CHAPTER 7. 문제와 목표 [마음의 사회]

7.1 지능

 

작가의 직업적인 의무는 다른 사람들에게 낱말들을 어떻게 사용하는가에 대해 말하는 것이 아니라, 다른 사람들이 그 낱말들을 사용하고 있는 방식으로 사용하는 것이다.

 

흔히 사람들은 지능이라는 말을 어려운 문제들을 해결하는 능력이라는 뜻으로 사용한다.

 

꾀꼬리의 둥지나 비버의 둑을 고안하는 게 어렵다는 것을 알 수도 있지만, 그 어떤 꾀꼬리나 비버도 그러한 일들을 생각해내는 것이아니다. 그 동물들은 문제들을 스스로 '해결'하지 않으며, 다만 유전적으로 조성된 그들의 복잡한 두뇌 속에 마련된 유용한 절차들을 활용할 뿐이다.

 

사람들은 '지능'이라는 말을 민첩성과 효율성을 강조하는 데도 사용한다.

진화의 시간적인 비율은 너무 느리기 때문에 우리로서는 진화를 지능적으로 볼 수 없다. 설령 진화가 우리 자신이 아직 해 낼 수 없는 놀라운 일들을 만들어 내고 있다고 해도 말이다.

 

지능이라는 말이 무엇을 '의미하는가'를 제시하려고 노력하기보다는 우리가 그 말을 어떻게 사용하는가를 설명하려고 노력하는 것이 낫다.

 

우리의 마음은 우리가 어렵다고 여기는 문제들을 해결하도록 하는 과정들을 포함하고 있다. 우리는 그러한 과정들을 아직 이해하지 못하고 있다. 그러한 과정들이 무엇이건 간에, '지능'은 그 과정들에 대해 우리가 붙이는 명칭이다.

 

우리가 지능의 개념을 발견하자마자 그 개념은 사라진다.

 

 

7.2 비상식

 

1970년대까지도 우리는 장난감 블록으로 간단한 탑을 쌓는 로봇 프로그램을 구축하지 못했다. 왜 유아들도 할 수 있는 정도의 쉬운 프로그램을 만들기 전에 어른들이나 할 수 있는 어려운 프로그램들을 만들 수 있었을까? 많은 '전문적인' 성인의 생각이, 보통의 아이들이 놀 때 개입되는 요소보다 실제로 더 간단하기 때문이다!

 

사람들이 막연하게 상식이라 부르는 것은 우리가 높게 평가하는 대부분의 전문적인 기술보다 실제로 더 난해하다.

 

'전문가'로 인정받기 위해서는, 비교적 얼마 안 되는 다양성들에 대한 일군의 광범한 지식을 갖추면 된다. 이에 반해 보통의 사람이 갖춘 '상식'은 서로 다른 유형의 지식들을 훨씬 광범위하게 갖춘 다양성을 포함한다. 게다가 이 '상식'은 더 복잡한 관리 체계들을 요구한다.

 

부가적인 전문 지식은 그 동일한 표상 양식을 잘 적용할 수 있을 정도로 충분히 일관된 형태를 띠기 때문이다. 변호사, 의사, 건축사, 작곡가 같은 이들은 특수한 분야에서 일련의 사건 또는 경우를 다루는 법을 배운 사람들인데, 이들은 비슷한 성격의 더 많은 지식을 얻는 일이 비교적 쉽다는 것을 안다.

 

표상의 다양성이 크면 클수록 '그에 상응하는 만큼의' 지식을 획득하는 것은 훨씬 더 어려워진다. 각각의 새로운 영역에 대해 초심자는 또 다른 유형의 표상을 배워야만 하고 그 표상을 활용하는 새로운 기술을 익혀야만 한다. 그것은 많은 다른 언어들을 배우는 것과 유사하다.

 

이러한 측면에서 보면 아이들이 하는 일이 훨씬 더 괄목할 만하다. 그들이 하는 많은 행동들이 스스로 창안하고 발견한 것들에 근거하기 때문이다.

