인생은 주사위 던지기가 아니다 상

지은이 : 류쉐펑 刘雪峰

현재 베이징항공항천대학 컴퓨터학부 부교수이자 박사 과정 지도 교수로 재직 중이다. 2008년 영국 브리스톨대학교에서 박사 학위를 취득했으며, 2014년에는 화중과기대학교 부교수를 역임했다.

주요 연구 분야는 인공지능, 사물인터넷, 분산 컴퓨팅이다. 국가자연과학기금 일반 과제를 비롯해 다수의 연구 및 산학 협력 과제를 주관했으며, 중국 국내외 학술지와 국제 학술 대회에 100편 이상의 논문을 발표하고 여러 차례 우수 논문상을 수상했다. 2018년에는 ‘고등 교육 기관 과학 연구 우수성과상(과학 기술)’ 2등상을 수상했다. 또한 스탠퍼드대학교가 발표한 2023년 ‘세계 상위 2% 우수 과학자’ 명단에 이름을 올렸다.

주요 저서로는 『복잡한 세상을 이기는 수학의 힘』이 있다.

옮긴이 : 유연지

경기대학교 화학과 및 중어중문학과를 졸업하고 서울외국어통번역대학원 중국어 순차통번역학과를 졸업했다. SK China, 과학기술정책연구원(STEPI)에서 중국어 통번역 및 연구원으로 재직했으며, 통번역 에이전시에서 중국어 한중/중한 리뷰어로 재직했다. 현재 번역 에이전시 엔터스코리아에서 출판 기획 및 전문 번역가로 활동하고 있다.

주요 역서로는 『늘 초조한 당신을 위한 마음 치유 심리학』 『슬기롭게 써먹는 화학 치트키』 『남의 시선에 아랑곳하지 않기』 『심리학이 관우에게 말하다 1~2』 외 다수가 있다.

감수 김지혜

한국교원대학교에서 수학교육학 석사 학위를 받았다. 고등학교 수학 교사로서 수학과 통하는 삶을 지향하며 수학자들의 삶에서 그 해답을 찾으려고 한다. 옮긴 책으로는 『수포자들의 거침없는 수학 연애』 『수학의 매력』 『공식의 아름다움』 『이토록 재미있는 수학이라니』 『생각을 깨우는 수학』 『수학, 풀지 말고 실험해 봐』 『소름 돋는 수학의 재미(상편, 하편)』 등이 있다. 감수한 책으로는 『확률로 바라본 수학적 일상』 『개미가 알려주는 가장 쉬운 미분 수업』 『복잡한 세상을 이기는 수학의 힘』 등이 있다.

추천사

프롤로그

Chapter 1 우리는 언제 어디서나 정보를 추론한다

1.1 셜록 홈스와 개발자 김 대리

1.1.1 수수께끼로 알아보는 정보 추론

1.1.2 셜록 홈스의 뛰어난 추론 능력

1.1.3 개발자 김 대리의 일기

1.1.4 정보 추론의 어려움

1.2 〈지자의린(智子疑鄰)〉이 주는 교훈

1.2.1 흑백 논리

1.2.2 확률적 사고

1.3 가장 잘 설명하는 것이 가장 가능성이 높은 것이다

1.3.1 조건부 확률

1.3.2 최대 우도법

1.3.3 누가 10점을 명중시켰을까?

1.3.4 최대 우도법의 또 다른 예시

1.4 당신이 희귀 혈액 질환을 앓을 확률은?

