수학은 당신이 다음에 무엇을 할 것인지 예측할 수 있습니까?

: By Daniel J. Denis 및 Briana Young, The University of Montana

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수학이 다음에 할 일을 예측할 수 있습니까?

좋은 과학자들은 공부하는 것들의 패턴을 발견 할 수있을뿐만 아니라이 정보를 사용하여 미래를 예측할 수 있습니다.

기상 학자들은 미래의 폭풍의 궤적을 예측하기 위해 대기압과 풍속을 연구합니다. 생물 학자는 현재의 크기와 발달에 기초하여 종양의 성장을 예측할 수 있습니다. 재무 분석가는 시가 총액이나 현금 흐름과 같은 것을 기반으로 주식의 흥망 성쇠를 예측할 수 있습니다.

아마 위의 현상보다 더 흥미로운 것은 인간의 행동을 예측하는 것입니다. 인류의 기원부터 사람들의 행동 방식을 예측하려는 시도가있었습니다. 초기 인간은 그들의 본능을 신뢰하다. 오늘날 마케터, 정치인, 시범 변호사 등은 인간의 행동을 예측하는 데 자신의 삶을 산다. 인간의 행동을 모든 형태로 예측하는 것은 큰 사업입니다.

그렇다면 수학은 우리 자신의 행동을 일반적으로 예측하는 데 어떻게해야할까요? 궁극적으로 인간의 행동을 예언하기 위해 노력하는 주식 시장 분석, 경제, 정치 폴링 및인지 신경 과학의 진보에도 불구하고 과학은 완벽한 확실성으로 결코 그렇게 할 수 없습니다.

더 크고 우수한 데이터

예측을 할 때, 과학자들은 완전한 데이터의 부족으로 역사적으로 제한되어 왔으며, 대신 작은 표본에 의존하여 더 많은 인구의 특성을 추론합니다.

그러나 최근에는 계산 능력과 데이터 수집 방법이 새로운 분야 (큰 데이터)를 창출 할 때가되었습니다. 수집 된 데이터의 엄청난 가용성 덕분에 과학자들은 다양한 변수 간의 경험적 관계를 조사하여 잡음의 신호를 해독 할 수 있습니다.

예를 들어 Amazon은 예측 분석 이전의 탐색이나 구매 기록을 토대로 우리가 좋아할만한 책을 추측 할 수 있습니다. 마찬가지로, 자동화 된 온라인 광고 캠페인은 전날 검색된 차량을 기반으로 우리가 관심을 가질 수있는 차량을 알려줍니다.

마케터는 출생 기록을 사용합니다. 아기 제품에 대한 광고로 언제 당신을 침범할지 결정할 수 있습니다. 자녀의 발달 단계를 토대로 그러한 것들이 필요할 때도 추측됩니다.

정말로 로켓 과학이 아닙니다. 그것은 단순히 패턴을 보여주는 정보 (데이터)를 가지며 예측 가능성 (종종 이익)이라는 이름으로 패턴을 악용합니다. 다시 말하지만 외부인에게는 이러한 알고리즘의 정확성을 측정하는 것이 어렵지만, 어떤 일이있다. 이 알고리즘이 눈에 띄는 이유를 보여줍니다.

수학적 모델

많은 예측 도구는 기계 학습에 의존하며, 그 중에는 뇌 기능의 생물학적 원리에 기반을 둔 수학적 알고리즘과 패턴을 배우기 위해 엄청난 양의 데이터를 사용합니다.

기계 학습 알고리즘은 다음과 같은 결과를 정확하게 예측할 수 있습니다. 대법원 판례, 각 정의의 신원, 논쟁의 달, 청원 자 및 기타 요인 등의 예측자를 사용합니다. 알고리즘 출력의 정확도는 약 70 퍼센트이지만 실제로 인간의 법률 전문가를 능가하는 것으로 나타났습니다.

다른 기계 학습 알고리즘은 자살 시도를 예측하다 80에서 92까지의 정확도를 지니고 있으며, 가장 정확한 인간 평가보다 정확합니다.

수학은 우리에게 테러리스트 행동 공격에 이른다. 한 연구에서 연구자들은 아일랜드의 테러리스트 활동 기록, 특히 폭발물 개선 장치의 폭발에 대해 조사했습니다. 한 사건 이후에 다른 사건의 확률은 그렇지 않은 사건보다 높았습니다. 즉, 사건은 독립적이지 않았습니다. 그러한 지식은 공동체에 유용 할 수 있으며 아마도 다른 공격을 예상하여 단일 공격 이후의 노력을 즉각적으로 동원하는 것으로 선택할 수 있습니다.

완벽한 예측이 가능한가?

큰 데이터로 인해 예측 방법이 점점 더 정확 해졌습니다. 그러나 인간의 행동이 완전히 예측 될 수 있습니까?

가장 기본적인 방정식은 Y = f (X)입니다. "Y는 X의 함수입니다."X에 대한 값을 입력하면 과학자가 Y에 대한 가능성있는 값을 알려줍니다. 모델이 복잡할수록, 더 많은 입력을 필요로하므로 간단한 방정식이 훨씬 더 복잡해집니다.

물론, 항상 효과가있는 것은 아닙니다. 허리케인은 기상 모델에 의해 예측되지 않은 궤적을 취합니다. 종양은 예상보다 느리게 또는 빠르게 성장합니다. 다른 사람들과 마찬가지로 과학자들은 완벽하게 예측하는 경우가 거의 없습니다. 당신이 가지고있는 데이터와 수학적 모델에 상관없이, 미래는 여전히 불확실합니다.

그래서 과학자들은 우리의 근본 방정식에 오류를 허용해야합니다. 즉, Y = f (X) + E입니다. 여기서 "E"는 우리가 완벽하게 예측할 수 없다는 것을 의미합니다. 그것은 우리를 겸손하게하는 방정식의 일부입니다.

기술이 발전함에 따라 과학자들은 인간 행동을 한 영역에서 잘 예측할 수 있지만 다른 영역에서는 여전히 부족하다는 것을 알 수 있습니다. 한계를 전반적으로 이해하는 것은 매우 어렵습니다. 예를 들어, 시력은 많은 인간의 감각 처리 시스템 중 하나이기 때문에 또는 얼굴이 다를 수있는 방법이 많기 때문에 얼굴 인식을 에뮬레이션하기가 더 쉽습니다. 다른 한편, 특히 2016 대선에 기반한 투표 행위를 예측하는 것은, 꽤 다른 이야기다.. 인간이하는 일을 왜 복잡하고 아직 이해할 수없는 많은 이유가 있습니다.

또 다른 사람들은 이론적으로 적어도 완벽한 예측이 언젠가 가능해질 것입니다.. 그때까지, 행운과 함께, 수학과 통계는 우리가 평균적으로 사람들이 다음에 무엇을 할 것인지를 점차적으로 설명하는 데 도움이 될 수 있습니다.