책 이미지
책 정보
· 분류 : 국내도서 > 경제경영 > 트렌드/미래전망 > 트렌드/미래전망 일반
· ISBN : 9791160050110
· 쪽수 : 324쪽
책 소개
목차
책머리에 : 제4차 산업혁명 시대, 개인과 기업은 어떻게 대응할 것인가? ․ 5
CHAPTER 1 나는 왜 알파고의 완승을 예견했는가?
이세돌 9단이 패배할 수밖에 없는 이유 ․ 19 ｜ 왜 바둑은 인공지능의 위대한 도전인가? ․ 21 ｜ 알파고의 구조 ․ 23 ｜ 알파고와 판후이의 대결 ․ 26 ｜ 알파고를 업그레이드하다 ․ 31 ｜ 알파고를 만든 천재 과학자들 ․ 33 ｜ 알파고와 이세돌의 대결은 불공정했는가? ․ 37 ｜ 인공지능의 미래 ․ 40
CHAPTER 2 숫자가 정보다
확률적 선택의 문제 ․ 47 ｜ 선험적 확률: 카지노에서 돈을 따는 방법 ․ 49 ｜ 경험적 확률: 벤포드 법칙으로 탈세를 막다 ․ 55 ｜ 주관적 확률: 로버트 루커스의 ‘합리적 기대 이론’ ․ 58
CHAPTER 3 숫자로 가득한 세상
확률의 함정 ․ 65 ｜ 도박사의 오류: 독립적인 사건과 종속적인 사건 ․ 68 ｜ 유용성의 오류: ‘머피의 법칙’과 ‘머피의 오류’ ․ 73 ｜ 우연의 일치는 있다 ․ 77
CHAPTER 4 숫자의 편견
문맹보다 무서운 ‘수맹’ ․ 85 ｜ 빅데이터 분석 전략 ․ 89 ｜ 정규직이 된 설렁탕집 아르바이트생 ․ 91 ｜ 중고차 매매단지 시설 개선안 ․ 93 ｜ 이혼을 점치는 수학자 ․ 96
CHAPTER 5 숫자를 어떻게 사용할 것인가?
숫자에 길들여진 세상 ․ 103 ｜ 매카시즘과 어림수 ․ 105 ｜ 악마의 숫자 ․ 110 ｜ 시위대의 숫자가 왜 다를까? ․ 114 ｜ 숫자에 대한 무지 ․ 117 ｜ 숫자의 권력 ․ 120
CHAPTER 6 ‘그래프의 함정’에 빠지지 마라
빅데이터를 시각화하라 ․ 127 ｜ 숫자를 어떻게 그래프로 그릴까? ․ 131 ｜ 그래프는 사실을 어떻게 왜곡하는가? ․ 136 ｜ 그림도표의 왜곡과 과장 ․ 146 ｜ 그래프는 진실을 말해야 한다 ․ 152
CHAPTER 7 ‘퍼센트의 함정’에 빠지지 마라
퍼센트란 무엇인가? ․ 157 ｜ ‘대할인 판매’의 비밀 ․ 159 ｜ 스탈린은 왜 목표 달성률을 거짓말했는가? ․ 161 ｜ 퍼센트의 마술 ․ 165 ｜ “67퍼센트를 조심하라” ․ 168 ｜ 퍼센트의 소수점 ․ 171 ｜ 퍼센트와 퍼센트포인트 ․ 173
CHAPTER 8 ‘평균의 함정’에 빠지지 마라
평균이란 무엇인가? ․ 181 ｜ 산술평균, 중앙값, 최빈수 ․ 183 ｜ 평균 연봉의 비밀 ․ 187 ｜ 산술평균의 비밀 ․ 190 ｜ 평균을 어떻게 볼 것인가? ․ 192 ｜ 평균적인 사람은 없다 ․ 195
CHAPTER 9 ‘비교의 함정’에 빠지지 마라
비교의 심리학 ․ 201 ｜ 비교를 어떻게 할 것인가? ․ 204 ｜ 비교 대상의 크기가 같아야 한다 ․ 208 ｜ 이혼을 하면 빨리 죽는가? ․ 210 ｜ 권장소비자가격의 함정 ․ 213 ｜ 빅데이터 시대의 데이터 분석 능력 ․ 216
CHAPTER 10 원인과 결과를 어떻게 해석할까?
담뱃값이 오르면 흡연율이 낮아질까? ․ 221 ｜ 인중이 길면 오래 살까? ․ 224 ｜ 치마 길이가 짧으면 경기가 좋아질까? ․ 226 ｜ 대학을 졸업하면 소득이 높을까? ․ 230 ｜ 원인은 다른 곳에 있다 ․ 233
CHAPTER 11 통계를 어떻게 해석할 것인가?
여론조사로 여론을 알 수 없다? ․ 241 ｜ 최악의 선거 여론조사 ․ 245 ｜ 질문이 여론조사를 왜곡한다 ․ 249 ｜ 여론조사를 어떻게 해석할 것인가? ․ 253
CHAPTER 12 통찰은 어떻게 탄생하는가?
