Cognitive Science (번역)

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인지과학은 철학, 심리학, 인공지능, 신경과학, 언어학, 인류학을 포함하는 마음과 지능에 관한 학제적 연구이다. 인지과학의 지적 기원은 여러 분야의 연구자들이 복합 표상과 계산 절차에 기반한 마음 이론을 발전시키기 시작한 1950년대 중반에 있다. 인지과학의 조직적 기원은 인지과학학회(Cognitive Science Society)의 조직과 인지과학(Cognitive Science) 학술지를 창간을 시작한 1970년대 중반에 있다. 그 이후로 북미와 유럽의 60개 이상의 대학들은 인지과학 과정을 설립하였으며 다른 대학들도 인지과학 강좌를 개설하였다.

역사

마음과 그 작동을 이해하려는 시도는 적어도 플라톤과 아리스토텔레스와 같은 철학자들은 인간 지식의 본성을 설명하기 위해 노력했던 고대 그리스로 거슬러 올라간다. 마음에 대한 연구는 실험심리학이 발달한 19세기까지는 철학의 영역에 있었다. [19세기] 빌헬름 분트(Wilhelm Wundt)와 그의 제자들은 마음의 작용을 더 체계적으로 연구하기 위해 처음으로 실험실 방법을 시도하였다. 그러나 몇 십 년 지나지 않아, 사실상 마음의 존재를 부정하는 시각인 행동주의가 심리학계를 주도하였다. 왓슨(J. B. Watson)과 같은 행동주의자들에 따르면 심리학은 관찰가능한 자극과 관찰가능한 행동 반응 사이의 관계를 조사하는 것으로 제한되어야 했다. 의식과 심적 표상에 대한 이야기는 점잖은(respectable) 과학적 논의에서 추방되었다. 행동주의는 특히 북미에서 1950년대 내내 심리학계를 지배하였다. [그러다가] 1956년을 전후로 지적 지형은 극적으로 변화하기 시작하였다. 조지 밀러(George Miller)는 인간의 사고 능력에 한계가 있다는 것을 보여주는 많은 연구들을 정리하였는데, 한 예로, 단기 기억에서 그 능력은 약 7개 항목을 기억하는 것으로 제한된다. 그는 정보를 부호화하고 해독하기 위한 정신적 절차를 요구하는 심적 표상인 덩어리(chunk)에 정보를 기록함으로써 기억의 한계를 극복할 수 있다고 제안하였다. 당시 초기 컴퓨터가 등장한지 몇 년 밖에 되지 않았지만, 존 맥카시(John McCarthy), 마빈 민스키(Marvin Minsky), 앨런 뉴웰(Allen Newell), 사이먼(Herbert Simon)과 같은 개척자들은 인공지능이라는 분야의 기초를 세우고 있었다. 또한 노암 촘스키(Noam Chomsky)는 언어를 학습된 습성으로 보는 행동주의적 가정을 거부하고, 그 대신 규칙을 구성하는 정신적 문법의 말로 언어 이해를 설명할 것을 제안하였다. 이 단락에서 언급된 여섯 명의 학자들은 인지과학의 창시자로 볼 수 있다.

방법

인지과학은 통일된 이론적 생각들을 갖지만, 우리는 서로 다른 분야에 있는 학자들이 마음과 사고에 관한 연구에서 끌어오는 다양한 견해와 방법들을 존중해야 한다. 오늘날 인지심리학자들이 이론을 종종 만들어 내고 계산적 모델링에 애쓰고 있음에도 불구하고, 그들의 일차적인 방법은 인간 참여자를 대상으로 하는 실험이다. 다른 종류의 생각을 통제된 조건 아래서 연구할 수 있도록 사람들, 대개는 수업 과제를 채우는 학부생들을 실험실로 데리고 온다. 예를 들어, 심리학자들은 사람들이 연역 추론 과정에서 범하는 실수의 종류, 사람들이 개념을 형성하고 적용하는 방식들, 심적 이미지(mental imagery)로 생각하는 속도, 그리고 유비를 이용해 문제를 푸는 수행능력 등을 실험적으로 조사한다. 마음이 어떻게 작동하는지에 대한 우리의 결론을 내리기 위해서는 “공통 감각(common sense)"과 내성(introspection) 이상에 기초해야 한다는 것인데, 이는 상당부분 의식적으로 접근할 수 없는 심적 작에 대해 오해의 상황을 줄 수 있기 때문이다. 그래서 심적 작동에 대한 신중하면서도 다각적인 심리학 실험은 인지과학이 과학적이기 위한 핵심 요건이다.

