과학과철학 23, 과학의 이론 변화에 대한 일반적인 철학적 생각을 완전히 새로운 개념

과학 혁명의 구조는 매우 급진적인 어조로 쓰여 있습니다. 쿤은 과학의 이론 변화에 대한 일반적인 철학적 생각을 완전히 새로운 개념으로 바꾸고 싶어 하는 모든 인상을 줍니다. 그의 패러다임의 변화, 설명할 수 없는 것의 원칙, 그리고 생각할 수 없는 데이터에 대한 이론은 과학을 합리적이고, 객관적인 관점으로 보는 것과 완전히 상충합니다. 많은 정당한 이유로, 쿤의 초기 독자들은 그를 과학은 완전히 비이율적인 활동이며, 정상적인 시기에 패러다임을 독단적으로 고수하는 것으로 특징 지어진다고 말합니다. 그리고 혁명적인 시기에 갑작스런 ‘전환 경험’.
하지만 쿤 자신은 자신의 작품에 대한 이런 해석에 불만이었습니다. 1970년에 출판된 “과학 혁명 구조”2판의 포스트 스크립트에서 쿤은 어조를 크게 완화했으며 일부 조기 은퇴를 비난했습니다. 그의 의도를 오해한 사람들 그는 그의 책이 과학의 합리성에 의문을 제기하기 위한 것이 아니라 과학이 실제로 어떻게 발전하는지에 대한 보다 현실적이고 화려하게 살고 있는 정확한 그림을 제공한다고 주장했습니다. 과학의 역사를 무시함으로써, 실증 주의자들은 지나치게 단순하고 이상적이며 과학이 어떻게 작용하는지에 대한 설명으로 이어졌습니다. 쿤의 목표는 단순히 시정을 제공하는 것이었습니다. 그는 과학이 불합리하다는 것을 보여 주려고 하는 것이 아니라 과학적 합리성에 대한 더 나은 설명을 제공하려는 것이었습니다.
일부 해설자들은 쿤씨의 연설문을 해명하기보다는 원래의 입장에서 후퇴한 것으로 보고 있습니다. 이것이 공정한 평가인지 아닌지는 우리가 여기서 다룰 문제가 아닙니다. 그러나 그 후기는 한가지 중요한 문제를 밝혀 냈습니다. 쿤은 패러다임의 변화를 비 이론적인 것으로 묘사했다는 비난을 반박하면서 과학 이론 선택에는 ‘알고리즘이 없다’는 유명한 주장을 했습니다. 이것은 무엇을 의미합니까? 알고리즘은 특정 질문에 대한 답을 계산할 수 있게 해 주는 규칙 집합입니다. 예를 들어, 곱셈 알고리즘은 어떤 두 숫자에 적용될 때 그들의 결과를 우리에게 알려 주는 일련의 규칙입니다. (초등 학교 때 산술을 배우면, 사실상 덧셈, 뺄셈, 곱셈, 나눗셈 알고리즘을 배우게 됩니다.) 이론 선택을 위한 알고리즘은 규칙들입니다. 두개의 경쟁적인 이론에 적용될 때 우리가 어떤 것을 선택해야 하는지 말해 줄 것입니다. 과학의 많은 실증 주의 철학은 실제로 그러한 알고리즘의 존재에 헌신했습니다. 실증 주의자들은 종종 데이터 세트와 두개의 경쟁 이론을 감안할 때 과학적 방법의 원리가 어떤 이론이 우수한지를 결정하는 데 사용될 수 있는 것처럼 글을 썼습니다. 이 아이디어는 비록 발견이 심리학의 문제이지만, 정당화는 논리의 문제라는 그들의 믿음에 내포되어 있습니다.
쿤은 과학계에 이론 선택을 위한 알고리즘이 없다고 주장하는 것은 거의 확실하게 맞는 말입니다. 아무도 그런 알고리즘을 만드는 데 성공하지 못 했습니다. 많은 철학자들과 과학자들은 이론에서 무엇을 찾아야 하는지에 대해 그럴듯한 제안을 했습니다. 단순성, 범위의 복잡성, 데이터에 가깝다는 등등. 하지만 쿤이 잘 알고 있는 것처럼 이러한 제안들은 진정한 알고리즘을 제공하는 것에 훨씬 못 미친입니다. 우선, 절충이 있을 수 있습니다. 이론 1은 이론 2보다 간단할 수 있지만 이론 2는 데이터에 더 가깝게 들어맞을 수 있습니다. 따라서 주관적인 판단, 즉 과학적 상식의 요소가 경쟁적인 이론들 사이에서 결정되기 위해 종종 필요할 것입니다. 새로운 패러다임의 채택이 특정한 믿음의 행동을 포함한다는 쿤씨의 제안에서 보면 그렇게 급진적으로 보이지 않으며, 그가 패러다임의 설득력을 강조하는 것도 마찬가지입니다. 과학계를 장악할 가능성을 결정하는 옹호자들
이론 선택을 위한 알고리즘이 없다는 이론은 쿤의 패러다임 변화에 대한 설명이 과학의 합리성에 대한 공격이 아니라는 견해를 뒷받침합니다. 저희는 쿤을 합리성의 특정 개념을 거부하는 것으로 읽을 수 있기 때문입니다. 그 실증 주의자들은, 사실상, 과학적 변화의 고통이 비이성적인 것에 대한 이론적 선택을 위한 알고리즘이 있어야 한다고 믿었습니다. 이것은 결코 미친 관점이 아닙니다. 합리적인 행동의 많은 패러다임의 사례들은 규칙이나 알고리즘을 포함합니다. 예를 들어, 영국이나 일본에서 상품이 더 싼지 결정하기 위해서는 파운드를 엔화로 바꾸는 알고리즘을 적용하는데, 이것을 결정하는 다른 방법은 불합리합니다. 마찬가지로, 만약 과학자가 두개의 경쟁적인 이론들 사이에서 결정을 내리려고 한다면, 이론 선택을 위한 알고리즘을 적용하는 것이 합리적인 방법이라고 생각하기 쉽습니다. 만약 그러한 알고리즘이 없는 것으로 밝혀진다면, 저희는 두가지 선택권이 있습니다. 저희는 과학적 변화가 비이성적이거나 합리성에 대한 실증적 개념이 너무 까다롭다고 결론 내릴 수 있습니다. 다음과 같은 경우에만 Postscript Kun은 후자가 그의 작품에 대한 올바른 읽을 거리라고 제안합니다. 그의 이야기의 교훈은 패러다임의 변화가 비이성적이라는 것이 아니라, 그것을 이해하기 위해서는 좀 더 느긋하고 비-규제적인 합리성의 개념이 필요하다는 것입니다.

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