Null Model

의사결정 공부하기

아이추판다 — Sun, 05 Jul 2009 12:27:21 GMT

요즘 랩에서 하는 저널 클럽에 참여하고 있다. 저널 클럽이란 최근 논문들을 리뷰하는 정기적인 모임을 말한다. 석사 1년차 후배 하나가 최근 맡은 프로젝트 때문에 의사결정 쪽 논문을 계속 발표하고 있다. 그런데 이상한(?) 논문을 자꾸 발표하기에 친절하게 설명해줄 필요가 있어서 쓴 글을 블로그에도 올려둔다.

철수(가명)는 프로젝트와 관련된 논문을 찾아보려는 모양인데, 석사 1년차에게 큰 역할을 기대하는 사람이 없으니 구체적인 사례를 다룬 논문들을 자꾸 볼 필요는 없다. 이런 논문 중에는 데이터만 모아서 기존 이론에 끼워맞추거나 연구방법론이 잘못된 경우가 부지기수다. 네가 발표한 두 논문이 그렇다. 물론 잘된 연구들도 있다. 그러나 기본이 없으면 좋은 논문과 나쁜 논문을 구별하지 못한다.

그러니 일단 기본을 다지는게 우선이다. 기본은 어떻게 쌓을까? 제일 먼저 기댈 수 있는 건 교과서다. J. R. Anderson이 쓴 Cognitive Psychology and Its Implications에서 의사결정에 관한 대목을 찾아 읽어야 한다. 이때는 최신판을 봐야 한다. 학계의 연구가 교과서에 실리는데는 최소 10년이 걸린다. 그렇지 않아도 이미 낡은 내용인데 낡은 교과서까지 본다면 시대에 지나치게 뒤떨어지게 된다.

교과서에서 해당 대목을 읽는 건 한 시간이면 충분하다. 학부생들이나 보는 책이므로 여기에만 머물러 있어서는 안된다. 그 다음으로 보아야 할 것은 의사결정의 전 분야를 개괄할 수 있는 논문을 보는 것이다. 여기서 추천할만한 건 다니엘 카네만의 2002년 노벨상 수상 강연이다. 카네만이 의사결정 분야에서 자기 업적을 개괄하는 강의다. PDF 파일도 있으니 다운로드 받아 읽어보기 바란다. 카네만과 노벨상을 공동 수상한 버논 스미스의 수상 강연도 보면 좋다.

이제 교과서도 읽었고, 노벨상 수상자들의 강연도 들었으니 흥미가 부쩍 늘었을 것이다. 이제까지 본 것은 비전문가들을 대상으로 한 것이다. 이제 전문가들을 대상으로 하는 논문들을 읽을 차례다. 먼저 Goldstein과 Hogarth가 편집한 Research on Judgment and Decision Making을 보자. 의사결정에서 한 가락하는 사람들이 쓴 글을 모아놓은 책이다. 첫번째 논문인 Jugement and decision research: Some historical context는 꼭 읽어야 한다. 편집자들이 의사결정 연구의 역사를 정리하고 이 책의 편집방향을 밝힌 글이기 때문이다.

이 책은 매우 두껍기 때문에 다 볼 필요도 없고 그럴 시간도 없다. 그러니 일단 목차를 한 번 읽어보자. 사람들이 의사결정에 관해 떠드는 주제가 무엇인지 윤곽이 잡힌다. 그리고 저자들의 이름을 눈여겨봐두자. 이 바닥에서 목소리가 큰 사람들이다. 마지막으로 참고문헌 목록을 펼쳐서 사람들이 주로 어떤 저널에 실린 논문을 인용하는지 살펴보자. 이제 누가 어디서 무엇을 떠드는지 알았다.

그 다음엔 의사결정의 '대마왕'들이 쓴 책을 볼 필요가 있다. 그 '대마왕'은 누구냐? 카네만과 트버스키다. 이들의 논문을 묶어낸 책이 Judgment under Uncertainty: Heuristics and Biases다. 역시 다 읽을 필요는 없으나 목차는 훑어볼 필요가 있다. 여기에 실린 논문들은 옛날 논문이고 최근의 논문들은 Heuristics and Biases: The Psychology of Intuitive Judgment에 실려있다. 그 외에 카네만과 트버스키가 1974년 사이언스에 쓴 Judgment under uncertainty: Heuristics and biases라는 논문도 있다. 이건 일종의 요약판이므로 카네만의 노벨상 강연과 함께 읽어두면 좋다.

