한계선을 따라

통합인지이론 : Allen Newell 저, 차경호 옮김, 아카넷, 2002 (원서 : Unified Theories of Cognition, Harvard Univ. Press, 1990), Page 577~679

 1. 언어

     1.1 언어 이해

     1.2 언어학습

     1.3 소어와 언어에 관한 숙고

2. 발달

     2.1 저울대 과제

     2.2 저울대에서의 소어 : 논점들

     2.3 변별에 의해 나쁜 구조를 회피하기

     2.4 소어와 발달에 관한 숙고

3. 생물학적 시간대

4. 사회적 시간대

5. 응용의 역할

6. 통합인지이론에 접근하는 방법

드디어 우리는 마지막 장에 도착했다. 통합인지이론의 주장에 대하여 상황은 어떤 태도를 보이는가? 그리고 그것들이 인지과학을 위해 무엇을 약속하는가? 나는 추상적으로 주장하지 않고 좀더 구체적으로 통합이론의 후보자인, 소어를 선택하여 제시하기로 했다. 이것은 그러한 것이 무엇이 될 것인지, 그리고 그런 것과 같다는 것이 어떠한 차이를 만들 수 있는가를 전달할 수 있는 유일한 방법이라고 생각되었다. 이 말은 한번 더 반복할 필요가 있다. 이 책에서 나는 소어를 유일한 통합인지이론으로 제안하는 것은 아니다. 물론 소어는 흥미로운 후보자이다. 수많은 동료들과 함께, 나는 소어를 실행 가능한 통합이론으로 만들기 위해 내가 할 수 있는 노력을 다해 소어를 강력하게 추구하고 있다. 그러나 여기에서 나의 관심사는 인지 과학자들이 몇가지의 통합인지이론들을 가지고 연구하는 것을 고려한다는 것이다. 액트스타, 캡스, 소어, CUTC, 즉 연결주의적 통합인지이론 connectionist unified theory of cognition 을 가지고 연구한다. (주석 : 나는 모든 것에 대한 연결주의 통합이론을 제안하려 했었다. 그러나 그것은 약간 빈틈이 없어 보였다.) 즉 어떠한 통합인지이론을 가지고 연구한다. 그것이 이 책의 전달사항이며 이 책의 모든 장들이 지향하고 있는 목표이다.

기본적인 것들을 다시 계속하면, 통합인지이론을 정의하자면 마음의 이론이다. 그러나 마음의 이론은 마음을 구성하는 계산적, 그리고 정보처리 과정의 이론이 아니다라고 정의할 수 있다. 인지혁명보다 앞선 심리학 이론들 —— 행동주의, 게쉬탈트 심리학, 그리고 정신분석 —— 은 다중의 대안들이 존재한다는 것을 입증한다. 더구나 현재의 철학적 담화 discourse 의 상당 부분, 철학분야가 특수하게 잘 발달된 대안후보들에 의해 과충전된 것이 아님에도 불구하고, 계산적 관점에 도전을 시도하며 대안들을 탐색하고 있다 (Costall & Still, 1987 을 보라). 그러나 마음의 계산적 기초에 대한 일반적인 가정은 인지과학의 기본적 전제이며, 통합인지이론의 현재의 후보자들에 의해 의심의 여지없이 받아들여지고 있다. 소어도 이 전제를 전적으로 공유한다.

정보처리에 기초한 통합인지이론이 그 구성에 대한 이론이 되는 것 말고는 대안이 없다. 구성은 강력한 유기체적 불변값 invariants 들이 있는 곳이지만, 구성 그 자체가 행동을 결정하지는 않는다는 것이 (마지막으로 한번 더) 강조되어야 할 필요가 있다. 사실상, 구성은 어떤 다른 것, 예컨대 구성의 기억들에 부호화된 지식이 행동을 결정하는 것을 가능하게 만드는 바로 그 장치이다. 지식은 다른 많은 것들에 대한 것이다. 시스템의 목표들, 시스템의 물리적 상태, 국소적 과제 환경, 사회적 환경, 물리적 세계의 일반적 본질 —— 이런 모든 것들은 지식 수준의 부담이며 지식수준을 지원하는 기호수준의 부담이다. 그러나 인지적 수준에서의 심리학적 규칙성들에게 형태를 제공하는 것은 바로 구성의 형태이다. 이러한 관점과 일치하여, 소어는 하나의 구성이며 4 장에서 하나의 구성으로서 제시되었다.

통합이론의 특징은 그것이 설명하는 중앙인지와 중앙인지의 주변 것들의 범위이다 설명되어지는 규칙성들의 수는 제공되는 적용범위에 대한 단순한 대용물이다. 그러므로 통합이론들이 될 수 있도록 만들어진 사례를 보며 느끼게 되는 중요한 점은 단일한 이론이 폭넓은 범위를 가질 수 있다는 것이다. 예시를 보여주는 것보다 더 중요한 것은 없으며, 일단 구성이 탁자 위에 놓여졌고, 이 책의 나머지 4 장에서 7 장까지의 것들은 폭넓은 범위를 갖는 일이 정말로 가능한 것처럼 그럴 듯하게 만드는 데 사용되었다. 이 책의 후반부 내내, 우리는 우리의 본보기인, 소어가 포함하는 영역들에서 점수를 축적해왔다. 그림 7 - 19 는 마지막 총 점수를 제공한다. 이것은 약간 극적으로 보일 수 있다 —— 또는 아마도 약간은 진부하게 보일 수도 있다. 점수판은 스포츠나 정치에 속한 것이지 과학에 속한 것은 아니다. 그러나 적용범위가 중요하다는 것을 강조하기 위해서 필요했던 일종의 방법이다. 일단 우리가 하나 또는 그 이상의 통합이론들을 가질 때, 중요해지는 것은 이론의 사용자가 필요로 하는 현상들의 특정한 집합을 그 이론이 포함하느냐 하는 것이다. 그 때까지는 단순한 숫자들 —— 단순한 적용범위 —— 을 강조하는 것이 세련된 모습은 아니지만 매우 쓸모 있는 방법이다.

소어에 대하여, 그림 7 - 19 목록의 첫 번째 것은 인간이 지능적일 수 있다는 예측이다. 소어의 이에 대한 실증은 AI 에서의 현 기술수준 정도로 우수하다. 어떻게 인간들이 지능적일 수 있는지의 가능성에 대한 설명인 기능성은 인지 이론의 이정표이다. 다음의 것은 인지행동의 전반적인 특성들에 대한 특정한 목록은 임시로 마련한 것이지만 소어는 인간 인지의 질적인 형태를 나타내 보인다는 실증이다. 특히 통합이론에 대해서, 단지 그 이론이 자세한 실험적 결과들을 얼마나 잘 예측하는지에 있는 것만이 아니라 그것이 제시하는 인간의 큰 그림에 주의를 주는 것이 중요하다. 이론을 사용하여 인간본질에 대해 일반적이고 전체적으로 생각하는 것이 가능해야만 하기 때문이다. 그것이 이론의 중요한 사용법들 중의 한 가지여야 한다. (Newell, 1990)

그리고 우리는 소어가 단 약 1 초를 소요하는 즉시적 반응들에 대한 이론임을 보여주었다. 소어는 원래 문제해결 수준에서 작동하도록 발전된 것이었기 때문에, 소어가 초소형 수준에서 —— 그것의 구성의 상세사항들이 심각하게 취급되는 수준에서 —— 도 역시 적용된다는 것은 중요한 실증이었다. 우리는 소어를 단순한 불연속적인 운동-지각 기술들, 예컨대, 타이핑까지 확장했다. 이것은 즉시적-반응 행동에 대한 연구를 강화시켰다. 전체 인지시스템 (P - E - C - D - M) 이 여전히 개발 중이기 때문에 그것은 우리가 운동 - 지각 기술들에 있어서 가장 근접한 것이었다.

소어는 연습을 통한 기술 획득에 대한 이론을 제공한다. 우리는 소어가 여전히 연습의 멱법칙을 보여줌을 알았다. 좀더 우회적인 경로를 통하여, 우리는 언어적 재료의 재인과 회상에 대한 소어 이론을 설명했다. 자료 - 청킹 문제에 대한 해결책으로부터 제기된 소어의 이러한 측면은 구성이 어떻게 해서 예기치 않았던 결과들의 근원이 될 수 있는가를 실증한다. 우리는 소어에 암묵적인, 단기기억에 대한 소어 이론을 살펴보면서, 기술적 한계들을 가정한 단기기억에 관한 대부분의 심리학적 이론들과는 달리 소어 이론은 필연적으로 순수한 기능적 이론이라는 사실에 주목했다. 소어의 이론은 아직, 만족할 만큼 발전하지는 않았지만 우리는 그것이 단기기억들의 다양성에 대한 이론을 어떻게 제공하는지에 대해서 지적했다. 마지막으로, 우리는 소어가 어떻게 문제해결에 대한 자세한 이론, 논리적 추리에 대한 이론, 그리고 새로운 즉시적 반응 과제들을 수행하기 위하여 지시문들을 자기 - 체제화로 전환시키는 것에 대한 이론을 제공한다는 것을 보여주었다. 이러한 과제들은 또 하나의 시간적 수준, 또는 즉시적 반응보다 두 단계 위의 수준이었고, 소어 이론의 시간적 범위를 실증했다.

이러한 것들이 통합이론의 이 본보기가 설명하는 것들의 범위이다. 소어는 다양한 실증들을 통해 다양한 깊이로, 그리고 다양한 정도의 적용범위로 그것들을 설명한다. 대부분 이러한 한계들은 소어의 발전을 추구하기 위해 우리가 어느 곳에 시간과 노력을 기울였는지를 반영한다. 이와 같은 모든 과제들을 수행하고 동일한 과제에서의 인간의 행동과 일치되게 그것들을 수행하는 것은 여전히 하나의 시스템 —— 하나의 구성 —— 이다.

소어를 일종의 연구틀이 아니라 이론으로 취급되는 것은 중요하다. 예를 들어, 소어는 고안될 설명들의 형태를 안내하지만 그 자체는 설명을 제공하지 않는 느슨한 언어적 연구틀이 아니다. 그것은 또한 과제 분석에 기초한 일종의 통합을 제공하는 연구틀을 갖고 특수한 심리학적 이론들이 모듈로서 연결될 수 있는, 인간 요소 Human Factors 에서 나타나기 시작한 일종의 계산적 장치 시스템도 아니다. 그 반대로, 소어는 하나의 특수한 이론으로 그것에 의해서 사람이 계산하고, 모의 실험하고 그리고 그것의 고정된 구조로부터 추리한다. 그것이 그러한 방식이 아닌 것처럼 보일 때 —— 그것이 너무 불충분하게 결정되어진 것으로 보일 때 —— 난관에 부딪혔다. 그런 어려움의 이유는 행동의 다른 결정요소들 (목표, 지식, 과제환경의 구조) 이 충분히 알려지지 않았다는 것이다. 이것은 일반적인 과학에서보다는 모든 인간 과학에서 더욱더 심각한 문제인데, 이는 인간들이 그들의 머릿속에 있는 세상의 나머지 부분들과 그것들의 역사에 대한 너무 많은 지식들을 어떠한 상황일지라도 그 상황으로 가지고 오기 때문이다. 그것은 진정한 문제이지만 그것이 소어를 하나의 연구틀로 만들지는 않는다.

소어는 완벽하지 않다. 물론 어느 과학적 이론도 완벽하지 않다. 그러나 하나의 본보기로서 소어가 갖고 있는 약점을 계속해서 숨길 필요는 없다. 더 나아가, 우리는 소어의 설명적 적합성의 한계점들을 탐구하려는 노력을 하지 않았다. 그 대신, 우리는 소어가 통합인지이론의 특징들을 갖고 있다는 것을 보여주려는 욕구에 의해 이끌려왔다. 분명히, 소어에 대한 긍정적인 기술은 규칙성들의 완전한 집합들을 자세히 분석하기 위해서, 그리고 어느 곳에서 소어가 실패하는지를 밝히기 위한 계속된 연구의 필요성을 부정하는 것은 아니다.

그림 1 소어가 가지고 있지 않은 것들의 모임

특히 발견되어진 ~ ~3, 000 개의 규칙성들이 주어진다면, 이미 많은 것들이 알려져 있는 인간 인지의 측면들을 포함하기 위해서 아직도 갈 길은 멀다. 이것을 입증하기 위해서, 그림 1 은 소어에 의해서 설명되지 않았던 영역들의 혼합된 집합을 열거한다. 이것의 두 배를 만들어내는 것은 쉬울 것이다. 나는 그것들을 알파벳 순으로 제시했다 —— 혼합된 집합에 대하여 어떤 다른 순서가 있을 수 있는가?

이러한 항목들의 일부는 주변적인 것처럼 보일 수도 있지만, 일부는 소어가 올바른 근본적 특성을 갖고 있는지의 여부를 탐구하는 데 매우 중요하다. 빠진 것들의 다양성을 인식하기 위해 표본들 (별표 된 항목들) 을 생각해 보자. 의식 consciousness 부터 시작하자. 소어는 자각 awareness 에 대한 이론을 제공한다. 소어는 그것의 숙고적 행동이 어떤 것에 의존하도록 만들어질 수 있다면 그 어떤 것을 자각한다. 이러한 의미에서, 자각은 조작적으로 정의되고 근본적인 것이며, 그것은 인지심리학 전반에 걸쳐서 많이 사용되는 개념이다. 그러나 의식은 이러한 의미의 자각 이상의 것을, 예컨대, 현상학적으로 주관적인 것을 함의한다고 취급될 수 있다. 그것은 정직한 사람이 현재 또는 회상적으로 의식했다고 주장하는 것과 그 시기를 확립하는 상태, 과정, 기제를 의미할 수도 있다. (주석 : 물론, 이 주장은 어떤 다른 언어적 용어에 관련된 동일한 사회적 과정에 의해서 확립된 의식이라는 용어의 의미와 함께 문화적으로 확립된 의사소통을 통해 여과된다. 이것은 분명히 문제를 복잡하게 만들지만, 그것이 의식이라는 현상을 제거하지는 않는다.) 소어는 의식의 현상을 다루지 않기 때문에 명시되어야 한다. 인지심리학에서의 많은 다른 것들도 마찬가지이다. 그것이 현재로서는 적용범위밖에 있는 것처럼 보이는 이유는 앞으로 추가될 규칙성들과 현상들이 축적될 때까지 그 문제를 뒤로 미루는 것을 정당화시키는 것 같지만, 도전은 여전히 남아 있다.

강화의 수반성 contingencies of reinforcement 은 인간행동과 동물학습 행동을 연결시키는 규칙성들의 크고 잘 확립된 모임을 나타내기 위해 만들어질 수 있는 용어이다. 첫째, 명확히 말하면, 어떻게 특정한 반응의 빈도가 특정한 환경적 사건들의 통제 아래에 있을 수 있게 되는지에 관한, 조작적 조건형성에서 확립된 여러 가지 법칙들을 인간이 왜 (그리고 어느 정도) 따르는가를 소어는 설명해야만 한다. 이러한 규칙성들이 인지심리학의 외부영역에서 (그리고 대부분 인지심리학 보다 먼저 나타났던 영역에서) 발전되었다는 것은 규칙성으로서의 그것들의 지위와 소어가 그것들을 포함해야 하는 필요성과는 관련이 없다. 좀더 광범위하게 말하면, 동물 행동심리학에 대해서 통합이 분명히 요구된다. 그것은 이미 동물-행동 측면에서 진행 중이지만 (Rescorla, 1988), 그 통합은 인간-인지 측면에서도 역시 추진될 필요가 있다.

개념 concepts 과 개념학습 concept learning 의 영역은 원래 술어들에 의해 정의된 범주들의 관점에서 정의되었다 (Bruner, Goodnow & Austin, 1956). 만약 어떤 사람이 제시된 대상이나 상황에 대해 그 술어가 참인지 거짓인지의 여부를 결정할 수 있다면 그는 개념을 갖는다. 그 영역은 중심적 범주에 대한 대상의 유사성에 의해서 소속성이 정의되는, 원형 prototype (Rosch & Lioyd, 1978) 에까지 확장됨으로써 1970 년대에 발전되었다. 그러므로 하나의 대상은 한 개념의 더 좋은 또는 더 나쁜 본보기 exemplar 일 수 있다. 원형들의 확장은 마음의 본질에 대한 우리 견해의 근본적인 수정을 함의하는 것으로 취급되어왔다 (Lakoff, 1987). 문제는 인간의 정신세계가 명제적으로 구성되는지, 그러므로 모든 범주적 개념들로 구성되어 있는지 아니면 어떤 다른 방식으로 구성되어 있는가 하는 것이다 —— 이는 삼단논법에 대한 연구를 동기화시킨 기본 관심과 동일하다. 소어는 원형에 대한 설명을 제공해야만 하며 상황이 술어를 요구할 때 술어들이 제기되는 것처럼, 상황이 원형들을 요구할 때 원형들이 어떻게 제기되는지를 보여주어야만 한다. 만약 추가적인 구성적 가정들이 이 같은 다른 유형들의 개념들, 그리고 다른 것들도 마찬가지로 설명하기 위해 요구된다면, (적어도 나에게 있어서는) 여기가 바로 놀라운 일이 벌어지는 곳이다. 말하자면, 반응 함수에 있어서 궁극적인 유연성을 제공하기 위해 설계된 처리장치가 단지 술어들을 계산하는 데 제한된다는 것은 대단히 이상하게 보일 것이다.

위험과 불확실성 아래에서의 의사결정 decisions under risk and uncertainty (Pitz & Sachs, 1984) 은 중심적 개념의 주관적 기대 효용 subjective expected utility (SEU) 인 행동 결정이론의 영역이다. 대안들의 집합이 주어질 때, 개개인은 발생하게 될 것들의 주관적 확률들에 따라 각 대안들을 취하는 것에 대해 기대되는 효용을 계산하고, 그 다음 가장 높은 기대효용을 갖춘 대안을 선택한다. 이것은 인지의 중요한 영역이다. 그것은 많은 이유 때문에 인지과학과 심리학의 나머지 영역들로부터 고립된 채 남아 있는데, 이는 주로 그것의 개념적 기원이 게임이론과 경제학에 있기 때문이며, 또한 그것의 전형적 과제 상황 (추상적 도박들 중에서의 선택) 들이 심리학의 나머지 영역에서는 거의 관심이 없는 것이기 때문이다. 궁극적으로, 이 영역은 인지의 나머지 영역에 통합되어야만 한다. 소어의 의도적인 합리적 행동에 강력한 특성 때문에, 소어는 의사결정 이론을 통합시키기 위한 자연스러운 수단이지만, 소어가 특히 의사결정 이론에서 그렇게 귀중한 추상적 도박 과제들에서의 확률적 대안들과 기대되는 결과들을 어떻게 다룰 것인지는 아직 명확하지 않다.

꿈 dreaming (Foulkes, 1985) 과 심상 imagery (Kosslyn, 1980) 이 두 가지는 현재 형태의 소어가 다루지 않는 현상들이다. 아마도 단순히 우리가 여러 번 해 왔던 것, 즉 적절한 현상들을 생성하는 자연스러운 방법이 무엇인지를 물어보는 것을 다시 한번 시도함으로써 진전이 이루어질 수도 있다. 그러나 구성에서 추가물이 요구될 수도 있다. 사실상, 가능성은 후자의 경우가 더 높다. 두 경우 모두, 소어는 인지현상의 전영역을 포함해야 하는 의무가 있다. 오늘날, 인지이론에게 꿈을 부과하지 않는 것이 관행이지만, 잠시 깊이 생각해 보면 꿈이 일차적인 현상임을 알 수 있다. 적어도 꿈을 꾸는 능력은 쓸모 있는 어떤 통합 인지이론에 의해서 설명될 수 있어야 한다. 다른 한편, 심상에 대한 논쟁과 코슬린 Kosslyn 의 모형 (1980) 과 같은 이후의 탐구와 모형들 덕분에, 심상을 설명되어야 할 표준적인 인지 현상으로서 포함하는 것이 표준이 된 것 같다. 우리가 꿈에 관하여 동일한 방식으로 취급하기까지는 갈 길이 아직도 멀어 보인다.

1 장에서 우리는 지각적 결정에서의 연구를 무작위 보행에 의해서 모형화되고, 절단점수를 갖고 있는 증거의 축적을 포함하는 이론적 설명들의 폭 좁은 집단으로 수렴하는 특수한 전조로서 논의했다 (그림 1 - 11). 우리는 이 영역에 소어를 적용하지 않았는데, 이는 지각에 대하여 상세사항들이 아직은 충분히 밝혀지지 않았기 때문이다. 소어가 이러한 현상들을 어떻게 다루는지에 대한 몇 가지 측면들은 명확하다. 자동적인 지각적 결정들은 사실상 축적을 위한 기제인 정교화 단계 안에서 발생한다. 만약 지각적 상황들이 좀더 복잡하고 어떠한 통제를 요구한다면, 5 장에서 논의되었던 SRC 상황들과 유사하게 최소 연산자들의 연쇄가 요구될 것이다. 그러나 무작위 - 보행 모형들에 의해 더 많은 것들이 명세화된다 .축적은 가산적인 것이고 절단점수와의 비교들은 수량적으로 불균형적인 것이 될 것이다. 그러므로 이 영역은 우리가 소어 구성은 초보적인 수량들을 다루도록 확장시킬 것을 요구한다. 이것은 기초적 양적 코드 basic quantitative code 의 문제라고 불릴 수 있다. 구성적 기제가 요구되는 것을 보여주기는 어렵지 않은데, 이는 그 문제가 분명히 수량적인 지각적 신호 (강도, 방향) 들로부터 소어의 표상에서의 기호들로의 변환, 그리고 그러한 기호로부터 분명히 수량적인 운동 신호 (힘, 방향) 들로의 변환이기 때문이다. 이러한 변환은 설치되어 있어야만 할 뿐 아니라, 그것은 설치되어 있는 표상 (코드) 으로 귀결되어야만 한다. 이러한 지각적 결정들을 포착하려는 것은 소어 구성에 중요한 추가물을 강조할 것이다. 그것은 또한 정신물리학에서 오래 전에 다루어져야 했지만 지금까지 미루어졌던 문제, 즉 주관적 크기에 대한 내적 표상들이 무엇인가라는 문제로 소어를 이동시킬 것이다. 정신물리학은 단순히 사람들이 주관적 크기 (밝기나 통증의 정도) 를 표상할 수 있다고 가정한다. 많은 경우에 있어서, 이것이 요구되어지는 모든 것처럼 보인다 —— 표상을 모르는 상태로 정신물리학적 함수를 특성화시킬 수 있고, 기수나 소수로 표시되는 수량에 대한 과학자의 외적 표상을 사용한 연구에 의해, 그 함수를 계산할 수도 있다. 그러나 정신물리학에 대한 중요한 많은 것들은 인간들이 사용하는 실제의 표상으로부터 유래될 수도 있다.

점화 priming 는 활성화 activation 의 개념에 대한 기본적 실험 패러다임을 제공한다 (Anderson, 1984). 현재, 활성화는 인지심리학에서 대부분 당연하게 받아들여지며, 광범위한 현상들의 범주에 대한 기술적인 용어로서 대부분 사용되고 있다. 소어는 활성화를 근본적인 구성개념으로 갖고 있지 않으며, 의심할 여지 없이 이것은 많은 인지 과학자들에게 소어를 이론으로서 매력이 없게 만드는 것들 중 하나이다. 소어가 활성화와 유사한 구성개념을 필연적으로 제공해야만 하는 것은 아니지만, 소어는 점화실험들을 설명하도록 만들어져야만 한다. 그것의 성공은 활성화의 개념이 일반적으로 어떻게 다루어질 것인지에 대한 강력한 지침을 제공할 것이다. 그것의 실패는 소어 구성이 정말로 얼마나 부적절한지를 지적할 수 있는 중요한 불일치를 드러낼 것이다.

적어도 소어에게 점화에 대한 처리가 어디에서 자연스럽게 제기되는가를 물어 보는 일은 매력적인 것이다. 기본적 점화 실험 (Meyer & Schvanveldt, 1971) 은 피험자에게 독립적인 낱자 열들을 제시하고, 그것에 대하여 피험자는 열이 단어인가의 여부에 따라 예 또는 아니오 반응을 한다.

(1) … cacke-no, truck-yes, butter-yes, …

(2) … hope-yes, bread-yes, butter-yes, …

만약 열이 앞선 previous 단어의 높은 연상물이라면 반응은 더 빠르다. 열 (2) 에서의 bread 를 뒤따르는 butter 에 대한 예 yes 반응은 중성 단어 truck 을 뒤따르는 열 (1) 에서의 반응보다 빠르다. 기본적인 설명은 bread 의 발생은 전진적 연상 forward association 을 만들어서 이것이 잠시 동안 butter 를 더욱 가용적으로 만든다는 것이다. 각 단어에 대한 행위들의 독립성은 중요한데, 그러므로 연상을 생성할 과제적 이유는 없다. 독립성은 그 효과가 자동적임을 보여준다. 흥미롭게, 소어에 있어서 두 개의 대안적인 경로들이 나타나는 것 같다. 하나의 경로는 소어의 결정주기의 정교화 단계가 자동적인 전진적 연상에 대한 정확히 올바른 기제인 것처럼 보인다. 작업기억에의 bread 의 투입은 butter 에 대한 산출이 동일한 결정주기 동안에 저화되는 것을 허용하는 요소 —— 자동적으로 일어나는 전진적 효과 —— 를 제공한다. 그러므로 다음에 제시된 자극으로 butter 가 도착했을 때 그것은 이미 작업 기억에 알려진 단어로서 존재하고, 그래서 어떻게든 약간의 시간 (수십 ms) 이 절약된다. 자유-연상 free-association 산출이 애당초 어떻게 설치되어 있으며, 왜 butter 의 어떤 내적 표상의 사전적 발생이 단어 / 비단어 결정을 도와주는지는 밝혀져야 할 것으로 남아 있다. 두 단게 모두 쉽게 가정될 수는 없다. 그것들은 자세한 연구를 요구한다. 또 다른 경로는 우리의 자료 청킹 분석은 어휘 재인이 조합된 변별 기제에 의해서 진행될 수 있음을 지적한다. 만약 지각된 열들이 이 과정을 거쳐서 확인에 실패하면 그것들은 단어가 아니다 (그것들은 친숙한 비단어일 수도 있다). 만약 그것이 사실이라면, 전진적 연상의 기제는 매우 다른 장소에 위치하며, 다른 기제들을 포함하고, 약간의 속도 증가의 출처도 매우 다르다. 점화에 대한 설명이 가용적인 것이 되기 위해서는 이러한 경로 모두에 대한 실제적인 연구를 필요로 한다.

다루어져야 할 것들의 목록은 여전히 지속된다. 그림 1 은 다소 무작위로 선택된 것이고, 우리가 논의했던 항목들도 그것들의 무작위적인 부분집합이다. 하나의 표본이지만, 그것은 통합인지이론인 소어에 대한 현재의 한계를 정의하는 방법으로서 취급될 수 있다. 무작위적 목록은 한계선을 설정하는 불만족스러운 방법인 것처럼 보이지만, 분명히 한계선은 그 곳 어딘가에 존재한다. (주석 : 통합이론의 두 개의 후보자들이 동일한 한계선과 같은 것을 갖는 경우는 없을 것이다. 분명히 1 장에서 언급한 다른 후보자들 —— 액트스타, Induction 에서의 집단적 시스템들 (Halland, Holyoak, Nisbett & Thagard, 1987), MHP 또는 캪스 —— 은 매우 다른 영역들에 초점을 맞춘다. 모든 이론들이 동일한 적용범위를 달성하려는 의도적인 노력들이 있어야만 공통적인 한계선이 존재할 것이며, 그때 그 한계선은 과학적으로 미지 세계의 경계선을 표현할 것이다.)

그림 2 소어의 설계와 마음에 대한 다중 제약들

한계선을 기술하는 다른 가능성은 1 장과 4 장에서 우리가 사용했던 마음에 대한 다중의 제약들의 목록으로 되돌아가는 것이다 (그림 2 를 보라). 앞에서도 말한 것처럼, 통합인지이론은 어떻게 이러한 모든 제약들이 마음에 의해서 만족되어지는지를 설명해야만 한다. 소어는 첫 번째의 5 개의 제약과 학습을 다루기 위해 명시적으로 설계되어졌고, 그것은 그것들을 고려하는데 필요한 것들에 대한 가설들을 표상한다. 지각과 운동통제는 특이한데, 그것들을 포함하기 위해 설계는 증대되었지만 그 노력이 완전하지 않기 때문에 아직은 특이한 채로 남아 있다. 나머지 모든 것들 —— 언어, 발달, 자율성과 사회화, 자기-자각, 그리고 신경기술, 발생학, 그리고 진화에 의하여 인지 시스템이 어떻게 실현되는가 —— 에 대하여 소어의 명시적인 설계는 존재하지 않는다. 이러한 측면들은 한계선을 정의한다고 취급될 수 있다. 통합인지이론은 이 같은 다른 제약들이 인지 시스템에 의해 어떻게 만족되는지에 대한 설명을 제공할 정도로 궁극적으로 확장 가능해야만 한다.

