복잡 적응계

복잡 적응계(닦는 자리 연줄나무 왕괘선, 영: complex adaptive system, CAS)는, 특수한 복합계이다.다양한 복수의 상호 접속된 요소로부터 완성된다고 하는 의미로 「복잡」이며, 변화하는 능력과 경험으로부터 배운다고 하는 의미로 「적응적」이다.복잡 적응계라고 하는 용어는 산타페 연구소(SFI)의 존・H・홀란드나 말레이・게르만등이 만든 조어이다.

개요

「복잡 적응계」혹은 「complex system 과학(complexity science)」이라고 하는 용어는, 그러한 계의 연구를 중심으로 성장한 완만하게 조직 된 학구적 분야를 가리켜서 사용되는 것이 많다.complex system 과학은 단일의 이론은 아니다.복수의 이론적 골조가 있어, 고도이고 학제적이어서, 생태계・적응계・가변계 등에 대한 기본적 의문의 대답을 요구하고 있다.

복잡 적응계의 예로서 증권시장, 사회성 곤충과 개미의 콜로니, 생물권과 생태계, 뇌와 면역계, 세포와 배의 발달, 제조업, 정당이나 공동체라고 하는 문화적/사회적 조직이 있다.CAS와 인공생명에는 밀접한 관련이 있다.어느쪽이나 창발과 자체 조직화가 중요한 원리이다.

CAS의 생각이나 모델은 본질적으로 진화적이고, 적응과 진화의 현대 생물학의 관점에 근거하고 있다.복잡 적응계의 이론은, 일반 시스템 이론과 일반적인 다위니즘의 생각의 다리 역할이 되고 있어 다윈적인 진화론이 우주로부터 사회적 사상까지의 복잡한 물질적 현상을 설명할 수 있는 것을 시사하고 있다.

정의

CAS는, 상호작용 하는 적응적 에이전트의 복잡하고 자기 상사인 집합체이다.CAS의 연구로는, 계의 복잡하고 창발적이고 거시적인 속성에 주목한다.각각의 연구자가 여러가지 정의를 실시하고 있다.

존・H・홀란드(John Henry Holland)

복잡 적응계(CAS)는 다수의 에이전트의 동적 네트워크이다(그것이 세포나 종이나 개체나 회사나 국가를 형성한다).에이전트는 병렬 한편 일정하게 활동해, 다른 에이전트의 활동에 대해서 반응한다.CAS의 제어는 고도로 분산되어 분권화 되는 경향이 있다.계에 시종 일관 한 행동을 볼 수 있다면, 그것은 에이전트 자신의 경쟁과 협력으로부터 생기고 있을 것이다.계 전체의 거동은, 다수의 개개의 에이전트가 끊임 없이 가고 있는 막대한 수의 판단의 결과인[¹].

케빈・두리(Kevin Dooley)

CAS의 행동과 발전에는 3개의 원칙이 있다.제일에 질서는 사전에 결정되는 것이 아니라 자연스럽게 발생한다.2번째로 계의 이력은 불가역이다.제3에 계의 장래는 예측 불능인 것이 많다.CAS의 기본 구성요소는 에이전트이다.에이전트는 주위의 환경을 조사해 그것을 해석해 행동하기 위한 원칙을 나타내는 schema를 낳는다.그것들 schema는 변화해 발전해 나가는[²].

그 외의 정의

단순하고(동시에 비선형인) 대화 유닛의 거대한 집합체이며, 각 유닛에는 변화하는 환경에 적응해 발전하는 능력이 주어지고 있는[³].

일반적 특성

복잡 적응계

CAS와 순수한 멀티 에이전트 시스템(MAS)의 차이는, 자기 상사성, complex system, 창발, 자체 조직화라고 하는 속성이나 기능에의 주목의 정도이다.MAS는 단지 복수의 상호작용 하는 에이전트로부터 구성되는 시스템으로서 정의된다.CAS로는, 시스템 뿐만이 아니라 에이전트도 적응적이고, 시스템은 자기 상사이다.CAS는 상호작용 하는 적응적 에이전트의 복잡하고 자기 상사의 집합체이다.복잡 적응계는, 섭동적 변화에의 내성을 주는 적응 능력의 정도로 특징지울 수 있다.

