이 얘기는 <CAS>(점점 책 제목이 짧아집니다;;;)의 4장에 나오는 얘깁니다. 아래 두 글, 이질성(heterogeneity)의 역할, 모형화를 모형화하기(modeling modeling)도 연관됩니다. 4장은 발현/창발에 관한 논의인데, 복잡성을 조직 복잡성과 비조직 복잡성으로 나누더군요.
조직화되지 않은 복잡성, 즉 비조직 복잡성은 큰 수의 법칙, 또는 중심극한정리(central limit theorem; CLT)를 중심으로 설명을 합니다. 즉 전체를 이루는 부분들이 분산이 유한한 확률변수로 기술된다면 이런 확률변수 N개의 평균은 N이 커질수록 가우시안 분포(정상 분포)로 수렴한다는 거죠.
이게 왜 발현이고 복잡성이냐면, 각 부분의 확률분포가 제멋대로 생겨도 다 합쳐놓으면 가우시안이 되기 때문이라고 합니다. 부분의 세부사항이 전체에 영향을 주지 않기 때문이라는 말이죠. 다만 부분들이 모두 독립이라고 가정했으므로 부분 사이의 '조직화'가 일어나지 않았으므로 '비조직 복잡성'이라 부르는 것 같습니다.
또는 부분들 사이의 상호작용이 있되 음의 되먹임인 상호작용이라면 여기서도 부분들의 다양한 차이가 평균을 내는 과정에서 상쇄되어 결과적으로 가우시안(또는 델타 함수?)이 되는데, 이런 경우도 포함하여 비조직 복잡성을 정의하는 것으로 보입니다.
조직 복잡성은 부분들이 양의 되먹임인 상호작용을 할 때 나타납니다. 이런 경우 전체적인 확률분포는 두꺼운 꼬리(fat tail)를 가지며, 그중에서도 잘 알려진 게 거듭제곱 분포(power-law distribution)이죠. 하여간 상호작용을 통해 각 부분에는 없던 성질이 나타나므로 발현이고, 또한 부분들이 조직화되었으므로 조직 복잡성이라 부릅니다.
그럼 여기에 '누가' 조직화했느냐.라는 질문을 던져서 '지들이 알아서'라고 한다면 '자기조직 복잡성'이 되려나요? 뭐 이렇게까지 개념을 구분지을 필요가 있는지는 모르겠고요. 하여간 그렇습니다. 뭔가 머리 속에 아직 정리되지 않은 것들이 있는데, 나중에 정리되면 풀어보겠습니다.
