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The virtues of nested hierarchies 차곡차곡 포개진 위계질서의 미덕
Inside every solitary living creature is a swarm of non-creature things. Inside every solitary machine one day will be a swarm of non-mechanical things. Both types of swarms have an emergent being and their own agenda.
모든 개별적인 살아있는 창조물 내부는 비창조적인 사물의 군집이다. 모든 개별적인 기계 내부는 어느 날 비 기계적인 사물의 군집이 될 것이다. 두 형태의 군집들은swarms 모두 창발적인 존재와 자신의 의제를 가지고 있다.
Brooks writes: “In essence subsumption architecture is a parallel and distributed
computation for connecting sensors to actuators in robots.” An important aspect of this organization is that complexity is chunked into modular units arranged in a hierarchy.
브룩스는 다음과 같이 기술한다. “본질적으로 포섭구조는 로봇 안에서 센서를 조작기actuator에 연결하기 위한 평행적이고 분산된 계산의 결과computation이다.” 이러한 유기체의 중요한 측면은 하나의 위계질서 안에 배열된 조립식 구성단위modular unit 속에 복잡성을 던져 넣는 것이다.
Many observers who are delighted with the social idea of decentralized control are upset to hear that hierarchies are paramount and essential in this new scheme. Doesn’t distributed control mean the end of hierarchy?
분권화한 통제라는 사회적 사고를 기꺼이 받아들이는 수많은 관측자들은 위계질서가 새로운 개요에 있어 가장 중요하며 본질적이라는 말을 들으면 혼란스러울 것이다. 분산된 통제가 위계질서의 종식을 의미하는 것은 아닌가?
As Dante climbed through a hierarchy of heavens, he ascended a hierarchy of rank. In a rank hierarchy, information and authority travels one way: from top down. In a subsumption or web hierarchy, information and authority travel from the bottom up, and from side to side. No matter what level an agent or module works at, as Brooks points out, “all modules are created equal....Each module merely does its thing as best it can.”
단테가 하늘의 위계질서를 통해 올라갔듯이, 브룩스는 계급의 위계질서를 통해 올라갔다. 계급의 위계질서에서 정보와 권위는 한 방향으로 이동한다. 위에서 아래로. 포섭 또는 망 형태의 위계질서에서 정보와 권위는 밑으로부터 그리고 옆에서 옆으로 이동한다. 중개인agent이나 조립단위가 어떤 수준에서 작동을 하던 상관없이 “모든 구성단위는 동등하게 창조되고……각 구성단위는 단지 할 수 있는 가장 좋은 상태로 자신의 역할을 한다.”고 브룩스는 언급한다.
In the human management of distributed control, hierarchies of a certain type will
proliferate rather than diminish. That goes especially for distributed systems involving human nodes—such as huge global computer networks. Many computer activists preach a new era in the network economy, an era built around computer peer-to-peer networks, a time when rigid patriarchal networks will wither away. They are right and wrong. While authoritarian “top-down” hierarchies will retreat, no distributed system can survive long without nested hierarchies of lateral “bottom-up” control. As influence flows peer to peer, it coheres into a chunk—a whole organelle—which then becomes the bottom unit in a larger web of slower actions. Over time a multi-level organization forms around the percolating-up control: fast at the bottom, slow at the top.
인간의 분산 통제 관리에서 특정 형태의 위계질서는 감소하기 보다는 급증할 것이다. 지구차원의 거대한 컴퓨터 네트워크와 같은 인간 교점을 포함하는 분산계에서 특히 더 그럴 것이다. 수많은 컴퓨터 활동가들은 네트워크 경제에서의 새로운 시대를 전도한다. 이 시대는 동등계층 컴퓨터 네트워크computer peer-to-peer network를 구축하며 강고한 가부장적 네트워크는 사라진다. 그 활동가들은 맞기도 하고 틀리기도 하다. 권위주의적인 “하향식” 위계질서는 수축하지만, 분산계도 차곡차곡 포개진 수평적 구조의nested “상향식” 통제의 위계질서가 없이는 오래 살아남을 수 없다. 영향이 동등한 것에서 동등한 것으로 흐름에 따라 그 영향은 온전한 세포기관 같은 더 큰 덩어리로 응집한다. 그러면 그 덩어리는 더 느리게 행동하는 더 큰 망 안에서 밑바닥 단위가 된다. 시간을 통해 다 차원 기관은 위로 골고루 미치는percolate 통제를 형성한다. (그 통제는)하층에서는 빠르고 상층에서는 느리다.
The second important aspect of generic distributed control is that the chunking of
control must be done incrementally from the bottom. It is impossible to take a complex problem and rationally unravel the mess into logical interacting pieces. Such well-intentioned efforts inevitably fail. For example, large companies created ex nihilo(무에서), as in joint ventures, have a remarkable tendency to flop. Large agencies created to solve another department’s problems become problem departments in themselves.
