TED2008
Susan Blackmore: Memes and "temes"
수잔 블랙모어의 밈과 "팀"
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수잔 블랙모어는 바이러스처럼 뇌에서 뇌로 자신을 복제하는 아이디어인 밈을 연구하고 있습니다.그녀는 인류가 새로운 종류의 밈인 팀을 탄생시켰으며 이것이 기술을 통해 자신을 퍼뜨리며 스스로 생존하는 방법을 만들어 낸다는 대담한 새로운 주장을 하고 있습니다.
Susan Blackmore - Memeticist
Susan Blackmore studies memes -- those self-replicating "life forms" that spread themselves via human consciousness. We're now headed, she believes, toward a new form of meme, spread by the technology we've created. Full bio
Susan Blackmore studies memes -- those self-replicating "life forms" that spread themselves via human consciousness. We're now headed, she believes, toward a new form of meme, spread by the technology we've created. Full bio
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Cultural evolution is a dangerous child
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문화적 진화는 지구상 어떤 종에게도
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for any species to let loose on its planet.
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그냥 풀어 놓기엔 위험한 아이입니다.
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By the time you realize what's happening, the child is a toddler,
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무슨 일이 일어났는지 깨달았을 때는 이미, 아이는 기어 다니다가,
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up and causing havoc, and it's too late to put it back.
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일어나고, 대혼란을 일으켜, 되돌릴 수 없이 늦어버릴 것입니다.
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We humans are Earth's Pandoran species.
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우리 인간은 지구의 판도라 종입니다.
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We're the ones who let the second replicator out of its box,
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우리는 판도라의 상자에서 두번째 복제자를 꺼냈고,
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and we can't push it back in.
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그걸 다시 돌려넣을 수 없습니다.
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We're seeing the consequences all around us.
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우리 주위 모든 곳에서 그 결과를 보고 있습니다.
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Now that, I suggest, is the view that
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자 이제, 밈학문을 진지하게 받아들인다면
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comes out of taking memetics seriously.
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도출되는 관점을 제안하겠습니다.
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And it gives us a new way of thinking about
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그리고 이것은 지구에서 일어나고 있을 뿐만 아니라
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not only what's going on on our planet,
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우주 다른 곳에서도 분명히 일어나고 있는
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but what might be going on elsewhere in the cosmos.
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무언가에 대해 우리가 새롭게 생각해보게 합니다.
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So first of all, I'd like to say something about memetics
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그래서 우선 밈학문과 밈 이론에 대해 얘기하고,
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and the theory of memes,
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그 다음 "우주에 과연 누가 있는가"라는 질문에
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and secondly, how this might answer questions about who's out there,
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어떻게 대답할 수 있는지 얘기해 보도록 하겠습니다.
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if indeed anyone is.
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만일 정말 누군가 있다면요.
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So, memetics:
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자, 밈학문.
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memetics is founded on the principle of Universal Darwinism.
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밈학문은 보편적 다윈주의 원칙 위에서 만들어 졌습니다.
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Darwin had this amazing idea.
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다윈은 이 놀라운 생각을 하게 되었죠.
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Indeed, some people say
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참으로 놀라워서, 어떤 사람들은
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it's the best idea anybody ever had.
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사상 최고의 아이디어라고까지 합니다.
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Isn't that a wonderful thought, that there could be such a thing
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지금까지 나온 최고의 아이디어가 있을 수 있다니
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as a best idea anybody ever had?
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정말 놀랍지 않나요?
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Do you think there could?
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여러분도 그렇다고 생각하나요?
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Audience: No.
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청중: 아니요.
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(Laughter)
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(웃음)
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Susan Blackmore: Someone says no, very loudly, from over there.
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저기 어떤 분은 큰 소리로 아니라고 하는군요.
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Well, I say yes, and if there is, I give the prize to Darwin.
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하지만, 예, 있습니다. 있다면 최고는 다윈의 몫이죠.
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Why?
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왜요?
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Because the idea was so simple,
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그 아이디어가 정말 단순하지만
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and yet it explains all design in the universe.
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전 우주의 모든 설계를 설명해주기 때문입니다.
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I would say not just biological design,
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단순히 생물학적 설계 뿐만 아니라
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but all of the design that we think of as human design.
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인간이 관계된 모든 설계를 말합니다.
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It's all just the same thing happening.
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모든 것이 똑같이 발생하는 것입니다.
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What did Darwin say?
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다윈이 뭐라고 말했을까요?
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I know you know the idea, natural selection,
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자연 선택 개념은 이미 여러분도 아시지만,
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but let me just paraphrase "The Origin of Species," 1859,
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1859년 작 "종의 기원"을 몇 문장으로
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in a few sentences.
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한번 줄여 보겠습니다.
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What Darwin said was something like this:
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다윈이 말한 것은 이런 것이였어요.
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if you have creatures that vary, and that can't be doubted --
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만일 다양한 생명체가 존재한다면, 당연한 얘기지요,
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I've been to the Galapagos, and I've measured the size of the beaks
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내가 갈라파고스에 가서 새 부리 크기를 재 보고,
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and the size of the turtle shells and so on, and so on.
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그리고 거북 껍질도 재 보고, 그리고, 그리고 계속.
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And 100 pages later.
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그리고 100 페이지 뒤에 --
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(Laughter)
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(웃음)
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And if there is a struggle for life,
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만일 거의 모든 생명체가 다 죽을 정도로
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such that nearly all of these creatures die --
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치열한 생존 경쟁이 있다면 --
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and this can't be doubted, I've read Malthus
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당연히 그렇죠, 그리고 맬서스를 읽고 나서
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and I've calculated how long it would take for elephants
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코끼리가 제한 없이 번식한다면 전 세계를 뒤덮는데
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to cover the whole world if they bred unrestricted, and so on and so on.
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얼마나 걸릴지도 계산했고, 그리고, 그리고 계속.
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And another 100 pages later.
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그리고 다시 100 페이지 뒤에.
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And if the very few that survive pass onto their offspring
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만일 매우 소수만이 살아남아 그들의 후손으로 전해진다면,
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whatever it was that helped them survive,
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그들이 생존하게 도와준 것이 무엇이든지 간에,
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then those offspring must be better adapted
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그 후손들은 이 모든 것이 일어나는 환경에
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to the circumstances in which all this happened
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그들의 부모보다
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than their parents were.
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더 잘 적응할 것이 분명하다.
