AI경쟁에서는 북유럽이 승리하려나요?

이 책 작년 6월에 읽은 책이에요^^. 제가 알라딘에 오기전에 다른 블로그 쓸 때 리뷰한 책이기는 하네요^^.

오늘은 AI 경쟁의 미래에 대한 저의 의견을 말해보려고 합니다. 제가 제시하는 답은 다른 사람들과는 매우 다를 수 있어요.

그리고 그 답은 이 책에서도 영향을 받았어요.

일단 인공지능은 블랙스완, 롱테일 문제를 가지고 있어요. 아래 포스팅은 근거에요^^. 길어서 매번 다 작성할수 없으니까요^^.

https://blog.aladin.co.kr/firefox/category/97468645?communitytype=MyPaper

이 포스팅 가져온 이유가 이 내용을 자주 인용할 것이기 때문이에요. 수학적으로 반박을 받지 못한, 롱테일 문제에 대한 AI 결함을 제시하기 때문이지요.

인터넷에서 리플 공간에서는 말할 수 있는 것이 한정적이니까요.

우리가 말하려는 것은 오답률이 100%에 가깝게 붙는 부분을 보려고 하는 거에요. 이런 것은 연속확률분포에서 꼬리 부분. 즉 롱테일 문제, 블랙스완 문제라고 불리는 부분을 보려는 거에요.

저 부분은 거의 잘 일어나지 않는 부분이지만 연속 확률 분포인 정규분포에서 x값은 -∞에서 ∞까지 x값에 대해서 y값은 반드시 존재하여요. 즉, 이런 부분의 낮은 확률은 인간의 역사에서 거의 일어나지 않은 문제일수도 있고, 아직 1번도 일어나지 않은 문제일수도 있지요. 하지만 이런 문제는 x값에 따른 y값이 존재하므로 언젠가는 경험할 지금까지 경험하지 않았거나 거의 경험하지 못한 문제에요. 이런 문제에서 인공지능은 오답률이 100%에 가깝게 나타나게 되지요.

코로나 문제에서도 위의 블로그의 문제가 일어난다고 말하시는데, 그것이 바로 거의 일어나지 않는 롱테일 문제에요. 이런 문제는 귀납적으로는 문제를 해결할 수 없는데, 바로 머신러닝이 바로 이렇게 귀납적인 방법밖에 못쓰는 인공지능 방식이지요. 될리가 없어요. 멸종위기에 빠지면 오답률 100%에 가까운 답만 내어놓고 멸종될 거에요. 멸종 대신 기업파산이라고 해보죠. 인간의 역사에서 거의 일어나지 않을 일이 일어나면 AI를 쓰는 기업은 100%에 가까운 확률로 사라지게 될거에요.

이것은 귀납을 사용해서는 답이 안나와요. 연역이나 인간의 창의성이 필요한 거죠.

그럼 인간의 창의성에 대해서 이야기를 해보기 위해서 위의 책 <스웨덴식 전략적 사고>를 가져왔어요^^. 정확히 말하면 인간의 창의성이 아니라 조직의 창의성이라고 해야 할거에요^^.

행정학 조직론의 "학습조직"에 대해서 작성한 책이에요. 학습조직으로 행정을 한 경험을 작성한 책이지요.

인간의 창의성등도 그냥 발휘되는 것이 아니에요. 인간 자체의 창의성에 대한 부분은, 수학적으로 제 아이디어가 있는데, 제가 공개할 일은 없을 거에요. 저는 인공지능 개발자에 대해서 흥미를 잃어서 할 가능성은 없어요. 일단 개인 스스로가 창의성의 능력을 개발되어 조직을 이루었다고 하여도 조직의 창의성은 인간의 창의성과 달라요. 조직의 창의성 부분은, 조직이 잘못되면 조직내 개개인이 창의적이라고 해도, 조직 자체가 창의성을 발휘하지 못합니다.

조직의 위계질서가 너무 강력하고 규율중심으로 하면 조직이 창의성을 발휘하지 못하는 거에요. 관료제라고 하는데, 우리나라가 탈관료제를 하려고 노력했어요. 이번 정권은 행정관들 마구 엄격하게 강압적으로 하던데, 이러면 안되어요. 오히려 우리나라가 올바른 방향으로 가다가 AI 때문에 조직과 개인, 국가의 전략 등이 정상에서 비정상으로 바뀌는 느낌이에요.

