생명의 진화는 수십억 년 동안 유전자와 환경 간의 상호작용으로 이루어진 경이로운 여정입니다. 생물학적 기계인 '생존 기계'는 유전자를 보호하고 다음 세대로 전달하기 위해 끊임없이 발전해 왔습니다. 이번 글에서는 리처드 도킨스의 책 『이기적 유전자』의 <4장> 유전자 기계를 바탕으로, 생존 기계와 유전자의 관계, 동물의 행동과 의사소통, 그리고 학습과 의식의 진화에 이르기까지 흥미로운 내용을 살펴보려 합니다.
생존 기계의 시작
유전자를 보호하려고 만들어진 생존 기계가 진화하면서, 오늘날 우리가 보는 다양한 동식물이 되었습니다
생존 기계는 유전자를 보호하기 위해 처음 등장했습니다. 초기에는 단순히 화학적 위협과 우연한 분자 충돌로부터 유전자를 지키는 보호막에 불과했지만, 시간이 지나면서 생존 기계는 더 복잡하고 정교해졌습니다.
- 초기 생존 기계는 원시 수프 속의 유기 분자를 먹이로 삼아 생존했습니다.
- 하지만 유기물이 점차 고갈되자, 식물로 진화한 생존 기계는 햇빛을 이용해 스스로 에너지를 생산하기 시작했습니다.
- 반면 동물로 진화한 생존 기계는 식물을 먹거나 다른 동물을 먹어 에너지를 얻는 방법을 개발했습니다.
이후 생존 기계는 점점 더 다양한 형태와 전략을 진화시켰고, 바다, 땅, 공중, 심지어 다른 생물체 속까지 활동 범위를 넓혔습니다. 이러한 진화의 결과가 바로 오늘날 우리가 보는 동식물 세계입니다.
_ 개체는 유전자의 군체
개체는 여러 유전자가 힘을 합쳐 생존과 번식을 위해 협력하는 하나의 ‘팀’이라고 할 수 있어요.
- 모든 다세포 생물의 세포에는 유전자의 완전한 복사본이 들어 있습니다.
- 어떤 생물학자는 몸을 세포의 군체로 보기도 하지만, 저자는 몸을 유전자의 군체로 보는 것이 더 적합하다고 주장합니다.
- 몸은 유전자의 군체이지만, 그 행동은 하나의 개체처럼 보입니다. 이는 유전자가 서로 협력하도록 자연선택이 작용했기 때문입니다.
자연선택은 다른 유전자와 협력하는 유전자를 선호했습니다.
- 협력은 자원 확보, 포식자 회피, 먹잇감 사냥 등에서 유리하게 작용했으며, 그 결과 몸은 하나의 조직적이고 조율된 단위로 발전했습니다.
오늘날 생존 기계(개체)는 유전자의 보호자이자 대리인 역할을 합니다. 개체는 유전자의 성공을 돕는 도구로 볼 수 있으며, 생명체의 행동은 유전자의 이익을 최우선으로 삼는 결과라고 할 수 있습니다.
동물의 행동
동물은 빠르고 반복 가능한 움직임을 통해 살아남고 번식하는 데 최적화된 진화를 이뤘습니다.
동물의 행동은 빠른 움직임을 특징으로 하며, 이는 유전자 생존에 중요한 역할을 합니다. 동물은 식물보다 수십만 배 더 빠르게 움직이는 근육을 발전시켰습니다.
근육은 화학 에너지를 기계적 운동으로 변환하는 생물학적 엔진으로, 동물의 빠르고 가역적인 움직임을 가능하게 합니다. 이러한 운동은 유전자를 더 효과적으로 보호하고 전달하기 위한 진화적 전략이라고 할수 있습니다.
_ 뉴런과 컴퓨터
뉴런은 정교한 구조로, 복잡한 신호를 주고받으며 생존 기계의 행동을 통제해요.
- 동물의 행동은 뉴런(신경 세포)에 의해 조정됩니다.