연도를 보면 알겠지만 카네만과 트버스키는 옛날 사람이다. 트버스키는 벌써 죽었다. 이들 대마왕은 90년대에 게르트 기거렌처라는 용자에게 쓰러졌다. 따라서 기거렌처도 읽어야 한다. 기거렌처의 책은 여럿이 있으나 논문집인 Adaptive Thinking: Rationality in the Real World는 볼 필요가 있다. 그가 쓴 대중서인 Gut Feelings: The Intelligence of the Unconscious는 생각이 직관에 묻다라는 제목으로 번역도 되어있으니 심심할 때 읽어보자. 이건 대중서이므로 번역판으로 읽어도 좋다. 역시 심심할 때 볼만한 책으로는 말콤 글래드웰의 블링크가 있다.

카네만, 트버스키, 기거렌처가 벌인 논전은 1996년 Psychological Review에 back-to-back으로 실린 두 논문에 잘 정리가 되어 있다. 하나는 카네만과 트버스키가 쓴 Kahneman, D., & Tversky, A. (1996). On the reality of cognitive illusions. Psychological Review, 103(3), 582-591.이고 또 하나는 Gigerenzer, G. (1996). On narrow norms and vague heuristics: A reply to Kahneman and Tversky. Psychological Review, 103 (3), 592-596. 대가들이 어떤 식으로 논쟁하는지 배울 수 있다. 아니, 취소다. 완전 '개싸움'이니 구경만하고 배우지는 말자.

이 논쟁의 승자는 기거렌처라는 게 세평이지만, 12년 후인 2008년 똑같은 저널 Psychological Review 115권 1호에서 기거렌처는 다른 학자들에게 열심히 뜯긴다. 편집자가 아주 작심을 하고 기거렌처 비판 논문 특집호로 만들었다. 논문 중에 하나는 기거렌처가 1996년에 카네만과 트버스키를 비판한 논문 제목을 그대로 따서 Vague Heuristics Revisited이다. 굴욕이다. 여기에 실린 논문들을 당장 읽기는 어려우므로 이런 일도 있다는 정도로 알아두자.

이제는 대충 의사결정에 대해 감이 잡혔을 것이다. 그럼 좀 더 프로젝트와 관련있는 주제들을 살펴보자. 짧은 걸로는 Haidt, J. (2007). The new synthesis in moral psychology. Science, 316(5827), 998-1002. 긴 걸로는 Sunstein, C. R. (2005). Moral heuristics. Behavioral and Brain Sciences, 28, 531-573.을 읽어볼만하다. 뒤의 논문이 실린 Behavioral and Brain Sciences는 특이하게도 Open Commentary라고 해서 관련 연구자들이 원논문에 코멘트를 붙이는 형식을 취한다. 역시나 한 마디 하는 사람들은 다 있기 때문에 이름만 봐둬도 도움이 된다. 마찬가지로 참고문헌 목록도 살펴보자.

그 다음에는 Trends in Cognitive Sciences라는 저널을 보는 것이다. 저명한 연구자들이 인지과학의 동향을 소개하는 논문을 싣는 저널이다. 길이도 10쪽 미만으로 짧고, 색깔도 알록달록해서 예쁘다. 따로 설명해야할 부분은 잡지처럼 박스 기사로 소개하기 때문에 요긴하다. 이 저널에서 최근의 동향을 소개하는 논문을 찾아 읽어보면 감이 더 빨리 잡힌다. 이와 비슷하게 볼 수 있는 게 Nature Reviews Neuroscience다. 역시나 알록달록하니 예쁘고 길이도 짧아서 읽기 좋다. 여기에 있는 논문들을 읽어보고 참고문헌을 보면 필요한 논문을 좀 더 쉽게 찾을 수 있다. 스코퍼스DB에서는 특정 저널에 실린 논문들만 검색할 수 있기 때문에 이런 저널에 실린 논문들을 일단 찾아서 보고 참고문헌을 따라가면 편리하다.