이런 창의성을 위한 조직 중, 정보화사회 조직에서 생게의 학습조직에 관한 책이 <스웨덴식 전략적 사고>에요. 생게의 학습조직의 특성은 다음과 같아요. 자기완성(personal mastery), 사고모형(mental models), 공통의 비전(shared vision), 집단적 학습(team learning), 시스템 중심의 사고(systems thinking) 이에요. <스웨덴식 전략적 사고>를 읽어보면 책의 챕터도 딱 이렇게 구성되어 있을 거에요.

이런 조직을 만들고 창의적으로 행동해야 롱테일 문제를 해결할 수 있어요. 물론 학습조직이 롱테일 문제를 푸는 유일한 해결책이라는 것은 아니지만요^^. 다른 방법으로 해결할수도 있을 거에요^^.

AI가 인간을 대신하고 더 뛰어나다는 생각은 잘못되었어요. 그건 AI 개발자들의 착각이자 오만이고요. 인간이 훨씬 뛰어나며 인간의 창의성이 미래의 희망이에요. 그런 면에서 이런 학습조직등을 먼저 받아들이고 있는 북유럽이 AI로 망해가는 다른 국가를 대신하여 발전할 AI 시대(AI로 망하는 시대)의 진정한 승리 국가가 되지 않을까? 예상하여요.

진정한 승리자는 AI를 개발하는 국가가 아니라 인간의 잠재적인 능력을 더 끌어내는 국가라는 것을 언제쯤 알게 될까요?

 최근에 이 수학지능 책때문에 의외의 일을 당해서 이 책 리뷰를 솔직하게 안한 부분도 섞여 있어요.

이 책 ★ 5점 주려고 한가지 비밀을 숨겼거든요. 결국 그렇게 솔직하지 않으면 그런 일로 나중에 문제가 생기더라고요.

이 책은 작가의 의도가 살짝 불순하긴 하여요^^. 내가 관심있는 것에서 결과를 냈으니 다른 부분은 그냥 대충 작성할거야~! 같은 부분이 있어요^^. 내가 관심있는 주제에 대한 결과는 내가 생각한대로 나왔는데 다른 분야는 그냥 무난하게 쓰자...같은 느낌이에요^^.

이 책은 1~2장 / 3~5장 / 6~7 장의 분위기가 달라요^^. 그리고 이 책의 저자는 3~5장에 자신이 하고 싶은 이야기가 담겨 있어요^^.

바로 인공지능은 수학을 못한다는 것이지요. 수학자인 저자가 관심이 있던 주제는 바로 인공지능이 수학을 하게 되어 자신의 직업이 사라질까? 아닐까? 였어요. 3장은 인공지능이 수학을 하게 될지도...인데 4장과 5장은 3장의 내용에 대해서 반박하는 내용이 담겨 있어요. 나는 인공지능이 수학을 못한다는 것을 파악하였어~! 그러니까 인공지능이 뭐든 상관없어~! 라고 결론을 지어도 되었어요.

1~2장은 이런 결론을 내기 위해서 인공지능에 대해서 긍정적인 면과 부정적인 면의 자료조사를 한 내용들이 포함되어요.

이 내용의 부정적인 내용에 대해서 6~7장에 대입하면 6~7장에서 인공지능에 대해서 긍정적인 내용으로 서술한 부분이 모두 반박할 수 있어요. 그럼에도 저자는 6~7장에서 반박하지 않고 그냥 수학 아닌 분야는 어떻게 되든 관계없어~! 라는 느낌으로 서술되었어요. 그러나 분명한 것은 1~2장 내용이면 6~7장 내용들이 모두 반박되어요. 수학이 아니니까 저자는 관심 없음으로 일관해버렸지만요. 그러나 이 부분이 오히려 인공지능에 대해서 깊게 생각하지 않고 겉핥기로 이 책을 읽은 분들이 오히려 오해하는 부분이 되는 것 같아요.

수학을 좋아하는 사람들에게는 공리 - 정리 체계로 생각하면 이 모든 구조가 보이는데, 그렇지 않은 사람들에게는 안보이나봐요^^. 수학을 좋아하지 않은 사람에게는 이 책의 중심적인 주제인 수학은 인공지능으로 안돼~! 마저 안보일 수도 있다는 것을 알았어요. 책이 수학에서 자주 쓰이는 귀류법이 적용된 책이에요^^. 명제가 맞다고 가정하고 그것의 증명이 거짓임을 이용해서 자신이 증명하고픈 명제가 참임을 밝히는 방법이지요. 3장이 가정이고 4~5장이 거짓임을 밝히는 거에요. 6~7장은 1~2장의 내용으로 독자들이 귀류법을 사용하라고 남겨둔 부분이고요.