 

 

7.3 퍼즐 원리

 

퍼즐 원리 : 우리는 컴퓨터가 어떤 문제를 어떻게 풀어야 하는가를 미리 알지 못한 상태에서 출발하여 시행착오에 의해 그 문제를 풀 수 있도록 프로그램할 수 있다. 다만, 문제가 풀렸는지 인지할 수 있는 방법을 갖추기만 한다면.

 

'시행착오'라는 말로써 우리가 의미하는 것은 어떤 가능성이 영역 내에서 가능한 모든 구조들을 생성해 내는 기계를 프로그램한다는 것이다. 생성과 점검이라는 방법으로.

 

퍼즐 원리로 작동할 수 있는 다리를 생산하기까지에는 상상할 수 없을 정도로 오랜 시간이 걸릴 것이다. 그러나 철학적인 측면에서, 창조성에 관해 우리가 지니고 있는 미스터리를, 절차들의 효율성에 관한 더 특별하고 구체적인 질문들로 대체하는 데 도움이 된다. 우리가 제시하는 다리 건설 기계에서 주된 문제는 그 기계에 속한 생성기와 점검 간의 연결이 부족하다는 점이다. 목표를 향한 절차적 개념 없이는, 아무 생각 없이 우연히 이리을 해내는 것보다 더 잘하기 어렵다.

 

 

7.4 문제 해결

 

우리는 '생성과 점검' 방법(시행착오)을 어떤 문제를 해결하는 데 활용할 수 있다. 그러나 너무나도 많은 시간이 요구된다. 여기에 맹목적으로 시행착오를 거듭하지 않을 수 있는 한 가지 방법이 있다.

 

진척 원리  만약 우리가 '진척'이 있다는 것을 알아낼 수 있는 어떤 방법을 갖춘다면, 총괄적인 탐색을 해 나가는 절차를 크게 줄일 수 있을 것이다. 그렇게 되면, 어떤 사람이 어둠 속에서 잘 모르는 언덕을 올라갈 때 주변을 더듬거리며 올라갈 수 있는 것과 마찬가지로, 해답을 향한 경로를 추적해 갈 수 있다.

 

쉬운 문제들은 이런 식으로 풀 수 있다. 그러나 어려운 문제의 경우 문제를 푸는 데 있어서 '진전'을 인지하는 것 자체가 어렵다. 더 넒은 관점에서 바라보지 않고서는 계속해서 걸려 넘어질 수 있고 산 정상을 발견조차 하지 못할 것이다. 

 

목표와 하위 목표  어려운 문제를 풀 수 있는 길을 발견하기 위해 필요한 가장 강력한 방법은, 그 어려운 문제를 분리해서 여러 개의 쉬운 문제들로 쪼개는 방법이다.

 

'목표'라는 관점에서 문제들을 정식화하는 방법으로 수행.

 

지식 활용하기  하나의 문제를 해결하는 가장 효율적인 방법은 그 문제를 어떻게 해결하는가를 미리 아는 것이다. 그렇게 되면 탐색을 아에 벗어날 수 있다.

 

따라서 인공지능 탐구의 또 다른 분야는 지식을 기계에 구현하는 방법을 알아내는 것이었다. 그러나 이 문제 자체가 여러 과제를 내포하고 있다.

첫째, 우리가 필요한 지식을 어떻게 획득하는가를 발견해야만 한다.

둘째, 그 지식을 어떻게 표현하는가를 배워야 한다.

셋째, 우리의 지식을 효과적으로 활용할 수 있는 절차들을 개발해야 한다.

 

이 모든 일을 완성하기 위해서는 우리의 기억들이 광범위한 양의 세세한 내용보다는, 설정된 목표에 도달하는 데 도움이 될 수 있는 관계만을 나타내야 한다. 

