강산의 빛바램
페르미 패러독스에 관한 에세이
텅 빈 하늘의 문제 - 신의 존재와는 반대되는 개념 - 는 이성적인 모든 사람에게 공포를 불러일으키며, "페르미 패러독스" [세계 위키백과에 훌륭하고 불안을 자아내는 글이 있음]라는 탁월한 정식화를 얻었습니다. 표면적으로는 확률론적-과학적 문제이지만, 그 본질에는 특별한 규모의 철학적 문제가 있습니다. 이는 철학이 물리학과 생물학의 요람으로서의 그 근원으로 돌아가도록 강요하며 - 인간에 대한 특별히 멀리 떨어진 관점을 만들어냅니다 (비인간적인 경계에 가까운). 만약 우리의 우주에 대한 관점이 완전히 비합리적이라면 (통계적으로!), 하늘에서 - 우주의 관점에서 우리는 어떻게 보일까요?
저자: 우주에서 가장 어려운 문제
우주적 규모에서의 주관성 대 객관성 (출처)

첫 번째 알고리즘 시대

페르미 패러독스에서 우리는 무엇을 배울 수 있을까요? 패러독스가 더 클수록, 즉 우주에 생명이 존재할 가능성이 더 높을수록 (이것이 최근 몇 년간 연구가 일관되게 나아가는 방향입니다) - 우리의 상황은 당연히 더 나빠지고 패러독스는 더 두려워집니다. 10억분의 1의 큰 필터가 필요하다면 천분의 1의 필터보다 더 나쁜 상황이며, 우리는 우리의 과거에서 그런 설득력 있는 필터 하나조차 발견하지 못하고 있습니다 (한 번만 일어났고 - 한 번에 일어난 그런 것). 우리가 확신하는 기본적인 필터링 사실은 하나뿐입니다: 진화는 엄-청-난 시간이 걸리며, 운이 매우 좋았던 경우가 적지 않았습니다.

우리의 발전이 4억년이 아닌 4000억년의 평균적인 진화를 반영한다고 가정한다면, 우주의 나이에 비해 우리는 희귀한 존재입니다. 이는 특정 사건에서 찾을 수 있는 일회성 필터가 아니라, 오랜 시간에 걸쳐 퍼진 필터입니다. 인간의 직관적 편향과는 달리, 백만분의 1의 사건이 일어날 확률은 10분의 1의 사건이 6번 일어날 확률이나 2분의 1의 사건이 20번 일어날 확률과 같습니다 (이것이 필터라면, 그것은 우리의 과거처럼 보일 것입니다 - 많은 합리적인 운의 조합). 이 차이는 현대 종교적 전환에서 "기적" 패러다임에서 "섭리" 패러다임으로의 전환과 유사합니다: 하나의 비현실적인 신의 개입 사건이 시간에 걸쳐 수많은 작은 개입으로 퍼집니다.

진화가 수십억 년이 걸린 이유는 무엇일까요? 충분히 기본적인 (즉, 특정 행성 환경에 의존하지 않는) 단 하나의 답만 있습니다 - 진화 알고리즘이 매우 원시적이라는 것입니다. 두 가지 주요한 문제점이 있습니다:


이 두 가지 중 결정적인 문제점은 수렴입니다. 우리는 메커니즘의 느림에도 불구하고 진화에서 놀랍도록 정확한 최적화가 이루어진 수많은 예를 봅니다. 반면에, 진화적 최적화 과정이 매우 긴 기간 동안 지역 최적화에 갇힌 수많은 예도 마찬가지로 존재합니다 - 현재와 과거 모두에서. 가장 큰 정체는 복잡성 수준의 상승에서 나타납니다 (이는 진화에서 발견할 수 있는 유일한 방향이며, 알고리즘으로서 복잡성 창출에 어려움을 겪기 때문에 오히려 그것의 본질적인 특성입니다 - 복잡성은 그것의 누적된 단방향 활동의 증거입니다).


