복잡계란 무엇인가

Melanie Mitchell. 2009. Complexity: A Guided tour. Oxford University Press.303 pages.

저자는 컴퓨터 공학자이며, 이 책은 복잡계 학문 (science of complexity)라는 신생 학문에 대한 개관을 제공한다. 복잡계가 관찰되는 예들과 함께 그들의 공통된 특성을 통해, 복잡계 complex system 의 원리를 설명한다. 

복잡계는 자연과 인간 세계에서 종종 관찰된다. 개미, 물고기, 새 등이 군집행동을 하는 것, 생물체의 유전자가 작동하고 진화하는 것, 생물체의 신진대사, 인간의 면역체계, 인터넷의 웹의 세계, 증권 시장이 작동하는 것, 사람들 사이에 관계 맺기, 정보가 퍼져나가는 것, 자연계의 프랙탈, 등, 다양한 영역에서 복잡계가 만들어져 있다. 

다양한 복잡계 현상에 공통되는 특징은 다음과 같다. 복잡계를 구성하는 개개의 것 자체는 매우 단순하며, 비교적 단순한 규칙에 따라 움직인다. 구성단위는 단순하지만 이들이 복잡계 체계를 만들면 복잡한 complex 일을 수행한다. 복잡계의 구성원들은 체계의 내외부에서 오는 정보들을 처리하고 상호 소통하면서 일을 수행한다. 복잡계 체계에서는 개개의 구성 단위에서는 관찰되지 않는 전체만의 특성이 출현 emerge 한다. 복잡계 체계는 과학 방법론인, 대상을 구성하는 작은 단위를 계속 쪼개어 분석하는 환원주의 reductionism 로는 결코 파악할 수 없다. 

복잡계는 중앙에서 통제하지 않고 각각의 개체가 분산되어 움직인다. 각각의 개체는 스스로 조직하고 self-organize, 스스로 생산하는 self-reproduce 방식으로 일을 하며 집단을 이룬다. 복잡계에서 각각의 개체는 완전히 랜덤하지는 않지만, 그렇다고 완전히 규칙을 따르는 것도 아닌 그 중간에서 행동하면서 일을 한다. 만일 완전히 규칙을 따른다면 폐쇄된 상태에 고정되어 외부의 충격이나 새로운 변화에 대응하기 어려울 것이며, 반면 완전히 랜덤하게 움직인다면 자원의 지나친 낭비를 가져오며 일을 수행할 수 없는 경우가 종종 발생할 것이다. 진화의 과정은 랜덤하게 작용하는 돌연변이 부분과, 규칙을 따르는 유전자 통제 기제가 함께 결합하여, 생존과 재생산의 가능성을 높이는 방식으로 작동한다. 생물체에게 의미 meaning 란, 생존과 재생산에 미치는 영향으로 해석된다.  

기존의 과학 방법론에서 소홀히 하는 복잡계 사례로, 지수법칙 power law 이 적용되는 현상을 예로 든다. 대부분의 자연 현상들은 정규분포를 띠는데, 지수 분포가 적용되는 예들 또한 적지 않다. 소수에게 대부분의 자원이 몰려있는 반면, 대다수는 매우 작은 양만을 가진 경우가 그것이다. 소득 분포, 정보의 분포, 등이 예이다. 지수분포가 만들어지는 이유는 여럿인데,  선호하는 것을 선택함 preferential attachment 이 대표적인 경우이다. 한 사람이 선호하는 것을 선택하면, 뒤이어 오는 사람이 앞에서 선택한 것에 선호를 가중하는 경우이다. 부익부 빈익빈이 그 결과 발생한다. 

복잡계 과학 science of complexity 은 아직 과학 공통체에서 확고한 입지를 굳힌 학문 분야가 아니다. 학문의 대상이 아직 모호하고 분명히 정의되어 있지 않다. 여러 학문 분야를 아우르는 학제간 연구의 단계에 머무르고 있으며, 복잡계의 공통 요소에 대한 수리적 방법론이 확립되어 있지 않다. 다만 기존의 과학 방법론으로는 다루기 어려운 문제를 대상으로 한다는 막연한 인식을 공유한다. 

이책은 저자의 전문분야인 컴퓨터 공학을 바탕으로 하여 정보처리 information processing 이라는 개념을 중심으로 복잡계를 설명한다. 저자의 설명이 흥미롭지만 이해가 안되는 부분도 많다. 기존의 분석적인 과학 방법론으로는 다루기 힘든 현상에 관심을 갖게 만든다.