물리학과 IT의 독단: 과학을 구별하는 방법

물리학, 수학, 프로그래밍에서의 반과학적 고정관념

물리학은 원자 입자부터 사회적 상호작용까지 자연의 복잡성을 연구한다. 모델은 측정 결과를 바탕으로 세우고 통계적으로 검증된다. 데이터가 부족할 때는 가설을 받아들이는 것이 가능하지만, 그 가설이 절대적 진리로 승화되어서는 안 된다.

성공적인 가설이 '신성한' 것으로 선언될 때 문제가 시작된다. 양자역학의 코펜하겐 해석은 고전 물리학과 불일치한다고 주장하지만, 확실한 근거 없이 이루어진다. 일반상대성이론은 일부 실험과 모순되지만, '수학적 우아함' 때문에 여전히 지배적이다.

과학 공동체는 변화에 저항한다: 양자역학의 대안 해석은 거의 게재되지 않으며, 일반상대성이론을 비판하는 것은 경력에 위협이 된다. 저널 편집 정책, 과장된 언론 보도, 그리고 끈 이론 같은 추측적 주제에 대한 연구비는 이러한 고정관념을 강화한다.

많은 '우주론'은 실험적 기반 없이 설립된 아이디어에 의존한다. 데이터와의 괴리는 일시적인 수정으로 가려진다. 이는 근본 이론의 부재를 시사하며, 조기 고정관념은 반과학적이다.

수학: 미학 vs. 구축성

수학은 종종 '과학의 여왕'이라 불리며, 실용보다 내부의 아름다움을 강조한다. 대부분의 교과서는 현실 세계의 활용을 피하고 추상화에 집중한다. 이는 과학 도구로서의 수학의 가치를 낮춘다.

핵심적 차이는 구축적(직관주의) 수학과 고전 수학 사이에 있다. 구축적 수학에서는 증명이 진리의 증거를 생성하는 알고리즘을 제공해야 한다. 선택 공리와 배타적 중간 법칙은 거부된다.

예시:

• 진술: '내가 본 모든 고양이들은 귀엽다.'
• 비구축적: '사랑받지 않는 고양이가 존재할 수도 있다' (무의미).
• 구축적: 구체적인 '무서운 고양이'를 제시하기.

비구축적 방법은 직관을 제공하지만, 과학적 가치를 갖는 것은 구축적 결론뿐이다. 이는 프로그래밍의 기초를 형성한다.

프로그래밍: 실험적 학문으로서

프로그래밍은 실제 문제를 해결하는 데 초점을 맞추며, 추상적인 수학보다 물리학과 더 가깝다. 그러나 많은 개발자들은 이를 과학으로 인식하지 않고, 검토 없이 '최선의 실천법'에 의존한다.

반과학적 고정관념은 마케팅에서 비롯된다: SOLID 같은 약어, 기업이 추진하는 객체지향 프로그래밍(예: 자바). 아이디어는 효과가 있기보다는 홍보 덕분에 퍼진다. 결과는 무거운 레거시 코드, 재편된 교육, 왜곡된 취업 시장이다.

• 마케팅 vs. 과학: 책과 컨퍼런스는 의심스러운 기법을 홍보한다.
• 결과: 코드베이스는 중복으로 넘쳐나며, 개발자들은 효율성보다 '표준'에 시간을 낭비한다.
• 해결책: 성능, 유지보수성, 유지비용 등 측정 가능한 이점에 따라 기법을 평가하라.

프로그래밍은 실험을 요구한다: 측정하고, 모델링하고, 작동하지 않는 것을 버려야 한다.

무엇이 중요한가?

• 유용성은 과학적 타당성의 보편적 기준이다: 지식은 현실 세계를 예측하고 개선해야 한다.
• 물리학의 고정관념(일반상대성이론, 코펜하겐 해석)은 공동체의 관성으로 인해 발전을 방해한다.
• 구축적 수학은 알고리즘적 증명을 제공하며, 신뢰할 수 있는 프로그래밍에 필수적이다.
• IT 분야에서는 마케팅 중심의 고정관념이 레거시 코드를 만들며, 기법의 경험적 검증이 필수적이다.
• 발전은 권위에 대한 회의와 실험에 집중하는 것에서 시작된다.

— Editorial Team