[論文レビュー] How can we think the complex?

Carlos Gershenson, Francis Heylighen|ArXiv.org|Feb 16, 2004

Complex Systems and Decision Making参考文献 38被引用数 76

ひとこと要約

本稿は、古典的還元主義的思考を越えて、不確実性、適応性、自己組織化を強調することで、複雑性を考察する概念的枠組みを提唱する。複雑系は予測不能さと分散知能を内包するモデルを必要とし、決定論的管理ではなく、適応的で自己組織的なプロセスによって効果的に管理可能であると主張する。

ABSTRACT

This chapter does not deal with specific tools and techniques for managing complex systems, but proposes some basic concepts that help us to think and speak about complexity. We review classical thinking and its intrinsic drawbacks when dealing with complexity. We then show how complexity forces us to build models with indeterminacy and unpredictability. However, we can still deal with the problems created in this way by being adaptive, and profiting from a complex system's capability for selforganization, and the distributed intelligence this may produce.

研究の動機と目的

• 複雑系を理解するうえで古典的思考の限界に対処すること。
• 複雑な現象に還元主義と決定論を適用する際の内在的な欠陥を特定すること。
• 不確実性と予測不能さを受け入れるモデルへの概念的思考の転換を提唱すること。
• 適応性と自己組織化が複雑性の管理にどのように機能するかを探索すること。
• 組織的・システム的複雑性を管理するための哲学的・理論的基盤を提供すること。

提案手法

• 予測可能性と制御に関する仮定を含む古典的思考とその批判的レビュー。
• 不確実性を複雑系に内在するものとして導入し、決定論的モデルを排除すること。
• 予測不能な環境における不確実性に対処するための適応的行動の重要性を強調すること。
• 自己組織化が複雑系における自己組織的秩序と知能を生み出す主要なメカニズムであることを強調すること。
• 分散知能は中央集権的制御ではなく、局所的相互作用から生じることを提唱すること。
• 概念的モデリングと哲学的分析を用いて、複雑性を動的で適応的なプロセスとして枠組みづけること。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 古典的思考を複雑系に適用する際の根本的限界は何か？
• RQ2 予測不能さと不確実性を示すシステムをモデル化する場合、分析的パワーを失わずにはたしてどうすればよいか？
• RQ3 適応性と自己組織化は、複雑性の管理にどのようにメカニズムとして機能するか？
• RQ4 複雑系における局所的相互作用から分散知能はどのように生じるか？
• RQ5 複雑系を効果的に考え、管理するためにはどのような概念的転換が必要か？

主な発見

• 古典的思考は、複雑系に内在する不確実性と予測不能さを十分に説明できない。
• 複雑系は決定論的モデルでは完全に制御・予測できないため、適応的アプローチが不可欠である。
• 自己組織化により、中央集権的指揮なしにも秩序と機能が生成される。
• 分散知能は局所的相互作用から生じ、システムが変化する状況に適応・対応できる。
• 適応性は、複雑な環境に内在する予測不能さに対処する上で不可欠である。
• 複雑性を効果的に管理するには、制御から適応への概念的思考の転換が必要である。