그림 8 - 2 는 이러한 주목받지 않은 항목들이 한계선을 따라가는 여행을 구성하는 데 사용될 수 있다. 그 한계선을 여행하는 것은 이 책을 결론짓는 적당한 방법이다. 우리는 소어가 언어, 발달, 사회적 시간대, 그리고 생물학적 시간대에 대해서 무엇을 말해야만 하는지를 물어볼 것이다. 이론의 한계선은 과학적 영역들 이상의 것들로 구성된다. 이론의 응용과 직면하는 더 큰 한계선도 역시 있다. 다른 응용들에 대해 그 한계선은 다르지만, 우리는 우리의 검토를 완성하기 위해 적어도 하나의 대표적인 응용을 생각해 볼 필요가 있다. 우리는 인간 - 컴퓨터 상호작용을 대표적인 것으로 사용할 것이다. 한계선을 따라, 우리는 앞선 장에서 우리가 했던 것보다 더욱 사변적일 것이다. 본보기라는 소어의 관점에서, 다음의 절들은 통합이론이 그것의 설계의 영역밖에 있는 현상들을 어떻게 처리하는가에 대한 연습이다.

1. 언어

언어는 인간 마음 - 같은 활동의 중심적인 특질이다. 첫 번째 장에서 지적했듯이, 나는 언어에 대한 이론화를 하지 않았는데, 이는 축적된 결과들의 집합과 언어학에서의 경쟁적 견해들을 수반하는 논쟁의 정도의 관점에서 그것이 쉽지 않은 것임을 나는 발견했기 때문이다. 사소한 이론, 매우 추정적인 이론을 갖고 그 싸움에 뛰어들 방법이 없는 것 같이 보인다. 그렇게 하는 것은 언어를 주관하는 신의 분노를 불러일으키는 것이다. 제우스의 완전한 분노를 받든지 아무것도 하지 않든지! 그러나 분명히 통합인지이론이라면 언어와 언어발달에 대한 이론을 포함해야만 한다.

이미 우리는 지난 장에서 그 이론에 조금이나마 가까이 갔었다. 그러므로 좀더 사변적인 이번 장에서, 우리는 소어가 언어적 현상들에 어떤 식으로 접근하는지 살펴보자.

앞선 장들에서 해왔던 익숙한 방법으로 우리는 소어가 제공하는 언어의 자연스런 이론의 일반적인 개요를 읽어 낼 수가 있다. 상위수준에서, 그것이 무엇이 되야 하는지에 대해서 많은 선택이 있지는 않다. 소어에서 언어는 인지구성에 의해 다루어진다. 그러므로 그것은 인지적 현상이다. 언어는 외부에서 시작해서 외부에서 끝난다. 결과적으로, 그것은 지각 - 운동 현상이며, 그러므로 지각에서 부호화로, 인지로, 번역으로, 그리고 운동행동으로의 전체적인 P - E - C - D - M 구조를 포함한다. 만약 언어에 의해서 건드려지는 모든 장치들이 표시된다면, 그것은 중앙인지가 아니라 전체 인지구조를 가로지르는 것처럼 보일 것이다.

더구나, 언어는 분명히 하나의 기술이다. 그러므로 소어에서, 그것은 다른 기술들이 학습되는 것처럼, 즉 청킹을 통해 학습될 것이다. 소어에서 언어는 전적으로 기능적 행동이다 —— 소어 그 자체가 전적으로 기능적 시스템이기 때문에 (6 장에서 단기기억에 대한 논의를 회상하라). 소어는 모든 것들이 자료와 과정의 독립적인 하위 시스템들로서가 아니라 막다른 상태를 해결하기 위한 문제 공간에서 작동할 요소들로서 체제화되어 있는 시스템이다.

더 나아가, 언어는 기능적 견지에서 다루어질 것이다. 물론 그러한 기능들은 인간의 기능들일 것이고 큰 환경뿐만 아니라 국소적 환경의 기능일 것이다. 전반적인 기능을 입력으로 발화의 이해, 그리고 출력으로 발화의 부호화와 산출을 요구하는 의사소통처럼 표현하는 것은 매우 용이하지만, 이러한 기능들이 자세하게 무엇이 될 것인지를 발견하는 것, 즉 그것들이 문제공간으로 분해되는 방식에 의존하는 문제는 용이하지가 않다.

인지에 언어가 포함되어 있다는 언어에 대한 이같은 견해는 단순히 소어로부터 명확히 obvious 읽어낼 수 있는 것이다 —— 그것은 소어가 자연스럽게 언어를 다루는 방식이다. 그것은 언어를 다루기 위해 특수한 기제들을 가정하는 언어학이나 언어심리학에서의 많은 연구들과는 대조된다. 그러한 대조는 결코 새로운 것이 아니라, 언어학과 심리학 간의 논의에서 그어진 친숙한 경계선들을 따라 진행되는 것이다. 여전히 이 문제에 대한 논의는 충분한 가치가 있지만, 나는 그것을 이 절의 끝으로 미룰 것이다.

1.1 언어 이해

그림 3 이해-연산자 원리

내가 바로 전에 제시했던 그러한 읽어내기 readout 는 언어를 단순히 문제 공간들과 막다른 상태에서의 일반적인 장치들에 의하여 다루어지는 것으로 소어 안에 위치시킨다. 그림 3 은 이해에 대한 다음 단계를 보여준다. 7 장에서 우리는 몇 개의 아주 단순한 영어 문장을 이해하는 소어의 예를 살펴보았다. 그 곳에서 사용되었던 기제들이 소어에게 있어서 언어에 대한 자연스런 이론을 형성한다. 그것의 중심적인 원리는 이해-연산자 원리 comprehension-operator principle 이다. 소어는 이해하기를 원하는 환경의 특수한 측면들에 대해서 이해 연산자 comprehension-operators 들을 적용시킴으로써 그 환경을 해석한다. 이해 연산자는 단순히 이해 문제공간 comprehension problem space 에서의 연산자이며 어떠한 측면들, 그리고 측면들의 어떠한 배열들이 획득되어야 할 지식을 생성하는지 미리 알려지지 않은 환경을 이해하기 위해 발생되는 공간이 이해 문제공간이다. 환경에 대한 소어의 사용의 관점에서 완전한 이해가 출현할 때까지, 이해 연산자들은 재인되는 환경의 여러 측면들에 대하여 반복적으로 실행된다. 이해 연산자를 실행함으로써 만들어지는 것은 현 상태에서의 자료구조이며, 그것이 이해인데, 이는 다른 과제를 수행하는 데 있어서 소어의 다른 부분들에 의하여 그것이 해석가능하기 때문이다. 그것이 다른 공간들에서 (연산자들 또는 탐색통제에서) 다른 산출들에 의해 사용될 때, 잠정적으로 유지된 이해 자료구조들은 청크화되며, 그러므로 산출들로 전환되고, 결국에는 장기기억으로 동화된다.

간단히 말하면, 그것이 언어에 대한 소어 이론이다. 그것은 너무 일반적이어서 어찌보면 중언부언하는 것처럼 생각되지만 그것은 모든 상황에서 적용 가능하게 되기 위해 필요한 일반성과 소어 구성의 나머지 구조 (문제공간들, 연산자들, 막다른 상태들, 청킹) 에 포함되었을 때, 실제적으로 연산적이 되기 위한 명세화의 정도를 가지고 있다. 우리는 7 장의 7 - 14 에서 7 - 17 까지의 그림에서 그것의 부분들이 실행되는 것을 보았다. <Star is above plus> 의 예에서, 소어는 입력되는 문장들에 대해 한 단어씩 이해 연산자의 연쇄를 실행했다. 그 다음 그것은 그림에 대해 이해 연산자를 적용했다. 그 결과는 부호화된 것들을 비교하고 요구되는 과제를 수행하는 (문장이 그림에 대하여 참인지를 판단하는) 연산자를 발생시키는 구조였다.

이것이 소어가 언어적, 음향적, 시각적 또는 무엇이든지 간에 외부환경의 이해되지 않은 측면을 다루는 방식에 관한 이론이다. 그러므로 그것은 문장과 그림 모두에 적용된다. 그것은 내적 측면들에도 역시 적용되므로 부분적으로 구성된 (발화의 진행중인 분석에서의 비단말들 nonterminals 에 해당하는 것 같은) 대상에 대해서도 적용된다. 이론에 대하여 특수하게 언어적인 것은 환경이 언어적 발화 또는 덩이글을 생성한다는 지식과 언어에 관한 지식이다.

이해 연산자는 아무것도 모르는 매우 일반적인 연산자는 아니다. 그 반대로, 별개의 이해연산자가 모든 단어들에 대해 존재한다. 이러한 개별화된 이해 연산자는 특정한 맥락에서 그 단어를 갖는다는 것이 무엇을 의미하는지에 관한 특수한 지식을 구체화한다. 그것은 단어의 의미, 통사론, 의미론, 담화, 그리고 더 큰 맥락에 대한 지식을 구체화한다. 그러므로 이해 - 연산자 원리는 언어적 지식이 유지되는 형식에 관한 가설이지, 그 지식의 내용에 대한 가설은 아니다.

그 이론은 언어행위가 전적으로 국소적임을 뜻하는데, 이는 연산자들이 각 대상 (언어에서 각 단어) 이 나타났을 때 점화되기 때문이다. 이해 연산자가 이해를 표상하는 구조를 생성하기 위한 지식이 때때로 현 상태에서 가용적이지만, 이것이 사실일 필요는 없다. 그리고 사실상 의도된 의미를 결정하기 위해 언어는 발화의 상당한 범위에 걸쳐 분포하는 여러 단어들의 발생을 체계적으로 활용한다. 결과적으로 이해를 생성하는 데 필요한 나머지 지식이 아직 도착하지 않았더라도, 이해 연산자는 실행 시에 그 연산자가 알고 있는 것을 유지하는 구조들을 생성할 수 있어야만 한다. 근본적으로 그러한 구조들은 기대들 expectations 인데, 이는 그것들의 유일한 역할이 이해 연산자들의 다른 적용에 의해서 나중에 사용되는 것이기 때문이다. 그러므로 언어 해석은 기대들의 맥락에서 작동한다. 이것은 추가된 가정이 아니며 이해 - 연산자 원리의 필연적인 결과이다. 언어란 문장에서의 한 단어가 들릴 때, 발화의 참조 영역에 대한 지식뿐만 아니라 발화의 다른 부분들을 해석하는 방법에 대한 지식을 제공하는 그러한 것이다. 언어에 관한 이런 사실이 주어지고, 국소적 연산자들의 결정이 주어지고, 소어 구성이 주어진다면, 기대 자료구조들이 뒤따른다.

예를 들어, 단어 hit (행위를 나타내는) 는 사전적-대상 preobject (hitter) 을 기대한다. 이 기대는 의미론 (어떤 종류의 것이 hitter 가 될 수 있는가) 에 대한 것과 그것들을 나타낼 수 있는 언어적 형태들 (명사구) 에 대한 것이다. 그것은 이미 주위에 존재하는 것들 (그래서 우리는 그것을 사전적 - 대상이라 부른다) 에 관한 지식을 기대한다. 마찬가지로, hit 는 사후적-대상 post-object (때림을 당하는 것) 을 기대하고, 그리고 또다시 이 기대는 의미론적 지식과 언어적 지식을 포함한다. Jim 과 같은 어떤 다른 단어도 역시 기대들을 갖는데, 그것들 중의 하나는 Jim 이 할 수 있는 것들 (예컨대, hit) 일 수 있다. 그러므로 격문법에 관한 연구들이 보여주는 것처럼 모든 기대들을 동사들과 연합시킴으로써 매우 포괄적인 방식들이 만들어질 수도 있지만, 기대들은 전적으로 동사들에만 연합된 것은 아니다. (주석 : 이 문단은 명확한 형태로 지식수준이 실제적으로 관용적으로 어떻게 사용되는지를 보여준다. 그 문단은 한 단어가 어떤 것을 기대한다라는, 즉 <hit 는 사후적 - 대상을 기대한다> 라고 (반복적으로) 말한다. 이것은, 소어가 발화에서 그 단어를 만났을 때 어떤 것을 기대한다는 것과, 그리고 이 기대는 그 단어의 이해 연산자 안에서 구체화되며, 그 연산자는 그것의 지식을 기초로 적절한 행위를 취할 것이고, 그 적절성은 막다른 상태들의 집단의 출현을 통하여 소어의 목표들로부터 도출된다는 것을 간단히 말하는 것이다. 그러므로 소어가 언어를 어떻게 이해하는가 하는 기호수준의 기술은 기호-수준 기제들의 지식-수준 기술들을 기초로 만들어지며, 그러한 기술은 주어진 것으로 받아들여진 소어의 지식-수준 기술과 관련된다. 기대는 기대가 표상되어지는 방법 또는 기대를 연산화하는 과정들을 지시하지 않기 때문에, 기대는 하나의 지식-수준 용어이다. 사실상, 여기서 길게 논의된 것은 이러한 기호-수준의 것들과 관련이 있다. 이 의미론적 배경을 갖는다면, <hit 는 사후적-대상을 기대한다> 는 말은 언어의 합당한 사용이다.)

소어의 방식은 매우 단순한 것처럼 보인다. 이해 연산자들을 하나씩 실행에 옮기는 것 이외에 아무것도 추가된 것이 없다. 그러나 이러한 단순한 가정으로부터 많은 결과들이 나온다. 첫째, 소어 구성과 그것이 일반 문제의 해결을 달성하는 방법으로부터 우리는 이 방식이 무한정으로 강력하다는 것을 안다 (전능 all-powerful 한 것이 아니라, 단지 선험적으로 고정된 한계를 갖고 있지 않다). 연산자 (여기서는, 이해 연산자) 는 그것을 구현하기 위한 문제 공간에 이를 수 있고, 문제 공간들은 어떠한 종류의 문제해결에 대해서도 개방될 수 있다. 그러한 문제해결의 결과들은 문제해결을 발생시킨 어려움 (막다른 상태) 에 역으로 집중될 수 있다. 그러므로 이해 - 연산자 방식의 단순성은 활동의 어떠한 한계에 있는 것이 아니라, 막무가내로 발생되는 최상 수준에서의 정교화된 장치를 가지고 있지 않다는 데 있다. 정교화는 그것이 발생할 때, 이해를 하려는 시도의 행위에서 발생한다.

이해 연산자가 필연적으로 통사론, 의미론, 담화, 과제, 배경맥락의 지식을 결합시킨다는 것은 그런 방식으로부터 나온다. 그것은 독립적인 가정은 아니다. 이해 연산자는 지식을 적용시키는 유일한 방법이다. 어떤 지식, 예컨대 어떤 의미론적 또는 담화 지식이 이해 연산자에 존재하지 않는다는 주장은 사실상 그 지식이 적용될 수 없다는 주장이다. 어떤 경우에는 이것이 사실일 수도 있지만, 그것은 특정한 단어에 대한 경험적 주장이지 계산적 방식에 대한 주장은 아니다.

문법적 구조들은 기대들의 형식들 —— 구의 구조, 단어순서, 복잡한 구조들 —— 로부터 제기된다. 다시 말하면, 이것은 언어에 관한 새로운 이론은 아니다. 그것은 다른 기대-유도 expectation-driven 시스템들 (Small, 1979) 또는 기대적 특성을 분명하게 선언하지 않은 시스템들 (MacWhinney, 1987a) 과도 매우 흡사하다. 소어는 소어가 가지고 있는 인지구조의 나머지 것들에 적합한 그런 이론들과 같은 경향이 있다. 결국, 근본적인 문제는 언어, 의사소통, 그리고 과제에 대해서 어떤 지식 knowledge 이 적용되는가 하는 것이다. 만약 기대들이 기대된 —— 사이에 놓여진 단어들의 가능성에 따라, 그것 앞에 인접한, 그리고 그것뒤에 인접한 —— 방향으로 존재한다면 일반적인 의존성과 구-구조 도식은 무엇이 진행되는지를 기술한다. 이러한 방식은 자연언어에 대해서 뿐만 아니라 형식적이고 인공적인 유형의 표시법에 대해서도 적용된다. 사실, 우리가 이해 - 연산자 방식을 처음 사용한 곳은 프로그래밍 언어들의 전형적인 표시법으로부터 과제들을 획득하는 곳에서였다.

언어의 이 이론은 통합인지이론에 포함되어 있다. 그러므로 추가적인 함의가 곧바로 제기된다. 예를 들어, 읽기 과제의 많은 추가적인 시간측정적 측면들의 수에 따라 읽기의 추정적 속도가 즉시 결정된다. 그것은 단지 하나의 단순한 표본이기 때문에, 그것에 대해서 매우 정확하지는 않지만, 우리는 그림 7 - 14 의 이해 흔적을 되돌아볼 수 있다. 그것은 각 단어에 대하여 몇 개의 연산자들 (대부분 읽기-단어, 설치-마디, 그리고 이해) 을 실행한다. 만약 이러한 연산자들이 잘 연습된 것이라고 (언어는 매우 숙달된 행동이다), 우리가 가정한다면, 5 장에서 즉시적 - 반응 행동에 관한 시간측정적 분석에 대해 우리가 사용했던 것의 관점으로 볼 때 그것들은 ~60 ms 에서 작동하는 최소 연산자들처럼 보일 것이다. 그것은 각 단어당 ~180 ms 또는 약 330 단어/분을 산출한다.

여러 가지 요인들이 읽기 속도를 더 빠르게 또는 더 느리게 만들 수도 있다. 이해 연산자들의 기대들이 만족될 때 이해 연산자들의 재점화로부터 제기되는 추가적 시간이 문장의 끝에 존재한다 (그림을 조사해 보면, 2 개 정도의 연산자에 해당하는 ~120 ms 가 추가됨을 알 수 있다). 이것은 그 시간을 대략 ~100 ms 로 설정하는 많은 심리학적 분석과 일치한다. 그 지연이 크지는 않지만 읽기를 느리게 한다. 어떤 이해 연산자들은 최소시간보다 긴 시간을 소요하는데, 이것도 역시 읽기를 느리게 할 것이다. 다른 한편, 읽기-단어 또는 설치-마디 연산자들이 이해 연산자와 함께 정말로 순차적으로 실행되어야 하는 것인지 아니면 그것들이 부분적으로 이해 연산자들과 동시에 실행될 수 있는 것인지의 여부의 문제를 우리는 고려하지 않았다. 그것은 P - E - C - D - M 구조의 자세한 사항들에 의존한다. P - E - C 구조는 단어들의 확인에 있어서의 읽기 속도에 그것 자체로서 기여할 것이고, 그것은 길이가 긴 단어들에 대한 한계 요인이 될 수도 있다. 단어길이가 읽기 속도에 있어서 가장 강력한 효과가 있음을 우리는 인간자료로부터 알고 있다. 만약 우리가 중앙 처리속도에 대한 절대적 상한계를 추정한다면, 그것은 단어당 ~60 ms (단어 당 하나의 연산자) 또는 ~1, 000 단어/분일 것이다. 만약 우리가 낱자 당 ~20 ms 를 사용해서 (그림 5 - 11) 지각속도에 대한 절대적 상한계를 추정한다면, 우리는 단어당 ~100 ms 또는 ~600 단어/분을 얻는다. 그 상황은 동시에 발생하는 과정들의 상황이며, 그러므로 문서 타이핑에서 우리가 검토했던 상황 (그림 5 - 17) 과 유사한 결정적 - 경로 분석이다. 그렇기 때문에 유효한 최대값은 그것들 사이의 중간 어딘가에 있다.

적절한 지각을 포함하는 시스템이 없고, 그리고 언어 시스템의 좀 더 나은 광범위한 발달이 없다면, 심리학적 현상들을 추론하는 그러한 연습은 단지 가능성의 검토만 가능하다. 만약 그 수치들이 어떤 점에서 크게 벗어난다면, 그것은 소어에 있어서 중요한 어려움이 있음을 지적할 수 있다. 사실, 여러 가지 추정치들은 수용되는 범위 안에 모두 안전하게 포함된다. 그러나 그 연습은 통합인지이론의 다른 심리학적 특성들이 모두 관련이 있게 됨을 표시해주는 것이라는 역할을 하는 것일 수 있다. 머지 않아 언어에 대한 이론이 나올 것이고, 그리고 실험 결과들이 제기하는 모든 함의들을 갖춘 언어수행에 대한 이론도 역시 나올 것이다. 하나를 더 언급하자면, ~50 ms 안에 언어이해로부터 가용적이 되는 정보에 관한 마슬렌-윌슨 Marslen-Wilson 과 타일러 Tyler 의 결과 (1980) 는 우리가 단어들에 작용하는 장치들 (읽기-단어 그리고 설치-마디 연산자들) 에 있어서 일종의 병행성 concurrency 을 기대해야 함을 함의하며, 그렇지 않다면, 이해로부터 정보를 얻기 전에 ~120 ms 가 지나갈 것이다. 다른 한편, 그러한 병행성이 주어진다면, 소어는 제시된 시간범위 안에 이 같은 실험들에서 일종의 정보를 전달할 수 있게 된다.

1.2 언어학습

언어학습은 이해 연산자들의 청킹에 의해서 발생되어야만 한다. 소어에게는 알려지지 않은 단어이거나, 알려지지 않은 의미를 갖고 있고, 또는 이해가 잘못 판단하게 하는 단어들이 도착할 것이다. 어느 시점에서, 이것들은 소어가 무엇을 해야 할지 모르게, 즉 일종의 막다른 상태에 도달하게 만들 것이다. 막다른 상태는 소어에 있어서 문제 해결을 발생시킬 것인데, 그것이 성공적일 때는 새로운 이해 연산자들의 청킹으로 또는 옛 청크들에 새로운 것을 추가하는 청킹으로 귀결될 것이다. 그러므로 언어 학습은 언어 사용의 맥락에서 문제해결에 의한 경험으로부터 이해 연산자들을 하나의 청크씩 완성해 나가면서 점진적으로 발생해야 한다. 이것은 근본적으로 소어 구성과 이해 - 연산자 원리의 채택과 언어 사용의 맥락에 의해서 주어지는 것이다. 이해 연산자들이 올바른 것처럼 보이는 한 이유는 획득되는 방식에 대한 이론과 그것들이 함께 하기 때문이다.

일반적으로, 소어는 모든 것을 학습할 수 있다. 그러나 사실상 소어가 학습하는 것은 (외부 행위자에 의해서든, 환경 또는 소어 자신에 의해서든) 부가된 과제들에 의존한다. 중요한 문제는 특정한 것을 학습하기 위해서 과제는 어떤 것이어야 하며, 이러한 과제들이 어떻게 부가되어져야 하는지이다. 6 장에서 자료 청킹과 그것의 해결책에 관한 이야기는 소어가 학습하는 방법에 대한 하나의 교훈을 제공한다. 그러므로 위의 전반적인 그림은 초기의 개요로서 취급될 수도 있지만, 우리는 더 자세한 사항들이 가용적이 될 때까지 판단을 유보해야만 한다.

이 주장을 조금 더 진전시키면, 우리는 소어가 언어획득의 작은 부분을 수행할 수 있도록 만들 수 있는지를 알아보고, 결과적으로 나타나는 구조가 무엇과 같은지 알아보기 위해 우리의 표준적인 방략을 한 번 더 시도할 수 있다. (주석 : 이것은 그레그 요스트의 연구이다.) 이 과제는 적어도 우리로 하여금 위에서 기술한 일반적 특성을 넘어서게 만들고, 그 표면 바로 밑에 어떤 어려움이 숨겨져 있는지도 알게 해줄 것이다.

7 장에서 우리가 사용했던 단순한 예로 돌아가자. Plus is above star 라는 발화 대신에, 우리는 그 문장의 주어로 다른 단어 —— check is above star —— 를 사용할 것이며 소어는 check 란 단어를 모른다. 그러므로 (필연적으로) 소어는 그것이 √ 를 지칭하는 것인지도 모른다. 이것은 언어구조 그 자체 안에서 어떤 것이 학습되어가는 가장 단순한 유형에 관한 것이다. 그것은 통사론의 작은 부분이기보다는 어휘적 항목을 학습하는 것이지만, 그것은 하나의 출발점이다.

위에서 살펴보았듯이, 알려지지 않은 단어를 갖고 있는 이 문장을 처리함에 있어서 소어는 일종의 막다른 상태를 만나게 될 것이라고 보인다. 그러나 사실상은 그렇지가 않다. 그 이유를 찾아보는 일은 그리 어렵지 않다. 명시적인 기대들은 느슨하게 연결된 계산적 체제화의 한 형태를 제공하기 위한 장치이다. 이해 연산자들은, 말하자면, 그것들의 사정에 따라 기대들을 작업기억에 투입하며, 단지 다른 이해 연산자들로부터 (그것들의 사정에 따라) 적절한 정보가 도착할 때에만 나중에 촉발이 일어나고 그것이 이해를 종결시킬 것이다. 어떤 정보가 가용적이 되는데 실패한다면, 발생하는 모든 것은 나중에 촉발되는 것이 없다는 것이다. (주석 : 이것은 전형적인 협동적 계산이며, 이 계산에서 종결, 성공, 그리고 실패와 같은 전반적인 특성들은 개별적인 처리 요소들에게는 알려지지 않는 시스템 특성들이다.) 그것은 우리가 또 하나의 진정한 어려움에 마주치는 것으로 보일 수도 있지만, 그 문제는 단지 관련이 있고 가용적인 지식을 사용하지 않는다는 것이다. 그 어려움을 달리 이야기해 보자. 기대들의 개방성 때문에, 이해 - 연산자 방략은 어떤 것들이 옳게 또는 그르게 진행되는지 알지 못한다.그러므로 그 해결책은 방략의 수정에 있는 것이 아니라 요구되는 지식을 가용적으로 만드는 데 있다. 시스템은 언제 그것이 이해하는지를 알 필요가 있따. 절대적인 확신을 갖고 이것을 알 수 있는 방법은 없는데, 이는 시스템이 이해하려고 시도하는 것을 시스템이 미리 이해하지는 못하기 때문이다. 그러므로 시스템은 그것이 생성해낸 이해가 옳은 것인지의 여부를 알 수 있는 방법은 없다. 이것은 실제 세계에서의 언어사용자의 실존적 existential 상황인데, 그것을 변화시킬 수 있는 것은 아무것도 없다. 흥미로운 질문은 어느 대용적인 준거가 가용적인가이다. 기대 - 유도 시스템에서 자연스러운 준거는 기대들이 만족되었는가의 여부이다. 그 문제를 분명하게 다시 말하면 —— 발화에 대해 당신의 모든 기대들의 성취말고도 당신은 무엇을 더 기대할 수 있는가?

그러므로, 소어는 발생할 것에 대한 기대를 가지고 있어야만 할 뿐 아니라, 그것의 기대들이 만족될 것이라는 기대도 역시 가지고 있어야만 한다. 모든 기대가 만족되어질 것이라고 기대할 수는 없다. 많은 기대들은 다른 기대들에 대하여 대안적인 것들이다 —— 단어의 다른 의미들 중 주어진 경우에서 하나만이 만족될 수 있다. 소어의 기대들은 기대들의 이접 disjunctive 집합들과 적어도 그 집합의 하나가 만족되어야 한다는 기대로서 구조화되어 있다. 이 후자의 기대는 다른 기대들이 만족될 시기 —— 예를 들어, 문장의 끝 —— 에 대한 기대를 포함한다. 최종적으로, 이해의 노력에 제한을 가하는 것이 바로 다른 기대들의 만족에 관한 이러한 기대들이므로, 소어는 어떤 최종적 정보가 도착하기를 기다리며 하루하루 영원히 진행하지는 않는다.

그림 4 소어의 언어 획득

그림 4 는 언어학습의 이러한 초보적인 부분을 수행하는 소어의 상위수준의 흔적을 보여준다. 연산자들은 각 괄호로 표시되어 있고 이해 연산자들은 이탤릭체로 표시되어 있다. 소어는 문장을 시작한다. 소어가 check 를 읽을 때는 아무것도 발생하지 않는데, 이는 그것이 check 에 대해서 알고 있는 것이 없기 때문이다. (주석 : 소어는 자신이 받아들이는 모든 단어를 알게 될 것이라는 기대를 가질 수 있었다. 아동들은 그렇지 않지만, 대부분의 어른들은 그렇게 한다. 이런 종류의 기대는 언어학습을 촉발시키기 위한 또 하나의 경로를 제공할 것이고, 그 경로는 여기에서와 같이, 완전히 모르는 단어들에 대해 도움을 줄 것이지만, 의미가 없는 단어들이나 부적절하게 사용된 알고 있는 단어들에 대해서는 도움을 주지 못할 것이다. 일반적으로 오류를 탐지하기 위한 다중의 경로들이 존재할 것이다.) 그 다음 is 에 대한 이해 연산자가 점화되어서 작업기억에 두 개의 기대들을 투입시킨다. 산형 괄호는 기대들을 표시한다. 그 다음 이해 연산자 [above] 가 점화된다. 그것은 사후 - 대상을 기대하고 이 기대는 작업기업에 위치하게 된다. 마지막으로 [star] 가 발생하고 이것은 star 라고 불리는 대상이 있다고 말하는 의미론의 특정한 연산을 생성한다. 과제 영역에서의 대상들은 둥근 괄호로 표시된다. 이것은 [above] 연산자가 다시 한번 점화되는 것을 허용하며, 이것은 영역 대상 (above star) 을 생성한다. 이것은 바로 plus is above star 의 원래 문장에서 발생했던 것이다. 그것은 문장을 종결한다. 더 이상 단어가 도착하지 않기 때문에 더 이상 이해 연산자가 점화되지 않는다. 만약 반대로 소어가 check 을 알았더라면, 그것에 해당하는 대상이 존재할 것이고 [is] 연산자가 또다시 촉발될 것이다.

