수학과 과학의 본질

https://opentutorials.org/module/3653/24301

조금이라도 연역/귀납 논리에 관해 생각을 해본 사람이라면 이 분이 남긴 위 포스팅을 꼭 보는 것을 추천한다.

1) 수학 => 연역논증 ; 특정 조건을 사전에 '정의'한 후 100%의 정확도를 가진 결과값을 내는 분야 (정답)
2) 과학 => 귀납논증 ; 특정 조건을 사전에 '경험'한 후 100% 이하의 정확도를 가진 결과값을 내는 분야 (예측)

전통적인 컴퓨터과학은 Rull-based algorithm, 오토마타 등 결정론적 기계였다. 이더리움의 트랜잭션 실행 모델인 EVM은 특정 트랜잭션 단위로 OPCODE가 실행되고 해당 연산의 결과값이 결정론적으로 모두 정해져있다. 즉, 특정 조건이 명확하게 정의된 상황에서 어떤 변수가 입력되었을때 철저히 이를 "계산"하는 것에 그친다.

그러나 머신러닝의 경우, 수학에 초점이 맞춰져있던 컴퓨터를 "과학"의 영역으로 옮겨왔다. 과학은 귀납논증을 기반으로 하는 학문으로, 특정 조건을 엄밀히 정의하고 시작하는 것이 아니라 "최대한 많은 경험을 한 후에, 최대한 그럴듯한 결론을 내는 것"이 과학의 연구방법론이다. 그래서 과학은 다양한 실험, 그리고 통계적 결과값을 뱉어내는 것으로 연구가 진행된다. (통계적 결과값이 얼마나 유의미한지 검증할 때에는 p-value라고 하는 값을 이용)

즉, 머신러닝은 컴퓨터를 단순 계산기에서 예측할 수 있는 기계로 만들었다는 점에서 컴퓨터/데이터 과학 분야에 해당한다고 볼 수 있다.