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지식사전/심리학

인지과학 총론

과학주의자 2022. 8. 8. 23:01

인지과학은 21세기에 떠오르는 신흥 과학 중 하나이다. 미래학자들은 21세기를 이끌어갈 융합과학기술 4가지로 IT(information technology,정보기술), BT(biotechnology,생명공학기술), NT(nano-technology,나노기술), CT(cognitive technology,인지과학 기술)를 뽑는데 이 중 CT는 인간에 대한 과학적 이해를 바탕으로 부가가치를 창출하는 기술이다. CT는 일찍이 아이폰 디자인의 세계적 성공을 통해 위력을 입증한 바 있으며 현재도 많은 기술자들이 제품이 품질뿐만 아니라 인간과의 인터페이스에 신경쓰고 있다. 그리고 이들이 응용하는 신경과학, 뇌과학, 심리학, 인공지능 연구 모두 인지과학의 일부이다. 인지심리학은 인지과학의 분과로서 인간의 인지과정을 과학적이고 객관적으로 이해하고자 하는 심리학이다.

 

이 분야의 주요 학술지로는 다음이 있다.

 

<Cognitive Psychology>

<Trends in cognitive sciences>

 

신경과학

https://tsi18708.tistory.com/199

인지과학에 있어서 신경과학을 모른다는 소리는 군인이면서 총을 쏠 줄 모른다는 말과 같다. 인지과학은 심리학적 베이스에서 많은 부분이 진행되지만 동시에 신경과학적 전통과도 밀접한 관련을 맺고 있다. 또한 신경과학적 방법과 지식은 인지과학의 연구성과와도 밀접한 관련을 맺고 있다. 소프트웨어를 알려면 하드웨어도 알아야 하니 이는 어쩌면 당연한 말인지도 모른다.

 

주의

https://tsi18708.tistory.com/206

주의(attention)는 환경 속의 여러 자극 중 특정 자극에 인지하고 반응하게 하는 심리적 기제를 말한다. 주의는 환경의 지각과 정보처리에 중요한 역할을 담당한다. 환경에는 정말 수많은 자극이 있지만 인간은 그중에서 소수의 자극만 지각하는데, 어떤 자극이 지각될지를 주의가 결정한다. 많은 인지과학 연구가 주의를 연구하거나 주의를 활용하여 연구하고 있기 때문에, 인지과학을 이해하기 위해서는 주의를 필수적으로 이해해야 한다.

 

기억

https://tsi18708.tistory.com/153

기억은 경험이 유기체의 뇌와 행동을 변형하는 메커니즘이나 과정을 말한다. 이름 외우기나 아는 사람 구별하기, 다양한 물체나 장소 식별하기 등 기억은 우리의 거의 모든 삶과 연결되어 있다. 인간은 기억을 통해 세상의 각 물체와 특성들 간의 관계를 찾아내고 거기에 뇌와 행동을 적응시킬 수 있다. 또한 기억은 단순히 세상의 인과관계를 받아들이지 않고 오히려 능동적으로 세상에 대해 알아가는 능력이다. 

 

집행기능

https://tsi18708.tistory.com/214

집행기능(executive function)은 전두엽에서 정보를 의식적이고 고차원적으로 처리하는 인간의 인지적 체계이다. 집행기능은 여러 하위기능으로 구성되어 있고, 지능과도 관련되어 있다. 주로 PFC가 집행기능과 관련되어 있는데, 전두엽이 맡은 기능이 그러하듯 인간 지성에 있어 가장 중요한 기능 중 하나이다.

 

지능

https://tsi18708.tistory.com/221

지능은 심리학의 시작을 함께한 유서깊은 연구분야이고, 지금도 많은 연구들이 지능이라는 개념에 기초하여 행해지고 있다. 초기 인지과학의 발전사에서 지능은 빼놓을수 없으며, 임상심리학에서도 지능은 높은 관심의 대상이다. 현재 지능에 대한 연구는 예전만하지 않지만, 지능은 성격이나 시각과 마찬가지로 인간의 심리를 이해하기 위한 기초적 토대로 대접받고 있다. 

 

심리철학

https://tsi018708.blog.me/222132380294 

심리철학은 마음의 본질에 대한 철학적 탐구이다. 심리철학자들은 마음의 본질과 특성에 대해 분석철학적인 방법을 통해 형이상학적으로 탐구한다. 비록 인지과학을 구성하는 다른 분과들(심리학, 뇌과학)보다는 객관성과 엄밀성은 약하지만, 심리철학자들은 인지과학에 중요한 통찰을 자주 던져주었다.

 

의식

https://tsi18708.tistory.com/180

의식은 매우 주관적이고 언어화하기 힘든 영역이기 때문에, 지난 세월동안 철학의 영역이었으며 지금도 철학의 영역이다. 하지만 기술의 발달은 과학자들도 의식에 접근할 수 있는 길을 제시하였고, 특히 과학자들은 의식불명 환자와 같은 실용적인 이유로 인해 의식에 접근할 수밖에 없었다. 많은 과학자들이 의식 그 자체와 여러 변형된 형태에 대해 철학자들과 함께 조사를 이어가고 있다.

 

 

1.개요

인지과학은 인지에 대한 학제간 연구로, 인간이 외부정보를 받아들이고 해석하는 과정에 대해 연구하는 과학이다. 대표적인 통섭의 성공사례인 인지과학은 다양한 학문의 학자들이 모여서 연구를 수행하는데, 현재 인지과학의 주요 연구들은 인지심리학(심리학)자들과 인지신경과학(신경과학)자들에 의해 수행되고 있다. 그러나 가끔씩 심리철학자들도 주된 통찰을 전해주며, 인공지능 관련 연구도 여기에 관여하기도 한다. 또한 오컬티스트들도 인지과학에 몇몇 주제를 제시하기도 하였다.

 

인지과학은 심리철학과 마찬가지로(사실 여느 과학이 그렇지만) 심신일원론을 받아들인다. 즉 인간 정신은 인간의 몸에서 나왔다. 이를 principle of neural representation이라 하는데, principle of neural representation에 따르면 인간의 모든 경험은 신경 활동의 표상이다. 신경이 없으면 인간의 정신도 없다. 여기서 신경계의 활동은 외부의 정보를 처리하여 유용한 행동을 산출하는 것이다. 즉 인간의 정신은 외부에서 들어온 정보를 처리하고 적절한 결과를 산출하는 일종의 컴퓨터라고 할 수 있다. 이를 심리철학에서는 ctm이라 하는데, ctm은 인지과학에서 처음 제안된 개념이기도 하다. 

 

정보가 처리되는 방식은 3가지가 있다. specificity coding은 특정 정보들이 특정 뉴런들에 의해 처리된다는 것을 의미한다. 이 뉴런들은 특정 정보, 아주 제한된 정보들만을 처리하는데, 그들은 마치 스위치 들어간 전등처럼 자신들이 처리하는 정보가 들어오면 활성화된다. sparse coding은 약간 다른 처리방식으로, 특정 뉴런들이 특정 정보들을 다른 방식으로 처리하는 것을 말한다. sparse coding 방식으로 정보를 처리하는 뉴런들은 서로 네트워크를 구성하며, 처리되는 정보들이 어떻게 처리되었는지에 따라 다른 패턴의 뉴런 활성이 나타난다. 마지막으로 population coding(distributed coding)은 조금 색다른데, population coding은 대규모의 뉴런들이 모두 합심해서 정보를 처리하는 것을 말한다. 앞의 2가지와 달리 population coding에서는 거의 대부분의 뉴런이 정보처리에 관여하며, 정보처리의 결과는 이 뉴런들의 활성 패턴으로 나타난다.

 

지각과 인지

https://tsi18708.tistory.com/209

지각은 인지와 때려야 땔 수 없다. 왜냐하면 지각은 복잡한 세상을 해석하기 위해 아주 고등한 인지기능을 동원해야 하고, 그래서 인지과정에 대한 연구와 많은 접점을 지니기 때문이다. 실제로 인지심리학 강좌의 초반은 지각심리학에 대한 내용이다. 특히 하향식 접근 이론(top-down theory)이 인지과학과 많은 접점을 가지고 있다.

 

하향식 접근 이론에 따르면 인간의 지각은 외부자극을 날 것 그대로 인식하는 것이 아니다. 무의식적 가정과 의미에 대한 추론, 베이지안 모형까지 다양한 인지과정이 개입한다. 또한 이렇게 형성된 지각은 환경이 변하면서, 특히 무언가에 대해 운동을 하는 과정에서 지속적으로 환경과 상호작용하며 수시로 자신을 변형시킨다. 이 역시 고등한 인지과정이 요구되는 작업이다. 

 

 

2.이중처리과정 이론(이중처리모형, 의식적 정보처리)

이중처리과정 이론(duel processing model, 이중처리모형)은 sallice가 제시한 이론으로, 인간의 마음이 두가지 차원으로 되어있다고 본다. 이를 지칭하는 단어는 여러 개 있는데 노벨경제학상 수상자 대니얼 카너만은 이를 명쾌하게 1차/2차 시스템으로 정의하였다. 이 이론을 ELM(Elaboration Likelihood Model)의 형태로 제시한 petty와 cacioppo[각주:1]는 peripheral route와 central route로 나누었고 다른 학자들은 heuristical/systematical로 나누거나 heuristic process/analytic process로 나누었다. 그러나 여기서는 sallice가 먼저 제시했고 지금도 신경과학에서 사용하는 CSS와 SAS를 사용하기로 한다. 

 

CSS(Contention Scheduling System, 자동적 처리 시스템, 무의식 시스템)는 프로이트의 무의식과 비슷한 개념으로, 이 시스템은 들어온 정보를 자동적으로 처리(automatic processing)한다. 예를 들어 한 사람의 시야에 사과 하나가 들어왔다면 그 사과는 사람이 인지하기 전에 LGN이나 V1을 거쳐 매우 빠른 속도로 조작되고 변형되어 뇌 속에 들어올 것이다. 그러나 우리는 단지 '사과를 봤다'는 사실만 알지 우리가 어떻게 사과의 둥근 면을 인지했는지, 사과의 색을 어떤 과정을 거쳐 빨강으로 인지했는지 모른다. 왜냐하면 CSS에 속하는 이런 정보처리들은 우리가 의식적으로 느끼는 차원 밑에서 자동적으로 일어나기 때문이다. CSS는 고유한 신경회로와 함께 다양한 휴리스틱을 사용하여 정보를 빠르게 처리하는데, CSS에서 사용하는 신경회로는 암묵적인 학습이나 유전자에 각인된 본능에서 유래했으며 행동주의적인 연합이나 스키마의 형태로 나타난다.

 

CSS는 정보를 매우 빠르고 병렬적으로 처리하며 인지적 자원을 덜 소모한다. 그리고 특정 분야에 숙달되거나 잘 진화된 분야에서는 하술할 SAS보다 정보를 더 정확하게 처리한다.[각주:2] 실제로 32명을 대상으로 한 뇌과학 연구[각주:3]에서도 실험군은 주로 통제적 시스템을 담당하는 DLPFC에 TMS가 가해지는 채로 통계적 관계에 대한 암묵학습을 실시했는데, 10분 후에는 TMS의 후유증으로 수행이 통제군보다 떨어졌으나 2시간 후에는 차이가 없었고, 24시간 후에는 오히려 통제군보다 더 잘 학습했다. 비슷하게 다른 연구[각주:4]에서도 4-5세 경의 어린이들은 어른들보다 암묵학습을 더 잘했는데, 이는 어른과 달리 어린이는 학습에 간섭할 통제적 시스템이 잘 발달하지 못했기 때문으로 보인다.

 

그러나 정보를 처리하면서 다양한 휴리스틱을 사용하기 때문에 CSS를 정보를 처리하면서 실수나 논리적 오류, 또는 편향이 발생할 수 있다. 사실 CSS에서 사용하는 인지적 전략은 최소한의 논리적 정합성도 확보하지 못한것이 많기 때문에 오류의 발생은 필연적이다. 1차 시스템에서 일어나는 정보처리는 대개 무의식적으로 일어나기 때문에 보통 사람들에게 지각되지 않는다. 무의식적으로 일어나는 시지각이나 편견, 숙달된 기술이나 운동 등이 CSS에서 일어난다. 절차기억은 대표적인 CSS 차원의 기억이다.

