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Elliott Collin Ploutz님과의 토론 정리


이 글은 페이스북 해외 딥러닝 그룹에서 Elliott Collin Ploutz님과 이기준, 이기환님이 나눈 대화를 저장하고 번역한 것이에요. Elliott Collin Ploutz님과의 토론 링크


Elliott Collin Ploutz: 안녕하세요. 이기준님. 저는 학부과정으로 철학과 컴퓨터 과학을 전공했구요. 최근에 머신러닝을 전공으로 대학원 과정을 하고 있어요. (미국 UNLV)

제 생각에는 님 프로젝트가 훌륭한 주제네요. 그런데 약간 헷갈리는 부분이 좀 있어요. 제가 아직 님 글을 아직 끝까지 다 읽어보지는 못했는데요. 먼저 이 부분에 대해서 물어보고 싶어요.

제 생각에는 이기준님이 연역이라는 단어를 이 연구에 꼭 사용할 필요가 없을 것 같아요. 왜냐하면 연역이라는 단어에는 이미 정해진 특정한 의미가 있거든요. 이것은 소크라테스가 제시한 삼단문법으로 확인할 수 있어요.

모든 사람은 죽는다.
소크라테스는 사람이다.
그러므로 소크라테스는 죽는다.

"모든 사람들이 죽는다."는 명제가 사실이고, "소크라테스는 사람이다."라고 가정하면, 우리는 소크라테스가 반드시 죽는다는 것을 확신할 수 있어요. 이렇게 하려면 처음 제시된 두 가지 명제를 절대적으로 증명할 수 있어야만 하고요.

이 명제들은 주장이지 절대적인 공리는 아니에요. 공리는 자명한 진리로, 절대적인 사실이에요. 하나의 공리는 어떤 것이 다른 것과 동일한 성질을 가졌다면 실제로는 같은 것이 되요. A라고하는 수소 원자와 B라고하는 또 다른 수소 원자를 상상해 보세요. 전자는 공통으로 모두 같아요. 그들은 모든 우주에서 같은 무게와 위치를 가져요. 우리는 그들이 A = B라고 말할 수 있죠. 이것이 라이프니츠가 말한 "정체성 법칙"이에요. (제가 알기로는요)

따라서 연역적 추론은 절대적인 논리라고 볼 수 있지만, 그 주장에 대한 증거는 사실 확률적이에요. 연역적 추론은 절대적인 논리의 일종이지만 그 증거는 과학적으로 확실하지 않다는 거죠.

"우리는 정보를 순수하게 탐구한다는 의미로 'Deduction(추론)'이라는 단어를 사용합니다."라는 이기준님의 말씀을 보니 님이 하신 "Deduction(추론)”에 대한 정의가 "탐색"인 것처럼 보이네요.

저는 이기준님이 새로운 뜻으로 기존 용어를 재정의하는 데에는 그럴만한 매우 긍정적인 이유가 있어야 할거라고 생각해요.

무엇보다, 제 생각에는 님 프로젝트가 무척 흥미로우네요. 이기준님 이기환님 두 분 모두 노력을 많이 하시는 것 같아요. 계속 연구 잘 하시길 바래요.


이기준: 댓글을 달아주셔서 감사해요. 제가 한 번 대답을 해볼게요. 님이 제시하신 삼단논법의 예시와 거기에 사용된 연역 논리는 사실이라는 정보를 근거로 해요.
그런데 사실이라는 것은 무엇일까요?
우리가 진실이라고 부르는 것은 무엇일까요?
사실에 대한 단어 정의는 절대적인 관계를 전제로 해요.
이것을 일컫는 또 다른 말은 결정론적 관점이에요.

재래식 귀납법(귀납 논리)은 관찰을 통해 발견된 반복되는 특징을 가진 정보가 특정 순간부터 사실이라고 간주된다고 주장하는 방법이에요. 사실을 규정하는 행위 때문에 절대적인 관계가 생기고, 그것이 재래식 연역법과는 다르죠.

또한 재래식 연역법(연역 논리)는 제시한 명제가 절대적인 사실이라고 가정해요. 그런 다음에 논리를 진행하죠.