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You see the idea?
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이 아이디어가 이해되나요?
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If, if, if, then.
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만일, 만일, 만일, 그렇다면.
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He had no concept of the idea of an algorithm,
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그는 알고리즘이라는 개념을 몰랐습니다.
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but that's what he described in that book,
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169000
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그러나 그것이 바로 그가 책 속에서 설명한 것이고,
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and this is what we now know as the evolutionary algorithm.
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172000
3000
그리고 그것이 우리가 진화론이라고 알고 있는 것입니다.
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The principle is you just need those three things --
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175000
4000
이 원칙은 다음 세 가지만 있으면 됩니다.
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variation, selection and heredity.
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3000
다양성, 선택 그리고 상속.
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And as Dan Dennett puts it, if you have those,
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182000
4000
그리고 댄 데니트가 적었듯이, 만일 이 세가지가 있다면
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then you must get evolution.
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2000
당신은 분명히 진화할 것이다.
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Or design out of chaos, without the aid of mind.
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188000
5000
또는 지성의 도움 없이 혼란에서 설계가 생겨날 것이다.
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There's one word I love on that slide.
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2000
저 슬라이드에 제가 좋아하는 단어가 있습니다.
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What do you think my favorite word is?
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195000
2000
제가 좋아하는 단어가 무엇인지 알겠나요?
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Audience: Chaos.
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197000
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청중: 혼란
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SB: Chaos? No. What? Mind? No.
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혼란? 아니요. 뭐요? 지성? 아니요.
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Audience: Without.
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201000
1000
청중: 없이
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SB: No, not without.
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202000
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아니요. 없이 아닙니다.
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(Laughter)
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1000
(웃음)
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You try them all in order: Mmm...?
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단어 순서대로 시도해 보세요. 예?
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Audience: Must.
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청중: 분명히
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SB: Must, at must. Must, must.
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207000
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분명히, 분명히, 분명히
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This is what makes it so amazing.
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211000
2000
이것이 바로 놀라운 것입니다.
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You don't need a designer,
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213000
3000
당신은 설계자가 필요없어요.
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or a plan, or foresight, or anything else.
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216000
3000
또는 계획이나 예견이나 그 어떤 것도요.
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If there's something that is copied with variation
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219000
3000
만일 다양성 속에서 선택을 통해 복제되는 것이 있다면,
04:00
and it's selected, then you must get design appearing out of nowhere.
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222000
4000
당신은 분명히 저절로 나타나는 설계를 갖게될 겁니다.
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You can't stop it.
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이건 멈출 수 없죠.
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Must is my favorite word there.
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228000
4000
분명히는 저기서 제가 가장 좋아하는 단어입니다.
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Now, what's this to do with memes?
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233000
2000
그렇다면 이것과 밈은 어떤 관련이 있을까요?
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Well, the principle here applies to anything
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235000
5000
바로, 여기 이 원칙은 다양성 속에서 선택을 통해 복제되는
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that is copied with variation and selection.
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1000
어떤 것에도 적용될 수 있습니다.
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We're so used to thinking in terms of biology,
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241000
3000
우리는 생물학 용어로 생각하는데 너무 익숙해서,
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we think about genes this way.
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244000
2000
유전자도 이런 식으로 생각하죠.
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Darwin didn't, of course; he didn't know about genes.
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246000
3000
다윈은 그렇지 않았어요, 그는 유전자에 대해서 몰랐죠.
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He talked mostly about animals and plants,
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249000
2000
그는 대부분 동물이나 식물에 대해서 얘기했고,
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but also about languages evolving and becoming extinct.
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251000
3000
또한 진화와 멸종 같은 언어를 얘기했죠.
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But the principle of Universal Darwinism
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그러나 보편적 다윈주의 원칙은
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is that any information that is varied and selected
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256000
4000
다양하고 선택되는 어떤 정보도 설계를 만들어 낼
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will produce design.
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260000
2000
것이라는 것입니다.
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And this is what Richard Dawkins was on about
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262000
2000
그리고 이것이 리차드 도킨스가 1976년에 쓴
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in his 1976 bestseller, "The Selfish Gene."
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264000
3000
베스트 셀러, "이기적 유전자"에서 설명한 것이죠.
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The information that is copied, he called the replicator.
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복제되는 정보를 그는 복제자라고 불렀습니다.
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It selfishly copies.
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271000
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이기적으로 복제하죠.
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Not meaning it kind of sits around inside cells going, "I want to get copied."
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273000
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이것이 세포 내부에 "난 복제되고 싶어"라는 어떤 것이 있다는 의미는 아닙니다.
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But that it will get copied if it can,
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하지만 그것은 가능하면 복제되려고 하죠.
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regardless of the consequences.
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2000
결과와는 상관 없습니다.
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It doesn't care about the consequences because it can't,
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3000
결과에 대해서는 걱정하지 않아요, 왜냐하면 걱정할 수 없으니까요,
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because it's just information being copied.
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285000
2000
그것은 단지 복제되는 정보일 뿐입니다.
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And he wanted to get away
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288000
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도킨스는 모든 사람들이 항상
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from everybody thinking all the time about genes,
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289000
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유전자에 대해 생각하는 것에서 벗어나기를 원했죠.
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and so he said, "Is there another replicator out there on the planet?"
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292000
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그래서 그는 "지구상에 다른 복제자가 있을까"라고 말했습니다.
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Ah, yes, there is.
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아, 그래요, 있습니다.
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Look around you -- here will do, in this room.
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297000
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주위를 둘러보세요. 여기, 이 방안에도 있을거예요.
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All around us, still clumsily drifting about
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300000
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우리 주위에서, 문화의 원시 스프 안에서
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in its primeval soup of culture, is another replicator.
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여전히 어설프게 떠다니는 것이 바로 또 다른 복제자입니다.
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Information that we copy from person to person, by imitation,
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5000
모방에 의해 우리가 사람 간에 복제하고 있는 정보,
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by language, by talking, by telling stories,
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311000
2000
언어에 의해, 대화에 의해, 이야기를 통해,
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by wearing clothes, by doing things.
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313000
3000
입는 옷을 통해, 무엇을 함으로써.
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This is information copied with variation and selection.
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316000
5000
이것이 다양성 속에서 선택에 의해 복제되는 정보입니다.
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This is design process going on.
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3000
이것이 진행 중인 설계 과정입니다.
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He wanted a name for the new replicator.
