결정하는 마음

현명한 선택을 위한 알고리즘 쉽게 이해하기
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Publication Date 2023/03/10
Pages/Weight/Size 140*205*20mm
ISBN 9791169090759
Categories 자기계발
Description
똑똑한 결정장애자와 자존감이 낮은 확신형 인간
쌓아온 시행착오를 어떻게 업데이트할 것인가
성공하는 의사결정을 하려면 우리는 어떻게 해야 할까

『결정하는 마음』은 정형외과 의사이자 인공지능을 다년간 연구해온 저자가 인공지능의 알고리즘을 바탕으로 인간의 의사결정 문제를 분석하며 우리를 똑똑한 선택으로 이끄는 책이다. 자신이 논리적이고 합리적이라 생각하는 사람일수록 현실에서는 의외로 결정장애를 겪는다. 그에 반해 감성적이거나 신념을 주로 따르는 연역적인 사람은 빠른 행동으로 귀납적 의사결정자보다 우위를 선점하곤 한다. 즉 결정은 속도의 문제이기도 하면서 다른 한편 가능한 선택지를 최대한 고려해야 하는 심사숙고의 영역이기도 하다.

증거와 경험에서 데이터를 축적해 귀납적으로 판단하는 것은 원래 양질의 정보가 확보되기만 한다면 가장 확실한 의사결정을 가능케 한다. 최근 임상 의학에서도 임상시험을 통해 얻은 데이터를 귀납적 방법으로 분석해 치료의 확실한 증거를 찾고 이에 기반해 치료법을 결정한다. 하지만 문제는 현실이 늘 ‘불확실하다’는 것이다. 이에 저자는 확신 없는 상황에서 합리적 선택을 찾아가는 여정을 보여준다. 특히 불확실성을 추정하는 통계적 기법과 데이터를 통해 목적함수 최적화를 수행하는 기계학습 기법을 아우르는 의사결정법을 소개한다. 이 과정은 독자에게 평소 자신의 ‘결정 습관’을 점검하고 단련케 만든다.

인공지능 역시 귀납적 데이터 학습을 하며, 인간처럼 불확실한 상황에서 의사결정을 내린다. 그런 이유로 기계학습 연구자들은 한계 상황 속에서 어떻게 더 합리적이며 후회 없는 선택이 가능할지 연구 중이다(물론 알고리즘은 데이터에 내재된 편향을 같이 배울 확률이 높기 때문에 편향을 줄이고 변수 사이의 인과관계를 추론하는 게 중요한데, 저자는 이러한 사항을 중점적으로 다룬다). 이 책이 최신 인공지능 연구를 파고들며 이를 인간의 일상에 적용해보는 이유다. 이로써 과학적이고 이성적인 사람들이 우물쭈물하는 일 없이 결정을 좀더 빨리 내릴 수 있도록 도울 것이다.
Contents
추천 서문: 인공지능으로부터 배우는 선택의 지혜_임성빈 고려대 통계학과 교수
머리말

1장 의사결정의 순간들

최선의 결정을 위한 조건 | 의사결정의 자유 | 불확실성 | 선택의 위중도 | 여러 문제의 해결과 결정의 순서: 문제의 영향력을 고려해야 한다 | 유한한 선택의 조건 | 연역적 의사결정 방법 | 귀납적 의사결정 | 혼합된 의사결정

2장 인간의 한계점

인지 단계에서의 오류 | 기여 인자를 찾는 단계에서의 편향: 귀인 편향

3장 직관: 감정적 사고와 논리적 사고

4장 의사결정의 기초


우연과 확률, 그리고 불확실성의 평가 | 선택의 가치 | 탐색: 현명해지는 법 | 인과관계에 대하여

5장 베이지안 사고방식

베이지안 모델 | 결정장애의 해결법: 베이지안 추론에 의한 신념과 논리의 융합 | 베이지안과 유사한 인간의 사유 방식: 베이지안 브레인 | 베이지안 브레인과 유사한 인공지능의 추론 방식

