시뮬레이션 트리 · 우리가 시뮬레이션하게 된 것
규모에 따른 사다리예요. 맨 아래가 물질이고, 그다음이 생명, 마음, 사회, 행성, 우주예요. 맨 위에는 사람이 살도록 지은 세계 전체가 있어요. 각 노드는 무언가가 처음 시뮬레이션된 때예요. 시뮬레이션을 돌린 것이 무엇이든 세요: 마음, 사람들의 집단, 물리 모델, 컴퓨터. 마음과 사람들은 컴퓨터보다 훨씬 전부터 세계를 시뮬레이션했어요. 아래쪽에 있는 방법은 각 단계에 닿을 수 있게 해 준 것이에요. 미래 노드는 발표된 예측이고, 날짜를 주는 예측이 없으면 발표된 추정이에요.
여기서 시작
시작하는 곳
가장 오래된 시뮬레이션은 마음속에서 돌아갔어요. 과 는 아무 장비 없이 세계 전체를 만들어 내요. 시스템을 모델링하는 가장 오래 살아남은 기계는 예요. 이후 대부분의 단계 뒤에 있는 방법은 에서 시작해요.
진행 상황은 이 브라우저에만 남아요. 사이트 데이터를 지우면 트리가 처음부터 다시 시작해요.
트리 전체를 텍스트로 · 모든 노드를 순서대로, 스크린 리더, 텍스트 브라우저, 기계 판독용으로. 지도와 같은 노드예요
BC나 BCE라고 적지 않은 날짜는 서기 연도예요. 진화 관련 날짜는 몇 년 전인지로 적어요. 각 노드에는 고정된 주소가 있고, 그 뒤에 표시돼요. 예측 노드에는 발표된 예측만 나열하고, 각각 출처를 달았어요. 추산 노드는 발표된 예측이 아니라 이 사이트 자체의 추론이고, 각 단계를 모두 보여 줘요.
세계 전체
꿈 (기록 이전, 1953년부터 측정 · 마음속)
마음이 세계를 만든다는 기록으로 남은 가장 이른 묘사는 『브리하다란야카 우파니샤드』(4.3.9–10, 기원전 7~6세기경, 학계의 폭넓은 추정은 기원전 900~600년경)에 있어요. 잠을 잘 때 자아는 온 세상에서 재료를 모아 자기 빛으로 꿈을 지어요. 거기에는 수레도 말도 길도 없지만, 스스로 그것들을 만들어요. ‘그가 만드는 자이기 때문이다’라고 해요. 아세린스키와 클라이트먼(1953)은 급속 안구 운동 시기에 잠든 사람들을 깨웠어요. 27건 중 20건에서 자세한 꿈 보고를 얻었고, 눈이 가만히 있을 때는 23건 중 4건이었어요. 레본수오(2000)는 꿈이 위협을 알아차리는 연습을 하는 세계의 시뮬레이션이라고 주장했어요. 이 가설은 지금도 논쟁 중이에요.
아이들의 소꿉놀이 (기록 이전, 1945년에 기술됨 · 마음속)
피아제의 상징 놀이 연구(1945)는 아이들이 지어낸 장면 안에서 어떤 물체나 행동을 다른 것을 나타내는 것으로 다루는 모습을 설명했어요. 릴러드와 동료들(2013)은 소꿉놀이가 발달에 무엇을 더해 주는지에 대한 증거를 검토했어요. 결과는 엇갈렸고, 어떤 한 기능에 결정적이라고 하기에는 부족했어요.
이어진 곳: 글래스 타운
그리스 비극 (기원전 534년경(전통적 연대) · 사람이 돌림)
전통적으로 기원전 534년경에 테스피스가 시티 디오니시아에서 열린 첫 비극 경연에서 우승했다고 해요. 그는 자기 자신으로 말하는 대신 배역을 연기한 첫 배우라고 전해져요. 관객을 위해 허구를 무대에 올리고 연기자들이 그 안에서 사는 것은, 사람이 직접 돌리는 형태의 세계 만들기예요.
출처가 이 날짜나 주장을 확실히 정하지 않아요.
글래스 타운 (1826–1831 · 마음속)
1826년 6월 5일에 아버지가 브랜웰 브론테에게 나무 병정 열두 개를 주었어요. 브론테 남매는 그 뒤 글래스 타운 연맹을 만들고 1827년 12월부터 그 역사를 썼어요. 나중에는 앙그리아와 곤달이라는 파생 세계로 갈라졌어요. 학자들은 이렇게 오래 이어지는 창작 세계를 파라코즘이라고 불러요.
바탕: 아이들의 소꿉놀이
출처: Glass Town, Wikipedia (citing Christine Alexander’s edition of the juvenilia)
대체 역사 (1836년(첫 소설), 리비우스 기원전 25년경 · 마음속)
리비우스(『로마 건국사』 IX.17–19)는 알렉산드로스 대왕이 서쪽으로 방향을 틀었다면 로마가 어떻게 됐을지 이미 물었어요. 루이 조프루아의 『나폴레옹과 세계 정복』(1836)은 바뀐 역사를 바탕으로 한 최초의 소설로, 1812년 러시아에서 승리한 나폴레옹이 나와요. 너새니얼 호손의 「P.의 서신」(1845)은 영어로 쓰인 최초의 완전한 대체 역사라고 흔히 불려요. 이들은 모두 사건 하나를 바꾸고 온 세계를 독자의 머릿속에서 앞으로 돌려요.
이어진 곳: 높은 성의 사나이; 방법으로서의 반사실 역사
세계에 앞선 언어들 (1915년 이후 · 마음속)
J. R. R. 톨킨은 1915년 3월에 공책에 첫 번째 창작 엘프어인 퀘냐를 쓰기 시작했어요. 그는 중간계가 주로 자신의 언어들에게 살 수 있는 세계를 주려고 만들어졌다고 말했어요. 언어에서 바깥으로 지어 나간 최초의 창작 세계예요. 역사와 종족, 지도는 50년에 걸쳐 다듬어졌어요.
이어진 곳: 설정 세계
링크 트레이너 (1929–1934 · 아날로그 모델)
에드윈 링크는 1929년 4월에 특허를 출원했고, 1931년 9월에 등록됐어요. 조종 장치에 반응해 모형 조종석을 움직이는 공압식 훈련기여서, 조종사가 지상에서 비행 연습을 할 수 있었어요. 초기 구매자는 주로 놀이공원이었어요. 미 육군은 1934년에 여섯 대를 샀어요. 제2차 세계대전이 끝날 무렵에는 육군에 6,271대, 해군에 1,045대가 갔어요.
높은 성의 사나이 (1962년 10월 · 마음속)
필립 K. 딕의 소설은 추축국이 이긴 뒤 독일과 일본으로 갈라진 미국을 상상해요. 이 소설은 1963년 휴고상을 받았어요. 딕은 남부 연합이 이기는 워드 무어의 『주빌리를 가져오라』(1953)를 출발점으로 꼽았어요. 소설 안에서는 금서가 된 책 하나가 연합국이 이기는 세계를 상상해요. 그래서 하나의 반사실 세계가 다른 반사실 세계를 품고 있어요.
바탕: 대체 역사
이어진 곳: 반사실 세계
던전 앤 드래곤 (1974 · 사람이 돌림)
1974년 택티컬 스터디스 룰스에서 낸 가이액스와 아네슨의 박스 세트는 인쇄물로 나온 최초의 롤플레잉 게임으로 소개돼요. 플레이어는 심판이 관리하는 세계에서 캐릭터로서 말해요. 탁상 워게임에 캐릭터 연기를 결합했어요. 던전과 심판이라는 구성은 이후 텍스트 어드벤처와 컴퓨터 어드벤처가 따라간 틀이에요.
바탕: 크릭스슈필
이어진 곳: Colossal Cave Adventure
Colossal Cave Adventure (1975–1976 · 컴퓨터)
윌 크라우더는 DEC PDP-10에서 텍스트 게임을 썼어요. 플레이어는 명령을 입력하고 동굴 계통의 방과 물체에 대한 설명을 읽어요. 돈 우즈가 1976년에 크게 확장했어요. 널리 플레이된 최초의 어드벤처 게임이에요. 묘사된 세계를 한 사람이 혼자 탐험할 수 있는 장소로 만들었어요.
이어진 곳: MUD1
MUD1 (1978–1980 · 컴퓨터)
로이 트러브쇼는 1978년에 에식스 대학교에서 DEC PDP-10으로 MUD를 만들기 시작했고, 리처드 바틀이 합류했어요. 여러 플레이어가 하나의 텍스트 세계를 동시에 공유할 수 있게 했어요. 이름은 조크의 변형인 던전(Dungeon)에서 따왔어요. 만들어진 세계가 오래 지속되게 했고, 사회적인 곳으로 만들었어요.
이어진 곳: 수백만 명이 사는 설정 세계; 세컨드 라이프
클링온어 (1985년, 연구소는 1992년 · 사람이 돌림)
마크 오크랜드는 스타트렉에서 쓸 수 있는 언어로 클링온어를 만들었어요. 1985년에 『클링온어 사전』으로 출간됐고, 로런스 쇤이 1992년에 클링온 언어 연구소를 세웠어요. 유창한 화자의 추정치는 계속 적어요. 1996년에는 열두 명 정도, 2009년에는 20~30명이었어요. 그래도 이 언어에는 문법과 문학, 번역된 희곡이 있어요.
이어진 곳: 클링온어로 자란 아이; 설정 세계
방법으로서의 반사실 역사 (1991–1997 · 구상 · 사람이 돌림)
제프리 호손의 『그럴듯한 세계들』(1991), 테틀록과 벨킨의 『세계 정치의 반사실 사고 실험』(1996), 니얼 퍼거슨이 엮은 『가상의 역사』(1997)는 ‘만약에’를 학문적인 역사학과 정치학으로 들여왔어요. 이들은 어떤 바뀐 과거가 그럴듯한지에 대한 기준을 더했어요. 리처드 에번스의 『바뀐 과거들』(2014)은 이런 역사가 언제나 저자가 현재에 가진 믿음을 담고 있다고 주장해요.
바탕: 대체 역사
이어진 곳: 반사실 세계
문명 (1991년, 2025년까지 7300만 부 · 컴퓨터)
시드 마이어의 문명(1991)은 첫 도시에서 우주 비행까지 문명을 이끌게 해서, 모든 게임이 일어나지 않은 역사가 돼요. 일곱 번째 게임이 2025년 2월에 나왔을 때 시리즈는 7300만 부 넘게 팔렸어요. 소매점에 출하된 수량이지, 반드시 플레이어가 산 수는 아니에요. 결과를 열어 둔 제2차 세계대전인 하츠 오브 아이언 같은 대전략 게임은 수백만 부가 팔려요.