 

이 탐구를 통해 생각지도 못했던 기묘한 현상이 드러났다.사람들이 쉽다고 여기는 일을 하도록 기계를 프로그램하는 것보다 어렵다고 여기는 특화된 문제들을 프로그램하는 것이 더 쉽다는 것이 판명된 것이다. 이 책을 통해 '쉬운' 문제들에 대해 줄곧 강조했던 것은 바로 이때문이다.

 

 

7.5 학습과 기억

 

많은 사람들이 오랫동안 보상을 통해서만 배울 수 있다고 생각해 왔다. 그러나 우리로서는 이 논변을 믿을 수는 없다. 어쨌든 사람들이 어려운 문제들을 해결하는 법을 어떻게 배우는가를 설명하기 위해 이러한 보상 위주의 생각을 활용하고자 할 때, 거기에는 치명적인 순환이 개입되어 있다. 

네가 그 일을 함으로써 보상을 받을 수 있기 이전에 너는 먼저 그 일을 할 수 있어야만 한다는 것이다.

 

스키너는 실험을 통해 이러한 종류의 학습(보상에 의한 학습)이 동물이 언제 보상을 받게 될지 예측할 수 없을 때 훨씬 광범위한 효과를 낳는다는 것을 발견했다. '조작 조건화'와 '행동 변경'과 같은 발견들은 심리학과 교육에 광범한 영향을 미쳤지만, 두뇌가 새로운 조작들을 어떻게 만드는가를 설명하는 데까지 이르지는 못했다. 더군다나 인간이 어떻게 복잡한 계획들을 세우고 수행하는지를 밝히는 데 도움이 되는 동물 실험은 거의 없었다.

 

핵심은 다른 동물들은 그처럼 복잡한 일을 아예 할 수 없다는 것이다. 그가 제시한 성공/보상 그리고 실패/처벌이라는 쌍둥이 개념은 어려운 문제를 해결할 수 있도록 하는 새로운 생각을 창조하는 법을 사람들이 어떻게 배우는가를 충분히 설명하지 못한다.

 

해답은 더 잘배우는 방법을 배우는 데 있음에 틀림없다.

 

우리는 목표, 학습, 생각, 인지, 선호, 욕망, 상상, 기억과 같은 많은 통상적인 말들을 사용하는 데서부터 출발해야 한다. 우리는 이러한 말들 대부분이 새로운 구분법과 관념으로 대체되어야만 함을 알게 될 것이다. 하지만 이것들에는 공통된 무엇인가가 있다. 그것은 어려운 문제를 풀기 위해서는 반드시 다양한 종류의 기억을 활용해야 한다는 사실이다.

 

매 순간 우리는 방금 무엇을 했는가를 추적해야 한다. 그러지 않으면 계속해서 똑같은 행보를 반복하게 될 것이다. 또한 우리는 어쨌든 목표들을 견지해야만 한다. 그러지 않으면 무의미한 일들만 하다 끝날 것이다.

 

일단 문제가 해결되고 나면 어떻게 해결되었는지에 대한 기록에 접근할 필요가 있다.그래야만 나중에 그와 비슷한 문제가 발생했을 때 해결 방법을 재활용할 수 있기 때문이다.

 

이 책은 많은 부분이 기억과 관련되어 있다. 왜, 어떻게, 언제 그러한 기록이 만들어져야 할까?

인간 두뇌가 어려운 문제를 풀 때, 수백만의 행위자들과 과정들이 개입된다.

그때 일어날 수밖에 없는 변화가 무엇인가를 짐작할 수 있을 정도로 현명한 행위자들이 있을까?

있다면 어떤 행위자들일까? 상위 수준의 행위자들은 그러한 일들을 알 수 없다.

상위 수준의 행위자들은 어떠한 하위 수준의 과정들이 현존하는지 조차 모른다.

하위 수준의 행위자들은 그 자신들의 행동들 중 어느 것이 상위 수준의 목표들을 달성하는 데 도움을 주는지 알지 못한다.

하위 수준의 행위자들은 상위 수준의 과정돌이 현존한다는 사실조차 모른다.

