물리학자들은 3체 운동 이상은 풀수가 없다. (적어도 손으로는 못푼다. ) 그러면 우리는 두가지 이상의 물체에 대해서 어떻게 풀것인가? 예를 들어 교통 흐름이나 질병의 확산 혹은 최고의 비서를 구하는것 등등.. 그리고 만약 시스템이 완전히 개개로 떨어져 있지 않을때는 뭘할수 있을까? 복잡성의 과학은 이런 문제를 좀더 포함하고 있다. Len Fisher는 그안에 놓여있는 간단한 규칙과 약간의 직관들 그외의 복잡한 행동들을 다루는 것들에 대해 중점으 두고 있다.
"완변학 군집"의 소개글은 내가 읽은 것들중 가장 길다. "스타워즈가 흥행했을때 97마리의 매뚜기 떼가 앉아서 영화를 봤다. " 당연히 나는 무슨일이 일어나는지 읽어봐야헸다. 매뚜기들이 '포스'를 느꼈나??-_-;; 나중에 Fisher는 연구결과를 밝혔다. 두 과학자 (그들의 업적으로 이그 노벨상을 타게됐다.) 장소에 있는 메뚜기들을 수정하고 매뚜기 머리에 있는 전극을 달았다. 그리고 우주선이 스크린을 지나갈때 신경활동을 기록했다. 다가오는 물체는 멀어지는 물체보다 더 큰 전기적 반응을 주는 원인이 되었다. 그들은 정말로 포스를 느끼는 것이다. 날게 되었을때, 매뚜기들은 그들의 약한 날개를 감추고 물체가 옆에서 다가올때 미끄러지듯이 활주를 하면서 나아간다. 그래서 그것이 그들이 충돌을 피하는 방법이다. 그들의 군집은 리더가 없고 주로 바람을 따른다. 그러나 각각의 구성원들은 그들의 바로 근처에 있는 이웃들과 함게 간단하게 움직이면 무리는 딱 달라붙고 민감하게 포식자에게서 머무른다. 떼 지성은 간단하게 만들어진다.
인간이 이런 곤충과 동물들의 집당 행동을 배울수 있을까? 물런 배울수 있다. 혼잡한 인도에서 보행자는 일반적으로 반대방향으로의 흐름에 자기 조직화를 한다. 그것은 흐름과 같이 가는 가장 좋은것이다. 시뮬레이션과 관측 둘다 짜여짐이 필요하지 않는 다는 것을 보여준다.그러나 Fisher는 우리가 군중을 잘 조정할수 있다는것을 설명하고 있다. 20명의 친구들을 중간정도 붐비는 길에서 지역적인 밀도를 증가시키는 것으로 보였다. 그의 집단은 다른 보행자들을 하나로 묶는 사람들의 행이 생기는것을 관리했다. 그러나 밀도가 증가하자 움직이던 줄들이 정지했다.
좁은 공간에서 혼란은 정체된 군중으로 쉽게 퍼질수있다. 종종 비극적인 결과와 한께 나타날수도 있다. 2006년에 346명의 순례자가 메카에서 충돌되어서 죽었다. 비디오 분석 결과 1.5 피트당 한 사람의 임계밀도를 넘어선것오로 드러났다. 각각의 사람들은 군중과 함께 갈수 밖에 없었다. 이러한 군중이 각각 상대적인 힘의 고리를 창조 하고 각각의 군중들을 가로막고 상대적으로 다른 속도와 방향으로 움직이게 한다. 왜냐하면 스트레스 해소는 예측할수 없다. 전체 사람들의 군집이 갑자기 떨어질수도 있고 거기에는 분명한 이유조차도 없다.