실험 없는 이론이 공허하다면 이론 없는 실험은 맹목적이다. 마음의 본성에 대한 중요한 의문들을 제기하기 위해서는 심리학 실험들이 심적 표상과 절차(procedure)를 가정하는 이론적인 틀 내에서 해석될 수 있어야 한다. 이론적 틀을 발전시키는 가장 좋은 방법 중의 하나는 심적 작용과 유사하도록 의도된 계산 모형을 만들어 내고 시험하는 것이다. 연역 추론, 개념 형성, 심적 이미지, 유비적 문제 해결에 관한 심리 실험을 보완하기 위해 연구자들은 인간 수행 양상을 모의(simulate)하는 계산 모형을 개발하고 있다. 계산 모형으로 디자인하고 만들고 실험하는 것은 지능 체계와 관련된 컴퓨터 과학의 한 분야인 인공지능(AI)의 주된 방법이다. 인지과학에서는 계산 모형과 심리 실험이 서로 협력하는 것을 이상적으로 보는데, 그러나 인공지능에서 매우 중요한 작업은 실험 심리학에서 상대적으로 고립된 지식표상에 대한 다른 접근의 능력을 조사하고 있다.

일부 언어학자들이 심리 실험을 하고 계산 모형을 개발하고 있지만, 현재 대부분의 언어학자들은 다른 방법을 이용한다. 촘스키 전통에 있는 언어학자들의 주된 이론적 작업은 인간 언어의 기본적 구조를 제공하는 문법적 원리를 규명하는 것이다. identification(?)은 문법적 발언과 비문법적 발언 사이의 사소한 차이를 인지함으로써 일어난다. 예를 들어, 영어에서 “She hit the ball"과 “What do you like?"은 문법에 맞는 문장인 반면, “She hit ball"과 “What does you like?"은 문법에 맞지 않는 문장이다. 이 때, 영어의 문법은 왜 전자가 옳고 후자가 그른지를 말해준다.

인지심리학자와 같이 신경과학자들은 종종 통제된 실험을 수행하지만, 그들의 관찰은 매우 다른데, 이는 신경과학자들은 직접적으로 뇌의 본성에 관심이 있기 때문이다. 인간이 아닌 대상의 경우, 연구자들은 그 대상에 전극을 직접 꽂고 개별적인 뉴런들이 발화하는 것을 기록할 수 있다. 이 기술을 적용할 수 없는 인간의 경우에는 최근 자기(magnetic) 스캐닝 장치와 양전자 스캐닝 장치를 이용하여 사람들이 다양한 정신적 작업을 수행하는 동안 뇌의 여러 부분에서 어떤 일이 발생하는지를 관찰할 수 있게 되었다. 예를 들어, 뇌 스캔은 심적 이미지와 단어 해석과 관련있는 뇌 영역을 확인시켜 준다. 뇌 기능에 대한 추가적인 증거는 정신 능력과 그것이 수행되는 뇌의 영역을 확인할 수 있는 방식으로 손상된 뇌를 가진 사람들의 행위를 관찰함으로써 수집된다. 예를 들어, 언어와 관련 있는 뇌 일부의 손상은 문장을 말할 수 있는 능력에 결함을 가져온다. 한편 인지심리학과 같이 신경과학은 실험적일 뿐만 아니라 이론적인데, 이론 발전은 뉴런 다발의 행동에 대한 계산 모형의 발전으로부터 많은 도움을 받는다.

