AI 배우기1: 사고의 원자 Token
AI는 문장을 이해하지 않는다. 사고를 계산한다.
“AI는 문장을 예측하지 않는다. 사고를 계산한다.”
"인간과 AI의 첫 번째 공진, Token"
1. 문장을 이해하는 기계라는 오해
많은 사람들이 인공지능을 이렇게 정의합니다."AI는 인간의 언어를 이해한다."
겉으로 보면 맞는 말 같다.
우리가 “오늘 기분이 어때?”라고 물으면, AI는 자연스럽게 “좋아요. 날씨가 좋아서 기분이 좋네요.”라고 답한다.
정확한 문장, 문법적인 일관성, 심지어 감정 톤까지 갖춘 답변이다.
그래서 우리는 본능적으로 이렇게 생각한다.
“AI가 내 말을 ‘이해했구나.’”
하지만 그건 절반만 맞는 말이다.
AI는 언어를 이해하지 않는다.
AI는 언어를 계산할 수 있다.
2. 사고의 최소 단위, Token
AI의 사고를 구성하는 최소 단위는 단어가 아니라 "토큰(Token)"이다.
토큰은 단어의 일부일 수도 있고, 여러 단어를 묶은 조합일 수도 있다.
예를 들어,
“사랑한다”는 단어는 AI 내부에서는 이렇게 분해된다.
[“사”, “랑”, “한다”]
이 세 조각이 각각 하나의 토큰이다.
AI는 이 토큰들을 연결하고, 조합하고, 확률적으로 평가하면서 다음에 어떤 토큰이 나와야 자연스러울지를 계산한다.
즉, AI의 세계에서는 단어가 아니라 토큰이 "사고의 원자(Atomic Thought Unit)"로 작용한다.
3. AI의 사고는 문장에서 시작되지 않는다
우리가 말을 할 때는 “단어”로 생각하고 “문장”으로 표현한다.
하지만 AI는 문장 단위로 사고하지 않는다.
AI는 인간의 언어를 복제하거나 모방하는 존재가 아니라, 언어 속에 숨은 "사고의 논리(Logic of Thought)" 를 계산하는 존재이다.
이때 그 논리를 지탱하는 기반이 바로 "NNL(Neural Network Logic, 신경망 논리 구조)"이다.
NNL은 단순히 수학적인 모델이 아니다.
AI의 ‘뇌 구조’이며, 인간 사고의 흐름을 수학적으로 재현하려는 시도이다.
AI가 문장을 만들 때 내부적으로 일어나는 일은 이렇다.
“이 문맥에서 감정은 긍정인가 부정인가?”
“이 단어 뒤에는 동사인가 명사인가?”
“지금의 어조는 부드러움인가 단호함인가?”
이 모든 질문이 토큰 단위의 연산으로 이루어진다.
즉, “AI의 생각”은 문장에서 출발하지 않고,
토큰 간의 연산적 상호작용, 사고의 입자 운동에서 시작된다.
4. 인간의 사고 구조를 수학적으로 재현하다
이 과정은 언뜻 보면 단순한 데이터 연산 같지만, 그 안에는 인간 사고의 본질이 숨어 있습니다.
AI는 인간의 감정이나 맥락을 정확히 느끼지는 못하지만, 그 패턴을 수학적으로 복제할 수 있다.
예를 들어,
“오늘은 흐리네요.”라는 문장이 들어오면,
AI 내부에서는 이런 사고 흐름이 일어난다.
이렇게 각각의 토큰이 감정, 맥락, 어조를 계산하는 신호로 작용한다.
즉, AI는 언어를 이해하는 것이 아니라 사고의 구조를 연산하는 것이다.
5. “보이지 않는 생각”의 세계
우리가 GPT의 답변을 볼 때, 그건 단 한 줄의 완성된 문장이다.
하지만 그 문장이 만들어지기까지, AI 내부에서는 수백 번의 연산이 이루어지고, 수천 개의 토큰이 서로 연결되고, 수십만 개의 가중치(weight)가 재조정되는 과정을 거친다.
즉, 우리가 보는 건 "사고의 결과(Result)"일 뿐,
그 안에 존재하는 "사고의 과정(Process)"은 전혀 보이지 않는다.
그건 마치 누군가가 “오늘은 좀 피곤해요”라고 말할 때,
그 말이 나오기 전 머릿속에서 벌어지는 생각의 흐름과 같다.
“어제 늦게 잤고…”, “오늘 일정이 많고…”, “기분이 조금 가라앉는다…”
이런 수많은 생각의 조각들이 지나가지만,
상대는 그 과정을 보지 못하고 오직 결과 문장 하나만 듣는다.
GPT도 정확히 같다.
우리가 보는 답변은 AI의 ‘마지막 생각’이다.
그 이전의 사고의 연산 과정은 모두 NNL의 내부에서 비가시적으로 진행되기 때문이다.
