Inferentialist Game Semantics (Extended Abstract)
이 논문은 4x4 스도쿠의 예를 통해 논리 체계를 위한 내포적 의미론을 제공하기 위해 기저-확장 의미론(base-extension semantics, B-eS)과 하일랜드-옹 게임 의미론(Hyland-Ong game semantics) 사이의 완전 추상적 상관관계를 확립한다.
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컴퓨터가 어떻게 생각하는지, 혹은 수학자가 어떻게 정리를 증명하는지를 이해하려고 노력한다고 상상해 보십시오. 오랫동안 우리는 이 과정을 지도처럼 바라보았습니다. 즉, 최종 목적지(답)가 세상의 정적인 그림을 바탕으로 "참"인지 확인하는 방식이었습니다. 하지만 논리를 대화나 게임처럼 취급하는 또 다른 관점이 있습니다. 이 관점에서 "증명"은 단순히 정적인 사실이 아니라, 두 명의 플레이어 사이의 대화에서 승리하기 위한 전략입니다. 한 명인 "제안자(Proponent)"는 주장을 방어하려 하고, 다른 한 명인 "반대자(Opponent)"는 회의적인 환경으로서 도전 과제를 던지고 정당성을 요구합니다. 만약 제안자가 반대자가 던지는 모든 도전에 답할 수 있다면, 그는 승리 전략을 가진 것이며, 그 전략 자체가 바로 증명입니다. 게임 의미론(game semantics)이라고 알려진 이 접근법은 논리를 정적인 조각상이 아니라 역동적이고 상호작용적인 스포츠처럼 느끼게 합니다.
이제, 지도나 게임에 의존하지 않고 순수한 추론 규칙에만 기반하여 논리를 정의하는 또 다른 방식을 상상해 보십시오. 이것은 "증명론적 의미론(proof-theoretic semantics)"이라 불립니다. 문장의 의미는 마치 요리사가 음식의 맛이 아니라 구체적인 레시피 단계를 통해 요리를 정의하듯, 그 문장을 기본 규칙으로부터 어떻게 구축할 수 있는지에 의해 전적으로 결정됩니다. 오랫동안 이 두 세계—"제안자 대 반대자"의 역동적인 게임과 "레시피" 방식의 규칙 기반 접근법—는 서로 다른 언어를 말하고 있는 것처럼 보였습니다. 거대한 질문은 이것이었습니다. 이 두 가지가 실제로 같은 것을 서로 다른 방식으로 설명하고 있는 것인가? 즉, 게임의 규칙이 기본 레시피 단계들로부터 직접 구축될 수 있는가, 즉 게임 자체가 규칙의 자연스러운 결과가 될 수 있는가 하는 점이었습니다.
이 논문은 그 답이 "그렇다"라고 말합니다. 저자인 조아킴 T. 완딩턴(Joaquim T. Waddington), 알렉산더 V. 게오르기우(Alexander V. Gheorghiu), 데이비드 J. 핌(David J. Pym)은 "게임"의 언어를 "레시피"의 언어로 성공적으로 번역했습니다. 그들은 논리 게임의 복잡한 상호작용이 증명론적 의미론의 기본 구성 요소들로부터 전적으로 재구성될 수 있음을 보여줍니다. 그들은 단순히 추측한 것이 아니라 수학적으로 증명했습니다. 그들은 "기초(base)"인 규칙(레시피)이 "아레나(arena, 경기장)"(게임판)가 되고, "도출(derivation)"(레시피 단계)이 "플레이(play)"(게임의 움직임)가 되며, "증명(proof)"이 "승리 전략(winning strategy)"이 되는 완벽한 사전을 만들었습니다.
이를 구체화하기 위해, 그들은 심지어 4x4 스도쿠 퍼즐을 테스트 케이스로 사용했습니다. 이 모델에서 스도쿠 판은 "아레나"입니다. 스도쿠의 규칙은 "원자적 규칙(atomic rules)"입니다. "제안자"는 퍼즐을 풀려는 플레이어이고, "반대자"는 규칙에 따라 움직임을 허용하거나 거부하는 환경입니다. 그들은 만약 당신이 스도쿠를 풀 수 있다면(게임을 이긴다면), 그것이 유효한 논리적 증명과 정확히 일치하는 "승리 전략"을 가졌음을 입증했습니다.
논문의 범위는 "또는(OR)" 문장과 같은 까다로운 부분까지 다룹니다. 일반적인 게임에서 만약 당신이 두 갈래 길(A 또는 B) 중 하나를 선택해야 한다면, 당신은 어느 쪽이 옳은지 추측해야 할 수도 있습니다. 하지만 이 새로운 프레임워크에서 "또는" 문장에 대한 승리 전략은 당신이 즉시 하나의 경로를 선택해야 함을 의미하는 것이 아닙니다. 대신, 그것은 어떤 경로가 옳다고 판명되더라도 상관없이 작동하는 계획을 가지고 있음을 의미합니다. 이는 마치 어떤 결과가 펼쳐지든 상관없이 승리할 수 있도록 모든 가능한 결과에 대한 백업 플랜을 갖추는 것과 같습니다. 이 접근법은 다른 게임 모델에서 흔히 쓰이는 "백트래킹(backtracking, 되돌아가기/생각 바꾸기)"의 필요성을 피합니다.
저자들은 자신들의 결과에 대해 매우 확신하고 있습니다. 그들은 단순히 컴퓨터로 시뮬레이션한 것이 아니라, 그들의 "게임 확장 의미론(game-extension semantics)"이 표준 직관주의 논리와 완벽하게 일치한다는 엄격한 수학적 증명을 제공했습니다. 그들은 만약 어떤 문장이 그들의 게임 시스템에서 증명 가능하다면, 그것은 표준 논리에서도 증명 가능하다는 것을, 그리고 그 반대도 마찬가지라는 것을 증명했습니다. 또한 그들은 "또는" 문장을 다루는 더 단순하고 순진한 방식(단순히 한 명의 승자를 고르는 방식)을 명시적으로 배제하며, 그러한 단순한 접근법은 논리적 추론의 온전한 힘을 포착하는 데 실패함을 보여주었습니다.
요컨대, 이 논문은 논리를 생각하는 두 가지 주요 방식을 연결합니다. 그것은 역동적이고 상호작용적인 게임의 세계가 논리 위에 덧씌워진 외부적인 층이 아니라, 증명의 근본적인 규칙들을 사용하여 밑바닥부터 구축될 수 있음을 보여줍니다. 이를 통해, 그들은 무언가가 "참"이라는 것을 안다는 것이 무엇을 의미하는지에 대해 더 깊고 통일된 이해를 제공합니다. 그것은 바로 상대방이 어떻게 플레이하든 상관없이 게임에서 승리할 수 있는 전략을 가지고 있다는 것을 의미합니다.
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