5 베이스, 오직 교재 안에서만 사는 남자

** 생생한 무명 베이스의 작품은 한편으로는 미지의 불확실성이 미지의 가능성을 측정할 수 있다는 흥미진진한 아이디어를 계속 증명하고, 다른 한편으로는 객관적 세계의 경험에 근거하여 미지의 확률을 추론하는 방법을 제공하며, 이러한 추론은 우리가 얻는 정보의 지속적인 수정에 기초한 결과입니다.

** 토마스 베이스와 같은 과학 역사상 큰 명성을 얻은 인물의 개인적인 인생 이야기는 전혀 쓸 것이 없습니다. 이것은 베이스가 살아있을 때 매우 낮은 음색을 나타낸다는 것을 보여줍니다. 다른 한편으로는, 나 같은 작가에게 매우 큰 불편함을 가져옵니다. 사실 우리는 과학자의 기사를 보는 것을 좋아하기 때문에, 예를 들어, 교류가 좋지 않은 동시에 과장, 예를 들어, 장난감에 대한 우울한 간헐적 인 놀라움, 불완전함은 도마스 베이스가 연구하는 것에 대한 열망이 없거나, 그렇지 않으면 천재의 특성을 전혀 나타낼 수 없습니다. **

• 토마스 베이스 그러나 베이스는 그런 지루한 사람이었다. 그는 영국의 시골에 사는 비주류 교파 목사였는데, 평일에는 마을 전체가 함께 광장 춤을 춘다. 아니, 미사, 그래서 마을 전체가 그를 사랑했다고 한다. 유일하게 약간의 전설적인 색이 있는 것은, 그는 많은 전설과 마찬가지로, 살아있을 때 책을 출판하지 않았다는 것이다. 물론 대부분의 전설이 아닌 사람들도 마찬가지다. 베이스는 또한 신의 존재를 증명하기 위해 확률 이론을 연구하기로 결정했지만, 최종 연구 결과와 영향으로 볼 때, 교회를 모르는 사람들은 그가 사내 배신자라고 생각하지 않을 것이다.

베이스가 죽었을 때, 그의 논문 원본 외에 100파운드를 프린스라는 선교사에게 남겼다. 이 프린스 역시 영적인 문명과 물질적인 문명의 건설이 베이스보다 어디까지 올라갔는지 알 수 없다. 그는 자유의지가 신의 선물이라고 생각했고, 미국의 독립도 신의 뜻이라고 증명하는 논문을 썼으며, 프랭클린과 애덤스미는 그의 친한 친구였다고 한다. 그는 또한 여가 시간에 보험회사에 수수료 모델을 제공하며, 사냥에 많이 관여했다.

베이스가 죽은 지 3년 후, 프린스는 그의 유서 논문을 발표하는데 도움을 주었다. 그러나 이 논문의 시대적 의미는 학계에서 무시되었고, 20년 동안 기다렸다. 논문에서 베이스는 다음과 같은 문제를 연구하려고 했다. 만약 우리가 어떤 사건이 일어난 횟수와 일어나지 않은 횟수만 알고 있다면, 다른 정보가 없는 상황에서 그 사건이 일어날 확률을 어떻게 계산해야 하는가?

우리는 지난 기사 (위험소설 (四): 모버와 신의 곡선) 의 예를 되짚어보자. 예를 들어, 우리가 10,000개의 제품을 추출한 뒤 그 중 12개의 폐기물이 발견된다면, 그 제품군에 대해 폐기물 비율이 0.1%의 확률이 얼마나 크냐? 실생활에 있어서, 이 문제는 우리에게 더 가치 있는 것은 틀림없다. 왜냐하면 모든 사람의 사물 관찰에는 항상 한계가 있기 때문에, 우리가 보는 것이 어느 정도까지 진실을 반영할 수 있는지 알아야 하기 때문이다. 마치 우리가 만져본다면, 어떻게 자신이 전체의 코끼리를 만지고 있는지, 아니면 뚱뚱한 형제의 다리 옆으로 가서 비교할 수 있는지 알아야 하는 것처럼 말이다.