인지인류학은 다른 문화적 환경에서 사고가 어떻게 작동하는지를 고려하면서 인간 사고에 대한 연구 범위를 확장시킨다. 마음에 대한 연구는 영어 사용자들이 어떻게 생각하는지에 제한되어서는 안 되며, 여러 문화에 걸쳐 사고 방식에서의 가능한 차이점들을 고려해야 한다. 인지과학은 특정한 물리적․사회적 환경에서 마음의 작용을 바라보아야 하는 필요성을 인식해 가고 있다. 문화 인류학자들의 주된 연구 방법은 민족지학(ethnography)인데, 이는 연구자가 한 문화의 구성원이 가진 사회적․인지적 체계를 분명하게 인식할 수 있을만큼 충분히 그들과 생활하고 상호작용할 것을 요구한다. 예를 들어 인지 인류학자들은 색을 표현한 단어들을 통하여 다양한 문화들 사이의 유사성과 차이점을 조사하고 있다.

몇몇 예외들이 있지만, 철학자들은 일반적으로 체계적인 경험적 관찰을 수행하거나 계산 모형을 고안하지 않는다. 그러나 철학은 마음에 대한 실험적․계산적 접근에 기초가 되는 쟁점들을 다루고 있기 때문에 인지과학에 있어 중요하다. 표상의 본성과 계산과 같은 추상적인 질문들은 심리학과 인공 지능의 일상적인 실천에서는 논의될 필요가 없다. 그러나 연구자들 자신이 무엇을 하고 있는가에 대해 깊이 생각해 볼 때에는 추상적인 물음들이 필연적으로 떠오르게 된다. 또한 철학은 몸과 마음의 관계와 같은 일반적인 물음과 인지과학이 하는 설명의 본성과 같은 방법적인 물음을 다룬다. 게다가 철학은 사람들이 어떻게 생각하는지에 대한 기술적인(descriptive) 물음들 뿐 아니라, 사람들이 어떻게 생각해야 하는지에 대한 규범적인 물음에도 관여한다. 인지과학은 인간의 사고를 이해하는 이론적인 목표에 더하여, 인간의 사고를 향상시키는 실천적인 목표도 가질 수 있는데, 이는 우리가 어떻게 생각하기를 원하는 지에 대한 규범을 반영하도록 요구한다. 마음의 철학은 특별한 방법을 가지지 않는다. 그러나 그것은 경험적 결과들에 대한 관심을 다른 분야들에서 최상의 이론적인 작업을 공유해야 한다.

가장 취약한 형태의 인지과학은 단지 언급된 분야들―심리학, 인공 지능, 언어학, 신경과학, 인류학, 철학―의 합일 뿐이다. 학제적 작업은 마음의 본성에 대한 결과들이 이론적․실험적으로 수렴할 때 훨씬 더 흥미로운 작업이 된다. 예를 들어 심리학과 인공지능은 사람들이 실험에서 어떻게 행동하는지에 대한 계산 모형을 통해 결합될 수 있다. 인간 사고의 복잡성을 이해하기 위한 가장 좋은 방법은 다양한 방법, 특히 심리학적이고 신경학적인 실험과 계산 모형을 이용하는 것이다. 이론적으로, 가장 생산적인 접근은 표상과 계산을 통해 마음을 이해하는 것이다.

표상과 계산

인지과학의 핵심 가설은 사고가 마음의 표상적인 구조와 그러한 구조에서 작동하는 계산 절차로 가장 잘 이해될 수 있다는 것이다. 사고를 구성하는 표상과 계산의 본성에 대해서는 많은 의견 차가 있지만, 핵심 가설은 인공신경망을 이용하여 사고를 모형화하는 연결주의 이론을 비롯하여 인지과학에서 사고에 대한 현재의 사고의 범위를 포괄하는데 충분히 일반적이다.

인지과학에서 대부분의 작업은 마음이 자료 구조를 계산하는 것과 유사한 심적 표상들과 계산 알고리즘과 비슷한 계산 절차를 가진다는 것을 가정한다. 인지 이론가들은 마음이 논리적 명제와 규칙, 개념, 심상, 유비와 같은 심적 표상들을 포함하며, 연역, 탐색(search), 걸맞추기(matching), 회전(rotating), 인출(retrieval)과 같은 심적 절차들을 이용한다고 제안한다. 인지과학에서 널리 퍼져 있는 마음과 컴퓨터 유비는 또 다른 유비인 뇌의 이용으로부터 새로운 전개를 끌어내고 있다.

