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마음 연구의 기원을 찾아서

인지과학은 다양한 학문이 만나 협력하고 교류하여 한 가지 학문의 방법론으로는 풀기 어려운 사람의 인지과정을 탐구하고 밝히는 다학제적 학문이다. 인지과학의 아주 방대하고 복잡한 영역을 다루는 이 책은 어찌 보면 서로 다른 영역에 속해 있던 언어학, 인지심리학, 신경과학, 컴퓨터과학, 구조인류학을 자연스럽게 연결하고 이들을 통한 인지과학의 역사적 발달과정과 인지 연구 방법론의 통합을 시도한다.

서문
역자서문

제1부 인지혁명

1장. 소개: 『메논』이 가져다준 것
1.1 그리스인들의 의제
1.2 인지과학의 정의와 범위
1.3 이 책의 목적과 계획

2장. 인지과학의 기반 구축
2.1 힉슨 심포지엄과 행동주의에 대한 도전
2.2 과학사의 중요한 한 순간
2.3 인지과학의 핵심적인 이론적 근원
2.4 촉매역할을 한 만남들과 주요 저작물

3장. 인지과학: 첫 몇 십 년
3.1 합의된 탄생일
3.2 1960년대: 차츰 박차를 가하다
3.3 슬로언 계획
3.4 인지과학의 주요 특성들

제2부 인지과학: 역사적 관점

4장. 이성, 경험, 그리고 철학의 위상
4.1 데카르트의 정신
4.2 데카르트에 대한 경험주의자의 반응
4.3 칸트와 토대 철학
4.4 논리경험주의자들의 기획
4.5 논리경험주의에 대한 해명과 철학의 수정된 역할들
4.6 리처드 로티: 인식론은 필요한가?
4.7 철학의 영역 보존하기
4.8 인식론에 대한 새로운 접근들
4.9 완전한 인지주의자: 제리 포더
4.10 결론: 철학의 변증법적 역할

5장. 심리학: 방법과 내용의 만남
5.1 1950년대부터 시작되는 연구의 세 주축선
5.2 19세기의 과학적 심리학
5.3 20세기 초기
5.4 게슈탈트 심리학: 위에서의 관점
5.5 인지로의 전환
5.6 심리학의 공헌

6장. 인공지능: 전문가 도구
6.1 1956년 여름, 다트머스 회의
6.2 인공지능의 아이디어
6.3 다트머스 사인방의 프로그램
6.4 프로그래밍의 다른 이정표들
6.5 경이적인 SHRDLU
6.6 중추적인 이슈들
6.7 1970년대의 혁신
6.8 중국어 방
6.9 비판자와 옹호자: 계속되는 논쟁

7장. 언어학: 자율성을 위한 모색
7.1 처음에 무색의 초록 개념들이 있었고...
7.2 이전 시대의 언어학
7.3 촘스키의 생각의 진화
7.4 잠정적인 평가

8장. 인류학: 개별 사례를 넘어서
8.1 레비-브륄: 원시인의 마음을 탐구하다
8.2 에드워드 타일러: 학문으로서의 인류학을 시작하다
8.3 영국의 인류학
8.4 미국의 인류학
8.5 언어와 언어학의 특별한 지위
8.6 구조주의적 접근
8.7 민족과학
8.8 심리학의 개입
8.9 레비-브륄 재고

9장. 신경과학: 환원주의와의 구애
9.1 칼 래슐리, 연구 의제를 제시하다
9.2 신경의 기능은 얼마나 특이한가?
9.3 도널드 헵의 대담한 통합
9.4 힉슨 심포지엄을 재방문하다
9.5 휴벨과 비셀의 결정적인 논증
9.6 전체론적 견해
9.7 인지의 신경적 기반: 두 시스템에 관한 연구
9.8 신경과학은 인지과학에 종말을 고할 것인가?

제3부 통합 인지과학을 향해: 현재의 노력, 미래의 전망

서론

10장. 세상을 지각하기
10.1 지각의 영원한 퍼즐
10.2 컴퓨터 시뮬레이션
10.3 데이비드 마의 연구
10.4 지각에 대한 깁슨주의자의 견해
10.5 대조적인 관점들
10.6 대립의 해소방안

11장. 심적 이미지: 상상이 꾸며낸 허구?
11.1 서론: 심적 이미지의 역사
11.2 스티븐 코슬린의 모델

12장. 범주화된 세계
12.1 범주에 대한 고전적 견해
12.2 색 용어의 세계
12.3 개념에 대한 새로운 철학적 조망
12.4 범주화는 인지적 관점에서 연구될 수 있는가?

