Trial and error

시도와 오류(Trial and error:시행 착오)는 문제 해결(problem solving)의 기본적인 방법입니다.^[1] 그것은 성공할 때까지, 또는 에이전트가 시도하는 것을 중단할 때까지, 계속되는 변하는 시도를 반복하는 것에 의해 특징 지워집니다.^[2]

윌리엄 호먼 소프(William Homan Thorpe)에 따르면, 이 용어는 콩와이 로이드 모건(Conwy Lloyd Morgan) (1852-1936)에 의해 "시도와 실패"와 "시도와 실행"이라는 비슷한 문구가 시도된 후에 고안되었습니다.^[3] 모건의 캐넌 아래에서, 동물 행동(animal behaviour)은 가장 단순한 가능한 방법으로 설명되어야만 합니다. 행동이 높은 정신적 프로세서를 암시하는 것으로 보이는 곳에서는, 시도-와-오류 학습에 의해 설명될 수 있습니다. 예제는 그의 테리어 토니가 정원 문을 여는 것은 숙련된 방법이며, 마지막 행동을 보는 누군가에 의해 통찰력 있는 행위로써 쉽게 오해받습니다. 어쨌든, 로이드 모건은 지켜보고 개가 응답을 서서히 배웠던 일련의 근사를 기록했으므로, 이를 설명하기 위한 통찰력이 필요 없음을 시연할 수 있었습니다.

에드워드 손다이크(Edward Thorndike)는 실험실에서 시도-와-오류 실험을 어떻게 관리하는지를 보여주었습니다. 그의 유명한 실험에서, 고양이는 학습 효과의 법칙(law of effect)을 연구하기 위해 일련의 퍼즐 상자에 배치되었습니다.^[4] 그는 각 시험의 타이밍을 기록한 학습 곡선을 그렸습니다. 손다이크의 주요 관찰은 학습이 긍정적인 결과에 의해 촉진되었다는 것이었고, 나중에 버러스 프레더릭 스키너(Burrhus Frederic Skinner)의 조작적 조건화(operant conditioning)에 의해 재정립되고 확장되었습니다.

시도와 오류는 문제 해결, 수리, 조절, 또는 지식 획득의 역시 발견적(heuristic) 방법입니다. 컴퓨터 과학 분야에서, 방법은 생성과 테스트(generate and test 또는 Brute force)라고 역시 불립니다. 초등 대수학에서, 방정식을 풀 때, 그것은 "추측과 확인"("guess and check")입니다.

이 접근법은, 통찰력(insight)과 이론(theory)을 사용하는 접근법과 대조되는, 문제 해결에 대한 두 가지 기본 접근법 중 하나로 볼 수 있습니다. 어쨌든, 예를 들어 이론을 사용하여 방법을 안내하는 중간 방법인, 유도 경험주의(guided empiricism)라고 알려진 접근법이 있습니다.

Methodology

시도와 오류 접근 방식은 단순한 문제와 게임에서 가장 성공적으로 사용되고, 명백한 규칙이 적용되지 않을 때 종종 최후의 수단입니다. 이것은 접근 방식이 본질적으로 부주의하다는 것을 의미하지는 않으며, 개인이 성공으로 이어질 수 있는 가능성을 분류하기 위해 변수를 체계적으로 조작할 수 있기 때문입니다. 그럼에도 불구하고, 이 방법은 문제 영역에 대한 지식이 거의 없는 사람들에 의해 자주 사용됩니다. 시도-와-오류 접근 방식은 자연스러운 계산 관점에서 연구되어 왔습니다.^[5]

Simplest applications

Ashby (1960, 섹션 11/5)는 매우 다른 효율성을 가지는 같은 기본 연습-문제를 처리하기 위한 세 가지 간단한 전략을 제공합니다. 각 테스트에 1초가 소요될 것으로 예상되는 무작위-기반 테스트에 의해 1000개의 켜기/끄기 스위치 모음을 특정 조합으로 설정해야 한다고 가정합니다. [이것은 Traill (1978/2006, 섹션 C1.2)에서도 논의됩니다]. 그 전략은 다음과 같습니다:

부분적인 성공을 시도하지 않고 완벽주의적인 전부-아니면-전무(all-or-nothing) 방법. 이것은 10^301초 [즉, 2^1000초 또는 3·5×(10^291)세기] 이상 걸릴 것으로 예상됩니다.
평균적으로 500초가 소요되는 부분적인 성공을 유지하는 스위치의 직렬-테스트 (이것들은 매니페스트라고 가정합니다)
오직 1초밖에 걸리지 않는 모든 스위치를 동시에 병렬-이지만-개별적으로 테스트

문제와 관련하여 지성이나 통찰력이 제공되지 않는다는 암묵적인 가정에 주목하십시오. 어쨌든, 다양한 사용-가능한 전략의 존재는 우리에게 다양한 사용 가능한 전략이 무작위로 선택될 수 있는 별도의 ("우수한") 처리의 영역 – 스위치 처리 메커니즘 위의 "메타-수준" – 을 고려하는 것을 허용합니다. 다시 한번 이것은 "시도와 오류"이지만, 다른 유형입니다.