- 하나의 뉴런은 수십만 개의 다른 성분과 연결되며, 이는 복잡한 신경 네트워크를 형성합니다.
- 뇌는 이러한 뉴런의 집합체로, 외부 정보를 분석하고 행동을 조정하는 역할을 합니다.
_ 뇌- 행동의 제어와 조정
뇌는 감각 정보를 받아들여 근육을 움직이게 함으로써 생존 기계가 환경에 잘 적응하도록 도와줍니다.
즉, 뇌가 근육의 움직임을 제어함으로써 생존 기계의 성공에 기여한다고 할 수 있습니다.
운동신경은 뇌와 근육을 연결하며, 외부 사건에 맞춘 정확한 타이밍으로 근육을 수축시킵니다.
- 이를 위해 동물은 감각기관(눈, 귀, 피부 등)을 통해 환경 정보를 수집하고, 이를 뇌에서 처리합니다.
- 특히 기억의 발달은 과거의 경험을 바탕으로 더 정교한 행동을 가능하게 했습니다.
생존 기계의 행동은 목적이 있는 것처럼 보이는 특징이 있습니다. 동물은 먹이나 배우자를 찾아다니며, 이러한 행동은 유전자의 생존에 도움이 되도록 설계되었습니다. 인간의 행동에서는 이러한 목적성이 의식이라는 형태로 나타나기도 합니다. 그러나 의식 여부와 관계없이, 모든 생명체의 행동은 유전자의 생존 전략으로 이해될 수 있습니다.
_ 피드백
음의 피드백은 생존 기계가 목표한 상태에 도달하도록 자동으로 조정해 주는 시스템입니다.
생물의 행동은 음의 피드백 시스템을 통해 조절됩니다.
피드백 시스템은 현재 상태와 목표 상태의 차이를 줄이기 위해 작동합니다. 예를 들어, 와트 증기 기관의 조속기는 엔진 속도를 조절하며, 속도가 너무 빠르거나 느리면 자동으로 이를 수정합니다.
생존 기계의 행동도 이와 유사하게 목적성이 있는 것처럼 보이지만, 이는 유전자의 생존에 유리한 방향으로 설계된 기계적 반응일 뿐입니다. 결론적으로, 의식적 동기나 의도 없이도 복잡하고 정교한 행동이 가능하다는 점이 피드백 시스템의 핵심입니다.
_컴퓨터 체스와 프로그래머
유전자는 행동을 직접 조종하지 않고, 프로그래머처럼 생존 기계의 행동을 간접적으로 통제합니다.
컴퓨터 체스를 생각해봅시다. 프로그래머는 컴퓨터에게 모든 가능성을 일일이 지시하지 않고, 기본 규칙과 전략만 알려줍니다. 그 후 컴퓨터는 스스로 체스를 두죠. 유전자도 이와 비슷합니다. 유전자는 생존 기계가 어떻게 움직여야 할지 기본 설정을 해주지만, 실제로 순간적인 행동은 생존 기계가 알아서 합니다. 결국 유전자는 ‘큰 그림’을 그리고, 생존 기계는 그에 맞춰 움직이는 겁니다.
- 컴퓨터가 체스를 두는 과정은 프로그래머가 모든 경우의 수를 예상하고 입력한 결과가 아닙니다.
- 대신, 프로그래머는 기본적인 규칙과 전략을 프로그램에 입력하고, 컴퓨터는 이를 바탕으로 독립적으로 작동합니다.
- 유전자의 역할도 이와 유사합니다.
- 유전자는 생존 기계의 구조와 기본적인 행동 원칙을 프로그램하지만, 실제로 순간적인 결정은 생존 기계의 신경계가 독립적으로 수행합니다
_ 유전자는 예측한다
유전자는 미래의 환경 조건을 예측하여 생존 기계의 구조와 기능을 설계합니다.
