고전적인 환원주의 방법론은 과거에 많은 성공을 거두었지만, 최근에는 상호작용이 중요한 현상들에서 그 한계가 드러났습니다. 복잡한 시스템에서는 개별 요소의 행동만으로는 전체 시스템의 동작을 설명하기 어렵고, 이로 인해 예측 가능성도 제한됩니다. 이러한 복잡성은 다양한 규모와 수준에서 나타나며, 이를 이해하려면 상호작용과 발생적 속성을 고려해야 합니다.
💡 논문 핵심 해설 (Deep Analysis)
1. 환원주의의 한계
고전적인 과학 및 공학은 현상을 분리하고 단순화하여 미래를 예측하는 환원주의 방법론을 성공적으로 활용해 왔습니다. 그러나 최근 몇 십 년간, 상호작용이 중요한 현상에서 환원주의의 한계가 드러났습니다. 환원주의는 분리하는 특성 때문에 상호작용을 간과해야 합니다. 예를 들어, 개미 군락이나 새 떼와 같은 집단 행동은 개별 요소의 행동만으로 설명하기 어렵고, 이웃의 행동에 따라 현지 결정을 내리는 상호작용이 중요합니다.
2. 복잡성과 발생적 속성
복잡한 시스템에서는 시스템의 ‘법칙’과 초기 및 경계 조건만으로는 사전에 예측하기에 충분하지 않습니다. 상호작용은 초기 조건이나 경계 조건에는 없는 새로운 정보를 생성하기 때문에 예측 가능성은 제한적입니다. 이를 계산 불가결성(computational irreducibility)이라고 부르며, 시스템의 미래 상태를 결정하기 위해서는 직접 계산을 통해 얻는 것 외에는 다른 방법이 없습니다.
복잡성의 측정 방법 중 하나는 특정 규모에서 현상을 설명하는 데 필요한 정보량입니다. 이 관점에서 더 복잡한 현상은 특정 규모에서 단순한 현상보다 더 많은 정보를 필요로 합니다. 중요한 것은 규모가 정보량을 결정하는 데 중요하다는 점으로, 예를 들어 기체 분자의 세부적인 위치와 운동량을 모두 포함해야 하는 원자 규모에 비해 인간 규모에서는 분자의 평균값을 사용하여 온도, 압력, 부피 등을 계산할 수 있습니다.
3. 복잡성과 철학
복잡성은 감소주의가 한계에 부딪혔음을 보여주었다. 즉, 상응하는 속성이 항상 낮은 수준의 속성으로 완전히 설명될 수 있는 것은 아니다. 이는 다양한 규모에서 현상의 실체에 대한 논쟁을 불러일으켰다. 예를 들어, 화폐의 가치는 물리적으로 설명할 수 없는 합의에 기반하지만, 여전히 물질과 에너지에 영향을 미친다.
복잡성은 또한 관찰자의 역할이 현상의 기술에 중요하다는 것을 드러냈다. 현상의 복잡성은 기술하는 스케일에 따라 달라지며, 이는 고전적 인식론이 추구하는 객관주의와 대조된다. 객관주의를 통해 ‘진정한’ 현상의 본질을 찾으려 했던 것이다.
복잡성 철학은 동양 철학과 밀접하게 연관되어 있습니다. 동양 철학은 감소주의에 영향을 받지 않았고 상호작용의 중요성을 고려했습니다. 서양의 철학은 복잡성의 과학적 연구를 통해 동양 철학의 아이디어를 재발견하고 있다고 말할 수 있습니다.
4. 패러다임 전환
복잡성에 대한 과학적 연구는 1980년대에 시작되었습니다. 복잡성이 과학 자체로 자리 잡기에는 너무 광범위하고 보편적이라는 주장과, 복잡성이 이미 독립적인 과학 분야라는 주장이 공존합니다. 이러한 논쟁은 과학이 무엇인지에 대한 정의에 크게 의존한다.
복잡한 현상을 과학적으로 연구하는 것은 존재하며, 이는 모든 학문 분야에서 새로운 통찰력을 제공하고 엄청난 잠재력을 지니고 있다는 점에 사람들은 동의한다. 복잡성의 보편성과 과학적 접근 방식의 변화는 모든 학문 분야에서 인정받고 있다.
