세계에서 한 도시가
집을 사거나 임대하기 어려운 곳이 있다면
그건 시드니입니다.
최근 여기서 집을 구하려 했다면
여러분은 이 문제에 익숙할 겁니다.
매물로 나온 집을 보러 갈 때마다
밖에 무엇이 있고
시장에 무엇이 있는지에 대한 정보를 얻습니다.
하지만 매번 나올 때마다
바로 최적의 장소를 지나치는 위험에 처하죠.
보기만 하다가 제안해야 할 때를 어떻게 알 수 있을까요?
이는 참 고통스럽고 친숙한 문제인데
간단한 해결책이 있다는 건 놀라운 사실입니다.
37%입니다.
(웃음)
최상의 장소를 찾는 가능성을 극대화하고 싶다면
시장에 있는 37%를 반드시 보고
그 다음에 보는 곳에 제안을 하면 되는데
그곳이 지금까지 본 어느 곳보다 더 좋을 겁니다.
혹은 한 달 동안 찾는다면 37%의 시간인
11일을 보는 거죠. 기준을 정하는 겁니다.
그리고 나면 여러분은 실행한 준비가 됩니다.
살 곳을 찾는 것은
최량 정지 문제의 실제 사례이기 때문에 우리는 이를 압니다.
광범위하게 연구된 문제 종류 중 하나로
수학자와 컴퓨터 과학자가 주로 다루죠.
저는 컴퓨터를 사용하는 인지 과학자입니다.
저는 인간의 마음 작동방식에 대해
이해하려고 시간을 보냅니다.
엄청난 성공에서부터 형편없는 실패에 대한 것을요.
그렇게 하기 위해 저는 매일의 삶에서 일어나는 문제를
컴퓨터를 이용한 구조로 생각합니다.
그런 문제들에 대한 이상적인 해결책과
우리가 실제로 하는 행동방식을 비교합니다.
부작용으로
컴퓨터 과학의 일부를 적용하는 것이 얼마나
인간의 의사결정을 편하게 하는지 알 수 있습니다.
저는 이에 대해 개인적인 동기가 있습니다.
퍼스에서 지나치게 지적인 아이로 성장했죠.
(웃음)
저는 항상 이성적이라고 생각한 방식대로 행동하려 했어요.
모든 의사결정을 통해 논리적 근거를 판단하고
해야 할 최상의 행동을 생각해내려고 했죠.
하지만 이러한 접근은 더 큰 규모로 키울 순 없어요.
성인의 삶에 자주 발생하는
많은 문제와 부딪히기 시작할 때 말입니다.
한때 저는 제 여자 친구와 헤어지려고도 했는데
저와 그녀의 선호를 고려하여
완벽한 해결책을 찾다 보니 그랬죠.
(웃음)
그러니 제가 완전 지쳤습니다.
(웃음)
그녀는 제가 문제를 해결하는 데 있어서
잘못된 접근을 했다고 지적했습니다.
그리고는 나중에 제 아내가 되었죠.
(웃음)
(박수)
어느 식당에 갈지 결정하려고 하는 것처럼 기초적이든 아니든
혹은 누구와 함께 나머지 인생을 보낼지 결정하는 것처럼 중요하든 아니든
인간의 삶은 계산적인 문제로 가득합니다.
순수한 노력으로는 풀기가 너무 어려운 것들이죠.
그러한 문제를 위해서는
전문가와의 상담이 좋습니다.
바로 컴퓨터 과학자죠.
(웃음)
여러분이 인생의 조언을 구할 때
아마도 여러분은 컴퓨터 과학자를 가장 먼저 떠올리지는 않을 겁니다.
컴퓨터와 같은 삶을 살고
진부하게 결정론적이고, 철저하고, 정확한 것은
재미있게 들리지 않습니다.
하지만 인간 의사결정에 대해 컴퓨터 과학을 생각하는 것은
사실은 반대의 현상을 보여줍니다.
많은 어려운 문제
인간의 삶에서 일어날 수 있는 문제를 적용할 때
컴퓨터가 실제로 그런 문제를 해결하는 방법은
사람이 실제로 행동하는 방식처럼 보입니다.
어느 식당에 갈지 결정하는 예시를 들어보죠.
이는 특정한 계산적 구조를 가지는 문제입니다.
여러분은 일련의 선택을 가지고 있고
그런 선택 중 하나를 선택할 것이고
내일도 같은 결정을 해야하는 상황을 정확하게 마주치게 될 것입니다.
그 상황에서
여러분은 컴퓨터 과학자가 말하는
"탐색과 활용 교환"에 마주치게 됩니다.
여러분은 결정을 해야 하는데
새로운 곳을 가기 위해
정보를 모으는 탐색처럼
다음에 사용할 수도 있는 방법이거나
혹은 이미 잘 알고 있는 곳에 가는
지금까지 이미 모아 온 정보를 활용하는 방법이 있는 거죠.
