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이전의 글과 이어지는 내용입니다.

사실 확률이 없습니다. 확률처럼 보이는 현상은 있습니다. 난수가 있다면 인간이 컴퓨터로 실real 난수를 만들 수 있겠죠. 근데 못 만듭니다. 왜? 만들 수 없으니깐. 그런 건 없거든요. 있어야 만들지, 없는 걸 어떻게 만드나요. 근데 난수처럼 보이는 건 있습니다. 왜 그렇게 보이느냐. 상부구조와 하부구조의 이중구조에서 하부구조 중심으로, 즉 결과 중심으로 예측을 하면 확률이 나오거든요. 

난수의 의미는 예측 불가능입니다. 어떤 사람이 맥락 개념이 없다면 그는 아무것도 제대로 예측할 수 없습니다. 어른의 사정이라는 게 왜 있겠냐고요. 초딩은 어른의 사정을 이해할 수 없는 것은 그게 상부구조이기 때문입니다. 엄마 손에 크는 아이는 어른의 사정을 알 리가 없죠. 세상의 반쪽만 봤으니깐. 아이 입장에서 어른의 사정은 확률적으로 보이는 겁니다. 예측이 안 되는 거. 

남자가 여자를 볼 때도 비슷하죠. 특히 공대생들이 여자를 예측할 수 없습니다. 왜? 여자의 사정을 모르니깐. 예측할 수 없으면 확률적으로 기술하려고 하는 게 공대생들인데, 사실 여자는 예측이 가능합니다. 카사노바가 예측을 못 하면 카사노바가 됐겠냐고요. 단순히 고추만 크면 예측이 된다? 물론 그런 측면도 있습니다. 핵탄두를 일본에 날리면 일본이 항복할 거는 쉽게 예측할 수 있는 것과 같습니다.

확률적 기술describe은 언제나 정보 부족 때문입니다. 상부구조가 없다고 치면 하부구조의 현상은 확률적으로 기술됩니다. 인간의 모든 기술은 반드시 기준이 있어야 하는데, 상부구조가 없다면 하부구조를 기준합니다. 그게 결과중심의 사고관이죠. 서양의 인과는 바로 하부구조만으로 세상을 기술하려는 것에 의한 것입니다. 그러므로 확률이론은 상당수 개소리가 됩니다. 그래서 좀 이상한 게 있죠.

정규분포나 큰수의법칙은 예측이 된다매? 이건 왜 예측이 가능할까요? 그게 상부구조이기 때문입니다. 이게 골때리는 건데, 큰수의법칙이나 정규분포는 확률의 대전제를 침범하기 때문입니다. 대표적인 게 도박사의 오류입니다. 이전에 던져 나온 주사위의 눈이 이후에 나올 주사위 눈에 영향을 주지 않는다는 건데, 이게 개소리입니다. 이게 맞다면 큰수의 법칙과 정규분포는 성립되면 안 되는 겁니다. 

우리 좀 과감해져봅시다. 정말로 주사위를 던지면 이전의 이벤트가 이후의 이벤트에 영향을 주지 않습니까? 영향을 주니깐 큰수의 법칙이 성립하는 거잖아요. 골 때리는 겁니다. 정규분포와 큰수의 법칙은 엄연히 눈 앞에서 벌어지고 있는데, 수학자들은 그걸 표현할 수 없는 거에요. 왜? 그들의 언어가 단일구조에 의하기 때문입니다. 정규분포와 큰수의법칙 현상은 상부구조의 일입니다. 당장 무슨 눈이 나올지 아는 것은 하부구조의 일이자, 알 수 없는 일입니다. 그런데 그 알 수 없는 것도 사실은 알 수 있습니다.

다만 관측할 수 없을 뿐입니다. 왜, 과학이 덜 발달했기 때문입니다. 주사위를 던지면 던질 수록 모든 눈이 1/6에 수렴하는 이유는 주변의 어떤 것과 상호작용하기 때문입니다. 그런데, 바로 그 "어떤 것"이 우리 눈에 잘 포착이 안 되니깐 그냥 확률이라고 퉁치는 겁니다. 아니 안 보이면 없는 거냐고요. 암을 진단할 수 없다면 암으로 죽는 사람은 확률적으로 죽는 것처럼 보일 겁니다. 확률이 그런 거에요. 암도 사망률이 있는데, 즉 확률적으로 말해주는데 사실은 의사들의 진단 기술이 부족하기 때문에 확률을 말하는 겁니다. 그나마 19세기 이후로 진단 기술이 많이 발달해서 확률의 범위가 상당히 좁혀진 거.

암흑물질에 대한 추정이 이와 비슷한 패턴을 가집니다. 우주에 어떤 현상이 있는데, 눈에 보이는 것만으로는 설명이 안 되니깐, 보이지 않는 것에 영향을 받는다고 추정하는 겁니다. 사실 중력도 마찬가지. 그거 눈에 보입니까? 안 보이잖아요. 뉴턴의 이론이나 아인슈타인의 이론은 모두 측정 가능한 영역에서만 이론을 만든 겁니다. 그래서 양자역학이 이상하게 보이는 거. 

양자역학적 현상들은 상부구조를 건드리기 때문입니다. 상부구조는 정의definition와 관련이 있는데, 그래서 양자역학이 관측을 정의하는 문제로 귀결되는거. 거시세계의 정의를 미시세계에 그대로 적용하니깐 설명이 안 돼. 뉴턴역학이나 상대성 이론은 예측 가능한 범위를 '정의'하고 그 안에서만 노는거. 사실 상대성 이론도 뉴턴의 정의를 발로 까긴 했습니다. 그래서 아인슈타인이 대단하다고 하는거.

현재 인간이 만든 인공지능도 바로 이 문제에 직면해있습니다. 그들은 언어모델에 확률을 사용합니다. 그래서 훈련량이 어마무시합니다. 집안에서 엔비디아 GPU를 써본 사람들은 쉽게 이해합니다. GPU 하나가 거의 에어컨 수준으로 전기를 잡아먹거든요. 이런 GPU를 적게는 몇 만개, 많게는 몇 천만개를 집적하고 훈련을 하는 게 챗지피티. 지구 온난화의 주범입니다.

인공지능의 영역에서 하부구조만 기술하는 이론을 마르코프연쇄라고 합니다. 당연히 하부구조만 있으므로 제대로 예측이 안 됩니다. 제대로 예측이 안 되므로 확률적으로 기술합니다. 그리고 인공지능이 마로 이 마르코프연쇄를 이론적 기반으로 하여 만들어졌습니다. 특히 강화학습이 그런데, 강화학습이 확률에 의하므로 아직 제대로 된 로봇이 없는 겁니다. 보스턴 다이내믹스의 로봇도 자세히 보면 상체와 하체가 따로 놉니다. 왜? 따로 프로그래밍 했으니깐. 상체와 하체를 함께 학습시키면 학습이 안 되거든요. 로봇에 손가락의 훈련을 더하는 즉, 학습이 망가집니다.

그래서 자율주행도 잘 안 되는 겁니다.