이어진 곳: 반사실 세계
출처: 2K press release, ‘Sid Meier’s Civilization VII now available worldwide’ (February 2025)
클링온어로 자란 아이 (c. 1996–1999 · 정체 · 사람이 돌림)
언어학자 다르몬드 스피어스는 아들 알렉이 태어나 처음 3년쯤 동안 클링온어로만 말을 걸었어요. 아이의 어머니는 영어를 썼어요. 스피어스는 아이가 만들어 낸 언어를 모국어처럼 익히는지 보고 싶었어요. 알렉은 일부를 알아들었고 몇 마디를 했지만, 그 언어로 대답하는 일은 드물었어요.
정체된 이유: 정체된 이유는 언어만으로는 세계가 되지 않기 때문이에요. 그 소년에게는 클링온어를 하는 사람이 한 명뿐이었고, 아이 화자는 없었고, 그 언어로 된 이야기도 학교도 없었어요. 세 살쯤부터 클링온어를 무시하기 시작했고, 스피어스는 그만두었고, 열세 살에 알렉은 클링온어를 전혀 하지 못했어요. 만들어 낸 언어의 원어민을 키우려면 아이를 둘러싼 문화 전체가 필요해요.
바탕: 클링온어
이어진 곳: 설정 세계
Rome Reborn (1996년 이후 · 컴퓨터)
로마 리본은 1996년에 UCLA에서 베르나르트 프리셔의 주도로 시작됐어요. 서기 320년의 로마 전체를 모델로 만들어요. 1.0 버전은 2007년에 완성됐고, 3.0 버전(2018)은 헤드셋으로 걸어 다닐 수 있게 다시 만들어졌어요. 복원된 세계예요. 건물마다 고고학적 증거가 있는 곳은 증거에, 없는 곳은 추론에 근거해요.
이어진 곳: 증거인가 추측인가, 런던 헌장
세컨드 라이프 (2003년, 정점은 2009년 · 컴퓨터)
린든 랩의 세컨드 라이프(2003)는 주민들이 직접 만든 세계로, 땅과 경제와 화폐가 있어요. 2009년 초에 동시 접속자가 약 88,200명으로 정점이었어요. 2010년 말까지 약 2100만 개의 계정이 등록됐어요. 사람들이 게임이 아니라 제2의 거주지로 여긴 최초의 대규모 세계예요.
바탕: MUD1
이어진 곳: 헤드셋 속의 사회적 세계
출처: Engadget, ‘Linden Lab says Second Life is huge, shows numbers’ (22 September 2009)
수백만 명이 사는 설정 세계 (2004년, 2010년에 가입자 1200만 명 · 컴퓨터)
월드 오브 워크래프트(2004)는 자체 종족과 역사와 전쟁이 있는 하나의 창작 세계 안에 수백만 명을 넣었어요. 텍스트 세계 MUD의 후손이에요. 2010년 10월에 블리자드는 가입자가 1200만 명을 넘었다고 발표했는데, 이 게임이 마지막으로 내놓은 대표 수치예요. 플레이어들은 그 안에서 몇 년씩 보내지만, 플레이어가 아닌 사람들은 대본대로 움직여요.
바탕: MUD1
이어진 곳: 설정 세계
증거인가 추측인가, 런던 헌장 (2009년(‘가상 고고학’이라는 용어는 1990년) · 구상 · 사람이 돌림)
폴 라일리는 1990년에 ‘가상 고고학’이라는 말을 만들었어요. 런던 헌장(2009)은 시각화가 보는 사람에게 어느 부분이 남아 있는 것을 보여 주고, 어느 부분이 증거에 바탕한 복원이고, 어느 부분이 가설인지 알려야 한다는 규칙을 세웠어요. 복원된 세계 안에서의 정직함에 대한 최초의 표준이에요.
바탕: Rome Reborn
이어진 곳: 복원된 세계
게임엔젠(GameNGen) (2024 · 컴퓨터)
발레프스키와 동료들은 에이전트가 둠(DOOM)을 하는 녹화본으로 확산 모델을 훈련했어요. 기존 게임 엔진 없이, 과거 프레임과 플레이어의 행동으로부터 다음 프레임을 만들어 내요. TPU 한 개에서 초당 약 20프레임이에요. 사람 평가자가 실제 게임의 짧은 영상과 시뮬레이션된 영상을 구별하는 정확도는 우연보다 조금 나은 정도였어요.
바탕: 학습된 대리 모델
이어진 곳: 지니 3(Genie 3); 실시간 포토리얼리즘
지니 3(Genie 3) (2025 · 컴퓨터)
딥마인드는 2025년 8월 5일에 지니 3(Genie 3)를 발표했어요. 안에서 움직일 수 있는 환경을 실시간으로, 720p와 초당 24프레임으로 만들어 내는 월드 모델이에요. 세계는 몇 분 동안 대체로 일관성을 유지했고, 시각 기억은 약 1분 전까지 거슬러 갔어요. 소수의 학자와 창작자에게만 제한된 연구용 미리 보기로 공개됐어요.
바탕: 게임엔젠(GameNGen); 학습된 대리 모델
이어진 곳: 조상 시뮬레이션; 실시간 포토리얼리즘; 복원된 세계; 설정 세계
출처: Google DeepMind, ‘Genie 3: A new frontier for world models’, 5 August 2025
헤드셋 속의 사회적 세계 (2026년 2월 · 컴퓨터)
VRChat은 2026년 2월의 한 콘서트에서 동시 접속 158,192명이라는 기록을 세웠어요. 평범한 주말 정점은 약 120,000명이에요. 로블록스는 2025년 3분기에 일일 이용자 1억 5150만 명을 보고했는데, 대부분 헤드셋이 아니라 화면으로 접속했어요. 하루 중 일부를 만들어진 세계에서 사는 사람들의 가장 큰 무리예요.
바탕: 세컨드 라이프
이어진 곳: 일상 속의 몰입형 세계
실시간 포토리얼리즘 (2029–2034 · 예측)
홈: 기술 트리.
업계 인사들은 사진과 똑같아 보이는 실시간 이미지를 예측해 왔어요. 2024년에 한 주요 업체는 5~10년이라는 시기를 제시했어요. 같은 이정표에 대해 십 년을 말했던 2013년의 예측은 2023년에 기한이 됐지만, 달성했다는 주장은 없었어요.
바탕: 지니 3(Genie 3); 게임엔젠(GameNGen)
이어진 곳: 완전 몰입형 VR
발표된 예측:- 팀 스위니 (Epic Games) (2013): 2013년으로부터 10년 이내 (2023년경). MCV/Develop 콘퍼런스 보도, 2013년 7월 11일
- 젠슨 황 (NVIDIA CEO) (2024): 실시간 AI 생성 픽셀까지 5~10년 (2029~2034). GTC 2024 기조연설 후 질의응답, Wccftech 보도, 2024년 3월 21일
- 젠슨 황 (NVIDIA CEO) (2025): 단서: 완전히 AI가 생성한 그래픽은 없고, 하이브리드 렌더링은 유지됨. CES 2025 발언, PCWorld, 2025년 1월 7일
완전 몰입형 VR (2029–2030s · 예측)
홈: 기술 트리.
신경계 수준의 VR에 대해 날짜를 발표한 미래학자는 이름이 알려진 한 명뿐이에요. 그는 뇌 속 나노봇을 써서 2020년대 후반에서 2030년대에 가능하다고 봐요. 이 이정표에 대한 전문가 설문이나 독립적인 예측은 찾지 못했어요. 그런 시스템이 시연된 적도 없어요.
바탕: 실시간 포토리얼리즘; 전뇌 에뮬레이션
발표된 예측:- 레이 커즈와일 (2002): 2029. 2002년 3월 26일 발언, Kurzweil Library 페이지
- 레이 커즈와일 (2015): 2030s. Peter Diamandis가 전한 웨비나, Singularity Hub, 2015년 10월 12일
- 레이 커즈와일 (2024): ‘within our lifetimes’ (페이지에 연도 없음). The Singularity Is Nearer, Viking/Penguin, June 2024 (출판사 설명)
일상 속의 몰입형 세계 (2026–2040 · 예측)
많은 사람이 하루 중 일부를 몰입형 세계 안에서 보내리라는 예측이에요. Gartner의 목표 시점은 2026년에 도래했어요. VRChat의 기록은 동시 접속 약 158,000명이고, 로블록스의 일일 이용자는 약 1억 5100만 명이지만 대부분 평면 화면으로 접속해요. 전체 인구의 4분의 1이라던 예측과는 거리가 멀어요. 2022년에 전문가 624명에게 물은 조사에서 2040년까지 5억 명이 될지에 대해 54 대 46으로 갈렸어요.
바탕: 헤드셋 속의 사회적 세계
발표된 예측:- 가트너(Marty Resnick) (2022): 2026년까지 사람들의 25%가 하루에 한 시간 이상을 메타버스에서 보낼 것임. Gartner press release, 7 February 2022
- Pew Research Center and Elon University, 624 experts (nonrandom sample) (2022): 54%는 2040년까지 5억 명 이상의 일상에 완전 몰입형 메타버스가 들어올 것으로 예상하고, 46%는 그렇게 보지 않음. ‘The Metaverse in 2040’, 30 June 2022
복원된 세계 (undated · 추산)
잃어버린 문명, 우리의 것이든 다른 종의 것이든, 그것이 남긴 것에서 복원해 그 안에서 살 수 있게 돌리는 거예요. 증거가 세계 전체를 덮는 일은 없어요. 그래서 모든 복원은 일부는 기록이고 일부는 추론이며, 오래전에 사라진 외계 문명이라면 대부분이 추론일 거예요. 런던 헌장의 규칙은 방문자에게 무엇이 무엇인지 알리라는 거예요. 그것이 이 장르 전체의 윤리가 돼요.
이 사이트의 추론, 단계별로:- 조각들은 따로따로 존재해요. 발굴에서 복원한 걸어 다닐 수 있는 도시(로마 리본), 게놈에서 예측한 몸(데니소바인의 얼굴), 살아 있는 동물로 근사한 멸종 동물(2025년의 ‘다이어울프’)이 있어요. 방문자에게 반응하는 생성된 세계도 있어요.