이제 소어는 어떤 만족되지 않은 기대들이 (사실상 두 개) 주위에 있는 상황에 있다. 문장의 끝에서, 문장의 끝에서는 만족되지 않은 기대들이 있어서는 안 된다는 기대는 [handle-incomprehension] 연산자를 점화시킨다. 이 연산자는 이해 연산자는 아니지만, 만족되어질 것을 요구하는 기대들이 충족되지 않았음을 재인하는 것이다. 소어는 구현 하위공간으로 내려간다. 그곳에서 첫 번째로 점화되는 연산자는 해석을 생성한다. 그것은 그 상황을 검토하고, 만족되지 않은 기대들을 만족시킬 수 있는 것에 대한 가능성 있는 가설들을 생성하는 발견법 생성자이다. 그것은 물론 이해력이 없는 것은 아닌데 이는 그것이 문장분석의 주변 맥락은 물론 이러한 기대들도 검토할 수 있기 때문이다. 현 사례에서, 그것은 만약 check 란 단어가 영역 대상을 만들어낸다면, 이것이 기존의 만족되지 않은 기대들을 만족시킬 것임을 가설화한다. [Generate - interpretations] 는 단어 check 에 대한 이해 연산자를 표상하는 자료구조를 생성한다. 흔적에서, 이 대상을 연산자처럼 각 괄호로 표시되지만 그것의 역할이 착각되지 않도록 자료 data 라는 꼬리표가 붙어 있다.

이 단순한 예에서, 하나의 가설이 생성된다. 이것보다 복잡한 상황들에서는, 가설들의 집합이 만들어질 것이다. 이것은 동점에 의한 막다른 상태로 이르게 될 것이고, 어떤 것에 처음으로 주의를 줄 것인지를 결정하기 위해 선택공간에 이르게 될 것이다. 즉각적인 탐색 통제는 어떤 것이 가장 그럴 듯한 가설인가를 곧바로 말할 수 있을 것이다. 그렇지 않다면, 선택을 위한 문제해결의 전체 장치가 촉발되어서 어떠한 해석이 첫 번째로 추구되어야 하는지를 선택하는 것을 도와줄 것이다.

이 사례에서, 유일한 선택인 [check → (obj)]_data 를 갖고, 소어는 [interpret] 연산자를 실행하는 데로 이동할 수 있다. 이 연산자는 이해 공간으로 되돌아가서 이해 연산자들이 점화시킬 수 있는 것이 무엇이건 간에 그것의 점화를 허용하게 된다. Check 는 곧바로 점화될 수 있다. 그것은 연합된 자료구조를 갖고 있고, [interpret] 연산자는 그 자료구조가 단어 check 에 적용되도록 되어 있는 이해 연산자를 정의한다는 것을 알고 있다. 소어는 더 아래의 하위 공간으로 내려가서 적용-연산자 apply-operator 를 점화시킨다. 이 연산자는 필요한 요소들을 대응하고 실례화된 결과들을 생성한다는 점에서 자료구조를 실제적으로 해석한다 —— 사실상, 그것은 산출 대응과 실행을 모의실험한다.

그것을 해석함에 의한 연산자의 실행은 청크의 생성으로 귀결된다. 이 청크는 check 에 대한 이해 연산자가 만약 손으로 만들어졌을 때 (사실상, plus 에 대한 이해 연산자가 만들어진 방식) 이해 연산자 안에 존재하게 될 것과 동일한 것이다. 그러므로 소어는 실제로 새로운 이해 연산자를 학습한다.

소어는 적용 - 연산자의 실행은 계속한다 (청크는 부수되는 효과에 의한 것이다). [is] 에 대한 이해 연산자가 이제는 실행될 수 있는데, 이는 check 에 대한 (해석된) 연산자가 (obj) 를 작업기억에 투입했기 때문이다. 소어는 되돌아가서 전체 문장을 재해석하지는 않는다. 그것은 단순히 그것이 이해하지 못한 것이 만족될 때까지만 해석한다. 그러므로 소어가 그 전의 상태로 되돌아왔을 때 그 흔적은 종결되고, 소어는 다음 문장의 이해를 위해 준비한다.

지금까지, 발생한 모든 것들은 check 의 정의가 대상으로서 생성되었다는 것이다. 소어는 check 를 그림에서의 √ 와 연결시키지는 않았다. 그 결여된 연결은 문장은 해석하는 중에 발견되지는 않을 것이다. 그보다는, 그것은 과제의 나머지 부분들을 시도하는 맥락, 즉 문장으로부터의 이해 구조와 그림으로부터의 이해 구조를 비교하는 중에 발견될 것이다. 그 때 소어는 비교되는 두 항목들이 단순히 다른 것이 아니라 본질적으로 다른 것임을 발견할 것이다. 그러면 단어가 나타내는 대상이 그림에서의 그 표시라는 가설이 만들어질 것이다. 일단 그것이 연결되면, 그 결과는 이해 연산자에게로 자연스럽게 되돌아갈 것이다. 이러한 마지막 단계들은 실제로 시도되지는 않았지만, 그림 4 의 부분은 유효하게 작용한다.

1.3 소어와 언어에 관한 숙고

우리는 어디에 도달했는가? 소어가 언어에 대한 이론을 향해 이동할 수 있어야만 한다고 우리는 결정했었다. 우리는 한번 더 우리의 표준적인 작업을 했었다. 첫째, 우리는 소어로부터 언어에 대한 자연스런 이론의 일반적인 특징들을 읽어냈다. 그 다음 우리는 소어를 이 경로로, 처음에는 언어 이해에 대하여, 그리고 그 다음은 언어 획득에 대하여 조금 밀어붙였다.

이러한 초보적인 단계에서조차, 그 이론이 어떤 강력한 특성들과 매력적인 특질들을 갖고 있음을 보일 수 있었다. 그것은 이해가 실시간으로 발생하는 숙달된 활동이라는 것을 보여준다. 그것은 어떠한 깊이의 의미론적 고려사항들이라도 통사론적 지식과 통합되는 방법을 제공한다. 그것은 언어적 수행에 관한 소어의 이론과 통합되는 언어 획득의 이론의 개요를 제공한다. 그것은 언어획득을 언어를 사용하는 과제를 수행하는 맥락에 위치시킨다. 즉 그것은 학습이 발생하는 시기와 학습으로부터 얻어진 지식이 언어 시스템 자체로 전이되는 방식에 대한 이론을 제공한다. 이러한 측면들은 모두 함께 나타나는데, 이는 그 이론이 이미 존재하는 통합이론으로서의 소어 안에 포함되어 있는 것이기 때문이다. 그것들은 언어 이론의 부분으로 개별적으로 가정될 필요가 없다.

위의 모든 것들은 단지 개략적인 형태로만 제시되었다. 3 개의 예들, 7 장에서 보았던 수행에 대한 2 개의 예와 이 장에서의 학습에 대한 하나의 예는 그 개요 아래에서 실체가 보여질 수 있다는 것을 보증하는 것으로 그 역할을 하지만, 언어학의 수준과 비교할 때는 거의 모든 것들이 여전히 빠져 있다.

가장 큰 문제는 문법이다. 그 방식이 기대 - 기반적 문법들의 범주에 소속될 것이라고 생각한다면, 문법이 이해 연산자를 가지고 만들어질 수 있다는 것은 의문의 여지가 없다. 지금까지, 자연언어의 통사론적 구조에 대한 매우 다양한 방식들이 있는데, 많은 것들은 상당한 언어적 성공을 했고 일부는 언어심리학적 측면들을 역시 반영한다 (Sell, 1987 ; Mac-Whinney, 1987b). 사실, 언어학에서의 상황은 1 장의 결정과정에 대해서 기술된 상황 (그림 1 - 11) 과 유사한 것이다. 이론들은 가능하며, 그것들은 설명과 예측을 제공하기 위해 분명해야만 한다. 그러나 이론들의 큰 집단에서의 각 이론은 상세한 사항에서는 서로 다르지만, 본질적으로는 서로 동등한 것이다.

소어에 있어서의 문제는 문법적 규칙성들을 어떻게 보일 것이냐이다. 언어학은 매우 추상적인 범주화의 관점에서 주어진 언어에 걸쳐 유지되는 (그리고 모든 인간 언어들에 획일적으로 적용되는) 잘 확립된 많은 문법적 규칙성들을 갖고 있다. 이것은 각 연산자가 개별적인 시체인 단어-중심적, 이해-연산자 방식과는 대조가 되는 것처럼 보인다. 이 방식이 이러한 규칙성들을 어떻게 보여줄 수 있을 것인가? 물론 확실한 답이 주어질 수는 없겠지만 몇 가지들은 지적될 수 있다.

첫째, 이해-연산자 도식에서 언어-일반적 language-wide 규칙성들이 출현하는지의 여부는 연산자들이 내부적으로 어떻게 구조화되는가 하는 점에 의존한다. 만약 단어의 상당한 범주들에 해당하는 연산자들의 집합들이 공통적인 과정들을 갖고 있다면, 그것들은 규칙성들을 보일 것이다. 이해 연산자들의 형태는 시스템 - 일반적 규칙성들을 배제하지는 않는다.

둘째, 이 첫 번째 점을 인정한다고 하더라도, 규칙성들은 모든 연산자들에서 복제되는 구조에 따라 매우 중복적으로 구체화될 것이다. 이것은 단순히 사실 같지 않은 방식으로 보일 수 있는데, 이는 하나의 규칙성은 시스템 안에서 그 규칙성에 대해 하나의 위치를 함의하는 것처럼 보이기 때문이다. 그러나 그러한 반응은 구성적 직관에 기초한 것이고, 소어와 같은 경험적 학습 시스템들에 대해서는 잘못 취해진 것이다. 만약 우리가 소어를 살아 있는 시스템으로 취급한다면, 그것이 깨어 있는 동안 내내 각 경험으로부터, 매년 ~10⁶ 청크에 해당하는 구조를 획득할 것이라고 우리는 가정한다. 구성은 생애를 통해 이러한 축적의 과정을 수용하도록 기술적으로 구조화되어 있다. 그러므로 매우 큰 양의 구조가 삶의 상당한 부분을 차지하는 언어와 같은 영역들에 바쳐질 것이라 기대될 수 있다. 더 나아가, 이 구조는 매우 중복적일 것인데, 그 이유는 경험이 매우 중복적이기 때문이다. 경험의 변화에 따라 달라지겠지만 동일한 지식이 많은 장소들에서 중복적으로 부호화될 것이다.

셋째, 규칙성의 근원은 학습이어야만 한다. 소어의 청킹은 어떤 문제공간들에서 부호화된 지식을 다른 문제공간들로 전달하는 통로와 같다. 하나의 명백한 배열을 채택하기 위해서 이해 연산자가 막다른 상태에 도달할 때면 언제나 그 연산자를 성공적으로 이용하기 위한 문제 - 해결 활동을 착수하기 위해 공통적인 공간이 사용된다는 것을 가정하라. 연산자들과 상태 표상들 안에 구체화된 것으로서 이 공간의 공통적 구조는 특정한 연산자들로 전이될 것이다. 만약 이 공간이 적절한 언어적 규칙성들을 반영한다면, 이러한 규칙성들은 개별적 이해 연산자들에서 보이게 될 것이다.

넷째, 앞은 요점은 언어적 규칙성의 근원을 기본-언어 공간 basic-language space 의 구조와 이러한 공간이 어디에서부터 나오는가의 질문으로 되돌린다. (주석 : 우리가 추적하지는 않았지만, 청킹이 규칙성들을 이해 연산자들에게 전달할 수 있는지의 여부도 역시 타당한 논쟁점이다.) 이 공간의 핵심적 측면은 그것의 기호들인데, 그 기호들은 이 공간에서의 상태들과 연산자들에 대해 사용된다. 이러한 기호들은 초보적인 문법적 범주들, 즉 명사구, 동사구, 한정사 등과 같은 것들의 역할을 한다. 통사 시스템의 다양성이 보여주듯이, 언어에 대한 적절한 범주 시스템의 형식화에는 약간의 자유가 있다. 중요한 것은 범주 시스템이 존재해야만 한다는 것이다. 범주들은 거의 모든 문법들에서 그것들이 가정되는 방식과 유사하게, 기본공간의 주어진 구조로서 단순히 가정될 수 있다. 그러나 범주들의 기원에 대한 물음은 분명히 멀리 떨어져 있는 것은 아니다.

위의 모든 것들이 효과가 있다고 가정하면, 소어의 이해 - 연산자 방식이 기존의 방식들과 급진적으로 다를 것이라는 점을 나타내주는 것은 거의 없다. 그 대신 그것이 분석 방식들의 기존의 집단과 일치할 것이라고 안전하게 가정될 수 있다고 나는 생각한다. 이러한 모든 것들은 언어의 동일한 기본적인 규칙성들을 반영하며 소어의 방식도 마찬가지로 그렇게 해야 한다. 정리해 보면 소어와 이해-연산자 방식이 언어-일반적 규칙성들을 보여줄 수 있는지의 여부에 대한 확실한 답이 제공될 수는 없지만, 이 물음을 탐구하는 그 경로는 매우 잘 설계된 것이다.

우리는 언어에 대한 소어의 명백한 이론이 무엇과 같은지 명확히했다. 그것은 다를 수도 있다. 이해 - 연산자 원리는 주석 달린 모형의 가정과 비슷하게, 소어 구성을 넘어서서 추가된 가정이다. 주석 달린 모형의 가정과 마찬가지로, 그것은 추가적인 구성적 가정이라기보다는 특정한 과제 영역들을 체제화하고 표상하는 하나의 방식인 것 같다. 분명히, 소어는 다른 방식으로도 언어를 처리할 수 있다. 사실상, 우리는 초기에 Dypar-소어를 만들었는데, 그것은 Dypar 분석가 parser 에서의 사례-기반적 방식에 따라 자연 언어를 분석하는 소어의 수정판이다 (Boggs & Carbonell, 1983). 그러나 인간들도 마찬가지로 자연스럽게 획득된 이해의 양식 이외에 다른 방법으로도 문장들을 분석할 수 있다. 다른 학파의 언어학자들은 그들 자신들의 이론들을 적용하는데 있어서의 그들의 관행에 의해 매일 이것을 증명한다. 그들의 행동은 물론 숙고적인 것이다. 연습을 통하여 이 행동도 역시 숙달된다. 아마 그것은 인간들이 언어를 자연스럽게 처리하는 방법의 자동성 정도까지는 달성하지 못하더라도 역시 숙달된다.

실제적으로, 소어 언어에 대해 진정한 자유도가 존재하는지의 여부, 언어적 처리에서의 중심기제로서 어휘-기능적 문법 Lexical-Functional Grammar (Bresnan, 1982) 과 같은 다른 방식이 채택될 수 있는지의 여부는 명확하지 않다. 통사론의 제약들 이외에 만족되어야 하는 소어로부터의 많은 제약들이 있다. 이해 - 연산자 방식은 언어를 단순히 분석하는 것이 아니라 언어를 이해해야 한다. 그것은 언어의 사용, 담화 (예를 들어, 말 행위들), 그리고 언어학습에까지 확장되어야 한다. 더 나아가, 그것은 문제 공간들, 연산자들, 그리고 막다른 상태들에 의해서 계산적으로 꼭 실현되어야 한다. 가장 중요한 것은 그것이 실시간에 가깝게 작동해야 한다는 것인데, 이것은 언어적 처리를 구성에 적합하도록 강요한다.

연산자 - 이해 방식에 대한 하나의 대안, 즉 모듈성 (Fodor, 1983) 은 논의할 가치가 있다. 모듈성은 언어이해가 일반 인지를 위한 처리 시스템과는 구별되는 그것 자신의 처리 시스템에서 발생한다는 구성적 가정이다. 특히, 들어오는 발화의 음운적, 어휘적, 그리고 통사적 측면들의 분석은 의미론, 담화 맥락, 또는 과제 맥락의 지식의 동적 참여 없이도 발생한다. 모듈성은 실제적인 언어-분석 방식, 특히 익숙한 문법들의 집단 안에서의 방식을 명세화하지 않는다. 그것은 방식들의 큰 범주, 즉 의미들과 다른 좀더 일반적인 지식의 근원들을 통합시키는 것들을 배제시킨다. 모듈성은 현재 언어에 대해서 뿐만 아니라 지각과 같은 다른 특수화된 심적 기능들에 대해서도 상당한 주목을 받고 있다. (주석 : 포더 Fodor (1983) 는 모듈성의 문제를 매우 일반적으로 제시한다. 우리의 목적을 위하여 우리는 논의를 언어로 한정하는데, 언어는 포더의 논의에서도 역시 중심적인 관심사였다.)

소어의 이해 - 연산자 방식은, 만약 우리가 중앙인지와 비교해서 그것의 구조를 본다면, 현재의 상태로는 분명히 비효율적이다. 그것은 그곳에 있는 처리 장치들을 사용하기 때문에, 소어에서 언어를 다루는 자연스런 방식이다. 한편, 소어의 구성적 구조는 추가적인 처리 모듈들을 허용할 것이다. 공학적 용어로 말하면, 전체 인지 시스템 (그림 4 - 15) 은 버스-지향적 bus-oriented 시스템이며, P, M, 그리고 C (일반적 인지) 이외의 추가적인 모듈들은 그 버스에 연결될 수도 있다. 언어와 관련된 것과는 독립적으로, 그러한 모듈이 심상에 대해 제시될 수도 있다 (Kosslyn, 1980). 시스템 (여기서는 소어) 이 다중의 처리 모듈들을 갖고 있으면 안 된다고 말하는 것은 아무것도 없다. 긍정적인 이유들은 처리에 관한 고려사항들로부터 또는 하위 시스템이 처음 만들어지는 방법으로부터 나온다.

포더 Fodor (1983, P. 37) 는 모듈들을 영역 특수적, 생득적으로 전문화됨, 강하게 연결된 hard-wired, 자율적, 그리고 조합될 수 없는 시스템들로 특징짓는다. 이러한 특징들의 대부분은 언어와 같이, 단지 행동을 통해서만 알려질 수 있는 시스템들에 대해서는 쉽게 결정되지 않는다. 그러므로 언어가 모듈임을 주장하는 데 있어서, 그는 이 목록을 다음과 같이 정교화시켰다. 영역 특수성, 강제적 연산, 중간 상태들에 대한 제한된 중앙접근, 빠른 연산, 정보적으로 캡슐화됨 encapsulated, 피상적인 출력, 신경적 특수성, 손상의 특수성, 그리고 고정된 개체발생론, 모듈성에 대한 소어의 관계를 탐구하는 한 방법은 이해 - 연산자 방식이 이러한 다양한 차원들에서 어딘가에 위치하는가를 물어보는 것이다. 불행히 그 목록은 상당히 길다. 그 항목들의 일부에 대해서는, 특히 마지막의 세 개에 대해서는 소어의 특성화가 전혀 불가능한 것 같다. 아무튼, 이러한 것들은 상대적으로 덜 중요하다. 다른 6 개에 대해서는, 간략하게나마 언급할 것이 있다. 문제는 포더에 의해서 묘사된 모듈성이 인간 심적 연산들을 어느 정도로 특징화하는가가 아니라, 모듈시스템을 특징화하는 차원들에 따라 고려한다면 소어가 무엇처럼 보일 것인가이다.

영역 특수성 domain specificity 에 대해 포더는 모든 언어 처리장치들은 그것들이 언어를 처리한다는 점에서 영역 특수적임을 지적한다. 이것은 많은 도움이 안 되기 때문에, 그 특이성에 대하여 처리장치 (모듈) 는 매우 정밀하게 조율되는 영역의 특이성 (그것의 특수한 성질들) 을 지적한다. 언어에 있어서 특이성은 보편적 문법이며, 현재의 통사적 시스템들의 복잡성은 조율을 구성한다. 위에 따르면, 우리는 보편적 문법에 대하여 할 수 있는 말은 얼마 없지만 청킹은 분명히 환경의 특질들에 대해 조율된 특수한 기제들을 만들어내는 시스템이다. 소어에 있어서 인지의 일반성은 모든 상황이 일반적으로 취급되어야 함을 의미하는 것이 아니라, 지식이 결여되었을 때 (막다른 상태일 때) 일반성은 언제나 가능하며, 특수 - 목적 기제들 (청크들) 을 구성하는 것은 미래의 지식결여의 재발생을 회피하려는 것임을 의미하는 것이다.

강제적 연산에 대해 포더는 사람은 받아들인 말 speech 을 말로써 취급해야만 한다 —— 거부하는 임의선택은 존재하지만 그것을 다르게 (말이 아닌 것으로) 듣는 임의선택은 존재하지 않는다 —— 는 사실에 초점을 둔다. 물론 소어의 재인 기억도 같은 의미에서, 즉 어떤 것을 다르게 수행하기 위한 임의선택은 결정주기 때 나타난다는 의미에서 역시 강제적이다. 핵심적인 질문은 소어가 말 신호를 다른 어떤 것으로 (다른 어떤 것에 주의를 주는 것과 대조되는 것으로서) 어떻게 처리할 것인가 하는 것이다. 그것은 말 신호를 말로서 처리하는 기술을 향상시킨다. 그것은 말을 어느 다른 것으로 처리하는 다른 기술을 만들지는 않는다. 만약 그것이 그것의 재인 시스템 (초기의 부호화 산출들과 마지막으로 이해 연산자들) 을 말에 향하도록 하면, 그것은 말 이해를 만들 것이다. 포더는 많은 양의 연습을 통해 과정들을 입강제적으로 만드는 것에 대한 증거를 인정하지 않지만, 그러한 많은 양의 연습은 논의되고 있는 기술들이 강제적인 모습을 갖는데 포함되는 것 같다.

제한된 중앙 접근에 대하여, 문제점은 표상의 중간단계 수준들이라고 가정되는 것, 즉 음향적, 음운적, 어휘적, 그리고 통사적 형태가 다른 (좀더 중심적인) 과정들에게는 가용적이지 않다는 것이다. 일반적으로, 재인 - 기반적 시스템들에서, 과정들은 다만 그것들이 재인할 수 있는 것에만 접근한다. 그것들은 시스템에서 부호화된 다른 지식에 대해서는 모른다. 작업기억에서 그것에 대한 다중의 검토에 의해 지식의 많은 상호-전이 cross-transfer 가 있기 때문에, 지식은 공통적인 코드로 되어 있어야만 한다. 소어에 있어서 진짜 문제는 어떻게 실제적인 공유성을 갖는가 하는 문제이지, 어떻게 공유성을 피하는가라는 것은 아니다. 이 문제를 설명하는 데 있어서의 하나의 어려움은 소어와 같은 시스템들에 대한 우리의 경험이, 인간 시스템-설계자들이 발생시키기를 원하는 것에 대한 그들의 지능적 선견이 주어졌을 때, 대부분 공통적인 표상들을 가정하는 인간-시스템 설계자들에 대한 경험이라는 것이다. 소어로 하여금 과제 지시문을 처리하도록 만드는 시도에서 암시되었듯이, 단지 우리가 연산의 좀더 자율적인 양식으로 이동할 때에만 우리는 이 문제들을 분명하게 보게 될 것이다.

빠른 연산에 대해서 포더는 언어 이해는 신경 기술의 연산에 근접하도록 강요하는 실시간 활동이라는 사실을 논의한다. 물론 이것은 3 장의 주제였으며, 소어는 실시간 제약을 만족시키는 시스템이 되도록 구성되었다. 검증하기 위해서는 좀더 완전한 언어 시스템이 요구되겠지만, 그림 7 - 15 의 흔적은 소어가 어떻게 실시간으로 이해를 실행할 수 있는가를 보여준다.

언어이해를 위하여 가용적인 지식의 근원이 제한되어 있다는 정보 캡슐화 information encapsulation 에 대해 포더는 두 가지의 주요한 고려사항을 제시한다. 첫째, 신념 belief 과 소망 desire 으로부터의 입력의 상대적 자율성은 그 유기체를 위해 기능적이다 (그러므로 유기체는 그곳에 무엇이 있는지 확인한다). 둘째, 만약 입력처리가 상당히 적절할 수 있는 중앙적으로 유지된 모든 신념들에 대하여 개방적이라면 (예를 들어, 경로에서 표범을 재인하는 처리의 일부호서 표범에 대해 쓴 모든 것들을 심사숙고해야 한다면), 처리의 어려움이 제기될 것이다. 정보 캡슐화에 관한 포더의 논의는 광범위하며 복잡한데, 이는 신념들의 착각적 본질에서의 신념들에 의한 수정에 대한 착각의 저항, 그리고 적절한 차폐 making 아래에서 입력 신호에 존재하지 않는 음소를 사람들이 지각하는 음속 - 회복 효과와 같이, 그 논쟁의 양측을 피상적으로 지지해주는 많은 효과들이 있기 때문이다. 첫 번째 고려사항에 대해, 지각된 현실과 신념을 소어가 구분하는 것은 일차적으로 지식의 출처들을 변별할 수 있느냐 하는 표상적 문제인 것처럼 보인다. 혼란스러운 이 문제를 평가하기 위해서 우리는 지각되는 정보들이 부호화되는 방식에 대하여 소어가 좀더 명확하게 관여할 것을 필요로 한다. 두 번째 고려사항에 대하여, 소어는 분명히 인지적 고려사항들이 지각적 처리에 침투하는 것을 허용하도록 준비된 시스템이다. 숙고 cogitations 가 급격히 증가됨으로써 통제의 상실에 의해 소어가 압도될 것인지의 여부는 모호한 것 같다. 이해는 이해 연산자들에 의해서 실시간 과정으로서 구조화되어 있다. 임의적인 인지들이 막다른 상태를 통해 사용될 수는 있지만, 이러한 것들은 비교적 드물게 발생하며 통제의 특성적 상실을 수반하는 것은 아니다. 사실상, 막다른 상태는 현재 진행 중인 과정 (여기서는 입력이해) 에서의 지식 부족으로부터 발생하며, 원거리 지식을 위한 그것들의 탐색은 그 과정에서 얻어진 관련 지식에 의해 안내된다.

언어 입력 모듈이 일반인지에 전달하는 지식이 무엇인가에 대한 질문인 피상적 출력 shallow output 에 대해서 포더는 대부분 언어 모듈의 출력의 내용에 대한 모듈성의 다른 특성들 (빠른 처리, 캡슐화 등) 이 함의하는 것들을 논의한다. 모듈 시스템의 본질을 확립하는 데 도움을 주기 위해 사용될 수 있는 추가적인 독립적 고려사항이나, 증거는 존재하지 않는 것처럼 보인다. 그 논의의 목적은 지각된 발화의 언어적, 그리고 논리적 형식과 같은 어떤 것이 출력의 내용을 구성한다는 것을 그럴 듯하게 만드는 것이다. 그와 마찬가지로, 우리도 소어의 이해에 대해서 우리가 갖고 있는 예들로부터 유용한 새로운 고려사항을 얻지는 못한다. 우리의 작은 예들에서, 출력 표상은 매우 명확하지만 (상황에 관한 모형들), 출력의 피상성의 어떤 준거와 일치하지 않을 정도로 많은 지식이 전달되는지의 여부를 확인하기에는 너무 간단하다. 하나의 어려움은 이해 연산자들의 내부 구조가 무엇과 같아야 하는지를 발견할 정도로 충분히 탐구되지 않았다는 것이다 —— 이것은 지식 이해가 출력표상에 (몇 가지의 막다른 상태들로부터의 추가물은 제외하고) 무엇을 부호화할 수 있는지를 지배하는 것이다. 두 번째 어려움은 (포더에 의해 논의된) 반어법적 ironic 진술들과 같은 계발적인 검사 사례들을 아직 실행하지 않았다는 것이다. 반어법이 이해 과정의 일부로서 전달되는지의 여부 (또는 그 시기, 또는 어떠한 준비 단계의 부호화에 의해서인지) 를 확인하는 것은 흥미로운 일이다.

모듈성에 대한 준거들을 통한 이러한 반복의 결론은 진정한 모호성이다. 구조적으로 소어는 일반인지를 위해 사용하는 동일한 기제들을, 이해를 위해서도 사용하기 때문에 소어는 언어이해에 대한 모듈 시스템은 아니다. 그러나 소어는 강력한 모듈적 방식으로 행동할 것이다. 또는 그렇게 보인다 —— 그 이야기는 거의 명확하지 않다. 그러나 모호성의 출처를 찾는 것은 어렵지 않다.

소어는 경험에 기초하여 계속해서 자신을 특수화시키는 인지 시스템이다. 이것은 그것이 빠른 - 연산 제약에 맞추도록 하며, 또한 그것이 매우 숙달된 활동들에 대한 여러 가지 다른 모듈성의 특성들을 갖도록 한다.

통합인지이론에 대한 여기에서의 한 가지 교훈은 6 장의 부수적인 주제를 반영한다 —— 구성에는 상상될 수 있는 것보다 더 많은 가능성들이 있다. 모듈성에 관한 연구는 인간 마음에 대한 구성들의 범주의 강력하고 일반적인 특성들을 확립하려 시도하는 상위 수준의 논증들로 대부분 구성되어 있다.

이러한 연구는 언어 처리에 대한 구성의 개요적인 특성화만을 갖고, 그리고 일반인지에 대한 구성의 특성화는 거의 무시한 채 행해진다. 후자의 경우에 대해서 연구는 어떤 지식이라도 사용될 수 있어야만 한다는 기능적 요건에 대부분 의존한다. 이것은 근본적으로 지식 - 수준 특성화이다.

