# 🗄️ Bayesian Evolution: Andrew vs Vikash의 정보 통합 아키텍처 ## 핵심 비교: Word to World의 두 경로 | 차원 | Andrew (Bayesian Workflow) | Vikash (Word to World Models) | |------|---------------------------|------------------------------| | **정보 통합의 정의** | Tangled workflow of iterative modeling | Rational meaning construction | | **비용의 원천** | 모델 구축-검증-수정의 반복 | 자연어 → PLoT 번역의 문맥 의존성 | | **통합 메커니즘** | Prior/Posterior predictive checks | LLM + Probabilistic programs | | **불확실성 처리** | 계층적 모델링으로 propagation | 확률적 추론 + 심볼릭 모듈 | ## 정보 통합 비용(i)의 구체적 구현 | 단계 | Andrew 접근 | Vikash 접근 | 우리 모델과의 연결 | |------|------------|------------|------------------| | **1. 정보 입력** | 데이터 관찰 | 자연어 발화 | 시장 신호 | | **2. 변환 비용** | 모델 specification | LLM 번역 비용 | 약속 언어로 변환 | | **3. 통합 과정** | MCMC 샘플링 | 확률 프로그램 실행 | τ 조정 | | **4. 검증 비용** | SBC, LOO-CV | Coherence checking | 피봇 가능성 평가 | | **5. 업데이트** | Posterior 갱신 | World model 수정 | φ 재조정 | ## 공통점: 계산적 합리성의 추구 ### 메타-인지적 구조 - **Andrew**: "We fit many models, only subset relevant" - **Vikash**: "Context-sensitive mapping to thought" - **우리**: "Promise before aspiration before uncertainty" ### 비용-편익 트레이드오프 - **Andrew**: Computational cost vs Inference quality - **Vikash**: Translation fidelity vs Reasoning efficiency - **우리**: Information precision vs Adaptation flexibility ## 차이점: 아키텍처의 초점 | 특성 | Andrew | Vikash | 함의 | |-----|--------|--------|------| | **주요 병목** | 계산 복잡도 | 의미 구성 | i의 다른 측면 | | **해결 전략** | Reparameterization | Modular integration | τ 최적화 접근 | | **출력 형태** | 파라미터 분포 | 세계 모델 | 약속의 형태 | ## 우리 모델에의 시사점 ### 정보 통합 비용 i의 세분화 ``` i = i_computation + i_translation + i_validation ``` - **i_computation**: Andrew의 workflow cost - **i_translation**: Vikash의 meaning construction cost - **i_validation**: 우리의 promise verification cost ### τ 선택의 합리화 - 높은 i → 낮은 τ 선호 (Rational ignorance) - Andrew: "Quick suboptimal better than slow optimal" - Vikash: "Approximate translation sufficient for action" ## 실무적 함의 | 상황 | Andrew 처방 | Vikash 처방 | 통합 처방 | |------|------------|------------|----------| | **초기 단계** | Prior predictive checks | Broad language model | 낮은 τ, 높은 탐색 | | **성장 단계** | Hierarchical modeling | Domain-specific modules | τ 점진적 증가 | | **성숙 단계** | Model comparison | Refined world model | 높은 τ, 깊은 몰입 | ## 핵심 통찰: 두 거장의 수렴 두 접근 모두 **"완벽한 정보 처리는 불가능하고 불필요하다"**는 결론에 도달: - Andrew: Workflow의 tangled nature 수용 - Vikash: Approximate reasoning의 충분성 - 우리: Rational ignorance의 전략적 가치 *"정보를 지식으로 바꾸는 비용이 그 가치를 초과할 때, 무지는 합리적 선택이 된다."*