복잡 적응계

복잡 적응계(Complex adaptive system, CAS)는 복잡성을 띠는 시스템으로, 상호작용의 동적 네트워크이지만, 전체의 행동은 구성 요소의 행동에 따라 예측할 수 없을 수 있다. 이는 개별 및 집단행동이 변화를 유발하는 미시적 사건 또는 일련의 사건에 대응하여 변이하고 자기 조직화하는 점에서 적응적이다. 이는 변화하는 환경에 적응하고 거시 구조로서의 생존 가능성을 높이기 위해 형성된 비교적 "유사하고 부분적으로 연결된 미시 구조"의 "복잡한 거시적 집합"이다. 복잡 적응계 접근 방식은 복제자 동역학에 기반을 둔다.

비선형 동역학계의 하위 집합인 복잡 적응계 연구는 이질적 에이전트, 상전이 및 창발적 행동을 허용하는 시스템 수준 모델 및 통찰력을 개발하기 위해 자연 과학 및 사회 과학의 통찰력을 혼합하려는 학제 간 문제이다.

 개요 
복잡 적응계, 또는 복잡계 과학이라는 용어는 이러한 시스템 연구를 중심으로 성장한 느슨하게 조직된 학술 분야를 설명하는 데 자주 사용된다. 복잡계 과학은 단일 이론이 아니며, 하나 이상의 이론적 틀을 포괄하며 살아있는, 적응적이고 변화 가능한 시스템에 대한 몇 가지 근본적인 질문에 대한 답을 찾으려는 학제 간 연구이다. 복잡 적응계는 경성 또는 연성 접근 방식을 채택할 수 있다. 경성 이론은 정확한 형식 언어를 사용하며, 에이전트를 유형의 속성을 가진 것으로 보는 경향이 있고, 일반적으로 행동 시스템 내의 객체를 어떤 식으로든 조작할 수 있는 것으로 본다. 연성 이론은 부정확할 수 있는 자연어와 서사를 사용하며, 에이전트는 유형 및 무형의 속성을 모두 가진 주체이다. 경성 복잡계 이론의 예로는 복잡 적응계(CAS)와 생존 가능성 이론이 있으며, 연성 이론의 한 부류는 생존 가능한 시스템 이론이다. 경성 이론에서 제안된 많은 고려 사항은 연성 이론에도 관련이 있다. 이제부터는 CAS에 초점을 맞출 것이다.

CAS 연구는 시스템의 복잡하고 창발적이며 거시적인 특성에 초점을 맞춘다. 존 H. 홀랜드는 CAS를 "상호작용하고 적응하거나 학습하는 에이전트라고 불리는 많은 수의 구성 요소를 가진 시스템"이라고 말했다.

복잡 적응계의 일반적인 예는 다음과 같다. 기후, 도시, 기업, 시장, 정부, 산업, 생태계, 사회 연결망, 전력망, 동물 떼, 교통 흐름, 사회성 곤충 (예: 개미) 군집, 뇌와 면역계, 그리고 세포와 발달 중인 배아. 정당, 공동체, 지정학적 조직, 전쟁, 공급망 및 테러리스트 네트워크와 같은 인간의 사회 집단 기반 활동도 CAS로 간주된다. 인터넷과 가상 공간—인간-컴퓨터 상호 작용의 복잡한 혼합으로 구성, 협력 및 관리되는—또한 복잡 적응계로 간주된다. CAS는 계층적일 수 있지만, 종종 "자기조직화"의 측면을 나타낸다.

복잡 적응계라는 용어는 1968년 사회학자 월터 F. 버클리가 만들었으며, 그는 심리적 및 사회문화적 시스템을 생물학적 종과 유사하게 보는 문화 진화 모델을 제안했다. 현대적 맥락에서 복잡 적응계는 때때로 밈학과 연결되거나, 밈학의 재구성으로 제안되기도 한다. 그러나 마이클 D. 코헨과 로버트 액설로드는 이 접근 방식이 사회진화론이나 사회생물학이 아니라고 주장한다. 왜냐하면, 변이, 상호작용 및 선택 개념이 예를 들어 '사업 전략의 개체군' 모델링에 적용될 수 있더라도, 상세한 진화 메커니즘은 종종 생물학적이지 않기 때문이다. 따라서 복잡 적응계는 리처드 도킨스의 복제자 개념과 더 유사하다.