중요한 문제는 귀납법이냐 연역법이냐 문제가 아니라 명제와 사실을 절대적인 근거로 간주하는 사고방식이라는 것이 우리의 주장이에요.

우리가 쓴 글 이기준 이기환의 딥러닝 연구에서 "인지, 기억, 상상에 대한 연역론의 견해" 단락을 보세요. 거기를 보면 우리는 우리는 인지, 기억, 상상이 라벨링만 다를 뿐 전부 현실에 대한 유사복제라고 주장했어요. 우리가 사실이라고 부르는 것은 실제 존재하는 것이 아니라 우리가 존재한다고 믿으면서 라벨링을 한 정보에 불과하다는 거죠.


그러면 사실에 의존하지 않고 정보처리를 할 수 있을까요?
우리가 주장하는 연역론에서는 그럴 수 있다고 대답해요. 우리는 사물에 대한 절대적인 관계를 전제하지 않고도 정보처리를 할 수 있다고 주장해요.

우리가 주장하는 연역론은 인간의 감각과 의식을 포함한 인지 능력을 인지 정보구조체로 정의하고 그 정보구조체가 어떻게 생성되는지 그 과정을 설명해요. 우리 주장의 근거는 인간의 인지하는 사실이 아니에요. 우리 주장의 근거는 우리가 연역원리라고 부르는, 결과정보가 관계정보에 의해 어떻게 만들어지는지를 나타내는 과정이에요.

우리가 주장하는 연역론에서는 관찰 결과로 알아낸 것을 결과정보라고 하고, 그것이 순수하거나 절대적인 경험이라고 주장하지 않아요. 우리는 이 세상에 절대성이 없다고 주장해요.

그러나 우리는 결과정보가 정보구조체를 통해 만들어 진다고 주장해요. 우리가 주장하는 연역론은 결과정보를 부정하지 않아요. 결과정보가 결과정보라는 것을 있는 그대로 인정해요. 우리는 결과 정보가 생성되는 과정을 관찰하고 결과정보를 만들어 내는 관계정보를 추론해요.


우리가 쓴 글 이기준 이기환의 딥러닝 연구에서 "과정, 패턴, 알고리즘, 행동, 행위" 단락을 참고해 보세요.
우리 이론은 결과정보에서 관계정보를 추론해요. 관계정보를 조합하여 정보구조체를 만들고 정보구조체를 이용하여 정보 처리를 하는 거죠.

만약 관계정보를 추론하는데 사용한 결과정보가 실제 현실과 일치하지 않는 오류 정보로 판별되거나 새 결과정보가 발견되어 이전 결과정보를 대체하면 어떻게 될까요? 그러면 현실과 괴리가 생긴 정보구조체가 되는 거죠. 기존의 정보구조체는 다른 적합한 상황에서 사용하고, 새로운 관계정보를 추론하며 처리를 계속하기 위해 새로운 정보 구조를 만들어요.


Elliott Collin Ploutz: 이기준님 말씀을 들어보니 님의 입장이 "오류가능주의"처럼 보이네요.
*오류가능주의란 경험, 관찰, 실험 등 인간이 내릴 수 있는 모든 결론과 주장은 오류 가능성이 있다는 상대주의 철학의 견해다.

저는 이기준님이 주장과 전제가 사실인지 여부를 탐구하고 질문하는 동안 논리적 구조에서 높은 수준의 확실성을 만들어 낼 수 있을 거라고 생각해요.

그렇다면 다른 질문을 해보죠. 진실은 무엇일까요? 저는 진실에 대한 정의로 "Correspondence theory of truth"를 선호해요.



이기환: 좋아요. 진실이 무엇인지 한 번 정의해 볼게요.
제가 예시를 들게요. 이것은 소설가 이탤로 칼비노(Italo Calvino)가 발표한 타로 카드 게임의 비유를 재구성한 것이에요. (이것은 물리학과 정보공학, 게임이론, 그리고 인공지능 업계에서 자주 인용되는 유명한 비유임.)