탐색 활용 교환은 선택을 해야 하는 어느 때나 나타나는데
새로운 것을 시도해보는 것과
이미 잘 알고 있는 것 사이에 있는 거죠.
음악을 듣는 것이든
누구와 함께 시간을 보낼 것인가 결정하는 것이든
기술 회사가 직면하는 문제이기도 합니다.
웹 페이지에 어떤 광고를 보여줄지 결정하는 때와 같습니다.
새로운 광고를 보여주어 그것에 대해 뭔가를 알게 해야 할지
혹은 이미 잘 알고 있는 광고를 보여주어
클릭을 유도해야 할지를 결정하는 거죠.
지난 60년 동안
컴퓨터 과학자들은 많은 진전을 이루었습니다.
탐색 활용 교환을 이해하게 되어
이들의 제안은 놀라운 통찰을 줍니다.
어느 식당에 가야 할지 결정하려 할 때
여러분 스스로 해야 할 첫 질문은
시내에 얼마나 오래 있을 것인가입니다.
잠시 있을 거라면
활용해야 합니다.
정보를 수집할 필요가 없습니다.
그냥 이미 아는 곳에 가는 게 좋습니다.
하지만 오래 있을 거라면 탐색하세요.
새로운 곳을 시도하세요. 왜냐면 여러분이 가지는 정보는
다음 선택에 도움이 됩니다.
정보의 가치가 증가하면
그것을 사용할 기회가 더 많아집니다.
이 원칙은 우리 인간의 삶의 구조에도 통찰을 줍니다.
아기들은 특별히 이성적이지 않기로 유명합니다.
그들은 항상 새로운 것을 시도하고
모두 입에다 집어 넣죠.
하지만 아기들은 그렇게 해야만 하죠.
그들은 자신의 삶의 탐색 단계에 있고
그것들 중 일부가 맛있는 것이 될 수 있죠.
스펙트럼의 다른 쪽 끝에 있는
노인은 항상 같은 식당에 가고
항상 같은 것을 먹고
질리지 않습니다.
그는 최적의 상태입니다.
(웃음)
그는 이미 가진 지식을 활용하고 있습니다.
인생의 경험을 통해서 말이죠.
더 일반적으로
탐색 활용 교환을 아는 것은
여러분이 스스로 긴장을 풀고 쉽게
결정할 수 있도록 합니다.
매일 저녁 최고의 식당에 갈 필요는 없습니다.
기회를 가지고 새로운 곳을 시도해보는 탐색을 하세요.
뭔가 배우게 될 겁니다.
얻게 되는 정보는
한 번의 좋은 저녁보다 더 가치가 있을 겁니다.
컴퓨터 과학은 또한 우리가 쉽게 하도록 도움을 줄 수 있습니다.
집에나 사무실 같은 다른 장소에서 말이죠.
여러분이 옷장을 깔끔하게 정리해야 한다면
특히 고통스러운 결정에 부딪힙니다.
여러분은 무엇을 보관하고
무엇을 버려야 할지 결정해야 합니다.
마사 스튜어트는 이에 대해 많이 고민한 것으로 드러납니다.
(웃음)
그녀는 몇 가지 좋은 조언을 합니다.
이렇게 말하죠. "스스로에게 네 가지 질문을 하세요.
내가 얼마동안 가지고 있었나?
아직도 괜찮은가?
내가 이미 가지고 있는 것과 중복되지는 않는가?
내가 마지막으로 입거나 사용한 게 언제인가?"
그러나 다른 전문가 그룹은
이 문제에 대해 더 많이 고민했을 텐데
이들 질문 중 하나가 다른 것보다 더 중요하다고 말할 것입니다.
전문가들요?
컴퓨터의 메모리 시스템을 디자인하는 사람들입니다.
대부분의 컴퓨터는 두 종류의 메모리 시스템을 가집니다.
빠른 메모리 시스템으로
칩이 비싸기 때문에 제한된 용량을 가지는
일련의 메모리 칩 같은 것과
훨씬 더 크고 느린 메모리 시스템이 있습니다.
컴퓨터를 가능한 효율적으로 운영하기 위해서
여러분이 분명히 할 게 있는데
접근하고 싶은 정보의 조각은
빠른 메모리 시스템에 두어야 빠르게 가져올 수 있습니다.
정보의 조각에 접근할 때마다 빠른 메모리에 로드하고
컴퓨터는 메모리에서 어떤 아이템을 제거할지 결정해야 합니다.
용량이 제한되어서 그렇습니다.
수년 동안
컴퓨터 과학자들은 몇 가지 다른 전략을 시도해 왔는데
빠른 메모리에서 제거할 것을 결정하는 것이죠.
그들은 무작위로 선택하거나
혹은 "선입 선출 원칙"이라는 것을 적용하는데
이는 아이템 제거를
가장 메모리에 오래 있었던 것을 제거한다는 의미입니다.
