예측 가능성

Predictability

예측가능성은 질적 또는 양적으로 시스템 상태를 정확하게 예측하거나 예측할 수 있는 정도를 말합니다.

예측가능성과 인과관계

인과 결정론은 예측 가능성과 강한 관계가 있다.완벽한 예측가능성은 엄격한 결정론을 의미하지만, 예측가능성의 결여가 반드시 결정론의 결여를 의미하지는 않습니다.예측 가능성에 대한 제한은 정보 부족 또는 과도한 복잡성과 같은 요인에 의해 야기될 수 있다.

실험 물리학에서는 위치 및 속도와 같은 변수를 결정하는 관찰 오류가 항상 있습니다.그래서 완벽한 예측은 사실상 불가능하다.게다가, 현대 양자역학에서, 베르너 하이젠베르크의 불확정성 원리는 그러한 양을 알 수 있는 정확성에 한계를 둔다.따라서 이러한 완벽한 예측 가능성 또한 이론적으로 불가능하다.

라플라스 악마

라플레이스의 악마는 뉴턴의 고전 물리학의 역동적인 법칙과 전 세계 모든 입자의 위치와 속도에 대한 완벽한 지식을 감안할 때 하나의 가능한 미래를 완전히 예측할 수 있는 최고의 지능이다.다른 말로 하자면, 만약 우주의 모든 원자에 대한 모든 데이터를 처음부터 가지고 있다면, 미래의 모든 원자의 행동을 예측할 수 있을 것이다.라플레이스의 결정론은 보통 그의 역학에 기초한다고 생각되지만, 그는 역학의 결정론이라는 것을 수학적으로 증명할 수 없었다.오히려, 그의 결정론은 일반적인 철학적 원리, 특히 충분한 이성과 [1]연속성의 법칙에 기초하고 있다.

통계물리학에서

비록 열역학 제2법칙이 시스템이 진화할 평형 상태를 결정할 수 있고, 때때로 산란 시스템의 정상 상태를 예측할 수 있지만, 평형 상태에 접근하지 않는 경우 등, 평형에서 멀리 떨어진 시스템의 시간 진화를 예측하는 일반적인 규칙은 존재하지 않는다.예측 가능성은 대개 시간에 따라 악화되며, 예측 가능성을 정량화하기 위해 위상 공간의 시스템 궤적 발산 속도를 측정할 수 있다(콜모고로프-시나이 엔트로피, 랴푸노프 지수).

수학에서

확률적 분석에서 랜덤 프로세스는 현재로부터 다음 상태를 알 수 있다면 예측 가능한 과정이다.

카오스 이론으로 알려진 수학의 한 부문은 초기 조건에 매우 민감한 시스템의 행동에 초점을 맞춘다.초기 상태의 작은 변화가 시스템의 진행을 완전히 바꿀 수 있음을 시사합니다.이 현상은 나비효과로 알려져 있는데, 브라질에서 날개를 펄럭이는 나비가 텍사스에서 토네이도를 일으킬 수 있다고 주장합니다.카오스 이론의 본질은 현재 시스템의 모든 세부 사항을 아는 것이 불가능하기 때문에 시스템의 예측 가능성은 제한적이라는 것을 시사한다.원칙적으로 카오스 이론이 분석하려는 결정론적 시스템을 예측할 수 있지만,[2] 예측의 불확실성은 시간이 경과함에 따라 기하급수적으로 증가한다.

인간과 컴퓨터의 상호작용에 있어서

인간-컴퓨터 상호작용 연구에서 예측가능성은 시스템의 현재 상태를 감안할 때 사용자 행동의 결과를 예측하는 속성이다.

인간-컴퓨터 상호작용의 현대적 예는 자가운전 자동차의 충돌 회피 소프트웨어를 위한 컴퓨터 비전 알고리즘 개발에서 나타난다.NVIDIA Corporation,[3] Princeton [4]University 및 기타 기관의 연구원들은 딥 러닝을 활용하여 현재 및 이전 상태에 대한 시각적 정보를 바탕으로 이후의 도로 시나리오를 예측하도록 컴퓨터에 가르치고 있습니다.

