2nd/10_Wiki/Topics/Domain_Programming/From_RawData/Intentionality.md

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# [[Intentionality]]

## 🎯 한 줄 통찰 (One-line insight)
인간의 의사소통은 단순한 메시지의 암호화 및 해독이 아니라, 화자의 정보적 의도와 의사소통적 의도를 표출하고 청자가 이를 추론해 내는 본질적인 의도적(intentional) 과정이다.

## 🧠 핵심 개념 (Core concepts)
- **정보적 의도 (Informative Intention)**: 청자에게 무언가를 알리려는(inform) 화자의 1차적인 의도.
- **의사소통적 의도 (Communicative Intention)**: 자신이 '정보적 의도'를 가지고 있음을 청자에게 인식시키려는 2차적인 의도.
- **명시적-추론적 의사소통 (Ostensive-Inferential Communication)**: 화자가 의도적으로 정보를 제공(명시)하고 청자가 이 증거를 바탕으로 화자의 의도를 파악(추론)하는 소통 행위.

## 🧩 추출된 패턴 (Extracted patterns)
- **의도 인식 기반 이해 (Intention-based Understanding)**: 청자가 화자의 '의사소통적 의도'를 인식했을 때 비로소 '이해(Understanding)'가 성립된다. 
- **이해와 믿음의 분리**: 청자가 화자의 의도를 파악하는 것(이해)과 제공된 정보를 실제로 신뢰하고 받아들이는 것(정보적 의도의 최종 성취)은 별개의 인지적 단계로 분리되어 작동한다.

## ⚖️ 비교 및 선택 기준 (Comparison & decision criteria)

| 항목 (Option) | 장점 | 단점 | 언제 선택 |
|---|---|---|---|
| **코드 모델 (Code Model)** | 발신자와 수신자가 동일한 코드를 보유했을 때 메시지 전달 과정을 직관적이고 단순하게 설명함 | 발화의 맥락이나 화자의 숨겨진 의도(함축 등)를 통한 소통 현상을 설명하지 못함 | 기계적 신호 전달 체계나 단순 통신 시스템을 설명할 때 |
| **추론 모델 (Inferential Model)** | 맥락, 비언어적 단서, 화자의 다층적 의도가 개입되는 인간 의사소통의 복잡성과 유연성을 정확히 반영함 | 청자가 증거를 바탕으로 의도를 파악해야 하는 비입증적(non-demonstrative) 추론 과정의 복잡성이 따름 | 인간의 자연어 처리, 화용론, 인공지능의 맥락 이해(NLU)를 모델링할 때 |

## 📖 세부 내용 (Details)
- 언어적 및 비언어적 형태를 띤 대부분의 인간 의사소통의 필수적인 특징은 의도(Intentions)의 표현과 인식이다 [S1, S2]. 
- 이러한 특성은 화자가 의도한 메시지를 신호로 암호화하고 청자가 동일한 사본을 통해 이를 해독한다고 보는 고전적인 '코드 모델(Code model)'과 달리, '추론 모델(Inferential model)'의 토대가 된다. 추론 모델에서는 발화가 화자의 의미를 전달하기 위한 의도적인 증거로 제공되며, 청자는 이 증거에 기반하여 의미를 추론한다 [S1].
- 의도적이고 개방적인 의사소통 체계인 '명시적-추론적 의사소통(Ostensive-inferential communication)'은 두 가지 계층의 의도로 구성된다 [S1, S2].
  1) **정보적 의도 (Informative intention)**: 청자에게 특정 내용이나 사실을 알리려는 의도이다 [S1, S2].
  2) **의사소통적 의도 (Communicative intention)**: 화자가 청자에게 정보적 의도를 가지고 있음을 알리려는 의도이다 [S1, S2].
- 성공적인 '이해(understanding)'는 청자가 화자의 의사소통적 의도를 성공적으로 인지했을 때, 즉 정보적 의도를 식별했을 때 달성된다. 그러나 청자가 화자의 정보적 의도 자체를 수용하여 실제로 믿음을 갖게 되는지는 화자에 대한 신뢰도 등에 따라 결정되는 별개의 문제이다 [S1, S2].
- 만약 의사소통적 의도를 표출하지 않은 채 상대의 인지적 성향(관련성 극대화)만을 은밀하게 이용하여 사고에 영향을 미친다면, 이는 참된 의미의 추론적 의사소통으로 간주되지 않는다 [S1].

## ⚖️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & updates)
소스 내에서 상충되는 정보나 모순은 확인되지 않음.

## 🛠️ 적용 사례 (Applied in summary)
현재 발견된 실제 적용 사례가 없습니다.

## 💻 코드 패턴 (Code patterns)
소스에 코드 예시 없음.

## ✅ 검증 상태 및 신뢰도
- **상태:** draft
- **검증 단계:** conceptual
- **출처 신뢰도:** A
- **신뢰 점수:** 0.90
- **중복 검사 결과:** 신규 생성 (New discovery)

## 🔗 지식 그래프 (Knowledge Graph)
- **상위/루트:** [[context 이해 규칙]]
- **관련 개념:** [[Ostensive-inferential communication]], [[Relevance Theory]], [[추론 모델 (Inferential Model)]]
- **참조 맥락:** 인공지능이 인간 발화의 피상적인 의미를 넘어 심층적인 의도를 추론하고, 상황에 맞는 응답을 생성하기 위한 맥락 모델링의 철학적·언어학적 근거로 참조.

## 📚 출처 (Sources)
- [S1] Relevance theory - University of Southampton Web Archive
- [S2] Relevance theory1 (PDF)

## 📝 변경 이력 (Change history)
- 2026-07-11: Initial draft generated via Datacollector_MAC P-Reinforce engine.