87쪽
저자는 설명적 이해가 여러 가지 다른 방식으로 성취될 수 있다는 점을 인정한다. 예를 들어 양자역학 초기에 하이젠베르크와 파울리는 행렬 역학이라는 추상적 이론을 선호한 반면, 슈뢰딩거는 파동 역학이라는 시각화 가능한 이론을 발전시켰다. 원리적으로 양자역학은 둘 중 어떤 것으로든 설명될 수 있다. 현대 양자역학에서도 표준적 해석은 법칙적 혹은 통합적 설명 형식을 띠지만, 봄의 이론은 인과적 설명 형식을 띠고 있다.
그럼에도 저자는 현상에 대한 설명적 이해가 과학의 보편적인 목표라는 아이디어를 보존하는 이론을 제시한다. 기본적인 아이디어는 설명적 이해에 가지적인 이론들이 필요하다는 것이다. 2장에서 이론의 가해성은 과학자들이 한 이론의 사용을 용이하게 만드는 특질들(qualities)의 모임(cluster) 덕으로 돌리는 가치로 정의된 바 있다. 이 장에서 저자는 가해성의 개념을 더 해명하고, 이를 과학적 이해에 대한 이론의 기초로 사용한다. 저자의 이해 이론에 따르면 과학자들은 현상에 대한 이해를 성취하기 위해 이론을 이용하는데, 여기서 개념적 도구들과 솜씨들이 필요하다. 개념적 도구들이 사용 가능한지와 수용 가능한지는 역사, 사회, 분야에 따라 달라진다. 이런 방식으로 저자의 이해 이론은 과학의 실천에서 이해가 성취되는 다양한 방식들을 해명한다.
4.1. Understanding Phenomena with Intelligible Theories
89쪽
과학의 목표와 과학의 세 수준
- 과학의 서로 다른 분야에서, 역사상의 서로 다른 시기에, 서로 다른 과학자들은 다른 목표를 가지고 있다. 이로부터, 역사를 강조하는 철학자들은 과학의 보편적인 목표는 존재하지 않는다고 결론내린다(Laudna 1984, 138; Toulmin 1963, 21).
- 하지만 저자는 과학사와 과학의 실행을 진지하게 고려해야 한다는 점을 받아들이고 실제로 과학자들의 목표에 변화가 있다는 점을 인정하면서도, 과학의 일반적 목표를 공허하지 않게 특징지을 수 있다고 주장한다. 이는 과학 활동의 세 가지 수준을 구분함으로써 가능하다.
거시 수준: 전체로서의 과학
중간 수준: 과학 공동체들
미시 수준: 개별 과학자들
- 거시 수준의 과학은 특정 목표를 가지고 있으면서, 중간 혹은 미시 수준의 목표는 서로 다른 방식으로 표현될 수 있다. e.g. 모든 과학자들은 경험에 의해 뒷받침되는 지식을 생산하는 일을 목표로 삼는다(거시 수준의 목표). 그러나 과학 지식이 정확히 어떻게, 그리고 얼마나 강하게 경험에 의해 뒷받침되어야 하는지는 과학자 공동체마다, 그리고 한 공동체 내에서도 과학자마다 다르게 생각할 수 있다(중간, 미시 수준의 목표).
91쪽
정확히 어떻게 보편적/거시 수준 목표가 중간, 미시 수준 차이와 조화될 수 있는가?
- 우선, 2장에서 도입한 구분을 기억해보자.
UP: 현상에 대한 이해 = 현상에 대한 적합한 설명을 갖는 것 (그 현상을 지식의 수용된 항목들과 연관짓기)
UT: 이론에 대한 이해 = 그 이론을 이용할 수 있는 것 (실용적 이해)
UP의 의미에서 이해는 과학의 보편적인 목표이며, 거시 수준 목표이다. 하지만 UP에는 UT가 필요하고, UT는 가해성에 대한 실용적 개념을 통해 표현될 수 있다. UT는 실용적이기 때문에 맥락 의존적이고 중간 및 미시 수준의 변이를 허용한다.
