아트앤스터디

■ 강의개요

"과학이 철학과 무슨 상관이 있지?" 이공계 출신이라면 한 번쯤 이런 의문을 가져봤을 것이다. 실험실에서 데이터를 분석하고 공식을 검증하는 과학자에게, 추상적인 철학적 질문이 무슨 도움이 될까. 하지만 박제윤 교수는 이렇게 답한다. "거울 없이 스스로의 얼굴을 볼 수 없듯이, 철학 없이 과학의 자기 성찰은 불가능하다." 이 강의는 바로 그 '거울'을 제공한다.

박제윤은 독특한 이력의 소유자다. 공과대학을 졸업한 후 철학으로 방향을 틀어 박사학위를 받았다. 이공계와 인문학을 모두 경험한 그이기에, 과학과 철학의 접점을 누구보다 명확하게 보여줄 수 있다. 이 강의는 그의 저서 『철학하는 과학 과학하는 철학』 시리즈(1~4권, 철학과현실사, 2021)를 바탕으로 진행된다. 총 10강, 약 17시간에 걸쳐 고대 그리스부터 현대 인공지능까지, 과학과 철학이 어떻게 서로를 비추며 발전해왔는지를 종횡무진 탐험한다.

이 강의의 시의성은 더욱 돋보인다. 챗GPT의 등장으로 인공지능이 일상이 된 지금, "기계가 생각할 수 있는가", "의식이란 무엇인가", "인공지능에게 윤리를 어떻게 가르칠 것인가" 같은 질문들은 더 이상 SF 소설 속 이야기가 아니다. 과학철학은 바로 이런 질문들에 답하는 학문이다. 특히 박제윤이 전공한 '신경철학(neurophilosophy)'은 뇌과학의 관점에서 마음의 문제를 다루며, AI 시대를 살아가는 우리에게 필수적인 사유의 틀을 제공한다.


■ 강의특징

첫 번째 특징은 '두 세계를 잇는 다리' 역할이다. 과학자들은 종종 철학을 추상적이고 쓸모없는 것으로 여긴다. 반대로 인문학도들은 과학을 차갑고 기계적인 것으로 치부한다. 하지만 역사를 보면 과학과 철학은 언제나 함께 발전해왔다. 갈릴레오의 천문학 혁명 뒤에는 데카르트의 심신 이원론이 있었고, 뉴턴의 물리학은 칸트의 선험철학을 낳았으며, 아인슈타인의 상대성 이론은 시간과 공간에 대한 철학적 사유를 완전히 뒤바꿨다. 이 강의는 바로 이런 '공진화(co-evolution)'의 역사를 생생하게 보여준다. 박제윤의 독특한 이력(공학→철학)이야말로 이 다리를 놓기에 최적의 조건이다.

두 번째 특징은 '비판적 사고(critical thinking)'라는 방법론의 강조다. 과학철학의 핵심은 단순히 과학 이론을 소개하는 것이 아니라, 그 이론 뒤에 숨은 가정을 의심하는 것이다. 예를 들어 뉴턴은 '절대공간'과 '절대시간'이 존재한다고 가정했다. 하지만 아인슈타인은 바로 그 가정을 의심함으로써 상대성 이론을 만들어냈다. 칼 포퍼의 반증주의는 "과학 이론은 증명될 수 없지만 반증될 수는 있다"는 통찰로, 허위 과학을 가려내는 강력한 도구가 되었다. 이런 비판적 사고는 과학 연구뿐 아니라, 가짜 뉴스가 넘치는 현대 사회에서 진실을 판별하는 데도 필수적인 능력이다. 강의를 듣다 보면, 단순히 지식을 습득하는 것이 아니라 '생각하는 방법' 자체를 배우게 된다.

세 번째 특징은 '시대적 맥락 속의 철학'이다. 철학은 진공 상태에서 태어나지 않는다. 플라톤의 이데아론은 기하학의 발달과 무관하지 않고, 아리스토텔레스의 범주론은 생물학 분류의 필요에서 나왔으며, 논리실증주의는 19-20세기 경험과학의 폭발적 성장 속에서 탄생했다. 이 강의는 각 시대의 과학적 성취가 어떤 철학적 질문을 낳았고, 그 질문에 대한 답이 어떻게 다시 과학 연구 방법을 바꾸었는지를 구체적으로 보여준다. 철학사를 '과학사의 거울'로 읽는 이런 접근은 신선하고 설득력 있다.

