목차
프롤로그
제1장 우리는 어떻게 말을 배웠을까?
말이 가리키는 범위를 찾는다: ‘토끼’라는 말의 의미는?
사물의 특징에 주목한다: 레몬도 잎사귀도 ‘달님’
아이는 무엇에 주목할까?
아는 말이 늘어나면 추측이 쉬워진다
발견한 것을 다른 상황에 바로 써 본다
어른도 미처 몰랐던 관계성을 알아챈다: ‘던지다’와 ‘차다’
문법도 스스로 분석해 배운다: ‘~아니다’와 ‘안 ~이다’
한자를 읽는 방법도 스스로 발견한다
색 이름은 생각보다 어렵다
나라와 언어에 따라 다른 색의 기준
‘양’을 배우면 ‘멍멍’의 범위가 좁아진다
말의 범위를 판단하는 ‘단서’는 무엇일까?
큰 쥐와 작은 코끼리?
전후좌우를 알려 주는 ‘자기 중심축’과 ‘사물 중심축’
제2장 문제 해결에 필요한 ‘추론의 힘’
‘사고력’은 어떤 힘일까?
아는 것을 바탕으로 짐작한다: 배타적 추론
같은 관계를 발견한다: 유추적 추론
공통 패턴을 찾아 응용한다: 귀납적 추론
눈에 보이지 않는 구조를 파악하는 힘
필요한 정보를 기억에서 빠르게 꺼내는 힘
불필요한 정보에 신경 쓰지 않는 힘
머리에 주입된 지식도 꺼내지 않으면 의미가 없다
제3장 공부에 필요한 ‘말의 힘’
‘추상적인 말’이라는 벽
언어 이해가 학습에 중요한 이유: 수학과 과학의 경우
말의 의미는 점이 아니라 면이다
새로운 말이 생각하는 힘을 키운다
말을 ‘살아 있는 지식’으로 만드는 방법
외국어 실력은 한국어 사고력에 달려 있다
‘단어 암기’보다 중요한 것
말의 센스를 키운다: 세 가지 키포인트
제4장 AI 시대의 ‘생각하는 힘’
챗GPT의 도쿄대학 시험 성적표
분수를 모르는 챗GPT: 거침없이 쓰인 답의 함정
인간의 사고는 AI와 다르다: 직관 vs. 확률
‘직관’이란 무엇일까?
‘딱 하나의 답’이 위험한 이유
외부 장치에 의존하면 ‘생각하는 힘’을 잃어버린다
효율적으로 지식을 익힐 필요는 없다
AI 연구자 사이에서 유명한 ‘기호 접지 문제’
에필로그
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