- 이제 UP와 UT의 관계를 더 자세하게 분석하고 설명적 전략들의 존재하는 변이들을 설명하는 과학적 이해에 대한 이론을 발전시킬 것이다. 기본적인 아이디어는 과학자들이 현상에 대한 이해를 성취하기 위해 가해적 이론이 필요하다는 것이다. 지금까지 제시된 역사적 사례들은 이 아이디어를 지지한다.
e.g. 행렬 역학 vs. 파동 역학: 행렬 역학은 많은 물리학자들에게 가해적이지 않았기 때문에, 이 이론을 통해 현상을 이해하는 설명을 구성하는 것을 방해했다. 반면 파동 역학은 더 가해적이어서 더 다양한 현상의 설명적 이해를 낳았다.
e.g. 행동주의 심리학: 행동주의 심리학자들은 급진적인 실증주의적 자세를 취했고, 과학의 목표는 단지 예측하고 통제하는 것이지 현상을 이해하는 것이 아니라고 주장했다. 그들은 독립 변수와 종속 변수 사이의 수학적 관계에 대한 이론을 개발하는 일을 목표로 삼았다. 이를 위해 그들은 매개 변수들을 도입했는데, 그 매개 변수들에 대한 특정 해석과 이해에 기반을 두지 않고서는 구체적인 현상을 예측할 수 없었다.
92쪽
UT와 UP의 관계
UT는 UP를 위한 전제 조건이다. 이 점은 다음과 같은 형식으로 더 정확히 나타낼 수 있다.
현상에 대한 이해의 기준(Criterion for Understanding Phenomena, CUP): 현상 p는 과학적으로 이해된다 if and only if 가해적 이론 T에 기반을 두고 경험적 적합성 및 내적 정합성이라는 기본적 인식적 가치를 따르는, P에 대한 설명이 존재한다.
- CUP는 가해성 개념을 포함하고 있기 때문에 실용적이다.
- CUP에 따르면 가해적 이론 T를 갖는 것은 P를 과학적으로 이해하기 위한 필요조건일 뿐이다. UP를 위해서는 가해적인 이론을 가질 뿐만 아니라, T를 이용해 P를 지식의 다른 수용된 항목들과 관련시키는 설명을 실제로 구성해야 한다. 따라서 CUP는 실제 설명에 대한 요구조건으로서, 두 가지 기본적인 과학적 가치들인 경험적 적합성과 내적 정합성을 포함하고 있다.
e.g. 점성술: 가해적인 이론을 가지고 있지만 경험적으로 적합하지 않다.
e.g. 지적설계론: 지적설계론자들은 "환원 불가능한 복잡성" 등의 사례를 들며 진화론보다 지적설계론이 더 가해적이라고 주장한다. 그러나 지적설계론은 현상에 대한 설명을 구성하기 위해 이용할 수 있는 이론적 원리들을 제공할 수 없다.
1. 언제 그 "지성"이 작용하는지 명시할 수 있는 원리.
2. 그 "지성"이 작용할 때 무엇을 하는지 설명할 수 있는 원리.
즉, 지적 설계론은 구체적인 현상들에 대해 분명하고 경험적으로 적합한 설명을 구성하기 위해 이용될 수 있는 원리들로 살이 붙여질 수 없다. 따라서 지적 설계론은 CUP의 의미에서 과학적 이해를 산출하지 못한다.
95쪽
가능한 반론 1: 최근의 과학철학은 이론 중심적 접근을 벗어나고 있다. 그런데 CUP는 현상에 대한 이해가 이론을 통해서만 가능하다는 점을 함축하기 때문에, 이해의 필요조건이 되지 못한다.
(1) 1980년대 이후, 과학철학자들은 실험의 본성과 기능에 대해 연구하기 시작했다 (Hacking 1983). 해킹 등은 모든 관찰이 이론 의존적이라는 논제를 부정하며 실험이 이론 독립적으로 이루어질 수 있다고 주장한다. 만약 이는 과학자들이 이해를 이론 없이 성취할 수 있음을 시사한다.
(2) 많은 과학 분야들에서 이론은 비교적 중요하지 않거나 아예 존재하지 않는다. e.g. 생물학, 지질학, 사회과학에서 기술적인(descriptive) 분야들
(3) 최근의 과학철학은 이론보다 모형에 초점을 맞춘다. 몇몇 학자들은 모형 구성이 완전히 독립적으로 이루어질 수 있다고 주장한다.
