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[단독] AI는 말하지만 우리는 생각을 합니다
- 저자
- 이마이 무쓰미 저/<이현욱>역
- 출판사
- 서해문집
- 출판일
- 2026-06-01
- 등록일
- 2026-06-16
- 파일포맷
- EPUB
- 파일크기
- 48MB
- 공급사
- YES24
- 지원기기
-
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책소개
“생각하지 않으면 생각할 수 없게 됩니다”
인지과학자가 알려 주는 놀라운 언어와 추론의 힘
교육·과학·예술 등 여러 분야에서 AI가 가져올 변화와 충격을 염려했다. 일부는 현실로 이뤄졌고, 챗GPT를 비롯한 AI를 검색과 업무에 활용하는 흐름은 더욱 보편화되었다. 이제 사람들은 일을 넘어 마음까지 의지하는 중이다. 그러나 한 가지를 간과한다. AI의 응답은 그럴듯한 말을 그럴듯한 형식으로 조합해서 도출한 결과라는 점, 즉 ‘옳은 말’도 ‘생각을 하고 하는 말’도 아니라는 사실이다.
언어심리학과 발달심리학을 연구하는 인지과학자 이마이 무쓰미는 AI의 ‘말’에 휩쓸리지 않게 하는 강력한 능력이 우리에게 있다고 힘주어 이야기한다. 바로 ‘생각’이다. 책은 어린아이가 언어를 배워 가는 메커니즘을 바탕으로 사고력을 어떻게 키울 수 있는지 설명한다. 지식의 양을 늘리고 외우기보다 이미 알고 있는 지식을 자신의 실제 경험과 연계해 살아 있는 지식으로 만들라고 조언한다. 그 지식을 빠르게 꺼내고 자신의 주의력을 통제해 눈에 보이지 않는 구조를 추론함으로써 새로운 지식을 발견하는 과정을 알려 준다. AI의 유창함에 속지 않고 인간에게만 있는 직관을 발휘해 그럴싸한 말들의 조합을 뛰어넘어 문제를 창의적으로 해결하는 연습을 권한다. 업무를 수월하게 해결하고 영어나 경제·법을 공부하려는 직장인에게 흔들리지 않는 이정표가 되어 주고, 열심히 해도 성적이 오르지 않아 고민하는 보호자와 청소년에게 유용한 실마리가 될 책.
저자소개
1989년 게이오기주쿠대학 대학원 박사과정 단위취득퇴학. 1994년 노스웨스턴대학 심리학부 PH.D를 취득했으며, 현재 게이오기주쿠대학 환경정보학부 교수로 재직 중이다. 전공은 인지과학, 언어심리학, 발달심리학이다.
저서는 『말과 사고』 『배움이란 무엇인가?「탐구인」이 되기 위해서』 『언어와 신체성』 이와나미강좌 커뮤니케이션의 인지과학 제1권(공편저), 『언어 발달의 수수께끼를 풀다』 『부모와 아이가 함께 기르는 언어능력과 사고력』 『말을 배우는 구조?모어에서 외국어까지』(공저), 『신 사람이 배운다는 것?인지학습론을 통한 시점』 등이 있다.
목차
프롤로그
제1장 우리는 어떻게 말을 배웠을까?
말이 가리키는 범위를 찾는다: 토끼라는 말의 의미는?
사물의 특징에 주목한다: 레몬도 잎사귀도 달님
아이는 무엇에 주목할까?
아는 말이 늘어나면 추측이 쉬워진다
발견한 것을 다른 상황에 바로 써 본다
어른도 미처 몰랐던 관계성을 알아챈다: 던지다와 차다
문법도 스스로 분석해 배운다: ~아니다와 안 ~이다
한자를 읽는 방법도 스스로 발견한다
색 이름은 생각보다 어렵다
나라와 언어에 따라 다른 색의 기준
양을 배우면 멍멍의 범위가 좁아진다
말의 범위를 판단하는 단서는 무엇일까?
큰 쥐와 작은 코끼리?
전후좌우를 알려 주는 자기 중심축과 사물 중심축
제2장 문제 해결에 필요한 추론의 힘
사고력은 어떤 힘일까?
아는 것을 바탕으로 짐작한다: 배타적 추론
같은 관계를 발견한다: 유추적 추론
공통 패턴을 찾아 응용한다: 귀납적 추론
눈에 보이지 않는 구조를 파악하는 힘
필요한 정보를 기억에서 빠르게 꺼내는 힘
불필요한 정보에 신경 쓰지 않는 힘
머리에 주입된 지식도 꺼내지 않으면 의미가 없다
제3장 공부에 필요한 말의 힘
추상적인 말이라는 벽
언어 이해가 학습에 중요한 이유: 수학과 과학의 경우
말의 의미는 점이 아니라 면이다
새로운 말이 생각하는 힘을 키운다
말을 살아 있는 지식으로 만드는 방법
외국어 실력은 한국어 사고력에 달려 있다
단어 암기보다 중요한 것
말의 센스를 키운다: 세 가지 키포인트
제4장 AI 시대의 생각하는 힘
챗GPT의 도쿄대학 시험 성적표
분수를 모르는 챗GPT: 거침없이 쓰인 답의 함정
인간의 사고는 AI와 다르다: 직관 vs. 확률
직관이란 무엇일까?
딱 하나의 답이 위험한 이유
외부 장치에 의존하면 생각하는 힘을 잃어버린다
효율적으로 지식을 익힐 필요는 없다
AI 연구자 사이에서 유명한 기호 접지 문제
에필로그