 

SAS(Supervisory Attentional System, 통제적 처리 시스템, 의식 시스템)는 프로이트의 자아와 비슷한 개념으로, 이 시스템은 주의를 기울여 정보를 의식적으로 처리한다. SAS는 우리가 새로운 내용을 학습할때처럼 들어온 정보를 처리하는 스키마가 없거나, 이미 있는 스키마(편견 등)를 억제해야 하는 상황[각주:5]에서 작동한다. SAS가 작동할때 인간은 상황을 머릿속에서 시뮬레이션하고 대안적인 상황을 고려하면서 언어와 논리적 규칙을 기반으로 정보를 처리하고, 이 과정에서 저장되는 기억은 다른 기억에 비해 정서에 중립적이다.

 

집행기능은 SAS에서 담당하는 기능[각주:6]이며 주로 전두엽에서 일어난다. 또한 자기조절도 SAS에서 관장한다. SAS는 들어온 정보를 느리고 정확하게 직렬적으로 처리한다. 이러한 과정은 많은 주의력을 소모하기 때문에 SAS는 인간이 해당 주제에 대해 충분한 주의를 기울여야 일어나며, 정보처리 동기와 정보처리 능력, 그리고 가용한 정보량에 의해 매개된다. 정보처리 동기는 어떤 주제를 의식적으로 처리하려는 동기로 주제가 개인과의 관련도가 높을때, 중요할때, 주제에 대한 인지적 욕구가 높을때 발생한다. 정보처리 능력은 실제로 의식적으로 정보를 처리하는 능력으로, 사전지식이 있거나 주의분산이 덜할때 높아진다.

 

무의식의 재발견(cognitive unconscious, 인지적 무의식)[각주:7]

이중처리과정 이론을 통해 정신분석 이론은 새로운 전기를 맞이하게 되었다. 프로이트가 모호하고 추상적으로만 제시했던 무의식이 비로소 과학적 연구의 대상으로 올라왔기 때문이다. 그러나 프로이트학파의 주장과 달리 인지과학자들은 무의식을 동물적 충동과 억압된 사고로 가득 찬 곳이 아닌 의식적 정보처리를 지탱하는 기반으로 본다.[각주:8] 이렇게 새롭게 정의된 무의식을 인지적 무의식이라 부르는데, 인지적 무의식은 의식적으로 경험되진 않지만 개인의 사고, 선택, 정서, 행동에 영향을 미치는 모든 정보처리과정을 의미한다. CSS에서 발생하는 정보처리가 모두 인지적 무의식을 범위에 속하며, 21세기 초 많은 분야의 학자들이 여기에 관심을 두고 연구하고 있다. 여기서 자주 쓰이는 방법은 서브리미널 자극(subliminal perception, 역치하 지각)을 이용하는 것인데, 의식적으로 인식되지 않는 자극(그러나 무의식적으로는 인식될 수 있는)을 피험자에게 가하여 무의식적 정보처리가 인간행동에 끼치는 영향을 연구하는 것이다.

 

SAS는 정보를 정확하게 처리한다. 논리적 정합성이 보장된 사고나 아예 논리적 정합성을 고려하는 사고는 모두 SAS의 결과이다. 또한 통찰학습에서 보이듯이 SAS 수준에서의 기억과 규칙은 한번의 학습으로도 쉽게 저장된다. CSS의 경우 기억 저장에 필요한 횟수는 기억의 종류마다 다르며, 민감화를 제외하면 대체로 모두 여러번의 학습을 요구한다. 그러나 SAS 수준에서의 학습은 그것을 까먹지만 않는다면 한번의 학습으로도 뇌에 입력된다. 그리고 정신적 시뮬레이션이나 실행의도도 SAS에서 통제하는데, 이것들이 목표성취에 매우 중요한 요인임이 많은 동기연구자에게 알려졌다.

 

의식과 무의식의 관계

CSS와 SAS는 각자 장단점이 있다. CSS는 정보를 자동적으로 병렬처리하기 때문에 SAS에 비해 정보처리의 속도(RT)와 효율이 좋다. 손이 눈보다 빠른 이유는 손을 움직이는 행동은 자동적이고 빠르게 일어나는 반면 눈을 움직이는 행동은 의식적인 처리와 느린 개입이 필요하기 때문이다. 이러한 무의식적 영향력은 종종 의식보다 더 큰 동기를 유발하기도 하고,[각주:9] 의사결정에서도 중요하다.[각주:10] 그러나 SAS은 CSS에 비해 논리적이고 세세하기 때문에 실수할 염려가 적다. 휴리스틱에 의한 오류는 CSS에서 유발되며 따라서 SAS를 동원하여 의식적으로 주의깊게 처리해야 방지할 수 있다.

 

또한 SAS의 기능 저하는 여러 정신질환의 원인이 된다. environmental dependence syndrome과 보속증(perseveration)은 전두엽 손상 환자에게서 주로 나타나는 증상이다. 이 증상을 겪는 환자들은 본인의 의사와 상관없이 환경적 단서가 주어지면 자동적으로 무언가를 한다. 어떤 환자는 의사의 집을 방문했을때 설거지통에 쌓인 그릇을 보자 반사적으로 설거지를 시작했다. 이러한 증상은 SAS가 CSS를 통해 일어나는 자동적 반응을 통제하지 못하기 때문에 일어난다. 만약 환자가 정상인이었다면, 쌓인 설거지거리를 보고 설거지를 하려는 충동이 들었을지라도 의식적으로 이를 억제(inhibition)했을 것이다.(남의 집이기 때문이다) 하지만 환자는 전두엽이 손상되었고, 충동에 끌려 바로 설거지를 시작했다.

 

일반적으로 의식은 무의식은 억제(inhibition)하면서 작동하는데,[각주:11] inhibition은 집행기능의 주요 역할 중 하나이다. 때문에 무의식을 통제하고 조절하는 것이 집행기능, 정확히는 집행기능을 담당하는 PFC의 역할이라고 할 수도 있다. 이에 대한 뇌과학 연구들은 우측 RLPFC[각주:12]나 우측 DLPFC, [각주:13]와 같은 우측 PFC[각주:14]가 자동적 정보처리를 억제한다는 점을 보여주었다. 그러면서도 같은 PFC 영역인 좌측 DLPFC[각주:15]나 좌측 inferior frontal cortex,[각주:16]와 같은 좌측 PFC[각주:17]가 휴리스틱 관련 정보처리를 실시하거나 양측 전두엽이 휴리스틱 관련 정보를 담당한다는[각주:18] 연구도 보고되었다. 이는 얼핏 모순되는 결과로 보일수도 있지만, 사실 자세히보면 좌측 PFC는 휴리스틱 자체보다는 주로 휴리스틱의 통제와 관련된 정보처리를 한다. 실제로 위 연구에서 좌측 DLPFC는 학습된 휴리스틱이 과제수행에 효과적일때만 활성화되었으며, basso와 saracini의 연구에서도 좌측 PFC의 사용불능은 원할한 휴리스틱 교체를 방해하였다. 다른 연구[각주:19]에서도 OFC와 mPFC가 base rate neglect를 저지를때 활동했지만, putamen 또한 활동하면서 통계적 정보와 개별사례가 가지는 임팩트를 조정했다.

 

다른 연구들은 PFC와 ACC와 같은 영역들이 자동적 정보처리가 우세한 경우에도 활동함을 보여주었다. 이러한 연구들은 이러한 영역들이 자동적 정보처리가 작동한 모든 경우에 활동한게 아니라, 자동적 정보처리의 결과가 통제적 정보처리의 결과와 충돌할 때 주로 활동했다는 점을 보여준다.[각주:20] 이 연구들에서 ACC나 PFC는 사람들이 통계적 정보를 무시하고 개별사례에 의지하여 문제를 해결한, 즉 자동적 정보처리가 통제적 정보처리와 충돌하여 이긴 경우에 이러한 영역들이 활동했다고 보고하였다. 반면 보다 상위의 inhibition을 시행하는 RLPFC나 DLPFC는 그러한 경우에 활동하지 않았으며, 휴리스틱이 완전히 inhibition되는 경우에만 활동했다.[각주:21] 67명을 대상으로 한 최신 연구[각주:22]에서도 휴리스틱(conjunction rule)한 정보처리와 그렇지 않은 정보처리의 차이를 조사했는데, 자동적 처리와 통제적 처리가 충돌하는 경우 frontno-parietal network가 활동하였으며 휴리스틱을 성공적으로 억제한 경우 위의 영역들에서의 활동이 더 강했고 네트워크의 활동 패턴도 억제에 성공한 경우와 그렇지 않은 경우가 달랐다. 이에 한 연구자[각주:23]는 무의식의 통제가 1)자동적 정보처리의 사용과 2)오류 가능성의 직감, 3)inhibition을 통한 통제적 정보처리의 3단계 과정으로 이루어진다고 제안했다. 이 과정은 메타인지에 의해 통제된다.[각주:24]  필자는 abstract representation hierarchy 이론이 이를 잘 설명한다고 주장한다.

 

CSS와 SAS의 차이점 때문에 SAS가 나중에 발달하고 CSS가 먼저 발달한다고 생각할 수 있지만, 꼭 그렇지는 않다. 두 과정은 비슷하게 발전하며, 때문에 언어에서 그렇듯이 어려서 과제를 논리적(근사)으로 처리하던 아이가 커서 같은 과제를 CSS에 기반하여 불완전하게 처리할 수 있다.(이런 상황은 아이의 inhibition이 발달할 때까지 유지된다)[각주:25] 위에서 보았듯이 inhibition은 통제적이고 논리적인 사고를 하기 위한 핵심기제이며, CSS의 정보처리(heuristic 등)를 잘 억제하는 것은 형식적 조작기 수준의 사고수준의 핵심 요인이다.[각주:26]

 

사고방식의 개인차

휴리스틱에 더 많이 의지하는지 SAS에 더 많이 의지하는지는 개인의 사고방식 차이이기도 하다. rational thinking을 더 많이 하는 사람은 논리적 추론에 더 의지하며, experiential thinking에 더 많이 의지하는 사람은 직관에 더 의존한다.[각주:27] rational thinking을 더 많이 하는 사람은 신경성(r=-.3)이 낮고 개방성(.53)과 성실성이 높은 경향이 있다. 반면 experiential thinking을 더 많이 하는 사람은 외향성과 개방성, 우호성이 약간 높은 경향이 있다. 또한 rational thinking을 자주 하는 사람은 자아강도가 강하고(.39) 예측가능한 세상을 선호하며(.26), 우익을 반대하(-.22) 엄벌주의를 반대하는(-.34) 경향이 있다. 이는 종교와 초자연적 믿음에 대한 반대로 이어진다.[각주:28] 반면 experientail thinking을 많이 하는 사람은 정서의 표현을 중시하는 경향이 있고(.29), 의미없는 문장이 심오하다고 생각하는 경향이 더 강하다(.33).[각주:29] 그러나 두 사고방식이 서로 반대되는 것은 아니라서 둘을 동시에 할 수도 있다.[각주:30]

 

이 분야의 주요 연구자로는 Gordon Pennycook이 있다.

 

 

3.개념과 범주(conceptual knowledge)

인간의 마음은 다양한 개념들로 구성되어 있다. 인지과학에서 개념(concept)은 사물이나 사건 등의 자극들을 공통된 속성을 통해 분류하고 범주화한 심적 표상을 말한다. 개념은 우리 사고의 씨앗으로, 우리는 항상 무엇이 어떻고 이것이 저렇다는 식으로 생각한다. 그리고 이러한 개념들을 공통점이나 차이점을 기준으로 묶거나 나누는 것을 범주화(categorization)라고 한다. 개념과 범주로 구성된 지식을 conceptual knowledge라 하는데, conceptual knowledge를 통해 우리는 대상이나 사물을 식별하고 특성을 추론할 수 있다.

 

범주화는 우리가 이전에 보지 못했던 자극을 처리하는데 도움을 준다. 가령 우리가 개에게 친근하게 다가갈 수 있는 이유는, 이전에 개를 만나면서 얻은 경험을 범주화를 통해 새로운 개에게도 적용할 수 있기 때문이다. 범주화는 특정 대상이 가진 독특한 특성을 지각하게 해주고, 그 범주에 대한 풍부한 정보를 제공해 준다. 

 

이 분야의 주요 연구자로는 rosch가 있다.