그래서 저에게 인공지능이 수학을 못할 거라고 생각하나요? 같이 질문하는 분이 계셨는데...그 분에게 답은 안드렸지만 "예"라고 답할 거에요. 이 저자의 생각과 같거든요. 머신러닝이 귀납적 방식밖에 못사용하는데, 수학은 연역만 사용하는 학문이에요. 머신러닝에서 수학이 될 가능성 없어요. 통계학적 앵무새로 할 수 있는 것은 한계가 있어요. 물론 그 분은 저보다 더 많이 아는 분야도 있겠지요. 그 분야은 제가 잘 모를 수도 있어요.

하지만 결국 이 책에서 수학 이외의 부분은 되든 말든 나는 그 논쟁에 섞이고 싶지 않아~! 라는 저자의 6~7장의 서술 태도는 살짝 마음에 들지는 않았지만, 책의 전체 구조를 보면 저자가 말하는 것을 알 수 있는 책이에요. 인간이 AI보다 더 뛰어나다~! 라는 주제를요. 그래서 추천 책이기도 하여요^^.

이 책은 깊게 생각하며 읽지 않을 경우 책의 논리구조가 매우 이상하고 일관성 없는 책으로 보일 거에요^^. 하지만 수학을 좋아한다면 주제는 매우 선명하게 보이는 책이기도 합니다.

알라딘 블로그로 와서 기능을 완전히 다 알지는 못하고 있어요. 그런데 이렇게 페이퍼에 2가지 책을 작성하면 어떻게 될까요? 궁금하긴 하네요. 두 책 모두 페이퍼로 등록될까요? 먼저 적은 책만 등록될까요?

인공지능에 과도한 낙관주의를 가진 분들이 너무 많아서 인공지능 문제점에 대해서 서술하면 인신공격을 아무렇지 않게 가해오는 분들이 너무 많아요. 이런 경우 그다지 좋은 경험은 아니기 때문에 <수학지능>에 올라가지 않아도 이해할 것 같아요.

그리고 여기는 읽은 책 날짜를 자세히 작성해 달라고 하지 않는 것을 보면 개인정보 수집을 빡빡하게 하지는 않거나 안하는 쪽인 것 같아요. 그래서 여기서는 독서 일지를 작성해 보려고요^^.

리뷰 미작성 완독 책들

- 거래량 투자 기법

- 우산을 든 투자자

- 퀄리티 투자, 그 증명의 기록

- 마틴가드너가 들려주는 샘 로이드 수학 퍼즐

- 청소년을 위한 돈의 속성 (7.5 완독)

읽고 있는 책

- 투자처가 한눈에 보이는 2020ㆍ2021 업계지도 (~P44)

이렇게 읽고 있어요. 하루에 1권까지 읽을 수 있도록 더 열심히 읽으려고요.

주식 레벨: +246.2 exp   누적 160128.1 exp   Lv. 127

그림 내 폰트 출처: 고양체

하루 10분 두뇌트레이닝 수학퍼즐 (341번째 책리뷰)

수학 퍼즐 - 하루 10분 두뇌트레이닝
김용희 지음 / Gbrain(지브레인) / 2020년 3월

[책을 읽은 동기 / 읽은 후 느낌] 수학 책을 순번대로 읽기에서 선택된 책입니다.

퍼즐 책이 수학 서적으로 분류되어 있는데, 학교에서 시험보는 것과는 조금 다르지만 원리는 수학을 이용하고 그것으로 문제를 풀게 되어요. 비슷한 유형의 책으로는 여행지에서 자주 파는 숨은 그림 찾기, 가로세로낱말풀이 같은 책이 유사한 책일 거에요^^. 수도쿠도 있고요^^. 그런 심심풀이로 볼 수 있는 책인데, 단지 수학에 대한 문제들로 구성되어 있어서 수학을 좋아하는 사람들이 자주 보는 책이에요.

단지 이 책은 문제 설명이 친절하지 않거나, 답이 여러개인 문제들이 꽤 나오는 점이 있습니다.

[책의 특징 / 장점] 제가 구분하는 책의 내용 '퍼즐 문제 - 퍼즐 답'으로 간단하게 구성할께요^^.

