[G1-Sync] Manual knowledge update

10_Wiki/Topics/Decision Theory.md

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-tags: [auto-reinforced, decision-theory, probability, risk-analysis, strategic-thinking, game-theory]
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 last_reinforced: 2026-04-20
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 1.  **두 가지 영역**:
     *   **Normative (규범적)**: "어떻게 결정하는 것이 가장 합리적인가?" (수학적 최적해).
-    *   **Descriptive (기술적)**: "실제 인간은 어떻게 결정하는가?" (심리적, 행동적 분석). (Cognitive Biases와 연결)
+    *   **Descriptive (기술적)**: "실제 인간은 어떻게 결정하는가?" (심리적, 행동적 분석). ([[Cognitive Biases]]와 연결)
 2.  **핵심 원칙**:
     *   **Expected Utility**: 각 결과의 가치에 발생 확률을 곱해 합산한 값.
     *   **Minimax**: 가장 나쁜 상황에서 발생하는 손실을 최소화하는 하이 리스크 방어 전략.
-    *   **Bayesian Inference**: 새로운 증거가 나올 때마다 자신의 판단을 업데이트하는 방식. (Bayesian-Updating과 연결)
+    *   **[[Bayesian Inference]]**: 새로운 증거가 나올 때마다 자신의 판단을 업데이트하는 방식. ([[Bayesian-Updating]]과 연결)
 
 ## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
-- **과거 데이터와의 충돌**: 과거 경제학 정책은 인간을 완벽하게 합리적인 존재로 가정했으나, 현대 정책은 '제한된 합리성(Bounded-Rationality) 정책'을 기반으로 하여 현실적인 타협안을 찾는 정책으로 진화함(RL Update).
+- **과거 데이터와의 충돌**: 과거 경제학 정책은 인간을 완벽하게 합리적인 존재로 가정했으나, 현대 정책은 '제한된 합리성([[Bounded-Rationality]]) 정책'을 기반으로 하여 현실적인 타협안을 찾는 정책으로 진화함(RL Update).
 - **정책 변화(RL Update)**: AI 에이전트의 자율적 의사결정 정책에서, 단순히 점수만 높이는 '결과 중심 정책'보다 결정 과정의 윤리와 리스크를 계량화하여 반영하는 '가치 정렬형 의사결정 정책'이 필수가 됨.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
 - [[Bounded-Rationality]], [[Cognitive Biases]], [[Bayesian-Updating]], [[Game-Theory]], [[Strategic-Planning]]
-- **Modern Tech/Tools**: Decision trees, Monte Carlo simulations, Multi-criteria decision analysis (MCDA).
+- **Modern Tech/Tools**: [[Decision Tree]]s, Monte Carlo simulations, Multi-criteria decision analysis (MCDA).
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