추론:정의、추론의 유형、추론 vs. 관찰
I. 정의
추론은 증거를 바탕으로 결론을 도출하는 과정입니다. 어떤 증거나 '전제'에 근거해 결론을 추론합니다. 예를 들어:
| 이 전제에 근거하면... | … 다음과 같은 추론이 가능합니다: |
| 일기예보에 따르면 천둥번개가 80% 확률입니다 | 우산을 가져가는 게 좋은 생각이에요 |
| 대학 도서관에는 4천만 권이 넘는 도서가 있습니다 | 아마도 플라톤의 『국가』 사본이 유통되어 있을 것입니다 |
| 목이 아프고 코가 흐르고 | 아마 감기에 걸렸을 거예요 |
| 포도는 모든 개에게 독성이 있습니다 | 포도는 개에게 독성이 있습니다 |
또한 나쁜 추론이나 설득력 있어 보이지만 자세히 살펴보면 오해의 소지가 있는 추론도 있습니다. 예를 들어:
| 이 전제에 근거하면... | ....추론하지 말아야 해... | 그 이유는: |
| 일기예보에 따르면 천둥번개가 80% 확률입니다 | 비가 전혀 오지 않을 확률은 20%입니다 | 폭풍이 올 확률이 80%이기 때문에, 설령 폭풍이 없더라도 비가 올 가능성이 큽니다 |
| 대학 도서관에는 4천만 권이 넘는 도서가 있습니다 | 플라톤의 『국가』 한 권을 대출할 수 있을 거예요 | 공화국은 매우 널리 사용되고 있으며, 대출되거나 보호구역에 올려질 가능성이 꽤 있습니다 |
| 목이 아프고 코가 흐르고 | 항생제를 복용해야 합니다 | 항생제는 중병이 있을 때만 사용해야 하고, 감기에는 보통 효과가 없어요 |
| 포도는 모든 개에게 독성이 있습니다 | 개는 가정용 과일을 먹을 수 없습니다 | 사과와 바나나는 반려견에게 필수적인 영양을 제공합니다 |
당신의 주장의 강도는 전적으로 두 가지에 달려 있습니다: 증거의 정확성과 추론의 강도입니다. 확실한 증거가 있고 타당한 추론을 도출한다면, 당신의 주장은 완성됩니다.
II. 추론의 유형
추론에는 두 가지 기본 유형이 있습니다:
a. 연역(또는 "연역적 추론")은 논리적 확실성에 기반한 추론이다. 보통 일반적인 원칙에서 시작해 특정 사례에 대해 추론합니다.
"포도는 모든 개에게 독이 있다"
이로 인해 포도도 강아지에게도 독성이 있다는 것을 추론할 수 있습니다. 전제가 참이라면 결론도 참이어야 합니다. 다른 가능성은 없어. 하지만 이것이 새로운 사실을 알려주는 것은 아닙니다: "포도는 모든 개에게 독성이 있다"고 말하면, 이미 특정 개에게는 포도가 독성이 있다는 것을 알고 있는 것입니다. 연역은 확실성이라는 장점이 있지만, 새로운 지식을 만들어내지는 않습니다.
b. 귀납법(또는 '귀납적 추론')은 확률에 기반한 추론입니다. 보통 구체적인 정보에서 출발해 더 일반적인 원리를 추론합니다.
"지난 2년 동안 아만다는 매일 아침 8시에 일어났어요"
이로 인해 아만다도 내일 아침 8시에 일어날 가능성이 높다는 것을 추론할 수 있습니다. 아마 맞을 거고, 합리적인 추론이지만 확실하지는 않아요! 내일은 아만다가 처음으로 늦잠을 자기로 결심하는 날일 수도 있다. 이러한 불확실성에도 불구하고, 귀납은 미래의 사건을 예측하고 새로운 지식을 창출할 가능성을 제공합니다.
III. 추론 vs. 관찰
추론은 전제(예: 증거)에서 시작해 그 너머로 나아갑니다. 그런데 직접 증거를 본다면 어떨까요? 그럴 때는 추론을 해야 하나요?
추론과 관찰이 매우 다른 두 과정처럼 보일 수 있습니다 — 물론 관련되어 있지만 매우 다릅니다. 하지만 사실 분리하기는 쉽지 않습니다.
예시
"며칠 전에 마르코가 식료품점에 들어오는 걸 봤어."
이것은 직접적인 관찰입니다. 어떤 추론도 포함하지 않는 것 같습니다. 하지만 신중하고 회의적인 시선으로 보면, 많은 추론이 포함되어 있음을 알 수 있습니다 — 당신은 실제로 무엇을 보았나요?
"며칠 전에 마르코처럼 생긴 사람이 식료품점에 들어오는 걸 봤어."