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324000
3000
그는 이 새로운 복제자에 이름을 부여하고 싶었죠.
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So, he took the Greek word "mimeme," which means that which is imitated.
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327000
4000
그래서 그는 모방이라는 뜻의 그리스어 mimeme을 차용했습니다.
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Remember that, that's the core definition:
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331000
2000
기억하세요. 이것이 핵심 정의입니다.
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that which is imitated.
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334000
1000
모방하는 것 말이죠.
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And abbreviated it to meme, just because it sounds good
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335000
3000
그리고 그것을 meme 밈으로 줄여썼죠, 이게 더 발음하기 좋으니까요.
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and made a good meme, an effective spreading meme.
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338000
3000
그리고 좋은 밈, 효과적으로 퍼져나가는 밈도 만들었습니다.
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So that's how the idea came about.
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341000
3000
그래서 이렇게 이 아이디어가 탄생했습니다.
06:03
It's important to stick with that definition.
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345000
3000
이 정의가 매우 중요합니다.
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The whole science of memetics is much maligned,
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348000
4000
전체 밈학문은 심하게 헐뜯어지고,
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much misunderstood, much feared.
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352000
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크게 잘못 이해되고, 커다란 두려움의 대상이 되고 있습니다.
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But a lot of these problems can be avoided
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355000
3000
하지만 이러한 많은 문제들은
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by remembering the definition.
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358000
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그 정의를 기억함으로써 피할 수 있습니다.
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A meme is not equivalent to an idea.
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360000
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밈은 아이디어와 동등하지 않습니다.
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It's not an idea. It's not equivalent to anything else, really.
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362000
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아이디어가 아니고, 다른 어떤 것과 동등하지 않습니다. 정말로요.
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Stick with the definition.
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2000
그 정의를 놓치지 마세요.
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It's that which is imitated,
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366000
2000
그것은 바로 모방하는 것입니다.
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or information which is copied from person to person.
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368000
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또는 사람간에 복제되는 정보입니다.
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So, let's see some memes.
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그럼, 몇가지 밈을 살펴볼까요.
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Well, you sir, you've got those glasses hung around your neck
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373000
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자, 당신이요, 당신은 독특한 매력적인 방법으로
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in that particularly fetching way.
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목에 안경을 걸고 있네요.
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I wonder whether you invented that idea for yourself,
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혹시 그 아이디어를 스스로 생각해냈나요?
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or copied it from someone else?
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380000
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아니면 다른 사람을 따라한 건가요?
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If you copied it from someone else, it's a meme.
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만일 당신이 다른 사람으로부터 따라한 것이면 그것이 밈입니다.
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And what about, oh, I can't see any interesting memes here.
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3000
그리고 또, 어, 여기서 다른 흥미있는 밈을 찾지 못하겠네요.
06:46
All right everyone, who's got some interesting memes for me?
139
388000
3000
자 여러분, 누가 저에게 흥미있는 밈을 보여주지 않겠어요?
06:49
Oh, well, your earrings,
140
391000
2000
오, 그래요. 당신의 귀걸이.
06:51
I don't suppose you invented the idea of earrings.
141
393000
2000
아마도 당신이 귀걸이 아이디어를 발명하진 않았겠죠.
06:53
You probably went out and bought them.
142
395000
2000
당신은 아마 밖에서 그것을 샀을거예요.
06:55
There are plenty more in the shops.
143
397000
2000
가게에는 훨씬 많은 귀걸이가 있습니다.
06:57
That's something that's passed on from person to person.
144
399000
2000
그것이 바로 사람간에 옮겨다니는 무엇입니다.
06:59
All the stories that we're telling -- well, of course,
145
401000
3000
TED는 거대한 밈 모임이고, 우리가 얘기하고 있는
07:02
TED is a great meme-fest, masses of memes.
146
404000
4000
모든 이야기들은 밈 덩어리들입니다.
07:06
The way to think about memes, though,
147
408000
2000
밈에 대해 생각해 보려면 역시 밈이 왜
07:08
is to think, why do they spread?
148
410000
2000
퍼져나가는지 생각해 보아야 합니다.
07:10
They're selfish information, they will get copied, if they can.
149
412000
4000
밈은 이기적인 정보입니다, 밈은 가능하다면 복제되려고 하죠.
07:14
But some of them will be copied because they're good,
150
416000
3000
그러나 그것들 중 일부는 그것이 좋고, 진실하고,
07:17
or true, or useful, or beautiful.
151
419000
2000
유용하고, 아름다워서 복제될 것입니다.
07:19
Some of them will be copied even though they're not.
152
421000
2000
일부는 그렇지 않더라도 복제될 것입니다.
07:21
Some, it's quite hard to tell why.
153
423000
2000
어떤 것은 왜 그런지 말하기가 정말 힘들죠.
07:24
There's one particular curious meme which I rather enjoy.
154
426000
3000
제가 즐겨 사용하는 특별하고 호기심을 끄는 밈이 있습니다.
07:27
And I'm glad to say, as I expected, I found it when I came here,
155
429000
3000
제가 기대했던 대로 이곳에 와서도 발견할 수 있었죠.
07:30
and I'm sure all of you found it, too.
156
432000
2000
그리고 아마 여러분도 확실히 보았을 거예요.
07:32
You go to your nice, posh, international hotel somewhere,
157
434000
3000
여러분은 어딘가의 멋지고 호화스런 국제 호텔에 도착합니다.
07:36
and you come in and you put down your clothes
158
438000
2000
안으로 들어가 옷을 벗어놓습니다.
07:38
and you go to the bathroom, and what do you see?
159
440000
3000
그리고 욕실로 들어가면, 무엇을 볼 수 있죠?
07:41
Audience: Bathroom soap.
160
443000
1000
청중: 화장실 비누.
07:42
SB: Pardon?
161
444000
1000
뭐라구요?
07:43
Audience: Soap.
162
445000
1000
비누요.
07:44
SB: Soap, yeah. What else do you see?
163
446000
2000
아, 비누. 또 다른 건요?
07:46
Audience: (Inaudible)
164
448000
1000
청중: (잘 안들림)
07:47
SB: Mmm mmm.
165
449000
1000
음...
07:48
Audience: Sink, toilet!
166
450000
1000
청중: 세면대, 변기!
07:49
SB: Sink, toilet, yes, these are all memes, they're all memes,
167
451000
2000
세면대, 변기, 그렇죠. 그것들은 모두 밈이예요.
