  AI 시대 , 우리 에게 여전히 수학 이 필요 할까요 ? 네 , 수학 은 꼭 필요 합니다 . < 수학 의 쓸모 > 는 우리 에게 수학 이 왜 필요 한지 , 일곱 가지 의 이야기 를 통해 들려줍니다 . 우선 넷플릭스 가 취향 을 읽 는 방법 을 설명 해줍니다 . 일찌감치 넷플릭스 는 가입자 가 영상 콘텐츠 를 어떻게 평가 할지 알고리즘 을 통해 예측 하 는 소프트웨어 에 치중 해 왔 고 , AI 를 이용 하 여 온라인 경제 를 성공 적 으로 지배 하 고 있 습니다 . 가입자 가 검색 하 지 않 아도 알 아서 추천 해 주 는 넷플릭스 의 방식 이 점점 자연 스럽 게 받아들여 지 고 있 습니다 . 이러 한 추천 엔진 에 는 수학 의 조건부 확률 개념 이 들어가 있 습니다 . AI 는 조건부 확률 을 개인 화 에 활용 하 여 , 각자 가 조건 이 되 는 사건 에서 모은 대량 의 데이터 집합 으로부터 계산 하 여 개인 별 맞춤 서비스 를 가능 하 게 만들 어 줍니다 . 두 번 째 는 패턴 과 예측 규칙 에 관한 이야기 인데 수학 적 개념 보다 한 여성 에 대한 이야기 가 더 흥미 롭 습니다 . 천문학자 들 은 우주 가 얼마나 큰지 , 안드로메다 성운 이 얼마나 멀리 있 는지 에 대한 답 을 찾 지 못했 습니다 . 그런 와중 에 무명 의 천문학자 헨리에타 레빗 은 수백만 광년 의 거리 까지 잴 수 있 는 새로운 예측 규칙 을 찾아냈 습니다 . 주기 를 알 면 맥동 변광성 의 밝기 를 예측 할 수 있 다는 것 .   맥동 변광성 은 밝기 가 시간 에 따라 매우 규칙 적 으로 변하 는 별 을 뜻 하 는데 , 이렇게 밝기 가 변하 는 이유 는 숨 쉴 때 움직이 는 폐 처럼 별 의 대기 가 팽창 하 다가 수축 하 기 때문 입니다 . 레빗 은 바로 맥동 변광성 과 관련 된 데이터 를 지속 적 으로 수집 했 고 그 데이터 를 그래프 로 그렸 습니다 . 레빗 이 다룬 25 개 의 맥동 변광성 을 나타낸 1912 년 의 그래프 를 보 면 맥동 주기 와 밝기 의 관계 를 나타내 는 직선 이 있 습니다 . 이 직선 덕분 에 천문학자 들 은 이전 에 는 상상 도 할 수 없 을 만큼 멀리 있 는 천체 의 거리 를 잴 수 있 게 됐 습니다 . 그리고 별 의 주기 를 레빗 의 공식 에 집어넣 어 , 주기 에 대응 하 는 진짜 밝기 를 알아냈 습니다 . 레빗 은 1912 년 자신 의 연구 결과 를 고작 세 쪽 짜리 논문 에 발표 했 고 , 다른 천문학자 들 은 재빨리 측정 도구 로 이용 하 기 시작 했 습니다 . 에드윈 허블 은 레빗 의 예측 규칙 을 염두 에 두 고서 나선 형 성운 에서 맥동 변광성 을 찾 기 시작 했 고 마침내 중대 한 발견 을 했 습니다 . 안개 같 은 얼룩 , 즉 안드로메다 성운 안 에서 맥동 변광성 하나 를 찾아냈 고 , 레빗 의 예측 규칙 에 대입 해 실제 밝기 와 지구 에서 안드로메다 성운 까지 의 거리 를 구했 습니다 . 그러니까 모든 천문학자 에게 우주 의 크기 를 재 는 방법 을 알려준 사람 은 바로 헨리에타 레빗 입니다 . 하지만 아무 도 레 빗이 응당 받 아야 할 영예 를 표 하 지 않 았 습니다 . 2012 년 에 레빗 의 발견 100 주년 은 세계 의 주요 천문학 학술지 에 표제 조차 실리 지 않 았 다고 합니다 . 이럴 수 가 !   ' 여자 는 원래 수학 이나 과학 을 못 해 ' 라는 잘못 된 편견 과 이공 계 분야 의 여성 차별 이 사라질 수 있 도록 , 우리 스스로 인식 의 전환 이 필요 할 것 같 습니다 . 세 번 째 는 확률 이 어떻게 달라지 는지 알려준 베이즈 규칙 이 나옵니다 .   베이즈 규칙 은 새로운 정보 가 입수 됐 을 때 기존 의 믿음 을 어떻게 바꿔야 할지 알려 줍니다 . 사전 확률 을 사후 확률 로 바꿔 주 는 것 으로 자율 주행 차 의 운행 원리 입니다 . 베이즈 규칙 에 따르 면 올바른 사후 확률 은 언제나 자율 주행 차 가 도로 를 주행 하 는 방법 과 똑같이 데이터 를 사전 확률 과 결합 해야 만 얻 어 집니다 . 그래서 매일 마주치 는 데이터 홍수 속 에서 베이즈 규칙 을 활용 하 면 최선 의 길 을 찾 을 수 있 습니다 . 네 번 째 는 컴퓨터 의 통계 와 알고리즘 에 관한 이야기 로 , 컴퓨터 코딩 의 여왕 그레이스 호퍼 가 등장 합니다 . 