이런 책 구성답게 퍼즐 문제가 나오고 뒤쪽에 답이 나오는데, 이번 책은 수도쿠가 좀 많은 편이에요^^. 단지 수도쿠에서 숫자 대신 그림들을 이용하는데, 그림을 이용해도 결국 숫자로 치환해서 풀텐데 굳이 그림을 이용할 필요가 있을까? 라는 생각도 해보게 되네요^^.

책의 장점은 다음과 같습니다.

① 꽤 많은 문제유형들이 수록되어 있어요.

다양한 유형의 문제들이 꽤 많이 수록되어 있어요. 같은 유형 몇개가 숫자만 바꾸어서 반복되는 유형의 책들도 있는데 이 책은 다양한 문제유형이 출제되어서 그런 부분의 문제는 없었어요. 물론 수도쿠 문제처럼 반복되는 유형들도 있습니다.

② 문제를 간단하게 전달하여요.

이 부분은, 사람들마다 다른 생각을 할 것 같아요. 일부 사람들은 서술형 문제를 더 좋아할수도 있어요^^. 그런 수학 퍼즐 책도 있다는 것을 말하고 싶네요. 이 책은 그런 서술형 문제보다는 직접적으로 문제를 전달하는 책이에요. 어떤 분들은 이런 부분을 좋아하는 분들도 계시니까요^^.

[책의 단점] 이런 수학 퍼즐 책은 아무래도 유명하게 알려진 퍼즐도 나오지만, 저자가 만들어낸 문제도 등장하게 되지요. 이런 부분에서 풀이 방법을 생각하지 못했을 때, 답의 설명은 매우 중요한데, 대부분의 수학 퍼즐 책에서 이 부분은 너무 간과하는 경우가 많은 것 같아요. 이번 책도 이런 부분이 문제가 되었어요.

① 답이 지나치게 많이 틀려 있어요.

답이 많이 틀린 문제는 다음 파트인 책에서 틀린 부분을 참조해 주세요^^.

② 답 설명이 부족해요.

모든 답에서는 아니지만 답의 설명이 부족한 부분이 있어요. 수학 퀴즈에서 직접 만든 문제는 좀 더 자세히 설명할 필요가 있어요^^. 어떻게 풀어내는지 이해를 못하면 문제 자체가 없는 것과 같으니까요^^.

[책에서 틀린 부분] 책에서 틀린 부분은 모두 퍼즐 답과 관련이 있어요.

① 책에서 틀린 부분이에요.

55번 답 → 4회. 풀이도 다르기도 하고요. 아마 답의 설명 부족이거나 문제에서 조건 설명이 부족했을수도 있어요.

59번 답 → 3 × 12 = 36개. 역시 55번과 같은 이유였을수도 있어요.

61번 문제 → 정사각형이라는 조건 제시하거나 세로 길이를 제시하지 않으면 문제 성립 하지 않음

64번 문제 → 가로 길이 제시해주지 않으면 문제 성립 하지 않음

66번 답 → 모두 가능. 한쪽 추에 콩 1g + 추 2g = 추 3g으로 1g 콩을 찾아서 콩을 추로 활용하면 모두 가능.

86번 문제 → 길이 제시하지 않으면 문제 성립 하지 않음

대부분의 수학 퀴즈 책이 조금은 틀린 문제가 나오지만 이 책은 조금 많긴 하였어요.

[책을 읽으며 더 생각해볼 문제] 이번 책은 생략할께요^^.

[종합 평가] 수학 책 카테고리에서 볼 수 있는 수학 퍼즐 심심풀이 책이에요^^. 이런 책들이 수학에 흥미를 가지게 만들어 줄 수 있을 거에요^^. 이 유형의 책들은 기존의 책들과 풀이 유형을 다르게 만들지 않으면 다른 책과 유사한 문제들만 출제되어 있고, 풀이 유형 패턴이 다르면 답을 매우 잘 작성하지 않으면, 독자들의 흥미를 끌 수 없는데, 이런 부분을 잘 만족시키기가 어려운 점이 있어요. 이 책도 아쉽게 이런 부분에서 만족하지 못한 부분이 많이 등장하면서 평범한 책이 되어버린 것 같네요^^.

책 평점 - ★★ (2/5) 심심풀이용 수학 퍼즐 책

책 평점 평균 - 3.04

책 평점 표준편차 - 1.08

책 평점별 권수(디자인 출처: Gap Charts V2)

★★★ ~ ★★★★★: 추천 책. ★ 4개 부터는 더 좋은 책을 의미합니다.

