탈식민주의 과학학자가 쓴 토마스 쿤 비판

토마스 쿤과 과학전쟁 ㅣ 이제이북스 아이콘북스 2
지아우딘 사르다르 지음, 김환석.김명진 옮김 / 이제이북스 / 2002년 9월

'탈식민주의 과학학' 관점에서 쓴, '쿤주의'의 외견상 급진성에 가려진 보수성 비판. 여러 내용이 소개되어 있기는 하나, 약술되어 있어 허전함이 채워지지 않는다. 논쟁의 세세한 국면을 깊이 이해하려면 더 많은 독서가 필요할 것 같다.

저자의 다른 책들은 제목만 보아도 흥미롭다. 현재 그의 저서 중 7권이 번역되어 있다.

 

 

 

그리고 이제이북스 아이콘북스 시리즈가 있었다는 것도 몰랐는데, 모두 절판되었다.

아쉬우나마 스티븐 풀러 『쿤/포퍼 논쟁』이 나았던 것 같다.

그 외에 책이 인용한 Steve Fuller, Thomas Kuhn: A Philosohical History for Our Times (Chicago: University of Chicago Press, 2000); Steve Fuller, Science (Buckingham: Open University Press, 1997); Ian Hacking, Scientific Revolutions (Oxford: Oxford University Press, 1981); Steve Woolgar, Science: The Very Idea (London: Tavistock, 1988)를 참조할 수 있을 것 같다.

* 인간의 행동과 역사의 방향을 예측할 수 있을까

버스트 - 인간의 행동 속에 숨겨진 법칙
앨버트 라슬로 바라바시 지음, 강병남.김명남 옮김 / 동아시아 / 2010년 7월

'폭발성'의 패턴적 이해. 인간이 '우선순위'를 바탕으로 선택·행동하고, 그것이 '폭발성'으로 나타난다는 아이디어는 음미할 만 하다. Human Dynamics의 태동 단계에 쓴 책이라 『링크』만큼 명쾌하지는 않다. 그러나 영감을 주기에 충분하다. 배치 측면에서 '척도 없는 네트워크'와 변화 측면에서 '버스트'를 이어볼 수는 없을까.

그런데 이론적 미비점을 난삽한 서술로 가린 듯한 느낌이 없지 않다. 미주의 상세한 문헌 목록을 통하여 어느 정도 보완 가능할 것 같다. 책이 나온 지도 어느덧 5년 넘게 흘러, 그동안 후속 연구가 많이 쌓였으리라 생각된다. 아마존에서 검색하여 보니, 저자는 2016년 8월에 'network science'에 관한 교과서를 하나 냈다.

언젠가 자연과 인간세상을, 싸인함수(순환성)와 멱함수(폭발성) 등 몇 가지 함수의 결합으로 쓸 날이 오지 않을까 하는 생각을 해보곤 한다.

[마이리뷰] 교양으로 읽는 뇌과학

교양으로 읽는 뇌과학
이케가야 유지 지음, 이규원 옮김 / 은행나무 / 2015년 11월

대뇌생리학을 전공한 일본인 저자가, 2004년 봄, 15세부터 18세까지 중고등학생 8명을 상대로 한, 열흘 간의 강의를 기록한 책.

기본 개념을 잡기에는 충분하다. 저자가 책 중간중간 흘려둔 열린 물음들이 상상력을 자극한다. 당시로선 최신 연구성과들을 충실히 반영하려 한 흔적이 엿보인다. 그러나 10년이 흐른 지금에는 갱신하여야 할 내용이 많을 것 같다. 기억작용을 행렬식으로 표현한 부록은 대단히 흥미롭다.

덧. 2005년에 나온 구판으로 읽었는데, 전체 페이지 수가 거의(?) 같고(구판은 319쪽, 개정판은 320쪽이나, ‘옮긴이의 말‘이 318쪽부터 시작하는 것은 같고, 구판도 마지막 장까지 합쳐서 320쪽으로 보아야 하는 것 같기도 하다), 적어도 알라딘 책 소개에 표시된 부분까지는 목차가 동일하고, 인용된 부분들도 문장이 조금 다듬어졌을 뿐 해당 부분이 위치한 페이지는 다르지 않아, 개정판은 저자의 개정이 아니라 역자가 번역을 다소 개선한 정도인 것으로 보인다.

[100자평] 지식의 성장

지식의 성장 ㅣ 살림지식총서 72
이한구 지음 / 살림 / 2004년 3월

반증주의를 통한 지식 개선 ·성장(迫眞)론. 서술이 간명하여 큰 힘 들이지 않고 많은 배움을 얻었다.
그나저나 거듭 포퍼가 끌린다. 나이 들어가는 것일까.

[마이리뷰] 인공지능과 딥러닝

인공지능과 딥러닝 - 인공지능이 불러올 산업 구조의 변화와 혁신
마쓰오 유타카 지음, 박기원 옮김, 엄태웅 감수 / 동아엠앤비 / 2015년 12월

왜색 짙은(?) 개념사전 같은 책. 논점을 두루 다루고 있으나 메시지 전달이 효과적이지는 않다. 딥러닝의 본질을 ‘특징표현 학습 representation learning‘으로 보고 있다.