답변: 이 책에서 제시하는 이해 이론은 최근 과학철학의 발전에 어긋나지 않는다. 우선, 이 책에서 다루고 있는 "설명적 이해"라는 것은 과학적 설명에 의해 산출되는 이해라는 점을 기억할 필요가 있다. 물론 이해-why뿐만 아니라 이해-that이나 이해-how도 과학에서 중요한 역할을 한다. 하지만 과학적 설명은 특정 현상이 "왜" 일어나는지에 대한 답이고, 성공적인 설명은 우리가 "왜" 그 현상이 일어났는지 이해할 수 있게 만든다. 저자가 다루려는 이해 이론은 설명적 이해에 대한 것이다.
97쪽
가능한 반론 2: 저자는 어쨌든 이론을 통하지 않고 설명적 이해를 성취할 가능성은 부정하는 것 아닌가? 이론 독립적인 실험이나 이론 독립적인 모형들이 설명적 이해를 산출할 수도 있지 않은가?
답변: 이론 독립적인 실험이나 모형이 설명적 이해를 산출하는 경우라고 제시된 사례들은 사실 이론과 밀접하게 관련되어 있다. 물론 과학에 항상 완전하고 명시적으로 정식화된 이론이 필요한 것은 아니다. 하지만 저자가 말하는 이론은 전통적 관점이 아니라 좀 더 느슨한(liberal) 관점에서의 이론이다(e.g. 기어리: 이론이란 세계에 대한 구체적인 모형을 구성하는 기반을 제공하는 원리들). 이런 관점에서 지질학, 생물학, 심리학, 사회과학의 특정 분야에서도 이론은 중요한 역할을 한다.
실험은 항상 이론적 맥락에서 수행되고, 이론적 해석이 필요하다(e.g. 보일의 공기펌프 실험, 뉴턴의 광학 실험). 실험의 몇몇 측면은 이론적 해석과 명백히 관련이 없지만, 그것은 설명적 목적에 불충분하다. 즉, 이론 독립적인 실험이 (만약 존재한다면) 설명적 이해를 산출하지 못한다.
모형 구성도 마찬가지이다. Cartwright, Shormar, Suarez가 현상론적 모형 구성의 경우 이론에 의해 추동되지 않지만 우리 이해를 증진시켰다고 주장했지만, 이는 이론이 전혀 역할을 하지 않는다는 주장이 아니다(Cartwright, Shormar, Suarez 1995, 142; Suarez and Cartwright 2008). 모형들은 이론에서 연역적으로 따라나오지 않는다는 점에서 자율적이지만, 완전히 이론 독립적이지 않다. 이론은 모형을 구성하기 위한 도구로서 기능한다. 아무 이론과도 관련되지 않은 순수한 현상론적 모형이 있을 수 있긴 하겠지만, 그것은 단지 기술적이고 예측적인 가치만 가질 뿐, 설명적 이해를 산출하지는 못한다.
98쪽
가능한 반론 3: 추의 주기에 대한 설명은 어떤 이론과도 관련 없는 설명의 사례이다(Weber 2012a).
답변: 쿤(1970, 118-120)이 보였듯, 추의 주기 법칙은 경험적 관찰에서 직접적으로 도출되는 현상론적 법칙이 아니다. 그 법칙은 운동에 대한 특정 이론에 기반을 둔 이상화된 모형에서 도출된다.
결론적으로, 이론은 모형 구성을 결정하지는 못하더라도 우리가 현상을 모형화하는 방식은 일반적으로 이론적 법칙과 원리들에 의해 제약된다(Morrison 2007, 198). CUP에서 설명이 가해적 이론에 기반을 두어야 한다는 주장은 설명이 이론에서 도출되어야 함을 의미하지 않는다. 단지 설명의 구성에 가해적인 이론적 맥락이 필요하다는 점만 의미한다.
99쪽
UP와 UT가 본질적으로 관련되어 있다는 점에 대한 뒷받침: 과학적 이해의 진보는 의사소통에 기반을 두고 있다. 과학 연구는 과학자들의 협업과 의사소통을 포함하는 공동체적 기획이다. 따라서 과학적 설명에 의해 산출되는 이해는 과학자 공동체의 구성원들 사이에 공유되는 인지적 성취이다. 그러한 공유된 이해는 과학자들이 그들의 이해를 다른 사람들의 주장과 교환할 수 있을 때만 산출된다. 즉, 가해성은 생산적인 의사소통의 선행 조건이다.
