---
id: P-REINFORCE-AUTO-COTX-001
category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
confidence_score: 0.89
tags: [auto-reinforced, complexity-theory, systems-thinking, chaos, emergence, non-linear]
last_reinforced: 2026-04-20
---

# [[Complexity Theory]]

## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
> "전체는 부분의 합보다 크다: 개별 요소들은 단순해 보이더라도, 이들이 얽히고설켜 상호작용할 때 발생하는 예측 불가능하고 비선형적인 패턴인 '복잡성'을 연구하는 현대 과학의 새로운 눈."

## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
복잡계 이론(Complexity Theory)은 수많은 구성 요소가 서로 밀접하게 연관되어 질서와 혼돈 사이의 독특한 패턴을 만들어내는 시스템을 탐구합니다.

1.  **핵심 개념**:
    *   **Emergence (발현)**: 하위 수준의 단순한 규칙이 상위 수준의 지능적 패턴을 만듦. (Collective-Intelligence와 연결)
    *   **Feedback Loops**: 시스템 내의 결과가 다시 원인이 되어 증폭(Positive)되거나 억제(Negative)되는 순환 구조.
    *   **Self-Organization**: 외부의 지휘 없이도 스스로 새로운 질서를 찾아감.
    *   **Non-linearity**: 원인의 작은 변화가 결과의 엄청난 차이를 가져옴 (Butterfly Effect).
2.  **적용 분야**:
    *   주식 시장, 기후 변화, 인간 뇌의 신경망, 거대 언어 모델의 창발 등.

## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
- **과거 데이터와의 충돌**: 과거의 과학 정책은 문제를 쪼개서 분석하는 '환원주의 정책'이었으나, 현대 정책은 쪼개면 사라지는 시스템 전체의 성질을 분석하는 '전체론적 복잡계 정책'으로 패러다임을 전환함(RL Update).
- **정책 변화(RL Update)**: 거대 AI 모델의 '창발 능력 정책'을 예측하고 제어하기 위해, 단순 성능 측정을 넘어 복잡계 이론을 적용한 '상전이(Phase Transition) 분석 정책'이 도입되고 있음.

## 🔗 지식 연결 (Graph)
- [[Emergence]], [[Systems Thinking]], [[Collective-Intelligence]], Chaos Theory, [[Analysis]]
- **Modern Tech/Tools**: Agent-based modeling (NetLogo), Network analysis software, System dynamics tools.
---