"당신이 파티에 늦었고 다른 사람들이 모두 도착한 곳에 둥근 테이블에 앉아 있다고 가정해 보아요. 주인이 당신을 데려갔는데 사람들이 일종의 게임을 하고 있는 것처럼 보이네요. 주인은 그냥 앉으라고 했어요. 포커인 줄 알았던 그 게임을 몇 판 즐기면서 살펴 보니 포커가 아니라는 것을 알게 되었어요. 당신은 게임에 참여했지만 게임이 어떻게 진행되고 어떻게 끝나는지 말할 수 없었어요. 당신은 심호흡을 하고 게임을 살펴 보면서 조용히 앉아 있었어요. 왜냐하면 옆에 앉은 다른 사람들이 당신이 게임을 모르는 것을 알아 차리기를 원치 않았기 때문이에요."


"게임을하는 플레이어들은 서로 아무런 대화를 나누지 않았어요. 덱을 공유하여 게임을 하고 각 참가자는 차례를 중심으로 카드를 보여 주고 몸짓을 했어요. 카드는 다양한 상황을 묘사한 타로 카드였어요."

"갑자기 어떤 시점에서 당신은 다른 사람들이 동작을 멈추고 당신을 응시하는 것을 발견했어요. 당신은 그제서야 당신의 차례가 왔다고 생각하게 되었어요. 당신은 그동안 게임을 관찰하면서 인지한 방법, 그럴 것이라고 "자기 스스로 상상한 게임 규칙"에 따라 행동했어요. "

우리는이  이야기를 보고 현실에 사는 우리 역시 이 "미지의 게임"에 참여하고 있음을 깨달아요. 우리가 처음 이 게임을 시작했을 때, 우리는 그 게임에 대해 전혀 몰랐어요. 오랫동안 게임을 관전한 다음, 우리는 상상한 게임의 규칙이 사실이라고 믿었어요. 그래서 우리는 다른 참가자들과 함께 버둥거리는 몸짓을 하고 있어요. 이게 우리가 사는 현실인 거죠.

이제 몇 가지 질문을 해서 우리는 알 수 있어요.
게임 참가자는 자신이 상상한 게임 규칙에 따라 새 카드를 추가 할 수 있을까요?
추가할 수 있어요. 이 게임에서 "절대적인 규칙"을 지키도록 강요하는 개체나 시스템이 없기 때문이에요.
카드는 게임을 하기 위해 반드시 필요한 필수적인 요소인가요?
그렇지 않아요. 꼭 필요한 것은 아니에요. 우리는 게임을 하는 도구를 변경하고 개선할 수 있어요.


이 이야기에서 타로 카드 게임이라고 부른 것을 인간의 언어, 철학, 논리, 수학, 과학 등의 개념이라고 생각해 보세요. 이것들은 절대적으로 존재하는 것이 아니에요. 우리가 "미지의 게임"의 참가자라는 것을 인지하고, 게임의 규칙을 상상하고, 그것을 실천함으로써 만들어지는 거죠. 언어, 철학, 논리 등의 개념은 각 개인의 상상력에 의해 생성 된 게임을 중첩하면서 개발한 거에요. 그중에 현실에 잘 부합하고 통하는 게임이 있었고, 현실에 부합이 안되고 잘 안 통하는 게임이 있었던 거죠. 진리가 따로 정해져 있었던게 아니라 작동하는 것이 진리로 간주되었다는 말이에요.

게임의 규칙은 참가자가 상상할 때만 만들어지는 것이고, 게임의 규칙을 상상하고 실천할 때 그것을 다른 참가자가 보고 그 사람이 상상하는 게임의 규칙에 영향을 미쳐요. 이 방법으로 각 개인의 상상력에 의해 창조된 게임이 중첩되어 사회가 형성되고 인류의 정보처리 방법이 발전해 나가요.

우리가 연구하는 연역론은 이것을 "상대적인 게임"이라고 불러요. 다른 말로 하면, 열린 미로 모델이라고 해요. 게임 환경이 결과정보로 고정되어 있지 않은 게임을 말하는 것이에요.


연역론에서는 이 상대적인 게임을 어떻게 하면 더 잘할 수 있는지를 논리적으로 설명해요.
  1. 사람의 인지, 기억 및 상상력이 모두 정보의 유사복제임을 깨닫는다.
  2. "행동 및 행동의 순서", 즉 시나리오를 기반으로 정보 처리를 한다. 자동반응 정보처리는 판단의 보조 도구로만 사용한다.
  3. 행동의 모든 영역에서 더 나은 시나리오를 비교하고 탐구하고 실천한다.