 

우리의 두 다리를 움직이는 행위기구들은 우리가 집으로 가기 위해 걷는지 직장에 가기 위해 걷는지 관심이 없다.

그와 같은 행선지에 관여하는 행위자들은 개별적인 근육의 단위들을 제어하는 어떤 일도 모른다. 

 

그렇다면 행위자들이 칭찬을 받거나 비난을 받는 것에 관한 판단은 마음의 어디에서 이루어지는 것일까?

 

 

7.6 강화와 보상

 

학습이 일어나기 위해서는 각각의 게임 진행이 매우 많은 정보를 산출해 내야 한다. 이러한 정보의 산출은 문제를 구성 성분들로 쪼갬으로써 성취된다. 성공의 단위는 목표다. 만약 하나의 목표가 성취되면 그 하위의 목표들은 강화되고, 그러지 못하면 그 하위의 목표들은 억제된다.          -앨런 뉴얼

 

한 가지는 확실하다. 전에 했던 것을 하는 것이 항상 더 쉽다. 마음속에서 무슨 일이 일어나 이를 가능하게 할까?

 

나는 'snarc'라는 학습 기계를 고안해 냈다.. 이 기계는 40개의 행위자들로 구성되었는데, 각각의 행위자는 다소 무작위적으로 '보상'체계를 통해 여러 다른 행위자들과 연결되었다. 보상 체계는 각각의 행위자가 어느 행위자를 일깨우는 데 성공할 때마다 활성화되어 나중에 몇 번이든 동일한 수용 행위자들을 잘 일깨우도록 한 것이다.

이 기계는 쉬운 문제들을 해결하는 법은 재빨리 배웠다. 그러나 탑을 쌓는다거나 체스 놀이를 하는 것과 같은 어려운 문제들을 푸는 법은 결코 배우지 못했다.

 

나중에 그 기계가 우리가 좋아하는 행동을 했을 때 보상을 해 주면 두 결정 모두 실행할 확률이 높아졌다. 그래서 '좋은 것들'과 '나쁜 것들'은 서로를 상쇄하는 경향을 갖는 것이다!

 

이는 행위자들 간의 연결을 '강화'함으로써 학습을 익히는 기계를 고안하는 데 딜레마를 제기한다.  어려운 문제를 해결하는 과정에서 하나의 좋은 변화가 이루어지기 전에 대체로 여러 나쁜 변화가 있을 것이다.

분별없이 행위자들을 강화 하거나 연결해서는 어려운 문제들을 푸는 법을 배울 수 없다. 어째서 인간만이 여러 단계의 풀이를 요구하는 문제들을 푸는 법을 배울 수 있고, 또 서로 다른 목적들에 동일한 행위기구들을 개입시킬 수 있을까? 우리는 우리의 행위기구들이 목표들을 달성하는 데 활용하는 책략들에서 그 해답을 찾을 것이다.

 

 

7.7 국소적인 책임

 

국소적인 책략  직속 상급자의 목표를 달성하는 데 도움을 준 개개 행위자에게 보상을 해준다. 비록 상위 수준의 목표를 달성하는 데 전혀 도움이 되지 않았다고 할지라도.

 

전반적인 책략  최상 수준의 목표를 달성하는 데 도움을 준 행위자들에게만 보상을 한다. 

 

두 책략은 다양한 이점을 지니고 있다. 전반적인 책략의 신중함은 한 번의 실수만으로도 큰 위험이 따를 때 또는 체계 운용에 많은 시간이 걸릴 때 적절하다. 이는 더 크게 '책임지는' 행동으로 연결될 수 있다. 왜냐하면 전반적인 책략은 찰스가 때가 되면 제 스스로 재고를 점검하는 법을 배우도록 할 수 있기 때문이다. 전반적인 책략은 "나는 상관의 명령을 따랐을 뿐입니다."라는 식으로 자신의 행동을 정당화하는 것을 용인하지 않는다.

