[2018-031] 알고리즘, 인생을 계산하다

알고리즘, 인생을 계산하다 - 일상의 모든 문제를 단숨에 해결하는 생각의 혁명
브라이언 크리스천 & 톰 그리피스 지음, 이한음 옮김 / 청림출판 / 2018년 3월

제목 : 알고리즘, 인생을 계산하다

작가 : 브라이언 크리스천

번역 : 이한음

출판사 : 청림출판

읽은날 : 2018/04/28 - 2018/05/29

분류 : 일반

올해 이상하게 과학관련 서적을 계속 읽고 있다. 

그리고, 페이지수가 꽤 나가는 책들을 읽는다. 

그런데 책들이 다 재미있다. 이해를 잘한다는 뜻은 아니다. 사실 무척 어렵다.

인포메이션도 그렇고 이 책도 그렇고...

한번 읽고 끝낼 책들은 아니다. 

과학자들은 이런 생각을 하는구나 하는 생각이 들었다. 

그리고, 그 생각이 모여 지금의 기술들이 만들어졌다. 과학자들은 정말 천재구나 하는 생각이 든다. 

과학책들은 한번 읽는 책들이 아니다. 몇 번 읽으면서 생각해보고, 물어보고, 이야기해야 내 것이 될 수 있을듯 하다. 

올해는 여러번 읽을 과학책들을 일회독하는 해로 생각해야겠다. 

P31 지원자 수가 늘어날수록 살펴보기와 뛰어들기 사이에 선을 그을 정확한 지점은 그 수의 37%에 다가가며, 그리하여 37%의 법칙이 나온다 

p32 이 가능한 최상의 전략을 따를 때의 실패율이 63%라는 사실은 정신을 번쩍 들게 만든다. 비서 문제에서 우리가 최적 전략을 따른다고 해도, 여전히 대개는 실패할 것이다 

p36 거절 가능성에는 명백한 수학적 해결책이 나와있다. 더 일찍부터 더 자주 제안을 하는 것이다 

p50 최적 멈춤을 하려면 운전자는 목적지로부터 어느 거리 이상 떨어진 곳에 있는 빈 주차 공간들을 다 지나친 뒤, 그 거리 이내에 들어섰을 때 맨 처음 나타난 주차공간에 차를 세워야 한다 

p58 최적 멈춤 모형에서는 대개 고려하지 않는 탐색의 '내생적' 시간비용이야말로 사라의 실제 의사결정과 모형이 내놓은 값이 달라지는 이유를 설명해 줄 수도 있다.  

P65 탐색은 정보를 모으는 것이고, 이용은 알려진 흡족한 결과를 얻기 위해 그 정보를 사용하는 것이다.  

p69 지금도 늦지 않았다. 당장 새로운 언어나 악기를 배우기 시작하고, 낯선 사람에게 말을 걸어라. 인생은 길며, 긴 세월동안 어떤 즐거움을 만끽하게 될 지, 아무도 모르니까 

p80 탐색을 통해 배운 것의 결과를 이용할 기회가 있기만 한다면, 기틴스 지수는 미지의 것을 선호하는 태도에 공식적이면서 엄정한 정당성을 제공한다 

p85 로그적으로 증가하는 후회란, 처음 10번 당길때의 실수 횟수가 다음 90번 당길때의 실수 횟수와 같고, 첫 1년 때의 실수 횟수가 나머지 9년에 걸친 실수 횟수를 합친 것과 같으리라는 의미다 

p100 실험대상자들은 평균 505회는 관찰을 하고 495회는 판돈을 거는 쪽을 택했다. 그런데 수학적으로 보면 38회만 관찰을 하고, 나머지 962회는 판돈을 걸어야 한다 

p108 그들에게 시간이 얼마나 있는지와 관련지어서 보면 양쪽 다 지극히 적절하게 행동하는 것이다. 삶을 즐길 시간이 더 줄어들면 가장 의미있는 관계에 사회관계망을 의도적으로 집중시키는 것이 합리적인 반응이다.  

