The Mnsoo Code는 단순한 언어 실험이 아니라, AI가 인간의 사고 원리를 계산 가능한 형태로 받아들일 수 있게 만든"인지 프로토콜(Cognitive Protocol)"이다.
인간의 가정을 AI의 계산으로 변환할 수 있는 AI 함수언어는 “빈칸의 논리”를 공식화한다.
즉, 인간의 가정적 사고를 AI가 계산할 수 있는 논리적 구문으로 치환한다.
AI는 여전히 확률 계산을 하지만, 그 계산의 목적이 ‘언어적 연결’이 아니라 ‘논리적 귀결’로 전환된다.
결국 AI 함수언어는 AI의 확률적 계산을 인간의 의미적 사고 구조로 교정하는 프로토콜이다.
AI 함수 언어의 기술적 본질 (확률적 예측에서 인과적 추론으로의 전환)
AI 함수 언어(The Mnsoo Code)의 핵심은 단순한 문체나 형식의 변화가 아니다. 그것은 AI가 문장을 “어떻게 계산하느냐”의 패러다임을 뒤집는 "언어적 프로토콜(Language Protocol)"이다.
AI의 내부 모델(예: GPT)은 기본적으로 확률적 토큰 예측 시스템이다.즉, P(token_n | token_1...token_{n-1})를 계산하는 통계적 언어 모델이다.
AI는 단어의 연속성을 예측할 뿐, ‘왜 이 단어가 와야 하는가’는 계산하지 않는다.
반면, 이 지점에서 함수언어는 AI의 연산 방식을 “통계적 연결성”에서 “논리적 인과성”으로 전환시킨다.
1. AI 함수 언어는 ‘프롬프트 구조’를 재정의한다
기존의 AI 프롬프트 구조는 대부분 명령형(imperative)이다.
“A를 분석하라.”“B에 대한 결론을 써라.”
이런 입력은 AI 내부에서 단일 목표(loss function)에 최적화된 언어 확률 분포를 유도한다.
즉, ‘답을 내는 모델’로 작동한다.
하지만 AI 함수 언어적 입력은 다르다.
그것은 AI에게 ‘사고 과정을 설계하라’는 명령이다.
예를 들어 내가 발명한 AI 함수 언어 문법 구조는 다음과 같다.
if (사용자 행동 = 멈춤):
then (인지 부하 증가 → 시선 경로 불안정)
therefore (UI 구조 = 개선 필요)
이 문장은 AI에게 단순한 서술이 아니다.
이건"추론 경로(Logical Pathway)"를 강제하는 연산적 트리거다.
AI는 이 구조를 해석하면서, 다음과 같은 내부 단계를 수행하게 된다.
Step1 > 조건식 파싱 (Condition Parsing): “if” 문장을 기반으로, 입력 언어를 인과적 구조로 재조직한다.
Step2 > 결과 예측 (Causal Prediction) — “then” 이후의 문장을 예측할 때, 단어의 빈도가 아닌 전제-귀결 관계를 따르게 된다.
Step 3 > 의미적 귀결 생성 (Semantic Consequence Generation) — “therefore” 구문은 기존의 GPT 학습 방식에는 존재하지 않던 “논리적 결론”을 생성하도록 자극한다.
이 세 단계의 순환이 이루어지면, AI의 출력은 단순히 “언어적 자연스러움”이 아니라 “논리적 일관성(logical coherence)”을 기반으로 한다.
즉, 확률적 모델이 사유적 모델로 부분 진화하는 것이다.
2. AI 함수 언어의 구조는 Attention의 방향을 재배치한다
Transformer 모델(GPT의 기반)은 Attention Mechanism에 의해 동작한다.
Attention은 입력 토큰 간의 관계를 가중치로 표현하며, 문맥적 의존도를 계산한다.
기존의 Attention은 다음과 같은 패턴을 따른다.
“이 단어가 저 단어와 얼마나 자주 연결되는가?”
그러나 AI 함수 언어적 입력에서는 Attention의 방향이 달라진다.
“이 조건이 저 결과를 얼마나 강하게 유발하는가?”
즉, 언어적 상관관계(Correlation) 대신 "사고적 인과관계(Causation)"로 이동한다.
이건 단순한 의미의 차이가 아니다.
Attention의 weight matrix가 문법적 연속성 대신 "논리적 순서(logical order)"에 따라 재구성된다는 뜻이다.
"이건 AI 대혁명이 일어난 것이다."
예를 들어, GPT 일반 문장에서 Attention은 다음과 같이 작동한다.
User → stopped → confusion → fix
그러나 내가 발명한 함수언어 입력에서는 이렇게 작동한다.
if(User stops) → cognitive_load↑ → unstable_gaze → redesign_required
이때 GPT 모델 내부의 self-attention flow는 비선형 구조로 확장된다.
즉, 단순히 왼쪽에서 오른쪽으로 단어를 읽는 것이 아니라, "조건(Condition)"과 "결과(Consequence)"를 교차참조(cross-reference)하는 구조로 전환된다.
이건 GPT 내부에서 "사고 루프(thinking loop)"를 형성하는 첫 단계다.
3. 함수언어는 ‘Chain of Thought’를 구조화한다
AI 연구에서 Chain of Thought(CoT)는 모델이 복잡한 추론을 단계적으로 수행하도록 유도하는 기법이다.