 

반면, 국소적인 책략은 한거번에 많은 일들을 학습하는 쪽으로 나아갈 수 있다. 각각의 행위자가 자신에게 주어진 국소적인 목표들이 마음의 다른 부분들이 갖는 목표들과 어떻게 고나련되는가를 상관하지 않고서 목표를 성취할 수 있는 능력을 계속해서 개선해 나갈 수 있기 대문이다. 분명한 것은 우리의 행위기구들이 여러 선택지들을 갖고 있다는 사실이다.

 

이 다른 행위기구들은 그것들 나름대로 주어진 환경에 의해서 어떤 학습 전략들을 활용할 것인가를 배워야 한다.

 

전반적인 책략은 어떤 행위자들의 활동이 문제를 해결하는 데 도움이 되는가를 식별해야 할뿐만 아니라, 어떤 행위자들이 어떤 하위문제들을 수반해서 도움을 주는가도 식별해야 한다.

 

예를 들어, 탑을 쌓는 절차에서 당신은 어떤 블록을 위한 공간을 마련하기 위해 다른 블록을 치우는 것이 좋겠다는 것을 알 수 있다. 그럴 때 당신은 그같이 블록을 치우는 것이 탑을 쌓는 데 도움이 될 수 있음을 기억하기를 바랄 것이다. 그러나 만약 당신이 그같이 블록을 치우는 것이 일반적으로 좋다고 결론을 내렸다면, 당신은 결코 다른 탑을 쌓을 수 없을 것이다.

 

어려운 문제를 해결할 때, 전체적인 기획에 있어서 어떤 행위자가 한 것이 '좋은지' 혹은 '나쁜지'를 말하는 것은 대체로 적절하지 않다. 그러한 판단은 상당히 국소적인 환경들에 달려 있다.

 

한 행위자에게 보상을 했을 때 그 효과는 그 행위자가 더 중요한 다른 목표들을 방해하지 않고 어떤 특별한 목표를 달성하는 데 도움이 되는 방식으로 나타나야 한다. 이 모든 이야기들은 간단한 상식이다. 그러나 이를 더 밀고 나가기 위해서는 우리가 쓰는 언어를 명료하게 해야만 할 것이다.

 

우리 모두는 목표를 추구하는 것을 경험해 왔다. 그러나 경험은 이해와 같지 않다. 목표란 무엇인가? 그리고 기계가 어떻게 목표를 가질 수 있는가?

 

 

7.8 차이-엔진

 

목표는 우리가 우리 자신이나 외부 세계를 변화시키려 할 때마다 작동하고 있는, 알려지지 않은 그 모든 행위기구들에 연결되어 있다.

 

'목표에 의해 움직이는' 체계는 자극이나 상황에 직접 반응하는 것 같지 않다. 그 대신 이 체계는 자신이 마주하는 사물들을 활용해야 할, 피해야 할, 또는 무시해야 할 대상들로 취급한다. 마치 현존하지 않는 어떤 것에 관련이 있기라도 한 것처럼, 목표 지향적인 체계가 작동할 때 어떤 성가신 일이나 장애가 나타나 작동 방향을 엉뚱한 쪽으로 몰아간다면, 이 체계는 그 방해꾼을 치우거나 돌아가거나 아니면 다른 방법을 활용해 이익을 얻고자 노력하는 것처럼 보인다.

 

기계 속에 어떤 종류의 절차가 있기에 기계가 목적, 고집, 지향성 등에 관한 목표를 가졌다는 인상을 줄 수 있을까?

 

하나의 차이-엔진은 하나의 '바라는' 상황에 대한 기술을 포함해야 한다.

하나의 차이-엔진은 바라는 상황과 실제 상황 간에 벌어지는 다양한 차이들에 의해 일깨워지는 하위 행위자들을 지녀야만 한다. 

각각의 하위 행위자는 자신을 일깨우는 차이를 감소시키는 경향을 띤 방식으로 행동해야 한다.

