오래된 SW 엔지니어의 평생 공부

9장 스케일링

이 번 장에서는 생물계를 포함한 여러 단계에서 여러 특징이 일정한 규칙이 있다는 부분을 설명한다. 이것이 스케일링이다. 예를 들자면, 표유동물은 종류와 상관 없이 평생 동안 평균적으로 대략 10억번의 심장 박동을 한다. 1분에 평균 시장 박동수가 5백번인 쥐의수명은 4년 정도이다. 분당 평균 심장박동수가 50번인 인간은 약 40년을 산다. 물론, 실재 인간의 수명은 아마도 위생과 의학 발달에 따른 것이라 볼 수있다.

스케일링 법칙은 멱법칙(Power law)을 따르는데 이 멱함수 지수의 특징에 따라 초선형(Superlinear 지수가 1보다 큰 경우) 혹은 아선형 (Sublinear 지수가 1보다 작은 경우)로 나뉘어 진다. 

이 스케일링 법칙은 도시의 발달에 따른 독창적 활동 혹은 범죄율, 전쟁의 사망자 수등과 같은 여러 분야에 적용되어 채용되고 있다. 처음에도 언급되었지만, 인간의 경우와 같이 이 법칙은 불완전해 보이기도 하다. 하지만, 실패가 새로운 통찰을 주듯이 과학에서는 어떤 특정한것에 대한 완전한 이해와 많은것들에 대한 불완전한 이해 사이에서 거래하는 것이라 볼수 있다.

10장 협력

세상은 냉혹한 경쟁의 장이라고 널리 받아 들여 진다. 그래서, 협력이 그렇게 좋은 전략은 아니라고 생각하는 이도 많을 수 있다. 하지만, 책에서는 생존경쟁에서 협력은 명확한 우위를 점하는 경향이 있는 전략 중 하나라는 것에 대한 예로 시작한다. 작은 물고기들이 떼를 이루면 포식자들에게 먹히지 않고 이동할 수있는 것 처럼 말이다.

하지만, 어떻게 협력하는 것이 현명한 것인가에 대한 것은 다른 이야기일 수 있다. 책에서는 죄수의 딜레마 게임을 이야기 하면서 이 부분에 대한 언급을 한다. 죄수의 딜레마 원래 버전에서는 두 공범이 경찰에 체포되어 분리된 방에 갇히게 되고, 서로 소통하지 못한다. 만일 이 조건이 해소 되면 두 죄수는 자백하지 않고 윈윈할 수 있다.

책에서는 위와 같은 상황을 조금더 구체화 한 것을 설명한다. 즉, 유한 오토마타(Finite Automata)와 유전 알고리즘(Genetic Algorithm)를 이용한 시뮬레이션 결과를 설명하면서 조심스럽게 협력하는 (Cautiously Cooperative) 전략에 대해서 소개한다. 이는 협력을 하려 하지만, 배신하는 기계의 경우에는 바로 똑같이 대응하는 방식으로 대응하게 하는 것이다. 이 때, 모두가 항상 배신하는 기계로 이루어진 시스템에 조심스럽게 협력하는 기계가 하나 나타나면 이 시스템의 항상 배신하는 기계는 협력적인 행동을 결코 마주친적이 없어 진화적 측면에서 무엇을 해야 할지 모른다. 진화는 항상 약점을 찾고 있기 때문에, 이와 같은 접근 방식은 진화적으로 게을러 지는 것을 방지하는 효과도 있다.

참고 문헌

[1] 전체를 보는 방법 박테리아의 행동부터 경제현상까지 복잡계를 지배하는 핵심 원리 10가지, 존 밀러 저/정형채, 최화정 역, 에이도스, 2017년 11월 22일 (A Crude Look at the Whole)

7장 집단 지성

이 번 장에서는 6장과는 달리 벌과 같은 집단체에서 발휘 되는 지성에 대해서 설명한다.

