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 ■ 책 소개

좋은 머리는 타고나는 것일까?

당신의 머리가 나쁘다는 착각

IQ가 높다고 머리가 좋은 건 아니다

- VUCA 시대 필요한 뇌의 8가지 기능

현대사회는 앞을 내다볼 수 없는 불확실한 시대라는 의미에서 VUCA 시대라고 불린다. VUCA란 Volatility(변동성), Uncertainty(불확실성), Complexity(복잡성), Ambiguity(모호성)의 앞 글자를 따서 만든 단어로, 현대사회의 복잡하고 불확실한 상황을 나타낸다.

현대사회는 글로벌화, 기술의 급속한 진전, 환경문제, 불안정한 정치적, 경제적 상황 등 다양한 요인의 영향으로 VUCA의 특징이 짙어지고 있다. 기업과 조직이 이러한 변화에 대응하기 위해서는 기존의 전략과 경영 방식을 재고해야 할 뿐 아니라 다가올 환경에 적합한 리더십과 의사결정, 유연한 사고와 혁신적 발상이 필요하다. 개개인도 기존의 지식과 기술에 얽매이지 않고 새로운 상황에 대응할 수 있는 유연하고 창조적인 사고력을 갖추는 것이 중요하다.

이 책에서는 VUCA 시대에 매사 끈기 있게 도전하고 좌절하지 않는 뇌의 작용을 ‘뇌 지구력’이라고 부르기로 한다. 그리고 이 ‘뇌 지구력’을 중심으로 VUCA 시대를 살아가는 우리에게 필요한 진정한 ‘지성’을 이야기해 보겠다.

머리가 잘 돌아가는 사람의 비밀 : 모험을 즐기는 뇌

왜 나이가 들수록 뇌는 굳어가는 걸까?

지능이 뇌의 작용과 관련이 있음은 분명하다. 뇌는 세포로 구성되어 있고 화학물질(신경전달물질)로 작동하는 장기에 불과한데, 뇌가 잘 돌아간다는 것 그래서 지능이 좋다는 것은 구체적으로 무슨 의미일까?

- ‘유연한 머리’의 과학적 정의

여기서 말하는 머리는 뇌를 가리키는데, 뇌가 굳는다는 것은 과학적으로 어떠한 현상일까? 최신 과학은 나이를 먹거나 새로운 일에 도전하지 않으면 물리적으로 뇌가 굳는다는 사실을 밝혀냈다. 뇌도 세포로 구성되어 있으므로 뇌세포끼리 서로 정보를 주고받는다. 따라서 뇌세포 작용의 관점에서 ‘머리가 유연한’ 상태는 뇌세포 간 소통이 원활하고 효율적인 상태를 가리킨다.

뇌에서 네트워크를 형성하는 뇌세포를 신경세포(뉴런)라고 부른다. 인간의 뇌에는 천억 개 정도의 뉴런이 존재한다. 세포라고 하면 둥근 모양을 떠올릴 테지만, 뉴런은 돌기가 많은 나뭇가지 모양의 구조가 특징이다. 그중에서도 매우 가느다란 가지돌기(수상돌기)는 다른 세포가 보내는 정보를 받아들이는 안테나 역할을 한다.

실제 뉴런의 정보 전달은 뉴런과 뉴런의 이음매에서 일어나는 화학전달로 이 접합부가 시냅스(synapse)이며, 신경전달에 사용되는 화학물질인 신경전달물질을 통한 정보 전달이 시냅스 전달이다. 하나의 뉴런에는 수천 개에서 수만 개의 시냅스가 존재한다.

지금까지 알려진 신경전달물질은 100종 이상이다. 예를 들어 마음과 몸의 균형을 잡아주는 세로토닌, 보상을 기대하고 고양감을 느끼게 하는 도파민, 각성이나 흥분을 일으키는 노르아드레날린 등을 들어본 적 있을 것이다. 일반적으로는 시냅스 전달이 성격이나 기질, 운동 능력이나 지능 등에도 관여한다고 알려졌다.

- 시냅스 가소성, 자유자재로 변화하는 뇌

이 시냅스 전달은 항상 일정한 것이 아니라 상황에 따라 강화시키거나 약화시켜서 효율이 장기간에 걸쳐 변화하는 성질이 있다. 이 효율을 변화시키려면 한 번에 방출하거나 수취하는 신경전달물질의 양을 늘리는 방법이 있다. 시냅스후 뉴런의 스파인 크기가 커지기도 한다. 이를 통해 단위 면적당 존재하는 수용체의 수가 늘어나 한 번에 많은 정보를 처리할 수 있는 것이다.

이 현상을 통틀어 ‘시냅스 가소성(synaptic plasticity)’이라고 한다. ‘가소성’은 영어로 ‘plasticity’, 즉 부드럽고 자유자재로 형태를 바꿀 수 있는 플라스틱과 어원이 같다. 뇌의 시냅스 전달도 상황에 따라 변화할 수 있다. 바로 이 상황에 따라 자유자재로 변화할 수 있는 상태가 ‘머리가 유연하다’라는 말의 정체다. 장기간에 걸쳐 전달 효율이 변화하는 현상을 장기 강화(LTP, long-term potentiation)라고 하는데, 이것이 학습과 기억의 기본적인 기반을 이룬다.

어떻게 해야 학습 능률이 오를까?

학습 효율을 올리려면 어느 쪽 시냅스 효율을 높일지를 판단하는 것이 중요한데, 그 법칙은 의외로 간단하다. 캐나다의 심리학자 도널드 헵(Donald O. Hebb)은 자주 사용하는 시냅스는 강화되고 잘 사용하지 않는 시냅스는 약화된다는 학습 법칙을 제안했다. ‘헵의 법칙(Hebb’s rule)’이라고 불리는 이 간단한 법칙은 현재 사용되는 AI의 주류 알고리즘인 인공신경망(artificial neural networks)에도 활용된다. 뉴런이 활동전위를 일으키는 것을 속칭 ‘발화한다(fire)’고 표현하는데, 헵의 법칙은 ‘Fire together, wire together’, 즉 함께 발화하는 신경세포는 서로 연결된다는 문구로도 집약된다.