두 번째 알고리즘 시대

사실, 지금까지 진화에서 가장 중요한 사건은 다른 종류의 발전 알고리즘 - 진화적이지 않은 - 의 창조였습니다. 뇌의 출현이 반드시 발전 알고리즘의 창조는 아니었습니다. 개체의 발전이 반드시 종의 발전을 의미하지는 않기 때문입니다. 발전이 세대에서 세대로 전달되었을 때만 - 진화와 경쟁하는 알고리즘이 만들어졌고, 이 시점부터 (뇌의 출현이 아닌) 새로운 알고리즘이 훨씬 더 빠른 새로운 복잡성을 만들어냈습니다. 인간의 언어는 새로운 유전 코드였습니다 - 기억 - 세대간 정보 전달을 가능하게 했지만, 이 기억은 유전적 기억 (본질적으로 언어적 기억)과 본질적으로 다르지 않았고, 그 존재 자체가 반드시 진화적 알고리즘과 다른 종류의 알고리즘을 만들어내지는 않았을 것입니다.

따라서 우리는 물어야 합니다: 정말로 행성에 새로운 알고리즘이 처음으로 나타난 것일까요, 아니면 단순히 훨씬 더 빠르고 유연한 하드웨어 (고정된 게놈 대신 - 언어 정보가 빠르게 변화)일 뿐이고, 발전 알고리즘 자체는 여전히 진화적이며, 인간의 발전은 여전히 복제와 무작위 돌연변이에 의해 결정되는 것일까요? 예를 들어, (현대성이 주장하듯이) 예술이 본질적으로 진화적 알고리즘이라고, 즉 방향성이 없고 변화하는 유행, 모방, 변형과 관습의 파괴 (돌연변이)와 같은 원시적 메커니즘에서 생겨난다고 주장할 수 있을까요? 아마도 이것이 모든 문화적, 심지어 과학적 발전 (패러다임의 파괴)의 유효한 설명일까요?

그러나 새로운 알고리즘은 이전 것과 완전히 다른 특성을 가지고 있습니다. 진화가 최적화 알고리즘이고 따라서 자연스럽게 지역 최적화에 갇힌다면, 새로운 알고리즘은 학습 알고리즘이며, 따라서 그것의 출현 이후 지속적인 변화를 일으켰고 정체는 거의 없었습니다 (중세는 역사에서 예외이지 규칙이 아닙니다) - 그래서 우리 행성은 지속적이고 가속화되는 변화 상태로 던져졌습니다 (이는 진화에서는 해당되지 않았습니다. 진화에는 눈에 띄는 본질적인 가속이 없었습니다). 학습을 진화와 구별하는 것은 무엇일까요? 학습 알고리즘 - 예를 들어 문화적 또는 과학적 발전 - 이 최적화 알고리즘과 본질적으로 어떻게 다른가요?

본질적인 차이는 모방과 복제 부분에 있지 않습니다. 속도와 효율성이 다르더라도 - 여전히 기본적으로 같은 복사 메커니즘입니다. 차이는 오히려 돌연변이 메커니즘에 있습니다 - 이것이 창의성 메커니즘으로 대체되었습니다. 보존 측면이 결국 같은 보존이라 하더라도 - 변화의 측면은 더 이상 무작위적이지 않으며, 보존과 복사 메커니즘의 오류에서 비롯되는 부산물이 아닙니다. 이는 보존과는 완전히 독립적인 두 번째 메커니즘으로, 선택한 방향으로 적극적으로 변화를 만들어냅니다. 언어 (그리고 문학)의 창의성은 교정이나 전달 오류 (전화 게임)에서 비롯되지 않습니다. 여기에는 더 빠른 무작위 방향으로의 시행착오만을 기반으로 하지 않는 메커니즘이 있습니다 - 특정한, 선택된 방향으로의 변화가 있습니다. 이로부터 과정의 훨씬 더 높은 효율성과 가속화가 비롯됩니다.


두 번째 시대의 철학

이를 이해하는 철학은 학습이라는 개념을 인간 이해의 중심에 둘 것이며 - 인간의 우월함과 독특함을 모방과 복사와 결합하여 학습을 만들어내는 창의적 능력에서 찾을 것입니다. 우리 주변의 동물들과 달리 인간은 빠르게 지루해합니다. 우리에게는 창의성에 대한 자연스러운 본능과 변화에 대한 충동이 있습니다. 보수성은 혁신보다 더 자연스럽지 않습니다 - 사회의 보수적 요소들의 교리와는 반대로 말입니다. 때로는 우리가 과도한 보수성과 정체에 기울어진 시스템 (현대 시대의 종교들) 또는 과도한 혁신과 분산에 기울어진 시스템 (현대 시대의 예술)을 만들기도 하고, 때로는 잘 작동하는 학습 시스템 (현대 과학, 현대 문학)을 만들기도 합니다. 하지만 보존 충동의 오류가 아닌 독립적인 충동으로서의 혁신 충동은 우리에게 본질적입니다.

