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궁극의 질문들/이명현 엮음·김낙우 외 지음/사이언스북스/1만9500원
드넓은 지평에서 매일 수많은 연구와 발견이 이뤄지는 과학 최일선을 이해하는 건 어려운 일이다. 그래서 과학사에 불멸의 업적을 남긴 아이작 뉴턴은 “거인의 어깨에 올라서서 더 넓은 세상을 바라보라”는 충고를 남겼다. 눈부신 속도로 발전하는 과학·기술의 현재와 미래를 조망하려면 묵묵히 연구실에서 실험과 관찰을 거듭하며 착실하게 앞으로 나아가고 있는 과학자들이 지금까지 거둔 최신 성과를 살펴봐야 한다. 특히 어려운 용어와 개념이 난무하는 과학 분야는 거인의 어깨에서 일반의 눈높이로 전문 세계를 설명해줄 수 있는 과학 커뮤니케이터 역할이 중요하다.
신간 ‘궁극의 질문들’은 지금 가장 뜨거운 쟁점을 만들어내고 있는 과학 각 분야 현장을 소개한다. ‘시간과 공간에도 최소 단위가 있을까?’ ‘생명은 어디에서 시작되었을까?’ ‘노화는 치료할 수 있을까?’ ‘인공 지능이 과학자를 대신하게 될까?’ 우리나라 대표적인 과학 커뮤니케이터 19명이 각자의 전공 분야에서 어떤 질문들이 새롭게 떠오르고 있고, 그 질문들이 인류의 지식 발전에, 인류가 오랫동안 품어 온 궁극의 질문들과 어떻게 연결되는지 선명하게 밝혀 준다.
물질을 이루는 가장 작은 구성 요소를 찾는 고에너지 물리학자, 우주와 4차원 시공간의 거대구조를 밝혀내려는 천문학자, 생명의 기원에서 죽음이라는 질병의 치료까지 생명 현상의 비밀을 밝혀내려는 생물학자, 수천 킬로미터 지각 아래 마그마의 꿈틀거림을 연구하는 화산학자, 지구온난화의 위기 상황을 분석하는 기후학자까지 각 분야 전문가들이 풀고 싶어 하는 궁극의 질문을 함께 고민할 수 있다.
“과학자 한 사람, 한 사람이 매달린 질문이 작디작다는 것은 과학 밖의 사람들이 볼 때 의외일 것이다. 그래서인지 막상 과학의 최전선을 들여다보고는 실망하는 사람들도 적지 않다. 물론, 과학의 최전선에서 튀어나오는 날것의 최신 정보에 일반인들이 함께 열광하고 경이로움을 느낄 수는 있다. 하지만 그 배경과 맥락을 이해하기는 쉽지 않다. 이 작은 질문에 대한 자그마한 성과가 과학자들의 영혼을 사로잡은 궁극의 질문을 해결하는 데 어떤 역할을 했는지, 그 과학사적·문명사적 맥락을 이해하지 못한다면, 그 성과를 온전히 향유할 수 없을 것이다. 그런 의미에서 과학의 최전선에서 각축하는 작은 질문들을 한데 묶어 주는 ‘궁극의 질문’이 무엇인지 알아야 한다고 생각한다.”(‘들어가며’ 중에서)
19명의 과학 해설자들이 풀어내는 궁극의 질문에 대한 설명은 4부로 나뉜다. 우리 우주의 시작과 끝, 가장 큰 물체와 가장 작은 물체라는 물질세계의 궁극을 탐사하는 물리학자들과 천문학자들의 질문들이 담긴 1부 ‘우주의 끝’, 생명의 정의는 무엇이고 진화의 핵심은 무엇이며 이 생명은 궁극적으로 어떻게 변화해 갈지를 탐색하는 생물학자·진화철학자·우주생물학자들의 질문들이 담긴 2부 ‘생명의 시작과 끝’, 물질에서 생명이 진화한, 아직은 유일한 천체인 지구와 그 지구 생명의 현재와 미래를 다룬 3부 ‘우리 행성의 끝’, 궁극의 질문들이라는 무거운 짐을 과학이 떠맡을 수 있는지 시험하는 문제들을 다룬 4부 ‘과학의 끝’ 순서다.
특히 4부에서 다뤄지는 궁극의 질문이 흥미롭다. ‘종교의 끝은 과학일까?’를 주제로 김윤성 한신대 교수는 코로나19 시대 종교의 미래를 두 갈래 길로 진단한다. “현대 과학은 놀라운 발견과 발명들로 우주, 생명, 인간을 다시 정의하도록 요구하고 있고, 이 숙제는 누구도 피할 수 없다. 종교의 미래는 이 숙제 풀이에 좌우될 것이다.” 김 교수는 기존 종교의 변화와 함께 새로운 종교 출현 가능성을 거론한다. 데이터교나 인공지능 종교가 나타날 수 있다는 설명이다.
이어지는 질문은 ‘구글 신은 모든 것을 알 수 있을까?’(손승우 한양대 교수)와 ‘과학은 꼭 인간의 것일까?’(정지훈 모두의 연구소 최고 비전 책임자)다. 손 교수는 구글의 성공 요인에는 ‘네트워크 과학’이 자리하고 있다고 말한다. 구글의 검색 엔진이 타사의 검색 엔진과 달랐던 독보적인 점은 문서의 연결구조, 바로 네트워크에 집중했기 때문이다. 손 교수는 데이터가 쌓여감에 따라 네트워크 연구가 더욱 발전할 것이며, 생물 데이터, 사회 데이터, 기술 데이터 등 각 분야에서 축적돼 네트워크 연구를 확장하리라 예측한다. 정 책임자는 인공지능이 과학자의 역할을 대신하거나 뛰어넘기까지 한 사례를 제시한다. 그는 막대한 시간과 반복 작업이나, 방대한 데이터를 수집하고 가설을 검증하는 연구에 인공지능을 활용할 수 있다고 믿는다.
