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컴퓨터과학
외계 지성체 탐색
정보 이론이 외계인과 대화를 나누는 데 도움이 될까요? 만든 이: Brit Cruise
동영상 대본
제가 알고 싶은 것은 아주 간단한 의문에 대한 답입니다 지적인 존재가 단지 우리뿐일까요? 4천억개의 수 많은 별의 은하에서 다른 은하의 백분의 일의 크기
밖에 안되는 이 곳에서요? 그다지 타당성 있는
얘기는 아닙니다 현대의 외계 지적생명체에
대한 연구 SETI는 1959년에 코넬대학교의 두 물리학자 쥬세피 코키오니와 필립 모리슨이
시작하였습니다 그들은 네이처지에
전파와 전자파를 이용한 성간 통신의 가능성에
대한 글을 게재했습니다 이 통신이 작동하기 위해서는 학자들은 어떤 지적 문명이라도 전파를
전송하는 법을 알 것이라고 가정합니다 이 가정은 인류가 이 방법을 알기까지
80년이 걸렸다는 것에 기초로 합니다 그 전에 알렉산드로 볼타의 전지와
전류에 대한 발명이 있었죠 이 전제는 꽤 간단합니다 우리는 전선을 통해 작은 전기
신호를 보내는 것으로 전파를 만들 수 있습니다 이 파동은 공기 중으로 전파되어 약간의 간섭과 함께
우주로 전파될 겁니다 이 전파 또는 전자기파가 전송되면 안테나로 전송받아 전기 신호로
다시 바꿀 수 있습니다 1960년에
프랭크 드레이크는 처음으로 다른 태양계에서 온 신호를
조사하는 연구를 했습니다 마치 라디오 튜너를 돌리는 것처럼 드레이크는 하늘을
스캔하려고 했습니다 희미한 전파 신호를 찾기 위해서 말이죠 그 신호가 외계에서
왔을 수 있었으니까요 비록 이 첫번째 시도가 의미있는 발견을
해내지는 못했지만 학자들은 이 때부터
별을 스캔해왔습니다 그러니까 몇 십년 안에는 멀고 이국적인 문명으로부터
신호를 받을 수 있을지도 모릅니다 그리고 그 결과로
지구의 모든 것들이 바뀌게 될 겁니다 가능한 얘깁니다 SETI 연구의 흥미로운 점은 우리가 외계 지적 생명체를
찾고 있다고 주장하지만 어떤 신호가 지적인 신호인지
정의할 수 없다는 것입니다 시작점을 말하자면 자연이 만들어 내지 않는
신호를 찾는겁니다 우리가 이해하는 매커니즘을
통해 만들어지지 않는 것을요 여기서 중요한 의문점이 발생하죠 그 신호가 지적인 곳에서 온다는
것을 어떻게 알 수 있을까요? 1961년의 첫 SETI 회의에서 존 릴리는 학자들이
돌고래의 언어를 연구하는 것이 외계신호의 형태를 파악하는데
도움이 될 것이라고 제안했습니다 초창기의 SETI 연구는 로렌스 R.도일과 브랜다 맥코완의
연구에서 절정을 이루었습니다 도일과 맥코완의 연구는 다음과
같은 가정에 기초했습니다 인간과 동물의 의사소통
시스템에는 비슷한 점이 있으면 외계의 의사소통 시스템도
비슷한 점이 있을 것이라는 겁니다 그들은 성인과 아기 돌고래의
긴 음성을 분석했습니다 돌고래의 경우에는 휘파람과 딸깍거리는
소리로 이루어져 있었습니다 아기는 음성을 흉내내는 과정
속에서 말하는 것을 배웁니다 점점 더 많은 소리 신호를
배우면서 말이죠 하지만 옹알이를 하는 동안에는 소리는 무작위로 만들어지거나 비구조적입니다 이것을 보기위해
도일과 맥코완은 소리신호와 주파수 혹은 빈도수에 대해 그래프를 정리했습니다 그리고 주파수에 대해
그래프를 정리했는데 가장 흔한 신호를 왼쪽에 가장 안 쓰이는 신호를
오른쪽에 배치했습니다 아기의 경우에는 기울기가
낮은 편이었습니다 소리 신호가 일정하거나
랜덤했기 때문입니다 하지만 부모의 언어를
배운 아이의 경우에는 그들의 소리 레퍼토리는 그들이 노출되어왔던 언어와
비슷하게 줄어들었습니다 결과적으로 소리 구조는
말하기 패턴에 달려 있다는거죠 따라서 이 그래프의 기울기는 45도 각도로 근접하게 되거나 로그 그래프에선 -1의 기울기에
가까워지게 됩니다 이것은 지프의 법칙으로
알려져 있습니다 흥미로운 점은
이런 식의 기울기가 여러가지 언어들 속에서도
나타난다는 것입니다 모든 인간이 공유하는
패턴이라는 것이라는 거죠 더 놀라운 점은 이 패턴이 도일과 맥코완이 동물의
의사소통을 연구할 때도 나타났다는 것입니다 그들은 아기 돌고래가
내는 휘파람 소리가 아기의 옹알이와 비슷한 패턴을
