생물학을 사랑했어야 했던 나 (2020)

 (jsomers.net)
2P by GN⁺ | ★ favorite | 댓글 1개
  • 고등학교 생물학은 생명의 비밀을 추적하는 탐구가 아니라 이름과 결론의 암기로 전달되어, 배아 분화·유전·면역 같은 주제의 놀라움을 가려버림
  • 같은 DNA를 가진 세포들이 서로 다른 운명을 갖는 과정은 화학적 구배, 유전자 발현 변화, 단백질 신호의 연쇄로 보면 생물학 전체를 여는 질문이 됨
  • Oswald Avery의 박테리아 실험처럼 실제 생물학은 질문과 실험에서 출발하지만, 교과서는 발견 과정을 덜어내고 결과만 남겨 수학 교육의 공식 암기와 닮아 있음
  • 현대 생물학과 면역학은 용어와 예외가 많지만, DNA·RNA·단백질·세포 신호를 물리적 구조와 움직임으로 보면 추상 흐름도보다 이해하기 쉬워짐
  • 생물학 교육에는 그림, 애니메이션, 확대형 지도, 시뮬레이션, 물리 모델 같은 시각적 사고 도구와 과학자의 시행착오를 보여주는 서사가 필요함

암기로 전달된 생물학의 문제

  • 생물학 수업은 Golgi apparatus, Krebs cycle, mitosis, meiosis, DNA, RNA, mRNA, tRNA 같은 이름을 나열하는 생기 없는 암기처럼 느껴짐
  • 모든 세포가 같은 DNA를 가진다는 사실 자체는 놀랍지만, 교과서는 그 경이로움을 충분히 전달하지 못함
  • Lewis Thomas의 _The Medusa and the Snail_은 정자와 난자가 결합한 하나의 세포에서 인간의 뇌를 낳을 계보의 세포가 생긴다는 점을 지구의 큰 경이로 다룸
  • 배아 분화는 생물학 전체를 여는 질문임
    • 배아액의 화학적 구배가 일부 세포의 유전자 발현 프로그램을 약간 바꿈
    • 배아는 “위”와 “아래”를 구분하게 됨
    • 한쪽 끝의 세포가 다른 단백질을 만들고, 그 단백질들이 더 정교한 화학 신호를 방출함
    • 이 연쇄를 거쳐 뇌세포와 발세포 같은 차이가 생김
  • Douglas Hofstadter의 _Gödel, Escher, Bach_를 거치면 세포는 재귀적으로 자기 수정하는 프로그램처럼 이해될 수 있음
    • DNA가 RNA를 만들고, RNA가 단백질을 만들며, 단백질이 DNA에서 RNA로의 전사를 조절함
    • 이 구조는 작은 Lisp 프로그램에서 매크로가 매크로를 낳는 모습에 비유됨

질문과 실험이 빠진 교과서

  • 생물학 수업은 생명의 비밀을 찾는 탐구가 아니라, 실제 생물학자들의 질문과 실험을 건너뛴 결론 모음에 가까웠음
  • Oswald Avery의 1940년대 실험은 유전 물질을 둘러싼 중요한 미스터리를 보여줌
    • Streptococcus 박테리아에는 접시에서 거칠게 자라는 균주와 매끄럽고 빛나는 균주가 있었음
    • 매끄러운 균주를 거친 균주와 섞으면 이후 세대가 모두 매끄러워지는 현상이 관찰됨
    • 당시 많은 전문가는 단백질이 형질을 담당한다고 봤지만, Avery는 핵산의 역할을 의심함
    • 원심분리기, 물, 세제, 산으로 매끄러운 균주에서 핵산을 정제하고 알코올로 침전시켜 섬유질 물질을 얻음
    • 그 물질을 거친 균주에 조금 넣자 다음 세대가 매끄러워졌고, 이 물질이 변형 원리로 드러남
    • 이 실험은 약 10년 뒤 이중나선 발견으로 이어지는 연구 열풍을 촉발함
  • Paul Lockhart의 “Mathematician’s Lament”는 학교 수학이 질문을 빼앗아 수학을 싸구려로 만든다고 비판함
    • 삼각형 넓이를 스스로 발견할 수 있는 퍼즐 대신, 넓이를 구하는 절차만 주어지는 식임
  • 생물학은 수학보다 더 지저분한 과목이라, 질문 없이 “lipid bilayers”와 “endoplasmic reticula”를 구분하라고 하면 사실들이 더 자의적으로 보임
  • 큰 주제는 얇고 깊은 조각으로 접근할 때 배우기 쉬워짐
    • 프로그래밍을 배울 때 작은 프로젝트가 동기와 조직 원리가 됨
    • “memoization” 같은 추상 개념도 실제 문제 해결에 필요할 때 추상성을 잃음
    • 생물학도 “배아는 어떻게 분화하는가”, “왜 내 눈은 파란가”, “햄스터는 어떻게 치즈를 근육으로 바꾸는가”, “왜 코로나바이러스는 어떤 사람을 훨씬 더 아프게 하는가” 같은 질문에서 학습이 시작됨

