겜돌이들은 사실 세상에 도움이 되는 놈들이다 MY PICK



내가 어느 테드 강의에서 봤는데,

아마 이 글을 보고 있는 당신은

당신 평생의 1만 시간 이상을 게임하는데 사용했을 거다.

이글루스엔 그런 사람들이 수두룩하고 나 또한 그렇다.

1만시간의 법칙으로 보자면

우리는 존나 게임의 장인들이다.

그니까 월드클래스 겜돌이들인거다.

이 게임 기술, 게임에서 갈고닦은 그 무언가로 세상을 바꿀 수 있을까, 하는 생각을

나 말고도 여러 사람들이 해왔나보다.





아래의 신문기사를 한 번 보자.

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지난 2010년 5만7천여 명이 공저자로 참여한 논문 한 편이 과학저널 <네이처>에 실려 화제가 된 적이 있다. 온라인 게임 참여자들이 최적의단백질 접힘 구조를 만드는 게임(‘폴드잇’, Foldit)을즐기면서 단백질의 3차원 구조를 찾아낼 수 있음을 보여주는 논문이었다.논문 제목도 '다중 참여 온라인 게임으로 단백질 구조 예측하기'였다.

 

온라인 게임에 다중이 참여해 분자생물학의 난제를 푸는 또 하나의 프로젝트가 연구논문 한 편으로 결실을맺었다. 이번에는 게이머들이 특정 구조로 접히는 아르엔에이(RNA)의염기분자 배열을 찾아내고 이를 실제 대학 실험실에서 검증해서 게이머들한테 실험결과 정보를 제공하면서 ‘RNA 분자배열의 규칙’을 찾아가는, 이른바 온라인-오프라인 융합 프로젝트다.

 

미국 카네기멜론대학과 스탠퍼드대학, 그리고 한국 서울대의컴퓨터공학과 생화학 연구팀은 최근 <미국과학아카데미 회보(PNAS)>에 3만7000 명의 게임 참여자들을 공저자로 하는 논문 ‘다중 참여 개방형 실험실에서 만들어진 아르엔에이 설계 규칙’을 발표했다. 다음은 이 논문의 앞쪽에 요약된 연구의 의미와 개요다.

 

“자기 조립을 이루는 아르엔에이(RNA) 분자들은 생물학과생명공학에서 중요한 구실을 한다. 아르엔에이 설계에서 진전을 가속화하기 위해서, 우리는 최초의 인터넷 규모 시민과학 게임인 '이터나(EteRNA)'를제시한다. 이 게임에는 최첨단 실험을 거쳐 점수가 매겨진다. 3만7000 명의 비전문가 집단은 멀리 떨어진 실험실의 피드백을 지속적으로 받아, 아르엔에이구조 설계 실험의 정확도를 실질적으로 개선할 수 있는 새로운 설계 규칙을 알아내고자 한다. 기계학습에의해 새로운 자동 알고리즘인 '이터나봇(EteRNABot)'으로정제돼 만들어진 이런 규칙들은 또한 독립적인 검증들에서 눈에 띌 정도로 기존 알고리즘보다 더 우수한 성능을 보였다. 이런 결과는 온라인 커뮤니티가 거대 규모 실험, 가설 생성, 그리고 알고리즘 설계를 수행하면서 경험과학에서 실용적인 진전을 창출할 수 있음을 보여준다.”(논문에서 인용)

 

연구팀은 온라인에서 어떤 ‘목표 구조’가 제시되면 다중의 게임 참여자들이 그런 구조로 접히는 RNA의 염기분자 배열을 찾아내어 서로 경선을 벌이고, 이 가운데높은 점수를 받은 몇 가지를 선정할 수 있는 온라인 게임 '이터나'를개발했다. 매주 이렇게 선정된 분자 배열 설계는 스탠퍼드대학에 있는 실제 실험실에 보내져, 설계가 의도한 대로 실제 RNA 구조가 만들어지는지 검증하고, 그 실험 결과는 다시 온라인의 게이머들한테 보고돼, 게이머들이 최적의설계 규칙을 찾는데 도움 자료로 활용할 수 있게 했다.