그것은 일반인지에 대한 구성들의 범주들이 적절한 조건들 아래에서 모듈처럼 보이는 구조를 가질 수 있음을 발견할 수 있을 정도로 충분히 자세한 특성화를 갖고 있지 않다. 물론 이러한 상황은 소어의 독특한 특성은 아니다. 그것은 청킹이라는 일반적인 방식으로 경험으로부터 학습하는 시스템들에 대해 적용될 것이다.

2. 발달

한계선을 따라 다른 지점으로 이동하자 —— 아동들의 인지 능력 발달. 장 피아제 Jean Piaget 로부터 시작하지 않고서, 20 세기 후반부에서의 발달 심리학에 대해 이야기하는 것은 불가능하다. 그 분야를 전체적으로 구조화한 사람이 바로 장 피아제이며, 그는 발달이 단계에 따라 발생한다는 개념을 확립했고, 인지능력들을 평가하고 분석하는 데 사용되는 과제들의 전체배열을 그 분야에 제공했다 (Piaget, 1977). 보존 과제, 집합-포함과제, 서열화 과제 …. 각 과제는 다른 연령의 아동들에 의해 성공의 정도가 다르게 그리고 매우 다른 방법으로 수행되는데, 이같은 차이들이 인지 성장의 단계들을 나타내준다. 과제들은 말 그대로 씨줄이며, 그것을 통해 우리는 인지발달의 날실을 추적한다. 물론 천재들이나 어른들에게 있어서도 한계는 있다. 피아제는 우리에게 단계들의 개념을 제공했지만, 그는 아동이 그 단계를 거치도록 하는 과정의 어떤 개념도 우리에게 제공하지 않았다. 분명히, 그는 그러한 과정들에 대해서 매우 일반적인 용어들로 말했다 —— 커다란 3 개를 말하자면, 동화 assimilation, 조절 accommodation, 그리고 평형 equilibration. 그러나 현대에 와서 피아제가 타개한 뒤 몇 년이 흘렀어도 그것 모두는 대부분 서론에 불과한 것처럼 보이며 실제로 진행되는 과정모형으로는 보이지 않는다.

인지혁명과 함께 피아제식 심리학에 대한 정보처리의 재형식화가 나타났다. 이같은 흐름은 피아제와 그의 동료들에 의해 개발된 것들과 같은 과제들의 틀을 수용하며, 그 안에서 이루어진다. 중요한 의미에서, 그것이 피아제가 발달에 가져왔던 것을 성급하게 다른 접근방법으로 대체하기보다는 확장하고 정교화하려고 시도한다는 점에서 그것은 신피아제식 neo-Piagetian 이라고 한다. 결국, 피아제의 이론들은 처리 개념들과 반대되는 것은 아니며 그것들은 단순히 구조적 분석을 충분히 하려고 시도한 것이다. 이러한 정보-처리 재형식화에 관여한 몇몇 주요 인사들은 온타리오 대학 Ontario Institute 의 로비 캐이스 Robbie Case (CAse, 1985), 펜실바니아 대학 University of Pennsylvania 의 로첼 겔먼 Rochel Gelman (Gelman & Gallistel, 1978), 그리고 카네기 멜론의 데이비드 클라 David Klahr (Klahr & Wallace, 1976) 와 밥 시글러 Bob Siegler (Siegler, 1986) 이다. 이 특성적 접근방법은 피아제식 과제들을 연구하며, 그것들 각각에 대해 현재는 상당한 실험적, 이론적 역사가 존재한다. 각 단계에서의 수행에 대한 자세한 정보-처리 모형들 (예들이 제시될 것이다) 을 만들어내는 것이다. 그러므로 만약 한 아동이 A 단계에서 이런 식으로 행동한다면, 그 같은 행동을 만들어낼 수 있는 과정들의 자세한 모형이 여기 존재한다. 만약 한 아동이 B 단계에서 저런 식으로 행동한다면, 여기 그 과정들의 자세한 모형이 존재한다 …. 한 단계와 다음 단계에서의 처리 비교는 단계에서 단계로 발달이 일어날 때 무엇이 발생해야 하는지에 대한 부분적 이해에 이르게 하지만, 단계에서 단계로 이행 transition 을 달성하는 과정들은 결여되어 있다. 간단히 말하면, 그 분석은 상대적인 정역학을 제공하는 것이지 동역학, 즉 이행의 기제들을 제공하는 것은 아니다. 종합적으로 이러한 연구는 주요한 성취를 구성한다. 그것은 심리학적으로 관련된 과제 분석의 필요한 틀을 제공한다.

인지발달 심리학의 현 시점에서 핵심적인 질문은 이해 기제들이 무엇인가라는 것이다. (주석 : 나는 피아제식 단계들의 관점에서 그 이야기를 표현했다. 매우 자연스럽게, 그 분야의 일부는 단계들과 도약적 이행 기제들을 부정한다. 그 이야기는 이러한 다른 접근방법의 관점에서도 역시 표현될 수 있다. 당신이 그 이행들을 아무리 부드럽게 만든다고 해도, 4 세의 인지능력을 12 세의 인지능력으로 변경시키는 과정들은 분석되지 못한 채 남겨지게 된다.) 적어도 이 분야에 대한 나의 해석에 따르면, 지금까지 이 물음과 연합된 기초적인 딜레마가 있다. 두 개의 매우 다른 대안들이 있는 것으로 나타나며, 물음은 어떤 대안이 유지되느냐 이다. 각 대안은 각각의 특수한 어려움을 갖고 있기 때문에 딜레마이다.

하나의 대안은 발달을 설명하는 어떤 장기적인 기제가 있다는 것이다. 발달은 오랜 시간, ~ ~년을 소요한다. 그러므로 대략 ~ ~개월의 적절한 시간 제약들을 갖고 있는 어느 발견되지 않은 장기적인 기제들이 있을 수 있다. 만약 당신이 딜레마의 이쪽 끝을 취한다면, 당신의 문제는 그러한 기제가 어떤 것일 수 있겠는가이다. 신경섬유들의 수초들의 성장 (Case, 1985) 과 같이 매우 어린 사람에 대한 그럴 듯한 몇 가지의 견해들이 있지만, 아동이 몇 살 자라난 후에 작용할 것인지에 대한 합리적인 후보자들이 없다. 당신은 단기기억의 자율적인 성장에 대한 기제와 같이 어떤 것을 단순히 가정할 수는 있지만, 증거는 당신을 지지하지 않는다 (Chi, 1978). 그렇기 때문에 그것은 하나의 대안이다.

다른 대안은 우리가 이미 조금 알고 있는 기제들의 획득을 통해 발달이 이루어진다는 것이다. 2 개의 그러한 기제들이 있다. 하나는 장기 기억획득으로, 이것은 현상적으로 분 또는 ~ ~10 초의 짧은 시간의 척도에서 발생한다. (주석 : 소어에서, 두 획득 모두는 하나의 기제로써 그것 자신의 특수한 시간적 상수들을 갖고 있는 청킹에 의해서 발생한다. 그러나 나는 이 딜레마를 보다 일반적인 조망에서 진술하기를 원한다.) 다른 하나는 기술획득으로, 이것은 현상적으로 날 days 이나 주 weeks 의 시간 척도에서 발생한다. 만약 당신이 딜레마의 이쪽 끝을 선택했을 때의 문제는 발달이 왜 그렇게 오래 걸리는가 하는 것이다. 만약 발달이 단순히 수행하는 것을 학습하는 것에 대한 문제라면, 발달에서 진행되는 것이 무엇이기에 발생하는 데 수 개월 또는 수 년이 소요되는가? 기술획득은 좀더 적당한 시간과정을 갖고 있지만, 그것은 정확히 틀린 특성이라고 말할 수 있는데, 즉 그것은 지적 연산들을 실제적으로 재조직화하기 위한 것이라기보다는 행동을 조율하는 수단인 것 같다는 것이다.

두 경우 모두 문제가 있다 —— 그들 중에 선택하는 것이 바로 딜레마인 이유이다. 나는 발달 심리학을 하는 나의 친구 몇몇에게 이행 기제에 대해서 결말이 어떻게 날 것인지를 물었다. 그들 대부분은 발달 심리학이 좋은 답을 갖고 있지 않다고 말한다. 더구나 그들은 그 질문을 자주 제기하지 않기 —— 그들의 연구의 관점에서 매일 같이 하지는 않는다 —— 때문에 그들은 오랫동안 그 답을 갖고 있지 않았다.

2.1 저울대 과제

그림 5  저울대 과제 (각 규칙에서의 퍼센트 ; Siegler, 1976)

그림 5 는 저울대 과제 Balace-Beam task 라고 불리는 특수한 과제를 고려함으로써 그 문제를 좀더 구체적으로 검토한다. 그것은 이 같은 과제들이 모두 그렇듯이 그 기원을 피아제와 그의 동료들의 연구에 기초하는데, 이 사례는 인헬더 Inhelder 와 피아제 (1985) 의 연구에서 그 기원을 찾아볼 수 있다. 그 특정한 실험은 10 년 전에 밥 시글러 (Siegler, 1976) 에 의해 수행된 것이지만, 그 전에도 또 그 이후에도 이 과제를 사용한 다른 실험들이 많이 있다. 아동은 제시된 것처럼, 양쪽 날개에 4 개의 말뚝이 있고 말뚝 위에 접시와 비슷한 저울추를 갖고 있는 저울대 앞에 앉는다. 저울대는 양끝 아래의 지지대 (그림에는 제시되어 있지 않다) 에 의해 지탱된다. 만약 지지대가 치워지면 저울대가 왼쪽으로 기울어질 것인가, 균형을 이룰 것인가, 아니면 오른쪽으로 기울어질 것인가를 아동들에게 질문한다. 매우 어린 아동조차도 그 과제가 무엇인지 이해하고 그 과제들을 수행하는 데 어떤 어려움도 없어 보인다.

아동은 다른 연령에서 이 과제를 다르게 수행한다. 초보적 물리학에서 도출되는 올바른 규칙은 각 날개에서의 전체 토크 torque 를 계산하고, 그것들을 비교하고, 그것에 따라 예측하는 것이다. (주석 : 총 토크는 저울대의 각 부분의 토크들의 합이며, 여기서 각 부분의 토크는 (무게) × (저울대 받침으로부터의 거리) 이다. 부분들은 추, 말뚝, 그리고 저울대 자체를 포함한다. 말뚝과 저울대는 대칭적으로 위치하기 때문에 무시될 수 있으므로 단지 추들의 효과만이 계산될 것으로 남는다.) 시글러는 아동들의 행동이 단순한 규칙들에 의하여 매우 명확하게 기술될 수 있다는 것을 발견했다. 4 개의 규칙들이 있는데, 그것들은 복잡성과 과제에 대한 적합성에서 점진적으로 증가한다. 모든 경우에서 아동들은 각 날개에 적용되고 비교를 허용하는 어떠한 양 quantity 을 얻는다. 그 다음 그들은 그것에 따라 행동한다 —— 동일함은 균형을 의미하며, 동일하지 않다는 것은 더 큰 쪽으로 기울어진다는 것을 의미한다. 이것은 이미 많은 인지적 체제화이다. 규칙들은 양들과 그리고 언제 양이 관련이 있게 되는지에 따라 차이가 있다. 가장 단순한 규칙은 단지 저울충에만 반응하는 것이다. 이 규칙에 의해 기술되는 행동을 보는 아동들도 거리에 대한 모든 것들을 알고 있다 (이러한 연령의 모든 아동들이 그러한 것처럼). 그러나 중심으로부터 저울추들의 거리가 균형과 관련이 있음에도 불구하고 그들은 그것에 반응하지 않는다. 그들은 단지 각 날개에서의 전체 무게에 대해서만 반응한다 (더 무거운 쪽으로 기울어지고, 각 날개의 무게가 같으면 균형을 이룬다). 다음의 규칙은, 양 날개의 전체 무게가 다르면, 무게에 반응하지만 만약 양쪽 날개의 전체 무게가 같다면, 거리에 따라 반응한다는 것이다. 단지 무게가 중요하지 않을 때에만 거리는 현저해진다. 그러므로 아동의 행동은 사실상 두 개의 규칙, 1 과 2 에 의해 기술된다. 세 번째 규칙은 무게와 거리 간의 갈등이 없는 경우에 한해서 무게와 거리를 모두 적절하게 고려하는 것이다. 무게 하나만 또는 거리 하나만을 가지고 올바른 결과를 결정할 수 있는 경우에 한해서, 이 규칙은 올바른 답을 제공한다. 갈등이 있는 경우에는 다양한 종류의 행동이 일어난다. 시글러의 말을 빌리면, 그들은 단순히 그럭저럭 해나가는 것이다. 네 번째 규칙은 올바른 물리학적 규칙인 토크를 계산하는 것이다.

표는 엄격한 규칙에 따라, 이런 규칙들에 의해 잘 기술될 수 있는 주어진 연령에 따른 아동들의 비율을 보여준다. 각 연령 집단에 30 명씩 모두 120 명의 아동들이 있었다. 무규칙 행은 어떠한 규칙으로도 기술될 수 없는 아동들의 비율을 보여준다. 이것은 가장 어린 집단 (5~6세) 에서 23 % 로 시작해서 가장 나이든 집단 (16~17 세) 에서는 0 % 로 감소한다. 이와 같이 설명되지 않는 것들의 작은 크기는 그 행동이 매우 규칙적이라는 증거이다. 기대하는 것처럼 규칙성은 연령에 따라 증가한다. 가장 어린 아동들은 단지 가장 단순한 규칙만을 사용하며, 연령이 증가함에 따라 좀더 복잡하고 적합한 규칙들의 비율이 계속해서 증가되는 것을 표에서 알 수 있다. 그러나 가장 나이 많은 아동에게서도 단지 적은 비율 (17 %) 만이 가장 적합한 토크 규칙을 사용한다. 대부분의 어른들도 토크를 비교하지 않는다.

이러한 자료는 정보처리적 발달심리학에 의해서 제공되는 단계 분석에 대한 인상적인 예를 제공한다. 이러한 규칙들은 하나의 단순한 과정 모형에 적합하며, 그러므로 단순한 모의실험은 많은 아동들이 어떻게 행동하는지를 예측한다. 규칙들 그 자체는 정확하게 말하자면, 단순한 것에서 복잡한 것으로 순서를 갖는다. 사실 그것들은 각 후속 모형이 앞의 모형의 모든 능력들을 포함하는 검사들의 위계를 형성한다. 그러므로 우리는 상대적-정역학 분석을 매우 정확하게 본다. 모든 것들 —— 아동들이 어떻게 단계에서 단계로 이동하는지를 제외하고 —— 이 여기에 있는 것처럼 보인다.

저울대 상황에 대해서 (이 연구와 여러 연구들에 의한 다른 관련된 실험들로부터 도출되고 지지를 받는) 두 개의 다른 중요한 사실들이 있다. 첫째, 부호화가 중요하다는 증거, 즉 아동들이 그 상황에서 부호화하고 그래서 주의를 주는 것이 무엇인가 중요하다는 증거가 아주 많이 있다. 규칙들은 실제로 그 과제에서 주의가 주어지는 정보에 기초하는 것이지, 아동이 일반적으로 분명하게 알고 있으리라고 우리가 알고 있는 것에 기초하는 것은 아니다. 모든 아동들은 거리에 대해서 알고 있으며, 이 지식을 그들의 일상생활을 통해 다양한 방식으로 사용한다. 그러나 그들은 저울대 과제를 부호화하는 데 그것을 모두 사용하는 것은 아니기 때문에, 사실상 그것은 그 상황에서 가용적이지 않다.

둘째, 아동들은 그들 자신들의 규칙이 아니라 좀더 발전된 규칙에 따라 이 과제에서 행동하도록 훈련될 수 있다. 더 나아가, 훈련을 통해 달성된 발전된 행동은 비교적 지속적인 획득인 것 같다는 점에서, 아동들은 그러한 훈련에 의해 발달 연쇄의 어느 단계들로 실제적으로 상향 이동할 수 있다. 이것은 지난 10 ~ 15 년 동안에 나타날 결과이다. 피아제 자신은 발달 단계들은 매우 고정적이라고 믿었다. 말하자면, 아동들은 그들의 인지적 정착역을 넘어서 발전할 수는 없다. 초기의 실험들은 아동들이 발달적 연쇄에서 앞으로 나갈 수 없음을 확증하는 것처럼 보였다. 그러나 지금은, 만약 아동이 학습할 필요가 있는 것이 무엇인지 정확히 알고 있고 이것이 개별적 훈련방법의 초점으로 집중된다면 그와 같은 이동이 발생할 수 있다는 것은 아주 분명하다. 그러므로 아동들은 더 높은 발달적 단계들로 이동하는 것을 학습할 수 있고, 그 곳에 다다를 수 있다. 결과가 완전히 뒤집혀지는 초기 실험에서 후기 실험으로의 이 같은 변경은 실험적 조작들을 고려해 본다면 이해될 수 있다. 초기의 기법들은 개인별로 초점이 맞추어진 것이 아니라 수업 중의 실연 classroom demonstration 과 더 유사한 일반적으로 비집중적인 조작들이었다. 효과가 있는 기법들은 각 개인에 대해서 좀더 많은 피드백과 집중적인 학습활동들을 포함한다. 여기에는 또한 부정 —— 어떤 것이 이루어질 수 없다는 것 —— 을 증명하는 것이 어렵다는 좋은 실례가 있다.

학습 가능성에 대한 이 마지막 결과는 딜레마의 한쪽 끝, 즉 표준적인 학습기제들이 발달의 장치라는 것을 지지하는 증거를 제공한다. 물론, 그것은 발달이 왜 그렇게 오래 소요되는가 하는 문제를 해결하지는 않는다. 그것은 다만 어떤 입장이 구현되기가 더 좋은지에 대해서만 말한다.

2.2 저울대에서의 소어 : 논점들

발달은 한계선에 있는 지점이다. 소어는 형성된 지능에 대한 이론이다. 소어에서는 어느 것도 발달적 관심사에 대해 반응적인 것은 없다. 그림 2 에서 지적했듯이, 그러한 관심사는 소어의 설계에 전혀 개입하지 않았다. 그러나 소어가 통합인지이론으로 되고자 한다면, 궁극적으로 그것은 발달에 대한 이론으로 확장되어야 한다. 만약 인지적 시간대 밑의 기제들이 발달을 인도한다면, 그것들은 강력한 인지적 효과를 갖고 있어야 하며, 소어는 이러한 효과들에 대한 이론을 제공해야만 한다.

그러면 소어와 저울대 과제를 탐구해 보자. (주석: 이것은 렉스 플린 Rex Flynn 의 연구이다.) 소어는 저울대 과제를 수행할 수 있다 —— 그 과제는 단지 또 하나의 작은 과제이다. 소어는 각각 4 개 규칙들을 사용해서 그 과제를 수행할 수 있다. 기본적인 모의실험은 거의 문제가 아니다. 시글러 Siegler 에 의한 실험은 매우 명백해서 행동에서의 거의 모든 규칙성들은 그 규칙들에 의해 포착되며 모의실험이 추가할 것은 거의 없다. 중요한 물음은 소어가 규칙에서 규칙으로 건너가는 방법을 학습할 수 있는지의 여부이다. 만약 소어가 그렇게 한다면, 적어도 그것은 이행 기제의 후보자를 만든다. 사실 소어는 청킹을 사용해서 이것을 할 수 있다. 아마 그것이 현재로서는 당연하게 받아들여지는 것처럼 보인다. 사실 여기에 영향을 주는 흥미롭고 중요한 문제들이 있다. 또다시 우리는 그 구성이 무엇을 말하는지를 귀 기울일 것이다.

이 상황에서 소어에게 진정한 문제는 새로운 개념들을 형성하고 획득하는 것과 관련된 과학적으로 좀더 현저한 문제들이라기보다는 학습을 위한 내적인 사전인지 precognition 라고 밝혀진다. 소어가 어떻게 구조적 오류로부터 회복하는가? 즉 소어가 과제를 수행하는 방법 또는 문제를 해결하는 방법을 알고 있고, 어느 시점에서 소어가 가용적으로 가지고 있는 지식이 틀린 것으로 밝혀진다고 가정한다면, 그 때 소어는 무엇을 할 것인가? 이 문제를 제기하는 것조차 두 개의 매우 다른 학습 상황들이 있음을 보여준다. 하나는 시스템이 어떤 것을 모르고 있고, 처음으로 그 지식을 획득할 때 발생한다. 두 번째 것은 시스템이 무엇인지는 알고 있지만 그것을 잘못 알고 있고 그것을 다시 올바로 학습해야 할 때 발생한다. 사람이든지 컴퓨터든지 학습에 대한 많은 연구는 단지 새 정보의 획득에만 관심이 있다. 많은 언어학습에서처럼, 간섭이 관심의 초점인 경우에서조차 진정한 갈등은 존재하지 않는다. 어제 주어진 목록은 오늘 주어진 목록이 아니다. 그것은 당신의 모든 삶에서 미국의 첫 번째 대통령이 조지 워싱턴 George Washington 인 것으로 알고 있었는데 (그것이 사실이 아니라고 가정하면!), 어느 날 그 사람이 샘 애덤스 Sam Adams 임을 알게 되는 것과 유사한 것은 아니다.

저울대 과제에서의 발달적 상황은 다음과 같다. 아동은 규칙 1 에 따라 저울대의 기울어짐을 예측하는 것에 대해 학습한다. 그는 잠시동안 이러한 방식으로 행동한다. 그 다음, 어느 날 그는 그 규칙이 틀린 것이라는 걸 알게 된다 (실험자는 갈등적 사실들이 무시될 수 없도록 세계를 배열한다). 아동의 문제는 그의 행동을 변경시키는 것이다.

아마도 이러한 것들이 여전히 두 개의 질적으로 다른 학습 상황들인 것처럼 보이지 않을지도 모른다. 소어의 입장에서 그것을 바로보자. 새로운 청크들을 추가하는 것은 소어가 새로운 지식을 획득하는 올바른 방법으로 보인다. 사실상, 우리가 이 책에서 계속해서 반복적으로 보아왔듯이, 그것은 잘 작동한다. 그러면 이제는 이러한 산출들 중에 한 집단이 틀린 것이라고 생각해 보자. 소어는 그것을 어떻게 처리하겠는가? 이것은 소어가 갖고 있는 내적인 문제이다. 발달에 대한 소어의 이론이 가능하기 위해서는 그것이 해결되어야만 하는데, 이는 발달이란 아동이 학습하고, 틀리고, 그리고 다시 학습하고, 또 틀리고, 또다시 학습하는 —— 어른이 될 때까지 또는, 만약 우리의 대부분에게 그러한 일이 정말로 일어난다면, 오래 된 개가 더 이상 새로운 재주를 보이지 않는 단계에 최종적으로 도달할 때까지 —— 계속되는 상황이다.

그림 6  소어에서의 오류 복구를 위한 기본적 기제들

이 문제는 6 장에서 우리가 직면했던 자료 - 청킹 어려움과 유사점을 갖고 있다. 그것은 진짜 문제이지 가짜 문제가 아니며, 그것은 우리가 다시 한번 구성에 귀기울여야 할 문제이다. 소어 구성에는 두 개의 오류-복구 error-recovery 기제들이 설치되어 있다 (그림 6). 첫째, 소어는 문제공간들 안에서 모든 것을 한다. 문제공간들은 근본적으로 오류-복구 기제들이지만 그러한 방식으로 그것들을 보는 견해는 아마도 일반적인 것은 아니다. 문제공간에서 하나의 경로를 따라 내려간다는 것은 어떤 이유이든지 뒤로 되돌아갈 수도 있고 대안적인 경로로 따라 내려갈 수도 있다는 것이다. 그것은 오류 - 복구 절차이다. 만약 문제공간들이 소어가 가지고 있는 유일한 복구 기제라면, 그것은 사실상 일생 동안 그와 같은 방식으로 문제 해결을 해야 할 것이다. 즉 효과적인 해결책을 찾기 전에는 항상 과거에 했던 오류들을 반복해야 할 것이다.

오류 복구를 위한 두 번째 소어기제는 결정-시간 무시 decision-time override 라고 부를 수 있는 것이다, 결정 주기에서 정교화 단계 동안에 재인기억 (산출기억) 으로부터 모든 것들이 정지상태가 발생할 때까지 쏟아져 들어오며, 그 다음 결정 절차는 발생할 선택 (막다른 상태를 포함하여) 을 결정한다. 그러므로 산출들은 적절한 처리를 제안하고 결정한다. 선호 시스템의 본질은 한 산출에 의해 제안된 어느 것이 다른 산출에 의해 거부되는 것을 언제나 허용한다. 그러므로 만약 모든 조건들 아래에서 저울대는 균형을 이룬다 라고 말하는 열등한 산출이 있다고 하더라도, 열등한 산출의 제안을 찾아서 그것을 거부하는 또 하나의 산출을 생성하는 것을 언제나 가능하다. 결과적으로, 단일한 산출이 소어 행동의 통제를 장악할 수는 없다. 무시에 의해서, 나중의 학습은 앞에서 있었던 잘못된 학습을 무효화시킬 수 있다. 더 나아가, 무시는 자동적 수준에서도 일어나며 그러므로 어떤 것이 고려될 때 거부된 행동은 결코 외부적으로 나타나지 않는다.

무시를 효과적으로 만드는 것은 소어가 나쁜 학습을 거부하는 새로운 산출을 만들 수 있을 것을 요구한다. 그것은 또한 다른 옛 학습이 주위에 있음에도 불구하고, 소어가 새로운 올바른 해결책들을 학습할 수 있을 것을 요구한다. 이것을 하는 기법들은 개발되어 있다. (Laird, 1988). 그것들은 막다른 상태가 어떤 학습이 잘못되었기 때문에 모든 과거의 하위공간들이 의심되어야 한다는 피드백을 따르도록 강요하는 것과, 그 다음에 이 같이 새로운 막다른 상태에 대한 새로운 청크들을 학습하는 것을 포함한다. 이러한 기법들에 있어서도 결정 - 시간 무시를 사용하는 것이 완전한 해결책이 될 수는 없다. 정교화 단계는 계속해서 축적될 것이다. 오랜 기간 동안 존재한 유기체는 행위들을 제안하는 산출들과 더불어 그것들의 제안을 무효화하는 탐색 통제들을 안정적으로 축적할 것이다. 각 정교화 단계는 주어진 그 맥락에서 학습되었던 모든 나쁜 학습을 재현해야 할 것이다. 그러므로 이런 기제들은 나쁜 구조로부터 복구의 문제를 해결하는데, 그것들 자체로는 충분하지 않아 보인다.

이 문제를 해결하는데 여러 가지 가능한 접근방법이 있다. 첫 번째 것은 나쁜 구조를 걷어내 버리는 것이다. 만약 그것이 파내져서 버려진다면, 그것은 더 이상 주위에 존재하지 않을 것이다. 대부분의 인공적 학습 시스템들은 이런 방식으로 작동하는데, 이는 부분적으로 학습된 구조가 단순히 컴퓨터 기억에서의 자료 구조이기 때문이다. 그러나 그 같은 접근 방법에는 몇 가지 문제들이 있다. 좋은 것들이 나쁜 것들과 함께 버려질 수도 있다. 더 중요한 것은, 학습은 특정 맥락에서 발생하며 그러므로 버려져야 하는 학습이 분명하지 않을 수 있다는 것이다. 이것은 그 접근 방법이 작동될 수 없다는 것을 말하는 것이 아니라 단지 그것이 결함을 갖고 있음을 의미한다.

두 번째 접근 방법은 강화 strengthning 와 약화 weakening 의 과정에 의해서 학습을 조절하는 것이다. 그 견해에 따르면 영속적인 구조를 추가하는 것은 심각한 일이라는 것인데, 이는 그것이 오랫동안 주위에 존재할 것이기 때문이 아니라, 그것을 갖는 것이 유기체에게 이익이 되는지의 여부가 빨리 결정될 수 없기 때문이다. 그러므로 그 실행 commitment 은 느리게 진행되어야 하며 경험의 축적을 반영해야만 한다. 각 산출들과 연합된 가중치들은 이러한 실행을 만드는 자연스런 기제를 제공한다. 그 가중치는 산출이 만족되었을 때 점화될 것인가하는 확률을 지배한다. 그 산출에 대한 모든 긍정적 경험에 따라 가중치는 증가한다. 모든 부정적 경험에 따라 가중치는 감소한다. 실제로 지속적인 구조는 없는데, 이는 그것의 가중치가 감소해서 그 산출이 결코 다시는 촉발되지 못할 수도 있기 때문이다. 이 해결책은 그것을 권장하는 많은 것들을 가지고 있다. 그것은 선형-연산자 확률 학습이론 linear-operator stochastic learning theory (Bush & Mosteller, 1955) 까지 거슬러 올라가는 훌륭한 역사를 가지고 있다. 그것은 액트스타가 채택한 해결책이다 (Anderson, 1983). 그러나 그것은 몇 가지의 문제점들을 갖고 있다. 그것은 느린 획득에 의존하지만, 상황이 빠른 획득을 요구할 수도 있다. 실제로 그것은 학습을 수행에서 제한적인 역할을 하는 독특한 장기적 과정으로 취급한다. 그것은 또한 신용-할당 credit-assignment 문제를 일으킬 수도 있다.

