반응형 확률2 🎲 AI의 확률적 본질 (probabilistic nature), 그것이 뭔데? 많은 분들이 인공지능(AI)을 ‘정확하고 완벽한 기계’라고 생각합니다. 하지만 AI는 근본적으로 확률(probability)에 기반해 판단을 내리는 시스템입니다. 이를 **AI의 확률적 특성(probabilistic nature)**이라고 부르는데요, 쉽게 말해 AI는 수많은 가능성 중 가장 ‘확률이 높은’ 답을 예측하고 선택합니다. AI는 특정 문제를 풀 때 단 하나의 정답을 결정론적으로 내리는 것이 아니라, 학습 데이터와 통계 모델을 바탕으로 결과를 예측합니다. 예를 들어 “내일 비가 올 확률은?”을 AI에 묻는다면, AI는 과거 날씨 데이터와 현재 기상 정보를 분석해 ‘비가 올 확률 70%’라고 답하는 식이죠. 🤔 왜 AI는 확률로 판단하나? 인간의 언어나 행동, 세상에서 일어나는 대부분의 사건은.. 2025. 7. 8. 🎲 운이 아니라 확률이다! 몬테카를로 알고리즘과 AI의 만남 “몬테카를로(Monte Carlo)”라고 하면 먼저 카지노나 도박이 떠오르시나요? 사실 그 연관은 완전히 틀린 게 아닙니다. 이 이름은 바로 **확률과 무작위성(randomness)**을 핵심으로 하는 컴퓨터 알고리즘에서 유래한 것입니다. 그리고 이 몬테카를로 알고리즘은 오늘날 인공지능(AI), 특히 게임, 로봇, 의사결정 시스템에서 핵심 기술로 쓰이고 있습니다. 이번 글에서는 몬테카를로 알고리즘이 어디에서 왔고, 어떻게 작동하며, AI에서 어떤 역할을 하는지 알기 쉽게 풀어보겠습니다. 🎰 1. 몬테카를로의 유래: 도박의 도시에서 나온 이름 **몬테카를로(Monte Carlo)**는 모나코에 있는 유명한 카지노 도시입니다.이 알고리즘의 이름은 1940년대에 미국 로스앨러모스 국립연구소에서 **핵폭탄 개.. 2025. 6. 16. 이전 1 다음 728x90 반응형