이쯤되면 일진급 학자와 저널들도 알게 되었고 키워드도 제법 알았을 것이다. 스코퍼스에서 이것 저것 조합해서 논문을 검색해보자. 인용순으로 정렬하면 많이 인용된 논문이 뭔지 알 수있다. 뭐가 좋은 논문인지 모를 때는 일단 인용 많이 된 게 장땡이다. 일단 검색되는 걸 무조건 보지 말고, 이런 논문 목록들을 정리해나가자. 그리고 스코퍼스에서는 논문들의 인용관계를 살펴볼 수 있다. 이런 인용관계를 살펴보면 뭐가 중심이 되는 논문이고 뭐가 곁가지인지, 누구랑 누가 뭘 가지고 싸우고 있는지 이런 게 눈에 보인다. 그렇게 큰 흐름을 주욱 파악한 다음에 그런 흐름의 고비고비에 있는 논문을 하나씩 읽어보면 된다.

tag : 의사결정, 심리학, 공부법

행동에서 분자까지

아이추판다 — Tue, 30 Jun 2009 06:50:59 GMT

기생말벌과 식물의 공생 (byontae님)
'작은 동물들'의 학습 (漁夫님)
'작은 생물들'의 학습 (byontae님)

얼마 전 과학밸리를 달궜던 작은 동물/생물 학습 시리즈. 어째서 이런 일이 가능한지 군소의 예를 들어서 한 번 설명해보자.

군소(Aplysia)는 바다 달팽이의 일종으로 뇌가 2만 여개의 세포로 이뤄져있어서 아주 단순한데다가, 신경세포가 맨눈으로 관찰할 수 있을 정도로 커서 신경과학에서는 상당히 인기있는 동물이다. 아래 사진처럼 생겼는데 토끼하고 닮아서 '바다 토끼(lepus marinus)'라고도 불린다.

파블로프는 세 가지 형태의 학습을 연구 했다. 습관화, 민감화, 고전적 조건화. 습관화는 같은 자극이 반복되면 무시하는 것이다. 민감화는 강한 자극이 주어졌을 때 다른 자극에도 민감하게 반응하는 것이다. 마지막으로 고전적 조건화는 '파블로프의 개'로도 잘 알려있다. 이 세 가지 학습은 군소에서도 마찬가지로 일어난다.

군소를 뒤집어보면 위의 그림처럼 생겼다. 실제로 저렇게 색깔이 있는 건 아니고 구별을 위해 넣은 것이다. 군소의 수관을 건드리면 아가미 수축 반사가 나타난다. 수관을 자꾸 건드리면 이 반사는 약해지는 데 이것이 습관화다. 반대로 꼬리에 충격을 주고 수관을 건드리면 아가미는 강하게 수축한다. 이것이 민감화다. 꼬리를 맞고 놀라서 정신이 하나도 없는데 누가 수관을 건드리니 식겁할 수 밖에 없다. 파블로프의 개처럼 꼬리를 먼저 살짝 만져서 예고를 해준다음에 수관을 건드리면 나중에는 꼬리만 만져도 아가미 수축반사가 나타난다.

이 세 가지 학습은 최소한 단기적인 기억은 있어야 가능하다. 아까 수관을 만졌다는 걸 기억해야 습관화가 될테고, 방금 꼬리를 맞았다는 걸 기억해야 민감화가 될 것이다. 그럼 이런 단기기억은 신경 수준에서 어떻게 이뤄질까.

군소에서 수관의 감각 뉴런은 아가미의 운동 뉴런과 연결되어 있다. 수관을 만지면 감각 뉴런이 활성화되고, 감각 뉴런은 다시 운동 뉴런을 활성화시킨다. 운동 뉴런은 아가미의 근육을 움직여서 아가미를 수축시킨다. 민감화의 경우, 꼬리를 때리면 꼬리의 감각 뉴런이 활성화되고, 꼬리의 감각 뉴런은 중간 뉴런을 활성화시킨다. 중간 뉴런은 수관의 감각 뉴런에 '어떤 작용'을 해서 운동 뉴런을 더 강하게 활성화시키도록 만든다.

여기서 알 수 있지만 민감화를 위해 필요한 건 단 4개의 신경세포 뿐이다. 습관화는 수관 감각 뉴런과 아가미 운동 뉴런 2개만 있으면 된다. 물론 군소의 경우에 실제로는 좀 더 많은 뉴런이 있다. 예를 들어 아가미를 수축시키는데 필요한 운동 뉴런은 6개다. 하지만 원리상으로는 군소의 행동을 4개의 신경세포에 가둘 수 있다. 군소가 없어도 뉴런 네 가닥만 떼내서 실험해도 똑같은 학습이 가능하다.