따라서, 많은 이들이 주장하는 보수성과 혁신 사이의 진화적 균형 - 돌연변이 속도의 일종의 중용과 "황금" 비율 - 은 거짓되고 해로운 개념입니다. 이는 진화처럼 하나의 매개변수 (원본에 대한 보존의 충실도)만 있는 같은 메커니즘이 아니라, 학습을 만드는 두 개의 분리된 메커니즘이기 때문입니다: 즉 두 개의 벡터입니다. 따라서 균형을 맞춰야 할 매개변수가 아니라, 서로를 상쇄하거나 "균형"을 맞추지 않고 최대한의 힘으로 작동해야 하는 두 개의 독립적인 벡터입니다. 과거의 성과를 보존하고 전달하려는 엄청난 충동과 - 새로운 성과를 이루려는 엄청난 충동을 모두 가진 시스템을 추구해야 합니다. 예를 들어, 전통을 열정적으로 보존하면서도 열정적으로 혁신하는 문화. 고전에 정통하고 과거에 대한 경외심이 불타오르는 창작자 - 하지만 혁신의 충동도 불타오릅니다. 아이에게 문화를 깊이 가르치는 - 그리고 깊은 혁신의 기쁨도 가르치는 부모.

균형이라는 개념의 결과는 두 개의 약한 벡터입니다: 매우 적은 문화적 보존, 그리고 매우 적은 문화적 혁신. 현대 과학이 잘 작동하는 것은 보수성과 혁신 사이의 "신성한 균형"이 보이지 않는 손에 의해 달성되었기 때문이 아니라, 두 요소 - 축적된 지식의 전수와 새로운 지식의 추구 - 가 강력하게 작동하기 때문입니다. 만약 현대 문학이 문학적 전통을 점점 잊어가고 있다면, 이는 보수성과 혁신 사이의 균형이 깨졌기 때문에 해를 입는 것이 아니라 - 그것의 높이를 만들어준 두 다리 중 하나를 잃고 있기 때문입니다. 따라서 과도한 혁신은 혁신을 억제함으로써 다루어져야 하는 것이 아니라 - 보수성을 강화하고 전통을 육성함으로써 다루어져야 합니다. 그리고 과도한 보수성은 전통을 파괴함으로써 다루어져야 하는 것이 아니라 - 혁신을 육성함으로써 다루어져야 합니다. 진화에서는 제로섬 게임이지만 - 학습에서는 그렇지 않습니다. 여기서는 모방과 혁신이 서로를 보완합니다. 위대한 작품들은 강력한 혁신과 보존 충동들의 거대한 충돌에서 탄생했지, 그들의 혁신성과 보수성의 용량을 잘 조절하고 균형 잡힌 실험에서 나온 것이 아닙니다 (그 결과는 깊이와 내적 힘이 부족합니다).


제2시대의 윤리

학습 알고리즘이 우리라는 것 - 그리고 학습이 인간의 조건이라는 것 - 을 이해하는 것은 우리 시대의 가장 큰 철학적 공백에 대한 답을 제공할 수 있습니다. 과거의 철학이 죽음과 삶의 의미에 대한 질문들을 다뤘다면 - 우리가 무엇을 위해 살아야 하고 무엇을 위해 죽어야 하는지 - 이러한 질문들의 날카로움은 보존과 혁신의 충동들 - 학습의 충동들 - 이 진화적이고 동물적인 명백한 최적화 충동들인 즐거움과 고통으로 대체되면서 무뎌졌습니다. 하지만 즐거움과 고통의 철학에서 한 가지 기본적인 질문이 답 없이 남아있습니다: 우리는 왜 아이들을 세상에 데려와야 하는가? 실제로, 그 영향으로 태어난 세계관과 인간관은 이에 대한 어떤 설득력 있는 답도 제공하지 못하며, 출산에 반대하는 철학적 실험들도 있습니다.

