Post

[과철이] Lec 28 - Kuhn의 패러다임

[과철이] Lec 28 - Kuhn의 패러다임

Precaution

서울대학교 김영 교수님의 과학의 철학적 이해 23-2 의 Lecture note 입니다.

Kuhn의 Paradigm

paradigm과 대치되는 단어 : rule(규칙)

정상 과학은 추상적 규칙을 기본 단위로 하지 않으며, 패러다임이라는 기본 단위로 정상 과학의 활동이 진행됨

과학 활동의 기본 단위는 패러다임이며, 이는 문제 해결을 하기 위한 것.

  • 수학활동은 어떻게 하는가. 공식이라 말할 수 있지만, 패러다임으로 푸는 것.

패러다임에 끼워 맞춰 넣으면서 해결한다.

Paradigm의 의미는 무엇인가? : 개념과 말(추상적 규칙과 원리)가 아니라, 구체적 예제(실제 사례, 본보기가 되는 실제 사례)이다.

전례나 사례를 경험 기반으로 하여 문제 해결과 의사소통을 하는 존재

큰 틀에서 인공지능의 개발도 규칙을 넣는 것이 아닌 사례(데이터) 기반으로 바뀜

  • 법률 조항이라는 추상적 규칙을 직접 적용하여 내려지는 경우는 많지 않음.

    전례나 판례들, 즉 실제 사례들과 그것의 변형을 연관시켜 적용하여 이루어짐. 즉 직관적이고, 보수적이다.

유사성에 의한 패턴 인식을 통해 판단된다.

뇌의 비의식적 과정에 문제 해결이 있다.

비유가 떠오르거나, 연상되거나, 기억 나는 것 자체는 의식적으로 통제하기 어려운 비의식적 과정이다.

뇌의 비의식적 인지 작용, 비의식적 정보 처리 과정에 문제 해결의 열쇠가 있다.

비유, 연상, 기억 등이 생겨나야만 그를 활용하여 문제 해결에 이를 수 있으나, 이 생겨나는 것 자체를 의식적으로 통제할 수 없다.

paradigm의 의미

para : 나란히

deigma : 보인 것.

나란히 보인 것, 옆에 놓여 있는 것. 즉 범례(모범 사례), ‘범형’(모범적 형태)

도제가 만들어 둔 본보기, 견본품, 예제와 같은 표준적 사례

concrete preoblem-solution (구체적 문제와 표준적 풀이 세트)

이것이 좁은 의미의 paradigm이다.

  • 수학의 정석의 문제 + 표준적 풀이 ; 하나의 단위이며, 이것이 실제 사용되는 ‘끼워 맞추는 틀’

이를 기본 단위로 보는 근거 : 세포 내에 다양한 것들이 있지만, 세포 전체를 생명활동의 하나의 단위로 보는 것 처럼, paradigm 내에도 많은 공식들이 있지만 이를 하나의 단위로 봄

Network로써의 paradigm : 표준적 사례와 사례의 다양한 변형들이 이루는 네트워크.

전체 Network로서의 paradigm을 하나의 paradigm이라 볼 수 있음.

일반적 통념은 원리를 우선하고, 공식을 우선하여야 한다는 것이지만, 실제 과학 활동은 공식이나 원리를 알아도 연습문제가 잘 해결되지 않으며, 실전문제를 풀기 어렵다는 것이 사실이다.

원리가 아닌 paradigm에서의 문제 해결

물리 법칙, 원리를 알고 있다고 해서 물리법칙이 적용된 문제를 바로 풀 수 없듯이, 근본 원리와 기본 법칙을 아는 것과 실제 문제를 해결하는 것에는 괴리가 있음.

원리가 우선이라는 신념은 지식인일 수록 더 굳건함.

  • 초등교육을 한참 전에 맞친 어른의 입장에서 공부가 부족한 것은 ‘원리를 제대로 이해하지 못했기 때문’

    고등 교육에서 원리가 먼저, 개념부터 잡고 에서 지친 케이스들이 많음.

    과학 교과서의 연습 문제나 실전 문제를 해결할 수 있기 위해서는 대응, 처리 능력, 테크닉, 스킬을 머리와 몸으로 체득해야 한다.

    즉 예제의 다양한 변형, 그 네트워크를 가슴속에 아로새겨야만 문제를 해결할 수 있음.

길을 아는 것과 실제로 길을 가는 것은 전혀 다르다.

기억의 비의식성

결국 어떤 것을 의식하기 전에 그 기억이 떠오르는 것 자체는 우리의 의식적 통제를 벗어나 있는 것으로 보임.

어떤 기억이 떠오르는 것을 의식적으로 선택할 수 없음.

패러다임의 습득을 통해 문제 해결하는 방법은? 패러다임에 노출된 채 반복적 물리적 활동을 해야 함. 혹은 타인의 패러다임적 시행을 따라서 반복 시행

물리적(육체적) 활동만이 물리적 변화(뇌의 신경망 변화)를 가져올 수 있기 때문

  • 강아지와 고양이을 바로 구분할 수 있는 이유는 비정형 데이터를 정형 데이터로 학습하는 패턴 인식을 인간이 무의식적으로 수행하기 때문.
This post is licensed under CC BY 4.0 by the author.