창발성은 상호작용하는 구성 요소들의 집합에서 나타나는 행동이나 패턴이 개별 요소만 살펴서는 완전히 설명되지 않는 현상이다. 구성 요소 사이의 관계와 맥락, 피드백이 시스템 전체의 행동에 영향을 주며, 상호작용이 늘수록 결과를 예측하기 어려워질 수 있다.[4]
1. 개요
자기조직화는 간단한 국소 규칙을 따르는 구성 요소들이 상호작용하면서 전체 수준의 공간적·동적 패턴을 형성하는 과정이다. 동물과 로봇의 움직임에서는 뇌와 신체, 주변 환경의 상호작용이 개체의 움직임을 만들 수 있고, 여러 개체의 상호작용은 혼자서는 어려운 과제의 해결을 돕기도 한다.[1]
복잡계 이론은 세계를 비선형적이고 역동적인 체계로 다루며, 미래를 예측하기 어렵다는 점이 곧 무작위성을 뜻하지는 않는다고 설명한다. 복잡계의 진화가 반드시 발전을 의미하는 것도 아니다. 복잡계 관점은 자연과학의 이론적 배경을 바탕으로 디지털 네트워크 시대의 사회 변화와 집합적 현상을 살펴보는 데에도 적용된다.[2]
2. 상호작용과 창발 패턴의 형성
3. 자기조직화와 집단 행동
자기조직화는 상호작용하는 구성 요소들이 간단한 국소 규칙을 따르는 가운데 전체 수준의 패턴이 생기는 과정이다.[1] 동물이나 로봇의 이동에서는 제어하는 뇌와 물리적 신체, 주변 환경 사이의 역동적 상호작용이 개체의 움직임을 형성할 수 있다.[1]
여러 로봇이나 동물이 상호작용하면 개별 개체가 수행하기 어려운 과제를 풀 수 있는 경우가 있다. 후각 원천 탐색에서는 여러 로봇이 함께 탐색할 때 난류로 냄새 확산이 교란되어도 원천을 더 견고하게 찾고, 국소적으로는 좋아 보이지만 최선은 아닌 해법에 갇히는 일을 피하는 데 도움이 될 수 있다.[1] 이는 집단 행동이 개별 구성 요소의 능력만으로 설명되지 않을 수 있음을 보여주는 사례다.