인간의 복사가 될 수 있습니다. 그런 경우에 문자 그대로 의식을 복사하는 것은 하나나 또는 다수의 복사로 옮겨갈 수 있다는 것을 내포하고 있습니다. 이러한 기술이 일반적으로 인간 뇌의 시뮬레이션을 컴퓨터와 같은 종류의 것으로 옮긴다는 것을 포함하며, 컴퓨터 프로그램과 같은 디지털 파일은 정확하게 복사가 될 수 있습니다. 한번 시뮬레이션된 뇌의 버전이 다른 감각적 자극에 노출이 되면 그것의 경험은 다양하게 변화발전되기 시작할 것이지만, 그때까지의 모든 기억들은 동일하게 남게 될 것입니다.

문제는 잠재적으로 본질적으로 한 원래 인간과 동일한 복사본의 숫자가 무한한 수로 만들어 질 수 있다는 심각성에 있고, 이 복사본들은 물론 모두 동시에 다른 존재로서 존재할 수 있다는 것에 있습니다. 이 현상에 대한 가장 인색한 관점은 둘이나 혹은 그 이상의 마음이 그들의 과거를 공유할 것이지만, 복제되는 시점부터는 개별의 구별되는 마음일 뿐이라는 것입니다. (물론 합류에 의해서 복잡해 지는 것이기는 합니다만…) 많은 복잡한 다양한 가능성이 있습니다. 컴퓨터 용량에 달려있는 문제이기 때문에 시뮬레이션은 경과된 물리적 시간에 비해서 빠른 시뮬레이션이 될 수도 혹은 느린 시뮬레이션이 될 수도 있습니다. 그 결과로 시뮬레이션이 된 마음은 물리적인 세계가 상당한 슬로우 모션이나 빠른 모션으로 움직이고 있다고 지각하게 될 것이며, 반면에 생물학적인 인간은 시뮬레이션된 마음을 상당히 빠르거나 느린 모션으로 보게 될 것입니다.

뇌 시뮬레이션은 시작과 멈춤과 백업 및 저장된 백업상황에서 언제든지 재가동을 하는 것이 가능합니다. 시뮬레이션된 마음은 이후의 경우에는 즉각적인 백업이 이루어진 이후에는 모든 것을 잊을 것입니다. 그리고 아마도 그것이 반복되고 있다는 것도 알아채지 못할 것입니다. 시뮬레이션된 마음의 더 옛버전은 새로운 버전과 만나서 경험을 공유할 것입니다.

   5.3.베켄슈타인 경계선( Bekenstein bound)

   - 이 항목은 다소 내용상 어려운 이론적 설명이 들어있고, 생략을 해도 충분히 전체를 파악하기에 무리가 없다는 판단에서 생략했습니다.

^[27]

^[28]

6. 공상과학소설에서 나타나는 마인드 업로딩(Mind uploading in science fiction)

7.마인드 업로딩 지지자(Mind uploading advocates)

라헬리안 종교의 추종자들은 마인드 업로딩을 인간 복제의 과정속에서 영생을 얻기 위해서 옹호합니다. 컴퓨터 내부에서 살아가는 것 또한 그 추종자들은 훌륭한 가능성으로 봅니다. ^[29]

그러나 마인드 업로딩은 많은 뉴로사이언스와 인공지능분야의 많은 대중적 연구자들또한 옹호하고 있습니다. 예를 들면 Marvin Minsky같은 사람이 그런 사람입니다. Joe Strout는 마인드 업로딩 홈페이지라고 불리는 작은 웹사이트를 개설했습니다. 그리고는 마인드 업로딩을 냉동보존술과 인터넷상의 다른곳들에서 옹호하기 시작했습니다. 최근 몇 년간에 그 사이트는 적극적으로 업데이트가 되지는 않았지만 Randal A. Koene(Ph.D.)에 의해 운영되는MindUploading.org를 포함한 다른 사이트를 퍼뜨리는 계기가 되었습니다. 이 사람은 이 주제에 대한 메일링 리스트를 중재하고 있습니다. 이러한 옹호자들은 결국에는 무수한 생명을 구제할 의학적인 과정으로 마인드 업로딩을 보고 있습니다.