6장 선택의 가치

현명한 선택을 위한 사전 지식 | 점쟁이가 자기 점을 못 치는 이유: 예측에 개입할 때 생기는 변화

7장 본격적인 인과관계 분석

의학 데이터에서 연관성의 오류, 빅데이터 활용의 문제점 | 인과관계 추론 I | 인과관계 추론 II

8장 게임 이론

불확실한 상대가 있을 때의 의사결정: 게임 이론으로 풀기 | 교통 환경의 불확실성과 내시 균형 | 공정한 판단이란 무엇인가 | 해결되지 않는 불공정 문제 | 내시 균형의 지혜: 데이터의 공정한 판단이란 무엇인가? | 데이터 수집의 공정함을 평가하는 법: 자기상관성

9장 다중암 밴딧: 여러 번의 기회가 있는 문제의 선택

10장 집단의 의사결정


집단에 대한 의존성과 믿음 | 집단적 편향성 | 집단의 대립 | 집단은 우리의 의사결정을 더 풍요롭게 한다

맺음말
감사의 말
부록: 동전 던지기 문제의 베이지안 추론
Author
서성욱
성균관대학교 의과대학 삼성서울병원 정형외과 교수. 희귀 암 센터장과 삼성융합의과학원 의료인공지능 연구소 소장을 맡고 있다.

서울대 의과대학을 졸업한 후 석사, 박사 및 정형외과 전문의, 전임의 과정을 마쳤으며, 이후 뉴욕 컬럼비아대학 정형외과 박사후연구원 과정을 거쳤다. 삼성서울병원 재직 중에는 샌디에이고주립대학의 공과대학에서 교환교수를 지냈다.

이후 환자 치료와 직접 관련된 빅데이터 연구를 하면서 현대 인공지능의 기반인 기계학습 분야를 연구하기 시작했고, 생존 분석 딥러닝 알고리즘, 인과관계 강화학습 알고리즘을 비롯한 새로운 알고리즘을 개발해 여덟 개의 특허를 출원하고, 10여 편의 관련 논문을 국제 학술지에 발표한 것이 계기가 되어, 삼성융합의과학원에 의료인공지능 연구소를 개설했다.

최근에는 의료인공지능학회 이사로서 『의료인공지능 백서』를 공동 출간했고, 의학 한림원이 주관하는 연구의 책임자로서 『의료인공지능 개발 및 가이드라인 정립』을 펴냈다. 현재 정보통신산업진흥원이 주관하는 ‘의료인공지능 교육사업’의 세부 책임자로 참여해 개발자 및 의료인을 위한 인공지능 교육과정 개발을 주도하고 있다.
성균관대학교 의과대학 삼성서울병원 정형외과 교수. 희귀 암 센터장과 삼성융합의과학원 의료인공지능 연구소 소장을 맡고 있다.

서울대 의과대학을 졸업한 후 석사, 박사 및 정형외과 전문의, 전임의 과정을 마쳤으며, 이후 뉴욕 컬럼비아대학 정형외과 박사후연구원 과정을 거쳤다. 삼성서울병원 재직 중에는 샌디에이고주립대학의 공과대학에서 교환교수를 지냈다.

이후 환자 치료와 직접 관련된 빅데이터 연구를 하면서 현대 인공지능의 기반인 기계학습 분야를 연구하기 시작했고, 생존 분석 딥러닝 알고리즘, 인과관계 강화학습 알고리즘을 비롯한 새로운 알고리즘을 개발해 여덟 개의 특허를 출원하고, 10여 편의 관련 논문을 국제 학술지에 발표한 것이 계기가 되어, 삼성융합의과학원에 의료인공지능 연구소를 개설했다.

최근에는 의료인공지능학회 이사로서 『의료인공지능 백서』를 공동 출간했고, 의학 한림원이 주관하는 연구의 책임자로서 『의료인공지능 개발 및 가이드라인 정립』을 펴냈다. 현재 정보통신산업진흥원이 주관하는 ‘의료인공지능 교육사업’의 세부 책임자로 참여해 개발자 및 의료인을 위한 인공지능 교육과정 개발을 주도하고 있다.