Humphreys 2000: 일차 이해와 이차 이해의 구분
일차 이해: 몇몇 현상에 대한 새로운 설명을 개별 과학자나 과학자 집단이 발견했을 때 일어난다.
이차 이해는 개별 과학자 혹은 집단이 다른 개별 과학자 혹은 집단에게, 앞 사람들이 이해의 어떤 수준에 도달하기 위해 필요했던 지식의 항목을 제공받을 때 일어난다. 이차 이해는 따라서 가르침의 방법(a method of instruction)을 포함한다.
Angelina & Brad 사례
4.2. Criteria for intelligibility
101쪽
- 저자는 이론의 가해성은 과학자들이 한 이론의 사용을 용이하게 만드는 특질들(qualities)의 모임(cluster) 덕으로 돌리는 가치로 정의했다. 그렇다면 가해성은 순수하게 주관적인 가치 판단인가?
- 그렇지 않다. 가해성이 맥락 의존적인 가치이기 때문에 보편적으로 타당한 규정들을 명시하기는 힘들지만, 가해성을 평가하는 비교적 객관적인 방식들이 있다. 저자는 다음과 같은 이론의 가해성 기준(Criteria for the Intelligibility of Theories CIT1)을 과학 이론의 가해성을 객관적으로 시험하는 한 가지 방식으로 제시한다.
CIT1: 한 과학 이론 T는 (그것의 한 가지 혹은 그 이상의 표상 방식에서) 과학자들에게 (맥락 C에서) 가해적이다 if 그 과학자들이 정밀한(exact) 계산을 수행하지 않고도 T의 정성적으로 두드러진 결과를 인지할 수 있다.
- CIT1은 특정 과학자, 특정 맥락을 명시적으로 언급함으로써 가해성의 실용적이고 맥락적인 본성을 포착한다. 따라서 CIT1는 과학적 실행에서 이해가 성취되는 여러 가지 방식들을 포섭할 수 있다. 즉, 한 이론의 귀결에 대한 정성적인 통찰은 많은 방식으로 얻어질 수 있고, 따라서 이 기준은 특정 솜씨 혹은 이론적 특질을 특별 취급하지 않는다.
- 시각화 가능성, 인과성, 통합 등이 그런 특질들의 예이다. 그러나 이런 특질들은 독접적 지위를 갖지도 않고 불변하지도 않는다. 예를 들어, 시각화 가능성은 이해의 필요조건이 아니며, 시각화 가능한 이론보다 추상적인 이론을 선호하는 과학자들이 있다.
103쪽
e.g. 기체분자운동론을 통한 보일-샤를의 법칙 설명. 기체분자운동론을 통한 설명은 이상기체 모형의 구성을 포함한다. 이상기체 모형은 그 현상에 대한 기술 혹은 기체분자운동론에서 연역적으로 도출되지는 않지만, 이상화와 근사를 포함하는 과정을 통해 구성된다. 이 과정에서 솜씨와 판단이 필요하고, 현상에 들어맞는 모형을 구성할 수 있도록 해주는 것은 기체분자운동론의 가해성이다. 한마디로, 이해는 CUP가 적용될 때만(only if) 성취된다.
과학자들이 기체분자운동론을 이용해 정성적인 방식으로 추론할 수 있다는 점은 기체분자운동론이 과학자들에게 가해적이라는 점을 시사한다. 그러한 정성적인 이해는 구체적인 현상에 대한 이해를 산출하는 세부적인 계산을 위한 기저를 제공한다. 볼츠만이나 파인만은 용기에 들어있는 기체분자들이 벽에 충돌한다는 점을 통해 기체가 용기에 가하는 압력을 설명했고, 열이 분자의 운동에너지라는 점을 통해 압력과 온도의 관계를 설명했다. 이 같은 추론은 정밀한 계산을 포함하지 않고, 기체에 대한 이론적 기술의 일반적인 특성들에만 기반을 두고 있다. 이 추론의 목적은 대상의 모형을 구성하기 위해 필요한 이해를 얻는 것이고, 이 이해는 세부적인 계산의 동기를 부여하고 계산의 방향을 제시한다.