하지만 가장 효과적인 전략은
최근에 가장 덜 사용된 아이템에 집중하는 것입니다.
이는 여러분이 메모리에서 뭔가를 제거할 결정을 한다면
가장 오래전에 접근했고 과거에서 가장 먼 것을 골라야 한다는 의미죠.
여기에 특정 논리가 있습니다.
최종 접근한 정보 조각이 오래되었다면
아마도 오랫동안
다시 접근할 필요가 없을 것입니다.
여러분의 옷장은 바로 컴퓨터의 메모리와 같습니다.
공간이 제한되어 있고
가장 필요한 것들을 입어보고 넣을 필요가 있어서
가능한 한 빨리 꺼낼 수 있어야 합니다.
그것을 안다면
가장 최근에 덜 사용된 원칙을 적용할 가치가 있습니다.
옷장 정리를 하는 데도 말이죠.
마사의 네 가지 질문으로 돌아가 보면
컴퓨터 과학자는 이것들 중에
마지막 질문이 가장 중요하다 말하겠죠.
사물을 정리하는 이 아이디어
가장 필요할 것 같은 것을 가장 쉽게 접근할 수 있게 하는 것은
사무실에도 적용할 수 있습니다.
일본 경제학자인 유키오 노구치는
정확하게 이 특성을 가진 파일링 시스템을 실제로 개발했습니다.
그는 판지 상자로 시작하였고
상자의 왼쪽에서부터 문서를 넣었습니다.
매번 문서를 추가할 때
그 안에 있는 것을 이동시키고
새 문서는 상자의 왼쪽에 넣었습니다.
문서를 봐야 할 때 꺼내어 보고 나서 다시 왼쪽에 넣었습니다.
그 결과 문서는 왼쪽에서 오른쪽 순으로 정리됩니다.
가장 최신에 사용한 순이죠.
그래서 그는 찾고자 하는 것을 매우 빨리 찾았습니다.
상자의 왼쪽에부터 찾기 시작해서
오른쪽으로 찾으면 되니까요.
집으로 달려가서 이 파일링 시스템을 적용하기 전에
(웃음)
여러분은 이미 가지고 있음을 알아야 합니다.
(웃음)
여러분 책상 위에 있는 종이 더미죠.
주로 엉망이고, 잘 정리되지 않았다고 비난받는
종이 더미는 실제로 완벽하게 정리된 거죠.
(웃음)
종이를 꺼내어
더미의 제일 위에 두기만 한다면
종이는 위에서 아래로 정리가 됩니다.
얼마나 자주 사용되었는가에 따라 정리되어
원하는 것은 빨리 찾을 수 있을 겁니다.
더미의 위에서부터 시작하면 말입니다.
옷장이나 책상을 정리하는 것은
인생에서 있어서 가장 중요한 문제는 아닐 수 있습니다.
때때로 우리가 풀어야 할 문제는 그저 매우 매우 어렵습니다.
하지만 그런 경우에라도
컴퓨터 과학은 약간의 전략을 제안할 수 있습니다.
어쩌면 약간의 위안도 줄 수 있죠.
최고의 알고리즘은 최적의 것을 최소의 시간으로 합니다.
컴퓨터가 어려운 문제를 접하면
그것을 보다 단순한 문제로 만들어서 처리합니다.
무작위로 사용하거나
제약을 없애거나 근사치를 허용해서 말이죠.
그러한 단순해진 문제 해결은
어려운 문제에 대한 통찰력을 제공할 수 있고
때로는 자체 권한으로 매우 좋은 해결책을 만들기도 합니다.
이 모든 것을 알아서 저는 의사결정을 할 때 편하게 합니다.
예를 들어, 집을 구할 때 여러분은 37%의 법칙을 활용할 수 있습니다.
여러분이 모든 선택을 다 고려할 수 있는 방법은 없으므로
시도를 해봐야 합니다.
최적의 전략을 따른다 해도
완벽한 결과를 보장할 수는 없습니다.
37%의 법칙을 따른다면
최상의 장소를 찾을 확률은
아주 우습게도
(웃음)
37%입니다.
여러분은 대부분 실패합니다.
그러나 그게 여러분이 할 수 있는 최선입니다.
궁극적으로 컴퓨터 과학은 우리 스스로의 한계에 대해
우리가 더 너그러워지는데 도움을 줄 수 있습니다.
여러분은 결과가 아닌 과정만 통제할 수 있습니다.
최상의 프로세스를 사용하기만 하면
여러분이 할 수 있는 최선을 다한 것입니다.
때로 그런 최상의 프로세스가 기회를 잡는 것과 관련되어
여러분이 모든 선택을 고려하지 않거나
제법 좋은 해결책으로 절충할 수 있습니다.
이는 우리가 이성적일 수 없어서 하는 양보가 아닙니다.
그게 바로 이성적인 것에 대한 정의입니다.
감사합니다.
(박수)