확률로 바라본 수학적 일상

들어가며

1. 확률, 세상에서 가장 공정한 게임?
01) 파스칼과 프랑스 수학자들: 확률론의 탄생
02) 그럴듯하지만 틀렸다! 확률론의 역설
03) 기하학적 확률과 베르트랑의 역설
04) 직관을 의심하라: 회계 부정을 밝혀낸 확률의 힘
05) 도박사의 오류: 확률과 큰 수의 법칙
06) 어디서나 등장하는 종 모양 곡선: 중심 극한 정리

2. 베이즈는 어떻게 생각할까?
01) 몬티 홀 문제
02) 확률은 도대체 무엇인가? 몬티 홀 딜레마에서 시작된 철학적 고찰
03) 빈도주의 학파 vs. 베이즈 학파
04) 주관과 객관 사이, 확률은 어디에?
05) 양자역학은 무엇으로 구원받을 수 있을까?
06) 베이즈 당구대 문제

3. 확률이 춤춘다: 랜덤한 세계의 움직임
01) 마르코프 체인(Markov chain)
02) 술 취한 사람의 방황: 랜덤 워크의 수학적 모델
03) 도박꾼의 파산과 새의 귀소
04) 미립자의 방황: 브라운 운동

4. ‘엔트로피’, 혼돈 속의 질서를 말하다
01) 카르노에서 시작된 이야기: 재능을 시샘한 자연
02) 열역학 무대에 혜성처럼 등장한 엔트로피
03) 이름도 낯설고 성격도 까다로운 그 녀석
04) 우주를 관통하는 시간의 화살
05) 맥스웰의 도깨비

5. 정보는 얼마나 어지러운가?: 정보 엔트로피 이야기
01) 정보 세계에 뛰어든 엔트로피
02) 엔트로피의 다양한 얼굴들
03) 쥐와 독약 문제
04) 공 모양이 다르다? 저울 문제
05) 모든 달걀을 한 바구니에 담지 마라

6. 인터넷과 확률이 만났을 때
01) 거대한 네트워크 속 작은 세상
02) 네트워크와 그래프 이론
03) 네트워크는 얼마나 클까?
04) 흥미로운 랜덤 빅 네트워크

7. 인공지능과 통계, 생각하는 기계의 비밀
01) 알파고의 세기의 대전
02) 인공지능의 부침, 세 번의 흥망성쇠
03) 은닉 마르코프 모델(HMM)
04) 서포트 벡터 머신(SVM)
05) 기계는 어떻게 ‘깊이’ 학습하는가
06) ChatGPT, 통계를 말하다

주사위는 오래전부터 도박에 사용되었던 도구이고, 인류는 5천 년 전부터 그것을 사용했던 것으로 보인다. 주사위를 최초로 발명한 사람은 이집트인이지만, 다른 몇몇 고대 문명국가의 역사 속에도 독자적으로 발명한 유사한 물건들이 등장한다. 하지만 인류가 지난 몇천 년 동안 주사위를 이리저리 흔들고 던지며 가지고 놀았다고 해서 그 안에 숨겨진 심오한 수학적 비밀까지 온전히 이해한 것은 아니었다.

비록 ‘확률’의 정의가 이해하기 어렵지 않고 누구나 사용할 수 있을 것처럼 보인다 해도, 확률 계산의 결과가 우리의 직관을 위배하는 경우가 많다는 사실을 간과해서는 안 된다. 확률론으로도 설명하기 어렵고, 그럴듯해 보이지만 사실과 다른 역설들이 곳곳에 존재하기 때문이다. 그렇다고 직관을 맹신해서도 안 된다. 우리의 대뇌는 오류와 맹점을 만들어 낼 수 있다.