1.4.1 원인에 따라 발생 확률이 다르다

1.4.2 혈액 질환 검사

1.4.3 직업 선택의 문제

Chapter 2 베이즈 정리

2.1 베이즈 정리와 그 수학적 논리

2.1.1 베이즈 정리의 탄생

2.1.2 정보 추론을 수학적으로 표현하기

2.1.3 최대 우도법을 수학적으로 표현하기

2.1.4 베이즈 정리를 활용한 정보 추론

2.1.5 베이즈 정리를 통해 알게 된 사실

2.1.6 베이즈 정리를 이용한 세 가지 추론 사례

2.2 베이즈 정리와 오컴의 면도날

2.2.1 오컴의 면도날

2.2.2 베이즈적 사고로 해석하는 오컴의 면도날

2.3 베이즈 정리와 핸런의 면도날

2.3.1 핸런의 면도날

2.3.2 베이즈적 사고로 해석하는 핸런의 면도날

2.4 가능성이 있는 원인을 빠뜨리지 마라

2.4.1 여섯 개의 나폴레옹 석고상

2.4.2 연인의 일기

2.4.3 곡식 대신 고기, 빵 대신 케이크

Chapter 3 베이즈 정리의 구성 요소 ➀: 사전 확률

3.1 옌스 레만에게 건넨 쪽지: 사전 확률의 중요성

3.1.1 날아오는 공을 막는 방법

3.1.2 의문의 쪽지와 마르티네스의 조언

3.1.3 똑같이 떠들었는데, 왜 누구는 혼나고 누구는 혼나지 않는 걸까?

3.2 본질을 이해하려면 큰 그림을 보라: 베이즈 정리와 외부 관점

3.2.1 내부 관점과 외부 관점

3.2.2 내부 관점의 문제

3.2.3 외부 관점에서 문제를 볼 때 주의해야 할 점

3.3 상인의 전략: 베이즈 정리와 앵커링 효과

3.4 사전 확률을 찾는 방법

3.4.1 과거 데이터 분석+유사한 집단 찾기

3.4.2 유사한 집단에서 사전 확률을 찾는 방법

3.4.3 사전 확률을 찾는 과정에서 범하는 오류 ➀

3.4.4 사전 확률을 찾는 과정에서 범하는 오류 ➁

3.4.5 사전 확률을 조정할 때 자주 나타나는 문제

Chapter 4 베이즈 정리의 구성 요소 ➁: 관측

4.1 어떤 관측이 당신의 인식을 바꿀 수 있을까?

4.1.1 정보량이 큰 관측

4.1.2 정보량이 작은 관측

4.2 엘리베이터에서 마주친 여성

4.2.1 스타의 이미지는 어떻게 바뀔까?

4.2.2 두 아이의 논쟁

4.2.3 엘리베이터에서 마주친 여성이 나를 보고 웃었다

4.3 별자리와 '목발 장수의 속임수' 뒤에 숨겨진 수학의 원리

4.3.1 바넘 효과

4.3.2 베이즈적 사고로 분석하는 별자리

4.3.3 목발 장수의 속임수

4.4 '대가'의 말을 믿으면 안 되는 이유

4.4.1 배타적인 증거는 왜 찾기 어려운가?

4.4.2 설명하기는 쉽고, 배제하기는 어렵다

4.5 사후 확률을 바꾸는 또 다른 방법

4.5.1 M&M’s 초콜릿 조항

Chapter 5 여러 개의 관측 정보를 활용한 베이즈 추론

5.1 바닐라 아이스크림을 사러 갔는데 차가 시동이 걸리지 않는다

5.1.1 조건부 독립의 정의

5.1.2 겉보기에는 관련 있어 보이나 실은 조건부 독립인 경우

5.1.3 겉보기에는 독립적이지만 실은 조건부 독립인 경우

5.2 여러 개의 관측 정보를 활용해 확률을 추론하는 방법

5.2.1 여러 관측값을 고려한 베이즈 정리

5.2.2 오늘 날씨가 맑을 확률은?

5.2.3 물이 끓었을까?

5.3 중요한 관측을 놓치지 마라

5.3.1 샘플링 편향을 피해라

5.3.2 증거 수집의 기술

부록

부록 A. 그림을 이용한 방법과 베이즈 정리

부록 B. 식 (5-2)의 유도 과정