진실이 무엇인가에 대한 질문에 대해서 제가 해드릴 답은 바로 이것이에요.
진실은 절대적으로 존재하지 않아요. 진실은 정보 처리를 실행하는 상대적인 과정이에요. 좀 더 진실에 가까운, 현실에서 제대로 작동하는 상대적인 게임이 있어요. 사람들 간의 진실은 상대적으로 높은 동조관계를 만들어 내는 상대적인 게임을 공유하는 것이에요.

"논리적 구조에서 높은 수준의 확실성"은 상대적으로 더 진실한 것을 발견하는 것을 의미하지만, 제가 말하려고 하는 것은 개체들 간의 상대적인 게임에서 이루어지는 관계가 진실에 더욱 가까운 정보를 만들어 낸다는 것이에요. 원래부터 있었던 것을 찾아내는 것이 아니라 없던 것을 만들어 낸다구요.


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About Author

안녕하세요. 제 이름은 이기준이에요.  저는 Deduction Theory, LLC라는 소프트웨어 회사에서 CEO로 일하고 있어요.
저는 제 동생 이기환님과 함께 일을 하구요. 연구와 공부도 하고 있어요. 우리가 연구하는 주제는 논리학, 수학, 과학, 그리고 컴퓨터 정보공학이에요. 이 블로그는 우리가 연구하고 공부하는 주제를 설명하는 곳이에요.
그리고 저는 최근 오픈소스 공개 스터디 릴랏 프로젝트의 내용을 번역해 주실 자원봉사자를 모집하고 있어요. 제 생각에는 이 프로젝트가 전세계에 사는 어린이, 학생, 어른에게 도움이 될 거에요. 특히 저소득층에게요. 이 프로젝트는 무료에요. 사람들에게 도움을 주려고 기획했어요. 저는 나중에 저소득 국가에 학교와 고아원을 짓고 사람들에게 이 프로젝트 방식으로 컴퓨터 프로그래밍을 가르쳐 주고 싶어요. 그렇게 해서 나중에 그 사람들이 더 나은 직업을 가질 수 있게 돕고 싶어요.
아래에 링크한 릴랏 소개 페이지를 읽어 본 다음 이것이 도울 만한 가치가 있다고 생각되시면 저에게 말해주세요.
오픈소스 공개 스터디 프로젝트 Rellat을 소개합니다
원문 컨텐츠는 한글로 전부 제가 쓴 것이에요. 우리는 세계 모든 언어로 번역할 계획을 가지고 있어요. 감사합니다.
안녕하세요. 이기준님과 함께 Rellat 프로젝트를 진행하고 있는 이기환입니다.
제가 프로그래밍을 처음 시작한 것은 어린 시절 어도비 플래시 프로그램에서 애니메이션을 만들다가 게임을 만들고 싶어서 액션스크립트를 사용한 것입니다.
Rellat 프로젝트의 방법론은 제가 평소에 일을 하는 방법과 같습니다.
저는 사실 500줄 이상 넘어가는 코드를 보면 정신이 없고 잘 기억도 안됩니다. 지금도 간단한 코드 문법이 기억이 안나서 구글을 뒤지는 경우가 허다합니다.
대신 저는 이 코드가 어떤 사고방식을 사용해서 만들어졌는지, 어떤 관계정보를 사용했는지를 추적합니다. 이것이 연역론의 코딩 방법론, 코딩 스타일, 컴퓨팅 세계관입니다.
이 사고방식을 갖추면 더 나은 정보처리 방식이 무엇인지 비교할 수가 있습니다. 이것이 프로그래밍의 본질이고, 가장 중요한 것입니다.
나머지 프로그램의 빈공간은 구글과 스택오버플로우의 힘을 빌려서 채워넣습니다.
저는 여러분도 그렇게 하면 끊임없이 만들어지는 새로운 기술, 수만 줄의 코드 속에서 허우적거리지 않으면서 대규모의 질 높은 정보처리를 더 효과적으로 할 수 있다고 생각합니다. 

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