• 아동학회지
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• 제34권6호
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• pp.1-11
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• 2013

The purpose of this study was to investigate the process of counterfactual reasoning which children undergo, based on mental model theory and dual process theory. The subjects were 120 four-year-olds and 120 five-year-olds from Ulsan. Counterfactual reasoning task conditions were created, including task type and content, which were type 1-specific, type 1-general, type 2-specific, type 2-general. There were two stories used for each task condition. Children's counterfactual reasoning score range was 0 to 8. Data were analyzed using SPSS by mean, standard deviation, one sample t-test, repeated measures of Anova. The results of this study were as follows. First, children's counterfactual reasoning was above chance level regardless of the task condition. Second, children's counterfactual reasoning was lowest when type 1-specific or type 2-specific tasks were given, slightly higher when type1-general tasks were given, and the highest when type 2-general tasks were given. There was no significant difference between 4-year-old and 5-year-old children's counterfactual reasoning.

• 분석과 대안
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• 제8권3호
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• pp.125-150
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• 2024

이 연구는 사회과학 연구에서 인공지능과 인과추론의 통합, 특히 인과적 딥러닝에 초점을 맞추고, Pearl의 구조적 인과모델, Rubin의 잠재적 결과 프레임워크, Schölkopf의 인과적 표현 학습 등 주요 이론들을 검토하였다. 또한 딥러닝을 활용한 구조적 인과모델, 반사실적 추론, 인과 발견 알고리즘 등의 방법론을 논의하였다. 본 연구는 소셜 미디어 분석, 경제 정책, 공중 보건, 교육 분야에서의 응용 사례를 제시하며, 인과적 딥러닝이 복잡한 사회 현상에 대한 세밀한 이해를 가능케 함을 보여주고 있다. 또한 모델의 복잡성, 인과 식별, 해석 가능성, 그리고 프라이버시 같은 윤리적 고려사항 등 주요 과제들을 다루었다. 향후 연구 방향으로 새로운 AI 아키텍처 개발, 실시간 인과 추론, 다중 도메인 일반화 등을 제시하였다. 비록 한계점들이 존재하지만, 인과적 딥러닝은 사회과학 연구 강화와 증거기반 정책 수립에 상당한 잠재력을 보이며, 전 세계적인 복잡한 사회 문제 해결에 기여할 것으로 기대된다. 특히 본 연구는 빅데이터 환경에서의 인과관계 식별과 해석의 중요성을 강조하며, 전통적인 통계적 방법론과 최신 딥러닝 기술의 결합이 가져올 시너지 효과를 탐구하고 있다. 또한 이 분야의 발전이 사회과학 연구의 패러다임을 어떻게 변화시킬 수 있는지에 대한 논의를 제공함으로써, 향후 사회과학과 인공지능 기술의 융합 연구에 대한 방향성을 제시하고자 하였다.

• 논리연구
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• 제15권3호
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• pp.347-375
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• 2012

필자는 2008년 논문에서 직설법적 조건문에 대한 추론주의적 분석을 제안했다. 이에 대해 김세화 교수는 최근 논문에서 세 가지 비판을 제기하였다. 첫째, 필자는 개념구성적 추론만을 실질적으로 타당한 추론으로 본다는 점에서 셀라스와 브랜덤의 견해를 잘못 이해하고 있다. 둘째, 셀라스와 브랜덤은 반사실적 조건문을 포함한 온갖 종류의 조건문 일반의 공통점에 대해 이야기하고 있는데 반해 필자는 이를 직설법적 조건문에 한정하여 이해하는 잘못을 범하고 있다. 셋째, 필자의 분석은 셀라스-브랜덤 추론주의와 양립하지 않거나 지나치게 일반적인 수준의 이야기에 불과하다. 이 논문에서 필자는 김세화 교수의 비판들이 셀라스와 브랜덤의 견해에 대한 불충분한 이해에서 비롯된 잘못된 비판들임을 주장한다. 첫째, 개념구성적 추론들만을 실질적으로 타당한 추론들로 간주하는 것은 셀라스의 견해이다. 둘째, 셀라스와 브랜덤은 직설법적 조건문에 관해 구체적인 이론을 제시하지 않았다. 그들이 주장하는 것은 조건언의 표현적 역할이다. 필자가 셀라스와 브랜덤으로부터 받아들이는 것은 이와 같은 조건언의 표현적 역할이고, 이것의 함축을 직설법적 조건문의 분석과 관련하여 주장하는 것은 필자 자신의 제안이다. 셋째, 조건문들 사이의 기능상의 차이는 추론주의와 직접적인 관련이 없다. 또한 '-이면 ${\cdots}$이다'라는 조건언의 의미와 역할에 관해서 필자가 제시한 이상의 설명이 요구되지 않는다.

• 철학연구
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• 제146권
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• pp.307-328
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• 2018

과학을 비롯한 여러 학문분야에서 사고실험(thought experiments)의 사용은 오랜 역사가 있다. 특히 현대 분석철학의 문헌들 속에서 빈번하게 등장하는 사고실험들은 반사실적인 상황에 대한 시나리오로 구성되는데, 여기서 직관과 상상이 상식적 지식과 결합하여 작동하고 있는 것을 볼 수 있다. 사고실험은 논변 구성자에게 필요한 결론을 유도해 내기 위한 개념 분석적 장치다. 그런데 과연 철학의 사고실험들이 지식의 생산에 기여하며 불가피하고도 유익한 것인지에 대해서는 의문의 여지가 있다. 특정한 사고실험이 제시되었을 때, 이를 대면하고 있는 우리가 그 논변의 유도방향에 대해 어떤 무력감이나 속임수의 느낌을 받는다면, 이는 주목해야할 현상일 것이다. 필자는 이에, 사고실험의 적절성 문제를 유명한 사고실험 세 가지 즉, 톰슨의 '병든 바이올리니스트', 퍼트남의 '통속의 뇌', 설의 '중국어 방' 사고실험을 놓고 논의한다. 사고실험에 대해 느끼는 불편함의 원인은 무엇일까? '상상적인 사고실험'들은 실재에 대한 판단 및 정보가 틈새를 보이는 상황에서 구축되어 제시되는 바, 가상적 상황에 대한 논변이다. 그런데 사고실험에서 유관한 배경적 조건들에 대해 부적절하거나 불확실한 바가 있거나, 임의적으로 기술된 요소가 있다면 그 사고실험은 의구심을 불러일으킬 수 있다. 사고실험의 추론이 실제 철학적 문제들에 어떤 적실성과 유효성을 가질 수 있는지를 따져보아야 한다. 호프스태터가 보여주듯이 사고실험의 시뮬레이션 속에 포함된 여러 요소들의 설정을 바꿈으로써 즉 '노브 설정(knob setting)'을 달리함으로써 구성자의 결론과는 다른 결론이 나올 수도 있다. 이렇듯 사고실험의 시나리오에는 철학자의 상상과 이론적 편향이 들어있으며, 그 상상이라는 도구는 오직 제한적으로만 사용되어야 한다는 것이 이 글의 주장이다.