유전자는 직접적으로 빠르게 행동을 조종할 수 없지만, 미래에 닥칠 환경을 예측하여 이에 대비할 수 있는 생존 기계를 설계합니다. 예를 들어, 북극곰의 유전자는 추운 환경을 예상하고 두꺼운 모피를 형성하게 합니다. 이 예측이 적중하면 유전자는 다음 세대에도 살아남지만, 환경 변화로 예측이 빗나가면 해당 유전자는 도태됩니다.
유전자의 예측은 과거 환경에서 생존에 성공했던 전략을 반복하는 방식으로 이루어지며, 이러한 방식이 유전자의 생존에 기여합니다.
_ 유전자는 도박꾼이다
생존 기계의 행동은 언제나 도박과 같은 선택이고, 유전자는 이런 선택에서 최대한 이득을 보게 뇌를 설계했습니다.
생존 기계의 행동은 항상 위험과 이익 사이에서 균형을 맞추는 도박과 같습니다. 예를 들어, 물가에서 물을 마시는 행동은 포식자의 위험을 감수해야 하지만, 물을 마시지 않으면 탈수로 죽을 위험이 있습니다. 유전자는 이러한 상황을 예측하여 생존 기계가 평균적으로 가장 유리한 결정을 내리도록 프로그램합니다.
"유전자가 할 일은 뇌가 평균적으로 이득이 되는 결정을 내릴 수 있도록 뇌에 미리 프로그램을 짜 놓는 것이다."
_ 학습
유전자는 학습 능력을 통해 생존 기계가 환경에 유연하게 적응할 수 있도록 설계합니다.
유전자는 환경 변화에 대처할 수 있도록 생존 기계에 학습 능력을 부여합니다. 예를 들어, 특정 행동 후 보상이 주어지면 반복하도록 하고, 불쾌한 결과가 생기면 그 행동을 피하게 만듭니다. 이러한 학습은 최초의 프로그램에 필요한 규칙을 줄이고, 예상치 못한 환경 변화에 빠르게 적응할 수 있도록 합니다.
시뮬레이션
시뮬레이션은 시행착오를 안전하게 대신할 수 있는 방법으로, 미래를 예측하고 선택지를 평가하는데 유용합니다.
미래를 예측하고 최적의 선택을 하기 위해 시뮬레이션은 꼭 필요한 도구입니다. 실제로 시행착오를 겪으려면 시간과 자원이 많이 들고, 실패는 생명을 위협할 수도 있죠. 하지만 시뮬레이션은 안전하면서도 빠르게 결과를 확인할 수 있습니다. 오늘날 우리는 군사 전략, 경제 정책, 심지어 항공기 비행까지 모든 분야에서 컴퓨터 시뮬레이션을 활용해 최선의 방안을 찾고 있습니다.
"미래를 시뮬레이션할 수 있는 생존 기계는 시행착오를 통해서만 학습할 수 있는 생존기계보다 한 단계 앞서 있는 것이다."
_ 의식의 진화
뇌의 발달로 생존 기계는 시행착오 대신 미래를 시뮬레이션 할 수 있게 되면서, 의식의 진화를 촉진했습니다.
우리의 뇌는 단순히 현재 상황에 반응하는 기계가 아닙니다. 뇌는 미래를 예측하고 다양한 가능성을 시뮬레이션하면서 최적의 선택을 하도록 돕습니다. 이러한 능력 덕분에 생존 기계는 시행착오 방식의 한계를 뛰어넘었죠.
흥미롭게도, 의식의 시작은 뇌가 시뮬레이션 과정에서 자기 자신을 모형에 포함하게 되면서 가능해졌을 것이라고 책은 말합니다. 이는 단순한 생존을 넘어, 생명체가 자기 자신을 인식하고 더 복잡한 행동을 할 수 있도록 진화했음을 보여줍니다.
"뇌가 세상을 완벽하게 시뮬레이션할 수 있어서 그 시뮬레이션 속에 자체 모형을 포함해야 할 정도가 되었을 때 의식이 생겨났을 것이다."