 

표상

표상(representation)은 인간의 마음 외부에 존재하거나 존재한다고 여겨지는 무언가에 대한 심상이다. 개를 상상해보라. 사람에 따라 침대를 찢어발기는 비글을 떠올릴수도 있고 한가로운 평원에서 양들 사이를 뛰어다니는 보더 콜리를 떠올릴수도 있다. 그 모습이 무엇이든 그 사람이 개를 생각하거나 개에 관한 인지적 정보처리를 할때 무의식중에 떠오를 것이다. 이를 표상이라고 하며, 표상은 무언가에 대한 상징으로서 기능하기 때문에 뇌는 무언가에 대해 생각할때 직접 대상을 보지 않고도 표상을 이용하여 무언가를 인지적으로 처리할 수 있다.

 

표상이 어떤 형태인지에 대해서 2개의 주장이 있다. 심상론(imagery)은 표상이 이미지의 형태로 존재한다고 한다. 위에서 예시로 든 모습은 모두 심상론에 따른 표상이다. 반면 명제론(proposition)은 표상이 단어나 문장의 형태로 존재한다고 한다. 아마 대부분의 사람들은 영어를 떠올릴때 영어를 쓰는 사람 말고 특정 영어단어를 떠올릴 것이다. 필자는 사랑에 대해 들으면 하트보다는 '사랑'이라는 단어가 머리를 스쳐 간다. 이런 경우는 모두 명제론에 따른 표상이다. 학자들은 심상론에 따른 표상이 실존한다는 증거를 발견했다. 학자들은 복잡한 도형을 피험자에게 보여주고, 이를 여러 각도로 돌린 뒤 원래 도형과 같은지 맞추게 하는 심적 회전(mental rotation) 과제를 시켰는데, 그 결과 많이 돌린 도형일수록 판단하는데 어려움이 있었다. 이는 사람들이 도형을 머릿속에서 '실제로 돌린다'는 사실을 의미하며, 도형에 대한 이미지(표상)를 형성해서 정보를 처리한다는 사실을 알려준다. 

 

표상 형성 이론[각주:31]

표상이 무엇을 근거로 형성되는지, 즉 무엇을 기준으로 범주화가 실시되는지를 완벽히 설명하는 이론은 없다. 현재 이를 설명하는 3가지 이론이 있는데 모두 참으로 보인다. 가족 유사성(familiy resemblance, 가족적 유사성) 이론은 범주의 구성원들 대다수가 공유한 속성을 중심으로 범주화가 진행된다고 제안한다.[각주:32] 이런 개념은 철학자 비트겐슈타인도 제안한 바 있는데,[각주:33] 가족 유사성은 범주의 구성원들 모두가 가진건 아니지만 대다수가 공유하는 속성을 말한다. 가령 아래의 꽃을 가족 유사성으로 분류하는 경우 꽃은 A에 속한다. 왜냐하면 꽃이 가진 둥근 꽃잎과 잎사귀, 중심부가 대다수의 A 구성원에서 나타나기 때문이다.

 

뾰족한 줄기로 보면 꽃은 B로 분류된다. 하지만 가족 유사성의 관점에서 보면, 꽃은 A에 가깝다.

가족 유사성을 제안한 로쉬(rosch)는 가족 유사성 이론을 보완하여 원형 이론(prototype approach)을 제안하였다. 원형은 해당 표상의 모든 사례들을 평균한 것인데, 원형 이론에서는 한 범주(표상)의 사례들에서 최고로 전형적인 어떤 원형을 중심으로 표상이 형성된다고 제안한다. 즉 외부사물을 볼때 그 사물이 이 원형과 유사하면(high prototypicality) 표상이 활성화되고, 원형과 멀면(low prototypcality) 활성화되지 않는 것이다. 가령 펭귄은 새이지만, 많은 사람들에게 펭귄은 새가 아니거나 약간 덜 '새같은' 것으로 여겨진다. 이는 펭귄이 날지 못하고 직립하고 있어서 가족 유사성이 적고, 그래서 새의 원형과 꽤 멀기 때문이다. 실제로 사람들은 sentence verification experiment에서 원형에 가까운(가족 유사성이 큰) 자극은 아닌 자극에 비해 더 빠르게 처리한다.

 

원형 이론에 대응하여 본보기 이론(examplar theory)은 원형 대신 지금까지 지각한 무수한 사례들이 범주 판단의 중심이 된다고 제안한다.[각주:34] 이 이론에 따르면 원형같은건 없고, 대신 우리는 각 표상에 해당하는 무수한 사례들을 기억하고 있다. 그리고 새로 지각된 사물이 어디에 속하는지는 우리가 기억하는 한 표상의 무수한 사례들과의 비교를 통해 결정된다. 이들에 따르면 펭귄은 지각하는 기준은 어떤 추상적인 원형이 아니라 우리가 본 무수한 새들과 펭귄이 얼마나 닮았는지 여부이다. 새로운 사례가 기존의 사례들과 비슷할수록 그 사례는 더 빨리 해당 표상으로 분류된다.(family resemblance effect) 본보기 이론은 쉽사리 원형을 판단하기 힘든 표상(게임, 정치, 사랑 등)을 원형 이론보다 더 잘 설명한다.

 

과연 어느 이론이 맞을까? 일단 어느 이론이 맞든, 유사성은 가족 유사성을 기준으로 판단되는 것 같다. 학자들의 연구에 따르면 원형 이론은 사례가 너무 많은 커다란 표상(동물, 어류 등)에 잘 부합하며, 인지적 처리능력이 약한 초기 아동기때부터 나타난다. 반면 본보기 이론은 사례가 적어서 충분히 각 사례들과의 비교가 가능한 작은 표상(고양이, 불독 등)에 잘 부합하며, 인지적 처리능력이 발달한 아동기 이후에 주로 나타난다.

 

hierarchial organization

표상들도 범주화된다. 대부분의 표상은 서로 떨어져서 존재하는게 아니고, 위계를 이루며 조직되어 존재한다. 가령 어류와 들짐승, 산짐승은 모두 동물의 하위 표상이며, AK와 AR은 모두 돌격소총의 하위 표상이다. 상위표상으로 갈수록 개개 표상이 담고 있는 정보는 감소하고, 하위표상으로 갈수록 개개 표상이 담은 정보는 증가한다. 한편 위계의 어떤 수준은 basic level로 여겨지는데, basic level 수준인 표상이 가장 반응이 빠르다. 이러한 위계는 각 표상의 특징과 이를 지각하는 사람의 학습과 경험에 의해 결정된다. 실제로 새 전문가들은 일반인에 비해 basic level이 좀 더 밑에 있어서, 이들에겐 참새나 울새가 basic level이었다.[각주:35]

 

표상들이 서로 엮여서 생긴 스키마를 의미망(semantic network)이라고도 부르는데, 의미망은 여러 표상들이 서로 엮여있는 네트워크를 말한다.[각주:36] 의미망에서 표상들은 노드들이고, 중간에 거쳐야 하는 노드가 많을수록 한 표상에서 다른 표상을 연상하기까지 시간이 오래 걸린다. 의미망에서도 어떤 표상은 높은 위치에 있고 어떤 표상은 낮은 위치에 있으며, 높은 위치의 표상에는 하위 표상이 공유하는 특성에 대한 정보만 저장된다.(cognitive economy) 이를 토대로 하면 우리의 표상들은 다음과 같이 조직되어 있다.

 

동물 의미망의 모식도. 각 노드 옆의 화살표는 노드에 저장된 키워드이다.

의미망은 여러모로 신경망과 유사하다. lexical decision task로 실험한 결과, 표상 간 연결속도는 중간에 거쳐가는 노드들의 수에 비례한다. 의미망에서 activation은 한 노드가 활성화된 정도로 정의된다. 표상도 뉴런과 마찬가지로 한 표상이 활성화되면 인근 표상에도 자극이 간다.(spreading activation) 그리고 자주 활성화된 표상은 점점 활성화가 쉬워지고 인출하기도 쉬워진다. 여러번 연결된 표상은 서로 연결이 강해지고 서로를 쉽게 활성화시키는데, 이도 여러모로 LTP와 유사하다. 이러한 사실은 의미망이 어떤 종류의 신경망임을 보여주며, 실제로 많은 학자들이 의미망을 일종의 신경망처럼 취급한다.

 

의미망이 일종의 신경망이라는 말에서 신경망은, 뉴런으로 구성된 망뿐만 아니라 컴퓨터공학에서 말하는 모든 신경망을 포함한다. 신경망은 여러 노드들로 구성된 컴퓨터 알고리즘으로, 다수의 입력노드와 출력노드가 존재한다. 외부에서 입력이 들어오면 이는 여러 개의 입력노드로 들어와, 복잡한 상호작용을 거치면서 다시 여러 개의 출력노드로 나간다. 이때 입력노드와 출력노드 사이의 노드와 경로들은 들어온 신호를 증폭하거나 감소시키는데, 이는 출력노드에서 돌아온 피드백(back propagation) 의존한다. 신경망은 동시에 여러 정보를 병렬적으로 처리할수 있고,(Parallel Distributed Processing, PDP) 들어온 정보와 결과에 따라 변하기 때문에 기존의 컴퓨터에 비해 학습이 가능하다.

 

신경망. 좀 더 발전된 connectionist approach에 따르면 표상은 일종의 입력노드이고, 특성은 출력노드이다.

connectionism 모델은 의미망 이론의 수정판이다. 기존의 의미망 모델은 돼지-포유류 경로가 돼지-동물 경로보다 속도가 느린 현상이나 원형과 유사한 표상이 더 잘 인출되는 typicality effect를 설명하지 못했다. 그러나 connectionism 모델은 피드백을 통한 경로의 강화를 도입하여 이 문제를 해결하였다. 또한 뇌가 손상되어도 일반 컴퓨터에 비해 사람의 능력이 덜 손상되는 현상(graceful degradation)과 인간의 학습을 잘 설명하는데, 두 특성 모두 신경망의 일반적인 특성이기 때문이다.

 

범주화의 기준

표상은 무엇을 기준으로 형성되는가? 또 표상은 무엇을 기준으로 조직화되는가? 이 주제는 최근에 인기를 얻기 시작했고, 20년대에 활발한 관심을 얻고 있다. 현재 범주화가 일어나는 방식에 대해 설명하는 이론은 4가지가 있으며, 이들은 아직도 서로 경합중이다. 이 이론들을 어떻게 묶을 수 있을지는 후대의 학자들에게 달렸다.

 

sensory-functional hypothesis는 생물과 무생물이 각자 다른 방식으로 범주화된다고 주장한다. 이들에 따르면 생물과 무생물은 뇌에서 처리되는 지역이 다른데,[각주:37] 이것이 범주화의 차이로 이어진다는 것이다. sensory-functional hypothesis에서는 생물은 감각적 특성을 기준으로 범주화되는 반면, 무생물은 기능을 기준으로 범주화된다고 주장한다. 가령 생물은 날개나 비늘의 여부로 범주화하고, 무생물은 주거지나 도구로 범주화되는 식이다.

 

multiple-factor approach는 sensory-functional hypothesis를 약간 수정하여, 동물은 주로 움직임과 색깔을 중심으로 범주화되고 물건은 활동적 요소를 중심으로 범주화된다고 주장한다. 여기서 활동적 요소는 물건의 사용처나 다른 물건과의 상호작용을 포함한다. 또한 multiple-factor approach에서는 crowding이라는 개념을 도입하는데, crowding은 서로 다른 표상이 많은 특성을 공유하는 것을 말한다. multiple-factor approach에 따르면 crowding이 잘되는 표상일수록 상위 표상에 같이 묶일 가능성이 높다.

 

semantic category approach는 좀 더 직관적이다. 이 가설은 생물/무생물 구분이나 동물/물건 구분을 버리고, 표상이 오직 비슷한 의미를 중심으로 묶인다고 주장한다. 가령 고래와 상어는 물고기와 색도 비슷하고 감각적 특성도 더 비슷해 보이지만, 일반인에게 고래는 포유류로 인식되고 상어는 어류로 인식된다. 이는 현대인들이 과학 시간에 고래를 포유류라고 배우면서 고래와 다른 포유류가 같은 의미를 공유하게 되었기 때문이다. semantic category approach에서는 각 표상이 실제로 서로 다른 신경회로를 형성하여 저장된다고 제안한다.

