"예측" 주제의 글

  • 2017년 4월 11일. 무의미한 행동의 의미: 내재적 동기와 인공지능(2/2)

    1부 보기 내재적 동기의 또 다른 유용성은 1950년대 심리학자 로버트 W. 화이트(Robert W. White)가 설명했습니다. 그는 주변 환경에 영향을 미치는 행동을 배움으로써 개체의 역량이 늘어난다고 주장했습니다. 예를 들어, 아기는 자신의 인형을 흔들다가 우연히 좌석 옆의 버튼을 눌러 차가 잠기거나 열리는 소리를 들을 수 있습니다. 이런 예상치 못한 소리는 아기가 자신의 행동을 반복하게 하며, 결국 그 소리는 버튼을 눌렀을 때 난다는 것을 배우게 됩니다. 또한, 버튼을 누르는 행동을 반복함으로써 버튼을 누르는 → 더 보기

  • 2017년 4월 11일. 무의미한 행동의 의미: 내재적 동기와 인공지능(1/2)

    나는 수면 부족에 시달리는 친구가 아기에게 무언가를 먹이려 애쓰는 모습을 보며 웃습니다. 아기는 정말 배가 고플 때조차 음식을 그대로 입에 넣지 않을 것 같습니다. 허기를 채우기보다 바나나 조각을 손으로 뭉개고 시리얼을 바닥에 던집니다. 이 작은 괴물의 이런 무의미해 보이는 행동은 다른 상황에서도 발견됩니다. 크리스마스 아침에는 선물로 주어진 인형을 가지고 노는 대신 포장지를 구기며 놀고, 욕조에서는 아빠의 얼굴에 물을 뿌리며, 스마트폰 화면을 마음대로 눌러 곤란한 상황을 만듭니다. 발달심리학자들은 이런 종류의 행동을 → 더 보기

  • 2016년 8월 22일. 직원의 이직 시기를 어떻게 예측할 수 있을까

    핵심인력의 이직은 기업에 많은 대가를 요구합니다. 요즘과 같이 협업이 일상화된 업무 환경에서는 특정 직원의 공석이 팀 전체의 생산성 하락을 유발하며, 신규 인력을 유치하는 비용도 만만치 않습니다. 특히 금융, 생명과학, 제약, 기술 산업과 같은 지식 산업에서 인력 유출은 곧바로 지적 재산의 유출을 의미하기도 하죠. 기업들은 직원의 이직으로 인한 비용 상승을 방지하기 위해 다양한 방법을 사용합니다. 핸드폰, 노트북 등 전자 장비에 대한 감시에서부터, 소셜미디어상에서의 활동까지 스캔하는 기업의 수가 점차 늘고 있죠. 이들에게 → 더 보기

  • 2016년 6월 20일. 뇌과학은 자유의지에 대해 무엇을 말해주는가

    우리는 매일 수백번의 선택을 합니다. 아침에 알람시계를 누르고, 옷장에서 셔츠를 고르고, 냉장고에서 맥주를 꺼냅니다. 그 때마다, 우리는 자신이 자유의지를 가진 존재로서, 자기의 의도에 맞게 몸을 움직인다고 생각합니다. 하지만 과학적으로도 이것이 사실일까요? 발표된 지 20년이 넘은 고전이 된 한 연구에서 심리학자 댄 웨그너와 탈리아 휘틀리는 놀라운 아이디어를 제시했습니다. 그들은 우리가 어떤 행동을 의도적으로 한다고 느끼는 것은 실은 사후적으로 만들어진 인과론에 불과하다고 주장했습니다. 즉,  어떤 행동을 하겠다는 느낌 자체가 실제 그 행동을 → 더 보기

  • 2014년 9월 23일. 스웨덴의 과학자가 지하수의 성분 변화를 측정하는 이유

    얼마전 스웨덴의 한 지리학자는 지하수의 성분변화와 지진이 관계있을 수 있다는 연구를 발표했습니다.
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  • 2014년 8월 7일. 상대방이 몇 명과 자 봤는 지 물었을 때

    남자와 여자는 이 숫자를 다르게 말합니다. 그리고 거기에는 여러가지 이유가 있습니다.
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  • 2014년 7월 8일. (아직) 컴퓨터가 당신을 대체하지 못하는 이유

    -옮긴이: 이 글은 하버드 대학 경제학과 센딜 뮬레이네이선(Sendhill Mullainathan) 교수가 뉴욕타임스에 기고한 글입니다.     당신은 위의 두 가지 트윗 중에서 어떤 글이 더 많이 리트윗되었을 것으로 생각하나요? 세 명의 컴퓨터 과학자는 최근 발표한 논문에서 트위터에서 어떤 글이 더 많이 리트윗되는지를 예상하는 알고리즘을 만들었습니다. (이 알고리즘에 근거해서 뉴욕타임스는 25개 질문이 있는 퀴즈를 만들었는데, 관심 있는 분들은 직접 풀어보기 바랍니다. 앨 고어가 남긴 위의 트윗 중에는 첫 번째 트윗이 더 많이 리트윗되었습니다.) → 더 보기

