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복잡한 세상을 꿰뚫보는 힘!

복잡한 세상을 부분이 아닌 전체를 볼 수 있는 방법을 제시하는 『전체를 보는 방법』. 상호작용, 피드백, 이질성, 소음, 분자 지능, 집단 지성, 네트워크, 스케일링, 협력, 자기조직화 임계성 등 복잡계를 지배하는 핵심 원리 10가지를 통해 기존의 과학적 방법과는 다른 하나의 접근법으로 또 상호보완적인 사유방식으로 복잡계 과학을 설파한다.

기복이 심한 지형에서 높은 곳을 탐색하는 알고리즘을 신약 개발을 위한 혼합제제 연구에 이용하는 사례나, 박테리아의 행동을 탐구하는 시뮬레이션, 진화론적으로 협력의 출현을 탐구하기 위한 수학 모델 등 학문적 영감을 주는 주제뿐만 아니라 일반인들이 일상에서 겪는 다양한 사건들을 통해 복잡계의 핵심 원리를 친절하게 설명하고 있다. 우리나라의 복잡계 전문가이자 옮긴이인 정형채 교수의 본문을 해설하는 상세하고 풍부한 주석도 책의 이해를 돕고 있다.

“전체를 보지 못하면 복잡한 세상을 꿰뚫어볼 수 없다.”

상호작용, 피드백, 이질성, 소음, 분자 지능, 집단 지성, 네트워크, 스케일링, 협력, 자기조직화 임계성 등 복잡계를 지배하는 핵심 원리 10가지를 간결하고 명쾌하게 해설한 책!

복잡한 세상 어떻게 볼 것인가? 부분이 아니라 전체를 보라!
급작스런 주식시장 붕괴나 금융위기 그리고 아랍의 봄 같은 사회혁명은 어떻게 설명할 수 있을까? 날씨 변화에 극도로 민감한 꿀벌들은 벌집의 온도조절을 어떻게 할까? 신경세포 하나 없는 박테리아나 점균류는 어떻게 목표지점에 도달해 미생물을 잡아먹는 것일까? 컴퓨터 거래프로그램의 사소한 오류로 발생한 2010년의 주가 대폭락이 전 세계인들의 경제적 삶에 쓰나미를 몰고 온 사례에서 볼 수 있듯 현대사회는 아주 작은 부분의 국소적 행위가 전체에 엄청난 파급력을 줄 수 있을 만큼 서로 연결되어 있다. 이런 복잡성은 우리 주변 어디에나 아주 많다. 환원주의라는 19세기의 전통적 방법론에 기반한 기존 과학계에 의문을 제기하면서 등장한 복잡계 과학은 복잡한 현상을 꿰뚫어보기 위해서는 ‘부분이 아니라 전체’를 봐야 한다고 주장한다. 이 책에서 지은이는 상호작용, 피드백, 이질성, 소음, 분자 지능, 집단 지성, 네트워크, 스케일링, 협력, 자기조직화 임계성 등 복잡계를 지배하는 핵심 원리 10가지를 통해 복잡한 현상의 ‘전체를 볼 수 있는 방법’을 제시한다.

복잡한 세상, 단순한 원리
얼룩말의 아름다운 줄무늬는 어떻게 생긴 것일까? 원뿔달팽이의 기하학적 패턴은? 유전자에 마스터플랜이 들어 있어 그것대로 발현되는 것일까? 아니면 세상을 디자인하는 지적 설계자가 있는 것일까? 이런 현상을 설명하기 위해 굳이 지적 설계자나 비과학적인 논리에 기댈 필요는 없다. 복잡한 현상도 아주 단순한 규칙과 원리에 의해 설명이 가능한 것이다. 계산 능력을 엄청나게 향상시킨 컴퓨터의 등장과 함께 우리가 이해할 수 없었던 복잡한 현상은 그 베일을 벗는다. 존 폰 노이만의 세포 오토마타는 간단한 규칙들만을 가지고 원뿔달팽이의 껍질 패턴처럼 신비한 현상이 발생할 수 있음을 보여준다.(50~53쪽) 셸링의 인종 분리 모델은 자신과 비슷한 성향을 가진 사람들끼리 어떻게 모여 살고 타인들과 분리되는지를 아주 단순한 규칙(자신과 비슷한 타입의 이웃이 30% 미만이면 거주지를 옮긴다) 하나를 가진 모델로 설명한다.(188~193쪽) 뿐만 아니라 경쟁과 배신이 지배하는 사회에서도 어떻게 협력이 생겨났는지를 우리는 간단한 두 상태(협력과 배신)를 가진 오토마톤으로 가상적인 세계를 만듦으로써 명쾌하게 설명할 수 있다.(225~239쪽)