07:51
but they're sort of useful ones, and then there's this one.
168
453000
3000
하지만 그것들은 유용한 것들이구요. 그리고 이런 것도 있어요.
07:54
(Laughter)
169
456000
3000
(웃음)
07:58
What is this one doing?
170
460000
2000
이게 무엇을 위한 거죠?
08:00
(Laughter)
171
462000
1000
(웃음)
08:01
This has spread all over the world.
172
463000
2000
이건 전세계에 퍼져있어요.
08:03
It's not surprising that you all found it
173
465000
2000
여러분이 여기서 욕실에 들어갔을 때
08:05
when you arrived in your bathrooms here.
174
467000
2000
이것을 발견하더라도 이상할 것이 없습니다.
08:07
But I took this photograph in a toilet at the back of a tent
175
469000
5000
하지만 이 사진은 제가 아쌈 정글에 있는 환경 캠프
08:12
in the eco-camp in the jungle in Assam.
176
474000
2000
텐트 뒤 화장실에서 찍었어요.
08:14
(Laughter)
177
476000
1000
(웃음)
08:16
Who folded that thing up there, and why?
178
478000
3000
누가 저렇게 접어 올렸을까요, 그리고 왜?
08:19
(Laughter)
179
481000
1000
(웃음)
08:20
Some people get carried away.
180
482000
2000
어떤 사람들은 거의 무아지경이 되었네요.
08:22
(Laughter)
181
484000
3000
(웃음)
08:26
Other people are just lazy and make mistakes.
182
488000
3000
다른 사람들은 좀 게으르거나 실수를 했군요.
08:29
Some hotels exploit the opportunity to put even more memes
183
491000
3000
어떤 호텔들은 작은 스티커로 더 많은 밈을 추가하는
08:32
with a little sticker.
184
494000
2000
기회를 개발합니다.
08:34
(Laughter)
185
496000
1000
(웃음)
08:35
What is this all about?
186
497000
2000
이것들은 모두 무엇을 위한 걸까요?
08:37
I suppose it's there to tell you that somebody's
187
499000
2000
제 생각엔 누군가 그 장소를 청소했다는 것을 여러분에게
08:39
cleaned the place, and it's all lovely.
188
501000
2000
말해주기 위한 것 같고, 그건 정말 사랑스럽죠.
08:41
And you know, actually, all it tells you is that another person
189
503000
3000
그리고 사실 이 모든 것은 또 다른 사람이 균을 이곳 저곳 옮겼을
08:44
has potentially spread germs from place to place.
190
506000
3000
가능성이 있다는 것을 말해주기도 하죠.
08:47
(Laughter)
191
509000
1000
(웃음)
08:48
So, think of it this way.
192
510000
2000
그러니 이렇게 한번 생각해보세요.
08:50
Imagine a world full of brains
193
512000
2000
뇌로 가득 찬, 그리고 찾을 수 있는 집보다
08:52
and far more memes than can possibly find homes.
194
514000
3000
훨씬 많은 밈들로 가득 찬 세상를 상상해보세요.
08:55
The memes are all trying to get copied --
195
517000
3000
밈들은 모두 복제되려고 노력 중이고,
08:58
trying, in inverted commas -- i.e.,
196
520000
3000
노력 중이란, 따로 띄어서, 예를 들어
09:01
that's the shorthand for, if they can get copied, they will.
197
523000
3000
밈이 복제될 수 있다면 복제될 것이라는 것을 함축적으로 의미합니다.
09:04
They're using you and me as their propagating, copying machinery,
198
526000
6000
그것은 당신과 나를 전파를 위한 복제 기계로 사용하고 있고,
09:10
and we are the meme machines.
199
532000
3000
우리는 밈 기계입니다.
09:13
Now, why is this important?
200
535000
2000
이제, 왜 이것이 중요할까요?
09:15
Why is this useful, or what does it tell us?
201
537000
2000
이것이 왜 유용하며 우리에게 무엇을 말해주나요?
09:17
It gives us a completely new view of human origins
202
539000
4000
이것은 우리에게 인류의 기원과 인류에게 주는 의미에 대한
09:21
and what it means to be human,
203
543000
1000
완전히 새로운 시각을 알려줍니다.
09:22
all conventional theories of cultural evolution,
204
544000
4000
인류 기원에 대한 그리고 우리를 다른 종과 이렇게 다르게
09:26
of the origin of humans,
205
548000
2000
만든 것이 무엇인지에 대한
09:28
and what makes us so different from other species.
206
550000
4000
문화적 진화에 대한 모든 전통적인 이론 말입니다.
09:32
All other theories explaining the big brain, and language, and tool use
207
554000
2000
우리를 독특하게 만드는 큰 뇌, 언어, 도구 사용에 대해
09:34
and all these things that make us unique,
208
556000
2000
설명하는 다른 모든 이론은
09:36
are based upon genes.
209
558000
3000
유전자에 근거하고 있습니다.
09:39
Language must have been useful for the genes.
210
561000
3000
언어는 유전자에게 유용했음이 틀림없습니다.
09:42
Tool use must have enhanced our survival, mating and so on.
211
564000
3000
도구 사용은 우리의 생존과 짝짓기 등을 확장시켜왔음이 분명합니다.
09:45
It always comes back, as Richard Dawkins complained
212
567000
3000
이것은 항상, 리차드 도킨스가 아주 오래전에
09:48
all that long time ago, it always comes back to genes.
213
570000
3000
푸념했듯이, 항상 유전자로 귀착됩니다.
09:51
The point of memetics is to say, "Oh no, it doesn't."
214
573000
4000
밈학문의 논점은 "오, 그게 아니예요."라고 말하는 것이죠.
09:55
There are two replicators now on this planet.
215
577000
3000
지구 상에는 이제 두개의 복제자가 있습니다.
09:58
From the moment that our ancestors,
216
580000
3000
약 이백 오십만 년 전 쯤에,
10:01
perhaps two and a half million years ago or so,
217
583000
2000
우리 조상들이 모방을 하기 시작한 때로부터,
10:03
began imitating, there was a new copying process.
218
585000
4000
새로운 복제 과정이 생겨났습니다.
10:07
Copying with variation and selection.
219
589000
2000
다양성 속에서 선택에 의해 복제되는 것이죠.
10:09
A new replicator was let loose, and it could never be --
220
591000
5000
새로운 복제자가 풀린 후, 바로 그 시작부터 결코 그럴 수 없습니다.
