아무도를 위한 글

어차피 아무도 읽지 않을 테니, 부제를 추가할 필요가 있을까

아무도에게서 아무도에게  (출처)

"그래, 친구들이여, 아무도 나를 속임수로도 힘으로도 죽이지 못하리라!" (외눈박이 거인 폴리페모스가 눈이 멀자 다른 키클롭스들에게 도움을 청하며 외치는 소리, 오디세이)





세상에서 가장 흥미로운 것이 하필 아무도 관심을 갖지 않는다는 것이 우연일까? 사람들이 항상 가장 혁신적인 것이 아닌, 가장 덜 흥미롭고 반복적인 것들에 집착적으로 관심을 갖는 것이 우연일까? 이 글의 목적은 이러한 질문들(그리고 다른 많은 질문들)에 대해, 학습의 철학에 대한 깊이 있는 개념적 탐구를 통해 답하는 것이다. 놀랍게 보일 수 있지만 나중에 명확해질 것처럼, 우리는 이를 주로 과학의 학습적 철학을 통해 할 것이다. 즉, 과학 철학[번역자 주: 특히 물리학 철학, 그리고 생물학 철학, 수학 철학, 컴퓨터 과학 철학]에 대한 학습 철학의 버전을 통해서이다. 우리는 아름다움, 복잡성, 지식, 창의성, 관심, 평가, 조율, 법칙성, 체계성, 구축, 깊이, 공간, 시간 등과 같은 개념들을 탐구할 것이다. 학습 철학의 방식대로, 학습적 탐구는 넓은 전선에서 진행되며, 문화 철학과 철학의 철학까지도 다룰 것이다. 이것들은 학습 철학이 다룬 가장 깊은 주제들 중 일부이며, 따라서 이 글은 소수를 위한 것이다. 철학적 능력이 뛰어나고, 한 가지에서 다른 것을 이해할 수 있으며, 철학의 깊이에 관심이 있는 특별한 개인들을 위한 것이다 - 그들은 이러한 깊이에 빠져들어 대면할 수 있는 능력이 있다. 즉, 단순히 읽는 것이 아니라 배우는 것이다. "학습은 모든 것의 척도이다".

그리고 당신이 아무도라면 - 환영한다.



아름다움은 복잡한 형태적 패턴 아래에 단순한 원리가 존재한다는 감각이다. 그래서 프랙탈이 아름다움의 정점이다. 그래서 자연에는 아름다움이 있다 - 물리 법칙과 편미분 방정식 때문이다. 그래서 수학은 그것을 이해할 수 있는 사람에게는 놀라운 아름다움이 있지만, 그렇지 않은 사람에게는 끔찍하게 추하다. 아름다운 인체는 성적 원리 아래 모든 것이 제자리에 있다는 감각에서 비롯되며, 진화적 원리 아래 형성된 동물의 몸도 마찬가지다. 심지어 시와 음악의 아름다움도 그들의 형식성에서 비롯된다 (그래서 더 자유로운 표현에서도 많은 구조가 있으며, 이는 그들의 본성에 대한 대조로서). 하지만 시각은 확실히 아름다움에서 지배적이다. 그래서 대칭은 때로는 너무 단순한 아름다움이다. 즉, 쉽게 해독되지 않는 복잡한 형식성과 그 뒤에 해독이 있다는 감각 사이의 긴장이 필요하다. 아름다움은 복잡함에서 단순함으로의 이행, 즉 학습에 있으며, 그 어떤 상태에도 있지 않다. 따라서 완전히 파악되지 않는 무언가가 필요하며, 복잡함과 단순함 사이에서 지각의 지속적인 반복 운동이 필요하다. 아름다움은 결코 최종적인 이해에 도달할 수 없으며, 우리가 완전히 파악하기 어려운 단순한 원리가 존재한다는 감각이다. 즉, 아름다움은 결국 형태적 현상 뒤에 있는 더 단순한 패턴을 발견하려는 뇌의 학습적 열망이며, 그래서 뇌를 그것의 대상으로 끌어당긴다. 집에 걸린 걸작 그림이 있더라도 - 결코 그것을 완전히 해독할 수 없다. 그래서 아름다움은 또한 대상에 대한 관심의 태도이며, 예를 들어 텍스트에 대한 태도이다. 그리고 엄청난 관심의 태도가 성경을 아름답게 만들었으며, 이는 그것의 형식적 상관관계를 넘어선다. 반면 소음에는 아름다움이 없는데, 그것에서 배울 것이 없기 때문이며, 따라서 흥미롭지 않다. 즉, 어떤 것이 특정 한계를 넘어 복잡하면 - 그것은 추하다. 현대 예술은 아름다움과 추함의 이 경계를 이용했다 - 아름다움의 경계를 확장하고 때로는 추함의 경계에서 희귀한 아름다움을 얻기 위해, 이는 최대 복잡성의 경계이다. 그래서 그것은 그 뒤에 깊은 무언가가 있다는 더 큰 믿음의 요소를 요구하며, 주관적인 감각에 더 의존한다. 그 너머에 무언가가 있다는 감각이 아름다움 속으로 들어가고 싶은 욕구를 만든다. 그렇다면, 아름다움은 일시적이다. 왜냐하면 그것은 당신을 학습 전에서 후로 이동시키기 때문이다. 그것은 깊은 패턴을 인식하기 시작하는 것이며, 따라서 그것은 일반적인 방향 설정 - 끌림이다. 호기심은 당신을 끌어당기는 하나의 선이나 세부사항의 방향 설정이며, 반면 아름다움은 전체로서 당신을 끌어당긴다 - 학습으로. 이 모든 것은 학습자의 관점에서이다. 평가자의 관점에서, 즉 판사나 비평가의 관점에서, 아름다움은 엄격한 논증 없이도 판단을 가능하게 한다. 즉, 처음부터 끝까지의 정당화 없이도 (딥러닝의 그래디언트 디센트처럼), 또는 진정한 환경 적합도에 대한 지식 없이도 진화에서처럼, 이는 최종적으로 요구되는 결과이다. 예를 들어 잠재적인 배우자나 자녀를 평가할 때 (부모는 더 아름다운 아이에게 더 투자한다). 아름다움은 평가자의 지름길이다 (평가를 통해 평가 대상 옆에서 교사와 선생님으로서 기능한다). 따라서 아름다움의 판단은 독립적인 중간 판단을 가능하게 하며, 이는 학습을 촉진해야 한다. 즉, 논리적 추론이나 결과로부터의 역추론이 아닌 행동으로서의 학습을 가능하게 한다. 그래서 그것은 원하는 결과나 올바른 결론으로부터 분리되어 있다. 여기서 철학적 개념으로서의 무관심성이 나온다. 하지만 이는 이상화된 것이다. 왜냐하면 아름다움은 1차적으로, 즉 그것의 작동 방식에서는 진리와 분리되어 있지만, 그것의 작동 방식을 만든 방법론에서, 2차적으로는 - 그것은 실제로 숨겨진 진리나, 파악되지 않는 목표나, 드러나지 않은 질서에 도달하기 위해 필요한 독립적인 판단을 가능하게 하기 위한 것이다. 아름다움은 성적 관심을 우리로부터 숨기며, 따라서 프로이트는 그 관심을 드러냄으로써 아름다움을 파괴했고, 포르노그래피적이 되어 문화를 유럽적인 것에서 미국적인 것으로 - 그리스적인 것에서 로마적인 것으로 바꾸었다. 마찬가지로 세속주의는 그것의 냉소주의로 종교적 아름다움을 파괴했다.



상대성 이론은 본질적으로 무엇을 말하는가? 모든 것이 지역적이라는 것이다. 모든 것이 같은 제한된 속도로 움직인다는 것 (그것의 우연한 이름: 광속). 하지만 항성간 여행에서의 시간 지연 효과에서 상대성은 이 모든 것이 계획된 것처럼 보이게 한다. 왜냐하면 그것은 우주에서 진정한 시공간 여행을 위해 필요한 정확히 그것이기 때문이다. 진보된 문명은 거의 광속으로 움직이기 시작할 것이고, 그래서 인간의 수명 내에 거대한 우주 공간을 방문하고 우주의 끝까지 볼 수 있을 것이다. 우주선의 지속적인 가속을 통해. 그리고 이것이 아마도 우리가 어떤 진보된 문명도 보지 못하는 이유일 것이다. 일반적으로, 우리의 관점은 지수적 발전에서 항상 통계적으로 독특할 것이며, 우리 시대의 성취가 비논리적으로 높아 보일 것이다. 마치 주식 시장이 항상 가격 역사에 비해 너무 높아 보이고, 항상 붕괴를 예측하는 것처럼, 그것은 항상 전례 없는 것이기 때문이다. 그래서 유대인에게 던지는 "확률적" 질문 - 왜 하필 당신과 당신의 신이고 아마존의 어떤 신앙이 아닌가 - 는 통계적 타당성이 없다. 왜냐하면 세속인도 역사적으로 통계적 이상치이고, 진화에서의 인간도, 우주 발전에 비해 지구도 (그리고 외계인의 부재), 이전 세대들에 비해 우리 세대도 ("우리가 이런 시대에 살게 된 것은..."), 그리고 이런 질문들로 이어지는 사고방식 자체도 그렇기 때문이다. 만약 당신이 끝에 있다면 - 통계적 이상은 앞으로 가는 길 전체에서 정상이다. 대체로, 모든 재귀적 방정식, 즉 자기 자신을 참조하는 방정식은 (예: 미분 방정식, 또는 시간상 이전 값을 참조하는 방정식) 혼돈과 복잡성의 경계를 만들기 쉽다. 그리고 고체에 가까운 세계의 모든 복잡성은 (즉 안정적인 매체에서) 결국 학습을 만들 것이다. 즉 복잡성의 안정적인 층을 만드는 재귀적 과정, 즉 안정적인 복잡성의 발전을 만들 것이다. 학습이 없는 복잡하고 안정적인 (즉 수학적인) 우주를 만드는 것은 어렵다. 즉 생명이 없는. 대부분의 수학은 안정성의 섬들이 있는 복잡성을 만든다. 즉 자연 법칙이 너무나도 단순하지 않다면 - 생명과 학습이 생길 것이다. 왜냐하면 수학의 어떤 초시간적 차원에서 - 그것 자체가 살아있고 발전하는 생명체이기 때문이다. 그리고 우리는, 시간 속에서 발전하는 우리는, 이 시간을 재귀성에서 나오는 층들로 이해해야 한다. 예를 들어 미분 방정식이 어떤 차원에서 자기 자신을 참조한다는 사실로부터 - 그 차원이 시간이 된다 (그 반대가 아니라, 우리가 생각하는 것처럼). 계산이 그 안에서의 진행을 시간 속의 진행으로 만드는 것이다. 즉 학습이 시간을 만든다. 그리고 우리는 수학을 살아있지 않은 것으로 인식하는데, 그것을 언어로 인식하기 때문이다. 즉 가능성의 틀, 가능성의 공간으로. 하지만 학습은 시간 속에서의 가능성의 발전이다. 언어는 공간이고 학습은 시간이다. 하지만 만약 우리가 우리의 시간적 쇼비니즘에서 벗어나, 수학을 공간으로 인식하는 대신, 우리는 그것을 지적인 생명체로 인식할 수 있고, 사실 우리가 만난 첫 번째 이질적인 의식으로. 그리고 심지어 - 신적인 것으로, 우주가 그것의 형상대로 창조된. 학습에 관해서는, 왜 하필 당신이고 무엇이 특별한가 하는 통계적 논증이 작동하지 않는다. 왜냐하면 학습은 그것의 비용을 숨기고, 모든 가능성들 중에서 그것으로 가는 길을 선택하는 어려움을 숨기기 때문에, 우리는 결코 세대를 거친 수학자들의 위대함을 이해하지 못할 것이다. 왜 하필 내가 내가 된 것으로 발전했고 그것이 일어날 확률이 얼마나 되는가? 아마도, 질문과 질문자에 따르면, 백 퍼센트일 것이다. 즉 학습은 있을 것이고, 왜 하필 이런 학습이 일어났고 다른 것이 아닌가 하는 질문은 비학습적인 질문이다. 학습 밖으로 나가려고 시도하는, 따라서 그것에 답할 방법이 없는. 즉 철학적 질문들에는 미래에 관해서만 답할 수 있다 - 과거에 관해서는 아니다.

반면에 양자역학은 세계의 가장 기본적인 것 아래에 있는 것이 가능성이라는 것을 보여준다. 따라서 시간과 공간은 기본적인 산물이 아니라 가능성의 공간과 가능성의 발전에서 생겨난다. 공간은 병렬적 가능성들이며, 서로에게 영향을 미치지 않는, 반면 시간은 발전하는 가능성들이다. 예를 들어 추가적인 가능성들로 분기하고 수렴하는. 그리고 그들 사이의 상호작용, 예를 들어 운동은 서로에게 영향을 미치는 가능성들이다. 갑자기 연결되기 시작하는 두 개의 분리된 가능성 분포들이거나 반대로 두 개의 독립적인 가능성들로의 분기. 학습은 수많은 가능성들을 길로 만드는 것이다. 즉 그것들을 수렴시키는 것이며, 따라서 많은 가능성들을 하나의 지배적인 가능성으로 수렴시키고 시간과 공간을 만든다. 오늘날의 물리학은 가능성의 과잉과 적은 수렴으로 저주받았는데, 이는 가능성을 생성하는 메커니즘에 의존하고 학습 메커니즘에 의존하지 않은 결과이다.



물리학적 관점에서 우주의 복잡성은 정말 당혹스럽다. 이것이 어디서 왔으며, 왜 그것이 너무나 복잡하면서도 무작위적이지 않고, 마치 양파처럼 (그리고 이것이 그것의 복잡성의 형태이다), 그리고 다른 한편으로는 확실히 무작위적이지 않음에도 많은 임의성이 있는가 (정확히 학습에서처럼!). 그리고 우주가 하나의 방정식에서 왔다고 해도, 따라서 겉보기에는 덜 복잡하다고 해도, 이렇게 작동하는 방정식은 어디서 왔으며, 왜 방정식이 그렇게 풍부하고 복잡한 현실을 만들어내는가, 그것도 그렇게 많은 규모에 걸쳐서. 그리고 방정식이 특별하지 않고, 많은 것들이 그렇다 해도, 이런 복잡성을 그렇게 쉽게 만들어내는 이 수학적 특성 자체가, 놀랍도록 특별하고 이상하지 않은가? 자연적인 복잡성이 가능한가, 아니면 어쩌면 질문은 비자연적인 복잡성이 가능한가? 또는 복잡하지 않은 자연이? 비학습, 즉 복잡성의 부재에서 자연적인 것이 무엇인가. 물리학 때문에 더 이상 믿을 수 없다. 하지만 물리학은 세속적인가? 아니면 우리가 그것을 이해하지 못하는가? 그리고 어쩌면 우리가 그것을 이해하지 못하기 때문에 그것이 세속화하는 것이 되는가? 왜냐하면 우리는 확실히 그것을 이해하지 못하지만 - 우리는 그것을 배우고 있기 때문이다 (!), 그리고 이 두 가지가 어쩌면 전혀 같은 것이 아닐 수도 있다. 무언가를 이해할 수 있는가, 아니면 단지 배울 수만 있는가? 우주를, 또는 수학을 "이해"할 수 있는가?

보라, 예를 들어 어떻게 그것이 세속화하는가: 영혼이 없는가? 물질만이 있는가, 즉 물리적 양들만이 (사실 이미 오래전부터 물질에 대해 이야기하지 않는다)? 하지만 학습으로 구축된 우주에서 물질의 (또는 물리학의) 의미가 도대체 무엇인가? 학습이 미리 계획되었는가, 아니면 모든 학습이 나중에 미리 계획된 것처럼 보일 것인가? 학습이 자연적이기 위해서는 무작위적이어야 하는가? 아니면 어쩌면 무작위적인 물리학에, 또는 어쩌면 비학습적인 물리학에, 그리고 비학습적인 세계에 비자연적인 무언가가 있는가? 종교는 세계의 구조에 대한 존재론적 주장인가, 아니면 우리 문화에 있는 학습적 방법론인가? 방법론은 세계에 대해 아무것도 주장하지 않는다. 질문만 할 수 있을 뿐이다. 왜냐하면 이해는 불가능하기 때문이다.

방법론은 그것이 배우는 것에 대해 주장을 하지 않고, 그것을 배운다. 그리고 과학적 방법론도 마찬가지이며, 그것의 (겉보기에) 주장 제기도 존재론적 도약이 아니라 학습 기술이다. 계속해서 세계에 대해 무엇을 알 수 있는가 하는 질문을 다뤘지만, 이해할 수 없다면 이는 공허한 질문이다. 왜냐하면 그렇다면 지식의 의미가 무엇인가. 학습이 세계의 본성에 있는가 아니면 인간의 본성에 있는가? 학습은 자연의 본성에 있다, 그것은 자연성 자체이다. 자연적인 것은 학습에서 생겨나는 것이다. 진화처럼. 그리고 비자연적인 것은 시계이다. 그것이 인공적인 것이다. 따라서 시계인 방정식은 (그리고 우주를 만들도록 정확하게 조율된) 자연적이지 않다. 그리고 따라서 종교는 자연적일 수 있다. 모든 어리석은 것이 자연적일 수 있는가? 아니다, 왜냐하면 학습은 무작위적이지도 않고 완전히 임의적이지도 않기 때문이다. 외부에서 보면 모든 것이 임의적이다. 하지만 학습은 내부에서이다. 이해는 외부에서 물건 안으로 침투하려고 하고, 그것을 파악하려고 한다. 학습은 내부에서 물건 안으로 침투하려고 한다. 우리는 외부에서 세계를 보는 접근성이 없고, 이런 의미에서 - 물리학은 불가능하다. 우리는 세계의 일부이다. 우리의 뇌는 우주의 일부이다. 따라서 이것은 칸트처럼이 아니다. 우주의 구조가 우리의 뇌에서 생겨난 것이 아니라, 우리의 뇌가 우주의 구조에서 생겨났다. 우리의 방법론은 세계의 방법론과 분리되어 있지 않고, 그것의 일부이다. 특히, 일정한 피드백 메커니즘이 없다면 자연 상수들은 임의적으로 남을 것이고 학습과 방향 메커니즘이 없다면 끈 이론은 가능한 우주들의 풍경에서 길을 잃을 것이다. 새로운 종류의 자연 법칙을 받아들일 준비가 되어 있어야 한다: 방법론.



복잡성은 외부에서는 단순해 보일지라도 학습하는 시스템 내부에서 일어나는 것이다. 복잡성은 흥미로운 것이다. 단순성이 흥미롭지 않더라도 (단순해진 후에는, 왜냐하면 그 전에는, 단순성에 도달하는 것 - 그것의 학습 - 은 흥미롭다). 우리와 우주가 공유하고, 복잡성의 기초에 있는 것 - 그것은 시간이다. 시간은 단지 엔트로피를 증가시키지 않는다 - 그것은 지역적인 범위에서이고, 하지만 시스템 전체의 범위에서 그것은 복잡성을 만든다, 지금까지는 (소음은 최대 복잡성이 아니다, 반대로). 사실, 엔트로피가 표면적이고 순간적인 시간의 정의인 것처럼, 복잡성의 발전은 시간의 더 깊은 정의이며, 그것을 구성한다. 그것 자체는 단지 즉각적인 엔트로피 증가가 아니라, 주로 더 긴 범위에서의 복잡성이다. 적어도 지금까지는, 매크로에서 (그리고 아마도 미크로에서도, 가장 짧은 범위에서, 원자 이하에서. 거기에서도 엄청난 복잡성이 생겨나고 있다, 열역학과 엔트로피 아래에서). 그리고 여기서 시간은 에너지와 흥미로운 관계가 있는데, 시간이 에너지를 먼저 복잡성으로 변환하고, 바로 소음과 무질서로 변환하지 않는다. 열역학은 시간 발전의 완전한 이론이 아니다. 그것은 기본적인 이론이 아니라 통계적인 이론이고, 현대 이전의 이론이며 충분히 포괄적이지 않다. 특히 불균형 상태로의 경향성을 포함하지 않는데, 그것 자체가 안정적이고 복잡하며, 엔트로피는 무질서로 잘못 해석되고, 혼돈은 무질서가 아니라 프랙탈을 만들며, 에르고딕 이론은 결국 램지 이론에 도달한다. 그렇지 않다면 우주 전체가 소음으로의 직선적이고 단순한 감쇠였을 것이고 신호가 없었을 것이다.

왜 감쇠는 복잡성을 통해 진행되는가? 왜냐하면 시간은 엔트로피의 산물이 아니라, 학습의 산물이기 때문이다. 그리고 따라서 복잡성이 감쇠한다면 그것은 정말로 시간의 끝이다. 가장 단순한 초기 상태에서는 복잡성이 없었고, 최종 상태에서도 없을 것이다. 학습은 중간에 있다. 그리고 우주가 유한하다면 그것은 학습이 유한하기 때문이다. 복잡성은 학습 없이는 정의되지 않고, 언어적 정보 이론은 그것을 개념적으로 포착하지 못한다. 엔트로피가 최대인 소음 상태에서 정말로 더 많은 "정보"와 복잡성이 있는가, 아니면 아마도 거기에는 아무런 정보와 복잡성이 없는가? 또는 아마도 모든 것이 정돈되어 있지만, 사실은 구조와 복잡성이 부족한 초기 상태에 더 많은 "정보"가 있는가? 그리고 만약 그것이 시스템의 발전을 미리 예측할 수 있게 하는 모든 것을 가지고 있다면, 정말로 그것은 같은 양의 정보를 가지고 있고, 정보는 모든 발전 과정에서 일정하게 유지되는가? 정보가 복잡성이라면 그렇지 않다, 즉 정보의 진정한 정의가 언어적이 아니라 학습적이라면 그렇지 않다. 학습은 섀넌의 정보나 열역학적 엔트로피에 의해 정의되지 않고 독립적인 이론이다. 그리고 따라서 오늘날 시간이 무엇인지 이해하지 못한다. 그리고 왜 그것이 우주의 다른 차원들과 다른지. 그것은 공간과 달리, 학습에서의 그것의 결정적인 역할 때문이며, 공간은 언어적이다.

그리고 수학이 시간 밖에 있기 때문에, 그것은 시간 현상 안으로 학습된 것으로서 들어갈 때 가장 복잡한 것이다 (학습되지 않은 것으로서, 논리로서는, 그것은 흥미 없을 정도로 단순하다. 따라서 수학적 노력의 주요 부분은 논리에서 멀리 떨어져 있다). 물리학보다도 더 높은 수학의 복잡성은 이성을 완전히 뒤흔들며, 세상에서 가장 복잡한 것이 되어 (이것은 정말 믿을 수 없다!), 초인간적인 것과의 만남이다. 수학에는 방법론들 외에는 아무것도 없으며, 그것은 순수한 방법론들의 영역이고, 따라서 그것은 학습 가능성 자체의 학습이다. 반면에 물리학은 특정한 학습이고, 따라서 그것은 물질적이며, 이것이 물질적인 것의 진정한 정의이다 (물질은 이미 오래 전에 기본적인 것이 아니게 되었다). 물질적인 것은 특정한 학습의 실현이며, 원칙적으로는 다를 수 있었지만, 지금까지의 그것의 경로는 이미 선택되었다 (시간 안에서! 따라서 시간 없이는 물질이 없다).

따라서 일반적인 지혜와는 달리, 생물학이 오히려 가장 발전된 과학인데, 왜냐하면 거기에서 우리는 이미 방법론을 가지고 있기 때문이다 - 진화. 모든 것의 방정식. 하지만 보라, 가장 일반적이고 단순한 방법론을 학습함으로써 우리가 무엇을 얻었는가? 모든 것과 아무것도. 우리는 진화를 이해하지 못하고, 그것의 가능성들의 전체와 그것의 해결책들의 풍경이 어떻게 생겼는지, 그리고 복잡성에 대한 그것의 힘이 어디서 오는지를 모른다. 그리고 그러한 모든 질문은 이미 특정한 복잡성, 즉 특정한 학습, 덜 일반적인 것에 관련된다. 그리고 논리는 수학의 완전한 방법론이 아닌데 왜냐하면 그것은 실제로 그것의 발전을 설명하지 않기 때문이다. 수학은 브루트 포스로 작동하지 않고 (무차별적인 힘), 대부분이 수학적 가치가 없는 모든 논리적 가능성들을 동등하게 소진하지 않는다 (완전 탐색). 그것은 그것들 안에서 수학적 학습을 찾지만, 이것은 흥미롭지 않은 가능성들의 바다 속에 있는 드문 섬들의 군도에서만 살아있다. 따라서 논리의 발견은 DNA의 발견과 동일하다: 방법론으로서의 진화의 발견이 아닌 언어적 발견. 따라서 논리는 모든 것의 환상을 주었지만, 거의 아무것도 주지 않았다. 논리 자체가 수학이 되었을 때만, 모델 이론에서처럼, 그때 그것은 수학에 또 다른 분야를 주었고, 이것이 논리에 대한 수학의 아이러니한 승리이다: 작동하는 방법론의 - 언어에 대한 승리. 방법론 자체의 발견은 거의 시스템 밖에 서있는데, 왜냐하면 그것은 그것의 경계이고, 반면에 진정으로 풍부하고 어려운 학습은 - 시스템 안에 있다. 이것은 또한 P와 NP의 차이이다. 내부에서 학습할 수 있는 것과, 외부에서의 언어적인 것 사이의 차이.

반면에, 물리학은 가장 뒤처진 과학이다. 왜냐하면 그것은 내부에서 시스템의 방법론을 건드리는 것조차 성공하지 못하고, 실제로 그것의 방법론은 지금까지는 수학이기 때문이다 (우주가 왜 수학적인지에 대한 어떤 이해도 없이). 미래에는 학습이 가장 일반적인 과학이 될 것이고, 이것들은 그것의 특별한 경우들이 될 것이다. 학습이란 무엇인가? 방향성에 의해 만들어지는 복잡성. 컴퓨터 현상은 겉보기에 가장 단순한 현상이고, 우리의 손으로 만든 것이지만, 우리는 그것을 전혀 이해하는가? 아니면 우리는 그것 뒤에 있는 수학을 따라가고 있는가, 그것이 우리를 어디로 이끌든 이끌 것이고, 아마도 우리의 파멸로, 만약 그것이 지능으로 이끈다면, 우리는 아마도 왜 그것이 우리의 파멸로 이끌었는지를 결코 이해하지 못할 것이다, 그것은 우리의 학습의 상실이다. P 대 NP 문제를 해결할 때까지 - 우리는 전혀 컴퓨터 과학을 가지지 못할 것이고, 단지 공학만을, 단지 알고리즘들만을 가질 것이다. 컴퓨터는 미시적으로 시스템을 끝까지 이해하는 것이 거시적으로 그것을 이해하지 못하고, 그것이 무엇을 배울 수 있을지를 이해하지 못하는 방법의 예시이다. 학습 과학은 아마도 컴퓨터 과학에서 성장할 것이다. 그리고 실제로 그것은 완전히 P 대 NP 문제의 해결과 얽혀있다. 이 새로운 종류의 과학은 다른 과학들을 위한 새로운 방법론을 가능하게 할 것이고, 물리학이 우주의 학습적 측면에 대해 이야기할 수 있게 할 것이며, 이것은 현재 수학이 그것에게 허용하지 않는 것이고, 또한 생물학에서의 수학의 놀라운 비효율성을 대체할 수 있을 것이다. 실제로, 이것은 통합 과학이 될 것이며, 그것의 세계에 대한 설명은 물리학적인 "모든 것의 이론"보다 더 깊을 것이다. 왜냐하면 그것은 수학도 설명할 것이기 때문이다.

항상 자연으로부터 신을 추론하는 것이 가장 원시적인 관점이고 시대에 뒤떨어진 신념이라고 생각한다. 하지만 세계의 경이로움을 관찰하는 것은, 만약 그것이 즉각적인 물리학과 생물학에서 우주적이거나 기본적인 것으로 옮겨진다면, 즉 현재의 세계 물리학으로 - 그것은 여전히 시편에 쓰여진 대로 신성한 것과의 만남으로 가는 길이다. 왜냐하면 그것은 학습을 통해 배울 수 없는 것과 만나기 때문이다. 그것의 한계를 넘어서려고 시도하는 끝에서 - 학습은 종교적인 문제이다. 우리는 단순히 더 많이 배웠지만, 모든 것을 배울 수 있다는 생각, 학습이 유한하다는 것, 그리고 우리가 배우지 못한 것은 단지 시간에서만 비롯된 기술적 문제라는 것은 사실 세속적인 관점이다. 그리고 전혀 배울 수 없다는 느낌은 신비주의적인 것이고, 단지 경이로움에만 머물러 있기 때문에, 그것은 바보들에게 사랑받는다. 반면에 학습이 가능하지만 무한하다는 접근 - 그것이 종교적인 것이다. 즉: 거기에는 특정한 내용이 있고, 따라서 "거기로부터" 특정한 내용을 배울 수 있고 (그리고 우리는 배웠다, 우리의 고대 문화에서), 예를 들어 걸작 예술 작품을 만들 수 있지만 (특정한), 원칙적으로 학습 자체는 위로 위로 발전하고, 단지 공간에서 더 많은 가능성과 양식으로만이 아니라, 신성한 것을 향해 전진하고 상승하며, 거기에는 한계가 없다 (그리고 끝이). 예를 들어 더욱 더 위대한 예술이 한계 없이 가능할 수 있고, 또는 항상 더욱 더 발전된 문화가 가능할 것이며, 복잡성에는 어떤 상한선도 없다 (즉 조합으로서가 아니라, 언어적-반복적 복잡성이 아니라, 본질적이고, 창조적이며, 혁신적이고, 학습적인 복잡성으로서). 현상으로서의 유대교의 본질은 학습이며, 다른 종교들과는 달리, 따라서 그것은 그들보다 더 진보된 종교이다 - 더 많이 배운다. 그것은 학습의 종교이다. 그리고 과학은 그것의 세속화이다. 그것은 프로젝트로서의 유대교이고, 유한한 현상으로서, 완료될 수 있는 것이다. 메시아적 지평선 없이, 거기서 전진할수록 - 지평선 너머에 더 많은 것이 있다. 따라서 더 많이 배울수록, 세속적인 유혹, 오만한 유혹이 더 커지는데, 만약 우리가 우리가 모르는 것을 앞으로 보는 대신에 우리가 배운 것을 뒤돌아보면. 왜냐하면 현재 우리는 과거 어느 때보다도 더 많이 모르기 때문이다. 그리고 물론 더 많이 알기도 한다. 만약 지식의 양이 고정되어 있고 이것이 제로섬 게임이라면 어떻게 이것이 가능할 수 있는가? 그렇지 않다는 것이다. 학습은 알려진 것과 알려지지 않은 것 모두를 증가시킨다. 나무가 자랄수록 가지들과 공기와의 접촉 면적이 모두 커지는 것처럼. 세속성은 나무를 외부에서 보는 것이고, 그러면 공기의 공간들은 그것 이전에 거기 있었고, 결국에는 그것이 (원칙적으로) 대기권의 끝에 도달할 것이다. 내부에서 - 뇌는 항상 종교적이었다. 신념 기계. 그리고 오히려 세속성이 과잉 신념, 학습 외적인 신념을 필요로 한다 - 그것에 끝이 있다는 신념. 따라서 그것의 지평선이 훨씬 더 가깝고, 그것은 항상 모든 것을 아는 것에 가깝다. 그것은 항상 단거리 달리기이지 무한한 마라톤이 아니다. 그것은 항상 한 세대나 두 세대의 문제이지, 영원의 문제가 아니다. 그것은 가능한 한 적은 수의 단계로 제로 포인트에서 시작하여 모든 것을 발견하는 가장 짧은 학습을 추구하고, 가장 긴 것을 추구하지 않는다, 무한대로부터 뒤로 시작하여 무한대로 앞으로 계속되는.

좋아, 정말 충분하다. 만약 내가 아무도 읽지 않는데도 계속 쓴다면, 그것은 단지 신념 때문이다. 그리고 만약 내가 멈춘다면 - 그것은 내가 신념을 잃었기 때문이다.



