전달물질
뇌 연구는 1970년대 이후 다시 새로운 발전이 있었다. 그 하나는 뇌의 전달 물질에 관한 연구이다. 뇌는 전기 펄스로 표현되는 정보를 모아서 계산하여 그 답을 다음 뉴런에 전달하는 전기적인 회로망이지만 뉴런끼리의 정보 전달 과정에서는 화학물질을 사용한다. 그리고 이 화학물질의 종류는 정보처리를 수행하는 장치인 동시에 화학적인 정보도 처리한다.
뇌의 가소성
또 한가지 새로운 뇌 연구의 전개는 뇌의 가소성(可塑性) 즉, 뇌가 가변적인 구조를 갖고 있음이 실증된 것이다. 뇌의 설계도는 유전자 속에 쓰여 있지만 실제 뇌는 유전자에 정해진 대로 만들어진 딱딱하고 고정된 스시템이 아니다. 뇌는 생물이 살아가는 동안에 그 환경과의 상호작용을 통하여 자기의 구조를 바꿀 수 있는 유연한 시스템이다. 변동하는 환경 속에서 생물이 살아 남기 위한 위해서 그러한 뇌의 가변성은 대단히 중요하다. 이 가변성의 비밀이 겨우 해명되기 시작했다.
뇌 연구의 구성적 방법
한편 정보 기계로서의 뇌를 바라보면 뇌의 분자 기구를 안다고 해서 뇌의 본질을 알 수 있는 것은 아니다. 정보처리를 해내는 뇌의 본질을 규명하기 위해서는 뇌의 정보 표현과, 그 다이나믹성의 원리를 규명해야 한다. 현재 우리가 뇌를 구성하는 뉴런에 대해서는 개개의 동작과 그 결합을 알고, 그것을 컴퓨터상에서 표현 가능하다면 뇌의 동작을 완벽히 시물레이션할 수는 있다. 그러나 이것으로 뇌의 정보 원리가 규명된 것은 아니다.
이는 유체역학에서 모든 분자의 충돌을 시물레이션 한다고 해서 이것으로부터 나비아-스토크 유체역학법칙이나 난류의 법칙을 알 수 없는 것과 동일하다. 이러한 정보처리와 관련된 뇌 연구 방법론에서 빼 놓을 수 없는 것이 '구성적 방법' 또는 '신경모델링'이다. 즉, 이는 뇌의 기본구조인 뉴런에 대한 엄밀한 신경모델링을 바탕으로 하고 논리적 사고에 의하여 뇌의 모델을 만들어 그 동작을 관찰함으로서 원리를 추측하는 방법이다. 물론 뇌가 단순히 하나의 대원리만으로 이루어지는 것은 아닐 것이다. 실제 뇌는 이러한 원리를 몇 개 조합하여 분자기계라는 생물학적 속박하에서 실현된 것이다. 따라서 필연적으로 복잡한 것이 된다. 이런 분야의 학문이 최근에 체계를 갖추기 시작한 Computational Neuro-Science(신경과학)이다.
이러한 분야의 시작은 1943년 미국의 수리과학자 멕컬럭과 피츠(McColluch,Pitts)에 의한 뉴련의 정보처리 기능에 대한 형식뉴런모델의 제안에서 부터라고 할 수 있겠다(결국에는 뇌의 이론이 아니라 전자계산학의 원류가 되었지만....). 그들은 형식 뉴런에 의하여 논리연산의 기본인 AND, OR. NOT 연산이 가능함을 보였다. 논리연산이란 이 세가지 연산의 조합에 의해 모두 실행할 수 있으므로 신경계는 논리적인 완전계라고 할 수 있다. 즉, 튜링기계가 계산하는 것은 신경회로망도 계산할 수 있다는 것이다.
이 이론은 높은 관심을 보였으며, 그러부터 자동장치(Automaton)이론, 형식언어 이론 등이 발전되어 현재의 전자계산학이나 컴퓨터가 근본적으로 다르다는 것은 이미 노이만이 간파했었다. 뇌 동작의 기본은 여러 요소의 아날로그적 상호작용에 의한 병렬처리과정으로, 이것을 0과 1의 2진법으로 대치하는 것은 적당하지 않다. 즉, 뇌의 병렬정보처리는 하나의 협동 현상 같은 것으로 이루어진다고 추측하였다.
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