★★: 시간이 남는다면 볼만 한 책. 책에 일부 문제가 있는 내용이 있을 수 있습니다.

★: 비추천 책. 책에 심각한 문제가 있거나, 지식과 지혜를 얻을 수 없는 책을 의미합니다.

그림 내 폰트 출처: 고양체

지난 블로그에서 몇개의 포스팅을 가져왔어요.

블로그 서비스를 사용하면 절대 하면 안되는 행위가 자신의 다른 블로그라도 그 블로그 포스팅을 가져와서는 안된다는 것을 알고 있어요^^. 검색엔진에서 다른 블로그의 주인이 나였으며 내가 쓴 포스팅을 다른 곳에 넣는 것이라도 그런 경우가 발생하면 검색엔진에서는 독창적인 컨텐츠가 없다고 보고 블로그 전체의 포스팅이 검색 미적용될 수 있기 때문이지요^^.

하지만 연재물을 옮겨오지 않으면 다음에 그 연재물을 쓸때 가서 작성한 포스팅을 보고 써야 하고, 또한 꼭 옮겨오고픈 내용의 포스팅도 하나 있어서 가져왔어요^^.

그런데 역시 서식에서 문제가 생길 것 같았는데, 복사하기 붙여넣기 몇번 해서 옮겼더니 서식에 문제가 생겼네요^^. 지난글은 어쩔 수 없고 다음에 작성할때는 시간이 좀 걸리더라도 서식에 문제가 없도록 직접 입력해봐야 할 것 같아요.

책리뷰는 어떻게 써야 할지 항상 고민이 되는 부분이에요.

일단은 장단점리뷰는 그대로 이어서 쓰기로 할 거에요. 대부분의 사람들이 별점 리뷰하면 모두 ★5개만 주는 듯 보이지만 저는 ★ 평점 3을 평균으로 주고 있어요. 지금도 평균 3.05 표준편차 1.08 정도가 되어 있고요^^. 평점 3점까지 추천책으로 쓰고 있어요...

책리뷰는 장단점 리뷰로 어떤 책이든 장점과 단점의 각각에서 최소 한가지는 꼭 있도록 작성하고 그 항목 아래에 책에서 인용한 내용을 작성하는데, 알라딘에서는 책에서 인용은 최대한 하지 않고 내용 서술을 하도록 할 거에요.

인용을 할때는 한가지 예만 넣었는데, 역시 내용상에서 항목에 포함되는 대표적인 한가지 예만 서술하도록 하고 내용 인용은 생략하려고요. 대신 책 페이지를 작성해두려고 합니다.

책리뷰를 전문적으로 하는 블로그를 사용하면서 다른 분들의 리뷰도 살펴봤는데 다른 분들도 책의 내용을 많이 인용하시더라고요. 그래서 저도 인용을 하는데, 제가 리뷰 블로그를 하는 시기중에 챗 gpt로 책리뷰 하는 이야기가 나와서, 내가 직접 읽고 쓰는 리뷰라는 것을 알리기 위해서, 책 내용을 인용하고 페이지수를 기록하긴 하였어요.

그러나 AI가 다시 인기가 없어지는 시기로 돌입하고 있고, 사람들에게 잊혀지고 있으니, 이제 다시 인용보다 내용서술을 하려고요^^. 이쪽이 문제가 적게 생길 수 있으니까요^^.

블로그는 오랫동안 썼지만, 처음에는 게임리뷰 블로그랑 여러가지 내용을 쓰는 블로그를 쓰다가 2023년부터는 책리뷰 블로그로 바뀌었는데, 주식 투자를 시작하면서 투자 서적을 많이 읽고 있어요.

내가 모르는 분야를 잘하기 위해서는 책만큼 좋은 것은 없잖아요^^. 그래서 투자 책을 가리지 않고 읽고 있어요^^. 관심분야가 생기면 그 분야 책을 만족할 만큼 읽어야 하는 쪽인데, 투자는 아무리 책을 읽어도 아직 부족하다는 느낌이에요.

투자에는 변수가 많고, 그 변수들이 다양하게 작용하면서 결과가 나오다 보니, 읽어야 하는 책도 많고, 알아야 하는 지식도 많은 것 같아요.

알면 알수록 더 부족하다는 것을 알게 되는 분야가 아닐까? 생각되네요.