연결주의자들은 자료 구조에 대한 영감으로서 뉴런과 뉴런 사이의 연결, 알고리즘에 대한 영감으로서 뉴런의 발화와 활성화 확산과 같은 표상과 계산에 대한 기발한 생각들을 제안하고 있다. 그래서 인지과학은 마음과 뇌, 그리고 컴퓨터 사이의 복합적인 삼중 유비를 이용하여 연구한다. 마음, 뇌, 컴퓨터는 각기 다른 것들에 새로운 생각을 세안하도록 이용될 수 있다. 또한 마음에 대한 단일한 계산 모형은 없는데, 상이한 종류인 컴퓨터와 프로그래밍이라는 접근은 마음이 작용하는 또 다른 방식을 제안하기 때문이다. 오늘날 우리들이 다루고 있는 컴퓨터는 직렬 처리장치이지만 뇌와 최근 발전된 일부 컴퓨터들은 한 번에 많은 작업을 처리할 수 있는 병렬 처리장치이다.

이론적인 접근

여기서는 마음이 어떻게 작용하는지를 설명하는 표상과 계산의 본성에 대한 현재 이론들에 대해 간단한 개요를 살펴보도록 한다.

형식 논리

형식 논리는 표상과 계산의 본성을 바라보기 위한 몇 가지 강력한 도구들을 제공한다. 명제적․술어적 상관관계는 많은 복합적인 종류의 지식을 표현할 수 있게 하고, 따라서 많은 추론은 전건 긍정식(modus ponens)과 같은 추론 규칙을 따르는 논리적 연역으로 이해 할 수 있다. 논리적 접근을 위한 설명 배경은 다음과 같다.

설명 목표(target):
사람들은 왜 추론을 하는가?
설명적 양식:
사람들은 술어 논리에서의 문장과 비슷한 심적 표상을 가진다.
사람들은 문장들에 적용되는 연역적․귀납적 절차를 가진다.
그러나 논리가 인지과학에서 필요로 하는 표상과 계산에 대한 핵심적인 생각을 제공하는지는 확실하지 않다. 인간의 사고를 설명하는 데는 계산에 대해 더 효율적이고 심리학적으로 지당한(natural) 방법들이 필요하기 때문이다.

규칙

많은 지식은 IF…, THEN…의 형태를 가진 규칙으로 자연스럽게 기술된다. 계획과 같은 많은 종류의 생각들은 규칙에 기반하는 체계로 모형화 할 수 있다. 이용되는 설명 개요는 다음과 같다.:

설명 목표:
사람들은 왜 특별한 지적 행동을 가지는가?
설명 양식:
사람들은 심적 규칙들을 가진다.
사람들은 가능한 해결책이 있는 공간을 탐색하도록 이 규칙들을 이용하는 절차들과 새로운 규칙들을 만들어내는 절차들을 가진다.
규칙을 이용하고 형성하는 절차들은 행동을 유발시킨다.
규칙을 기반으로 하는 계산 모형들은 언어를 습득하는 기술을 해결하는 문자연산(cryptarithmetic) 문제에 대한 광범위한 심리학 실험에 대해 상세한 모의실험을 제공한다. 또한 규칙에 기반한 체계들은 학습을 향상시키는 방법과 지능 기계 시스템을 발전시키는 방법을 제안하는 실천적인 중요성도 가지고 있다.

개념

말하고 쓰여지는 언어에서 단어들과 부분적으로 대응하는 개념들은 심적 표상에서 중요한 부분을 차지한다. 이에 대해 개념이 엄격한 정의를 가진다는 고전적 시각을 버려야 하는 계산적이고 심리학적인 이유들이 있다. 대신, 개념은 전형적인 특징들의 집합으로 보일 수 있다. 그렇게 되면 개념 적용은 개념과 세계 사이의 근사적 걸맞추기(match)라는 문제가 발생한다. 비유(schema)와 필적(scripts)은 단어와 대응하는 개념보다 더 복잡하다.(?) 그러나 그것들은 새로운 상황에 걸맞추어지고 적용될 수 있는 특징들의 다발로 구성된다는 점에서 비슷하다. 개념-기반 체계에서 이용되는 설명적 개요(schema)는 다음과 같다.

