인공지능과 기계학습의 연구자이자 동시에 교육자로서, "어떻게 하면 더 효율적으로 정보를 인식하고 구조화하고 부호화하고 그리고 사용할 것인가"는 저에게 가장 중요한 연구 주제이며 고민거리입니다. 『퍼스트 브레인, 멘탈 모델』은 기계학습의 원리와도 묘하게 닮아 있는 인지과학의 핵심을 놀랍도록 명쾌하게 풀어내고 있습니다. 학습 데이터의 과적합(Overfitting)을 막기 위해 다양한 사례를 학습시키는 기계학습의 원리는 이 책에서 말하는 ‘다다익선(다양한 예시)’ 원리와 비슷하며, 복잡한 네트워크 구조 속에서 지식이 연결되는 ‘스키마’의 형성은 인공신경망의 가중치 학습 과정을 떠올리게 합니다. 특히 ‘작업 기억의 한계’를 고려한 인지 부하 관리 전략은, 제한된 컴퓨팅 자원 내에서 최적의 성능을 내야 하는 최적화 기법과 연결되어 연구자로서 깊은 흥미를 느꼈습니다.
저자들은 14가지 멘탈 모델을 통해 학습자의 뇌라는 하드웨어에 어떻게 정보를 부호화하고 저장할 것인지에 대한 가장 인간적이면서도 과학적인 방법론을 제시합니다. AI 시대에 인간이 어떻게 더 깊이 사고하는지를 아는 것은 너무나 중요한 일입니다. 이 책은 학생들에게 지식을 전달하는 교육자들에게는 최적의 교수 설계 지침서가, 새로운 연구의 실마리를 찾는 연구자들에게는 인간 지능에 대한 깊은 통찰을 주는 힌트가 될 것입니다. ‘학습’이라는 주제를 가지고 우리 ‘인간’을 다시 되돌아보게 하는 이 책을 통해, 우리의 마음속에도 견고하고 유연한 ‘멘탈 모델’이 구축되기를 기대합니다.