세 번째 접근방법은 나쁜 구조가 다시는 촉발되지 않게 (거의 촉발되지 않게) 하기 위한 변별 기제를 만드는 것이다. 만약 시스템이 그 경로로 절대로 다시 내려가지 않는다면, 그 산출들은 점화될 가능성은 절대 없을 것이다. 그것은 언제나 성공적인 학습만 존재하는 환경에서 작동한다. 그것은 강화 접근 방법에 내장되어 있는 느린 적응을 회피하는데, 이는 일단 변별기제가 위치하면 사실상 과거의 나쁜 행동은 더 이상 존재하지 않고, 그러므로 어떠한 시간과 노력도 허비하지 않을 것이다.

그 곳에도 장애물이 있다. 이 해결책은 나쁜 구조의 상위 스트림 upstream 에 도달하는 방법이 있어야 한다는 것을 요구한다. 만약 시스템이 나쁜 학습을 또다시 마주칠 때까지 기다려야 한다면, 그것은 이미 오류-복구 양식에 있고 결정-시간 무시를 통과해야 한다. 그것은 나쁜 학습을 회피할 필요가 있는 것이지 나쁜 학습으로부터 복구하는 것은 아니다. 그러므로 일단 특정한 상황에서 어떤 산출들이 잘못 되었다는 것이 발견되고, 올바른 행위가 무엇인지 발견되고, 또 좋은 것과 나쁜 것을 변별하는 방법이 발견되어도, 잘못된 상황 이전에 선호되는 상황이 발생하도록 변별기제는 여전히 설치되어야만 한다. 그것이 문제인데, 이는 우리가 행동의 스트림 stream 에서가 아니라 어떤 기존의 정적 구조들에서 상위 스트림에 도달하는 것에 대해서는 이야기하지 않았기 때문이다.

이 문제에 접근하는 여러 대안들 중 소어에게 가장 자연스러운 것은 세 번째 대안인 상위 스트림 변별이다. 그것은 구조를 교란시키지 않기 때문에 자연스러운 경로다. 적출과 산출강화 모두는 구성에 대해 중요한 혼돈을 일으킬 것이다. 특히 적출은 사실상 소어에 대해서는 잘못된 것으로 보이는데, 소어에 있어서 청킹 정당화의 하나는 청킹이 이미 존재하는 것을 교체해서 간단하게 만든다는 것이다. 이미 존재하고 있는 것 (이것은 앞선 활동들로부터 만들어진 청크들) 을 제거하는 적출은 이 계획을 혼란시킨다. 또한 청크들은 그것들을 구성하기 위한 조건들과 행위들에 대해 충분히 알려져 있는 맥락에서 만들어진다. 소어가 산출을 적출할 때 그러한 지식은 가용적인 것이 하나도 없기 때문에, 그것은 그러한 행위를 위한 그리 안전한 맥락인 것 같아 보이지는 않는다.

2.3 변별에 의해 나쁜 구조를 회피하기

우리는 변별이 어떻게 작동될 수 있는지 확신하기 위해 오류복구에 이르는 변별 경로를 탐구하기를 원한다. 밝혀진 것처럼, 그것은 몇 가지의 흥미로운 기제들로 귀결된다. 그 핵심은 문제공간이 활동에 부과하는 상위 수준의 체제화를 활용하는 것, 즉 나쁜 학습을 포함한 거의 모든 활동은 특정한 문제공간에 포함되어 있다는 것을 활용하는 것이다. 즉 활동을 생성하는 산출들은 연산자이건 탐색통제이건, 문제 공간에 조건적이다. 그러므로 만약에 잘못된 문제공간으로부터 단지 그것들의 좋은 활동만을 저장하는 새로운 문제공간들이 만들어질 수 있다면, 나쁜 활동만 남겨질 수 있다. 문제공간들은 연산자들이나 상태들과 마찬가지로 선택되기 때문에, 상위 스트림을 변별하는 문제는 해결된다. 그러므로 만약 오래 되고 잘못된 문제 공간을 선호해 새롭고 올바른 문제공간이 선택되면, 변별은 최종적으로 만들어진다. 물론 이 배열에 대한 비용 —— 올바른 문제 공간을 선택하는 선호들 —— 은 있지만 이것은 고정적인 매우 작은 비용이다.

그림 7  소어가 어떻게 발전하는지에 대한 개관

실제로, 위에서 약술된 핵심적인 생각보다는 그 해결에 대해 매우 많은 것들이 있다. 그림 7 에 처리에 대한 개관이 제시되어 있다. 소어는 수많은 다른 문제 공간들에서 배회하는데, 문제 공간들의 흥미로운 측면들은 이러한 공간들이 수행하는 기능들과, 그리고 그것들이 서로 어떻게 관련되어 있는가 하는 점과 관련이 있다. 소어의 행동을 산출, 결정주기, 또는 연산자의 작은 크기로 보는 것은 너무나 미세한 조망이다. 이제는 행동의 단위가 문제공간의 사용이며, 분석은 문제 공간들의 패턴에 기초한다.

그림에서 각 삼각형은 하나의 문제 공간이며, 화살표는 하나의 공간이 다른 것의 하위 공간임을, 즉 화살표의 꼬리에 있는 공간에서의 막다른 상태를 통해 제기된 하위 공간임을 표시한다. 예를 들어, P 는 예측공간이다. 그것은 저울대가 왼쪽으로 기울어질지, 균형을 보일지, 또는 오른쪽으로 기울어질 것인지를 예측하는 예측 연산자들 prediction operators 을 포함한다. 소어는 P 공간에서 저울대를 예측하는 실제적인 과제를 수행한다. 모든 다른 공간들은 P 공간에서 시작하는 막다른 상태들로부터 제기된다. 그림은 3 개의 개별적인 시행들을 보여준다. 각 시행에서, 소어에게 특수한 저울대가 제시되며, 예측할 것이 요구된다. 그 연쇄에서 무엇이 발생하는지에 대한 개관을 살펴본 다음 되돌아와서 자세히 검토해 보자.

왼편 행에서 첫 번째 시행이 시작된다. 처음에 소어는 과제를 수행하기 위한 예측 연산자조차 갖고 있지 않다. 그러므로 그것은 스스로 예측 연산자를 만들어야만 한다. 소어에게는 그것이 옳은지 틀린지 알기 위한 피드백이 주어지지 않지만, 그것은 그 자신이 과제를 수행하도록, 즉 예측을 하도록 만들 수 있다. 소어는 그것이 한 것을 청크화하기 때문에, 소어는 그것에 대해서 어떤 지속적인 구조 (나중의 시행에서 그것은 틀릴 수도 있다) 를 얻을 것이다.

중간 행에서의 두 번째 시행은 즉시 첫 번째 시행에 뒤따른다. 소어에게 또 하나의 저울대가 제시되어지고, 그것에 대해 소어의 예측 (첫번째 시행에서 만들어진 연산자에 의해서 생성된) 은 틀린 것으로 밝혀진다. 소어에게 이 정보가 두 번째 행의 왼쪽 상단에 있는 P 공간에서의 피드백 연산자에 의해 제공된다. 소어는 이제 자신을 교정해야만 하며, 이 일을 성공할 때, 소어는 규칙 1 —— 그것은 단지 무게만을 보라고 말한다 —— 에서 작동한다. 소어는 이 규칙을 모든 저울대 배열에 적용할 것이다.

왼편 행에 있는 세 번째 시행은 두 번째 시행에 뒤따른다. 또다시 소어에게 저울대가 제시되고, 그것에 대해 소어의 예측 (규칙 1 을 포함하는 연산자에 의해 생성된) 은 틀린 것으로 밝혀진다. 또 다시, 소어는 이것을 세 번째 행의 왼쪽 상단에 있는 P 공간 (P₂ 라 불리는) 에서의 피드백 연산자를 통해 발견한다. 그러므로 소어는 틀린 것으로 밝혀진 사전 학습을 다루는 또 하나의 주기를 통과해야만 한다. 여기서의 성공은 소어가 규칙 2 —— 그것은 양 날개에서의 무게와 동일하지 않다면 무게에 반응하고 (규칙 1), 동일할 경우는 거리를 사용하라고 말한다 —— 의 수준에서 작동하도록 할 것이다. 소어는 이 예측 방식을 모든 저울대 배열에 적용할 것이다.

네 번째 시행은 제시되어 있지 않다. 그것은 세 번째 시행과 유사하다. 저울대 과제는 규칙 2 를 무효화하며, 그러므로 소어가 잘못 학습한 정보를 다루는 기회를 다시 한번 제공한다. 이 과제에서의 성공은 소어가 규칙 3 을 학습하도록 할 것이다. 소어는 그림에서 보여진 것과 같이 이 단계를 취한다.

그러나 소어는 규칙 4 로 가는 마지막 단계는 취하지 않는다. 그것이 그렇게 하지 않는 좋은 이유가 있다. 규칙 4 로 가는 이행은 실험적으로 보장된 것이 아니며, 사실상 경험적 학습에 의해서는 자발적으로 결코 발생하지 않을 것이다. 직접적으로 토크 torque 의 계산으로 이동하지 않으면서 저울대 과제에서 적합성을 향상시키는 많은 방법들이 있다. 규칙 3 은 추리자와 무게와 거리의 모든 교환에 대처할 수 있게 만들지는 못한다. 질적으로 수많은, 그리고 부분적으로는 수치적인 방식들이 상쇄의 어떤 측면들을 다루는 데 사용될 수 있으며, 인간들은 이와 같은 다른 중간단계 규칙들의 몇 가지를 보여준다. 이것은 특히 사실인데, 이는 실제로 사용된 저울대는 균일하게 떨어져 있는 4 개의 말뚝과 모두 똑같은 저울추를 갖고 있는 아주 단순한 것이기 때문이다. 그러므로 적절한 인지 이론에 기초하면, 소어는 직접적으로 토크의 계산을 학습해서는 안 된다. 그것은 여러 가지의 좀더 정교한 (프톨레아이소스적인 Ptolemaic 것조차) 방식들을 고안해야 한다. 그것은 분명히 저울대와 같은 놀이에서 토크의 개념을 고안하지는 않을 것이다. (주석 : 토크에 관해 학습한 대부분의 사람들은, 그들이 그것이 교육받았기 때문에, 그렇게 한다. 물론 애초의 교육받지 않은 학습사건이 있었지만, 이것은 과학적 발견의 특성 —— 반성, 관찰, 가설화, 실험 —— 을 갖고 있었다.)

이러한 개관을 갖고서 이번에 우리는 두 가지에 초점을 두고 그 그림을 다시 한번 검토할 수 있다 —— 첫째, 소어가 올바른 예측과 올바른 학습을 획득하는 문제를 어떻게 해결하는가. 둘째, 소어가 나쁜 학습으로부터 복구하는 문제를 어떻게 해결하는가. 두 문제는 서로 섞여있기 때문에, 소어가 수행하는 과제는 발달과 매우 유사하게 보이지는 않을 것이다. 우리는 마지막에서 이러한 활동 모두를 분해하려고 시도할 것이지만, 지금 우리는 완전한 행동을 다룰 것이다.

첫 번째 (왼편) 시행부터 다시 시작하자. 소어는 과제를 갖고 그것을 하는 연산자를 갖고 있지 않기 때문에 소어는 막다른 상태에 도달한다. 이것은 G 공간으로 귀결되며, 그 곳에서 소어는 연산자를 생성하려고 시도한다. 예측 연산자는 특정한 저울대를 부호화해야만 하며, 그 다음 왼쪽 날개의 부호화와 오른쪽 날개의 부호화를 비교하고, 그리고 나서 그 비교를 세 개의 예측들 중 하나를 선택하는 데 사용해야만 한다. 왼쪽으로 기운다, 균형이다, 오른쪽으로 기운다. 최종적이고 상호 배타적인 행위들의 이 집합은 과제의 정의에 의해 주어지며, 5 세 이상의 아동들은 그것을 약간의 지시와 상호작용에 의해 이해한다. 마찬가지로, 그들은 명시적으로 자세하게 설명되지는 않았지만, 두 날개들을 비교해야 한다는 것으로 이해한다. 오히려 그 상황의 대칭성과 최종적 선택 대안들 (내려감-왼쪽, 균형, 내려감-오른쪽) 의 본질이 그 과제의 이와 같은 측면에 대한 아동들의 이해를 설명해주는 것 같다. 그 상황의 부호화는 물론 단순히 인간들이 그들의 환경을 다루는 일반적인 방식의 일부이다. 그러므로 부호화 → 비교 → 선택의 지식은 P 공간의 연산자 안에 설치되어 있다.

연산자를 생성하려는 시도는 소어로 하여금 두 날개를 비교하기 위한 비교공간 (C) 으로 내려가게 한다. 비교공간은 실제적으로 비교를 한다. 청크를 얻는 것은 CU 라고 불리는 그것에 대한 구현 하위공간으로 내려갈 것을 요구한다. 이 초기의 시행에서 비교를 하는 것은 명확하다. 그리고 그 과제를 완성하는 것 이외에 소어를 안내하는 준거는 없다. 일단 비교가 존재하면, 소어에서의 문제는 그것을 세 개의 대안들중 하나에 적절한 반응으로서 연결시키는 것이다. 사실상, 소어는 그러한 세 개의 연산자들 간에 동점에 의한 막다른 상태를 얻게 되며, 그것은 선택 하위공간 (S) 으로 이르게 하며 그 곳에서 소어는 (그것을 안내할 지식이 없기 때문에) 아무것이나 하나를 선택한다. 그러나 이것은 적어도 그것에게 반응을 주며, 그것은 P 공간에서 그 반응을 한다. 이것이 첫 번째 시행의 끝이다. 피드백이 없기 때문에, 소어는 그것이 옳은지 틀린지 알지 못한다. 그러나 적어도 소어는 저울대 과제가 주어졌을 때 합법적인 방식으로 (세 개의 예측 중 하나로) 반응하는 것을 학습한다.

두 번째 시행이 발생한다. 외부 실험적 상황과 소어의 상호작용은 제시되어 있지 않다. 실제적인 소어의 실행에서 과제는 전적으로 P 공간에 투시된다. 제시된 저울대는 주의 연산자에 의해 받아들여지며, 소어는 예측 연산자를 적용하고, 그것은 시행 1 에서 반응을 생성하기 위해 만들어진 연산자를 사용한다. 그리고 실험자로부터 (산출로부터) 피드백이 받아들여진다. 소어는 이 외부 피드백 때문에 예측 연산자를 거부한다. 이제 소어는 주요한 연산자가 거부된 공간을 갖게 된다. 이것이 나쁜 공간이 취할 수 있는 하나의 형태이다. 소어는 여전히 반응할 필요가 있지만, 반응을 주는 것으로 제안된 연산자가 거부되었다. 그러므로 이제 그것은 새로운, 그리고 좀더 적절한 반응을 만들어낼 필요가 있다. 그것은 원래 또한 원래의 반응에 대해 선호적으로 새로운 반응을 선택할 수 있어야만 하며, 예전의 반응을 하나의 후보자로서 취급하지 않으면서 그렇게 할 필요가 있다. 요약하면, 우리는 상위 스트림을 변별하는 필요성에 대한 전형적인 예를 갖는다.

그 해결책의 본질은 나쁜 학습을 포함하는 옛 공간의 기능들을 인수하는, 그러나 나쁜 학습이 없이 인수할 새로운 문제공간을 구성하는 것이다. 그 과정은 올바로 반응하지 못한 것에 대한 피드백에 의해 발생한 P 공간에서의 막다른 상태로부터 시작한다. 이것은 새로운 예측 문제 공간을 생성하는 하위공간 (N) 으로 이루게 된다. 이것은 공간 P₂ 로 불릴 것이지만, P 공간으로부터 그것이 접근될 수 있도록 그것에 대한 적절한 이름을 만드는 것이 필요하다. 이것은 생성-이름 generate-name 공간 (NN) 에서 이루어진다.

P₂ 와 P, 이 두 문제 공간들은 부분적으로 AI 의 틀 시스템 frame system 에서의 전승 inheritance 과 유사한 방식으로 서로 연결되어 있다. 즉 P₂ 는 하나의 P 이다. 소어는 P₂ 로 들어가서 그것이 할 수 있는 한 오랫동안 그 곳에서 작동할 것이지만, 소어가 진행할 수 없을 때는 언제나 P 에서의 지식을 사용할 것이다. 막다른 상태가 발생할 때는 언제나 P₂ 에서 이 일이 발생할 것이다. 막다른 상태는 주어진 공간에서 일을 진행하기 위한 충분한 지식이 없다는 신호이다. 그러므로 P 공간은 P2 를 위한 지원 backup 공간으로서 기능을 한다. 그러므로 P2 를 만들어내기 위해 알려져야만 하는 것에 대한 문제는 없다 —— 만약 P2 가 적절한 지식을 갖고 있지 않다면 무엇을 할 것인지 찾기 위해서 P 로 들어가야 한다는 것을 제외하고는 정말로 아무 문제도 없다.

생성되었을 때, P₂ 는 비어 있는 문제 공간이다. 결과적으로 실제적 모든 문제해결은 처음에는 P 공간에서 일어난다. 그러나 (P₂ 로부터의) 막다른 상태가 P 공간에서 해결될 때는 언제나 청크가 만들어지고, 그것은 이 해결책을 P₂ 공간으로 전이시킨다. 이런 일이 생기는 이유는 P 공간이 P₂ 공간에서의 막다른 상태를 해결하기 위한 하위공간이기 때문이다. 다음번에는 P₂ 에서 그 특정한 막다른 상태가 발생하지 않을 것이며, 그 대신 행동은 P 공간에의 참조 없이 P₂ 에서 진행될 것이다. 그러므로 점진적으로 P 공간에서의 지식이 P₂  공간으로 전이된다. 물론 P₂ 공간에서 실제로 발생한 문제에 대한 해결책인 지식만이 전이된다. 그러므로 P 에서 나쁜 학습과 관련된 여러 가지 제안들과 거부들은 전이되지 않는다. P 에서의 거부들이 그것을 처리한다.

P 에 대한 P₂ 의 관계를 전승 위계처럼 유추하는 것은 몇 가지 측면들에 매우 적합하다 —— P₂ 공간은 수정된 P 공간이다. 그리고 우리가 이제 보게 되겠지만, 확장된 위계가 만들어질 수 있다. 그러나 그 유추는 또한 잘못 인도하기도 한다. 첫째, 대부분은 단순히 귀찮은 것이지만, 상향 up 과 하향 down 의 언어가 뒤바뀌었다. 전승위계에서는 어떤 것이 P₂ 로부터 P 로 상향 이동한다. 그러나 막다른 상태의 위계에서는 어떤 것이 P₂ 로부터 P 로 하향 이동한다 (우리는 P₂ 로부터 P 로 하향 이동한다고 말할 것이다). 둘째, 여과기능 filtering 이 있다 —— 청킹에 의해 모든 것들이 P₂ 로 투입되지는 않는다. 사실상,그 기제의 전반적인 목적은 P 공간의 어떤 측면들 (나쁜 학습) 을 여과시켜 버리는 것이다. 여과기능은 문제해결과 청킹의 자연스런 과정들에 의해서 달성되는데, 그것들은 P₂ 공간에 투입되는 것들이 P₂ 가 만들어지도록 한 과제들에 대해 기능적으로 되게끔 만든다. 셋째, 위계의 원래 요소들로부터 좀더 최근의 요소들로 정보의 자동적인 이동이 있다. 그러나 전승에서의 지식은 원래의 요소에 남아 있다. 이러한 차이들은 전승의 목적은 시간을 조금 더 사용하는 대가로 공간을 절약하고, 단지 한 장소에 지식을 저장함으로써 통제를 중앙에 집중시키는 것이다. 반면에 P₂ - P 위계의 목적은 공간을 조금 더 사용하는 대가로, 시간을 절약하고 나쁜 요소들의 처리를 회피하는 것이다.

이러한 전승과 유사한 전체 기제는 막다른 상태와 청킹에 의해서 발생한다. 추가적인 기제들이 포함되지 않는다. 막다른 상태들과 청크들은 이 과제를 위한 합당한 특성들 (여과 기능) 을 가지고 있다. 그것들은 그 과제를 수행하기 위해 모양이 변형되지 않는다.

그림 7 의 문제-공간-수준 흔적으로 되돌아 와서, 두 번째 시행은 두 번째 행들에 제시되어 있다 (둘 모두 그림의 중간에 있다). 왼쪽 것 (이것은 우리가 바로 전에 살펴보았던 것이다) 은 P₂ 를 구성한다. 오른쪽 것은 새로운 예측 연산자를 구성함으로써 새로운 반응을 만들기 위해 P₂ 를 사용한다. 상단에서 우리는 막다른 상태에 의해서 P 공간에 이르게 되는 P₂ 공간을 볼 수 있다. 실제 두 공간 사이에는 한 번 이상의 왕복이 있다. 그 과제는 새로운 연산자를 생성하는 것이고, 그것은 실행 1 에서 발생했던 G 공간으로 이르게 된다. 그러나 G 공간은 원래의 연산자를 생성하도록 학습했었다. 그러므로 이 연산자를 거부하는 것 —— 즉 부적절한 연산자를 생성하지 않기 위해서 —— 은 가능하지만, 새로운 생성-연산자 공간, G₂ 를 획득하는 것이 필요한데, G₂ 는 P₂ 가 P 공간에 대하여 갖는 관계와 동일한 관계를 G 공간에 대하여 가질 것이다. 그리고 사실상 G 공간에 의해 지지되는 G₂ 공간을 생성하기 위해 G 공간에서 N 공간으로 또 NN 공간으로의 전체 패턴이 반복된다. 이제 G₂ 공간에서 작동함으로써, 그 과제 요건을 만족시키는 새롭고 적합한 연산자가 구성된다. 무엇이 적합한 반응인가에 대한 정보를 피드백이 제공하기 때문에 이것은 어렵지 않다. 그것은 비교 정보를 올바른 예측 반응 (세 개중에 올바른 것) 과 연결시키는 것에 대한 물음이다. 이 시점에서, 이제 소어는 본질적으로 무게만을 고려하는 규칙 1 의 수준에서 작동한다.

소어는 세 번째 시행에 도달한다. 동일한 상황이 반복된다 (실험자가 그것을 그렇게 배열했기 때문에). (시행 2 에서 만들어진) 예측 연산자는 저울대 과제에 대하여 틀린 반응을 만들고 이것은 실험자로부터의 피드백에 의해 지적된다. P₂ 에서 N 으로 또 NN 으로의 이제는 친숙한 패턴이 발생해서 P₂ 에 의해 지지를 받는 P₃ 라는 새로운 문제공간을 생성한다. 이제 예측 공간들이 3 단계 위계가 있다. P₃ 에서 시작해서 새로운 예측 연산자를 얻는 것은 소어로 하여금 P₂ 로 내려가게 하며, 그것은 G₂ 로 이르게 된다. (주석 : 그 경로는 G₂ 에 도달하기 위해 P₃ 에서 P₂ 로, 그리고 P 로 이동해야 한다고 생각될 수도 있지만, P₂ 에서 G₂ 로의 직접적인 연결이 시행 2 에서 만들어진 청크들 중 하나에 의해서 만들어지는 것으로 밝혀진다. 왜 전승이 그 직접적인 부분이 작동하는가, 왜 소어는 증가하는 위계의 바닥까지 —— P_n, P_n-1 … P₁ P —— 계속 작동해야 할 필요가 없는가에 대한 이야기는 이 해설에 대해서 너무나 구체적인 것이다.) G₂ 에서 새로운 어려움이 제기되는데, 즉 단순히 저울대의 비교-기술 comparison-description 이 반응과 연결되는 방법을 변경하는 것으로는 만족스러운 새로운 연산자를 만들 수 있는 방법이 없다. 그러므로 새로운 연산자가 구성될 수 없다. 이것은 시행 2 에서의 문제가 아닌데, 시행 2 에서 어려움은 사전 연산자가 왼편 날개에 무게가 적다는 것이 왼쪽으로 내려감을 의미한다고 말하는 것이었다. 시행 3 에서 실험자는 거리가 관련된 차원이 되도록 과제를 배열했지만, 여전히 사용 중인 개념은 단지 무게만을 포함한다. 그러므로 이 수준에서는 아무것도 행해질 수 없다.

이 막다른 상태는 변별공간 (D) 에 이르게 된다. 비교와 부호화 과정들은 모두 추가적인 변별의 출처들이 된다. 소어는 먼저 새로운 비교를 만들려고 시도한다 (왼쪽 하위 행의 G₂ 에서 C 로, 그리고 CU 로). 그러나 이것은 실패하는데, 이는 소어의 초기의 부호화는 단지 무게만 포함하며, 양쪽 날개에서의 무게는 동일하지만 거리가 다르기 때문이다. 그 다음 소어는 그것의 부호화를 증대시키려고 시도한다. 부호화 공간 (E) 은 측정을 하고 실제적인 저울대의 특질들에 주목하는 연산자들의 집단을 갖고 있다. 그러므로 그것은 저울대의 새로운 기술들을 만든다. 그것은 항상 기존의 것을 지우고 다시 기술을 만드는 것이 아니라, 그것이 이미 가지고 있는 기술에 특질들을 추가하려고 시도한다. 현 사례에서, 아동들은 (그들이 능숙하게 하는 많은 과제들로부터) 이미 거리에 대해서 알고 있다. 문제는, 부호화 공간에 가용적인 연산자들의 집합 안에 거리가 포함되어 있음에도 불구하고 거리가 현 상황에 관련이 있는 것으로 촉발되지 않았다는 것이다. 특수한 말뚝을, 또는 저울추의 색깔을 (셈의 용이성을 위해 시글러의 실험에서 그것들은 흰색과 검은색으로 번갈아 제시되었다), 또는 저울추의 수 (아동들은 실험에서 발생하는 하나, 둘, 그리고 셋의 작은 수들을 잘 알고 있다) 를 주시하는 능력과 같은 다른 연산자들도 역시 그 곳에 있다.

그림에서 예시된 사례에서, 거리는 관련된 추가적인 부호화로서 곧바로 선택된다. 거리에 기초한 부호화가 주어지면, 유용한 비교 연산자를 구성하려는 또 하나의 시도가 작동한다 (오른편 하위 행, G₂ - C - CU). 이것은 수용 가능한 예측 연산자에 이르게 되며 (G2 의 결과), 그리고 이 저울대 과제에서 성공적인 수행으로 귀결된다. 소어는 이제 규칙 2, 즉 만약 무게가 같다면 거리를 변별하라는 개념을 획득했다. 피드백이 적절한 정보 (이것은 첫 번째 시행에서는 제공되지 않았었다) 를 제공하기 때문에, 소어는 비교 - 기술을 올바른 예측으로 할당한다 (거리가 더 먼 날개가 내려간다).

그림 8  소어가 어떻게 발전하는가 : 상세히 보기 (수준 1 에서 수준 2 로)

동일한 기본적 방략이 그림 7 에는 제시되지 않은 4 번째 시행에서도 다시 한번 작동한다. 그 대신, 그림 8 은 수준 1 에서 수준 2 로 이동하는 세 번째 시행의 한 수준 위의 자세한 사항을 보여준다. 대부분의 개별적 공간에서의 경로들이 제시되었고, 막다른 상태들은 명칭이 붙여졌다. P₃ 공간과 P₂ 공간 사이의 다중의 왕복과 같은 몇몇 가지들은 여기서 좀더 명시적으로 보일 수 있다. 또한 특수한 청크들 (위쪽을 향하는 - 일소하는 두꺼운 화살표들) 도 표시되었다. 실제로 그 상황은 앞의 시행들과는 매우 다른 것으로 밝혀진다. P₃ 공간은 잘 작동하므로, 새로운 P₄ 공간을 발전시킬 필요는 없다. 이것은 시행 2 와 시행 3 에서의 나쁜 학습이 P₂ 에 남아 있기 때문이다. 그러므로, P₃ 은 올바르게 남아있고, 다음의 연산자를 발전시키는 데 사용될 수 있다. 또한 규칙 2 에서 규칙 3 으로의 이동은 부호화에 새로운 추가물을 요구하지 않으며, 단지 비교에 대하여 추가적인 정교화만을 요구한다.

단순성을 위하여 가장 직접적인 성공의 사례가 제시되었다. 만약, 우연히 부호화되어야 할 어떤 다른 추가물 (예컨대, 말뚝의 색깔에 관해) 이 만들어진다면, 만족스러운 개념이 만들어질 수가 없기 때문에, 연산자-창조 operator-creation 행의 G₂-C-CU 를 통과하는 또 하나의 루프가 있을 것이다. 만약 또 다시 우연히 이 특정한 과제에 대한 변별 특질을 찾아진다면, 소어는 그것을 가지고 진행할 것이고 또 하나의 시행은 그것의 부적절성을 보여주기 위해서 요구된 것이다. 그러므로 우리가 해 오고 있는 것은 성공적인 변경의 기제를 통하여 추적하는 것이지 실제 실험시행들의 연쇄에서 아동이 행하는 처리과정에 대한 모의실험을 통해 추적하는 것은 아니다.