많은 트랜스휴머니스트들은 개발을 내다보고 있고 마인드업로딩 기술의 발전을 고대하고 있습니다. Nick Bostrom과 같은 트랜스휴머니스트들은 무어의 법칙과 같은 기술경향의 이유로 21세기내에 마인드 업로딩이 가능할 것을 예견하고 있습니다. ^[1]

저서 휴머니티를 넘어서(Beyond Humanity) : Gregory S. Paul & Earl D. Cox의 사이버진화와 미래의 마인드(Cyber Evolution and Future Minds)는 컴퓨터의 최종진화는 지각하는 존재에 있다는 것입니다만 인간의 마음을 전이시키는 것이라는 것도 다루고 있습니다.

Richard Doyle의 인간의 두뇌(wetwares): 생명유지이후의 생명체에서의 실험(Experiments in Post Vital Living)은 분산된 분신의 관점에서 업로딩을 광범위하게 다루고 있고, 예를 들면 인간이란 현재 “인공지능의 표현형”의 일부라는 것을 논하고 있습니다. Doyle의 견해는 그들의 복제전략의 일부로서 생물학적인 분신을 적극적으로 찾고 있는 업로딩 같은 것을 인공지능형태라고 주장하면서 업로딩에 대한 상반된 견해를 뒤집고 있습니다. 유명한 트랜스휴머니즘과 기술적 특이성과 같은 것에 대한 지지자인 Raymond Kurzweil은 인간수준의 인공지능에 이르는 가장 쉬운 길은 인간뇌의 역설계 (reverse engineering)에 있다는 의견을 내놓았습니다. 그는 뇌의 일반적인 “작동법칙”에 기초한 새로운 지능을 창조할 것을 언급하며 이 용어를 사용합니다. 그렇지만 그는 때때로 고도로 정밀한 스킨과 시뮬레이션에 기초한 개별적 인간의 마음의 업로딩의 개념을 언급하기 위해서 이 용어를 쓰기도 합니다. 이 생각은 예를 들면 그의 저서 The Singularity is Near pp. 198-203에서 논의되고 있습니다.

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9. 참고문헌

1.    ^ ^{a b c d e} Anders, Sandberg; Nick, Boström (2008). Whole Brain Emulation: A Roadmap. Technical Report #2008‐3. Future of Humanity Institute, Oxford University. http://www.fhi.ox.ac.uk/Reports/2008-3.pdf. Retrieved 5 April 2009. "The basic idea is to take a particular brain, scan its structure in detail, and construct a software model of it that is so faithful to the original that, when run on appropriate hardware, it will behave in essentially the same way as the original brain." 

2.    ^ Goertzel, Ben (Dec 2007). "Human-level artificial general intelligence and the possibility of a technological singularity: a reaction to Ray Kurzweil's The Singularity Is Near, and McDermott's critique of Kurzweil". Artificial Intelligence 171 (18, Special Review Issue): 1161–1173. doi:10.1016/j.artint.2007.10.011. http://scholar.google.com/scholar?hl=sv&lr=&cluster=15189798216526465792. Retrieved 1 April 2009. 

3.    ^ ^{a b} Martin GM (1971). "Brief proposal on immortality: an interim solution". Perspectives in Biology and Medicine 14 (2): 339. PMID 5546258. 

4.    ^ Kay KN, Naselaris T, Prenger RJ, Gallant JL (March 2008). "Identifying natural images from human brain activity". Nature 452 (7185): 352–5. doi:10.1038/nature06713. PMID 18322462. 

5.    ^ ^{a b} Koch, Christof; Tononi, Giulio (2008). "Can machines be conscious?". IEEE Spectrum 45: 55. doi:10.1109/MSPEC.2008.4531463. 