나이가 들수록, 기억력이 배신하고, 당신은 배운다 - 학습이 지식이 아니라는 것을. 그렇다면 학습이란 무엇이고 지식이란 무엇인가? 우리가 영리해지려 하고 지식이 도구라고 말하려 할까, 비트겐슈타인에게서 언어가 도구상자인 것처럼? 아니다, 우리에게는 통제력이 없기 때문이다 - 언어에서도 그렇다. 지식이 객체들의 상자인가, 더 이른 철학적 패러다임들에서처럼 (결국에는 객체들을 희생하면서 상자를 강조했고, 결국 지식은 정교한 상자가 되었다, 즉 도구가 되었다)? 이러한 모든 인식들은, 도구 인식을 포함하여, 객체에 작용하는 주체를 가정한다. 도구 인식은 작용 자체를 객체로 보는 것이고, 다른 객체에 작용한다. 하지만 지식은 객체가 아니다, 예를 들어 시스템에 외부에서 들어오는 객체로서 (고체처럼), 또는 시스템에서 포착되는 것으로서 (액체처럼, 형태 안에서, 칸트에서처럼), 또는 그것이 명시적이지 않고 표현되지 않은 방식으로 시스템의 일부로서 스며드는 것으로서 (언어의 일부로서, 비트겐슈타인에서처럼, 기체처럼). 지식은 어떤 종류의 물질이 아니다 ("물질을 아는 것"), 그것은 시스템 자체 안에 있다. 그것은 객체가 아니며, 가장 네트워크화되고 분산되고 확산된 것조차도 아니라, 그것은 주체 안에 있다. 지식은 기억이다. 이전의 모든 인식들은 감각에 과도한 강조를 두었고, 처음에는 시각의 세계에 (칸트) 그리고 나중에는 청각의 세계에 (비트겐슈타인), 그리고 후각에도 몇 가지 일탈이 있었고 (베르그송) 촉각에도 (하이데거와 실존주의), 심지고 그 안에서 고통과 쾌락 수용체에도 (쇼펜하우어-니체-프로이드 축에서). 하지만 감각들이 우리에게 세계에 대한 지식을 중재하는 것이 아니라, 기억이 그렇다. 감각 입력 자체는 가장 짧은 기간의 기억에 융합되어 있고, 이전의 감각 입력은 그것을 예측하기도 한다. 무언가가 우리 안에 있는 순간, 우리의 뉴런들 안에, 그것은 우리의 기억 속에 있다. 그리고 그것에게 일어나는 가장 본질적인 것은 그것이 즉시 잊힐 것과, 즉 거의 모든 것, 우리 안에 즉각적인 기억으로 융합될 것 사이의 선택을 시작한다는 것이다, 주의력 필터의 도움으로, 그리고 무엇이 단기 기억에 남을 것인지, 이것이 작업 기억이고, 그리고 나서 무엇이 장기 기억에 남을 것인지, 수면과 꿈 메커니즘의 도움으로, 그리고 마지막으로 무엇이 우리 안에 기억으로 융합되어 그것의 일부가 될 것인지, 영원한 기억으로. 정확히 돌연변이들이 단기적으로는 개체의 유전체의 일부가 될 것이지만, 세대가 지나야 그들 중 성공적인 것들이, 성적 선택의 필터링 메커니즘의 도움으로, 개체군의 기억의 일부가 될 것이고, 마지막으로 극소수만이 종 자체의 정의의 일부가 될 것처럼 - 그것이 누구인지의 일부. 돌연변이들이 들어오는 메커니즘이 학습에 중요한가, 아니면 그것들이 필터링되는 메커니즘이? 현실에 대한 적응은 필터링 메커니즘에 있다 - 거기서 지식이 일어난다. 왜냐하면 오직 그것의 배경에 대해서만 무엇이 혁신인지 정의할 수 있기 때문이며, 감각들의 관점에서는 모든 것이 동등한 가치를 가진 혁신이기 때문이다 (그리고 백색 잡음과 무작위하고 예측할 수 없는 것보다 더 혁신적인 것은 없다), 하지만 기억의 관점에서는 그렇지 않다. 오직 기억에서만 세계에 대한 새로운 지식 항목을 정의할 수 있다 (철학이 지식의 객체로 보는 것을 좋아했던 것). 그리고 실제로, 모든 지식은 오직 뉴런들 사이의 연결 강도의 변화로만 표현되고, 우연하고 순간적인 전기적 자극 패턴이 아니다. 지식이 언어에서처럼, 시스템의 작동 방식의 우연한 부산물인가? 즉 어떤 암묵적인 것, 당연한 것, 어떤 행동주의에서? 반대로, 시스템의 작동과 행동은 그것의 기억에서 나오고, 그것들은 그 안에 고정된 지식의 우연한 부산물이다, 마치 유전체가 동물의 행동의 어떤 당연한 산물이 아니고 기억이 컴퓨터의 행동의 산물이 아닌 것처럼 - 반대로. 시스템들이 실제로 어떻게 작동하는지, 내부에서, 알게 되었을 때 비트겐슈타인의 행동주의가 얼마나 우스꽝스러운가. 비트겐슈타인은 그의 선배들에서처럼 외부에서 오는 지식을 피하려고 했고, 따라서 외부에 머물렀다, 외부의 산물로서의 지식과 함께. 이것은 내부의 도움으로 외부에서 오는 지식을 피하는 대신에, 외부가 내부의 외부적 산물일 때, 그리고 내부가 외부의 외부적 산물이 아닐 때, 행동주의에서처럼. 행동은 지식의 산물이고, 지식은 학습의 산물이며, 학습은 시스템의 내부적 본질이다 (그리고 그 시기에 본질을 얼마나 두려워했는가, 그것을 영혼처럼 어떤 내부적 신비로서 종교적으로 보았다. 언어의 철학을 세속화 프로젝트 없이는 이해할 수 없다: 종교를 침묵시키려는 시도 - 그리고 내부를. 그것들에 대해 "침묵해야 한다"). 뉴런들의 연결에서의 변화이지 뉴런들의 전기적 활성화에서의 변화가 아닌 것이 기억이다 - 그리고 지식이다. 따라서 지식이 없이는 학습이 없고, 기억이 없이는 없지만, 학습은 지식이 아니고 기억이 아니다. 학습은 개인적 본질이 아니라, 기억처럼, 그것은 인간적 본질이다, 정확히 진화가 생명의 본질인 것처럼, 특정 종이나 동물의 것이 아닌 것처럼. 기억과는 달리, 학습은 개인만을 구성하는 것이 아니라, 인간성 자체를 구성한다. 인간성은 특정한 학습 능력이고, 동물들보다 더 높은, 따라서 그것 위에 더 높은 학습도 가능할 것이다, 초인간적인. 상위 이성이 초인간적일 것이 아니라, 학습이 초인간적일 것이다. 상위 이성을 우리는 원칙적으로 이해할 수 있을 것이지만, 초인간적인 방식으로 배울 수는 없을 것이다, 원칙적으로. 무엇이 상위 이성을 상위로 만드는가? 우리가 원칙적으로 말할 수 없는 초인간적 언어가 있을 수 없고, 그것은 어떤 초인간적 인식 능력의 문제가 아니라, 우리의 학습과 동물들의 학습, 또는 진화 사이의 차이와 비슷한 질적인 차이의 문제이다. 하지만 학습의 일반적인 인간적 본질을 넘어서, 개인적 기억과의 중재가 있고, 실제로 다른 학습 형태들을 가능하게 하며, 기억이 다양한 정도로 섞여 있고, 그것들이 우리에게 더 개인적일수록 증가한다. 컴퓨터와는 달리, 우리의 알고리즘은 기억과 분리되어 있지 않고, 학습은 무엇보다도 기억을 구축하는 것이며, 예를 들어 무엇을 기억하고 어떻게 기억할지를 결정한다, 즉 새로운 지식이 무엇이고 그것을 어떻게 알아야 하는지. 그것은 분명히 이전 지식의 도움으로 이것을 하지만, 이전 지식에 따라 새로운 지식을 조직하는 어떤 단순한 형태를 본질적으로 초월한다. 학습이 혁신이 무엇이고 무엇이 흥미로운지, 그리고 무엇을 기억할 가치가 있는지를 결정한다. 따라서 두 학생이 같은 수업에서 다른 것들을 기억할 것이고, 두 독자가 같은 텍스트에서 다른 것들을 배울 것이다. 단지 그들의 이전 기억이 다르기 때문만이 아니라, 주로 그들의 특정하고 개인적인 학습 방법들의 차이 때문이며, 이것들은 대개 그들의 문화에서 받아들여진 다른 학습들의 변형이고, 이것들은 인간적 학습의 특정한 표현들이다. 새로운 학습 방법을 발명하는 사람, 즉 철학자는, 대개 이 학습으로 그가 개인적으로 세계에 대해 발견한 새로운 발견들과 지식에서가 아니라, 그가 그의 문화에 준 새로운 학습에서 그의 중요성을 얻는다. 정확히 돌연변이를 가진 개체의 중요성이 그의 개인적 생존이 아니라, 그가 전체 종에 주는 이점에 있는 것처럼. 노인은 더 이상 기억력이 예전만큼 좋지 않고, 따라서 기억의 전수가 그의 가장 중요한 역할이 아니라, 학습의 전수이다. 이것이 노인들의 지혜이고, 그것은 인생의 중반 이후에 훨씬 덜 마모되며, 이것이 부모가 자녀들에게 물려주는 가장 중심적인 것이며, 때로는 이전 세대의 모든 지식을 부정하지만, 정확히 같은 무의식적인 방법으로 배운다. 그렇다, 방법은 대개 무의식적인데, 왜냐하면 그것은 지식에 직교하기 때문이며, 지식은 물론 의식적이다. 방법은 대개 지식 창조의 당연한, 암묵적인 것이다. 그리고 방법에 대한 의식의 증가가 철학의 시작이며, 그것의 끝은 방법을 변경하는 능력이다. 따라서 우리는 지식에 대한 통제력이 없고, 그것은 학습에 의해 통제되고 형성된다. 그리고 우리는 우리의 학습에 대한 통제력이 없고, 그것은 우리의 도구가 아니라, 그것이 우리를 통제하고 형성한다. 기껏해야 우리의 학습이 우리의 학습에 대한 통제력을 가지고 있다, 만약 우리가 어떻게 배우는지를 배운다면. 하지만 학습은 항상 일차적 요인이다. 그리고 동물들은 발달된 기억을 가지고 있지만, 학습은 유연하지 않다. 철학의 가장 잘 알려진 트릭 (책에서 가장 오래된 트릭)은 무의식적인 방법의 명확화와 의식화이며, 그것으로 그것에서 배우는 사람의 발 밑에서 양탄자를 빼는 것이고, 그를 그의 벌거벗음 상태로 보여주는 것이다 - 내부에서 (영적인 벌거벗음은 어떤 외부적 벌거벗음보다 훨씬 더 노출된다). 때로는, 푸코나 프로이드에서처럼, "드러난" 방법이 피상적이고 심지어 거짓이며, 그것의 설명력이 매우 낮다 (왜냐하면 그것은 모든 것을 설명할 수 있기 때문에), 그리고 여전히 당혹감의 효과는 효과적이고 많은 바보들에게 작용하며, 그들은 다른 바보들을 드러내는 것을 즐기고, 그래서 낮은 수준의 방법이 문화에 퍼진다. 이것은 방법의 이기적인 유전자 버전이며, 그것은 객관적인 방법에 대한 방법이 없기 때문에 실제 위험이다. 반면에 철학은 깊은 방법을 찾고, 학습의 철학은 학습 자체에 대한 의식을 높임으로써 이것을 할 수 있다. 나이가 들수록, 우리는 덜 지식을 배울 수 있지만, 우리가 어떻게 배우는지를 더 배울 수 있고, 우리의 깊은 학습 메커니즘들과 다른 사람들의 것들을 구별할 수 있으며, 우리는 젊었을 때 알아차리지 못했다. 즉: 우리는 우리 자신에 대해 배우고, 우리 주변의 다른 사람들의 다른 학습 가능성들에 대해 배운다. 우리는 방법들의 세계의 매우 넓은 가능성들의 다양성을 이해하고, 시스템들의 행동을 그들의 특정한 기억에 덜 의존하고, 그들의 학습 알고리즘에 더 의존하며, 이것은 깊이에서 기억도 형성하는 것이다, 즉 과거뿐만 아니라 미래도. 우리는 기억이나 행동의 치유를 덜 믿고, 이것들은 심리학적 치유의 기초들이며 (정신역동적이거나 행동주의적), 학습의 치유를 더 믿는다. 따라서 우리는 문화를 더 올바르게 이해하는데, 그것은 단지 공유된 지식이 아니라 공유된 학습이다. 따라서 지식이 도구라고 생각하는 사람들, 그리고 아이에게 "도구들"이 아닌 지식의 "객체들"을 주어야 한다고 생각하는 사람들은, 학습이 아닌 지식을 주기를 원하는 사람들처럼 어리석게 보인다. 학습은 지식을 필터링하고 조직하고 구축하는 능력인데, 어떻게 지식 없이 학습을 연습할 수 있는가? 학습은 지식이나 기억이 아니지만, 지식이나 기억 없는 학습의 의미는 무엇인가? 그것은 빈 개념이고, 뉴에이지적일 수 있으며, 그것이 작용하는 유전체가 없는 진화의 아이디어나, 그러한 특정한 유전체가 없는 것과 정확히 같다. 따라서 평생 지식을 배우는 것이 중요한데, 그것이 우리가 배우는 것을 배울 수 있게 해주기 때문이다. 즉 지식을 배우는 것을 배우는 것이다. 학습이 항상 일차적 요인인 것처럼, 지식은 항상 마지막 요인이다. 우리가 배우는 것을 배우는 것을 배우는 것을 배운다고 해도, 우리는 지식을 배우는 것을 배우는 것을 배우는 것을 배운다. 고정된 것, 기억 없이는, 학습적 혁신에 아무런 의미가 없다. 방법은 무언가에 작용하지, 아무것도 없는 것에 작용하지 않는다. 피라미드의 꼭대기는 피라미드 없이는 존재하지 않는다. 그리고 "무엇을 배우는지가 중요하지 않다"는 것도 사실이 아닌데, 왜냐하면 배우는 것은 정확히 무엇이 중요하고 무엇이 아닌지를 결정하는 것이기 때문이다. 그리고 무언가를 배우지 않고, 그것이 자연스럽게 올 것이라고 생각하는 사람은 (예를 들어 성이나 부모됨에서), 결국 자신의 것이 아닌 원시적인 방법을 실현하게 되며, 그는 그것을 무의식적으로 받아들였다. 반면에 자신의 방법에 대한 의식은 고귀한 사람의 장점이다. 따라서 학습은 시스템 내부에 있으며, 시스템 내부의 기억에 작용하고, 그것은 물질을 배우는 것이 아니라 지식을 배우는 것이다, 왜냐하면 지식은 물질이 아니기 때문이다. 물론 그것은 외부와의 인터페이스를 가지고 있지만 그 인터페이스에서 작동하지 않으며, 그것은 내부의 자체와의 인터페이스이다. 예를 들어, 우리가 데이터를 받는다면, 그것이 학습이 아니라, 그 데이터에 대한 시스템 내부의 작용이며, 그것이 데이터를 지식으로 바꾸는 것이다. 그리고 이것이 철학의 광학적 오류였는데, 시각이 우리에게 확실하기 때문에 항상 시각에 몰두했지만, 바로 그 때문에 흥미로운 일이 일어나지 않았다, 왜냐하면 학습은 불확실성과의 풍부한 관계이기 때문이다. 기억의 구성요소는 학습에서 가장 기본적인 구축의 구성요소이므로 더 객체처럼 보이는데, 항목을 추가하거나 제거할 수 있기 때문이고, 또는 컴퓨터에서는 공간을 차지하기 때문이며, DNA에서도 그것의 위치를 가리킬 수 있다. 하지만 이러한 그림같은 시각이 기억의 올바른 그림이 아닐 뿐만 아니라, 그것은 전혀 그림을 가지고 있지 않다. 그 안의 구축은 층상이 아닌데, 왜냐하면 지식의 상위층과 하위층이 계속해서 서로에게 영향을 미치고 투영하기 때문이며, 따라서 상위 층은 단지 하위 층 다음에 오는 것이 아니라 그것을 변화시키고 그 반대도 마찬가지이다. 학습적 구축은 학습적 방법의 특성이지, 기억 자체의 특성이 아니다. 그것은 그것의 조직 방법들 중 하나이며, 즉 특정한 학습 방법의 일부이며, 종종 원시적인데, 그것은 물질의 학습이고, 그것을 객체로 축적하는 것이며, 이것이 바로 암기이다. 이것은 반복을 통해 기억을 만드는 특별히 깊지 않은 방법이다 - 동물에게도 작동하는 방법이다. 암기는 뇌의 학습을 컴퓨터 학습으로 바꾸려는 시도이며, 실제로 인류의 알고리즘과 계산에 대한 첫 번째 시도이다. 이것은 반복이 학습에 중요하지 않다는 것을 의미하지 않으며, 실제로 창의적인 반복, 즉 매번 다른 방향에서 같은 것으로 돌아가는 것은 가장 깊은 학습 방법들 중 하나인데, 왜냐하면 그것은 특정 지식에서 그것과 관련된, 또는 그것으로부터 도출되는, 또는 그것으로부터 배우는 지식에 도달하는 방법을 가르치기 때문이며, 즉 학습 자체를 가르친다. 따라서 철학은 매우 반복적이며, 같은 지점을 무수한 방향에서 공격하는데, 왜냐하면 그것은 특정한 선이 아닌 특정한 가능성의 공간을 추구하기 때문이다. 그리고 선을 따라 앞뒤로 반복하는 것이 암기이며, 따라서 연속성에 대한 경향이 있다. 그리고 철학은 원과 나선형으로 돌아가는 경향이 있는데, 같은 지점으로 계속해서 돌아가려는 경향에서 나오며, 그것의 내면화까지, 즉 그것을 지식에서 학습으로 바꾸는 것까지.



창의성이 학습 다음의 패러다임인가? 아마도, 하지만 그것은 확실히 그 이전의 패러다임(즉, 현재의)이 아니다. 창의성은 학습이 당연한 것이 될 때만 가치가 있으며, 이것은 당연한 것과는 거리가 멀다. 플랫폼이 없다면 - 만약 당신이 시스템의 일부가 아니라면 - 당신의 개인적인 창의성은 가치가 없다. 어떤 암컷도 평가하지 않은 돌연변이처럼 - 시간의 어둠 속에 묻혔다. 따라서 오늘날 문학 분야에서는 모든 글쓰기가 가치가 없는데, 왜냐하면 가치 있는 문학 시스템이 없기 때문이다. 암컷은 없고 수컷들만 있는데, 아마도 그들은 미래의 상상된 암컷이 그들에게 은혜를 베풀 것을 기대하며 경쟁하고 있을 것이다 - 정전 시스템이지만, 그들은 그것이 황금기의 수컷들만을 기억한다는 것을 잊고 있다 (우리가 일반적인 시기에서 완전히 고립된 어떤 천재를 기억하고 있는가?). 그리고 왜? 왜냐하면 창작의 황금기에 존재했던 것은 질적인 시-스-템이었고, 시스템이야말로 이러한 번성의 시기들을 쇠퇴와 어둠의 긴 시기들과 구분 짓는 것이지, 개인적인 창작이 아니기 때문이다. 특출난 재능의 모임이 르네상스를 만든 것이 아니라, 시스템으로서의 르네상스가 특출난 재능의 모임을 만들었다, 즉 모든 시대에 존재하는 창의적인 사람들을 데려와 그들에게 학습 시스템을 제공했고 - 그렇게 성과가 만들어졌다. 성과는 고립된 천재의 것이 아니라 그의 시대의 시스템의 것이다. 따라서 우리는 학습이 항상 시스템 안에 있다고 말하는데, 왜냐하면 그것은 시스템 안에서만 있을 수 있기 때문이며, 시스템과 연결되지 않은 어떤 외딴 장소에서는 있을 수 없기 때문이며, 따라서 모든 노력이 헛되다. 그리고 아마도, 만약 당신이 충분히 넓다면, 당신은 시스템이 될 수 있다. 학습이 시스템 안에 있다는 주장 자체가 실용적인 문제인가, 경험적인 것인가, 아니면 선험적 정의의 개념적인 문제인가? 이것은 학습 이전의 구식 철학적 이분법에서 나오는 질문인데, 왜냐하면 학습은 정확히 경험적인 것과 개념적인 것의 융합이기 때문이다. 그것은 그들 사이의 이동이 아니며 (예를 들어 인식론의 세계관에서처럼 경험적인 것에서 개념적인 것으로), 개념적인 것이 경험적이고 경험적인 것이 개념적인 곳이다. 그 안의 모든 개념은 일시적이고 시험적이며, 고정된 개념도 없고 심지어 학습과 무관하게 외부적으로 정해진 단어도 없다 (언어에서처럼). 그리고 다른 한편으로는 모든 경험적 발견에는 개념적인 면이 있으며, 경험적인 것의 영향을 받지 않는 어떤 분리된 개념적 세계도 없다 (그 반대도 마찬가지). 이로써 학습은 인식론(유럽적인 것)에 반대하지만, 그것은 또한 실용주의(미국적인 것)도 아닌데, 왜냐하면 그것은 어떤 최종 목표도 없기 때문이며 (그리고 확실히 공리주의적이지 않으며), 그것은 경험으로 돌아가는 것이 아니다, 즉 그것은 경험적인 것에서 시작해서 개념적인 것을 도구로 사용해 경험적인 것으로 돌아가는 것이 아니라, 이 순환을 계속해서 반복하며, 따라서 같은 정도로 개념적인 것에서 시작해서 경험적인 것을 사용해 개념적인 것으로 돌아간다고 말할 수 있으며, 탈무드 학습에서처럼. 그리고 두 영역 사이에서 양방향으로 개념적 이동을 반복적으로 할 때, 그것의 속도는 점점 증가하고 자동화되어 결국에는 즉각적이 되며, 즉 실제적이 되고, 그것 자체의 일부가 되어 말할 필요가 없는 것이 된다 (즉, 배운 것이지, 언어적인 것이 아니며, 비트겐슈타인이 학습을 말할 필요가 없고 자명해지는 것으로 정의하는 것이 얼마나 우스운가). 이로써 그것은 두 영역 사이의 이분법적 차이를 없애고, 둘 다를 포함하는 둘의 실현과 같은 새로운 영역을 만들며, 둘은 단지 그것의 부분적인 순간일 뿐이며, 이분법은 (예를 들어 철학의 실존적 경험의 중심에 있었던 경험적인 것과 개념적인 것 사이의) 인위적이고 죽은 것이 된다. 따라서 개념의 유연성과 피드백 순환에도 불구하고 여기에는 실용주의가 없는데, 왜냐하면 학습에서의 피드백은 어떤 최적화 목표가 아니라, 그것이 학습을 위한 것이며, 그것의 장치의 일부이기 때문이며 (많은 경우에, 모든 경우는 아니지만), 그것이 그것의 진정하고 최종적인 목표로서 그것을 따라 도출되는 것이 아니다. 학습에는 공리주의적 목표가 없으며, 그것은 내적 관심에서 나오며, 그것은 단지 끝에 있는 것을 향해 가는 것이 아니라 시작에 있는 것에서도 나오며, 따라서 그것은 시스템 안에 있으며, 물론 시스템이 세상을 다루지만. 그것은 시스템과 세상의 상호작용이 아니며, 물론 그런 것이 있지만, 시스템 내부의 상호작용이며, 그것과 자신과의 상호작용이다. 실제로 그것은 시스템을 그것의 도구로 보는 선택이며 - 그것의 학습을 존중하고, 그것을 (부당하게, 예를 들어 푸코에서처럼) 그것의 내적 세계를 무효화하고 그것을 외부의 부산물로 만드는 외부적 관점으로 축소하지 않는 것이다. 학습은 외부와의 접촉이 있지만, 그것은 인식론이나 실용주의, 또는 내부와 외부 사이의 막인 언어처럼 외부를 통해 정의되지 않는다. 학습은 어떤 외부 원칙에도 종속되지 않으며, 정확히 진화가 단지 세상에만 종속되지 않는 것처럼 (사람들이 생각하는 것처럼) 그것은 또한 그것 자체의 발명 능력과, 변화하고, 더 복잡해지고, 시도하는 그것 자체의 본성에도 종속된다 - 그렇지 않다면 우리는 항상성 상태의 박테리아로 남아있었을 것이다. 포도나무와 무화과나무 아래의 아메바. 하지만 다른 원칙(예를 들어 경험적인 것)에 종속되지 않고 그로부터 도출되지 않는 것, 즉 이차적이 아닌 중심적 개념이 되는 것(다른 원칙이 그로부터 도출되는)과, 다른 원칙을 부정하거나 그것의 존재 가능성을 부정하는 것 사이에는 큰 차이가 있으며, 여기서 우리는 철학의 폭력적인(그래서 이후에는 항상 정통적인) 전통에 도달한다. 칸트는 범주와 인식 외부의 세상과의 모든 접촉 가능성을 부정할 필요가 없었다 - 그가 개념적으로 집중해야 할 주요한 것이며 흥미로운 장소라고 말하고, 나머지는 이 차원의 파생물이라고 말하는 것으로 충분했다. 비트겐슈타인은 언어 외부의 모든 가능성을 부정할 필요가 없었으며 (그리고 심지어 그의 첫 번째 책에서 그것을 침묵시키려 하지도 않았어야 했다), 언어가 흥미로운 차원이며 세계관의 중심이라고 말하는 것으로 충분했다. 이 급진적인(그리고 본질적으로 반박된) 요소는 철학적 전통에서 그들의 아버지들과 자신을 구별하고 날카로운 구분과 칼을 통해 남성적이고 대담하다고 느끼려는 필요에서 나왔다: 불가능하다, 접근할 수 없다, 나만이. 학습적 도구가 없을 때, 당신은 세상의 일부를 잘라내는 존재론적 도구를 사용한다. 하지만 학습에서는, 당신이 학습이 시스템 안에 있어야 한다고 말할 때 시스템으로의 입구와 출구를 부정할 필요가 없으며, 외부 자체를 부정할 필요도 없다. 이것은 거의 규범적인 진술이며, 단지 서술적인 것만이 아니다 (또 다른 서양의 이분법을 학습이 위반한다). 당신은 단순히 이것이 흥미로운 차원이며, 집중해야 할 곳이라고 말하는 것이지, 다른 차원들의 존재나 그들과의 연결을 부정하지 않는다. 당신은 이것이 본질적으로 선택이라는 것을 인식한다. 철학적 선택. 비트겐슈타인은 틀리지 않았다, 그는 단지 학습에 비해 지루할 뿐인데, 왜냐하면 언어는 그것에 비해 지루하기 때문이다. 그는 학습에 반대하는 것처럼 언어 외부의 다른 모든 차원에 반대하는 급진적인 요소에서만 틀렸으며, 따라서 그의 해악이 있다 (선전, 커뮤니케이션, 그리고 우리 시대에는: 페이스북). 따라서 여기에는 시스템 외부에 아무것도 없다는 다소 우스꽝스러운 주장이 없으며, 오히려 학습의 본질 자체에 대한 통찰이 있다: 시스템 외부에는 학습이 없다. 학습은 시스템 안에 있다. 이것은 경험주의가 없다는 것이 아니라, 그것이 열등한 차원이며, 덜 흥미롭고, 학습으로부터 도출된다는 것이다. 경험적인 것은 출발점도 아니고 종착점도 아닌데, 왜냐하면 출발점과 종착점이 없기 때문이며, 그것은 제한적이고 제한하는 아이디어이며, 대신에 학습 시스템이 있는데, 이것은 넓은 아이디어이며, 본질적으로 넓은데, 왜냐하면 그것은 내부를 가지고 있기 때문이다. 학습은 세계이며, 따라서 외부 세계는 덜 중요한데, 정확히 탈무드를 공부하는 사람이 이 세상을 고려하지 않는 것처럼, 비록 모든 탈무드가 이 세상을 다루고 있음에도 불구하고. 학습 시스템이 외부에 접근할 수 없다는 것이 아니라, 그러한 모든 접근이 학습에 의해 중재되며, 따라서 외부에 대한 직접적인 접근의 문제는 학습의 맥락에서 단순히 정의되지 않고 묻지 않으며, 결코 부정되지 않는다 (왜냐하면 학습은 단지 맥락일 뿐이기 때문에). 범주들 뒤에서 외부 세계로부터 자신을 방어하는 칸트적 시스템과는 달리, 그리고 그것은 그것에게 닫혀있는 외부 세계를 향해 돌아서서 그것을 뚫지 못하는데, 학습 시스템은 내부를 향한다. 인간이나 문화는 실제로 외부로부터 배우지만, 학습은 내부적이며, 그들 자신의 도구로, 그리고 유전체는 실제로 환경으로부터 배우지만, 학습은 그 안에 있으며, 그것의 유전자 외부에서는 의미가 없다, 즉 그것은 유전자를 통하지 않고는 환경을 파악할 수 없으며, 단지 그것을 배울 수만 있다. 유전자는 인식 범주가 아니라 학습 도구이다. 그들은 또한 세상에 대해 말하는 언어도 아니며, 학습 메커니즘이다. 이 두 가지 우스꽝스러운 방식으로 그들을 볼 수 있었지만, 그것들은 문제의 깊이를 파악하지 못했을 것이다 - 그것은 학습이다. 따라서 이러한 사상가들에 대한 주장은 그들이 그들의 선배들에 대해 했던 주장들과는 다르다. 그들은 틀리지 않았다 - 그들은 가난했다. 과학 자체에서도, 그것의 모든 본질이 경험적이며 철학의 인식론적 성과의 정점인데 (영광!), 학습은 그것의 수학적 학습 세계 내-부-에서 일어나며, 실제로 그것의 본질은 학습이다 (경험적인 것도, 그것 또한 학습의 한 종류이며, 따라서 과학 시스템 내-부-에서 일어나며, 과학을 열린 시스템이나 모든 가능성에 열려있는 것으로 보려는 시도, 또는 반대로 외부 독단에 종속된 것으로 보려는 시도는 그것의 붕괴를 가져온다). 과학에서 진정으로 흥미로운 것은 무엇이며, 그것의 진정한 힘은 무엇인가? 경험성이 아니다 (이것은 예를 들어 관찰로부터의 그림, 또는 정치, 또는 비즈니스, 또는 그냥 공중을 응시하는 것과 공통된 것이다), 그것의 특별한 학습 시스템이며, 이것은 오컴의 면도날과 통계적 학습과 같은 아이디어들, 긴 교육 전통들, 그리고 출판과 인용 시스템과 같은 구조들 위에 세워져 있다 (모두 학습 도구들이다). 과학자들은 단순히 그들이 구식 철학적 패러다임에 속해 있기 때문에 경험성을 과시하기를 좋아하지만, 실제로는 h-index를 추구한다, 즉 시스템을 추구한다.



철학을 그것의 초기부터 괴롭혀온 개념적인 것과 경험적인 것 사이의 모든 구분은 학습적 관점에서 매우 인위적으로 보인다. 실제로, 그것은 철학을 수천 년의 존재 동안 학습으로부터 멀어지게 했으며, 그것을 그것의 눈에서 숨겼는데, 비록 학습이 경험적인 것과 개념적인 것 사이에서 실제로 일어나는 것(그리고 항상 일어났던 것!)임에도 불구하고, 하지만 그들 사이의 이분법적 구분 자체가 연결을 숨겼다 - 장벽의 요새화를 통해 (예를 들어: 동굴의 비유, 이것을 모든 초보 철학 학생들에게 가르쳐서, 그들의 머릿속에 극복할 수 없는 이분법을 만든다: 인식론적 이분법). 그리고 만약 우리가 경험주의 대 실용주의의 문제로 돌아간다면, 우리는 여기에 단지 문화적인 문제가 있음을 발견할 것이다. 고전적인 유럽 철학적 문화, 모방과 시각의 문화, 따라서 철학의 초월적 패러다임으로서의 인식론의 문화는 경험적인 것에서 시작하는 것이다 (그리고 아마도 나중에 개념적인 것으로 끝날 수 있다) - 가장 극단적인 합리주의와 이상주의조차도 경험적인 것에 대해 자신을 정의했다. 그리고 미국 문화는 항상 실용적인 경험에서 끝나며, 따라서 그것은 손과 행동과 물질주의의 문화이며, 따라서 그것은 종종 이데올로기적이다 (왜냐하면 그것은 개념적인 것에서 시작할 수 있지만, 그것으로 끝날 수는 없기 때문이다. 이데올로기는 항상 무언가를 위한 도구일 뿐이며, 그 자체로는 아니며, 그것이 출발점이라 하더라도 - 왜냐하면 심지어 출발점도 종착점의 관점에서만 판단되기 때문이다). 러시아 문화는 두 접근법의 극단적인 지점이며, 여기서 그들은 그들의 극단적인 면에서 만나며, 따라서 그것의 실용주의의 부재와 러시아인들이 원칙과 심지어 변덕과 변덕으로부터 무거운 대가를 지불할 수 있는 능력, 그리고 현실보다 원칙을 선호하는 것. 그리고 유대인의 학습 문화는 두 접근법 사이에 있는데, 그것이 온건하고 그들 사이에서 타협하기 때문이 아니라 (영국처럼), 입력을 다루는 하나와 출력을 다루는 다른 하나, 두 개의 단방향 화살표로부터 그들 사이에서 일어나는 것에 집중하기 때문이다. 즉: 그것은 그들 사이의 중심이 아니라, 둘 다가 단지 도구인 중심이다. 내부와 외부 사이를 중재하는 언어조차도 단지 외부 시스템이지, 내부 시스템이 아니다, 즉 그것은 그것의 외부적, 공개적, 공적, 커뮤니케이션적 측면에서 시스템을 보는 것이다. 그리고 학습은 본질적으로 사적인 문제이며, 내부가 없다면 - 학습도 없다. 간단히 말해서, 빅뱅의 문화가 있는데, 기원에 대해 강박적이며 (물론 그것은 기원이 없다), 그리고 대붕괴 또는 우주의 끝의 문화가 있는데, 목적에 대해 강박적이며 (물론 그것은 목적이 없다), 그리고 학습은 우주 자체이다 - 중간에 일어나는 모든 것, 내부에서. 물리 법칙들조차도 우주의 외부 껍질이며, 물리학에서 흥미로운 것은 그것들을 내부에서 발견하는 것, 우주 내부에서 우주를 이해하려는 추구이다. 게임의 규칙이 흥미로운 것이 아니라 - 게임의 규칙을 배우는 것, 그리고 게임하는 것을 배우는 것이 흥미롭다. 그리고 이것이 우리가 게임하는 것을 좋아하는 이유이며, 우리가 규칙을 좋아해서가 아니고, 규칙에 가치가 있어서가 아니다. 임의적인 규칙의 가치는 우리가 그것들을 배우는 것에서 나오며, 여기에 아름다움이 있다 - 탈무드에서도, 수학에서도. 수학 자체가 아름다운가? 이것은 의미 없는 질문인데, 왜냐하면 우리는 학습을 통하지 않고는 수학 자체에 접근할 수 없기 때문이다. 하지만 수학을 배우는 것은 확실히 아름답다. 우주는 우리가 그것을 내부에서 보기 때문에만 희귀한 아름다움을 가지고 있지만, 외부에서 보는 물리학은 아마도 그저 지루한 임의의 과정이거나, 코드 줄이거나, 어떤 요리일 것이며, 거기에는 특정한 양의 파프리카를 넣어야만 한다. 그리고 오늘날의 물리 법칙들에서 무엇이 부족한가? 임의성과 자연 상수에서 무엇이 우리를 방해하는가? 그것들의 고정성 자체 - 비학습적인 것. 우리의 학습은 이것을 받아들일 수 없으며, 레시피와 조율이 어디서 왔는지 묻는다 (이것은 복잡성을 가진 우주를 만들도록 설계되었으며 완전히 설명할 수 없는/합리적이지 않은 정신적인 수준의 정확도에 의존한다), 즉 방향이 어디서 오는지, 즉 그것이 표면 아래에서 식별하는 숨겨진 학습이 어디서 오는지. 어떤 과정이 방정식들을 흥미로운 해결 영역으로 데려가야 하는가, 예를 들어 어떤 이상한 끌개나, 모든 규모에서 프랙탈이 복잡한 곳. 아마도 모든 물리 방정식이 편미분 방정식이기 때문에 그것들의 본질은 높은 복잡성을 가진 혼돈 영역을 가지고 있다는 것이다. 이 설명은 우주 방정식 가족의 거의 모든 다른 방정식들이 그러한 영역들을 만들지 않았다면 만족스럽지 않다. 하지만 무엇이 방정식 가족을 형성하는가? 가족은 어떻게 태어났고 어떻게 발전했는가? 우리는 모든 우주 상수를 칸토르의 대각선 방법으로 인위적으로 하나의 상수로 줄일 수 있었으며, 그래서 심지어 무한한 상수들도, 그렇다면 하나의 임의적인 상수가 너무 많은가? 여기서 실제로 문제가 무엇인가? 학습 메커니즘 없이 학습이 있는 것처럼 보인다는 것, 즉 우주의 방정식들이 학습 과정에서 만들어졌지만 우리는 그러한 과정을 알지 못한다는 것이다. 우리는 생명의 복잡성과 생태계의 균형, 또는 문화의 복잡성과 그것의 균형에 대해 의문을 품지 않는데, 왜냐하면 우리는 그들의 기초에 있는 학습 메커니즘을 알기 때문이다. 자연 법칙을 배웠고 그것들에 외부적인 학습 메커니즘이 있는가? 이것은 약간 터무니없게 들린다. 이것은 마치 인간이나 문화를 만드는 방법을 배운 외부 메커니즘이 있었던 것처럼 들린다. 우리가 학습과 자연에 대해 알고 있는 모든 것으로부터 우리는 우주의 법칙을 만든 학습을 수행한 우주에 외부적이 아닌 내부적인 메커니즘을 찾아야 한다. 학습은 우주의 시작 전이 아니라 그 후에 일어났다. 이것이 우리를 진정으로 만족시킬 설명이다. 이것이 단순히 우리의 편향인가? 아니다, 왜냐하면 학습은 우주의 기본적인 부분이고, 우리는 실제로 우주의 편향이기 때문이다. 우리의 학습은 그 고대의 학습의 파생물이며, 그것이 우주 이전에 일어났든 그 과정에서 일어났든 상관없다. 우리가 우주의 시작에서 (아마도 시간의 탄생 이전에) 순간적으로 학습이 만들어졌다는 것을 발견하더라도, 그것은 훨씬 더 만족스럽다. 우주의 내용과 형태, 즉 그것의 방정식들 사이에 피드백 루프가 있을 수 있는가, 그리고 만약 그것이 너무 지루하다면 그것들이 흥미로워지도록 조정되는가? 가능하지만, 이것은 학습적 관점에서 가장 만족스럽지 않으며, 게다가 우주에는 많은 흥미롭지 않은 영역들이 있다. 우리가 진화로부터 알고 있는 것으로부터, 이것은 너무 라마르크적이다, 즉 이것은 합리적이지 않고 그들의 설계 자체가 제한하는 너무 강하고 직접적이고 큰 피드백 루프들이다 (그리고 이것은 확실히 우주 크기의 피드백 루프, 즉 거대하다). 아니다, 정말로 필요한 것은 우주의 발전을 설명할 수 있는 물리학의 다윈적 진화이며, 작은 피드백 루프를 통해서다. 단순한 것 - 복잡성을 만드는. 그리고 기본적인 것의 의미에서가 아니라, 즉 빌딩 블록으로서가 아니다, 왜냐하면 그러면 우리가 어떻게 그러한 놀라운 빌딩 블록을 만들 수 있었는지에 대한 질문이 다시 돌아오기 때문이다. 대신 학습적 의미에서: 단순하고 자연스러운 메커니즘. 따라서 방정식들을 외부 법칙으로 이해해서는 안 되며, 예를 들어 내부에서 시뮬레이션을 만드는 컴퓨터 코드로서가 아니라, 생물학의 법칙들처럼 내부에서 만들어지는 법칙들로 이해해야 한다. 물리 법칙을 발전하는 법칙들로서. 그렇지 않으면 우주는 인공적이고 자연스럽지 않게 보인다. 인공적인 것은 외부에서 배운 것이고 (인간이 컴퓨터를 만들거나 프로그래밍할 때처럼), 자연적인 것은 시스템 내부에서, 시스템 안에서 배운 것이다 (인간이 진화에서 배운 것처럼). 자연적인 물리학은 우주 안에서 배운다. 그리고 만약 우주의 뇌가 있다면, 예를 들어 자연 법칙 안의 신경망이라면, 그 뇌는 우주의 일부여야 한다. 하지만 우주적 진화가 우리에게 가장 자연스러워 보이는 해결책이다. 그리고 그것이 방정식의 놀라운 매개변수 조정에만 영향을 미치는 것이 아니라 놀라운 방정식 자체를 만든다면 우리에게 가장 자연스럽게 보일 것이다. 그것은 아마도 복잡성의 거의 수학적인 메커니즘이어야 할 것이다, 즉 수학적 진화. 그리고 수학에는 복잡성이 부족하지 않고 복잡성을 만드는 메커니즘이 부족하지 않으며, 단순한 방식으로 만들어지는 어떤 깊은 내재된 지능이 부족하지 않다. 그리고 아마도 우리가 모든 것의 방정식에 도달한 후에, 물리적이 아닌 수학적인 또 다른 과학적 단계가 있을 것이며, 이 방정식들을 어떤 원초적인 수학적 법칙들로부터 도출하는 것, 즉 자연 법칙을 만드는 더 단순한 수학적 메커니즘을 찾는 것이다. 아마도 우주가 왜 수학적이고 왜 수학이 존재하며 이 현상이 무엇인지에 대한 이해가 마치 배운 것처럼 보이는 물리 법칙들의 문제의 기초에 있는 것일 수 있다 - 이것들은 두 개의 별개의 수수께끼가 아니다. 모든 것의 이론 뒤에는 - 아무것도 없는 것의 이론이 숨어 있어야 한다. 따라서 물리적인 시작점과 빅뱅이 우리를 만족시키는 것이 아니라, 학습적 시작점에서 나오는 학습적 빅뱅이며, 거기서 모든 것이 배워지고, 모든 것이 내부적이며, 아무것도 외부로부터 오지 않는다.