네 번째 특징은 '신경철학'이라는 최전선으로의 안내다. 8~10강은 뇌과학과 인공지능의 철학을 다룬다. 튜링의 계산기, 폰 노이만의 컴퓨터-뇌 비교, 인공신경망의 학습 메커니즘, 패트리샤 처칠랜드의 신경인식론까지, 이 부분은 그야말로 현대 철학의 최전선이다. "마음은 뇌의 산물인가", "인공지능에게 의식이 있는가", "창의성은 신경망의 계산으로 설명될 수 있는가" 같은 질문들은 철학적이면서 동시에 과학적이다. 챗GPT를 쓰면서 막연히 느끼던 의문들에 대해, 이 강의는 체계적인 사유의 틀을 제공한다. 한 수강생의 말처럼, "인공지능 시대의 필수 교양"인 것이다.


■ 추천대상

이 강의는 다음과 같은 분들에게 특히 추천한다.

첫째, 이공계 출신으로 철학에 관심 있는 분들이다. 공학이나 자연과학을 전공했지만 막연히 철학을 공부하고 싶었던 분들, 하지만 순수 철학은 너무 추상적으로 느껴졌던 분들에게 이 강의는 완벽한 입문서다. 한 수강생은 "공학을 전공했지만 과학이 '왜?'라는 근원적 질문에 대답하지 못하는 한계에 답답함을 느꼈다"고 말했다. 바로 그 답답함을 해소해주는 강의다. 과학의 방법론 뒤에 숨은 철학적 가정을 파헤치는 과정은, 이공계 출신에게는 익숙한 과학 용어로 설명되기 때문에 이해하기 쉽다.

둘째, 인문학도로서 과학을 이해하고 싶은 분들이다. 철학이나 문학을 전공했지만 과학은 어렵고 낯설게 느껴지는 분들, 하지만 현대 사회를 이해하려면 과학적 소양이 필요하다고 느끼는 분들에게도 이 강의는 좋은 다리가 된다. 뉴턴 역학, 상대성 이론, 양자론 같은 과학 이론들을 철학적 맥락에서 설명하기 때문에, 수식 없이도 그 본질을 이해할 수 있다. 과학이 단순히 기술이 아니라 세계관이라는 것을 깨닫게 될 것이다.

셋째, AI 시대에 고민이 많은 현대인들이다. 챗GPT를 쓰면서 "이게 정말 생각하는 걸까", "내 일자리를 AI가 대체할까", "AI에게 윤리를 가르칠 수 있을까" 같은 의문을 가져본 분들, 이 강의는 바로 그런 질문에 답한다. 튜링 테스트부터 신경인식론까지, 인공지능을 둘러싼 철학적 논쟁의 역사를 배우면서, 막연한 불안을 구체적인 질문으로 바꿀 수 있다. 질문이 명확해지면 답도 찾기 쉬워진다.

넷째, 교사와 학생들이다. 과학을 가르치거나 배우는 사람들에게 이 강의는 '과학이 왜 중요한가'를 설명하는 좋은 도구가 된다. 과학 교과서는 보통 결과만 나열한다. 하지만 진정한 과학 교육은 그 결과에 이르는 사유의 과정을 보여주는 것이다. 갈릴레오가 어떻게 아리스토텔레스의 물리학을 반박했는지, 아인슈타인이 어떻게 뉴턴의 절대공간 개념을 의심했는지를 배우면, 과학은 암기 과목이 아니라 사고의 모험이 된다.

다만, 이 강의가 완전히 쉬운 것은 아니다. 16시간이 넘는 긴 강의 시간, 방대한 내용의 폭, 강의록의 부실함 등은 수강생들이 공통적으로 지적한 문제다. 교재(『철학하는 과학 과학하는 철학』 시리즈) 구매가 사실상 필수적이라는 점도 부담이다. 하지만 그만큼 제대로 된 공부를 하고 싶은 분들에게는 오히려 장점이 될 수 있다.