_ 행동에 대한 유전자
유전자들은 행동에 영향을 미치며 서로 협력해 생존 기계의 효율성을 높입니다.
유전자는 개체의 행동에 직접적인 영향을 미치며, 특정 행동을 유발하는 유전자는 생존과 번식에 유리한 방향으로 자연선택을 받습니다.
- 꿀벌의 ‘위생 행동’ 사례는 행동에 대한 유전자의 영향을 잘 보여줍니다.
- 꿀벌이 병든 애벌레를 제거하는 행동은 두 가지 유전자—뚜껑을 여는 유전자와 애벌레를 버리는 유전자—의 협력에 의해 이루어집니다.
- 로센불러의 실험에 따르면, 이 두 유전자가 모두 작동해야 정상적인 위생 행동이 나타납니다.
- 하지만 한쪽 유전자만 있는 경우, 행동은 불완전하거나 전혀 나타나지 않았습니다.
- 이는 행동 유전자가 서로 협력하여 생존 기계의 생존 가능성을 극대화함을 의미합니다.
더 나아가, 유전자는 환경과의 상호작용을 통해 행동을 조율할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 행동이 학습이나 감각 경험과 결합해 나타날 수도 있죠. 이러한 유전자 간의 협력과 환경 적응은 생존 기계의 행동을 더욱 정교하고 효율적으로 발전시키는 데 기여합니다.
의사소통
생존기계는 소리, 몸짓, 표정 등으로 의사소통하며, 이를 통해 유전자 생존 가능성을 높입니다.
동물들은 의사소통을 통해 자신의 유전자를 보호하고 확산시키는 데 기여합니다. 새의 노래, 꿀벌의 춤, 개구리의 울음소리 등은 상대방의 행동에 영향을 주는 중요한 신호들입니다. 예를 들어 병아리가 삐악거리며 울면 어미는 이를 듣고 병아리를 둥지로 데려오죠. 이러한 의사소통은 송신자와 수신자 모두에게 이익이 되는 방향으로 진화했습니다.
그러나 의사소통의 핵심은 상대의 행동을 변화시키는 데 있으며, 반드시 신호가 정보로서 정확하거나 정직할 필요는 없습니다. 본래 의사소통은 신호를 통해 행동을 조절하는 과정이었으며, 이 과정이 유전자의 번영을 증진시키는 데 기여한다는 점이 중요합니다.
_ 동물의 거짓말
의사소통에는 종종 속임수와 거짓 신호가 포함되며, 이는 상대를 오도하여 자신의 이익을 극대화하려는 전략입니다.
동물의 의사소통은 항상 정직한 것은 아닙니다.
- 예를 들어, 어떤 새는 매가 없는데도 ‘매가 있다’는 경고음을 내어 다른 새들을 겁주고 혼자 먹이를 차지합니다.
- 포식자도 속임수를 활용합니다. 아귀는 낚싯대처럼 생긴 신체 부위를 흔들어 작은 물고기를 유인한 뒤 삼킵니다.
- 벌난초는 꽃을 암벌처럼 보이게 만들어 벌을 속이고 수분 과정을 돕게 합니다.
이러한 속임수는 의사소통의 진화 과정에서 필연적으로 발생하며, 상호 이익만을 추구하지 않고, 때로는 속임수와 거짓말로 자신에게 유리한 상황을 만들기도 합니다.
우리는 생물학적 진화의 복잡성과 정교함을 통해 생명체가 단순히 환경에 적응하는 것 이상의 전략적 존재임을 깨닫게 됩니다. 유전자는 생존 기계의 행동을 간접적으로 설계하고, 그 과정에서 학습과 의식, 심지어 의사소통까지 발전시켰습니다. 이러한 생물학적 통찰은 우리의 존재를 더 깊이 이해하게 하고, 삶의 다양한 면에서 새로운 시각을 제공합니다. 앞으로도 유전자와 생존 기계 간의 놀라운 관계를 탐구하며, 책을 계속해서 정리해보도록 하겠습니다.