미 해군 여성 예비군 에 들어간 호퍼 는 해군 으로부터 미국 최초 의 컴퓨터 한테 가 라는 명령 을 받 았 고 , 이 를 완벽히 수행 한 덕분 에 영어 로 컴퓨터 에 말 을 건 최초 의 사람 이 되 었 습니다 . 호퍼 는 영어 로 입력 할 수 있 는 컴퓨터 를 프로그래밍 해야 한다고 결론 내렸 고 , 이 로써 프로그래밍 언어 혁명 이 시작 됐 습니다 . 2013 년 12 월 에 는 구글 이 홈페이지 로고 로 호퍼 의 탄생 107 주년 을 기념 했 고 , 2016 년 11 월 에 는 미국 대통령 자유 훈장 이 수여 됐 습니다 . 그 레이스 호퍼 는 사람 과 기계 가 언어 를 통해 가까워 지 게 만든 장본인 이 라는 점 에서 오늘날 AI 시대 를 살아가 는 우리 가 기억 해야 할 인물 입니다 . 다섯 번 째 는 데이터 의 변동성 을 이야기 합니다 . 모든 곳 에 는 변동 성 이 있 습니다 .   AI 시스템 이 보편 화 되 면서 대량 의 데이터 집합 으로부터 이상 을 찾 으려면 변동 성 을 측정 해야 합니다 . 데이터 과학자 들 은 부정 거래 에 반격 을 가할 수 있 는 AI 시스템 개발 을 위해 고군분투 하 고 있 습니다 . 오랫동안 주요 은행 들 은 부정 거래 를 찾아내 려고 자사 의 카드 거래 를 실시간 분석 해 왔 는데 , 카드 거래 가 새벽 에 가끔 정지 되 는 것 도 바로 그런 이유 때문 이 라고 합니다 . 프로 스포츠 리그 팀 들 도 AI 를 도입 했 는데 , 이 는 팀 셔츠 에 광고 를 도입 한 것 과 같 은 이유 입니다 . 바로 큰 돈 이 따라온다는 것 . 머니볼 은 작가 마이클 루이스 가 지어낸 용어 로 데이터 를 바탕 으로 스포츠 팀 을 육성 하 고 훈련 시키 는   특별 한 방법 을 가리킵니다 . 디지털 시대 가 가져온 변화 라고 할 수 있 습니다 . 여섯 번 째 잘 세운 가정 의 힘 을 이야기 합니다 . 오늘날 의 알고리즘 은 지시 받 은 내용 만 수행 할 뿐 이 지 , 스스로 가정 을 제안 하 고 검사 하 고 증명 할 수 있 는 알고리즘 은 아직 발명 되 지 않 았 습니다 . 결론 적 으로 똑똑 한 기계 를 잘 활용 하 려면 인간 이 똑똑 해야 한다는 겁니다 . 영리 한 AI 가 존재 한다 해도 가정 이 덜 중요 한 건 아닙니다 . 오히려 가정 이 더욱 중요 합니다 . 가정 이 잘못 되 면 데이터 로부터 너무나 벗어나 게 추산 할 위험 성 이 있 습니다 .   데이터 과학자 들 은 모형 을 이용 해 데이터 로부터 통찰 을 얻 어 내 고 성공 적 인 AI 시스템 을 제작 합니다 . 여기 서 중요 한 점 은 모형 제작 이 오직 사람 만 할 수 있 는 일 이 라는 사실 입니다 . 기계 는 자신 을 프로그래밍 한 가정 을 바탕 으로 예측 할 수 있 지만 , 그 가정 을 점검 할 수 없 습니다 . 또한 모형 에 맞 게 작업 할 수 있 지만 , 그 모형 을 이용 해 올바른 질문 을 던질 수 는 없 습니다 . 고로 좋 은 데이터 과학 은 사람 과 기계 의 협력 을 필요 로 합니다 . AI 시대 에 도 인간 이 똑똑 해야 하 는 이유 입니다 . 일곱 번 째 는 다음 혁신 이 일어날 공중 보건 과 데이터 과학 에 대해 이야기 합니다 . 나이팅게일 이 남긴 의료 통계 가 의료 시스템 의 표준 이 되 었 습니다 . 오늘날 의료 서비스 시스템 이 데이터 를 이용 하 는 주 된 방법 은 체크 리스트 를 작성 하 는 것 입니다 . AI 관점 에서 보 자면 체크 리스트 는 단지 예측 규칙 일 뿐 이 지 환자 에게 어떤 일 이 벌어질지 알려 주 지 는 않 습니다 . 문제 는 의사 들 이 데이터 에 접근 하 고 이용 하 는 업무 를 하 기 어렵 다는 겁니다 . 의료 분야 의 데이터 과학 혁신 은 나이팅게일 과 같 은 단 한 사람 이 아니 라 수천 명 이 관여 해야 할 과제 라는 점 에서 신중 할 필요 가 있 습니다 . 특히 개인 의 건강 정보 프라이버시 문제 는 보안 관련 한 모든 우려 가 확실히 해소 되 지 않 았 습니다 . 데이터 프라이버시 를 위해서 는 보안 을 최우선 으로 한 시스템 구축 이 절실 합니다 . 결국 이 책 은 우리 에게 수학 이란 절대 포기 해서 는 안 되 는 필수 불가결 의 영역 임 을 깨닫 게 해줍니다 . 수학 의 쓸모 ( 양장본 HardCover ) 작가 닉 폴슨 , 제임스 스콧 출판 더 퀘스트 발매 2020 . 04 . 02 . 평점 리뷰 보 기