오래된 SW 엔지니어의 평생 공부

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)