13장. 얼마나 합리적인 존재인가?
13.1 인간 사고 과정의 불합리성
13.2 인간의 인지 편향: 트버스키와 카너먼의 입장
13.3 결론

14장. 결론: 계산론적 패러독스와 인지적 과제
14.1 정신표상의 중심성
14.2 계산론적 패러독스
14.3 인지적 도전 과제

에필로그: 1984년 이후 인지과학
참고문헌
찾아보기

나는 인지과학을 오랫동안 이어져 내려오는 인식론적 질문들에 대답하기 위한 통시적이고 경험적인 기반의 노력으로 정의한다. 여기서 질문들이란 특히 지식의 본질, 지식의 구성 요소, 지식의 원천, 지식의 발전, 지식의 구축에 관련된 것들이다. 인지과학이라는 용어가 때로는 광의적으로 모든 형태의 지식, 즉 생물이 가지는 지식뿐만 아니라 무생물이 가지는 지식, 인간이 가진 지식, 그리고 비-인간이 가진 지식까지 포함하는 경우가 있으나, 나는 이 용어를 주로 인간의 지식을 설명하려는 노력에 적용할 것이다. 나는 우리의 철학적 조상들의 흥미를 유발했던 질문들이 분명하게 답변될 수 있는지, 또는 교육적으로 재정의될 수 있는지, 아니면 영구적으로 철회될 수 있는지에 관심이 있다. 이러한 가능성에 대한 열쇠를 쥐고 있는 것이 오늘날의 인지과학이다. (7쪽)

나는 철학은 변증법적 역할 덕분에 학문적인 매트릭스에 참여한다고 주장한다. 학문 내의 변증법과, 한편으로는 철학자들에 의해 제안된 분석들과, 다른 한편으로는 과학자들에 의해 제안된 경험적 발견물들과 이론들 사이의 변증법 말이다. 이것은 근래에 극적으로 발생해왔다. 철학이 저조해 보였던 바로 그 시기에, 논리경험주의의 기획이 완전히 불신되었던 때, 컴퓨터의 발명과 인지과학의 도래가 갑자기 정교한 분석에 대한 요구를 강조했다. 적절한 개념적 체계를 살피고, 그 후에 새로운 과학적 발견들에 비추어 이것을 수정할 수 있었던 사람은 장구한 철학적 전통-칸트의 표상 개념, 심신 문제에 대한 데카르트의 주장, 본유 관념에 대한 로크의 회의-에 익숙한 사상가들이었다. (...) 나는 한편으로 인지과학의 발명을 철학에 대한 훌륭한 자극으로 보며, 다른 한편으로는 철학을 경험과학자들과 뗄 수 없는 그들의 시녀로 본다. 하지만 같은 이유로 철학은 척박한, 혹은 과학적 작업과 무관한 학문이 되는 것을 피하기 위해 경험적 발견물들에 부지런히 주의를 기울여야 한다. (124-125쪽)

인공지능이 모든 심리학적(또는 모든 철학적) 이슈들을 다루어야 한다는, 또는 그 어느 것도 다루면 안 된다는 생각은 퇴출해야 한다. 마찬가지로, 인간을 컴퓨터와 완벽하게 동일한 것으로 생각할 이유가 전혀 없으며, (잠재적으로) 생각할 거리가 가득한 두 유형의 실체들 간에 유용한 유사점이 전혀 없다는 개념에 묶여 있을 이유도 전혀 없다.
그럼에도 불구하고, 인간과 컴퓨터 간의 유사성이 실제 어느 정도인가 하는 문제를 무한정 덮어둘 수는 없다. 최근 인공지능의 주요한 발견 중 하나는 폰 노이만식의 디지털 직렬 컴퓨터가 많은 면에서 인간 인지의 모델이 되기에는 부적합하다는 것이었다. 이 발견에 더 많은 힘이 실리는 한도까지 우리는 계산론적 패러독스를 확립하게 될 것이다. 인공지능은 컴퓨터가 인지를 연구하는 데 유용한 도구일 수 있으며 인간의 사고 과정 일부를 합리적으로 모델링하는 데 사용할 수 있다는 것을 잘 보여주었다. 그러나 가장 중요한 과정들에 대한 최고의 모델인지에 대해서는 의문의 여지가 아주 많이 남아 있다. (257-258쪽)

언어 연구와 다른 인지과학과의 관계는 어떠한가? 한 가지 방향은 다른 분야들이 언어를 계속 연구할 가치가 있는 별도의 분야로 간주하면서 언어와 관계가 있도록 하는 것이다. 여기서 언어는 신경언어학의 연구에서의 언어 생산이나 심리언어학 연구에서의 음소 인식과 같이 비춰진다. 많은 학자들은 통합된 인지과학에서 언어가 가장 좋은 실험기반이라고 생각했다. 비전, 모션, 모터 행동과 같이 다른 영역의 지식을 향하는 학제 간 연구가 병행될 수 있다. 이것은 분명 수직적으로 구축된 인지과학적 모델이며, 나는 이를 지지한다. (313쪽)