■ 수강팁

첫째, 교재를 반드시 준비하자. 강의는 박제윤의 『철학하는 과학 과학하는 철학』 시리즈를 바탕으로 진행된다. 강의 중에 교재의 도식이나 내용을 참조하는 경우가 많아, 교재 없이는 완벽하게 따라가기 어렵다. 한 수강생이 "강의록만으로는 내용을 완벽하게 따라가기 힘들다"고 지적했듯, 교재는 선택이 아니라 필수다. 강의를 들으면서 교재의 해당 부분을 펼쳐놓고 함께 보는 방식이 가장 효과적이다.

둘째, 천천히 소화하면서 들어야 한다. 16시간이 넘는 긴 강의에, 다루는 내용의 폭도 엄청나다. 고대 그리스부터 현대 AI까지 2500년의 과학철학사를 압축했으니, 한 번 듣는 것만으로 완전히 이해하기는 어렵다. 한 수강생의 조언처럼, "좀 더 천천히 반복해서 학습해야 한다." 하루에 한 강씩, 들은 후에는 반드시 복습 시간을 갖는 것이 좋다. 수강 기간이 6개월이니, 충분히 여유를 갖고 공부할 수 있다.

셋째, 핵심 개념을 정리하면서 들어야 한다. 귀납추론과 연역추론, 반증주의와 검증주의, 패러다임 전환, 제거적 유물론, 신경인식론 같은 개념들이 쏟아진다. 이런 개념들을 그때그때 자신의 언어로 정리해두지 않으면, 나중에 복습할 때 강의를 처음부터 다시 봐야 한다. 간단한 개념 사전을 만들어두면 큰 도움이 된다. 예를 들어 "칼 포퍼의 반증주의: 과학 이론은 증명 불가능하지만 반증 가능. 허위 과학 가려내는 기준" 같은 식이다.

넷째, 관심 있는 부분부터 먼저 들어도 좋다. 강의는 시간 순서로 진행되지만, 꼭 1강부터 순서대로 들을 필요는 없다. 만약 인공지능에 관심이 많다면 8~10강을 먼저 들어보는 것도 방법이다. 프래그머티즘이 궁금하다면 7강부터 시작해도 된다. 관심 있는 부분을 먼저 듣고 흥미가 생기면, 앞부분을 들을 때 더 적극적으로 참여하게 된다. 다만, 2강(플라톤, 아리스토텔레스)과 5강(논리실증주의와 과학 방법론)은 전체 강의의 기초가 되므로, 이 두 강은 반드시 들어야 한다.

다섯째, 현실의 문제와 연결해보자. 박제윤은 강의 곳곳에서 과학철학이 현대 사회 문제 해결에 어떻게 적용될 수 있는지를 언급한다. 다문화 문제, 정보사회 문제, 생태환경 문제, 생명윤리 문제 등 우리가 마주한 딜레마 상황들 말이다. 강의를 들으면서 "이 철학적 사고방식을 내가 고민하는 문제에 어떻게 적용할 수 있을까"를 계속 질문해보자. 철학은 박물관의 유물이 아니라 현실의 도구다.


■ 수강후기에서

수강생들의 반응은 대체로 긍정적이다. "과학과 철학, 이제서야 연결고리를 찾았다", "인공지능 시대의 필수 교양", "왜 과학에 철학이 필요한지 깨닫게 해준 강의"라는 평가가 이어진다. 특히 이공계 출신 수강생들의 만족도가 높다. 한 수강생은 "공학을 전공했지만 과학이 '왜?'라는 근원적 질문에 대답하지 못하는 한계에 답답함을 느꼈다. 이 강의는 바로 그 지점을 긁어준다"고 평가했다. 과학의 방법론 뒤에 숨은 철학적 가정을 파헤치는 과정이 "정말 짜릿했다"는 것이다.

"비판적 사고를 문제 해결을 위한 철학적 도구 모음으로 배웠다"는 평가도 인상적이다. 철학이 단순히 추상적인 사색이 아니라, 구체적인 문제를 해결하는 방법론이라는 것을 깨달은 것이다. 한 수강생은 "AI 시대를 살아가는 데 필요한 윤리가 무엇이고 그 의미가 무엇인지 고민하게 되었다"며, "AI 기술의 책임감 있고 혁신적인 발전을 이끄는 통찰력을 얻었다"고 말했다. 과학철학이 현실과 동떨어진 학문이 아님을 보여주는 증언이다.