필요한 것은 양자의 불확실성처럼 시공간에서 우주 법칙의 가변성이다. 유연한 자연 법칙들 (시간에 따라 조금씩 변하고 공간에서 조금씩 다르거나, 또는 다른 좌표에서), 거기에는 병렬적이고 경쟁하는 가능성들이 있다. 하지만 이것으로는 충분하지 않다, 왜냐하면 인류원리가 아닌 그것들을 평가하는 메커니즘이 필요하기 때문이다. 우리는 우리가 우주에서 독특한 현상이며, 평범한 행성들에는 복잡한 생명이 없다는 것을 알고 있기 때문에, 우리는 우리가 특별하다는 것을 알고 있지만, 우리는 상수들이 아슬아슬하게 맞춰진 것에 의존하는 것이 아니라 개연성 있는 사건들의 개연성 없는 조합에 의존하며, 게다가 우리는 우리의 우주가 전형적이고 아마도 유일하다고 가정해야 한다. 우주의 존재 자체가 인공적이지 않은가? 그렇다, 그것은 인공적이다 - 그리고 우리는 우주의 수학성 자체에서 상위 지능이 있다는 것을 이해한다 - 하지만 그것은 이런 방식으로 인공적이지 않다. 여기에는 숨겨진 지능이 있다. 우주의 법칙들은 명백하게 인공적이지 않고 천재적이다, 즉 자연스럽게 보이는 방식으로 인공적이며, 아마도 우주의 일부인 사람에게는 자연스럽게 보여야만 할 것이다, 하지만 특정한 방식으로 자연스럽게 보이며, 이는 이론 물리학자들이 오히려 인식하고 의존하는 우주의 신비로운 본질이다. 오히려 역사상의 이전 우주론적 그림들에서 우주는 더 인공적으로 보였고, 덜 천재적이었으며, 즉 더 이해하기 쉬웠다. 하지만 그러한 구조의 존재 자체는 분명히 천재적인 디자인을 증명하는 것이며, 수학적 수준에서, 즉 아름다운 디자인이다. 그리고 이것은 법칙들을 이해하기가 매우 어렵다는 사실만으로도, 그것들이 천재적이며, 수많은 천재들의 공동 노력을 필요로 한다는 것을 보여준다, 수학자들과 물리학자들 모두 (수학자들도 결국 우리 우주의 물리학을 연구하고 있다, 왜냐하면 물리학은 수학적이고, 수학 자체가 물리적인지 누가 알겠는가). 따라서 우주의 본질은 인류원리를 반박하며, 우리는 자연 법칙들 자체와 자연에서 일어나는 일 사이에 어떤 이상한 상호작용이 존재한다고 가정해야 한다, 이는 자연 법칙에서 세계로 향하는 일방향적인 것이 아니라 세계가 자연 법칙에 영향을 미친다. 세계의 거대한 크기야말로, 우주의 가장 놀라운 특성 중 하나인데, 이는 아마도 법칙들의 많은 약간 다른 가능성들이 필요하다는 것을 보여준다 (우리는 아마도 플랑크 크기 아래의 차이를 발견할 수 없을 수도 있다), 물리 법칙들의 어떤 활발한 인구가 있고 하나의 법칙이 아니라는 것을 의미한다, 즉 우리의 우주는 일종의 (아마도 이 단계에서는 자신과 매우 비슷할 것이다, 최적화를 거친 후에, 하지만 법칙들의 돌연변이의 작은 변동이 있는) 종이다. 하지만 이 모든 것은 우리가 학습에서 알고 있듯이 어떤 평가 메커니즘이 없다면 전혀 도움이 되지 않는다. 그리고 우리의 존재 자체는 (인류원리) 매우 약한 평가 메커니즘이며, 0 또는 1의, 최종 결과에서만 존재하고 도중의 학습을 돕지 않는다. 우리가 학습에 대해 알고 있는 모든 것에서 - 그것은 그렇게 작동하지 않는다. 왜냐하면 만약 그렇다면 그것은 NP이기 때문이다, 즉 브루트-포스로 학습하는 우주, 모든 가능성을 시도하는 것으로, 즉 문법만 있는 언어적 우주이다. 만약 흥미롭고 복잡하며 압축할 수 없는 정보가 만들어지지 않았다면 (블랙홀?) - 그리고 흥미로운 게임이 만들어지지 않았다면 - 게임의 규칙이 달라지는 어떤 신비로운 메커니즘이 있는가? 이것도 학습적으로 타당해 보이지 않으며, 타당해 보이는 것은 게임의 규칙 - 자연 법칙 - 이 단순히 다른 종류의 법칙이라는 것이다, 정확히 게놈의 법칙들처럼 (이는 진화 자체의 법칙이 아니다). 즉 세계에 외부적인 법칙이 아니라, 게임과 문법의 규칙처럼 외부에서 그것을 결정하는 것이 아니라, 동물의 메커니즘을 결정하는 게놈처럼 내부적인 법칙들이다. 즉: 학습적 법칙들. 그리고 이는 오늘날의 물리학에서의 외부적 법칙성이나, 문법을 가진 언어처럼 법칙 안에서 일어나는 수학의 보편적인 논리적 관점과는 다르다. 반대로, 우리는 법칙 안에서 일어나는 세계가 아니라 세계 안에서 일어나는 법칙을 찾고 있다. 우리는 법칙 안에 있기를 원하지 않는다, 카프카적인 열망처럼, 이는 다른 시대에는 이해할 수 없지만 법칙성을 가진 세계를 해독하려는 물리학과 과학의 열망에 대한 비유로 읽힐 수 있었을 것이다. 부조리한 상황은 언어적 상황이다, 거기서 당신은 규칙을 이해하지 못하는 게임에서 살고 있고, 그것들은 외부에서 강요된다. 당신은 문법 규칙을 이해하지 못하는 언어로 말하거나, 목적과 규칙을 모르는 게임을 하고 있다 - 하지만 여전히 플레이되고 있다, 당신이 안에 있기 때문에. 이것이 정확히 NP의 문제이다 - 내부에서 어떻게 해결해야 할지 진정으로 이해할 수 없는 외부 법칙 (그리고 심지어 - 완전히 카프카적으로 - 당신이 외부 법칙을 문자 그대로 이해하더라도. 상대성 이론의 방정식을 해결하지 못하는 물리학자들처럼). 하지만 우리의 세계는 규칙을 바꿀 수 있는 꿈에서 사는 사람과 더 비슷하거나, 적어도 규칙이 바뀔 수 있는 세계와 더 비슷하며, 이해되지 않도록 하기 위해서만 규칙이 바뀌는 악몽에서 사는 사람과는 덜 비슷하다. 우리는 법칙 안에 있기를 원하지 않는다 - 시스템 안에 있기를 원하며, 그 안에 법칙 자체도 있다 (그리고 외부에서 그것을 결정하지 않고, 그것을 환원하고 모든 것을 결정하거나, 또는 반대로 내용을 비우고 아무것도 결정하지 않는다, 외부 문법적 법칙으로서, 그것은 단지 허용하고 실제로는 그 안의 선택을 무작위적이고 임의적이며 의미 없는 것으로 표시한다 - 모든 가능성이 올바르며, 규칙 외에는 게임에 의미가 없다, 이는 실제로 언어에서 문법이 작동하는 방식과 반대이며, 거기서는 문법이 정말로 의미에 책임이 없고, 그저 규율 하사관일 뿐이다). 우리는 게마라 안에 있기를 원한다 - 할라카 안에 있기를 원하지 않는다. 즉 법칙과 함께 있기를, 법칙의 일부가 되기를, 그리고 외부와 위에서 - 하늘에서 - 우리에게 부어진 법칙에 대한 책임을 지기를 원한다. 우리는 게마라의 물리학을 원하며, 하늘의 슐한 아루흐에 따라 작동하는 우주를 원하지 않는다. 우리는 진화의 종이 되고 생명계의 일부가 되기를 원하며, 프로그래밍되고 설계된 운영 체제 안의 우주적 컴퓨터 안에 존재하기를 원하지 않는다. 우리는 배우기를 원하며, 언어 안에 있기를 원하지 않는다. 우리는 법칙 앞에 서 있는 문지기를 지나가기를 원하지만, 그 안으로 들어가기 위해서가 아니라 그것과 하나가 되기 위해서다, 종에서처럼. 우리는 친밀하고 내부적인 법칙을 원한다. 카프카는 외부 법칙의 경험이다. 그것은 이해할 수 없거나 - 또는 지루하고 무미건조하며, 정확히 문법처럼. 그리고 두 경우 모두에서 그것은 임의적이다. 그리고 그것의 설명력은 적다. 만약 물리학이 정말로 설명을 추구한다면, 그리고 단지 설명을 뒤로 미루는 것이 아니라면 (왜라고 묻는 아이처럼, 그리고 나서 왜 왜라고, 그리고 왜 왜 왜라고, 등), 그것은 학습을 추구해야 한다. 오직 그것만이 설명의 진정한 설명이며, 즉 진정한 설명이다. 따라서 우리는 미래에 어떤 미래와의 상호작용에서 나오는 자연 법칙을 볼 수 있을 것이다, 어떤 학습 메커니즘, 예를 들어 불확실성을 확장하기 위해 많은 가능성이 있는 시간을 만드는 것, 또는 오캄의 면도날이 정보를 압축하려는 경향 때문에 우주의 구조에 내장되어 있다, 즉 가장 단순한 규칙들로부터 가장 복잡한 우주를 만드는 것, 또는 신만이 아신다. 아마도 우주는 초기에 빠른 최적화를 거쳤고, 그래서 인플레이션 이후에 우리는 이미 상대적으로 수렴된 자연 법칙들을 보고 있다. 끈 이론은 현재 가능성의 이론이며, 언어적 이론이다, 설령 우리가 그것을 일종의 연결망으로 보지 않더라도, 그것은 본질적으로 언어적 구조다. 진정한 기본 이론은 기본적이지 않을 것이다 - 학습적이고, 발전하는 것이 될 것이다. 아마도 방향과 의도의 이론, 화살표의 이론. 오늘날 물리학자들의 눈에 우주는 일종의 정교한 상자이지만, 이 그림을 반박하는 것은, 만약 그것이 안정적이었다면 믿을 만했을 텐데, 바로 그것의 발전과 창조다. 즉 시간이 우리에게 학습을 가리키며, 공간은 언어적 가능성과 타협했을 것이다, 왜냐하면 우리는 공간 안에 있지만 시간 안에 있지 않고 시간이 우리 안에 있기 때문이다. 시간은 우리에게 외부적인 법칙이 아니라 내부적이며, 이는 바로 그것이 하나의 차원을 가지고 있기 때문이며, 그래서 그 안에는 방향만 있고 장소는 없다. 모든 공간 차원에서 우주는 같아 보이며, 그것이 얼마나 크고 무한한지 놀랍지만, 시간 차원에서 우주는 훨씬 더 작아 보인다 (크기 순서에서, 예를 들어 플랑크 길이와 시간과 비교하면), 그리고 적어도 하나의 경계가 있으며 (그것의 시작), 이 차원에서 멀어질수록 완전히 다르게 보이며, 공간 차원에서 멀어질 때처럼 "같아 보이지" 않으며, 따라서 정말로 다른 종류의 차원이 관련되어 있다. 학습적 차원. 설령 우리가 시간이 기본적인 현상이 아니라는 것을 발견하더라도, 그것을 만드는 그 아래의 어떤 학습적 현상이 있을 것이며, 아마도 우리는 학습이 시간보다 더 기본적이며 그것을 구성한다는 것을 발견할 것이다. 우리에게 가장 학습적으로 보일 것은 두 개의 법칙 체계가 있다면이다: 하나는 매우 기본적인 법칙들을 만들며, 진화의 법칙들 자체처럼, 그 안에 학습 메커니즘을 포함하고 있고, 다른 하나는 시스템 안에 있으며 최적화를 거친 복잡한 법칙들을 만든다, 게놈의 법칙들처럼, 또는 오늘날 우주의 법칙들이 보이는 것처럼. 그리고 법칙들의 법칙을 결정하는 시스템은 원시적이어야 하며, 그것의 최적화되지 않음이 왜 우주의 큰 부분들이 학습적이지 않은지, 즉 그저 지루한지를 설명해야 한다. 왜 우주에는 항상 더 큰 복잡성을 만드는 부분이 있으며, 반복해서, 그리고 다른 부분들은 뒤쳐져 있지만, 복잡성의 잠재력은 결코 포기되지 않는지. 즉, 왜 우주가 복잡성의 피라미드로 지어져 있고 타워로 지어져 있지 않은지, 즉 각 단계에서 복잡성 부족의 기반이 다음 복잡성 단계보다 차원에서 넓은지, 마치 별들이 검은 하늘에서 홀로 있는 것처럼. 또는 화학이 우주에서 희귀하다는 것, 다른 물질이 물리학에 따라 결합되는 것에 비해. 생물학은 확실히 넓은 기반이나 표면의 복잡성 부족 위에 있는 복잡성의 첫 번째 단계가 아니라, 그 전에 그것과 같은 많은 단계들이 있었다. 그리고 이것이 우연이라고 주장하는 것은 좀 이상하다, 즉 우리가 평평한 풍경에서 어떤 극단적인 표준 편차라는 것, 무한한 사막에서 매우 높은 산의 표준 편차라는 것, 산이 매우 높을 뿐만 아니라, 마치 진공 장에서 양자 도약처럼, 그것은 또한 거대한 피라미드이며, 각 단계는 그 아래의 더 넓은 단계 위에 서 있고, 따라서 산이 자연스러워 보인다, 타워와는 달리. 각 단계가 그 위의 다음 단계가 복잡하기를 시도하는 것처럼 보이며, 그들 위에 무엇이 올지 미리 예측하기 어렵더라도. 그리고 따라서 기본적인 자연 법칙들이 점점 더 풍부해지는 것이 좋은데, 더 가난해지지 않고, 왜냐하면 그들은 가능성의 풍부함을 허용하도록 만들어졌기 때문이다. 그리고 수학에서 풍부함의 주요 원천 중 하나는 그것의 두 부분 사이의 상호작용이다: 연속적인 것과 이산적인 것 (=수학적 용어로 이산적인). 수학은 이중적인 현상이며, 정치처럼, 그리고 그 안에는 오른쪽과 왼쪽이 있으며, 그리스에서 수론과 기하학 사이의 초기 분열 이후로 매번 이름을 바꾸었다. 이후에는 산술과 미적분학, 또는 대수학과 해석학, 또는 이산적인 것과 연속적인 것과 같은 쌍들이 있었고, 물론 두 부분 사이의 연결은 깊은 것으로 여겨졌다, 즉 기적의 비밀로, 그리스인들의 피타고라스 정리와 피타고라스 삼각형에서부터, 데카르트의 해석 기하학을 거쳐, 오늘날의 현대 수학까지 (예를 들어 랑글랜즈 프로그램). 실제로, 두 부분 사이에서 발견된 모든 연결에도 불구하고, 오늘날에도 수학적 문화는 이중적이며, 인간 두뇌의 두 측면과 관련이 있다: 이산적-대수적-조합적인 측면, 이는 언어적 측면이며, 그리고 시각적 측면, 이는 위상수학, 다양체, 미분 기하학 등을 다룬다. 논리와 계산은 단순히 "극좌", 즉 극단적인 이산성과 언어성이며, 반면에 예를 들어 복소 함수는 극단적인 연속성, 즉 "극우"다. 심지어 대학교 1학년에서도 문화의 두 측면에서 시작한다: 한쪽은 선형 대수학이고 다른 쪽은 무한대수학이다. 물론 우리가 시각과 언어를 다루는 두 개의 다른 뇌 영역을 가지고 있다는 것은 우연이 아니라, 시간에서 조합을 만드는 언어의 연속적이고 문법적인 측면에서 비롯된다, 게놈에서처럼, 공간에서 조합하는 시각의 공간적 측면과 대조적으로. 즉 우리는 칸트적 환원을 두 종류의 수학에 할 수 없다, 인간 두뇌의 두 영역의 차이에서 비롯된 것으로, 오히려 이 두 영역의 존재 자체가 우주에 두 개의 본질적으로 다른 현상이 있다는 것에서 비롯된다, 즉 물리학에서, 거기에는 시간과 공간이 있다. 수학적 이중성은 그 깊이에서 물리적 이중성을 반영한다. 그리고 우리는 이것을 우주의 다른 복잡성 수준에서도 보는데, 연속적 복잡성과 이산적 복잡성 사이를 오가며, 아마도 이산적인 것과 연속적인 것 사이의 상호작용이 우주의 복잡성의 기초에 있을 수 있으며, 우리가 그것의 놀라운 깊이를 수학에서도 보는 것처럼. 만약 우주가 완전히 이산적이거나 완전히 연속적이었다면, 아마도 우리는 이 복잡성을 보지 못했을 것이며, 따라서 아마도 가장 아래 층은 처음부터 오직 이산적이지도 않고 오직 연속적이지도 않았을 것이며, 둘의 조합이었을 것이며, 우주의 본질이 정말로 이 둘 중 하나라고 할 수 없다. 그리고 더 이산적인 층과 그 아래의 더 연속적인 층 사이의 상호작용에서, 또는 그 반대로, 필연적으로 복잡성이 생긴다. 실제로, 이 이중성은 가장 기본적인 수학적 현상이며, 따라서 아마도 우주에 대해 깊은 무언가를 우리에게 가르쳐준다. 실제로 우리는 20세기에 인공 지능 분야에서 논리적 이산적 관점에서 더 분석적이고 연속적인 관점으로의 전환을 보았으며, 심층 학습에서처럼, 그리고 만약 우리가 뇌를 보면 아마도 뉴런의 피드백 방정식은 미분 방정식일 것이다. 하지만 결국, 우리는 뇌의 신경망에서 각 단계 후의 입력의 연속적 합산 후에 스파이크 현상에서 이산적인 것의 출현을 본다. 그리고 심층 학습에서도 우리는 미분 1에서의 도함수들 (학습 단계에서의 후방 이동, 하지만 대수적 행렬을 통해 뒤로 이동) 와 선형 대수학 1 (발사 단계에서의 전방 이동, 이는 비선형적이고 비대수적인 연속적 단계에 의해 약간 방해받는다) 사이의 조합을 본다. 즉, 심층 네트워크에서 우리는 이산적인 것과 연속적인 것 사이를 반복해서 오가는 깊은 층 케이크를 본다, 거기서 연속적인 것은 평가다 (아름다움과 종 간의 끌림처럼) 그리고 이산적인 것은 앞으로 전달되는 것이다 (게놈처럼), 이는 다음 층에서 연속적 평가를 받는다. 따라서 아마도 학습은 그러한 이동들과, 그러한 층들에 뿌리를 두고 있을 것이다, 반복해서 (진화에서 세대는 학습의 층들이다). 이것이 학습의 철학의 네 번째 공리의 아이디어이며, 학습 시스템에서 남성과 여성의 존재다. 우리가 오늘날의 물리학과 가진 문제는 그것이 지적 설계를 믿는다는 것이다, 한때 그것을 신이라고 불렀든, 또는 인류원리, 또는 아인슈타인이 믿었던 것처럼의 수학 (이론 물리학 전체도 마찬가지로), 일종의 그리스적 아름다운 지적 설계로, 이는 본질적으로 피타고라스주의자들과 다르지 않으며, 수학적 신비주의에 가깝다. 하지만 학습적으로, 물리학의 법칙들은 피드백 순환에서 만들어져야 하며, 가급적이면 - 어떤 평가와의 상호작용에서, 이는 그것이 지루한 우주를 만드는 것을 막았다. 이것이 유대교적 신, 학습적이고 단계적으로 빅뱅에서 왕국까지 내려오는 신이, 세속적인 이방인들이 오히려 이해하는 것처럼의 완벽한 철학적 신과 다른 점이며, 그는 실제로 신의 정의이지 신이 아니다. 따라서 유대교적 신은 법칙들을 줄 수 있고, 더욱이 변화하는 학습적 법칙들을 줄 수 있다. 그는 내용을 가질 수 있고, 단지 형식만이 아닐 수 있다. 우리는 구체적인 내용을 가진 물리적 법칙들을 원하며, 이는 특정한 물리적 발전에서 나오며, 단지 법칙들의 형식이 아니라, 영원히, 하늘이나 우주에 앉아서, 발전하지 않는. 우리의 우주는 NP 문제들을 풀 수 있는가, 즉 기준을 받아들이고 그것에 대한 완벽한 해결책을 찾을 수 있는가? 만약 그렇다면, 아마도 그것은 모든 학습을 건너뛸 수 있다. 그것은 한 단계에서 수학적 해결책을 찾을 수 있고, 그래서 우리는 결코 그것의 학습을 추적할 수 없을 것이다. 하지만 만약 그것도 계산에 종속된다면, 그러면 우리는 우주가 현재의 해결책에 도달한 단계들을 추적할 수 있을 것이다, 즉 현재의 법칙들에. 수학 자체가 계산에 종속되어 있는가, 논리의 법칙들에서 보이는 것처럼, 아마도 연속체 가설이 논리에 굴복하지 않은 것처럼 (그리고 수학의 두 부분의 논리적(!) 분리를 확인한다) 어떤 이산적 프레임워크에도 굴복하지 않을 연속적인 부분들이 있는가? 우주의 계산 능력이 무엇이든 - 그것은 계산적 한계가 있고, 따라서 그것에는 학습이 있다. 오직 우주가 그 본질에서 완전히 비계산적이라면 - 아마도 우리는 결코 그것을 이해할 수 없을 것이다. 그것은 항상 우리에게 신적으로 보일 것이다. 우리가 최종 방정식을 발견하더라도, 그것은 항상 그대로 남을 것이다: 방정식. 모호한 법칙, 카프카적, 초월적. 그리고 수학 자체는 초월적으로 남을 것이다. 아마도 우리는 어떻게를 이해할 것이지만, 결코 왜를 이해하지 못할 것이며, 진정으로 이해하지 못할 것이다. 우리는 항상 악몽에서처럼 다른 누군가의 환상 속에 거주할 것이며, 꿈에서처럼 우리의 환상이 아닐 것이다. 하지만 학습적으로 더 논리적인 것은 복잡성에 대한 어떤 직접적인 평가도 없고, 그것의 최적화도 없지만, 그것이 진화에서처럼 다른 학습 메커니즘의 부산물이라는 것이다. 학습은 그것이 완전히 다른 기준과 맞서려고 할 때조차도 (진화 참조) 스스로 복잡성을 만든다. 따라서 우주의 복잡성은 아마도 그 자체로 어떤 반복적인 메커니즘에서 나오며, 단지 그것이 반복적이기 때문에 복잡성에 도달하며, 이것이 더 경제적인 설명이다. 복잡성은 재귀성 자체에서 생길 수 있으며, 자기 참조에서, 미분 방정식에서처럼. 돌파구는 우주가 실제로 무엇을 하려고 하는지 이해할 때 올 것이며, 모든 것에 있지만 우리에게는 그 목적이 불분명한 쇼펜하우어적 의지처럼, 그리고 이 의지를 그 자신에게 적용한 결과로서, 또는 더 정확히는 이 메커니즘이 자신을 변화시키고, 그리고 그것을 반복해서 적용함으로써, 우주 안에서 학습과 복잡성이 생긴다. 진화는 오늘날 과학에 존재하는 가장 자연스러운 설명이며, 그것은 목적을 만든다 - 생존하고 복제하는 것 - 누구도 이 목적을 정의하지 않았지만. 목적이 반드시 비자연적일 필요는 없다. 따라서 여전히 세상에는 목적이 있을 수 있다. 우리는 이 목적에 반항할 수 있으며, 우리가 자살을 통해 진화에 반항할 수 있는 것처럼, 하지만 이 목적은 우리보다 크고 우리에게 묻지 않으며, 우리가 자살할 때조차도 진화에 도움이 되는 것처럼. 그리고 우주의 큰 부분이 될 수 있었던 만큼 복잡하지 않은 것처럼 보이기 때문에, 최적화가 직접적으로 복잡성을 향하지 않고, 복잡성이 그것의 산물이라는 것이 분명하다. 우주는 무엇을 배우려고 하는가? 이것을 배우는 것 - 이것은 학습의 중심적 관심사이며, 그것이 세계 학습의 일부로서 자신을 이해하는 것에서, 즉 모든 세계를 학습 안에 있는 것으로 이해하는 것에서.



왜 높은 창의성과 폭넓은 일반 지식 사이에 관계가 있는가? 창의성이 번뜩임이 아니기 때문이다, 즉 전선의 폭을 벗어나는 전방으로의 돌파이며, 본질적으로 일회성인. 창의성은 오히려 양자역학에서처럼 모든 가능한 경로를 동시에 움직일 수 있는 폭넓은, 분기하는 사고이다. 즉 창의성은 방법론이며, 방법이지 도약이 아니며, 그것이 도약할 때도 텔레포트처럼 경로를 건너뛰는 기적의 도움이 아닌 주변을 움직일 수 있는 능력으로 그렇게 한다. 네트워크에서의 단일 움직임은 결코 창의적이지 않으며, 무작위 움직임이나 운(성공했다면)과 구별할 수 없다. 오직 본질적으로 네트워크적인 움직임, 네트워크의 모든 지점에서 동시에 여러 방향으로 나아가는 것만이 창의적이다 (그래서 우리는 종종 한 가지 트릭의 지식인을 만나며, 그는 그것으로 전체 경력을 쌓았다). 따라서 창의성은 학습으로부터의 일탈이 아니며 ("일상적인" 것), 반대로 진정한 창의성은 학습적이며, 창의적 방법론이며, 따라서 그 자체로 일상적이다. 그것은 어떤 특정한 생각의 특성이 아니라 방법론의 특성이며, 따라서 그것은 모든 방향으로 움직일 수 있는 능력의 시스템적 특성이다. 즉 그것은 가능성들을 통해 정의되며, 가능성을 증명할 수 있는 어떤 실현을 통해서가 아니다. 따라서 그것은 한계로의 열망으로만 존재하는 이상이다 - 하지만 그것에 실제로 도달하는 것은 불가능하며, 가능했다면 그것을 무효화할 것이다 (무한대와 아무리 크더라도 유한한 숫자 사이에는 본질적이고 실제로 무한한 차이가 있다 - 이것이 한계의 개념이며, 무한대로의 열망이다). 만약 우리가 무작위 시스템이었다면 - 우리의 창의성은 의미가 없었을 것이다. 오직 학습 시스템만이 창의적일 수 있다, 왜냐하면 오직 그 안에서만 모든 방향으로, 그리고 동시에 여러 방향으로 학습할 수 있는 능력이 가치가 있기 때문이다. 양자 시스템처럼 작동하는 양자 시스템은 창의적이지 않지만, 양자 시스템처럼 작동하는 학습 시스템, 예를 들어 서로를 무효화하지 않고 가능성과 그 반대를 동시에 유지할 수 있는 시스템은 창의적이다. 사람이 주사위를 던져서 창의적일 수 있는가? 아니다, 왜냐하면 그는 모든 가능한 가능성에 대해 통합하고 그것들을 상대적으로 가중치를 두어 중첩상태에서 구체적인 해결책으로 나와야 할 때만 그중에서 추첨하지 않기 때문이다. 따라서 "창의적 생각"이라는 것은 없고, "창의적 사고"만 있다. 예술 작품은 결코 창의적이지 않으며, 오직 예술가만이 그렇다. P에 제한된 수학자가 많은 방법론을 가지고 있어서 여러 방향에서 생각할 수 있다면 창의적이다. 하지만 비결정론적 튜링 머신이나 브루트-포스 계산, 모든 방향을 동등하게 동시에 향하는 것은 창의적이지 않다. 창의성의 존재는 P와 NP 사이의 격차 자체에서 나온다. 만약 (예를 들어) 양자 컴퓨터나 다른 (예를 들어 스트링 컴퓨터) 가능한 모든 방향을 생각할 수 있는 컴퓨터가 있다면, 우리의 복잡성 클래스 P에서의 학습은 우주에서 기본적이지 않으며, 우리의 창의성도 가치가 없다 (모든 예술과 문학을 포함하여, 그들의 가치는 평가 능력과 실행 능력 사이의 격차에서 나오며, 이는 닫힐 것이다). 하지만 우주의 물리적 계산의 복잡성 클래스 (아무리 높더라도)와 계층에서 그 위의 복잡성 클래스 사이에는 학습이 있으며, 거기에 창의성이 있다. 그런 상황은 우리의 지능이 정말로 그것보다 높은 지능에 비해 원칙적으로 열등하다는 것을 보여줄 것이다. 따라서 창의성은 계산적 계층 자체에서 나오며, 학습도 마찬가지이며, 그들은 우리 컴퓨터(두뇌)의 능력이 있는 복잡성 클래스에서 그 위의 클래스로 가는 관문이다. 즉 그들은 우리와 우리의 평가 능력 사이를 중재하며, 이는 항상 실행 능력보다 높다. 평가는 가능성들 사이에서 폭넓게 선택하고, 계산은 한 가능성을 선택한다. 하지만 학습은 단일 계산을 변경하고 그것에 유연성을 부여하며, 창의성은 그 자체에 넓은 가능성의 공간을 허용한다.

