- 복잡계 과학의 선도자들에 대한 이야기를 모은 책
- 문화란 당신이 세상을 어떻게 이끌어 나가야 하는지를 가르쳐 주는 것이 아니라, 반대로 어떻게 뒤집어 엎을 수 있는 가를 가르쳐준다.(브라이언 아서)
- 현실세계의 복잡한 문제들을 다루기 위해서는 그가 학교에서 수많은 시간을 들여 공부했던 세련된 방정식과 멋진 수학은 단지 연장, 그것도 제한된 연장에 지나지 않는다는 것을 아서는 금방 알아차렸다. 가장 중요한 것은 상호연결성을 알아내는 능력, 통찰력이었다.
- 아서는 일본경제가 발전한 이유를 다른 이유에서 찾았다. 일본회사들이 성공한 이유는 그들의 상품이 미국이나 유럽회사들의 상품보다 질적으로 우수했기 때문이 아니었다. 단지 효용체증 법칙이 고급기술 시장을 불안정하고 엄청난 수익을 올릴 수 있는 시장으로 만들어 놓았으며 또한 독점도 가능하게 했다. 일본은 다른 나라보다 이것을 더 일찍, 더 깊이 이해했기 때문에 그들의 회사가 성공할 수 있었다. 일본인들은 다른 나라의 것들을 모방하는 데 매우 빠르며 시장을 설정하고 물량공세를 취하여 자신들의 이익을 고착화시킬 수 있는 효용체증의 동역학을 이용하는 데 능숙했기 때문이다.
- 어떤 우연한 사건이 당신을 몇가지 가능한 결과 중의 한가지로 고착시킨다면 이렇게 해서 선택된 결과는 반드시 최선의 결과만은 아니라는 것이다. 다시 말하면 개인의 자유를 최대한 보장하는 것이-그리고 자유시장 체제가-이 세계를 최선으로 이끌지 못할지도 모른다는 것이다. 그리하여 아서는 효용체증을 외침으로써 자신도 모르게 지뢰밭으로 걸어들어게 된 것이었다.
- 모든 것을 간단한 근본법칙들로 환원시킬 수 있다고 하더라도 그 법칙들로부터 우주를 탄생시켜 재구성할 수 있는가는 다른 문제이다. 사실상 입자물리학자들이 근본적인 자연법칙들에 대해 더 많이 이야기할수록 그 법칙들은 현실적 과학문제와는 점점 더 관련성이 없어지며 사회에 대해서는 더욱더 관련이 없어진다.(앤더슨)
- 흥미있는 주제들이 결국에는 수많은 인자(agent)들로 구성된 시스템을 다루고 있다는 명백한 사실들이었다. 이 인자는 분자이기도 하고 신경세포, 종, 소비자, 또는 심지어 회사들이기도 했다. 그러나 그들의 성질이 어떻든 간에 인자들은 끊임없이 자신들을 조직화하고 또 상호조정과 경쟁의 싸움을 통해 더 큰 구조물로 자신들을 재조직화하고 있었다. 그리하여 분자들은 세포를 형성하고 신경세포들은 두뇌를, 종들은 생태계를, 소비자와 회사들은 경제계를 형성하게 된다. 각 단계에서 새로이 발현하는 구조물들은 전혀 새로운 움직임을 드러내고 거기에 따라 반응하게 된다. 다른말로 해서 복잡성이란 발현하는 것을 연구하는 과학이다.
- 물리학에서 입자들이 우둔한 것과는 달리 경제학에서 우리의 입자들은 똑똑합니다. 물리학에서 소립자는 과거도 없고, 경험도 없으며, 목표도 없고, 미래에 대한 희망이나 공포심도 없다. 그것들은 단지 존재할 뿐이다. 그것이 물리학자들이 보편적 법칙에 대해 자유로이 이야기할 수 있는 이유이다. 그들의 입자들은 맹목적으로 절대적인 복종심을 갖소 힘에 반응한다. 그러나 경제학에서는 우리의 입자들은 앞을 내다보며 생각해야 하고, 그들이 어떤 행위를 할 때 다른 입자들이 그 행위에 어떻게 반응해야 할지 알아내고자 애를 써야 한다. 우리의 입자들은 예측과 전략을 바탕으로 행동하여야 한다. 그것을 어떻게 모형화하든지 간에 이것이 경제학을 실제로 어렵게 만든다. (아서)
- 복잡한 적응계의 특징 : 각 계는 서로 병렬적으로 행동하는 많은 인자들로 구성된 그물망임. 복잡한 적응계는 많은 조직단계를 가지며 각 단계에서의 인자들은 더 높은 단계에서의 인자들을 구성하는 기초단위가 됨. 복잡한 적응계가 경험을 쌓아가면서 자신을 이루는 기초단위들을 끊임없이 교정하고 재배열함. 모든 복잡한 적응계는 미래를 예견하고 이에 대응함. 복잡한 적응계 대부분은 많은 생태적 지위를 가짐
- 랭턴은 확실히 알 수는 없었지만 생명이란 혼돈의 가장자리에서 한쪽으로 너무 질서 있는곳으로, 다른 쪽으로는 너무 혼돈스러운 곳으로 빠져버릴지도 모르는 위험속에서 영원히 균형을 유지하려고 애쓰고 있는 것이라는 매혹적인 관점에 사로잡혔다. 아마도 그게 진화일 것라고 그는 생각했다. 즉 진화는 가장자리에서 좀 더 나은 균형을 유지하기 위해 좀 더 많은 변수들을 제어할 수 있는 방법을 배우는 생명의 프로세스라고 생각했다.
- 보편적으로 경제학이란 순수하게 연역적인 학문이다. 먼저 모든 경제상황은 하나의 수학적 문제로 기술되며, 경제 인자들이 엄밀하고 분석적 논리로 그 문제를 해결하도록 되어 있다. 그러나 홀랜드, 신경그물 연구자들, 그리고 다른 기계학습 이론가들의 의견은 달랐다. 그들은 모두 귀납적으로 작동하는 인자들에 대해 말하고 있었으며, 그 인자들은 부분적 데이터로부터 시작해서 어떤 유용한 내부 모형을 찾으려고 노력한다. 귀납적인 방법으로 우리는 모서리를 돌아 꼬리를 슬쩍 보고도 고양이의 존재를 유추할 수 있다. 우리가 동물원을 둘러보다가 진홍색 벼슬을 가진 앵무새를 그때까지 한번도 본적이 없는데도 불구하고 이 멋진 깃털을 가진 생명체를 새로 구분하게 하여주는 것도 귀납적인 힘이다. 귀납적 능력 덕택에 우리는 혼잡하고, 예측 불가능하며, 또 때때로 이해할 수도 없는 세계 속에서 생존한다.
- 진화는 문제가 잘 정의되어 있는지를 개의치 않는다. 적응하는 인자들은 단지 보상에 반응할 뿐이다. 그들은 그 보상이 어디어 오는 가에 대해서는 가정할 필요가 없다.
- 복잡한 물리계를 컴퓨터로 시뮬레이션하면서 배우는 가장 큰 교훈은 복잡한 행위라고 해서 복잡한 근원을 가질 필요는 없다는 것이었다. 실제로 엄청나게 흥미롭고 복잡한 행위도 극도로 단순한 구성요소들이 모여서 발현될 수 있다.
