Ashish Vaswani∗Google Brainavaswani@google.com

language modeling and machine translation [ 35 , 2 , 5]. Numerousefforts have since continued to push the boundaries of recurrent language models and encoder-decoderarchitectures

long short-term memory

Recurrent neural networks, long short-term memory [13] and gated recurrent [7] neural networksin particular, have been firmly established as state of the art approaches in sequence modeling andtransduction problems such as language modeling and machine translation [ 35 , 2 , 5]

과학사의 여러 창의적 성과의 사례들을 해명하는여러 주장들, 즉 검증주의, 반증주의, 패러다임 교체,연구프로그램 등을 주장하는 여러 가설들은 나름의설득력을 보여주기도 하지만, 동시에 그 한계가 드러나기도 했다(Chalmers, 1999; Godfrey-Smith,2003). 이러한 측면을 고려할 때, PAC의 어느 시도라도 실제 과학 활동을 포괄적으로 설명하는 이론이라고 인정되기 어렵다. 따라서 만약 그 중의 어느 이론이 과학의 창의적 방법으로 활용될 경우, 그 방법이실제 창의적 이론의 탄생으로 이어질 것이라고 기대하기 어렵다. 적어도 지금까지 PAC에 의해 과학의 창의성을 성공적으로 설명한 가설은 없다.

지금까지 창의적 과학연구 방법과 관련하여 발전된논의들은 주로 포퍼(K. Popper), 쿤(T. Kuhn), 헴펠(K. Hempel), 라카토슈(I. Lakatos) 등등의 과학철학자들이 제안한 주장들과 관련된다. 그 논의들은 대부분 특정한 과학의 논리적‘탐구과정’에 관한 가설적 주장들이다. 과학교육 연구자들은 특별히 어떤 과학 연구의 논리적 추론과정에 주목함으로써 어떠한연구과정이 창의적 이론을 유도하게 할지에 관심을갖는다(권용주 외, 2003; 백성혜 외, 2011; 백성혜외, 2012; Lawson, 2001). 본 연구자는 그러한 과정중심 혹은 절차중심의 탐구 태도 혹은 접근법을 창의성 과정 접근법(Process Approach of Creativity:PAC)”이라 부르겠다. 본 연구자의 관점에 따르면,PAC 연구들 중에 실질적으로 창의적 이론이 어떻게제안되는지를 해명하려는 시도는 보이지 않는다.1)