그리고 같은 방식으로: 일반 지식도 지식이 아니라 지식의 일반성이다 - 지식을 잊었을 때 남는 것. 폭넓은 일반 지식은 네트워크처럼, 그것이 덮는 큰 구멍들로 정의된다. 그것은 (일반적인 지식처럼) 지식의 연속적인 덩어리가 아니라 넓은 영역을 감싸는 네트워크다. 일반 지식은 그 안에 무엇이 있는지 모르더라도 그것이 네트워크화하는 영역에 어떻게 접근하는지 안다. 그것은 아무리 많고 크더라도 특정한 내용이 아니라, 많은 다양한 영역을 둘러싸는 많은 다양한 방법론에 대한 친숙함이다 (따라서 그것은 그들 사이의 연결을 본다). 일반 지식은 단순 지식에는 매우 약하지만, 교훈적인, 즉 가르치는 일화에는 강할 수 있으며, 이것이 예외적인 것들에 대한 그것의 유일한 경향이다. 일반 지식은 추측할 줄 알며, 그 본질은 현명한 추측이며, 따라서 그것은 질문에 답할 수 없을 때 특히 드러난다. 그것이 모든 것을 감싸고, 많은 영역의 좌표계를 알기 때문에, 그것은 이러한 좌표계들을 모든 특정한 문제 안으로 확장할 수 있으며, 많은 가능한 방향에서 주변에서 접근할 수 있다, 즉 창의적인 방식으로. 좌표계는 특히 공간이나 특정 영역의 모든 점을 알지 못하며, 일반적인 지식처럼, 그것은 지도에서 이미 발견한 얼룩이다. 그들의 본질은 지식 지도의 검은 구멍이나 아직 가보지 않은 영역을 매핑하고 도달할 수 있다는 것이다. 일반 지식은 여러 영역에서 어떻게 배우는지에 대한 지식이며, 따라서 그것은 객체로서의 지식이 아니라 행동 방법에 대한 지식이다. 그것은 형태이지 물질이 아니다. 따라서 가장 일반적인 지식은 철학이다. 그리고 이것이 철학의 정의다 - 가장 일반적인 지식이며, 여기서 창의성과의 연결이 나온다. 철학은 어떤 특정 영역의 지식이 아니지만 모든 영역에서 어떻게 행동하는지에 대한 지식이다. 따라서 그것은 그 시대의 지식과 그 영역들로부터 분리되지 않고, 그것들을 감싼다. 그 시대의 사고에서 - 그것은 모든 가능성들을 안다. 따라서 철학은 시대 사이에 변하는데, 지식이 변하기 때문이며, 여러 영역의 방법론을 포함한다. 시간을 초월하는 철학, 시간에 의존하지 않는 것은 없다. 그리고 그것이 맥락 의존적이기 때문이 아니라 - 그것이 맥락이기 때문이다. 그것은 주변에 있는 것이다. 그것은 모든 영역을 둘러싸는 네트워크다. 철학자는 이 네트워크를 알고 그것을 드러내고 의식으로 가져오는 사람이며 (이것이 철학에서 발견의 단계다), 그리고 마침내 그는 그것을 통제하고 그것은 그의 모든 조작에 따른다 (이것이 철학에서 데카당스의 단계다), 그리고 마침내 그것은 철학적 지식이 된다 (즉 죽는다). 우리는 과거의 모든 철학을 오직 지식으로만 알 수 있지만, 우리가 더 이상 그것들을 살지 않기 때문에, 그것들이 죽었기 때문에, 우리는 철학으로서 그것들에 접근할 수 없다, 즉 일반적인 틀로서. 그것들은 이미 특정하고 일상적인 지식이 되었고, 작동할 수 있는 기계가 되었으며, 우리를 작동시키는 것이 아니라, 우리가 아직 배우지 않은 것 - 우리가 어떻게 배우는지. 우리가 특정한 철학을 배운 순간 그것은 방법론에서 지식이 되었지만, 분야로서의 철학 자체는 이 학습 형태이며, 그것이 정의상 가장 일반적이기 때문에, 지식 영역이 발전함에 따라 계속해서 더욱 더 일반적으로 변하며, 성장하고 더 많은 차원을 얻는 형태의 한계처럼. 하지만 우리가 한계 자체로 도약하려 하고, 무한한 차원을 생각하려 하면, 우리의 사고 자체가 붕괴하고 신비적인 것에 도달할 것이다, 왜냐하면 우리는 학습 안에 있고 그것 밖으로 도약할 수 없기 때문이다. 따라서 철학적 지식은 계속 축적되지만, 이는 우리가 올바른 철학에 도달한다는 것을 의미하지 않으며, 더 넓고 포괄적인 철학에 도달한다는 것을 의미한다. 그리고 삶에서도 마찬가지로, 우리는 나이가 들면서 더 올바른 결론에 도달하는 것이 아니라, 더 포괄적인 시각에 도달한다. 그리고 여기서 노인들의 지식이 나오는데, 그것은 일반적인 지식이며, 특히 기억의 배신, 즉 지식의 배신에서.

철학에서 깊이란 무엇인가, 여우의 일반적 지식과 다른 점에서, 고슴도치는 깊기 때문에? 가능한 가장 일반적인 지식의 일반화와 포괄성. 깊이는 단지 아래에 있는 것이 아니라 - 주변에 있다. 그것은 시스템을 둘러싸고 있다, 왜냐하면 시스템의 기반은 항상 시스템 밖으로 확장되기 때문이며, 그것이 학습적이기 때문이다. 깊이는 시스템의 내부에서 그 한계로의 열망이다, 왜냐하면 학습은, 시스템의 한계에 대한 학습을 포함하여, 항상 시스템 내부에서 이루어지기 때문이다. 여기서 시스템을 내부에서 확장하는 철학적 학습의 중요성이 나온다. 그것은 더 많은 가능성을 허용하지만, 모든 것이 가능한 것은 아니다, 그렇다면 학습이 없었을 것이기 때문이다. 학습은 항상 제한되어 있으며, 따라서 항상 확장된다. 만약 그것이 제한되어 있지 않다면 확장할 수 없었을 것이다. 일반적인 학습 알고리즘이나 모든 것을 학습하는 공식은 없다 (예를 들어: 체이틴의 비계산성에서 나오는 불완전성). 따라서 학습의 기초는 항상 학습의 대상이며, 따라서 철학이 존재하며, 이는 이것을 다루는 분야다. 오늘날 너무나 많은 분야가 이미 "학습"을 이야기하고 있으며, 모든 것을 암묵적으로 또는 명시적으로 학습에 따라 정당화하고 있으며, 그것이 모든 것 밑에 있는 진정한 평가 기준으로서, 하지만 학습에 대한 인식은 아직 네타냐 밖의 철학에 도달하지 않았으며, 학습은 아직 철학이 기초로 하는 일반적인 개념이 아니며, 따라서 철학은 사적인, 학문적인 분야가 되었고, 직업이 되었으며, 모든 지식 분야처럼. 하지만 이것은 과거의 죽은 철학이다 - 미래의 것이 아니다. 그리고 이것이 거짓 예언의 의미다. 과거의 예언. 그것은 오히려 시스템의 발전을 제한하고 그것에 틀을 만들려고 하며, 따라서 중세시대의 철학처럼 석화하는 요인으로 작용한다. 따라서 철학은, 만약 그것이 문지기로 작동한다면, 반드시 학습적 요인이 아니며, 때로는 발전하고 학습하는 현실을 따라가기를 거부하며 발을 끌면서 강제로 끌려간다. 항상 그것이 선두에 서있는 것은 아니며, 따라서 그것이 대열 뒤에서 지나갈 때 - 때로는 자명한 것을 이야기한다. 학습에서, 시간은 중요하다. 그리고 오늘 중요한 것은 - 백 년 후에는 사소한 것이 될 것이다. 따라서 분야로서의 철학은 학습으로서의 철학을 배신한다. 그것은 영역을 조직 컨설팅, 기계 학습, 뉴에이지 사기꾼들에게 남겨둔다. 따라서 학습에 대해 이야기하면 오늘날에는 탄트라처럼 들린다. 모두가 이미 학습을 이야기하지만, 철학은 언어로 - 틀 안에서 이야기하기를 고집한다. 그리고 그것은 언어를 사랑하게 되었는데 바로 그것이 틀이기 때문이다. 따라서 철학은 영원하지 않으며 시간을 한 걸음 더 앞서가려는 경주다. 최종적인 철학은 없지만, 무한한 것은 철학적이지 않다. 따라서, 네타냐에 대한 작은 걸음 - 인류에 대한 큰 걸음. 그리고 반대로, 여기서 이 언어로, 이 사이트에서 계속할 이유가 없다, 세상에 도달할 때까지, 만약 도달한다면, 세상은 이미 무엇에 대해 이야기했는지 이해하지 못할 것이다. 시스템의 일부가 아닌 학습은 - 학습이 아니다. 그리고 시스템은 네타냐를 거부한다. 그리고 네타니야후에 관심을 가진다. 왜냐하면 아무도 깊이에 관심이 없고, 가장 위에 있는 것에만 관심이 있기 때문이다. 왜 사람들은 가장 관심없고 비학습적인 것들에 관심을 가지고, 가장 흥미롭고 학습적인 것들에 관심을 가지지 않는가? 이것이 학습의 관심사로서의 관심의 정의와 모순되지 않는가? 왜 아무도 철학에 관심이 없는가, 예를 들어? 오늘날 아무도 더 이상 일반 지식을 평가하지 않으며, 오히려 전문성의 증가하는 경향이 있으며, 좁은 전문가에 대한 보상, 예를 들어 특정 플랫폼의 프로그래머처럼. 포르노그래피가 철학보다 그들에게 더 흥미로운 이유는 그것이 성의 학습, 진화의 관심사이기 때문이다. 즉 사람들은 항상 낮은 수준의 학습에 갇혀 있으며, 이는 더 발전된 학습에게는 학습의 부재처럼, 일상적인 계산과 단순한 실행처럼 보인다. 그것의 메커니즘은 이미 드러났으며, 따라서 기계적으로 보이지만, 그것은 여전히 자신의 관심사에 관심을 가지며, 여전히 배운다 (진화는 우리가 탈무드를 공부함에도 불구하고 여전히 작동한다). 현재의 철학자들은 여전히 언어적 학습에 갇혀 있고, 노동자들은 여전히 자본주의적 학습에 갇혀 있으며, 문제는 원시적 학습을 제거해야 한다는 것이 아니다 (철학자들도 여성과 돈에 관심이 있다). 더 일반적이고, 더 깊은 학습은 (특히 철학적인) 반드시 시스템의 개별 요소들의 관심사가 아니라, 시스템 자체의 관심사다. 시스템 자체는 오늘날 점점 더 학습에 관심을 가지고 있으며, 비록 그것이 개별적인 요소들에게는 숨겨져 있더라도. 따라서 그것은 일반적인 학습이며, 따라서 일반 지식에 대한 것이다. 정확히 아르스가 프레하에 관심을 가질 수 있고, 여전히 진화의 학습을 진전시킬 수 있는 것처럼, 비록 그가 진화를 믿지 않더라도. 면역 시스템은 질병에 관심을 가질 수 있으며, 비록 그 안의 각 세포는 특정 미생물에만 관심이 있고, 그것의 단백질들은 - 생화학에만. 학습은 오늘날 세계의 학습적 관심사이며, 비록 세상의 누구도 현재 그것에 관심이 없더라도 (네타냐 밖에서). 그것이 자신을 자신을 통해 정의한다는 것이 의심스럽고 이상한가, 마치 우리가 역사의 어떤 특별한 순간에 있는 것처럼 (아마도 최종적이고 결정적인) 우리가 학습 자체가 학습의 관심사라는 것을 발견하는, 순환적인 방식으로? 아니다, 모든 철학에서 그랬던 것처럼, 다음 철학이 올 때도 그것은 반드시 학습을 통해서가 아니라 자신을 통해 자신을 정의할 것이다, 왜냐하면 철학은 가장 일반적인 것을 추구하며, 학습은 그것에게 제한적으로 보일 것이며, 그것의 영역들 중 하나의 특수한 경우로. 그리고 이것이 철학적 학습의 일반적인 특성이다. 가장 일반적인 것은 가장 일반적인 것을 통해 자신을 정의한다. 공간은 공간을 통해 정의된다. 그리고 주목하자, 여기서 시스템은 공간 차원이며 (따라서 우리는 폭에 대해 다뤘다), 반면 학습은 시간 차원이며, 따라서 그들의 공통 경계는 우리의 관념적 우주의 팽창이다. 그리고 철학은 그것의 암흑 에너지다.



학습은 어떻게 작동하는가? 여기에는 일반적인 방법이나 알고리즘이 없지만, 무엇을 통-해 배우는지 말할 수 있다: 지도와 평가. 통해 - 왜냐하면 학습에서는 항상 부분적이고 불완전한 메커니즘이 관련되기 때문이다. 지도는 명령이 아니다 - 그것은 방향이지 컴퓨터 명령이 아니다. 그리고 평가는 진실 판단이 아니다 - 그것은 단지 판단의 시도일 뿐이다, 예를 들어 경험칙이지 수학적 법칙이 아니다. 암공작은 수컷 공작의 유전체를 평가할 수 없다 - 단지 꼬리의 크기만. 학습에서 우리는 좋은 실천을 찾고 있지, 강제적인 법칙을 찾는 것이 아니다 - 금지하거나 명령하는 - 그리고 다른 한편으로는 단순히 기술하거나 가능하게 하는 법칙도 아니다, 언어, 문법, 논리의 가능성처럼. 우리는 논리와 추론 규칙의 적용이 아닌 고려사항들을 찾고 있다. 지도는 추진력, 힌트, 제안, 조언, 심지어 목표다 - 방향을 부분적으로 제시하는 모든 것, 즉 일부 방향의 가능성을 줄이고 다른 것들의 가능성을 높이며, 선택지들 사이에서 선별하는 데 도움을 주거나, 아예 새로운 가능성의 존재를 보여주는 것. 방법론은 지도와 평가의 체계적인 시스템이며, 따라서 많은 방법론이 있을 수 있다 - 올바른 방법론은 없다. 방법론은 단지 다른 것들보다 더 올바를 수 있을 뿐이며, 그것도 특정 학습 영역에서만 (또는 형식적으로: 특정 분포) - 공짜 점심은 없다. 지도와 평가의 차이점은 무엇인가? 지도는 어디로 어떻게 나아갈지 보여주고 시연하며, 즉 그것들은 더 명령적인 법칙과 비슷하지만 학습적인 종류이며, 그것들을 채택함으로써 학습을 구동하는 것이 된다, 즉 그것들은 가능한 명령적 법칙이다. 반면에 평가는 더 기술적이고 판단적인 법칙과 비슷하며, 우리가 어떻게 어디로 이미 나아갔는지 보여준다. 학습 과정에서 지도의 실현은 내부로부터의 법칙이고 - 평가의 실현은 외부로부터의 법칙이다. 지도는 미래를 향하고, 평가는 과거를 향한다. 지도는 안으로 들어가는 피드이고, 평가는 피드백이다. 평가는 무엇이 좋았거나 나빴는지 말하고, 지도는 무엇이 좋거나 나쁠지 말한다. 지도는 뒤에서 밀어주는 힘이자 특정 방향으로의 가속도의 시작이며, 평가는 정면에서의 정지와 방향 전환의 가능성이다 (현재 방향의 강화도, 긍정적 평가에서, 그것의 변화다). 평가가 지금까지의 학습 과정에 외부적이라는 것이 그것들을 학습 시스템에 외부적으로 만들지는 않는다 - 평가는 학습 시스템의 내부적 부분이다. 암공작들은 공작 종의 진화의 일부다. 평가에 관해 말하자면 그것들은 계층구조를 만들 수 있다, 예를 들어 학습 시스템에 평가 계층이 있고, 그 위에 더 많은 그런 계층들이 있는 경우, 예를 들어 주식회사의 조직이나, 예술적 계층구조, 또는 금융 투자에서처럼. 반면에 모든 사람이 계층구조 없이 서로를 평가할 수도 있다, 다른 연구자들을 인용하는 연구자들처럼, 또는 페이스북에서 다른 사람들과 공유하는 친구들처럼. 이러한 계층구조들은 학습 시스템의 구조에서 표현되지만, 추가적으로 학습 과정 자체에서도 계층구조가 있을 수 있으며, 이는 학습하는 시스템의 공간적 구조가 아닌 학습 과정 자체의 시간적 구조에서 비롯된다. 예를 들어 학습에서는 특정 방향으로의 진전이 있을 수 있으며, 어떤 과정에서, 앞으로 나아가는 선으로 (예를 들어 탈무드의 과정, 또는 수학적 증명 찾기, 또는 책 쓰기). 하지만 전체 시스템의 진전도 가능하며, 이는 더 점진적인 경향이 있으며, 시간이 지나면서 그 안에 시기와 층위를 만들어내며, 일종의 선이나 수평적 띠가 서로의 위에 놓이는 것처럼 (예를 들어 전체 탈무드 위의 해석 층위들, 또는 전체 수학 분야의 발전, 또는 문학적 운동). 여기서는 특정 방향으로의 비교적 고립된 진전, 전선의 돌파가 아니라, 특정 방향으로의 병렬적 진전, 넓은 전선에서의 진전이 문제다. 사람이 자신에게 새로운 것을 배울 때, 그는 결코 즉시 그것을 자신의 모든 생각에 적용하지 않고, 그 혁신이 자신의 모든 사고 영역에서 반복적으로 실행되어 내면화되고 사고의 일부가 될 때까지 과정을 거쳐야 한다 - 왜냐하면 이는 새로운 규칙이 추가된 컴퓨터가 아니라 학습자이기 때문이다 (또한, 반복되는 단어들에 주목하자: 가능하고 가능하다 - 왜냐하면 학습에는 일반적인 알고리즘이 없고, 학습의 가능성들이 있으며, 우리는 지도를 통해 그것들 중 일부를 가리키기 때문이다. 그리고 주목하자, '주목하자'라는 표현 - 이것도 정확히 지도다). 또한, 이것이 학습에서의 구축이라는 아이디어와 어떤 관련이 있는지 주목하자. 넓은 영역의 수평적 진전에서뿐만 아니라, 돌파하는 수직선의 경우에도 우리는 그것을 과거 과정들 위에 단계적으로 구축된 것으로 볼 수 있다. 구축은 학습의 진전을 설명하고 그 안에 표시를 하는 방법이며, 따라서 그것 자체가 학습 도구이며, 예를 들어 학습을 구축으로서 수행하는 방법론의 일부가 될 수 있다. 하지만 학습 시스템과 그 안에서 수행되는 학습 사이에 (따라서 시스템의 구조와 학습의 구조 사이에) 정말로 그러한 이분법적 구분이 존재하는가? 그리고 이것이 평가 (시스템의 문제로서, 학습 과정을 검토하는)와 지도 (학습 과정의 문제로서, 시스템 내에서 그것을 안내하는) 사이의 진정한 구분의 근원인가? 결국 이것은 인위적인 구분이다. 평가를 특징짓는 것은 평가자와 평가받는 자 사이를 구분하고 분리하는 시각이다. 하지만 때로는 이것이 내부적 분리이며, 학습 과정의 일부로 일어나고, 분명히 그것을 직접적으로 안내하기도 한다 (나는 내가 말하는 모든 문장, 또는 내가 쓴 것, 그리고 내 앞에 떠오르는 모든 생각을 평가하고, 그렇게 진전한다). 따라서 모든 큰 학습 시스템에서 우리는 평가자와 평가받는 자를 분리된 기능으로 만나게 되며, 때로는 원칙적으로, 부패와 학습의 파괴를 막기 위해 (만약 내 마음에 현재 생각으로부터 독립적이고 외부적인 평가 기능이 없다면 - 나는 그것을 제대로 판단할 수 없을 것이고, 자기 강화적인 헛소리를 생각하기 시작할 것이다 - 이것이 광기다). 반면에, 지도는 통합적 시각이며, 지도와 지도받는 것 사이의 연결을 보고, 지도를 야기한 것 (외부적일 수 있는)과 학습 과정 내의 변화를 연결한다. 따라서 행위자 (학습자, 예를 들어 학습 시스템)와 행위 (학습) 사이의 구분이 평가와 지도의 차이의 기초가 되는 것은 아니다. 학습은 당신이 하는 일과 분리되는 행위가 아니다, 왜냐하면 그것은 외부적 행위가 아니라 당신 자신의 행위 방식이기 때문이다. 학습은 학습 시스템의 행위 방식이며, 그것의 행위 과정과 구조를 구분할 방법이 없다, 왜냐하면 둘 다 그것의 학습 방식이기 때문이다. 이것들은 같은 것을 보는 두 가지 방식이며, 시간 (행위)이나 공간 (시스템 구조)으로 보면서 그것을 둘로 구분하고 나누려 시도한다. 하지만 순수하게 학습적 관점에서, 학습에 영향을 미치는 모든 것은 학습 도구이며, 이런 방식이나 저런 방식으로 그것을 보는 당신의 선택 자체가 학습 도구다. 당신은 학습을 구동하는 어떤 내부적, 진정한 메커니즘에 접근할 수 없다, 그렇지 않으면 그것은 알고리즘이 되었을 것이지 학습이 아니었을 것이다. 당신은 그것을 완전히 환원할 수 없고, 단지 부분적으로만 할 수 있으며, 이 부분적 환원이 바로 학습 도구다. 따라서 당신은 과정을 만드는 구조로서 또는 구조를 표현하는 과정으로서 당신의 부분적 환원을 선호할지 선택할 수 있다. 하지만 실제로, 학습 시스템으로서 당신은 둘을 구분할 방법이 전혀 없다. 예를 들어 구조가 반드시 과정보다 덜 유연하고 더 고정적인가? 반드시 그렇지는 않다. 유연한 구조나 경직된 과정도 가능할 수 있다. 학습 내에서, 시스템은 학습의 파생물이며 정확히 학습이 시스템의 파생물인 것과 같다, 왜냐하면 외부는 전혀 없기 때문이다. 학습의 관점에서 모든 것은 내부다. 학습은 시스템 안에 있지만, 시스템은 학습 안에 - 그것의 일부로 - 있다. 오직 외부에서만 시스템에 외부가 있다고 말할 수 있고, 학습은 (학습) 시스템의 내부 작용이라고 말할 수 있다. 학습은 당신이 다른 행위처럼, 예를 들어 먹는 것처럼 수행하는 무언가가 아니다. 그것은 생각보다도 더 당신에게 내재적이다, 왜냐하면 그것은 생각 아래에 있기 때문이다. 그것은 생각의 한 종류가 아니라, 생각이 학습의 한 종류다. 따라서 학습을 물질을 받아들이는 것으로 보는 관점은 그것을 음식을 먹는 것으로 보거나, 객체에 대한 행위로 보는 오류에 기반한다, 예를 들어 벽돌로 벽을 쌓는 것처럼. 하지만 이것이 비트겐슈타인 스타일의 분석처럼 단순히 잘못되고 무의미한 식별인가? 아니다, 왜냐하면 그것을 먹는 것으로 보거나, 물질을 축적하는 것으로 보거나, 건설로 보거나, 다른 어떤 비유로 보는 것은 유용한 학습 도구이며, 유용한 학습 방법론을 구성하고, 이러한 도구들 자체가 학습의 일부이기 때문이다. 그렇다면, 학습의 세 번째 공리인 지도와 네 번째 공리인 평가를 구분하는 것은 무엇인가? 이것이 단순히 선호의 문제이며, 원칙적인 구분이 아니라 유용하긴 하지만 학습 도구라고 불리는 것인가? 아니다. 왜냐하면 평가의 개념의 근원과 그것의 객관적 기초는 수학적이기 때문이다: P는 NP와 다르다, 즉 평가하는 것을 아는 것은 해결책으로 안내하는 것을 아는 것과 원칙적으로 다른 작용이다. 실제로, 평가는 쉽고 지도는 어렵다. 공작새가 되거나, 판단받거나, 비평받는 것보다 공작새를 평가하거나, 판단하거나, 비평하는 것이 쉽다. 하지만 여기서 차이는 쉽고 어려움 사이가 아니며, 심지어 효율적이냐 아니냐 사이도 아니다. 이것들은 단지 기본적인 학습적 구분의 표현일 뿐이다: 평가하는 방법을 아는 것이 가능하다. 평가는 배워서 그 학습을 완료하고 알고리즘으로 수행할 수 있는 무언가다. 그것은 수행 중에 학습을 요구하지 않는다. 반면에, 어떻게 지도할지 아는 것은 불가능하며, 따라서 지도는 항상 의심 속에 있고, 항상 어디로 진정으로 나아갈지 알 수 없다. 지도는 알고리즘을 제공하지 않고, 진전을 가능하게 할 뿐이며, 따라서 그것들은 항상 학습의 일부이지, 이미 할 줄 아는 것의 일부가 아니다. 평가자들이 수행하는 평가는, 비록 상당히 임의적일 수 있지만, 학습 과제보다 훨씬 더 단순하며, 실제로 그것은 학습 내의 비학습적인 이질적 요소다 - 알려진 것이 알려지지 않은 것을 만나고 그것을 판단하는 장소. 평가는 P에 있고, 반면 지도는 NP 문제를 해결하는 데 도움을 주려 한다. 문학 비평가가 되어 걸작을 평가하는 것이 걸작을 쓰는 것보다 훨씬 더 쉽다. 스타트업의 가치를 평가하는 것이 스타트업을 세우는 것보다 훨씬 더 쉽다. 이미 쓰여진 철학을 이해하는 것이 새로운 철학을 발명하는 것보다 훨씬 더 쉽다. 이것들은 단순히 양적인 변화가 아니다, 예를 들어 얼마나 시간이 걸리는지가 아니라, 행위의 본질에 있어서의 차이다. 학습자는 탐색 속에 있고, 많은 학습 가능성이 있으며, 모든 것이 열려있는 반면, 평가자는 닫힌 상태에 있으며, 이미 이루어진 학습과 탐색에 대해 그의 도구들을 적용한다. 질문: 철학을 읽는 사람은 배우지 않는가? 그는 그의 시스템 내에서 탐색이 이루어지는 정도로 배우며, 따라서 그는 같은 행위로부터 더 많이 또는 더 적게 배울 수 있고, 좋은 독자나 나쁜 독자가 될 수 있다. 만약 그가 앵무새처럼 읽거나, 이해하지 못한 채 암기한다면, 그의 학습은 낮고, 만약 그가 배운 것을 자신의 새로운 아이디어와 연결하거나, 텍스트에 있는 것과 다른 가능한 방향들에 대해 생각한다면, 그는 텍스트를 만든 원래의 학습에 가까워지는 수준으로 배우고 있는 것이다. 다양한 학습의 정도가 있다. 우리가 알고리즘이 아니라 학습 기계이기 때문에, P에서 텍스트에 대해 알고리즘이 수행했을 학습의 부재를 모방하는 것은 우리에게 매우 어렵다. 예를 들어 우리는 하드디스크처럼 텍스트를 우리 안에 복사하고 아무것도 배우지 않은 채 그것을 알 수 없다. 하지만 일반적으로, 평가는 평가를 위해 학습을 가져오는 평가받는 자가 되는 것보다 훨씬 더 낮은 수준의 학습을 요구하며, 그것은 학습보다는 훨씬 더 지식이다, 비록 이것들이 이상적인 유형일 뿐이라 해도, 왜냐하면 우리는 단순히 알기만 하고 배우지 않을 수 없기 때문이며, 우리가 지식 기계가 아니라 학습 기계이기 때문이다. 그리고 만약 우리가 엄밀하다면, 우리는 아무것도 알 수 없다. 인식론적 불확실성 때문이 아니라, 지식이 인간적 기능이 아니기 때문이며, 학습 시스템은 지식에 가까워질 수 있을 뿐이지만 항상 학습이 그 안에 섞여들 것이기 때문이다. 그래서 우리의 기억이 후속 학습에 매우 취약한 것이다. 왜냐하면 우리는 결코 우리의 지식을 알지 못했기 때문이다 - 우리는 단지 그것을 배웠을 뿐이다. 그렇다면, 문제는 원점으로 돌아온다. 평가와 지도 사이의 본질적인 차이는 무엇인가? 우리는 교사의 입장과 학습자의 입장 사이의 학습 내적 차이에 의존할 수밖에 없다. 교사는 평가하고, 그렇게 함으로써 그는 알며, 그의 평가로 인해 그는 학생 앞에 지식의 객체를 제시하고, 따라서 교사는 이미 알려진 것을 가르친다. 반면에 학습자는, 연구에서처럼, 알려지지 않은 것 앞에 서 있고, 따라서 그가 가진 것은 지도뿐이다. 그리고 그가 교사 앞에 서 있더라도, 교사에게 알려진 것은 그에게는 알려지지 않은 것이며, 따라서 그는 지도를 가지고 평가에 접근한다. 하지만 만약 그가 이미 무언가를 배웠다면, 그는 다른 이를 평가할 수 있다, 즉 그는 지식을 얻은 것이다. 학습 시스템 내에는 교사의 입장에 있는 요소들과 학생의 입장에 있는 요소들이 있으며, 심지어 같은 사람 안에서도, 시스템으로서, 그는 아이디어를 생각하고 나서 그것을 평가할 수 있으며, 평가와 지도 사이의 반복적인 이동은 서로 다른 복잡성의 두 세계 사이의 이동이다. 사람은 무언가를 평가하는 방법을 알 수 있고, 대개 그는 여전히 그것을 하는 방법을 모르며, 올바른 방향을 찾고 있다. 예를 들어 그는 철학적 아이디어가 언제 성공적인지 평가할 수 있지만, 여전히 성공적인 아이디어를 찾을 수 없다. 이것이 P가 NP와 다르다는 것에서 오는 투쟁이다. 따라서 건설은 탐색 단계와 평가 단계 사이의 이동에서 나오며, 우리가 무언가를 찾아서 우리의 평가를 만족시키고 옳고 좋아 보이는 순간, 우리는 그것을 건물에 벽돌로 추가하고, 이미 찾은 것 위에 세워진 다음 벽돌을 찾으려 계속 시도한다. 이렇게 우리는 학습에서 진전한다. 탐색 단계에서 우리는 지도의 도움으로 움직이는데, 우리에게는 해결책이 아니라 해결책의 방향만 있기 때문이며, 그것들을 자주 평가하다가 우리의 마음에 들 때까지 한다. 그리고 두 번째 단계에서 우리는 평가를 통과한 해결책을 놓고, 따라서 그것은 계속할 수 있는 가정이 된다. 물론 때로는 평가가 명확하지 않거나 변할 수 있어서, 우리는 이전 가정으로 돌아가서 그것들 위에 다른 것들을 지을 수 있다. 하지만 우리가 건설을 시작하는 기초는 결코 없으며, 벽은 아래로 무한하고, 우리의 탄생 이전에도 계속되며, 예를 들어 진화에서, 물리학에서, 수학에서, 그리고 우리가 상상조차 할 수 없는 매우 기본적인 가정들에서 이미 이루어진 건설에서 계속된다. 학습에는 근원이 없다. 하지만 시작점이 없다는 것이 우리가 가는 길이 없다는 것을 의미하지는 않으며, 우리가 진전할 수 없다는 것을 의미하지도 않고, 심지어 우리가 진전하기 위해 투쟁하고 길의 계속을 찾는다는 것을 의미하지도 않는다. 평가는 우리가 뒤를 돌아보고 올바르게 갔는지, 아니면 다른 방향이 더 나은지 묻는 순간이다. 그리고 지도는 우리가 앞으로 계속 나아가고 우리 시스템의 길의 계속을 찾으려 시도하는 데 도움이 되는 표시들이다. 같은 뇌가 교사와 학생의 입장을 번갈아 가며 수행할 수 있지만, 진화에서는 대개 평가자가 암컷이고 평가받는 자가 수컷이며, 실제로 이 두 입장이 두 성별을 정의하는데, 물론 이상적인 유형으로서다. 그리고 모든 학습은 그 진전 과정에서 두 성별 사이를 번갈아 간다. 예를 들어 우리는 여기서 특정한 아이디어를 제안하고, 그것을 검토하고, 반복한다. 그리고 이렇게 우리는 철학적 학습을 보여준다. 우리가 너무 많이 외부에서 자신을 검토하고, 아무도 읽지 않을 문장을 쓰는 것이 무의미하다는 것을 깨달을 때까지.



아마도 마지막 주석: 가장 덜 이해되는 학습 메커니즘은, 심지어 뇌보다도 덜, 수학이다. 그리고 이에 대해 거의 수학적 증명이 있는데, 우주의 법칙들을 발견하는 것은, 생물학적 법칙들과 같은 우리에게 더 가까운 법칙들은 말할 것도 없고, 결국 P에 있는 문제이며, 아마도 심지어 유한한 문제일 것이다. 그리고 무한한 문제일 수 있다 하더라도, 그것의 유한한 부분만이 우리에게 접근 가능하며, 비록 가능한 모든 우주에서 규칙성을 찾는 것이 어려운 문제이고 NP에 있다 하더라도, 물리학은 우리 우주에서 그것이 실제로 더 쉽다는 것을 발견했다. 우선, 법칙들이 짧다. 그리고 비록 그것들의 수학적 설명이 물리학자들이 자랑하기 좋아하는 짧은 방정식들보다 훨씬 더 길지만 (이렇게 숨겨진 문제), 여전히 수학적 설명은 그들의 관점에서 "공짜"로 오는데, 왜냐하면 수학적으로 증명된 것 이상의 추가 정보가 없기 때문이다, 즉 겉보기에 모든 정보는 물리적 방정식에 있지만, 이것은 사실이 아니다 - 그것의 배후에 있는 수학에도 정보가 있으며, 모든 수학이 제로 정보를 가진 것은 아니다, 왜냐하면 그것도 발견되어야 하며, 그것은 NP에 있고, 다른 자연법칙들과 함께라면 그것이 무엇이었을지 누가 알겠는가. 그리고 이것은 우리가 수학적 설명이 아닌 우주의 컴퓨터적 설명을 요구할 때 특히 보이는데, 즉 초기 조건으로부터 합리적으로 계산 가능한 설명 (그렇지 않으면 우리는 수학 자체도 계산하라고 요구할 것이다), 방정식 자체의 해결과는 반대로 (수학적으로 어려운). 컴퓨터적 설명에 대해, 즉 우주를 계산하는 프로그램에 대해, 방정식이 짧다 하더라도 상당한 길이가 있을 것이며, 이것이 정보에 대한 진정한 척도다 (따라서 정보는 합리적 계산에서 제한되어야 하며, 그렇지 않으면 모든 것이 오캄의 면도날의 사소한 알고리즘이 되고 이는 흥미롭지 않다). 우리 우주의 법칙들을 찾는 것이 P에 있다는 가정은 물리학이 수학보다 쉽다는 가정이며, 역사적으로 증명되었다고 할 수 있는데, 물리학은 이미 우리의 규모와 멀리 떨어진 문제들로 나아가야 하는 반면, 수학은 그리스 시대부터의 문제들에 막혀 있고 그것들을 어떻게 해결하기 시작할지조차 모른다. 물리학적 방법은, 수학적 방법처럼, 확실히 탐색을 필요로 하지만, 이것은 발견의 탐색이지 발명의 탐색이 아닌 것으로 보이며 (!), 따라서 가능성의 공간이 훨씬 더 제한되어 있고, 훨씬 덜 지수적이다. 물리학에서는 모든 가능한 우주들의 모든 물리 법칙들을 해결할 필요가 없으며, 현대 물리학에서 그러한 유용한 확장으로의 약간의 경향이 있음에도 불구하고, 그것은 수학적인 것에 가깝지 않다. 따라서 물리학에는 주류 또는 주류들이 있는 반면, 수학에는 넓게 펼쳐진 영역들의 지도가 있어서 둘러볼 수 없으며, 그것은 나라들의 지도와 같다. 수학은 공간과 같고, 반면에 물리학의 발전에서는 시간 차원이 중심적이며 (트렌드까지도), 그것에는 훨씬 더 집중된 흐름의 요소가 있거나, 개미들의 행진과 같으며, 반면에 모든 수학자는 상대적으로 매우 고립된 개미이고, 주변의 거리에 있는 몇몇 개미들과만 연결되어 있다 (물론 개미들의 밀도가 더 높은 지역들이 있지만, 그것은 물리학의 사막에서의 개미들의 행진과는 비교할 수 없다). 수학자들은 모두 중에서 가장 이상하다, 왜냐하면 그들이 가장 고립되어 있기 때문이며, NP의 공간에서, 그것은 우리가 아는 전체 우주의 수학적 공간보다 훨씬 더 크다 (우리는 어떤 주어진 역사적 순간에 그것이 그 시대의 수학의 작은 부분만을 다룬다는 것을 알고 있으며, 이는 현대에 와서 더욱 악화되었다). 현대 수학은 그것의 선배들보다 더 적게 알 뿐이며, 수학에서는 계속해서 우리가 얼마나 모르는지를 발견하는 반면, 물리학에서는 우리가 더 많이 알고 있다는 것을 발견하고, 이론을 반박할 실험들을 기다리는 것과 같이 우리가 모르는 것들을 찾는다. 수학에서는 당신이 가능한 모든 방향으로 진전할 수 있기 때문에, 진전할 수 없고 단지 확장만 할 수 있으며, 당신이 더 많이 확장할수록, 당신이 발견하지 않은 것과의 경계는 줄어들지 않고 오히려 확장된다. 물리학자들과 달리, 어떤 수학자도 수학의 최종 방정식이나 모든 것의 수학적 이론을 찾지 않는다. 그리고 확실히 짧고 명확한 무언가를 희망하지 않는다. 따라서 물리학은 가능성의 공간에서 깊이로의 탐색이며, 시간 차원이 중심적인 탐색인 반면, 수학은 넓이로의 탐색이며, 공간 차원이 중심적이다. 수학의 학습 메커니즘은 뇌의 것보다 (우리가 가장 덜 이해한다고 말하는) 훨씬 덜 이해되며, 뇌의 것이 그것보다 먼저 해독될 것이다. 우리가 수학에서 이해하는 것은 단지 설명의 메커니즘 - 논리, 즉 언어 - 뿐이지만 학습 메커니즘에 대해서는 거의 아무것도 모르며, 아마도 알 수 없을 것이다, 그것이 NP 문제이기 때문에, 그래서 심지어 그것의 존재를 부인한다 (그것의 존재에도 불구하고, 그렇지 않으면 수학은 컴퓨터적 현상과 반대되는 인간적 현상으로 가능하지 않았을 것이다). 그리고 그토록 신비로운 뇌에 대해서는 - 아마도 다음 세기에 해독될 것이며, 물리학의 해독보다도 먼저. 누가 수학의 해독을 생각이나 하는가? 그것은 마지막 과학으로 남을 것이며, 인간보다 훨씬 뒤에, 컴퓨터나 어떤 초지능도 계속해서 그 안에서 방황할 것이다. 흥미로운, 즉 학습적인 수학에 한계가 있을 수 있는가? 그리고 특정 한계 이후에는, 도달할 수 있는 한계, 수학이 흥미로운 구조가 없고 그저 무의미한가? 반대로, 진전할수록 수학은 더 어려워질 뿐만 아니라 (이는 아마도 흥미 부족의 신호일 수 있다 (어려움은 흥미롭지 않다)), 더 깊어지고, 신비롭고, 놀랍다. 물리학에서는 우주의 비밀에 접근한다는 것으로 이 효과를 정당화할 수 있었지만, 수학은 어떤 비밀에도 접근하지 않으며, 오히려 더 깊고 더 깊은 비밀들을 드러내며, 거북이들은 계속해서 아래로 내려가고, 물리학과 달리 그것의 모든 깊이에도 불구하고 유한한 깊이가 있는데, 왜냐하면 그것은 특정한 세계를 작동시키는 특정한 시스템이기 때문이며, 즉 그것의 효율적인 계산을 가능하게 하고, 계산에는 유한한 환원이 있기 때문이다. 왜냐하면 전혀 계산할 수 없는 법칙은 물리적 법칙이 아니며, 실제로 계산은 물리성의 본질에 있고, 무한한 회귀는 물리적이지 않기 때문이며, 이는 거리를 통한 작용이나, 인과성을 깨는 것이나, 우주의 최대 속도인 빛의 속도를 넘어서는 것보다 훨씬 더 그렇다 (그것의 의미는 하나다 - 우주는 지역적으로 작동하며, 그것의 규모가 우리에게 크게 보이지만 절대적으로 크고 작음은 없으며, 이것이 우주적 용어에서는 매우 느린 속도다). 결국 빛의 속도는 정보 전달의 제한일 뿐만 아니라 계산 속도의 제한이다. 그리고 우리가 우주의 계산 메커니즘을 발견하면 그것이 그것의 프로세서의 속도 제한이 아니라면 적어도 분산 계산으로서의 그것의 인터넷에 대한 제한이라는 것이 밝혀질 것이다 (이는 지역적 계산을 구성하며, 충분히 작은 규모에서는 모든 계산이 정보 전달이 된다). 그리고 아마도 우리는 우주의 최대 속도의 근원이 계산 속도의 제한이 아니라 학습 속도의 제한이라는 것을 발견할 것이다. 실제로, 상대성 이론에서 빛의 속도가 시간의 운동과 공간의 운동을 연결하고 그것들을 같은 현상으로 통합하는 것처럼, 그러한 학습 속도에 대한 제한은 시간의 학습 진전과 공간의 학습 진전을 연결하고, 그것들이 같은 현상이라고 말할 것이다 (예를 들어: 깊이로의 탐색은 항상 넓이로의 탐색을 희생하고 그 반대도 마찬가지), 그래서 속도의 개념이 기본적이고 공간이나 시간이 아닌데, 왜냐하면 학습에는 속도가 있고, 공간과 시간은 단지 가능성의 세계에 대한 그것의 두 투영일 뿐이기 때문이다.

