DNA는 코딩 언어였다! '생명=계산'이라는 대담한 통찰
(thereader.mitpress.mit.edu)생명은 계산인가? 튜링과 폰 노이만의 통찰
- DNA는 실제로 프로그램처럼 작동함
- 생물학적 계산은 병렬적·확률적·분산적 구조를 가짐
- 무작위성과 병렬성은 현대 AI에도 핵심 원리로 활용됨
- 중앙처리장치 없는 분산 계산은 생명 시스템과 유사함
- 신경 세포 자동자(NCA)는 생명 현상을 계산적으로 모사
서론: 생명과 계산의 연결
- 1994년, 폰 노이만이 구상한 자기복제 자동자가 시뮬레이션으로 입증됨
- 튜링과 폰 노이만은 생명 과정이 계산 논리와 동일할 수 있음을 선구적으로 제시
- DNA는 단순한 비유가 아니라 실제로 ‘코드’로 작동하여 단백질 합성을 지시
본론
1. 생물학적 계산의 구조
- 병렬적: 수많은 리보솜이 동시에 단백질 합성 수행
- 분산적: 세포, 미생물, 바이러스 모두 독립적으로 코드 실행
- 확률적: 분자 운동은 무작위적이지만 통계적 경향을 통해 의미 있는 방향성 확보
2. 무작위성과 병렬성의 기능
- 무작위성은 기능적 자원으로 활용됨 (예: 난수 생성, 확률적 알고리즘)
- 튜링은 초기 컴퓨터(Ferranti Mark I)에 난수 명령을 포함시킴
- 현대 AI 학습(확률적 경사하강법, 온도 매개변수, GPU 병렬처리)에서 핵심 역할
3. 중앙처리장치 없는 계산 방식
- 초기 컴퓨터는 진공관의 제약으로 중앙 집중식 구조(von Neumann architecture) 채택
- 튜링: 형태발생학·무조직 기계(초기 신경망) 연구 → 분산 계산 가능성 제시
- 폰 노이만: 셀룰러 오토마타 설계 → 단순한 규칙으로 자기복제 이론 정립
4. 계산의 보편성과 다중 실현성
- 계산은 하드웨어에 종속되지 않음 (플랫폼 독립성)
- 어떤 컴퓨터도 다른 컴퓨터를 모사할 수 있으나 속도 차이는 존재
- 1994년 자기복제 자동자 구현은 고성능 처리 자원 필요로 인해 늦게 실현
5. 현대적 확장: 신경 세포 자동자(NCA)
- 2020년, 신경망과 셀룰러 오토마타 결합 → 패턴 ‘성장’ 가능
- 세포와 유사하게 국소적 규칙이 전역적 행동을 만들어냄
- 복잡한 생명 현상(재생·발달)을 계산적 모델로 모사 가능
결론: 생명의 계산적 본질
- 생명은 중앙처리장치나 고정된 논리 게이트 없이도 계산을 수행
- 병렬성, 무작위성, 분산성이 결합된 계산 구조는 생명의 핵심 원리
- 신경 세포 자동자와 같은 현대적 모델은 생명을 계산적으로 이해할 수 있는 새로운 틀을 제공함
이런 것에 관심이 있으시다면, 콴타 매거진에서 신경 세포 오토마타에 관하여 다룬 기사도 추천합니다.