Hierarchies

Ashby의 책은 이 "메타-수준" 아이디어를 개발하고, 체계적인 계층 구조에서 연속적으로 서로 위에 있는 전체 재귀적(recursive) 단계의 수열로 확장합니다. 이를 기반으로, 그는 인간 지능이 그러한 조직에서 나온다고 주장합니다: 시도-와-오류 (적어도 각각의 새로운 단계에 초기에)에 크게 의존하지만, 결국에는 우리가 "지능"이라고 부르는 것으로 나타납니다. 따라서 아마도 계층 구조의 최상위 수준 (임의의 단계에서)은 여전히 간단한 시도-와-오류에 의존할 것입니다.

Traill (1978/2006)는 이 Ashby-계층구조가 Piaget의 잘-알려진 발달 단계 이론과 일치할 것이라고 제안합니다. [이 작업은 역시 Ashby의 1000-스위치 예제를 논의합니다; §C1.2 참조]. 결국, 그것은 아이들이 다소 무작위적 방식으로 능동적으로 행동함으로써 먼저 배우고, 그런-다음 그 결과로부터 희망적으로 배운다는 Piagetian 주의의 일부입니다 – 이것은 모두 Ashby의 무작위 "시도-와-오류"와 어느 정도 유사합니다.

Application

Traill (2008, 특히 p.31의 테이블 "S")은 Jerne과 Popper를 따라 이 전략이 아마도 모든 지식-수집 시스템의 기초가 될 것이라고 보고 있습니다 – 적어도 초기 단계에서는 그렇습니다.

넷의 그러한 시스템은 식별됩니다:

종의 DNA를 "교육"하는 자연 선택(Natural selection);
개인의 두뇌 (방금 논의됨);
그 자체로 사회의 "두뇌" (공개적으로 개최되는 과학 기관 포함); 및
적응 면역 시스템(adaptive immune system).

Features

시도와 오류는 여러 기능을 가집니다:

해결책-지향: 시도와 오류는 해결책이 작동하는 이유를 찾으려고 시도하지 않고, 단지 그것이 해결책이라는 것입니다.
문제-특정: 시도와 오류는 다른 문제에 대한 해결책을 일반화하려는 시도하지 않습니다.
비-최적화: 시도와 오류는 일반적으로 모든 해결책도 아니고, 최상의 해결책도 아니고 하나의 해결책을 찾기 위한 시도입니다.
지식이 거의 필요 없음: 시도와 오류는 주제에 대한 지식이 거의 또는 전혀 없는 경우에 진행될 수 있습니다.

테스트 가능하게 유한한 가능한 해결책이 존재할 때, 시도와 오류를 모든 해결책 또는 최상의 해결책을 찾기 위해 사용하는 것이 가능합니다. 모든 해결책을 찾기 위해, 우리는 하나의 해결책을 찾았을 때, 과정을 종료하는 것이 아니라, 모든 해결책이 시도될 때까지 메모하고 계속 진행합니다. 최상의 해결책을 찾기 위해, 우리는 방금 설명한 방법으로 모든 해결책을 찾고 그런-다음 미리 정의된 몇 가지 기준에 따라 비교 평가하며, 기준의 존재는 최상의 해결책을 찾는 가능성에 대해 조건입니다. (역시, 지그소 퍼즐을 조립할 때와 같이 오직 하나의 해결책이 존재할 수 있을 때, 발견된 해결책이 유일한 해결책이고 따라서 필연적으로 최상입니다.)

Examples

시도와 오류는 전통적으로 항생제(antibiotics)와 같은 신약을 찾는 주요 방법이었습니다. 화학자(Chemist)들은 원하는 효과가 있는 화학 물질을 찾을 때까지 무작위로 화학 물질을 시도합니다. 보다 정교한 버전에서, 화학자들은 구조–활성 관계(structure–activity relationship)라는 기법을 사용하여 어떤 영향을 미칠 수 있다고 생각되는 좁은 범위의 화학 물질을 선택합니다. (후자의 경우는 대안적으로 해결책 전략이라기 보다는 문제의 변화로 고려될 수 있습니다. "항생제로서 어떤 화학물질이 잘 작용할 것인가?" 대신에 정교한 접근법의 문제는 "만약 있다면 어떤 화학물질이 이 좁은 범위에서 항생제로 잘 작동할까요?"입니다) 이 방법은 새로운 폴리머 유형 또는 가족을 찾기 위한 폴리머 기술(polymer technology)과 같은 많은 분야에서 널리 사용됩니다.

