수학에서 어려운 문제는 엄청난 노력과 천재성에 의해서만 풀린다고 생각한다. 미국 클레이연구소는 아직까지 풀리지 않은 7가지 밀레니엄 문제를 내걸어 많은 사람들의 관심을 끌고 있다. 그중 하나인 ‘푸앵카레 추측’은 2002년 러시아의 수학자 페렐만에 의해 풀렸으나 나머지 문제들은 아직도 난제로 남아 있다.순수 수학자뿐만 아니라 컴퓨터공학, 인공지능 연구자들에게도 관심을 끄는 ‘P-NP’라는 밀레니엄 문제가 있다. 이 문제는 ‘순회하는 외판원 문제’라고 불리기도 한다. 여러 도시를 다니며 물건을 파는 사람이 각 도시를 1번씩만 다니되 여행의 거리는 최단이 되게 하려면 어떤 경로로 움직여야 하는가를 묻는 것이다. 간단해 보이지만 도시의 숫자가 늘어날수록 가능한 경우의 수는 기하급수적으로 늘고 최적 경로를 찾는 것은 아주 복잡한 문제가 된다. 4개의 도시만 있는 경우엔 3가지 경로밖에 없지만 8개 도시의 경우에는 2520개의 경로가 생긴다. 수천, 수만개의 도시를 가정한다면 대형 컴퓨터를 동원해 복잡한 알고리즘으로 풀어야 할 정도로 복잡해진다.

그런데 얼마 전 하등 생명체인 아메바 군집에 의해서 외판원 문제가 풀렸다는 소식을 접하게 됐다. ‘황색망사점균’이라 불리는 아메바 군집은 도시 개수가 늘어나더라도 문제 풀이에 걸리는 시간이 예상처럼 기하급수적으로 늘어나지 않았다는 놀라운 소식이었다. 빛을 싫어하고 먹이를 좋아하는 아메바의 속성을 이용해 8개의 도시를 한 번씩만 거쳐가는 경우의 수인 64개의 좁은 채널을 만들고 한 번 갔던 도시의 채널에는 빛을 계속 쪼여 다시 가지 못하게 하는 등의 장치를 만들어 실험한 결과 아메바가 외판원 문제를 놀랍도록 빠른 속도로 해결했다는 것이다.

단세포의 아메바가 단순히 칼슘 농도 변화에 따라 전진한다는 아주 간단한 매커니즘을 통해 이런 문제를 푼다는 것은 놀라우면서도 자연의 비밀을 밝히려는 과학자들에게 시사하는 바 크다.

하나의 세포가 운동 조절 능력을 어떻게 갖추게 되고 어떻게 집단적으로 신호를 주고 받으며 이런 고도의 문제를 풀어내는지 알아내는 것은 매우 흥미로울 것이다. 마치 하나의 원자를 이해하는 것에서 반도체까지 이어지는 놀라운 과학 문명을 이뤘던 지난 세기의 발전을 본다면 남은 21세기에서 있을 엄청난 발전을 기대해 볼 수 있을 것이다.

사실 따지고 보면 인간의 지적 활동들도 뉴런 간 단순한 신호전달에 의한 것이다. 밀레니엄 문제를 푸는 인간의 뇌 속에 어떤 특별한 물리 법칙이 있는 것이 아니고 이런 간단한 것들의 집단화로 완전히 새로운 현상이 나타난다. 수백만년 전의 호모사피엔스나 현재 인간이나 뇌 구조는 별반 다르지 않지만 하는 일은 엄청 다르다는 것만으로도 이를 깨닫게 된다.

이제 2019년 새해가 밝았다. 중국은 2050년까지 원대한 국가로드맵을 만들어 과학굴기를 꿈꾸고 있다. 지난 오천년 역사에서 중국이 강성했던 때 한반도는 항상 위축되어 있었다. 반면 중국에서 혼란이 있을 때 우리는 큰 발전을 했다.

지난 50년간 중국의 경제적 후진성이라는 황금의 기회를 가졌던 한국이 앞으로 올 미래에는 어떤 위치에 놓일 것인가를 심각히 고민해야 할 때가 됐다. 그를 바탕으로 우리 젊은이들이 진정 큰 자부심을 갖고 삶을 누릴 수 있는 나라가 됐으면 싶다.