- 의문: 왜 이런 해명이 인과-기제적 설명보다 우월한가? 아니면 애초에 정말로 차이가 있긴 한 건가? 이 이야기는 인과적 추론을 사용하고 있는 것 같다.
답변: 이 해명은 인과성이 이해를 제공한다는 주장에 그치지 않고, 이해가 인과적 논증에 의해 “어떻게” 성취될 수 있는지 설명한다. 기존 철학자들은 특정 설명 이론을 옹호하면서 그것이 이해를 제공한다고 말했지만 어떻게 이해가 산출되는지 보여주지 않았으며 단지 그들이 옹호하는 설명이 이해를 산출한다고 말하기만 했을 뿐이다.
106쪽
e.g. 기상학자들의 날씨 예측. 날씨 예측은 컴퓨터를 이용한 계산을 통해 얻어지는데, 만약 기상학자들이 이런 방식으로 옳은 예측을 하기만 한다면 그들은 날씨를 이해한다고 할 수 없다. 하지만 기상학자들은 컴퓨터 계산뿐만 아니라 가해적인 기상학 이론들과 모형들을 정식화하기도 한다. 한 가지 예는 “PV”(Potential Vorticity) thinking이다. PV-thinking의 목적은 대기 상태에 나비에-스토크스 방적식을 적용했을 때의 정성적인 결과를 용이하게 인지하게 해주는 정성적인 이해를 제공하는 것이다. PV는 실재론적으로 해석될 수는 없지만 기상 상태를 이해하는 유용한 도구이다.
4.3. Conceptual Tools for Understanding
108쪽
이해를 성취하는 일에 어떤 솜씨들이 필요한지는 이론(의 특정 표상 방식)의 특징들에 달려 있다. 한 이론의 귀결에 대한 정성적인 통찰은 여러 가지 방식으로 얻어질 수 있기 때문에, CIT1은 과학적 실행에서 이해가 성취되는 다양한 방식들을 포섭할 수 있다.
e.g. 시각화 가능성: 많은 과학자들은 현상에 대한 설명을 구성할 때 그림을 이용한 표상이나 다이어그램을 도구로 사용하는 시각적 추론을 사용한다. 따라서 이론의 시각화 가능성은 가해성을 증진시킬 수 있다. 다만 가해성에 대한 선호도는 과학자들마다 차이가 있다.
e.g. 인과적 추론: 인과적 구조는 이론의 가해성을 증진시키는 특질로 간주되는 경우가 많으며, 과정, 상호작용, 충돌, 에너지, 운동량 전이 등의 인과적 개념들은 이해를 위한 도구로서 널리 이용된다.
109쪽
정확히 어떻게 개념적 도구들이 과학적 이해의 성취에서 기능하는가? 현상에 대한 이해(UP)는 이론에 대한 이해(UT)가 전제되어야 한다. 그리고 이론의 가해성에 몇 가지 기준이 존재하는데(e.g., CIT1), 이러한 기준은 서로 다른 개념적 도구들(e.g., 시각화 가능성, 인과적 추론)을 통해 만족될 수 있다.
CIT1을 통해 살펴보자.
계산 없이 한 이론의 귀결을 인지하기 위해 그리고 그것들에 대해 논의하기 위해 정성적으로 논의할 수 있는 개념틀(conceptual framework)이 필요하다. 이론적 귀결들에 대한 “직관적” 인지에는 개념적 도구들이 필요하다. 이런 도구들의 도움을 통해 계산 단계를 피하고 더 직관적인 방식으로 정성적인 결론에 도달할 수 있다.
여기서 “직관적”이라는 것은 신비스러운 것이 아니라 기거렌처와 카네만 등의 심리학자들이 연구한, 추론과 의사결정에서의 요소를 의미한다. 기거렌처는 직관적 판단이 일반적으로 우리가 환경에 적응하는 진화 과정에서 발달한 발견법에 의해 산출된다고 주장한다. 기거렌처가 말한 것과 유사한 메커니즘이 과학적 실행에서도 존재하는 것으로 보인다. 만약 한 이론이 그것의 특질이 과학자들의 솜씨들과 잘 맞기 때문에 과학자들에게 가해적이라면, 과학자들은 그것을 이용해 “직관적으로” 추론할 수 있다. 우리 일상적인 직관적 솜씨들과 마찬가지로, 과학자들의 솜씨들은 그들이 속한 환경(역사 상, 분야 상의 맥락)이 그들의 진화된 인지적 능력들과 상호작용하면서 발전된 것이다.