특히, 벌의 분봉(Swarming)의 예에서 이를 설명한다.벌의 군집이 커지면, 여왕벌은 대략 벌집 반 정도의 벌들을 이끌고 벌집을 떠난다. 벌집을 떠난 벌들은자기 몫의꿀을 챙겨 근처에 안착한다. 하지만, 새로운 장소를 찾아 정착하는 벌의 의사 결정 체제가 우리가 보통 보는 애니메이션에서 처럼 여왕벌이 결정하는 것이 아니라, 정찰벌들이 가져오는 정보를 가지고 분산 결정하는 것을 살펴 볼 수가 있다. 정찰벌들이 집짓기 가능 장소를 찾으면, 돌아와서 이를 공유하고 정족수 20마리 정도가 찬성하는 것을감지하면 장소를 선정한다는 것이다. 그리고, 장소를 아는 벌들이 나머지 몇천마리를 이끌고 간다고 한다.

이런 분권화된 시스테에는장점이 있는반면 단점도 있다. 충족되어야할 정족수가 늘어남에 따라 정족수를 채우는데 필요한 시간도 같이 늘어 난다. 벌들의 생존이 위협받기 전에 벌떼는 며칠 이내로 새 집을 찾아야 한다. 너무 오래 기다리느니 좀 안 좋은 후보를 선택하는 것이 낫다. 이렇듯, 벌떼의 분권화된의사 결정 시스템은 위험 회피형(Risk aversion)이다.

이러한 분권화된 의사 결정 시스템은 창발(Emergence)로 볼 수있다. 하지만, 찰발현상에 관한 완전한 이론은 아직 없다. 단지, 환원주의를 통해서 설명이 되지 않는 복잡계의 주요한 특징이다. 즉, 벌의 사례에서도 볼 수 있듯이 단순한 기본 법칙에 의해 지배되는 상호작용 시스템의 전체적인 행동양식도 여전히 시스템을 지배하는 근본 법칙을 따르지만 동시에 완전히 분리된 자발적인새로운 행동을 초래할 수 있다는 것이다.

8장 네트워크

모든 복잡계의 중심에는 상호작용하는 행위자들이 있다. 누가 누구와 상호작용하는지를추적하면, 행위자간에 연결된 네트워크를 알아낼 수 있다. 이 장에서는 간단하지만, 몇가지 중요한 복잡계 네트워크 개념을 설명한다.

우선 간단한 예로 가옥으로 둘러싸인 호수의 예로서 이 복잡계 네트워크를 설명한다. 서로의 연결이 이웃한 것만 있는 경우로 동작이 매우 단순하다. 여기서 잔디를 깍는 행위자와 그렇지 않은 행위자가 존재하고 옆의 2개의 이웃에 행동에 따라 행동을 정한다고 가정하자. 이렇게 하면, 초기 설정에 따라 잔디를 깍는 무리와 깍지 않는 무리가 경계를 이루며 안정화 된다. 

하지만, 호수 마을 거주자 몇 명을 무작위로 선택된 사람과 연결해서 호수 마을을 '작은 세상' 네트워크 (Small World Network)로 만들 수 있다. 이렇게 되면 다른 집단의 분리가 심화 된다. 이 작은 세상의 연결은 국도와 고속도로로 만들어진 네트워크와 비슷하다. 우리가 어떤 곳을 빨리가고 싶다면, 몇개의 국도를 타고 고속도로 진입하여 도착지와 가까운 출구에서 나와서 몇몇 국도를 거치면 도착하게 되는 것과 같다.

호수 마을에서 알수 있는 것은, 네트워크를 바꾸면, 시스템에서 매우 다른 행동을이끌어 낼 수 있다. 책에서는 다양한 네트워크가 발달하면서 하이퍼 네트워크로 연결된 세상이 되어 더 복잡한 사회역학적인 측면이 드러나고 있다는 것을 언급하고 있다.

참고 문헌

[1] 전체를 보는 방법 박테리아의 행동부터 경제현상까지 복잡계를 지배하는 핵심 원리 10가지, 존 밀러 저/정형채, 최화정 역, 에이도스, 2017년 11월 22일 (A Crude Look at the Whole)

여기서는 [1]의 5장과 6장의 내용을 간략히 요약한다.

