[복잡성과학] 복잡성과학의 의의와 기본관점

예측할 수 없다. 이러한 시스템은 스스로 적응하거나 진화하지는 않기 때문에 비적응적이라는 수식어가 붙는다. 다른 하나는 복잡 적응 시스템(complex adaptive system : CAS)이다. 이것은 인체의 신경계, 경제 시스템, 도시나 지역사회와 같이 다수의 행위자가 자율성을 가지고, 상호작용하고, 학습하고, 행동을 수정하고, 진화함으로써 새로운 구조와 규칙을 만들어 가면서, 외부환경이나 다른 복잡적응 시스템과도 상호작용을 통해 진화해 가는 시스템이다. 기업조직이나 행정조직도 수많은 행위자들이 상호작용하며 적응하여 일정한 유형의 집단적 결과를 만들어 내지만 그 결과를 정확히 예측할 수 없으므로 복잡 적응 시스템의 일종이다.
복잡시스템을 다루는 과학을 카오스 이론과 복잡성 이론으로 구분하기도 한다. 카오스 이론은 비적응적 결정론적 복잡시스템(complex deterministic nonadaptive system)에 초점을 두면서 그러한 시스템이 결정론적 법칙에 따라 움직이고 있음에도 불구하고, 매우 복잡하고, 불규칙하면서, 동시에 불안정한 행동을 하기 때문에 먼 장래의 상태를 전혀 예측할 수 없게 되는 현상, 이른바 카오스 현상에 주목하는 이론이라면, 복잡성이론은 적응적 확률론적 복잡시스템(complex stochastic adaptive system)에 초점을 두고 아무리 복잡한 행동을 보이는 시스템이라도 몇 가지 단순한 패턴에 의해 지배된다는 점 혹은 시스템 요소들의 복잡한 상호작용을 통해 질서가 자생적으로 만들어지는 과정을 밝히는 데 중점을 두는 것으로 구별하기도 한다. 그러나 두 이론은 상호보완적으로 발전해 와서 요즈음은 카오스 이론을 복잡성과학이라는 큰 범주 속에 포함시키는 것이 일반적인 추세이다.
앞에서 언급한 바와 같이 환원론이라고 하는 고전과학의 접근법이나 선형적 인과관계를 전제로 하는 고전과학의 결정론은 복잡시스템에 대해서는, 특수한 경우 외에는, 일반적으로 적용될 수 없다. 따라서 복잡성과학은 뉴턴주의 및 다윈주의 패러다임에

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