 


연구팀이 만든 게임 화면





플레이어가 디자인한 RNA 배열구조.



논문의 제1저자인 이지형 연구원(카네기멜론대학 컴퓨터과학과 박사과정생)은 한겨레 사이언스온과 주고받은 메일에서 “처음에는 맞는 분자 배열을 찾는 데 실패하지만 몇 번의 실험에 걸친 시행착오를 통해 결국 맞는 답을 찾아낼 수 있게 됐다”며 “이렇게 실제 실험을 통한 시행착오를 통해 게이머들은 기존의 알고리즘 소프트웨어보다 훨씬 더 정확하게 실제 자연에서 접히는 분자 배열을 정확히 찾아내는 40개 가량의 “공략법”을 찾아냈다”고 말했다. 이번 논문은 40개 공략법을 바탕으로 새롭게 만든 RNA 분자 배열 설계 소프트웨어의 알고리즘, '이터나봇(EteRNABot)'을 제시했다. 

 

이 연구원은 “테스트 해보면, 게이머와 기존 컴퓨터 알고리즘이 ‘맞는 분자 배열’을 찾는 경쟁을 벌일 경우에 게이머들이 99% 확률로 더 좋은 답을 찾아냈다”며 “이렇게 해서 만든 새로운 알고리즘과 기존 알고리즘을 비교해보면 게이머들과 함께 만든 알고리즘이 95% 확률로 더 좋은 답을 찾아냈다”고 말했다.

 

이런 연구작업의 방식은 최근 몇몇 연구자들이 실험적으로 시도하고 있는 ‘다중참여(crowdsourcing) 연구’의 한 사례를 보여준다. 국내에선 정재승 카이스트 교수가 ‘프로야구에서 백인천 같은 4할 타자는 왜 사라졌는가’라는 중심 물음에 답하는 자료 분석을 일반 시민들과 함께 수행해 연구결과를 발표한 적이 있다. 이런 다중참여 연구에는 일반 시민들의 자발적 참여가 필수이고 시민과 전문가의 소통은 매우 중요한 요소로 여겨진다. 2010년의 ‘온라인 다중 게임을 이용한 단백질 접힘 구조 예측’ 네이처 논문의 공저자이기도 한 이지형 연구원은 ‘시민과학자’와 ‘전문과학자’의 관계를 어떻게 생각할까?

 

“시민과학은 여러 가지 형태를 지닐 수 있지만, 제가 추구하는 방향은 과학의 난제의 단순화, 게임화를 통한 접근입니다. 과학은 어렵고 높은 전문도를 요구하지만, 문제의 핵심에서 답을 찾아가는 데 가장 중요한 것은 인간의 직관입니다. 시민 과학은 이런 문제의 핵심을 누구나 이해하기 쉽고 재미있는 형태로 풀어냄으로써 전문 과학자 한두 명이 아닌 수만 명에 달하는 지혜를 모아 문제를 해결하는 것이라 봅니다.

 시민과학자는 그 누구나 될 수 있다고 봅니다. 다만, 그렇다고 전문 과학자의 역할이 줄어드는 것은 아닙니다. 풀어야 할 문제를 찾고 방향을 제시하는 것은 결국 전문 과학자이기 때문입니다. 전문 과학자가 중요한 문제를 찾고, 시민 과학자들이 답을 찾는 식의 역할 분담은 지금까지의 과학 연구 패러다임을 뒤집어 엎을 만큼의 효율을 낼 것이라 생각합니다. 아직은 시민 과학이 미성숙하기에 갈 길이 멀지만요.”