 

embodied approach는 semantic category approach를 좀 더 수정하여, 표상이 그 대상의 특성뿐만 아니라 대상과 관련된 모든 감각 및 운동정보로 구성되어 있다고 주장한다. 가령 달리기를 보자. 달리기를 상상하는 사람의 뇌를 스캔하면, 달리기를 할때 나타나는 시청각 및 다른 감각반응이 비슷하게 뇌에서 재현되어 활성화된다. 즉 달리기를 할때 활성화되는 시각세포는 달리기를 상상할때도 활성화되고, 달리기를 할때 활성화되는 운동신경은 상상할때도 활성화된다. 비슷하게 몸의 일부 부위에 대한 단어를 들으면 관련 신경 전체가 약하게 활성화되는 현상을 semantic somatotophy라 하는데, 이는 표상이 단순한 특성 저장소가 아니라 관련한 모든 감각정보가 연합된 복잡한 네트워크임을 암시한다.

 

생리적 측면

표상에 대한 신경과학적 연구는 범주특정적 결함이 발견되면서 시작되었다. 범주특정적 결함(category-specific deficit)은 특정 범주에 속하는 물체만 인식하지 못하는 증상으로, 어느 환자는 가령 인공물을 알아보는데 굉장한 어려움을 느꼈지만 생물이나 음식은 아주 잘 알아보았다.[각주:38] 어떤 환자는 아예 반대로 인공물은 알아보지만 생물이나 음식은 알아보지 못할수도 있는데,[각주:39] 이러한 결함은 손상된 뇌부위에 따라 다를수 있다. 가령 FFA의 손상은 사람에 대한 인식불능을 초래하고, 좌측두엽 하부의 손상은 동물에 대한 인식불능을 초래한다. 그리고 측두엽과 두정엽, 후두엽이 접하는 접합부에 손상이 발생하면 도구의 이름을 인출하는 능력에 이상이 생긴다.[각주:40] 이는 정상인에 대한 연구와도 일치한다.[각주:41]  

 

범주특정적 결함이 어떤 범주의 결함을 만드는지와 상관없이, 대부분의 범주특정적 결함은 좌반구 대뇌피질의 손상으로 유발된다.[각주:42] 이중 원형 생성은 시각피질과 관련된 반면 본보기 중심의 비교는 PFC와 기저핵에서 담당하는 것으로 보인다.[각주:43] 이러한 역할분담은 선천적으로 보인다.[각주:44] 

 

 

4.심상(imagery)

심상(visual imagery, mental imagery)은 마음속에서 상상하는 이미지로, 실제 시각적 자극 없이도 마음속에 떠오르는 이미지이다. 고양이를 한번 떠올려보라. 머릿속에 고양이의 이미지가 떠오를 것이다. 그게 심상이다. 일반적인 생각과 달리 심상은 언어적이지 않고 시각적인 모양이기 때문에 심리학의 초기때부터 많은 관심을 받았다. 

 

심상의 본질이 무엇인지 대립하는 이론이 2개 있다. propositional hypothesis(propositional representation)에서는 심상이 그저 조금 더 복잡한 표상이라고 주장한다. 심상은 그냥 스키마에 붙어있는 시각적 요소일 뿐이며, 완전한 이미지가 아니라 부분부분의 이미지가 기워진 것이다. 반면에 visual imagery hypothesis(depictive representation)에서는 심상이 완전한 이미지라고 주장한다. 이 가설에 따르면 심상은 완전한 이미지이며, 우리가 심상을 떠올릴때 뇌에서는 심상이미지 전체를 그대로 재현한다. 현재는 visual imagery hypothesis가 조금 더 우세하나, 논쟁은 아직 끝나지 않았다.

 

일반적으로 인지과학을 연구하는데 사용되는 과제는 pair-associate learning이다. pair-associate learning은 두 단어의 쌍을 외우는 과제인데, 그래서 단어가 없는 심상을 연구하는 데에는 한계가 있다. 이로 인해 학자들은 아주 다양한 방법을 사용해서 연구를 해야 했는데, 가령 paivio[각주:45]는 pair-associate learning 과제를 조금 변형하여 구체적인 단어쌍이 추상적인 단어쌍보다 더 잘 외워진다는 것을 발견하였다. 이는 구체적인 단어의 경우 심상을 불러내기 더 쉽기 때문이다.(conceptual peg hypothesis)

 

shepard와 metzle[각주:46]는 mental rotation 과제를 처음 고안하였다. mental rotation 과제는 마음속에 어떤 도형의 심상을 그려넣고 이 도형을 조작하는 것이다. 처음에 실시된 과제에서 연구자들은 피험자들에게 주어진 도형을 돌려서 다른 도형과 같은 모양인지 보게 했는데, 실제로 많이 돌려야 비슷해지는 도형일수록 이를 맞추는데 많은 시간이 걸렸다. 이는 심상이 실제로 이미지의 형태로 존재한다는 강력한 증거이고, mental walk task[각주:47] 등 다른 방식의 연구에서도 비슷한 결과가 나왔다.[각주:48]

 

mental rotation 과제. 위 도형과 같은 도형이 아래 4개중에 있다. 무엇인지 맞춰보라.

심상은 가상적인 이미지지만, 여러모로 실제 시각적 이미지와 비슷하다. 심상은 시각자극과 비슷하게 처리되고,[각주:49] 시각처리에 영향을 받는다. 한 실험[각주:50]에서 피험자들은 아무것도 보이지 않는 벽을 보며 무언가 심상을 떠올리라고 지시받았다. 그리고 연구자는 벽 뒤로 가서 벽에 프로젝터를 비췄는데, 프로젝터는 반투명한 벽에 피험자가 모를 정도로 약하게 바나나 이미지를 띄웠다. 이후 연구자들이 피험자들에게 물어보자 많은 피험자들이 자신이 바나나를 상상했다고 대답했다. 이들은 이를 알지 못했지만, 시각자극은 무의식적인 선에서 피험자들에게 영향을 주었다. 글자가 나타나는 순간을 보고하게 한 다른 연구에서도[각주:51] 상상한 글자가 실제 글자와 비슷한 경우 정답률이 높았다.

 

이 분야의 주요 연구자로는 kosslyn이 있다.

 

생리적 측면

심상과 관련된 뇌활동은 실제 시각자극과 유사하다. 실제로 심상과 시각자극 모두 시각피질을 활성화한다. le bihan과 동료들의 연구에서 연구자들은 피험자들의 시각피질 활동을 fMRI로 분석했는데, 이 부분은 시각자극이 제시되거나 심상을 떠올릴때만 활성화되었다. kosslyn과 동료들이 TMS를 사용한 연구에서도 비슷한 결과가 나타났다. 그러나 심상의 경우 이미지가 보다 더 쉽게 흐트러지며, 뇌활동도 강도가 더 약하고 변조되기 쉽다.

 

시각피질이 심상과 시각자극을 둘다 처리하긴 하지만, 완전히 같진 않다. 뇌손상 환자들에 대한 연구에 따르면 어떤 환자들은 시각자극은 처리할수 있음에도 심상은 떠올리지 못하는 반면, 어떤 환자들은 심상은 잘 떠올리지만 외부에서 들어오는 시각자극은 잘 처리하지 못한다. 이는 심상처리와 시각처리에 약간의 차이가 있음을 보여주는데, 아마 심상을 떠올리기 위해선 정신적 노력을 집중해야 한다는 부분이 차이를 만들었을 수 있다.

 

 

5.문제해결(problem solving)

인지심리학에서 문제(problem)는 현재 상태와 원하는 목표 사이를 가로막는, 즉각적으로 해결되기 어려우며 해결하는게 인지적으로 어려운 장애물이다. 난이도가 높다고 항상 문제인건 아닌데, 왜냐하면 무의식적으로 빠르게 처리되는 많은 정보들은 문제가 아니기 때문이다. 문제해결은 인간의 인지에 처음으로 체계적인 관심을 가졌던 게슈탈트심리학에서 처음으로 연구되었으며, 이들은 restructuring이라는 개념을 통해 문제해결은 쉽게 처리하기 어려운 자극(문제)을 쉽게 처리될 수 있는 형태로 바꾸어 지각하는 것이라고 주장했다.

 

쾰러의 circle problem. 원의 반지름이 r이라면, x의 길이는 얼마인가?

게슈탈트학파가 요즘은 시들하지만, restructuring이라는 개념은 오늘날에도 쓰이고 있다. 문제가 어떤 형태로 주어지는지는 문제해결에 큰 영향을 끼친다. mutilate checkerboard problem을 가지고 시행한 연구에 따르면, 문제는 시각적인 단어로 제시되었을때 가장 빨리 해결되었다. 그림없이 말로만 설명하면 가장 오래 걸렸고, 각 타일을 검정/빨강 대신 '검정' 단어와 '빨강' 단어로 채웠을때 더 빨리 해결되었다. 색깔대신 타일을 '빵'과 '버터'로 채웠을때 가장 빨리 해결되었는데, 이는 빵과 버터를 짝짓기 매우 쉽기 때문이다.

checkerboard problem. 검정 타일과 빨강 타일(총 62개)로 가득 덮인 체스판이 있다. 그리고 우리는 주사위 2면이 이어진 이상한 조각들(31개)로 체스판을 빠짐없이 덮을 것이다. 그런데 배송과정에 실수가 있었는지 양쪽 끝의 빨강타일 2개가 없어졌다. 그렇다면 우리가 조각들로 체스판을 모두 덮을수 있을까?

think aloud protocol은 문제를 풀면서 생각나는건 모두 말하게 하는 절차이다. 이를 실행하는 연구자들은 피험자에게 문제를 풀면서 머릿속에서 떠오르는 모든 것을 말하게 한다. 이를 사용하면 피험자 머릿속에서 어떤 착상이 오가면서 문제가 분석되고 해결되는지 관찰할 수 있으며, 그러면서도 문제해결이 방해받지는 않는다. 그렇기 때문에 문제해결 연구자들은 think aloud protocol을 자주 사용한다.

 

vivo problem-solving research는 실험을 하는 대신 사람들이 현실세상에서 어떻게 문제해결을 하는지 관찰하는 것으로, 그냥 자연관찰이다. 인지과학에서 자연관찰을 보는 것은 쉽지 않은데, 실험실에서의 문제해결과 일상에서의 문제해결이 약간 다른 경우도 있기 때문에 문제해결 연구자들은 종종 자연관찰을 사용한다. 자연관찰을 통해 연구자들은 일상에서 자연스럽게 일어나는 문제해결을 관찰할 수 있으나, 역시 시간이 많이 들고 가외변인을 통제하기 어렵다. 

 

통찰적 문제해결

어려운 문제를 고민해본 사람들(편견과 오답을 답으로 제시하지 않고 계속해서 탐구한 사람들)은 갑자기 해답이 떠오른 경우가 많을 것이다. 필자는 가능세계 의미론에 기반해서 신 부재증명을 만든 바가 있는데, 신 부재증명을 하려는 시도는 7년전부터 있어왔다. 그러나 7년동안 문제는 거의 진전이 없다가, 어느날 무심코 떠올린 가능세계와 신의 연결로 문제가 폭발적으로 진척되었다. 이런 예는 드물지 않다. 코시도 며칠동안 골똘히 고민해도 안풀리던 문제가, 머리도 식힐겸 여행이나 가려고 마차 계단을 밟는 순간 떠올랐다고 하지 않는가.

 

문제해결에서 통찰(insight)이란 갑자기 문제가 해결되는 현상을 말한다. 이런 현상은 문제가 restructuring되면서 나타나는데, 겉으로 보면 갑자기 나타나는 듯이 보여도 통찰은 문제에 대해 긴 시간 고민한 이후에만 나타나는 특성이 있다.(incubation) 사실 필자도 지난 7년간 그 문제를 계속 생각했고, 코시도 최소 7일은 그 문제를 계속 생각했을 것이다.(365배 효율적이다) 문제해결에 통찰이 필수적인지 아닌지는 문제유형에 따라 다르며, 연구자들은 이를 알아보기 위해 피험자들에게 문제를 주고 15초마다 문제를 얼마정도 해결한것 같은지 온도로 나타내게 했다.(warmth judgement)[각주:52] 그 결과 triangle problem과 chain problem은 한순간 갑자기 온도가 오른 반면, 방정식 문제는 서서히 온도가 올라갔다.

