알고리즘, 인생을 계산하다 - 브라이언 크리스천(Brian Christian),톰 그리피스(Tom Griffiths)

알고리즘, 인생을 계산하다

브라이언 크리스천(Brian Christian),톰 그리피스(Tom Griffiths)

우리는 한정된 시간과 공간의 제약을 받고 살아간다. 그리고 그 속에서 수많은 문제들이 생겨난다. 우리는 무엇을 해야 하고, 무엇을 하지 말아야 할까? 내 공간의 느슨하고 흐트러진 모습을 얼마나 용납할 수 있을까? 새로운 것(사람)과 기존의 친숙한 것(사람) 사이에 어떻게 균형을 잡아야 가장 만족스러운 삶을 살 수 있을까?

이런 문제들이 인간만의 것으로 보일지도 모르지만 사실은 그렇지 않다. 컴퓨터도 똑같은 제약들에 속박되어 있다. 프로세서가 최소한의 시간과 비용으로 사용자들이 요구하는 모든 과제를 수행하려면 어떤 식으로 ‘주의(intention)’를 배분해야 할까? 과제 사이의 전환은 어떻게 해야 하고, 애초에 과제를 얼마나 많이 떠맡아야 할까? 한정된 기억 자원을 활용하는 최선의 방법은 무엇일까? 자료를 더 모아야 할까, 아니면 이미 가지고 있는 자료를 토대로 행동해야 할까?

촉망받는 기술과학 관련 베스트셀러 저자이자 컴퓨터공학자, 철학자인 브라이언 크리스천과 UC버클리대학교 인지심리학 교수인 톰 그리피스는 기존의 문제 해결 구조와는 전혀 다른 새로운 사고의 구조인 ‘컴퓨터과학의 알고리즘’을 우리의 선택 문제에 대입한다. 연산의 충돌 문제, 빠른 처리 능력을 위한 최적의 선택, 집중, 자원 분배, 타이밍 등을 고려해 만들어진 컴퓨터과학의 알고리즘 구조야말로 우리가 다양한 환경 속에서도 최적의 선택을 하고 문제를 해결할 수 있는 적절한 해답을 도출할 수 있도록 도와준다고 주장한다.

책 읽으러 가기

책속에서

우리는 지원자 수가 늘수록 최고의 사람을 뽑을 확률이 꾸준히 낮아질 것임을 직관적으로 안다. 예를 들어, 우리가 지원자 100명 중에서 무작위로 골라 고용한다면 성공 확률은 1%가 될 것이고, 100만 명 중에서 그렇게 한다면 0.0001%가 될 것이다. 그러나 놀랍게도 비서 문제의 수학은 한결같다. 최적 전략을 따라서 멈춘다면, 지원자 100명 중에 가장 나은 사람을 뽑을 확률은 37%다. 그리고 믿기 힘들지 모르지만, 지원자가 100만 명일 때에도 여전히 37%다. 따라서 지원자 수가 더 늘수록, 최적 알고리즘을 아는 것이 더욱더 가치가 있다. 대체로 건초 더미에서 바늘을 찾아낼 정도로 가능성이 적다는 것은 분명하지만, 최적 멈춤 전략은 건초 더미가 아무리 커도 그것에 대처하는 최고의 방어 전략이 된다. _<살펴보는 일을 멈춰야 할 때_최적 멈춤>

이 책을 추천한 크리에이터

체인지 그라운드

이 책을 추천한 포스트

기억하기 위해, 잊어버리세요!

인간의 뇌는 컴퓨터의 기억관리 방법과 유사한 측면이 있다.