가진다는 것을 알아냈습니다 갓 태어난 돌고래의 휘파람은 비구조적입니다 그들이 성인 돌고래가 될 때 쯤이면 그래프의 기울기가 -1에 가까워집니다 마치 인간처럼요 하지만 이러한 분석은 단지 개개의 신호나 단어만 관찰합니다 인간이나 돌고래의
의사소통 시스템의 더 심오한 언어 구조에
대한 언급은 없습니다 이 심오한 언어 구조에 대해
예를 들어 얘기해보죠 만약 제가 책에서 무작위의
단어를 고르고 당신에게 맞춰보라고 한다면 당신은 어떤 단서도 없기 때문에 그냥 짐작해야 할 것입니다 대신에 제가 책에서 임의의
단어를 말해주고 다음에 나올 단어를
맟춰보라고 하면 당신은 여전히
짐작해야 하겠지만 좀 더 쉬울 것이라는
사실을 알 수 있습니다 만약 제가 연속되는
두 단어를 주고 세번째 단어를
맞춰보라고 하면 더 맞추기 쉬워질겁니다 만약 제가 연속되는
세 단어를 주면 이 추세는 계속 이어지겠죠 맞추는 것은
점점 쉬워질겁니다 언어의 구조로 인해 짐작의 폭이 줄어들게 됩니다 더 긴 단어의 목록을
미리 알 수록 말이죠 이것이 우리가 직관에 의해
서로의 문장을 끝낼 수 있는 이유입니다 이것을 정량화 시키기 위해
도일과 맥코완은 클라우드 섀넌의 엔트로피의 척도 혹은 놀라움의 척도를 사용했습니다 엔트로피는 이렇게
말할 수 있습니다 다음 단어를 예측하는데 필요한 네 아니오로 답하는 질문의 개수나
비트 같은 것이라고요 예측 가능성이 증가할수록 정보 엔트로피는 감소합니다 도일과 맥코완은 이 엔트로피를 여러가지 깊이
차수로 계산했습니다 그러니까 하나의 단어는 일차 두 개의 단어는 이차 세 개의 단어는 삼차
이런 방식으로요 이 깊이와 정보 엔트로피의 값으로
그래프를 그렸습니다 성인의 경우에는
예측할 수 있듯이 깊이가 깊어질수록 정보 엔트로피가
감소하는 것을 발견했습니다 이것은 우리의 의사소통 시스템의
구조에 대한 결과입니다 놀랍게도 도일과 맥코완은 같은 것을 돌고래 언어에 대해서도 적용했고
같은 패턴을 발견했습니다 돌고래 의사소통 시스템은 소리가 길어질수록 정보 엔트로피가
감소하는 것을 보여줍니다 이것은 돌고래의 의사소통 시스템에도 어떤 규칙 구조가 있어서 돌고래들도 서로의 문장을 예측할 수
있다는 것을 의미합니다 무작위의 신호의 모음을 보면 이 엔트로피 그래프는
일정한 선입니다 소리 사이의
의존 조건이 없기 때문입니다 이 의사소통 시스템의 패턴이 인간과 동물
모두한테 발생하기 때문에 도일과 맥코완은 엔트로피의 감소가 지식의 전달에 있어
필수라고 주장합니다 도일이 말하는 것처럼 우리가 좁은 범위의
신호를 받을때 지프 그래프에서 기울기 -1을 가지고
섀넌 엔트로피에서 높은 값을 가진다면 외계의 지적인 신호라고 할 수 있죠 이 모든 것들은 간단한
전제를 기반으로 합니다 외계인들도 서로의 문장을
예측하여 끝낼 수 있다는 것이죠 우리와 소통하는 것을
도와드릴까요? 내가 어떻게 말을
할 수 있다고 생각하나? 나는 와이먼 박사와 합성을 했기 때문이다 이제 와이만 박사의
기능도 포함하게 되었다 와이만 박사의 죽음이 꼭 필요했나요? -그의 희생으로 나는 소통할 수 있다 다른 인간 또는 동물의 언어나
문화에 대한 이해 없이도 클라우드 섀넌의 엔트로피
척도의 단위를 통해 의미에 상관없이 이러한 구조의
존재를 알 수 있게 되었습니다 클라우드 섀넌의 정보 모델은 전신을 통한 전송시간을 줄이려는
바람에서 시작되었습니다 이것은 정보의 국제적 단위인
비트 이 하나의 차이가 우리의
정보 산업의 기반이 되게 했습니다 현대 세계를 이끌어 나가는
디지털과 네트워크 기술은 클라우드 섀넌의 아이디어의
힘과 지속성을 중심으로 합니다 비트는 항상 존재할 것이고 정보 이론의 연구는 기술과 사회의 혁신에
중요한 역할을 계속할 것입니다 지구에서 그리고
그 너머까지도요 만약 우리가 연구할 만한
그럴듯한 주장이 있다면 저는 더 멀리까지
연구할 겁니다 만약 그럴듯한 주장 중에 저 우주 밖에는 아무도
없다는 주장이 있다면 우리가 틀릴 수도
있다는 것을 잊지말고 더 탐구해야 합니다 왜냐하면 의문이 가장
중요한 것이니까요 그게 우주에서의 우리의
위치를 정해줄 겁니다 우리가 누구인지도 말해주고요 그러니까 다른 문명을 찾는 것은
충분히 가치있는 일이라고 전 생각해요