개미들은 기본적으로 집단생활을 하며, 협업에 충실하게 길들여진 동물들이다.  가만히 보고 있으면 한 마리가 먹이를 찾으면, 바로 다른 개미들이 모여들어서 먹이를 잘라서 자신들의 둥지로 가져간다.  너무나 질서정연하게 가져가는 모습이 독특한데, 이 행열을 인위적으로 흐뜨리면 잠시 길을 잃는 것처럼 보이지만, 이내 재조직화를 해서 다시 질서정연하게 먹이를 나르기 시작한다.  이런 과정에 특별한 대장이나 감독자가 있는 것도 아닌데, 이렇게 많은 수의 개체가 마치 하나의 개체처럼 움직인다는 것이 놀라울 따름이다.  이와 관련하여 하버드 비즈니스 리뷰에 개미들의 행동에서 배우는 리더십에 대한 좋은 글이 있어 소개하고자 한다.

이와 관련해서 이미 한 차례 개미와 인공지능 관련한 글은 이 블로그에서 소개한 바 있으니, 해당 글도 참고하면 좋을 것이다.


연관글:

정확한 개미들의 집단행동의 기전은 과학의 영역이지만, 기본적으로 각각의 개체들에 대한 신뢰가 존재한다. 누군가가 나를 도울 것이라는 강한 믿음이 (그게 비록 본능일지라도) 없다면 개미들의 행동은 설명이 불가능하다.  이를 중심으로 개미들의 리더십을 간단히 요약하면,

  • 개미들은 하나의 팀으로 일한다: 팀을 만들고, 전문가들을 데리고 와서 같이 일한다.
  • 개미들은 서로를 신뢰한다: 같이 일하는 동료들을 신뢰하지 못하면 협업하기 힘들다.
  • 개미들은 개방적이다: 개방된 마음가짐을 가진 사람들이 아이디어를 공유하면 더욱 많은 일을 할 수 있다.  먹이를 발견한 개미가 이를 다른 개미들에게 알리면, 모두가 몰려들어 서로를 돕는다.
  • 개미들은 서로 다른 크기의 파트너들이다: 다양한 종류와 크기의 개미들이 협업을 한다. 내가 할 수 없다면 다른 팀 멤버가 할 수 있을 것이다. 그들의 능력에 따라서 ...
  • 개미들은 부지런하고 집중력이 좋다: 팀이 일을 할 때에 비록 속도는 느리더라도 부지런하고, 특정한 목표를 향해 집중력있게 일을 해 나가야 한다.
  • 개미들은 재조직화를 한다: 개미들은 상황에 따라 다시 조직화를 한다. 새로운 좋은 아이디어가 있다면 이를 받아들이고, 기존에 잘 되지 않는 일에 집착하지 않는다.

사실 개미와 같은 집단행동을 하는 동물들에서 배우는 기획, 군사전략, 비즈니스 경영에 대한 글은 피터 밀러(Peter Miller)가 "The Smart Swarm" 이라는 책을 통해서 더욱 자세하 언급한 바 있다. 이들은 그룹으로 의사결정을 하고, 서로에게 의지해서 생존을 한다.  괜히 고대의 우화에 개미들이 언급되는 것은 아닌 셈이다.

대기업이 아닌 소규모 기업을 운영하는 사람들의 경우에는, 여기에서 많은 힌트를 얻을 수 있다.  가능한 사람들과 네트워킹을 하고, 이들이 서로를 신뢰하게 만들며, 동기부여를 할 수 있다면 무수한 성공의 기회가 올 수 있다.  나 자신이 모든 것을 할 수 있다는 생각을 버리고, 재화를 소개하고, 판매하고, 사용하는 모든 이들과의 소통과 신뢰의 구축을 통해 강한 커뮤니티를 만들 수 있다면 지금까지와는 다른 또 다른 기회가 생길 수 있을 것이다.  자신이 할 수 없는 좋은 아이디어가 있다면, 많은 사람에게 알려서 좋은 기회를 살릴 수 있도록 하고, 이들이 성공을 한다면 결국 사회 전체에게 이득이 되는 것에 일조를 한 셈이 된다. 보다 많은 사람들이 우리들이 어디에 있는지 알고, 우리가 무엇을 할 수 있는지, 그리고 무엇을 좋아하는지 알게 된다면 더 많은 기회가 찾아오게 될 것이다.  가능한 아는 것을 많이 풀어 놓고, 서로 이야기를 하며 미래를 같이 만들어가는 문화가 앞으로 더욱 활발해 지기를 기대한다.


