사람은 일차적으로 감정을 통해 세상을 해석한다.

test 라는 판정 연산에 감정을 이용한다는거야.

싫다 / 좋다 가 우선이란 거지.


이차적으로 학습에 의해 세상을 해석한다.

compare 라는 판정 연산에 사고를 이용한다는거지.

옳다 / 그르다 가 우선이란 거다.


좀 더 정교해지면, 옳다 그르다, 싫다 좋다가 퍼지 형태로 나타난다.

몇 % 옳고 몇 % 그르고, 얼마나 좋고 얼마나 싫지만 위험률을 통한 보상을 한다는거지.


학습이 진행될 수록, 나이를 먹을 수록 감정보다는 사고가 더 발달하게 되지만,

선천적으로 감정에 가중치가 높은 사람들은 그래도 감정영역이 더 발달해 있다.


그리고 노화되는 시기가 오면 자신의 경험들을 다시 감정으로 환원한다.

어쩌면 수많은 if else 의 로직들을 자그마한 가중치 테이블로 전환해

후세, 아가들에게 감정의 형태로 물려주기 위한 행위일지도.


감정영역이 가지는 장점은 선험적이란거다.

일종의 bios 영역에서 처리되는 본능 같은것이고,

경험 의존도가 낮다는 점과, wireless 란 부분에서 강점을 갖는다.

그 말은, 원격지의 누가 슬퍼하거나 고통받거나,

어떤 사건 사고가 눈앞에서 이루어지지 않은 경우에도

감지해낸다는 거다. 공감력이 뛰어난거지.

그리고 아주 민첩하다. F 타입의 사람들이 반응속도가 빠름.

( hardware acceleration )

주로 이런사람들은 뇌량이 멀고, 머리의 크기가 작음.

여자들은 자연스레 감정적이란 거다.


사고영역이 가지는 장점은 학습에 의해 발달될 수 있다는거다.

일종의 os 영역에서 처리되는 사고 엔진 같은것이고,

본능을 보완한다. 하지만 실존적 데이타 의존도가 높다.

다른 사람이 학문적으로 구축한 베이스를 이용하기 때문에 명확하고 stable 한 결과를 낸다.

처리 속도는 느리지만 많은 데이타를 연관관계에 따라 구축할 수 있다.

( hardware abstraction layer, hardware emulation layer )

하지만, 처리용량이 큰 사람들은 수많은 lookup table ( 메모이제이션 )을 할당해

반복되는 문제들에 있어서 하드웨어 가속에 비길만큼 빠른 처리결과를 만들어 낸다.

주로 이런 사람들은 뇌간이 조밀하고, 머리가 큼.

머리가 크고 1 cycle 의 path가 복잡할수록 당연히 처리속도는 떨어짐.

남자들과 여자들의 하드웨어가 기본적으로 달라서

강점을 부각할 수 있는 분야 역시 다르다는게 이런 이유.


물론 뇌량이 멀고 머리가 크다든지, 뇌량이 좁고 머리가 작은 케이스도 있음.


어느쪽이 유리한진 아직까지 확신을 갖기 힘들다.

문제에 따라서는 전기적 여기상태가 가라앉기 전에 다음 추론을 해야하는 경우도 있고,

이전의 연산을 완전히 냉각시키고나서 처리해야 하는 경우도 있기 때문이다.


이상은 감정과 사고에 대한 내 연구를 간단히 설명해 본 것.


난 철구 같은 애들보다 순발력은 떨어지지만,

대용량의 데이타로 부터 추론하는 능력은 발달해 있다.


세상에 머리 좋은 사람 많다.

너만 똑똑한게 아냐.

내 앞에 꼬리가 길면, 반드시 잡힌다.