면역학의 복잡성과 물리적 이해

  • SARS-CoV-2와 면역계를 다루는 글을 준비하며 읽은 Cell 논문 문장은 MOI, ACE2, RNA-seq, TBK1, IFN-I, IFN-III, STAT1, MX1 같은 용어로 가득해 한 문장마다 Wikipedia를 확인해야 할 정도였음
  • 면역학은 명명 체계가 넓고, leukocytes, monocytes, lymphocytes처럼 포함 관계도 복잡함
    • 모든 interleukin은 cytokine이지만 모든 cytokine이 interleukin은 아닌 식의 관계가 많음
  • 생물학은 컴퓨팅처럼 곳곳에 평생의 작업을 숨긴 추상이 있지만, 의도적으로 설계된 시스템이 아니어서 더 어렵게 느껴짐
    • 살아 있는 시스템은 전역 가변 상태의 큰 덩어리처럼 보임
    • 어떤 것을 올리고, 그 억제자의 프로모터를 낮추는 식으로 제어가 이루어짐
    • neutrophil처럼 선천면역의 전방 플레이어도 여러 유형이 있고, 일부는 알려진 역할과 반대로 보임
  • 생물학의 바닥에는 추상이 아니라 물리적 세계가 있음
    • 20세기 분자생물학의 큰 계시는 구조와 기능의 결합임
    • DNA는 감기고 풀리며 상보적으로 자신을 복제할 수 있기 때문에 유전의 저장소가 됨
    • Hemoglobin은 산소 원자가 레고처럼 끼워지며 남은 자리를 넓히는 구조 덕분에 효율적인 에너지 저장소로 이해됨
    • 세포 신호도 단백질과 수용체의 모양이 맞물리고 변형되는 과정으로 작동함
  • 고등학교식 DNA → RNA → protein 흐름도만으로는 유전자 발현이 실제로 어떻게 “켜지는지” 이해하기 어려움
    • 포유류 DNA는 긴 이중나선 하나로 펼쳐진 것이 아니라 histone이라는 작은 원형 단백질 주위에 여러 번 감김
    • 전사 기계는 DNA 나선을 실제로 따라가야 하며, 감겨 보이지 않는 부분에는 접근하기 어려움
    • 유전자 발현은 특정 순간에 전사 기계가 DNA의 특정 부분에 접근해 RNA 전사체와 단백질을 많이 만드는 상태임
    • 섬유 구조가 조금 꺾이면 전사 기계가 볼 수 있는 부분이 바뀌고, 생성되는 단백질 분포도 달라짐
    • repressor가 DNA 위에 자리 잡아 전사 기계를 물리적으로 막는 방식도 유전자 발현 조절의 한 예임
  • RNA sequencing, 즉 RNA-seq는 얼린 세포 안의 RNA 전사체를 세어 그 순간 발현 중인 단백질의 스냅샷에 가까운 결과를 만듦
    • 결과는 유전자와 전사체 수를 대응시킨 큰 표임
    • 한 세포 종류와 다른 세포 종류, 건강 상태와 질병 상태의 차이는 이 표의 분포 차이로 볼 수 있음
    • RNA-seq 결과는 고차원 공간의 벡터로 표현되며, 세포는 자기 조절과 환경 적응에 따라 이 발현 공간을 움직임

그림, 방법, 역사로 배우는 생물학

  • David Goodsell의 The Machinery of Life는 손으로 그린 일러스트로 세포를 빠르고 혼잡한 장소, 단백질 기계들로 가득한 세계로 다시 보여주는 책임
    • 세균의 편모 모터를 맥락 속에서 보여주고, 확대 그림과 기능 요소 그림으로 서로 다른 스케일을 연결함
    • “방이 쌀알로 가득 찬 모습을 상상하면 손끝을 이루는 10억 개가량의 세포를 떠올릴 수 있다”는 식으로 규모를 감각화함
  • 세포 세계에서는 움직임이 주로 무작위 확산으로 이루어짐
    • 세포 안 단백질은 주변 물 분자에 사방에서 두들겨 맞아 빠르게 튀지만, 멀리 가는 데는 오래 걸림
    • 큰 거리를 이동하기에는 매우 느리지만, 짧은 거리에서 탐색하기에는 매우 빠름
    • 세포 안 단백질은 붐비는 파티에서 방을 가로지르는 데 한 시간이 걸리지만, 그동안 모두와 60만 번 부딪히는 상황에 비유됨
  • William W. Cohen의 A Computer Scientist’s Guide to Cell Biology는 생물학 논문을 읽을 수 있는 수준의 “reading knowledge”를 목표로 한 책임
    • 세포 크기의 물체는 주변 분자와 여러 번 스치기 때문에 막 표면의 0.02%만 특정 단백질 p의 수용체여도, 전체 표면이 수용체로 덮인 경우의 절반 정도 효율을 낼 수 있음
    • Cohen은 세포 크기의 물체가 높은 대역폭을 가져 수백 가지 화학 신호를 인식하거나 흡수할 수 있다고 봄
  • 생물학 방법을 배우는 일은 개별 사실을 배우는 것만큼, 때로는 그보다 더 유용함
    • 원심분리기로 밀도가 다른 조각을 분리함
    • gel electrophoresis로 크기가 다른 물질을 분리함
    • Western blot은 젤을 특수 종이에 옮기고, 특정 단백질에 결합하는 항체와 그 항체에 결합하며 형광을 내는 또 다른 항체를 사용함
    • Flow cytometry는 형광 항체로 세포를 태그하고, 한 번에 하나씩 튜브를 통과시키며 레이저와 전하로 분류·계수함
    • 유전자 조작으로 원하는 분자 기계를 만들거나, 유전자를 하나씩 끄거나, 동물 전체의 게놈을 편집해 관찰함
    • Western blot, flow cytometry, RNA-seq 같은 방법은 많은 논문에서 반복해서 등장함
  • Horace Freeland Judson의 The Eighth Day of Creation: Makers of the Revolution in Biology는 발견 이전의 과학을 보여주는 책임
    • Francis Crick, Jacques Monod, François Jacob 및 주변 인물들과의 대화, 논문과 편지를 바탕으로 분자생물학 혁명을 다룸
    • tRNA 발견 전에는 RNA가 아미노산별 주머니를 만들어 단백질을 합성한다는 모델 등이 진지하게 고려됨
    • 단백질 합성이 adapter를 통해 이루어지고 핵산이 주형보다 디지털 코드에 가깝다는 생각은 큰 놀라움이었음
    • 교과서의 반대편에서, 발견 이전의 오해와 우회로를 포함한 실무자의 시야를 제공함

