메타인지(연결형 인간)

아주대 김경일 교수는,

무언가에 익숙해지고, 점점 더 노련해지기만 한다면 결국 큰 난관을 겪게 될 것이고, 그게 바로 AI라고 말한다.

 

아래에 구글 입사 문제도 이 사람의 문제에서 변형한 것이 많다는 독일의 임상 정신과 의사 칼 던커의 문제가 있다.

캐내네 스피치 유튜브

캐내네 스피치 유튜브

이 문제의 답은, 약한 레이저를 여러 곳에서 동시에 쏘는 것이다.

위의 문제를 아무런 힌트 없이 풀 수 있는 학생은 불과 10% 밖에 되지 않는다.

그래서 김경일 교수는 학생들에게 다른 분야에서 비슷한 형식이 쓰인 예를 보여주었다고 한다.

김경일 교수의 예

이것이 바로 김경일 교수가 학생들에게 보여주었던 것이다.

같은 방법이지만, 군대 분야에서 쓰인 것이다.

이 영상을 보여주었음에도 불구하고, 그래도 정답을 맞힌 학생들은 30%밖에 없었고, 위의 예에서 힌트가 있다고 알려준 후에야 전원이 정답을 맞힐 수 있었다.

 

예시를 보여줬음에도 불구하고, 힌트라고 말해주기 전까지 전 학생들이 이 문제를 맞히지 못한 이유는 무엇일까?

그 이유는, 문제 해결의  결정적 단서가 전혀 관련 없는 곳에 있는 경우가 비일비재함에도, 군대와 의학, 서로 분야가 다르니 사람들은 애초에 관련되어있다고 연결 짓지 않는 것이다. 

그만큼 이 문제는, 연결형 인간이 되기가 얼마나 어려운지를 보여준다. 또한, 이러한 연결형은 여전히 AI가 못하는 일이기도 하다.

 

우리도 AI와 다를 바 없다. 우리가 우리가 어떤 문제에 대해 생각하고, 분야가 다르지만, 문제를 해결하기 위해 서로 연결 짓는 것을 하지 않으려 한다면, 우리 또한 미래에 큰 난관을 겪을 것이다.

 

 

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