최적화된 의사결정 과정
(글자 수: 약 2,000자 / 예상 소비시간: 5분)
📌One big thing:
최적화된 의사결정을 컴퓨터 알고리즘의 원리를 적용해서 알아봅니다.
🤷🏻♀️Why it matters?
불확실한 미래, 수많은 대안과 정보, 부족한 시간 환경에서 전산인지과학자는 효율적인 의사결정을 위한 세 가지 팁을 제시한다.
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👁🗨The big picture:
컴퓨터 의사결정 알고리즘은 ‘최적화’ 과정이다. 다시 말해, 주어진 조건이나 환경 아래에서 시스템의 목적 효과를 최대로 하는 일. 주로 수학적 모델을 이용한다.
📁Details:
1. 최적 정지 시간(opimal stopping time)
결정을 내려야 할 타이밍(Knowing when to stop)을 말한다. 작게는 좋은 주차 공간을 찾으려 다니거나 은퇴 시기를 결정하거나 잡오퍼를 기다리며 결정할 타이밍, 크게는 마이크로소프트가 Word 2020 도입을 준비할 때 언제 디버깅을 중단하고 제품을 출시할 것인지 플로리다에 허리케인이 강타했을 때 정부는 언제 모니터를 중단하고 대피 발령을 해야 하는지를 예로 들 수 있다. 주로, 미래를 예측할 수 없거나 정보의 양이 너무 많을 때 이익을 최대화하고 손실을 최소화하기 위해 통계적 확률을 기반한 의사결정 방법이다.
예를 들면, 100명의 후보를 무작위로 인터뷰하여 결혼 상대를 고른다고 가정해 보자. 99번 후보를 거절한다면 100번째 후보와 결혼을 해야만 한다. 물론, 첫 번째 후보를 결혼 상대로 바로 선택할 수 있다. 하지만 더 나은 방법은 없을까? 바로, 37번째 후보까지 거절하고 그다음 후보를 선택하는 것이다. 의심스러워 보이지만 37%의 법칙은 실제로 적합한 결혼 상대를 선택할 확률을 40%까지 올릴 수 있다(첫 번째 후보를 바로 선택할 경우 적합한 배우자를 고를 확률은 5%이다).
2. 탐험-활용 트레이드오프(explore-exploit tradeoff)
동일한 의사결정 상황이 반복될 때 사용한다. 새로운 탐험과 시도를 통해 미래 의사결정에 활용할 정보를 수집할지, 아니면 검증된 기존 정보를 활용할지 선택하는 과정이다. 어느 식당을 가지? 어떤 노래를 듣지? 어떤 광고를 시도해 보지? 등 다양한 상황에서 사용 가능하다.
탐험 vs 활용의 기준은 동일한 의사결정 상황이 지속되는 시간의 양이다. 예를 들어, 단기간에 머무는 장소에서 음식점을 고른다면 탐험보단 활용이 효과적이다. 탐험을 통한 정보 수집의 이유가 없기 때문이다. 장기간 머무는 장소에서 음식점을 고른다면 탐험의 가치는 올라간다. 많은 탐험을 통해 미래 의사결정에 쓰이는 정보의 가치가 올라가기 때문이다.
어린아이와 노인의 삶을 살펴보자. 어린아이의 행동은 ‘합리적’으로 보이지 않는다. 계속 새로운 것을 시도하고 입에 잡히는 대로 집어넣는다. 하지만 아이들은 인생에서 탐험 과정 속에 있기 때문에 이는 필요한 과정이다. 이와 반대로 노인을 살펴보자. 항상 똑같은 식당에 가서 똑같은 음식을 주문한다. 지루하고 단조로워 보이지만 최적화된 행동이다. 삶에서 탐험을 통해 얻은 정보를 충분히 활용하기 때문이다.
매일 저녁 식사로 최고의 레스토랑만 고집할 필요는 없다. 새로운 곳을 시도하고 탐색함으로써 뭔가를 배우게 된다면 한 번의 좋은 저녁보다 더 가치 있는 경험이 된다.
3. 메모리 최적화
컴퓨터는 제한된 용량에서 가장 효율적으로 작동하기 위해 사용자가 접근하기 원하는 정보를 메모리 풀에 저장하여 사용자의 빠른 접근을 보장한다. 메모리 최적화 방식 중 가장 효과적인 방식은 가장 오래되고 사용 빈도가 적은 메모리 소거이다. 옷장 정리도 마찬가지다. 제한된 옷장 공간에서 사용자가 최근에 자주 사용하는 옷에 빠른 접근을 보장하는 방식으로 진행한다. 옷장 정리할 때 이렇게 질문해 보자. “이 옷을 마지막으로 입은 게 언제더라?”
🚩The bottom line:
최고의 알고리즘은 가장 최적의 대안을 가장 최단 시간에 수행한다. 서두에서 말했듯이 컴퓨터 의사결정 알고리즘은 ‘최적화’ 과정이다. 다시 말해, 주어진 조건이나 환경 아래에서 시스템의 목적 효과를 최대로 하는 일이다.
하지만, 최적의 전략이 완벽한 결과를 보장하지 않는다. 컴퓨터의 한계처럼 우리의 한계도 받아들여야 한다. 최적 정지 시간의 37% 접근법도 실패할 확률 60%를 감수한다. 그저 주어진 조건이나 환경에서 최선의 행동을 선택하는 것이다. 이와 같은 타협이 ‘합리적’ 의사결정이다.
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