과거에 인공지능 시스템을 만들 때는 인간이 직접 규칙을 입력해서 그 규칙들의 집합으로 [연역적]인 시스템을 구성(예: 전문가 시스템)하였었는데, 최근 각광받고 있으며 알파고에도 적용된 인공신경망 기법의 시스템은 수많은 학습을 통해 [귀납적]인 방식으로 구축된다는 것이 다르죠. (참조: http://t-robotics.blogspot.kr/2016/01/blog-post_23.html) 이 두 가지 상이한 방법론의 기반은 각각 서양철학의 합리주의와 경험주의에 이어져 있다고 진중권은 판단한 것 같습니다.

합리주의(http://newdle.noonnoppi.com/xmlView.aspx?xmldid=56042) 중에서 :
“합리론에 있어서 참된 지식이란 보편적 필연적 판단으로 구성되며, 사고의 목적은 상이한 명제들이 서로 논리적으로 연결되는 진리들의 체계를 얻는 것이다. 여기서 명제들이 연결된 진리란 수학적 지식 개념을 말한다. 즉, 참된 진리는 수학적 증명과 같이 기초 개념과 원리, 명제로부터 추론하여 얻을 수 있고…(後略)”

경험주의(http://newdle.noonnoppi.com/xmlView.aspx?xmldid=56339) 중에서 :
“(前略)…오직 외적 경험인 감각과 내적 경험인 반성을 통하여 사물을 알아보고 지식을 얻게 된다. 따라서 아무리 복잡한 지식도 모두 개개의 사물 혹은 지식의 경험을 통한 단순 관념들의 복합체인 것이다.”
“예를 들어 \'책상\'이라는 것은 본래 객관적인 사물이라기보다는, \"네모나다. 각이 졌다. 단단하다. 나무로 되어 있다.\" 등과 같은 주관적 관념들을 한데 묶어서 책상이라는 이름을 붙이고 객관화시킨 것이다.”

p.s.
참조 - 인공지능의 계산주의, 연결주의(http://scienceon.hani.co.kr/375132) :
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[계산주의] 컴퓨터로 하여금 숫자를 계산하는 대신 기호를 조작하는 알고리즘을 통해 논리적 추론을 하도록 하는 것
[연결주의] 지능을 하나의 강력한 논리적 체계가 아니라 매우 간단한 기능만을 가진 작은 단위들이 서로 복잡하게 연결된 상태에서 얻어지는 발생적인(창발적인) 현상이라고 이해
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