10:14
right from the start -- it could never be
221
596000
1000
그럴 수 없는 것이
10:15
that human beings who let loose this new creature,
222
597000
5000
이 새로운 창조물을 풀어놓은 인류는
10:20
could just copy the useful, beautiful, true things,
223
602000
3000
유용하고 아름답고 진실된 것만 복제하고
10:23
and not copy the other things.
224
605000
2000
다른 것들은 복제하지 않을 수 없습니다.
10:25
While their brains were having an advantage from being able to copy --
225
607000
3000
불을 붙이고, 불을 유지하고, 새로운 사냥 기술을
10:28
lighting fires, keeping fires going, new techniques of hunting,
226
610000
5000
익히는 이러한 종류의 것들은 뇌가 복제하기에
10:33
these kinds of things --
227
615000
2000
이점을 가지고 있는 반면
10:35
inevitably they were also copying putting feathers in their hair,
228
617000
3000
머리에 깃털을 꽂는 행위나 이상한 옷을 입거나
10:38
or wearing strange clothes, or painting their faces,
229
620000
2000
얼굴에 칠을 하거나 또는 뭐가 됐든지
10:40
or whatever.
230
622000
1000
어쩔 수 없이 복제합니다.
10:41
So, you get an arms race between the genes
231
623000
4000
그래서 이런 모든 것을 복제하는데 시간을 낭비하지 않도록
10:45
which are trying to get the humans to have small economical brains
232
627000
4000
작고 경제적인 뇌를 갖게 하려는 유전자와,
10:49
and not waste their time copying all this stuff,
233
631000
2000
사람들이 만들고 복제하는 소리들,
10:51
and the memes themselves, like the sounds that people made and copied --
234
633000
4000
다시 말해 언어가 되죠, 이걸 선호해서
10:56
in other words, what turned out to be language --
235
638000
2000
뇌를 점점 더 커지게 하기 위해 애쓰는 밈 사이에
10:58
competing to get the brains to get bigger and bigger.
236
640000
3000
무한 경쟁이 일어나게 됩니다.
11:01
So, the big brain, on this theory, is driven by the memes.
237
643000
4000
그래서 이 이론에 따르면 큰 뇌는 밈에 의해 만들어진 것이죠.
11:05
This is why, in "The Meme Machine," I called it memetic drive.
238
647000
4000
이것이 제가 "밈 기계"에서 그걸 밈의 동인이라고 부른 이유입니다.
11:09
As the memes evolve, as they inevitably must,
239
651000
3000
밈이 진화하면서, 분명히 그럴 수 밖에 없는데,
11:12
they drive a bigger brain that is better at copying the memes
240
654000
4000
밈은 자기 자신을 복제하는데 더 유리한
11:16
that are doing the driving.
241
658000
2000
더 큰 뇌를 추구합니다.
11:18
This is why we've ended up with such peculiar brains,
242
660000
4000
이것이 우리가 결국 이런 기묘한 뇌를 갖게 되고,
11:22
that we like religion, and music, and art.
243
664000
3000
종교, 음악, 예술을 좋아하는 이유입니다.
11:25
Language is a parasite that we've adapted to,
244
667000
3000
이런 입장에서 바라보면, 언어는 우리가
11:28
not something that was there originally for our genes,
245
670000
2000
적응한 기생충일 뿐, 본래 우리 유전자를 위한
11:30
on this view.
246
672000
2000
그런게 아닙니다.
11:32
And like most parasites, it can begin dangerous,
247
674000
3000
그리고 처음엔 위험을 끼칠 수 있지만 같이 진화하고
11:35
but then it coevolves and adapts,
248
677000
3000
적응하는 대부분의 기생충과 같이
11:38
and we end up with a symbiotic relationship
249
680000
2000
우리는 이 새로운 기생충과
11:40
with this new parasite.
250
682000
1000
공생 관계가 되었죠.
11:41
And so, from our perspective,
251
683000
2000
그리고 우리 관점에서는
11:43
we don't realize that that's how it began.
252
685000
3000
이것이 어떻게 시작됐는지 알 수 없습니다.
11:46
So, this is a view of what humans are.
253
688000
3000
그래서 이것이 인간이 무엇인지에 대한 시각입니다.
11:49
All other species on this planet are gene machines only,
254
691000
3000
지구상의 다른 모든 종은 단지 유전자 기계이고,
11:52
they don't imitate at all well, hardly at all.
255
694000
3000
그것들은 거의 모방을 하지 못합니다.
11:55
We alone are gene machines and meme machines as well.
256
697000
5000
우리만이 유전자 기계이면서 밈 기계이죠.
12:00
The memes took a gene machine and turned it into a meme machine.
257
702000
4000
밈이 유전자 기계를 밈 기계로 변화시켰습니다.
12:04
But that's not all.
258
706000
2000
그러나 이게 전부가 아니예요.
12:06
We have a new kind of memes now.
259
708000
3000
우리는 이제 새로운 종류의 밈을 갖게 됩니다.
12:09
I've been wondering for a long time,
260
711000
1000
밈에 대해서 생각을 많이 하기 시작한 후
12:10
since I've been thinking about memes a lot,
261
712000
2000
오랫동안 전 궁금해 왔습니다.
12:12
is there a difference between the memes that we copy --
262
714000
2000
우리가 서로 말하는 단어들과
12:14
the words we speak to each other,
263
716000
2000
우리의 행위들, 인간적인 우리가 복제하는 밈과
12:16
the gestures we copy, the human things --
264
718000
2000
우리 주위의 모든 기술적인 것 사이에
12:18
and all these technological things around us?
265
720000
2000
어떤 차이가 있을까요?
12:20
I have always, until now, called them all memes,
266
722000
4000
저는 지금까지 이 모든 것들을 항상 밈이라고 불렀지만,
12:24
but I do honestly think now
267
726000
3000
솔직히 지금은 기술적인 밈에게는
12:27
we need a new word for technological memes.
268
729000
3000
다른 이름이 필요하다고 생각합니다.
12:30
Let's call them techno-memes or temes.
269
732000
3000
그것들을 기술적 밈 또는 팀이라고 불러보죠.
12:33
Because the processes are getting different.
270
735000
3000
그 과정이 다르기 때문인데요.
12:37
We began, perhaps 5,000 years ago, with writing.
