AI시대에는 왜 인문학이 중요한가? : AI의 인과추론(Causal Inference)은 철학에서 시작되었다!

김동화

저자:김동화
-일본동경공업대학컴퓨테이션지능공학과졸(공학박사,TIT:TokyoInstituteofTechnology,Dept.ofComputational
IntelligenceandSystemsScience,InterdisciplinaryGraduateSchoolofScienceandEngineering)
-국립대학교수역임
-베트남국립TDT대학,에티오피아국립아다마과학기술대인공지능교수
-EU-FP7,ICT-NCP(유럽연합ICT국가조정관역임)
-캐나다원자력연구소연구
-캐나다알버타대학방문교수
-과학기술문화연구소장역임
-세계약100여개대학을방문하여AI에의한문명의패러다임변화에대해강연과세미나를하다.

최근의연구논문
-DongHwaKim,“PaperWritingSkillTestofChatGPTforCausalInferenceofPhysicalAIwithLMM”,IARJSET,Vol.13,Issue5,May2026.
-DongHwaKim,“HowtoEducateAIThinking,AILiteracy,andAILiterature?IAR.12,No.9,September2025.IARJSET.
-외200여편논문발표.

책을읽기전에(6)

제1장AI시대에는왜인문학이필요한가?
인간은이학습하고추론하면서세상을만들어간다.(7)
인간은어떻게생각하고지식이란무엇인가?(9)
AI는인간의마음을나타내는도구다.(12)

제2장AI란무엇인가?(14)
AI의기초-철학(Philosophy)(19)
AI의기초-심리학(Psychology)(21)
AI는마음과생각을지식으로나타내는도구다.(24)
AI의기초-수학(Mathematics)(36)
AI의기초-컴퓨터공학(ComputerEngineering)(38)
AI는생각할수있을까?(40)
AI의의미는어떻게정의되는가?(41)
AI의분류(43)
AI의기본원리(45)
신경망의기본모델(50)
신경망의종류(54)신경망의학습원리(59)최근의AI학습모델동향(67)
자연현상에서얻을수있는AI원리(91)AI역사(95)
LLM,생성형AI,챗GPT차이점?(97)

제3장.AI의데이터(98)데이터란무엇인가?(99)
AI는데이터를통해어떻게학습하는가?(103)AI에는왜많은데이터가필요한가?(106)
AI는데이터를어떻게활용하는가?(111)AI는어떻게예측할수있는가?(113)데이터의편향과공정성의한계(117)

제4장LLM과인과추론(119)추론이란?(119)
AI는원인을이해할까?(120)AI의인과추론개요(122)상관관계와인과관계(123)인과추론의기본지식(126)개입인과(127)
인과모델의개입변수(128)
AI의사건에대한반사실적사고(128)
반사실적인과(130)
인과모델의내생변수(131)
개별처치효과(132)
이질적처치효과와평균처치효과(135)
인과추정량의평균처치효과(136)
ATE와HTE의효과차이(137)
조건부평균처치효과(137)
HTE의측정방법(137)
머신런닝/인과포레스트(138)
잠재적결과(139)
인과추론의일치성(140)
상호간섭없음또는SUTVA(140)
인과추정량(141)
데이터편향(141)
데이터문제가발생하는원인(144)
후방도어패스를해결하는인과추론(146)
인과추론을알아야하는목적(147)
추론의강인성(147)
인과예측의한계(148)
인과모델링방법(148)
인과모델과추론(149)
구조적인과모델(150)
인과그래프모델(151)
잠재변수와교란변수(152)
인과추론과간섭(153)
독립인과추론(159)
저밀도변형인과(161)
학습인과변수(161)
데이터를분리학습(162)
데이터전송을통한학습(163)
머신런닝주지도학습(163)
인과추론강인성및일반화(165)
사전학습,데이터강화학습및자기지도학습(165)
동적변화시스템의인과학습변수(167)
기존딥런닝의편향문제(168)
방향성비순환그래프(DAG)(168)
이중강인성(170)
확장된역확률가중치(171)
데이터희소성(172)
다목적학습(MTL)에의한인과추론향상(174)

제5장미래의AI는어떻게되어야할까?(179)에이전트AI(183)
미래는피지컬AI다!(187)

제6장AI혁명으로인류문명의패러다임이바뀌고있다.(191)
미래AI시대에는인문학이답이다.(192)사건에대한비판적사고와AI리터러시(194)복잡한사건을이해할수있는문해력(195)인문학은AI활용능력을길러준다.(196)AI시대의윤리적판단과도덕적추론(197)AI시대에적합한창의성(198)
인간중심AI설계(198)AI시대의인문학교육(199)STEAM교육과융합인재양성(200)비판적AI리터러시교육(201)
AI와의협력방안에대한인문학교육(202)AI시대미래를위한나침반,인문학(203)AI가열어주는인문학의새로운가능성(204)
인문학적AI사회의상상력을그릴수있다.(205)AI시대에는인문학이가장필요한시대이다.(206)AI를통한인문학의새로운가치창출(207)

제7장국가패권,AI패권,인재패권시대(208)국가별AI경쟁력지수(210)
한국의AI인재양성전략(212)
AI교육,AI시대에는한국이최고의리더국가가될수있다.(221)
AI를이용한교육(223)
AI를잘가르치는방법(224)
유네스코K-12AI교육과정분석(227)
미국의K-12AI교육과정(234)
중국의K-12AI교육과정(237)
캐나다의K-12AI교육과정(242)
인도의K-12AI교육과정(246)
영국의K-12AI교육과정(250)
한국의K-12AI교육과정(253)
챗GPT교육과정자료(255)
왜AI교육과정필요한가?(256)
한국형K-12AI교육과정설계예(260)
참고문헌(266)
편집후기(272)
저자이력(273)

부록:추론(276)

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