설명 목표:
사람들은 왜 특별한 종류의 지적 행동을 하는가?
설명 양식:
사람들은 신중하고 부분적인 계층과 연상을 수립하는 slot을 경유하여 조직된 개념들의 집합을 가진다. (?)
사람들은 활성화 확산, 조화, 계승을 포함하는 개념 적용에 대한 집합적 절차를 가진다.
개념에 적용되는 절차들은 행동을 유발시킨다.
개념은 규칙으로 해석될 수 있지만 그것들은 계산 절차들을 가능한 다르게 만드는 규칙 집합들과는 다른 정보를 묶는다.

유비

유비는 문제해결과 결정, 설명, 언어 소통만큼 다양한 영역에서 인간의 사고에 중요한 역할을 한다. 계산 모형은 사람들이 목표 상황에 그것을 적용하기 위해 어떻게 근원(source) 유비를 생각해 내고 지도화 하는지를 모의한다. 유비에 대한 설명적 배경은 다음과 같다.:

설명 대상:
사람들은 왜 특별한 지적 행동을 가지는가?
설명적 양식:
사람들은 사례나 유비로 이용될 수 있는 상황에 대해 구어적․시각적 표상을 가진다.
사람들은 그러한 유비에 작동하는 인출(retrieval), 지도화, 적응 과정을 가진다.
유비 표상에 적용되는 유비 과정은 행동을 유발시킨다.
유사성, 구조, 목적에 대한 제약들은(constraints) 이전의 경험들이 새로운 문제 해결을 돕기 위해 어떻게 발견되고 이용될 수 있는지에 대한 어려운 문제를 극복한다. 모든 사고가 유비적인 것은 아니고, 부적절한 유비를 이용하는 것은 사고를 방해할 수 있다. 그러나 유비는 교육과 디자인과 같은 적용에 매우 효과적일 수 있다.

심상

시각적 심상을 비롯하여 다른 종류의 심상들은 인간의 사고에 중요한 역할을 한다. 그림 표상은 긴 구어적 기술보다 훨씬 더 알맞은 형태로 시각적․공간적 정보를 획득한다. 시각적 표상에 더 알맞은 계산 절차는 탐색, 발견, 확대, 순환, 변형을 포함한다. 이러한 작용들은 그림 표상을 적용하는 영역에서 계획과 설명을 산출하는 데 매우 유용하다. 시각적 표상에 대한 설명적 개요는 다음과 같다.:

설명 목표:
사람들은 왜 특별한 지적 행동을 가지는가?
설명적 양식:
사람들은 상황에 대한 시각적 심상을 가진다.
사람들은 그러한 심상에 작용하는 스캐닝과 회전과 같은 과정을 가진다.
심상을 구성하고 다루는 과정들은 지적 행동을 유발시킨다.
심상은(imagery) 학습을 도울 수 있으며 언어의 일부 은유적인 면의 근원일지 모른다. 심리학 실험들은 스캐닝․회전과 같은 시각적 절차들에서 심상이 이용된다는 것을 보여주며 최근의 신경물리학적인 결과들은 심상과 지각을 이용하는 추론 사이에 근접해 있는 물리적 연결을 확인해 주고 있다.

