[논문 리뷰] How can we think the complex?

Carlos Gershenson, Francis Heylighen|ArXiv.org|2004. 02. 16.

Complex Systems and Decision Making참고 문헌 38인용 수 76

한 줄 요약

이 논문은 고전적 분해적 사고 방식을 넘어서 복잡성에 대해 생각하는 개념적 프레임워크를 제안한다. 비결정성, 적응성, 자율적 조직화를 강조한다. 복잡계는 예측 불가능성과 분산 지능을 수용하는 모델이 필요하며, 이는 결정론적 통제가 아니라 적응적이고 자율적으로 조직되는 과정을 통해 효과적인 관리가 가능하다는 점을 주장한다.

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.

연구 동기 및 목표

• 복잡계를 이해하는 데 있어 고전적 사고 방식의 한계를 다루기 위해.
• 복잡한 현상에 적용했을 때 분해적 사고와 결정론의 내재된 결함을 규명하기 위해.
• 비결정성과 예측 불가능성을 수용하는 모델로의 개념적 사고 방식 전환을 제안하기 위해.
• 적응성과 자율적 조직화가 복잡성 처리에 어떻게 기여하는지 탐구하기 위해.
• 조직적 및 체계적 복잡성의 관리에 철학적이고 이론적인 기반을 제공하기 위해.

제안 방법

• 예측 가능성과 통제에 대한 가정을 포함한 고전적 사고와 그에 대한 비판적 검토.
• 비결정성이 복잡계에 내재되어 있음을 도입하며, 결정론적 모델을 기각한다.
• 예측 불가능성에 대응하기 위해 적응적 행동이 필수적임을 강조한다.
• 자율적 조직화가 복잡계에서 분출하는 질서와 지능을 가능하게 하는 핵심 메커니즘으로서의 역할을 부각한다.
• 분산 지능은 중심 집중적 통제가 아니라 국소적 상호작용에서 기인한다고 제안한다.
• 개념적 모델링과 철학적 분석을 통해 복잡성을 동적이고 적응적인 과정으로 프레임워크화한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 복잡계에 고전적 사고 방식을 적용했을 때의 근본적 한계는 무엇인가?
• RQ2 비결정성과 예측 불가능성을 보이는 시스템을 모델링할 때도 분석적 능력을 유지하면서 어떻게 접근할 수 있는가?
• RQ3 어떤 방식으로 적응성과 자율적 조직화가 복잡성의 관리 수단으로 작용할 수 있는가?
• RQ4 복잡계에서 국소적 상호작용은 어떻게 분산 지능을 만들어내는가?
• RQ5 효과적으로 복잡계를 생각하고 관리하기 위해 어떤 개념적 전환이 필요한가?

주요 결과

• 고전적 사고 방식은 복잡계에 내재된 비결정성과 예측 불가능성을 설명하지 못한다.
• 복잡계는 결정론적 모델로는 완전히 통제하거나 예측할 수 없으며, 이에 따라 적응적 접근이 필수적이다.
• 자율적 조직화를 통해 복잡계는 중심적인 지시 없이도 질서와 功能을 생성할 수 있다.
• 분산 지능은 국소적 상호작용에서 기인하며, 이로 인해 시스템은 변화하는 조건에 적응하고 대응할 수 있다.
• 예측 불가능성이 내재된 복잡한 환경에 대응하기 위해 적응성이 필수적이다.
• 효과적인 복잡성 관리를 위해 제어에서 적응으로의 개념적 사고 전환이 필요하다.