 

triangle problem(좌측). 점을 추가하거나 빼서 실험자가 지시하는 모양을 만들어야 한다.
chain problem. 왼쪽의 고리들을 모두 이어서 오른쪽처럼 만들어야 하는데, 고리를 하나 끊거나 이을때마다 5달러씩 내야 한다. 총 예산 15달러로 어떻게 동그라미를 만들까?

functional fixedness

어떤 문제들은 우리에게만 어려운 문제이다. 가령 인지과학에서 연구되는 candle problem과 two-string problem을 보자. 두 문제는 많은 피험자들이 푸는데 어려움을 느끼지만, 생각을 조금만 바꾸면 풀 수 있다. candle problem은 상자 옆면을 받침대로 쓰면 해결되고, two-string problem은 의자로 줄을 흔들면 해결된다. 이는 아주 간단한 해결책이지만, 피험자들이 이를 푸는걸 어려워하는 이유는 문제를 그렇게 해결해도 된다는 인식을 잘 못하기 때문이다.

 

candle problem. 압정이 든 상자와 양초, 성냥이 있다. 압정을 사용해서 양초를 벽면에 고정시켜라.(망치는 잠깐만 빌려준다)
two-string problem. 양팔을 벌려도 안닿을 길이에 두 줄이 늘어져 있다. 바닥의 잡동사니와 의자를 활용하여 두 줄을 동시에 잡으라.

답은 아래에 있다.

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1번 정답.&nbsp;압정 상자를 비워서 받침대로 쓴다. 그러나 보통 사람들은 상자에 잘 주목하지 않는다. 압정과 상자를 따로 제시하면 정답률이 올라간다.
2번 정답.&nbsp;의자를 한쪽 줄 밑에 묶고, 저쪽으로 민 다음에 돌아올때 잡는다. 실제로 해봤는데 된다. 하지만 사람들은 의자를 밟고 올라가야 한다고만 생각해서 난항을 겪는다.

functional fixedness는 사람들이 어떤 물건의 사용을 그 물건의 친숙한 실제 사용례로 한정하는 경우를 말한다. 보통 상자는 무언가를 담는 것이고, 의자는 앉거나 딛고 올라가는 것이다.(형광등 갈때 보통 그러지 않는가) 상자와 의자의 쓰임새를 이런 것으로 한정하는 것은 일상생활에서는 도움이 될지 모르나. candle problem과 two-string problem을 푸는 데는 방해가 된다. 이는 사람들의 생각이 일종의 mental set에 영향을 받아서 그런 것으로, mental set은 과거의 경험에 의해 형성된,[각주:53] 문제해결을 위해 사용하는 틀이다. 

 

mental set을 활용하는 능력은 좋은 인지능력임이 틀림없다. analogical problem solving(analogical transfer)은 한 문제에서 잘 통했던 해결방법을 다른 문제에도 적용하는 것이다. 이의 예시가 russian marriage problem인데, russian marriage problem은 러시아에서 32명의 남자와 32명의 여자를 결합시켜야 하는데 지난 밤의 결투로 남자 2명이 죽어버린 경우를 다루고 있다. 이는 checkerboard problem과 매우 비슷하며, 실제로 답도 같다. analogical problem solving은 실험실보다 일상생화에서 더 자주 나타난다.(analogical paradox)

 

problem space

문제들은 각자 형태와 푸는 법이 모두 다르지만, 기본적으로 비슷한 방식으로 처리된다. 문제는 초기 상태로 주어지고(initial state), 과거에 배운 경험과 휴리스틱, 그리고 머리를 써서(immediate state) 목표상태, 즉 해결로 나아간다.(goal state) 이 이론이 problem space 이론이며, 이론에 따르면[각주:54] 문제는 initial state 상태에서 immediate state를 거쳐 goal state로 나아간다. 다르게 말하면, 문제해결이란 initial state와 goal state를 일치시키는 작업이다. 

 

유명한 문제인 하노이 탑(hanoi problem)을 예로 들어보자. 한 고리에 모든 원반이 있는게 initial state고, 다른 고리로 모든 원반을 옮기는게 goal state이다. 게임의 목표는 두 상태를 일치시키는 것으로, initial state와 goal state의 차이를 줄이는 것이다. 이를 위해서 우리는 initial state와 goal state 사이를 이어줄 여러 중간상태(subgoal)를 상정할 수 있다. 우리가 할 일은 단순히 그때그때의 subgoal을 충족하는 것이며, subgoal은 goal state와 가장 먼 것부터 순차적으로 배열된다.(means-end analysis) 

 

전문가의 방식(expert)

인지과학에서 전문가란 어떤 분야에서 배우고 연습하며 실전에서 응용하기 위해 많은 시간들 들여 노력하여서, 마침내 그 분야에 대해서는 고도의 지식과 기술을 갖춘 사람을 말한다. 이는 조작적으로 특정 분야에서 일반인에 비해 더 짧은 시간에 더 성공적으로 문제를 해결하는 사람들을 의미한다. 전문가들이 이를 해내는 비결은, 전문가와 일반인들이 문제에 다르게 접근하기 때문이다.

 

문제를 접했을때, 일반인들은 겉으로 드러난 것에만 집중하는 반면 전문가들은 심층적이고 구조적인 문제의 특성에 주목한다. 일반인들은 단지 육식과 초식으로만 나눠서 브라키오사우루스를 티라노와 트리케라톱스 중 트리케라톱스에 더 가까운 공룡으로 분류할 수 있다. 반면 전문가들은 겉모양보다 골반뼈의 특성에 더 주목하기 때문에, 브라키오가 티라노와 더 가깝다고 올바르게 분류한다. 또한 전문가는 일반인보다 문제를 파악하는데 더 많은 시간을 보낸다. 일반인에게 모든 문제는 거기서 거기다. 하지만 전문가는 여러 문제를 구별할 식견을 갖추었기 때문에, 문제의 유형을 심도있게 파악해서 그에 맞는 해결방법을 사용한다. 그런 의미에서 무슨 주제가 나오든 아무 생각없이 다 거기서 거기고 그 나물에 그 밥이라고 즐겨 말하는 사람은, 적어도 그 분야에서는 전문가가 아니라고 할수 있다.

 

그렇다면 전문가가 더 우월한가? 그렇다. 몇가지를 고려해야 하지만 말이다. 먼저 한 분야의 전문가는 다른 분야의 전문가가 아니다. 공룡 연구자는 공룡은 잘 분류할수 있을지 몰라도 바이러스는 잘 분류하지 못한다. 그가 바이러스 분류를 배우는데 들인 시간과 노력은 타인과 큰 차이가 없기 때문에, 바이러스 분류에서 공룡 연구자의 전문성은 생물학과 학부생과 같다. 또한 전문가들은 문제해결에 숙달된 만큼, 자신의 방법을 고수하는 경향이 있다. 즉 전문가들은 문제를 빨리 풀지는 몰라도, 창의적으로 풀지는 못한다. 이는 항상 새로운 착상이 요구되는 과학에서 단점이 될수 있다. 사실 과학에서 대부분의 업적은 학계의 고인물들인 교수가 아니라 신참인 대학원생들이 만들어 낸다.

 

창의적 문제해결(creativity)

앞에서 다룬 문제해결은 하나의 goal state를 향해 나아간다. 정답은 하나고, 그걸 찾으면 된다. 하지만 세상에는 정답이 하나가 아닌 문제도 많은 법이다. 창의적 문제해결이란, 기존의 방식과 다른 방식을 통해 문제를 해결하는 것을 말한다. 창의성이 요구되는 문제에서 답은 대개 하나가 아니고, 이론상 무한하다. 또한 창의적 문제해결에서 사람들은 배운 것을 적용하는게 아니라 기존에 알던 것을 새롭게 연결해야 한다.

 

basadur는 창의적 문제해결이 4단계에 거쳐 일어난다고 제안했다. 그에 따르면 창의적 문제해결은 problem generation-problem formulation-problem solving-solution implementation의 단계로 해결되며, 각 단계는 2개의 하위단계로 구성되어 있다. 따라서 창의적 문제해결은 아래의 단계를 거쳐 해결된다.

 

  • problem finding
  • fact finding
  • problem definition
  • idea finding
  • evaluation and selection
  • planning
  • selling idea
  • taking action
 

학자들은 창의성을 증진하는 방법을 연구하고 있다. 아직 연구가 무르익지 않았지만, 학자들은 유달리 창의적인 사람들을 분석해서 창의성을 증진시키는 후보들을 찾아냈다. daydreaming(volitional daydreaming)은 아무생각없이 공상하는 것을 말하는데, 문제를 풀다 말고 공상을 하는 사람들이 의외로 창의성을 잘 발휘한다. 또한 창의적인 사람들은 고독(solitude)을 즐기는데, 이들은 외부에 방해받지 않은 혼자있는 시간을 능동적으로 만들어서 창의적 문제해결에 머리를 쓴다. 또한 어떤 연구들에 따르면, 명상이 창의성을 증진하는데 도움이 된다. 한편 인간과는 별개로, 현재의 기계는 창의적 문제해결을 잘 사용하고 있다.[각주:55]

 
 

6.추론과 의사결정, 그리고 편향

decision making은 여러 대안중에서 하나를 선택하는 일을 말한다. 그리고 추론(reasoning)은 주어진 전제에서 결론을 이끌어내는 능력을 말하는데, 귀납추론(inductive reasoning)과 연역추론(deductive reasoning)으로 나뉜다. 합리성과 함께 태어난 서양철학은 일찍이 추론에 관심을 가졌고, 의사결정도 관심주제 중 하나였다. 이들의 발견은 현재까지도 학자들에 의해 인정받고 있다. 

 

귀납추론은 일반적으로 좌측  DLPFC에서 담당하는 것처럼 보인다. 잠재적으로 빈도를 학습하게 한 과제에서 사람들은 획득한 귀납법칙을 사용할때 좌측 DLPFC와 좌측 Angular gyrus가 활동했는데,[각주:56] 오직 그러한 추론이 실제로 정답인 경우에만 그러했다. 다른 연구[각주:57]에서도 귀납추론은 과제와 상관없이 좌측 PFC의 활동과 관련되었다. 반면 우측 DLPFC는 일반적으로 연역추론과 관련되어 있으며, 그렇기 때문에 휴리스틱과 같은 무의식 시스템을 억제하는 역할도 한다.[각주:58] 물론 다른 능력이 그렇듯이 연역추론과 귀납추론 모두 다른쪽 뇌의 활동에도 의지한다.[각주:59] 메타분석[각주:60]에 따르면 연역추론과 귀납추론은 둘 다 fronto-parietal network에서 담당하지만, 귀납추론은 basal ganglia와 inferior parietal cortex의 활동과도 관련되어 있다.

 

아래에서 더 자세히 알겠지만, 사람이 항상 합리적이지는 않다. 휴리스틱에 의해 정확성이 왜곡되기도 하고, 사람들은 자신이 원하는 것을 지지하는 정보를 더 진실로 여긴다.[각주:61] 하지만 사람들은 연역추론과 귀납추론을 할 수 있으며, 잘 교육받고 훈련된 사람들은 논리적 추론을 능숙하게 해낼수 있다. 그리고 분석철학자들과 수리논리학자들을 보면 알수 있듯이 일반인들은 상상도 못할 높은 수준의 추론도 훈련을 받으면 할수 있게 된다. 사람이 합리적인 존재는 아니지만, 사람은 합리적일 수 있는 존재이다. 이것이 우리가 과학과 수학, 논리학을 할 수 있는 이유이다.

 

휴리스틱

https://tsi18708.tistory.com/182

인간의 사고에 대한 발견 중 가장 충격적인 발견은 인간이 세상을 객관적으로 보는 과학자가 아닐뿐만 아니라, 세상을 해석하는데 있어 체계적으로 오류를 범하는 존재라는 것이다. 휴리스틱(heuristic)은 인간이 신속하게 정보를 처리하기 위해 사용하는 편견으로, 정보를 효율적으로 처리하여 환경에의 적응을 돕는 인지기제이다. 그러나 휴리스틱은 인간 유전자의 전파를 위해 진화했지 정확한 사실판단을 위해 진화하지 않았기 때문에 휴리스틱의 사용은 체계적인 인식 오류를 낳게 하며, 이는 많은 심리학자들의 관심의 대상이 되었다.

 

직관의 힘

휴리스틱은 우리의 직관을 구성하는 가장 중요한 요소들 중 하나이다. 그렇기 때문에 직관은 휴리스틱이 그러하듯이 체계적인 오류를 자주 범한다. 그러나 그럼에도 불구하고 휴리스틱이 진화의 역사에서 살아남은 이유는, 휴리스틱이 중요한 정보들을 파악하는 일은 아주 잘하기 때문이다. 실제로 심리학자들은 직관의 오류도 자주 보지만, 직관의 정확함도 자주 본다.