네가 실수했을 가능성도 충분해! 길거리에서 사람을 아는 사람으로 착각하기 쉽기 때문에, 네가 본 걸 완전히 확신할 수는 없어. 그 사람이 로봇일 수도 있고, 아니면 네가 환각을 본 것일 수도 있어!
물론, 이런 부분에 대해 크게 걱정할 필요는 없습니다 — 99%의 경우, 당신이 보고 있는 것에 대해 맞습니다. 요점은 관측이 100% 신뢰할 수 없으며, 항상 일정 수준의 추론이 필요하다는 것입니다.
이것은 추상적인 불평처럼 들릴 수 있습니다 — 결국 우리는 일상에서 감각에 의존하고 보통은 잘 작동합니다. 철학적 논쟁에는 그것만으로도 충분하지 않을까요?
철학에서 이렇게 시작되는 유명한 이야기가 있습니다:
위대한 철학자가 동료들로 가득 찬 방 앞에서 말하며, 그들이 구름에서 벗어나 관찰이 대부분의 실용적인 목적에 충분히 신뢰할 만하다는 것을 깨닫도록 설득하려 했습니다. 그의 주장을 설명하기 위해 그는 위를 바라보며 말했습니다. "봐, 내 위에 창문이 보여! 유리창이 보이고, 그 너머로 파란 하늘이 보여! 내 눈으로 볼 수 있는 것에 대해 회의적일 필요는 없어!"
하지만 사실 그 창문은 매우 사실적인 그림이었다.
중요한 건, 직접 관찰에 너무 자신만만하지 말라는 거예요 — 감각이 항상 신뢰할 수 있는 건 아니고, 직접 관찰한다고 생각해도 실제로는 추론을 하고 있는데, 그 추론이 맞을 수도 있고 아닐 수도 있어요.
IV. 추론에 관한 인용문
인용문 1
따라서 과학적 사고의 목적은 과거 경험을 새로운 상황에 적용하는 것이다; 이 도구는 사건의 흐름에서 관찰된 일관성입니다... 우리가 본 것들로부터 못한 것을 추론할 수 있게 해줍니다. (윌리엄 킹던 클리포드)
철학자 윌리엄 킹던 클리포드는 영국의 과학, 종교, 철학 사상에 큰 영향을 끼쳤다. (수학 수업에서 기하대수학을 기억한다면, 클리포드 덕분입니다!) 이 인용문에서 그는 많은 과학 철학자들이 관찰한 바를 지적합니다 — 과학은 거의 전적으로 귀납적 추론에 기반하며, 연역은 거의 없다는 것입니다. 클리포드의 관점에서 과학은 "우리가 추론할 수 있게 해준다..." 우리가 본 것들에 따르면," 그리고 2절에서 유도법에 대해 배운 것과 비교해 보세요.
인용문 2
귀납적 추론은 본질적으로 새로운 지식이 세상에 들어오는 유일한 과정입니다. (로널드 에일머 피셔 경)
이 인용문은 찰스 다윈 이후 가장 영향력 있는 진화생물학자로 평가받는 수학자이자 생물학자인 로널드 피셔 경의 말입니다. 그는 클리포드의 주장을 현대적 언어로 반영하며, 이 사고방식이 지난 수세기 동안 과학계에서 꾸준히 두드러져 왔음을 보여준다. 다시 말하지만, 여기서 중요한 점은 연역이 우리에게 새로운 것을 가르쳐주지 않고, 단지 우리의 지식의 논리적 결과에 주목하게 만든다는 것입니다. 반면 귀납법은 새로운 지식의 가능성을 제시합니다.
V. 추론의 역사와 중요성
3절에서 보았듯이, 추론은 관찰의 본질적인 일부입니다. 즉, 인류만큼이나 오래된 것이고, 우리 조상들이 그들의 세계를 관찰하는 한 그것에 대해 추론을 해왔다는 뜻입니다. 진흙 속에 말 자국이 보였다면, 말이 그 길을 지나갔다는 것을 추론할 수 있었다. 만약 형제자매 중 한 명이 베리를 먹고 역겨운 표정을 짓는다면, 그 베리가 맛이 별로 좋지 않다는 것을 추론할 수 있었다. 실제로 추론은 인류보다도 오래되었으며, 동물, 식물, 단세포 생물, 그리고 감각 체계를 가진 모든 존재가 추론을 합니다. 물론, 의식적인 추론을 하거나 한 가지 추론을 선택할 수 있는 사람은 인간과 뇌가 있는 다른 동물들뿐입니다. 그리고 인간은 이 특별한 기술에 있어 모든 동물 중에서 의심할 여지 없이 가장 정교한 존재입니다.