5. 미래 전망
복잡성 연구는 다양한 규모와 수준에서 현상을 이해하는 데 중요한 역할을 합니다. 상호작용을 고려하는 비감소주의적인 접근 방식은 점점 더 널리 받아들여지고 있습니다. 복잡성의 과학이 자체적으로 존재하지 않더라도, 복잡성은 모든 과학 분야에서 패러다임 전환을 이끌고 있다.
복잡성 연구는 다양한 학문 분야 간의 통합적 접근을 필요로 합니다. 예를 들어, 생물학, 물리학, 경제학 등 다양한 분야에서 복잡성을 이해하기 위한 협력이 중요합니다. 이러한 협력을 통해 새로운 통찰력과 해결책을 찾을 수 있으며, 이는 사회와 기술 발전에 중요한 영향을 미칠 것입니다.
복잡성 연구의 미래 전망은 매우 밝습니다. 복잡성 과학은 다양한 학문 분야에서 패러다임 전환을 이끌고 있으며, 이러한 접근 방식은 새로운 문제 해결 방법과 통찰력을 제공할 것입니다. 복잡성에 대한 이해는 인류의 미래를 위한 중요한 지식으로 자리매김할 것으로 보입니다.
📄 논문 본문 발췌 (Excerpt)
## 복잡성의 과학적 연구: 통합적 접근의 필요성
고전적인 과학 및 공학은 현상들을 분리하고 단순화하여 미래를 예측하는 환원주의 방법론을 성공적으로 활용해 왔습니다. 이러한 접근법은 다양한 분야에 적용되었습니다. 그러나 최근 몇 십 년간, 상호작용이 중요한 현상에서 환원주의의 한계가 드러났습니다. 환원주의는 분리하는 특성 때문에 상호작용을 간과해야 합니다. 상호작용이 중요한 경우, 환원주의는 복잡 현상을 연구하기에 적합하지 않습니다.
많은 현상들이 비환원주의적 또는 ‘복잡’한 관점에서 더 잘 설명될 수 있습니다. 예를 들어, 개미 군락, 새 떼, 물고기 학교, 동물 무리, 그리고 인파와 같은 집단은 개별 행동이나 규칙에서 결정되는 것이 아닌, 이웃의 행동에 따라 현지 결정을 내리며 상호작용합니다. 이러한 상호작용 없이는 집단 행동은 설명될 수 없습니다. 상호작용을 통해 집단 행동이 잘 이해될 수 있습니다. 이는 세포, 뇌, 시장, 도시, 생태계, 생권 등에도 적용됩니다.
복잡한 시스템에서, 시스템의 ‘법칙’과 초기 및 경계 조건만으로는 사전에 예측하기에 충분하지 않습니다. 상호작용은 초기 조건이나 경계 조건에는 없는 새로운 정보를 생성하기 때문에 예측 가능성은 제한적입니다. 이를 계산 불가결성(computational irreducibility)이라고 부르며, 시스템의 미래 상태를 결정하기 위해서는 직접 계산을 통해 얻는 것 외에는 다른 방법이 없습니다.
고전 과학 및 철학은 세계가 원리적으로 예측 가능하다고 가정하지만, 상호작용이 예측 가능성을 제한한다는 사실로 인해 많은 학자들이 패러다임 전환의 필요성을 주장했습니다. 최근 몇 년간 여러 새로운 제안들이 제시되었습니다.
복잡성의 정의는 사용되는 맥락에 따라 다양합니다. 예를 들어, 비트 문자열(0과 1의 시퀀스)의 복잡성은 생성하거나 압축하기 쉬운 정도를 나타내는 데 사용될 수 있습니다. 이 관점에서 단순한 문자열(‘010101010101’)은 더 ‘무작위적인’ 문자열(‘011010010000’)보다 쉽게 생성되거나 압축될 것입니다. 그러나 일부 사람들은 복잡성과 무작위성을 구분하며, 복잡성을 질서와 혼란의 역동성 사이의 균형으로 봅니다.