꿀벌의 행동에서 시장을, 박테리아의 행동에서 인간의 의사결정을 본다
신경세포 하나 없는 박테리아의 행동이 복잡한 신경세포를 지닌 두뇌가 내리는 의사결정과 어떤 관계가 있을까? 복잡계를 지배하는 핵심 원리들은 자연세계의 생명체가 만들어내는 현상뿐만 아니라 뇌 안에서 이루어지는 의사결정이나 개인들의 상호작용으로 만들어내는 다양한 경제현상, 사회현상에도 적용된다. 책은 꿀벌들의 온도조절 전략에서 경제학 이론의 대표행위자 모델에 의문을 제기하고, 시장에서 가격이 결정되는 방식과 원리를 알아보기 위해 전통적인 수요공급 모델과는 다른 바자 모델을 실험한다. 이런 실험은 지은이가 말하는 새로운 과학의 정신과 맞닿는다. 책은 이런 사례와 실험으로 가득하다. 벌떼가 새로운 집을 찾아 분봉하는 과정은 마치 시장에 신상품이나 음악이 시장에 등장해 인기를 얻고 소멸하는 과정을 닮았다. 신경세포가 인간에 비해 엄청나게 적은 벌들도 정교한 분권화된 의사결정 과정(정족수 20마리를 채우고 잘못된 선택을 확률을 줄이는 메커니즘)을 갖고 있는 것이다. 신경세포 하나 없는 점균류는 인간처럼 비합리적 결정을 내리기도 한다. 심장 박동수와 수명의 관계에서 나타나는 멱법칙은 신진대사율과 질량의 관계나 전쟁에서 사망한 사람 수와 전쟁의 횟수, 언어에서 가장 많이 사용하는 단어와 두 번째로 많이 사용하는 단어 사이의 관계에도 나타난다. 모래더미가 쌓이다가 임계상태에 도달해 한꺼번에 무너지고 다시 안정상태가 되는 물리적 역학은 고스란히 사회적 혁명에도 적용이 가능하다. 물리학은 사회현상과 연결되고, 생물학은 경제학과 연결되며, 인류학적 연구는 추상적인 수학적 모델로 증명된다.

복잡계를 이해하는 다양하고 흥미진진한 실험들
‘물리학과 생물학 그리고 경제학을 지배하는 창발과 같은 기본 개념들을 탐구하는 다소 새로운 과학에 대한 간결하고 우아한 연구’라는 《네이처》의 서평에 걸맞게 책은 복잡계의 핵심 원리들을 다양한 실험을 통해 흥미진진하게 설명한다. 기복이 심한 지형에서 높은 곳을 탐색하는 알고리즘을 신약 개발을 위한 혼합제제 연구에 이용하는 사례나, 박테리아의 행동을 탐구하는 시뮬레이션, 진화론적으로 협력의 출현을 탐구하기 위한 수학 모델 등 학문적 영감을 주는 주제뿐만 아니라 일반인들이 일상에서 겪는 다양한 사건들을 통해 복잡계의 핵심 원리를 친절하게 설명하고 있다. 우리나라의 복잡계 전문가이자 옮긴이인 정형채 교수의 본문을 해설하는 상세하고 풍부한 주석도 책의 이해를 돕고 있다.

전통적 과학 방법론을 상호보완하는 새로운 사유방식으로서의 복잡계 과학
복잡계 과학은 전통적인 분과학문이 나누었던 경계를 허문다. 꿀벌의 행동이 인간의 두뇌나 경제적 활동과 연결되고, 생명체의 신진대사가 인간이 건설한 도시의 크기와 연결되며, 모래더미의 움직임은 사회혁명과 연결된다. 전통적 과학 방법론이 부분에 집중한다면 새로운 과학은 학문의 경계를 넘어 ‘전체를 보는 것’이어야 한다. 물론 복잡계 과학이 만병통치약이 아니다. 기존의 과학적 방법과는 다른 하나의 접근법으로 또 상호보완적인 사유방식으로 복잡계 과학을 설파하는 것이다.

서문
프롤로그

1장 진실한 장소
2장 상호작용―매우 단순한 시작
3장 피드백―플래스 크래쉬부터 경제 붕괴까지
4장 이질성―한 개에서 다수로
5장 소음―식스시그마부터 새로운 혼합약까지
6장 분자 지능―박테리아와 점균류의 행동
7장 집단 지성―꿀벌에서 뇌까지
8장 네트워크―잔디 관리부터 인종차별까지
9장 스케일링―심장 박동부터 도시 크기까지
10장 협력―물 사원부터 진화하는 기계까지
11장 자기조직화 임계성―돌부터 모래까지
12장 복잡계 삼인조―중성자부터 생명까지

에필로그: 박학다식한 천문학자
찾아보기

“점균도 인간이 하는 것과 같은 의사결정 오류를 범한다는 사실이 밝혀졌다. 먹이양이 적고 어두운 패치와 먹이양이 많고 밝은 패치 두 개를 만들어 실험해보자. 이때, 점균은 대략 같은 비율로 각 패치를 선택한다. 이제 더 안 좋은 세 번째 패치(예를 들어, 기존의 어두운 패치보다 먹이양이 더 적으면서 어두운 패치)를 도입한다. 새로운 패치는 기존의 패치 중 한 개보다 더 안 좋아서 두 선택사항과 관계가 없을 것만 같지만, 새로운 패치는 점균이 먹이양이 많고 밝은 패치보다는 기존의 어두운 패치 쪽으로 끌리게 만든다(적어도 점균이 굶주리지 않았다면). 점균의 선택에 깔려 있는 메커니즘에 대해서는 거의 알려진 바가 없다. 아마 주화성에서 우리가 살펴본 것과 비슷한 어떤 분자 메커니즘이 여기서 작용했을 공산이 크다. 어찌 됐든, 점균과 박테리아는 신경세포를 가지지 않고서도 생산적인 결정을 할 수 있다.”(139~140쪽)

“정찰벌은 정찰한 장소가 좋다고 인식할수록 춤을 길게 춘다. 춤을 관찰한 다른 정찰벌은 처음 정찰벌이 춤으로 알려준 곳으로 이동하기 쉬우므로, 잠재적으로 더 좋은 장소로 정찰벌들이 보내질 확률이 더 높다. 이런 양의 피드백이 있음에도 불구하고, 이 시스템 안에는 나쁜 선택에 너무 빨리 안착되는 것을 막는 미묘한 메커니즘이 있다. 잠재적으로 좋은 장소는 많은 정찰벌이 탐색하기 때문에, 평가 또한 많이 받게 된다. 따라서 초기의 정찰벌들이 장소의 진짜 가치를 제대로 평가하지 못할지라도, 이후 많은 정찰벌들에 의해 이뤄지는 조사가 오류를 수정할 것이다.”(151쪽)