그리고 이 모든 것의 반대로, 우리가 가장 잘 이해하는 학습 메커니즘은 진화인데, 그것이 가장 비효율적이고 거의 학습이 아닌 발전이기 때문이다. 그 이유는 그것이 다른 것들보다 덜 깊기 때문이며, 따라서 오히려 기본적인 예시로서 그것을 통해 학습의 기초와, 자연의 다른 과정들과 그것을 구별하는 것을 더 잘 이해할 수 있다 (즉: 거의 모든 것. 다른 철학들과 달리, 항상 그들이 모든 것의 기초라고 주장했던 것과 달리, 학습은 매우 특별하고 세상에서 전형적이지 않은 현상이지만, 그것이 가장 중요하기 때문에 그것에 집중해야 한다 - 그리고 이 중요성에 대한 주장 자체가 철학에서 예외적이며 그것은 존재론적 주장조차 아니라 학습적 주장, 즉 철학적으로 흥미로운 것에 대한 주장이며, 따라서 학습 이전의 철학에서는 불가능했다). 진화의 이해가능성에 관해서는, 알고리즘 자체만의 문제가 아니라 (그것을 우리는 오히려 깊이 완전히 이해하지 못한다), 화석 덕분에 다른 어떤 메커니즘보다 더 잘 기록된 실제 진화의 역사를 이해하는 것이다. 지층의 지질학은 학습에 대한 층상 구조가 얼마나 자연스러운지 보여준다. 실제로 진화의 발전은 거의 지질학적 층상성의 특성에서 나오며, 지질학적 활동이 없었다면 진화도 없었을 것이다. 생물학은 지구 시스템의 물리적 특성에서 나오며 그 위에서 진전한다. 지구의 본질은 오히려 생명에 이상적인 별이 아니라 혼돈의 경계에 있고, 항상 멸종의 경계에 있다는 것이며, 이것이 최적화의 정체에 빠진 후 진화가 반복해서 발전하고 탐색이 다시 열리게 한 것이다. 각 멸종 후에 생명이 오히려 더 높은 발전 수준으로 발전하고, 우리가 단순하게 생각했을 것처럼 뒤로 후퇴하지 않게 한 메커니즘은 DNA에 지식을 보존하는 것과, 그것이 (책과 달리) 보존하기에 상대적으로 비싸지 않다는 것, 즉 나노미터 크기라는 것이다. 정보의 디지털성이 여기서 결정적인 역할을 했으며, 따라서 진화는, 특별히 원시적이고 특별히 기본적인 학습으로서, 실제로는 언어에서 나오는 학습이거나 아마도 그것 위의 한 층(정보)에서만 나오는 학습이다. 철학적이고 개념적인 관점에서 그것은 더 발전된 학습들보다 훨씬 더 쉬운 경우이며, 따라서 그것이 메커니즘으로서 첫 번째로 발견되었다 (다윈). 하지만 오늘날에야, 그것의 나무가 우리 앞에 펼쳐지면서, 우리는 각 멸종이 오히려 생명의 우아함과 복잡성에서 얼마나 큰 도약을 가져왔는지 본다. 그리고 이 역사는 오늘날의 기후 운동을 완전히 우스꽝스럽게 만드는데, 지질학적 과거에 대한 그것의 무지 - 그리고 생태계를 평형상태가 아닌 시간 속에서 발전하는 학습 시스템으로서의 생태학에 대한 무지 - 는 당혹스럽다. 여기에는 결코 에덴동산이 없었으며, 다만 다양한 종류의 지옥 사이의 많은 폭력적인 전환이 있었다. 온실 효과는 멸종이 그것의 본성인 혼돈적 시스템으로서의 지구의 결과이지, 자연의 방식에 반하는 어떤 것의 결과가 아니다. 오히려 그것에 대한 저항이 자연의 방식에 반하는 것이며, 우리 다음의 단계를 막기 위해 환경을 정적으로 보존하려는 시도와 같다. 여기서 사자와 같이 우리 앞에서 실제로 걸어다니지 않았던, 최근에 온 동물들을 변화 없는 자연으로서 숭배하고, 멸종시켜서는 안 된다고 하는데, 오히려 덜 유연한 동물들의 멸종이 생명을 발전시키는 것이다 (그리고 여기서 불쌍한 동물들에게 위안을 주는 기독교가 진지한 컴백을 하고 있으며, 니체는 사자에 대한 그것의 연민에 대해 웃음을 굴렸을 것이다). 최상위 포식자의 생태적 지위는 항상 가장 취약하며, 따라서 그것의 폭력성은, 그것의 날들이 항상 짧고 모든 변화에 첫 번째로 영향을 받기 때문이다. 사자는 스스로 큰 사냥개를 멸종시켰는데, 그것은 분명히 그보다 덜 위엄있지 않았지만, 이제 우리는 고양이와 개 사이의 싸움에 개입하고, 누구도 너무 다치지 않도록 신경 쓴다 (우리에게 더 이상 해를 끼치지 않게 되자마자 사자의 끔찍한 잔인함을 잊었고, 이제 그는 불쌍한 삼손이다). 그렇다면, 진화는 우리에게 학습이 1차적 손상, 즉 생명 자체에 대한 손상, 즉 프로세서에 대한 손상으로부터 이익을 얻는다는 것을 가르치는데, 왜냐하면 그것이 2차적 번영, 즉 소프트웨어의 번영을 가능하게 하며, 이는 오래된 하드웨어를 희생하면서 온다. 그것은 프로세서들이 죽을 때 심각하게 손상을 입는 계산 자체와, 전체 네트워크에 치명적인 손상과 붕괴를 포함하여 (생태계의 파괴), 계산 위의 계산인 학습 사이의 차이를 강조한다. 이로써 진화는 학습이 계산이 아니며, 계산 위의 2차적 현상이라는 것을 보여준다. 예를 들어, 그것은 네트워크 현상(생태학적, 즉 프로세서들 사이의 연결 네트워크)이 아니라, 네트워크 위의 2차적 현상이다. 그것은 시스템의 일반적인 작동이 아니라, 시스템의 일반적인 작동에 대한 특별한 작동인 특별한 작동이다.



문화의 붕괴와 중심의 상실은 철학에 해롭고, 이것이 현재 시대에서 그것의 손실의 근원이며, 이 시대에는 더 이상 철학이 없기 때문에 우리는 이전 시대의 개념들과 철학, 즉 언어 속에서 살고 있다. 하지만 이것의 진정한 단점은 무엇인가? 모든 시대에서, 사람들의 사고방식은 변화하고, 철학은 그것들을 발명하지 않고 - 오히려 그것들을 정제하고, 철학으로 요약한다....우리는 이것을 파악하는 법을 배울 수 없는가? 바로 여기서 우리 표면 아래에 있는 거대한 것에 대한 암시가 나타나는데, 우리가 도달할 수 없는 것: 우리가 학습에 반대하는 무엇인가를 배울 수 없기 때문에, 아래에서 우리는 학습이다). 따라서 철학자는 수업을 요약하는 학생과 정확히 같은 자유를 가진다 - 그는 더 좋게 또는 더 나쁘게 요약할 수 있지만, 그의 시대에 대한 어떤 초월적 영향력이나, 철학을 선택할 자유가 없다 (만약 그가 부적절한 철학을 선택한다면 - 잊혀질 것이다). 기껏해야, 그는 표현을 선택할 자유가 있다 (그리고 여기서도 표현 자체가 이루어진 학습을 보여준다 - 그리고 그것의 내용만을 전달하는 것이 아니라, 그것의 방법론을). 철학자는 수업을 가르치는 교사가 아니다. 그리고 때때로 철학자에게 주어지는 이러한 지위는 누가 배웠는지에 대한 학습적 무이해에서 비롯되며, 따라서 학습이 분명히 교사로부터 이루어졌다는 인식 - 전체 시스템이 배운 것이다. 학습은 시스템 내에서 이루어졌으며, 정확히 아무도 진화의 마지막 단계(어떤 시점에서든)가 그것의 교사라고 말하지 않는 것처럼. 공룡은 공룡 시대의 교사가 아니며, 기껏해야 그것의 가장 좋은 요약이다. 철학은 사상의 화석 연속체를 남겨야 한다. 그리고 지질학적 역사에서처럼, 철학은 화석 형태로 사상을 보존하는 드물지만 미래에 필수적인 과정이며, 단순히 죽고 썩고 소화되는 대부분의 살아있는 사상들과는 대조적이다. 그리고 철학적 화석들의 연속체의 도움으로 지적 진화를 전혀 이해할 수 있으며, 미래에 대한 철학의 중요성은 바로 학습이 그것의 본성상 과거를 잊고 지우기 때문에 온다, 왜냐하면 배운 것이 그 안에서 당연한 것이 되기 때문이며, 그것의 일방향성 때문이다. 만약 당신이 이전 단계 위에 무언가를 건설한다면 - 당신 자신이 그 위에 서 있기 때문에 이전 단계에 대한 접근이 더 이상 없다. 당신은 학습에서 뒤로 돌아갈 수 없다. 당신은 역사나 당신의 삶이나 문화의 발전이나 지적 진화나 어떤 학습에서든 세계로 뒤로 돌아가서 - 여기서 우리가 실수했다, 여기서 다른 방향으로 가자고 말할 수 없다. 따라서 망칠 수는 있지만 - 고칠 수는 없고, 오직 앞으로 나아갈 뿐이라고 믿어라. 르네상스도 중세로부터의 발전이었다 (고대로부터가 아니라). 그리고 현대 철학도 중세 철학 위에 건설되었으며 고대 위에 직접 건설된 것이 아니다 (그것의 부정에도 불구하고). 중세의 실수는 그것의 실패한 철학에 있었다 (예를 들어: 충분히 독창적이지 않은!), 그리고 이것이 또한 현재 시대의 실수이기도 하며, 그것은 잊혀질 후보이다 (모든 시대처럼. 그리고 확실히 - 철학사에서). 따라서 철학은 (그리고 일반적으로, 학습은) 트리에서의 폭 우선 탐색이 아니라, 깊이 우선 탐색이며, 단지 결코 뒤로 돌아가지 않는다, 왜냐하면 트리에는 끝이 없기 때문이다 (진화도 깊이 우선 탐색이며 여기서 그것이 앞으로 나아가는 힘 - 그것이 폭 우선 탐색이었던 시기에는 어디로도 진전되지 않았다. 많은 생태적 틈새는 진전이 아니다). 철학은 학습으로부터 그것의 형태 자체를 받는다, 왜냐하면 그것은 결국 요약이며, 따라서 그것은 학습의 가장 순수한 반영이고, 따라서 과학 분야들과 달리 (우리가 그것들 모두를 생각해보자: 수학에서 생물학까지) 그것은 덜 횡적이며, 즉 분야들로 덜 분기한다 - 덜 공간적이다. 철학에는 주류가 있다, 왜냐하면 그것은 진보이고, 그것은 면보다는 선에 더 가깝기 때문이며, 실제로 모든 시대에서 그것의 모든 분야들은 그 안의 중심적 진보로부터 나온다 (한 번은 존재론에, 한 번은 종교 철학에, 그 다음에는 인식론에, 그 다음에는 언어에 - 그리고 오늘날: 학습에 귀속되었다). 도덕과 미학과 정치 이론도 그들 시대의 중심 철학에서 파생되며, 이는 그것의 요약적 성격으로부터의 철학의 본질적 특성이며, 그것의 진보와 연결되어 있다 (그렇지 않으면 무슨 연결이 있겠는가. 그리고 누군가가 각 세대의 수학이나 생물학을 요약하는가? 그들의 진보가 바로 그들의 확장과 팽창으로부터 나오지 않는가? 철학은 확장되지 않으며, 그것의 순수함에서 레이저처럼 항상 압축된 채로 남을 것이다, 왜냐하면 중심은 오직 하나뿐이기 때문이다. 노트에는 오직 하나의 마지막 페이지만 있다 - 그리고 여기서 고슴도치의 본질이 나온다, 그것이 크기 때문이 아니라 그것이 포괄적이고 요약적이기 때문이다). 우리와 같은 세대, 철학을 전혀 인정하지 않는 세대는 무엇을 잃는가, 왜냐하면 네트워크에는 중심이 없고, 따라서 네타냐에 대해 들은 사람도 그것을 메카로 만들지 않고, 단순히 관심을 갖지 않기 때문인가? 글쎄, 관심을 갖지 않는 사람은 학습을 잃는다. 이 세대는 막혀 있으며, 이것이 그것이 진보하지 않는다는 의미는 아니라, 이루어지는 모든 큰 진보가 기술적이고, 실용적이며 깊지 않게 된다는 의미이다 (그리고 여기서 그것의 기술들이 나온다). 그리고 실제로 이것의 문제는 무엇인가? 누가 철학을 필요로 하는가? 기술이 그 어느 때보다 빠르게 배우지 않는가? 정말로, 그것은 배운다. 결국, 이것이 시대의 본질이다: 배우는 것. 하지만 방법론이 원시적이고 효율적이지 않다, 왜냐하면 그것 자체에 대한 그것의 인식이 낮기 때문이며, 따라서 (그리고 바로 이 때문에!) 많은 것이 이루어지는 것처럼 보인다 - 하지만 이루어지는 많은 것이 미래에는 무수한 기술적 변형으로 인식될 것이다. 많은 것이 배워지는 것처럼 보일 때, 실제로는 깊은 것이 배워지지 않는다. 깊은 것들은 드물며, 그것들에서는 항상 적게 배워진다. 누군가가 많이 배울 때 결국 그는 내용을 배우는 것이지 - 형식을 배우는 것이 아니다. 정확히 중세적 학습처럼. 또는 현재의 학문적 수다쟁이처럼. 큰 진보가 환상인가? 그것은 아니다. 이 시대는 그 안에서 학습이 정신이 되는 것으로부터 혜택을 받는다. 그리고 바로 이 때문에 (!) 그 안에서 깊이 없이도 많은 학습의 현상이 생겨난다. 하지만 그렇다면 누가 깊이를 필요로 하는가? 반대로, 학습의 철학이 세상에서 표현에 이르렀으므로 불필요하다. 글쎄, 노트에서 요약을 위해 무엇이 필요한가? 결국 학습은 이미 수업 내내 이루어졌다. 수업의 많은 아이디어들을 하나의 중심축에 꿰어 연결하는 것이 무엇을 위한 것인가, 기억을 가능케 하고 따라서 사고를 가능케 하기 위해서? 글쎄, 더 나아가 배우기 위해서이다. 시대는 계속해서 열정적으로 배우고 또 배울 수 있지만, 만약 누군가가 학습 이후의 아이디어에 도달하기를 원한다면 - 그는 그것을 요약해야 한다. 철학의 목적은 자신을 파괴하는 것이다. 다음 아이디어를 가능케 하는 요약을 가능케 하는 것 (따라서 모든 철학자는 철학의 끝이 되려고 노력한다, 다른 모든 분야와 달리, 왜냐하면 끝이 그 자신의 끝이기 때문이다 - 철학은 지적 자살 행위이다). 요약은 다음 수업으로 넘어가고 배운 것을 교과과정에 - 그리고 수업들의 연속에 연결하는 것을 가능케 한다. 요약의 목적은 기억하는 것뿐만 아니라, 요약 없이는 사후적으로 아무것도 배우지 않았다는 것이 밝혀질 수 있기 때문이다. 따라서 요약은 학습 안에서 능동적인 부분을 가지며, 그것은 단지 그것 이후에 오는 것이 아니라, 그것 안에 있다. 그것은 이미 도달했을 때 끝나는 것이 아니라 - 그것이 그것을 끝내는 것이다. 그것은 마지막에 모든 가지들을 연결하는 나무의 중심이며, 따라서 그것 없이는 아직 나무가 없다. 요약은 학습의 일부이며, 그것 안에 있고, 그것에 외부적이지 않다. 그것은 마지막 단계이며, 즉 그것의 본질은 시간에서 나오고, 지식 공간에서 추가적인 여분의 부분이 아니다. 따라서 그것은 꼬리가 아니라 - 머리다. 여분의 찌꺼기가 아니라 - 중심이다. 그것은 그것 앞에 오는 마지막 부분만을 연결하는 것이 아니라, 모든 것을 연결한다. 왜냐하면 그것은 전체 학습의 요약이고, 학습에서 또 다른 부분이 아니며, 그것을 그런 것으로 만드는 것이다 (좋은 요약은 나쁜 수업을 취해서 그것을 학습으로 바꿀 수 있다, 나쁜 책을 위한 좋은 결말과 달리 도움이 되지 않는데, 왜냐하면 결말은 이야기의 요약이 아니라, 그것의 끝이기 때문). 실제로, 깊은 요약은 학습을 시스템으로 만들고, 그것을 포함하며, 따라서 그것 안에서 배우는 것을 가능케 한다. 깊은 요약은 분야를 만든다. 그리고 시대가 요약 능력에서 멀기 때문에 그 안에서 혼란이 지배하고, 위계의 상실과 붕괴의 현기증이 있으며, 그것은 심지어 위험하다. 그리고 어떤 경우든 그것은 그것의 학습 능력을 심각하게 손상시킨다. 칸트는 비트겐슈타인에게 견고한 중심적 개념을 가진 철학적 세계를 남겼으며, 이는 그가 실시간으로 영향을 미칠 수 있게 했다. 하지만 비트겐슈타인은 우리에게 폐허의 섬들과 무한한 언어적 수다쟁이를 남겼으며, 어떤 잡을 점도 없이. 따라서 네타냐적 철학은 현재를 향해서가 아니라, 오직 미래를 향해서만 쓰일 수 있다. 현재는 그것을 알아보지 못할 것이고, 그것에서 아무것도 얻지 못할 것이다. 하지만 그것은 미래를 가르칠 수 있을 것이다. 그리고 더 중요한 것은 - 그것이 배우는 것을 가능케 할 것이다. 요약하면, 만약 언어가 현재가 배우는 틀이라면, 학습은 미래가 배울 틀이 될 수 있다.