생물학 이해를 위한 도구와 서사

  • 면역계를 공부하는 과정에서 Bret Victor식으로 생물학 이해를 쉽게 만드는 도구가 필요하다는 생각이 이어짐
  • YouTube에는 보이지 않는 것을 보이게 만드는 강력한 설명자가 있음
  • 웹에서는 Markdown 입력창만 있어도 문서를 비교적 쉽게 만들고 공유할 수 있지만, 그림과 애니메이션 제작은 훨씬 어려움
    • 생물학 과정 이해에는 그림과 애니메이션이 필수적임
    • iPad Pro로 RNA-seq를 설명하며 실시간으로 그리는 방식은 Khan Academy식 강의와 비슷한 경험을 만듦
  • 더 쉬운 생물학 시각화 도구가 필요함
    • pattern brushes in Adobe Illustrator, BioRender, CellPAINT처럼 복잡한 객체를 덜 지루하게 그리는 소프트웨어가 필요함
    • Molecular Maya 같은 도구가 더 단순해져, Bret Victor의 Stop Drawing Dead Fish처럼 제스처로 애니메이션을 만들 수 있어야 함
    • 벡터 그래픽과 Undo 이력을 활용하면 Wikipedia나 Stack Exchange 같은 지식 프로젝트에서 서서히 개선되는 협업 편집 이미지가 가능해야 함
    • Ninja Nerd 강의의 화이트보드 그림에서 일부를 선택해 하위 도표로 연결하고, 여러 사람이 채워 넣는 확대 가능한 계층형 지도도 가능해야 함
  • 생물학은 눈에 보이지 않는 작은 기계들의 세계라 시뮬레이션에 잘 맞음
    • 3D 인터랙티브 시뮬레이션을 만드는 데 필요한 전문 기술이 너무 많음
    • MockMechanics나 Minecraft처럼, 혹은 그보다 나은 생물학 중심 도구가 필요함
    • Watson과 Crick의 발견도 특별히 제작된 물리 모델에 의존했음
    • Bret Victor의 Dynamicland는 컴퓨터를 이용해 대화하듯 빠르게 모델을 만들 수 있는 몰입형 협업 공간을 상상함
  • 면역계 글을 쓰는 과정에서 손에 들고 조작할 수 있는 모델, 면역 반응 중 상피 안을 걸어 다니는 박물관, 텍스트처럼 검색·복사·공유·조합 가능한 물리적 공간의 아이디어가 필요했음
  • 생물학에는 다른 과학처럼 낭만이 있으며, 팬데믹에서 강력한 백신이나 싸고 빠르고 신뢰할 수 있는 검사를 제공하는 사람은 아이들이 꿈꿀 수 있는 이름이 되어야 함

읽을거리

함께 보면 좋은 글 β

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Hacker News 의견들

  • Krebs cycle처럼 시험에 내기 쉬운 “우리가 아는 것”에 너무 치우쳐 있고, 실제로는 “어떻게 알아냈는가”에 초점을 둬야 함
    예를 들어 A Brief History of Everything이 따라가는 식으로, “질량이 다른 동위원소를 써서 DNA 속 인에 대해 알아냈다” 같은 과정이 더 중요함
    일반적으로 “무엇”은 역사 없이는 의미가 없음. 20세기 중반에 왜 DNA를 찾고 있었는지, 그전에 무엇을 알고 있었는지까지 과학을 수사처럼 되짚는 편이 아이들에게 훨씬 유익함. 세포소기관 사실 몇 개보다 탐구 경로를 이해하는 능력이 더 이식 가능함
    그래도 내가 생물학을 선택 과목에서 버린 진짜 이유는, 물리·화학에 비해 생물학이 똑똑한 학생의 과목으로 여겨지지 않았기 때문임. 생화학 주기를 암기로 밀어붙일 수 있다는 점도 있고, 물리에 필요한 미적분보다 대개는 쉬울 수 있지만, 단순한 평판 문제도 크고 그건 합리적이지 않음
    생물학 분야에서 통계 박사후연구원으로 일하는 친구가 있는데, 실제로 생물학에는 수리력 수요가 깊게 있음. 다만 학교에 있을 때는 그걸 잘 모르는 듯함

