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수학의 쓸모

수학의 쓸모

: 불확실한 미래에서 보통 사람들도 답을 얻는 방법

[ 양장 ]
리뷰 총점9.4 리뷰 138건 | 판매지수 29,118
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품목정보

품목정보
발행일 2020년 04월 02일
판형 양장?
쪽수, 무게, 크기 384쪽 | 718g | 164*230*30mm
ISBN13 9791165210991
ISBN10 1165210991

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책소개 책소개 보이기/감추기

MD 한마디

22조 콘텐츠 제국이 된 넷플릭스, 로봇공학의 핵심 원리, 경제 흐름 예측의 중심에는 수학이 있다. 이 책은 일상에서 맞닥뜨리는 수학적 문제들과 수학으로 문제를 해결한 역사적 인물들의 이야기로 우리에게 왜 수학이 필요한지 알려준다. - 자연과학 MD 김태희

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저자 소개 (3명)

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미국의 아마존, 페이스북, 구글부터 중국의 바이두, 텐센트, 알리바바까지 세계 최대의 회사들이 AI에 한껏 고무되어 있다. 들리는 소문에 따르면, 이 거대 기술 회사들은 AI 기술을 선점하기 위한 전 지구적 규모의 값비싼 군비경쟁에 돌입했다. 또 오래전부터 갓 졸업한 박사학위 소지자들에게 고액 연봉과 저마다의 멋진 에스프레소 머신으로 구애 작전을 펼치고 있다. 특히 수학과 코딩 인재들을 그러모으려고 안달이다. 바로 AI의 알고리즘 때문이다.
--- 「들어가며_AI 시대, 우리는 여전히 수학이 필요하다」 중에서

우리 두 저자는 지난 40년 동안 수학이 엄청 싫어지는 끔찍한 바이러스에 걸린 학생들을 가르쳐왔다. 하지만 우리는 그런 학생들조차도 눈빛이 반짝반짝 빛나는 모습을 많이 봤다. 알렉사부터 영상 인식 알고리즘에 이르는 멋진 기술이 사실은 빅 데이터에 관한 확률을 정확하게 활용한 결과라는 사실을 알게 됐을 때 특히 그랬다. 그리고 적절한 상황에서 조금만이라도 수학을 이용해 의사결정을 하면 더욱 똑똑한 사람이 될 수 있음을 깨달았다.
--- 「들어가며_AI 시대, 우리는 여전히 수학이 필요하다」 중에서

미래의 핵심 알고리즘은 검색이 아니라 추천이다. 추천은 풍부하고 제한이 없다. 또 추천 엔진은 도플갱어와 같아서 언젠가는 여러분이 원하는 바를 여러분보다 더 잘 알 수 있게 될지 모른다. (중략) 두말할 것도 없이 이런 추천 엔진에는 수많은 수학이 정교하게 들어가 있다. 그렇다고 수학 공포증이 있는 독자들이 지레 겁먹을 필요는 없다. 여러분이 알아야 할 핵심 개념은 한가지뿐이기 때문이다. 바로 추천 엔진에서 ‘개인화’는 ‘조건부확률’을 의미한다는 사실이다. (중략) 디지털 생활의 미래가 검색이 아니라 추천에 있다고 본다면, 그 미래는 또한 조건부확률에 달린 셈이다.
--- 「Ⅰ. 넷플릭스가 취향을 읽는 법」 중에서

베이즈 규칙의 렌즈로 들여다보면, 사라진 잠수함 찾기와 도로에서 자동차 위치 찾기는 아주 비슷한 문제다. 하지만 베이즈 규칙은 그보다 훨씬 더 넓게 활용할 수 있는 개념이다. 일상생활 어디에든 적용할 수 있는 유용한 방정식인 것이다. 날마다 온갖 새로운 정보들과 마주치는 우리를 생각해보자. 베이즈 규칙은 그런 우리에게 중요한 질문을 던진다. 정보를 바탕으로 언제, 얼마만큼 마음을 바꾸어야 하는가? 베이즈 규칙이야말로 어디에서 의심을 해야 할지, 어디에서 마음을 열어야 할지 알려주는 정확한 수학적 나침반인 셈이다.
--- 「Ⅲ.. 데이터의 홍수에서 살아남기」 중에서

30년 동안 온갖 시행착오를 겪고 나서야 자연언어 처리 전문가들은 새로운 접근법이 필요함을 뼈저리게 느꼈다. 새로운 접근법은 유연해야 했다. 결정론적이지 않고 확률론적이어야 했다. 하향식이고 방대한 규칙들보다는 상향식이며 현실 데이터에 기반을 두어야 했다. 무엇보다도 문법학자의 요구보다는 사람들이 실제로 말하는 방식을 다룰 수 있어야 했다.
그래서 1980년대에 들어오면서 과학자들은 새로운 시도를 했다. 기존 방식에 이의를 제기하면서 규칙들을 버린 뒤에 이렇게 말했다. “그냥 데이터를 이용합시다” 그렇게 이전과는 전제부터 완전하게 다른 새로운 알고리즘을 발명했다. 그 전제란 ‘인간의 언어 지식은 규칙을 통해 기계에서 재현하기가 너무 어렵다. 하지만 우리가 실제로 말하고 쓰는 방식을 통해서는 통계상으로 파악할 수 있을 것으로 보이는데 이를 활용하면 어떨까?’였다.
--- 「Ⅳ. 디지털 비서와 대화하는 법」 중에서

