[강연] 불확실과 확실, 그 사이의 외줄타기 : 확률 2_by 서인석 | 2024 카오스강연 '세상에 나쁜 수학은 없다' 시즌2 7강 두 번째 이야기 | 7강 ②
확률은 17세기부터 논의되어 왔으나 20세기 초까지도 독립된 수학 분야로 온전히 자리 잡지 못했습니다. 1900년 수학자 힐베르트는 인류가 해결해야 할 주요 과제 중 하나로 확률을 수학적 공리에 의해 정의할 것을 제안했습니다. 이에 응답한 인물이 바로 콜모고로프입니다. 그는 1933년 측도론을 기반으로 확률론의 기틀을 세웠으며, 이는 파스칼과 페르마 이후 약 300년 만에 확률이 엄밀한 수학적 체계를 갖추게 된 역사적인 순간이었습니다. 콜모고로프의 공리적 정의는 의외로 단순한 철학에서 시작됩니다. 전체 사건이 발생할 확률을 1로 두고, 서로 겹치지 않는 사건들의 확률을 합산하는 등 우리가 당연하게 여기는 성질들을 수학적 언어로 정리한 것입니다. 이러한 접근은 확률을 해석학의 틀 안에서 설명할 수 있게 했으며, 덕분에 확률론은 편미분 방정식이나 조화 해석과 같은 고등 수학 도구들을 활용하며 폭발적으로 발전할 수 있는 토대를 마련하게 되었습니다. 하지만 수학적 정의와 현실 세계의 구현 사이에는 괴리가 존재합니다. 우리는 동전 던지기의 확률을 흔히 절반이라고 생각하지만, 퍼시 다이아코니스 교수의 연구에 따르면 물리적인 동전 던지기는 처음에 위를 향했던 면이 다시 나올 확률이 약 50.8%로 더 높습니다. 이는 완벽한 무작위성을 현실에서 구현하는 것이 얼마나 어려운지를 시사하며, 우리가 당연하게 믿어왔던 확률적 공정성에 대해 다시금 질문을 던지게 만듭니다. 진정한 무작위성을 만들기 어려운 현실에서 인류가 고안한 해결책은 '마르코프 체인 몬테카를로(MCMC)' 기법입니다. 이는 특정 지점에서 시작해 서서히 확률을 퍼뜨려 목표하는 분포에 도달하게 만드는 방식입니다. 처음에는 무작위가 아니더라도 반복적인 과정을 통해 점차 정교한 확률 분포를 만들어내는 이 철학은, 오늘날 복잡한 데이터를 처리하는 딥러닝과 인공지능 알고리즘의 핵심적인 기반 기술로 자리 잡고 있습니다. MCMC의 흥미로운 특성 중 하나는 '컷오프 현상'입니다. 카드 섞기를 예로 들면, 카드는 섞을 때마다 조금씩 무작위해지는 것이 아니라 다섯 번까지는 거의 섞이지 않다가 일곱 번이 되는 순간 급격하게 무작위 상태에 도달합니다. 이러한 비선형적인 변화는 우리의 직관을 크게 벗어납니다. 수학적으로 증명된 이 '위닝 넘버'는 단순히 많이 반복하는 것보다 임계점을 넘어서는 것이 확률적 균형을 이루는 데 얼마나 중요한지를 보여줍니다. 컷오프 현상은 카드 섞기뿐만 아니라 사다리 타기, 구글의 검색 엔진, 딥러닝 알고리즘 등 다양한 분야에서 보편적으로 관찰됩니다. 전혀 다른 메커니즘을 가진 시스템들이 특정 지점에서 갑자기 균형 상태로 전이되는 공통된 법칙을 따르는 것입니다. 수학자들은 이를 '보편성'이라 부르며 우주의 섭리로 이해하려 노력하고 있습니다. 비록 그 근본적인 원인이 완벽히 밝혀지지는 않았으나, 이는 불확실성 속에 숨겨진 확실한 질서를 상징합니다. 인류는 오랜 시간 불확실성을 두려워하며 예측의 대상으로만 여겨왔으나, 이제는 이를 이해하고 활용하는 단계에 이르렀습니다. 인공지능의 발전은 불확실성을 도구로 삼아 문명을 꽃피운 대표적인 사례입니다. 하지만 우리는 여전히 그 작동 원리를 완벽히 통제하지 못하고 있습니다. 불확실한 세계 속에서 수학이라는 확실한 도구를 통해 보편적 원리를 찾아내는 과정은, 인류가 더 안전하고 정교한 미래를 설계하기 위해 반드시 걸어가야 할 길입니다.
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