Expert
(expertise : 전문가적 의견, 전문적 지식, 전문적 기술 ..... expert : 전문가)
우리는 도처에서 새 문제에 부딪치는 것처럼 생각되는 경우가 많지만, 상당히 낯익은 영역인 말하기, 운전하기, 합산하기 등등에서 대체로 목표를 달성한다. 여기서 우리의 행동은 매우 자동적이어서 우리가 문제를 풀고 있음을 거의 깨닫기 어렵다. 그러나 낯선 언어로 소통하려는 사람, 처음 운전대를 잡은 사람, 또는 덧셈을 배우는 아이를 보면, 이 일들이 이들 초보자에게는 매우 어렵고 신기한 새로운 문제 영역임을 알 수 있다. 많은 사람들은 끊임없는 연습을 거쳐 이 영역들에서 어느 정도 전문가가 된다. 방금 언급된 기술에서는 많은 사람들이 전문가가 된다. 소수의 사람들만이 전문가가 되는 기술로는 장기 두기, 과학 연구, 주요 경기에서 안타를 때리기 등등이 있다. 그렇지만, 이 특정 영역의 전문성 발달은 일반 영역의 전문성 발달과 별다른 차이가 없어 보인다. ..... (John R. Anderson 1995)
우리가 걷고 말하고 자전거를 타고 자동차 운전을 할 때 보통 의식적으로 심사숙고해서 의사결정을 하는 것이 아니다. 전문가의 기술은 그 자신의 일부이므로 그 기술을 인지할 필요가 없다는 것은, 마치 그가 일상적 동작에서 그 자신의 몸을 움직이는 것을 낱낱이 알 필요가 없는 것과 마찬가지이다. 실제로 도구나 기구들은 전문가의 신체를 확장한 것이 된다. .... 전문가 운전자는 일반적으로 어떠한 인지작용 없이도 서행이 필요한 때에는 느낌과 친숙함에 의해 알아차릴 뿐 아니라 대안들을 비교 평가 하지 않고도 행동하는 방법을 일반적으로 알게 된다 그는 그의 행동올 의식적으로 알려고 하지 않고도 적절한 때에 기어 변속을 한다.
초보자는 heuristic 으로 프로그램화된 컴퓨터처럼 규칙들과 사실들을 사용하는 추리를 하지만, 많은 경험과 재능을 갖게 된 전문가는 규칙들을 적응하지 않고도 무엇을 해야 할 것인지를 직관적으로 파악한다 ......
Hubert Dreyfus 는 이러한 기술습득의 5단계를 통해 '전문가의 전문성이 반드시 추론을 포함한다'는 전통적인 생각이 잘못되었다고 지적한다. 이 논지는 곧 소크라테스로부터 현대 인공지능에서 전문가시스템의 지식공학을 설계하는 자들이 그러한 편견에 사로잡혀 있다는 말이 된다. 따라서 전문가는 자신의 전문영역에서 자신이 알고 있는 것이 무엇인지 항상 알고 있는 것이 아니다. 우리가 전문가에게 엄밀한 규칙들을 요구한다면 그는 초보자의 수준으로 되돌아가서 기억나는 규칙들, 그러나 전문가로서는 이미 사용하지 않은 지 오래된 규칙들을 말하게 될 것이라고 한다. ......... 이리하여 Dreyfus 는 "만약 그대가 그것을 설명할 수 없다면 그대는 그것을 이해하지 못한 탓이다" 라는 소크라테스의 슬로건은 뒤바뀌어야 한다는 것이다--"누구든지 자기의 기술을 충분히 설명할 수 있다고 생각하는 사람은 전문가적인 이해를 하지 못한 것이다. " 이런 의미에서 전문가와 같은 전문가 시스템의 설계는 불가능하다. ....... (이초식 1993)
전문성 (expertise) 은 경험에 기초한 패턴식별과 연관 (pattern discrimination and association) 이다. 그것은 직관적 (intuitive) 이다. 그것을 몇개의 규칙과 이론으로 환원할수 있다는 증거는 없다. 따라서 AI 는 규칙들과 원리들을 (rules and principles) 사용하여 만들어지지는 않을 것이다. 지능 (intelligence) 이라는 것이 그렇게 만들어지지는 않는다. .......... (Stuart Dreyfus)
term :
전문성 (Expertise) 전문가 (Expert) 전문가시스템 (Expert System) 철학 (Philosophy) 심리학 (Psychology) 지식공학 (knowledge engineering) 추리 (Reasoning) 규칙기반 전문가시스템 (Rule-base Expert System) 휴리스틱 (Heuristic) 불확실성 (Uncertainty) 예측 (Prediciton) 진단 (Diagnosis) 이해 (Understanding)
site :
Wikipedia : Expert AITopics : Nature of Expertise
paper :
기술습득을 위한 본능 (An Instinct to Acquire an Art) : Steven Pinker
