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id: MATH-PROB-001
category: Unified
confidence_score: 1.0
tags: [math, probability, [[Statistics|Statistics]], random-variables, distributions, central-limit-theorem, foundations]
last_reinforced: 2026-04-26
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# [[Probability Theory|Probability Theory]] Foundations (확률론 기초)

## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
> "세상의 모든 우연과 불확실성을 수치화된 '확신'의 언어로 번역하여, 기계가 가설을 세우고 결론을 내릴 수 있는 논리적 기반을 제공하라" — 무작위 현상을 수학적으로 모델링하고 분석하여, 어떤 사건이 발생할 가능성을 측정하는 수학적 학문.

## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
- **추출된 패턴:** "Axiomatic [[Reasoning|Reasoning]] and Distributional Modeling" — 표본 공간(Sample Space) 내에서 사건이 발생할 확률의 공리를 세우고, 무작위 변수(Random Variables)의 분포를 통해 현상의 기저를 설명하는 패턴.
- **핵심 개념:**
    - **Probability [[Axioms|Axioms]]:** 모든 확률은 0과 1 사이이며, 전체 합은 1임.
    - **Random Variables:** 무작위 사건의 결과를 수치로 매핑 (이산형 vs 연속형).
    - **Distributions:** 데이터의 형태를 결정 (정규분포, 베르누이, 포아송 등).
    - **Central Limit Theorem (중심극한정리):** 표본이 커질수록 평균의 분포는 정규분포에 수렴한다는 통계의 핵심 정리.
- **의의:** 딥러닝의 손실 함수 설계, 생성 모델의 샘플링, 강화학습의 기대 가치 계산 등 현대 AI의 모든 연산이 이 확률론적 기반 위에서 수행됨.

## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
- **과거 데이터와의 충돌:** 단순히 주사위를 던지는 확률을 넘어, 이제는 수조 개의 파라미터를 가진 신경망의 출력값(Logits)을 확률로 해석하고 이를 통해 지각과 생성의 경계를 허무는 '확률적 지능'으로 진화함.
- **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 에이전트의 모든 답변에 대해 내부적인 확률 분포를 분석하여, 확신이 낮은 구간에서는 사용자에게 확인을 요청하거나 추가 정보를 탐색하는 '신뢰도 기반 응답' 프로토콜을 가동함.

## 🔗 지식 연결 (Graph)
- [[Posterior-and-Prior-Probability|Posterior-and-Prior-Probability]], Maximum-Likelihood-Estimation-MLE, [[Probabilistic-Graphical-Models|Probabilistic-Graphical-Models]], Bayesian-Inference
- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Probability-Theory-Foundations.md