- 한 종족에게서 남는 것은 세계가 필요로 하는 것보다 훨씬 적어요. 로마 리본은 한 도시의 한 해를 모델로 만들어요. 일상과 말과 마음은 조각으로만 남아 있어요. 나머지는 생성해야 하니, 자료가 시간적으로나 공간적으로 멀수록 추측의 비중이 커져요.
- 인간이 아닌 문명에 대해 발표된 방법은 그 문명의 유물을 멀리서 보는 고고학으로 다루는 것뿐이에요. 그 마음에 대해서는 알려진 것이 없으니, 주민들은 설계할 수밖에 없어요. 그래서 이들은 복원된 것이 아니라 지어낸 것이에요. (Vakoch (ed.), Archaeology, Anthropology, and Interstellar Communication, NASA SP-2013–4413 (2014))
- 그래서 이것이 추산이에요. 복원된 세계에는 정도가 있어요. 한쪽 끝에는 충실한 쪽, 즉 대본대로 움직이는 군중이 있는 도시가 있어요. 다른 쪽 끝에는 추측하는 쪽, 즉 의식이 있는 사람들 전체를 추론으로 채워 넣은 세계가 있어요. 정직한 것들은 그 차이를 표시해요.
바탕: 증거인가 추측인가, 런던 헌장; DNA로 복원한 얼굴; 유전자 편집 ‘다이어울프’; 지니 3(Genie 3)
반사실 세계 (undated · 추산)
추축국의 승리나 몽골의 유럽 정복처럼, 바뀐 사건에서부터 우리 자신의 역사를 앞으로 돌려 보는 거예요. 소설은 1836년부터 독자의 머릿속에서 이를 해 왔고, 전략 게임은 수백만 부로 해 왔어요. 추산되는 다음 단계는 시뮬레이션된 사람들을 넣고 돌리는 거예요. 그러면 사고 실험이 주민이 있는 세계가 돼요.
이 사이트의 추론, 단계별로:- 반사실 역사가들은 어떤 바뀐 과거가 그럴듯한지 이미 규칙을 정해 놓았어요. 작은 것 하나를 바꾸고, 나머지 세계는 그대로 두고, 알려진 사실로 결과를 따라가는 거예요. (Tetlock and Belkin (1996))
- 사회 시뮬레이션이 사람을 잘 모델링할 수 있게 되면, 그 결과를 기계적으로 따라갈 수 있어요. 지금까지 발표된 실행은 에이전트 25개(2023), 인터뷰로 모델링한 1,052명(2024), 게임 세계 속 약 1,000개의 에이전트(2024)예요.
- 에번스의 반론이 여기에도 그대로 해당돼요. 결과는 규칙을 정한 사람의 믿음을 보여 줘요. 시뮬레이션된 추축국 승리는 1945년에 대해서만큼이나 그것을 만든 사람들의 인간관에 대해 알려 줘요.
- 어두운 갈래는 어떤 주민을 두느냐가 가장 크게 달라지는 곳이에요. 대본대로 움직이는 주민이라면 반사실 세계는 비싼 영화일 뿐이에요. 의식이 있는 주민이라면 그 세계가 보여 주는 고통을 다시 만들어 내고, 윤리 트리의 열린 질문이 모두 적용돼요.
바탕: 높은 성의 사나이; 방법으로서의 반사실 역사; 문명; 시뮬레이션된 인간 사회
설정 세계 (undated · 추산)
오크와 엘프, 혹은 스타트렉의 클링온이 나오는, 전적으로 설정만으로 이루어진 현실이에요. 그 언어와 역사와 종교는 안에서 보면 사실로 받아들여져요. 사람이 거기서 태어나 자랄 수도 있어요. 그 세계의 허구 속에 인간이라는 낯선 상상의 종족이 나올 수도 있어요.
이 사이트의 추론, 단계별로:- 재료는 이미 있어요. 문법이 갖춰진 창작 언어가 있어요(엘프어 1915년, 클링온어 1985년). 플레이어가 수백만 명인 설정 세계가 있어요(2010년에 한 곳은 1200만 명). 방문자에게 실시간으로 응답하는 생성된 세계도 있어요.
- 창작된 문화 속에서 아이를 키워 보려던 유일한 시도는 정체됐어요. 만들어 낸 것이 언어뿐이었기 때문이에요. 화자는 한 명, 다른 아이는 없고, 세계도 없었어요. 설정 세계에서 태어난 사람에게는 그를 둘러싼 문화 전체가 필요한데, 사람이 사는 시뮬레이션만이 그것을 줄 수 있어요.
- 지어낸 세계는 복원한 세계보다 정직하게 돌리기가 쉬워요. 기록과 맞춰야 할 것이 없으니, 추측인 것도 없어요.
- 수요는 수억 명 규모예요. 판타지 시리즈 하나만 해도 6억 부 넘게 팔렸어요. (Scholastic, Harry Potter press kit)
바탕: 세계에 앞선 언어들; 클링온어; 클링온어로 자란 아이; 수백만 명이 사는 설정 세계; 지니 3(Genie 3)
조상 시뮬레이션 (undated · 예측)
보스트롬(2003)은 날짜를 제시하지 않고, 논증이 날짜에 달려 있지 않다고 말해요. 그는 인류의 모든 정신사를 시뮬레이션하는 데 약 1033~1036번의 연산이 든다고 추정해요. 행성 질량의 컴퓨터라면 이를 1초도 안 되는 처리 용량으로 댈 수 있어요.
바탕: 전뇌 에뮬레이션; 지니 3(Genie 3); 월드3
발표된 예측:- 닉 보스트롬 (2003): 날짜 없음. 연산량 추정: 인류 역사의 현실적인 시뮬레이션에 1033~1036번의 연산, 사람 뇌 하나당 초당 약 1014~1017번의 연산. ‘Are You Living in a Computer Simulation?', Philosophical Quarterly 53(211): 243–255, 2003
- 닉 보스트롬 (2003): 예측을 명시적으로 거부함: ‘수십 년’(다른 이들)에서 수십만 년까지. 같은 논문, 시간 규모에 관해
- 보스트롬 (2003): 행성 질량의 컴퓨터 한 대면 충분함. 같은 논문, 필요한 하드웨어에 관해
- 샌드버그와 보스트롬 (2008): 뇌 하나당 뉴런 수준 에뮬레이션에 필요한 양: 약 1018 FLOPS(스파이킹 네트워크 수준), 분자 수준에서는 최대 1025~1027. Whole Brain Emulation: A Roadmap, FHI TR 2008–3
행성, 우주
안티키테라 기계 (기원전 2세기경 · 아날로그 모델)
안티키테라 앞바다의 난파선에서 톱니바퀴가 달린 청동 장치가 발견됐어요. 이 장치는 해와 달과 행성의 움직임을 보여 주었고, 바빌로니아의 주기를 써서 일식과 월식을 예측했어요. 달의 톱니바퀴 장치에는 히파르코스의 이론으로 알려진 내용이 금속으로 구현돼 있어요. 프리스와 동료들(2021)은 앞면 행성 표시부의 모델을 제안했어요.
켈빈의 조석 예측기 (1872 · 아날로그 모델)
켈빈은 영국 학술협회를 위해 에드워드 로버츠와 함께 이 기계를 설계했고, 알렉산더 레게가 만들었어요. 열 가지 조화 조석 성분을 기계적으로 더해 항구의 조위를 그렸어요. 1870년대부터 1960년대 사이에 이런 기계가 서른 대 넘게 만들어졌어요. 약 90년 동안, 시스템의 조화 구조를 구현한 기계가 그 시스템의 미래를 예측했어요.
출처: Science Museum Group, ‘William Thomson’s Tide Predicting Machine, 1872’
리처드슨의 손 예보 (1922 · 사람이 돌림)
루이스 프라이 리처드슨은 1910년 어느 날 아침의 날씨 변화를 손으로 계산했어요. 대기의 유한 차분 방정식을 썼어요. 그는 계산 양식을 만들고 두 개 열의 새 분포를 계산하는 데 꼬박 여섯 주 가까이 걸렸다고 썼어요. 그는 약 64,000명의 사람 계산원이 박자를 맞춰 일해야 실제 날씨를 따라잡을 수 있는 거대한 홀을 그렸어요. 병렬 컴퓨터를 처음 그려 본 그림이에요.
바탕: 수치 적분
이어진 곳: 최초의 컴퓨터 예보
출처: Lynch, ‘Richardson’s Forecast-factory: the $64,000 Question’, Meteorological Magazine / Weather
홀름베리의 전구 은하 (1941 · 아날로그 모델)
홀름베리는 은하 하나에 전구 37개씩을 쓰고, 광전지로 밝기를 재서 중력을 대신했어요. 둘 다 거리의 제곱에 반비례해 약해져요. 그는 전구를 한 단계씩 옮겨 가며 서로 영향을 주는 두 원반 은하를 모델링했어요. 이 실험은 디지털 컴퓨터가 검증할 수 있게 되기 약 30년 전에 조석 꼬리와 다리 구조를 만들어 냈어요.
최초의 컴퓨터 예보 (1950 · 컴퓨터)
차니, 피외르토프트, 폰 노이만은 ENIAC에서 순압 소용돌이도 방정식을 풀었어요. 격자점 사이가 약 600km인 19 × 16 격자로 제한된 지역을 다뤘고, 24시간 예보를 네 번 만들었어요. 예보 하나에 약 24시간의 계산이 걸렸고, 대부분은 카드를 손으로 다루는 일이었어요. 그래서 이 기계는 날씨보다 빠르지 않았어요.
바탕: 전자식 컴퓨터; 유한 차분; 리처드슨의 손 예보
이어진 곳: 필립스의 순환 실행; 학습된 날씨 예보
필립스의 순환 실행 (1955–1956 · 컴퓨터)
필립스는 고등연구소의 기계로 대기 대순환의 수치 시뮬레이션을 모델 시간으로 약 한 달간 돌렸어요. 대류권의 현실적인 월별, 계절별 패턴이 나타났어요. 이 작업은 제1회 네이피어 쇼 기념상을 받았어요. 흔히 최초로 성공한 기후 모델이라고 해요.