그 속임수는 첫 장소에서 이러한 군중이 만들어지는 것을 막는다. 그러나 만약 너가 군중을 빠져 나갈 방법을 찻는다면, 왜 복잡한 전문가들은 우리가 해야한다고 말하는 것일까? Fisher는 우리는 시간의 60%는 군중과 함께 가고 시간의 40%는 자주적으로 가야 한다고 설명한다. 이러한 이유는 만약에 당신이 단지 군중과 함게 움직이면 모든 사람들은 한나의 비상구들을 향해서 갈것이다. 그리고 너가 자신의 의지로만 움직이려 한다면, 너는 탈출구를 랜덤하게 찻을 것이다. 만약에 건물에 불이 나면, 그리고 내가 출입구에 익숙하지 않다면 나는 군중을 따르는 60%가 될지도 모른다. 좀더 유용한건 만약에 거기에 어떤 위험이 있으면 즉시 행동하는 그의 충고이다. 911테러에서 55%의 생존자는 처음 되찻거나 원래 위치에 있두거나 확보하지 않고 그들의 줄을 즉시 대피시켰다.
그래서 언제 떼 지성이 각각의 개인의 것을 넘설까? 언제 어떤것의 숫자를 추측할수 있을까? (병속에 젤리콩처럼) 집단은 항상 더 좋다. 만약 독립적인 추정치가 평균이 되었다면. 만약 집단이 문제에 대해서 논의하고 모든 사람들이 그들의 추정치를 주었다면 정확도는 더 나빠졌을 것이다. 왜냐면 사람들이 선택을 만드는데 영향을 줄수 있기 때문이다. 거기에 한개의 정확한 답이 있었을때 주류가 보통 최고이다. 이러한 것은 우리에게 배심원 시스템을 가져다 준다. 그 배심원은 평결 배심원들은 서로 독립적이지 않은 평결 평균을 전의 상황을 의논한다. 그리고 어떤이는 결정을 만들수 있게 된다. 이상적이진 않다. Fisher에 의하면 사실 완벽한 투표 시스템은 없다. 우리는 가장 단정할수 있는 방법을 선택해야만 한다.
이글을 쓰는 저자는 네트워크의 과학에 몸담고 있다. 이것은 그 자체만으로도 큰 화제지만 Fisher는 어떻게 네트워크가 일하는지 그리고 그들의 장점을 어떻게 잡는지 (허브를 구분해내는 것처럼) 보여주는 한계를 가진다. 그는 괜찮은 일을 했다. 그러나 나는 알버트 라즐로 바라바시의 좀더 링크로 하는 실증적인 접근을 더 좋아한다. 이것은 불평등한 비교이다 링크는 네트워크에 관한 책이다. 하나의 chapter가 아닌 완벽한 무리 라는 책은 너무 광법위하게 주제를 잡아서 깊이가 없다. 그 의사를 결정하는 단원은 또한 재미있다. 하지만 전체적으로는 너무 빠르다. 결론을 이야기 하자면 나는 이 책은 별로 길게 쓸 필요가 없다고 생각한다. 이 책은 수학적인 기교도 없고 그저 개인적인 일화들이 나열되있는 복잡성에 과학과 별로 친근하지 않은 사람에게 쓰여진 맛보기일 뿐이다. 그것은 쉽게 살짝 적실수는 있지만 내가 자리에 앉았을때는 그것에 대해 잊어 버린다. 오직 어렴풋이 내가 책을 다 읽게 하려고 하는 것만이 보인다. 책은 너의 점심식사 테이블을 떠들석 하게 하는 재미있는 흥밋거리 정도의 풍요로움 정도이다. 그러나 모든 사람들이 책을 사기위해 뛰어들지 않아 보인다.
MAY CHIAO의 The perfect swarm에 대한 리뷰를 변역해 봤습니다. 이것을 연구화 할려면 확실하게 책을 읽어 봐야만 뭔가를 알수 있을거 같네요. 꾸역꾸역 번역을 해봤는데 정말 엉망 친창이네요..
영어를 정말 못한다고 생각했지만 정말 대책이 서지가 않습니다. 처음에 보고 뭔가 했더니 그냥 서평이네요..=_=;;
원문은 여기 있습니다.