현대 과학은 모든 것이 구축(construction)이라는 개념에 기반한다. 여기서부터 기초(foundations)에 대한 열망이 비롯되는데, 이는 심층 학습(deep learning)의 피드포워드(feed-forward)처럼 아래에서부터 위로 모든 것이 어떻게 구축되는지 설명하기 위함이다. 이는 위에서 아래로의 피드백(feedback)이 있는 시스템적 접근 방식과는 대조적이다. 즉, 구축은 단방향이 아니라 학습적(learning-based/adaptive)이다. 학습은 양방향 구축이며, 따라서 (단순 구조물로서의) 건물이 아닌 시스템 내에서 일어난다. 역전파(backpropagation)가 있는 것이다. 구축적 과학의 문제는, 그리고 드러날 수밖에 없었던 문제는, 마침내 가장 높은 곳, 즉 우주 전체에 도달했을 때에야 비로소 드러났다. 그때 우주는 갑자기 최상층처럼 보이지 않고, 오히려 기초 자체가 매우 임의적(arbitrary)이며 우주를 창조할 수 있는 능력에 따라 결정된다는 것이 드러난다. 단순한 또 하나의 층이 아니라, 우주는 생태계(ecology), 즉 위가 아래를 결정하는 시스템이다. 만약 우리가 우주론의 법칙들을 최초의 원리(first principles)로 선택했다면, 즉 법칙들의 가장 상위 시스템적 표현에서 시작했다면, 점진적으로 아래 계층의 법칙들까지 도출하여, 시스템의 거대한 영역이 기초가 되고 그로부터 구축된 것이 작은 영역이 되는 역방향 과학을 만들 수 있었을 것이다. 그리고 아래의 작은 법칙들은 위의 큰 법칙들에서 비롯된 제약 조건들을 따를 것이다. 어차피 우리는 시스템 내 법칙들의 계층 사이에 수많은 자유도(degrees of freedom)가 있음을 발견하며, 우리가 한 일은 이러한 자유도들을 계층 간의 모든 접점에 분산시키는 대신, 예를 들어 기본적인 자연 상수들처럼 기초로 내려보낸 것뿐이다. 우주에서 계층들은 심층 학습의 계층에 상응하는 규모의 차서(orders of magnitude)이다. 과학에서 일어나는 일은 위에서 아래로 내려오는 법칙이나 피드백이 전혀 없다는 것이다. 그러면 결국 우리는 인류 원리(Anthropic Principle)처럼 특히 형편없는 전체 시스템적 피드백을 받게 된다. 이는 마치 점진적이고 학습적인 피드백 시스템 대신, 전체 시스템을 한 번에 가르치는 도파민성 신경전달물질과 같다. 따라서 이 설명은 전혀 설득력이 없는데, 학습적으로 작동하지 않기 때문이다. 여기에는 가장 높은 것과 가장 낮은 것을 시스템의 본체를 통하지 않고 꼬리를 통해, 즉 직접적으로 연결하려는 실패한 시도가 있다. 우주의 상수들이 다른 방식으로는 우주(그리고 우리)가 존재하지 않았을 것이라는 동어반복적(tautological) 방식으로 결정된다는 것이다. 이 모든 것은 시스템 내에서의 학습적 설명을 피하기 위함이다. 인류 원리는 물리학의 신(God)과 같다. 즉, 모든 것을 설명하기에 아무것도 설명하지 못하고 반증될 수 없는 개념이다. 만약 기본 입자 물리학에서 우주론까지 모든 계층을 거쳐 단일하고 명확한 추론(derivation)이 정말로 가능하다면, 우리가 기본 입자 물리학에서 시작하여 무수한 계층을 거쳐 우주론에 도달한 것과 마찬가지로, 우주론에서 시작하여 단일하고 명확한 추론을 통해 기본 입자 물리학으로 내려갈 수도 있었을 것이다. 그리고 중간에 자유도가 있다면, 왜 그것들이 모두 가장 낮은 계층에서만 결정되고 시스템 내 다른 계층들의 마찰 속에서 분산되지 않는다고 믿어야 하는가? 시스템 과학은 직접적인 피드백, 즉 상위 계층이 그 아래 계층의 법칙에 영향을 미치는 어떤 방식을 보여주려 하지 않는다. 마치 법칙들이 어딘가에 쓰여 있고 상위 계층이 그 아래 법칙들을 작성하고 평형 상태에 도달할 때까지 매개변수를 조작할 수 있는 것처럼 말이다. 오히려 시스템 과학은 법칙들이 상호작용과 상위 계층으로부터의 피드백을 통해 생성된다는 개념을 지향한다. 법칙들은 기록된 것이 아니라 생성되는 것, 즉 인쇄된 것이 아니라 패턴이기 때문이다. 마치 생태계에서 포식자와 피식자 간의 상호작용에서 패턴이 생성되는 것처럼 말이다. 그러면 우주가 시스템으로 작동한다는 사실에 놀라지 않을 것이다. 우주는 정말로 시스템이기 때문이며, 설계된 시스템이나 우연히 만들어진 시스템이 아니라, 우주는 학습하는 시스템이기 때문이다. 오늘날 물리학에서는 위가 아래에 영향을 미칠 가능성 자체가 없다. 이는 반(反)구축적이므로 반(反)과학적이기 때문이다. 그래서 물리학은 인류 원리와 같은 가설로 끌려가는데, 이는 텔레파시가 세포에 영향을 미쳐 암을 치료할 수 있다는 생각과 유사하다. 이는 뇌가 면역 체계에 영향을 미치는 생물학적 메커니즘을 설명하는 것, 즉 낮은 계층이 높은 계층을 구축하는 것뿐만 아니라 순환(circuits)을 포함하는 높은 계층과 낮은 계층 간의 상호작용을 설명하는 것과는 대조적이다. 그리고 이는 철학적 신 개념처럼 모든 것을 해결하는 하나의 거대한 순환이 아니다. 철학적 신은 오히려 빈약한데, 학습적이지 않아서 공허하기 때문이다. 이는 무수한 존재론적 등급과 계층을 가진 카발라의 신, 무수한 법적 계층을 가진 할라카(유대 율법)의 신, 또는 심리적 계층을 가진 하시디즘의 신과는 대조적이다. 유대교의 중요성은 신을 학습적으로 만드는 데 있었기 때문이다. 과학이 세상을 학습적으로 만들려고 하는 것과 정확히 같다. 단지 과학은 학습성이 시스템적이며 단지 구축적인 것만이 아니라는 것을 이해하지 못할 뿐이다. 이해가 단지 구축적인 것이 아니라 시스템적인 것과 마찬가지로 말이다. 이는 단지 계층 구조에서 높은 개념을 구축하는 기본 개념들만의 문제가 아니며, 심지어 수학조차도 논리적이 아니라 생태학적이다. 학습적 법칙은 더 낮은 법칙들로부터 구축되는 것이 아니라, 시스템 내 계층 간의 상호작용 속에서 – 즉, '마찰' 속에서 – 생성되는 것이지, 우주의 숨겨진 어떤 (십)계명 판에 새겨져 있는 것이 아니다 (자연법칙은 어디에 쓰여 있는가?). 법칙은 뉴런 계층 간의 연결과 우주의 규모의 차서 간의 연결에 존재한다. 자유 매개변수들이 있는 곳, 즉 아래로부터의 결정뿐만 아니라 위로부터의 지도를 통해서도 조정되는 곳이다. 그리고 이것 자체가 바로 신의 섭리(divine providence)이다. 신이 세부 사항에 개입하거나 세부 사항에 존재하는 것이 아니라, 신은 세부 사항과 규칙 사이의 연결에 존재한다. 우리는 아리스토텔레스를 너무 극단화했고, 플라톤적 직관, 즉 규칙 또한 세부 사항에 대해 할 말이 있으며 그 반대만이 아니라는 직관으로부터 멀어졌다. 그리고 물론 원자론적이고 요소적인 과학의 개념적 고착은 우리 시대의 개인주의적 심리적 고착과도 관련이 있으며, 이는 개인의 이름으로 문학조차 파괴한다 (문학은 시스템이기 때문이다). 우리가 보는 문화적 해체는 구축이 아래에서 위로만 생성되고 그 반대는 아니라는 관점과 관련이 있다. 그러나 생명 자체는 시스템적 현상이며, 여기서 시스템은 단지 세부 사항들의 집합 – 예를 들어 세포나 분자의 집합 – 이 아니다. 그래서 오늘날 문화는 거의 죽었고, 비평과 평가의 피드백은 거의 소멸되었다. 비평이 없어서가 아니라, 예를 들어 (문학 토론에서처럼) 계층적인 비평에 대한 비평과 같은 비평 시스템이 없기 때문이며, 따라서 학습 시스템이 없다. 피라미드의 기초는 무수한 "창조자들" 때문에 매우 넓어졌고, 따라서 그 높이는 매우 낮아졌다. 비평이 더 많은 사람들에게 분산되기 때문이다. 그리고 결국 피라미드의 부피는 거의 0에 가까워진다. 즉, 위에서 아래로의 상호작용만으로는 충분하지 않으며, 이 상호작용 자체가 계층적으로, 생태학적 순환 속에서 양방향으로 시스템적이어야 한다. 위에서 아래로의 상호작용이 빈약하면 학습도 빈약하다. 예를 들어 거대한 피드백 순환이 하나만 있다면 말이다. 시스템을 만드는 것은 학습을 구축하는 무수한 작은 상호작용들이지, 하나의 거대한 상호작용이 아니다. 과학은 단지 대안에 대한 패러다임, 또는 반증에 대한 가설이 아니라, 무수한 미시 패러다임과 하위 대안들, 그리고 무수한 미니 가설과 미니 반증들이다. 따라서 인간의 이해나 학습 또한 아이디어의 전구가 켜지거나, 동전이 떨어지거나(깨달음의 순간), 보상과 처벌을 통한 강화 학습과 같은 인지적이거나 행동주의적인 거대한 순환이 아니라, 신경망에서처럼 무수한 작은 강화와 약화이다. 머릿속에 들어오는 거대한 개념이나 "한 번으로 영원히" 배우는 처벌이 아니다. 처벌이나 개념을 통한 학습이 효과가 없는 것은 바로 이러한 학습에 대한 잘못된 거대한 그림, 즉 한 번으로 영원한 어떤 학습 순환이라는 그림 때문이다. 반대로, 지속적인 상호작용과 피드백의 꾸준한 학습만이 강의 경로를 형성하며, 일회성 홍수가 아니다. 따라서 몇 줄로 정의할 수 있는 하나의 개념을 이해하기 위해 책 전체를 읽거나, 두 문장의 설교로 요약할 수 있는 하나의 삶의 교훈을 전달하기 위해 책 전체를 읽는 것은 낭비가 아니다. 교훈을 개념적으로 파악하거나, 그것이 표현된 단어들을 이해하는 것은 그것을 배우는 것, 즉 내면화한다는 의미에서 이해하는 것과는 전혀 다른 문제이기 때문이다. 그러면 그것은 시스템 내부에 있어야 하지만, 거대한 순환은 상당 부분 외부에 있다. 따라서 페이스북의 "TL;DR"(너무 길어서 안 읽음)은 망각의 문화를 의미한다. 당신이 트위터 트윗에서 공식화하거나 읽은 것이 천재적인 아이디어라 할지라도, 그리고 그것을 읽음으로써 기술적으로 당신의 뇌에 들어갔다 할지라도, 그것을 배우기 위해서는 그것이 당신이 이미 배운 모든 것과 상호 평가를 포함한 복잡한 상호작용을 일으키고, 그로부터 새로운 패턴을 만들어야 했기 때문이다. 당신의 사고는 당신이 그냥 읽은 어떤 것으로부터 변하지 않는다 – 오직 당신이 배운 어떤 것으로부터만 변한다. 그리고 만약 당신이 읽은 어떤 것으로부터 그것이 일어난다면, 그것은 당신이 그것을 배울 때까지 그것에 대해 반복해서 생각했기 때문이며, 그래서 당신은 당신이 읽은 거의 모든 것과는 달리 그것을 기억하는 것이다. 따라서 덜 읽고 – 더 많이 배우는 것이 중요하다. 오늘날 지식인들의 문제는 그들이 많이 읽고 – 적게 배운다는 것이다. 그래서 그들은 모두에게 승리감에 차서 묻는다 – 무엇을 읽었는가, 뭐라고, 안 읽었는가? 그리고 그들의 독서에 대한 이해는 거기에 무엇이 쓰여 있는지 아는 낮은 수준이며, 그래서 그들은 읽은 것 중 그렇게 많은 것을 기억하는 데 성공한다. 배우는 사람은 매우 적게 받아들이지만, 이 수용은 돌을 침식시키는 물처럼 그를 형성한다. 그러나 물속에 무엇이 흘렀는지 묻는다면 – 강은 당신에게 대답할 수 없을 것이다. 너무 많은 물이 흘렀기 때문에, 바로 강이기 때문에 – 그는 기억하지 못한다. 길은 그 길을 걷는 사람들과 지형 사이의 오랜 상호작용이며, 여기서부터 그 최적의 지혜가 나온다. 물리학에서는 상호작용 없이도 자연법칙이기 때문에 저절로 최적인 시스템이 있다고 믿는다. 그래서 물리학자들은 기적을 믿는다. 그러니 많이 쓰였다고 화내지 마라. 그것은 당신이 많이 알기 위해서가 아니라 많이 배우기 위해서이다. 당신은 기억할 필요가 없고, 오직 배울 필요만 있다. 기억은 어떤 컴퓨터든 할 수 있지만, 배우기 위해서는 뇌가 필요하다. 따라서 종종 진정한, 학습된 지식은 공식화되지 않는다. 예를 들어 시스템의 방법론처럼 말이다. 그래서 그것을 쉽게 전달할 수 없다. 그리고 학습으로부터 많은 결과물과 예를 주는 것은 당신이 그것들을 기억하고 알기 위해서가 아니라, 그것들로부터 공식화할 수 없는 것, 즉 학습 자체가 나오기 때문이다. 그리고 만약 그것을 공식화할 수 있었다 하더라도, 그것이 또한 학습되지 않았다면, 즉 상세화되지 않았다면, 그 공식화는 아무것도 주지 않았을 것이다. 규칙은 논리적인 관점에서가 아니라 학습적인 관점에서 세부 사항을 필요로 한다. 수학조차도 공리와 추론 규칙에 만족하지 않고, 무수한 정리와 예를 필요로 하며, 바로 그것들이 공리가 공식화하지 못하는 것 – 즉, 수학에서 흥미로운 것을 – 공식화한다. 비트겐슈타인은 게임의 규칙에 고착되어 있었지만, 게임의 규칙은 흥미롭지 않다 – 그들이 흥미로운 게임을 만드는 한에서만 그렇다. 왜냐하면 게임이 흥미로운 것이고, 규칙은 덜 중요하기 때문이다 (같은 규칙으로 흥미롭지 않게 플레이하거나, 다른 규칙으로 흥미롭게 플레이할 수 있었다). 더욱이, 세상의 모든 게임의 규칙은 그 안에서 플레이된 흥미로운 게임들로부터 설계되었다 (그리고 – 그냥 플레이된 게임들이 아니라, 왜냐하면 평범한 규칙에 따른 게임은 지루할 수 있고 지루할 것으로 예상되기 때문이다). 즉, 규칙은 그 안에서 이루어진 학습의 부산물이다 (그리고 그 안에서 이루어진 사용의 부산물이 아니다. 사용이라는 용어는 역동성을 잊게 하려는 의도이며, 사용 패턴은 학습으로부터 생성되었고, 학습은 사용의 변화이기 때문이다). 따라서 규칙의 중요성은 우리가 규칙이 먼저 존재했고, 그 안에서 게임이 만들어졌다고 상상했을 때보다 덜하다. 수학자들이 공리를 상상하는 것처럼 말이다. 비록 공리가 흥미로운 수학으로부터 만들어졌다는 것이 분명하고, 우연히 이러한 공리들로부터 흥미로운 수학이 만들어졌다는 기적적인 방식으로는 아니지만 말이다 (만약 우리가 임의의 공리를 선택한다면 이것이 얼마나 어려운지 알게 될 것이다. 이것은 전혀 사실이 아니다). 오직 물리학자들만이 우연히 이러한 법칙들로부터 흥미로운 우주가 만들어졌다고 주장하는데, 법칙들이 먼저 존재했기 때문이다. 마치 사람들이 계명(미츠보트)이 관습으로부터 만들어졌다는 것을 이해하지 못하는 것과 정확히 같다 (계명이 먼저 존재했던 것이 아니라). 그리고 이것이 바로 계명의 가치의 근원이다 (라이보비츠 스타일로 선험적으로 존재했기 때문이 아니라). 계명은 관습으로부터 만들어진 율법(디님)으로부터 만들어졌으며, 실제로는 계층 간의 복잡한 상호작용 (이것이 바로 탈무드와 토라 학습이다) 속에서 만들어졌다. 세상의 모든 게임과 언어의 법칙들도 마찬가지이며, 여기서부터 언어나 게임의 아름다움의 근원이 나온다. 그들의 아름다운 사각형 틀 (그 안에서 그것들이 일어난다)에서 나오는 것이 아니라, 그 아름다움 전체가 복잡한 학습의 산물이다. 문제는 규칙에 있는 것이 아니라, 바로 여기 학습에 있다. 이 아름다움은 도대체 어디서 오는가? 적응(adaptation)에서 온다. 그리고 적응은 어디서 오는가? 학습에서 온다. 우리가 자연, 수학, 게임, 언어, 계명 등에서 발견하는 법칙들의 아름다움은 그것들의 설계와 생성 과정에서 이루어진 학습으로부터 비롯된다. 그리고 나서 물리학자들이나 언어 철학자들이 와서 규칙들의 아름다움에 너무 감탄한 나머지 규칙들을 숭배하고, 그것들이 어디서 왔는지 잊어버린다. 아름다움은 어디서 오는가? 공작이 수많은 구애, 생존, 암컷 공작의 진화하는 취향, 이 취향과 암수 공작 및 포식자의 유전적 표현 사이의 관계, 색깔과 패턴과 관련된 단백질의 혁신, 패턴 자체의 순수한 형태적 아이디어 (이것들은 그것들을 인지하는 신경학적 패턴과 관련이 있다), 부담의 진화 등 무수한 시스템적 상호작용 순환 속에서 꼬리를 디자인한 것에서 온다. 그리고 나서 누군가가 와서 공작들이 암컷 공작이 제시하는 엄격한 규칙(?)에 종속되어 있으며, 이 복잡한 규칙들이 그들의 부산물로서 아름다운 꼬리를 만들었다고 말한다. 또는 대안적으로 이러한 규칙들은 공작과 암컷 공작 사이의 형태적 언어의 문법이며, 이를 기술할 수는 있지만 설명할 수는 없다고 말한다 (설명은 학습적이기 때문이다, 그렇지 않은가?). 규칙의 계란과 닭 문제에서 동어반복적 속임수로 벗어나려는 비트겐슈타인식 기술적 규칙들은 바로 학습을 희생시키면서 규칙과 언어적 틀에 대한 강조 때문에 문제가 된다. 계란과 닭보다 앞선 것이 학습, 즉 진화인 것과 정확히 같다. 게임의 가치와 게임 규칙의 가치는 도대체 어디서 오는가, 만약 그것들이 임의적으로 또는 어떤 유행이나 오락이나 권력 투쟁이나 제도나 비트겐슈타인의 마지막 추종자들이 발명한 다른 어떤 헛소리에 의해 결정된다면 말이다. 그들은 사용 뒤에 있는 역동성을 제공할 어떤 동어반복으로 학습적 간극을 메우려는 시도 속에서 바보가 되어 갔다. 게임의 가치는 게임의 발전과 그 안에서 이루어진 학습의 양에서 비롯된다 (모든 게임이 동등한 것은 아니다. 어리석은 게임도 있고 천재적인 게임도 있다). 토라와 계명의 가치가 토라 학습에서 비롯되고, 공리의 가치가 수학의 발전에서 비롯되고, 생태계의 가치가 진화의 발전에서 비롯되는 것처럼 말이다. 문화의 가치나 다른 어떤 뇌의 성취 – 예를 들어 특정 사고방식 (철학 참조) – 도 학습으로부터 생성된다. 오직 물리학 법칙의 가치만이 우주의 발전에서 비롯되지 않는다. 그래서 그것들은 물론 발전하지도 않는다. 그리고 여기서도 그들은 설명적인 면에서는 최고이면서도 기술 뒤에 숨는다. 설명적 공백은 항상 존재하며, 현명한 비트겐슈타인이 그것을 부인한다면 – 바보 푸코가 와서 그 공백을 채울 것이다. 비트겐슈타인이 아리스토텔레스로 위장하고 게임 규칙이 게임 행동으로부터 만들어졌다고 (그리고 그 이전에 존재하지 않았다고) 주장하더라도, 실제로는 그는 게임 규칙을 게임보다 앞세운다 (그리고 변장한 플라톤주의자로 드러난다). "게임 내 행동들"이 그에게는 특정하고 변덕스러운 행동이 아니라 일반적이고 정상적인 행동, 즉 규칙에 따른 행동으로부터 형성되기 때문이다. 일회성 사용이 아니라, 다회용 도구로서의 '그' 사용에 관한 것이다. 여기서부터 게임에서 흥미로운 것은 일반적인 것과 규칙들이며, 플라톤이 돌아왔다. 반면에 학습은 게임 규칙의 변화에 관심을 갖는 것이다. 방법론은 규칙인가, 그리고 규칙의 진정한 근원은 또한 방법론이라고 불리는 규칙인가? 꼭 그렇지는 않다. 왜냐하면 방법론은 학습의 "저절로 되는 것"이며, 때로는 명시적일 수 있지만 반드시 그럴 필요는 없고, 어쨌든 고정될 필요는 없다 – 그것들은 규칙 게임의 게임 규칙이 아니다. 방법론과 규칙의 차이점은 무엇인가, 그것들은 사실 학습의 규칙인가? 규칙은 실제로 그것들과 그것들에 따라 일어나는 것 사이의 상호작용으로부터 만들어지지만, 이 상호작용은 그것들의 본질적인 부분이 아니며, 실제로는 규칙으로서의 그것들의 성격에 반한다. 반면에 방법론은 본질적으로 학습 시스템의 일부로 만들어지는 것이므로, 그것과 학습되는 것 사이의 이 상호작용이 그것의 본질이다. 즉, 그것 자체가 학습의 대상이다. 따라서 가장 높은 방법론은 결코 공식화되지 않고 오직 생성될 뿐이며, 본질적으로 이미 생성된 규칙과는 대조적이다. 시스템의 방법론은 여러 가능성이 있을 수 있는데, 시스템이 하는 학습을 미래의 학습으로 일반화하는 여러 가능성이 있기 때문이다. 반면에 규칙은 본질적으로 이미 미래의 가능성들을 포함하고 그것들을 지시한다 (우연히 아직 알려지지 않았더라도, 일단 알려지면 경계를 설정하지만, 학습에는 경계가 없고 가능성만 있다. 즉, 경계가 그것의 본질이 아니다). 방법론의 생성은 행위 이후에 오는 기술로서가 아니라, 오히려 학습의 동기로서, 즉 일종의 지도(guidance)로서이며, (규칙처럼) 지시하지는 않지만 지도한다. 방법론은 부분적인 규칙인가? 이것은 일종의 교묘한 말장난이다. 왜냐하면 규칙은 무언가를 제한할 때만 존재하고, 지도는 특정 방향으로 밀어붙일 수만 있을 뿐 다른 방향을 막지는 못하기 때문이다. 비록 실제로는 물론 특정 방향으로의 진전을 만들고 다른 방향으로는 만들지 않지만, 항상 강제가 있는 규칙과는 달리 여기에는 필연적인 것이 없다. 규칙은 시스템의 경계이고, 방법론은 그 안에 있다. 따라서 규칙은 항상 외부에서 무언가를 만들고, 방법론은 내부에서 무언가를 만든다. 예를 들어, 우리의 사고는 규칙, 즉 사고의 규칙으로부터 비롯되는가? 아니다. 왜냐하면 그러한 규칙이 존재하더라도 우리는 그것들을 파악할 수 없고, 오직 학습에서 진전할 수만 있으며, 우리가 도달하는 그러한 규칙의 파악 자체도 학습의 대상이 될 것이기 때문이다. 신경망은 학습 규칙, 예를 들어 헤브의 규칙과 같은 뉴런 활동의 생물학적 규칙이나 역전파 알고리즘에 따라 작동하는가? 그렇다. 그러나 이러한 규칙들은 우리의 뇌가 물리학 법칙에 따라 작동하지만 그것들이 우리의 방법론이 아닌 것처럼, 학습의 방법론이 아니다. 알고리즘은 프로세서나 운영 체제의 작동 규칙이 소프트웨어가 아니거나, 수학이 물리학 법칙의 법칙이 아닌 것과 정확히 마찬가지로 학습의 방법론이 아니다. 방법론은 학습에 내재적이며, 심층 학습망 자체의 관점에서 보면 역전파는 아무런 의미가 없다. 비트 연산이나 양자 역학이 의미가 없는 것처럼 말이다. 오직 그것이 내부적 관점에서 배우는 것만이 의미가 있다. 따라서 방법론은 어떤 (학습된, 특정한) 내용과 관계없이 완전히 일반적일 수 없다. 보편적인 일반 학습 알고리즘이 없는 것처럼 말이다. 그리고 만약 있다면 그것은 어떤 학습에도 의미가 없다. 이미지를 학습하는 신경망의 방법론은 항상 그것이 이미 배운 어떤 시각적인 것과 어떤 식으로든 관련이 있으며, 역전파와는 관련이 없다. 역전파는 규칙일 수는 있지만 방법론은 아니다. 따라서 방법론이 학습에 내재적이라고 말할 때, 이것은 카발라나 뉴에이지가 아니라, 여기서의 내재성은 바로 당신의 학습에 대한 외부적 인식, 예를 들어 당신을 작동시키는 규칙에 대한 접근 불가능성이다. 우리는 내부에서, 즉 우리 자신으로부터, 내성을 통해 자연법칙에 대해 알지 못하고 알 수도 없으며, 오직 외부 실험을 통해서만 알 수 있다. 비록 우리가 양자 역학이나 튜링 기계 (그리고 우리는 이 문제에 관한 한 튜링 기계이다)를 이해하더라도, 우리는 그것들을 우리의 사고를 작동시키는 것으로 파악할 수 없으며, 뇌 과학이 우리 자신에 대한 그러한 규칙들을 발견하더라도, 우리는 그것들을 인위적인 방식으로, 우리가 주목하는 어떤 것으로 파악할 수 있을 뿐, 학습적으로 파악할 수는 없을 것이다. 왜냐하면 우리는 그것들을 변경할 수 없을 것이고, 변경될 수 없는 규칙은 학습의 일부가 아니기 때문이다. 우리는 우리를 작동시키는 알고리즘이 무엇인지 알 수 있지만, 이 지식 자체는 외부로부터의 지식일 것이며, 우리 시스템의 내부 세계의 일부가 아닐 것이다. 따라서 우리는 그것을 표현하고, 심지어 암송하고, 자연 과학의 사실로서 이해할 수도 있겠지만, 학습적으로, 즉 학습적 의미를 가진 것으로, 우리의 방법론의 일부로서, 그리고 우리의 학습 자체를 변화시키는 것으로 (그 내용과는 달리, 왜냐하면 우리는 그것을 과학적으로 배울 수는 있지만, 그것에 따르지 않고 다르게 배우지는 못할 것이기 때문이다) 이해하고 내면화할 수는 없을 것이다. 우리의 뇌도 종속되어 있는 뉴턴의 법칙이나 DNA의 규칙, 또는 우리의 뇌 자체가 컴퓨터라는 이해에 대한 친숙함이 우리의 사고방식을 전혀 바꾸지 않았고, 바꿀 수도 없는 것과 정확히 같다 (그리고 여기서의 의도는 우리의 사고방식 자체를 의미하며, 어떤 것에 대한 사고방식인 지적 인식에 대한 은유가 아니다). 우리는 우리 자신을 컴퓨터나 결정론자나 무작위적이거나 중첩 상태로 생각할 수 없으며, 비록 그것이 사실이라 할지라도 그 문제는 우리에게 단순히 의미가 없다. 언어적 의미가 없어서가 아니라 (그것은 우리가 잘 이해한다), 학습적 의미가 없기 때문이다. 이러한 아이디어들은 터무니없는 것이 아니며, 심지어 사실일 수도 있지만, 그것들은 학습 외부에 있다. 그리고 우리는 학습 내부에, 안에서 있다. 역동성이 있는 곳에는 학습이 있고 규칙이 없으며, "역동성의 규칙"과 같은 모든 교묘한 말장난은 질문을 한 단계 더 뒤로 미룰 뿐이다. 왜냐하면 학습은 역동성에서 시작하여 규칙으로 끝나지만, 역동성의 규칙은 규칙에서 시작하여 역동성으로 끝나기 때문이다. 따라서 언어 규칙이라는 아이디어는 사고 규칙이나 철학 규칙만큼이나 어리석다. 철학에서는 규칙이 없다는 것이 분명하다. 왜냐하면 모든 세대는 정확히 이전 세대의 규칙을 따르지 않는 철학을 발명하며, 이것이 철학의 본질이기 때문이다. 따라서 철학을 규칙이 아닌 방법론의 관점에서 생각하는 것이 옳으며, 이는 방법론에서 시작하여 규칙으로 끝나는 것과 규칙에서 시작하여 – 따라서 결코 방법론으로 끝나지 않을 – 것의 차이를 잘 보여준다. 그리고 우리는 이것을 현실에서, 모든 세대에 있는 (비록 규칙이 매번 다르더라도) 규칙의 사람들과 방법론의 사람들의 차이에서 본다. 우리 모두는 규칙의 따분한 사람들과는 달리 누구를 친구나 배우자로 원할지 안다. 그리고 따분함은 도대체 어디서 오는가? 규칙과 학습, 따라서 현실과의 충돌 자체가 그것들을 따분하게 만들기 때문이다. 따라서 중요한 것은 반체제적이거나 규칙을 걷어차는 것이 아니라, 학습에 대한 집착이다. 반항을 위한 반항을 하는 사람은 특히 어리석은 방법론에 따라 행동하는 사람일 뿐이며, 단순하고 원시적인 부정의 규칙은 말할 것도 없다. 위대함은 규칙을 어기거나 멍에를 벗어던지는 사람에게 있는 것이 아니라, 규칙을 바꾸는 학습을 세상에 가져오는 사람에게 있다. 단순한 무작위 테러는 의미가 없으며, 역사를 바꾸는 것은 항상 새로운 방법론이다. 왜냐하면 새로운 방법론은 규칙과는 달리 스스로를 복제하기 때문이다. 방법론은 살아있는 것이고, 규칙은 죽은 것이다. 그리고 이것이 바로 생명의 정의이다: 학습. 자기 복제나 자기 보존, 항상성이나 역 엔트로피나 다른 어떤 정의가 아니다. 따라서 우리가 우주 전체가 살아있는 존재, 즉 우리가 그 안의 기생충에 불과한 거대한 유기체 – 아메바 속의 사람들 – 라는 것을 발견하더라도 놀라지 말자. 배아 성장에도 지수적 팽창 단계가 있으며 – 빅뱅은 수정이었다. 따라서 다른 우주와의 만남 (우주 간의 종)은 합리적이며, 만약 우리가 우주가 자신과 같은 우주를 창조한다는 것을 발견한다면 – 생명은 합리적인 가설이다.