우리가 진화 알고리즘 때문에 아이들을 가져야 한다는 "생물학주의적" 주장은 설득력이 없으며, 설명과 이유를 혼동합니다. 물론, 우리 모두는 이 알고리즘의 일부로 태어났고, 이는 과거에 대한 유효한 설명이지만, 왜 이것이 현재 우리 행동의 유효한 이유이자 정당화가 되어야 할까요? 진화 알고리즘은 우리가 아닙니다 - 그리고 우리는 인간으로서 그것과 상당히 거리가 있습니다 (그래서 우리가 그것을 발견하는 데 수천 년이 걸렸습니다 - 그것은 우리에게 자연스럽지 않습니다). 우리는 다른 이야기에서 왔습니다: 학습 알고리즘에서. 그리고 바로 이 알고리즘에 아이들을 세상에 데려오는 이유가 있습니다. 학습이라는 아이디어에 깊은 동일시를 하지 않는 사람은 - 실제로 아이들을 가져야 할 유효한 이유가 전혀 없습니다. 이것은 분명히 즐거움을 최대화하지 않습니다. 그리고 동물들과 달리, 이유 없이 아이들을 데려오는 것은 인간에게 충분하지 않습니다 - 왜냐하면 아이들이 이유 없이 태어날 때 그것은 무엇보다도 그들의 교육에서 (또는 그러한 교육의 부재에서) 드러나기 때문입니다.

오늘날의 아이들 세대가 실제로 그렇게 보입니다: 이유 없이 세상에 태어난 아이들. 우리 안에 있는 학습 알고리즘, 그것의 강력한 보존과 혁신 충동들과의 깊은 동일시, 그리고 진화 알고리즘과의 비동일시만이 아이들의 교육을 정당화할 수 있습니다 - 그리고 데려와서 가르칠 가치가 있는 아이들 세대를 만들 수 있습니다. 마찬가지로, 우리의 두 가지 기본적인 알고리즘적 충동들 - 모방 학습과 창의적 학습 - 과의 깊은 동일시만이 위대한 문화를 만들 수 있습니다. 우리는 자기 보존의 충동에서 아이들을 만드는 것이 아닙니다 - 그리고 우리 자신의 복사본을 만들려고 하지 않습니다 (무작위로 변형되는) - 오히려 우리 안에 있는 깊은 학습과 창조의 충동들로부터 우리 아이들을 가르치고 만들려고 의도적으로 새롭고 개선된 모델들을 만들려고 합니다.

사람이 (그리고 그의 뇌가) 일생 동안 겪는 혁신에서 보수로의 변화 - 이것이 우리의 죽음의 이유이고, 따라서 우리 아이들의 필요성의 이유입니다. 죽음은 우리의 유산을 창조적 상태에서 보수적 상태로 전환시키며, 이로부터 사람의 죽음 순간부터 그의 유산에 대한 우리의 큰 변화가 일어납니다. 예를 들어, 죽은 예술가나 창작자는 돌이킬 수 없는 방식으로 창조성의 영역에서 보존과 전통의 영역으로 이전되며, 이렇게 화가의 작품 가치는 그의 죽음으로 급등합니다 ("죽음이 가격에 0을 더합니다"). 이로부터 우리가 살아있을 때 반드시 동일시하지 않았던 사람의 유산에 대해 느끼는 큰 관용 - 그의 죽음의 순간에, 또는 우리가 과거 문화들의 유산에 감정적으로 연결될 수 있는 능력 (현재의 문화를 평가하기 어려울 때가 많은 반면)이 나옵니다.

누군가 또는 무언가가 죽을 때 - 그것에 연결될 새로운 경로가 우리 앞에 열리지만, 그것이 태어날 때도 마찬가지입니다 - 그리고 아이에게서 나올 혁신성에 연결될 수 있는 우리의 능력만이 (그리고 더 이상 우리에게서 나오지 않을) 그의 탄생과 비교적 비독단적이지만 문화적인 교육을 정당화할 것입니다 (최적화 괴물로서가 아닌 - 오늘날의 아이들처럼). 우리는 우리의 유전자가 아닙니다 - 왜냐하면 우리는 학습 알고리즘이지 유전 알고리즘이 아니기 때문입니다. 우리는 최적화를 위해 세상에 오지 않았습니다. 창의성은 무작위적 방향을 넘어서는 메타 고려사항을 적용하는 능력입니다 - 그리고 지역 최대값의 장벽을 넘어 - 덜 최적화되었지만, 우리 안에 있는 혁신의 동기 덕분에 학습적으로 더 진보된 상태로 나아가는 것입니다.