 일반적인 속성 
복잡 적응계(CAS)를 순수 다중 에이전트 시스템 (MAS)과 구별하는 것은 자기유사성, 복잡성, 창발성 및 자기조직화와 같은 최상위 속성 및 기능에 초점을 맞추는 것이다. 이론가들은 MAS를 여러 상호작용하는 에이전트로 구성된 시스템으로 정의하는 반면, CAS에서는 에이전트뿐만 아니라 시스템도 적응적이며 시스템은 자기유사적이다. CAS는 상호작용하는 적응적 에이전트의 복잡하고 자기유사적인 집합체이다. 복잡 적응계는 높은 수준의 적응 능력을 특징으로 하며, 이는 방해에 대한 회복력을 제공한다.

다른 중요한 속성으로는 적응 (또는 항상성), 의사소통, 협력, 전문화, 시공간 조직 및 번식이 있다. 이러한 속성은 모든 수준에서 나타날 수 있다. 세포는 더 큰 유기체처럼 전문화, 적응 및 번식한다. 의사소통과 협력은 에이전트 수준에서 시스템 수준까지 모든 수준에서 일어난다. 어떤 경우에는 이러한 시스템에서 에이전트 간의 협력을 유도하는 힘을 게임 이론을 사용하여 분석할 수 있다.

 특징 

복잡 적응계의 가장 중요한 특징 중 일부는 다음과 같다.Paul Cilliers (1998) Complexity and Postmodernism: Understanding Complex Systems

 요소의 수가 충분히 많아서 기존의 설명(예: 미분방정식 시스템)이 비실용적일 뿐만 아니라 시스템 이해에 도움이 되지 않는다. 또한 요소는 동적으로 상호작용하며, 상호작용은 물리적이거나 정보 교환을 포함할 수 있다.
 이러한 상호작용은 풍부하다. 즉, 시스템 내의 모든 요소 또는 하위 시스템은 여러 다른 요소 또는 하위 시스템에 의해 영향을 받고 영향을 미친다.
 상호작용은 비선형적이다. 입력, 물리적 상호작용 또는 자극의 작은 변화가 출력에 큰 영향 또는 매우 중요한 변화를 일으킬 수 있다.
 상호작용은 주로 인접한 이웃과의 상호작용이지만 전부는 아니며, 영향의 특성은 조절된다.
 모든 상호작용은 직접적으로 또는 여러 개입 단계를 거쳐 스스로에게 피드백할 수 있다. 이러한 피드백은 품질이 다양할 수 있다. 이를 반복성이라고 한다.
 요소 시스템의 전체적인 행동은 개별 요소의 행동으로 예측되지 않는다.
 이러한 시스템은 개방형일 수 있으며 시스템 경계를 정의하기 어렵거나 불가능할 수 있다.
 복잡계는 비평형 상태에서 작동한다. 시스템의 조직을 유지하기 위해 지속적인 에너지 흐름이 있어야 한다.
 시스템의 에이전트는 적응적이다. 그들은 다른 에이전트로부터의 입력과 시스템 자체에 대한 응답으로 전략을 업데이트한다.
 시스템의 요소는 시스템 전체의 행동을 알지 못하고, 지역적으로 이용 가능한 정보나 물리적 자극에만 반응할 수 있다.

로버트 액설로드와 마이클 D. 코헨은 모델링 관점에서 일련의 핵심 용어를 식별한다.로버트 액설로드 & 마이클 D. 코헨, Harnessing Complexity. 베이식 북스, 2001
 전략, 어떤 상황에서 무엇을 해야 하는지를 나타내는 조건부 행동 패턴
 인공물, 물리적 자원으로, 명확한 위치를 가지며 에이전트의 행동에 반응할 수 있다.
 에이전트, 인공물 및 다른 에이전트와 상호작용하기 위한 속성, 전략 및 능력의 집합
 개체군, 에이전트의 집합, 또는 어떤 상황에서는 전략의 집합
 시스템, 하나 이상의 에이전트 개체군과 가능하면 인공물을 포함하는 더 큰 집합
 유형, 개체군 내에서 공통적인 특성을 가진 모든 에이전트 (또는 전략)
 다양성, 개체군 또는 시스템 내 유형의 다양성
 상호작용 패턴, 시스템 내 유형 간의 접촉에서 반복되는 규칙성
 공간 (물리적), 에이전트 및 인공물의 지리적 공간 및 시간에서의 위치
 공간 (개념적), "가까운" 에이전트가 상호작용하는 경향이 있도록 구조화된 범주 집합 내의 "위치"
 선택, 다양한 유형의 에이전트 또는 전략의 빈도를 증가시키거나 감소시키는 과정
 성공 기준 또는 성과 측정, 상대적으로 성공적인 (또는 실패한) 전략 또는 에이전트를 선택할 때 신용을 귀속하는 데 사용되는 "점수"