    • 안전 검사관으로서, 어떤 규칙이 왜 있는지 설명할 때 안전 교육이 더 잘 먹힘
      명시적으로 설명하지 않으면 사람들은 스스로 이유를 만들어내고, 그게 틀릴 때가 있음. 예를 들어 “휴식 시간이라 위에서 일하는 사람이 없으니 위험 구역에 들어가도 된다 = 낙하 위험이 없다”고 생각하지만, 고정이 불량한 물건이 떨어질 수도 있고, 방사선 투과검사가 예정돼 있을 수도 있고, 바닥에 구멍이 있을 수도 있음
      규칙의 이유를 알면 그 규칙을 기억하기도 쉬워짐
    • 물리와 수학을 배울 때도 같은 경험을 했음. 금박이 움직이는 것으로 끝나는, 꽤 따분하게 느껴지는 실험들의 나열이었음
      하지만 물리학의 이야기는 매혹적임. 각 실험이 왜, 누구에 의해, 무엇을 증명하려고 수행됐는지 알면 모든 과학은 인물과 논쟁이 얽힌 연속극처럼 훨씬 흥미롭고 기억에 남음
      “얇고 깊은 조각”이라는 표현이 정말 잘 요약함. 맥락 없이 외울 것만 던져짐
      물리학 학생들은 본격적으로 배우기 전에 Brian Greene의 The Fabric of the Cosmos를 읽게 해야 한다고 봄. 생물학에도 “지금까지 아는 것과 아직 모르는 것”을 보여주는 비슷한 책이 있을 텐데, 아는 게 있으면 알려줬으면 함
    • 계산생물학 역할을 맡기 전에 바이러스학을 벼락치기했을 때, 가장 흥미로웠던 건 “우리가 어떻게 아는가”였음
      그때 과학을 갑자기 이해했고, 지난 20년 동안 “과학”이라는 이름으로 사실을 배웠지만 실제로 과학을 이해한 건 아니었다고 깨달음
      좋은 예가 Hershey-Chase experiment임. 과학은 사실을 배우고 외우는 게 아니라, 우주를 딱 맞는 방식으로 찔러서 무언가를 알아내는 창의적 과정임. 과학자는 엔지니어보다 예술가에 더 가깝고, 나는 확실히 엔지니어 쪽이라는 것도 깨달음
    • 학교 때 역사가 잘 와닿았던 이유도 이 때문임. 역사적 사실을 무작정 외우는 대신, 선생님들은 역사적 사건의 근거와 원인을 설명하라고 요구했음
      지금도 새 개념을 배울 때 이 방식을 씀. 이전에 무엇이 있었고, 왜 변화가 말이 됐는지 배우려 함
    • 10년쯤 전에 Asimov's Guide To Science를 읽고 같은 깨달음을 얻었음. 대부분의 사람에게는 우리가 아는 것을 왜 아는지 이해하는 게, 무엇을 아는지보다 더 중요할 가능성이 큼
      과학을 세계에 대한 사실들의 목록이 아니라 과정으로 보게 해주기 때문임. 이 책은 여러 분야의 당시 이해 수준을, 각각이 새 질문과 문제를 낳고 다시 연구되는 일련의 발전으로 다룸

  • “컴퓨터과학자에게 생물학자의 방법은 미친 것처럼 보일 수 있다. 문제는 세포가 너무 작고, 너무 많고, 너무 복잡해서 프로그래머가 단계별 디버거로 보듯 분석할 수 없다는 데 있다”는 부분이, 생물학 바깥 사람들이 가장 과소평가하는 지점 같음
    우리는 이제 세포와 단백질이 어떻게 작동하는지 많이 알지만, 특정 세포 안에서 제자리 상태로 정확히 무슨 일이 벌어지는지 이해하기는 여전히 극도로 어려움. 많은 측정 방법은 측정하려는 대상을 파괴하거나 바꿀 가능성이 큼. 하이젠베르크의 불확정성 원리처럼, 측정 행위가 상태를 바꿈
    모든 것이 온도, 전단력, 이온 강도, pH 등에 민감하고, 대부분의 방법은 해상도와 신호를 얻기 위해 바로 그런 손잡이를 건드림. 그래서 측정 기법을 고르기 전부터 무슨 일이 일어나고 있다고 보는지 명확해야, 그걸 망치지 않을 수 있음
    그래서 기본 원리는 많이 알아도 특정 환경에서 기능을 공학적으로 설계하기가 여전히 어려움. 공학에는 많은 측정과 되먹임이 필요함
    소프트웨어가 빠르게 공학화될 수 있는 이유도 여기서 보임. 원하는 곳에 비교적 쉽게 탐침을 꽂고, 때로는 결정론적으로 정확히 무슨 일이 일어나는지 이해할 수 있는 분야임. 소프트웨어와 비교하면 다른 분야는 모두 흐릿한 어둠 속을 찍는 셈임
    프로그램을 디버깅할 때 반복 실험 횟수를 고민해야 한다고 상상해보면 됨. 소프트웨어에서 코드가 방금 실패했는데 아무 변경 없이 다시 실행하는 건 말도 안 되지만, 다른 공학 분야에서는 방금 실패한 걸 몇 번 재시도할지 회의까지 하는 일이 있음

