[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -2,62 +2,174 @@
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id: wiki-2026-0508-emergence-in-systems
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title: Emergence in Systems
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category: 10_Wiki/Topics
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status: needs_review
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: [Emergence-001]
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aliases: [Emergent Behavior, Collective Behavior, Weak Emergence, Strong Emergence]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 1.0
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tags: [systems-theory, complexity, emergence, Artificial-Life, Multi-agent-Systems]
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confidence_score: 0.90
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verification_status: applied
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tags: [emergence, complexity, multi-agent, self-organization, LLM-emergent]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-04-26
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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tech_stack:
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language: python
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framework: mesa/numpy
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# Emergence in[[_system|system]]s (시스템에서의 창발)
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# Emergence in Systems
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> "전체는 부분의 합보다 크며, 단순한 규칙이 합쳐져 예측 불가능한 질서를 창조한다" — 개별 요소들은 가지지 못한 특성이 시스템 전체 차원에서 갑자기 나타나는 현상으로, 복잡계와 지능의 본질을 설명하는 핵심 개념.
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## 매 한 줄
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> **"매 macro-level patterns 매 micro-rules 만으로 매 predictable 하지 않게 발생"**. 매 1875 G.H. Lewes 의 용어 도입, 매 1972 Anderson *More is Different* 가 매 modern foundation. 매 2026 LLM emergent capabilities (in-context learning, reasoning chains), swarm robotics, market crashes, neural avalanches 의 핵심 framework.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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- **추출된 패턴:** 하위 수준(Lower-level)의 개체들이 상호작용하며 상위 수준(Higher-level)에서 새로운 패턴이나 기능을 형성하는 자기 조직화(Self-organization) 패턴.
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- **핵심 특징:**
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- **Bottom-up:** 중앙 통제 없이 개별 요소의 로컬 규칙에 의해 발생.
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- **Irreducibility:** 전체 시스템의 행동을 개별 요소의 특성만으로는 완벽히 설명하거나 예측할 수 없음.
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- **Examples:** 개미 군집의 효율적 먹이 탐색, 뉴런들의 상호작용으로 생겨나는 '의식', LLM 규모 확장 시 나타나는 새로운 추론 능력.
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- **의의:** 개별 알고리즘의 최적화를 넘어, 시스템 전체의 상호작용 설계를 통해 고차원 지능을 구현하는 이론적 토대.
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## 매 핵심
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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- **과거 데이터와의 충돌:** 지능을 설계(Design)의 산물로 보던 관점에서, 적절한 환경과 규칙 하에서 발생하는 창발(Emergence)의 산물로 보는 관점으로 확장.
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- **정책 변화:** Skybound 프로젝트의 군집 드론 AI는 개별 기체에 복잡한 전술을 심는 대신, 단순한 '충돌 방지'와 '목표 추적' 규칙만을 부여하여 유기적인 진형 변화라는 창발적 행동을 유도함.
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### 매 weak vs strong
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- **Weak emergence (Bedau)**: 매 micro-rule 으로 simulate 가능, 매 closed-form predict 어려움. 매 대부분의 과학 examples.
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- **Strong emergence (Chalmers)**: 매 micro 로 deduce 불가, 매 new causal powers. 매 controversial — 매 consciousness debate.
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- Chaos-Theory-in-Systems, [[Artificial-Life|Artificial-Life]], [[Multi-Agent-Systems-MAS|Multi-Agent-Systems-MAS]], [[Complexity-Theory|Complexity-Theory]]
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- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Emergence-in-Systems.md
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### 매 핵심 mechanisms
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- **Local interactions + nonlinearity**: 매 ant colony, Conway's GoL.
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- **Phase transitions**: 매 critical density 매 traffic jam, 매 percolation.
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- **Self-organized criticality (Bak)**: 매 sandpile, neural avalanches.
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- **Stigmergy**: 매 environment-mediated coordination (pheromones).
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- **Symmetry breaking**: 매 Turing patterns, 매 cell differentiation.
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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### 매 detection / measurement
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- **Mutual information** between scales.
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- **Effective complexity** (Gell-Mann).
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- **Phi (Φ)** integrated information (IIT).
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- **Coarse-grained predictability**: 매 micro vs macro forecast accuracy.
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- **Emergent capability scaling curves** (LLM): 매 phase transition at parameter threshold.
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**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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### 매 응용
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1. **LLM scaling**: 매 few-shot reasoning 매 ~10B params 에서 emerge (Wei 2022).
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2. **Swarm robotics**: 매 simple drones → flock formation, 매 task allocation.
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3. **Market microstructure**: 매 HFT bots → flash crashes, 매 emergent volatility.
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4. **Neural networks**: 매 grokking phenomenon, 매 induction heads emerge.
