Antigravity Agent
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category: Unified
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tags: [auto-consolidated, technical-documentation]
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title: [[Bounded-Rationality|Bounded-Rationality]] (제한적 합리성)
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last_updated: 2026-05-02
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# [[Bounded-Rationality|Bounded-Rationality]] (제한적 합리성)
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## 📌 Brief Summary
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> "완벽한 최선은 가능하지 않다. 그저 '충분히 좋은' 것에 만족할 뿐이다." 지능, 시간, 정보의 한계 속에서 내리는 실제적인 의사결정의 원리다.
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> "현실적인 똑똑함: 인간의 인지 능력, 시간, 정보는 모두 유한하기 때문에, 모든 대안을 완벽히 계산해 최적(Optimizing)을 찾는 대신 현재 상황에서 '적당히 만족스러운(Satisficing)' 해결책을 선택하는 실질적인 합리성."
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## 📖 Core Content
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- **Satisficing (만족화)**:
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- 헤르베르트 사이먼이 제안한 개념. 모든 대안을 전수 조사하는 '최적화' 대신, 자신의 기준(Threshold)을 넘는 첫 번째 대안을 선택하는 전략.
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- **Cognitive Limits (인지적 한계)**:
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- 인간이나 AI 시스템의 연산 능력은 제한되어 있으므로, 모든 변수를 고려하는 것은 물리적으로 불가능하다.
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- **Heuristic [[Search|Search]]**:
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- 제한된 자원 내에서 해답을 찾기 위해 사용하는 '어림짐작'이나 '지름길' 알고리즘의 이론적 배경.
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제한된 합리성(Bounded-Rationality)은 허버트 사이먼이 제안한 개념으로, 인간이 의사결정을 내릴 때 직면하는 현실적인 제약들을 인정하는 이론입니다.
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1. **3대 제약 조건**:
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* **Limited Information**: 모든 정보를 다 알 수 없음.
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* **Cognitive Limitations**: 두뇌의 정보 처리 용량에 한계가 있음.
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* **Time Constraints**: 결정에 무한한 시간을 쓸 수 없음.
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2. **해결 전략 - 휴리스틱 (Heuristics)**:
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* 복잡한 연산 대신 '경험의 법칙'이나 직관을 사용하여 빠르고 충분히 괜찮은 결론에 도달함. (Satisficing)
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## ⚖️ Trade-offs & Caveats
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- 현대 AI(LLM)는 방대한 데이터를 통해 인간보다 훨씬 넓은 합리성을 가진 것처럼 보이지만, 결국 '다음 단어 예측'이라는 확률적 휴리스틱에 기반하고 있다는 점에서 여전히 제한적 합리성의 틀 안에 있다.
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- **과거 데이터와의 충돌**: 과거 경제학 정책은 인간을 모든 것을 계산하는 '호모 에코노미쿠스(합리적 인간)' 정책으로 정의했으나, 현대 정책은 인간의 인지적 한계를 인정한 제한된 합리성 정책을 바탕으로 한 행동 경제학 정책을 주류로 수용함(RL Update).
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- **정책 변화(RL Update)**: AI 설계 정책에서, 무한정 많은 컴퓨팅 자원을 써서 정답을 찾는 '[[Brute-force|Brute-force]]' 방식보다 제한된 자원 하에서 효율적으로 추론하는 '경량화 및 조건부 추론 정책'이 에지 디바이스용 지능의 핵심 아키텍처가 됨.
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## 🔗 Knowledge Connections
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- Related: Cognitive-Biases , [[Behavioral-Economics|Behavioral-Economics]]
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- [[Analysis|Analysis]]: [[Complexity-Theory|Complexity-Theory]]
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- Rationality, [[Decision Theory|Decision Theory]], [[Bayesian-Updating|Bayesian-Updating]], [[Heuristics|Heuristics]], [[Optimization|Optimization]]
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- **Modern Tech/Tools**: Heuristic-based algorithms, Multi-armed bandit (MAB) [[Optimization|Optimization]].
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