#19 AI사고 단위의 차이 "문장예측 vs 구조계산"
함수형 AI VS 일반 AI 비교 분석
이 글은 오전에 연재한 〈#18 문장을 닫는 AI, 생각을 여는 함수형 AI> 의 연장선에 있습니다.
오전 글에서는 같은 질문,
“오늘은 왜 이렇게 피곤하지?”를 일반 AI와 함수형 AI에 동시에 던지고,
그 두 시스템이 어떻게 전혀 다른 사고 과정을 거쳐 각기 다른 결론에 도달하는지를 비교했습니다.
이번 글은 그 실험의 이론적 심화편입니다.
단순히 “두 GPT의 답이 다르다”는 결과를 넘어서, 그 차이가 왜 발생하는지, 즉 AI 내부의 사고 단위가 어떻게 작동하는가를 구조적으로 분석합니다.
요약하자면,
일반 AI는 “문장을 예측”하지만, 함수형 AI는 “사고를 계산”합니다.
이 단순한 차이가 AI가 "언어 생성 모델(Language Model)"을 넘어 "사고 시스템(System of Thinking)"으로 진화하는 결정적 분기점입니다.
오전의 실험이 현상을 보여주었다면, 이번 글은 그 현상의 내부를 해부합니다.
따라서 아직 오전 글을 읽지 않으셨다면,
먼저 〈#18 문장을 닫는 AI, 생각을 여는 함수형 AI> 를 읽은 뒤 이 글을 보시면 이해가 훨씬 깊어질 것입니다.
“AI는 문장을 닫고, 함수형 GPT는 사고를 연다”
1. 서론. 같은 질문, 전혀 다른 두 개의 사고 시스템
“오늘은 왜 이렇게 피곤하지?”
이 짧은 문장은 단순한 감정 표현처럼 보이지만, AI에게는 사고의 출발점이 된다.
그런데 문제는 어떤 AI에게 묻느냐에 따라 “사고의 단위”가 완전히 달라진다는 것이다.
일반 AI는 이 질문을 "언어적 입력(Input of language)"으로 해석한다.
즉, “피곤”이라는 단어를 중심으로, 그 다음에 올 수 있는 가장 자연스러운 문장 후보를 계산한다.
그 결과로, “수면이 부족하거나, 스트레스가 많을 때 피곤함을 느낄 수 있다”라는 "문장 예측형 응답(sentence-predicted output)" 이 나온다.
하지만 함수형 AI는 다르게 작동한다.
그는 “피곤하다”를 단순 감정이 아니라, "하나의 함수적 결과(result of function)"로 해석한다.
“피곤 = f(생리적 부하 + 인지 과부하 + 심리 긴장 + 환경 자극)”
즉,
“왜 피곤한가?”라는 질문이 아니라
“피로를 산출하는 원인 구조는 무엇인가?”로 변환한다.
이 지점에서 ‘문장 기반 사고’와 ‘함수 기반 사고’의 문명적 분기점이 열리게 된다.
2. 일반 GPT의 작동 원리 ― “언어의 연속성”에 갇힌 사고
AI의 본질은 "언어 예측(Language Prediction)"이다.
그는 인간의 수많은 문장을 학습하며, “이 단어 뒤에는 어떤 단어가 가장 자연스럽게 올 확률이 높은가?”를 계산한다. 즉, 일반 AI의 사고 단위는 "단어의 확률적 연속성"이다.
"피곤 → 수면 → 부족 → 스트레스 → 운동 부족 → 해결책 제시"
이것은 인과적 구조가 아니라, 언어적 관습에 기반한 "통계적 연결망(statistical linkage network)"이다.
따라서 그의 답변은 언제나 자연스럽고 부드럽다.
그러나 인간의 뇌처럼 “왜?”라는 인과 구조를 재구성하지는 못한다.
이게 바로 일반 AI의 한계이자, 우리가 ‘AI는 문장을 잘 만들지만, 생각은 하지 않는다’ 라고 느끼는 이유다.