271
739000
3000
우리는 5,000년 전에 쓰기를 시작했습니다.
12:40
We put the storage of memes out there on a clay tablet,
272
742000
7000
우리는 점토판 위에 밈의 저장소를 만들었는데,
12:48
but in order to get true temes and true teme machines,
273
750000
2000
진정한 팀과 팀 기계가 되기 위해서는
12:50
you need to get the variation, the selection and the copying,
274
752000
3000
모든 것이 인간 밖에서 이루어지는
12:53
all done outside of humans.
275
755000
2000
다양성, 선택, 복제가 필요합니다.
12:55
And we're getting there.
276
757000
2000
우리는 그곳으로 가고 있습니다.
12:57
We're at this extraordinary point where we're nearly there,
277
759000
2000
우리는 이런 기계가 존재하는 곳에 거의 도달한,
12:59
that there are machines like that.
278
761000
2000
특이한 시점에 와 있습니다.
13:01
And indeed, in the short time I've already been at TED,
279
763000
2000
그리고 참으로, 제가 짧은 시간 동안 TED에 참여해보니,
13:03
I see we're even closer than I thought we were before.
280
765000
2000
제 생각보다 훨씬 가까워졌다는 걸 알게 됐습니다.
13:05
So actually, now the temes are forcing our brains
281
767000
6000
그래서 사실상, 이제 팀은 우리 뇌가 거의 팀 기계처럼
13:11
to become more like teme machines.
282
773000
2000
되도록 몰아가고 있습니다.
13:13
Our children are growing up very quickly learning to read,
283
775000
3000
우리 아이들은 자라면서 매우 빨리, 읽는 것과
13:16
learning to use machinery.
284
778000
2000
기계 사용법을 배우게 됩니다.
13:18
We're going to have all kinds of implants,
285
780000
1000
우리를 항상 강제로 깨어 있게 만들
13:19
drugs that force us to stay awake all the time.
286
781000
3000
온갖 이식물과 약물이 생길 것입니다.
13:22
We'll think we're choosing these things,
287
784000
2000
우리는 우리가 이것들을 선택한다고 생각하지만,
13:24
but the temes are making us do it.
288
786000
3000
팀이 우리가 그렇게 하도록 만드는 것입니다.
13:28
So, we're at this cusp now
289
790000
1000
그래서 우리는 이제
13:29
of having a third replicator on our planet.
290
791000
4000
지구상에서 세번째 복제자를 갖는 바로 그 시작점에 있는 것입니다.
13:34
Now, what about what else is going on out there in the universe?
291
796000
5000
그렇다면 저 우주 밖 어딘가에서는 무엇이 일어나고 있을까요?
13:39
Is there anyone else out there?
292
801000
2000
누군가가 저곳에 있을까요?
13:41
People have been asking this question for a long time.
293
803000
3000
사람들은 오랫동안 이 질문을 해오고 있습니다.
13:44
We've been asking it here at TED already.
294
806000
2000
이곳 TED에서도 우리는 이미 이 질문을 해왔죠.
13:46
In 1961, Frank Drake made his famous equation,
295
808000
4000
1961년 프랭크 드레이크는 유명한 방정식을 만들었지만
13:50
but I think he concentrated on the wrong things.
296
812000
2000
저는 그가 잘못된 것들에 집중하고 있었다고 생각합니다.
13:52
It's been very productive, that equation.
297
814000
2000
이 공식은 매우 생산적이였습니다.
13:54
He wanted to estimate N,
298
816000
2000
그는 우리 은하계에 존재하는,
13:56
the number of communicative civilizations out there in our galaxy,
299
818000
4000
의사소통할 수 있는 문명의 수 N을 추산하길 원했습니다.
14:00
and he included in there the rate of star formation,
300
822000
4000
그리고 그는 이 공식에 별의 구성비, 행성의 비율을
14:04
the rate of planets, but crucially, intelligence.
301
826000
4000
포함시켰고, 결정적으로 지능을 포함했습니다.
14:08
I think that's the wrong way to think about it.
302
830000
4000
저는 이것이 잘못된 생각이라고 생각합니다.
14:12
Intelligence appears all over the place, in all kinds of guises.
303
834000
3000
지능은 모든 곳에서 어떤 모습으로든 나타납니다.
14:15
Human intelligence is only one kind of a thing.
304
837000
2000
인간 지능은 단지 한 종류일 뿐이죠.
14:17
But what's really important is the replicators you have
305
839000
3000
그러나 정말 중요한 것은 당신이 가진 복제자와
14:20
and the levels of replicators, one feeding on the one before.
306
842000
4000
복제자의 수준, 그리고 그전에 그 복제자를 키운 복제자입니다.
14:24
So, I would suggest that we don't think intelligence,
307
846000
5000
그래서 저는 우리가 지능이 아니라 복제자를 생각해야 한다고
14:29
we think replicators.
308
851000
2000
제안합니다.
14:31
And on that basis, I've suggested a different kind of equation.
309
853000
3000
그리고 이를 근거로 저는 다른 공식을 제안했습니다.
14:34
A very simple equation.
310
856000
2000
매우 단순한 공식이죠.
14:36
N, the same thing,
311
858000
2000
우리의 은하계에서 기대할 수 있는
14:38
the number of communicative civilizations out there
312
860000
3000
의사소통이 가능한 문명의 수
14:41
[that] we might expect in our galaxy.
313
863000
2000
동일한 그 N입니다.
14:43
Just start with the number of planets there are in our galaxy.
314
865000
4000
우선 우리 은하계에 있는 행성의 수로 시작합니다.
14:47
The fraction of those which get a first replicator.
315
869000
4000
첫번째 복제자를 가지게 되는 작은 경우
14:51
The fraction of those that get the second replicator.
316
873000
4000
두번째 복제자를 가지게 되는 작은 경우
14:55
The fraction of those that get the third replicator.
317
877000
2000
세번째 복제자를 가지게 되는 작은 경우
14:58
Because it's only the third replicator that's going to reach out --
318
880000
3000
이것은 오직 세번째 복제자가 돼야 비로소
15:01
sending information, sending probes, getting out there,
319
883000
3000
정보를 보내고, 탐사선을 보내고, 직접 가서,
15:04
and communicating with anywhere else.
320
886000
2000
다른 곳과 의사소통을 하기 때문입니다.
15:06
OK, so if we take that equation,
321
888000
3000
좋아요, 우리가 이 공식을 받아들인다면
15:09
why haven't we heard from anybody out there?
