문서의 임의 삭제는 제재 대상으로, 문서를 삭제하려면 삭제 토론을 진행해야 합니다. 문서 보기문서 삭제토론 지능 (문단 편집) === 신경과학 === 최근에는 지능에 대한 연구 주도권이 [[심리학]]에서 [[신경과학]]으로 이동하는 흐름이다. 신경과학의 특징은 [[인간]]의 [[뇌]]를 단순히 [[단백질]]로 이루어진 생물학적 [[컴퓨터]]라고 가정한다는 것이다. 따라서 이 신경과학의 관점에 따르면 기존의 심리학적 접근방식은 [[모니터]]를 통해서 나타나는 화면과 상호 작용을 통해 [[프로그램]]을 [[소프트웨어]]적으로 해석하려는 시도에 불과하다. 접근 방식의 특성상 소스 코드를 확인하는 것이 불가능하기 때문에 확실한 작동 과정을 완벽하게 추적할 수가 없고 그 범위도 소프트웨어 자체에 대한 이해만 올릴 수 있을 뿐이다. 다시말해 [[컴퓨터]] 화면보고 나타난 화면을 보고 작동 방식을 연구하니 그건 그냥 [[게임]] 공략집을 쓰는 것과 마찬가지란 의미다. 물론 행복이나 사회적 기능이라는 목표를 달성하기 위해 하는 인생 게임의 게임 공략이 중요하지 않은 것은 아니다. 그러나 [[신경과학]]은 아예 [[컴퓨터]] 본체를 뜯어 전기 신호가 이동하는 방향을 확인하고 그것이 [[모니터]]에 출력되는 과정에서 그래픽카드의 작동 방식을 확인해보는 방식이기 때문에 구동 과정에 대한 물리적인 이해까지 가능하고 구동 기계를 알고 있기 때문에 [[소프트웨어]]가 어떤 식으로 짜여져있는지 보다 정확한 추정이 가능하다. 정확한 소스 코드와 정보 이동 방향을 확인하기 때문에 응용 방법도 무궁무진한데 그 중 한가지 예가 인간의 인지 기능이 각각의 연산 능력을 가진 [[CPU]]([[뉴런]])들이 [[정보]]의 패킷(정보 단백질)을 신경(정보 커널)을 통해 네트워킹에 가까운 형태로 의식(운영 체제)을 구동하는 것에 착안한 것이 [[알파고]]로 유명해진 [[빅데이터]]를 기반으로 한 [[인공지능|AI]] 설계이다. 기초적인 수학적 로직에서 출발하는 방식의 기존의 연역적 [[인공지능|AI]] 설계를 벗어나 수많은 데이터를 다수 반복시켜 교차검증하게 하는 방식의 [[인공지능|AI]]를 구현해본 결과 기존 AI보다 월등한 성능을 보여주고 성능이 향상될수록 정말 [[인간]]과 구분하기 힘들 만큼 비슷해지는 것까지 확인하는 등의 성과를 내고 있기도 하다. 이 응용을 특별히 언급하는 이유는 인간의 지능을 공학적으로 [[역설계]]하는 데까지 이르고 있다는 것을 말한다. 심리학적 접근방식으로 접근해서 얻을 수 있는 최대치가 좋은 게이머라면, 이런 신경과학적인 접근방식에서는 프로그래머 + 컴퓨터 엔지니어가 되는 게 목표라는 뜻이다. 그렇게 되면 모니터에 나오는 결과치를 해킹하는 것까지 가능하므로, 심리학적 연구의 목표까지도 얼마든지 마음대로 조작할 수 있게 된다. 행복과 사회적 기능이라는 목표를 달성하기 위해 꼭 정해진 소프트웨어(의식)를 잘 굴릴 필요는 없는 것이다. 그냥 살짝 치트([[약물]], [[수술]], [[유전자]] 조작)만 쳐줘도 되기 때문이다. 소프트웨어 구동 자체에 문제가 있는 질환들, 이를테면 [[조현병]]・[[알츠하이머]]・자폐 스펙트럼 질환・지적장애등의 저지능・학습장애・각종 인격장애 같은 것들은 심리학적 접근으로는 그저 문제자체에 깔짝깔짝만 댈 뿐 속수무책이지만 신경과학적 접근에서는 오작동지점만 정확히 알면 얼마든지 수리할 수 있는 완치가 가능한 질환이 된다. 생명윤리적 문제 때문에 프로그램 자체를 바꾸는 시도가 어렵다고 해도 소프트웨어의 소스코드를 더 잘 알고 있으면 그냥 잘하기만 하는 것에도 보다 정확한 접근이 가능하다는 장점이 있기 때문에 심리학의 목표도 신경과학적 접근으로 더 달성하기 쉬워질 수 있다. 