카네만과 클라인에 따르면, 다음과 같은 조건 하에서는 정확한 판단을 이끄는 직관적 솜씨들을 얻는 것이 가능하다.
예측 가능할 정도로 충분히 규칙적인 환경
장기적인 연습을 통해 그 규칙성을 학습하기에 충분한 기회
과학자들은 보통 이런 조건들이 성립하는, 쿤이 말한 정상과학과 유사한 맥락에서 활동한다.
112쪽
과학자들이 이해하고자 하는 대상에 대한 모형을 구성하기 위해서는 적절한 근사와 이상화가 필요하며, 여기에는 개념적 도구의 능숙한 사용이 필요하다.
e.g. MIT 주머니 모형(MIT Bag Model)에서 시각화가 이해의 도구로 사용되는 방식. MIT 주머니 모형은 하드론 구조를 기술하는 이론인 양자색역학에서, 쿼크 속박(quark confinement)을 다루기 위해 제안된 모형이다. 하드론 물리학자들은 설명적 이해를 추구하며 모형들을 구성했는데, MIT 주머니 모형들이 그 중 하나이다. MIT 주머니 모형은 하드론을 두 개나 세 개의 쿼크가 공간적으로 속박된, 외부 압력을 받는 탄력 있는 "주머니"로 표상했다. 경계 조건과 적절한 근사를 통해, 모형의 외부 압력 패러미터가 관찰 가능한 변수들(e.g. 질량, 전하)에 맞춰질 수 있었다. 그 일치 정도는 대단하지 않은 정도였음에도, 과학자들은 그 모형을 보존했다. Hartmann 1999에 따르면 그 모형은 "설득력 있는 이야기"를 제공했다. 저자의 이해 이론은 그런 이야기가 과학적 이해를 어떻게 제공하는지 명확하게 해준다. 그 모형은 시각화를 통해 구성되었기 때문에 물리학자들이 하드론 구조에 대해 정밀한 계산을 수행하도록 정성적인 예측을 하도록 해줬다. 단순한 시각화는 MIT 주머니 모형을 수학적으로 세밀하게 발전시키기 위한 기저를 제공했고, 따라서 현상에 대한 우리 이해를 증진시킬 수 있었다.
e.g. 일반상대성 이론을 통한, 빛의 휘어짐 예측
일반상대성 이론을 통해 빛의 휘어짐을 이해하는 최소한 세 가지 잘 알려진 방식들이 있는데, 그 방식들은 서로 다른 개념적 도구들을 이용한다.
(1) 중력장에서 빛의 속력의 변화에 초점을 맞춘 접근. 중력 효과와 가속도 효과를 구별할 수 없다는 등가 원리의 사용을 통해 일반상대성 이론의 귀결이 파악될 수 있다. 이것은 빛의 휘어짐을 굴절률을 갖는 매질에서 빛이 전파되는 현상과의 유비를 통해 이해될 수 있다.
(2) 더 추상적인 방식으로, 빛의 속력 변화를 언급하지 않고 공간 기하학의 비유클리드적 특성을 통해 빛의 휘어짐을 설명할 수 있다.
(3) 4차원 공간에서 빛이 최단 경로로 지나가는 것으로 기술할 수도 있다. 이는 추상적인 수학적 방식으로 이루어질 수도 있지만, 2차원 곡면과의 유비를 통해 시각화도 가능하다.
위의 세 가지 접근 중 어느 것도 인과성을 이해를 위한 도구로 채택하지 않았지만, 인과적 방식을 통한 이해도 가능하다.
(4) 뉴턴의 중력 이론에서 사용된 개념적 도구들을 도입하여, 질량이 인력을 통해 빛을 끌어당긴다고 설명할 수 있다.
물론 일반상대성 이론의 이론틀 내에서 인력으로서의 중력의 의미를 명확히 하기가 힘들며 실재론적 해석은 문제적이다. 그럼에도 뉴턴적인 인과적 메커니즘은 여전히 이해를 제공하는 개념적 도구의 역할을 할 수가 있다.
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