참고자료:

The Leadership Lessons of Ants by Ndubuisi Ekekwe

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글 내용 분석만으로도 집단지성의 창조가 가능함을 보여준 사례로 USGS(미국지질조사국, US Geological Survey)의 ‘트위터 지진감지(Twitter Earthquake Detection)’ 프로젝트가 있다. 이 프로젝트는 트위터에 올라오는 글 중에 ‘지진(Earthquake)’이라는 말이 들어간 낱말을 수집하여 온라인 지도에 지진 활동과 상황을 표시하는 것이다. 지금까지 지진 경고는 주로 과학적인 방법에 의존했다. 계측기가 진동을 파악해 지진을 예보하고 경고를 했다. 그러나 전 세계 모든 곳의 지진을 감시하기란 인력 면에서 쉽지 않다. 

또한 칠레나 인도네시아 어느 지역에서 발생한 지진파가 미국 땅까지 도달해 USGS의 감지장치를 통해 감지되고 정보를 분석해 출력하는 데까지 수십 분이 걸리고, 지진 대응 시간에서 그만큼 손해 본다. 반면 칠레에 지진이 발생했다면 칠레 사람들이 트위터에 글을 쓰면서 지진에 대한 키워드 출현이 많아질 것이고, 트위터 감시만으로도 실시간에 가깝게 세계 어느 지역에서 지진이 발생했는지 알 수 있다. 이를 위해 사람들이 해야 할일은 그냥 자신이 겪은 지진 상황을 트위터나 블로그를 통해 공개하는 것 뿐이다. 단순하게 정보의 공개, 공유만 이루어져도 지구촌의 문제를 해결할 수 있는 것이다.

사람들은 일반적으로 뭔가 위급한 상황이 닥치면 자발적으로 많은 트윗을 하고, 전파시킨다. 우리나라에서도 지난 해 폭설이 내리거나, 폭우 상황에서 그 어떤 미디어보다 많은 정보들이 트위터를 통해 올라온 바 있다. 지진의 경우 이런 효과는 극대화될 것이다. 그렇지만, 지진의 경우에는 지진이 느껴지기 이전보다는 아무래도 지진 이후의 글이 많을 수 밖에 없다. 실제로 USGS에서 2010년 있었던 지진 이후의 조사에서 트위터가 USGS의 과학적 탐지를 통한 경보보다 더욱 빠르고 정확한 정보를 만들어낸 사례가 여럿 있었다고 한다. 이런 경험이 USGSted(USGS Twitter Earthquake Detection)가 탄생하게 만든 원동력이 되었다. 이를 통해 전세계의 실시간 지진에 대한 트위터 정보를 모으고, 지진에 대한 보다 나은 대비를 할 수있게 되기를 기대하고 있다. TED는 지진과 관련한 여러 단어들을 가지고 있는 트윗들을 자동으로 모아서, USGS가 가지고 있는 지진의 강도와 위치, 그리고 심도에 대한 자료와 지역별 트윗의 수를 연관시켜서 분석한다고 한다. 이 시스템은 지진을 감지하는 센서의 부족으로 소홀하기 쉬운 지역에서 특히 효과적으로, 미국보다는 미국에서 떨어진 육지지역에는 센서의 수가 적어서 정확한 데이터 분석이 어려운데, 이를 크게 보완할 수 있다.

물론 트위터가 USGS의 훌륭한 과학적 지진예측과 리포팅 서비스인 'Did You Feel It?' 이나 ShakeMaps 를 대체할 수는 없을 것이다. 그러나, 이런 시스템과의 연계를 통해 적절하게 활용된다면, 트위터는 정말 훌륭한 재난예측 및 대비 보조플랫폼으로서 훌륭하게 이용될 수 있다. 이를 위해서는 많은 사람들이 재난이 있었을 경우 트위터를 활용할 때 위치정보나 적절한 해시태그를 활용하는 교육이 필요할 수도 있을 듯하다.

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많은 인공지능(Artificial Intelligence)과 관련한 연구들이 큰 성과를 내지 못했지만, 그 중에서 개미의 집단행동에 기반을 두고 연구를 진행한 분야에서는 약간의 성공을 거두고 있다고 합니다.  개미들의 집단행동이 소프트웨어 엔지니어들의 관심을 처음 끌기 시작한 것은 1990년대 초반입니다.  한 마리의 개미는 별로 할 수 있는 것이 없지만, 이들이 콜로니(colony)를 구성하고 나면 복잡한 둥지를 짓고, 음식을 관리하고 채우는 등의 사회적인 활동을 하는 것을 보고 마르코 도리고(Marco Dorigo)와 같은 연구자들이 집중적인 연구를 시작하였는데, 이를 무리지능(swarm intelligence)이라고 합니다. 