5장 소음

이 장엣는 모토롤라가 고안한 식스시그마 이야기 부터 한다. 이것의 핵심은 제조과정에서 생기는불량품의수를 백만개당 3.4개 이하루 줄이는 것이다. 하지만, 창발시스템에서는 반대로 행동한다는 것을지적하고, 제조 시스템은 동질성으로 번성하는곳이라 이야기 한다. 즉, 지금과 같은 다양성 그리고 복잡성의 상황에서는 다른 전략이 필요하다고 이야기 한다.

제시하는 방법으로서는 모의 담금질(Simulated Annealing)이다. 간단히 말하면, 오류를 포함하는 간단한 최적화 알고리즘을 적용한 탐색 알고리즘이라고 할 수 있다. 산오르기 예를 들어 보면, 언덕을 오르는 것(Climbing Strategy)이 간단한 최적화 알고리즘이 될 수 있다. 하자민, 한 지점만 사용한다면 국지 최적화에 이를 확률도 높다. 여러 점을 랜덤하게 시도한다면, 전체 최적화에 이를 확뉼이 높아 진다. 한번만 최적화를 하는 것이 아니고, 소음을 포함한 여러번의 최적화를 하는 경우에는 이렇게 하면 기존과는 다르게 단기간에는 성과가 떨어 지지만, 제대로 된 최적화 포인트를 찾기 위해서는 이를 위한 오류는 지불해야 하는 비용이다.

책에서는 암치료 혼합제를 만든는 방법을 적용한 예를 상세히 설명하고 있다. 이러한 일은 비지니스에서도 종종 일어나고 있다. 스마트폰의 경우, 노키아도 스마트폰을 만들지 않았던 것은 아니다. 하지만, 삼성과 다른 회사들이 안드로이드로 넘어가고 있을 때 이 최적화 포인트를 따라오지 못하고 있었던 것이라고 이해할 수 있다. 1등의 딜레마인지는 모르지만, 현재 잘 나가고 있는 캐시카우가 최적의 포인트는 아니었던 것이다.

6장 분자 지능

이 장에서는 박테리아 혹은 좀 더 복잡한 점균로 지능을 가지고 있다고 설명하고 있다.

박테리아의 일종인 대장균은 바깥 표면에는나선형의 편모가 여러 개 있고, 이를 이용해서 이동을 한다. 편모가 반시계 방향으로 돌면 직진하고 시계방향으로 돌면 마구잡이 요동치게 되면서 방향이 바뀐다.  박테리아는 신경세포나 뇌라고 할 수 있는부분을가지고 있지 않지만, 어떻게든 좋은 것쪽으로 나아가고 나쁜것에서 멀어질 수 있다. 이경우 분자가 뇌를 대신한다고 이야기 하고 있다.

점균류의 일종인 아메바 황색망사점균은 먹이를 좋아하지만 빛은 싫어한다. 굶주린 점균은 먹이 양이 많고 어두운 패치를 가장 선호하지만, 먹이 양이 많고 밝은 패치를 그리고 먹이양이 중간 정도이고 어두운 패치의 순서의 선호도를 가진다. 대신 배부른 점균은 먹이 양이 많고 어두운 패치, 먹이양이 중간 정도이고 어두운 패치, 먹이 양이 많고 밝은 패치등의 순으로 선호한다.

위와 같은 여러 예를 통해서 책은 인간의 뇌와 박테리아를 비교 할때, 규모가 커서 신경세포가 필요한 것 이외에 두시스템간의차이는 없다고 주장한다. 즉, 사실,분자 결정 메커니즘도 합리적인 결정을 한다는 점에서, 또한 완전히 발달한 신경세포를 가진 인간이 저지르는비슷한 오류를 분자 결정 메커니즘이 저지르는 것을 통해서 두 시스템이 비슷한 원리로 동작한다고 이야기 한다.

위와 같은 주장에도 복잡계 과학에서 이야기 하는 환원주의 오류는 조심해야 한다. 인간의 뇌와 점균류의 차이는 무엇이고 이를 만드는 것은 무엇인지 더 고민해야 할 부분이라고 생각된다.

참고 문헌

[1] 전체를 보는 방법 박테리아의 행동부터 경제현상까지 복잡계를 지배하는 핵심 원리 10가지, 존 밀러 저/정형채, 최화정 역, 에이도스, 2017년 11월 22일 (A Crude Look at the Whole)