이런 점 때문에 최근 지능에 관한 [[논문]]은 psychology [[논문]]을 싣는 학회지보다 Neuroscience [[논문]]을 싣는 학회지가 훨씬 더 많은 자금 투자를 받고 연계학과가 개설되는 등 약진하고 있는 흐름이다. 물론 가능성이 많고 성과를 내고 있지만 [[신경과학]]의 속도나 연구 결과들에 지나친 환상에 빠지는 것도 좋지는 않다. 신경과학의 단점은 정상적인 재료를 구해 마음껏 실험하는 게 사실상 불가능하다는 점이다. 위 문장을 다시 말하면 정상적 인간의 뇌를 자기 마음대로 수천명씩 [[실험]]하다 버린다는 의미가 되니 얼마나 연구하기 어려운 분야인지 짐작이 갈 것이다. 그러다 보니 표본을 구하기가 매우 어려운데 중증 치매환자나 조현병 환자 같은 비정상적 뇌는 어렵게 구할 수 있다 해도 이렇게 어렵게 구한 표본의 수도 충분할 수가 없기 때문이다. 이러다 보니 원래도 만들기 어려운 인간의 통제군을 만드는 것은 꿈도 꾸기 어렵고 실험 방식도 극히 소극적인 관찰 이외에는 딱히 손쓰기가 어렵다. 정상인은 자신의 뇌를 전혀 침습적이지 않은 방식으로 관측하는 것 이외에는 절대 참여하지 않고 질환자라고 해서 자신의 [[뇌]]를 치료 목적이 아닌 [[과학]] 실험의 대상으로 내던지는 것에 동의하는 사람은 없다. 이 문제는 바로 연구결과의 신뢰성과 직결되는데 표본의 수가 의미있는 통계치가 되도록 확보하는 게 어려우니 결과를 확대 해석하거나 조작해서 추가 연구를 이끌어내려는 욕망에 연구자들이 자주 휘말리기 쉽다. 따라서 신뢰성 논란도 생기고 재현성도 떨어지는데 검증하기도 어렵다는 문제가 있다. 저 모든 과정에 실험 참여자들이 충분해야 하는데 그만한 [[뇌]]를 다 어디서 구하겠는가. 다만 이 문제는 사람의 중요 장기를 다루는 과학 분야가 항상 겪는 문제이며, 뇌는 특히나 조금의 손상도 용납하기 어렵고 대체도 불가능한 장기이기 때문에 어쩔 수 없는 부분이 있다. 반면 심리학적 접근방식은 실험 대상자를 찾는 게 원래 그다지 어렵지 않았고 요즘에는 상담 정도 받는 것에 대한 대중적인 저항도 낮아져서 점점 더 표본을 구하기가 쉬워졌고 신경과학에서 얻은 지식을 받아들여 기존 이론을 검증하고 새 이론과 분과를 개척하는 학제간연구 방식으로 일정한 성과를 거두고 있으니 좋든 싫든 같이 갈 수밖에 없는 방식이다. 그러니 어느 한쪽 분과만이 필요하다는 평가는 하지 말자. 지능에 관련된 [[유전자]]는 2번 염색체의 CREB : [[학습]]과 [[기억]]에 반드시 작동해야되는 [[유전자]]. 6번 염색체의 IGF2R: 스마트 유전자로 불리며, [[IQ]] 160 이상의 [[청소년]] 유전자들의 공통적인 변이가 있는 장소.7번 염색체의 FOXP2: 문법 유전자이며, [[돌연변이]]가 생기면 발음이 부정확하고 [[문장]] 이해력이 떨어진다. 12번 염색체의 PAH:이 유전자의 이상은 페닐케톤뇨증을 유발하며, 지능 발달을 지연시킨다. 15번 염색체의 UBE3A:결실되면 발달 지체와 [[언어]] 장애를 보이는 안젤만 증후군이 발생한다. 16번염색체의 CREBBP:학습에 관련된 유전자로 CREB(2번유전자)의 활동을 돕는다. 특히 이 유전자들 중에서 6번염색체의 IGF2R이 가장 IQ에 관여한다는걸로 알려져있다. 즉, 지능에 관련된 [[유전자]]는 [[남]]-[[여]] 둘다 영향을 준다는점.저장 버튼을 클릭하면 당신이 기여한 내용을 CC-BY-NC-SA 2.0 KR으로 배포하고,기여한 문서에 대한 하이퍼링크나 URL을 이용하여 저작자 표시를 하는 것으로 충분하다는 데 동의하는 것입니다.이 동의는 철회할 수 없습니다.캡챠저장미리보기