도리고 박사가 특히 관심을 가진 것은 어떻게 그들의 둥지에서 음식물에까지 이르는 가장 짧은 경로를 찾아내는 방법에 대한 것이었습니다.  단순한 문제인 것 같지만, 가장 짧은 경로를 찾는 것은 컴퓨터 과학에 있어서 가장 고전적인 문제이면서, 노드와 네트워크의 크기가 커짐에 따라 점점 문제의 해결이 쉽지 않은 것이기도 합니다.  개미들은 페로몬(pheromone)이라는 화학물질을 분비하면서 이 문제를 해결합니다.  일단 음식을 발견하면 집으로 돌아가면서 다른 개미들이 이를 추적할 수 있도록 페로몬을 떨어뜨립니다.  페로몬을 감지하고 모여든 개미들이 많으면 많을수록 페로몬의 양은 많아지고, 개미들이 집으로 돌아가는 길은 보다 명확해 집니다.  페로몬은 휘발성이 있어서 금방 사라지기 때문에, 일단 모든 음식을 모은 뒤에는 금방 길이 없어집니다.  이러한 휘발성 때문에 만들어진 길 중에서도 거라기 먼 길보다는 짧은 길이 더욱 매력적일 수 밖에 없게 되고, 자연스럽게 짧은 길이 선택되는 것입니다.  그러므로, 페로몬의 이런 휘발성이 개미들 각각의 제한된 지성(limited intelligence)이 증폭될 수 있는 요인이 됩니다.


디지털 개미와 새의 활약

1992년 도리고 박사 그룹은 ACO(Ant Colony Optimisation, 개미 콜로니 최적화)라는 알고리즘을 개발하기 시작합니다.  이 알고리즘은 특정 지역에 페로몬을 뿌리면서 돌아다니는 개미들의 그룹을 시뮬레이션하는 것으로 이후 다양한 문제의 해결에 많은 도움을 주기 시작하였습니다.  특히 유명한 것이 스위스의 수퍼마켓 체인인 미그로스(Migros)와 이태리 최고의 파스타 메이커인 바릴라(Barilla)의 물류시스템에 적용한 것으로 이들은 중앙의 창고에서 각각의 소매점에 이르는 최적의 배달경로를 찾는데 AntRoute 라는 솔루션을 활용하였습니다.  이 소프트웨어는 유렵에서 무리지능과 관련하여 가장 활발한 연구를 하고 있는 IDSIA(Dalle Molle Institute for Artificial Intelligence in Lugano) 연구소에서 분사하여 만든 AntOptima 에서 개발한 것으로, 매일 아침 이 소프트웨어의 개미들은 물류창고에 남아있는 재고량과 목적지, 그리고 현재 사용가능한 화물차 등을 종합적으로 감안하여 최적의 경로를 찾아서 제시합니다.  1,200개의 트럭의 움직임을 총괄지휘하는 이 소프트웨어가 전체 경로를 만들어내는데 소요되는 시간은 15분 정도에 불과하다고 합니다.  또한, 도리고 박사 팀은 AntNet 이라는 프로토콜을 개발하기도 하였는데, 이 프로토콜은 정보의 패킷들이 노드와 노드 사이를 넘어다닐 때 자신들의 여정의 질(quality)에 대한 약간의 흔적을 남기고, 다른 정보 패킷들이 이 흔적을 인식하여 자신들의 라우팅 여정을 적절하게 수정합니다.  이 방법을 적용해서 통신 네트워크에 사용해본 결과 기존의 어떤 라우팅 프로토콜보다 뛰어난 성능을 보였는데, 특히 특정 노드에 사고가 발생하거나 패킷이 늘어나면서 정체가 일어나는 구간이 생겼을 때 이를 우회하는 등의 통신망 전체의 안정성이 커졌습니다.  이런 연구결과에 여러 통신회사들이 관심을 보였지만, 새로운 라우팅 프로토콜을 채택할 경우 너무나 많은 하드웨어를 교체해야 하는 부담이 있어서 실제로 광범위한 표준화와 도입으로 이어지지는 못했습니다.