복잡성의 잘 알려진 측정 방법은 특정 규모에서 현상을 설명하는 데 필요한 정보량입니다. 이 관점에서 더 복잡한 현상은 특정 규모에서 단순한 현상보다 더 많은 정보를 필요로 합니다. 중요한 것은 규모가 정보량을 결정하는 데 중요하다는 점으로, 예를 들어 기체 분자의 세부적인 위치와 운동량을 모두 포함해야 하는 원자 규모에 비해 인간 규모에서는 분자의 평균값을 사용하여 온도, 압력, 부피 등을 계산할 수 있습니다.
복잡성은 또한 상부 수준의 속성이 하부 수준의 속성으로 환원될 수 없는 현상들을 설명하는 데 사용되었습니다. 예를 들어, 금은 색상, 전도성, 유연성 등 ‘발생적’ 속성을 가지고 있으며, 이러한 속성들은 금 원자의 속성으로 환원될 수 없습니다. 다시 말해, 시스템의 조율된 상호작용을 통해 새로운 행동과 속성이 발생할 가능성이 있습니다. 발생적 속성은 시스템의 구성 요소가 아닌 상호작용에 의존하기 때문에 복잡한 시스템을 연구하는 접근법은 여러 규모에서 현상을 관찰하고 상호작용을 간과하지 않는 것이 필요합니다. 다중 에이전트 시스템 및 네트워크 이론과 같은 형식주의가 이러한 목적으로 입증되었습니다.
복잡성에 대한 과학적 연구는 1980년대에 시작되었습니다. 일부 학자들은…
복잡성의 과학에 대한 논쟁
일부 사람들은 복잡성이 과학 자체로 자리 잡기에는 너무 광범위하고 보편적이라고 주장한다. 모든 현상을 설명할 수 있는 정보의 양과 유사하게, 복잡성을 다루는 과학은 너무 포괄적이어서 실용적이지 않을 수 있다. 반면 다른 그룹은 복잡성이 이미 독립적인 과학 분야라고 옹호한다. 이 논쟁은 과학이 무엇인지에 대한 정의에 크게 의존한다. 또한, 세 가지 관점 모두 어느 정도 타당하다는 점을 지적할 수 있다. 복잡한 현상을 과학적으로 연구하는 것은 존재하며, 이는 논쟁의 여지가 없다. 또한, 이러한 연구가 모든 학문 분야에서 새로운 통찰력을 제공하고 엄청난 잠재력을 지니고 있다는 점에 사람들은 동의한다.
복잡성의 보편성과 과학적 접근 방식의 변화는 모든 학문 분야에서 인정받고 있다. 상호작용을 고려하는 비감소주의적인 접근 방식은 점점 더 널리 받아들여지고 있다. 사람들이 이를 ‘복잡성’이라고 부르든 말든 상관없다. 복잡한 시스템에 대한 과학적 연구의 아이디어와 개념이 확산되고 있다. 복잡성의 과학이 자체적으로 존재하지 않더라도, 복잡성은 모든 과학 분야에서 패러다임 전환을 이끌고 있다.
과학은 철학에 큰 영향을 미쳤다. 예를 들어, 뉴턴 물리학은 물질주의와 기계론적 관점을 이끌어냈다. 고전 물리학에서 파생된 감소주의적 세계관은 존재론에 스며들어, 물리적으로 설명 가능한 현상만이 진짜라고 주장하는 결과를 낳았다. 이러한 관점에 따르면, 모든 다른 것은 단지 부수적인 현상이나 뉴턴 역학이나 최근에는 원자와 같은 기본 입자로 환원될 수 있는 것들로 간주되었다.
복잡성은 감소주의가 한계에 부딪혔음을 보여주었다. 즉, 상응하는 속성이 항상 낮은 수준의 속성으로 완전히 설명될 수 있는 것은 아니다. 이는 다양한 규모에서 현상의 실체에 대한 논쟁을 불러일으켰다. 예를 들어, 상호작용은 물리적으로 설명할 수 없지만, 물리적 세계에 인과적 영향을 미칠 수 있다. 화폐의 가치는 물리적으로 설명할 수 없는 합의에 기반하지만, 여전히 물질과 에너지에 영향을 미친다.
복잡성은 또한 관찰자의 역할이 현상의 기술에 중요하다는 것을 드러냈다. 현상의 복잡성은 기술하는 스케일에 따라 달라지며, 이는 고전적 인식론이 추구하는 객관주의와 대조된다. 객관주의를 통해 ‘진정한’ 현상의 본질을 찾으려 했던 것이다.