특히 7강의 프래그머티즘 부분과 8~10강의 신경철학 부분에 대한 호평이 많다. 한 수강생은 "찰스 퍼스, 제임스, 존 듀이로 이어지는 프래그머티즘 부분을 가장 인상 깊게 들었다. 과학의 문제를 해결하기 위한 철학적 지혜를 사회 문제에 확대 적용할 수 있다는 점에 깊이 공감했다"고 말했다. 또 다른 수강생은 "튜링의 계산기부터 폰 노이만의 컴퓨터-뇌 비교, 인공신경망까지 다루는 부분이 정말 흥미진진했다. 기계가 인간처럼 사고하는 것이 가능한지에 대한 근원적 질문을 던지게 되었다"고 평가했다.

물론 비판적 의견도 있다. "강의 스타일이 너무 딱딱하고 건조하다", "발음이 명확하지 않아 전문 용어를 놓치기 쉽다", "강의록이 부실하다"는 지적들이다. 특히 강의의 학술적 밀도가 높다 보니, "일반인이 쉽게 이해하기는 어려울 수도 있다"는 우려도 있다. 한 수강생은 "내용 자체는 훌륭하지만 전달력 부분에서는 개선이 필요하다"고 지적했다. 또한 "16시간이라는 긴 시간을 듣기에 몰입도가 조금 떨어진다"는 의견도 있다.

하지만 대부분의 수강생들은 이런 단점에도 불구하고 "강의 내용의 깊이는 최고 수준", "과학 기술의 시대에 꼭 필요한 강의"라고 평가한다. 한 수강생의 말을 빌리면, "철학은 과학적 방법의 기초가 되는 가정을 비판적으로 검토하는 데 도움이 된다. 나 자신의 작업이나 신념의 전제에 의문을 제기하고, 기술적 실천이 아니라 깊이 성찰하고 윤리적인 노력으로 과학에 접근하도록 가르친다." 이것이 바로 과학철학의 본질이다.


■ 마치며

아인슈타인은 "과학 없는 종교는 맹목적이고, 종교 없는 과학은 절름발이"라고 말했다. 여기서 '종교'를 '철학'으로 바꿔도 무방하다. 철학 없는 과학은 자신이 무엇을 하고 있는지 성찰하지 못한 채 맹목적으로 전진할 뿐이다. 반대로 과학 없는 철학은 현실과 동떨어진 공허한 사변에 그치기 쉽다. 과학과 철학은 서로를 필요로 한다.

토마스 쿤은 『과학혁명의 구조』(1962)에서 "과학은 단순한 지식의 축적이 아니라 패러다임의 전환"이라고 주장했다. 이 통찰은 과학철학의 중요성을 극명하게 보여준다. 과학의 발전은 단순히 더 많은 데이터를 모으는 것이 아니라, 근본적인 가정을 의심하고 새로운 관점을 찾는 것이다. 바로 그 의심하고 질문하는 능력이 철학적 사고다.

챗GPT의 등장으로 인공지능은 더 이상 미래의 이야기가 아니다. 우리는 지금 AI와 함께 일하고, AI에게 조언을 구하고, AI를 통해 창작한다. 이런 시대에 "생각한다는 것은 무엇인가", "의식이란 무엇인가", "창의성은 계산으로 설명될 수 있는가" 같은 질문들은 더욱 절실해진다. 박제윤의 강의는 바로 이런 질문에 답하는 나침반을 제공한다.

이 강의는 쉽지 않다. 16시간이 넘는 긴 여정, 방대한 내용의 폭, 높은 학술적 밀도는 분명 부담이다. 하지만 제대로 된 공부란 원래 그런 것이다. 칸트는 "쉬운 것은 하찮은 것"이라고 말하지 않았던가. 어려움을 감수하고 이 강의를 완주한다면, 세상을 보는 눈이 근본적으로 달라질 것이다.

과학자에게는 자신의 연구를 성찰하는 거울을, 인문학도에게는 과학을 이해하는 창을, 일반인에게는 AI 시대를 사유하는 틀을. 이 강의는 이 모든 것을 제공한다. 지금, 과학과 철학이 만나는 접점으로 들어가 보자. 거기서 우리는 단순히 지식을 습득하는 것이 아니라, 생각하는 방법 자체를 배우게 될 것이다.