6.    ^ ^{a b} IEEE Spectrum Special Report on the Singularity

7.    ^ Marvin Minsky, Conscious Machines, in 'Machinery of Consciousness', Proceedings, National Research Council of Canada, 75th Anniversary Symposium on Science in Society, June 1991.

8.    ^ MindUploading.org

9.    ^ Llinas, R (2001). I of the Vortex: From Neurons to Self. Cambridge: MIT Press. pp. 261–262. ISBN 0262621630. 

10. ^ http://www.kurzweilai.net/articles/art0157.html?printable=1

11. ^ Eliezer Yudkowsky, Artificial Intelligence as a Positive and Negative Factor in Global Risk Technical report 2006, later book chapter.

12. ^ ^{a b} What is singularity?, web page by The Singularity Institute

13. ^ http://singinst.org/upload/singularitysummit.ppt

14. ^ Johansson C and Lansner A., Towards cortex sized artificial neural systems. Neural Networks, 20: 48‐61, 2007

15. ^ Blue Brain Project

16. ^ Blue Brain Project FAQ, 2004

17. ^ BBC News, Artificial brain '10 years away'

18. ^ http://www.medicaldaily.com/news/20101117/3877/new-imaging-method-developed-at-stanford-reveals-stunning-details-of-brain-connections.htm

19. ^ Merkle, R., 1989, Large scale analysis of neural structures, CSL-89-10 November 1989, [P89-00173]

20. ^ ^{a b} ATLUM Project

21. ^ Hagmann, Patric; Cammoun, Leila; Gigandet, Xavier; Meuli, Reto; Honey, Christopher J.; Wedeen, Van J.; Sporns, Olaf; Friston, Karl J. (2008). Friston, Karl J.. ed. "Mapping the Structural Core of Human Cerebral Cortex". PLoS Biology 6 (7): e159. doi:10.1371/journal.pbio.0060159. PMC 2443193. PMID 18597554. 

22. ^ Glover, Paul; Bowtell, Richard (2009). "Medical imaging: MRI rides the wave". Nature 457 (7232): 971. doi:10.1038/457971a. PMID 19225512. 

23. ^ bbc.co.uk BBC News, April 2007: Mouse brain simulated on computer

24. ^ Herper, Matthew (June 6, 2005). "IBM Aims To Simulate A Brain". Forbes. http://www.forbes.com/technology/sciences/2005/06/06/cx_mh_0606ibm.html. Retrieved 2006-05-19. 

25. ^ "Project Milestones". Blue Brain. http://bluebrain.epfl.ch/Jahia/site/bluebrain/op/edit/pid/19085. Retrieved 2008-08-11. 

26. ^ "News and Media information". Blue Brain. http://bluebrain.epfl.ch/page18700.html. Retrieved 2008-08-11. 

27. ^ J. D. Bekenstein, "Black Holes and the Second Law", Lettere al Nuovo Cimento, Vol. 4, No 15 (August 12, 1972), pp. 737-740, doi:10.1007/BF02757029, Bibcode: 1972NCimL...4..737B. Mirror link.

28. ^ Paul Reber, What Is the Memory Capacity of the Human Brain?, Scientific American, May 2010.

29. ^ Roos, Dave, Eternal Life Through Cloning, g4tv.com. Retrieved 31 March 2007.

10.  링크

• Blue Brain Project
• The mind uploading OpenCourseWare course at the Bibioversity
• Reverse Engineering The Brain from IEEE Spectrum
• Reverse-engineer the brain from National Academy of Engineering
• The Duplicates Paradox by Ben Best; theories about the problem of personal continuity
• Joe Strout's Mind Uploading Home Page
• "The Day You Discard Your Body" by Marshall Brain
• Winter of our Consciousness, article in The Future Fire 3
• Reality 3.0: Uploading, Hypermediation & Paradise Engineering by Paul Hughes
• Transhumanist writings on uploading from the Foresight Institute
• Society of Neural Prosthetics and Whole Brain Emulation Science

Carboncopies

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