신경 연결

단순한 마디와 연결로 구성된 연결주의 연결망은 병렬적 제약(constraint) 만족을 포함하는 심리 과정을 이해하는 데 매우 유용하다. 그러한 과정들은 언어 이해에 들어가는 시각, 결정, 설명 선택, 의미의 측면을 포함한다. 연결주의 모형은 헤비안(Hebian) 학습과 역전달을 포함하는 방법들에 의한 학습을 모의할 수 있다. 연결주의 접근에 대한 설명적 개요는 다음과 같다.:

설명 목표:
사람들은 왜 특별한 지적 행동을 가지는가?
설명 양식:
사람들은 흥분적․억제적 연결에 의해 서로 연계된 단순한 처리 단위를 포함하는 표상들을 가진다.
사람들은 연결을 수정하는 과정 뿐 아니라 연결들을 경유하는 처리 단위들 사이의 활성화 확산 과정을 가진다.
처리 단위들의 활성화 확산과 학습을 그 단위에 적용하는 것은 행동을 유발시킨다.
다양한 심리학적 실험에서의 자극들은 연결주의 모형의 심리학적 관련성을 보여준다. 그러나 연결주의 모형은 단지 행동의 신경 연결망의 개략적인 근사치이다. 최근 몇 년, 뇌의 계산 모형들은 발화하는(spike) 뉴런과 같이 더 실제적인 뉴런들에 관한 것과 해마와 피질과 같은 뇌의 다른 영역들 사이의 상호작용을 자극하는 것에 관하여 생물학적으로 더 풍부해 졌다. 이러한 모형들은 엄격하게, 논리, 개념, 규칙, 심상, 연결에 대한 계산적 설명에 대한 대안이 되지 못하지만 그것들끼리 맞물리고 정신 기능이 신경 수준에서 어떻게 수행될 수 있는지 보여줄 수 있어야 한다.

철학적 관련성

마음에 대한 특정한 자연철학에서 어떤 철학은 인지과학의 한 부분이다. 그러나 학제적인 인지과학 분야는 여러 가지 면에서 철학과 관련이 있다. 첫째, 인지과학 연구의 심리적이고 계산적인 결과들은 인식론, 형이상학, 윤리학의 전통적 철학 문제들과 잠재적으로 중요한 관계를 가진다. 둘째, 인지과학은 철학적 비평의 대상으로서 도움이 될 수 있는데, 특히 철학은 사고가 표상적이고 계산적이라는 핵심 가정에 관심을 가지고 있다. 세 번째로 더 건설적으로, 인지과학은 과학(the enterprise)의 방법과 가정에 대해 반성(reflection)하는 과학 철학의 연구 대상이 될 수 있다.

철학적 적용

오늘날 많은 철학적 연구는 자연주의적이다. 즉 철학적 연구를 심리학과 같은 분야에서 수행되는 경험적 작업의 연장선이라고 본다. 자연주의적 관점으로부터, 마음의 철학은 인지 과학에서의 이론적․실험적 작업과 가깝게 연계되어 있다. 자연의 본성에 대한 형이상학적 결론은 선험적 추론(speculation)으로부터가 아니라, 컴퓨터 과학과 신경과학과 같은 분야의 과학적 발전 위에서 정보에 근거한(informed) 반성(reflection)을 통하여 도달해야 한다. 이와 유사하게, 인식론은 고립된 개념적 활동이 아니라, 관련된 정신적 구조를 찾고 그 절차를 학습하는 과정에 의지하고, 그로부터 이익을 얻는다. 심지어 윤리학에서는 옳고 그름에 대해 숙고하는 본성과 같은 윤리적 질문과 관련한 도덕적 사고의 심리학에 대해 더 잘 이해함으로써 도움을 받을 수 있다. 골드만(Goldman,1993)은 인식론, 과학철학, 심리철학, 형이상학, 윤리학에 인지과학의 적용에 대한 간명한 평론을 제공한다. 여기에는 제기되는 몇 가지 철학적 문제들이 있는데, 이는 계속되는 인지과학의 발전과 관련성이 매우 크다. 그 관련에 관해서는 이 백과사전의 다른 관련 글들을 제공하고 있다.