다른 중요한 속성은, 적응성(또는 항상성), 통신, 협력, 특수화, 공간적・시간적 조직화, 그리고 물론 복제이다.CAS는 여러가지 레벨의 것이 있다.예를 들면 세포는, 더 큰 유기체와 같이 특수화 해, 적응해, 자신을 복제한다.통신과 협력은 개개의 에이전트 레벨로부터 시스템 레벨까지 모든 레벨로 행해진다.그러한 시스템에 있어서의 에이전트간의 협력의 추진력은 게임 이론으로 분석할 수 있다.

복잡함의 발전

복잡함의 발전의 수동적 경향과 능동적 경향의 비교.과정의 최초부터 존재하는 CAS는 빨강으로 나타내 보이고 있다.시스템의 수를 봉의 높이로 나타내 보이고 있어 위의 그래프(정도)만큼 시간적으로 후 상태를 나타내고 있다.그래프의 횡축은 복잡함이다.

생명체는 복잡 적응계이다.생물학으로는 복잡함을 정량화하는 것은 어렵지만, 진화는 몇개의 경이적으로 복잡한 유기체를 낳은[⁴].이것으로부터, 「고등 생물」이라고 해지는 것으로 향하는 진화라고 하는 일반적 생각이 태어난[⁵].

이것이 진실하면, 진화는 복잡한 편으로 향하는 능동적인 경향을 가지고 있다고 생각할 수 있다.이런 종류의 과정에 대해서는, 가장 전형적인 복잡함은 때와 함께 증대한다고 생각할 수 있는[⁶].실제, 몇개의 인공생명 시뮬레이션의 결과는, 진화에 대해 CAS의 발생은 피할 수 없는 것을 시사하고 있는[⁷][⁸].

그러나, 진화의 복잡한 편으로 향하는 일반적 경향이라고 하는 생각은, 수동적 과정으로서 설명할 수도 있는[⁶].이것에는 분산의 증대가 관계하지만, 가장 전형적인 값인 최대 빈수는 변화하지 않는다.따라서, complex system의 최대 레벨은 때와 함께 증대하지만, 그것은 전체적으로 생명체가 증가한 것의 결과이다.이러한 무작위 과정을 제한 다해 랜덤워크라고도 부른다.

이 가설에 대하고, 보다 복잡한 생명체로 향하는 경향은, complex system의 분포 중(안)에서 최첨단에 위치하는 극히 일부의 대형으로 매우 복잡한 생명체에 주목하는 것에 의한 환영이며, 보다 다수의 단순한 생명체를 무시한 결과이다.이 수동적 모델로는, 종의 압도적 다수가 미소한 원핵생물이며[⁹], 그것이 세계의 약 반의 바이오매스를 형성해[¹⁰], 지구상의 생물의 다양성의 대부분을 구성해 있는 것을 강조하는[¹¹].즉, 지구상에서는 단순한 생명이 대부분을 차지하고 있어 복잡한 생명이 보다 다양하게 생각되는 것은 표본화 바이어스에 의하는 것이다.

생명이 복잡한 분을 향하는 경향을 가지지 않는다고 해도, 특정의 케이스로 복잡한 편으로 향하게 하는 추진력이 존재하는 것을 부정하는 것은 아니다.그러한 경향은, 시스템을 보다 복잡하지 않은 상태로 향하게 하는 진화적 압력과 어울리고 있다.

각주

^ Complexity: The Emerging Science at the Edge of Order and Chaos by M. Mitchell Waldrop.
^ K. Dooley, AZ State University
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참고 문헌

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외부 링크

Complexity Digest CAS 관계의 최신 뉴스와 연구의 개요
Complex Adaptive Systems on the Principia Cybernetica Web.
Quick reference by the Center for the Study of Complex Systems at the University of Michigan.
COSNet Complex systems research network.

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