 

borkenau와 liebler의 연구[각주:62]에 따르면 사람들은 모르는 사람의 성격이나 지능을 목소리나 사진만 보고도 꽤 정확하게 예측한다. 피험자는 사진이나 목소리만 듣고도 개방성을 제외한 거의 모든 성격 특성을 의외로 잘 맞췄으며(r=.28 즈음), 지능의 경우 목소리만 들었을때는 매우 잘 예측하였다.(r=.53) 사진을 보고 판단하는 경우에도 미성년자의 지능은 우연 이상으로(r=.14-18) 맞출수 있었다.[각주:63] 이 정확도에는 판단하는 사람이나 판단되는 사람의 성별이 관여한다.[각주:64] 또한 사람들은 타인의 정서도 매우 잘 추리했다.(r=.46)[각주:65]

 

이 분야의 주요 연구자로는 murphy가 있다.

 

적당히 정확한, 불완전한 의사결정(expected utility theory)

물론 직관이 유용하긴 하지만, 실제 사실과 맞지 않는 경우가 빈번하게 발생한다. 왜 사람들이 충분히 논리적일수 있음에도 이런 오류들을 범할까? expected utility theory에 따르면, 사람들은 의사결정을 할때 무엇이 사실인지를 보지 않는다. 대신 무엇이 자신에게 유용한지를 본다. 사람들은 경제적인 선택을 할때 엄밀하게 기댓값을 계산하는 대신 위험해 보이면 도망간다. 왜냐하면 하이 리턴을 얻지 않아도 지금 사는데는 지장이 없지만, 하이 리스크가 생기면 지금 사는데 지장이 생기기 때문이다. 휴리스틱들은 사람들이 자기 이익을 챙기게 하는 만큼만 정확하며, 굳이 실제 사실을 알지 않아도 살아가는데는 지장이 없다. 어차피 농사란게 내가 아는 것들만 고려해도 잘 되는데, 굳이 가용성 휴리스틱을 들먹이며 내가 모르는 정보들을 고려해야 하는가?

 

중세시대엔 그랬다. 농사기술도 조악하고 보릿고개만 넘기면 되기 때문이다. 그리고 농기계가 발명되고 대량농업이 시작되었다. 옥수수 10만개를 휴리스틱에 의지해서 키운다면, 손해는 상상을 초월할 것이다. 휴리스틱은 명백히 사람들을 오류로 이끈다. 이를 보여준 연구[각주:66]에서 피험자들은 빨간 콩을 골라야 돈을 받는데, 첫번째 통에 절대적으로 더 많은 빨간 콩이 있음에도 불구하고, 단지 두번째 통에 든 콩들이 더 많아 보인다는 이유로, 두번째 통을 뒤졌다. 이건 아주 간단한 계산이다. 최적생산점을 찾거나, 한계적으로 의사결정하거나, 게임이론에서 하듯이 보수행렬을 구해가며 의사결정하는 일들은 이에 비해 매우 어렵다. 그리고 휴리스틱에 의지해선 이런 문제를 잘 풀수 없다.

 

 

메타인지와 학습(JOL, judgements of learning)

메타인지는 학습에 있어서 중요하다고 간주되어 왔다. 왜냐하면 우리는 우리가 무엇을 모르는지를 알아야, 무엇을 배워야 할지 더 잘 알수 있기 때문이다.[각주:67] 그러나 메타인지, 그 중에서도 무엇을 학습해야 할 지에 대한 판단인 JOL이 학습에서 중요한지에 대해서는 이견이 있다. 실제로 많은 동물들이 메타인지 없이도 학습을 수행하며,[각주:68] 어떤 경우에는 사람도 메타인지없이 학습을 잘 하는 듯이 보인다.[각주:69] 그러나 전자에 대해서는 원숭이가 학습을 할때 유사 메타인지 기능을 사용한다는 지적이 있다.[각주:70]

 

metcalfe와 finn은 JOL과 학습 성공의 관계를 직접 조사하였다.[각주:71] 연구에서 이들은 22명의 피험자에게 실험을 실시하였는데, 피험자는 두 집단으로 나뉘어 단어쌍을 학습하였다. 피험자는 두번에 걸쳐 학습하고 중간과 마지막에 검사가 실시되었는데 첫번째 집단(1-3)은 첫번째 시간에 단어를 1번 학습하고 두번째 시간에 단어를 3번 학습하였다. 반대로 두번째 집단(3-1)은 첫번째 시간에 단어를 3번 학습하고 두번째 시간에 1번 학습하였다. 학습성과와 JOL에 대한 분석은 마지막 검사결과에 대해서만 실시되었는데, 그 결과 두 집단은 JOL에서는 차이를 보였지만(1-3 집단 우위) 성과에서는 차이를 보이지 않았다.

 

 

수량지각

수량지각(numerosity perception)은 수에 대한 지각, 특히 두 물체의 상대적인 수량에 대한 지각을 말한다. 인간은 대체로 5 이하의 수는 척 보기만 해도 척 알수 있고, 성인의 경우 두 수량의 차이가 10:11인 경우에도 충분히 둘을 분간할 수 있다. 여기서 하나 말해야 할 사실은 인간이 5 이상의 수도 알 수 있다는 것이다. 인간은 직관적으로는 5 이하의 수를 알수 있지만, 수를 셈하면 10,100,1만은 물론 무한까지 알 수 있다.(집합론을 보라) 이중처리과정 이론에서 묘사하듯이 수량지각에도 대비되는 두 경로가 존재하는 듯 하다. 수량지각의 직관적인 시스템은 보통 ANS로, 의식적인 시스템은 second ability로 불린다.

 

수량지각은 언어와 마찬가지로 인간만의 전유물은 아니다. 20세기 후반 동물학자들의 끊임없는 연구를 통해 동물들도 수량지각 능력을 가지고 있음이 밝혀졌다. 물고기를 대상으로 한 실험에서 물고기는 2와 3을 구분할수 있었으며 이는 두 양의 크기,밝기차이를 통제한 후에도 가능했다. 특히 수량지각 능력은 사회적 능력이 필요한 종에서 발달했는데 이는 수량지각이 집단생활에서 이점을 제공하기 때문이다. 물고기의 예를 들면 수량지각 능력은 물고기가 더 큰 집단에 합류하여 포식자에게 노출될 위험을 감소시키는데 도움을 준다. 그리고 영역을 설정하는 동물인 경우 적 무리가 자기 무리보다 많은 수량을 가지고 있음을 안다면 합리적인 선택(도망)을 내리기에 쉽다.

 

연구자들은 또한 수량지각이 선천적이라는 사실도 발견했는데, 생후 1일 이내의 아기들을 대상으로 한 실험에서 아기들은 수량의 차이를 알 수 있었다. 연구자들은 특정 횟수의 음절을 말하는 2분짜리 음성을 아기들에게 들려줬는데, 4회의 음절을 반복하여 말하는 음성을 들은 아기는 공이 12개 그려진 그림보다 4개 그려진 그림을 더 오래 쳐다보았고, 12회의 반복되는 음절을 들은 경우에는 12개가 그려진 그림을 더 오래 쳐다보았다.[각주:72] 이러한 수량지각은 수량의 차이가 1:3일때까지 가능했다.

 

인간의 수량지각은 베버의 법칙과 관련되어 있는듯 하다. 실제 연구들은 베버 상수의 크기와 언어능력, 수학능력 간에 유의미한 상관관계를 발견했다.(수학에서 R^2=0.323) 이것은 2가지를 암시한다. 하나는 수학능력이 언어능력과 마찬가지로 지능을 반영한다는 사실이다. 다른 하나는 수학능력 중에서도 두 수량을 구별하는 수량지각 능력이 베버 상수와 관련된다는 사실이다. 사실 베버의 법칙에 따르면 베버 상수가 작을수록 두 양의 차이를 잘 구별하는데, 베버 상수는 개인차가 존재한다. 그렇기 때문에 베버 상수의 개인차가 수량지각의 개인차와 연관된다고 추리하는 것도 무리는 아니다.

 

인간의 직관은 5 이하의 수는 바로 알아볼 수 있지만, 수가 5 이상이 된다고 직관이 무용지물이 되는 건 아니다. 보다 큰 수에서 수량지각을 할때 작동하는 기제를 학자들은 ANS(Approximate Number Sense)라 부른다. ANS는 수량을 대략적으로 지각할때 사용되는 인지적 기제로, 모든 인간이 선천적으로 가지고 태어난다. 물론 수학교육을 받으면 ANS가 더 발달할수는 있지만 기본적으로 문화에 관계없이 모든 인간이 ANS를 타고난다.[각주:73] 동물도 ANS를 타고나지만 인간의 ANS가 가장 잘 발달되어 있다. ANS는 사람의 전 생애에 걸친 수학성적을 예측하며 ANS 능력의 손상은 수학능력의 손실을 가져오기 때문에 ANS는 수학능력을 구성하는 중요한 구성요소중 하나로 보인다. dyscalculia 환자를 대상으로 한 fMRI연구에 따르면 두정엽의 IPS가 ANS를 담당하는 것 같다.

 

ANS는 두가지 특징이 있는데, 먼저 ANS는 비교하는 두 수량의 차이가 클 경우 더 잘 작동한다.(distance effect) 그리고 비교하는 수량의 크기가 커질수록 차이를 구별하는데 애를 먹는다.(size effect) 즉 10과 20을 비교하는 것보다는 1억과 1억 10을 구별할때 더 힘들어 한다. 또한 ANS는 두 수량을 비율로 구분한다. 즉 ANS의 입장에서 10과 20을 비교하는 일은 1억과 2억을 비교하는 일과 다르지 않다. 하지만 10과 20을 비교하는 일과 10과 25를 비교하는 일은 다르며 distance effect에 따라 후자가 더 쉽다. 이런 경향은 차이역치를 변별하는 방법과 매우 유사한데, 실제로 인간의 차이역치를 결정하는 베버의 법칙은 ANS와 마찬가지로 비율을 통해 두 양을 구분하고, 두 양의 절대값이 커질수록 구분이 힘들다. 위의 연구에서도 ANS는 수량지각과 상관관계가 있었고, 베버 상수를 통해 ANS 능력을 알 수 있다. 아마 ANS는 베버의 법칙을 통해 작동하는 장치이거나, ANS가 베버 상수의 함수일 것이다.

 

ANS 외에도 accuracy of number representation도 수학능력의 중요한 구성원이다. accuracy of number representation은 특정 수의 크기를 정확히 지각하는 능력으로, 보통 numberline을 통해 측정한다. 피검사자들은 왼쪽 끝이 0이고 오른쪽 끝이 100인 선을 제공받는데, 검사자가 제시하는 숫자가 선에서 어디 위치하는지 찍어야 한다. numberline 과제는 특정 숫자에 해당하는 위치를 찍게 하는 arabic digit 형식과 특정 위치의 점이 어느 정도의 숫자에 해당하는지를 맞추는 dot array 형식으로 나뉜다. accuracy of number representation도 수학능력을 예측한다.

 

 

인지부조화

인지부조화는 생각과 행동에 모순이 발생할 경우 불편감을 느끼는 현상이다.[각주:74] 인지부조화 이론에 따르면 대부분의 사람들은 무언가에 대해 주관을 가지고 있으며 특히 대부분의 사람들이 자기중심적 편향(self-serving bias)을 가지고 있다. 그러나 주관이 항상 행동과 들어맞진 않다. 자신이 도덕적이라 자부하는 사람중 무단횡단 한번 안한 사람 없고, 베트남전 참전 군인들은 자신의 의사와 반함에도 불구하고 베트남인을 죽여야 했다. 이처럼 모종의 이유로 개인의 신념과 행동에 모순이 생기면 교정동기가 발생하여 심리적인 긴장을 유발하는데, 보통 목표설정 상황에서는 행동을 조정하여 긴장을 해소하지만, 행동을 조절하기 힘든 경우에 사람들은 자신의 신념을 조정하여 일관성을 만들어 냄으로서 긴장을 해소한다.[각주:75]

 

이를 보여준 대표적인 실험에서 피험자들은 인형 눈알을 붙이는 지루한 일을 했다. 그리고 보상을 받았는데, 한쪽은 20달러(당시엔 꽤 많은돈이었다)를 받고 한쪽은 1달러를 받았다. 그리고 연구자들은 피험자에게 다음에 들어오는 피험자들에게 과제가 매우 즐겁고 신나는 일이라고 거짓말하도록 부탁했다. 실험결과 1달러를 받았던 사람은 페이가 적음에도 불구하고 열심히 거짓말했으며 실제로도 자신의 일이 중요하고 가치가 있다는 믿음을 함양했다. 이는 지루한 일에 1달러라는 모순적인 상황이 심리적 긴장을 발생시켰고, 결과는 바꿀수 없기 때문에 생각을 수정하여 모순을 해결했기 때문이다. 엄청난 고생에 비해 물질적 이득이 적은 상황은 신병훈련이나 사이비종교 입단식에서 많이 발생하는데, 이 집단의 구성원이 자기 집단에 가지는 비정상적인 애착은 인지부조화의 결과이다.