    • 대부분의 공학 분야의 근본 과제는 현실의 유용한 부분집합을 나타내면서도 추론하기 쉽고, 어느 정도 신뢰 가능하거나 재현 가능한 모델을 만드는 것임
      컴퓨터과학이 독특한 이유는 물리 현상을 수학 법칙을 실행하는 것처럼 보이는 기계로 길들이는 데 이례적으로 성공했기 때문일 수 있음. 물론 rowhammer나 단일 사건 오류처럼 물리가 고개를 들 때도 있지만, 오늘날 우리가 기계의 물리적 본성을 얼마나 적게 고려해도 되는지는 정말 인상적임
      다만 다른 공학 분야도 성공 정도는 달라도 비슷한 추상화를 만들려 함. 전 세계 전기공이 전자의 이상한 양자적 마음을 이해하지 않아도 전력 시스템을 만들고 추론할 수 있게 해주는 간단한 전기 표준집을 이미 만들어냈음. 생물학도 언젠가는 그렇게 될 것 같지만, 아직 한 세기쯤 이른 듯함
    • 생물학 학사 과정을 마치고 컴퓨터과학으로 옮긴 이유가 정확히 이거였음
      이제 분석화학 악몽은 꾸지 않지만, 이해할 수 없는 이유로 실험이 계속 실패할 때 생기는 자기혐오 수준을 겪고 나면 코드 디버깅의 짜증은 거의 귀엽게 느껴짐
      물론 이제는 로컬에서 LLM 호출을 돌리면 배포된 소프트웨어 버전과, 다른 조건은 모두 같아 보이는데 완전히 다른 응답이 나오는 시대라 “예전에는 그랬다”고 해야 할지도 모르겠음
    • 작은 정정: 관찰자 효과는 불확정성 원리와 다름
      불확정성 원리는 위치와 운동량 같은 두 물리량, 즉 켤레 변수는 동시에 임의의 정확도로 알 수 없다는 뜻임. 다시 말해 두 파동함수를 각각의 공간에서 동시에 임의로 작은 영역에 국소화할 수 없다는 말임
      이는 서로 푸리에 변환 관계인 두 함수에 적용되며, 위치와 운동량이 그렇다는 점과 관련됨. 용어는 조금 거칠지만 유용할 정도로는 맞음. 측정 때문에 파동함수가 변하는 것과는 관련이 없음
    • 뒷판이 용접된 스위스 시계를 분석하는 것과 비슷함
      분쇄기에 넣고 조각을 분석해 거꾸로 톱니바퀴 크기를 추정할 수는 있지만, 시계 하나만 갈 수는 없음. 한 번에 십만 개를 갈아야 하고, 그 안에는 분 길이와 시간 길이가 서로 다른 여러 시계 모델이 복잡하게 섞여 있을 수밖에 없음
      입문 생물학에서 덜 가르친다고 느낀 것 중 하나는 인간 세포가 아직도 얼마나 미지인지임. 교과서가 단백질 천 개를 나열하고 옆에 “기능 미상”이라고 쓰고 싶지는 않을 테니까. 하지만 놀라울 정도로 큰 범위에서 아직 미개척지임
      최근 몇 년 사이에도 RNA의 완전히 새로운 종류를 발견하고 있음: https://www.science.org/content/blog-post/enter-glycornas
    • Paul Sutter가 팟캐스트에서 했던 관찰이 떠오름. 아마도 우리가 끝내 알아내지 못할 창발 현상의 층이 너무 많다는 것임
      양자장 → 원자, 원자 → 화학, 화학 → 생화학, 생화학 → 세포 생명, 세포 생명 → 다세포 생명, 다세포 생명 → 의식, 개인 의식 → 사회 현상으로 이어짐
      https://podcasts.apple.com/en/podcast/ask-a-spaceman/id958825741?i=1000651175650

  • “거대한 주제는 얇고 깊은 조각으로 접근하는 게 가장 좋다”는 부분이 크게 와닿음
    프로그래밍을 처음 배울 때도 교과서는 소용이 없었고, 작은 개인 프로젝트를 하기 시작하면서야 이해되기 시작했음. 프로젝트는 동기만이 아니라 조직 원리였고, 길에서 주워 담은 무작위 철가루를 정렬하는 자석 같았음
    “메모이제이션” 같은 추상 개념도 내 문제를 풀기 위해 필요하니 배우고 싶어졌고, 내 예시의 빛 아래에서 추상성이 사라졌음

    • 이건 덜 지적인 작업에도 적용됨. 학교 수업의 교육용 소프트웨어 때문에 터치 타이핑을 배운 게 아니라, 한 여름 동안 전화접속으로 사람들과 논쟁하다가 말을 더 빨리 치려고 터치 타이핑을 익히게 됐음
    • 복잡성의 흐릿한 추상이 선명하게 맞아떨어지는 순간은 멋진 경험임
      구체적 동기와 문제 공간에 몰입하지 않고 그런 경험을 한 적은 거의 없는 것 같음. 훌륭한 글이 그 문턱까지 데려다줄 수는 있음
    • 이런 현상을 설명하는 정신 모델이나 용어가 있는지 궁금함. 비슷한 예들을 더 넓게 읽어보고 싶음

  • Smart Biology라는 사이트에 세포 시스템을 다룬 훌륭한 3D 애니메이션 영상들이 있음
    https://www.smart-biology.com/
    개인용 가격도 꽤 저렴함: https://smart-biology-academy.getlearnworlds.com/courses
    이 회사에서 일하지도 않고 금전적 이해관계도 없음. 그냥 정말 멋진 작업을 하고 있고 더 알려졌으면 좋겠음. 내가 학교 다닐 때 이런 영상이 있었으면 했음