그래서 더 많은 책을 읽어야 되겠다고 생각하는데 요즘 많이 게으르게 책을 읽고 있는 것 같아서 좀 더 노력해야 될 것 같네요^^.

책을 많이 읽겠다는 내용은 블로그에 자주 작성할 거에요^^. 제가 목표를 위해서 목표를 계속 리마인드하는 과정이기도 하거든요^^. 목표를 계속 나에게 말하면서 그 목표를 이루어가기 때문에 자주 이 말을 하는 편이에요^^.

그림내 폰트 출처: 고양체

(수학과 주식) 인공지능의 판단 능력이 개선될 수 없는 이유

인공지능에 대한 과도한 낙관주의가 많더라고요. 그런데 인공지능이 실제로 될까요? 안될꺼에요.

오늘은 인공지능의 판단 능력에 대해서 수학으로 왜 안되는지 조금 살펴보려고 합니다.

인공지능의 정확도는 CCTV로 산불이 일어났는지 영상으로 판단할때 70% 정도의 정확도가 나온다고 합니다. 자연과학에서 90% 넘는 경우도 크게 많지는 않아요. 사회과학으로 넘어오면 더 정확도가 떨어지고요. 그런데 이런 정확도로 판단하면 정확할까요? 아니면 편견과 차별이 더 늘어날까요?

90% 정확도로 이 부분을 살펴볼께요.

A 집단내 모든 사람 수에요.
X 특정 목적에 맞는 비율이에요. 이번에는 시골에 살 사람으로 정할 것인데, 도시에 살고 싶어하는 사람들의 비율을 X라고 할께요.

수식을 바로 작성하면 수학의 문법을 알아야 하니까 그 중에서 구체적인 예를 하나만 들거에요.

1000명의 사람들이 있어요. (A = 1000)

900명은 도시에 살고 싶어해요. (X = 0.9) 그리고 100명은 시골에 살고 싶어하겠죠. (1 - X = 0.1)

그런데 인공지능은 90% 정확도에요. 그럼 도시에 살고 싶어하는 사람들중 810명은 도시에 살고 싶어한다고 결론내겠지만, 90명은 시골에 살고 싶어한다고 결론 낼거에요. ( 시골오답 0.1XA )

그리고 시골에 살고 싶어하는 사람들중 90명은 시골에 살고 싶어한다고 결론내겠지만, 10명은 도시에 살고 싶어한다고 결론낼거에요. ( 시골정답 0.9(1-X)A )

그럼 시골에 살고 싶다고 결론낸 180명중 90명이 시골에 실제로 살고 싶은 사람이고 90명은 아니에요. 50% 정답률이지요. ( 오답률 0.1XA / { 0.1XA + 0.9(1-X)A} )

인공지능으로 결로내어도 제대로 된 결론이 안나와요.

이것을 그림으로 보면 다음과 같아요.

우리는 시골에 살고 싶어한다고 특정 사람에 대해서 인공지능 답변을 들었고 인공지능의 정확도 90%인데도 그 사람이 시골에 살고 싶은지 도시에 살고 싶은지는 겨우 절반의 확률이에요. 인공지능에게 판단을 시켜봤자 편견과 차별만 있을 뿐이에요. 이것을 수식으로 만들면 위와 같아요.

<그래픽 출처: GeoGebra>

인공지능이 정확도를 높이면 더 좋아질까요? 그러나 인공지능의 문제는 전혀 다른 것에 달려있어요. X를 우리가 비율로 잡았죠. 모집단내에서 특정 집단의 비율이에요. 이 비율은 0과 1사이에 존재해요. 그러므로 우리는 X값을 0과 1사이에서만 보면 되어요.

90% 정확도가 녹색 그래프이고 99% 정확도가 푸른색 그래프에요. (90%가 아닐때는 직접 계산해보시면 되어요.)

Y값이 오답률이에요. 역시 0과 1사이에 존재해요.

어느순간이든 우리가 구하려는 집단이 전체에서 잘 일어나지 않는 경우에는 매우 오답률이 높아진다는 거에요. 많은 지원자에서 소수를 뽑거나 사람들의 개성에 맞추어서 추천한다는 것이 얼마나 가능성 없는 일인것을 알겠나요?

인공지능이 제대로 될 것이라고 판단하는 것은 무리에요. 오히려 매우 적은 확률의 무엇인가를 해야 할때, 성공하는 방법이나 어려운 문제를 인공지능에게 시킨다면 인공지능 오답을 매우 많이 발생시킬 거에요.

