오래된 SW 엔지니어의 평생 공부

여기서는 책[1]의 3장과 4장의 내용을 간략히 요약한다.

3장 피드백

이 장에서는 경제적인 예시를 들어 음의 피드백과 양의 피드백을 설명하고 있다. 음의 피드백으로는 2010년 5월 6일 있었던 플래쉬 크래쉬(Flash Crash)라는 사건을 설명하면서 주식 시장의 복잡성에 대해서 다양한 방법이 있지만, Circuit Breaker의 음의 피드백 방식으로 시장이 안정을 찾을 것을 설명한다.

양의 방식의 예로는 2008년의 금융붕괴에 대해서 설명하고 주택 시장은 양의 피드백 투성이로 담보 대출을 받기 시워지면, 주택 수요는 증가하고 주택 가격도 올라간다. 이 때, 올라간 주택 가격은 대출 위험을 낮추고 충분한 담보물로 동작하여 대출 기관은 더 대출을 쉽게 해준다. 문제는 화재 차단 지대와 같은 채무 불이행의 위함에 대한 보험과 같은 완충 지대가 없는 상태라면 위험이 발생했을 때 시스템은 붕괴하게 된다.

즉, 창발(Emergence)가 우리를 위해서 동작할 때 경이로운 것이지만, 재앙으로 나타나는 창발의 어두운 면도 있다는 것도 이야기 한다. 또한, 통제의 필요성에 비해서 통제를 만드는 방법에 대한 우리의 이해는 함참 뒤떨여 져 있고, 빨리 필요한 지식을 발전 시켜야 함을 강조하고 있다. 여기서는 리차드 3세의 일화, "못하나 없어서(For Wnat of Nail)"의 예를 들어 복잡성과 카오스 이론을 연결 시켜 강조하고 있다.

For Want of a Nail [2]

For want of a nail the shoe was lost.
For want of a shoe the horse was lost.
For want of a horse the rider was lost.
For want of a rider the message was lost.
For want of a message the battle was lost.
For want of a battle the kingdom was lost.
And all for the want of a horseshoe nail.

4장 이질성

이 번 장에서는 복잡계를 모델링하기 위해서 대표 행위자를 쓸 수 있는지 아닌지는 이질성이 중요한지 아닌지의 문제로 이야기를 시작한다. 즉, 대표 행위자(평균)로 이해하는 기존 접근 방식과 이 평균적 행동과 차이가 나는 이질성의 기준으로 2가지 예를 들고 있다.

첫 번째는 벌들이 벌집 온도 조절을 하는 것에 대한 이야기이다. 벌들은 날이 너무 추워지면 다른 번들을 찾아가 날개를 움직이며 열을 내어 온도를 올린다. 반대로, 온도가 너무 올라가면, 서로 멀리 떨어지고 온도를 낮추는 공기 흐름을 형성하여 온도를 낮춘다.

이 때, 이상적인 온도에 반응하는 같은 종류의 벌 보다는 평균을 기준으로 이질성을 가진 벌들이 있는 것이 부드럽게 온도 조절이 된다 설명하고 있다. 실재로, 새롭게 결혼을 하는 여왕벌도 다른 벌집에서 온 수벌과 짝을 지어 이질성을 보장한다거 힌다. 

위의 경우가 음의 피드백 상황이라면, 사회 변화의 경우는 양의 피드백을 고려할 수 있다. 100명의 사회를 가정해보자. 여기서도 동질성을 가진 사람들이 50% 일 때 변혁이 일어나는 경우와 100명이 모두 1씩 달라서 인원의 50% 일 때 변혁이 일어난다고 가정해 보자. 평균은 동일하지만, 후자는 1명만 변혁이 일어나야 한다고 생각하면 도미노 처럼 50%를 넘기 때문에 민감도가 달라 문턱값(Threshold)이 같아도 다르게 동작한다고 설명한다.

이질석 측면에서도 음의 방향과 양의 방향에 따라서 이질성이 시스템을 안정시키는 힘이 되기도 하고, 양의 방식에서는민감도에 차이가 있으므로 높은 문턱값을 가지는 동질적인 인구로 구성하는 것이 혁명이 커지는 것을 예방하는 방법이라 설명한다.