  • 고등학교 때 생물학을 좋아했음. 선생님은 정말 지루한 편이라 수업 시간의 절반은 실제로 잤지만, 집에 가서 숙제로 교과서를 읽으면 완전히 매혹적이었음
    선생님이 언제든 깨워서 질문하면 항상 답을 알고 있어서 반 친구들이 재미있어하는 일종의 반복 농담이 됐음. 비결은 그냥 내가 그걸 흥미롭고 쉽게 흡수했다고 느꼈다는 것뿐임
    어떤 주제에 대한 호기심 부족을 남 탓으로 돌리는 생각은 별로 좋아하지 않음. 우리가 무언가를 배우는 데 얼마나 수용적인지는 현재 관심사, 삶의 경험, 뇌 발달 정도 등 가르치는 방식 바깥의 요인이 많이 좌우함
    예를 들어 지금은 학교 때보다 지질학을 훨씬 깊이 감상하게 됐고, 판구조론을 가르치는 방식이 바뀐 게 아니라 내가 바뀐 것이라고 꽤 확신함

    • 나중에 어떤 과목에 흥미를 갖게 된 옛 반 친구들을 만났는데, 고등학교 때 그 과목을 흥미롭게 배웠다는 사실을 도저히 믿지 않으려 했음
      “주제 X를 가르쳤다면 좋아했을 텐데”, “관점 Y에서 가르쳤다면 좋아했을 텐데”라고 했지만, 우리 고등학교 선생님이 정확히 그렇게 가르쳤음
      15살 때를 돌아볼 때, 그때의 우리가 지금과 얼마나 달랐는지 기억하기 어려운 것 같음. 당시 감정이 지금의 경험 방식으로도 말이 되도록 기억을 재구성함
    • “책임”을 교사에게 직접 돌린다 해도, 교사들은 어려운 상황에 있음
      대체로 짜증 나는 아이들 20~40명짜리 반을 3~5개 맡아, 다른 사람들이 정한 넓은 범위의 내용을 배우게 해야 함. 동시에 행동 문제를 바로잡고 부모나 관리자도 상대해야 함
      대부분은 학생별로 깊은 탐구를 맞춤 제공할 만큼의 분야 전문가가 아니고, 설령 그렇다 해도 이미 어려운 일이 불가능해질 것임. 어떤 형태로든 개별화된 교육이 존재한다는 것 자체가 놀라움
    • 주제를 사랑하는 안내자는 엄청난 차이를 만들 수 있음
      물리 선생님 한 분은 그 사랑이 전염될 정도였고, 원래 호기심 있던 학생들은 많이 배웠으며 마지못해 듣던 학생들도 시연과 실험에 빨려 들어갈 수밖에 없었음
      나는 고등학교 생물학 수업 두 개를 듣기 전까지는 생물학에 매료돼 있었고, 그 뒤 회복하는 데 몇 년이 걸렸음. 호기심 부족과는 관련이 없었음. 적어도 내 수업에서는 사물의 이름을 외우는 데 초점이 있었음. 경이로움을 느낄 시간은 없고, 중요한 건 소포체 그림에 라벨을 쓸 수 있느냐였음
      글을 남 탓 게임으로 읽기보다는, 생물학이라는 과목이 일반적으로 훨씬 더 나은 방식으로 가르쳐질 수 있다는 말로 봤음. 내게도 맞고, 당신 말에서도 맞아 보임. 당신은 형편없이 제시된 방식에도 불구하고 그 과목을 좋아한 셈임
    • “다른 사람이 무엇이 흥미로운지 짚어주는 게 의무”라는 식의 주장은 동의함
      저자가 그런 방향으로 말하는 것처럼 보임. 에세이스트나 칼럼니스트라면 어느 정도 그런 믿음이 필요할지도 모르겠음
    • 반대도 참이라고 봄. 훌륭한 교사는 학생이 otherwise 신경 쓰지 않았을 주제에 흥미를 불붙일 수 있음
      다만 그 기대가 기본선이 되어서는 안 된다는 데는 동의함

  • “화려한 우주선이 뒷마당에 착륙하고, 문이 열리며, 배울 수 있는 모든 것을 조사해보라고 초대받는다. 그 기술은 우리가 만들 수 있는 것보다 수백만 년 앞서 있다. 이것이 생물학이다”라는 Bert Hubert의 표현을 좋아함
    나는 생물학을, 그레이 구 종말을 겪은 행성에서 발견된 인간 이해를 넘어선 나노기술이라고 부르곤 함. 표면의 가능한 모든 구멍은 이제 탈주한 단위체들로 감염돼 있고, 끊임없는 개발 군비 경쟁을 벌임. 일부는 거대한 움직이는 메가구조와 이해하기 힘든 군집 지성으로 묶이기까지 했음

    • 약간 곁가지지만, 우리는 사이보그 금속 몸체를 상상하길 좋아하면서도 표준 생체 나노기술의 기능들을 늘 충분히 인정하지는 않음
      인간 팔다리의 생체공학을 생각할 때, 현대 과학이 복제하기 어려운 많은 절충을 가진 시스템을 위해 순수한 힘과 속도를 희생하고 있음을 기억해야 함
      매우 많은 개별 움직임과 관절을 지원하고, 무게 제한을 만족하며, 작동을 멈추지 않고도 여러 자기수리 기법을 수행함. 흔한 원재료로 비숙련, 어쩌면 무의식 노동에 의해 생산·유지되고, 포괄적 센서 묶음을 포함
      너무 취약하지 않고 충격에서 기계적 에너지를 저장·방출하도록 휘며, 변형이 감지되면 선택적으로 보강함. 장기 에너지 저장 부위는 충격 완충재를 겸하고, 자체 작동 유체 일부를 보충하는 작은 제작기를 품으며, 증발 냉각과 자동 미세 활성화 같은 열 관리 하위 시스템도 있음
    • 이제 생물학을 이렇게 보며, 재구성할수록 더 그렇게 보임
      세포가 물컹하고 흐물거리는 주머니라는 점은 더 이상 “기술”이나 “로봇적”이지 않다는 반박이 되지 않음. 그것은 의도된 공학임. 나노기술 사다리로 된 복잡한 지지대가 계속 재형성되면서 “말랑함”을 기능으로 모사하는 것임

