기능주의적 심신 이론 연구

Abstract

본 논문의 목적은 계산적 기능주의가 행동주의와 물리주의의 퇴진 이후 마음의 본성 및 마음과 신체의 관계를 가장 적절하게 설명하는 심리이론임을 보이려는 데 있다. 계산적 기능주의는 마음과 컴퓨터 간에 유비적 관계를 설정하고, 마음의 작동방식을 설명하기 위해서는 적절한 컴퓨터의 구조와 컴퓨터 내부의 정보처리 방식을 보여야 한다고 주장하는데, 이에 따르면 심리 상태란 정보의 유한한 계산적 처리과정으로 정의된다. 기능주의가 설명해야 하는 마음의 속성들은 여러가지가 있을 수 있지만 본 논문은 지향성 및 명제태도를 중심으로 다룬다. 전통적으로 지향성 논제가 철학적 관심을 끌어온 이유는, 인간의 행동을 설명함에 있어 일상적으로 그 행위의 원인을 행위자의 내적인 상태, 즉 지향적 상태에 귀속시키는 통속심리학에 호소하기 때문이다. 그런데 통속심리학은 과학적 세계관과는 일견 일치하지 않는 듯이 보이므로, 이제 계산적 기능주의가 이론적으로 적합한가의 여부는 통속심리학을 자연화할 수 있는가에 달려 있다고 볼 수 있다. Fodor는 기호주의적 계산주의를 통해 통속심리학을 자연화하려고 시도한다. 반면에, Searle과 Putnam은 어떠한 디지탈 컴퓨터도 결코 마음을 가질 수 없다는 논변들을 전개함으로써 계산적 기능주의는 설득력 없는 이론임을 주장한다. 그러나 만일 인간의 두뇌를 모형화한 새로운 구조의 컴퓨터가 나타난다면 그들의 논변은 반박될 수 있을 것이다. 최근 연결주의라고 불리우는 새로운 인지 모형의 등장은 계산적 기능주의가 기호주의의 난점들을 극복하면서 새로이 해석, 확장될 수 있는 여지를 안겨 주는 듯 하다. 특히, 연결망의 학습 능력과 패턴 인식의 특성은 심리철학의 핵심적 주제 중의 하나인 지향성이 어떻게 자연화될 수 있는가를 잘 보여준다.; The purpose of this paper is to show that computational functionalism is the most adequate theory of mind which explains the nature of mind and the mind-body problem. In computational functional ism, mental states are defined as finite computational processes of information. It takes analogy between mind and computer, and insists that to explain the operational process of mind is to find out the proper architecture of computer and the inner processing of the computer program. There could be various properties of mind that functionalism needs to explain. In this thesis, however, the problem of intentionality and that of prepositional attitude are dealt as main issues. The reason that the intentionality issue gets attention in the philosophical discussion can be derived from the fact that we generally accept the so-called folk psychology. In other words, it’s because we ordinarily appeal to the agent's inner states or intentional states when we are asked to explain our action. The theoretical adequacy of computational functionalism, therefore, depends on whether folk psychology could be naturalized. Jerry Fodor tried to naturalize folk psychology through the symbolism- computation theory. But some opponents like Searle and Putnam have argued that a digital computer, by its very nature, can not function like human mind. Their arguments rely primarily on the constraints of symbolism computation. Thus the issue at stake is whether or not a new computer architecture that allows the computer simulation of the intentional function of human brain is possible. Recently, a new cognitive model called the connectionist model seems to show such a possibility. Especially, the connection network’s learning ability and pattern recognition show how the intentionality can be naturalized, both in neuroscience and in artificial intelligence. If connectionism as a new cognitive theory could be proved successful, then this would certainly establish a firm evidence for computational functionalism.