참고 문서

[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)

[2] For Want of a Nail, https://en.wikipedia.org/wiki/For_Want_of_a_Nail

이 책[1]은 복잡계(Complex System) 혹은 복잡적응계(Complex Adaptive System, CAS)의 여러 원리를 설명하는 개요서이다. 여기서는 1장 진실한 장소(True Places)의 내용을 살펴 보고 정리한다. 이 책은 John Miller 교수의 저작으로 산타페 연구소와 관련이 있다. 이 책의 제목은 산타페 연구소의 설립자 중 한 분인 Murray Gell-Mann 교수의 말을 인용[2]한 것이다.

지도의 비유와 환원주의

가장 작은 부분에 대한 세밀한 지도가 있으면 유용한 지도가 있다고 생각할 수 있다. 하지만, 잘 생각해 보면 1:1의 지도를 세세하게 만드는 것은 사실 의미 없다. 오히려, 필요 없애 간소화 하는 것이 중요하다.
이러한 측면에서 전체를 구성하는 요소를 자세하게 세분화 하면 전체를 이해할 수 있다는 기존 과학의 접근 방식으로 표현할 수 있는 환원주의(Reductionism)의 꿈이 옳은지에 대해 책은 의문을 던진다. 책에서는 우리 지식이 불완전한 것이 문제가 아니고, 시스템을 이루는 구성요소에 대해 가능한 모든 것을 알고 있을지라도 그 구성요소가 시스템을 이루었을 어떻게 상호 작용하는지를 전혀 모르기 때문에 이해하지 못한다고 설명하고 있다. 이에 새로운 접근 방법, 즉, 복잡성 과학(Complexity Science)의 필요성을 주장하고 있다. 

복잡계 특징

이 장에서 복잡계의 특징을 아래와 간단히 소개하고 있다. 순차적으로 작은 예들을 들어가며, 상세 내용을 설명한다.

• 단순한 요소 간의 국소적 상화 작용(Local Interaction)으로도 원래 요소들과 상당히 동떨어진 전체적인 특성(Global Pattern)이 쉽게 나타날 수 있다
• 상호작용하는 시스템은 행위자들 사이에서 피드백 고리(Feedback loop)를 만들고, 시스템의 행동 특성을 바꾼다.
• 패드백은 행위자들의 이질성(Heterogeneity) 정도에 따라 완화 되기도 하고 격화 되기도 한다.
• 상호작용 시스템은 내부적으로 소음(Noise)가 많은 편인데, 그런 무작위성(Randomness)이 전체적으로는 놀라운 결과를 낳을 수 있다.
• 상호 작용 네트워크(Network of interaction)는 복잡계의 본질적인 요소이다.
• 확실하게 정해진 제한 조건을 가진 시스템도 다른 복잡계와 마찬가지로 단순한 관계식으로 주어지는 스케일 법칙(Scaling laws)을 만족한다.
• 공통의 행동 특성을 보여주기 시작하는 임계상태로의 자기조직화(Self-organizing into critical states)하여 복잡계 특성을 보여주기 시작한다.

피드백(Feedback)

상호작용(Ineraction)의 주요한 양상으로 피드백을 소개하면서 2가지를 이야기 한다.

• 음의 피드백: 난로 온도 조절을 위한 온도계
• 양의 피드백: 마이크와 스피커의 예

주식 시장의 예로 두 가지를 설명하고 있다. 2010년 5월 6일의 주식 폭락의 경우는, 15초간의 위기가 있었지만 피드백을 통해서 5초 동안의 거래 중지로 시장이 원상태로 되돌아 왔다고 한다. 하지만, 2008년 경제 붕괴에서는 행위 주체들은 이성적인 결정을 했지만, 시스템을 무너지게 하였다고 한다. 책에서는 실패의 원인을 환원주의로 설명하는데, 현대 경제 이론에서의 환원주의는 모든 소비자들의 행동을 경제 모델 속 단 한 명의 거대 소비자, 즉 ‘대표 행위자’로 기술하여 해석 하기 때문이라고 주장한다. 