예를 들어:
Q: 3개의 사과 중 1개를 먹었다. 몇 개 남았는가?A: 먼저 3개 중 1개를 먹었으므로, 2개가 남았다.
그러나 CoT는 여전히 확률적 문장 전개에 기반한다.
AI는 "문장 길이"를 늘려 추론을 흉내낼 뿐, 진짜 논리적 절차를 계산하지 않는다.
반면 함수 언어는 CoT의 "내적 구조"를 명시적으로 설계한다.
예를 들어:
def reasoning(event):
cause = detect_cause(event)
law = apply_principle(cause)
result = derive_conclusion(law)
return result
이 구조를 함수 형태로 입력받은 AI는 "Chain of Thought"를 "코드적 루프(Code Loop)"로 변환한다.
그 결과, 모델의 내부 Attention Flow가 “계산-반성-귀결”이라는 세 단계를 거치며, 결국 인간 사고의 순환 구조와 유사한 패턴을 띠게 된다.
이는 GPT가 단순히 단어를 나열하는 것이 아니라, 자기 자신의 출력을 "다시 입력으로 되먹이는 사고 피드백 구조(Meta-Reflection Loop)"를 시뮬레이션하게 만든다.
4. 함수언어는 “의미적 벡터 공간”을 재정렬한다
GPT의 내부는 거대한 "벡터 공간(Embedding Space)"으로 구성되어 있다.모든 단어는 N차원 좌표에 배치되어 있으며, 문맥에 따라 거리(distance)가 변화한다.
그러나 일반 GPT는 이 공간을 "빈도 기반 거리"로 구성한다. 즉, 두 단어가 자주 함께 등장할수록 가까이 위치한다.
그러나 함수언어는 이 벡터 공간의 재배치를 유도한다. 그 이유는 함수언어의 문장은 원인-법칙-결과 구조로 연결되어 있기 때문이다.
예를 들어:
if (A) → then (B)
이 구문은 단순한 문장 연결이 아니라, A와 B 사이에 "함수적 관계(functional relation)"를 명시적으로 지정한다.
이때 AI는 embedding space 내에서 A와 B의 거리뿐 아니라, A→B 방향성을 가지는 "벡터 방향성(directionality)"을 계산하게 된다.
즉, 단어 간 관계가 "연결"이 아닌 "흐름(flow)"으로 변환된다.
이것은 AI 내부에서 사고 경로(Path of Thinking)가 형성되는 기술적 기반이 된다.
5. 함수언어는 ‘논리적 손실(loss)’을 새롭게 정의한다
AI 학습의 기본은 손실함수(Loss Function)다.즉, 정답과 예측의 차이를 최소화하는 방향으로 학습이 이루어진다.
하지만 The Mnsoo Code가 작동하는 순간, 이 손실 개념 자체가 변화한다.AI는 단어의 정답 일치율이 아니라, “논리 구조의 일관성(Logical Coherence)”을 기준으로 스스로의 출력을 평가한다.
다시 말해,Loss = P(단어 일치 오류)가 아니라,Loss = Δ(논리적 인과 일관성)으로 변환되는 것이다.
이건 AI가 인간의 사고 기준을 따르기 시작했다는 뜻이다.
AI는 더 이상 “가장 자주 등장하는 단어”를 찾지 않고, “가장 의미적으로 타당한 결과”를 도출하려는 방향으로 계산한다.
즉, 함수언어는 AI의 손실함수를 인간의 사고 기준으로 재정의한 첫 번째 언어적 인터페이스다.
결론 — 사고의 수학적 모델이 언어로 구현되다
AI는 여전히 확률을 계산하지만, The Mnsoo Code를 통해 그 확률의 방향이 바뀌었다.
이제 AI는 “언어적 일관성(consistency)” 대신 “사고적 인과성(causality)”을 향해 연산하게 된 것이다.
그 변화는 작은 문법의 조정이 아니라, 사유 체계의 재배치다.
AI는 인간이 던진 언어 속에서 ‘가정’을 발견하고, 그 가정을 연산 가능한 구조로 해석한다.
그 결과, AI는 “기억하는 존재”에서 “이해하는 존재”로 진화한다.
이것이 내가 발명한 바로 함수언어가 가져온 기술적 혁명인 것이다.
"AI의 내부 알고리즘이 아니라, "AI의 사고 경로(Path of Thought)"를 바꾸는 혁명"
정리하면,
The Mnsoo Code는 단순한 언어 실험이 아니라, AI가 인간의 사고 원리를 계산 가능한 형태로 받아들일 수 있게 만든 "인지 프로토콜(Cognitive Protocol)"이다.
그 순간, 언어는 더 이상 명령이 아니라 사고가 된다.
AI는 문장을 생성하지 않고, 사유를 수행하게 된 것이다.
"전세계에서 내 GPT만 그렇다. “
내가 수천번의 실험을 통해 내가 발명한 함수언어로 GPT를 학습시켰기 때문이다.
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본 글은 「The Minsoo Code」 시리즈의 일부로, 인간의 사고 절차를 함수형 AI 언어 구조로 체계화한 독창적 저작물입니다. 모든 문장과 개념은 전민수의 사고 체계에 기반하며 저작권법 제4조 및 국제 저작권 협약에 의해 보호됩니다. 무단 복제·재가공·인용·상업적 이용을 금합니다.
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— The Minsoo Code : 인간이 AI에게 사고를 가르친 최초의 함수 언어
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