뇌도 없는데 미로를 푼다고?
- 슬라임 곰팡이(점균류)의 ‘지능 같은’ 능력, 해부 🍄🧠✨
신경도, 뇌도, 심지어 몸의 경계도 흐릿한 단세포 생물이 미로를 해결하고 도시 철도망을 닮은 최적 경로를 만든다? 믿기 힘들지만 바로 슬라임 곰팡이(대표종: Physarum polycephalum, 점균류)의 세계에서 일어나는 일들입니다. 오늘은 이 ‘지능 같은 행동’의 과학적 정체를 아주 깊게 파고듭니다. 🌌🟡
1) 정체부터: 슬라임 곰팡이는 ‘곰팡이’가 아니다! 🙅♂️🍞
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분류학적으로 점균류는 아메바류(원생생물) 에 가깝고, 진짜 곰팡이(균류)가 아닙니다.
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대표 형태인 플라스모디움(plasmodium) 은 핵이 수천~수만 개인 거대 단세포(다핵 단세포) 로, 젤리 같은 몸을 길게 뻗으며 자랍니다.
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이동 속도는 느리지만(분당 수십~수백 μm 수준), 주기적 세포질 흐름(프로토플라즘 스트리밍) 과 수축-이완 파동으로 몸 전체가 하나의 시스템처럼 움직여요. 🌊
2) 왜 “지능”처럼 보일까? 주요 ‘괴력’ 사례 모음 🔥
2-1. 미로 풀기 🧩
미로의 두 끝에 영양원을 두면, Physarum 은 여러 경로를 탐색하다가 가장 효율적인 통로만 남기고 가지를 ‘가지치기’ 합니다. 결과적으로 거의 최단 경로만 남겨 미로를 통과하죠.
2-2. 도시 철도망 닮은 최적화 🚆
도시의 주요 거점에 해당하는 지점들을 배치하면, 슬라임은 효율(짧은 총 길이) 과 복원력(우회 경로) 의 균형을 잡은 네트워크를 만듭니다. 이는 도쿄 철도망 등 실제 인프라와 놀랍게도 유사한 스파닝 트리/스테이너 트리 형태를 보여, 자연발생적 네트워크 최적화의 상징 사례가 되었습니다.
2-3. “내일 또 올 추위”를 예측? ⏱️
주기적으로 불리한 조건(건조·저온 등) 을 줬다가 해제하는 실험을 반복하면, 자극이 사라진 뒤에도 그 주기에 맞춰 이동을 잠시 늦추는 ‘예상 반응’(anticipatory behavior) 을 보인다는 보고가 있습니다. 즉, 주기 학습 비슷한 현상!
2-4. 학습과 전이(습관화) 🧪
소금 같은 혐오 자극에 처음엔 크게 반응하지만, 반복 노출 시 반응이 줄어드는 ‘습관화(habituation)’ 가 관찰됩니다. 더 흥미로운 점은, 두 개체가 서로 융합(관이 이어짐)하면, 습관화된 상태가 다른 개체로 옮겨 가는 전이가 나타난다는 결과도 보고되었다는 것. 즉, 신경계 없이도 ‘경험의 흔적’이 체내 흐름과 물질로 공유될 수 있음을 시사하죠. 🧬
2-5. 외부기억(Externalized memory) 🧵
이동하면서 남기는 점액/젤 흔적은 스스로가 다시 지나가길 꺼리는 자기 회피 신호로 작용합니다. 이 ‘환경에 남긴 발자국’ 덕분에 이미 탐색한 길을 피하고, 새로운 경로 탐색을 촉진해 효율적 공간 탐색이 가능합니다. (개미의 페로몬과는 반대로 ‘가지치기’에 유리하게 작동)
3) ‘생각’ 없이 ‘생각처럼’ 보이는 이유
: 규칙은 단순, 결과는 영리 🤖
슬라임의 의사 결정은 분산형 물리계가 만들어내는 형태 계산(morphological computation) 의 대표 예입니다.