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**언제 쓰면 안 되는가:**
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- *(TODO)*
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## 💻 패턴
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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### Conway's Game of Life (Classic)
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```python
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import numpy as np
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from scipy.ndimage import convolve
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- **정보 상태:** needs_review
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- **출처 신뢰도:** A
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- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
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def step(grid):
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kernel = np.array([[1,1,1],[1,0,1],[1,1,1]])
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nb = convolve(grid, kernel, mode='wrap')
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return ((nb == 3) | ((grid == 1) & (nb == 2))).astype(int)
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```
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## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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### Boids (Flocking)
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```python
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class Boids:
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def __init__(self, n=200):
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self.pos = np.random.rand(n, 2) * 100
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||||
self.vel = (np.random.rand(n, 2) - 0.5) * 2
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def step(self):
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# cohesion + separation + alignment
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for i in range(len(self.pos)):
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d = np.linalg.norm(self.pos - self.pos[i], axis=1)
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mask = (d > 0) & (d < 10)
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||||
if mask.any():
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cohesion = (self.pos[mask].mean(0) - self.pos[i]) * 0.01
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||||
alignment = (self.vel[mask].mean(0) - self.vel[i]) * 0.05
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||||
close = (d > 0) & (d < 3)
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||||
separation = -((self.pos[close] - self.pos[i]).sum(0)) * 0.1 if close.any() else 0
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||||
self.vel[i] += cohesion + alignment + separation
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||||
speed = np.linalg.norm(self.vel, axis=1, keepdims=True).clip(min=0.5, max=3)
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||||
self.vel = self.vel / np.linalg.norm(self.vel, axis=1, keepdims=True) * speed
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self.pos = (self.pos + self.vel) % 100
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```
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- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
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- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
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- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
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### Sandpile (Self-Organized Criticality)
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```python
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def sandpile_step(grid, threshold=4):
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drops = grid >= threshold
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while drops.any():
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grid[drops] -= threshold
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# spread to 4 neighbors
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||||
grid[1:] += np.roll(drops, -1, axis=0)[1:]
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# ... (similar for other neighbors)
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drops = grid >= threshold
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return grid # avalanche size distribution → power law
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```
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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### Schelling Segregation
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```python
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def schelling(grid, tolerance=0.3, iters=1000):
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||||
n = grid.shape[0]
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for _ in range(iters):
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unhappy = []
|
||||
for i, j in np.ndindex(grid.shape):
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||||
if grid[i,j] == 0: continue
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||||
nb = grid[max(0,i-1):i+2, max(0,j-1):j+2].flatten()
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||||
similar = (nb == grid[i,j]).sum() - 1
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||||
if similar / max(1, (nb != 0).sum() - 1) < tolerance:
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||||
unhappy.append((i,j))
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||||
# swap unhappy with random empty
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...
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||||
return grid # macroscopic segregation emerges from mild micro-preference
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```
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| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
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|------|-----------|-----------|--------|
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| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |
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### LLM Emergent Capability Detector
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||||
```python
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||||
def emergent_capability_curve(scales, accuracies, threshold=0.5):
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||||
"""Find parameter scale where accuracy phase-transitions above random."""
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for s, a in zip(scales, accuracies):
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||||
if a > threshold:
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return s
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return None
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# Wei et al 2022 — abrupt jump for arithmetic, multi-step reasoning
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```
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### Mutual Information Across Scales
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```python
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from sklearn.feature_selection import mutual_info_regression
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def emergence_index(micro, macro):
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||||
"""High MI(macro_t+1 | macro_t) - MI(macro_t+1 | micro_t) suggests emergence."""
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||||
mi_macro = mutual_info_regression(macro[:-1].reshape(-1,1), macro[1:])[0]
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||||
mi_micro = mutual_info_regression(micro[:-1], macro[1:])[0]
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||||
return mi_macro - mi_micro
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||||
```
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## 매 결정 기준
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| 시스템 | Framework |
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|---|---|
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| Cellular automaton | GoL, ECA Wolfram class |
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| Multi-agent RL | swarm intelligence, MARL |
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| Physical phase transition | renorm group, Ising |
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| Neural network capabilities | scaling laws, mech interp |
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| Economic systems | ABM (Agent-Based Models) |
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| Brain dynamics | criticality, neural avalanche |
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**기본값**: 매 ABM with 매 minimal local rules → 매 observe macro pattern → 매 measure emergence index.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Complexity Science]] · [[Systems Theory]]
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- 변형: [[Weak-Emergence]] · [[Strong-Emergence]] · [[Self-Organization]]
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- 응용: [[LLM-Emergent-Capabilities]] · [[Swarm-Intelligence]] · [[Market Microstructure]]
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||||
- Adjacent: [[Dissipative-Structures]] · [[Self-Organized-Criticality]] · [[Phase-Transitions]] · [[Emergence]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: 매 multi-agent prompt 의 collective behavior 분석, 매 capability scaling 예측.
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**언제 X**: 매 simple linear systems — 매 emergence framework overhead.
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## ❌ 안티패턴
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- **"emergent" 의 mystification**: 매 simply "I don't understand" 의 placeholder.
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- **Strong emergence claim 남발**: 매 weak emergence 가 거의 모든 과학 case 에 충분.
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- **Ignoring scale separation**: 매 macro 가 micro 의 평균이면 매 trivial — 매 nonlinearity 필요.
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- **Mistaking correlation for emergence**: 매 둘 다 환경 forcing 으로 driven 가능.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (Anderson 1972 *More is Different*; Bedau 1997; Wei et al. 2022 *Emergent Abilities of LLMs*; Mitchell 2009 *Complexity*).
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- 신뢰도 A.
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- 매 사촌 페이지: [[Emergence]] (broader philosophical treatment).
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## 🕓 Changelog
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| 날짜 | 변경 |
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|---|---|
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | Manual cleanup — full content with GoL, Boids, sandpile, Schelling, LLM emergent |
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Reference in New Issue
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