터너와 베이커는 문헌에서 복잡 적응계의 특성을 종합하고, 창의성과 혁신의 맥락에서 이러한 특성을 테스트했다.Turner, J. R., & Baker, R. (2020). Just doing the do: A case study testing creativity and innovative processes as complex adaptive systems. New Horizons in Adult Education and Human Resource Development, 32(2).  이 여덟 가지 특성 각각은 창의성 및 혁신 과정에 존재한다는 것이 입증되었다.
 경로 의존성: 시스템은 초기 조건에 민감한 경향이 있다. 동일한 힘이 시스템에 다르게 영향을 미칠 수 있다.
 시스템은 역사를 가진다: 시스템의 미래 행동은 초기 시작점과 이후의 역사에 달려 있다.
 비선형성: 환경 교란에 불균형적으로 반응한다. 결과는 단순 시스템의 결과와 다르다.
 창발성: 각 시스템의 내부 역학은 다른 시스템과 상당히 다를 수 있는 방식으로 변화하는 능력에 영향을 미친다.
 환원 불가능성: 비가역적 과정 변환은 원래 상태로 환원될 수 없다.
 적응성/순응성: 동시에 질서 있고 무질서한 시스템은 더 적응력이 뛰어나고 회복력이 강하다.
 질서와 혼돈 사이에서 작동: 적응적 긴장은 시스템과 환경 간의 에너지 차이에서 발생한다.
 자기 조직화: 시스템은 상호의존성, 부분들의 상호작용, 그리고 시스템 내의 다양성으로 구성된다.

 적응 메커니즘 
복잡 적응계의 조직은 시스템 행동을 안내하는 내부 모델, 정신 모델 또는 스키마를 사용하는 것에 의존한다. 시스템의 세 가지 적응 수준을 구별할 수 있다.

 환경의 변화하는 상황에 반응하기 위해 스키마를 사용한다..
 기존 스키마가 만족스러운 결과를 이끌어내지 못할 때 스키마를 변경한다.
 개체군 중에서 성공적인 스키마를 사용하는 시스템을 선택한다 (적자생존).

 모델링 및 시뮬레이션 
CAS는 때때로 행위자 기반 모델과 복잡 네트워크 기반 모델을 통해 모델링된다.Muaz A. K. Niazi, Towards A Novel Unified Framework for Developing Formal, Network and Validated Agent-Based Simulation Models of Complex Adaptive Systems PhD Thesis 행위자 기반 모델은 주로 모델 내의 다양한 에이전트를 먼저 식별하는 다양한 방법과 도구를 통해 개발된다.John H. Miller & Scott E. Page, Complex Adaptive Systems: An Introduction to Computational Models of Social Life, Princeton University Press Book page CAS용 모델을 개발하는 또 다른 방법은 다양한 CAS 구성 요소의 상호작용 데이터를 사용하여 복잡 네트워크 모델을 개발하는 것이다.Melanie Mitchell, Complexity A Guided Tour, Oxford University Press, Book page

모델 및 시뮬레이션은 대규모 인프라 시스템에서 제안된 시스템 현상을 연구하는 데 자주 사용되며, 여기서 실증적 테스트는 비용이 너무 많이 들고 위험할 수 있다. 예로는 디지털 공급망 트윈 및 고속 네트워크의 이상 탐지에 적용된 행위자 기반 및 그래프 이론적 접근 방식이 있다.Proselkov, Y. (2024). Scalable Autonomous Network Control using Minimally Informed Agents [Apollo - University of Cambridge Repository]. https://doi.org/10.17863/CAM.115743

2013년 스프링거 오픈/바이오메드 센트럴은 복잡 적응계 모델링(CASM)에 관한 온라인 오픈 액세스 저널을 발행했다. 이 저널의 출판은 2020년에 중단되었다.Springer Complex Adaptive Systems Modeling Journal (CASM)

 복잡성의 진화 
섬네일|복잡성 진화의 수동적 경향 대 능동적 경향. 과정 시작 시 CAS는 빨간색으로 표시된다. 시스템 수의 변화는 막대 높이로 표시되며, 각 그래프 세트는 시계열로 위로 이동한다.

