Tani Rules

이머전스 (Emergence: The Connected Lives of Ants, Brains, Cities) – Steven Johnson

– 여왕이라는 말은 인간의 정치 체제와 관계가 있습니다. 하지만 여왕개미는 권력자가 아니에요. 여왕개미는 알을 낳고 일개미들로부터 먹이와 보살핌을 받습니다. 그러나 어떤 일개미가 무슨 일을 하는지 결정하지는 않습니다.
– 여왕개미를 보호하라고 부하들을 훈련시키는 것은 여왕개미가 아니다. 그것은 진화이다.
– 개미 집단은 자연에서 이루어지는 가장 매력적 분권행동인 지성과 개성, 학습이 밑으로부터 발생하는 과정을 보여준다.
– 상황에 따라 적절하게 임무를 바꾸면서 사회적으로 협동하는 개미의 성향은 무척 놀라운 것이며, 어떤 개미도 전체 집단의 운영을 ‘책임지고’있지 않기 때문에 더욱 그러하다.
개미라는 종은 ‘전체를 본다’는 것이 지각적 측면에서나 개념적 측면에서 모두 불가능하다.

밑바닥 수준에서 상향식으로 학습하기 위해 어떤 체제를 세우고 있다면, 다시 말해 거시적 지능과 적응 능력이 국지적 지식에서 비롯되는 체제를 만들고 있다면, 다섯가지 기본 원칙에 따라야 한다.

1. 많을수록 달라진다.
   집단 전체의 상태를 지능적으로 판단하기 위해서는 개미의 수가 임계질량에 도달해야 한다.
   미시동기와 거시 행동을 구별.
2. 무지가 유용하다.
   부분들이 지나치게 복잡해지면 그 체제는 꼴사납게 비대해진다. 단순한 요소들이 서로 조밀하게 연결된 체제를 세우고 그보다 복잡한 행동들이 조금씩 생겨나도록 하는 것이 좋다.
3. 무작위적인 마주침을 조장하라.
4. 신호의 패턴을 찾아라. 패턴감지 요령을 통해 메타 정보가 신호를 따라 집단의 의식을 순환하는 것이다.
5. 이웃에 관심을 기울여라. 이웃 개미들과 우연히 마주치는 일이 없다면 개미 집단은 그저 개별 유기체들로 구성된 무의미한 집합이자 논리 없는 무리에 지나지 않을 것이다.

개미 집단의 발달 주기는 그 자체만으로도 매우 흥미로운 사실이지만 우리는 또 한가지 사실을 고려해야 한다. 전체 집단은 주위 환경에 적응하면서 15년이나 존속하는 반면 집단 구성원인 개미는 기껏해야 12개월을 살다 죽는다.
개미들은 각 세대마다 생겨나고 사라지지만 집단 자체는 계속 발전하면서 더욱 안정적이고 조직적인 존재로 성장해간다.

인간은 논리적 조합을 통해 생각하는 것보다 패턴을 인식하는데 훨씬 뛰어난 재능을 보인다. 우리는 이 성향에 의존하여 거의 모든 정신작용을 처리한다. 사실 패턴 인식은 신경회로 활동의 대부분을 차지한다. 바로 이 기능이 극도로 느린 뉴런의 속도를 보완해 주는 것이다.
뉴런은 약 5밀리초의 재설정 시간이 필요하고, 이것은 1초에 2백번의 계산밖에 할 수 없다는 것을 의미한다. 그래서 인간의 정신은 연속적으로 풀어야 하는 문제 즉, 하나씩 차례로 풀어야 하는 문제를 처리하는 데에는 매우 미숙한 편이다. 그러나 컴퓨터와는 달리 뇌는 1천억개의 뉴런이 동시에 작용하는 거대한 병렬 체제이다. 이 병렬적 특성 때문에 뇌는 놀라운 패턴 인식의 재능을 발휘할 수 있다.
개개의 뉴런은 너무나 느리기 때문에 결정을 내려야 하는 중대한 순간에 우리는 새로운 것을 한꺼번에 생각해 낼 시간이 없다. 인간의 뇌는 분석 결과를 미리 추정하여 그것을 미래에 참고할 수 있도록 저장한다. 그런 다음 패턴 인식 기능을 사용해서 현재 상황이 과거에 생각했던 것과 일치하는지를 확인하고 미리 생각해 놓은 결론에 도달한다.

만약 어떤 개인이 특정한 이야기에 과도하게 집착함으로써 다른 사람들을 인질로 만들고 있다면, 그 집단은 자연스럽게 일치된 견해에 도달하여 말, 신체언어, 표정, 손동작 등을 동원하여 집단의 대다수 구성원들이 시간 낭비를 아까워하고 있다는 점을 분명히 드러낸다. 사람이 직접 대면하는 세계에서는 이렇게 집단적 리듬을 지켜내는 적흥적인 표결 방법이 수없이 많다. 대부분의 표결은 아주 신속하게 진행되어 참여자는 자신의 참여 사실조차 의식하지 못하지만, 그로 인한 표결의 투명성 때문에 이 방식은 매우 강력한 힘을 발휘한다. 실제 세계에서는 이러한 사회적 온도조절장치가 가득하다. 그 장치들은 수시로 집단의 온도를 읽고 그에 따라 우리의 행동을 조절한다.