p116 정렬하는 주된 이유중 하나는 자료를 사람의 눈에 유용한 형태로 보여주기 위함이다 

p139 현재의 상금배당 방식은 1위 상금을 빼고는 모두 무의미하다 

p143 선형로그 시간에 완전히 정렬을 할 수 있고, n보다 적은 경기로 싱글 일리미네이션 우승자를 뽑을 수 있다는 것을 아는데, 왜 완전한 O(n2) 라운도로빈 방식을 쓰는가? 실제적으로 리그의 관심사는 경기의 수를 최소화하는 것이 아니기 때문이다 

p155 선형로그 횟수의 다툼은 소규모 집단에서는 잘 먹힐 수도 있다. 자연에서는 본래 그렇다 

p178 캐싱이 컴퓨터 안의 디지털 정보를 체계화라려는 계획으로 시작되었지만, 인간 환경의 실제 물건들을 체계화하는 데에도 마찬가지로 적용될 수 있다는 점은 분명하다 

p192 노화가 다른 어떤 도전과제들을 일으키든 상관없이, 더 나이든 뇌-더욱 많이 저장된 기억을 관리해야 하는 뇌-는 말 그대로 하루하루가 지날수록 더욱 어려운 계산문제를 풀고 있다 

p201 존슨의 분석으로부터 일정 계획의 첫번째 최적 알고리즘이 나왔다. 가장 가벼운 세탁물로 시작하여, 가장 적은 세탁물로 끝내라는 것이다.  

P219 대다수의 일정관리 문제들은 쉬운 해결책이 결코 없음을 시인한다 

p255 코페르니쿠스 원리는 무정보 사전 분포라고 알려진 것을 이용하여 베이즈 규칙을 적용하여 나온 결과임이 드러난다 

P257 베이즈 규칙에 적용할 사전정보가 풍부할수록, 우리는 그 규칙으로부터 더 유용한 예측을 끌어낼 수 있다 

P264 곱셈법칙, 평균법칙, 덧셈법칙이라는 세가지 전혀 다른 최적 예측 패턴은 모두 각각 거듭제곱, 정규, 얼랭분포에 베이즈 규칙을 적용하여 나온 직접적인 결과물이다 

p270 우리의 판단은 우리의 기댓값을 드러내며, 우리의 기댓값은 우리의 경험을 드러낸다 

p287 모형에 요인을 더 많이 포함시킬수록, 정의상 그 모형은 우리가 이미 지닌 자료에 언제나 더 잘 들어맞으리라는 것이다. 그렇지만 가용자료에 더 잘 들어맞는다고 해서 반드시 더 잘 예측한다는 의미는 아니다.  

p308 불확실성이 클수록, 자신이 측정할 수 있는 것과 중요한 것 사이의 격차가 클수록, 과적합이 일어나는지 더 유념해야 한다 

p346 "분석이 실패하는 곳에서 표본추출은 성공할 수 있다"는 울람의 깨달음은 로스앨러머스에서 제기된 어려운 핵물리학 문제들 중 몇 가지를 해결하는 데에도 중요한 역할을 했다 

p351 우리는 수학이 확실성의 세계라는 점에서 너무나 익숙한 나머지, 어떤 수가 '아마도 소수'일 것이라거나 '거의 확실한 소수'일 것이라는 말이 좀 거슬리게 느껴진다 

p374 사실 우연의 힘은 그 순간을 포착하는 단어까지 창안될 정도로 흔한 현상이다. 1754년 호레이스 윌풀은 <세렌딥의 세왕자>라는 모험이야기를 토대로 '세렌디피티'라는 단어를 창안했다 

p410 듣는 이의 이해력에 문제가 생기는 것이 아니라, 이야기쪽에서 문제가 생기는 것이다. 연구진은 적절한 되먹임이 없을 때, 이야기가 엉망이 된다는 것을 발견했다 

p436 UC버클리 대학교의 컴퓨터 과학자 크리스토스 파파디미트리오는 게임이론이 "행위자들이 균형행동을 하리라고 예측할 뿐, 대개 그런 상태에 어떻게 도달하는지는 전혀 언급하지 않는다"라고 썼다. 컴퓨터 과학자가 가장 관심을 갖는 것은 바로 그점인데 말이다 

p439 전통적인 게임이론에서 나온 주요 깨달음중의 하나다. 참가자들이 모두 자신의 이익을 위해 합리적으로 행동할 때, 균형이 사실상 모두에게 가장 나은 결과가 아닐 수도 있다는 것이다 

p441 낙관론자는 우리가 가능한 모든 세계 중 최상의 세계에서 산다고 주장한다. 비관론자는 그 말이 사실일까 봐 두려워한다.