무리지성과 관련한 또 하나의 연구로, 제임스 케네디(James Kennedy)와 러셀 에버하트(Eberhart)가 1990년대 중반에 발명한 PSO(Particle Swarm Optimisation)라는 것이 있습니다.  이들은 발코니에 새들 먹이를 주면 첫번째 새가 이를 발견하고 날아든 뒤에, 머지않아 수많은 새 떼가 모여드는 것에 착안하여 인공의 새들이 무작위적으로 날아다니다가 먹이를 발견한 가장 가까운 동료들을 살피는 방식으로 알고리즘을 개발하였습니다.  이렇게 간단한 아이디어가 현재는 650개가 넘는 영역에 적용되고 있는데, 영상이나 비디오 분석, 안테나 디자인, 심지어는 의학에서의 진단시스템과 기계의 고장분석 등에도 이용되고 있습니다.


벌들의 댄스와 인간의 뇌

이태리 ICST(Institute of Cognitive Sciences and Technologies)의 비토 트리아니(Vito Trianni) 박사는 벌들이 최적의 벌집을 짓기 위해 탐색을 하는 과정을 연구하면서, 그들의 행위와 인간의 뇌가 동작하는 방식에 유사점이 있다는 것을 발견합니다.  벌들의 경우 일단 각자가 흩어져서 좋은 자리를 탐색하다가 좋은 위치가 발견되면 벌집으로 돌아와서 춤을 추면서 다른 벌들을 모읍니다.  자리가 좋다고 판단되면 춤을 더 오래추면서 더 많은 벌들을 모읍니다.  이런 과정을 반복하면서 벌들의 모임이 일정수준을 넘어가게 되면 나머지 모든 벌들이 모여서 새로운 벌집을 짓기 위해 날아갑니다.  이런 과정은 인간의 뇌의 신경세포들을 벌들로, 춤을 추는 행위를 전기자극으로 치환하면 인간의 뇌에서 일어나는 과정과 유사한 점이 많습니다.  이를 일부에서는 무리인식(swarm cognition)이라고 부르기도 하는데, 우리의 뇌를 거대한 벌떼와 같이 신경세포의 무리로 보면 실제로 우리의 생각이나 인지, 심지어는 의식이나 추상적인 추론 등도 신경세포들의 상호작용이 모여서 이것이 일종의 패턴으로 동작하는 것으로 볼 수 있습니다.  


많은 학자들이 '지능'에 대해 다양하게 정의를 내렸습니다.  지능을 '복잡한 문제 해결 능력'이라고 본다면 컴퓨터는 분명 매우 높은 지능을 가진 기계입니다.  그리고, 과거의 인공지능 연구는 대체로 하나의 개체(컴퓨터)가 가지고 있는 지능에 초점을 맞추고 개발되었습니다.  사람의 지능을 대체할 수 있는 하나의 개체를 만들겠다는 시도라고 할 수 있습니다.  그렇지만, 개체들이 원했든 원하지 않았든, 정보(Information)가 교환되고 문제를 해결하는 방법, 사물을 바로 보는 시각 등 많은 것들을 주고 받게 된다면 필연적으로 인간의 '마음'에 해당하는 것이 개입을 하게 되면서 엄청나게 많은 변형이 일어날 수 있으며, 이것이 곧 지능으로 이어질 때 외부환경의 다양한 변화에 적응할 수 있는 것입니다.  다시 말해, 지능은 개체 간의 상호작용으로 인해 발전하고 진화하는 것으로, 과거의 컴퓨터 과학에서는 이런 변형을 전혀 용납하지 않았기 때문에 한계에 부딪힌 것입니다.

이와 유사한 시각으로 인터넷과 웹을 바라본 시각으로 시냅틱 웹(synaptic web)이라는 개념이 있습니다.  인터넷과 웹을 인간의 뇌의 구조와 연결을 시켜보는 것으로, 무리인식이 개미 등의 자연계에서 관찰할 수 있는 양상을 우리의 뇌에 적용한 것에 비해, 시냅틱 웹은 인간의 뇌가 동작하는 방식으로 웹의 발전을 바라보는 것입니다.  이에 대해서는 제가 개인적으로도 관심을 가지고 정리를 한 글이 있으니 참고하시기 바랍니다.