생물은 복잡 적응계이다. 비록 생물학에서 복잡성을 정량화하기 어렵지만, 진화는 놀랍도록 복잡한 유기체를 만들어냈다. 이러한 관찰은 진화가 진보적이며 "고등 유기체"로 간주되는 방향으로 나아간다는 일반적인 오해를 낳았다.

이것이 일반적으로 사실이라면, 진화는 복잡성으로 향하는 능동적인 경향을 가질 것이다. 아래에서 볼 수 있듯이, 이러한 유형의 과정에서 가장 흔한 복잡성의 양은 시간이 지남에 따라 증가할 것이다. 실제로 일부 인공생명 시뮬레이션은 CAS의 생성이 진화의 피할 수 없는 특징임을 시사했다.

그러나 진화에서 복잡성을 향한 일반적인 경향이라는 생각은 수동적인 과정을 통해서도 설명될 수 있다. 이는 분산의 증가를 포함하지만 가장 흔한 값인 최빈값은 변하지 않는다. 따라서 최대 복잡성 수준은 시간이 지남에 따라 증가하지만, 이는 전체 유기체 수가 더 많기 때문에 간접적으로 발생하는 결과일 뿐이다. 이러한 유형의 무작위 과정은 경계가 있는 무작위 행보라고도 불린다.

이 가설에서, 더 복잡한 유기체로 향하는 겉보기 경향은 복잡성 분포의 오른쪽 꼬리에 서식하는 소수의 크고 매우 복잡한 유기체에 초점을 맞추고 더 단순하고 훨씬 더 흔한 유기체를 무시함으로써 발생하는 환상이다. 이 수동 모델은 압도적인 다수의 종이 미생물인 원핵생물이며, 이는 전 세계 생물량의 약 절반을 차지하고 지구 생물 다양성의 압도적인 다수를 구성한다는 것을 강조한다. 따라서 단순한 생명체가 지구에서 지배적이며, 복잡한 생명체는 표본 추출 편향 때문에 더 다양해 보일 뿐이다.

생물학에서 복잡성으로 향하는 전반적인 경향이 없다면, 이는 특정 경우에 시스템을 복잡성으로 이끄는 힘이 존재하지 않는다는 것을 배제하지는 않는다. 이러한 작은 경향은 시스템을 덜 복잡한 상태로 이끄는 다른 진화 압력에 의해 균형을 이룰 것이다.

 같이 보기 

 인공생명
 혼돈 이론
 인지 과학
 지휘 통제 연구 프로그램
 복잡계
 전산사회학
 이중 위상 진화
 경제물리학
 엔터프라이즈 시스템 엔지니어링
 생성 과학
 평균장 게임 이론
 오픈 시스템 (체계 이론)
 산타페 연구소
 시뮬레이션된 현실
 사회학과 복잡계 과학
 고약한 문제
 Swarm Development Group
 보편적 다윈주의

 각주 

 문헌 

; commissioned as a report by the UK government's Foresight Programme.
 Dooley, K., Complexity in Social Science glossary a research training project of the European Commission.

 , M.C. (online). Looking to systems theory for a reductive explanation of phenomenal experience and evolutionary foundations for higher order thought  Retrieved 15 January 2008.
 Hobbs, George & Scheepers, Rens (2010),"Agility in Information Systems: Enabling Capabilities for the IT Function," Pacific Asia Journal of the Association for Information Systems: Vol. 2: Iss. 4, Article 2. Link

 외부 링크 

 Complex Adaptive Systems Group 복잡 적응계에 관심이 있는 느슨하게 결합된 과학자 및 소프트웨어 엔지니어 그룹
 DNA Wales Research Group 조직 변화 CAS/CES 관련 뉴스 및 무료 연구 데이터에 대한 현재 연구. 비즈니스 닥터 및 BBC 다큐멘터리 시리즈와도 연결됨
 Principia Cybernetica 웹에서 복잡 적응계에 대한 설명.
 미시간 대학교 복잡계 연구 센터에서 호스팅하는 복잡계 및 관련 아이디어의 '세계'에 대한 빠른 참조 단일 페이지 설명.
 복잡계 연구 네트워크
 오픈 에이전트 기반 모델링 컨소시엄
 TEDxRotterdam – 이고르 니콜리치 – 복잡 적응계, 및 보편적 의식의 출현: TEDxPretoria의 브렌던 휴스 . 위키백과, 성운 은하, 유전자 돌연변이 및 기타 예시를 포함하여 복잡 적응계의 다양한 실제 사례를 논의하는 강연

분류:사이버네틱스
분류:복잡계 이론
분류:시스템 과학