머신러닝은 직관과는 반대로 우리가 앞에 놓인 결정을 평가할때 기계화되는 대신 더 인간화되도록 도울 수 있다. 머신러닝은 ‘실수가 정상이며 실제 데이터에 그것이 내재한다고 가르쳐준다. 실제로 이분법적 선택지는 거의 없으며, 모든 것이 패턴에 들어맞거나 반박할 수 없는 깔끔한 결론으로 수렴하지는 않는다. 예외는 규칙을 만든다. 내가 머신러닝의 관점을 유용하게 사용했던 건, 이관점이 인류의 선천적인 무작위성과 불확실성을 걸러내는 게 아니라 대부분의 사람보다 더 쉽게 수용하기 때문이고, 완벽하게 이해하는 방법을 제공하기 때문이다. 머신러닝의 방식은 내가 무서워할 상황을 대비해 계획을 세우고, 상황이 잘못된 쪽으로 흘러갈때에 더 잘 대비하도록 돕는다.
나무처럼 생각하기는 우리 주변의 복잡성을 반영하며 동시에우리가 회복하도록 돕기 때문에 중요하다. 상자가 밟히고 부서져서 영원히 사라진 후에도 의사결정나무는 수백 년을 버틴 굳건한참나무처럼 그 어떤 날씨에도 맞설 수 있다. - P47