  • 글 끝의 요지, 즉 생물학을 추론할 더 나은 도구가 필요하고 생물학이라는 과목에는 현실과 내용 사이의 간극이 다른 과목보다 특별히 크다는 점이 잘 다뤄지지 않는 듯함
    전적으로 동의함. 지금 우리는 자연 세계의 가장 복잡한 생각들을 단순한 언어와 정적 도표라는 빨대로 조금씩 빨아들이고 있고, 이런 매체와 학교 자체의 제약이 합쳐져 생물학을 자연스럽게 암기 과목으로 기울게 만듦
    자연에 나타나는 방식 그대로 생물학을 추론하는 것은 이런 매체에서는 결을 거슬러 가는 일임. 가능은 하지만 기본값은 아님. 좋은 생물학 선생님 이야기는 예외이지 기본값이 아님
    복잡한 것에는 그 복잡성을 반영하면서도 사용하기 쉬운 시스템이 필요함. 핵심은 소통과 이해의 방법을 어떻게 만들 것인가임

    • 신경과학자로서 말하면, 우리가 그 지점에 도달하려면 수백 년은 걸릴 것이고, 어쩌면 영원히 못 갈 수도 있음
      생물학은 그냥 정말 복잡함. “사용하기 쉬운 시스템” 같은 것이 영영 없을 수도 있음. 우리는 아직 그 바다의 해변에서 돌 색깔을 세고 있는 수준임
      예를 들어 발생생물학, 즉 한 세포가 기능하는 아기가 되는 과정에서 세포가 무엇으로 발달할지 결정하는 이론이 세 가지 있음. 영국식 모델은 딸세포가 모세포에게 무엇이 될지 지시받는다는 것, 미국식 모델은 딸세포가 주변을 둘러보고 근처 세포들의 여론조사로 결정한다는 것, 라스베이거스 모델은 많은 세포자멸사와 파산이 섞인 전부 무작위라는 것임
      문제는 우리가 이 모델들이 맞다고 생각한다는 사실 자체가 분야에 걱정스럽다는 점임. 마음 깊은 곳에서는 이 중 어떤 것도 맞을 수 없다고 알지만, 제대로 반증하지 못했음
      분명히 말하면 발생생물학자들은 자기 이론들이 엉망이라고 거의 확신하고 있고, 그 근거는 거의 전적으로 직감임. 생물학자들이 “대이론” 냄새만 나도 얼마나 몸을 사리는지, 그만큼 복잡하다는 뜻임
      생물학이 실제 상태를 반영하면서 동시에 이해 가능한 것으로 환원될 수 있다는 보장은 없음. 자연은 우리에게 그런 것을 제공할 의무가 없음
    • 복잡한 시스템을 이해하기 위한 습식 하드웨어는 수천 년 전부터 있었고, 복잡한 것을 소통하기 위한 기호 체계는 나중에 더했음
      요즘은 기호 체계에 약하지만 이해는 뛰어난 사람이 많고, 기호 체계의 전문가는 이해에서는 초보자인 경우도 많음
      우리가 이해에 더 잘 맞는 기호 형식을 놓치고 있는 것인지, 아니면 이해를 희생하고 기호 체계를 과대평가해온 것인지는 잘 모르겠음
    • 우리가 거대한 Transformer 아키텍처에 기대하는 게 바로 이거 아닌가 싶음. 복잡한 개념을 탐색하고 다루는 도구 말임
      다만 추론은 여전히 우리 몫으로 남을 수도 있음
    • 생물학은 인간이 진정으로 이해하기에는 너무 복잡하다는 과격한 생각을 갖고 있음
      인간은 약 150명 사이의 관계를 추론할 인지 능력을 갖고 있음. 이것이 머릿속에 담을 수 있는 유전자의 그럴듯한 상한이라면 우리는 끝장임. 각 세포에는 수천 종의 서로 다른 단백질과 훨씬 더 많은 작은 분자가 있음. 유전자 하나를 제거하면, 반응으로 수백 개가 바뀌는 일이 흔함
      우리는 그렇게 큰 시스템을 머릿속에 담을 수 없음. 일부는 가능하겠지만, 유전자들은 너무 상호연결돼 있어서 별개의 “부분” 사이에 그럴듯한 경계를 긋기 매우 어려움
      생물학은 직관에 반하는 방식으로도 행동함. 되먹임 고리, 무작위성, 긴 꼬리 분포는 생물 시스템에서 매우 중요한 개념인데, 인간은 이런 것들을 생각하는 데 악명 높게 서투름
      세포 하나만 생각해도 너무 크고 이상함. 조직이나 장기는 잊어도 됨
      그래서 학생들에게 계산 모델링을 일찍 가르치는 게 정말 중요하다고 봄. 우리 뇌에는 너무 복잡하므로 컴퓨터 모델에 의존해야 함

