1. Uncertainty (불확정성/불확실성) 이란?
※ 불규칙적이고 서로 달라서 하나로 단정(확정)짓기가 곤란한 것을 일컬음
- 다만, 확률적인 해석은 가능함
. 주로, 확률적 불확실성을 의미함
* 여기서, 중요한 것은 불확정성의 계량화임
. 특히, 확률이나 통계학은,
.. 불확정성을 측정하고 그 결과를 논리적으로 분석하는 방법론을 제공함
* [참고] 불확실성, 모호성 비교
. 불확실성 (Uncertainty) : 결과는 불확정적이지만 확률적 설명 가능
. 모호성 (Ambiguity) : 의미나 정의가 불명확하여, 확률적 모델링,계량화 조차 어려움
ㅇ [ 측정 또는 실험 관점 ] 측정에 있어 불확실한 정도
- 측정값에 존재하는 의심의 정도 ☞ 측정불확도, 오차, 측정오차 참조
. 즉, 얼마나 정확하지 않은가를 의미
* 여기서, 목표는, 불확실성의 크기를 합리적,정당화 가능한 수준으로 표현하는 것
. `합리적`이란, 불확실성의 범위를 객관적 근거로 설명할 수 있다는 뜻
ㅇ [ 정보공학적 관점 ]
- 불확실성이 클수록 (발생이 적을수록) 정보의 양은 커지며,
. 이는 발생 확률의 역수의 로그에 비례적임
.. 불확실성 ≒ I(정보량) ∝ log2 { 1 / P(발생 확률) } ☞ 엔트로피 참조
. 즉, 드문 사건일수록 더 많은 정보를 제공
* 여기서, 정보 전송에는 반드시 어느정도 불확실성이 전제되어야 함
. 만일, 불확실성이 없다면, 이미 모두 알고 있으므로, 굳이 정보를 전송할 필요가 없음
ㅇ [ 양자역학적 관점 ]
- 입자의 위치 및 속도를 동시에 확정(측정)할 수 없음을 의미 ☞ 불확정성 원리 참조
. Δx · Δp ≥ ħ / 2
.. 즉, 위치 측정을 정밀하게 하면, 운동량이 더 불확정해지고, 그 반대도 마찬가지
* 여기서, 측정기기의 부족 때문이 아니라, 자연의 본질적 한계로서,
. 양자적인 세계 그 자체가 갖는 근본적 불확정성을 지칭함
ㅇ [ 인공지능/기계학습 관점 ]
- 데이터, 모델, 환경이 본질적으로 완전하지 않으므로, 발생하는 예측의 신뢰성 한계
. 즉, AI는 어떤 판단을 내릴 때도 항상 불확실성을 내포함
* 여기서, AI의 판단이 어느 정도 신뢰할 수 있는지 평가하는 과정이 필수적이며,
. 이러한 평가가 이루어져야, 안전하고 책임 있는 활용이 가능해짐