창의성은 분석에서 싹튼다 ․ 261 ｜ 케플러의 법칙은 어떻게 탄생했는가? ․ 266 ｜ 직관의 탄생 ․ 272 ｜ 분석 역량을 어떻게 키울 것인가? ․ 274 ｜ 분석 역량을 어떻게 습관화할 것인가? ․ 277
CHAPTER 13 우리는 빅데이터를 어떻게 활용했는가?
연애에서 결혼까지 문자메시지가 어떻게 변화하는가? ․ 283 ｜ 윌 스미스의 할리우드 성공 방정식 ․ 286 ｜ 수학의 힘으로 패턴을 발견한 멘델 ․ 289 ｜ 최초로 의무기록표를 만든 나이팅게일 ․ 293
CHAPTER 14 기업은 빅데이터를 어떻게 활용했는가?
하림의 닭 무게 측정과 예측 ․ 299 ｜ 유유제약의 리포지셔닝 전략 ․ 303 ｜ 넷플릭스의 영화 추천 엔진, 시네매치 ․ 307 ｜ 스펙 버린 구글의 채용 혁명 ․ 311 ｜ 카지노업계에서 대박을 터뜨리다 ․ 314
주 ․ 319
저자소개
리뷰
책속에서
나는 결론을 내렸다. 이번 대결에서 알파고가 완승할 것이고, 이세돌 9단이 1승이라도 한다면, 그것은 그가 천재이기 때문이라고. 하지만 이렇게 공개적으로 예상한 전문가는 오직 나뿐이었다. 나는 이세돌 9단이 알파고를 이길 수 없으니 한 번이라도 이기려면, 5국 전체에 대한 전략을 짜서 단단히 준비하라고 경고했지만, 누구도 내 말을 진지하게 귀담아듣지 않았다. 그렇다면 나는 왜 알파고가 압승할 것이라고 결론을 내렸을까? 이미 바둑을 제외한 모든 고전 게임에서 인공지능이 인간을 정복했다. 체스에서는 1997년에 IBM의 ‘딥블루(Deep Blue)’가 체스 세계 챔피언인 러시아의 가리 카스파로프(Garri Kasparov)를 꺾었고, 역시 이 회사의 슈퍼컴퓨터 ‘왓슨(Watson)’은 2011년에 미국의 텔레비전 퀴즈쇼 <제퍼디(Jeopardy)>에서 인간 챔피언들을 제압했다. 「CHAPTER 1 나는 왜 알파고의 완승을 예견했는가?」
사람들이 이해하는 것보다 흔하게 일어나는 것이 우연의 일치다. 사람들은 우연의 일치가 일어나기 힘든 일이라는 선입관에 사로잡혀 그것이 우연히 발생할 수도 있는 사건이라는 점을 망각한다. 심지어는 우연의 일치를 어떤 놀랍고 불가사의한 조화의 증거로 간주하기도 한다. 유명한 심리학자인 지크문트 프로이트(Sigmund Freud)는 “우연의 일치 같은 것은 없다”고 단언했고, 심리학자인 카를 융(Carl Jung)도 우연의 불가사의한 측면에 더 관심을 가졌다. 남녀 간의 관계에서 우연의 일치는 필연으로 받아들여진다. 같은 색을 좋아한다거나 취미가 같기만 해도 우리의 만남은 우연이 아니라 천생연분의 계시라고 생각하고 싶어 한다. 그러나 아주 오래전 소크라테스가 이미 말했듯이 일어날 것 같지 않은 일들도 가끔 일어난다. 우연의 일치는 지극히 자연스러운 현상이며, 실제로 우리의 일상생활 속에서 매일 수많은 우연의 일치가 일어난다. 「CHAPTER 3 숫자로 가득한 세상」
시위에 참가한 사람들의 숫자를 놓고 벌이는 실랑이는 꼭 우리나라에만 한정된 일이 아니다. 예를 들어 1996년에 미국 워싱턴에서 열렸던 “100만 흑인 남성 대행진”의 참가자 수를 놓고 흑인과 경찰 당국의 설전이 뜨거웠다. 집회가 끝난 뒤 경찰은 참가자 수가 40만 명 정도라고 공식 발표했다. 그러자 참가자 수가 100만 명을 넘었다고 주장하는 흑인회교 지도자인 루이스 패러칸(Louis Farrakhan)은 경찰에 재집계를 요구하고, 신속한 답변이 없을 경우 법원에 재집계를 위한 소송까지 불사할 것이라고 경고했다. 그렇다면 왜 이렇게 참가자 수의 크기를 놓고 실랑이를 벌일까? 아마도 그들의 정치적인 영향력을 축소하거나 과시하려는 의도 때문일 것이다. 「CHAPTER 5 숫자를 어떻게 사용할 것인가?」