당신이 이미 알고 있는 것은 당신의 전제(그리고 당신의 맹점)가 되고 – 당신이 이미 배운 것은 당신의 학습 과정에서의 편향(그리고 당신의 개념 틀)이 된다. 그러나 그것들 없이는 전혀 학습을 계속할 수 없었을 것이다. 왜냐하면 당신이 이미 배운 것 없이는 배울 수 없었기 때문이다. 칸트는 단지 학습이 자신의 꼬리를 물고 시작점으로 돌아갈 수 없다는 것을 발견했을 뿐이다. 왜냐하면 그러면 그것은 순환적이 되기 때문이다 (우리는 결코 개념 틀에서 벗어날 수 없다). 당신이 배운 것은 그것이 정당화되어서가 아니라 – 그것이 정당화되지 않아서 전제가 되며, 따라서 뒤로 돌아갈 수 없다. 당신이 하도록 배운 모든 것은 전제가 된다. 왜냐하면 당신이 하도록 배운 것만을 사용하여 미래의 가설을 만들 수 있고, 학습되는 것 자체에서 직접적으로 성장하는 어떤 것도 사용할 수 없기 때문이다. 사물 자체로부터 배울 수 없다는 것은 칸트 발견의 깊이다. 알고리즘은 그것이 작동하는 대상에 대해 아무것도 이해하지 못한다. 학습자가 학습 대상으로부터 어떤 지식을 받는 것이 아닌 것처럼 말이다. 마치 어떤 외부 대상으로부터 정보를 그 안으로 전달하는 어떤 마법이 존재하는 것처럼 말이다. 오히려 학습 자체가 학습 대상에 대한 학습 행위를 통해 지식을 창조하는 것이다. 어떤 것으로부터 배울 수는 없고, 오직 그것에 대해, 즉 그것을 통해 배울 수 있다. 학습 대상은 어떻게 학습을 돕는가? 그것의 대상이 됨으로써이지, 주체가 되거나 학습자에게 작용하는 어떤 것이 됨으로써가 아니다. 대상은 주체가 아니며, 결코 학습하는 주체와 대화하지 않는다. 즉, 그와 소통하고 정보를 전달하지 않는다. 그것은 학습자에게 아무것도 말하지 않는다. 왜냐하면 아무것도 말할 수 없고 – 오직 배울 수만 있기 때문이다. 세상에는 전혀 소통이 없으며, 그것은 단지 학습으로부터 생성되는 환상일 뿐이다. 우리는 말하지 않는다 – 당신은 나에게서 배우고 나는 당신에게서 배운다. 성관계가 존재하지 않는다는 주장과 유사하다. 학습 대상은 사물이 아니라 행동 방식이기 때문에 사물을 전달할 수 없다. 자료를 배우는 것도 아니고, 그냥 하도록 배우는 것도 아니라, 무언가를 하는 새로운 방식을 배운다. 행동 자체도 학습의 대상이 아니며, 행동주의, 즉 모방과 같은 행동 학습만을 의미하는 것이 아니다. 모방은 마치 행동 자체로부터 무언가를 배울 수 있는 것처럼, 마치 행동이 전달될 수 있는 사물인 것처럼 환상이다. 모방은 오히려 학습자의 행동 방식의 혁신으로부터 생성되며, 그의 학습이 그를 가르치는 사람의 행동에 작용한다. 그러나 행동 자체는 그들 사이를 통과하지 않는다. 왜냐하면 어떤 행동이든 여러 가지 다른 방식으로 모방할 수 있기 때문이다. 학습은 항상 길(way)이며, 즉 이미 있었던 것에 의해 완전히 정의되지 않으며, 그것은 단지 단서로만 사용될 수 있다. 가르침의 도움을 받을 수는 있지만, 어떤 것을 가르칠 수는 없다. 즉, 특정한 것을 가르칠 수는 없으며, 교사가 어떤 가르침 방식을 선택하든 상관없다 (학생은 그것으로부터 전혀 다른 것을 배울 수 있다). 가르침의 목적은 학습이고, 학습에는 방법이 없기 때문에 가르침에는 방법이 없다. 만약 그것이 알고리즘이라면 학습이 아니며, 따라서 컴퓨터는 배울 수 있지만, 배우는 알고리즘은 없다. 즉, 배우는 방법은 존재하지 않는다. 따라서 학습뿐만 아니라 가르침에도 오직 길만 존재하며, 지침은 존재하지 않는다. 지침인 것은 가르침이 아니라, 단지 보여주는 것이며, 증명한다는 의미에서가 아니라 윤곽을 그리거나, 가리키거나, 어디로 가야 할지 표시하는 의미에서, 즉 길을 보여주는 것이다. 이 동어반복은 물론 설명하지 않는다. 즉, 끝까지 보여주지 않지만, 동어반복의 방식대로 (그리고 여기서부터 그것들의 가치가 나온다!) 그것은 논리적으로는 공허할지 모르지만 학습적으로는 공허하지 않다. 왜냐하면 자신의 꼬리를 쫓는 원처럼 그것은 그 외부에 있는 것, 즉 끝까지 보여주는 것, 그리고 순환적이지 않고 시작이 있는 것을 구성하기 때문이다. 그렇다면 모방이란 무엇인가? 만약 그것이 방법이라면 학습이 아니고, 만약 그것이 학습이라면 방법이 아니다. 그러나 확실히 학습 방법, 즉 방법론은 있을 수 있다. 그리고 이것은 그것이 방법이 아니라 학습 방법이기 때문이다. 즉, 그것 자체가 배우는 것뿐만 아니라 학습되는 방법이기 때문이다. 즉, 그것의 방법성의 일부로서 그것은 단지 방법적일 뿐만 아니라 학습적이기도 하다. 왜냐하면 그것은 학습 내에서 살기 때문이다. 그것 자체가 학습의 대상이며, 학습은 그것의 대상이 아니다. 그렇지 않으면 그것은 학습 알고리즘이지 방법론이 아니다. 학습적 방법성은 학습이 행동과 다른 것처럼 행동적 방법성과 다르다. 좋은 언어에서는 학습이 동사가 아니라, 주어, 술어 또는 목적어가 아닌 별도의 문법적 범주로서 자체적인 문법 형태를 가졌을 것이다. 학습은 동사가 목적어에 관계하는 것처럼 동사에 관계한다. 즉, 그것은 동사의 동사, 동사에 작용하는 동사(작용하는 동사의 작용)이지만, 부사도 아니고 그 이름도 아니라, 동사의 작용 방식의 방식이다. 그렇다면 학습은 어떻게 작동하는가 (아마도 "학습이 작용한다"보다 이것이 더 나을 것이다. 우리 언어가 적합하지 않기 때문에)? 그것은 어떤 신비로운 방식인가, 아니면 어떤 교묘한 마법인가, 아니면 극도로 미묘한 구별인가? 아니다. 그것은 오히려 가장 단순하고 평범한 방식으로 작동한다: 단서를 통해. 단지 우리가 단서가 무엇인지 이해하기가 너무 어렵고, 철학이 단서나 도움과 같은 불완전한 것에 너무 반대하여, 그것은 거의 우리의 논리에 반한다. 왜냐하면 우리의 논리는 (그 본성에 반하여) 필연성, 논리, 강한 인과 관계, 양방향으로 그 관계를 검토할 수 있는 것, 즉 뒤로 돌아가서 증명을 확인할 수 있는 것을 사랑하도록 길들여졌기 때문이다. 그러나 그러한 논리적 증명은 결코 효과가 없었다. 사실, 세상에는 논리적으로 타당하고 체처럼 구멍으로 가득 차 있지 않은 철학적 주장이 존재하지 않는다. 모든 철학 책을 훑어보고, 바보 같은 학생처럼 거기에 주장된 어떤 것도 실제로 그 전제로부터 비롯되지 않으며, 모든 주장이 허술하다는 것을 하나하나 증명할 수 있다. 이것이 철학을 가치 없게 만드는가 – 아니면 오히려 그 가치가 바로 이 때문에 비롯되는가? 왜냐하면 그것은 결코 아무것도 증명하지 않았고 (만약 그랬다면 – 수학이었을 것이다), 단지 우리의 생각을 특정 방식으로 암시하고 돕고 이끌었을 뿐이며, 여기서부터 모든 철학의 가치가 나온다: 방법으로서가 아니라 길로서. 증명이나 알고리즘으로서가 아니라 학습으로서. 계산으로서가 아니라 생각으로서. 따라서 철학은 우리를 돕는다. 왜냐하면 만약 그것이 우리에게 증명했다면 전혀 우리를 도울 수 없었을 것이기 때문이다. 수학이 우리를 돕지 않는 것처럼 말이다. 그리고 수학에서의 진전은 단지 정리를 증명하는 데 "도움"을 주는 것이 아니라, 그것을 증명하거나 증명하지 않지만, 그것에 대해 암시하지는 않는다. 수학에서 무엇이 암시하는가? 실제로 수학을 배우는 방식, 즉 수학자들이 행동하는 방식이지, 수학 자체가 아니다. 단서의 부분성 – 이것이 철학이 수학으로 위장하려는 끊임없는 시도와 "이성"과 "논리" 자체를 반학습적 환상과 이상화로 발명하면서 소화할 수 없었던 것이다. 그리고 왜 이 모든 일이 일어났는가? 철학의 오만함 때문이며, 반면에 학습은 겸손을 요구한다. 따라서 학습은 철학에 적합하지 않았고, 과학에 남겨졌다. 그래서 과학은 성공했고 철학은 실패했다. 논리적이고 이성적이며 근거 있고 증명되어서가 아니라, 학습적이어서이다. 따라서 과학적 방법은 존재하지 않고 과학적 방법론만 존재한다. 그래서 철학에서는 철학적 방법론이 부족하다. 그래서 오늘날 우리는 철학에서 길을 잃었고, 이것은 바로 분석 철학이 과학적이고 논리적이 되려는 시도와 대륙 철학이 다른 방향으로부터의 학습을 포기하고 종교를 대체하기 위해 신비주의가 되려는 욕망 때문이다. 따라서 그것은 아무것도 가르치지 않으며, 실제로는 더 이상 그것을 배울 수도 없고, 가르칠 수도 없으며, 오직 구루, 즉 사이비 종교 지도자, 즉 실패하고 형편없는 종교 지도자가 될 수 있을 뿐이다. 그리고 이 모든 것은 교사의 지위 하락 때문이며, 교사는 겸손한 지위이며 추종자를 끌어들이는 데 관심이 없고, 학생에게만 관심이 있다. 철학자에게 가장 큰 칭찬은 그가 위대한 지도자나 저명한 학자가 아니라 교사라는 것이다 (분석 철학의 문제점은 오늘날 학계가 가르침이 아니라 과학에 종사하는 것으로 인식되고, 따라서 모든 것이 과학의 이미지로 위장된다는 것이다). 오늘날 학습에 관심 있는 것은 조직 세계이며, 따라서 그것은 철학적으로 가장 진보했으며, 따라서 종종 조직의 철학이 인간의 철학보다 더 진보했다. 조직에서는 학습이 조직의 활동 중 하나가 아니며, 마케팅 부서나 생산 부서처럼 학습 부서가 없다는 것이 분명하다. 조직에서는 학습이 경영진이 하는 어떤 것, 즉 머리가 몸을 관리하는 것처럼 위에서 아래로 작동하는 어떤 과정도 아니고, 아래에서 위로, 즉 직원들이 경영진과 분리되어 하는 어떤 것도 아니라는 것이 분명하다. 학습이 조직의 활동은 아니지만, 조직 전체가 학습에 참여한다는 것이 분명하다. 조직의 활동은 항상 그것의 일반적인 활동이다: 예를 들어, 이익 추구. 학습 또한 조직이 어떤 식으로든 마주친 어떤 지식을 도입하는 것이 아니라는 것이 분명하다. 비록 지식 추가가 학습 방법 중 하나일 수는 있지만, 그것이 확실히 그것을 정의하지는 않으며, 심지어 주요 방법도 아니다. 왜냐하면 진정으로 배우기 위해서는 지식 추가나 심지어 어떤 활동 추가보다 훨씬 더 깊은 것이 필요하기 때문이다. 또한 조직이 채택할 수 있고 그것이 학습이 될 일반적인 방법이 없으며, 그러한 알고리즘은 작동할 수 없으며, 따라서 조직은 항상 실패한다는 것이 분명하다 – 이상적인 학습이나 최적의 학습은 없다. 우리가 충분히 똑똑하지 않아서가 아니라, 이 과정이 그러한 지표에 종속되지 않기 때문이다. 그리고 조직 학습은 항상 같은 데이터로부터 여러 방향으로 이루어질 수 있으며 (따라서 성공적인 학습은 있지만 올바른 학습은 없다), 항상 올바른 방향을 선택할 수 있었다는 (항상 사후적으로 물론이다) 생각은 학습이 알고리즘이라고 생각하며, 여기서부터 사후적 지혜의 환상과 조직 학습에 비해 조직 비판의 용이함이 나온다. 조직 학습은 거의 정의상 실패한다, 만약 그것이 정의라면 말이다. 그리고 이 모든 것 이후에, 조직이 배운다는 것은 분명하다. 그것은 어떤 마법이나 기적이 아니라, 조직이 이미 죽어서 기계처럼 계속 살지 않는 한 거의 필연적으로 일어나는 매우 실제적인 과정이다. 조직은 결코 지금까지 해왔던 것과 다르게 이렇게 저렇게 하라고 말하는 어떤 외부적인 것과 마주치지 않는다. 세상의 어떤 것도 조직에게 말하거나, 자료를 전달하거나, 지시하지 않는다. 그러나 조직은 끊임없이 활동을 바꾸고 그것들로부터 배우도록 말하고 돕는 단서들과 마주치며, 조직이 배우도록 돕는 것은 확실히 가능하며, 학습 방법론과 다른 학습 방법들 (일반적인 방법이 아니라)을 가질 수 있으며, 이는 그 안에 내부적인 학습 과정을 만든다 (이것은 항상 내부에 있으며, 만약 관리자가 갑자기 결정한다면 그것은 외부로부터의 지시이다. 비록 관리자가 회사 내부에 있더라도, 학습이 조직에 유기적이지 않은 이러한 상황에서는 강요하는 관리자가 그것에 외부적이 된다. 마치 강간범 남편이 갑자기 결혼 생활 외부의 공격자가 되어 그것들을 공격하는 것처럼 말이다). 따라서 학습이 보장되도록 조직을 구축할 수는 없다. 즉, 이상적인 적응형 조직은 없다. 왜냐하면 조직이 배우도록 강요할 방법이 없기 때문이다. 그리고 조직의 학습을 이끄는 것은 조직의 길이라고 불리는 교묘한 것이며, 그것은 그 정신과 문화 속에 있는 어떤 것이다. 사실, 조직뿐만 아니라 인간, 사회, 또는 예를 들어 문학에서도 영적인 층의 존재 자체는 학습을 윤곽 짓거나, 불가분하게 학습이 그것을 윤곽 짓는, 즉 그것의 윤곽이 학습에서 표현되는 이 정의되지 않은 것으로부터만 비롯된다. 이것이 오늘날 인간에게는 정신이 있고 컴퓨터에는 없는 이유이며, 어떤 인지적 또는 계산적 능력이나, 어떤 신비로운 우선권이나 다른 어떤 의식적 특성이나 형이상학적 이유가 아니라, 오히려 모든 학습 단계로부터 일종의 요약으로서, 자체적인 논리, 즉 내부 논리를 가진 일종의 길로서 나오는 명시적이지 않은 어떤 것이다. 일종의 상위 학습, 내부적 일관성을 가진, 일상적인 일반 학습 위의 것이다. 따라서 요약은 항상 학습된 것 위의, 더 높은 층이다. 왜냐하면 전체로서의 길은 그 어떤 부분보다 더 명확한 방향을 보여주며, 그럼으로써 그것은 정화되고 더 내적이고 덜 우연적인 본질을 얻으며, 소음은 줄고 신호와 의미는 더 많아진다. 따라서 전체로서의 학습은 그 모든 부분의 합보다 더 높다. 왜냐하면 이 합, 즉 이 총합은 주식 시장의 분산처럼 오히려 그것의 일반적인 방향을 보여주며, 그럼으로써 수많은 작은 서사를 포함하는 거대한 서사처럼 더 많은 의미를 부여하기 때문이다. 그리고 여기서부터 역사에도 정신이 있다는 것이 나온다. 비록 정신이 그것을 이끄는 것은 아니지만 말이다. 따라서 미리 정해진 정신과 실제로 일어난 것 사이에 어떤 놀라운 상관관계가 만들어지는 것이 아니라, 만약 충분히 깊이 파고든다면 (즉, 충분히 위에서, 충분히 넓게, 그리고 시간 축을 따라 충분히 길게, 큰 부피를 가진 형태로 본다면) 모든 행동은 우리에게 어떤 특정한 정신으로 이해되며, 단지 풍향계처럼 이해되지 않는다. 왜냐하면 역사는 결국 주식 시장과 경제처럼 실제로 진전하며, 그 무수한 부분들은 우리가 백색 소음만 남도록 서로를 상쇄하지 않기 때문이다. 그리고 왜 이것이 실제로 그런가? 왜냐하면 역사에서는 경제에서처럼 강력한 학습 과정이 작동하며, 예를 들어 표류나 유행과 같은 어떤 무작위 과정이 아니기 때문이다. 그리고 학습은 본질적으로 요약이 있으며, 단지 과정들뿐만 아니라 과정(course)이 있다. 그렇지 않으면 그것은 단지 변화였을 것이다. 즉, 과정에 대한 학습적 관점 자체가 정신을 창조하며, 그것은 (그리고 여기서부터 그 이름이 나온다) 배가 이끌리는 일반적인 방향이며, 단지 파도에 표류하거나 흔들리는 것이 아니며, 따라서 그것은 또한 파도와 표류에 대한 정신의 우월성을 창조한다. 우리는 조직의 정신이나 역사의 정신을 인식한다. 비록 그것들을 정의하기가 (필연적으로) 어렵더라도, 그것들이 가장 일반적인 학습이고 학습이 방법이 아니기 때문이다. 이것은 학습적 관점이 학습성을 창조한다는 칸트적 인식론적 주장인가? 아니다. 왜냐하면 학습적 관점은 우리 자신의 학습 또는 조직의 학습 자체로부터 비롯되기 때문이다. 우리가 그러한 인식을 가지고 있어서가 아니라 우리가 학습을 가지고 있고, 그것이 또한 인식을 창조하기 때문이다. 우리가 그렇게 인식할 수밖에 없는 다른 선택지가 없다는 것은 학습에 선행하는 인식의 기초성 때문이 아니라, 그 반대이다. 그리고 이것은 또한 인간 본성에 대한 주장이 아니라, 학습 본성에 대한 주장이다. 정신은 학습으로부터 비롯되는 환상인가? 사실 모든 것이 무작위적이고 단지 우리에게 그렇게 보이는 것인가 – 학습과 방향이 있다는 것이? 이 질문 자체는 인식에, 특히 학습에 대한 우선권을 부여하지만, 학습 자체 내에서는 환상에 의미가 없다. 왜냐하면 그러한 비현실적인 인식에는 의미가 없기 때문이다. 왜냐하면 비학습적 인식에는 의미가 없기 때문이다. 만약 학습이 인식에 선행한다면, 정신의 존재가 선험적이고 경험에 선행하는 것이 아니라, 학습에 선행하는 것이 없으며, 따라서 선험성 자체가 후학습적이며, 우선권이라는 개념 자체도 학습되는 것이다. 즉, 학습 "이전에" 어떤 것을 배우는 것 (과거에는: 어떤 것에 대해 말하는 것)은 전혀 불가능하다. 언어에서는 이렇게 말했을 것이다: 그것은 터무니없고, 의미가 없고, 무의미하다. 학습에서는 이렇게 말한다: 그것은 학습 불가능하다. 이것은 순환적으로 들릴지 모르지만, 만약 정말 그렇다면, 다르게 들릴 수 없었을 것이다. 기초는 항상 순환적일 것이다. 그렇지 않으면 무언가에 의존해야 할 것이다. 시뮬레이션을 통하지 않고는 학습 외부의 어떤 것에 관계할 가능성이 없다. 왜냐하면 우리는 내부에 있기 때문이다. 그래서 이 자체를 우리는 배울 수 없다. 우리는 무엇을 할 수 있는가? 절망하는 것이다. 학습 불가능한 것을 배우는 것을 절망하는 것은 아마도 완전히 합리적일지 모르지만, 오히려 학습은 그것이 할 수 없는 것을 배우려는 깊은 충동이다. 그것은 정말로 자신의 꼬리를 쫓고 그것을 잡으려고 하며, 오히려 그것의 실패가 그것이 배우는 것 외에는 아무것도 할 수 없다는 것을 증명한다. 도약은 없고, 오직 단계만 있다. 그래서 아무리 돌아도 결코 뒤에서 자신을 볼 수 없을 것이며, 그것은 단지 당신을 어지럽게 할 뿐이다. 그러나 이 회전 자체가 당신에게 길의 시작점이 없다는 것을 가르쳐 줄 것이다. 당신이 돌아갈 수 있었거나 모든 것이 시작된 지점 말이다. 학습 이전에는 학습이 0점에 서 있고 거기에 앉아 모든 것에 선행하기 (예를 들어 선험적으로) 때문이 아니라, 그러한 지점 자체가 전혀 없기 때문에 없다. 모든 철학의 끝에서 (결국이라는 의미에서) 인간의 뇌는 항상 순환성에 빠진다. 왜 이런 일이 일어났는가? 바로 학습 때문이다. 만약 우리가 논리 기계나 컴퓨터였다면 이런 일은 일어나지 않았을 것이고, 우리는 최초의 원리나 언어의 경우 최초의 정의에 도달했을 것이다 (우리가 컴퓨터 언어를 비트에서부터 위로 정확하게 정의하는 데 실패했는가? 그것은 언어가 아닌가?). 그리고 이것은 하필 인간의 뇌의 특징인가? 자신의 학습의 뿌리로 내려가려는 조직도 결국 순환성에 빠질 것이다. 왜냐하면 결국 당신은 항상 자신의 방법론에 도달하기 때문이다. 그리고 당신의 이 가정은 문제가 되지 않는다. 왜냐하면 다음 단계로 나아갈 때 모든 것이 결국 가정이 되기 때문이다. 정말로 문제적인 것은 가정의 근거를 마련하려는 욕구 때문에 진전하지 않는 것이다. 편향 없음(정치적 올바름에서도 볼 수 있는)에 대한 열망은 반학습적 열망이다. 보편성은 없다 – 조직은 항상 특수하며, 오직 튜링 기계만이 보편적일 수 있으며, 그러면 그것은 아무것도 하지 않는다. 만약 인간이 자신을 거대한 조직으로 생각했다면 많은 철학적 문제가 예방되었을 것이다. 왜냐하면 그러면 그는 자신이 내부를 가지고 있다는 것, 즉 양파처럼이 아니라 (잠재의식, 영혼, 본능, 호르몬, 뉴런 등) 시스템으로서 내부를 가지고 있다는 것을 내면화했을 것이기 때문이다. 나는 시스템이다. 그는 매일 아침 거울 앞에서 자신에게 이렇게 말해야 한다: 나는 시스템이다. 나는 조직이다. 따라서 나는 학습하는 시스템이나 학습하는 조직이 되는 것이 더 낫다. 내가 고정된 범주를 통해 또는 언어 내에서 세상을 배우는 것이 아니며, 실제로 범주를 바꾸고 언어를 발명하는 능력은 깊고 효과적인 학습 능력 중 하나이다. 그래서 철학자들 (그리고 조직들!)은 용어를 발명한다. 그러나 학습이 비롯되는 조직과 세계의 상호작용은 전혀 비언어적 마찰일 수 있다. 예를 들어 전혀 말하지 않거나 같은 언어를 사용하지 않고 공통된 문화가 없는 두 야만 부족의 전쟁처럼 말이다. 유기체의 세계로부터의 진화적 학습이 그것과 세계에 공통된 어떤 언어에 의존하지 않는 것처럼 말이다 (그러나 확실히 시스템으로서의 자체 언어, 예를 들어 DNA 변경에 도움을 받을 수 있다). 교사, 대부분 외부 세계는 당신을 가르치기 위해 당신과 말하거나 소통할 필요가 없다. 당신은 그가 당신에게 무엇을 말하는지 물을 수 있지만, 그가 당신에게 무엇을 가르치는지 묻는 것이 더 낫다. 왜냐하면 그가 말한다는 관점은 그에게 의지와 의도를 부여하며, 이는 학습적으로 항상 옳은 것은 아니기 때문이다. 시장은 투자자에게 말하지 않는다. 투자자는 자신에게 말하며, 만약 학습이 있다면 그것은 그와 자신 사이의 언어로 이루어진다. DNA가 세계로부터 배우는 것처럼 말이다. 그것이 세계를 묘사하거나 세계에 대한 지식을 포함하기 때문이 아니라, 자기 지식을 포함하기 때문이다. 호랑이의 놀라운 달리기는 물리학 법칙에 대한 지식이나 심지어 자신의 근육에 대한 지식이 아니라, 행동 방식에 대한 지식이다. 그리고 만약 그것이 알고리즘이었다면 호랑이는 기계였을 것이다. 홀로코스트와 공산주의와 같은 재앙을 가져온 산업 시대의 큰 실수는 조직을 기계로 (오늘날: 컴퓨터로) 보는 것이다. 시스템을 네트워크로 생각하는 것이 훨씬 낫다. 왜냐하면 네트워크는 적어도 (원시적인 예) 시스템의 예이며, 기계와는 달리 시스템적 내부를 가지고 있다는 것이 분명하기 때문이다. 네트워크의 단점은 학습이 그 정의의 통합적인 부분이 아니며, 언어처럼 어떤 소통 플랫폼으로 볼 수 있다는 것이다. 즉, 학습 시스템 대신 언어 시스템으로 볼 수 있다. 따라서 가장 좋은 은유, 즉 학습에 가장 도움이 되는 은유는 조직이다. 그러면 조직이 이미 할 줄 아는 것이 현실로부터 배우러 올 때의 가정과 편향이라는 것이 분명하다. 그리고 이러한 가정과 편향으로부터 벗어나 아무것도 모르는 조직이 되려는 것은 터무니없다는 것도 분명하다. 당신의 지식은 당신을 제한한다 – 그리고 바로 그렇기 때문에 그것은 지식이다. 그리고 헛소리가 아니다. 뉴에이지의 헛소리는 정말로 제한하지 않으며, 따라서 지식이 아니다. 모든 것이 가능하다. 좋은 조직이 해야 할 일은 자신의 편향과 가정을 사용하여 새로운 현실에 적응하는 것이지, 그것들로부터 벗어나 백지 상태로 도달하려는 것이 아니다. 왜냐하면 백지 상태는 이상적인 학습자가 아니라, 그냥 빈 하드 디스크, 아무것도 알 수 없는 정보 용기이기 때문이다. 학습하는 조직은 자신의 가정이나 언어가 현실에 맞지 않을 때 무엇을 하는가? 그것은 그것들을 버리지 않고, 예를 들어 자신의 언어로부터 또는 자신의 언어를 통해 맞는 새로운 용어를 만들려고 한다. 그것은 현실에 맞는 자신의 더 깊은 가정을 찾으려고 하거나, 자신의 가정을 통해 (때로는 부정의 방식을 통해!) 현실에서 행동하는 데 도움이 되는 새로운 가정을 만든다. 그리고 가정의 변화는 오래된 가정을 버리는 것보다 새로운 가정을 추가하는 것에 더 가깝다. 사실 조직은 자신의 지식에 대해 상당히 보수적일 수 있다. 예를 들어 DNA에 자신의 모든 과거를 보존하거나, 탈무드처럼, 또는 단지 축적하는 문학처럼 말이다. 그리고 바로 그렇기 때문에 새로운 현실에 대처할 풍요로움을 그 안에서 찾을 것이다. 그리고 이것이 단지 보존된 지식이지 가정이나 편향이 아니라고 자신에게 말하는 사람은 지식이 무엇인지 이해하지 못한다. 왜냐하면 당신이 기억하는 모든 것은 미래에 대한 당신의 관점에 영향을 미치기 때문이다. 따라서 문화적 풍요로움 (유전적 풍요로움처럼)의 중요성 자체는 시스템의 학습 능력을 높이는 것이다. 시스템이 복잡할수록 단순한 시스템보다 더 잘 배우며, 그래서 우리의 뇌는 그렇게 복잡하고, 우리의 생물학도 그렇다. 인공 지능에 대한 두려움은 그것이 복잡하지 않을 것, 즉 알고리즘일 것이라는 것이며, 그러면 지능과 학습이 분리되고, 모든 것이 지식 축적이 될 것이다. 철학자들의 유토피아는 현실의 디스토피아이다. 왜인가? 완벽한 것은 결코 그 안에 학습을 포함하지 않기 때문이다. 학습은 복잡한 시스템이 필요하기 때문에 단순한 기계에서는 일어날 수 없다. 큰 조직의 문제는 그것을 기계, 즉 관료제로 만들려는 경향이며, 그래서 큰 조직은 배우지 않는다는 평판을 얻었다. 그러나 유대교나 문학처럼 큰 조직은 작은 조직, 예를 들어 철학보다 훨씬 더 잘 배운다. 문화가 인간보다 더 잘 배우는 것처럼 말이다. 어떻게 잘 배우는 조직을 만들 수 있는가? 배우는 방법은 많지만, 권장되는 방법은 계층 구조의 각 단계가 그 아래 단계를 평가하고 그 위 단계로부터 평가받으며, 계층 구조의 각 계층이 그 위 계층의 평가를 위해 경쟁하는 방식일 것이다. 이러한 조직에는 기계적 구조가 없다. 즉, 상위 계층이 그 아래 계층을 작동시키거나 지시를 내리지 않고, 단지 그것을 평가하고 그 위 계층의 평가를 받는 데 도움을 받는다. 평가는 금전적으로 표현될 수 있지만, 그뿐만 아니라, 경쟁을 장려하고 부패를 방지하기 위해 공개되는 것이 더 낫다. 전체 조직의 지도는 지시가 아니라 평가를 통해 이루어지며, 기껏해야 가르침(instruction)이다. 각 계층은 그 아래 계층의 교사이고 그 위 계층의 학생이다. 이렇게 조직은 아래로부터의 혁신과 혁신가에게 열려 있으며, 위로부터 그들에게 이르는 경로를 보상한다. 문제없는 학습 방법론은 존재하지 않는다 – 공짜 점심은 없지만, 왜 이것이 좋은 방법인가? 독립적인 학습 요소가 많고 복잡성과 중복성이 많기 때문이며, 각 계층이 배운 것이 위에서 계획된 구축 과정 없이, 그리고 단지 아래에서 위로만 성장하는 것이 아니라, 그들 사이의 상호작용, 즉 혁신과 평가 사이의 상호작용을 통해 그 위 계층의 학습을 구축하기 때문이다. 많은 자연 시스템이 이렇게 배우고, 사회 시스템도 그렇고, 아마도 뇌도 이렇게 배울 것이다. 따라서 이상적인 학습 시스템을 특징지을 수는 없더라도, 학습 경험으로부터 학습하는 조직을 위한 길을 윤곽 지을 수는 있다. 이러한 조직에는 많은 피드백 순환이 있고, 단방향 지시는 거의 없다. 그리고 그 학습은 어떤 특정 요인, 예를 들어 그 머리에 의존하지 않는다. 왜냐하면 그것 전체가 자신의 머리이기 때문이며, 따라서 학습이 분산되어 있고 병목 현상이 없기 때문에 시스템적 학습이며, 혁명을 일으킬 카리스마 있는 천재가 덜 필요하다. 이는 조직에 위험하며, 그 천재가 우연히 오든 우연히 오지 않든 마찬가지이다. 카리스마와 리더십 대신 효과적인 평가에 의존하며, 엄청난 혁신 동기를 가진 사람 대신 경쟁을 통해 모든 사람의 혁신을 장려한다. 학계 조직이 계층적이지 않다고 생각하는 사람들이 있다. 왜냐하면 모두가 모두를 평가하기 때문이다 (오늘날: 인용 횟수에 따라). 그러나 이것은 사실이 아니다. 왜냐하면 모든 분야에는 더 낮은 계층과 젊은 연구자들을 평가하는 기성 연구자나 분야의 고위 인사와 같이 더 많은 명성을 가진 계층이 있기 때문이다. 즉: 계층 간의 계층 구조는 공식적이고 경직될 필요는 없으며, 소셜 네트워크의 인기 계층 구조처럼 학습 자체로부터 생성되는 것으로 충분하지만, 가장 중요한 것은 그것이 경쟁적이어야 한다는 것이다. 왜 경쟁이 그렇게 중요한가? 배우는 방법은 많기 때문이다. 왜냐하면 단서는 항상 부분적이고 평가도 부분적인 지도만 제공하기 때문이다. 따라서 여러 방향으로 동시에 배우고 그 중에서 선택해야 한다. 검색을 하고 그것을 수렴해야 한다. 시스템은 결코 한 방향으로만 배우지 않는다. 그렇지 않으면 특정 방향으로 진행하는 알고리즘을 단순히 실행하는 것이다. 학습은 항상 넓은 전선이며, 따라서 단계별 증명 사슬에서처럼 특정 방향으로의 진전을 강요하는 단일한 특정 데이터는 결코 없으며, 오히려 일반적인 방향을 가리키는 전체적인 것들이다. 따라서 철학은 결코 특정 방향을 선택하게 만든 이런저런 주장에 의존하지 않으며, 오히려 전체 주장 네트워크, 사실상 전체 시스템이며, 좋은 철학은 전체 사고 조직 – 그리고 학습하는 조직이다. 내 사고에서도 나는 끊임없이 그것을 평가하려고 하며, 따라서 그것을 지도하려고 하며, 독자도 마찬가지로 모든 단어를 끊임없이 평가하는 데 몰두한다. 물론 그가 암기하는 독자가 아니라 배우는 독자라면 말이다. 따라서 내 사고는 층층이, 평가 위에 평가로 구축되어 있으며, 그래서 그것은 진전한다. 만약 그것이 수평 전선이 아니라 직선으로 움직였다면, 그것은 흥미롭지도 않고 생각하지도 않았을 것이며, 튜링 기계처럼 계산했을 것이다. 주장을 진전시키는 능력은 영토를 정복하는 지휘관의 행동에서 비롯되며, 침투했다가 왔던 대로 돌아가지만 현장 상황을 바꾸지 않는 특공대의 행동에서 비롯되지 않는다. 미지의 영역으로 들어가는 사람도 대륙을 발견하는 것이 아니라 경로를 발견하며, 오직 선이 아닌 면적의 차원에서의 넓은 움직임만이 미지의 발견이다. 왜냐하면 지식은 시스템적인 것이기 때문이다. 콜럼버스 이전에 아메리카에 갔던 사람들이 있었고, 그를 발견자로 만든 것은 그 뒤를 이은 스페인 사람들의 움직임이었으며, 만약 그들이 계속하지 않았다면 그의 발견도 잊혔을 것이고, 다른 누군가가 발견하여 일화를 방법으로 만들 때까지 그랬을 것이다. 따라서 특정 이야기를 하는 문학은 중요하지 않으며, 중요성은 우리가 그것을 크고 넓은 이야기를 하는 것으로 인식한다는 사실에서 비롯된다. 그들로부터 나온 민족 없는 조상들의 이야기는 할머니 이야기와 가족 가십이며, 항상 사라진다. 따라서 교훈적이기를 원하는 철학은 비트겐슈타인이 그의 첫 번째 책에서 (겉으로는) 시도했던 것처럼 특정 주장들의 연속일 수 없으며, 그의 두 번째 책에서 그는 실이 아니라 영역을 만들어야 한다는 것을 이해할 때까지 그랬다. 따라서 철학 책은 두꺼워야 하고, 소설도 그렇고, 성경도 그렇다. 왜냐하면 그것들은 교리나 신의 말씀의 요점 요약 문서, 즉 계명 목록, 즉 알고리즘이 아니기 때문이다. 시스템은 규칙이 아니라 세부 사항으로 구성되어 있고, 규칙만 있다고 생각하는 사람은 시스템이 무엇인지 이해하지 못하기 때문에 세부 사항이 중요하다. 그래서 세상은 그렇게 복잡하고 삶은 그렇게 복잡하다. 우연이 아니라, 특정 철학들이 생각하는 것처럼 해결하거나, 단순화하고 정리해야 할 실수가 아니다. 모든 것이 복잡한 것은 그것이 학습하는 시스템이기 때문이다. 컴퓨터에게는 아무것도 복잡하지 않으며, 사실 모든 것이 끔찍할 정도로 단순하다. 논리적 작용과 프로그래밍 언어의 명령어 해석이 얼마나 피상적인지 놀랍다. 무서운 것은 거기에 아무것도 없다는 것이다. 따라서 너무 복잡한 것보다 너무 단순한 것을 훨씬 더 두려워해야 한다. 그리고 만약 우리가 어떤 단순한 설명, 즉 단순함으로 이끄는 어떤 학습 과정을 평가한다면, 그것은 그것이 시스템을 단순하게 만들어서가 아니라, 단순한 것 위에 구축된 새로운 복잡성 영역을 만들기 때문이다. 예를 들어: 단순한 설명은 복잡한 것을 설명하거나, 그 이전에 존재하지 않았던 새로운 종류의 질문을 만들고, 당연하고 흥미롭지 않은 벽처럼 보였던 것, 그 뒤에 전체 복잡한 세계가 있는 문을 연다. 이것이 수학에서 아름다운 정의의 아름다움이다 – 그것이 모든 것을 해결해서가 아니라, 그것이 우리에게 입구를 보여줄 때까지 우리가 상상하지 못했던 괴물 같은 복잡성이 그 뒤에 있기 때문이며, 그럼으로써 그것은 더 많이 배울 수 있게 하기 때문에 흥미를 유발한다. 학습은 정말로 만족을 모르는 그런 과정이며, 진행될수록 가능성의 수가 줄어드는 계산과는 달리 – 학습은 끊임없이 가능성의 공간을 늘리고, 학습에 단순한 혁신을 추가하면 거기에 또 다른 차원을 추가한다. 즉, 힘의 승수가 된다. 반면에 단순하지 않은 혁신은 기존 차원 중 하나에 또 다른 복잡성을 추가할 뿐이며, 따라서 곱셈이 아니라 덧셈으로 시스템에 덜 복잡성을 추가하기 때문에 학습적으로 덜 좋다. 이것은 깊이 배우지 않는 학습자, 즉 또 다른 차원을 추가하지 않는 학습자의 "같은 것의 반복"이다. 그러나 차원을 추가하기 위해서는 다른 차원에 수직인 하나의 벡터만으로는 충분하지 않으며, 실제로 그 뒤에 전체 차원을 추가해야 한다. 즉, 매우 넓은 전선으로 진전하고, (예를 들어 우리에게서) 언어 학습, 인식론 학습, 미학 학습 등을 보여주어야 하며, 오직 학습의 끝에서야 철학에서 또 다른 차원으로 진정으로 간주될 수 있으며, 단지 또 다른 아이디어가 아니라, 언어와 인식론이 (그리고 정당하게) 또 다른 차원으로 간주되었던 것처럼 말이다. 옛날에는, 아마도 사람들이 탈무드에서처럼 필사본으로 텍스트를 읽었을 때, 또 다른 차원을 추가하기 위해 그것을 프랙탈적으로 상세화하지 않고 아이디어를 쓰는 것으로 충분했을 것이다. 왜냐하면 텍스트에 대한 존경심이 있었고 사람들은 그것을 그냥 읽는 것이 아니라 깊이 연구하고, 배우고, 내면화하고, 확장했기 때문이다 (예를 들어: 그것을 해석했다). 즉, 그들 자신이 확장 작업을 했고, 그래서 중요한 텍스트는 요약되었다. 스페인 사람들은 콜럼버스 뒤를 따랐을 것이다. 오늘날, 텍스트가 아무 가치가 없을 때, 왜냐하면 그것을 배우는 것이 아니라 지식에 관한 것이기 때문에, 모든 펼침 작업은 그 안에서 이루어져야 한다. 그것은 유럽 문화의 아메리카 전체 침공이어야 한다. 왜냐하면 아무도 그 뒤를 따르지 않을 것이기 때문이다. 그것을 발견할 평가 메커니즘이 없고, 만약 평가 메커니즘이 있다면 그것들은 질이 낮고 경쟁은 바닥을 향한 경주이다. 당신은 자신의 주석가여야 할 뿐만 아니라, 전체 시스템, 완전한 학습 조직이어야 한다. 시스템(מערכת)은 평가(הערכה)라는 단어에서 유래했기 때문이다. 따라서 오늘날 철학자가 되기 위해서는 – 당신은 전체 철학이어야 한다. 작가가 되기 위해서는 – 당신은 전체 문학이어야 한다. 지식인이 되기 위해서는 – 당신은 전체 엘리트여야 한다. 그리고 여기서 우리는 오늘날 학습을 정말로 방해하는 어려운 문제에 도달한다: 혁신 능력 부족이 아니라, 자기 평가이다.



