예술심리학에서의 무의식적 추론의 이해

◆ 무의식적 추론의 이해

예술심리학에서의 무의식적 추론의 이해를 위해서는 구성주의 이론의 기원인 19세기 독일의 물리학자이자 생리학자인 헬름홀츠의 주장에 대해서 살펴봐야 한다. 그의 주장은 지각은 아무런 노력 없이도 직접적으로 이루어지는 것처럼 보일 수 있지만, 이런 느낌은 환영적인 것이다. 이러한 무의식적 추론 개념에 대해서 좀 더 자세히 살펴보면, 우리가 감각을 통해 주변과 사회를 인지할 때 우리가 받는 감각 데이터는 종종 불완전하고 모호합니다. 우리의 감각 기관은 주변 환경의 다양한 경로에 대한 정보를 수집하지만 데이터는 여전히 불확실합니다. 또한 우리의 뇌가 받는 감각적 입력값들로 다양한 해석 또는 가설을 만들 수 있다고 제안했다. 이러한 가설은 축적된 경험, 지식을 기반으로 한다.

그런 이후 우리의 뇌는 사용 가능한 감각 정보와 기존 경험값들을 기반으로 가장 실현성이 높은 해석이나 가설을 무의식적으로 선택합니다. 이 선택 프로세스에는 감각 데이터의 차이를 채우거나 모호성을 해결하는 추론이 포함된다. 헬름홀츠에 의하면 지각은 우리의 뇌가 능동적인 반응에 의한 추론의 과정이고, 수동적으로 감각 입력을 기록하지 않는다. 무엇보다 감각 데이터와 사전 경험을 통합하고 추론하여 지각 경험을 능동적으로 재구성한다. 하나의 예를 든다면 더 작게 보이는 물체를 볼 때 우리는 그 물건이 더 멀리 있다고 무의식적으로 추론하며, 우리가 다른 물체 뒤에 부분적으로 숨겨진 친숙한 물체를 관찰할 때, 우리의 사전경험과 지식을 바탕으로 그 물체의 나머지 완전체의 모양을 추론할 수 있다. 이러한 헬름홀츠의 무의식적 추론 이론은 우리의 지각이 감각 입력의 단순한 기록을 넘어서는 방법을 설명하는 데 도움이 되며, 일관되고 의미 있는 지각 경험을 만들기 위해 감각 데이터를 처리하고 해석하는 데 있어 우리 뇌의 능동적 역할을 강조했다. 이 이론은 이후에 지각 및 인지 이론에 많은 영향을 미쳤으며, 우리의 두뇌 정보처리 과정과 세상에 대한 인식을 형성하는 방법론을 이해하는 데 도움을 주었다.

 

 

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◆ 무의식적 추론의 사례1

시선 전방에 큰 나무가 있고 배경으로 작은 집이 있는 장면이 있다고 상상하는 순간에 무의식적인 추론이 이러한 물체의 크기와 거리에 대한 인식 과정으로 우선 눈은 사물에 반사되어 눈으로 들어오는 광파의 형태로 시각 정보를 받는데 이 정보는 모호하다. 나무와 집의 망막 이미지는 3차원 물체의 2차원 투영이고, 망막 이미지에는 크기와 거리가 직접적으로 표시되지 않는다. 뇌는 물체의 크기와 거리에 대해 여러 가지 가능한 해석이나 가설을 생성하는데, 한 가지 가설은 나무는 크고 가깝지만 집은 작고 멀리 있다는 것입니다. 또 다른 가설은 나무가 작고 멀고 집이 크고 가깝다는 가설이 가능하다. 뇌는 이러한 가설을 무의식적으로 평가하고 사용할 수 있는 감각 단서와 사전 경험지식을 기반으로 가장 가능성이 높은 해석을 선택한다.  물론 이때도 물체의 상대적 크기, 물체의 상대적 위치, 과거 경험과 같은 요소를 선택 시 고려한다. 맥락은 이러한 무의식적 추론에서 중요한 역할을 한다. 일반적으로 집이 나무보다 크다는 것을 안다면 뇌는 나무가 더 가깝고 집이 더 멀다는 가설을 선호할 수 있고, 마찬가지로 나무와 집의 평균 크기에 익숙하다면 두뇌가 이 지식을 사용하여 더 정확한 추론이 가능하다. 우리의 두뇌는 일관된 지각적 경험을 제공하는데, 나무는 크고 가까이 있는 것으로, 집은 작고 멀리 있는 것으로 지각한다. 이 지각 경험은 뇌의 무의식적인 추론과 추론 과정의 결과이다.