힐리스 – The pattern on the stone
실험을 통해 진화한 분류 프로그램에서 흥미로운 점은 프로그램들이 어떻게 작용하는지를 내가 이해하지 못한다는 사실이다. 나는 명령 시퀀스를 자세히 조사해봤지만 여전히 그것을 이해하지 못하고 있다. 명령 시퀀스 외에는 프로그램의 작동 방식을 간단히 설명할 방법이 없다. 프로그램은 이해 자체가 불가능할지 모른다.

– 시스템이 자율적으로 변해갈수록 가상 크리처들이 점점 자율적으로 변해가고 플레이어는 점점 더 게임에서 멀어진다. 수많은 신 게임이 안고 있는 문제점은 플레이어가 시스템에 중요한 영향력을 미치고 있다고 느끼기 힘들다는 것이다.
– 자유의지를 선택하지 않은 심스로 게임을 하면 지나친 제어는 파멸을 초래한다는 사실을 곧 깨단게 된다. 그러나 그 반대는 더욱 심각할 것이다.
– 1년간의 작업끝에 디자이너들은 심들에게 생명을 주는데는 성공했다. 그러나 성공의 도가 약간 지나쳤다는 것을 깨달았다. 라이트는 다음과 같이 말한다. “문제는 우리의 인공지능이 너무 영리했다는 것이다. 캐릭터들은 항상 주어진 순간에 자신들의 행복을 극대화할 수 있는 행동을 선택했다. 문제는 대부분의 경우에 플레이어보다는 캐릭터들이 훨씬 더 잘 선택했다는 것이다.” 이 때문에 라이트는 그의 디지털 창조물을 사장시켜야했다. “우리는 두가지 방법으로 일을 진행했습니다. 첫째 그것들이 장기적인 목표보다는 바로 눈앞의 만족에 관심을 쏟게 만들었습니다. 그래서 그들은 승진을 위해 공부하기보다는 소파에 앉아 텔레비전이나 보면서 시간을 보냈습니다. 둘째 그들이 내린 결정과 관련하여 거의 병적인 수준으로까지 그들의 인격에 굉장히 무거운 부담을 주었습니다. 깔끔한 심은 다른 심들의 꽁무니를 쫓아다니며 뒷정리를 하느라 너무 많은 시간을 보내는 반면, 지저분한 심은 절대 그런 일을 하지 않을 것입니다. 이 두가지덕분에 플레이어는 비로소 게임의 세계에 필수적인 요소인 야심 혹은 균형이 되었습니다.”

같은 게임이라도 사용자가 누구냐에 따라 캐릭터가 다르게 학습하고 진화한다. 사용자가 예전의 게임에 지루함을 느끼면 게임은 이를 감지하고 사용자가 원하는 무언가를 얻을때까지 계속 새로운 요소를 게임에 추가하면서 게임을 더욱 흥미진진하게 만든다.

– 진보적 비평가들은 영리한 광고라는 개념을 항상 불길하게만 생각한다. 그들은 마음 읽기 알고리즘을 이용하여 소비자의 기호에 맞는 맞춤형 광고를 제작하는 모든 기업들이 사악한 목적을 품고 있다고 생각한다.
– 사회 비평가들은 대량 광고를 두고는 또 이렇게 비평할 것이다. 이런 광고는 우리가 한 개인으로서 무엇에 관심이 있는지 전혀 모른다! 광고가 아는 것이라곤 우리가 특정 시대를 살고 있는 인구의 일부라는 사실과 우리가 특정 소득계층에 속해 있다는 사실뿐이다. 예전의 광고는 적어도 나에 대해 알고 있었다. 그러나 요즘의 대량 광고는 인간의 개성에 대한 모욕이나 다름없다.

창발적 시스템은 예측 불가능성때문에 도서 추천이나 컴퓨터 게임의 이상적인 플랫폼이 되었지만, 뚜렷한 이유 없이 자연발생적으로 중간 관리자들을 한꺼번에 해고할 수 있는 위험한 기업을 원하는 사람은 없다.

– 건포도 푸딩형
– 특정한 시점에 점균 집단 전체에 퍼지는 동심원 형태의 물결. 과학자들은 둥근 물결의 중심에 있는 세포들이 그러한 패턴을 만들어낸다고 가정. “일련의 동심원에는 기하학적 중심이 있다. 그러나 기하학적 중심이 파동의 원인은 아니다.”

오스트랄로피테쿠스가 진화한 후 3백만년에 걸쳐 뇌의 크기가 약 400㎠에서 현재와 같은 약 1350㎠로 세배나 증가했다. 뇌의 크기가 증가한데에는 많은 원인들이 있었지만, 많은 이론가들이 동의하는 한가지 중요한 요인은, 다른 구성원들의 행동에 관한 정보를 처리하고 그들의 행동에 반응하면서 적응하는 능력으로 요약되는 사회적 지능에 대한 필요였다.

TED: Where good ideas come from
TED: On the Web as a city