  • 2014년 6월 17일. 미래를 더 잘 예측하는 법

    최근의 사건들을 기억해 봅시다. 혹시 당신은 민주당의 후보가 결정 되기전, 오바마가 대통령이 될 것이라는 것을 예측했었나요? 아니면, 힐러리 클린턴을 예측했었나요? 아랍의 봄은 어떤가요? 첫번째 소요가 일어났을 때, 당신은 그것이 혁명으로 이어질 것이라고 생각했었나요? 우크라이나 위기는 어떤가요? 만약 이 질문들에 모두 그렇다고 대답했다면 당신은 미래를 놀라운 정확도로 예측하는 “초예측자(super-forecaster)”일 수 있습니다. 이것은 점을 치거나 세계 정세 전문가가 되는 것과는 무관합니다. 평범한 사람들 중에도 매우 정확한 판단을 하는 사람들이 있습니다. 지난 몇 → 더 보기

  • 2014년 4월 24일. 그 사건의 원인은 무엇인가

    (역주: 아래는 마크 뷰캐넌(Mark Buchanan)의 “예측(Forecast)”의 부분 발췌입니다.) 역사학자들은 원인과 결과라는 개념이 가진 까다로운 본성에 대해 어느 누구보다도 깊이 생각해 왔습니다. 이는 세상의 대부분의 사건들이 수많은 원인들의 상호작용에 의해 일어나기 때문이며, 그 사건들을 하나의 이야기로 설명하는 것이 얼마나 어려운지를 그들이 느껴왔기 때문입니다. 역사는 혼돈이라는 특성을 가지고 있으며 이는 작은 사건들이 서로 얽혀 전체 국가의 운명까지 좌우하게 된다는 것을 의미합니다. 1920년 그리스의 왕이 애완용 원숭이에게 물려 죽은 사건은 결국 그후 연속된 → 더 보기

  • 2014년 3월 13일. 요일과 계절로 트위터 메시지가 예상 가능하다고?

    ‘월요병’이라는 말이 있듯이 월요일은 누구에게나 힘듭니다. 우리는 이러한 감정이나 상태가 얼마나 예상 가능한지를 알아보기 위해 사람들의 트위터 메시지를 분석했습니다. 요일별, 그리고 월별로 사람들이 어떤 단어를 트위터에 남기는지 분석하는 것은 전 세계 사람들이 어떤 기분 상태인지를 알아보는 데 유용했습니다. 우리는 영어로 작성된 트위터 메시지 백만개당 특정 단어가 얼마나 포함되어 있는지를 분석했습니다. 사람들은 “슬프다(feeling sad)”라는 메시지를 12월의 월요일이나 10월의 월요일에 가장 많이 작성했습니다. 반대로 “행복하다(feeling happy)”다는 표현은 지난해 12월의 화요일이나 1월의 화요일에 → 더 보기

  • 2013년 8월 14일. 트위터는 식중독 발생 확률이 높은 식당을 예측 할 수 있을까

    질병 관리 및 방지 센터(the Centers for Disease Control and Prevention) 자료에 따르면 2011년 한 해 동안 미국시민 여섯 명 중 한명 꼴로 음식물 관련 질환을 경험한 것으로 나타났습니다. 로체스터 대학의 한 컴퓨터 과학 연구진은 이러한 높은 발병율이 트위터상의 정보를 이용한 식중독 발병 예측 시스템을 통해 충분히 방지가능할 것이라 믿고 있습니다. 엔이메시스(nEmesis)라 불리는 이 예측시스템은 트위터 상의 게시물 중 음식물 관련 질병에 관한 지리 데이터를 선별적으로 골라내어 식중독발병이 의심되는 식당을 → 더 보기

  • 2013년 6월 12일. [책] 마크 뷰캐넌의 포어캐스트(Forecast)

    평형상태라는 환상 미국 중서부의 넓은 평원에 자리잡은 다른 도시들처럼 캔자스주 오버랜드 파크 역시 사나운 날씨에 익숙합니다. 매년 봄과 이른 여름에는 록키산맥을 넘어온 차가운 기단 아래로 멕시코만에서 불어오는 따뜻하고 습한 바람이 파고듭니다. “더운 공기는 상승합니다.” 물리교과서에 나오는 이 단순한 표현이 이곳에서는 피부로 느껴지는 효과를 낳습니다. 중력은 이 따뜻하고 가벼운 공기가 상층의 차가운 공기사이를 최고 16 km 높이까지 파고들도록 만듭니다. 이것이 기후를 불안정하게 만드는 첫 번째 원인입니다. 두 번째 원인은 북쪽과 서쪽에서 → 더 보기