이 예는 우리가 통합인지이론으로서의 소어의 역동적인 범위를 주목할 수 있도록 허용한다. 우리는 3 장에서 출발한 인지적 시간대의 맨 아래에서부터 많은 추상적 상위수준들로 이동해왔다. 산출들은 기본적 기호, 그리고 기억-접근 수준에 있고, 결정주기는 그 수준 위의 수준에 있으며, 초보적 연산자들은 그 수준 위의 수준에 있다. 우리는 소어를 이 마지막 수준, 즉시적 반응 수준 (5 장) 에 적용했었다. 현재의 분석에서 우리는 단순히 문제공간의 수준으로 상향 이동해서, 그곳에서 연산자 적용들의 연쇄들을 검토하는 것이 아니라, 공간에서의 모든 연산자들을 함께 모아서 그것들 모두를 공간에서의 활동으로 취급하는 수준으로 상향 이동한 것이다. 사실상, 우리는 또 하나의 추상화 수준으로 상향 이동하기 시작했는데, 그 곳에서는 문제-공간 촉발들의 패턴이 중요하다 —— 공간 (X) 에서 실패하고, 그 공간의 새로운 수정판 (X') 을 만들어내어 확립하며, 만들어진 공간 (X') 에 대해 원래공간 (X) 은 지원공간으로서의 역할을 하는 X-N-NN-X'-X 의 패턴. 이 패턴은 그림 7 에서 세 번 발생하는 데, P 에 대해 두 번, 그리고 G 에 대하여 한 번 발생한다. 그것은 매우 긴 시간 —— 현재 사례에서, ~50 개의 연산자들 —— 을 소요하는 것은 아니지만, 그것은 상위-차수의 규칙성들의 측정을 행동에게 전달한다.

이 과제에서 소어 행동의 제시는 매우 추상적이었지만, 실제의 분석은 전혀 추상적이지 않았다. 산출들에 이르기까지의 모든 상세 사항들이 그림 7 의 바닥 아래에서 진행된다. 그러므로 여기에서의 상황은 우리가 모든 분석을 추상적인 기능적 수준에서 수행했던 즉시적 - 반응 행동에서 소개된 기법과는 차이가 있다. 여기에서는, 아직 그러한 추상적 분석적 기법이 불가능하다. 단지 완전한 모의실험을 통해서만 무엇이 발생할 것인지에 대한 확신을 가질 수 있다. 물론 이것도 항상 사실은 아니다. 패턴들이 발달함에 따라 무엇이 그것들을 발생시키며, 그리고 그것들의 산출물들이 무엇이 될 것인지가 분명해질 수 있고, 그것들을 추상화하는 방법을 찾을 수도 있다.

2.4 소어와 발달에 관한 숙고

발달에 대한 이 분석에서 무엇이 달성되었는지 숙고해 보자. 가장 중요한 것은 소어가 실제적인 이행 기제를 실증했다는 것이다. 그것은 실제적으로 두 지점들에서, 즉 규칙 1 의 수준에서 규칙 2 의 수준으로, 또 규칙 3 의 수준으로의 이행을 만들었다. 이 이행기제는 여러 가지 중요한 특성들을 지니고 있다. 그것은 이 모든 것을 청킹에 의해 달성하므로, 그것은 분명히 규칙적 학습의 예이다 —— 발달의 시간 척도의 관점에서는 단기적 학습의 예. 소어는 새로운 부호화와 새로운 비교를 모두 학습한다. 그 연구는 부호화와 비교 모두와 관련해서는 다소 절단된 것이었지만, 과정들이 있었고 그것들은 적절한 유형의 새로운 과정들을 생성해냈다.

발달은 나쁜 예측들에 대한 반응으로 외부적 출처 (여기서는 실험자) 로부터의 피드백에 의해서 안내된다. 소어는 옛 오류를 다시 발생시키기 전에 변별하는 능력을 만들어냄으로써 오류로부터 복구한다. 소어는 문제공간들을 개정함으로써 그렇게 한다. 이 해결책은 소어 구성의 수정 없이 달성된 점이 주목할 만한다. 자료 청킹에서와 같이 우리는 단순히 기존의 구성에 귀 기울임으로써 흥미로운 기제들에 이르게 되었다. 그림 7 과 8 에서 약술된 그 해결책은 복잡해 보인다. 그러나 우리에게는 개관이 주어졌기 때문에, 그것은 부분적으로는 보는 사람의 관점에 있는 것이다. 시스템의 관점에서 보면, 그것은 국소적 고려사항에 따라 막다른 상태에 단순히 반응하는 것이다. 예를 들어, 소어가 문제공간에 있고, 예측-연산자를 생성하려고 시도하고, 충분한 지식을 얻는 데 실패할 때 사전의 유사한 상황으로 되돌아가는 것은 국소적 반응이며, 그 당시에는 합당한 반응이다. 더 나아가, 현재의 문제를 해결하기 위해 단순 암기에 의해서 사전 해결책을 단순히 채택하는 것이 아니라, 사전 상황으로 돌아가서 해결을 시도하는 것은 자연스러운 것처럼 보인다. 이러한 모든 것들은 문제 공간들의 개정과 함께 진행되는 것과 일치한다.

우리는 여기서 그것을 이용하고자 했던 것은 아니지만, 또다시 이 모든 것들이 통합이론으로서의 소어 안에서 발생한다는 것을 기억하는 것은 유용하다. 결과적으로, 일반적인 심리학적 가능성은 이 상황으로 옮겨와서 이행기제의 이 이론에 대한 일반적인 토대로서의 역할을 한다. 그것은 또한 이 이론을 검사하는 데 사용되는 많은 특수한 제약들을 제공하는 역할을 하며, 그 이론이 인지심리학의 매우 원거리에 있는 부분들로부터 나온 증거를 직면하도록 한다.

마지막으로 딜레마와 그 양끝으로 다시 되돌아가자. 소어로부터 제기된 해결책은 분명히 한쪽 끝을 선호한다 —— 발달은 학습에 의해 발생한다. 그렇다면 발달이 왜 그렇게 오래 소요되는가라는 연관된 질문에 대해서는 어떤가? 내가 생각하기에, 그 답은 3 개의 부분으로 구성되어 있는 것 같다 —— 세 개의 이유들이 결합해서 아동들이 발달을 완성하는 데 소요되는 시간을 증가시킨다.

첫째, 아동들은 특수한 과제에 대해 사용할 수 있는 오직 제한된 시간만을 가지고 있다. 아동들은 그들의 삶에서 해야 할 것들을 많이 갖고 있다. 그들은 저울대 과제를 수행하는 데 몇 개월씩 소비하지는 않는다. 말하자면, 발달을 요구하는 행동의 세계는 엄청난 부피를 차지하고 있으며, 결과적으로, 그것의 어느 한 조각은 비교적 느리게 움직인다. 더 나아가, 발달은 아동들의 측면에서는 의도적인 것이 아니다. 그들은 발달이 일어나도록 하기 위한 방략을 갖고 있지 않다 (때때로 그들의 부모나 선생님들은 가지고 있지만). 발달은 그저 발생하는 어떤 것이다. 이것은 소어에 의해서 (또는 어떤 다른 이론에 의해서) 제안된 것 같은 발달의 자세한 기제들과는 독립적인 것이지만, 그것은 발달의 분명히 느린 속도에 대한 하나의 이유이다. 둘째, 그림 8 - 7 에서 밝혀진 것처럼 그 과정의 본질은 매우 복잡하다. 사실 학습은 그렇게 오래 걸리지는 않는다. 앞에서 보았듯이, 소어는 문제 공간들을 통해 매우 빠르게 이동할 수 있다. 그러나 과정들의 합성된 특성 —— 전체에 개입하는 다른 활동들의 수 —— 은 단순히 합쳐져서 발달의 긴 기간을 이룬다. 오류에 대한 자세한 이론 없이도 여기서 제시된 이행 연쇄가 어떤 특정한 시행에서 길을 잃을 수 있는 수많은 방식들이 존재한다는 것을 알 수 있다. 일반적으로 단지 비교 기제들은 재학습이 새로운 학습보다 한 차수 (~10) 가 더 느릴 것이라는 것을 함의할 것이다. 발달은 재학습의 원형적인 예인데, 이는 반응의 사전양식들이 부적절한 것으로 보여야 하며, 더 좋은 행동에 의해서 교체되어야만 하기 때문이다.

셋째, 청크들은 그것들의 본질상 특수화된 것이다. 만약 소어가 특이하고 세세한 사항에 주의를 주도록 하는 표상들을 사용한다면, 소어는 조건들에 이러한 세세한 사항들을 포함하는 청크들을 만들 것이다. 이러한 청크들은 분명히 같은 상황들에서도 촉발되지 않을 것이다.이것은 기술 학습의 최소 전이에 대한 일반적인 요점의 수정판이다. 발달의 관점에서 보면, 특수화는 시스템은 항상 학습될 수 있지만 학습의 대부분은, 캡슐화가 된다는 것을 의미한다. 그러므로 발달적으로는 아무것도 발생하지 않는다. 아동이 특정한 능력을 학습하는 올바른 방법을 우연히 찾아내고, 궁극적으로 그 지식을 새로운 상황에 전이시킬 수 있기까지는 오랜 시간이 걸린다. 이 가설은 실험자가 최종적으로 발달을 의도적으로 발생시키는 데 있어서 성공적으로 달성하는 방법, 즉 학습상황들을 매우 신중하게 배열하고 그것들에 강력하게 초점을 맞춤으로써 달성하는 것과 일치하는 것이다.

이 세 번째 이유는 또한 첫 번째 이유, 즉 만약 학습이 그것의 전이 특성에서 비교적 폭이 좁다면, 아동의 관점에서 세계는 장소들의 매우 큰 집합처럼 보이며, 이들 장소들 각각은 자신들의 학습시간의 할당량을 요구한다는 것을 강화시켜준다.

다른 한편, 만약 전이가 일반적으로 강력하다면, 세계는 학습 - 일반적인 매우 더 작은 장소가 될 것이고 그것의 각 부분을 학습하는 데 더 많은 시간이 가용적일 것이다.

이러한 견해는 왜 발달이 오래 걸리는지에 관한 단순한 사변적 가설들이다. 한계선을 따라간 이 장에서의 우리의 소망이 단지 통합인지이론 (여기서는 소어) 이 이론의 핵심으로부터 멀리 떨어져 있는 행동의 영역에 접근할 수 있다는 것을 그럴 듯하게 만드는 것이라고 한다면, 그러한 견해는 타당할 수 있다. 이 능력은 여기서 충분히 실증되었다. 사실 발달이론에 있어서 이행 기제들의 중심성과 그것들에 대한 필요성의 인식에도 불구하고 이행 기제들이 제공되지 않는 시대에, 우리는 실제적으로 조금은 앞으로 멀리 나갔다 —— 발달적 이행 기제에 대한 실행 가능한 견해를 제공한다.

3. 생물학적 시간대

소어의 한계선에서의 두 지점들 —— 언어와 발달 —— 에 대해 우리는 소어가 그것들에 접근하는 방법에 대한 강력한 진로를 지적할 정도로 대담했었다. 다른 지점들에 대해서 우리는 더 간략한 논의로 만족해야만 한다. 우리는 실제로 한계선을 따라가고 있고 앞으로의 영역에 대한 지도는 그려져 있지 않다.

한계선 바로 밑의 생물학적 시간대에 관련해, 우리는 이미 이 책에서 절대적으로 중요한 한 걸음을 내딛었다. 우리는 정보처리 수준의 시간적 척도를 밝혀냈다 —— ~10 ms 에서의 기호적 접근, ~ ~100 ms 에서의 최소의 숙고 (외부 환경과의 가장 빠른 상호작용을 제공할 수 있는), ~ ~1 초에서의 단순한 연산자들, 그리고 ~ ~10 초에서의 가장 빠른 목표 만족. 이러한 대응은 소어와는 독립적인 것이다. 그것은 자연에 대한 아주 일반적인 고려사항들과 신경기술의 시간제약들, 인지행동의 본질, 그리고 환경에 대한 행동은 신경기술보다 시스템 수준이 두 단계 위에 있는 ~ ~1 초에서 시작된다는, 인지에 대한 실시간 제약이라고 우리가 부르는 것에서부터 생성되었다. 소어는 이러한 대응에 적합하다 (그림 4 - 23). 인지의 모든 다른 정보처리 이론들도 역시 그래야만 한다.

정보처리 심리학의 역사를 통해, 그것의 수사학의 하나의 중요한 요소는 그것이 뇌의 구조에 기초하고 있는 것이 아니라는 것이다. 때때로 이런 주장은 단지 이론적으로 숨쉴 여유를 제공하기 위해서 채택된 회의론적 견해를 반영했다. 때때로 그것은 기능적 자율성에 대한 찬성론이었다. 내가 생각하기에, 그것이 그 시대에서는 중요한 입장이었고 올바른 것이었다 —— 분명히, 나는 다른 사람들만큼 그것에 참여했었다. 그 시대가 이제는 끝나려 한다고 나는 생각하며, 3 장은 그것의 소멸에 대한 나의 기여를 대표한다. 물론 소멸을 하나의 분석으로부터 얻어진 결론은 아니다. 생물학적 시간대에 대한 우리의 지식은 밀리초 ms 에서 행동에까지 이르는 시간적 공간에서, 무엇이 진행되는가에 관한 전체적 개요에 대해 확신을 높여주는 과학적 견실성을 보여주기 시작했기 때문에, 정보처리는 더 이상 뇌 구조와 떨어져 있을 수는 없다. 그러한 ~ ~3, 000 개의 행동적 규칙성들 —— 또는 적어도 즉시적 행동의 시간적 한계들에 최대로 가까워지도록 압력을 가하는 그것들의 부분집합 —— 도 예전 견해의 거부에 역시 기여한다. 나에게 그 소멸은 확실해 보인다. 커다란 이득 —— 통합이론을 만드는데 어느 즉각적인 성공과는 독립적으로 —— 은 우리가 정보처리를 좀더 깊이 검토할 때 많은 추가적인 제약들이 사용될 수 있다는 것이다. 그러나 그것은 그것을 너무 추상적으로 제시한다. 커다란 이득은 우리가 최종적으로 생물학과 심리학간의 갈라진 틈을 10 차선의 고속도로와 연결시키는 것이다.

신경과학과 인지심리학 사이에 증가된 연결의 한 가지 주요한 표현은 연결주의 connectionism 이다. 내가 아는 바로는, 제리 펠드먼은 새로운 연결주의 new connectionism (Feldman, 1979) 라는 용어 사용에 있어서, 두 가지의 의미를 마음 속에 갖고 있다 —— 신경망의 연결성 뿐 아니라 뇌와 행동간의 궁극적으로 달성되는 좀더 긴밀한 연결. 이제 내가 생각하는 소어와 연결주의 (McClelland, Rumelhart, & the PDP Research Group, 1986 ; Rumelhart, McClelland, & PDP Research Group, 1986) 간의 관계성에 대해서 언급해 보자.

우리는 연결주의의 세 가지 측면들을 구별할 필요가 있다. 물론 이것들이 모든 측면들은 아니다. 첫째, 연결주의는 특정한 신경과 유사한 계산적 기술에 관여한다. 간단히 말하면, 이 기술은 행동을 위한 역치를 갖고 있는 흥분적 - 억제적 총화 연결망으로 구성되어 있다. 그리고 학습을 위한 경험에 의해서 가중치들 또는 역치들을 조절한다. 소위 그러한 <신경 연결망 neural networks> 은 연산에 있어서 자연히 병렬적이고 매우 많은 수의 요소들로 구성되어 있다 —— 그러므로 연결주의자들이 항상 말하는 대규모 병렬주의 massive parallelism 이다. 이것이 생물학적 신경 회로 기술의 모형으로서 얼마나 현실적인지는 불명확하다. 사실상, 그것의 이상화와 수준에서의 오대응 mismatch (기본적으로, 신경-수준 모형이 신경-회로-수준 시스템을 포함하기 위해서 확장되어진다) 은 그런 노력을 일반적 동적 시스템들의 연구로 전환시키길 원하는, 연결주의 안에서의 목소리를 내는 하위 집단을 발생시켰다 (Smolensky, 1988). 그럼에도 불구하고, 그것은 인지적 시간대에 대한 기반으로서 취급될 수 있는 많은 다른 기초적인 기술들에 비해 분명히 더욱 현실적인 모형이다. 특히 그것은 대규모 병렬주의, 고정된 연결성 연결망, 그리고 연속적인 매체를 실현시키며, 이것들 모두는 중요해 보인다.

둘째, 연결주의는 그 기술 technology 에 의해서 수행되는 것이 자연스럽게 여겨지는 특정한 계산 집합에 관심이 있다. 어느 정도 일반적인 어떠한 계산적 기술이라도 알고리듬들의 폭넓은 범위를 실현하는 데 사용될 수 있다. 연결주의에서의 초점은 평형 해결책들 equilibrium solutions 을 찾는 주요한 방법으로서 언덕 오르기를 갖고 있는 제약 - 만족 시스템들에 있다. 지식이 연결망에 어떻게 부호화되는지에 대한 매우 근본적인 차이점들, 즉 망에서의 각 마디가 의미적으로 의미가 있는 개념들에 대응하는 지점 표상 point representation 과, 그리고 각 마디가 많은 개념들에 참여하고, 그러므로 각 개념들을 많은 마디들에 퍼져 있는 분산 표상 distributed representations 의 차이점들이 있는 경우에서조차 이 초점을 지속된다. 현재 집중적으로 발전하고 있는 후진-전파 back-propagation 모형처럼, 학습에 사용되는 알고리듬에는 많은 변형이 있지만, 이것은 그 분야가 올바른 특성들을 갖고 있는 학습방식들을 여전히 탐색하고 있기 때문이다.

셋째, 연결주의는 신경 연결망을 인간 인지에 대해 중요하다고 여겨지는 특정한 종류의 능력들 powers 을 제공하는 자연적 방법인 것으로 보고 있다. 연결주의는 현재 서로 다른 견해들을 갖고 있는 하위집단들을 갖고 있을 정도로 충분히 큰 사회운동이기 때문에, 그러한 능력들이 여러 개가 있고 모든 연결주의자들이 각 능력에 동일한 중요성을 할당하는 것은 아니다. 더 나아가, 이러한 실제 능력들의 본질에 대해서 일치할 필요성은 없는데, 이는 연결주의적 신경 연결망이 뇌와 같은 계산들을 달성하며, 그러므로 인지가 자동적으로 보여주는 어떤 능력들이라도 제공할 것이라는 상향적 입장을 채택하는 것이 가능하기 때문이다. 그럼에도 불구하고, AI 에서 계속해서 그랬던 것과 같이 연결주의에서도 강력한 기능주의자의 작용이 있다. 인간들은 믿기 힘들 정도의 유연한 지적 능력을 보여주며, 지적 능력은 일종의 계산적 체제화에 의해서 성취되어야만 한다. 올바른 종류의 능력과 유연성이 주어진 계산적 기술 (여기서는, 연결주의적 신경 연결망) 에 의해 제공되는 것을 보여주는 것은 뇌와 마음의 본질을 발견하는 주요한 방법이다.

아마, 연결주의 연결망이 제공하는 것으로 가장 보편적으로 여겨지는 인지적 능력은 지능적 행위자에 의한 프로그램의 작성을 요구하지 않고, 과제들을 수행함으로써 과제 - 적절한 방식으로 조직화되어가는 능력이다. 연결주의자의 신경 연결망은 가중치의 조절에 의한 연속적인 학습을 통해 이것을 보여준다. 중요하다고 보이는 또 하나의 인지적 능력은 약한 weak 또는 부드러운 soft 제약들의 매우 큰 시스템들에 대한 해결책을 찾는 것이다. 그러므로 인지행동에 침범하는 매우 많은 영향들은 행동의 각 실례에서 모두 사용되는 것 같다. 연결주의적 신경망은 이것을 보여주는데, 이는 평형, 즉 전체 연결망을 반영하는 최종적 안정상태에 도달할 때까지 활성화는 동시에 연결망 전체에 흘러가기 때문이다. 세 번째 인지적 능력은 이산적인 것이라기보다는 점진적인 모든 과정들에 대한 능력이다. 연결주의 신경망은 활성화라는 매체가 연속적이며 양적이기 때문에 이것을 자연스럽게 보여준다. 이 세 번째 능력의 중요성은 인간 인지의 본질적인 것처럼 매우 강하게 느껴진다. 이것의 반대편은 인간경험에 대한 매체로서의 이산적이고 기호적 구조들에 대한 깊은 불신과 의혹이다 —— 그것은 때때로 거의 감정적 반감에까지 이른 것 같기도 하다.

그렇다면, 소어는 이러한 세 가지 측면들과 관련해서 어떤 입장을 취하는가? 첫 번째 것에 대해, 소어는 그림 3 - 9 의 시간 제약들 안의 신경적 기술들에서 실현 가능한 것으로 명백하게 의도된다. 이것은 현재의 상태에서 전적으로 불가능한 것처럼 보이지 않는다. 널리 퍼져 있기는 하지만, 인지의 기호적 - 시스템 모형들은 어쨌든지 순차적이기 대문에 뇌의 체계화와 연산의 속도에 조화될 수 없다는 견해는 단순히 잘못된 것이다. 나는 이 제약에 주의하기 위해 이 책에서 좀더 신중했었다. 하나의 장 전체가 그것에 대해 할애되었다. 물론 소어에도 대규모적인 병렬적 측면들이 있다. 산출 시스템들은 대규모적인 병렬적 재인 - 기억 시스템을 형성한다. 그러나 산출 시스템들은 기호적 시스템, 그리고 규칙 - 기반적 행동의 전형처럼 자주 취급되는 것처럼 보이지만, 산출 시스템들은 과거에 항상 병렬적이었던 것보다 더 병렬적인 것은 아니다. 여기에는 산출 시스템들이 원칙적으로 의미하는 것과 기호적 시스템들에 반대하는 수사법에 의해 산출 시스템들에 부여된 역할간의 작은 충돌 이상의 것이 있다.

두 번째 측면에 관련해서, 소어가 수행을 위한 중앙 계산들은 대응과 재인의 계산이다. 대응은 제약만족과 실제적인 관계를 갖고 잇지만, 그것은 매우 특수화되어 있는 것처럼 보인다. 특히 부분들이 어떻게 대응되어야 한다는 것과 실패시 무엇이 발생할 것인지에 관한 강력한 구조적 제약들이 있다. 소어에서의 현재의 대응 과정들 (대응 능력에 관한 Ops 5 가정들로부터 도출된) 은, 5 장에서 우리가 길게 논의했던 것처럼 계산적으로 의구심이 든다. 그러므로 궁극적인 소어 대응의 계산적 특성이 무엇과 유사하게 될 것인지를 예측하는 데는 약간의 주의가 필요하다. 연결주의에서 강조되고 있는 일종의 제약 - 만족 과정들이 주의의 중심이 될 것 같지는 않다.

분명히, 대응 이외의 결정절차와 같은 다른 과정들이 소어의 수행과 관련되어 있지만, 그것들의 계산적 중요성 (복잡성과 관련해서) 은 그리 크지 않아 보인다. 학습과 명확하게 연합되어 있는 처리인 청킹은 매우 동질적인 과정이며, 그것이 신경적 - 기술 구현에서 얼마나 복잡하고 또는 광범위한지는 분명하지 않다. 좀더 일반적으로, 운동 시스템 전체는 중앙인지의밖에 위치한다. 우리가 운동 시스템에 대해서 명확할 수는 없지만, 우리는 합성 가능한 동적 시스템들로 기울어졌다. 이것은 명확히 그것 자신의 계산적 특성을 가지며, 그것은 재인 시스템과 어떤 특정한 관계를 갖고 있을 필요는 없다. 지각 시스템에서의 처리는 조금 더 애매하다. 그러므로 많은 계산적 상동관계와 그리고 공통적인 처리 하위층들이 있을 수도 있다. 그러나 차이가 있다. 특히 인지는 내적 환경에서 작동하며 지각은 외적 세계로부터의 자극 에너지를 내적 세계로 어떻게 변환하는지의 문제를 명확히 언급한다. 그러므로 내부에서의 계산적 해결들은 아직은 우리가 이해하지 못하는 방식으로 특수화되어 있는 것 일 수도 있다.

세 번째 측면, 즉 인간 인지의 중요한 능력들은 계산적 기술 또는 방식에 의해서 자연스럽게 제공된다는 측면과 관련해서 소어는 연결주의가 초점을 두는 것들과는 다른 측면들에 초점을 둔다. 그것은 인지적 활동의 폭은 물론, 문제해결과 계획하기 같은 상위수준 인지를 중요하게 고려한다. 그것은 무한정한 질적인 적응을 (3 장에서 우리가 언급한 것처럼) 중요한 것으로 받아들이고, 그러므로 보편적 계산과 연합된 유연성에 대한 필요성을 받아들인다. 이러한 특성들은 연결주의 시스템들을 넘어서는 것은 아니지만, 그것들은 연결주의가 앞으로 다루어야 할 의제를 대표한다.

위에서 열거한, 연결주의자들에게 특히 매력적으로 보이는 인간 인지능력들에 대해 소어의 입장은 혼합된 것이다. 연결주의만큼이나 소어도 청킹의 광범위한 역할에 의해 지적된 것처럼, 경험으로부터의 자동적인 학습을 인간 인지의 핵심적인 능력으로 수용한다. 소어는 또한 인간이 알고 있는 것들을 사용하는 능력도 역시 인지의 핵심적 능력으로 보고 있다. 소어는 재인 기억을 사용하고 그것이 인지의 내부 루프에 반복적으로 접근하게 만듦으로써 이것에 접근한다. 그러나 이것은 제약들의 매우 큰 연결망을 해결하기 위한 연결주의 연결망의 능력에 비해서는 더 구조화되고 제한된 계산적 방식이다. 사실, 인지에 대한 실시간 제약은 너무 강력한 제약 만족에 반하여 작용하는 것 같다. 대략적으로 말하면, 그 짧은 실행에서는 초점이 매우 잘 맞추어져 있지 않은 통합을 이루기에 시간이 부족하다. 약한 제약들은 해결을 결정하는 정보가 제약들의 집합에 잘 분산되었음을 함의하는 것 같다. 돌려 말하자면, 그것은 모든 제약들을 만족시키는 평형 상태를 추출하기 위한 많은 반복들을 함의하는 것 같은데, 이는 어떤 제약으로부터 어떤 정보가 추출되기 전에는 다른 제약들에서의 정보가 적용되지 않기 때문이다. 실시간 제약은 단순히 적당한 수의 반복만이 가용적이라는 것이다. 재인 기억의 반복적 대응도 역시 실시간 제약 안에서 작동해야만 하지만, 그것을 확실히 하기 위해서 좀더 구조화된 처리가 만들어진다. 다른 한편, 소어는 인간 인지의 연속적이고 수량적인 본질을 다루는 것 (연결주의의 흥미를 끄는 세 번째 인간 인지능력) 을 그것의 미래의 의제로 연기했다. ~ ~10 ms 에서 발생하는 재인들을 갖고 있는 소어 시스템의 시간적 최소단위는 매우 정밀해서 행동적 연속성이 그 매체에 내장되어야 하는 것인지의 여부가 불확실하다 (물론 어떤 수준에서는 신경 회로들이 연속적이라는 것은 확실하지만). 수량에 대한 기본적 표상은 채워질 필요가 있는 소어에서의 중요한 공백이다.

실시간 제약에 의해 제기되는 시간적 대응은 하위 기호적 수준 sub-symbolic level 이라는 개념에 대해서 한 가지 흥미로운 함의를 갖는데, 그 개념은 기호적 처리와 신경망과의 가능한 관계를 기술하는 일반적인 방법으로서 연결주의에서 출현한 것이다 (Smolenslay, 1988). 기본적인 생각은 일반적으로 기호적 계산에 할당되었던 어떤 기능들을 달성하는 독특한 신경적 - 시스템 수준이 존재한다는 것이다. 이러한 기능들 중 현저한 것들 (연결주의 연구들에서 가장 주목을 받고 있는 기능들) 은 재인, 즉시적, 반응, 그리고 학습이다. 이 수준은 상위 시스템 수준으로서 기호적 처리에 대한 추정 approximation 을 구현하며, (주석 : 하나의 다른 견해는 기호적 수준을 하나의 시스템들 - 수준처럼 어느 강력한 폐쇄 closure 의 특성을 갖고 있지 않은 단순히 하나의 약한 추정으로 취급한다.) 그것은 숙고적으로 계획하기, 문제해결, 확장된 연쇄적 규칙을 따라하기, 등과 같은 다른 인지 기능들을 달성할 것이다.

시간적 대응은 어떠한 하위 기호적 수준도 존재할 수 없음을 함의한다 —— 충분한 시간적 공간이 존재하지 않는다. 이에 따르면, 기호적 기억 접근은 이미 ~ ~10 ms 수준에 있다. 어떠한 실제적인 수준이라도 이 수준과 신경수준의 중간에 끼어들어올 수 있는 방법은 없다. 인지에 대한 실시간 제약은 많은 기능들을 달성하고, 그리고 위에 기호 수준을 갖고 있는 신경적 - 회로 (하위 기호적) 수준을 가정하는 세계에 대한 견해를 불가능하게 만드는 것으로 밝혀진다. 그러나 ~ ~100 ms 에 이르는 행동이 연결주의 시스템이고 그것이 그것 위의 (~ ~1 초 그리고 그 이상) 상위 - 수준 체제화를 생성한다는 것을 가정하는 것은 가능할 것이다 (단지 이 제약에 주의를 기울인다면). 그 대응에 따르면, 이것은 모든 기본적인 기호적 기능들을 수행하고 기본적인 숙고적 의사결정 (또는 연결주의 시스템에서 그것들과 유사한 것으로 가정하는 것들) 을 포함하는 연결주의 시스템을 가질 것이다.