생득성
지식은 어느 범위에서 타고나거나 경험에 의해 획득되는가? 인간의 행동은 일차적으로 본성에 의해 형성 되는가, 혹은 길러지는 것인가?
사고 언어
인간의 뇌는 언어와 같은 부호로 작동하는가, 혹은 더 일반적인 연결주의 구조(architecture)로 작동하는가? 규칙과 개념을 이용하는 기호적 인지 모형과 신경 연결망을 이용하는 하위기호(sub-symbolic) 모형 사이의 관계는 무엇인가?
심상
인간의 마음은 시각과 다른 심상들로 생각하는가, 혹은 오직 언어와 같은 표상으로 생각하는가?
통속 심리학.
다른 사람들에 대한 어떤 사람의 일상의 이해는 마음 이론을 가지는 것으로 구성되어 있는가, 단지 사람들을 모의할 수 있는 것으로 구성되어 있는가?
의미.
심적 표상은 의미나 심적 내용을 어떻게 획득하는가? 표상의 의미는 다른 표상들과의 관계, 세계와의 관계, 생각하는 사람들의 공동체의 관계에 있어 대해 어느 정도까지 의존하는가?
마음-뇌 동일성.
정신 상태는 뇌 상태인가? 또는 정신 상태는 다른 물질적 상태로 다각적으로 실현할 수 있는가? 심리학과 신경과학 사이의 관계는 무엇인가? 물리주의는 참인가?
자유 의지.
인간의 행위는 자유로운가, 아니면 단지 뇌에서 일어나는 사건에 의해 일어나는 것인가?

추가적인 철학적 질문들은 인지과학에서 현재 접근의 가정을 조사하는 것으로부터 제기된다.

. 인지과학 비평

인간의 마음이 표상과 계산에 의해 작동한다는 주장은 경험적 추측이며, 옳지 않을 수 있다. 인지과학에서의 계산적-표상적 접근이 인간의 문제해결, 학습, 언어 사용과 같은 많은 측면을 설명하는 데 성공적일지라도, 허버트 드리퍼스(Hubert Dreyfus,1992)와 존 설(Joh Searle, 1992)과 같은 일부 철학 비평가들은 그러한 접근이 근본적으로 잘못되었다고 주장한다. 인지과학 비평가들은 다음과 같은 문제를 제기한다.

  • 감정에 대한 문제제기: 인지과학은 인간 사고에서 감정의 중요한 역할을 경시한다.
  • 의식에 대한 문제제기: 인지과학은 인간 사고에서 의식의 중요한 역할을 무시한다.
  • 세계에 대한 문제제기: 인지과학은 인간 사고에서 물리적 환경의 중요한 역할을 간주 하지 않는다.
  • 신체에 대한 문제제기: 인지과학은 인간 사고와 행위에 있어 신체의 중요한 역할을 경시한다.
  • 사회에 대한 문제제기: 인지과학에서는 무시하고 있지만, 인간 사고는 선천적으로 사회적이다.
  • 동적에 대한 문제제기: 마음은 계산적 체계가 아니라 동적 체계이다.
  • 수학에 대한 문제제기: 수학적 결과들은 인간이 생각하는 것이 표준적인 감각에서 계산적일 수 없음을 보여준다. 그래서 뇌는 아마도 양자 컴퓨터처럼 다르게 작동해야 한다.

타가드(Thagard, 1996)는 이러한 모든 문제 제기들이 계산적-표상적 접근을 버리게 하는 게 아니라, 확장하고 보완하면서 최대한 논박될 수 있다고 주장한다.

인지과학의 철학

인지과학은 과학철학자들에 의해 연구할 가치가 있는 많은 흥미로운 방법적 질문들을 제기하였다. 표상의 본성은 무엇인가? 계산적 모형은 인지 이론의 발전에 어떤 역할을 하는가? 기호적 처리, 신경 연결망, 동적 체계를 포함하는 마음에 대한 분명히 경쟁적인 설명들 사이의 관계는 무엇인가? 심리학, 언어학, 신경과학과 같은 인지과학의 다양한 분야들 사이의 관계는 무엇인가? 심리 현상은 신경과학을 통하여 환원주의 설명에 의존하는가? 본 에카트(Von Eckardt, 1993)과 클락(Clark, 2001)은 인지과학에서 제기되는 일부 철학적 쟁점들의 논의를 제공한다. 벡텔을 비롯한 다른 학자들(Bechtel et al., 2001)의 책에는 신경과학의 철학에서 유용한 글들이 모여있다.