이 문제는 자율주행, 추천, 판단, 의료분야등에서 많은 문제를 일으킬 것이며, 매우 희귀한 사례가 발생하면 인공지능은 매우 큰 사고를 일으킬거란 뜻이에요.

인공지능의 정확도를 어떻게 바꾸던, 이 그래프는 (1,1)을 반드시 지나요. 즉, 오답률이 치솟는 구간이 나와요. (인공지능 정확도에 원하는 값 아무거나 넣어보세요. 식을 만들때 부터 수 감각이 좋다면 0,0과 1,1을 지난다는것은 바로 알 수 있어요. 증명은 생략할께요. 이 증명은 어렵지도 않고, 작성하면 안볼 사람들이 더 많아질 것 같아서요^^.)

많은 사람들이 이해할 수 있도록 수학의 문법을 완벽히 적용해서 작성한 포스팅은 아니지만 머신러닝으로 노벨 물리학상이라면 머신러닝 안된다는 걸 증명한 나도 노벨물리학상 받을 수 있나요? 이번 노벨 물리학상은 잘못 준거에요.

그림 내 폰트 출처: 고양체

2025년 6월 넷째주 물타기법 테스트 시즌 2 매매법 결과 (시즌 2 마지막 포스팅)

물타기법 시즌 2가 강제 종료되어요. 원래 목표는 시즌 2가 시작될때 만든 포트폴리오가 모두 매도되면 종료되는 것인데, 한종목이 매도 되지 않았고, 그 종목이 500거래일 동안 가지고 있으면서, 강제 종료를 결정하였어요. 물론 그 종목은 그대로 가지고 있으면서 계속 시즌 2때 룰로 계속 거래하겠지만, 충분히 시즌 2 결과값을 모았고 더 이상 계속 거래한다는 것은 무의미할 것 같아서 종료하고 시즌 2.5로 넘어갈 거에요.

시즌 3이 시작할때 시즌 3에서 테스트하는 부분을 자세히 언급하기로 하고 시즌 2.5는 시즌 2 중에 시즌 2 포트폴리오로 들어온 종목을 매도하면서 시즌 3에 맞는 실험군 대조군으로 포트폴리오를 만드는 과정을 진행하는 중간 과정이에요.

포트폴리오 2.5의 결과는 정수로 떨어지는 시즌 2, 시즌 3의 의미만큼 큰 의미는 없어요^^. 시즌 2와 시즌 3의 종목들이 혼재되어서 진행되는 테스트이기도 하고, 시간이 지날수록 시즌 3의 종목들이 늘어나긴 하겠지만요. 물론 이 테스트 내용이 조금 변화하긴 하여도 전체적으로 물타기법이니까 완전히 의미없는 수치는 아니에요^^.

각각의 수치가 ±1% 정도 변화정도로 큰 변화 없이 혼합주 - 저변동성주 - 중빈도 매매 집단에 있게 되었어요^^.

이번주는 월평균 회전율이 33.8%로 올라오면서 목표치 상단으로 오게 되었어요^^. 이렇게 되면서 수치가 많이 개선이 되었네요^^.

물타기법은 포뮬러 플랜을 활용하는 중장기 매매법입니다.

5월 넷째주 매매법 결과에요. [3개월 결과입니다.]

총 보유 종목수: 51 (▲1) - 이번주 수요일 기준
물타기법 포트폴리오 종목: 28 (▲1) - 이번주 수요일 기준
물타기법 포트폴리오 미포함 보유종목 Lv.1: 19  - 물타기법이 아니여서 포트폴리오 집계에서는 빠짐, 물타기법에 투자할 예수금을 활용하기 위한 투자 목적이에요.

물타기법 시작전의 매수종목: 1
스팩: 8
머니마켓 ETF: 4
CD금리 ETF: 3
KOFR금리 ETF: 3

물타기법 포트폴리오 미포함 보유종목 Lv.2: 4  - 물타기법이 아니여서 포트폴리오 집계에서는 빠짐. 위험 대비 금액으로 장기간 주식에 투자되지 않을 것으로 예상하는 예수금의 투자 목적이에요.

단기 매칭형 채권 ETF: 2
회사채: 2

<물타기법 포트폴리오 통계>

60거래일 이상 거래한 종목: 12  - 3개월 결과라서 이 종목들의 최근 60~70거래일 동안만 통계에 적용될 거에요.