제3의 알고리즘 시대

이 모든 것은 우리가 인간의 세계를 고려할 때 사실입니다. 하지만 페르미 패러독스는 미래나 공간에서 우리를 기다리고 있는 다른 세계들을 고려하도록 요구합니다 (사실, 이러한 깊은 미니 연구의 패러독스는 오늘날 우리가 이러한 세계들에 대해 이용할 수 있는 가장 깊은 생각입니다). 그렇다면 - 왜 우리가 학습 알고리즘이 마지막이자 가장 정교한 알고리즘이며, 그것이 진화보다 효율적인 것처럼 그보다 더 효율적인 알고리즘이 없다고 가정해야 할까요?

만약 그러한 알고리즘이 실제로 존재하거나, 우주에 화학-전기적인 것들 (모든 생물학과 그것의 두 알고리즘: 진화와 학습이 기반을 두고 있는)을 넘어서는 계산 능력이 있다면, 제3의 알고리즘 시대가 있을 수 있습니다. 지금까지, 페르미 패러독스는 우리가 제2의 알고리즘 시대, 학습의 시대에 있는 유일한 존재이며, 제1의 알고리즘 시대인 진화가 비교적 쉽게 제2의 시대로 바뀔 수 있다고 생각하는 것에서 비롯됩니다. 하지만 만약 제2의 시대가 자연적으로 짧은 수명을 가지고 있고, 비교적 빠르게 제3의 시대로 바뀐다면, 그래서 우리가 제2의, 확장하는 시대에서 기대할 수 있는 거대한 은하계 문명들을 보지 못하는 것이라면 어떨까요? 여기서는 프로세서의 양의 기하급수적 성장이 종의 학습 능력 발전과 동일합니다.

만약 모든 알고리즘이 발전 과정을 만든다면, 우리는 은하계에 물리적으로 퍼지는 알고리즘의 계산적 힘에 대한 유효한 물리적 한계를 알고 있습니다 - 빛의 속도. 자연스럽게, 우리는 문화가 공간으로 확장되는 것을 자연스러운 방향으로 인식합니다, 왜냐하면 우리가 지구에서 지금까지 그렇게 행동해왔기 때문입니다. 하지만 만약 계산적 발전의 자연스러운 방향이 반대라면 어떨까요? 우리와 우주를 수십 개의 크기 순서가 분리하는 것처럼, 우리와 플랑크 길이와 시간을 수십 개의 크기 순서가 분리합니다. 그렇다면, 왜 큰 것을 작은 것보다 선호해야 할까요?

우리가 계산에 대해 알고 있는 모든 것에서, 문화가 오히려 미세 공간, 나노미터리와 양자 계산 그리고 그 너머로 - 끈까지 확장되는 것에 결정적인 계산적 이점이 있습니다. 아마도 먼지 알갱이 안에서 은하계 공간에 문화를 펼치는 것보다 더 많은 계산력을 기술적으로 만들 수 있을 것입니다: 왜냐하면 집중, 소형화, 미세함이 계산 속도에서 핵심이며, 이들과 함께 양자역학 이론과 같은 상상할 수 없는 계산력을 가진 물리학 이론들이 표현되기 때문입니다 (그리고 끈 컴퓨터의 힘은 무엇일까요?). 페르미 패러독스는 첫 번째 알고리즘인 진화적 알고리즘이 두 번째 알고리즘인 학습적 알고리즘으로 수렴하는 효과에 의존하지만, 만약 그러한 효과가 존재하지 않거나 - 또는 단기간이라면 - 그리고 문명들이 빠르게 세 번째 알고리즘으로 수렴하거나 그것으로 가는 우회 경로가 있다면 어떨까요?

마지막으로, 만약 자연 법칙이 무한하지 않고, 우주의 모든 것을 설명하는 통합된 물리 이론이 존재한다고 가정한다면 - 아마도 하나의 공식까지도 - 모든 발달된 문명은 어느 시점에서 그것에 도달할 것입니다. 이 시점에서는 수학만이 무한하며, 우주 어디에도 숨겨진 본질적인 발견은 없습니다. 결국 모든 기술들이 매핑될 것이고, 물리적 기반을 가진 모든 아이디어가 소진될 것이며, 오직 문화적이고 수학적인 계산만이 계속될 것입니다 (수학이 본질적인 내용 면에서 무한하다는 가정 하에 - 이는 잘못될 수 있고 문화적 발전만 남길 수 있는 가정입니다). 이 단계에 도달한 문명은 우주 전체에 퍼져나가고 그것을 탐험할 이유가 전혀 없습니다 - 그들은 그것을 소진했습니다.