베이스의 방법은 실제로 새로운 정보를 사용하여 오래된 정보를 계속 수정하여 수정된 기초에 확률의 신뢰도를 높이는 것입니다. 이것은 전설의 전위 확률과 후위 확률입니다. 이 문제에 대해 베이스는 논문에서 고전적인 예를 제공합니다.

만약 우리가 탁구 테이블에서 한 공을 쳤을 때, 공이 임의의 장소에 멈춘다면. 그 다음, 우리는 또 다른 공을 반복적으로 쳤고, 그 공이 첫 번째 공의 왼쪽과 오른쪽으로 각각 얼마나 많이 굴러왔는지 계산한다. 물론 여기서 당신은 합리적으로 의문을 제기할 수 있다. 즉, 우리가 탁구를 치려고 할 때, 왜 두 번째 공이 첫 번째 공을 치지 않는가, 나는 당신이 그 질문을 잘 물어보았다고 생각한다. 하지만 나는 대답하고 싶지 않다.

이 예제에서, 첫 번째 공의 정지 위치에 대한 직접 주어진 확률은 선행 확률이며, 두 번째 공의 상황에 따라 추론된 첫 번째 공의 정지 위치에 대한 수정 확률은 후진 확률이다. 즉, 베이이스의 방법은 우리의 인식이 우리의 인지 능력의 한계에 의해 제한되어 있으므로, 우리는 끊임없이 업데이트 된 정보로 우리의 의견을 수정해야 한다는 것이다. 그리고 철학의 수준으로 올라가면, 세계의 근원은 무작위적 인 경우가 없지만, 우리의 능력은 그러한 근원을 인식하기에 충분하지 않기 때문에, 우리는 이미 존재하는 증거에 의존하여 추정하거나, 또는 추측할 수 밖에 없다.

위 문장은 아마도 지금까지 가장 강박한 문장 중 하나일 것이다. 예를 들어 설명해 보겠습니다.

시성동에 두 개의 쇼핑몰이 있고, 새로운 쇼핑몰의 방문객은 전체 방문객의 60%를 차지하고 있습니다. 이 확률은 시성동에 있는 어떤 고객이라도 새로운 쇼핑몰의 고객일 확률이 60%입니다. 그리고 오래된 쇼핑몰의 시설은 관리에 어려움이 있고, 직원들은 교육 수준이 낮고, 접수된 불만 비율은 새로운 쇼핑몰보다 두 배나 높습니다.

가장 간결하고 명확한 답은 이 사람이 어디에 있는지 직접 물어보는 것이다. 물론 그 사람은 당신이 추측을 했다고 대답할 가능성이 높다. 그렇다면 이 사람이 어떻게 추측을 했어야 옳은 확률이 더 높을 수 있을까? 만약 사전적인 확률로 보면, 이 사람은 새로운 쇼핑몰의 매니저를 찾아야 한다. 왜냐하면 새로운 쇼핑몰의 인적은 오래된 쇼핑몰보다 더 많기 때문이다. 하지만 불만에서 보면, 새로운 쇼핑몰의 불만 수는 전체 불만량의 1/3에 불과하다.

생생한 무명인 베이스는 이제 거의 모든 통계학, 인공지능, 게임 이론, 유전학 교재에 등장하여 수많은 대학 시험 응시자를 생생하게 괴롭히고 있습니다. 그의 작업은 양을 측정할 수 있는 양의 불확실성이라는 흥미진진한 아이디어를 계속 증명하는 한편, 객관적인 세계의 경험에 따라 우리가 얻은 정보를 계속 수정하는 결과를 바탕으로 미지의 확률을 추론하는 방법을 제공합니다. 이 생각은 우리의 위험 관리의 목표와 실제와 충돌합니다.

중국 양적 투자 협회