시도와 오류는 비디오 게임에 대한 플레이어의 반응에서도 흔히 볼 수 있습니다 – 장애물이나 보스에 직면했을 때, 플레이어는 종종 장애물을 뛰어넘거나 보스를 물리치기 위해 여러 전략을 형성하며, 각 전략은 플레이어가 성공하거나 게임을 종료하기 전에 실행됩니다.

스포츠 팀은 역시 시도와 오류를 사용하여 플레이오프를 통과하여 자격을 갖추고/갖추거나 진행하고 챔피언십에서 우승하며, 승리를 향한 길을 따라 모든 상대를 물리치기 위해 다양한 전략, 플레이, 라인업, 및 포메이션을 시도합니다. 이것은 여러 번의 승리가 필요한 플레이오프 시리즈에서 특히 중요하며, 여기서 게임에서 지는 팀은 아직 탈락하지 않았으면 새로운 전술을 시도하여 승리할 수 있는 방법을 찾을 수 있습니다

과학적 방법은 가설의 공식화와 테스트에 시도와 오류의 요소를 포함한다고 볼 수 있다. 역시 유전 알고리듬(genetic algorithm), 시뮬레이션된 어닐링(simulated annealing), 및 강화 학습(reinforcement learning) – 시도와 오류의 기본 아이디어를 적용하는 검색을 위한 모든 종류를 비교합니다.

생물학적 진화(Biological evolution)는 일종의 시도와 오류로 고려될 수 있습니다.^[6] 무작위 돌연변이와 성적 유전적 변이는 시도와 오류로 볼 수 있고, 생식 능력이 좋지 않거나 체력이 향상되지 않은 경우 오류로 볼 수 있습니다. 따라서 오랫동안 잘 적응된 게놈에 대한 '지식'은 번식할 수 있다는 사실만으로도 축적됩니다.

보고소트, 개념적 정렬 알고리듬 (극도로 비효율적이고 비현실적임)은 목록 정렬에 대한 시도와 오류 접근 방식으로 볼 수 있습니다. 어쨌든, 보고소트의 전형적인 간단한 예제는 목록의 어떤 순서가 시도되었는지 추적하지 않고 같은 순서를 여러 번 시도할 수 있으므로 시도와 오류의 기본 원칙 중 하나를 위반합니다. 시도와 오류가 실제로 보고소트보다 더 효율적이고 실용적입니다; 보고소트와 달리, 유한한 목록에서 유한한 시간에 멈추는 것이 보장되고, 일부 조건에서 매우 짧은 목록을 정렬하는 합리적인 방법일 수도 있습니다.

Portia 속(genus)의 점핑 스파이더는 시도와 오류를 통해 익숙하지 않은 먹이나 비정상적인 상황에서 새로운 전술을 찾고 새로운 전술을 기억합니다.^[7] 테스트에 따르면 Portia fimbriata와 Portia labiata는 인공 환경에서 시도와 오류를 사용할 수 있으며, 거미의 목표는 단순한 점프를 하기에는 너무 넓은 소형 석호를 건너는 것이고, 점프한 다음 수영하거나 수영만 해야 하는 것입니다.^[8]^[9]

References

^ Evolutionary Epistemology, Rationality, and the Sociology of Knowledge p94 p108
^ Concise Oxford Dictionary p1489
^ Thorpe W.H. The origins and rise of ethology. Hutchinson, London & Praeger, New York. p26. ISBN 978-0-03-053251-1
^ Thorndike E.L. 1898. Animal intelligence: an experimental study of the association processes in animals. Psychological Monographs #8.
^ X. Bei, N. Chen, S. Zhang, On the Complexity of Trial and Error, STOC 2013
^ Wright, Serwall (1932). "The roles of mutation, inbreeding, crossbreeding and selection in evolution" (PDF). Proceedings of the Sixth International Congress on Genetics. Volume 1. Number 6: 365. Retrieved 17 March 2014. {{cite journal}}: |volume= has extra text (help)
^ Harland, D.P. & Jackson, R.R. (2000). ""Eight-legged cats" and how they see - a review of recent research on jumping spiders (Araneae: Salticidae)" (PDF). Cimbebasia. 16: 231–240. Archived from the original (PDF) on 28 September 2006. Retrieved 5 May 2011.
^ Jackson, Robert R.; Fiona R. Cross; Chris M. Carter (2006). "Geographic Variation in a Spider's Ability to Solve a Confinement Problem by Trial and Error". International Journal of Comparative Psychology. 19: 282–296. Retrieved 8 June 2011.
^ Jackson, Robert R.; Chris M. Carter; Michael S. Tarsitano (2001). "Trial-and-error solving of a confinement problem by a jumping spider, Portia fimbriata". Behaviour. 138 (10). Leiden: Koninklijke Brill: 1215–1234. doi:10.1163/15685390152822184. ISSN 0005-7959. JSTOR 4535886.