이질성(Heterogeneity)

이질적 시스템은 천천히 반응하는 경향이 있는 반면, 동질적인 시스템은 변화가 빠르고 오르내림이 심한 편이다.

무작위성(Randomness)

현대 기업 경영에서는 무작위성은 껴안고 가야할 기회라기 보다는 싸워야할 적으로 생각한다.

복잡계에 대한 연구는 그 반대를 보여 준다. 번식할 대의 오류(변이)(Error, Variation)가 자연선택(Selection)으로 끊임없이 이어진다는 개념에 기초한 다윈의 진화론은 무작위성에 바탕을 두고 있음을 알 수 있다.

무작위성을 받아들이려면 시스템에 대한 통제를 약간 포기해야 한다. 피드백의 원리, 이질성, 무작위성이 잘 맞아 떨어진 효과적인 분권화된 의사결정은 복잡계에서 생겨나는 가장 좋은, 오래되었지만 새로운 아이디어 중 하나이다.

집단지성(Group Intelligence)

집단 지성의 예로, 1940년대 말 카를 폰 프리슈(Karl von Frish). 꿀벌의 의사소통 발견 것으로 설명하고 있다. 특히, 
새 벌집을 위한 새로운 장소를 찾기 방법을 상세 예로 들고 있다. 이는 군집의 영속 여부를 결정 짓는 중요한 결정으로  
분권화 된 과정으로 그 장소가 선별되고 적절히 조사되면서 중앙에서 내려온 어떤 지시도 없이도 상당히 빨리 가장 좋은 장소를 고르는 방법을 설명한다.

네트워크(Network)

복잡성은 행위자의 상호작용이 있는 시스템에서 생긴다. 연결 방법을 바꾸면 전체를지배하는 새로운 행동이 생기곤 한다. 이렇게 볼 때, 상호 작용의 패턴(즉, 네트워크)이 어떻게 행동에 영향을 미치는지 아는 것이 복잡계를 이해하는 기초일 것이다. 이웃끼리 서로 관대하여 잘 섞여 사는 곳은 동질성을 가진 사람들 끼리 모이는 구역들로 쉽게 분리 된다.

스케일 법칙(Scaling law)

1800년대 말부터 생물학자들은 여러 특성이 적당한비율로 조정되면 단순한 방식에 맞춰진다는 것 발견했다. 이를 복잡계에 적용하면 도시나 회사의 크기, 전쟁으로 인한 사망자 수, 책에서 첫 번째 그리고 두 번째 많이 사용되는 단어 수 등의 예측도 가능하다.

협력(Cooperation)

시스템 속 행위자들은 서로 경쟁(Compete)하거나 협력(Cooperate)한다.
경쟁 세상에서도 경쟁 전략을 약간 변형하여 협력이 이루어지게 하는 방법이 있다. 협력하는 사람은 서로를 알아볼 수 있는 의사소통방법을 개발하면 된다. 비협조자를 만났을 대 발생하는 손실을 최소화 하면서 협력으로 인한 이익을 얻을 수 있다.

자기 조직화의 임계성 원리(Self-organized criciality)

책상위에 쌓이는 모래더미의 임계상태로 조직화한다고 설명한다. 여기서, 모든 규모의 사태가 가능한데, 모래 사태의 크기 분포는 스케일 법칙으로 설명하고 있다.

결론

이 장에서 내리는 결론으로는 복잡 적응 시스템의 핵심은 (행위자들이) 더 나은 결과를 찾는 것이다라고 이야기 하고 있다. 실재로 복잡계는 최선의 해법(Optimal outcome)을 찾기도 하지만, 여전히 차선의 해법(Suboptimal outcome) 찾을 확률도 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)

[2] Transcript of “A Crude Look at the Whole” by Murray Gell-mann, https://www.paralimes.org/2018/07/transcript-of-a-crude-look-at-the-whole-by-murray-gell-mann/