삶의 안내자, 인과 철학

김준성 지음

판매가(적립금) 17,000 (850원)
분류 포스텍 문명과 담론 총서 09
판형 46판
면수 232
발행일 2022-02-28
ISBN 979-11-92275-01-7
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4차 산업혁명 시대, ‘인과 르네상스’가 도래하다

 

 

코로나 바이러스의 발생과 그 결과, 경제 변화에 따른 주식시장의 변동 등, 일상의 모든 사건에서 우리는 자연스럽게 ‘인과(因果)’를 언급한다. 이렇게 일상적 주제인 인과가 본격적인 철학적 탐구의 대상이 될 수 있을까? 데이비드 흄은 인과를 ‘the cement of the universe’라 불렀다. 인과는 이 세계의 모든 것을 연결하는 매개라는 것이다. 특히 4차 산업혁명 시대를 맞아 인공지능 알고리즘 연구자들은 인과에 대한 철학적 논의와 이론을 적극적으로 연구하고 응용하였다. 반대로, 과학철학자들은 통계학 등 경험과학의 인과에 대한 연구 성과를 철학적 연구에 응용하였다. 모든 연구가 서로 소통하면서 인과 연구에 대한 새로운 패러다임을 형성하는 이른바 ‘인과 르네상스’가 도래한 것이다. 과학철학 전문가 김준성 교수는 이 책에서 ‘인과’ 연구의 기본에서 응용까지, 모든 것을 다룬다.

들어가는 말: 인과의 르네상스 5

 

1장. 4차 산업혁명에서 인과의 역할: 인과, 왜 삶의 안내자인가? 15

1. 속성 수준의 인과와 사건 수준의 인과 20

2. 인과에 대한 문제들 25

3. 4차 산업혁명에서 인과의 역할 40

 

2장. 인과에 대한 이론들의 백가쟁명 51

1. INUS 이론 52

2. 인과에 대한 반사실적 이론 58

3. 인과에 대한 확률 이론 65

4. 인과에 대한 개입(조종) 이론 73

 

3장. 인과 모형 이론의 발전 77

1. 인과 모형을 위한 구조방정식의 요소: 변수와 DAG 83

2. 인과 모형을 위한 베이즈 이론의 요소: 베이즈 망과 확률적 독립성 86

3. 인과 모형 이론: 퍼얼의 구조 인과 모형과 SGS의 PC 이론을 중심으로 91

 

4장. 합리적 의사결정 이론에서 인과의 역할 119

1. 뉴컴의 역설 124

2. 인과 모형에 토대한 의사결정 이론의 역할 127

 

5장. 빅데이터에서의 상관성과 인과성 131

1. 빅데이터 세계에서 상관성만이 필요하다는 주장 133

2. 상관성과 인과성의 관계에 대한 오해와 문제 136

3. 인과에 대한 수학적 모형의 가능성 140

4. 빅데이터 분석에서 인과 모형의 역할 144

 

6장. 신경망 기계학습 인공지능에서 인과에 대한 논쟁 153

1. 인공 신경망 구조와 연결주의에 대한 이해 155

2. 연결주의에 대한 고전적 계산주의자의 비판: 체계성 문제 158

3. 체계성 문제에 대한 연결주의자의 응답: 스몰렌스키의 이론을 중심으로 163

4. 연결주의에 대한 계산주의자의 비판: 인과성 문제 168

5. 인과성 문제에 대한 연결주의자 스몰렌스키의 대응 170

6. 포더와 맥래플린의 재응답: 허구적 인과론으로서 연결주의 171

7. 논쟁에 대한 평가와 전망: 인과의 망으로서 신경망에 대한 이해 가능성 172

 

7장. 두뇌의 자기공명영상 데이터에 대한 인과 추론 181

1. 기능적 자기공명영상과 그 측정 단위로서의 복셀 182

2. 뇌 기능의 효과적 연결성을 해명하기 위한 인과 모형의 역할과 과제 185

 

8장. 설명 가능한 인공지능에서 인과적 설명의 역할과 전망 191

1. DARPA의 XAI 프로젝트에 대한 이해 194

2. 설명의 모형에 대한 문제 198

3. 설명 가능한 인공지능을 위한 인과적 설명 모형의 전망 205

 

 

나가는 말: 평가와 전망 215

 

참고문헌 217

지은이ㅣ김준성

미국 위스콘신대(University of Wisconsin-Madison) 철학과에서 박사학위를 받았으며, 현재 명지대 철학과 교수로 재직 중이다. 과학철학 분야에서 인과, 귀납 추론, 인공지능 등 과학의 토대 및 방법에 대한 이론적 문제와 철학과 과학의 융합 문제를 연구하고 있다.

대표 저서로 《확률과 인과》(2008), 대표 논문으로 “Many Ways of Qualitative Contrast in Probabilistic Theories of Causality”(2013) 등이 있다.

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