  • 글은 아름답게 쓰였지만 전제에는 동의하지 않음
    적어도 영국에서는, 미국은 다를 수 있지만, 저자가 배우지 못했다고 아쉬워하는 많은 개념과 밑바탕 추론을 실제로 배움
    A-Level 수준에서는 후성유전적 변형의 물리적 기반을 배움. 저자가 유전자를 켜고 끄는 것이라고 설명한 부분인데, 그 자체도 너무 이분법적인 단순화이고 실제로는 발현의 상향·하향 조절에 더 가까움. 단일 유전자가 여러 다른 단백질을 발현할 수 있는 대체 스플라이싱 같은 흥미로운 과정도 배움
    평범한 Russell Group 대학 학부 1학년 때도 생물학의 역사가 강의에서 큰 비중을 차지했음. 특히 유전학이 분야로 진화한 과정에서 그랬음. 생물학의 범주와 개념이 본질적으로 흐릿하다는 점도 매우 분명하게 제시됐음
    박테리아에는 막으로 둘러싸인 세포소기관이 없다고 말하면서, 강의 주제였던 magnetosome은 분명 그 예외인데 왜 그렇게 말하느냐는 질문에 한 강사가 이렇게 답한 게 뚜렷이 기억남. 생물학에서 “항상 참”이라고 하면 80% 이상 일어난다는 뜻이고, “절대 일어나지 않는다”고 하면 실제로는 20% 미만으로 일어난다는 뜻이라고 했음
    더 넓고 중요한 개념을 희생하고 화학적 세부사항을 암기하는 데 가끔 지나치게 초점이 간다는 데는 동의함. Krebs cycle 같은 것 말임. 하지만 저자가 이 경우를 과장했다고 봄

    • 미국에서 고등학교 생물학을 들었고, 두 주장 모두 대체로 동의함
      저자가 배우지 못했다고 아쉬워한 개념과 밑바탕 추론을 실제로 배운다는 점, 그리고 더 넓은 개념보다 화학적 세부사항 암기에 가끔 너무 치우친다는 점 모두 맞음
      다만 저자는 거의 확실히 고등학교 생물학만 말하고 있었을 것임
      미국에서는 AP Biology 교사가 개념을 가르치는 것과, 고3들이 치를 AP 시험에 맞춰 가르치는 것 사이에서 절충해야 함. 그 시험 준비에는 Krebs cycle을 외우고 시험 직후 잊어버리는 식의 내용이 들어감
      내 선생님은 이 균형을 꽤 잘 잡았고 나는 많이 얻었지만, 사람마다 다를 수 있음. 학생들은 시험을 잘 봐서 대학의 생물학 필수 과목을 피할 수 있고, 그 대학 수업이 훨씬 더 좋았을 것임. 나도 정확히 그런 경우였음

  • 내 고등학교 생물학 선생님인 Dinnetz 선생님은 정말 대단했음
    수업 내용을 살아나게, 아니 정확히는 죽음으로 이어지게 만드는 방식이 있었음. 새 개념을 가르칠 때마다 그 개념이 없으면 우리가 어떻게 죽는지를 설명했음. 극도로 기억에 남는 수업이었음

  • 생물학 수업에서 생물학은 생명의 비밀을 향한 탐구로 제시되지 않았고, 교과서는 탐구성을 짜내버렸다는 말에 전적으로 동의함
    우리는 실제 생물학자, 그들이 가졌던 진짜 질문, 답을 찾기 위해 수행한 진짜 실험을 접하지 못했고, 결론만 받았음
    생물학뿐 아니라, 탐구와 호기심과 경이를 북돋는 좋은 책이나 학습 자료가 무엇인지 궁금함
    가장 먼저 떠오르는 건 Feynman’s Lectures임

    • 대부분의 대중 과학서는 실제 용도에는 쓸모가 없고, Feynman 강의도 물리와 수학 쪽 성향이 있는 사람을 스스로 걸러냄
      생물학은 새는 추상화라서, 기초가 탄탄하지 않으면 엄밀하게 뭔가 하기가 매우 어려움. 음악을 두고 Hacker News에서 벌어지는 논의와도 비슷함. 사람들은 음악 자체보다 프로그래밍 개념을 악보 표기와 연결하고 서양 음악 제시 방식에 불평하는 데 더 관심이 있음
      생물학에서 표면적인 경험적 시행착오를 넘어 무언가 하려면 중심원리와 생화학을 확실히 이해해야 함. 특히 “해커 타입” 사람들 대부분은 전자, 즉 DNA 번역과 전사 정도만 어렴풋이 알고 거기서 끝임
      엄밀하게 일을 하고 싶다면 생화학에 대한 직관을 반드시 얻어야 함. 그렇지 않으면 생명공학판 부트캠프 웹 개발자처럼 시험관 씻는 일 정도에나 맞게 될 것임
    • Richard Dawkins의 초기 책들이 좋음. 나중 책들도 종교가 아니라 생물학에 대해 쓸 때는 좋음
    • 아이들이 최고임. 학교나 그와 비슷한 것에 들어가기 전이면 더 좋음
    • Desert Solitaire - Edward Abbey
      A Brief History of Nearly Everything - Bill Bryson
      Entangled Life - Merlin Sheldrake
      The Hidden Life of Trees - Peter Wohlleben
    • 생물학에서는 Stephen Jay Gould의 책 대부분을 좋아했음. 비판자들은 무시해도 됨. 책들이 흥미로움
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