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이런 시각의 변화는 단순히 컴퓨터 과학의 문제만은 아닐 것입니다.  우리의 정치, 문화 환경도 이와 비슷합니다.  과거에는 일정한 방향성을 찾아내고, 최적의 경로를 찾아내는 것에 있어서 소통의 인프라도 부족하였고, 무질서에서 나타날 수 있는 비효율이 발생하였기 때문에 지배하는 리더십과 강력한 밀어붙이기 등에 의해 지배가 되는 것이 더 좋았을지도 모릅니다.  그러나, 우리 인간이 모두 각각의 신경세포이자 개미들과 같이 서로에게 영향을 주면서, 대규모로 참여할 수 있는 도구가 주어진 시점에서는 이런 과거방식의 정치나 문화가 인류전체의 발전에 저해요소가 될 수도 있는 것입니다.  과거의 방식도 중요하지만, 이와 같은 역사의 발전에 대해 보다 겸허하면서도 발전적인 고민을 통해 다양한 실험을 해보는 것도 좋지 않을까요?

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지난 번 포스팅에서 오픈소스 현상을 이용한 콜레라 퇴치를 위한 새로운 수액세트 개발과 관련한 글을 올린 적이 있습니다.  오늘도 그 연장선 상에서 캐나다의 유명한 금광회사의 이야기를 올려볼까 합니다.

2008/11/22 - [Health 2.0 vs. Web 2.0] - 오픈소스 현상을 이용한 콜레라 퇴치 작전

사건의 주인공은 캐나다의 유명한 금광회사인 골드코프 주식회사 (Goldcorp. Inc) 입니다.  이 회사에 대해 더욱 많은 것을 알고 싶으신 분들은 웹 사이트를 한 번 들러보시기 바랍니다 (http://www.goldcorp.com/).  이 사건은 세계적인 베스트셀러인 위키노믹스(Wikinomics)에도 실려있는 대표적인 오픈소스 현상의 전통산업 적용사례 입니다. 

골드코프는 토론토에 위치한 작은 금광회사 였습니다.  금광회사는 금광의 금이 고갈되면 회사가 망해버릴 수 밖에 없다는 것은 상식이겠지요?  골드코프는 회사가 보유한 금광이 고괄되고 있다는 진단을 받은 이후 파산을 기다리는 시한부 인생과 같은 삶을 사는 회사였습니다.  새로운 금광을 찾아야 했지만, 회사의 모든 인력을 총동원한 탐사 작업에는 큰 진전이 없었습니다.

그러던 어느 날 이 회사를 부흥시키는 열쇠는 엉뚱한 곳에서 찾아옵니다.  골드코프의 CEO인 롭 멕이웬(Rob MacEwen)은 1999년 MIT 강연회를 참석했다가, 리누스 토발즈와 오픈소스 개발자들이 만들어낸 리눅스에 대한 이야기를 듣게 됩니다.  이 강연을 들은 롭 멕이웬은 토론토로 돌아가 회사의 창립초기부터 가지고 있던 금광채굴과 관련된 모든 기업기밀을 인터넷에 공개하고 새로운 금광을 찾고 있었던 자신들의 노력에 대해 전세계의 전문가들의 도움을 요청하는 결정을 내립니다.

2000년 3월 이런 전략에 입각하여 "골드코프 챌린지 (Goldcorp Challenge)" 컨테스트를 개최합니다.  총 57만 6천 달러의 상금을 내걸고, 수천 만 평이나되는 광산에 대한 정보를 웹 사이트에 공개하였으며, 전 세계 수십 개 나라에 있는 전문가들이 데이터를 분석하기 시작했습니다.  골드코프 챌린지의 웹 사이트는 아직도 이런 기념비적인 사건을 기념하기 위해서인지(?) 건재합니다.  궁금하신 분들은 직접 사이트를 방문해 보시기 바랍니다 (http://www.goldcorpchallenge.com/challenge1/homepage_static.html)




결과는 대성공 이었습니다.  참가자들은 많은 수의 후보지를 찾아내었고, 그곳에서 상당한 금이 실제로 발견되었습니다.  현재 골드코프는 많은 양의 금을 새로 채굴했고, 현재 이 회사는 10개의 금광과 6개의 금광을 개발하고 있는 세계 최대의 금광회사입니다. 

IT 업계의 오픈소스 성공신화인 리눅스나 위키피디아의 성공과는 다른 듯 같은 골드코프의 성공신화는 많은 것을 생각하게 합니다.  일반적인 회사들의 비밀스러운 사업 방식을 깨고, 어떤 경우에는 개방적인 접근이 훨씬 강력한 에너지와 힘을 발휘한다는 것을 증명한 것이며, 회사의 지적재산을 공유의 문화를 통해 집단지성의 힘이 얼마나 강력한 지 보여준 혁명적 사건입니다. 

우리도 한 번 새로운 금광이나 찾으러 나서 볼까요?  모두들 준비되셨으면, 자신들이 알고 있는 모든 지식들을 내놓도록 하세요 ^^;


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