 

이후 학자들은 인지부조화가 잘 일어나는 몇가지 상황을 발견하였다. 인지부조화는 사건이 오롯이 자신의 선택으로 일어난 사건일때 잘 일어난다. 이는 대부분이 강제입소의 형태인 대한민국 육군보다 자원제인 해병대가 더 군부심이 심한 사례를 보며 알 수 있다. 또한 행동은 다시 취소할수 없는 것, 다시 말해 돌이킬 수 없는 것이어야 하며, 원인을 외부에 귀인할 만한 소지가 적어야 한다. 공산주의 사회에서 가난은 대개 경제를 운영하는 국가의 책임이기 때문에 가난으로 이어진 노력이 인지부조화를 일으킬 가능성은 낮지만, 기회의 평등이 잘 보장된 자본주의 사회에서는 가난의 책임을 돌릴 소재가 상대적으로 적기 때문에 인지부조화를 느낄 여지가 더 크다.

 

자기지각 이론(self-perception theory)은 인지부조화를 설명하는 다른 이론으로, 큰 틀은 같지만 기제가 약간 다르다. 자기지각 이론에서는 애초에 개인의 신념과 태도가 자신들의 행동을 관찰하면서 형성된다고 한다. 즉 행동과 모순을 일으키는 고정된 신념은 애초에 없으며 신념과 태도는 자신의 행동에 피드백을 받아 시시각각 변하는 특질이라는게 자기지각 이론의 설명이다. 연구들에 따르면 사람들에게 익숙한 상황에서는 인지부조화 이론이 더 합당하지만, 사람들이 처음 접하는 낯선 상황에서는 자기지각 이론이 더 합당하다. 

 

위에서 보았듯이 인지부조화는 태도나 행동을 변화시키는 동기원이 될 수 있다. 일치 이론(congruity theory)은 인지부조화가 실제로 작동하는 경우를 설명하는 이론인데, 개인이 좋아하는 대상이 싫어하는 자극과 연합되어 있거나 그 반대인 상황에 대해 다룬다. 이 이론에 따르면 대상을 좋아하는 정도와 자극을 싫어하는 정도가 각각 특정한 값을 가지는데, 어느쪽이 더 크냐에 따라서 대상을 싫어하게 되거나 자극을 좋아하게 될 수 있고 아니면 합리화와 같은 기제를 통해 사태를 완만하게 해결할 수도 있다. 그러나 이 이론은 다루는 대상이 셋(자기, 대상, 자극)을 넘어가면 설명이 극히 힘들어진다는 단점이 있다. 

 

 

인지 훈련의 효과(cognitive training)

시중에는 지능을 향상시키는 법을 다루는 자기개발서가 꽤 많이 나와있다. 이런 출판물은 지능 향상을 바라는 사람들에게 믿음을 심어주어 자신들의 책을 사도록 유도한다. 특히 성장형 마인드셋을 가진 사람들은 지능이 노력에 의해 향상될 수 있다고 믿기 때문에 이런 책에 더욱 매달린다. 특히 이런 사람들은 문제해결력이나 논리적 사고와 관련된 결정지능이 아니라 추론하고 추리하는 유동지능을 향상시키려고 한다. 과연 이들의 믿음은 실현될 수 있을까?

 

지능을 높이려는 연구의 역사는 지능에 대한 연구만큼 오래되었다. 인을 먹으면 지능을 높일 수 있다는 주장도 있었지만 이는 부정되었다.[각주:76] 특히 인지과학이 도래한 이후 과학자들은 인지적 훈련을 통해 인지기능(과 지능)을 향상시키는 방법에 주력해왔다. 2000년대만 해도 인지기능을 향상시키는 인지적 훈련(cognitive training, brain training)에 대한 연구는 꽤 많았고 성과가 있다는 보고도 많았다. 하지만 인지적 훈련의 효과는 대개 연습 효과의 결과였고 전체적인 인지기능은 향상시키지 못했다.[각주:77] 이에 다른 연구자[각주:78]도 인터넷을 통해 유래를 찾아보기 힘들 정도로 대규모의 사람을 모으고 그동안 시도했던 인지적 훈련을 시켰는데, 인지적 훈련의 효과가 거의 전무하다는 결론을 냈다.

 

한편 수학능력의 경우 교육은 일반적으로 수학능력 향상에 도움이 된다. 하지만 그 효과는 약하다. 수학능력을 획기적으로 증진시킬 방법이 없을까? 쿠시안(kucian)과 동료들은 피험자에게 numberline 과제를 최대한 많이 시켰는데, 그 결과 실제로 산술능력이 올라갔으며 특히 dyscalculia의 경우 더 많이 올랐다.[각주:79] 그러나 이 연구는 과제에 산술과 관련된 문제가 있었기 때문에 실험의 효과는 연습 효과일 가능성이 있다. 표본을 더 늘이고 과제를 좀더 다양화하면서 통제한 연구에 따르면[각주:80] 아이들은 역시 특수한 인지적 훈련을 통해 수학 능력이 증진되었지만, 오직 수량비교에서만 그랬으며 이조차도 훈련한 과제와 상당히 비슷했다. 요약하면 수학 능력에서 인지적 훈련은 제한적인 효과밖에 내지 못한다.

 

한편 통상적인 교육이나 인지훈련이 전반적으로 인지적 능력을 잘 개선해 주지는 못하지만, 어떤 활동들은 몇몇 인지적 기능을 활성화시킨다. 사실 교육은 현대인의 지능을 비약적으로 상승시킨 주요 요인 중 하나이다. 연구[각주:81]에 따르면 운동과 영양개선, 수면, 독서 등은 뇌기능 일부를 변화시켜서 인지적 기능을 일부 향상시킨다. 이들의 효과는 미국 대학생들이 사용하는 약물의 효과와 비슷하며, 더 장기적이다.

