인공지능과 함께 이런저런 일을 하다보니 인공지능에게 구조론적 관점을 학습시켜 문제해결 도구로 사용하는 영역을 더 깊이 연구해볼 만하다는 생각이 들었습니다. 구조론이 가진 통합적 관점과 논리적인 체계성으로 사회 현상부터 물리 법칙, 심지어 우주의 원리까지 다양한 현상을 해석한 사례들이 상당히 많이 쌓여 있습니다. 내적 정합성과 완결성을 가진 구조론은 인공지능에게 훌륭한 길잡이가 될 수 있을 것 같습니다. 즉, 인공지능이 효율적으로 작업할 수 있는 최적의 도구가 될 가능성이 크다는 거죠. 만약 인공지능이 구조론을 제대로 배우게 된다면, 우리 사회의 복잡한 문제들이나 아직 해결하지 못한 과학적 난제들을 풀어내는 데 큰 도움이 되어 놀라운 결과를 만들어낼 수 있을 겁니다.
클로드로 작성한 보고서

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구조론으로 구현된 의사코드는 이런 형태가 아닐까 싶네요. 그냥 파이썬으로 알고리즘문제 조금 푸는 정도라 현업 기준으로 보면 말도 안되는 것일지도 모르겠습니다.
while 질():
입자 = []
입자.append(f(질()))
while 입자함수(입자):
a, b = 입자선택함수():
힘 = 이기는힘(a, b)
…
이런 구조로 한 모듈이 되고 모듈 사이에도 상부와 하부구조가 있고 상부 시스템이 먼저 큰 범위의 답의 범위를 내고, 하부구조에서 세부가 점차 결정되어 나간다면..
각 모듈(지능)이 점차 하부에서 경쟁 및 유기적으로 관계함수를 통해 답을 내기. 의사코드로 지피티한테 물어보니 재밌는 답변을 내놓네요. 문제는 질을 정의하기가 힘들고 관계함수의 로직이 불분명하다고. 그런데 미래의 인공지능은 이런 형태를 기반으로 할 수도 있다고 하는데, 외부 환경입력이 가능하다면 사실상 이기는 힘이 작동하는 것은 자연에서 동일할텐데 시스템에서 있을 것이 살아남아 인간의 뇌처럼 될 수 있지 않을까..?

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A Meta-theoretical Exploration of Gujoron's Potential for Solving Social Problems 영문버전인데 영어 잘 하는 분들 살펴봐주세요. 홈페이지 리뉴얼하면서 인공지능 번역 기능 탑재하고, 레딧 등에 구조론 채널 만들어서 번영물 올리면 국제화 단계로 진행할 수 있겠네요.
위와 같은 생각을 질문으로 표현하여 실제적인 실행 계획을 수립하도록 요구해봤습니다.
클로드 질문과 답변
질문을 계속 밀어붙이는 것이 중요하네요.
질문과 답변은 더 진행되고 있고, 실제적인 성과가 나오면 공유하겠습니다.