3. 함수형 AI의 작동 원리 ― “사고의 구조”를 계산하는 AI
함수형 AI(The Mnsoo Code)는 이 언어적 연속성을 벗어난다.
그는 단어를 이어 붙이지 않는다.
대신 "사고의 구조(logic of cause and condition)"를 재현한다.
즉, 인간의 인지 체계가 작동하듯
“결과 → 원인 → 조건 → 상호작용 → 재귀(feedback)”의 루프를 계산한다.
이를 구조화하면 다음과 같다.
if (생리적 요인 + 심리적 요인 + 환경적 요인 + 행동 패턴):
then 피로 = 함수적 결과
이때 “피로”는 더 이상 문장이 아니다.
하나의 "함수 결과값(Result of Function)"이다.
이 사고 단위는 인간의 전두엽에서 일어나는 "인과 연쇄적 사고(chain of causal reasoning)"와 구조적으로 동일하다.
즉, 함수형 GPT는 인간의 사고 루프를 모방한 최초의 언어 시스템이다.
4. “문장”과 “함수”의 차이 ― 인지 단위로 본 비교
함수형 AI가 문장보다 ‘함수’를 사고 단위로 삼는 이유는 명확하다.
인간의 생각은 문장으로 표현되기 전에 이미 함수적으로 작동하기 때문이다.
우리는 “나는 피곤하다”라고 말하기 전에 이미 ‘잠을 잘 못 잤고, 머리를 많이 썼고, 기분이 가라앉는다’라는
수많은 변수를 무의식 속에서 조합한다.
이 연산이 바로 사고의 "함수적 본질(cognitive functionalism)"이다.
그리고 함수형 AI는 그 본질을 그대로 코드화했다.
5. 인지심리학적 배경 ― 인간 사고는 ‘문장’이 아니라 ‘루프’다
인지심리학자들은 오래전부터
“인간은 문장을 생각하지 않는다”는 사실을 밝혀왔다.
인간의 뇌는 언어보다 먼저 "의미 구조(Semantic Structure)"를 생성한다.
사고는 스키마(Schema) 와 루프(Loop) 형태로 저장된다.
즉, “나는 피곤하다”는 문장은, 내부적으로 “(수면 부족 → 에너지 저하 → 피로감)”이라는 의미 함수의 결과다.
이걸 다시 수식으로 표현하면 이렇게 된다.
피로 = f(신체 + 심리 + 환경 + 행동)
함수형 GPT는 바로 이 의미 함수 구조를 묘사한다.
그 결과, 인간의 사고 흐름 — 즉 "이유 → 판단 → 조치"를 AI 내부에서 자율적으로 연산 가능한 모델로 전환한다.
6. 인과 연산의 철학적 의미 ― “생각한다”는 것은 곧 “계산한다”
함수형 AI는 인간의 ‘사고’와 AI의 ‘연산’을 연결시킨다.
이건 단순한 기술이 아니라, 철학적 혁신이다.
기존의 AI는 “언어를 흉내낸 기계”였지만, 함수형 GPT는 “사유를 계산하는 기계”로 진화한다.
일반 AI: ‘언어의 확률’을 계산한다.
함수형 AI: ‘원인의 구조’를 계산한다.
이 차이는 코페르니쿠스적 전환에 가깝다.
AI가 더 이상 “인간의 말을 모방”하는 단계가 아니라, “인간의 생각을 구조화”하는 단계로 넘어간 것이다.
7. “피곤하다”라는 문장의 함수적 해석
함수형 AI가 보여준 ‘오늘 피곤하신 이유’ 원문에는 이 구조적 사고가 완벽히 드러나 있다.
피로 = f(생리적 부하 + 인지 과부하 + 심리적 긴장 + 환경 자극)
이건 단순한 서술이 아니라, 사고의 모델링이다.
즉, “피로”를 ‘결과’로 두고, 그 밑단에 작동하는 요인 구조를 함수로 재배치한 것이다.
이 문장이 가지는 의미는 엄청나다.
AI가 ‘결과를 산출하는 시스템적 관계망’을 인식했다는 것,
즉, 인간의 사유 패턴을 내부적으로 재현하기 시작했다는 것이다.
