이해

Understanding
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이해는 사람, 상황, 메시지와 같은 추상적이거나 물리적인 대상과 관련된 심리적 과정으로, 그 대상을 모델링하기 위해 개념을 사용할 수 있다.이해는 아는 것과 이해의 대상 사이의 관계이다.이해는 지능적인 [1]행동을 지원하기에 충분한 지식 대상에 대한 능력과 기질을 의미합니다.

이해는 종종, 항상은 아니지만, 종종 학습 개념과 관련이 있고, 때로는 그러한 개념과 관련된 이론도 있다.하지만, 사람은 그들의 문화에서 그 물체, 동물 또는 시스템과 관련된 개념이나 이론을 반드시 숙지하지 않아도 물체, 동물 또는 시스템의 행동을 예측할 수 있고, 따라서 어떤 의미에서는 그것을 이해할 수 있다.그들은 그들 문화의 공인된 표준 개념과 이론보다 더 낫거나 더 나쁜 그들만의 독특한 개념과 이론을 발전시켰을지도 모른다.그러므로, 이해는 추론하는 능력과 관련이 있다.

정의.

이해와 지식은 둘 다 통일된 정의가 없는 단어이기 때문에 루드비히 비트겐슈타인은 지식이나 이해의 정의를 지나 자연어에서 사용되는 단어들을 살펴봤고 맥락에서의 관련 특징을 식별했다.[4] 지식만으로는 거의 가치가 없는 반면 맥락에 맞는 것을 아는 것은 이해이며, 이해는 상대적인 가치가 훨씬 높지만 또한 지식이 부족한 상태를 이해라고 부를 수 있다고 제안되었다.[6][7]

누군가의 이해는 인지된 원인이나 비원인적 출처로부터 올 수 있으며, 이는 지식이 이해의 [10]근원이 되는 것을 암시한다.우리는 이해력이 부족하지만 그에 상응하는 지식이 부족하고 그에 상응하는 이해가 부족할 수 있다.[11] 지식이 있더라도 유사한 사례에 대한 관련 구분이나 올바른 결론이 나오지 않을 수 있으며, 상황에 대한 더 많은 정보가 요구되며, 이는 상황에 따라 이해도가 다를 수 있다.[10] 무언가를 이해하는 것은 지능적인 행동을 지원하기에 충분한 지식의 대상에 대한 능력과 기질을 내포한다.[14]

그러므로 이해는 지식보다 덜 요구될 수 있다. 왜냐하면 누군가가 주제에 대해 잘못 알고 있었을지라도 그 주제에 대해 이해할 수 있는 것처럼 보이기 때문이다.그러나 더 깊은 수준에서 발견되었을 때 이해를 하는 사람에 의해 자신의 신념 사이의 내부 연결이 실제로 보여지거나 "잡히는" 것을 요구한다는 점에서 더 요구됩니다.[10]

설명적 현실주의와 명제적 모델은 이해는 인과적 명제로부터 나오지만, 그 원인이 어떻게 영향을 미칠 수 있는지를 아는 것은 이해라고 주장되어 왔다.[16] 이해는 별개의 명제를 지향하는 것이 아니라 부품과 다른 부품의 관계, 그리고 부품과 도매의 관계를 파악하는 것을 포함한다.[17] 파악한 관계는 이해를 돕지만, 관계가 항상 인과관계인 것은 아닙니다.[18] 그러므로 이해는 의존성에 대한 지식으로 표현될 수 있다.[16]

예

  1. 날씨를 예측하거나(예: 구름이 많이 끼면 비가 올 수 있음) 그 특징 등을 설명할 수 있다면 날씨를 이해할 수 있다.
  2. 정신과 의사는 상대방의 불안과 그 원인을 알고 대처법에 대해 유용한 조언을 해줄 수 있다면 그 사람의 불안감을 이해한다.
  3. 메시지가 전달하는 정보 내용을 의식적으로 재현할 수 있다면 추론이나 주장을 이해할 수 있다.
  4. 언어를 이해하면, 그 언어의 폭넓은 발언이나 문자메시지로 전달되는 정보 내용을 재현할 수 있다.

얕고 깊다

보다 고도의 이해력, 보다 예측 가능한 정확한 이해력, 그리고/또는 다른 사람들이 일반적으로 어떤 것에 대해 더 낫다고 판단하는 설명을 할 수 있는 이해력을 가진 사람은 그것을 "깊이" 이해한다고 한다.반대로, 사물에 대한 이해가 좀 더 제한적인 사람은 이해력이 낮다고 한다.그러나 직업이나 활동에 유용하게 참여하기 위해 필요한 이해의 깊이는 크게 다를 수 있습니다.

예를 들어 정수의 곱셈을 생각해 보겠습니다.가장 얕은 이해 수준에서 시작하여 다음과 같은 가능성이 있습니다.