인간과 컴퓨터의 상호작용의 또 다른 예는 알고리즘을 기반으로 인간의 행동을 예측하기 위한 컴퓨터 시뮬레이션입니다.예를 들어 MIT는 최근 인간의 행동을 예측하는 믿을 수 없을 정도로 정확한 알고리즘을 개발했습니다.텔레비전 쇼에 대해 테스트 했을 때, 알고리즘은 캐릭터의 후속 동작을 매우 정확하게 예측할 수 있었다.이러한 알고리즘과 컴퓨터 시뮬레이션은 인공지능의 미래에 [5]대한 큰 가능성을 보여준다.

인간의 문장 처리에서

주요 기사: 언어 이해 예측

언어예측이란 단어나 다른 언어단위에 대한 정보가 실제로 발견되기 전에 활성화될 때마다 일어나는 심리언어학의 현상이다.아이트래킹, 이벤트 관련 잠재력 및 기타 실험 방법의 증거는 각 후속 단어를 이전에 접한 단어에 의해 형성된 문맥에 통합하는 것 외에 언어 사용자는 특정 조건에서 다음 단어를 예측하려고 할 수 있음을 나타낸다.예측 가능성은 텍스트와 음성 처리뿐만 아니라 음성 생산에도 영향을 미치는 것으로 나타났다.또한 예측 가능성은 구문적, 의미적, 실용적 이해에 영향을 미치는 것으로 나타났다.

생물학에서

생물학, 특히 유전학과 신경과학 연구에서 예측 가능성은 유전자와 과거의 경험에 기초한 생물학적 발달과 행동의 예측과 관련이 있다.

과학계에서는 사람의 행동이 유전자에 근거해 완전히 예측 가능한지를 놓고 상당한 논쟁이 벌어지고 있다.이스라엘에서의 연구와 같은 연구는 판사들이 최근에 식사를 [6]더 많이 했다면 더 가벼운 형량을 선고했을 것이라는 것을 보여주었다.이와 같은 경우 외에도 개인은 상보적인 면역 유전자를 가진 사람에게 냄새를 더 잘 맡으며, 더 많은 신체적 [7]매력을 유발한다는 것이 입증되었다.유전학은 개인이 어떤 질병에 걸리기 쉬운지를 판단하기 위해 검사될 수 있고, 행동 장애는 유전 코드의 결함을 분석함으로써 설명될 수 있다.이러한 예에 초점을 맞춘 과학자들은 인간의 행동은 전적으로 예측 가능하다고 주장한다.논쟁의 반대편에 있는 사람들은 유전학이 특정한 방식으로 행동하는 성향을 제공할 수 있을 뿐이고 궁극적으로 인간은 행동할지 말지를 선택할 자유 의지를 가지고 있다고 주장한다.

동물들은 인간보다 훨씬 더 예측 가능한 행동을 한다.자연 도태에 의해 동물들은 짝짓기 소리, 포식자 경고, 의사소통 춤을 발달시킨다.이러한 뿌리 깊은 행동의 한 예는 벨딩의 땅다람쥐인데, 벨딩은 근처에 있는 다람쥐들에게 포식자에 대해 경고하는 특정한 울음소리를 개발했습니다.땅다람쥐는 육지에서 포식자를 보면 안전한 곳에 도착한 후 울리는 소리를 내는데, 이것은 그들이 뒷다리로 서서 포식자를 찾아봐야 한다는 신호를 근처 다람쥐들에게 보냅니다.공중에서 포식자가 보이면 땅다람쥐는 즉시 긴 휘파람을 불어서 자신을 위험에 빠뜨리지만 근처에 있는 다람쥐들이 몸을 피하도록 신호를 보낸다.실험과 검사를 통해 과학자들은 이와 같은 행동을 도표화하고 특정 [8]상황에서 동물들이 어떻게 행동하는지 매우 정확하게 예측할 수 있었다.