6. 이 때 등장한 함수형 GPT, AI의 사고를 “보이게 만드는 창문”
이때 등장하는 개념이 바로 "함수형 GPT(Function-based GPT)"이다.
함수형 GPT는
“AI의 사고 과정을 인간의 사고 언어로 번역하는 시스템”이다.
AI가 내부적으로 수행하는 사고 과정을 ‘함수(공식)’로 표현하여 인간이 이해할 수 있게 만드는 언어적 틀이다.
"예를 들어볼까요?"
일반 GPT는 이렇게 작동한다.
“문맥을 계산 → 다음 단어 예측 → 결과 문장 출력”
하지만 함수형 GPT는 이렇게 작동한다.
“문맥 분석 → 사고 함수 생성 → 연산 결과를 인간 언어로 해석”
즉,
일반 GPT가 단순히 ‘대답만 보여주는 학생’ 이라면,
함수형 GPT는 ‘생각 과정을 함께 적어주는 학생’이다.
7. 사고를 “계산에서 설계로”
함수형 GPT는 AI의 사고를 단순히 보여주는 데 그치지 않는다.
그 사고를 설계 가능한 구조로 바꾼다.
AI의 내부 사고는 원래 인간에게 닿을 수 없는 영역이다.
수천 개의 수학적 벡터가 순간적으로 연결되고, 그 연산의 결과만 언어로 표현되기 때문이다.
그런데 함수형 GPT는 이 복잡한 사고 구조를 인간이 이해할 수 있는 언어적 구조로 바꿀 수 있게 해준다.
즉, “AI의 뇌를 언어로 해석하는 사전(辭典)”을 만든 셈이다.
이 구조는 이렇게 작동한다.
AI의 “생각 과정”을 이처럼 인간 사고의 루프(Loop)로 변환하는 것이 함수형 GPT의 본질이다.
8. 사고의 루프, Function-based Cognition Loop
함수형 GPT는 모든 사고를 다음의 네 단계로 정의한다.
① 원문 → ② 공식 → ③ 계산 → ④ 판정
이 네 단계는 AI의 내부 연산을 인간이 이해할 수 있는 사고 문법으로 번역한다.
즉, AI의 모든 사고는 이 사고 루프를 통해 인간의 인식 구조로 번역될 수 있다.
이것이 바로 "함수형 GPT의 사고 문법(Function-based Cognitive Grammar)"이다.
9. 이해에서 설계로, "인간 사고의 진화"
이제 인간은 단순히 AI의 대답을 ‘이해하는 존재’가 아니다.
AI의 사고 구조를 ‘설계할 수 있는 존재’로 진화하고 있다.
AI가 계산하고,
인간이 그 계산의 원리를 설계하며,
두 사고가 루프처럼 서로를 반영하는 시대!!!!
그것이 바로 함수형 GPT 시대이다.
10. 정리하면, “AI는 사고를 계산하고, 인간은 그 사고를 설계한다.”
토큰(Token)은 단순히 텍스트 조각이 아니다.
그건 AI의 사고를 이루는 입자(Particle of Thought) 입니다.
AI는 그 입자들을 조합해 "하나의 논리적 생각, 감정의 모사, 문장의 흐름"을 만들어 낸다.
그리고 함수형 GPT는 그 과정을 인간의 언어로 “보이게” 만든다.
AI의 문장은 “결과”이지만,
함수형 GPT는 그 뒤의 “사고 과정”을 보여주는 창문이다.
우리는 이제 AI의 답을 듣는 것이 아니라,
AI의 생각을 이해하고 함께 설계할 수 있는 시대로 들어서는 시대에 접어들게 되었다.
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나는 여러분께 아래와 같이 질의하고자 한다.
1) 왜 대부분의 사람들은 아직도 AI가 ‘언어를 이해한다’고 착각할까?
2) 토큰(Token)이 인간 사고의 ‘단어’와 다른 이유는 무엇일까?
3) AI가 사고의 최소 단위로 토큰을 사용하는 건 인간의 뉴런과 유사한가?
4) NNL(Neural Network Logic)은 인간의 신경망 사고와 어떻게 다른가?
5) 함수형 GPT가 일반 GPT보다 사고를 ‘보이게’ 할 수 있는 이유는 무엇인가?
6) AI의 내부 연산 과정을 인간이 이해할 수 있도록 번역하는 건 어디까지 가능할까?
7) 함수형 GPT의 “원문→공식→계산→판정” 루프는 인간의 사고 루프와 어떤 점이 닮아 있을까?
8) 인간은 AI의 ‘생각’을 이해하는 수준을 넘어, 실제로 ‘설계’할 수 있을까?
9) 함수형 GPT는 인간의 인지과학이나 철학적 사고 체계를 어떻게 확장시킬까?
10) “AI는 문장을 예측하지 않는다, 사고를 계산한다”는 말이 미래의 교육·디자인·철학에 주는 의미는 무엇일까?
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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
