9. 경험을 발견할 수 있는 간단한 방법
이전에 제공한 방법은 이해가 가더라도 어느 정도 시간을 가지고 해야 하는 방법이다. 차분히 앉아서 수 백단계를 만들어 내려면, 일정 시간의 끈기가 필요하게 된다. 그래도 그런 노력의 결과는 나의 두뇌가 깨어났다는 맑은 느낌을 받을 수 있을 것이다.
그래도 잠깐 쉬면서 간단하게 스트레칭을 하듯이 할 수 있는 방법은 없을까 생각해 보았다. 어디에서든 필요한 시간에 해 보고 싶은데, 많은 시간을 가지지 못하는 경우가 많기 때문이다.
여기서의 포인트는 경험을 발견한다는 것 자체가 이미 ‘조각경험’과 ‘조각경험’ 사이의 연관성으로 연결되어 있다는 것이다. 하나의 장소와 바로 다음의 장소도 연결되어 있는 것처럼 말이다. 그래서 이러한 연관성만을 가지고 ‘두뇌동작 시뮬레이션’을 해 보려고 한다.
방법은 간단하다. 여기서 하나의 ‘조각경험’을 따라 가며 또 다른 ‘조각경험’를 살펴볼 수 있다면, 이미 경험으로 만들어져 연결이 된 부분이므로 이것을 ‘경험의 발견’으로 볼 수 있다. 만일 거꾸로 연결이 있을 수도 있지만, 나에게 거의 연결이 불가능한 ‘조각경험’ 두 개로부터 새롭게 연결될 수 있는 ‘조각경험’을 찾아야 한다면 아마 무엇인가 새롭게 연결을 만들어야 할 수도 있는데, 이것을 ‘경험의 창출’이라고 볼 수 있는 것이다.
그림(1)을 보면 맨 오른쪽 박스들만 제외하고 하나의 박스에서 화살표가 두 개씩 나뉘어져 나가는 것을 볼 수 있다.
물론 항상 두 가지로만 나뉘는 것은 아니다. 세 개씩 혹은 그 이상으로 나뉘어 나가지만, 간단하게 설명을 하기 위해 예로 들었다. 그래서 다음과 같은 구조로 문제를 풀어가도 된다는 것이다.
우선은 그림(1)처럼 간단하게 하기 위해 하나의 사각형 박스에서 2개씩 나가는 것으로 시도를 하려고 한다.
그림의 빨간색의 박스가 내가 해결해야 하는 문제가 될 수도 있고, 문제를 해결하는 솔루션의 씨앗, 즉 문제를 풀어갈 도화선이 될 수도 있다. 다시 말해 빨간색의 박스로부터 시작되어 그 다음의 박스들은 모두 연관성을 가지고 연결이 되어 채워지게 된다. 이렇게 어렵고 심각하고 혹은 매일 접하는 문제를 적용해서 이러한 훈련을 해도 되지만, 이런 문제 대신에 하나의 단어로 시뮬레이션처럼 시작을 하는 것도 좋은 방법이다. 우선 제일 처음의 빨간색 박스에 머리에 떠오르는 하나의 단어를 적는다.
그림처럼 하나의 단어가 만일 ‘하늘’이란 단어라면, 그림(2)처럼 될 것이다. 그러면 다음 단계는 화살표를 따라 하늘과 연관된 단어 두 개를 생각해서 하나는 연결된 하나의 박스에 또 하나는 다른 박스에 적게 된다.
만일 하늘과 연관되어 생각해 낼 수 있는 것이 여러가지가 있겠지만, 나는 비행기와 구름이 생각났다. 그러면 결과는 다음 그림(3)과 같이 될 것이다. 이렇게 ‘하늘’이라는 단어에서 ‘비행기’와 ‘구름’을 생각해 냈으면, 이번에는 ‘비행기’만 생각하고 비행기와 연관된 두 단어를 생각해서 비행기에 연결된 화살표의 박스에다가 적는다. ‘구름’에 대해서도 이와 같은 방법을 사용하여 적는다. 이렇게 해서 모든 박스를 메워 가는 것이다. 이렇게 적어 가는 것은 하늘이라는 단어와 맨 마지막에 적은 단어에까지 연결되어 있다고 볼 수 있는 것이다. 그리고 그 이후에 나오는 단어들과 연결되어 있는 자료와 정보가 머리 속에 자료와 정보로 이미 구성되어 있다고 보는 것이다.
그림처럼 ‘하늘’만 미리 주어졌다면, 31개의 박스 중에 30개의 박스만 채우면 되지만, 흥미를 더하기 위해 더 많은 수, 60개 이상, 100개 이상의 박스를 가지고 시도될 수도 있다. 그런데 이것은 무한정으로 시간을 가질 수 있는 것이 아니라 일정한 제한 시간 안에 끝내야 한다. 단어 하나가 제시되고 채워야 하는 박스의 수가 30개인 문제의 경우 게임의 점수는 아래와 같이 계산될 수 있다.
- 전체 시간 = {(채워지지 않은 박스의 수) x (박스당 주어지는 시간 2초)}초. 전체시간은 이렇게 계산이 되고 주어진다. 이 시간 안에 모든 칸을 채워야 한다. 그림에서는 30개이므로 60초 안에 모두 채워야 한다.
- 전체 점수 = 채워야 하는 박스의 수. 여기에서는 30점이 된다.