바탕: 최초의 컴퓨터 예보; 유한 차분
이어진 곳: 해양-대기 결합; 전지구 구름 분해 모델
N체 성단 (1960 · 컴퓨터)
폰 회르너는 가장 가까운 한 쌍으로 시간 간격을 정해서 별 4~16개의 중력 운동을 컴퓨터로 적분했어요. 1963년에는 이를 25개로 넓혔어요. 기록으로 남은 가장 이른 N체 적분이에요. 여기서 시작된 흐름이 은하단을 거쳐 우주 시뮬레이션까지 이어져요.
이어진 곳: 밀레니엄 시뮬레이션
로렌츠의 혼돈 대류 (1961–1963 · 컴퓨터)
로렌츠는 로열 맥비 LGP-30에서 변수 12개의 날씨 모델을 돌렸어요. 반올림한 출력값으로 다시 시작했더니 결과가 처음 실행에서 점점 멀어졌어요. 1963년에 그는 해가 불안정하고 대부분 비주기적인 대류 모델을 발표했어요. 결정론적 시뮬레이션도 어느 정도 시간이 지나면 예측할 수 없게 될 수 있음을 보여 주었어요. 그래서 어떤 예보든 얼마나 멀리까지 닿을 수 있는지에 한계가 생겨요.
출처: Lorenz, ‘Deterministic nonperiodic flow’, Journal of the Atmospheric Sciences 20 (1963) 130–141
해양-대기 결합 (1969 · 컴퓨터)
지구물리 유체역학 연구소의 마나베와 브라이언은 대기 모델과 해양 모델을 결합했어요. 바다가 대기만큼의 열을 나른다는 논거에 따라 바다와 대륙을 이상화한 띠 모양으로 썼어요. 최초의 해양-대기 결합 기후 모델로 설명돼요.
바탕: 필립스의 순환 실행; 유한 차분
이어진 곳: 전지구 구름 분해 모델
밀레니엄 시뮬레이션 (2005 · 컴퓨터)
슈프링겔과 동료들은 우주의 한 정육면체 영역에서 구조가 자라는 동안 100억 개가 넘는 암흑 물질 입자를 추적했어요. 이 실행을 은하와 퀘이사 형성 모델과 짝지어, 시뮬레이션된 대규모 구조와 관측된 대규모 구조를 비교했어요. 초기 우주의 중입자 특징이 낮은 적색편이의 은하 분포에서 일그러진 채로 나타난다는 것을 보여 주었어요.
전지구 구름 분해 모델 (2007 · 컴퓨터)
미우라와 동료들은 지구 시뮬레이터에서 매든-줄리언 진동 사례 하나를 시뮬레이션했어요. 이들의 전지구 모델은 구름을 근사하는 대신 직접 분해해요. 이 사례의 느린 동쪽 이동을 재현했어요. 나중에 전지구 폭풍 분해 모델링이라고 불리게 된 접근이에요.
바탕: 필립스의 순환 실행; 해양-대기 결합
이어진 곳: 데스티네이션 어스 트윈; 전체 지구 디지털 트윈
학습된 날씨 예보 (2023 · 컴퓨터)
그래프캐스트는 재분석 자료로 훈련한 신경망이에요. 다음 10일 동안의 수백 가지 기상 변수를 0.25도 해상도로 1분 안에 예측해요. 검증 대상 1,380개 중 90%에서 유럽중기예보센터의 현업 결정론적 시스템보다 정확했어요. 대기 방정식을 한 걸음씩 적분하는 대신, 한 상태에서 다음 상태로 가는 학습된 대응을 써요.
바탕: 학습된 대리 모델; 최초의 컴퓨터 예보
이어진 곳: 데스티네이션 어스 트윈
데스티네이션 어스 트윈 (2024 · 컴퓨터)
ECMWF는 기후 변화 적응과 날씨로 인한 극한 현상을 다루는 데스티네이션 어스 디지털 트윈 두 개를 처음 만들었어요. 프로그램의 2단계는 2024년 6월 10일에 시작됐어요. 프로그램은 2030년까지 지구 시스템의 디지털 복제본을 만드는 것을 목표로 밝히고 있어요.
바탕: 전지구 구름 분해 모델; 학습된 날씨 예보; 전자식 컴퓨터
이어진 곳: 전체 지구 디지털 트윈
출처: ECMWF, ‘Destination Earth system launched’, 10 June 2024
전체 지구 디지털 트윈 (2030년(프로그램이 밝힌 목표일 뿐, 독립적인 예측은 아님) · 예측)
데스티네이션 어스 프로그램은 2030년까지 지구 시스템의 디지털 복제본을 만든다는 목표를 밝히고 있어요. 첫 두 트윈은 2024년에 가동됐어요. 그 밖에 찾은 자료는 킬로미터 규모 기후 모델에 대한 검토 논문 하나뿐이에요. 이 논문은 총력을 모은 노력이 필요하다고 주장하고 날짜는 제시하지 않아요.
바탕: 데스티네이션 어스 트윈; 전지구 구름 분해 모델
발표된 예측:- Destination Earth programme (European Commission, ECMWF, ESA, EUMETSAT) (2024): 2030년까지 지구 시스템의 디지털 복제본. ECMWF, ‘Destination Earth system launched’, 10 June 2024
- Schär et al. (2020): 날짜 없음: 전지구 킬로미터 규모의 기후 시뮬레이션에는 총력을 모은 노력이 필요하고, 데이터 양 때문에 출력을 저장하기가 현실적이지 않음. Bulletin of the American Meteorological Society 101(5): E567-E587, ‘Kilometer-scale climate models: Prospects and challenges’ (abstract read via a repository record)
사회
리허설로서의 로마 훈련 (기원후 75년경 · 사람이 돌림)
요세푸스는 『유대 전쟁사』에서 로마 병사는 모두 매일 전쟁 중인 것처럼 훈련한다고 썼어요. 그는 이 관행을 훈련은 피 흘리지 않는 전투이고 전투는 피 흘리는 훈련이라고 요약했어요. 실제 전투와 같은 부대와 훈련으로 전투를 연습하는 것은 전쟁을 시뮬레이션하는 일의 기록으로 남은 초기 형태예요.
출처: Josephus, The Jewish War 3.5.1 (Whiston translation, sections 3.70–3.75)
차투랑가, 군대 게임 (서기 6~7세기 · 사람이 돌림)
차투랑가는 군대의 네 부분, 즉 보병, 기병, 코끼리, 전차를 뜻해요. 인도에서 8×8 판 위에서 두었어요. 이 이름이 산스크리트어로 처음 언급된 곳은 7세기에 쓰인 바나의 『하르샤차리타』예요. 이 게임은 체스의 조상이고, 서기 600년경 차트랑이라는 이름으로 페르시아에 전해졌어요. 군대와 지형을 몇 개의 말과 규칙으로 줄여 놓았어요. 사람이 돌린 초기의 전쟁 모델이에요.
이어진 곳: 헬비히의 체스 워게임
헬비히의 체스 워게임 (1780 · 사람이 돌림)
1780년에 브라운슈바이크의 카롤리눔 학교 수학 교수 요한 헬비히가 체스를 바탕으로 한 전술 게임을 발표했어요. 두 명 이상이 산, 늪, 물이 있는 약 49 × 33칸의 판에서 했어요. 왕을 잡는 대신 적의 요새를 점령하는 것이 목표였어요. 라이스비츠의 크릭스슈필 이전에 나온 체스 기반 독일 워게임 중 가장 이른 것이에요.
바탕: 차투랑가, 군대 게임
이어진 곳: 크릭스슈필
크릭스슈필 (1812–1824 · 사람이 돌림)
1811년에 프로이센의 왕자들은 젖은 모래와 모형으로 만든 지형 테이블을 보았어요. 1812년에는 왕에게 소개됐어요. 1824년에 아들 라이스비츠는 지형도를 쓰고 전투의 효과를 수치로 나타낸 규칙을 발표했어요. 크릭스슈필은 군대가 훈련과 연구의 진지한 도구로 채택한 최초의 워게임 체계로 설명돼요.
바탕: 헬비히의 체스 워게임
이어진 곳: 던전 앤 드래곤
필립스의 유압식 경제 (1949 · 아날로그 모델)
빌 필립스는 유압식 아날로그 컴퓨터 모니악(MONIAC)을 만들었어요. 탱크와 파이프를 흐르는 물이 영국 경제의 소득과 지출의 흐름을 나타냈어요. 그는 1949년 11월 29일 런던정치경제대학교에서 이를 시연했어요. 적어도 열두 대가 만들어졌고, 원본은 1992년까지 작동했어요.
이어진 곳: 월드3
출처: Computing History, ‘Professor Bill Phillips unveils MONIAC at the LSE’
The People Machine (1959–1960 · 컴퓨터)
시뮬매틱스는 이시엘 드 솔라 풀이 로버트 아벨슨과 함께 이끌었어요. 미국 유권자를 과거 여론조사로 만든 480개 유권자 유형과 52개 쟁점 묶음으로 나눴어요. 그러고는 각 유형이 선거 운동의 선택에 어떻게 반응할지 시뮬레이션했어요. 처음에는 민주당 전국위원회를 위해, 그다음에는 케네디 선거 캠프를 위해 일했어요. 르포어는 캠프용 보고서가 세 건이라고 세고, 영향력이 분명하지 않다고 말해요.
바탕: 전자식 컴퓨터
이어진 곳: 실리콘 표본
셸링의 분리 모델 (1969–1971 · 사람이 돌림)
셸링의 모델에서 두 종류의 행위자는 이웃 중 자기와 같은 쪽의 비율이 정해진 값보다 낮으면 이사를 가요. 이 모델은 주거에서의 심한 분리가 약한 선호만으로도 생길 수 있음을 보여 주었어요. 그는 체커판 위에서 동전으로 손수 풀었으니, 사람이 돌린 시뮬레이션이었어요. 나중에 행위자 기반 모델링의 대표적인 첫 사례가 됐어요.
출처: Schelling, ‘Dynamic Models of Segregation’, Journal of Mathematical Sociology 1 (1971) 143–186
월드3 (1971–1972 · 컴퓨터)
메도스와 동료들은 포레스터의 월드2 모델 위에 월드3를 만들었어요. 인구, 농업, 공업, 자원, 오염을 되먹임 고리로 연결해요. 표준 실행에서는 과잉 뒤에 붕괴가 나타났어요. 1972년 『성장의 한계』로 출간되어, 인간 시스템 전체의 시뮬레이션을 일반 독자 앞에 내놓았어요.