그럼 여기서 한 수준 더 내려가서 중간 뉴런이 수관 감각 뉴런에 무엇을 하는지 분자 수준에서 살펴보자.

뉴런과 뉴런이 만나는 부분을 시냅스라고 한다. 영화에서 보면 뉴런 사이에 스파크가 튀는데 실제로는 시냅스 전 뉴런이 신경전달물질을 방출해서 시냅스 후 뉴런을 흥분시킨다. 초록색 삼각형은 감각 뉴런의 시냅스 전 말단인데 여기서 글루타메이트라는 신경전달물질을 운동 뉴런에 방출한다. 중간 뉴런은 여기에 세로토닌이라는 신경전달물질을 방출한다.

세로토닌을 받으면 감각 뉴런은 cAMP라는 물질을 합성한다. cAMP는 단백질 키나아제A를 활성화하고, 단백질 키나아제 A는 칼륨 이온통로를 닫아 감각 뉴런의 흥분 상태를 더 오래 유지시키고, 글루타메이트의 방출을 촉진한다.

우리는 앞서 군소의 행동을 신경 수준에 가두었다. 이제는 신경 활동을 다시 분자 수준에 가둘 수 있다. 뉴런 네 가닥도 필요없고 감각 뉴런 하나만 있으면 된다. 감각뉴런을 활성화시키고 시냅스 전 말단에 세로토닌을 주면 역시 똑같은 학습이 가능한 것이다. 정리하자면 대략 다음과 같은 유비가 성립한다.

개체 수준: 충격 -> 꼬리 -> 수관 -> 아가미
신경 수준: 꼬리 감각뉴런 -> 조절뉴런 -> 수관 감각뉴런 -> 운동뉴런
분자 수준: 세로토닌 -> cAMP -> 단백질 키나아제A -> 글루타메이트

여기서 설명한 학습은 지나치게 단기적이기 때문에 우리가 상식적으로 받아들이는 학습과 좀 차이가 있다. 연습은 완벽을 만든다는 말은 군소에게도 예외가 아니다. 장기기억을 위해서는 뉴런의 구조적 변화가 필요하다. 시냅스를 더 강하게 더 많이 만들어야 하기 때문이다.

뉴런의 구조를 바꾸려면 단백질이 필요하고, 단백질을 만들려면 DNA를 활성화시켜야 한다. 이 첫 단추는 역시 cAMP에 의해 활성화된 단백질 키나아제 A가 담당한다. 나름 바쁘신 몸이다. 이온통로 열랴, 글루타메이트 방출 촉진하랴, 이제는 핵으로 출장도 간다. 그러면 여차저차한 과정을 거쳐서 DNA가 활성화되고 그 정보는 mRNA에 담겨서 각 시냅스 말단으로 전달된다.

뉴런은 여러 다른 뉴런과 연결되어 있다. 그런데 장기기억을 형성하려면 특정한 뉴런과 연결만 강화되어야 한다. 이 경우엔 아가미 운동 뉴런과 시냅스를 강화해야지 다른 엉뚱한 운동 뉴런의 시냅스를 강화하면 안된다. mRNA에 눈이 달린 것도 아닌데 어떻게 정확한 시냅스 전 말단에 가서 단백질을 합성할까?

여기서 작년 한국을 뒤흔들었던 생물학 용어가 하나 등장한다. 그거슨~ 두둥. 프.리.온. 잘 알려져있다시피 프리온은 무척 안정적일 뿐만 아니라 자가증식하는 특징이 있다. 멀쩡하던 프리온도 미친(?) 프리온을 만나면 같이 미쳐버리는 식인데 이 메커니즘이 장기기억에 기여한다고 알려져있다. 시냅스 전 말단에는 CPEB라는 단백질이 있다. 이 단백질은 프리온과 비슷해서 우성 CPEB가 열성 CPEB를 만나면 우성으로 바꿔놓는다. 시냅스 전 말단의 CPEB는 평소에는 열성 상태로 있다가 세로토닌 신호를 전달받으면 우성으로 바뀌고 다른 열성CPEB들을 우성으로 바꾼다. 이런 과정이 연쇄적으로 일어나 해당 말단에는 우성CPEB들이 바글바글하게 되어 마침내는 뇌에 구멍을 뚫..는 게 아니고 시냅스 전 말단에 도착한 mRNA를 활성화시킨다. 이런 방식으로 뉴런은 정확히 강화시켜야할 시냅스만 강화할 수 있다.