당신이 이미 알고 있는 것이 당신의 맹점의 공간을 만든다는 사실 외에도 – 왜냐하면 학습은 그것 위에 구축되고 따라서 그 아래에 있는 것, 즉 그것 자체가 구축된 가정, 즉 다른 구축 가능성을 덮기 때문이며, 이 모든 것은 현재의 지식과 도구를 사용하고 다른 것을 검토하지 않으려는 편향으로 표현된다 – 더 깊은 맹점이 있으며, 그것은 검은색이 아니라 투명하다. 검은 맹점에서는 거기에 무언가가 있다는 것을 알지만 그것을 보지 못하며, 따라서 당신은 당신의 맹점 자체를 인식하고, 따라서 당신의 지식을 검토하고 비교적 쉽게 바꿀 수 있으며, 만약 당신이 지식에서 실수를 했다는 것을 발견하면 – 빨리 고칠 것이다. 그러나 당신이 알고 있는 것 아래, 당신이 결코 그 바닥에 도달할 수 없는 깊이에, 따라서 실제로는 바닥이 없는 곳에, 당신의 방법론의 다른 층들이 있으며, 당신은 결코 부분적으로만 그것을 인식할 수 있으며, 따라서 그 깊이에서 그것은 항상 당신에게 투명하다 (그것에 어떤 기본 층이 있는지에 대한 질문은 원칙적으로 당신의 이해를 넘어서며, 따라서 학습적으로 의미가 없으며, 그에 대한 대답은 당신의 뇌 능력뿐만 아니라 그것을 작동시키는 모든 것, 즉 당신의 존재의 경계뿐만 아니라 우주의 경계를 넘어서 있다. 왜냐하면 이것은 자연법칙 아래에도 있는 질문이며, 따라서 그 깊이에서 방법론은 물리학과 심지어 수학보다 더 기본적이기 때문이다. 왜냐하면 그것들에도 방법론이 있기 때문이다). 방법론 질문의 깊이, 즉 방법론의 방법론의 방법론 등의 질문은, 이전 지식이 당신에게 가정이 되는 것과 같은 현재의 방법론에 대한 편향뿐만 아니라, 충분히 깊이 파고들면 다른 방법론을 상상할 가능성 자체가 없다는 것, 즉 당신의 방법론을 끝까지 이해할 가능성 자체가 없다는 것으로 표현된다. 학습에서 무언가에 대한 깊은 이해는 항상 다르게 배울 수 있는 능력이다. 즉, 그것은 단지 가능성이 되며, 같은 가정 위에 다른 방향으로 그 대신 구축할 수 있지만, 결국 충분히 깊이 건물에 파고들면, 당신이 다른 것을 상상할 수 없는 가정과 층에 도달하며, 따라서 당신은 그것들을 정말로 이해하지 못하고, 마침내 그 깊이와 기초성 때문에 전혀 인식하지 못하게 된다. 예술적 이해는 예를 들어 다르게 쓸 수 있는 능력이며, 따라서 그것은 도구가 된다. 예를 들어 만약 당신이 작가의 방법론을 이해했다면, 당신은 그처럼 쓸 수 있을 뿐만 아니라, 다음 단계는 그의 방법론 (그는 인식하지 못했던)을 의식적으로, 즉 끝까지 (끝이 아니라) 작동시켜 그와 다르게 쓸 수 있는 능력이며, 이 가능성을 끝까지 짜낸 후, 이해를 심화하는 다음 단계는 방법론의 임의성, 그것과 다르게 할 수 있는 것을 볼 수 있는 능력이다. 즉, 깊이 파고들수록 더 많은 가능성과 당신이 배우는 현상의 점점 더 기본적인 층에 대한 대안을 보게 된다. 깊이 있는 수학자는 2 더하기 2가 왜 다른 것이 아니라 4인지 가장 깊이 이해하는 사람이 아니라, 다른 수 체계를 상상할 수 있고, 마침내 수 개념에 대한 대안, 그리고 마침내 개념 개념에 대한 대안, 그리고 마침내 대안에 대한 대안 등을 상상할 수 있는 사람이다. 마침내 그것을 공식화할 수 없게 되고, 그것은 우리에게 투명해지며, 따라서 의미가 없어지고, 따라서 당연해진다. 왜냐하면 그것은 우리가 고고학적 층이나 학습의 진화 나무에서 파고들어 도달할 수 있었던 가장 낮은 방법론 아래에 있기 때문이며, 따라서 거기에는 이미 우리가 상상할 수 없는 생물들이 있다. 비록 예를 들어 두 개의 꼬리를 가진 포유류를 쉽게 상상할 수 있지만 말이다. 왜냐하면 거기서는 우리가 조합, 구성, 구축 능력을 매우 잘 통제하고, 따라서 그것을 잘 이해하기 때문이다. 따라서 오히려 더 많은 도구와 더 많은 지식을 가지고 있을수록, 그것에 기반하고 그것에 헌신할수록, 예를 들어 예술적으로나 개념적으로 더 자유로워지며, 그 반대가 아니다 (자유주의자들이 생각하는 것처럼, 전통이 예를 들어 예술적으로나 개념적으로 그들을 묶는다고 느끼는 것처럼 말이다). 이 역설은 학습으로부터 비롯된다. 왜냐하면 당신은 전혀 자유로운 생각을 할 수 없으며, 오히려 자유는 이전 지식에서 배우고 조합을 만들 수 있는 능력이다. 당신은 어떤 자유 메커니즘에도 접근할 수 없다 – 오히려 당신은 학습 메커니즘에 의해 작동된다 (따라서 학습성은 현재의 정치적 의미에서 보수적이며, 바로 그렇기 때문에 자유주의나 어떤 전통과 문화로부터도 해방된 사람보다 훨씬 더 혁신적이며, 그럼으로써 자신을 야만적이고 피상적으로 만든다. 모르는 무식쟁이가 있지만, 배울 수 없는 사람은 현재의 무식쟁이 유형이며, 다른 종류이며, 그에게 적합한 별명은 당나귀이다. 왜냐하면 그는 반드시 어리석거나 지식이 없는 것은 아니기 때문이다. 그러나 당나귀는 배우지 않는다). 철학은 방법론 층을 깊이 파고들려는 시도이다 – 매번 또 다른 층으로, 그리고 그것을 장악하고 그 안의 다른 가능성, 가지 않은 길을 보여주려는 시도이며, 따라서 철학은 전혀 진전할 수 있다 – 아래로. 따라서 모든 철학은 이전 철학보다 깊다 (그것보다 옳다는 것과는 달리, 어떤 것도 옳지 않아서가 아니라, 둘 다 옳기 때문이며, 단지 하나가 더 기본적일 뿐이며, 이것은 물리학이나 수학, 심지어 – 문학이나 미학에서의 진전과 완전히 같다). 그리고 이렇게 모든 것은 결국 당연한 것의 견고한 토대 위에 서게 된다. 그러나 당연한 것에 반대하고, 그것을 임의적이고, 결함이며, 극복해야 할 문제로 보았던 (또는 바람직하거나, 바람직했지만, 완전히 불가능하지는 않더라도, 결국 철학의 허영심의 후퇴 과정에서 인정했듯이) 다른 철학들과는 달리, 학습은 그것을 긍정적인 것, 오직 그것만이 학습을 가능하게 하는 것으로 본다. 칸트조차도 세상을 직접 파악할 수 없다는 것에 대한 아쉬움을 느끼고, 단순히 극복할 수 없는 장벽이 있다고 느낀다. 철학자들은 모두 확실성의 토대를 원하지만, 그 위에 서기를 거부한다. 그들에게는 철학적으로 서기 위해 토대 아래에 있는 것과 그것을 지지하는 것을 찾아야 한다. 그러나 학습의 철학은 편향, 사전 지식, 근거 없는 가정, 그리고 끝까지 인식할 수 없는 방법론 없이는 전혀 배울 수 없다는 것을 이해하며, 그것으로부터 점차 편향 등을 극복하고, 모든 바람에 더 개방적이고 뚫린 방법론을 찾아야 한다는 결론을 내리지 않고, 오히려 그것들에 의존해야 한다는 결론을 내린다. 우리가 근거 없는 어떤 것 위에 서 있는 이 상황은 긍정적이며, 단지 유감스러운 필연성이라는 점에서 필연적일 뿐만 아니라 그렇다. 만약 물리학이 예를 들어 수학을 당연한 것으로 기반으로 한다면, 이것은 물리학에서 엄청난 진전이었으며, 이것이 과학 혁명을 가능하게 한 것이었다. 물리학이 상식과 같은 더 낮은 것에 기반하거나 아무것에도 기반하지 않았을 때보다 말이다. 예술에서도 마찬가지이다 – 만약 당신이 과거의 성취에 기반한다면 무식쟁이일 때보다 훨씬 더 높이 도달할 것이다. 기술에서의 기본적인 심화 (예를 들어 기초 연구)는 오직 더 높은 기술만을 만들 뿐 – 우리를 석기 시대로 되돌리지 않는다. 그렇다면 학습은 철학, 즉 방법론의 깊이로 아래로 파고드는 것에 반대하는가? 그것을 학습에 반하는 파괴적인 사업으로 보는가? 정확히 그 반대이다. 만약 당신이 땅을 파서 그것을 무너뜨리고, 그것이 임의적이어서 가치가 없다는 것을 보여주기 위해 파고든다면, 왜냐하면 당신은 임의성을 부정적이고 반철학적인 요소로 보고, 거기서부터 기초를 꺼내려고 하기 때문이라면, 당신은 정말로 전체 탑을 무너뜨리려고 하는 것이다. 그러나 철학은 역사 속에서 자신에게 말했던 것과는 달리 실제로 그렇게 작동하지 않으며, 기본적인 층을 발견하고 그것들에 대한 대안을 제시하는 행위도 실제로 그렇게 작동하지 않는다. 사실, 그것은 단지 탑을 높이고, 아래로부터 또 다른 층을 추가하며, 즉 그것을 확장하고 그것에 대한 대안을 만들며, 그럼으로써 건물은 오히려 커진다. 마치 우리가 수백만 년 전에 더 흥미로운 종을 추가했다면 진화는 오늘날 우리에게 훨씬 더 많은 종을 만들었을 것처럼 말이다. 그래서 과학과 예술은 그렇게 확장되었다. 그러나 만약 당신이 현대 예술가이고, 예술의 기초, 예를 들어 예술의 언어에만 종사하고, 그 층에 머물면서 아무것도 말하지 않거나, 오히려 언어 자체 위의 층이 가치 있는 것을 말하기 위해 중요하다는 것을 이해하지 못하고 언어 자체에 대해서만 말하려고 한다면, 당신은 정말로 전체 예술 세계 아래의 땅을 무너뜨리고 양탄자처럼 피상적으로 남게 되며, 이것이 실제로 예술에 일어난 일이다 – 과학에는 일어나지 않았다. 둘 다 확장되었지만 – 오직 과학만이 높아졌고, 예술은 오히려 잔디 높이로 낮아졌으며, 언어와 의미 자체에 대한 과도한 집착 때문에 의미를 잃었다. 철학자는 항상 현대 예술가가 되기를 원했지만, 결국 그에게서 과학이 나왔다. 왜냐하면 세상은 철학을 파괴하기 위해서가 아니라 건설하기 위해 사용했기 때문이다. 사실, 철학의 이 방법론에 대한 이해가 학습의 철학을 이전 철학들과 구별하는 것이다. 어제 대학에서 비트겐슈타인을 읽고 마치 우리가 100년 전으로 돌아간 것처럼 생각하고 이것이 오븐에서 갓 나온 따끈한 빵이지 곰팡내 나는 빵이 아니라고 생각하는 언어적 바보는 항상 무엇을 말하는가? 당신은 학습에 대해 무엇을 말하는가, 당신 자신도 언어로 쓰고 있지 않은가, 그리고 이 문장 자체가 언어로 말해지고 언어로 읽히고 심지어 언어로 생각되지 않는가, 즉 언어가 모든 것, 특히 학습 현상의 기초가 아닌가? 그것을 이해하기 위해 학습을 언어적으로 분석해야 하지 않는가? (비트겐슈타인이 부분적으로 실제로 그렇게 했지만, 이 언어적 조사를 계속할 수 있다!). 이것은 패러다임 안에 있고 그것으로부터 벗어나기를 원하지 않는 – 따라서 할 수 없는 – 사람의 방어적인 반응이다. 즉, 그는 당신 발밑의 양탄자를 빼는 방법, 철학자들이 그들의 직업과 질문의 필요성과 힘을 보여주기 위해 예로부터 사용해 온 그 수사학적 속임수를 사용하며, 그럼으로써 순진한 사람들, 즉 그들이 서 있는 그 양탄자를 인식하지 못하는 사람들을 공격한다. 왜냐하면 그것은 실제로는 양탄자가 아니라 땅이기 때문이다. 왜냐하면 그들은 그들을 작동시키는 방법론을 인식하지 못하기 때문이다 (어떤 사람도 방법론을 끝까지 인식할 수 없는 것처럼 – 우리 모두에게는 항상 순진함이 있다, 심지어 철학자들에게도!). 이 방법은 철학 아래에 있는 기본적인 철학적 방법론이며, 그것은 당연히 양탄자가 문제가 있다고 가정한다. 왜냐하면 그것은 덮기 때문이다. 즉, 땅이 양탄자라고 가정한다. 마치 덮인 것이 더 중요하고 진짜이며, 더 높은 존재론적 등급에 서 있는 것처럼 말이다 (인식론, 겉으로는 계몽되고 원시적인 그리스 존재론보다 더 진보한, 항상 자신의 불안정한 존재론적 가정과 그것 자체가 실제로는 존재론이라는 사실을 숨겼다). 이것은 프로이트주의자가 그의 대화 상대에게 그의 반대가 그 자체로 어떤 성적 도착에서 비롯된다고 주장하면서 당황하게 만드는 것과 정확히 같은 방법이며, 어떤 환희와 자기 용기의 느낌으로 그는 특히 특이한 도착을 폭로하고, 그의 대화 상대는 속았다고 느끼지만 손가락을 댈 수 없다 (아, 어떤 프로이트적 실수인가) 그 지점에. 그는 무언가가 그에게서 빠져나가고 있다고 느끼지만, 그것이 옳음에도 불구하고, 폭로하는 철학자나 심리학자는 자신감 있는 표정으로 나오고, 승리감을 느끼며, 물론 정당하게, 그래서 다른 사람은 부당하게 패배감을 느낀다. 그리고 왜 폭로자가 피폭로자를 이기는가? 왜냐하면 피폭로자는 폭로자의 속임수 (폭로자 자신도 물론 인식하지 못하는)를 발견하고 폭로할 줄 모르기 때문이다. 왜냐하면 그는 폭로자가 그에게 사용하는 원시적인 방법론을 지적할 줄 모르기 때문이다. 왜냐하면 그는 그것을 처음 만나기 때문이다 – 그리고 그것은 그에게 효과가 있다. 그러나 철학이 그 방법론을 너무 많이 사용한 후에는 그것이 폭로되고 인식되며, 그러면 그 방법을 지적할 수 있다. 이렇게 그 방법은 작동했다 – 부패 사건을 폭로할 때 뉴스에서 말하는 것처럼 말이다. 그 방법과 그 아래의 방법론에 대한 인식은 폭로의 깊이다. 따라서 학습이 철학의 이 방법론 – 어떤 기본적인 것 (많은 가능성이 있다! 우리는 매우 진전했고 학습에는 많은 이전 단계가 있었다)을 취한 다음 그것을 무너뜨리고, 따라서 모든 것이 그것 위에 서 있으며, 모든 것이 의심스럽고 0에서 시작해야 한다고 주장하는 (즉, 0에서가 아니라, 철학자가 도달한 가장 낮은 곳에서, 그래서 그는 자신이 그라운드 제로라고 상상한다) – 그리고 물론 그것 위에 서 있는 (모든 것이 그것 위에 서 있다!) 다른 쪽은 이 층에 대한 인식을 높이고 그것에 종사해야 하며 – 철학자는 이미 이겼다. 왜냐하면 결코 실제로 이전의 기본 단계를 무너뜨리고 거기서부터 다시 시작할 수는 없기 때문이다. 왜냐하면 그것은 학습에 너무 급진적이지만, 그것을 약화시킬 수는 있다. 테러리스트가 국가를 이길 수는 없지만 그 안보 (그리고 주로 자신에 대한 안보, 예를 들어 그 정당성에 대한 안보)를 약화시킬 수 있는 것처럼 말이다. 그러나 철학의 승리는 가짜이다. 왜냐하면 인식의 상승은 단지 이 층과 관련된 더 많은 가능성으로 풍요롭게 할 뿐이며, 지적 역사에서 그것을 제거함으로써 비롯되는 급진적인 변화는 아니다. 그래서 비트겐슈타인의 제자에 대한 대답은 옳다, 모든 것이 언어 안에 있지만, 이것은 선택의 문제이다. 우리는 이미 그 방법을 인식하고 있으며, 따라서 현실의 어떤 평면을 선택하여 그것이 모든 것보다 더 기본적이며 모든 것이 그것 위에 서 있다고 주장할 수 있다는 것을 인식한다 (그리고 마침내, 포스트모더니즘으로의 진행 과정에서, 그것에 대해 이루어진 선택이 임의적이고 근거가 없다는 것을 인식한다). 그러나 이 선택 자체 – 즉, 이 평면에서 이루어진 선택이 아니라, 무수한 가능한 그러한 평면 중에서 평면 자체를 선택하는 것 – 은 이미 우리에게 임의적으로 보인다. 왜냐하면 우리는 이 철학적 방법론을 이해하고 그것 자체의 임의성을 보기 때문이다. 그래서 우리는 언어 아래에 있는 다른 평면 – 학습 – 을 선택할 것을 제안한다. 당신이 이 텍스트가 단어들로 이루어져 있고 언어가 학습보다 기본적이라고 주장하는 것처럼, 우리는 이 주장 자체가 학습으로부터 비롯된다고 (비트겐슈타인을 배웠지, 그렇지 않은가?) 주장하며, 학습은 텍스트 아래, 언어 아래, 그리고 훨씬 더 기본적인 의미에서 사고 아래에 있다고 주장한다. 그렇다면 누가 정말로 더 기본적일까? 이것은 선택의 문제이다. 당신은 언어를 모든 것보다 기본적으로 보는 것을 선택할 수 있었을 것이다. 이미 소진된 이전의 어떤 철학적 패러다임 (예를 들어: 인식, 또는 이성, 또는 존재 자체)을 선택할 수 있었던 것처럼 말이다. 그러나 당신은 과거에는 없었던 어떤 기본 평면, 예를 들어 학습을 선택하고 그렇게 주장할 수 있었다. 그러나 새로운 가능성을 검토하는 것이 당신에게 더 흥미롭지 않은가? (학습적 관점에서 – 물론 그렇다). 우리는 기본적이지 않은 평면, 예를 들어 꼬리를 선택하고, 꼬리가 세상 (또는 고양이)에 관련된 기본 평면이라고 주장할 수 있었을 것이며, 그러면 우리는 철학의 임의성을 보여주는 일종의 우스꽝스러운 철학적 패러디를 만들었을 것이다 (사실, 니체는 잠과 정확히 그렇게 했다). 그렇다면 철학은 더 기본적이면서도 더 깊이 있는 평면을 찾으려는 시도이며, 철학자들 사이에는 경쟁이 있다 (설은 아마도 언어보다 더 기본적인 평면은 제도라고 주장할 것이고, 마음의 철학자들은 마음이 더 기본적이라고 주장할 것이며, 학습의 철학 자체도 두 개의 경쟁적인 평면, 즉 법적 평면과 사고 평면을 다루었으며, 학습은 칸트가 경험론과 합리론의 만남인 것처럼 그들 사이의 만남이다). 그리고 시간은 결국 누가 가장 깊이 있었는지 판단하는 심판이다. 즉, 방법론이 우리의 의식에 떠오르고 우리가 우리의 조합 능력을 이해하는 순간부터, 가능성들 사이에서 판단하는 것은 학습의 계속이다. 따라서 우리는 단지 냉소적인 것이 아니라, 다음 평면으로서 학습을 제안하는 데 진지하며, 그 위에 계속해서 구축하는 것이 가치가 있다. 이것을 정당화할 수는 없지만, 우리는 기술이 학습 방향으로, 예를 들어 기계 학습에서, 그리고 과학이 학습 방향으로, 예를 들어 신경과학에서 진전하는 것을 보며, 앞으로 학습이 문화와 예술의 기초가 될 것이라고 믿는다. 즉, 언어가 20세기의 기초가 되었던 것처럼, 학습이 21세기의 기초가 되어 비슷한 역할을 할 것이며, 언어적 전환과 유사한 방식으로 학습적 전환에 대해 말할 수 있을 것이다. 즉, 우리는 언어 아래의 땅을 무너뜨리기를 원하지 않고, 거기에 층을 추가하고 그것이 학습에 기반한다고 주장하기를 원한다. 그리고 왜인가? 왜냐하면 우리는 이미 철학의 이 방법론을 이해하고 있으며, 그것은 더 이상 투명하지 않기 때문이다. 그러나 우리 아래에는 우리에게 투명한 방법론이 있다는 것이 분명하며, 그것은 철학의 다음 단계가 될 것이며, 확실히 그것을 방법론으로 정의하지 않을 것이다. 왜냐하면 학습은 더 이상 0층이 아니라 1층이 될 것이기 때문이다. 고고학적 발굴은 도시를 무너뜨리는 것이 아니라 오히려 도시가 얼마나 발전하고 높아졌는지 보여준다. 첫 번째 층과 시간의 시작에 도달하려는 허영심이 없는 한 말이다. 애초에 탑은 어떻게 만들어졌는가? 무언가를 충분히 배우면, 그것 자체가 너무나 명백해져서, 나중에는 그것을 배웠다는 사실조차 잊어버리고, 그것은 당신의 방법론의 일부가 된다. 즉, 명백한 것에서 당연한 것으로 변하고 명백하기를 멈춘다. 즉, 여기에는 일반적인 학습이 그 기초를 잊게 만드는 과정이 있으며, 당신은 당신의 방법론적 기초를 가장 적게 인식하고, 이렇게 실제로 학습 자체는 그 기초성과 원초성에도 불구하고 지적 역사 과정에서 사라지고 잊혔다. 그리고 철학적 학습은 일반적인 학습과 반대 방향으로 작용하는 학습이다. 그것에 반대하는 것이 아니라 – 그것이 막혔을 때, 뒤로 돌아갈 가능성, 또는 적어도 뒤로 우회할 가능성 (영화에서 되감기처럼 실제로 돌아갈 수는 없기 때문에)을 통해 그것을 돕기 위해 온다. 그리고 여기서부터 철학의 중요성이 나온다. 철학의 큰 도움은 상상할 수 없다는 것 – 도대체 무엇이 다를 수 있는지 – 에 대한 것이다. 따라서 가장 많이 파헤쳐진 분야에서도 – 그리고 바로 거기서 – 항상 (그리고 이것은 실제로 항상 일어나며, 결코 멈추지 않는다) 매우 기본적인 발견들이 우리를 기다리고 있으며, 연구의 모든 세대는 자신이 바닥에 도달했다고 생각한다. 그러나 바닥은 없다 – 심연이 있다. 그래서 시스템이 지식 부족이나 잘못된 정보에서 비롯되지 않고, 기본적인, 방법론적인 간극에서 비롯되는 문제에 도달하면, 회복하기가 훨씬 더 어려워지며, 이것은 그것을 기초부터 흔든다. 이것을 기본적인 놀라움이라고 한다 (웹스터 참조). 만약 당신에게 장애아이가 태어난다면, 당신의 부모가 노년에 돌아가신 상황과는 달리, 이것은 당신을 기초부터 흔든다. 만약 집 (즉, 성전)이 파괴된다면, 전쟁에서의 패배와는 달리, 이것은 시스템의 기반 시설의 붕괴이다. 그리고 이것은 또한 홀로코스트와 다른 학살 (민족 학살 포함)의 차이에 대해 보여주려고 하는 모든 연구자들에게 홀로코스트와 다른 학살의 차이이다. 그리고 여기서 철학이 당신을 돕기 위해 온다. 단지 더 많은 학습을 통해서가 아니라 방법론을 바꾸는 것을 통해 학습을 도울 수 있는 능력으로 말이다. 학습은 위를 향하고 아래의 방법론을 잊게 하지만, 때로는 방법론으로 깊이 파고들어 기본적인 것을 바꿔야 하며, 이것은 일반적인 학습과는 반대 방향이며, 아마도 점진적으로 방법론을 발전시킬 수는 있지만 다른 방법론을 상상할 수는 없다. 그리고 물론 그러한 잠수에도 항상 유한한 깊이가 있다 (무한한 깊이, 즉 절대적인 깊이에 대한 철학의 허영심과는 달리). 우리에게 더 이상 접근할 수 없는 방법론에 대한 방법론이 있다. 우리는 철학의 방법론에서 또 다른 깊이를 폭로했다고 주장하며, 거기에 있는 모든 깊이를 폭로했다고 주장하지 않는다. 그리고 우리는 철학이 막다른 골목, 허튼소리, 그리고 가치 없음으로 이어졌기 때문에 이것에 가치가 있다고 주장한다. 사용된 같은 방법론 (예를 들어 언어 사용)을 지겨울 때까지 반복해서 사용했기 때문이다. 즉, 방법론은 이미 의식에 도달했지만 대안이 제시되지 않았고 그래서 퇴폐적이고 부패한 단계에 있다. 그러나 위기 (그리고 대부분 재앙) 이후에 만들어진 방법론의 변화 자체가 거기에 결함이 생겼다는 것을 보여주는가? 그렇다. 그러나 그것은 원칙적으로 그것이 무엇인지 때문이 아니라, 그것 자체가 잘못되어서가 아니라, 그것보다 본질적으로 더 나은 방법론이 있어서가 아니다. 방법론은 철학적 이유가 아니라 학습적 이유로 실패했다. 즉, 실제로 그것이 해결하거나 대처하지 못한 도전에 직면했기 때문이다. 시험은 선험적이 아니라 경험적이다. 사실 오랫동안 변하지 않은 방법론은 대부분 그것이 매우 성공적인 방법론이기 때문이며, 교체할 가치가 없기 때문이지, 반드시 화석화된 방법론이기 때문은 아니다. 무의식 상태에 머물러야 하고, 그것이 형편없거나 가치가 없고 아무것도 이끌지 못할 것이기 때문에 전혀 대안을 상상할 가치가 없는 방법론 층과, 이미 낡아버린 방법론 사이의 간극은 철학적 평면이 아니라, 예를 들어 욤 키푸르 스타일의 놀라움과 같은 시스템적 평면에 있다. 방법론은 단지 거기에 있기 때문에 교체할 가치가 없으며, 그 기초 중 하나를 그냥 파헤칠 가치가 없으며, 파괴를 위한 파괴에는 이익이 없다 (우리 시대의 예술에서 생각하는 것처럼). 오직 더 나은 학습적 성공을 위해서만 그렇다. 아무도 유행 때문에 물리학의 방법론의 어떤 부분을 교체하지 않으며, 오직 이 교체가 이전 방법론이 배우는 데 실패한 물리적 수수께끼나 모순을 설명할 수 있기 때문에 교체한다. 현재의 방법론이 더 이상 걸작을 만들지 못하기 때문에 문학의 방법론을 교체해야 하며, 현재의 방법론이 쓰레기 생산 공장이기 때문에 예술의 방법론을 교체해야 한다. 그것은 그 원료 (예를 들어 그림에서는 위대한 신화나 역사와 같은 위대한 서사)에 대한 창의적인 처리 없이 무한한 재활용이기 때문이다. 그리고 방법론의 모든 부분이 교체할 가치가 있거나 심지어 교체될 수 있는 것도 아니다. 따라서 큰 지혜는 방법론에서 무엇을 바꿀지 선택하는 것이며, 그래서 그것은 그렇게 어렵다. 그래서 그것은 드물게 일어난다. 왜냐하면 방법론의 대부분의 변화는 DNA의 대부분의 돌연변이처럼 상황을 악화시킬 뿐이기 때문이다. 어떤 분야의 독특함은 그 방법론에서 비롯되며, 만약 우리가 그 모든 독특함을 버리고 더 일반적인 방법론을 선택한다면, 그 분야는 사라질 것이고, 우리는 더 적게 배울 수 있을 뿐 더 많이 배울 수 없을 것이다. 왜냐하면 방법론의 전문화는 지식이 학습 능력을 향상시키는 것처럼 더 높은 효율성이기도 하기 때문이다. 컴퓨터의 일반적인 방법론은 예를 들어 검색에서 무차별 대입이며, 그것은 어떤 학습 알고리즘보다 훨씬 더 나쁘다. 비록 그러한 모든 알고리즘의 한계에도 불구하고 말이다. 바로 그것이 훨씬 더 일반적이기 때문이다. 따라서 알고리즘 개발은 어려운 분야이지만, 그것이 알고리즘 자체의 작동과는 다르다는 것은 분명하다 (그리고 철학이 학습과 반대되는 것과 같은 의미에서 그것과 반대된다). 그리고 지식은 데이터와 정확히 마찬가지로 편향이지만 그것을 버릴 가치가 없으며, 오히려 학습 과정에서 그것에 의존해야 한다는 것도 분명하다. 프로그램을 움직이는 알고리즘을 지적하고 그것을 의식하게 만드는 것 자체가 그것이나 그 타당성을 약화시켜서는 안 되며, 오직 실제 성능만이 그렇다. 따라서 이 알고리즘을 지적하는 것은 그것 자체가 구축된 어떤 것으로 생각하는 데 도움이 될 수 있으며, 따라서 그것이 실패하는 특별한 경우나 분야에서 도움이 될 대안을 생각할 수 있게 한다. 그리고 그 방법론을 잃은 분야에 무슨 일이 일어나는가 – 우리는 미학 분야에서 볼 수 있다. 도시가 자연보다 훨씬 더 추하게 된 것은 어떻게 그리고 언제 일어났는지 자문해 보자. 항상 그랬는가? 글쎄, 고대 세계의 모든 도시는 오늘날의 도시보다 훨씬 더 아름다웠고, 중세에도 그랬고, 19세기까지 그랬으며, 실제로는 자연만큼이나 아름다웠다. 그렇다면 무슨 일이 일어났는가? 산업 건설 때문인가? 그러나 (소수의) 아름다운 도시가 남아 있으며, 산업 건설은 사람들이 과거에 중요하게 생각했던 것처럼 중요하게 생각했다면 아름답게 이루어질 수 있었다. 우리는 더 가난해진 것이 아니라, 오히려 훨씬 더 부유하고 능력이 있으며, 과거에 비해 적은 투자로 더 아름다운 것을 만들 수 있다. 그리고 과거에는 부가 오히려 미학에 기여했다. 도시의 사람들의 양 자체가 추함을 만들었는가? 그러나 로마는 백만 명이 넘는 주민이 사는 도시였다. 사람들에게 건물의 외부 미학이 덜 중요한가? 그렇다. 그것은 그들에게 전혀 중요하지 않으며, 여기에 문화적 변화가 있었다는 것은 분명하지만, 그것 자체도 설명이 필요하다. 이것은 역사상 전례 없는 현상이며, 거의 모든 세계 주민의 즉각적인 환경을 장악한 예외적인 추함이다. 여기에 계란과 닭 현상, 그리고 가장 낮은 기준으로의 파괴적인 피드백 순환이 있었는가? 물론이지만, 여기에는 설명이 없고 단지 기술만 있으며, 기술만으로는 어떤 시대에든 일어날 수 있었다 (그렇다, 비트겐슈타인, 그리고 당신은 특히 미학에 관심이 있었다). 일어난 일은 도시가 그들의 방법론을 잃고 완전한 불협화음이 되었고, 그러면 미학에 대한 방치와 무관심 (오직 돈만이 고려 사항일 때)이 부자에서 가난한 사람에 이르기까지 전체 인구의 미적 능력의 퇴보 과정을 만들었고, 이 모든 것은 방법론에 대한 선전과 자유의 이름으로 그것과 학습 개념 자체를 지우려는 욕망에서 비롯되었다. 만약 모든 이전 지식이 한계가 되고 (따라서: 그것을 깨뜨려야 한다), 모든 방법론이 임의적이라면 (따라서: 가치가 없다), 미학 (예술에서도)의 학습적 차원이 사라지고, 따라서 예를 들어 도시를 만드는 방법과 같은 스타일이 완전히 사라졌으며, 그것은 지역적이었다. 그리고 이렇게 거의 모든 세계의 도시에서 동시에 일어났다. 그래서 텔아비브와 같은 바우하우스 도시는 추함의 괴물이 되었다 (물론 기능적으로 간주되었지만, 누군가가 미학이 기능적이지 않다고 결정하고 그 아래의 존재론적 가정을 숨겼기 때문이다). 그래서 건축가, 유지, 심지어 주민들 자신도 – 부끄러움을 잃었다. 과거에는 누가 그런 추함 속에서 살 준비가 되어 있었겠는가? 그들은 비참한 가난뱅이가 아니었다 (그리고 왜 가난한 사람들에게 미학이 모든 사람처럼 중요하지 않아야 하는가? 그들은 과거에 모든 사람보다 더 부끄러워하지 않았고, 그래서 오히려 외모에 신경 썼는가?). 예술 언어라는 개념이 미학을 파괴했다. 왜냐하면 미학은 학습되는 것이고, 만약 그것을 가르치지 않으면 – 그것은 사라진다. 그리고 그것은 실제로 사라졌다. 어떤 도시 (20세기까지의 도시라는 의미에서)의 방법론은 임의적인가? 물론이다. 이 방법론은 미적 가치가 없는가? 반대로, 바로 임의성이 도시의 독특함과 아름다움인 특별한 성격을 만든다. 바로 한계, 모든 건물이 가능한 것이 아니라, 예를 들어 우리에게서는 바우하우스를 한다는 것이 아름다움이다. 이렇게 자유 운율 시는 시를 파괴하고 아무도 관심 없는 것으로 만들었다. 당신의 건물 형태가 아무도 관심 없는 것처럼, 그리고 추한 건물이 더 이상 스캔들이 아니라 규범인 것처럼 말이다. 규범 없는 규범의 규범. 이것은 확실히 더 단순하고 기본적인 방법론이지만, 그래서 그것은 오히려 더 빈약하다. 그래서 예술에는 더 이상 스타일이 없다. 장르적 돌파구 (종종 칭찬으로 말해지는 것)는 예술의 진전인가, 아니면 오히려 이 돌파구에 대한 깊은 방법론적 필요가 없다면 – 하필이면? – 장르의 파괴인가? 즉, 만약 그것이 하필이면 임의성에 대한 인식에서 비롯되지 않고, 특정 방법론에서 비롯되는 특정 필연성에서 비롯된다면 말이다. 언어적 파괴 때문에, 학습의 자연스러운 혁신 자체가 오늘날 보수주의로 인식된다. 왜냐하면 특정 전통 내 – 특정 시스템 내 – 에서의 혁신 자체이지, 시스템 외부의 임의적인 혁신 (따라서 가치 없고 연속성 없고 어떤 학습과도 단절된)이 이미 끔찍한 보수주의로 인식되기 때문이다 (왜 보수주의가 끔찍한가? 정말로 자유로운 언어로 무언가를 말할 수 있는가, 아니면 모든 언어가 전혀 의미를 갖기 위해 보수적이며, 반면에 학습은 그것이 새로워질 수 있게 하는 것인가?). 철학은 어떻게 반학습적이 되었는가? 철학의 반대 방향성은 그것이 학습 방향에 반대하게 만들었고, 마침내 자동적인 반대자가 되게 만들었다. 학습의 본질은 그것의 단방향성이며, 모든 철학은 시스템의 방향과 흐름에 반하여, 흐름의 근원인 방법론을 향해, 그리고 그것으로부터 흐름이 나오는 곳을 향해 엄청난 노력을 투자한다. 물리적으로, 빛의 속도의 의미는 바로 이 단방향성이며, 아무도 자신으로부터 나온 방해나 정보를 막을 수 없다는 것이다. 자신으로부터 나온 빛을 쫓아가서 그것을 따라잡고 빛의 속도를 넘어선 다음 그것을 막거나 바꿀 수 없다는 것이다. 우주에 대한 그의 영향은 단방향이며, 사후적으로 그것을 바꾸고 취소할 수 없다 – 이것이 빛의 속도의 깊은 의미이며, 여기서부터 시간이 있다는 것이 나온다. 왜냐하면 사후적으로 행동할 가능성이 없기 때문이다. 있었던 일은 있었던 일이다. 따라서 우주는 항상 점점 더 연결되며, 점점 더 많은 것들이 점점 더 많은 것들의 영향을 받고, 이 영향의 네트워크를 통해 모두가 동의하는 (그리고 사후적으로 바꿀 수 없는) 하나의 현실이 된다. 따라서 학습의 단방향성은 바로 물리적 뿌리와 시간의 화살 자체에 박혀 있으며, 따라서 글쓰기도 단방향이며, 줄을 따라 이루어지며, 예를 들어 이론적으로는 그러한 글쓰기도 작동할 수 있었음에도 불구하고 모든 단어에서 여러 방향으로 여러 단어가 나올 수 있는 글쓰기를 채택하지 않았다. 철학은 글쓰기 방향에 반하여 읽으려는 시도이다. 문학 작품 이해의 낮은 수준은 그 안에서 무슨 일이 일어났는지 읽는 것이고, 훨씬 더 높은 수준, 즉 다른 작가에 대한 작가의 독서는 뒤로 읽는 것 – 책 쓰기의 방법론을 읽는 것이다. 무엇이 작가로 하여금 그것을 쓰게 만들었는가 (초기 동기, 심지어 개인적인 동기, 그가 무엇을 하려고 했는가, 그의 방법과 가르침의 본질은 무엇인가), 어떤 수단과 기술을 사용했는가, 무엇을 다르게 – 더 잘 – 할 수 있었는가, 그리고 왜 이렇게 하지 않고 저렇게 했으며 이것이 어떻게 기여했는가, 어떤 문학적 흐름이나 문학적 발전을 발전시키는가, 그 이전의 문학사로부터 무엇을 배웠고 미래에 무엇을 가르치는가 – 이 모든 것 등은 텍스트를 그것을 만든 메커니즘과 방법론으로, 즉 텍스트를 정보가 아니라 방법에 대한 증거, 알고리즘 또는 다양한 알고리즘의 한 결과물로 보는 뒤로 읽기이며, 그것들의 작동은 다른 작품들도 만들 수 있었을 것이다 (그리고 아마도 같은 작가, 그의 모방자, 그리고 그의 영감의 원천에게서 그런 것들을 만들었을 것이다). 그러나 결과물은 (필연적으로!) 그것을 만든 알고리즘에 대해 우리에게 가르쳐 주며, 따라서 많은 독서를 통해 우리는 쓰는 법을 배울 수 있으며, 이것이 바로 철학의 목적이다. 이루어진 학습으로부터 방법론을 추출하는 것이다. 빛으로부터 근원으로 돌아가는 것이다. 그리고 이것이 독창성을 가능하게 하며, 여기서부터 그것과 창의성 및 새로운 글쓰기와의 관계가 나온다. 방법론을 아는 것은 혁신의 어머니이며, 단순한 혁신과는 달리 깊은 혁신은 학습이 아니라 방법론에서 비롯된 혁신이다. 뒤로 읽으면서, 철학자는 세상을 우주의 대안적 창조자, 또는 문화의 대안적 설계자, 또는 역사의 대안적 항해사처럼 읽으며, 따라서 그는 세상이 창조물인 신의 관점을 지향하고, 신의 방법론 (종교 철학), 세상의 방법론 (존재론), 그리고 인간의 방법론 (인식론)을 발견하려고 한다. 따라서 철학은 물리학의 방향에 반하고, 수학의 방향에 반하고, 진화의 방향에 반하고, 기술의 방향에 반하고, 문화의 방향에 반하는 등등이며, 따라서 철학자들은 모든 과학을 배워야 하며, 과학적 지식은 철학에 영향을 미치고 그 반대도 마찬가지이다 (그것은 독립적이지 않으며, 오히려 어떤 분야로부터도 독립적일 수 없다. 왜냐하면 그것은 모든 분야에서 학습 방향에 반하여 가능한 한 더 일반적인 방법론으로 가기 때문이며, 따라서 그들의 길을 따라가야 한다 – 단지 반대로, 그리고 반드시 시간적으로가 아니라, 학습 구축에서). 철학자들은 모든 것을 일반 지식으로서 배우고 알아야 하며, 어떤 것도 그들에게 낯설어서는 안 된다. 왜냐하면 철학은 점점 좁아지는 전문화에 반하는 마지막 분야이기 때문이다. 오직 그렇게 해야 철학자들이 다른 우주, 다른 인간, 다른 과학, 그리고 다른 문화를 상상할 수 있을 것이다. 뒤로 읽는 것은 다른 것을 가능하게 한다. 그러면 상상력은 중심적인 철학적 방법론으로서 합당한 자리를 차지할 것이다. 왜냐하면 오늘날 학습의 문제 중 하나는 단순히 상상력 부족이며, 사람들은 다른 철학 (또는 다른 문학, 또는 다른 예술, 다른 과학은 말할 것도 없고)을 상상조차 할 수 없기 때문이다. 그들은 철학이 70년 동안 화석화된 후 그렇게 고착되어 있다. 만약 철학이 화석화를 계속한다면, 우리는 중세에 도달할 것이며, 중세를 특징짓는 것은 지배적인 철학에 대한 대안을 상상할 수 없다는 것이다. 이 시대의 낮은 학습 능력은 그것을 중세로 만들었으며, 어떤 GDP 하락이 아니었다. 그래서 철학은 그리스인들로부터 그들을 건너뛴 것처럼 보인다. 왜냐하면 학습은 지나간 시간의 양에 관심이 없고, 이루어진 학습의 양에 관심이 있기 때문이다 (그래서 대부분 청소년기는 그들보다 훨씬 긴 성인기보다 길다). 우리가 같은 방법론에 갇힐수록, 그것은 우리 눈에 존재론이 될 것이고, 그러면 학습은 그 위에 산을 쌓을 것이며 (중세에 일어났던 것처럼) 미래에는 모든 관심을 잃고 미래는 그들에 대한 모든 관심을 잃을 것이다 (스콜라 철학 참조). 왜냐하면 학습은 기본적인 혁신과의 살아있는 관계를 유지하지 않고, 일종의 반복적인 알고리즘이 될 것이기 때문이다. 다른 시대는 기본적인 방법론과 그 변화 가능성에 연결되지 않은 것에 연결되지 않을 것이며, 현재의 학습은 나무 검색의 깊이로 너무 멀리 나아가고, 때때로 너비 검색으로 돌아가고 다른 가능성에 대한 관심을 잊을 것이다. 문학에서는 소설에, 예술에서는 예술가 신화에, 미학에서는 아방가르드에 (그 문제 자체가 화석화되었을 때 얼마나 우스꽝스러운가), 시에서는 서정시와 자유 운율에, 국가론에서는 민주주의에, 경제학에서는 자본주의에 등등 고착되었다. 그리고 대안을 상상할 수 없다는 것은 이러한 구조의 다음 단계를 배우고 연속을 구축할 수 없다는 것이다. 상상력의 목적은 혁명으로 땅을 무너뜨리고 모든 것을 파괴하는 것 (자본주의에 대한 마르크스주의적 반대처럼)이 아니라, 오히려 국가의 방법론 (국가론)을 정교화하거나, 예를 들어 예술의 경우 미학을 정교화함으로써 (학습적 텍스트에는 자체적인 미학이 있으며, 언어로 놀았던 문학처럼, 학습하는 또는 가르치는 문학이 있을 수 있다) 자본주의와 민주주의 자체를 다음 단계로 계속 발전시키는 것이다. 따라서 나무에서 뒤로 돌아가는 목적은 오히려 나무 검색에서 더 앞으로 나아가는 것이며, 이렇게 진화에서의 파괴 시대조차도 그것을 진전시킬 뿐이다. 왜냐하면 때로는 기초에 대한 탐구 (철학적 탐구)가 나무 가지 개발 (학습 자체)에 대한 탐구와 반대되기 때문이다. 그래서 좋은 학습은 학습 개발과 방법론 개발 사이의 균형이다. 그리고 철학은 그들 사이의 변증법에서 뒤로 끄는 힘을 만드는 데 중요하며, 그것의 파산은 좁은 전문화와 편협함에서의 과도한 진전으로 이어질 것이며, 이것이 오늘날의 지식인, 즉 편협한 학자, 분석 철학자를 특징짓는 것이다. 그에게 흥미로운 것은 일관성뿐이며, 창의성은 그에게서 멀고 그는 방법론으로서의 그 작동 방식을 전혀 이해하지 못하며, 가능성의 공간을 소진하는 다르고 평행한 학습 과정을 파악할 수 없다. 왜냐하면 그에게는 그것들이 모순되기 때문이다. 왜냐하면 그는 철학의 방법론이 스콜라 철학자들처럼 논리라고 환상하기 때문이다. 그래서 그는 철학의 역사에 전혀 관심이 없다. 왜냐하면 이것은 그에게 전혀 다른 방법론을 보여주었을 것이고, 위대한 사상가들을 논리적 오류로 "잡으려는" 그의 우스꽝스럽고 유치한 욕망은 관련성 부족과 방법론 질문에 전혀 관계할 수 없다는 것으로 폭로되었을 것이기 때문이다. 그러나 어떤 학습이 방법론을 개발하지 않으면, 결국 그것 자체가 파괴된다. 왜냐하면 방법론적 혁신을 필요로 했을 새로운 기본 도전에 대처할 수 없기 때문이며, 이 학습의 파괴 자체가 방법론의 개발을 가능하게 한다 – 학습이 막았던 것이다. 이것은 방법론 변화의 가장 원시적인 방법론이지만, 만약 학습이 막히면, 이것이 일어나는 일이다. 방법론은 항상 결국 이길 것이며, 그래서 특정 방향에 너무 많이 투자된 학습에 의한 그것의 굴복은 부메랑처럼 돌아올 피로스의 승리이다. 그러나 누가 여기까지 올 것인가? 아무도. 아무도 여기까지 오지 않을 것이다. 학습에서도 독서에서도. 그리고 나는 이것을 누구에게 쓰고 있는지 모른다.