501~600거래일: 1 (▲1)
401~500거래일: 2 (▼1)
301~400거래일: 1
201~300거래일: 5
101~200거래일: 1
61~100거래일: 2

장기거래 Lv.1 종목: 6 - 60거래일 이상 거래한 종목과 중복이에요. 다른 종목과 리스크 관리가 달라요^^.

301~400거래일: 1
201~300거래일: 3
201~300거래일 NE: 2 - NE는 다른 장기거래 Lv.1과 약간 다른 관리 방법이 적용되어요

장기거래 Lv.2 종목: 3 - 60거래일 이상 거래한 종목과 중복이에요. 다른 종목과 리스크 관리가 달라요^^.

501~600거래일: 1 (▲1)
401~500거래일: 2 (▼1)


<전체 통계>

수익률 표준편차: 1.3 [0.5 - 2.1] (▲ 0.1)  리스크를 알려주는 수치(개인선호)
수익률 민감도: 0.2 [-0.0 - 0.5]   공분산으로 추측됨
샤프지수: 0.80 [-0.75 - 0.80] (▲ 0.16)   안전자산 대비(높을수록 좋음)
정보비율: -0.01 [-0.35 - 0.52] (▲ 0.15)   지수 대비(높을수록 좋음)


마지막 결과에서 샤프지수가 최고치를 경신했어요. 3달전에 데이터에서 빠지는 데이터들의 영향을 받은 것 같아요^^. 기준점의 값이 많이 내려가지 않았나 싶네요^^.

4월달 데이터가 조금 비정상적이긴 한데, 이제 7월달이므로 시간이 지날때마다 4월 데이터가 빠져 나갈 거에요^^. 즉 기준점이 빠르게 올라오는 시기가 7월이므로 4월만큼 수익을 못내면 이 수치는 낮아질 거에요^^.

그러나 작년에 손실을 보면서 그 손실 이후에 기존 값보다 더 좋은 값이 계속 떠야 그 손실을 만회한 것이 되므로, 이런 값이 지속적으로 나와야 하긴 하여요^^. 그렇지 않으면 손실 기간은 적용되지 않는 복리가 되기도 하고 손실 기간이 포함되면 영구자본 손실과 같아지는 결과로 이어지는 것도 그다지 마음에 들지는 않는 결과이니까요^^.

저는 벤자민 그레이엄의 미스터 마켓 이야기를 좋아합니다. 미스터 마켓이 조울증이여서 매번 다른 가격을 가지고 오는데, 가격을 너무 낮게 가져오면 매수하고 너무 높게 가져오면 매도하면 된다는 것이 벤자민 그레이엄의 생각이에요^^. 이것은 물타기법 원리랑 완전히 같아요^^. 회사 가치보다 낮을때는 매수를 적립식으로 하다가 높아지면 매도를 하는 것을 조금 변형해서 내 매수 단가랑 섞어서 하는 것의 차이가 있긴 하지만요^^.

하지만 미스터 마켓 이야기는 내가 누군가의 미스터 마켓이 된다는 점을 항상 생각해야 합니다. 내가 시장에서 매수하고 매도하는 행위는 다른 사람들에게는 미스터 마켓처럼 보이는 것이지요.

이것이 가능한 것은 시간이 조금 길게 보는 거에요^^.

그래서 이 이야기는 워런 버핏의 이야기와도 연결됩니다. 주식시장은 참을성 없는 사람들에게서 참을성 있는 사람들에게 돈을 옮겨주는 장치다. 같은 말은 이런 부분을 이야기할 거에요^^.

시간을 길게 봐야 미스터 마켓이 낮은 가격을 들고 올때와 높은 가격을 들고 올때를 나눌 수 있으니까요^^.

가장 중요한 것은 내가 누군가의 미스터 마켓이 되는데, 그런 나는 조울증에 빠지지 않을 수 있을까요? 같은 거에요^^. 항상 싸게 사려고 노력하고 있고, 제가 쇼핑할때도 그런 부분을 좋아해서 그런 부분은 재미있게 하고 있는데, 모든 종목을 다 싸게 사고 있을까? 라는 부분에서는 조금 비쌀때 사는 경우도 있어요~! 라고 솔직하게 말해두어야 할 것 같네요^^.

오늘은 좀 늦게 블로그를 해서, 책리뷰 쓸 시간이 없네요^^. 책리뷰는 하루 쉬어갈께요^^.

그림 내 폰트 출처: 고양체
차트 출처: 코스콤 / 영웅문 4