- 단, 시간 안에 모든 박스를 채우지 못하면 채우지 못한 박스의 수를 점수에서 빼게 된다. (남은 박스)
- 그리고 반복적으로 나온 단어가 있으면 그 개수만큼 뺀다. 예를 들어, 동일한 단어가 4개 있었다면, 3개를 빼면 된다.
- 이 두 가지를 뺀 점수가 자신의 점수이다. 최종 점수=(전체점수–채워지지 않은 박스 – 단어가 반복된 박스)/전체점수 x 100
여기서의 2초는 이 문제를 여러 그룹에 시도해 본 결과 가장 적당한 시간으로 정한 것이지 특별한 규칙이 있는 것은 아니다. 여러 번 시도해 본 결과, 이렇게 기준을 가지는 것도 괜찮다. 시도했을 때 자신의 점수가 전체점수의 90% 이상이 되면 자신의 두뇌가 전혀 굳어 있지 않다고 할 수 있으며 새로운 아이디어를 낼 수 있는 충분한 가능성을 가진 사람이라고 생각하는 것이다.
그리고 사실 점수의 정확성을 알기 위해서는 적어도 100개 이상의 박스 채우기를 하는 것이 보다 정확하게 측정될 수 있을 것이다. 그래봐야 5분 정도 소비되므로 잠깐 쉬면서 이 문제를 하게 되면 보다 확률이 높아질 것이다.
이런 시도를 여러 연령 층의 사람들과 또 여러 직종에 종사하는 사람들과 같이 해 보게 되면 사람에 따라 메워지는 단어의 성격이 다른 것은 말할 것도 없지만, 많은 경우에 반복적인 일을 많이 하는 사람일수록, 그리고 굳어진 머리를 가지고 있는 사람일수록 같은 단어의 반복이 심하다는 것이다. 물론 박스를 채우지 못하는 경우도 마찬가지이다. 단어의 반복이 심하다는 것은 머리 속의 자료와 정보의 구조가 커다란 덩어리 몇 개로 되어 있다는 것이다.
여기서는 단어 하나를 가지고 시도가 되었지만, 이미 언급한 것처럼 ‘하늘’ 대신에 일상의 일(문제)들을 넣고 시작을 해도 된다. 예를 들면, 지금 배가 고파서 점심을 먹으려고 하는데, 점심을 먹고 다시 있던 제자리로 돌아오는 방법을 ‘하늘’ 대신에 넣고 시도해 볼 수도 있다. 이렇게 시도하면서 머리 속을 들여다본다면 하나의 연결된 끈을 따라 자료와 정보를 찾아 가는 것으로 ‘경험의 발견’이라고 부르는 것이다.
목 차
프롤로그
떠오르는 기억들의 알 수 없는 연관성
추가설명자료: 메워지는 경험(Filler)의 정체
- 스마트한 사람이 되려면
추가설명자료: DAGENAM의 접근 방법
추가설명자료: 경험의 창출 - 신기한 두뇌의 작업
2.1 편해진 삶 속에 굳어진 나의 두뇌
추가설명자료: 나이를 먹게되면 굳어지는 두뇌 - 스마트하다는 표현의 속 뜻
3.1 스마트한 사람과 ‘간접경험’의 존재
3.2 ‘간접경험’과 기억의 자국
3.3 ‘단위경험’이란?
3.4 ‘단위경험’이 많아지면, 창의성에 유연성이 증가
추가설명자료: 기억의 깊은 자국
추가설명자료: ‘대체경험’과 기억의 깊은 자국
추가설명자료: 나의 스마트한 디지털 공간
추가설명자료: ‘단위경험’을 구성하는 것이 가능할까?
추가설명자료: 내연기관의 부품수
추가설명자료: 습관과 덩어리 경험
추가설명자료: 신경가소성(Neuroplasticity)이란 - 깨어있는 두뇌와 디지털 공간과의 공존
4.1 나의 삶의 흐름과 너무 가까워진 기술들
4.2 내가 기술에 대해 깨어 있어야 하는 이유
추가설명자료: 내 주변에 꽉 찬 속이 검은 디지털 공간
추가설명자료: 디지털 공간의 위험성
추가설명자료: UCA(Ubiquitous Computational Access)
추가설명자료: ‘인공지능’ 기술의 현재 수준 판단
추가설명자료: ‘증강현실’ 기술의 현재 수준 판단
추가설명자료: ‘Ubicomp’ 기술의 현재 수준 판단
추가설명자료: 기술들이 사람들의 삶의 흐름을 점차 새롭게 형성해 가고 있다 - 두뇌를 깨우는 간단한 방법
- 가장 중요한 것은 맥락을 발견하는 것
6.1 두뇌의 깨어남과 ‘주체적행동능력’의 회복
추가설명자료: 맥락이 모든 것을 결정 - 컴퓨터는 어떻게 경험을 발견하고 창출할까?
7.1 컴퓨터는 경험을 단순화시키지 않는다 - 두뇌 어딘 가에 있을 잊혀 진 그 무엇을 찾아서
8.1 나의 하루가 미래의 시나리오가 될 때
추가설명자료: 인간의 인식 능력 - 경험을 발견할 수 있는 간단한 방법
- 창출을 경험한다는 것?
10.1 창출의 시도
10.2 ‘두뇌동작 시뮬레이션’을 위한 도표
에필로그
과거의 경험과 새로운 경험의 만남
Last Updated on 2025년 11월 02일 by MASERINTS