대중문화에서

예측 가능성에 대한 연구는 종종 인간이 그들의 자유 의지에 대한 완전한 통제를 유지한다고 믿는 사람들과 우리의 행동이 미리 결정되었다고 믿는 사람들 사이의 논쟁을 촉발시킨다.하지만, 뉴턴과 라플라스 둘 다 예측가능성에 대한 연구를 [9]결정론과 관련이 있다고 보지 않았을 것이다.

날씨와 기후에서

다음 항목도 참조하십시오.잠재적 예측가능성과 나비효과 ② 기상시

기후 변화와 다른 기상 현상이 보편화됨에 따라, 기후 시스템의 예측 가능성은 더욱 중요해졌다.IPCC는 미래의 상세한 기후 상호작용을 예측하는 것은 어렵지만 장기적인 기후 예측은 가능하다고 [10]지적합니다.

스프링 예측성 장벽

봄 예측 가능성 장벽은 엘니뇨-남부 진동에 대한 여름 날씨를 예측하기 어려운 연초 기간을 말한다.많은 이론들이 제시되었지만 왜 그것이 어려운지는 알려지지 않았다.일부에서는 상황이 더 빠르게 [11]변화하고 있는 ENSO의 이행이 원인이라고 생각합니다.

거시경제학에서

거시경제학에서 예측가능성은 경제 모델이 분기별 데이터를 정확하게 반영하는 정도와 모델의 내부 전파 메커니즘을 성공적으로 식별할 수 있는 정도를 가장 자주 언급한다.미국의 거시경제적 관심의 예로는 소비, 투자, 실질 GNP, 자본주 등이 있지만 이에 국한되지 않는다.경제 시스템의 예측 가능성과 관련된 요소에는 예측 범위(2년치 또는 20년치)와 추정치의 변동성이 포함된다.거시경제 추세의 예측 가능성을 평가하기 위한 수학적 과정은 아직 [12]개발 중이다.

「 」를 참조해 주세요.

레퍼런스

  1. ^ van Strien, Marij (2014-03-01). "On the origins and foundations of Laplacian determinism" (PDF). Studies in History and Philosophy of Science Part A. 45 (Supplement C): 24–31. doi:10.1016/j.shpsa.2013.12.003. PMID 24984446.
  2. ^ 동기: 자발적 질서의 이머징 사이언스, 스티븐 스트로게츠, 뉴욕, 하이페리온, 2003, 189-190페이지.
  3. ^ "The AI Car Computer for Autonomous Driving". NVIDIA. Retrieved 27 September 2017.
  4. ^ Chen, Chenyi. "Deep Learning for Self -driving Car" (PDF). Princeton University. Retrieved 27 September 2017.
  5. ^ "Teaching machines to predict the future".
  6. ^ "Justice is served, but more so after lunch: How food-breaks sway the decisions of judges".
  7. ^ "Gene research finds opposites do attract". 24 May 2009.
  8. ^ Sherman, Paul W (1985). "Alarm calls of Belding's ground squirrels to aerial predators: Nepotism or self-preservation?". Behavioral Ecology and Sociobiology. 17 (4): 313–323. doi:10.1007/BF00293209. S2CID 206774065.
  9. ^ "Predictability".
  10. ^ "Predictability of the Climate System". Working Group I: The Scientific Basis. IPCC. Retrieved 26 September 2017.
  11. ^ L'Heureux, Michelle. "The Spring Predictability Barrier: we'd rather be on Spring Break". Climate.gov. NOAA. Retrieved 26 September 2017.
  12. ^ Diebold, Francis X. (2001). "Measuring Predictability: Theory and Macroeconomic Applications" (PDF). Journal of Applied Econometrics. 16 (6): 657–669. doi:10.1002/jae.619. JSTOR 2678520. S2CID 16040363.

외부 링크

Wiki 인용문에는 예측 가능성과 관련된 인용문이 있습니다.
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