바탕: 전자식 컴퓨터; 필립스의 유압식 경제
이어진 곳: 조상 시뮬레이션
출처: World3, Wikipedia; Meadows, Meadows, Randers and Behrens, The Limits to Growth (1972)
다른 마음을 시뮬레이션하기 (1978–1986 · 구상 · 마음속)
1978년에 프리맥과 우드러프는 침팬지에게 마음 이론이 있느냐고 물었어요. 1986년에 고든과 힐은 따로따로, 사람들이 남을 시뮬레이션해서 예측한다고 주장했어요. 상대방의 처지를 자기 자신의 결정 과정에 넣고 돌려 본다는 거예요. 이 설명에 따르면 다른 사람을 이해하는 것은 그 사람에 대한 정신적 시뮬레이션이에요.
바탕: 머릿속에 있는 크레이크의 모델
인공 주식 시장 (1994 · 컴퓨터)
팔머, 아서, 홀랜드, 르바론, 테일러는 종목 하나의 시장을 시뮬레이션했어요. 적응형 트레이더 프로그램들이 서로 다른 전략을 지녔고 전문 중개인이 가격을 정했기 때문에, 가격은 트레이더들의 상호작용에서 나왔어요. 이 모델은 반드시 균형에 도달하지는 않았어요. 거품과 폭락, 계속 높은 거래량을 보여 줄 수 있었어요.
바탕: 행위자 기반 모델
슈거스케이프 (1996 · 컴퓨터)
엡스타인과 액스텔은 대사량과 시력이 서로 다른 행위자들을 설탕이 깔린 격자 위에 놓았어요. 집단 형성, 문화 전달, 전투, 교역이 모두 단순한 지역 규칙에서 생겨났어요. 이들의 책은 이 방법을 사회를 바닥에서부터 길러 내는 일이라고 설명했어요.
바탕: 행위자 기반 모델
이어진 곳: 인공 아나사지
인공 아나사지 (2002 · 컴퓨터)
액스텔과 동료들은 롱하우스 계곡의 케이엔타 아나사지를 모델로 만들었어요. 행위자들이 어디서 농사짓고 정착할지 골라요. 이 모델은 기원전 1800년경부터 기원후 1300년까지 한 사회의 인구 변동과 변해 가는 정착 양상을 재현했어요. 가장 큰 불일치는 실제 주민이 떠난 1300년에도 모델 속 계곡은 여전히 많은 사람을 부양할 수 있었다는 점이에요.
이어진 곳: 시뮬레이션된 인간 사회
실리콘 표본 (2022–2023 · 컴퓨터)
아길과 동료들은 실제 설문 응답자 수천 명의 사회인구학적 배경 이야기를 언어 모델에 주었어요. 미국 정치에서는 그 출력이 특정 집단을 대신할 수 있다는 것을 발견했어요. 이 성질을 알고리즘적 충실도라고 불러요. 이들은 사람을 대상으로 한 비싼 연구에 들어가기 전에 가설을 탐색하는 용도로 이 ‘실리콘 표본’을 제안했어요.
바탕: 학습된 대리 모델; The People Machine
이어진 곳: 시뮬레이션된 인간 사회
에이전트 문명 (2024년 10월 · 컴퓨터)
알테라의 프로젝트 시드는 언어 모델 에이전트 10개에서 1,000개 넘게를 마인크래프트 안에서 함께 돌렸어요. 에이전트들이 전문화된 역할을 맡고, 집단의 규칙을 바꾸고, 문화를 전달했다고 보고해요. 저자들은 이 결과를 예비적이라고 불러요. 게임 세계에서 사는 소프트웨어 사람들의 사회를 만들려는 시도 중 발표된 가장 큰 규모예요.
바탕: 생성 에이전트
이어진 곳: 대본대로 움직이는 주민
출처: Altera, ‘Project Sid: many-agent simulations toward AI civilization’, arXiv:2411.00114 (2024)
시뮬레이션된 인간 사회 (날짜가 있는 예측은 없음, 밝힌 포부만 있음 · 예측)
생성 에이전트 시뮬레이션을 만드는 선도 그룹은 80억 명을 시뮬레이션하겠다는 포부를 밝혔어요. 시기는 내놓지 않았어요. 지금까지 발표된 실행은 훨씬 작아요. 2023년 논문에서는 에이전트 25개, 2024년 후속 연구에서는 개인 1,052명이에요.
이어진 곳: 반사실 세계
발표된 예측:- Joon Sung Park (2026): 80억 명이 사는 시뮬레이션이라는 야심, 시기는 제시되지 않음. Nature news feature ‘The first AI societies are taking shape: how human-like are they?' (read via a bioethics.com repost dated 9 March 2026)
출처가 이 날짜나 주장을 확실히 정하지 않아요.
마음
머릿속에 있는 크레이크의 모델 (1943 · 구상 · 마음속)
케네스 크레이크는 『설명의 본성』에서 생물이 바깥세상과 자신의 가능한 행동에 대한 소규모 모델을 지니고 있다고 제안했어요. 그래서 행동하기 전에 여러 대안을 시험할 수 있다는 거예요. 그는 이를 수조 안의 모형으로 배의 설계를 시험하는 일에 비유했어요. 그렇다면 신경계는 이 트리가 말하는 의미에서 시뮬레이터예요.
이어진 곳: 해마 재생; 미래를 상상하기; 다른 마음을 시뮬레이션하기
손으로 푼 호지킨-헉슬리 (1952 · 사람이 돌림)
헉슬리는 케임브리지의 컴퓨터가 고장 나 있어서, 손으로 돌리는 기계식 계산기로 오징어 거대 축삭에 대한 호지킨-헉슬리 방정식을 적분했어요. 전파하는 활동 전위 하나에 약 3주가 걸렸어요. 결과는 신경 충격의 모양과 속도에 들어맞았어요. 이후의 뉴런 시뮬레이션은 이 모델 위에 쌓였어요.
이어진 곳: 심장 세포 모델; 시뮬레이션된 뉴런 네트워크; 신피질 미세회로; 오픈웜; 인간 두뇌 프로젝트
출처: Physiological Society, ‘Hodgkin and Huxley’s modelling of the action potential’
시뮬레이션된 뉴런 네트워크 (1954–1956 · 컴퓨터)
팔리와 클라크는 1954년 MIT의 디지털 컴퓨터에서 자기조직화하는 네트워크를 시뮬레이션했어요. 1956년에는 로체스터, 홀랜드, 하이브트, 두다가 IBM 704로 뉴런 그물을 시뮬레이션해서 헵의 세포 집합체 이론을 시험했어요. 조직되지 않은 그물에서 세포 집합체가 형성됐지만, 이론이 요구하는 방식으로 행동하지는 못했어요.
바탕: 전자식 컴퓨터; 손으로 푼 호지킨-헉슬리
이어진 곳: 신피질 미세회로; 인간 두뇌 프로젝트
엘리자 (1965–1966 · 컴퓨터)
바이첸바움의 엘리자는 MIT의 시분할 시스템에서 돌았어요. 입력된 문장에서 키워드를 찾아 분해 규칙에 맞추고, 재조립 규칙으로 입력을 다시 구성해 답했어요. 의미에 대한 모델은 없이, 대화의 한쪽을 대본으로 대신한 것이었어요. 사람의 자리를 대화에서 대신하는 프로그램의 시작을 알려요.
바탕: 전자식 컴퓨터
이어진 곳: 생성 에이전트
해마 재생 (1994 · 마음속)
윌슨과 맥노턴은 쥐 해마의 장소 세포 무리를 기록했어요. 과제 중 한 장소에서 함께 발화한 세포들은 이어진 수면 중에 더 자주 함께 발화했어요. 뇌가 이전 경험을 오프라인으로 다시 돌린다는 것을 보여 주는 널리 인용되는 사례예요. 이미 일어난 사건의 정신적 시뮬레이션이에요.
바탕: 머릿속에 있는 크레이크의 모델
이어진 곳: 미래를 상상하기
철학적 좀비 (1996 · 구상 · 마음속)
데이비드 차머스는 『의식하는 마음』(1996)에서 좀비 논증을 제시했어요. 물리적으로도 행동으로도 사람과 똑같은데 경험은 전혀 없는 존재가 있을 수 있다는 거예요. 그건 상상할 수 있어요. 그렇다면 시뮬레이션된 사람이 우리와 똑같이 행동하면서도 그 안에는 아무도 없을 수 있어요.
그림자 사람 (2003 · 구상 · 마음속)
보스트롬의 시뮬레이션 논증은 인류 역사 전체를 완전하게 돌리는 데 1033~1036번의 연산이 든다고 추정해요. 그는 일부 마음만 완전하게 시뮬레이션하면 필요한 연산을 줄일 수 있다고 말해요. ‘그러면 나머지 인류는 좀비 또는 “그림자 사람”이 될 것이다.’ 시뮬레이션된 세계에 두 종류의 주민이 함께 있을 수 있다고 처음 말한 대목이에요.
바탕: 철학적 좀비
이어진 곳: 대본대로 움직이는 주민
출처: Nick Bostrom, ‘Are You Living in a Computer Simulation?’, Philosophical Quarterly 53 (2003)
미래를 상상하기 (2007 · 마음속)
섁터와 애디스는 일화 기억이 부분적으로는 상상한 미래 사건을 만들기 위해 존재한다고 제안했어요. 과거 경험의 조각들을 유연하게 재조합해 가능한 미래의 시뮬레이션을 만들어요. 이 관점에서는 평범한 기억하기와 계획하기도 뇌가 만드는 일종의 시뮬레이션이에요.
바탕: 해마 재생; 머릿속에 있는 크레이크의 모델
인간 두뇌 프로젝트 (2009–2023 · 정체 · 컴퓨터)
2009년에 마크람은 십 년 안에 인간의 뇌를 시뮬레이션하겠다고 약속했어요. 유럽의 인간 두뇌 프로젝트가 뒤따랐어요. 2014년 7월에는 800명이 넘는 과학자가 상향식 접근에 반대하는 공개서한을 냈어요. 중재 검토를 거쳐 프로젝트는 완전한 뇌 시뮬레이션을 포기하고 신경과학을 위한 계산 도구에 다시 초점을 맞췄어요. EBRAINS가 그 후속 플랫폼이에요.
정체된 이유: 이 프로젝트는 전뇌 시뮬레이션을 이루지 못했어요. 신경과학을 위한 도구 중심으로 개편됐어요.