  1. Petty, R. E., Cacioppo, J. T., & Goldman, R. (1981). Personal involvement as a determinant of argument-based persuasion. Journal of personality and social psychology, 41(5), 847. [본문으로]
  2. Dijksterhuis, A. (2004). Think different: the merits of unconscious thought in preference development and decision making. Journal of personality and social psychology, 87(5), 586 [본문으로]
  3. Ambrus, G. G., Vékony, T., Janacsek, K., Trimborn, A. B., Kovács, G., & Nemeth, D. (2020). When less is more: Enhanced statistical learning of non-adjacent dependencies after disruption of bilateral DLPFC.Journal of Memory and Language, 114, 104144 [본문으로]
  4. Plebanek, D. J., & Sloutsky, V. M. (2017). Costs of selective attention: When children notice what adults miss. Psychological science, 28(6), 723-732 [본문으로]
  5. Neys, W. D. (2006). Dual processing in reasoning: Two systems but one reasoner. Psychological science, 17(5), 428-433. [본문으로]
  6. Neys, W. D. (2006). Dual processing in reasoning: Two systems but one reasoner. Psychological science, 17(5), 428-433. [본문으로]
  7. Schacter 외 2인,'심리학 입문(2)',민경환 외 8인 역,시그마프레스,p153 [본문으로]
  8. Kihlstrom, J. F. (1987). The cognitive unconscious. Science, 237(4821), 1445-1452;Wilson, T. D. (2004). Strangers to ourselves. Harvard University Press. [본문으로]
  9. Gramzow, R. H., Willard, G., & Mendes, W. B. (2008). Big tales and cool heads: Academic exaggeration is related to cardiac vagal reactivity. Emotion, 8(1), 138 [본문으로]
  10. Gupta, R., Koscik, T. R., Bechara, A., & Tranel, D. (2011). The amygdala and decision-making. Neuropsychologia, 49(4), 760-766. [본문으로]
  11. Goel, V. (2007). Anatomy of deductive reasoning. Trends in cognitive sciences, 11(10), 435-441 [본문으로]
  12. Houdé, O. (2000). Inhibition and cognitive development: Object, number, categorization, and reasoning. Cognitive development, 15(1), 63-73. [본문으로]
  13. Edgcumbe, D. R., Thoma, V., Rivolta, D., Nitsche, M. A., & Fu, C. H. (2019). Anodal transcranial direct current stimulation over the right dorsolateral prefrontal cortex enhances reflective judgment and decision-making. Brain stimulation, 12(3), 652-658;Oldrati, V., Patricelli, J., Colombo, B., & Antonietti, A. (2016). The role of dorsolateral prefrontal cortex in inhibition mechanism: A study on cognitive reflection test and similar tasks through neuromodulation. Neuropsychologia, 91, 499-508. [본문으로]
  14. Goel, V., & Dolan, R. J. (2003). Explaining modulation of reasoning by belief. Cognition, 87(1), B11-B22;Tsujii, T., Sakatani, K., Masuda, S., Akiyama, T., & Watanabe, S. (2011). Evaluating the roles of the inferior frontal gyrus and superior parietal lobule in deductive reasoning: an rTMS study. Neuroimage, 58(2), 640-646;Leroux, G., Spiess, J., Zago, L., Rossi, S., Lubin, A., Turbelin, M. R., ... & Joliot, M. (2009). Adult brains don't fully overcome biases that lead to incorrect performance during cognitive development: an fMRI study in young adults completing a Piaget‐like task. Developmental Science, 12(2), 326-338;Andersson, L., Eriksson, J., Stillesjö, S., Juslin, P., Nyberg, L., & Wirebring, L. K. (2020). Neurocognitive processes underlying heuristic and normative probability judgments. Cognition, 196, 104153 [본문으로]
  15. Dandan, T., Haixue, Z., Wenfu, L., Wenjing, Y., Jiang, Q., & Qinglin, Z. (2013). Brain activity in using heuristic prototype to solve insightful problems. Behavioural brain research, 253, 139-144 [본문으로]
  16. Tsujii, T., Sakatani, K., Masuda, S., Akiyama, T., & Watanabe, S. (2011). Evaluating the roles of the inferior frontal gyrus and superior parietal lobule in deductive reasoning: an rTMS study. Neuroimage, 58(2), 640-646 [본문으로]
  17. Basso, D., & Saracini, C. (2020). Differential involvement of left and right frontoparietal areas in visuospatial planning: An rTMS study. Neuropsychologia, 136, 107260. [본문으로]
  18. Basso, D., Lotze, M., Vitale, L., Ferreri, F., Bisiacchi, P., Olivetti Belardinelli, M., ... & Birbaumer, N. (2006). The role of prefrontal cortex in visuo-spatial planning: a repetitive TMS study. Experimental brain research, 171(3), 411-415. [본문으로]
  19. Yang, Y. Y., & Wu, S. W. (2020). Base rate neglect and neural computations for subjective weight in decision under uncertainty. Proceedings of the National Academy of Sciences, 117(29), 16908-16919 [본문으로]
  20. Neys, W. D., Vartanian, O., & Goel, V. (2008). Smarter than we think: When our brains detect that we are biased. Psychological Science, 19(5), 483-48;Vartanian, O., Beatty, E. L., Smith, I., Blackler, K., Lam, Q., Forbes, S., & De Neys, W. (2018). The reflective mind: Examining individual differences in susceptibility to base rate neglect with fmri. Journal of cognitive neuroscience, 30(7), 1011-1022;Vartanian, O., Lam, T. K., Maceda, E., & De Neys, W. (2021). Can a fast thinker be a good thinker? The neural correlates of base-rate neglect measured using a two-response paradigm. Cognitive Neuropsychology, 38(6), 365-386. [본문으로]
  21. Neys, W. D., Vartanian, O., & Goel, V. (2008). Smarter than we think: When our brains detect that we are biased. Psychological Science, 19(5), 483-48 [본문으로]
  22. Andersson, L., Eriksson, J., Stillesjö, S., Juslin, P., Nyberg, L., & Wirebring, L. K. (2020). Neurocognitive processes underlying heuristic and normative probability judgments. Cognition, 196, 104153. [본문으로]
  23. Pennycook, G., Fugelsang, J. A., & Koehler, D. J. (2015). What makes us think? A three-stage dual-process model of analytic engagement. Cognitive psychology, 80, 34-72 [본문으로]
  24. Thompson, V. A., Turner, J. A. P., & Pennycook, G. (2011). Intuition, reason, and metacognition. Cognitive psychology, 63(3), 107-140. [본문으로]
  25. Houdé, O. (2000). Inhibition and cognitive development: Object, number, categorization, and reasoning. Cognitive development, 15(1), 63-73. [본문으로]
  26. Houdé, O., & Borst, G. (2014). Measuring inhibitory control in children and adults: brain imaging and mental chronometry. Frontiers in psychology, 5, 616. [본문으로]
  27. Pacini, R., & Epstein, S. (1999). The relation of rational and experiential information processing styles to personality, basic beliefs, and the ratio-bias phenomenon. Journal of personality and social psychology, 76(6), 972. [본문으로]
  28. Pennycook, G., Cheyne, J. A., Seli, P., Koehler, D. J., & Fugelsang, J. A. (2012). Analytic cognitive style predicts religious and paranormal belief. Cognition, 123(3), 335-346. [본문으로]
  29. Pennycook, G., Cheyne, J. A., Barr, N., Koehler, D. J., & Fugelsang, J. A. (2015). On the reception and detection of pseudo-profound bullshit. Judgment and Decision making, 10(6), 549-563. [본문으로]
  30. Pacini, R., & Epstein, S. (1999). The relation of rational and experiential information processing styles to personality, basic beliefs, and the ratio-bias phenomenon. Journal of personality and social psychology, 76(6), 972. [본문으로]
  31. Schacter 외 2인,'심리학 입문(2)',민경환 외 2인 역,시그마프레스,p305 [본문으로]
  32. Rosch, E. H. (1973). Natural categories. Cognitive psychology, 4(3), 328-350;Rosch, E. (1975). Cognitive representations of semantic categories. Journal of experimental psychology: General, 104(3), 192;Rosch, E., & Mervis, C. B. (1975). Family resemblances: Studies in the internal structure of categories. Cognitive psychology, 7(4), 573-605. [본문으로]
  33. Wittgenstein, L. (2019). Philosophical Investigations. [본문으로]
  34. Medin, D. L., & Schaffer, M. M. (1978). Context theory of classification learning. Psychological review, 85(3), 207. [본문으로]
  35. Tanaka, J. W., & Taylor, M. (1991). Object categories and expertise: Is the basic level in the eye of the beholder?. Cognitive psychology, 23(3), 457-482. [본문으로]
  36. Collins, A. M., & Quillian, M. R. (1969). Retrieval time from semantic memory. Journal of verbal learning and verbal behavior, 8(2), 240-247. [본문으로]
  37. Warrington, E. K., & McCarthy, R. (1983). Category specific access dysphasia. Brain, 106(4), 859-878;Warrington, E. K., & Shallice, T. (1984). Category specific semantic impairments. Brain, 107(3), 829-853. [본문으로]
  38. Warrington, E. K., & McCarthy, R. (1983). Category specific access dysphasia. Brain, 106(4), 859-878. [본문으로]
  39. Warrington, E. K., & Shallice, T. (1984). Category specific semantic impairments. Brain, 107(3), 829-853. [본문으로]
  40. Damasio, H., Grabowski, T. J., Tranel, D., Hichwa, R. D., & Damasio, A. R. (1996). A neural basis for lexical retrieval. Nature, 380(6574), 499-505. [본문으로]
  41. Martin, A., & Chao, L. L. (2001). Semantic memory and the brain: structure and processes. Current opinion in neurobiology, 11(2), 194-201. [본문으로]
  42. Martin, A., & Caramazza, A. (2003). Neuropsychological and neuroimaging perspectives on conceptual knowledge: An introduction. Cognitive neuropsychology, 20(3-6), 195-212. [본문으로]
  43. Ashby, F. G., & Ell, S. W. (2001). The neurobiology of human category learning. Trends in cognitive sciences, 5(5), 204-210;Ashby, F. G., & O'Brien, J. B. (2005). Category learning and multiple memory systems. Trends in cognitive sciences, 9(2), 83-89. [본문으로]
  44. Mahon, B. Z., Anzellotti, S., Schwarzbach, J., Zampini, M., & Caramazza, A. (2009). Category-specific organization in the human brain does not require visual experience. Neuron, 63(3), 397-405. [본문으로]
  45. Paivio, A. (1963). Learning of adjective-noun paired associates as a function of adjective-noun word order and noun abstractness. Canadian Journal of Psychology/Revue canadienne de psychologie, 17(4), 370;Paivio, A. (1965). Abstractness, imagery, and meaningfulness in paired-associate learning. Journal of Verbal Learning and Verbal Behavior, 4(1), 32-38. [본문으로]
  46. Shepard, R. N., & Metzler, J. (1971). Mental rotation of three-dimensional objects. Science, 171(3972), 701-703 [본문으로]
  47. Kosslyn, S. M. (1978). Measuring the visual angle of the mind's eye. Cognitive psychology, 10(3), 356-389. [본문으로]
  48. Kosslyn, S. M. (1973). Scanning visual images: Some structural implications. Perception & Psychophysics, 14(1), 90-94;Lea, G. (1975). Chronometric analysis of the method of loci. Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance, 1(2), 95. [본문으로]
  49. Kosslyn, S. M. (1978). Measuring the visual angle of the mind's eye. Cognitive psychology, 10(3), 356-389. [본문으로]
  50. Perky, C. W. (1910). An experimental study of imagination. The American Journal of Psychology, 21(3), 422-452. [본문으로]
  51. Farah, M. J. (1985). Psychophysical evidence for a shared representational medium for mental images and percepts. Journal of Experimental Psychology: General, 114(1), 91. [본문으로]
  52. Metcalfe, J., & Wiebe, D. (1987). Intuition in insight and noninsight problem solving. Memory & cognition, 15(3), 238-246. [본문으로]
  53. Luchins, A. S. (1942). Mechanization in problem solving: The effect of einstellung. Psychological monographs, 54(6), i. [본문으로]
  54. Newell, A., & Simon, H. A. (1972). Human problem solving (Vol. 104, No. 9). Englewood Cliffs, NJ: Prentice-hall. [본문으로]
  55. Boden, M. A. (2004). The creative mind: Myths and mechanisms. Routledge;Johnson, G. (2011). Machinery of the mind: Inside the new science of artificial intelligence. Crown. [본문으로]
  56. Dandan, T., Haixue, Z., Wenfu, L., Wenjing, Y., Jiang, Q., & Qinglin, Z. (2013). Brain activity in using heuristic prototype to solve insightful problems. Behavioural brain research, 253, 139-144 [본문으로]
  57. Babcock, L., & Vallesi, A. (2015). The interaction of process and domain in prefrontal cortex during inductive reasoning. Neuropsychologia, 67, 91-99. [본문으로]
  58. Harty, S., Robertson, I. H., Miniussi, C., Sheehy, O. C., Devine, C. A., McCreery, S., & O'Connell, R. G. (2014). Transcranial direct current stimulation over right dorsolateral prefrontal cortex enhances error awareness in older age. Journal of Neuroscience, 34(10), 3646-3652. [본문으로]
  59. Christoff, K., Prabhakaran, V., Dorfman, J., Zhao, Z., Kroger, J. K., Holyoak, K. J., & Gabrieli, J. D. (2001). Rostrolateral prefrontal cortex involvement in relational integration during reasoning. Neuroimage, 14(5), 1136-1149. [본문으로]
  60. Wertheim, J., & Ragni, M. (2018). The neural correlates of relational reasoning: a meta-analysis of 47 functional magnetic resonance studies. Journal of cognitive neuroscience, 30(11), 1734-1748. [본문으로]
  61. Bastardi, A., Uhlmann, E. L., & Ross, L. (2011). Wishful thinking: Belief, desire, and the motivated evaluation of scientific evidence. Psychological science, 22(6), 731. [본문으로]
  62. Borkenau, P., & Liebler, A. (1995). Observable Attributesas Manifestations and Cues ofPersonality and Intelligence. Journal of Personality, 63(1), 1-25. [본문으로]
  63. Zebrowitz, L. A., Hall, J. A., Murphy, N. A., & Rhodes, G. (2002). Looking smart and looking good: Facial cues to intelligence and their origins. Personality and social psychology bulletin, 28(2), 238-249. [본문으로]
  64. Murphy, N. A., Hall, J. A., & Colvin, C. R. (2003). Accurate intelligence assessments in social interactions: Mediators and gender effects. Journal of Personality, 71(3), 465-493. [본문으로]
  65. Zaki, J., Weber, J., Bolger, N., & Ochsner, K. (2009). The neural bases of empathic accuracy. Proceedings of the National Academy of Sciences, 106(27), 11382-11387 [본문으로]
  66. Denes-Raj, V., & Epstein, S. (1994). Conflict between intuitive and rational processing: when people behave against their better judgment. Journal of personality and social psychology, 66(5), 819. [본문으로]
  67. Benjamin, A. S., Bjork, R. A., & Schwartz, B. L. (1998). The mismeasure of memory: when retrieval fluency is misleading as a metamnemonic index. Journal of Experimental Psychology: General, 127(1), 65. [본문으로]
  68. Humphrey, N. (1987). The uses of consciousness. [본문으로]
  69. Bargh, J. A., Gollwitzer, P. M., Lee-Chai, A., Barndollar, K., & Trötschel, R. (2001). The automated will: nonconscious activation and pursuit of behavioral goals. Journal of personality and social psychology, 81(6), 1014. [본문으로]
  70. Kornell, N., Son, L. K., & Terrace, H. S. (2007). Transfer of metacognitive skills and hint seeking in monkeys. Psychological Science, 18(1), 64-71;Hampton, R. R. (2001). Rhesus monkeys know when they remember. Proceedings of the National Academy of Sciences, 98(9), 5359-5362. [본문으로]
  71. Metcalfe, J., & Finn, B. (2008). Evidence that judgments of learning are causally related to study choice. Psychonomic Bulletin & Review, 15(1), 174-179. [본문으로]
  72. 왜 아기들이 새로운 것이 아니라 익숙한 것을 더 오래 쳐다봤는지는 의문이다. 태어난지 얼마 안되는 아기들은 좀더 익숙한 자극을 선호하는 경향이 있다. [본문으로]
  73. Pica, P., Lemer, C., Izard, V., & Dehaene, S. (2004). Exact and approximate arithmetic in an Amazonian indigene group. Science, 306(5695), 499-503. [본문으로]
  74. Festinger, L. (1957). A theory of cognitive dissonance (Vol. 2). Stanford university press. [본문으로]
  75. Aronson, E. (1969). The theory of cognitive dissonance: A current perspective. In Advances in experimental social psychology (Vol. 4, pp. 1-34). Academic Press;Cooper, J., & Fazio, R. H. (1984). A new look at dissonance theory. Advances in experimental social psychology, 17, 229-266. [본문으로]
  76. William James,'심리학의 원리1',정양은 역,아카넷,2005,p179-181 [본문으로]
  77. BAVELIER, D., Green, C. S., & Dye, M. W. G. (2009). 10 Exercising Your Brain: Training-Related Brain Plasticity [본문으로]
  78. Simons, D. J., Boot, W. R., Charness, N., Gathercole, S. E., Chabris, C. F., Hambrick, D. Z., & Stine-Morrow, E. A. (2016). Do “brain-training” programs work?. Psychological Science in the Public Interest, 17(3), 103-186 [본문으로]
  79. Kucian, K., Grond, U., Rotzer, S., Henzi, B., Schönmann, C., Plangger, F., ... & von Aster, M. (2011). Mental number line training in children with developmental dyscalculia. NeuroImage, 57(3), 782-795 [본문으로]
  80. Kim, N., Jang, S., & Cho, S. (2018). Testing the Efficacy of Training Basic Numerical Cognition and Transfer Effects to Improvement in Children’s Math Ability. Frontiers in psychology, 9, 1775 [본문으로]
  81. Greely, H., Sahakian, B., Harris, J., Kessler, R. C., Gazzaniga, M., Campbell, P., & Farah, M. J. (2008). Towards responsible use of cognitive-enhancing drugs by the healthy. Nature, 456(7223), 702-705. [본문으로]
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