견본화폐검사라 불린 이 시스템은 영국의 돈을 제조하는 왕립조폐국에서 위조를 방지하기 위해 고안됐다. 이 시스템이 흥미로운 까닭은 다름이 아니라 실패했기 때문이다. 수 세기 동안 이상 현상을 탐지하지 못했고, 이로써 경제 위기가 일어나 광범위한 고통과 분노를 초래하는 데 미묘하지만 중대한 역할을 했다. (중략)
견본화폐검사를 실시하는 사람들은 하나의 동전에 주어지는 허용 범위가 ±1그램이어야 한다고 믿었다. 하지만 현대 통계학에 따르면 그것은 대단히 착각이다. 허용 범위는 표본에 얼마나 많은 동전이 들어 있는지에 따라 달라진다. 표본이 클수록 허용 범위는 좁아진다. ‘드무아브르의 정리’라고도 불리는 제곱근 규칙에 따르면 그렇다. 즉 한 표본 평균의 변동성은 표본 크기의 제곱근이 커짐에 따라 더 작아진다.
--- 「Ⅴ. 행운과 스캔들 사이, ‘이상’을 탐지하라」 중에서

무턱대고 패턴을 찾아내려는 사람의 성향은 그동안 많은 지적을 받아왔다. 하지만 성급하게 결론을 내리는 현상은 여전히 계속되고 있다. 가령 한 데이터 집합이 어떤 질문에 대한 답을 내릴 수 없을 때가 있다. 그때 여러분은 답을 내놓을 수 있는 데이터를 찾아야 한다고 생각할 수도 있다. 하지만 앞에서 이야기한 피임약을 다시 이야기해보자. 피임약의 1년간 실패율에 관한 데이터는 10년간 실패율을 알려줄 수 없다. 10년 후에 어떻게 되는지 알려면 10년을 기다려야 한다. 지금 당장 답을 알아내려고 하는 것은 입수한 데이터로부터 의심스러운 가정을 이용해 강제로 자백을 받아내고자 하는 억지다. 그런 자백이 결국에는 진짜 피해를 초래할지 모른다. 틀린 가짜 뉴스를 생산하고 그 결과로 수많은 사람이 피해를 입을 수도 있기 때문이다.
--- 「Ⅵ.. 일상에서 틀리지 않는 법」 중에서

이 새로운 시대에는 성급하게 결론을 내리려는 마음을 가라앉혀야 한다. 그러기 위해서 모든 미검증 가정은 임시적 의미, 다시 말해 더 많은 데이터를 이용할 수 있기 전까지만 좋은 쪽으로든 나쁜 쪽으로든 이용하는 근사치임을 잊어서는 안 된다.
--- 「Ⅵ.. 일상에서 틀리지 않는 법」 중에서

나이팅게일의 첫 번째 전기 작가인 E.T 쿡은 자신의 주인공에게 “열정적인 통계학자”라는 별명을 붙여줬다. 이 별명은 ‘램프를 든 여인’과 같은 대중의 상상과는 결코 부합하지 않지만, 어떻게 나이팅게일이 세상을 더 낫게 만들었는지 훨씬 더 잘 설명해준다. 나이팅게일은 데이터를 그래프로 표현하는 것, 요샛말로 ‘데이터의 시각화’에 능했다. 덕분에 군 병원에서 횡행하는 불미스러운 상황에 국가가 주목하도록 만들었다. 한 동료의 말에 따르면, 나이팅게일이 데이터를 이용해서 만든 그래프는 말귀를 못 알아듣는 대중들이 머리로 이해하기 어려운 내용을 눈으로 생생히 보기에 효과적이었다.
--- 「Ⅶ. 다음 혁신이 일어날 곳은?」 중에서

나이팅게일은 통계학이라는 새로운 분야가 어떻게 천문학과 지구과학 같은 다른 분야들을 변화시키는지 꿰뚫고 있었다. 아울러 자신의 우상 중 하나인 벨기에의 저명한 통계학자 아돌프 케틀레를 비롯해 유럽의 통계학자들이 그 새 도구를 이용해 범죄와 인구 변화에 관한 복잡한 사회과학적 문제들을 다루고 있음을 알아냈다. 나이팅게일은 이러한 통계적 기법을 의료에도 적용한다면 잠재력이 엄청나리라는 것을 간파했다.
--- 「Ⅶ. 다음 혁신이 일어날 곳은?」 중에서

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