이 예에서 살펴보면 무의식적 추론은 감각 입력에 존재하는 차이와 모호성을 채워 지각 과정에 정보를 제공한다. 사전 지식, 상황 정보 및 감각 단서를 사용하여 장면에 대한 의미 있는 해석에 도달하고, 이 과정을 통해 특정 환경에 있는 물체의 크기와 거리에 대해 빠르고 정확한 판단을 내릴 수 있는 것이며, 감각 정보만으로는 이러한 특성을 결정하기에는 어렵다.

 

◆ 무의식적 추론의 사례2

이러한 무의식적 추론이 일상생활에서 어떻게 역할을 하는지 살펴보기 위해 하나의 상황을 설정해보자.

혼잡한 교차로에서 길을 건너기위해 기다리고 있다고 상상해보자. 자동차는 양방향으로 움직이고 신호동은 보행자를 위해 빨간색을 가리키고 있다. 이 상황에서 무의식적 추론이 의사결정 과정에 기여하는 방식을 설명해보면, 우선 접근하는 자동차의 속도와 거리, 신호등과 횡단보도의 표시 등 교통상황에 대한 시각적 정보를 눈으로 인지한다. 수신하는 인지 감각 정보는 복잡하고 잠재적으론 모호하다. 자동차의 속도, 가장 근거리 자동차의 근접성, 다른 보행자의 행동 등 처리할 시각적 인지 정보가 많은 상황이다. 이 상황에서 당신의 두뇌는 여러 가지 가능한 해석이나 가설을 생성하려고 하는데 이 가설에는 접근하는 자동차의 속도 추정, 신호등 변경까지의 시간 측정, 다른 보행자의 행동 예측이 포함된다. 뇌는 이러한 가설을 무의식적으로 평가하고 사용 가능한 인지 정보 단서와 사전경험지식을 기반으로 가장 가능성 높은 가설을 선택한다. 신호등 변경까지 남은 시간, 교통량 차이, 교차로에서의 일반적 교통 행동 패턴 요소도 고려한다. 또한 처한 위치의 횡단보도 규범, 신호 변경까지의 일반적 타이밍, 유사한 교차로에 대한 경험과 같은 상황에 대한 사전정보를 고려한다. 최종적으로 무의식적인 추론 과정에 따라 뇌가 결정을 내린다. 교통상황이 안전해 보이고 신호등이 바뀌려고 하면 뇌가 안전하게 횡단보도를 건널 준비가 되었다는 느낌을 생성한다. 이어서 차량흐름을 지속해서 모니터링하면서 길을 건너기 시작한다. 이 상황에도 무의식적인 추론 프로세스는 계속 작동하여 자동차가 예기치 않게 속도를 높이거나 급격한 변화를 감지하면 뇌는 안전을 지키기 위해 움직임의 신속한 변화를 유발할 수 있다.

 

앞서 설명한 상황에서 무의식적 추론 과정은 단계적이면서 언제든 뇌의 판단에 따라 변화를 가져올 수 있다. 여기는 개인적 사전경험지식이 변화에 많은 기여를 하는 것으로 보인다. 따라서 사전지식의 데이터에 따라서 무의식적 추론 과정의 결과는 다르다는 것을 유추해 볼 수 있다.