오픈웜 (2011년 이후 · 구상 · 컴퓨터)
오픈웜은 신경계에 뉴런이 302개 있는 선충 예쁜꼬마선충(Caenorhabditis elegans)을 시뮬레이션하려는 공개 협업이에요. 뉴런과 근육에서 시작해 몸의 움직임까지 올라가요. 사르마와 동료들(2018)은 하위 프로젝트와 결과가 부분적이라고 설명해요. 행동하는 벌레를 완전히 시뮬레이션했다는 보고는 없어요.
바탕: 손으로 푼 호지킨-헉슬리
이어진 곳: 전뇌 에뮬레이션
출처가 이 날짜나 주장을 확실히 정하지 않아요.
신피질 미세회로 (2015 · 컴퓨터)
마크람과 동료들은 어린 쥐의 체성감각 피질 약 0.29세제곱밀리미터를 재구성해서 시뮬레이션했어요. 신경세포가 약 31,000개, 시냅스가 3700만 개였어요. 이 시뮬레이션은 매개변수를 조정하지 않고도 여러 실험을 재현했어요. 뇌 전체가 아니라 피질의 작은 조각을 정밀하게 디지털로 재구성한 거예요.
바탕: 손으로 푼 호지킨-헉슬리; 시뮬레이션된 뉴런 네트워크
이어진 곳: 전뇌 에뮬레이션
생성 에이전트 (2023–2024 · 컴퓨터)
박과 동료들은 언어 모델 에이전트 25개를 심즈 같은 마을에 넣었어요. 각 에이전트에게는 기억, 성찰, 계획이 있었고, 이 부분들이 각각 에이전트의 행동을 더 그럴듯하게 만들었어요. 2024년의 후속 연구에서는 1,052명과의 두 시간짜리 인터뷰로 에이전트를 만들었어요. 에이전트가 참가자의 설문 응답과 일치한 정도는, 같은 사람이 2주 뒤에 자기 자신의 응답과 일치한 정도의 약 85%였어요. 이 에이전트들은 엘리자가 대화의 한쪽을 대신했듯이 개인을 대신해요.
이어진 곳: 시뮬레이션된 인간 사회; 에이전트 문명
대본대로 움직이는 주민 (undated · 추산)
이런 세계는 안에 아무도 없는데도 사람들이 그럴듯하게 행동해요. 보스트롬이 말한 그림자 사람들이에요. 연산이 훨씬 적게 들고, 다치는 사람도 없어요. 하지만 세계는 연극에 가까워지고, 방문자는 지금 말하는 상대가 어느 쪽인지 결코 확신할 수 없어요.
이 사이트의 추론, 단계별로:- 대본대로 움직이는 사람들은 이미 오늘날의 하드웨어에서 돌아가요. 스몰빌의 언어 모델 에이전트(25개, 2023)와 프로젝트 시드(1,000개 넘게, 2024)는 평범한 데이터 센터 기계에서 돌아가요.
- 대본대로 움직이는 사람은 누군가 지켜볼 때만 제대로 행동하면 돼요. 그래서 필요한 연산량은 인구가 아니라 방문자 수에 따라 늘어요. 의식이 있는 사람은 늘 돌아가야 해요.
- 그 차이의 값을 치르는 쪽은 방문자예요. 차머스는 사랑하는 사람이 의식 없는 비플레이어 캐릭터였다는 사실을 알게 되는 일을 ‘가치론적 재앙’이라고 불렀어요. (Clearer Thinking podcast, episode 165, with David Chalmers)
- 좀비 논증이 옳다면 어떤 검사로도 바깥에서는 둘을 구별할 수 없어요. 그러면 방문자가 가질 수 있는 증거는 세계를 만든 사람이 붙인 이름표뿐이에요.
전뇌 에뮬레이션 (2050–2075 · 다리)
기술 트리 및 합성적 존재가 되기에도 있어요.
2008년 FHI 로드맵은 전기생리학 수준의 모델로 충분하다면 에뮬레이션이 21세기 중반 이전에 가능하다고 판단했어요. 더 세밀한 수준은 그 뒤에 온다고 봤어요. 2014년의 몬테카를로 모델은 실현된다는 전제하에 중앙값을 2064년으로 내놓아요. 메타큘러스 커뮤니티의 중앙값은 약 2073년이에요.
이어진 곳: 조상 시뮬레이션; 완전 몰입형 VR; 마음 업로드; 의식이 있는 주민
발표된 예측:- 샌드버그와 보스트롬 (2008): 전기생리학적 모델로 충분하다면 21세기 중반 이전. 동물 모델은 10~20년 앞서요. 디테일 수준별 가장 이른 시기표(스파이킹 네트워크 2019~2042, 전기생리학 2033~2068, 대사체 2044~2087). Whole Brain Emulation: A Roadmap, Technical Report 2008–3, Future of Humanity Institute, Oxford, 2008
- 안데르스 샌드버그 (2014): 2064년까지 50%(25번째 백분위 2053년, 75번째 2080년), WBE가 언제든 등장한다는 조건에서. 2040년 이전은 2.4%. Monte Carlo model of brain emulation development, FHI working paper 2014–1
- Metaculus 커뮤니티 (질문 2813, 최초의 전체 사람 뇌 에뮬레이션) (2026): 중앙값 약 2073년 11월. Metaculus 커뮤니티 예측, 2026년 10월 16일 검색 결과에 표시된 값(실시간 질문을 확인하세요)
- 로빈 핸슨 (2016): 2016년으로부터 아마 한 세기 이내. The Age of Em, Oxford University Press, 2016 (ISBN 978–0198754626)
- 다리오 아모데이 (2024): 강력한 AI 이후 5~10년 바깥. ‘Machines of Loving Grace’, Oct 2024
마음 업로드 (2060s–2100+ · 예측)
합성적 존재가 되기에도 있어요.
업로드는 에뮬레이션 다음 단계예요. 특정한 사람의 뇌를 스캔해서 돌리는 거예요. 예측자들은 전뇌 에뮬레이션 뒤에 온다고 봐요. 발표된 날짜는 2060년대부터 약 한 세기 뒤까지이고, 가까운 미래의 AI 지평 너머에 있다고 말하는 이들도 있어요.
바탕: 전뇌 에뮬레이션
발표된 예측:- 안데르스 샌드버그 (2014): WBE 중앙값 2064년, 업로드는 에뮬레이션보다 앞설 수 없음. FHI working paper 2014–1 (same model as wbe)
- 로빈 핸슨 (2016): 앞으로 한 세기쯤 안에. The Age of Em, OUP, 2016
- Holden Karnofsky (2021): 이번 세기, 확률은 제시되지 않음. Cold Takes, ‘Imagining yourself as a digital person (two sketches)', 29 July 2021
- 다리오 아모데이 (2024): ‘원리적으로는 거의 확실히’ 가능하며, 강력한 AI 이후 5~10년 범위 밖. ‘Machines of Loving Grace’, Oct 2024
의식이 있는 주민 (undated · 추산)
이런 세계의 사람들은 자기만의 경험을 가져요. 한 명을 돌리려면 온전한 마음 하나의 연산 능력이 필요해요. 한 명 한 명이 도덕적으로 중요하고, 어두운 세계는 실제 고통이 돼요. 시뮬레이션된 세계가 이야기가 아니라 사회가 되는 갈래예요.
이 사이트의 추론, 단계별로:- 의식이 있는 주민 한 명에게는 온전한 마음 하나의 연산 능력이 필요해요. 뇌에 맞먹는 중심 추정치로는 초당 약 1015번의 연산이고, 스파이킹 뉴런 수준에서는 1018번 이상이에요. (Carlsmith, How Much Computational Power Does It Take to Match the Human Brain?, Open Philanthropy (2020))
- 인구 100만 명의 도시를 1인당 1015로 계산하면 초당 1021번의 연산이에요. 2026년 가장 빠른 컴퓨터(약 2.2 × 1018)의 약 500배예요.
- 그런 사람들에게 의식이 있다면 윤리 트리의 논증이 적용돼요. 슈비츠게벨과 가르사(2015)는 우리가 만든 마음에게는 우리가 서로에게 지는 책임 이상을, 그리고 우리가 만들었으니 그보다 더 많은 책임을 져야 한다고 주장해요.
바탕이 된 발표된 생각:- Thomas Metzinger (2021): 인공 의식을 목표로 하거나 그럴 위험을 알면서 감수하는 연구에 대한 2050년까지의 전 세계 유예. ‘Artificial Suffering’, Journal of Artificial Intelligence and Consciousness 8(1)
- 데이비드 차머스 (2023): 현재의 언어 모델은 의식이 있을 가능성이 다소 낮지만, 장애물이 십 년쯤 안에 극복될 가능성은 꽤 있음. ‘Could a Large Language Model Be Conscious?’, arXiv:2303.07103
- Robert Long, Jeff Sebo et al. (2024): 가까운 미래의 AI 시스템이 의식이 있거나, 스스로 행동하는 주체이거나, 둘 다일 현실적인 가능성. ‘Taking AI Welfare Seriously’, arXiv:2411.00986
생명
뒤 쿠드레의 출산 마네킹 (1756 · 아날로그 모델)
앙젤리크 뒤 쿠드레의 ‘기계’는 여성 하복부를 실물 크기로 만든 모형으로, 천과 가죽, 속을 채운 재료로 만들었어요. 끈이 산도가 늘어나는 것을 대신했어요. 그는 이것으로 조산사들에게 정상 분만, 역아 분만, 복잡한 분만을 가르쳤어요. 외과대학이 1756년 12월 1일에 승인했고, 프랑스 전역에서 가르쳤어요.
출처: UCLA Center for the Study of Women, summary of research on eighteenth-century French midwifery
튜링의 반응-확산 (1952 · 컴퓨터)
튜링은 서로 반응하며 퍼지는 두 화학 물질이 균일한 상태를 점, 줄무늬, 파동으로 바꿀 수 있음을 보였어요. 일부 수치는 맨체스터 대학교의 컴퓨터로 계산했어요. 생물의 형태가 어떻게 시작되는지를 다룬 컴퓨터 모델이었고, 발생의 분자생물학보다 앞선 것이었어요.
IAS 기계 위의 진화 (1953 · 컴퓨터)
1953년 3월에 닐스 바리첼리는 프린스턴 고등연구소의 컴퓨터를 무작위 숫자로 채웠어요. 그는 번식하고, 돌연변이를 일으키고, 공생 집단을 이루는 수치 ‘생물’들을 관찰했어요. 진화가 인공 우주에서 일어날 수 있는지 시험하려는 것이었어요. 진화에 관한 컴퓨터 실험으로는 기록으로 남은 가장 이른 사례예요. 처음 발표된 설명은 1954년에 이탈리아어로 쓴 글이에요.
