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계산상의 합리성은 특정 목표를 달성하기 위해 제한된 계산 자원(시간, 메모리, 데이터 등)을 사용하여 최적 또는 준최적의 결정을 내리는 능력을 의미한다. 인공지능(AI) 또는 컴퓨터 과학에서 종종 논의되는 개념이다.
이 개념은 특히 '유한한 계산 자원'을 고려할 때 중요하다. 전통적인 의미에서 '합리성'은 어떤 문제에 대해 가장 최적의 결정을 내리는 것을 의미하지만, 실제로는 모든 문제를 최적으로 해결할 수 있는 자원이 충분하지 않다. 따라서 계산상의 합리성은 현실적인 제약 조건 하에서 가능한 최선의 결정을 내리는 것에 중점을 둔다.
계산상의 합리성이라는 개념은 주로 인공지능 및 컴퓨터 과학 분야에서 사용되며, 문제 해결 과정에서 계산 자원의 효율성을 극대화하는 것을 의미한다. 이 개념은 주어진 문제를 해결할 때 가능한 한 적은 계산 자원을 사용하면서도 최적의 또는 근사치의 해답을 도출하려는 것을 목표로 한다.
계산상의 합리성은 크게 두 가지 요소로 나눌 수 있다.
- 계산 복잡도를 고려하여 알고리즘을 최적화하는 것
- 제한된 자원 하에서 실행 가능한 방법을 찾는 것
예를 들어, 어떤 문제를 해결하기 위해 수학적으로 완벽한 해답을 도출하려면 많은 시간이 걸릴 수 있다. 하지만 실용적인 이유로, 일정한 시간 내에 충분히 좋은 결과를 얻기 위해 근사 알고리즘을 사용하는 경우가 많다.
인공지능[편집]
계산상의 합리성이라는 개념은 특히 인공지능 연구에서 중요하다. 인공지능 시스템은 복잡한 계산을 통해 결정을 내리는데, 이때 모든 가능성을 일일이 계산하는 것은 비효율적일 수 있다. 따라서 인공지능은 일정한 시간과 자원 내에서 가능한 한 합리적인 결정을 내릴 수 있도록 설계된다.
계산상의 합리성은 유계 합리성(Bounded Rationality)과도 연결된다. 이는 경제학자 허버트 사이먼(Herbert Simon)이 제안한 개념으로, 실제로 인간이나 AI가 직면하는 시간적, 계산적 제한을 고려해 최적화 대신 만족할 만한 수준의 결정을 내리는 것을 의미한다. 인간이 제한된 정보와 시간 내에서 최선의 결정을 내리는 과정을 설명하며, 인공지능 시스템에도 적용될 수 있는 개념이다. 인공지능이 모든 정보를 고려하지 않고도 효율적이고 실용적인 결정을 내리도록 설계하는 것이다.
참고자료[편집]
같이 보기[편집]
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