  1. 어린 아이는 곱셈이 무엇인지 이해하지 못할 수도 있지만, 그것이 그들이 학교에서 더 크면 배우게 될 수학의 한 종류라는 것을 이해할 수도 있다.이것은 "문맥의 이해"입니다. 아직 이해되지 않은 개념을 어떤 문맥에 넣을 수 있습니다.개념이 현재의 지식의 일부가 아니라는 것을 이해하는 것 자체가 이해의 한 종류이다(더닝-크루거 효과 참조). 이는 자신이 모르는 것을 잘 이해하지 못하는 사람들에 대한 것이다.
  2. 약간 나이가 든 아이는 적어도 숫자가 1에서 12 사이일 때 두 정수의 곱셈이 시간표에서 두 숫자를 찾아보면 이루어진다는 것을 이해할 수 있다.또한 "2 곱하기 4는 무엇입니까?"와 같은 곱셈 질문에 답하기 위해 관련 시간표를 기억하고 기억할 수 있습니다.이는 간단한 형태의 운영 이해입니다. 즉, 답을 찾기 위해 필요한 작업을 수행할 수 있을 정도로 질문을 잘 이해합니다.
  3. 아직 나이가 많은 아이는 더 큰 숫자의 곱셈이 긴 곱셈이나 계산기를 사용하는 것과 같은 다른 방법으로 이루어질 수 있다는 것을 이해할 수 있다.이는 같은 유형의 광범위한 질문에 대한 답변을 지원하므로 보다 고도의 운영 이해 형태입니다.
  4. 십대들은 곱셈이 반복적인 덧셈이라는 것을 이해할 수 있지만, 이것의 더 넓은 의미는 이해하지 못한다.예를 들어, 선생님이 6에 3을 곱하는 것을 "3의 6을 더하는 것"이라고 언급할 때, 그들은 선생님이 완전히 같은 두 가지를 말하고 있다는 것을 이해할 수 있다.그러나 기본 구성 요소로서 덧셈과 루핑만 사용하는 컴퓨터에서 곱셈을 알고리즘으로 구현하기 위해 이 지식을 적용하는 방법을 이해하지 못할 수 있습니다.이 수준의 이해는 "정의의 이해"입니다(또는 개념에 정의가 하나만 있는 경우에는 "정의의 이해").
  5. 10대는 또한 개별 정수를 추상화한다는 수학적 생각을 변수로 이해하고, 과 곱셈을 포함하는 대수 방정식을 효율적으로 푸는 방법을 이해할 수 있다.이것은 "관계적 이해"입니다. 곱셈과 나눗셈의 관계를 이해하는 것입니다.
  6. 수학을 공부하는 학부생은 "곱셈을 갖춘 정수"가 모노이드라고 불리는 수학 구조의 한 가지 예에 불과하고, 모노이드에 대한 이론이 곱셈과 다른 유형의 모노이드에도 똑같이 잘 적용된다는 것을 배우게 될 것이다.

맥도날드에서 현금 등록기를 운영하기 위해, 빅맥 두 대의 총 가격을 계산하는 것과 관련된 곱셈에 대한 깊은 이해가 필요하지 않다.그러나, 수 이론 연구에 기여하기 위해서는, 나눗셈이나 소수 같은 다른 관련 산술적 개념과 함께 곱셈에 대한 비교적 깊은 이해가 필요하다.

평가

개인 또는 "지능형" 소프트웨어의 한 조각이 실제로 주제에 대해 얕은 이해만을 가지고 있는 것은 올바른 질문을 받았을 때 실제보다 더 깊은 이해를 가지고 있는 것처럼 보일 수 있습니다.이것이 일어날 수 있는 가장 명백한 방법은 알려진 질문에 대한 정답을 암기하는 것이지만, 개인이나 컴퓨터가 누군가를 속일 수 있는 (의도적 또는 다른) 더 미묘한 방법이 있다.이것은 특히 인공지능의 경우 위험하며, 인공지능 소프트웨어의 한 조각이 수백만 가지 가능성을 매우 빠르게 시험할 수 있는 능력(유도된 해결책, 이론 등)은 이해의 진정한 깊이에 대한 오해를 불러일으킬 수 있다.AI 소프트웨어가 실제로 도움을 받지 않은 사람들이 대답하기 어려운 질문에 대한 인상적인 답변을 내놓을 수 있다고 가정하면 단순히 아주 빠르게 규칙을 적용함으로써 개념을 이해하지 못하고 있다.

시험은 이러한 위험에 빠지지 않고 학생들의 이해도(그리고 때로는 지식이나 작문 능력 등)를 평가하기 위해 고안되었습니다.이들은 측정 오류의 위험을 줄이기 위해 한 주제에 대해 여러 가지 다른 질문을 하고, 다른 사람의 이해가 자신의 것으로 전승될 위험을 줄이기 위해 참조 저작물과 외부 세계에 대한 접근을 금지함으로써 부분적으로 이를 수행한다.컴퓨터의 더 빠르고 더 정확한 계산과 기억 능력 때문에, 만약 그것들이 인공지능의 이해를 정확하게 평가하기 위해 사용된다면, 그러한 테스트는 종종 수정되어야 할 것이다.