다음 큰 필터

페르미 패러독스는 인류의 안녕을 걱정하고 - 진정으로 마지막이고 최종적인 하나의 대재앙을 걱정할 가장 설득력 있는 이유입니다. 만약 패러독스의 기본 논리가 유효하다면 - 아마도 우리는 이런 저런 방식으로 운명이 정해져 있습니다. 하지만 우리는 패러독스의 함의를 평가하기 위해 우리 앞에 "열려있는" 가능한 파멸의 방식들이 무엇인지 고려해야 합니다. 만약 우리 뒤에 큰 필터가 없다면: 우리 앞에 있을 수 있는 큰 필터는 무엇일까요? 우리의 파멸을 위해 생각할 수 있는 거의 모든 가능한 방식은 패러독스의 기본 조건을 충족하지 못할 것입니다: 몇 개의 크기 순서 중 하나의 필터. 아마도 우주의 대부분의 문명들이 핵전쟁이나 유전자 조작된 바이러스로 자신들을 파괴할 수 있지만, 그러한 자기 파괴에서 백 개나 천 개 중 하나의 문명만이 살아남는다고 믿기는 어렵습니다. 지구 온난화에 대해서는 말할 것도 없습니다 - 패러독스의 힘과 비교하면 농담 수준입니다. 우리가 생각할 수 있는 모든 가능성들 중에서, 패러독스의 요구 사항을 충족하는 것은 단 세 가지뿐입니다:


페르미 패러독스는 매우 높은 순서의 불확실성을 다룹니다: 우리가 모른다는 것을 모르는 무언가 - 하지만 만약 우리가 보이는 가장 큰 불확실성이 어디에 있는지 추측할 수 있다면 (그래서 대재앙이 숨어있을 가능성이 가장 높은) - 그것은 c항입니다. 패러독스의 크기 순서에 있는 글로벌 도전 앞에서, 지금까지 "괜찮았기" 때문에 "괜찮을 것"이라는 보수적인 접근은 의미와 타당성을 잃습니다, 왜냐하면 이는 본질적으로 상상할 수 없는 혁신의 문제이기 때문입니다. 유대인 대학살처럼, 페르미 패러독스는 지금까지 상상할 수 없었던 것을 상상할 수 있게 만들며, 이는 무슨 일이 일어나고 있는지 깨닫기도 전에, 그리고 이미 너무 늦었을 때 일어납니다. 이는 본질과 정의상 선례가 없는 문제입니다: 상상할 수 있는 가장 선례 없는 것입니다. 따라서 그것은 지식의 경계 (그리고 아마도 그 너머)를 긁고 있으며, 가능한 가장 세속적인 의미에서 종말의 질문을 구현하고 있으며 (사실 - 그것은 신의 존재와 섭리에 대한 강력한 증거로 여겨질 수 있었습니다), 인간, 우주, 자연에 대한 불신의 정점을 나타냅니다 - 생물학, 물리학, 그리고 아마도 수학에서도.

이것이 매우 어려운 문제이기 때문에 - 오늘날 오직 철학만이 그것과 씨름하려 시도할 수 있으며, 패러독스의 함의는 철학에 전례 없는 중요성을 부여합니다. 고전적인 회의주의 전통의 철학적 문제들이 그것 옆에서는 어린이 놀이처럼 보이는, 패러독스만큼 불안을 일으키는 철학적 문제는 지금까지 없었으며, 그것은 철학이 시작된 말을 극단적인 패러독스적 방식으로 가져옵니다: 나는 내가 모른다는 것을 안다. 페르미 패러독스는 오늘날 철학이 직면한 가장 긴급하고, 어렵고, 깊은 철학적 질문입니다 - 그리고 우리의 지적 의제에 이보다 더 중요한 (그리고 충격적인) 것은 없습니다. 그것은 인간 사고의 한계까지 (그리고 분명히 - 그 너머로) 멀리 나아가는 광기어린 가능성들을 우리 앞에 열어주며, 우리가 이 문제에서 매 걸음마다 빠지는 개념적 심연들을 뛰어넘으려 시도하도록 강요합니다. 이는 현재 인간의 지평선 너머에 있습니다 (그리고 특히 공포스러운 것은 - 만약 우리가 파괴된다면, 그래야만 한다는 것입니다!). 나, 네타냐후인은, 그것이 끊임없이 내 마음을 괴롭히지만, 그것을 해독하는데 성공하지 못했습니다. 그것은 나보다 깊습니다.
미래의 철학