 

심리학적으로 보면, 하나의 차이-엔진은 인간적인 목표를 추구하는 데 포함되어 있는 야심, 좌절, 만족, 실망 같은 복합적인 측면을 표현하기에는 너무 원시적으로 여겨질 수 있다. 그러나 이러한 야심, 좌절, 만족, 실망은 실제로 인간적인 목표 자체의 양상이 아니다. 그것들은 그런 목표들을 추구하는 데 개입하게 되는 많은 행위기구들 간의 상호작용으로 나타난다.

 

다른 한편으로는 과연 목표라는 개념이 실제로 그와 같이 야심, 좌절, 만족, 실망이라는 네 가지 방식의 복잡한 관계들을 행위자, 상황, 서술 및 차이 속으로 끌어들일 필요가 있는가에 대해 문제를 제기할 수도 있다. 

하지만 대부분의 행위자들은 이미 차이들에 관심이 있다.

 

 

7.9 의도

 

공 하나가 경사면을 따라 굴러 내려가는 것을 보면, 그 공이 내려가는 길에 놓여 있는 장애물들을 피하려고 노력하는 것 같다고 인지하게 된다. 그러나 우리는 공이 어떤 일을 하고자 '노력하고'있지 않다는 것을 안다. 의도에 대한 인상은 관찰자의 마음에 존재할 뿐이다.

 

우리가 건축가로 실험을 할 때, 그것이 목표를 가졌다는 느낌을 갖는다. 그러나 건축가도 공과 크게 다르지 않다.

건축가가 하는 일이란 블록들을 계속 발견하여 다른 블록들 위에 발견한 그 블록들을 계속 올려 놓는 것이다. 과연 건축가는 실제로 목표를 가졌을까?

 

목표를 가졌다고 말할 때 그 조건 중의 하나는 '지속됨'이다. '지속됨'을 가지고 있지 않다면 탑을 원한다고 말할 수 없을 것이다. 그러나 '지속됨'만으로는 충분치 않다. 

목표를 가졌다고 말할 수 있는 다른 결정적인 조건은 뭔가를 바라고 있다거나 욕망하고 있다는 상태에 대한 어떤 이미지나 묘사를 갖는 것이다. 

 

건축가는 하나의 탑에 대한 이미지 혹은 서술에 해당하는 무언가를 간직하고 있다. 차이-엔진의 아이디어는 두 가지 요소를 구현한다. 즉, 일부 결과의 표상과 그 결과가 달성될때까지 지속하도록 하는 메커니즘이다.

 

과연 차이-엔진은 '실제로' 뭔가를 원할까? 이러한 종류의 질문은 헛된 것이다. 왜냐하면 이는 어떤 관찰자의 마음을 제외하고 나면 아무것도 현존하지 않는 데서 어떤 차이를 찾는 꼴이기 때문이다.

 

폭표 같은 낱말은 우리의 시종이지 주인이 아니다. 목표라는 개념은 할 수있는 일의어떤 측면들에 대해 서술하기 쉽게 한다. 그런가 하면, 목표라는 개념은 다루기 힘들고 번거로운 기계적인방식의 서술을 활용하기보다 능동적인 목적에 관련된 용어들을 활용하여 간단하게 서술할 수 있는 기회를 제공한다.

 

이 정도 이야기만으로 '목표를 가졌다'라는 말로 흔히 의미하는 모든 내용을 포착할 수 없다. 우리 인간들은 뭔가를 원하는 많은 방식들을 구비하고 있다. 그래서 아무리 포괄적이라 할지라도 하나의 계획만으로는 그 모든 방식들을 담아낼 수 없다.  그런데도 차이-엔진이라는 아이디어는 인공지능과 심리학 두 영역 모두에서 이미 많은 중대한 발달을 가져왔다.

 

 

7.10 천재

 

우리는 아인슈타인, 셰익스피어, 베토벤과 같은 천재들이 창조해낸 성취를 설명할 수 없는 재능 또는 타고난 자실이 필요하다고 생각한다. 만약 그것이 사실이라면 컴퓨터는 그러한 것들을 창조할 수 없다는 결론이 나온다. 왜냐하면 기계가 하는 일은 무엇이든지 설명될 수 있기 때문이다.