소어와 같은 기호 구성과 연결주의와의 일반적인 관계성은 마음의 과학이 어떻게 앞으로 전진해야 하는가를 결정하는 데 단지 부수적인 역할만을 한다. 좀더 적절한 것은 다른 측면들에 대한 이론들을 선별하는 데 도움을 주기 위해서 충분한 제약 정보가 생물학적 시간대와 인지적 시간대 간의 격차를 건너뛸 수 있는지의 여부이다. 시간적 대응은 단지 그러한 정보흐름의 가능성을 확립하는 데 도움을 줄 뿐이다. 그것은 그것이 발생할 수 있고 발생할 것인지에 대해 보증하지는 않는다. 시간대 사이의 상황은 그 다리가 최종적으로 그 격차를 좁힌다고 하는 희망이 생겼다가도 아직은 도달할 시기가 아니라는 것을 깨닫는 계속적인 진동상태에 있다.

이 책은 인지에 대한 실시간 제약을 강조하는데, 이는 부분적으로 우리가 그것으로부터 어느 유용한 추론을 추출할 수 있었기 때문이다. 그러나 이것은 분명, 너무 강조된 것이다. 매우 일반적 제약들의 관점에서조차 다른 것들, 즉 그것들의 결과들이 흥미로울 수 있는 것들이 있다. 실시간 제약과 유사한 공간 또는 부피 제약이 있다 —— 뇌는 모두 ~1, 000 _cm³ 안에 꼭 맞으며, 시스템들은 시간과 공간에서의 구성요소들로부터 만들어져야 한다. 기능성은 부피를 요구하며, 일반적으로 공간의 영역들에 전반적인 기능들을 할당하는 것으로 보이는 시스템에서는 우리가 시도했던 것보다 더 많은 기능적 계산을 할 가능성이 있다. 어떤 이는 종들에 걸쳐 뇌의 부피는 대충 표면 영역에 비율적임을 보여주는 일반적 척도법적 allometric 관계에 대한 탐구를 시도할 수도 있다 (Jerison, 1972). 또한 인접한 초소형 - 영역들은 대부분 비슷한 계산 기능들을 달성한다는 발생학적 인식에서 제기되는 일종의 기능적 연속성 제약이 있음은 의심의 여지가 없다. 이 제약은 모듈 간의 원거리 의사소통을 갖고 있는 공간적 명세화의 체제화적 기반이 된다. 또한 효과를 갖고 있는 에너지 - 예산 제약들도 있을 수 있으며, 새로운 뇌 찰영술의 몇 가지를 통해 우리는 그것을 알 수도 있다. 또한 확률적 연산의 일반적 효과들도 있다. 이것들은 비동시적 연산의 일반적 함의들을 수반하지만 아마도 그것 이상일 수도 있다. 뇌는 진화의 산물이고 발생학적으로 구성된다. 진화론적 구성의 원리에 대하여 일부 의견의 일치가 있는데, 예를 들면, 시스템들은 가산적 additive 이며, 기존의 기제들은 새로운 기능들을 달성하기 위해서 파괴된다는 것이다. 삼자 일체적 뇌의 가설에서처럼 이러한 제약들의 일부를 탐구하려는 시도가 있었다. 이 가설에서 뇌는 진화적 단계로 (파충류, 고대 포유류, 그리고 신포유류) 계층화되어 있고, 이런 계층화는 행동에 대해 직접적인 함의들을 갖는다 (MacLean, 1970). 이 가설은 혼합된 평가를 받았지만 그것은 기대되었던 것이다. 아무튼, 이러한 모든 가능성들은 생물학적 시간대에 대한 더 깊은 과학적 지식이, 전반적인 특성에 관한 것까지도 통합인지이론을 안내하는 잠재력을 갖고 있다는 것을 입증한다.

4. 사회적 시간대

한계선 위쪽에 있는 사회적 시간대에 대해서 말할 수 있는 명확한 본질은 더욱 적다. 그러나 한계선의 이 지점에 관한 어떤 논의는 필수적이다. 통합인지이론의 성공의 중요한 척도의 하나는 그것이 사회적 시간대까지 확장되는가와, 사회 심리학과 다른 사회과학들의 연구를 위한 향상된 기반을 제공하는지의 여부일 것이다.

사회적 시간대는 대략 ~ ~10⁵ 초 (~일) 에서 시작되는 것으로 특성화됨을 3 장으로부터 회상하라. 그 숫자는 사람들이 고립된 개인적 활동에 소비하는 시간의 길이 —— 빈번하게는 시간들, 드물게는 온종일 —— 로부터 도출된다. 사회적 활동이 시작되는 때를 물어보는 것은 그 시간 척도를 아래로 더 끌어내린다. 우리의 사회에서 중요한 내용을 포함하고 있는 전형적인 사회적 상호작용 —— 협의회, 게임, 식사, 강연 —— 은 약 1 시간 동안 계속된다. 학교 수업 시간이 10 분으로 정해지지 않은 것에 대한 정당한 이유가 없는 것은 아니다. 구조화 된 일터, 즉 많은 맥락이 미리 정해지고 상호작용의 목표들이 빈번하게 매우 폭이 좁은 경우에, 상호작용의 지속시간은 감소한다. 시장거래는 빈번하게 ~10 분 (~ ~5 × 10² 초) 이 걸린다. 실행일지들은 중간 - 계층 관리자들이 ~10 분에 한번씩의 속도로 한 과제에서 독립적인 다른 과제로 변경함을 보여주며 (Mintzberg, 1973), 우리는 그 속도에 모두 놀랐다. (주석 : 이것은 고립되어 있기는 하나 사고하는 개인에 의해서 심적으로 관련된 사회적 고려사항들은 아니다. 그러한 고려사항들은 오직 인간들이 사회적 맥락에서 작동한다는 것과, 그리고 그들의 지식과 목표들이 모두 사회적으로 조건화된다는 것을 보여준다.)

사회적 수준의 기능적 특성화는 다수의 사람들 간의 상호작용이다. 하나의 사회 시스템은 작은 집단이라든지 큰 형식적 조직체이든지 추정적으로조차도 단일한 합리적 행위자로서 행동하는 것을 중단한다. 지식과 목표들은 분산되어 있고, 어느 특정한 결정에 대해서 어떤 중요한 방식으로도 그것들이 완전히 사용될 수 없다. 이런 실패는 각 인간의 머리에 가용적인 많은 양의 지식에 비해 인간들 사이의 아주 작은 의사소통의 대역폭에 의해서 보장된 것이다. 사회 시스템들의 이 특질은 사회 집단이 개인보다 더 좋은 결정을 하고 더 좋은 해결책에 도달할 수 있는지의 여부에 대해 아무 말도 하지 않는다. 만약 그 집단의 결합된 지식이 어떠한 단일한 개인도 전체적으로 소유하지 않은 특수한 사실들을 포함한다면, 분명히 사회집단은 그렇게 할 수 있다. 그렇다면 어떤 유형의 모형이 사회적 시스템 수준에 대해 적합할까? 집단을 하나의 집단 마음 group mind 을 갖고 있는 것처럼 집단들을 모형화하는 것은 사실과 많은 차이가 있기 때문에 매우 유용한 과학적 추정이 되지 못한다. 물론 이것은 인간 담화에서는 많이 사용된다. 우리는 가장 규모가 큰 사회적 기관들 (정부들 그리고 주식회사들) 조차도 개인처럼 지칭하며, 법률적 의제에 의해서 그러한 사용법을 합법화한다. 그러나 사람들은 동시에 그러한 기관들의 사회적 특성에 대한 자각을 유지하며, 그것들을 단순히 개인들로서 취급하지는 않는다.

통합인지이론이 어떻게 사회적 시간대 —— 사회 심리학과 사회학 —— 에 기여할 수 있는가? 명백한 답은 개인적 심리학은 사회적 사람의 모형을 제공하고, 그것은 사회 심리학에서 하나의 구성요소로 사용될 수 있다는 것이다. 이 답변은 개별적인 사회적 인간의 모형이 사회과학에서 얼마나 큰 역할을 하며 또는 할 수 있는지를 결정하지 않은 채로 남겨두지만, 본질적으로는 옳은 것처럼 보인다. 그 역할이 매우 작다 하더라도, 그것은 여전히 통합인지이론이 제공해야 하는 핵심적인 것이다. 사회 과학에서의 현 상황을 한번 둘러보는 것은 사회적 맥락에서 취해진 것이기는 하지만 개인에 대해서 많은 강조가 있음을 밝혀준다. 귀인 attribution, 사회 지각 social perception, 친애 affiliation, 그리고 애착에 관한 연구들 —— 이것들 모두는 적당한 사회적 시간대를 형성하는 상호작용하는 집단들, 조칙체, 또는 기관들이 아니라 사회적 맥락에서의 개개인에 일차적으로 집중된다. 그러므로 사회 과학에서 사용되는 사회적 인간의 모형은 부차적인 것 이상으로 중요하며, 그것은 인지과학의 일차적인 공헌이어야 한다.

사실 사회인지 social cognition 는 바로 사회 심리학에서 현대 인지심리학의 입장을 취하려고 시도한 분야이며, 인지심리학을 사회적 시간대의 연구로 이동시키는 분야이다. 사회인지 운동의 뿌리는 15 년 전으로 거슬러올라가며 (Carroll & Payne, 1976), (주석 : 사회적 인지와 개인적 인지와의 혼합이ㅡ 역사는 훨씬 더 길며, 솔로몬 애쉬 Solomon Asch (1956) 의 연구는 그 역사의 하나의 기호처럼 여겨질 수 있다. 그러나 이같은 초기운동의 뿌리는 형태심리학에 있으며, 그것은 1970 년대 초기에 사회심리학이 그 때 성숙되고 있던 정보 - 처리 심리학의 방향으로 다시 움직이기 시작했을 때 그 운동은 뚜렷하고 주목할 만한 사건이었다. 위에서 참조된 편집된 평론집을 보면 이것을 명확히 알 수 있다.) 지금 그 분야는 매우 성숙되었다. 나의 평가 —— 나는 이것을 강력하게 방어하고 싶지는 않다 —— 는 그것의 약속이 실현되지 않았다는 것이다. 그것은 인지 기제들로부터 많은 유용함을 추출하는 데 실패했고, 비교 정역학 comparative statics 의 형태인 사회 심리학의 표준적인 방법론적 패러다임을 지닌 채 남아 있다. 독립변수는 독자적으로 정의되고, 종속변수는 당면한 문제에 따라 정의되고, 그 연구들은 독립변수에서 주어진 차이에 대해 종속변수들이 어떤 차이가 있는지의 여부를 문제삼아 연구 노력한다. 그것은 사실상 부호화와 태도 같은 인지적 변수들을 자유롭게 고려하고 저장과 인출과 같은 과정들을 참조하는 자유로움을 발견했다. 그러나 사회적 인간의 기반적 모형은 단지 그것들이 되어야 할 필요가 있는 것의 환영에 불과하다. 그것들은 사회적 행위의 근거리에서의 동역학에 대하여 형태와 제약을 제공하는 기호 - 수준 기제들을 포함할 필요가 있다.

통합인지이론은 흥미로운 전망을 제공하는가? 그것은 한계선을 따라 항상 제기되는 질문이다. 그것은 언어나 발달에 대한 것보다 사회적 시간대에 대해 다루기가 더 어려운 질문처럼 보인다. 언어와 발달은 인지적 시간대 안에 있는데 반해, 사회적 시간대는 인지적 시간대를 넘어서 상당한 통합들을 포함한다는 것을 생각하면, 그것은 그리 놀라운 것은 아니다. 통합인지이론이 어느 특수한 수단을 제공한다는 강력한 사례는 아직 만들 수 없다 —— 개인의 기호 - 수준 모형들이 궁극적으로는 사회적 행위의 많은 부분을 이해하기 위한 기반을 제공한다는 일반적인 신념보다 더 강력한 사례는 없다. 그러나 하위 시간대의 어느 측면들이 사회적 시간대에 얼마나 깊이 침투하는지를 주목하는 것은 유익한 일이다.

사회적 시간대의 한 특질은 모든 사회적 행위는 비사회적 기술들 —— 비사회적 세계들 —— 에 포함되어 있다는 것이다. 그 세계의 이론없이는 사회적 효과들의 초점인 특정한 기제들은 빈약하고, 고립된 요소들이다. 그것들은 따로 떨어져 있고 고립되어 있기 때문에 일관된 이론이 만들어질 수가 없다. 모든 단계에서 연결들은 물리적 환경 또는 과제 구조의 관점에서 어떤 토대에 의존적이다. 3 장에서 우리가 주목했듯이, 의도적인 합리적 수준 위의 시스템, 즉 구성요소들이 개별적으로 지능적인 시스템 수준의 견고함을 의심하는 어떤 이유들이 있는 것 같다. 사회적 시간대의 분리성 disjointedness 은 실제적이며, 하위 수준들로부터의 영향들에 대한 그 수준에서의 시스템들의 본질적인 개방성의 반영이다. <말 한 마리, 말 한 마리, 말 한 마리를 위한 나의 왕국!> 은 말들에 대한 이론이 없이는, 왕국들에 대한 이론도 있을 수 없음을 함축한다. 만약 그러한 것이 사실이라면 (이 책의 입장에서 그것이 결론적으로는 거의 주장될 수 없지만), 사회적 수준에서 이론화 하는 것은 항상 혼합적인 일일 것이다. 그러므로 실제 세계와 상호작용하는 지능적 행위자들로서의 개인에 대한 모형들이 필수적인 것처럼 보인다.

그림 9 사회적 행위자

이것은 사회적 상황에서의 개인이 우리가 약술한 고립된 인지적 행위자라는 것만을 의미하는 것은 아니다. 사회적 맥락에서의 개별적 인간 행위자의 모형에 통합될 필요가 있는 다른 종류의 기제들이나 구성요소들을 구별해내는 것은 중요한 과제이다. (주석 : 이것은 캐서린 칼레이 Kathleen Carley 와 함께 진행 중인 연구이다.) 사회적 상황에서 반응을 하는 행위자를 생각해 보자. 우리가 그의 반응을 예측하거나 설명하려 할 때, 우리는 그 행위자의 어떤 특성들을 고려해야 하는가? 구별할 가치가 있어 보이는 구성요소들은 적어도 다섯 가지의 유형이 있다 (그림 9 를 보아라). 그것들은 대안적인 특성들은 아니다. 각각은 그것 앞의 것들에 추가된다. 달리 말하면, 그 연쇄는 사회적 행위자에 대한 최소한의 가정들로부터 더욱 포괄적인 가정들로 발전한다.

[N]. 반응은 행위자가 (상황의) 비사회적 측면들 —— 그것의 과제 구조 —— 의 관점에서 의도적으로 합리적이라는 기초 위에 간단하게 예측 가능한 것일 수 있다. 이런 유형의 예측은 소어가 제공하는 것이다 —— 블록 세계 또는 알고리듬 설계하기를 생각해 보아라. 합리적 행위자의 이러한 기본적 모형은 생각할 수 있는 것보다 더 많은 것을 제공한다.목표, 문제공간, 그리고 막다른 상태와 같은 목표추구의 기제들 이외에, 소어는 차단과 학습에 대한 기제들을 포함한다. 만약 이것이 사회적 행동에 대해서 존재하는 모든 것이라면, 소어는 현재의 형태에서 좋은 초기의 추정일 것이다.

[M]. 사회적 상황은 물론 다른 행위자들을 포함하는데, 그들은 목표들과 지식을 가지고 있고, 그들의 지식에 비추어서 그들의 목표 추구를 위해 행위를 하며, 그들 자신들도 다른 행위자들이 자신들에 대해 알고 있으며, 자신들이 목표 지향적이라고 생각하고 있다는 것을 고려한다. 그 상황은 본질적으로 사회적 방식인 것처럼 보이는 방식으로 복잡해진다. 반응은 여전히 의도적으로 합리적인 행위자의 것이지만, 그 과제 환경은 이제 블록 세계의 환경과는 매우 다르다. 우리는 그것을 다중행위자 multiagent 상황으로 부를 수 있다. 각 행위자가 가지고 있는 지식은 과제 (비사회적) 에 관한 지식, 다른 행위자들에 관한 지식, 그리고 그들의 목표들과 지식에 관한 어떤 지식이다. 이것은 바로 게임 이론이 대상으로 삼았던 (한 사람과 자연의 게임인 [N] 유형의 상황을 가지고 있는) 상황이다. 물론, 게임 이론은 전적으로 지식 - 수준 분석이다. 그것은 대부분의 실제 게임들을 이기거나 지는 기호적 수준을 다루는 이론적 장치를 갖고 있지 않다.

[G]. 우리가 생각하는 것처럼, 소어는 단일한 숙고적 목표를 갖고 있고 그 목표는 기본-수준 공간에서 연산자로서 취급될 수 있다. 이것은 5 장의 도식 —— 5 장은 즉시적 반응에 집중했지만 —— 에서 과제연산자, T 이다. 이런 최상층의 과제는 마주치게 되는 어려움 때문에 무한정의 목표 스택으로 확장되기 때문에 그 곳에는 다중의 목표들이 있게 된다. 그러나 이 목표 위계는 전적으로 단일한 결과에 전념한다 (최상 과제, T). 다중의, 다소 독립적인 목표들이 항상 존재한다는 것은 사회적 상황들의 특성이다. 이 다중 - 목표 상황은 사회적 상황의 본질적 특징일 수 있다. 더 나아가, 중요한 것은 다중 - 목표 특성 그 자체가 아니라 이러한 목표들의 특수한 내용일 수도 있다. 그것은 (적어도) 세 개가 있다. 첫 번째 각 개인은 그 집단이 수행하는 과제에 관심이 있다. 두 번째 그 개인은 그 집단의 사회적 상황을 유지하는 데 관심이 있다. 마지막으로, 각 개인은 그 집단에서의 자신의 위치와 그 집단의 구성원이라는 것으로부터 얻어지는 개인적 만족에 있다. 이와 같은 세 가지 목표들은 특징적 방식들로 상호작용한다. 만약 이러한 목표들이 모두 동시에 작동하지 않는다면, 우리는 사회적 상황에서 사회적 행위자들을 가질 수 없을지도 모른다. (주석 : 주어진 구성원이 이러한 목표들의 몇 가지에 본질적으로 투자를 하지 않을 경우에, 그것은 단지 특수한 집단들, 그리고 특수한 집단 구성원들을 정의하는 역할만을 한다.)

[E]. 사회행동에 대한 수많은 연구들은 정서적 행동과 관련이 있는데, 이는 의심의 여지없이 정서적 차원이 사람들 사이의 관계성에서 거의 언제나 중요하기 때문이다. 사회적 현상들을 연구하는데, 실제로 유용한 사회적 행위자의 모형을 정의하기 전에, 정서와 감정을 중앙 인지 이론들에 결합시키는 실제적인 진전이 이루어져야 한다는 것은 전적으로 가능하다. 우리는 앞에서 소어에서의 감정의 역할 (또는 결여) 을 주목했었다. 우리는 정서와 감정이 부분적으로 다중의 특수한 목표들인 것으로 수용한다. 상호작용에 대한 정서적 차원의 존재는 존재하는 과제 지향 이외에 그 상호작용을 안내하기 위한 별개의 기초를 함축하는 것 같다. 더 나아가, 다중의 기초들이 존재한다는 것이 중요한 것이 아니라 그 특수한 내용이 중요할 수도 있다.

[S]. 위에서 열거된 모든 기제들 이외에, 사회적 상황들은 분명히 사회적 지식 —— 규준, 가치관, 도덕, 사회통념, 관행, 신념 등 —— 을 포함한다. 이런 지식의 출처는 특수한 신념들과 관행을 갖고 있는 특수한 문화이며, 행위자는 그 안에서 살며 사회화된다. 생애에 걸친 경험을 통한 이런 지식의 전달은 사회적 맥락 안에서의 학습을 가정하지만, 기본적 학습 능력들은 기본적이고 의도적인 합리적 모형 [N] 에서 이미 가정된다. 사회적 구성요소의 특수한 중요성은 사회적 지식의 내용이 주어진 것도 아니고 앞에서의 구성요소들에 가정된 기본적 기제들과 과제 특질로부터 도출될 수도 없는 것이라는 점이다. 사회적 상황들에는 근본적인 역사적 우연성 contingency 의 요소가 있다. 지식의 내용은 사회적 집단과 문화들 사이에 비교적 임의적으로 변하지만, 그와 같은 어느 사회 관습의 모임이 요구된다. 또다시, [s] 는 모든사전 요소들에 추가되는 요소이다. 행위자는 사회적 지식뿐 아니라 다른 행위자들의 사회적 지식, 정서적 반응, 그리고 다중의 목표들에 대한 어떤 지식을 갖고 있다. 물론, 가장 단순한 가정은, 사회적 지식은 전적으로 공통적으로 공유된다는 것이다. 그러나 사실상, 그 지식은 복잡하고 불완전한 방식들로 사회적 집단에 분포되어 있다.

분석적 특징들의 이러한 집합은 사회적 행위자의 모형에 관련된 것과 인간 인지의 통합이론이 그러한 모형에 무엇을 가져다 줄 것인지에 대한 이해가 목적이다. 모든 구성요소들 —— [N], [M], [G], [E], 그리고 [S] —— 은 의도적으로 합리적인 개인 —— 인지적이고 의도적인 합리적 시간대 —— 을 가정한다. 사회적 시간대에서 변경되는 것은 과제 상황, 목표, 그리고 지식의 내용이다. 사회적 행위자의 효과적인 모형을 얻기 위해 이러한 능력들의 단지 일부에 관한 이론이 요구되는 가의 여부가 논쟁중이다. 예를 들어, 다중 행위자 상황들에서의 추리의 복잡성은 매우 복잡해서, 말하자면, 의도적인 그리고 추정적인 합리적 행위자들의 좋은 모형만을 갖고는 그렇게 멀리 가지 못할 수도 있다. 유사하게, 사회적 지식의 본질이 매우 특징적이고 제약적이기 때문에 그러한 지식을 포함하는 행위자들의 행동은 그러한 지식을 갖고 있지 않은 행위자의 행동과는 극단적으로 다를 수도 있다 —— 단지 다른 행위들이 취해지는 것이 아니라, 과학적 노력의 대부분이 그렇나 지식의 결과들을 이해하는 데 집중되어야 한다는 것이다.

이러한 분석을 추구하면서, 우리는 약 30 년전에 레온 페스틴 저 Leoan Festinger (1954) 가 제안한 사회 비교이론 social comparison theory (SCT) 이라 불리는 사회 심리학의 오래되고 친숙한 한 단면을 살펴보았다. SCT 는 사람이 사회적 상황에서 어떤 유형의 결정을 하는지를 언급한다. 특히, 그것은 사람은 다른 사람들이 내린 유사한 결정들과의 비교에 기초해서 자신들의 결정을 한다고 가정한다. 그것은 효과적인 이론으로 남아 있으며, 그것은 많은 사회적 상황들을 분석하는 데 계속해서 사용되고 사실상 이론적으로도 계속해서 발전하고 있다 (Suls & Miller, 1977). 우리가 물어보고 싶은 질문은 우리가 분석한 사회적 행위자의 다른 측면들에 의해서 수행되는 역할이 무엇인가 하는 것이다. 특히, 통합인지이론 (예컨대 소어) 이 사용가능했더라면, 그 분석에 도움을 주었을 것인가?

그림 10 사회비교 이론의 공리들 (Festinger, 1954)

페스틴저의 이론화 방식에 관하여 훌륭한 것은 공리들의 집합을 명시적으로 기록하는 그의 경향성이다. 그러므로 우리는 SCT 에 대한 공리들을 가정되는 행위자의 유형의 관점에서 분류할 수 있다 —— 어떤 공리들이 합리적인 의사결정자인 행위자, [N] 을 언급하는가, 어떤 것이 상황의 다중 행위자의 본질, [M] 을 언급하는가, 어떤 것이 다중 목적들을 갖고 있음, [G] 를 언급하는가, 어떤 것이 감정, [E] 를 언급하는가, 그리고 어떤 것이 분명한 사회적 지식을 갖고 있으며, [S] 를 언급하는가. 그림 10 은 적절하게 분류된 9 개의 공리들의 목록이다. 공리들을 모두 자세히 살펴볼 필요는 없지만, 예시를 위하여 2 개를 살펴보자. 공리 1 은 모든 행위자는 평가하려는 욕구를 가지고 있다고 말한다. 그것은 명백히 행동을 지지하는 일반적인 인지 행동의 기본적 견해이다. 소어는 항상 평가한다. 소어는 물론 달성될 목표의 영향 아래에서 평가하지만, SCT 는 평가하는 경향성을 기본적인 욕구의 탓으로 돌리다. 그러나 페스틴저가 그 이론을 사용하는 방식에 대한 개관은 이러한 구분이 많은 차이를 만들지 않는다는 것을 보여준다 —— 공리 1 의 효과는 분석가가 평가가 적절하다고 발견한 어느곳에서나 평가를 가정하는 것을 허용하는 것이다. 그러므로 우리는 공리 1 을 [N] 으로 분류한다.

공리 2 는 만약에 객관적 평가가 불가능하다면 행위자는 다른 사람들이 하는 것과 비교한다고 명세화한다. 이것은 본질적으로 다중행위자 상황에서의 인지 연산 원리이다. 만약 평가가 필요하다면, 다른 사람들의 평가는 적절한 지식의 출처이다. 그러므로 그것은 [M] 으로 분류된다. 그곳에는 특수한 사회적 내용이 포함되어 있지 않다.

공리들 각각은 이런 방식으로 분류될 수 있다. 흥미로운 결과는 단지 공리 6 만이 [N] 또는 [M] 이 아닌 다른 것이라는 점이다. 이것은 적대감과 권위의 저하는 비교를 중단하는 행위를 수반할 것이라는 가정이다. 만약 한 행위자가 비교의 기초로서 어떤 사람을 사용하다가 중단한다면, 그 행위자는 그 다른 사람을 비방한다. 그것은 어느 명백한 합리적 고려로부터는, 다중 행위자 상황에서조차도, 도출되지 않는다. 그것은 분명히 정서적 행동이고, 그래서 그것은 [E] 로 분류되었다.

이와 같은 간략한 분석으로부터 알게 되는 흥미로운 결론은 사회 비교의 영역에서 어떤 이론적 행위를 얻기 위해, 페스틴저는 대부분 비사화적인 전체 구조를 제공해야만 했다는 것이다. 그는 그의 이론적 자유도의 대부분을 선택 행동의 기본적 장치들을 만드는데 소비해야 했다. 필요했던 사회적 상황의 요소들은 일차적으로 다른 사회적 행위자들의 존재였으며, 그들 신념의 내용에 대한 어떤 강력한 가정들은 아니다. SCT 의 많은 추론들은 강력한 사회적 측면들로부터 도출되지 않는다. 대부분 그것들은 결정 준거의 신뢰도와 같은 과제 환경의 객관적 특성과 다른 합리적 행위자들의 존재로의 단순한 확장으로부터 도출된다. 아마도 소어와 같은 일반적인 인지 이론을 사용하여 SCT 가 일부분을 이루고 있는 사업에서 좀더 실질적인 진전을 이룰 수도 있을 것이다. 아마 인지 수준에서 —— 그리고 게임 이론과 게임 이론의 심리학적 파생물인 의사결정 이론이 기본적으로 제공하는 지식수준 뿐만 아니라 —— 의 개별 행위자들에 관한 적절한 이론은 그러한 모든 노력에 대한 공통적인 기초를 제공할 수 있을 것이다. 행동결정 이론에 의하여 밝혀진 합리성에 대한 광범위한 한계들의 패턴은 이미 포함될 필요가 있는 구성요소들의 일부를 지적한다 (kahnman, Slovic, & Tversky, 1982 ; Pitz & Sachs, 1984). 그러나 그 이론은 이러한 결과들을 하나의 통합된 구성에 통합시키지 않았다.

5. 응용의 역할

응용은 모든 이론의 한계선의 중요한 부분이다. 그것은 과학적 한계선과 매우 다른데, 적어도 과학적 사업을 기술하는 일반적인 방식에서 그렇다. 그러나 그것들의 특징에서는 동등하게 다양하다. 더 나아가, 응용의 한계선을 건너는 교류는 단지 과학에서 응용의 방향만이 아니라, 양방향적이다.

응용에 대한 첫 번째로 중요한 점은 이미 1 장에서 언급되었다. 통합인지이론은 성공적인 응용 인지과학의 핵심이다. 실제 과제는 단 하나의 측면이 아니라 인지의 많은 측면들을 포함한다. 결과적으로, 응용 인지심리학은 관련된 모든 측면들 —— 단지 기억만, 의사결정만, 지각만이 아니라 그것들 모두, 응용 영역에서 답을 생성할 수 있을 정도로 충분히 통합된 방식으로 —— 을 취급할 수 있어야 한다. 이 명제는 통합인지이론이 응용 인지 심리학을 만드는 데 그것이 더욱 발전하기 위해서 요구되는 것이라고 말한다.

그림 11 인간-컴퓨터 인터페이스에서 상호작용에 필수 불가결한 활동들

이것을 예시하기 위해, 인간-컴퓨터 상호작용 human-computer interaction (HCI) 을 고려해 보자. 통합인지이론에 대한 현 시도에 대한 내 자신의 전조들 중의 하나는 스투 카드 stu card 와 톰 모런 Tom Moran 과 함께 우리가 인간 처리장치 모형 (MHP ; Card, Moran & Newell, 1983) 라고 불렀던 것에 대한 연구, 즉 사용자에 관한 대략적으로 광범위한 이론을 위한 시도였음을 1 장으로부터 회상해 보자. (그림 1 - 9 와 1 - 10). 개인용 컴퓨터나 워크스테이션과 같은 현대 화면-지향적 인터페이스 interface 에서 작업할 때 사용자들이 보이는 모든 행위들 —— 그림 11 에 열거된 것처럼 —— 을 포함하려고 그것은 의도된 것이었다.