 

이번 연구의 결과물인 ‘RNA 분자 배열의 설계 규칙 알고리즘’ 못지 않게, 그가 최근 새롭게 의욕적으로 참여하고 있는 ‘개방형 연구 플랫폼(Open research platform)’의 클라우드랩(Cloud Lab) 프로젝트에도 관심이 쏠린다(아래 일문일답 참조). 어찌보면 일방향성을 띤 '폴드잇'이 뒤이어 온라인 게임과 실제 실험실의 쌍방향성을 띤 '이터나'로 진화한 데 이어, “문제를 내는 전문 과학자와 문제를 푸는 플레이어 양쪽을 완전히 개방함으로써 전례 없는 양질의 연구성과를 내는 것을 목표로 한다”는 클라우드랩이 어떤 모습으로 진화할지 궁금해진다.


출처 : 한겨레http://scienceon.hani.co.kr/148023









기니까 세줄요약해준다.






1. 어느 연구팀이 최적의 단백질 접힘 구조를 찾기 위해 이를 게임으로 만들고, 겜돌이들에게 도전하게 했다.

2. 5만 7천명의 겜돌이들이 열심히 게임을 한 결과, 컴퓨터의 예측, 조합보다 훨씬 더 효과적인 구조를 찾아냈다.

3. 겜돌이들은 퍼즐게임해서 게이득, 연구자들은 겜돌이들이 연구 대신해줘서 게이득.






이 연구는 게이머들의 능력을 굉장히 잘 꿰뚫어 보고 활용한 사례다.

내가 볼 때 게임 잘하는 사람들이 가진 가장 특별한 능력은

빠른 손놀림도 아니고

엄청나게 뛰어난 두뇌도 아니고

언변도, 정치력도, 시사 상식도 아니다.

바로

직관력이다.


다들 느낄거다.

학교에서 겜좀 하는 애들 보면

얘네는 뭔가 다르다.

나와 같은 시간을 플레이해도

유닛에 대한 이해도, 컨트롤에 대한 해석, 아이템이 가져다 줄 수 있는 이득, 스킬을 사용할 때의 최적의 조합을

이해할 수 없을 정도로 빠르게 습득하고 이용한다.

나는 이게 뛰어난 직관력의 산물이라고 생각한다.

나 또한 게임을 계속 거듭거듭하다보니

뭔가 그런 능력이 슬슬 생기는 기분이 드는거 같기도 하다.

아무튼, 게임 고수에게 직관력이 필요한 일을 맡긴 것, 바로 기계가 꿰뚫어 볼 수 없는 무언가를 통찰하는 일을 시킨 건

이 연구팀이 겜돌이들의 특성을 잘 알고 있었다는 말이다.







게이머들이 직접 세상에 뛰쳐 나가서 사회운동을 하고 무언가 세상에 이득이 되는 일을 한다?

님들은 그럴거임??

난 안 그럴건데.

아무리 그럴 능력이 있더라도

겜돌이들은 기본적으로 그런거 싫어한다.

하지만 게이머들이 세상에 도움이 되는 방식이

거리에서, 생활속에서 무언가를 실천하는 방식으로만 이뤄지는 건 아니다.

게이머들은 그들 만의 특별한 능력으로 위와 같이 색다른 방식으로 사회에 공헌할 수 있다.

왜냐하면,

게이머들에게 적절한 재미만 제공해 준다면

이들은 자신의 능력을, 직관력과 통찰력을 최대치로 쓰는데 한 점 망설임도 없을 것이기 때문이다.


어떤 문제에 대한 솔루션을 얻고 싶다면,

다수의 잘 훈련된 게이머들에게 풀어보라고 문제를 던져주는 것도

좋은 방법일 거다.
















아래는 2010년 제인 맥고나걸이 강연한 TED 영상이다.
이 여자가 말한 대로 겜돌이는 세상에 공헌할 수 있다.

다만 이 여자가 말한 방식대로 그 과정이 이루어지긴 힘들겠지만 말이다.


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