AI는 말하지만 우리는 생각을 합니다

프롤로그

제1장 우리는 어떻게 말을 배웠을까?
◇ 말이 가리키는 범위를 찾는다: ‘토끼’라는 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: ‘던지다’와 ‘차다’
◇ 문법도 스스로 분석해 배운다: ‘~아니다’와 ‘안 ~이다’
◇ 한자를 읽는 방법도 스스로 발견한다
◇ 색 이름은 생각보다 어렵다
◇ 나라와 언어에 따라 다른 색의 기준
◇ ‘양’을 배우면 ‘멍멍’의 범위가 좁아진다
◇ 말의 범위를 판단하는 ‘단서’는 무엇일까?
◇ 큰 쥐와 작은 코끼리?
◇ 전후좌우를 알려 주는 ‘자기 중심축’과 ‘사물 중심축’

제2장 문제 해결에 필요한 ‘추론의 힘’
◇ ‘사고력’은 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 말’이라는 벽
◇ 언어 이해가 학습에 중요한 이유: 수학과 과학의 경우
◇ 말의 의미는 점이 아니라 면이다
◇ 새로운 말이 생각하는 힘을 키운다
◇ 말을 ‘살아 있는 지식’으로 만드는 방법
◇ 외국어 실력은 한국어 사고력에 달려 있다
◇ ‘단어 암기’보다 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
◇ ‘직관’이란 무엇일까?
◇ ‘딱 하나의 답’이 위험한 이유
◇ 외부 장치에 의존하면 ‘생각하는 힘’을 잃어버린다
◇ 효율적으로 지식을 익힐 필요는 없다
◇ AI 연구자 사이에서 유명한 ‘기호 접지 문제’

에필로그

여러분은 어린 시절부터 말의 의미, 범위, 기준을 찾으면서 말해 왔고 지금도 그렇습니다. 형태에 주목하기도 하고, 사물의 관계성을 찾기도 하고, 문법을 분석하거나 한자를 읽는 방법을 발견하기도 합니다. 또 범위를 넓히거나 좁히고, ‘자기 중심’인지 ‘사물 중심’인지 기준을 정하기도 합니다.
원래 말에는 확실히 고정된 의미가 없으므로 유연하게 잘 사용하려면 여러 방식으로 시도해 보고 실패하면서 배우는 수밖에 없습니다.
… 생각하는 힘은 언어를 학습하면서 성장합니다. 말의 힘과 생각하는 힘은 여러분의 오른발과 왼발 같은 관계입니다.

모국어 단어와 영어 단어의 의미가 반드시 같지는 않다는 점을 의식해야 합니다. 모국어로 ‘알다’가 ‘know’인 경우도 있지만 ‘identify’인 경우도 있습니다.
이런 실수를 반복하면서 ‘know’와 ‘identify’가 각각 어떤 문맥에서 사용되는지 자세하게 분석하면 ‘know’라는 단어를 제대로 사용할 수 있게 됩니다.
비슷한 말의 의미 차이를 제대로 이해하는 것이 영어 단어를 깊이 있게 배우는 지름길입니다. 하나의 단어에 깊이 파고들어 그와 비슷한 단어들과 의미나 사용법이 어떻게 다른지 알아봅시다.
이것은 사실 여러분이 모국어를 습득한 방법과 같습니다.