이런 신경세포의 작동방식은 군소만이 아니라 초파리나 사람에서도 마찬가지다. 게다가 재미있게도 cAMP는 뉴런에만 존재하는 게아니라 다른 종류의 세포나 단세포 생물에서도 세포 내부의 신호 전달에 사용된다. CPEB도 마찬가지다. 이것은 두 가지 사실을 알려준다. 첫째, 학습의기본적인 메커니즘은 분자 수준의 시스템에 바탕을 둔 것이다. 둘째, 이런 분자 수준의 시스템은 신경세포가 진화하기 오래 전부터존재했던 것이다. 그러니까 단순한 생물도 학습과 기억을 위한 기본적 시스템은 우리와 꼭 마찬가지로 가지고 있으며, 이들이 학습을 한다고 이상한 일은 아니다.

모든 종류의 학습이 이 글에서 설명한 것처럼 개체, 신경망, 세포와 분자의 각 수준에서 대칭적인 것은 아니다. 좀 더 복잡한 학습은 신경망 수준 이하에서는 설명할 수 없다. 하지만 조엘 스폴스키의 말대로 모든 쓸만한 추상화에는 어딘가에 구멍이 존재한다. 단적인 예가 정신질환이다. 많은 정신질환은 분자 수준의 시스템에서 말썽이 시작된다. 이것은 세포, 그리고 신경망의 작동 방식을 바꾸고 마침내는 개체 수준까지 영향을 미친다. 예를 들어 유전적으로 cAMP 합성에 말썽이 생긴 초파리는 냄새와 전기충격을 연합하지 못한다. 모든 것이 멀쩡할 때는 상관없지만, 무언가 뒤틀리기 시작하면 바닥까지 내려갈 수 밖에 없다.

덧. 프리온과 CPEB에 대해 더 자세한 내용을 원하시면 김우재님이 사이언스타임즈에 연재하신 "광우병을 넘어" 3부작을 보시면 되겠다.
광우병으로 얼룩지는 ‘프리온’ 연구
최초의 생명 혹은 기억의 입자 ‘프리온’
‘프리온’ 발견이 생물학에 끼친 변화

tag : 군소, 신경과학, 학습, 기억, 허술한추상화

C++의 새로운 미래?

아이추판다 — Fri, 26 Jun 2009 17:23:08 GMT

석사과정 때의 일이다. 시뮬레이션을 하기에 파이썬 같은 스크립트 언어는 너무 느리고, 포트란을 배우기는 좀 부담스러워서 C++을 다시 들여다본 적이 있었다. 예전에는 없던 STL이니 Boost니 하는 게 유행하길래 이건 또 뭐야 싶어서 책들을 좀 읽어봤다. 그랬더니 '함수형 프로그래밍' 이런 말이 또 자꾸 나오길래 이건 또 뭐야 싶어서 순수 함수형 언어라는 하스켈을 공부했다. 하스켈을 공부하다보니 또 모나드라는 게 나오길 래 이건 또 뭐야 싶어서(헉헉) 추상대수학의 카테고리론에 바탕을 둔 형식의미론을 공부했다. 세상에 print "hello, world!" 하나에 이렇게 복잡한 수학적 개념을 쓰는 언어는 처음 봤다. 그렇게 삼천포로 빠지다보니 어느새 석사 논문을 쓸 때가 되어버렸다. 시뮬레이션은 물 건너 갔지만 다행스럽게도 형식의미론은 컴퓨터 프로그램의 계산적 의미를 논하는 것이라 논문에 가져다 쓰기가 아주 좋았다. 게다가 카테고리론은 다이어그램을 그려놓으면 아주 예쁘다. 이런 식으로 하스켈 때문이 인생이 조금 꼬이기도 하고 풀리기도 해서 애증이 좀 있다.

류광님의 C++0x 미리보기 12, 표현식의 형식을 알려주는 decltype를 보니 C++은 이제 문법 수준에서도 점점 하스켈을 닮아가는 모양이다. 자료형 추론에 람다 함수에.. 하지만 여전히 길고 산만하다.

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