반대로, 개인이나 인공지능은 그들이 실제로 가지고 있는 것보다 더 낮은 수준의 이해를 하는 척 하는 것이 더 쉽다. 그들은 단지 더 제한적이거나 이해가 없는 사람이 대답할 수 있는 것과 같은 종류의 대답으로 대답하면 된다. 예를 들어, "모르겠다" 혹은 명백히 잘못된 대답으로 대답하는 것이다.이것은 튜링 테스트의 심판들과 관련이 있다; 컴퓨터는 단순히 스스로 하향 평준화 되어 답을 모르는 척 할 가능성이 높기 때문에 응답자들에게 매우 어려운 산술적 질문에 대한 답을 정신적으로 계산하도록 요구하는 것은 효과적이지 않을 것 같다.

모델로서

저명한 컴퓨터 과학자인 그레고리 차이틴은 이해는 일종의 데이터 [19]압축이라는 견해를 제시합니다.그의 에세이 "이성의 한계"에서, 그는 무언가를 이해하는 것은 그것을 설명하는 간단한 규칙들을 알아낼 수 있다는 것을 의미한다고 주장한다.예를 들어, 우리는 지구의 밝기, 온도 및 대기 구성의 변화를 설명하는 단순한 모델(지구 자전)이 있기 때문에 낮과 밤이 존재하는 이유를 이해합니다.예측 가능한 간단한 모델을 사용하여 대량의 정보를 압축했습니다.마찬가지로 0.333333을 1/3로 생각하면 알 수 있습니다.숫자를 표현하는 첫 번째 방법은 다섯 가지 개념("0", "소수점", "3", "무한", "3")을 필요로 하지만 두 번째 방법은 첫 번째 표현의 모든 데이터를 생성할 수 있지만 세 가지 개념("1", "division", "3")만 사용합니다.차이틴은 이해력은 데이터를 압축하는 능력이라고 주장한다.

종교적 관점

인지는 우리가 불교에서 표현되는 이해의 수준이나 '올바른 시각'에 영향을 미칠 수 있는 지식을 얻는 데 도움을 준다.이해는 또한 성령의 일곱 가지 선물에서 보여진다. 성령의 섭리에 대한 그들의 통찰력으로 개인을 돕는 것이다.

「 」를 참조해 주세요.

레퍼런스

  1. ^ Bereiter, Carl. "Education and mind in the Knowledge Age". Archived from the original on 2006-02-25.
  2. ^ Zagzebski, Linda (2017), "What is Knowledge?", The Blackwell Guide to Epistemology, John Wiley & Sons, Ltd, pp. 92–116, doi:10.1002/9781405164863.ch3, ISBN 978-1-4051-6486-3, retrieved 2021-11-28
  3. ^ Târziu, Gabriel (2021-04-01). "How Do We Obtain Understanding with the Help of Explanations?". Axiomathes. 31 (2): 173–197. doi:10.1007/s10516-020-09488-6. ISSN 1572-8390. S2CID 218947045.
  4. ^ 루트비히 비트겐슈타인, 확실성에 대하여, 비고 42
  5. ^ Pritchard, Duncan (2008-08-12). "Knowing the Answer, Understanding and Epistemic Value". Grazer Philosophische Studien. 77 (1): 325–339. doi:10.1163/18756735-90000852. hdl:20.500.11820/522fbeba-15b2-46d0-8019-4647e795642c. ISSN 1875-6735.
  6. ^ Kvanvig, Jonathan L. (2003-08-21). The Value of Knowledge and the Pursuit of Understanding. Cambridge University Press. ISBN 978-1-139-44228-2.
  7. ^ Elgin, Catherine Z. (2017-09-29). True Enough. MIT Press. ISBN 978-0-262-03653-5.
  8. ^ Lipton, Peter (2003-10-04). Inference to the Best Explanation. Routledge. ISBN 978-1-134-54827-9.
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  11. ^ Pritchard, Duncan (2009). "Knowledge, Understanding and Epistemic Value". Royal Institute of Philosophy Supplements. 64: 19–43. doi:10.1017/S1358246109000046. hdl:20.500.11820/0ef91ebb-b9f0-44e9-88d6-08afe5e96cc0. ISSN 1755-3555. S2CID 170647127.
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  16. ^ a b Grimm, Stephen R. (2014), Fairweather, Abrol (ed.), "Understanding as Knowledge of Causes", Virtue Epistemology Naturalized: Bridges Between Virtue Epistemology and Philosophy of Science, Synthese Library, Cham: Springer International Publishing, vol. 366, pp. 329–345, doi:10.1007/978-3-319-04672-3_19, ISBN 978-3-319-04672-3, retrieved 2021-11-28
  17. ^ Zagzebski, Linda (2008-07-08). On Epistemology. Cengage Learning. ISBN 978-0-534-25234-2.
  18. ^ Ruben, David-Hillel; Ruben, Director of New York University in London and Professor of Philosophy at the School of Oriental and African Studies David-Hillel (2003). Action and Its Explanation. Clarendon Press. ISBN 978-0-19-823588-0.
  19. ^ Chaitin, Gregory (2006), "The Limits Of Reason" (PDF), Scientific American, 294 (3): 74–81, Bibcode:2006SciAm.294c..74C, doi:10.1038/scientificamerican0306-74, PMID 16502614, archived from the original (PDF) on 2016-03-04

외부 링크

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