322
891000
5000
저곳으로부터 왜 아무 것도 듣지 못했을까요?
15:14
Because every step is dangerous.
323
896000
4000
그것은 모든 단계가 위험하기 때문입니다.
15:18
Getting a new replicator is dangerous.
324
900000
3000
새로운 복제자를 갖는 것은 위험합니다.
15:21
You can pull through, we have pulled through,
325
903000
2000
우리는 애써 나아갈 수 있고, 나아가 왔지만
15:23
but it's dangerous.
326
905000
2000
그것은 위험합니다.
15:25
Take the first step, as soon as life appeared on this earth.
327
907000
3000
지구상에 생명체가 나타나자마자 첫번째 단계가 시작됐습니다.
15:28
We may take the Gaian view.
328
910000
2000
가이아 이론을 생각해 볼 수도 있습니다.
15:30
I loved Peter Ward's talk yesterday -- it's not Gaian all the time.
329
912000
3000
전 피터 워드의 어제 발표가 좋았는데, 모두 가이아 얘기는 아니죠.
15:33
Actually, life forms produce things that kill themselves.
330
915000
3000
사실, 생명체들은 그 자신을 죽이는 것을 만들어냅니다.
15:36
Well, we did pull through on this planet.
331
918000
3000
자, 우리는 지구상에 애써 나타났죠.
15:39
But then, a long time later, billions of years later,
332
921000
2000
그러나 오랜 후에, 10억 년 후에,
15:41
we got the second replicator, the memes.
333
923000
3000
우리는 두번째 복제자인 밈을 갖게 됐습니다.
15:44
That was dangerous, all right.
334
926000
2000
그렇죠. 그건 정말 위험했습니다.
15:46
Think of the big brain.
335
928000
2000
큰 뇌에 대해서 생각해 보세요.
15:48
How many mothers do we have here?
336
930000
3000
여기 엄마가 몇 명이나 있나요?
15:51
You know all about big brains.
337
933000
2000
당신들은 큰 뇌에 대해서 잘 알고 있습니다.
15:53
They are dangerous to give birth to,
338
935000
2000
큰 뇌는 태어날 때 위험합니다.
15:55
are agonizing to give birth to.
339
937000
2000
태어날 때 정말 악전고투하죠.
15:57
(Laughter)
340
939000
1000
(웃음)
15:59
My cat gave birth to four kittens, purring all the time.
341
941000
2000
제 고양이는 그르렁거리며 네마리를 낳았습니다.
16:01
Ah, mm -- slightly different.
342
943000
2000
아, 음, 약간 다르죠.
16:03
(Laughter)
343
945000
2000
(웃음)
16:05
But not only is it painful, it kills lots of babies,
344
947000
3000
고통스러울 뿐만 아니라 많은 아이가 죽고
16:08
it kills lots of mothers,
345
950000
2000
많은 산모가 죽는
16:10
and it's very expensive to produce.
346
952000
2000
매우 값비싼 탄생입니다.
16:12
The genes are forced into producing all this myelin,
347
954000
2000
유전자는 모든 미엘린을 생산하도록 강요받고
16:14
all the fat to myelinate the brain.
348
956000
2000
모든 지방이 뇌를 미엘린화하도록 합니다.
16:16
Do you know, sitting here,
349
958000
2000
여기 계신 여러분은
16:18
your brain is using about 20 percent of your body's energy output
350
960000
4000
몸무게 2퍼센트인 뇌가 전체 몸 에너지의 20퍼센트를
16:22
for two percent of your body weight?
351
964000
2000
사용하고 있다는 사실을 알고 있나요?
16:24
It's a really expensive organ to run.
352
966000
2000
이건 정말 유지비가 비싼 장기입니다.
16:26
Why? Because it's producing the memes.
353
968000
2000
왜죠? 뇌가 밈을 만들어내기 때문입니다.
16:28
Now, it could have killed us off. It could have killed us off,
354
970000
4000
자, 그것은 우리를 멸종시킬 수도 있었습니다. 멸종이요.
16:32
and maybe it nearly did, but you see, we don't know.
355
974000
2000
그리고 거의 그랬을 수도 있지만, 알 수 없는 일이죠.
16:34
But maybe it nearly did.
356
976000
2000
그러나 아마 거의 그랬겠죠.
16:36
Has it been tried before?
357
978000
1000
이전에도 이런 시도가 있었을까요?
16:37
What about all those other species?
358
979000
2000
다른 모든 종들은 어땠을까요?
16:39
Louise Leakey talked yesterday
359
981000
2000
루이스 리키는 어제, 어떻게 우리만
16:41
about how we're the only one in this branch left.
360
983000
3000
이쪽 가지에 남게됐는지 얘기했습니다.
16:44
What happened to the others?
361
986000
2000
다른 이들에겐 무슨 일이 일어났나요?
16:46
Could it be that this experiment in imitation,
362
988000
2000
이것은 이 모방의 실험,
16:48
this experiment in a second replicator,
363
990000
2000
이 두번째 복제자의 실험이
16:50
is dangerous enough to kill people off?
364
992000
4000
인류를 멸망시킬만큼 위험하다는 의미가 될 수 있을까요?
16:54
Well, we did pull through, and we adapted.
365
996000
2000
자, 우리는 견뎌내 왔고 적응했습니다.
16:56
But now, we're hitting, as I've just described,
366
998000
3000
그러나 이제, 제가 이미 설명한 것처럼,
16:59
we're hitting the third replicator point.
367
1001000
2000
세번째 복제자 등장 시점이 가까와 졌습니다.
17:01
And this is even more dangerous --
368
1003000
3000
그리고 이것은 훨씬 더 위험합니다.
17:04
well, it's dangerous again.
369
1006000
2000
예, 다시 위험에 처한 것입니다.
17:06
Why? Because the temes are selfish replicators
370
1008000
4000
왜죠? 그것은 팀이 이기적인 복제자이고 우리나 우주
17:10
and they don't care about us, or our planet, or anything else.
371
1012000
3000
또는 그 어떤 것에 대해서도 걱정하지 않기 때문입니다.
17:13
They're just information, why would they?
372
1015000
3000
그것은 단지 정보입니다. 왜 그럴까요?