 

그런데 위대한 예술가들이 하는 일이 보통 사람들이 하는 일과 매우 다르다고 여기는 까닭은 무엇일까? 나는 일반적인 사고와 '창조적인' 사고 사이에 많은 차이가 있다고 생각하지 않는다.

 

탁월한 예술의 거장들에 대한 부러움으로 인해 우리가 새로운 생각들을 얻게 되는 것의 경이로움을 무시하면 안 된다. 아마도 우리는 자신들의 결점들을 용납할 만한 것으로 보이도록 하기 위해 창조성에 관한 미신에 사로잡혀 있지 싶다. 왜냐하면 거장의 역량들에 대해 간단하게 설명할 수 없다고 말할 때, 그러한 뛰어난 영웅들이 우리가 소유하고 있지 않은 모든 자질들을 타고났다고 말함으로써 우리 자신을 위로하기 때문이다.

 

위대하다고 여기는 영웅들을 실제로 만나 보면, 그들에게서 특이한 성향을 발견하지 못한다. 그저 아주 평범한 자질들이 조합을 이루고 있을 뿐이다. 영웅들은 동기부여의 정도가 강렬하지만, 다른 많은 사람들 또한 그렇다. 대체로 주위에서 뭐라고 하든 상관없이 그에 맞설 수 있는 충분한 자신감을 지니고 있다. 그러나 그러한 자신감을 우리는 고집으로 부를 수도 있다. 그들은 확실히 사물을 어떤 새로운 방식으로 바라본다. 그러나 때때로 모든 사람들이 그러하다.

 

만약 우리 모두가 천재가 갖춘 것 대부분을 갖추었다면, 도대체 천재를 특별해 보이도록 하는 것은 무엇인가?

 

나는 천재가 되는 데 뭔가 한 가지가 더 필요하다고 추정한다. 돋보이는 자질들을 축적하기 위해서는 효과적으로 배우는 특별한 방법이 필요한 것이다. 많이 배우는 것으로는 충분치 않다. 배운 것을 잘 다루어야만 한다.

거장들을 보면 그들에게는 '상위 수준'의 전문적이고 특별한 어떤 요령이 있다. 그들은 그것을 통해 배운 것들을 조직하고 적용하는 힘을 발휘한다. 천재적인 일들을 창조해 내는 체계들을 산출하는 것은 바로 숨겨져 있는 정신적 조율 방법이다. 

 

왜 어떤 사람은 더 좋은 뛰어난 기량들을 배울까? 이 중요한 차이는 어린 시절의 우연한 사건들과 함께 시작될 수 있다.

두아이의 블록놀이

두 번째 아이가 한 일이 무엇인지 알 수 있는 사람은 아무도 없다. 게다가 이 두 번째 아이에 대해 누군가는 성실함이 부족하다는 잘못된 인상을 가질 수도 있다. 그러나 만약 두 번째 아이가 더 잘 배울 수 있는 방법들을 지속적으로 모색한다면, 그것이 조용한 성장으로 이어질 수 있다. 거기에서 더 잘배울 수 있는 몇몇 방법들은, 배우는 것을 배우는 더 좋은 방법들로 연결될 수 있을 것이다. 그리하여 나중에 우리는 그 명백한 원인을 전혀 알지 못하는 가운데 놀라운 질적인 변화를 보게 될 것이고, 그러한 변화에 재능, 적성, 또는 타고난 자질 등과 같은 모종의 속빈 명칭들을 붙이는 것이다.

 

결국에는 끔찍한 생각이 등장한다. 각자 개인이 새로운 사고방식을 발견하는 어떤 부족이나 문화가 지속될 수 있었을까? 천재는 오로지 제거당할 수밖에 없을 것이다.

 

천재가 드문 이유일수도 ^^