심장 세포 모델 (1960 · 컴퓨터)
노블은 호지킨-헉슬리 방정식을 가져와, 심장 푸르키녜 섬유의 활동 전위와 박동원 전위를 컴퓨터로 재현했어요. 오징어 축삭을 위해 만든 막 모델을 다른 조직에 맞게 다시 조정할 수 있음을 보여 주었어요. 심장의 계산 모델로 가는 첫걸음이었어요.
바탕: 전자식 컴퓨터; 손으로 푼 호지킨-헉슬리
손으로 둔 라이프 (1960년대 후반~1970년 · 사람이 돌림)
콘웨이와 동료들은 바둑판 위에서 탄생과 소멸 규칙의 후보들을 손으로 시험해 봤어요. 그리고 마틴 가드너가 1970년 10월 사이언티픽 아메리칸에 실은 규칙으로 정했어요. 독자들은 컴퓨터뿐 아니라 모눈종이 위에서 손으로도 라이프를 돌렸어요. 그 덕에 세포 자동자는 생명 같은 성장의 모델이면서 취미 생활이 됐어요.
바탕: 세포 자동자
출처: Conway’s Game of Life, Wikipedia (history section); Gardner, Scientific American, October 1970
단백질 동역학 (1977 · 컴퓨터)
매캐먼, 줄랭, 카플러스는 작은 단백질인 소 췌장 트립신 억제제를 시뮬레이션했어요. 경험적 에너지 함수 아래에서 원자들의 운동 방정식을 풀었어요. 단백질 내부가 유체처럼 행동하고, 국소적인 움직임이 퍼져 나간다는 것을 발견했어요. 단단하게 접힌 단백질이라는 그림이 이로써 바뀌었어요.
바탕: 분자동역학
이어진 곳: 전세포 모델; 학습된 단백질 구조
출처: McCammon, Gelin and Karplus, ‘Dynamics of folded proteins’, Nature 267 (1977) 585–590
네안데르탈인 게놈 (2010년 5월 · 컴퓨터)
그린과 동료들은 세 사람에게서 얻은 40억 개가 넘는 염기로 된 네안데르탈인 게놈 초안을 발표했어요(Science 328, 710–722). 네안데르탈인이 아프리카 밖에 사는 사람들의 조상과 교배했다는 것을 발견했어요. 멸종한 인류 집단을 DNA로 읽어 낼 수 있게 된 거예요.
이어진 곳: DNA로 복원한 얼굴; 유전자 편집 ‘다이어울프’
출처: Green et al., ‘A draft sequence of the Neandertal genome’, Science 328 (2010)
전세포 모델 (2012–2022 · 컴퓨터)
카와 동료들은 하위 모델 28개를 합쳐 유전자가 525개인 세균 마이코플라스마 제니탈리움의 모델을 만들었어요. 그 예측을 관찰된 여러 세포 행동과 비교했어요. 매클린과 동료들은 대장균의 비슷한 모델을 만들었어요(2020). 손버그와 동료들은 유전자가 493개인 최소 세포 JCVI-syn3A의 공간 동역학 모델을 만들었어요(2022). 저자들은 첫 버전을 초안이라고 불렀고, 아직 진핵세포를 다룬 모델은 하나도 없어요.
이어진 곳: 인간 전세포 모델
DNA로 복원한 얼굴 (2019 · 컴퓨터)
고크만, 카르멜과 동료들은 DNA 메틸화 패턴으로 데니소바인의 해부학적 구조를 예측했어요. 데니소바인은 손가락뼈 하나와 이빨 몇 개로만 알려진 인류 집단이에요. 연구팀은 어떤 화석에도 나와 있지 않은 머리와 얼굴을 그렸어요(Cell, 2019). 게놈만으로 한 종족의 몸을 복원한 거예요.
바탕: 네안데르탈인 게놈
이어진 곳: 복원된 세계
출처: Gokhman et al., ‘Reconstructing Denisovan anatomy using DNA methylation maps’, Cell (2019)
학습된 단백질 구조 (2020–2021 · 컴퓨터)
알파폴드는 알려진 구조로 훈련한 신경망이에요. CASP14 평가(2020년, Jumper 외, Nature, 2021)에서 대부분의 경우 실험만큼 정확하게 단백질 구조를 예측했어요. 접힌 결과를 곧바로 예측해요. 접히는 과정을 시뮬레이션하는 것이 아니라서, 단백질의 모델이지 단백질의 시뮬레이션은 아니에요.
이어진 곳: 인간 전세포 모델
유전자 편집 ‘다이어울프’ (2024~2025년에 태어남, 2025년 4월 발표 · 아날로그 모델)
콜로설 바이오사이언시스는 유전자 14개에서 약 20곳을 편집한 회색늑대 세 마리를 발표했어요. 편집 중 15곳은 다이어울프 DNA를 바탕으로 했어요. 회사는 이들을 되살린 다이어울프라고 소개했어요. IUCN 개과 전문가 그룹은 이 늑대들이 다이어울프도 아니고 다이어울프를 되살리는 데 한 걸음 가까워진 것도 아니라고 밝혔어요. 복원으로서는 일부는 증거이고 일부는 대체물이에요. 런던 헌장이 이미지에 대해 제기한 정직성의 문제가 이제 살아 있는 동물에까지 온 거예요.
바탕: 네안데르탈인 게놈
이어진 곳: 복원된 세계
인간 전세포 모델 (날짜가 있는 예측은 없음 · 예측)
2018년에 시게티와 동료들은 인간 전세포 모델이 실현 가능해지고 있다고 주장했어요. 인간 전세포 모델링 프로젝트를 제안했지만 연도는 제시하지 않았어요. 첫 박테리아 모델을 만드는 데 10인-년이 넘게 걸렸다는 점도 짚어요.
바탕: 전세포 모델; 학습된 단백질 구조
발표된 예측:- Szigeti, Roth, Karr et al. (2018): 연도 없음, 인간 전세포 모델이 빠르게 실현 가능해지고 있으며 전담 프로젝트가 제안됨(논문 본문이 아니라 검색 요약에서 읽음). ‘A blueprint for human whole-cell modeling’, Current Opinion in Systems Biology 7: 8–15 (bioRxiv 2017)
출처가 이 날짜나 주장을 확실히 정하지 않아요.
물질
훅의 늘어진 사슬 (1675 · 아날로그 모델)
1675년에 훅은 그가 죽은 뒤에야 풀린 철자 바꾸기 수수께끼를 발표했어요. 유연한 줄이 늘어지듯이, 거꾸로 뒤집으면 단단한 아치가 선다는 내용이었어요. 그래서 늘어뜨린 모형 사슬은 중력 자체를 써서 하중을 받는 아치를 시뮬레이션해요. 가우디는 1888년부터 1890년 사이에 콜로니아 구엘 지하 성당을 설계할 때 이 매달린 모형을 썼어요.
출처: Funicular curve (with Heyman’s scholarship on Hooke’s anagram), Wikipedia
프루드의 예인 수조 (1871–1872 · 아날로그 모델)
윌리엄 프루드는 해군성이 비용을 대는 수조에서 선박의 축소 모형을 끌었어요. 그는 축척 법칙으로 실물 크기 선체의 저항을 예측했어요. 한 자료는 첫 시험을 HMS 그레이하운드 모형으로 한 1872년 3월 3일로 보아요. 모형이 시뮬레이션이었고, 축척 법칙은 그것을 읽는 규칙이었어요.
출처: Royal Institution of Naval Architects, ‘William Froude: the father of hydrodynamics’
손으로 계산한 내폭 (1944 · 사람이 돌림)
1944년 3월에 프랭클, 넬슨, 파인먼은 내폭 계산을 손으로 했어요. 사람 계산원이 각자 중간 결과를 색인 카드에 적어 다음 사람에게 넘겼고, 그때 IBM 천공 카드 기계는 아직 로스앨러모스로 오는 중이었어요. 이 시험은 정해진 규칙을 따르는 사람들의 사슬이 기계를 대신할 수 있음을 보여 주었어요. 이후 천공 카드 작업은 내폭 유체역학을 대규모로 돌렸어요.
출처: Trinity by the Numbers: The Computing Effort that Made Trinity Possible (arXiv 2103.06211)
강체구 유체 (1953–1957 · 컴퓨터)
1953년에 매니악(MANIAC)은 몬테카를로 방법으로 단단한 원반의 상태 방정식을 계산했어요. 1957년에 알더와 웨인라이트는 단단한 구를 시간에 따라 추적해서 유체-고체 전이를 발견했어요. 두 방법은 처음에는 결과가 달랐어요. 우드와 제이컵슨이 1957년에 몬테카를로를 다시 돌렸더니 잘 맞았어요. 한 시뮬레이션이 다른 시뮬레이션을 검증한 초기 사례예요.
바탕: 메트로폴리스 알고리즘
격자 게이지 몬테카를로 (1979–1980 · 컴퓨터)
크로이츠는 메트로폴리스 방식의 몬테카를로를 시공간 격자 위의 게이지장에 적용했어요. 먼저 쿼크가 없는 단순화된 강한 상호작용 이론인 SU(2)로 시작해 1979년 피지컬 리뷰 레터에 실었고, 1980년에 더 충실한 논문이 이어졌어요. 쿼크를 포함한 완전한 QCD로 하드론의 성질을 계산하는 일은 그 뒤에 왔어요.
바탕: 메트로폴리스 알고리즘
파인먼의 양자 시뮬레이터 (1981–1982 · 구상 · 컴퓨터)
파인먼은 필요한 계산량이 시스템 크기에 따라 지수적으로 늘어나기 때문에 고전 컴퓨터는 양자 물리학을 효율적으로 시뮬레이션할 수 없다고 주장했어요. 그는 양자 부품으로 만든 컴퓨터라면 어떤 물리계든 시뮬레이션할 수 있으리라고 짐작했어요. 이 논문이 양자 시뮬레이션이라는 분야의 출발점이에요.
바탕: 전자식 컴퓨터; 메트로폴리스 알고리즘
이어진 곳: 냉각 원자 양자 시뮬레이터; 양자 화학 시뮬레이션
제일원리 분자 동역학 (1985 · 컴퓨터)
카와 파리넬로는 밀도범함수 이론에서 그때그때 계산한 힘에 따라 원자를 움직였어요. 그래서 원자 사이의 힘을 맞춰 놓은 모델이 필요 없어졌어요. 액체, 결함, 화학 반응을 조정된 퍼텐셜이 아니라 양자역학으로 시뮬레이션할 수 있게 됐어요.