17:17
They are using us to suck up the planet's resources
373
1019000
2000
그것은 더 많은 컴퓨터를 만들고, 이곳 TED에서 듣는
17:19
to produce more computers,
374
1021000
2000
모든 놀라운 것들을 더 많이 만들어내기 위해,
17:21
and more of all these amazing things we're hearing about here at TED.
375
1023000
3000
지구의 자원을 빨아들이도록 우리를 이용하고 있습니다.
17:24
Don't think, "Oh, we created the Internet for our own benefit."
376
1026000
4000
"오, 우리 이익을 위해 우리가 인터넷을 창조했어."라고 생각하지 마세요.
17:28
That's how it seems to us.
377
1030000
2000
우리 눈에 그렇게 보일 뿐입니다.
17:30
Think, temes spreading because they must.
378
1032000
4000
팀이 퍼져나가야 하기 때문에, 그렇게 된 거라고 생각하세요.
17:34
We are the old machines.
379
1036000
2000
우리는 오래된 기계입니다.
17:36
Now, are we going to pull through?
380
1038000
2000
이제, 우리가 견뎌낼 수 있을까요?
17:38
What's going to happen?
381
1040000
2000
어떤 일이 일어날까요?
17:40
What does it mean to pull through?
382
1042000
2000
견뎌낸다는 것이 무엇을 의미할까요?
17:42
Well, there are kind of two ways of pulling through.
383
1044000
2000
자, 견뎌내는 것에는 두가지 종류가 있습니다.
17:45
One that is obviously happening all around us now,
384
1047000
2000
지금 우리 주위에서 명백하게 일어나고 있는
17:47
is that the temes turn us into teme machines,
385
1049000
4000
첫번 째는, 이런 이식물과 약물, 기술에
17:51
with these implants, with the drugs,
386
1053000
2000
융합되게 함으로써, 팀이 우리를
17:53
with us merging with the technology.
387
1055000
3000
팀 기계로 전환시키고 있다는 것입니다.
17:56
And why would they do that?
388
1058000
2000
왜 팀이 이렇게 할까요?
17:58
Because we are self-replicating.
389
1060000
2000
우리가 자기 복제자이기 때문입니다.
18:00
We have babies.
390
1062000
2000
우리는 아이들을 낳습니다.
18:02
We make new ones, and so it's convenient to piggyback on us,
391
1064000
3000
우리는 새로운 자손을 만들고, 그래서 아직 지구 상에
18:05
because we're not yet at the stage on this planet
392
1067000
4000
확실한 대안이 있는 단계에 다다르지 못했기 때문에
18:09
where the other option is viable.
393
1071000
2000
우리 등에 업혀가는 것이 편리합니다.
18:11
Although it's closer, I heard this morning,
394
1073000
2000
오늘 아침 들어보니, 이 순간이 가까워졌음에도 불구하고
18:13
it's closer than I thought it was.
395
1075000
2000
제가 생각했던 것보다 더 가까워졌습니다.
18:15
Where the teme machines themselves will replicate themselves.
396
1077000
3000
바로 팀 기계 자신이 스스로 복제하게 될 순간이 말입니다.
18:18
That way, it wouldn't matter if the planet's climate
397
1080000
4000
그렇게 되면, 팀은 지구의 기후가 완전히 불안정해지고
18:22
was utterly destabilized,
398
1084000
2000
인간이 더 이상 이곳에 살 수 없을지라도
18:24
and it was no longer possible for humans to live here.
399
1086000
2000
상관이 없을 것입니다.
18:26
Because those teme machines, they wouldn't need --
400
1088000
2000
왜냐하면 이런 팀 머신은 흐늘흐늘하고, 축축하고,
18:28
they're not squishy, wet, oxygen-breathing,
401
1090000
2000
산소를 호흡하고, 온기를 필요로 하는
18:30
warmth-requiring creatures.
402
1092000
3000
생명체가 아니기 때문입니다.
18:33
They could carry on without us.
403
1095000
2000
우리 없이도 계속될 수 있을테니까요.
18:35
So, those are the two possibilities.
404
1097000
3000
자, 이렇게 두가지 가능성이 있습니다.
18:38
The second, I don't think we're that close.
405
1100000
4000
두번째는, 우리가 그렇게 가까이 왔다고는 생각하지 않습니다.
18:42
It's coming, but we're not there yet.
406
1104000
2000
다가오고는 있으나 아직 그곳에 다다르지는 않았어요.
18:44
The first, it's coming too.
407
1106000
2000
첫번째는, 또한 다가오고 있습니다.
18:46
But the damage that is already being done
408
1108000
3000
그러나 지구에 이미 가해진 피해는
18:49
to the planet is showing us how dangerous the third point is,
409
1111000
5000
세번째 지점이 얼마나 위험한지를 보여주고 있습니다.
18:54
that third danger point, getting a third replicator.
410
1116000
3000
세번째 지점, 즉 세번째 복제자를 갖는 것 말이죠.
18:58
And will we get through this third danger point,
411
1120000
2000
그리고 우리가 두번째와 첫번째를 통과한 것처럼
19:00
like we got through the second and like we got through the first?
412
1122000
3000
이 세번째 위험한 지점을 통과하게 될까요?
19:04
Maybe we will, maybe we won't.
413
1126000
2000
그럴 수도 있고, 아닐 수도 있습니다.
19:06
I have no idea.
414
1128000
3000
저로선 알 수 없습니다.
19:13
(Applause)
415
1135000
10000
(박수)
19:24
Chris Anderson: That was an incredible talk.
416
1146000
2000
크리스 앤더슨: 굉장한 이야기였습니다.
19:26
SB: Thank you. I scared myself.
417
1148000
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감사합니다. 제 자신이 다 무섭군요.
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CA: (Laughter)
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크리스 앤더슨: 웃음
ABOUT THE SPEAKER
Susan Blackmore - MemeticistSusan Blackmore studies memes -- those self-replicating "life forms" that spread themselves via human consciousness. We're now headed, she believes, toward a new form of meme, spread by the technology we've created.
Why you should listen
Susan Blackmore is dedicated to understanding the scientific nature of consciousness. Her latest work centers on the existence of memes -- little bits of knowledge, lore, habit that seem to spread themselves using human brains as mere carriers. She's exploring the existence of a new class of meme, spread by human technology. It's temporarily named the "teme."
She has written about memes, consciousness, and near-death experiences; has appeared on the British Big Brother to discuss the psychology of the participants; and writes for the Guardian UK.
Susan Blackmore | Speaker | TED.com