이 책을 진행해 오면서, 우리는 소어로 하여금 이 그림에 있는 많은 활동들 (실선 위의 것들) 을 포함하도록 했었다. 사실상, GOMS 모형과 키치기 - 수준 모형과 같은 초기 연구에서 중심적 역할을 차지했던 문서 편집자 text editor 와 같은, 명령 언어를 사용하는 것과 관련된 일상적인 인지 기술들의 수행을 우리가 명시적으로 포함한 것은 아니었다. 그러나 명확한 과제 단계들 (다음 과제를 착수하고, 수정할 장소를 선정하고, 수정하고, 필요하다면 검토하고) 을 갖고 있고, 짧은 (~ ~10 초) 단위 과제들의 연쇄로 이루어지는 그런 유형의 일상적 인지 기술은 소어의 다중 문제공간들에 쉽게 조화된다. 편집-문서 edit-manuscript 와 같은 연산자가 과제에 해당되는데, 편집-문서 연산자는 좀더 특수화된 연산자들 (획득-다음-편집 get-next-edit, 실행-편집 make-edit, 검증 verify, 그리고 획득-다음-페이지 get-next-page) 의 하위 공간들에 의한 구현을 요구한다. 사실상, 5 장의 자극-반응 호환성 방법들은 더욱 세밀한 시간 단위로 GOMS 기법들을 확장한 것이다. 그러므로 우리는 소어를 인간 처리장치 모형의 두 번째 반복을 위한 기반으로 여길 수 있으며, 그것은 이미 범위에서와 정밀도에서 초기의 MHP 를 훨씬 넘어서 이동하고 있다.

상호작용에는 필수적인 것이지만 소어가 아직 포함하고 있지 않은 다른 영역들은 그림 11 에서 실선 아래에 열거되어 있다. 그 중 하나는 시각 탐색과 조사이다. 여기에는 매우 좋은 자료뿐 아니라 좋은 양적 모형들과 함께 많은 좋은 규칙성들이 존재한다 (Teichner & Krebs, 1974 ; Teichner & Mochanuk, 1979). 소어를 이 영역으로까지 확장하려는 시도는 아직 없었는데, 이는 부분적으로, 그것이 아직 충분한 형태를 갖추지 못한 소어의 지각적 구조에 결정적으로 의존하기 때문이다. 그러나 문서 타이핑이 운동 시스템에게 요구하는 것에 비해 기존의 많은 시각 - 탐색 모형들은 지각 시스템에게 더 많은 것을 요구하는 것은 아니다. 이것은 성공을 기대하며 소어를 확장시킬 수 있는 좋은 분야이다.

또 하나의 분야는 빠른 피드백 상황들에서 외부의 잠정적 (또는 스크래치 scratch) 기억의 사용이다. 이것에 대해서 많은 문헌자료가 있지 않고 그리고 흥미로운 놀라운 일이 있을지도 모른다. 사실 여기에는 두 영역들이 있다. 하나는 일반적으로 상황설정성 situatedness 이라고 불리는 견해인데, 그것은 외부 환경도 장기 기억과 마찬가지로 사람들이 사용하는 지식의 출처라고 한다 (Suchman, 1988). 두 번째 것은 외부 단기 잠정적 기억으로, 여기에서 인간은 자신과 용이하게 수정되고 접근되는 외부적 매체간의 빠른 (~ ~1 초) 피드백 루프를 만든다. 전자는 많은 주목을 받기 시작하고 있다. 그러나 후자는 기본적 규칙성들을 세우는데 필요한 실험적 연구를 아직 일으키지 못하고 있다.

그림에 열거된 그 집합은 현재의 상호작용적 계산에서의 화면 인터페이스에서 일어나는 활동들의 거의 완전한 집합이다. 소어가 그 집합을 모두 포함하는 것은 아니다. 그리고 소어에 의해서 약간의 연구가 진행된 활동들에 있어서도, 아직 해야 할 일이 많이 남아 있다. 그러나 소어가 그 모든 집합을 포함한다는 것은 소어에 대해 설정된 합당한 연구 목표이다. 그러한 적용범위 coverage 는 사실상 통합적인 방식으로 인터페이스에서의 과제들을 다룰 수 있는 Model Human Process 의 새로운 수정판을 만들어내게 될 것이다.

실제로, 응용에 있어서 가장 중요한 점은 다른 입장에서의 과학과 그것들과의 관계이다 —— 통합인지이론이 응용을 위해 무엇을 할 수 있느냐가 아니고, 응용들이 인지이론들을 위해 무엇을 할 수 있느냐이다. 응용들은 전체적인 기초적 과학 사업을 위한 결정적인 구성성분들을 제공한다. 그것들은 과학이 지원할 가치가 있다고 정부를 확신시키는 성공사례들을 제공한다 —— 현재로서는 그것을 말할 필요가 없다. 그러나 그것들은 그 이상을 제공한다. 응용은 과학의 내적 행위를 위해서도 역시 결정적으로 중요하다, 그것들은 예측할 가치가 있는 것이 무엇인지를 확립한다. 그것들은 어느 정도의 정확성을 갖고 있는지를 확립한다. 그것들은 언제 규칙성이 기억될 가치가 있는 것인지를 확립한다. 그것들은 이론이 버려지면 안 되는 때가 언제인지를 확립한다.

아마도 그러한 모든 것들은 매우 작은 것으로 보일 수도 있다. 그러나 한 이론이 응용들의 관점에서 좋은 것들을 수행한다면, 다른 이유들에서 그것이 별 볼일 없는 것일지라도 그것은 유지되고 사용될 것이다. 응용들은 피츠의 법칙이 기억될 가치가 있다고 말하지만, 응용들은 순행억제로부터의 해방 release from P1 의 현상에 대해서는 침묵을 지키고 있다. 후자도 명백히 하나의 규칙성이다 (Wickens, 1970). (주석 : 그것에 익숙하지 않은 사람들을 위해서 여기 그 기본적인 현상들을 제시한다. 언어 재료에 대한 단기기억을 보여주는 기본적 실험 패러다임은 언어 항목을 (예컨대 3 개의 낱자들) 제시하고 그 다음 되뇌기를 방지하기 위해서 방해 활동 (7 을 거꾸로 셈하기) 이 짧은 간격을 (예컨대 15초) 채우고, 그 다음 그 항목의 회상을 요구하는 것이다. 시행들의 실험적 연쇄의 처음에는 거의 완벽한 회상이 존재하지만, 만약 그것들이 연속되는 연쇄에서 발생하면 추가적 시행들에 따라 회상이 떨어진다. 순행억제의 축적이 있었다고 말해진다. 만약 잠시 후 다소 다른 항목, 즉 3 개의 숫자들이 주어진다면, 그것은 쉽게 기억된다. 그러나 만약 3 개의 숫자가 계속되면, 몇 시행 후에는 그것을 기억하는 것이 너무 어려워진다. 순행억제로부터의 해방이 있었다고 일컬어진다. 표준적 설명은 그 현상의 원인을 예전의 항목들로부터 새로운 항목들을 변별하는 필요성 때문으로 돌리며, 그러므로 다른 항목이 주어질 때 그것은 쉽게 변별된다.) 단기 기억의 간섭 이론들과 관련해서 그것이 1970 년대 초기 까지는 매우 흥미로운 것이었다. 피츠의 법칙은 많은 응용들과 깊게 연결되어 있다. 내가 아는 한, 순행억제로부터의 해방은 어느 응용과도 연결되어 있지 않다. 안내자로서의 응용들이 없이, 단지 그것에 관심을 유지하고 있는 현재의 이론만 있다. 그러나 지금의 이론은 불안정이다 —— 그것은 과학자의 마음 속에 존재하지, 실제 효과들의 세계에 존재하는 것은 아니다. 그러므로 이론이 사라짐에 따라, 그 사실들에 대한 흥미 역시 사라진다. 현재의 과학 철학에는 사실이 이론에 제한을 받는다는 것을 강조하는 하나의 주제가 있다 —— 그것은 사실이 이론적 관점의 일부가 아니라면 사실로서의 지위를 부정하기까지 한다. 그래서 간섭이론이 구식이 되면 우리는 순행간섭으로부터의 해방에 대해서 망각하는 경향이 있다. 그리고 운동 행동이 현 인지 이론에서 유행하는 것이 아닐 때, 우리는 피츠의 법칙을 무시하는 경향이 있다. 그러나 응용들이 우리의 관심을 그 안에 계속해서 유지시키기 때문에, 우리들 중 일부는 피츠의 법칙을 잃어 버리지 않는다.

이것은 기초 과학에 반대하는 주장이 아니다. 5 장에서의 나의 논의로부터 그것이 명백하지 않았을 경우에 대비해서, 나는 여기서 ~ ~3, 000 개의 규칙성들에 대해 긍정적인 태도를 갖고 있음을 분명히 한다. 사실, 이러한 것들의 대부분은 신비롭기는 하지만 응용과는 관련성이 없다. 그것들은 이론이 그것들의 중요성이 발견할 때, 비로소 중요성을 얻게 된다. 그것들이 미래에 관련성을 가질 것이라는 희망 때문에 우리가 ~ ~3, 000 개의 규칙성들 모두에 주목할 수는 없다. 응용들은 이론의 현재 방식이 못 갖고 있는, 그리고 아마, 사실상 이론이 가질 필요도 없는 지혜를 갖고 있다.

응용의 한 분야는 특정 유형의 이론을 가지고 연구하고 그러므로 이론에 기초해야 하는 외부적 이유를 제공한다. 그것은 올바른 이유를 위해 이론을 비옥하게 하는 지속적인 공동체들을 만들어낸다 —— 이론이 그 공동체에게 봉사하기 때문이다. 흥미롭게도, 어느 과학에 대한 순수한 관심은 그러한 특성을 갖고 있지 않다. 과학자들은 자유롭게 어떤 현상들을 잃어 버리고 또 다른 현상들에게로 다가간다. 개별적인 과학자로서, 우리도 그러한 자유를 항상 적절하게 누린다. 그러나 응용들은 우리의 연구가 응용을 위한 좀더 큰 동기에 기초하도록 한다.

요점을 구체적으로 만들기 위해, 소어에 대한 교훈을 살펴보자. 나는 소어가 HCI 에 대해 작동하고, 말하자면, 모든 방식으로 항상 사용될 것이라고 기대한다 —— 출판물들은 아직 소어에 관해 언급이 없지만 적어도 궁극적으로 나는 그것을 이루기 위해 연구하고 있다 (Newell & Card, 1985 ; John & Newell, 1989). 지금 당장은 그것을 인정하자. 예를 들어, 기능의 국제화에 대한 신경과학으로부터의 어떤 자료가 소어의 방식과는 매우 다른 것으로 밝혀진다고 상상해 보자. 어떤 강력한 부인하는 증거가 나타난다. 소어가 사용되는 영역이며 그리고 신경과학적 자료들이 특별한 관련성이 없는 영역이 존재하는 한, 소어는 그것을 잘 극복해 나갈 것이다. 소어에 있어서 그러한 영역은 HCI 응용들이다. 어떤 사람이 최종적으로 기능적 신경해부학 자료와 인간이 컴퓨터와 상호작용하는 방식에 대한 상위 - 수준의 현상들을 모두 고려하는 이론을 만들어내기 전까지는, 그 분야는 소어에 관한 연구를 적절하게 유지할 것이다. (주석 : 물론, 만약 소어가 응용을 위한 좋은 것이 아니라고, 또는 출현한 새로운 이론들보다 덜 좋다고 밝혀진다면, 소어는 당연한 것처럼 간단하게 사라진다.) 그러한 고정장치가 없다면, 소어가 틀리다는 것을 분명히 보여주는 한 영역에서의 발견은 인지 과학자들을 간단하게 소어로부터 떠나게 할 수 있을 것이다. 요약하면, 응용의 분야들을 갖고 있다는 것은 좋은 과학적 이론들을 갖는다는 것에 매우 중요하다. 통합인지이론도 예외는 아니다.

6. 통합인지이론에 접근하는 방법

우리는 한계선을 모두 여행하지는 못했지만, 우리는 한계선에 대한 짧은 여행을 마쳤다. 남아 있는 질문들은 과학에 대한 것이 아니라 방략에 대한 것이다. 어떻게 우리는 통합인지이론들을 발전시킬 수 있는가? 어떻게 우리는 이 곳 —— 그것들이 예상된다고 내가 주장하는 곳 —— 에서 저 곳 —— 우리 모두가 그것들의 견고하고 우호적인 한계안에서 연구하고 있는 곳 —— 으로 옮겨갈 수 있을까? 우리가 필요한 것은 충고들이며 나는 나의 충고를 그림 8 - 12 에 기록했다.

그림 12 통합인지이론의 발전을 위한 제언들

(1) 통합인지이론은 많이 —— 적어도 잠시 동안은 —— 존재해야 한다. 나는 이 책을 통해서 이 주제를 여러 번 반복했다. 그것은 한번 더 강조할 가치가 있다. 당신은 통합을 강요할 수는 없다. 우리는 아직 통합되지 않은 분야에 있으며, 우리는 통합이 무엇처럼 느껴질지 모른다. 모두가 왕이다. 또는 저어도 그렇다고 생각할 수도 있다 —— 어느 누구도 왕이 아닌 동안에는. 생각 ideas 의 시장에서의 자유경쟁 —— 상투적 표현을 사용하면 —— 이외의 어느 다른 수준으로써 통합이론을 설정하려는 시도는 다만 쓸데없는 말싸움으로 귀결될 것이다. 만약 이 책이 단순한 소어를 통합이론으로 만들기 위한 문헌적 장치로 보인다면, 그것은 분명히 냉소적인 소멸을 맞게 될 것이다. 나는 하버드 대학의 심리학과의 호의로 행운의 날을 얻었다. 다른 날들은 다른 작은 분야들로부터의 다른 사람들의 날이다. 물론 나는 소어에 흥미가 있다. 나는 그것을 선호하기까지 한다. 결국 내가 (그리고 나와 같이 소어를 만든 사람들이) 아니면 어느 누가 그래야 하는가? 그러나 이것이 요점은 아니다.

또 다시, 많은 통합이론들이 존재해야만 한다. 그것들은 기초에서 많은 공유성을 갖고 있는 액트스타나 소어와 같이 거의 유사할 수도 있다. 액트스타와 소어의 사례는 왜 통합이론들이 많이 존재해야만 하는지에 대해서 한 가지 중요한 이유를 정확하게 말해준다. 구성들을 대상으로 연구하기를 원하는 사람이면 누구나 그것을 통제해야만 한다. 그는 그것을 재형식화 하는데 자유로워야만 한다. 궁극적으로 하나의 통합인지이론이 유일한 인지이론으로서의 위치를 차지하고 그것의 동화와 수용이 우리 뒤에 있을 때, 구성적 이론가들은 그 기반 이론 때문에 하나 둘씩 사라질 것이다. 그리고 우리 중 나머지는 그 기반 이론을 사용하고 발전시키는 연구를 계속할 수 있을 것이다 —— 쿤의 방식으로 말하면, 그 패러다임 안에서 문제들을 연구할 것이다. 그러나 지금은 당장 요구되는 통일성과 적용범위와 같은 것들을 갖고 있다고 수용되는 기반이론은 없다.

(2) 우리는 협동체제 —— 하나의 특정한 통합이론을 만드는 데 관여하는 인지 과학자들의 실제적인 모임들 —— 를 발전시켜야 한다. 통합인지이론들은 한 사람의 산물은 아니다. 그것들은 많은 연구를 필요로 한다. ~ ~3, 000 개의 모든 규칙성들을 기억하라. 결정적으로 중요한 7 ± 2 규칙성들의 부분집합이 있어서 나머지 것들이 무시될 수 있는 것은 아니다. 구성들은 복잡하고 조금은 느슨하게 연결되어 있기 대문에, 하나를 두드려서 모양을 만드는 것은 많은 규칙성들을 필요로 한다. 이것은 많은 연구에 종사하는 많은 사람들을 요구하는데, 즉 어떤 한 개별적 연구자에 의해서 제공될 수 있는 것보다 훨씬 더 많은 연구를 요구한다. 그것을 표현하는 이상한 방식처럼 보일지도 모르지만, 뉴턴 Newton 이 나타나기를 기대하는 것보다는 뉴턴 주식회사가 나타나기를 기대하는 것이 인지과학을 위해서 훨씬 더 좋은 선택이다. 그러나 협동체제는 독립적인 과학자들 사이의 협동적 노력이라는 것이 명백해야 한다. 그러므로 협동이 함의되는 것이지 종속관계가 함의되는 것은 아니다. 그렇다 하더라도, 그러한 팀 노력들을 많은 인지심리학들에 대해서 연구방식의 변경을 함의한다.

소어의 노력은 나에게는 필수적으로 보이는 방식과 규모의 실례를 제공한다. 이 노력은 협동체제 consortium 라기보다는 공동체 community 로 비추어진다. 원래 (1983 년경) CMU 에는 2 명의 대학원생들과 1 명의 교수 (존 레어드, 폴 로젠블룸, 그리고 알렌 뉴웰) 로 구성된 전형적인 비형식적 연구사업이 있었다. 연구자들이 다른 기관들 —— 미시건 대학 (존 레어드), 남가주 대학 (폴 로젠블룸), 그리고 CMU (앨런 뉴웰) —— 로 흩어짐에 따라, 이것은 지역적으로 분산된 사업으로 성장했다. 이들 세 소재지 각각은 대학원생, 박사후 과정생, 연구원, 지원하는 스텝, 그리고 독자적인 재원에 대한 책임을 갖고 있는 전형적인 대학 연구사업의 모습이 되었다. 그러나 인터넷과 전화의 도움으로 이 세 집단은 3 명의 주요 연구자들의 지도 아래서 과학적 방향과 조정의 관점에서 하나의 사업처럼 행동해 나갔다. 1988 년경 세 개의 사업집단들은 약 35 명으로 구성되었다.

이처럼 잘 통합된 중심부 주변에는 자신들의 과학적ㆍ기술적 목적들을 위해서 소어에 관심을 갖고 있는 수많은 다른 연구자들이 있다. 몇몇은 지리적으로 이들 세 대학에, 특히 가장 오랫동안 활동적인 소재지인 CMU 에 위치하고 있다. 그러나 많은 연구자들은 다른 대학교나 연구소에 있고, 또 몇 사람은 미국에 그리고 몇몇은 유럽게 있다. 1988 년경에 6 개 기관으로부터 20 명의 사람들이 더 포함되었다. 이러한 연구자들은 광범위한 관심사를 갖고 있으며 광범위한 분야들 —— 심리학, 사회 과학, 공학, 컴퓨터 과학 —— 에서 왔다. 소어에 대한 그들의 투자와 관여는 광범위한 차이가 있다. 약 50 명의 전체 모임은 하나의 과학적 공동체를 형성하고 공동체 성원들 사이의 의사소통이 전자 메일을 통해 이루어진다. 중심적 소재지들은 모두가 사용하는 소어시스템의 동일한 수정판을 일반적인 소프트웨어-시스템 체제화 장치, 오류 보고서, 오류 교정보고서, 등과 함께 제공한다. 약 8 개월에 한 번씩 결과들을 교환하고 서로의 얼굴을 알기 위해 (가장 중요한 것) 모든 사람들은 이틀 동안의 소어 워크숍에 모인다. 소어 그리고 각 독립적 집단과 함께 연구하려는, 또는 소어의 과학적 노력에 관해 개인적연구를 하려는 진지한 의도를 제외하고는 그 공동체에 가입하는데 제한이 없다. (주석 : 이 공동체에 접촉하기를 원하는 사람은 누구나 그 회원들의 누구에게라도 (그들의 이름과 소재지를 위해 서문을 보아라) 편지를 보낼 수 있고, 또는 인터넷으로 Soar @cs.cmu.edu 로 전자우편을 보낼 수 있다.) 이 후자의 특성은 그 조직을 협력체제이기 보다는 공동체처럼 만드는 것이다.

(3) 통합적이어야만 한다. 기존의 국소적 이론들을 통합하라. 사실상, 다른 집단들의 통합이론들을 통합하라! 이것은 이 책을 통해 내가 반복하는 또 하나의 주제이다. 소어가 이미 문헌에 존재하는 것들과 극단적으로 다른 이론들을 제안하는 것은 필연적으로 좋은 것이 아니다. 이러한 다른 이론들이 인지의 다른 부분들과 결합되는 것을 허용하는 방식으로 그 이론들을 표현하려는 시도로서 소어를 취급하는 것이 더 좋다. 우리가 주목했듯이, 동일한 설명 기제들이 매우 다르게 보이는 이론들이나 구성들에 대해 작동적일 수 있다. 소어에 대하여 유지되는 것은 다른 통합이론들에도 역시 유지된다. 목적은 이론들을 조합하는 것이기 때문에 우리는 경쟁적이 아니라 협동적으로 일해야 한다.

(4) 통합인지이론을 수정할, 강력하게 그리고 급진적인 방식을 써서라도 수정할 준비를 해야 한다. 통합인지이론 그 전체는 수정을 고무적인 —— 흥분시키는 —— 제안 또는 젊고 원기 왕성한 사람들을 위한 제안으로 보이도록 하는 제약들을 가지고 있지만, 그것들이 완전히 통일된 것은 아니다. 실례를 들어보자. 우리는 근본적으로 소어 4 에서 소어 5 로의 이동을 완성했었고 (1989 년경), 후자의 것은 단일-상태 원리를 포함한 것이었다 (5 장). 이것은 소어의 기본적 구조들 —— 작업기억, 선호들의 처리, 산출들의 행위들 —— 의 실제적인 재조직화를 요구했지만, 이 책에서의 전반적인 그림을 거의 변경하지 않고 남기는 방식으로 그것은 이루어졌다. 그것을 설치하는 것은 기중기로 집을 들어서 그 아래에 새로운 기초를 옮겨놓는 것과 비슷했다. 그것을 이루는데 우리는 약 2 년 정도를 소요했다. 약간의 매끄럽지 못한 측면이 앞으로의 1 년 동안에는 여전히 느껴질 것이다 —— 사실상, 우리는 이러한 변화의 개념적 결과들은 큰 파급효과가 있을 것이라고 기대한다.

대응의 근본적인 능력은 여전히 논쟁중이지만, 그것에 대한 질문 (5 장) 은 또 하나의 실례를 제공한다. 그것은 급진적인 변화의 가능성과, 그리고 광범위한 연구와 준비에 관련된 긴 시간 척도들의 가능성 모두를 강화시킨다. 그 이야기는 여러 개의 부분들을 가지고 있다. 하나는 윌리엄 제임스 강연을 하는 동안, Connection Machine (Hills, 1985) 이라 불리는 대규모 병렬 컴퓨터의 제조사인 Thinking Machines 의 대니 힐스 Danny Hills, 그리고 데이브 월츠 Dave Waltz 와 내가 나누었던 대담이다. 산출 시스템을 완전히 포기하고, 그들이 Connection Machine 에서 탐구하고 있는, 그것의 구조에 매우 적합한 것처럼 보이는 기억 기반적 추리 방식 (Stanfill & Waltz, 1986) 과 같은 것으로 교체하는 것이 가능한가? 우리는 소어에서 산출 시스템의 역학을 청킹에 대한 어떤 모듈성을 갖고 있는 연합적인 재인 기억으로서 분명히 확인할 수 있었다. 아마 우리가 단지 그러한 두 가지의 특성들을 유지했더라면, 우리는 순조롭게 산출들로부터 나와서 기억-기반적 추리시스템으로 들어가서 더욱 단순한 최단-이웃 대응 nearest-neighbor match 을 채택할 수도 있었다. 우리는 이 경로를 탐구했고 많은 어려움들을 발견했다 (Flynn, 1988). 그 이야기의 두 번째 부분은 현재의 대응은 명백히 너무 강력하다는 것의 발견인데, 이는 그것이 처리하는 데 매우 비용이 많이 드는 청크들을 발생시키기 때문이다 (Tambe & Newell, 1988) 그러나 이 탐색은 아직도 완전한 성공을 거두지는 못했다. 이 이야기의 세 번째 부분은 연결주의 시스템들은 자연스럽게 대응의 더 약한 형태들에 적합하다는 것이다. 그러므로 이러한 연구 노력은 연결주의 기술이 소어를 지원할 수 있는 대응방식들을 허용하는지의 여부를 탐색하는 것으로 확장되었다 (Rosenbloom, 1989). 이 같은 세 가지의 노력들 모두는 어떠한 유형의 재인 대응이 소어의 모든 제약들에 적합한가를 발견하기 위한 확장된, 그리고 여전히 결론이 나지 않은 시도의 부분들이다. 그것의 마지막 단계는 새로운 그리고 아마도 급진적으로 다른 재인 방식을 통합하는 소어의 수정일 것이라고 우리는 기대한다. 그러나 우리는 작동하는 소어 시스템들의 많은 부분은 연산적 형태에서의 이러한 변화들에도 여전히 남아 있을 것이라고 역시 기대한다 —— 물론 그것들은 모두 이론적으로 중요한 방식들로 좀더 다른 것이 될 것이다.

여기서 얻는 하나의 교훈은 우리는 통합인지이론을 라카토스의 의미에서의 연구 프로그램으로, 즉 변경들이 진행되고 있는 한 계속적으로 교정되어가는 프로그램으로 보아야만 한다는 것이다.

(5) 결과들의 자료 기반들을 만들어내야만 한다. 정신 활동에 대한 비교기준 benchmark 을 발전시켜야 한다 —— 오래 된 자료들을 그냥 버리지 말고 접근 가능한 형태로 그것들을 보존하라. 그런 다음 어느 새로운 이론이라도 그 오래 된 비교기준에 대해 실행될 것을 기대하라 —— 즉 그것들에 대한 사후적 예측과 설명들을 제공할 것이라고 기대하라. 새로운 패러다임들이 과거의 것들과 대화한다면, 패러다임 수준에서의 진보는 결코 발생하지 않는다는 쿤 식의 과장된 말을 단순히 믿지 말라, 또는 적어도 관계가 없음을 부인하여라. 이 점에 있어서는 과학자이기보다는 공학자가 되어라. 가장 좋은 ~ ~3, 000 개의 규칙성들의 자료 은행을 확립하라.

당신이 할 수 있는 것이라면, 나는 더 잘할 수 있다 anything you can do, I can do better 는 협력적인 게임을 하라. 당신의 태도는 다음과 같아야 한다 —— 나는 이 통합인지이론을 갖고 있고 나는 샘 Sam 의 통합이론이 작용하는 모든 현상들에 나의 통합인지이론이 작용하도록 만들어야만 한다. 이론의 반복검증 replication 은 실험의 반복검증만큼이나 중요할 것이다. 사실상, 우리는 그것을 좀더 중요한 것으로 만들어야 하는데, 이는 우리가 점진적으로 더욱 더 통합된 이론들을 만들어 나갈 것이기 때문이다. 이러한 관점에서, 어떤 특정한 것들로 인하여 통합인지이론이 틀렸다는 것을 보여주는 것에 대해서 곧바로 치명적인 것이라고 믿지 말아라. 막대한 투자를 포기하는 것은 신중하게 생각해 봐야 할 일이며, 단지 그것이 버려져야만 한다는 증거가 우세할 때에만 포기할 것을 요구한다.

(6) 통합인지이론은 사용하기 쉽게 그리고 그것으로부터 추론하기 쉽게 만들어져야만 한다. 이것은 매우 광범위한 영역들에 관한 이론들과 중요한 방식으로 모의실험들에 포함되어 있는 이론들에 대해서 특히 중요해진다. 컴퓨터 과학에서 성공적인 프로그래밍 언어 새로운 운용 시스템, 또는 새로운 통계프로그램들을 만들어 내는데 막대한 노력이 요구된다는 것을 우리는 알고 있다. 그것은 좋은 생각과 초기의 구현을 갖고 있는 고독한 연구자 이상의 것들 —— 많은 고독과 프로그램 작성자들이 그들의 슬픔에 대하여 깨닫는 것처럼 —— 을 요구한다. 그것은 사용자 인터페이스, 사용자 문헌, 훈련 워크숍, 그리고 시스템 지원에 대하여 주목할 것을 요구한다. 이같은 과제들은 통합 이론을 둘러싸는 공동체를 만드는 데 특히 중요하며, 소어공동체 노력의 중요한 구성요소가 되었다.

(7) 마지막으로, 이론을 지적으로 지원하고 활력을 줄 수 있는 응용의 영역들을 획득하라는 충고를 반복한다. 그런데 응용 영역들을 구축하는 것은 사용이 용이한 커다란 투자물을 가지고 있고 그러므로 그것은 발생시키기 위한 도구들을 만들어내려고 노력할 의지를 갖고 있는 공동체를 만들어낸다.

이제 우리는 처음 우리가 시작했던 곳에서, 그러나 이해를 하며 끝마친다.

심리학은 인지에 대한 통합이론들을 만들어낼 정도로 발전했다. 통합이론들이란 광범위한 인간의 인지과정을 산출케 하는데 함께 작용하는 기제들로 구성된 하나의 시스템을 가정함으로써 설명력을 얻는 이론들이다.

그러한 통합이론들이 여기 있다는 것을 의미하는 것은 아니다. 그러나 통합이론들이 가능하며 우리는 그 통합이론들을 만들기 위해 노력해야만 한다.