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화학 구배 감지(케모택시스): 영양·습도·온도 등 미세한 기울기를 감지해 더 좋은 쪽으로 조금 더 자라난다.
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흐름-강화의 양성 피드백: 많이 쓰는 관(튜브) 으로 세포질 흐름이 집중 → 그 관이 굵어지고 저항이 감소 → 더욱 그 길을 선호. 반대로 덜 쓰는 관은 퇴화.
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진동의 간섭과 동조: 몸 곳곳의 칼슘/액체 진동이 파동 간섭을 일으켜,
전체로 보면 하나의 ‘네트워크 선택’ 으로 귀결.
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환경에 흔적을 남겨 경로 제어: 앞서 말한 외부기억이 이미 본 영역 회피를 유도,
탐색-가지치기 사이클을 가속.
요컨대, “간단한 로컬 규칙 × 물리적 상호작용 × 환경 피드백” → 우리가 보기엔 ‘합리적 경로 선택·최적화’ 처럼 보이는 전역 행동이 탄생합니다. 🧩
4) 계산 장치로 쓰기
: 생물 컴퓨팅의 살아있는 아이콘 💻🧫
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최단경로·스테이너 트리 근사: 지점들을 배치하고 영양원/저해원을 조절하면,
근사 해를 물리적으로 자연 ‘계산’ 합니다.
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논리게이트 구현: 관의 굵기/흐름 변화를 이용해 AND/OR 같은 간이 로직을
물리적으로 흉내 낼 수 있습니다.
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메모리 유사성: 관 굵기 변화가 장기적으로 유지되어, ‘가중치 갱신’ 비슷한 효과(일부 연구에선 메므리스터적 동작으로 비유)도 논의됩니다.
5) 한계와 오해 바로잡기 🛑
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“진짜 지능?” → 슬라임은 추상적 심벌 처리나 언어·추론을 하지 못합니다.
대신 물리-화학적 규칙으로 환경 문제를 실시간 최적화할 뿐.
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느림: 빠른 전자컴퓨터와 달리 시간이 많이 걸림(하지만 에너지 효율은 매우 높음).
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재현성·제어성: 실험 조건·습도·배양 상태에 따라 가변성 이 커서
공학적 표준화가 쉽지 않습니다.
6) 왜 중요한가
: 자연이 만든 ‘최적화 알고리즘’ 📈
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네트워크 설계 영감: 짧고 튼튼한 연결을 균형 있게 고르는 알고리즘 힌트 제공
(교통·통신망, 로보틱스 경로계획).
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소프트 로보틱스: 유연한 몸체가 형태 자체로 계산하는 원리
(센서-구동기 일체화) 연구에 인사이트.
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분산지능: 개미·벌·세포 군집처럼,
로컬 규칙 → 전역 최적화 의 보편 원리를 보여주는 교과서적 사례.
7) 자주 받는 질문(FAQ) ❓
Q. 색을 구분하거나 시각을 쓰나요?
A. 아니요. 화학 물질·습도·온도 등의 구배를 감지하는 비시각 센싱으로 환경을 ‘읽습니다’.
Q. 기억은 어디에 저장되나요?
A. 관 굵기·물성 변화(체내)와 점액 흔적(환경, 외부기억)의
이중 메모리로 이해할 수 있습니다.
Q. 여러 개체가 붙으면 ‘지능’이 커지나요?
A. 붙으면 거대한 단세포로 동기화됩니다.
정보·물질 흐름이 합쳐져
이전 경험의 흔적이 공유될 수 있다는 보고가 있습니다.
8) 한 문장 요약 🧾
슬라임 곰팡이의 ‘지능’은 신경계가 아닌 물리·화학적 법칙과 환경 피드백이 만든 분산형 최적화 능력이다—단순 규칙이 모여 미로를 풀고 네트워크를 설계한다! 🟡🧠✨
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