바탕: 분자동역학
이어진 곳: 양자 화학 시뮬레이션
냉각 원자 양자 시뮬레이터 (2002 · 아날로그 모델)
그라이너와 동료들은 보스-아인슈타인 응축체를 광학 격자에 올렸어요. 격자를 깊게 하자 초유체에서 모트 절연체로의 양자 상전이를 관찰했어요. 이런 계는 상호작용하는 입자 모델의 물리적 버전이라서, 그 모델 자체가 됨으로써 계산해요. 이후 연구는 이런 격자를 아날로그 양자 시뮬레이터로 다뤄요.
바탕: 파인먼의 양자 시뮬레이터
이어진 곳: 양자 화학 시뮬레이션
양자 화학 시뮬레이션 (날짜가 있는 예측은 없음, 자원 추정만 있음(2021년 추정에서 물리 큐비트 약 400만 개와 4일 미만) · 예측)
발표된 연구는 오류 허용 양자 컴퓨터에서 니트로게나아제의 철-몰리브덴 보조인자를 시뮬레이션하는 데 필요한 자원을 추정해요. 그런 기계가 언제 생길지는 날짜를 제시하지 않아요. 유일한 수치는 필요한 연산량의 추정이며, 2016년에서 2021년 사이에 몇 자릿수나 줄었어요.
바탕: 파인먼의 양자 시뮬레이터; 제일원리 분자 동역학; 냉각 원자 양자 시뮬레이터
발표된 예측:- Reiher, Wiebe, Svore, Wecker and Troyer (2016): 날짜 없음, 직렬 방식은 논리 큐비트 약 111개와 약 130일, 중첩 변형은 논리 큐비트 135개와 약 15일, 가장 빠른 방식은 논리 큐비트 2,000개 가까이와 약 110시간(arXiv 초록에서 읽음, 54개 궤도 활성 공간은 나중에 부적합하다고 판단됨). ‘Elucidating reaction mechanisms on quantum computers’, arXiv 1605.03590; PNAS 2017
- Lee et al. (2021): 날짜 없음, 사이클 시간 1마이크로초와 물리 게이트 오류율 0.1% 이하를 가정하면 물리 큐비트 약 400만 개와 4일 미만의 실행 시간. ‘Even more efficient quantum computations of chemistry through tensor hypercontraction’, arXiv 2011.03494 (PRX Quantum 2021)
출처가 이 날짜나 주장을 확실히 정하지 않아요.
방법
미분 방정식 (1684–1687)
라이프니츠는 1684년에 미적분을 발표했어요. 1687년에 뉴턴의 『프린키피아』는 물체의 운동을 변화율과 힘을 연결하는 법칙으로 적었어요. 이 트리의 모든 동역학 시뮬레이션은 이런 방정식을 종이 위에서 풀 수 없을 때 푸는 방법이에요.
이어진 곳: 수치 적분; 미분해석기; 유한 차분; 손으로 푼 호지킨-헉슬리
출처: Newton, Philosophiae Naturalis Principia Mathematica (1687)
수치 적분 (1768–1901)
오일러는 『적분학 원론』(1768~70)에서 미분 방정식을 한 걸음씩 앞으로 나아가게 하는 규칙을 제시했어요. 룽게(1895)와 쿠타(1901)는 이 단계별 계산을 실제 작업에 쓸 만큼 정확하게 만들었어요. 손으로든 기계로든, 이 트리의 거의 모든 시뮬레이션은 이 방식으로 한 순간에서 다음 순간으로 넘어가요.
바탕: 미분 방정식
이어진 곳: 전자식 컴퓨터; 분자동역학; 전세포 모델; 손으로 푼 호지킨-헉슬리; 리처드슨의 손 예보; 로렌츠의 혼돈 대류; N체 성단
유한 차분 (1928)
쿠란트, 프리드리히스, 레비는 편미분 방정식을 격자 위의 방정식으로 바꿨어요. 그리고 단계별 진행이 안정적으로 유지되는 조건도 보였어요. 날씨, 해양, 유체, 파동 시뮬레이션은 모두 이 요령 위에 서 있어요. 리처드슨은 안정성 결과가 알려지기 전인 1922년에 이미 손으로 이 방법을 썼어요.
바탕: 미분 방정식
이어진 곳: 튜링의 반응-확산; 최초의 컴퓨터 예보; 필립스의 순환 실행; 해양-대기 결합
미분해석기 (1931)
MIT의 부시 미분해석기는 회전하는 축과 바퀴-원판 적분기로 미분 방정식을 풀었어요. 부품들이 방정식의 항처럼 움직였기 때문에 기계가 직접 시뮬레이션을 한 셈이에요. 영국, 미국, 캐나다, 노르웨이, 일본에서 복제품이 만들어졌고, 맨체스터의 하트리가 만든 것도 있어요.
바탕: 미분 방정식
이어진 곳: 전자식 컴퓨터
전자식 컴퓨터 (1945–1946)
에커트와 모클리는 포탄 사표(射表)의 재계산을 빠르게 하려고 ENIAC을 만들었어요. 1946년까지 완성됐고, 브리태니커는 이를 최초의 범용 전자 컴퓨터라고 불러요. 중성자 확산과 날씨를 비롯한 첫 대규모 수치 시뮬레이션이 이 기계나 같은 세대의 기계에서 돌아갔어요.
이어진 곳: 몬테카를로 방법; 메트로폴리스 알고리즘; 분자동역학; 세포 자동자; 행위자 기반 모델; 신경망; 파인먼의 양자 시뮬레이터; IAS 기계 위의 진화; 튜링의 반응-확산; 심장 세포 모델; 시뮬레이션된 뉴런 네트워크; 엘리자; The People Machine; 월드3; 최초의 컴퓨터 예보; 로렌츠의 혼돈 대류; N체 성단; 밀레니엄 시뮬레이션; 데스티네이션 어스 트윈; Colossal Cave Adventure
몬테카를로 방법 (1946–1949)
울람은 1946년에 솔리테어에서 이길 확률을 생각하다가 이 방법을 떠올렸어요. 폰 노이만은 1947년 3월에 이것이 전자 컴퓨터에 어울린다는 것을 알아봤고, 메트로폴리스와 울람이 1949년에 발표했어요. 정확하게 계산할 수 없는 것을 수많은 무작위 시행으로 바꿔요. 덕분에 중성자 수송과, 나중에는 통계역학도 시뮬레이션으로 풀 수 있게 됐어요.
바탕: 전자식 컴퓨터
이어진 곳: 메트로폴리스 알고리즘
세포 자동자 (1940s–1960s)
1940년대에 울람과 폰 노이만은 세포 자동자를 개발했어요. 단순한 세포들의 격자를 지역 규칙으로 갱신하는 거예요. 폰 노이만은 이를 이용해 기계가 원리적으로 스스로를 복제할 수 있음을 보였어요. 격자 위의 지역 규칙은 성장, 패턴, 자기조직화의 표준적인 최소 모델이 됐어요.
바탕: 전자식 컴퓨터
이어진 곳: 행위자 기반 모델; IAS 기계 위의 진화; 손으로 둔 라이프
출처: Berto and Tagliabue, ‘Cellular Automata’, Stanford Encyclopedia of Philosophy
메트로폴리스 알고리즘 (1953)
메트로폴리스, 로젠블루스 부부, 텔러 부부는 상호작용하는 입자들의 평형 상태를 표본으로 뽑았어요. 볼츠만 가중치로 무작위 이동을 받아들이거나 거부했고, 이를 이차원 단단한 원반에 대해 매니악에서 돌렸어요. 이 방법은 지금 물리학, 통계학, 생물학 전반의 시뮬레이션을 떠받치고 있어요.
이어진 곳: 강체구 유체; 격자 게이지 몬테카를로; 파인먼의 양자 시뮬레이터
분자동역학 (1957–1959)
알더와 웨인라이트는 리버모어의 빠른 전자 컴퓨터로 수백 개의 단단한 구에 대한 고전 운동 방정식을 적분했어요. 그리고 유체-고체 전이의 증거를 찾았어요. 몬테카를로 방법은 배치를 표본으로 뽑아요. 이 방법은 대신 입자들을 시간에 따라 추적했고, 덕분에 흐름과 확산, 이완을 다룰 수 있게 됐어요.
이어진 곳: 학습된 대리 모델; 제일원리 분자 동역학; 단백질 동역학
출처: Alder and Wainwright, ‘Phase Transition for a Hard Sphere System’, J. Chem. Phys. 27 (1957) 1208
행위자 기반 모델 (1971–1996)
셸링의 1971년 주거 모델은 각 행위자에게 지역 규칙 하나를 주고 패턴이 저절로 나타나게 했어요. 레이놀즈의 보이드(1987)와 엡스타인과 액스텔의 슈거스케이프(1996)는 서로 다른 행위자를 많이 두고 컴퓨터에서 같은 일을 했어요. 이 접근은 부분들의 결정에서 전체를 만들어요. 군중, 시장, 사회가 이렇게 시뮬레이션에 들어왔어요.
신경망 (1986)
러멜하트, 힌턴, 윌리엄스는 역전파를 설명했어요. 출력과 원하는 값의 차이를 줄이도록 네트워크의 연결 가중치를 조정하는 방법으로, 은닉 유닛이 스스로 특징을 형성하게 해요. 그 덕에 신경망은 훈련할 수 있는 함수 근사기가 됐어요. 이것이 모든 구간의 맨 위에 있는 학습된 시뮬레이터의 토대예요.
바탕: 전자식 컴퓨터
이어진 곳: 학습된 대리 모델
학습된 대리 모델 (2007)
벨러와 파리넬로는 밀도범함수 에너지로 신경망을 훈련했어요. 이 신경망은 규소의 퍼텐셜 에너지 표면을, 흉내 낸 양자 계산보다 몇 자릿수 더 빠르게 기술했어요. 비싼 시뮬레이션을 학습된 근사로 바꾸는 이 단계는 훗날 단백질 구조와 날씨, 상호작용하는 세계에까지 이르렀어요.
이어진 곳: 학습된 단백질 구조; 생성 에이전트; 실리콘 표본; 학습된 날씨 예보; 게임엔젠(GameNGen); 지니 3(Genie 3)