추론은 생명체가 그들의 세계와 상호작용하는 자연스러운 일부이기 때문에, 형식적 추론이 인간 철학에서 가장 오래되고 중요한 개념 중 하나인 것은 놀라운 일이 아닙니다. 고대 세계의 세 주요 철학 전통인 인도, 중국, 그리스 모두 자신들만의 체계를 발전시켰고, 좋은 추론의 중요성을 강조했다.
정보 시대에 들어 추론은 과학과 기술에서 그 어느 때보다 중요해졌습니다. 그 이유는 컴퓨터가 본질적으로 추론 그리기 기계이기 때문입니다: 컴퓨터는 논리적으로 한 명령에서 다음 명령으로 이동하며 다양한 입력과 프로그래밍에서 출력을 '추론'합니다.
컴퓨터는 추리에는 뛰어나지만, 귀납에는 그리 능숙하지 않아요 — 인간과는 정반대죠! 컴퓨터에 일반적인 규칙을 주고 그 규칙을 주어진 데이터 세트에 적용하는 것은 쉽습니다.
예시 1
컴퓨터에게 산술 규칙을 주고 이를 문제 347*12+9482/4에 적용하게 할 수 있습니다
이 문제는 극도로 뛰어난 인간을 제외하고는 해결하기 오랜 시간이 걸릴 것입니다. 반면 유도법은 인간에게는 쉽지만 컴퓨터에게는 어렵습니다.
예시 2
"B"가 어떤 모양인지 어떻게 배웠는지 생각해 보세요. 다양한 글꼴, 색상, 모양의 B를 살펴보며 일반 규칙을 귀납적으로 추론했다.
이것은 컴퓨터에게 매우 어려운 작업임이 드러난다. 그래서 특정 웹사이트를 방문할 때는 왜곡된 글자와 숫자 문자열을 보고 입력해야 로봇이 아님을 증명해야 합니다 — 이 작업은 인간에게는 비교적 쉽지만 컴퓨터에게는 거의 불가능합니다.
VI. 대중문화에서의 추론
예시 1
"여기 의료계 신사가 있는데, 군인다운 태도를 지니고 있네요. 분명 군의관이군. 그는 방금 열대 지방에서 온 것 같다. 그의 얼굴은 어둡고, 그것은 자연스러운 피부색이 아니다. 손목은 하얗다. 그는 고난과 병을 겪었고, 그의 지친 얼굴이 분명히 말해준다. 그의 왼팔이 다쳤다: 뻣뻣하고 부자연스러운 자세로 잡고 있다. 열대 지방에서 영국 군의관이 얼마나 고난을 겪고 팔을 다칠 수 있었을까? 분명히 아프가니스탄에 있다." (셜록 홈즈)
셜록 홈즈 이야기(그리고 TV 쇼 셜록)에서 위대한 탐정은 그의 "뛰어난 추리력"으로 알려져 있습니다. 그는 심지어 "The Art of Deduction"이라는 책/웹사이트도 가지고 있습니다. 하지만 여기서 그 이유를 살펴보세요. 자세히 읽으면 홈즈가 왓슨이 누구이며 어디서 왔는지에 대해 수많은 추론을 하는 것을 알 수 있습니다. 하지만 그 중 어느 것도 공제가 아닙니다! 이 모든 것은 구체적인 증거(일반 법칙이 아님)에 기반하며, 논리적으로 완벽하지는 않다는 점에서 아마도 모두 사실일 것입니다. 예를 들어, 첫 번째 추론을 보자: 왓슨이 군인 같은 태도를 가진 의료형이라는 전제에 근거해 그가 군의관일 것이라는 추론 — 하지만 그건 아마도 사실일 뿐이다. 다른 논리적인 가능성도 있으니 추론이 될 수는 없어요.
예시 2
[스포일러 경고]
『해리 포터와 아즈카반의 죄수』는 책 초반에 놀라운 반전이 있습니다: 책 초반부에 사악한 시리우스 블랙이 감옥에서 탈출해 해리를 찾으려 한다는 사실이 드러납니다. 이야기 속 모든 증거를 종합해 보면, 블랙은 해리를 죽이려는 살인자라고 추정합니다. 하지만 이러한 추론은 잘못된 것으로 드러난다 — 진짜 살인범은 오랫동안 죽은 것으로 여겨져 온 피터 페티그루다.
이것은 소설에서 흔히 쓰이는 기법으로, '레드 헤링(red herring)'이라고 불립니다. 저자는 특정 추론을 강하게 시사하는 증거를 제시한다; 하지만 결국 증거는 오해의 소지가 있었고, 이는 독자에게 뜻밖의 결말을 준비한다.