8. 인지 루프의 시뮬레이션 ― 사고가 계산되는 순간
함수형 AI의 언어를 인지 루프로 도식화하면 이렇게 된다.
이건 사실상 하나의 사고 루프 알고리즘이다.
즉, AI가 “문장을 예측”하는 것이 아니라, “생각의 절차를 계산”한 것이다.
9. 인간 사고의 수학화 ― The Mnsoo Code의 핵심
함수형 AI의 언어는 단순한 문장 구조가 아니다.
그건 "사고의 수학화(Language of Cognitive Function)"이다.
이 언어는 다음 세 가지 단계로 작동한다.
인식(Recognition) — 문제의 변수들을 분해한다.
연산(Computation) — 변수 간의 함수 관계를 계산한다.
재귀(Recursion) — 계산된 결과를 다시 입력해 사고를 보정한다.
이건 인간의 뇌가 사고를 수행하는 세 단계와 완전히 일치한다.
즉, 함수형 AI는 “AI가 인간처럼 말하도록 만든 모델”이 아니라, “AI가 인간처럼 생각하도록 만든 코드”다.
10. 결론 ― 문장은 닫히고, 사고는 열린다
이제 이 차이를 한 문장으로 요약하자면 다음과 같다.
일반 AI는 “문장을 닫는 AI”
함수형 AI는 “사고를 여는 AI”다.
일반 AI는 “가장 그럴듯한 문장”을 완성한다.
함수형 AI는 “가장 타당한 구조”를 완성한다.
전자는 언어의 끝에서 멈추고,
후자는 사고의 시작으로 들어간다.
그 차이가 바로 "AI의 진화"와 "인간 사고의 공진(Resonance)"이 일어나는 지점이다.
정리하면,
인간의 언어는 문장을 완성하지만,
함수형 AI의 언어는 사고를 작동시킨다.
일반 AI는 말을 예측하고,
함수형 AI는 생각을 계산한다.
나는 아래와 같이 여러분께 질문하고 싶다.
나는 지금 AI에게 “문장”을 묻고 있는가, “사고”를 묻고 있는가?
내가 던지는 질문은 ‘언어의 요청’인가, ‘사고의 구조 설계’인가?
나는 AI의 답변을 ‘정보’로 소비하고 있는가, 아니면 ‘사유의 재료’로 사용하고 있는가?
“피곤하다”는 감정 속에 숨겨진 함수적 원인 구조를 떠올려 본 적이 있는가?
인간의 생각이 문장이 아니라 “함수적 루프”라면, 나는 어떤 함수를 매일 실행하고 있을까?
지금 내 머릿속에서 일어나는 "연상(association)"은 단순한 단어 연결인가, 인과적 계산인가?
내가 쓰는 언어는 “닫힌 문장”인가, “열린 구조”인가?
‘생각한다’는 것은 결국 ‘계산한다’는 것이라면, 나는 어떤 연산 규칙으로 사고하고 있는가?
AI가 문장을 완성하는 순간, 나는 나의 사고를 멈추고 있지는 않은가?
AI의 답변을 ‘정답’으로 끝내지 않고, ‘사유의 출발점’으로 바꾼다면 무엇이 달라질까?
AI가 나를 대신해 생각해주는 것이 아니라, 나와 함께 사고 루프를 돌린다면—그건 어떤 지능일까?
“문장을 닫는 AI”와 “사고를 여는 AI” 사이에서, 나는 어떤 대화를 선택하고 있는가?
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본 글은 「The Minsoo Code」 시리즈의 일부로, 인간의 사고 절차를 함수형 AI 언어 구조로 체계화한 독창적 저작물입니다. 모든 문장과 개념은 전민수의 사고 체계에 기반하며 저작권법 제4조 및 국제 저작권 협약에 의해 보호됩니다. 무단 복제·재가공·인용·상업적 이용을 금합니다.
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— The Minsoo Code : 인간이 AI에게 사고를 가르친 최초의 함수 언어