video :
문제 해결 (하노이 탑, 문제 표상), 전문성 (기술 습득에 따른 뇌 변화, 기술 습득의 일반적 특징, 전문성의 성질) : 인지심리학 : KUOCW 남기춘 2014/05/20
전문성 (전문성의 성질, 기술의 전이, 교육적 함의), 특강 (한국어) : 인지심리학 : KUOCW 남기춘 2014/05/22
전문가의 특징 (Hart 1986)
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Effectiveness : 전문가는 그의 지식을 사용하여 문제를 해결할수 있다. 물론 적절한 성공률을 보여야 한다. 의사는 정확한 진단을 할 수 있고 법무관은 적절하게 법의 조항들을 찾아낼수 있다 |
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Efficiency : 단순하게 문제를 해결하는 것으로는 충분하지 않다. 전문가는 문제들을 빠르고 효율적으로 해결할수 있다. 보다 증명이 확실히 되는 해결책 (provable solution) 을 연역해낼수 있고 빠르게 가장 적절한 정보를 결정해 낸다. 자동차 수리공이 간단한 고장을 해결하는데 1주일이 걸린다면 그에게 대가를 지불할 마음이 생기지 않을 것이다. 의사가 어떤 병인지를 결정하기위해 수십가지의 부적절한 검사를 시행하기를 바라지는 않을 것이다.어려운 문제는 쉬운 straightforward 문제보다 시간은 더 걸리겠지만 전문가는 그의 통찰력으로 문제들을 특징지울 것이다 |
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Awareness of limitation : 전문가는 그가 아는 것을 안다. 그가 처리할 수 있는 것이 무엇인지를 알고 다른사람에게 보내야하는 (referring) 것이 무엇인지를 안다. 우리는 답을 아는체 하는 선생님을 존경하지 않는다. 전문가가 그들의 전공에 대해 모든 것을 알지 못한다는 것은 오히려 합리적이다. 또한 어떤 질문이 그에게 너무 복잡하다는 것을 올바르게 인식한다. 우리는 그들이 추측해서 답변을 내어 부정확한 정보를 주는 것을 원하는 것은 아니다. 일반의 (general practitioner) 가 항상 우리를 병원으로 refer하는 것은 비효율적이지만 우리가 중병이 걸렸을 때 전문의에게 refer해주기는 것은 당연한 것이다. 의사는 그의 능력을 벗어나는 (beyond his scope) 병의 증상을 인지해낼수 있어야한다. |
전문가를 활용하는 방법 (Hart 1986)
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As a provider of information : 전문가는 쉽게 이용가능한 많은 지식을 가지고 있다. 우리가 가상의 사건에 대해 그에게 상세히 질문한다. 질문과 답변능력이 있는 책을 활용하듯이 전문가를 이용할 수 있다. 특별한 질문에 대해 우리가 이해할 수 있는 terms로서 답변해준다. |
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As a problem solver : 지식을 사용하여 문제를 해결한다. 충분한 증거와 증상들이 주어진다면 쉽게 가능한 해결책을 알려준다. 또한 보다 더 정확한 결론에 이르기 위해 필요로하는 부가정보들을 알려준다. |
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As a explainer : 때때로 전문가의 답변이 불충분할 때 전문가는 그의 추론의 line을 설명할수 있어야 하고 (why), 어떻게해서 그런 결론에 이르게 되었는지 (how) 를 설명할수 있어야한다. 그는 정의를 확대시킬수 있어야 한다. 그와 상담할 때 우리는 여러 가지 이유 때문에 설명 (explanation)을 요구한다. 이럼으로써 우리는 전문가에게 배우고 또한 확신을 가지게 되는 것이다. 왜 그것을 알 필요가 있는가? 하는 것은 민감한 또는 개인적인 정보를 질문했다면 당연히 설명되어야 할 것이다. 또한 전문가가 어떻게해서 그러한 답변을 냈는지를 설명하여야 또한 확신이 설 것이다. 전문가의 능력이 수용가능할 때에만 정보는 알려져야 할 것이다. 이것은 인간전문가뿐만 아니라 전문가시스템에도 요구되는 것이며 또한 그를 활용하는 방법이다. |