포괄적 분산 통제의 두 번째 중요한 측면은 통제의 더 큰 덩어리 되기는 밑으로부터 끊임없이 행해져야만 한다. 복잡한 문제를 수행하고, 혼란을 논리적으로 작동하는 부분으로 이성적으로 풀어내는 것이 불가능하다. 이렇게 잘 의도된 노력은 필연적으로 실패한다. 예를 들면 투자 자본을 결합함으로써 무에서 창조된 기업은 쿵 쓰러지려는 주목할 만한 경향을 갖는다. 일부의 문제를 해결하기 위해 창조된 거대한 기관agency는 그 자체로 또 다른 부문의 문제가 된다.
Chunking from the top down doesn’t work for the same reason why multiplication
is easier than division in mathematics. To multiply several prime numbers into a larger product is easy; any elementary school kid can do it. But the world’s supercomputers choke while trying to unravel a product into its simple primes. Top-down control is very much like trying to decompose a product into its factors, while the large product is very easy to assemble from its factors up.
하향식 더 큰 덩어리 되기는 수학에서 나누기 보다는 곱하기가 보다 쉬운 것과 같은 이유 때문에 작동하지 않는다. 몇 개의 기본 숫자를 곱해서 큰 숫자를 만들기는 쉽다. 초등학생 누구라도 곱하기는 할 수 있다. 그러나 세계적인 슈퍼컴퓨터도 결과물을 단순한 기초로 되돌리는 동안 질식해 버릴 것이다. 하향식 통제는 생산물을 그 구성요소로 분해하려는 시도와 매우 유사하다. 하지만 그 구성요소들로부터 거대한 생산물을 조립하기는 매우 쉽다.
The law is concise: Distributed control has to be grown from simple local control.
Complexity must be grown from simple systems that already work. As a test bed for bottom-up, distributed control, Brian Yamauchi, a University of Rochester graduate student, constructed a juggling seeing-eye robot arm. The arm’s task was to repeatedly bounce a balloon on a paddle. Rather than have one big brain try to
figure out where the balloon was and then move the paddle to the right spot under the balloon and then hit it with the right force, Yamauchi decentralized these tasks both in location and in power. The final balancing act was performed by a committee of dumb “agents.”
법칙은 간결하다. 분산 통제는 단순하고 지역적인 통제로부터 성장하여야만 한다. 복잡성은 이미 작동하고 있는 단순계로부터 성장하여야만 한다. 상향식이며 분산된 통제를 위한 실험대로서 로체스터 대학원생 브리안 야마구치는 곡예를 하는 매직 아이 로봇 팔을 구축하였다. 그 팔의 임무는 반복적으로 풍선을 막대 위로 튕기는 것이었다. 풍선이 어디에 있으며, 그러고 나서 풍선 아래 올바른 지점으로 막대를 이동시키고, 그 후에 적절한 힘으로 풍선을 치는 것을 판단하기 위해 하나의 큰 두뇌를 갖기 보다는 야마구치는 위치와 힘 둘 다에서 이러한 임무를 분산시켰다. 마지막으로 균형을 잡는 행위는 멍청한 “요원들”로 구성된 위원회가 수행하였다.
For instance, the extremely complex question of Where is the balloon? was dis�persed among many tiny logic circuits by subdividing the problem into several stand�alone questions. One agent was concerned with the simple query: Is the balloon any�where within reach?—an easier question to act on. The agent in charge of that question didn’t have any idea of when to hit the balloon, or even where the balloon was. Its single job was to tell the arm to back up if the balloon was not within the arm’s camera vision, and to keep moving until it was. A network, or society, of very simpleminded decision�making centers like these formed an organism that exhibited remarkable agility and adaptability.
예를 들면 매우 복잡한 질문인 풍선은 어디 있지? 는 그 문제를 몇몇 독립되어 있는stand alone 질문으로 세분함에 따라 수많은 작은 논리 회로 사이로 사라진다. 한 요원agent은 단순한 질문과 관계한다. 풍선이 닿을 수 있는 어떤 장소에 있는가? 이 질문은 행동하기에 더 쉽다. 그 질문을 담당하고 있는 요원은 풍선을 언제 칠 것인지 또는 심지어 풍선은 어디에 있지 이런 문제에 대해 어떠한 생각도 갖지 않는다. 그 요원의 유일한 일은 로봇 팔에 달린 카메라 영상에 풍선이 보이지 않으면 후진하고, 풍선이 보일 때까지 계속 움직이라고 팔에게 명령을 내리는 것이다. 이와 같이 매우 멍청한 결정을 하는 중심들의 사회나 망은 주목할 만한 민첩성과 적응성이 금지된 유기체를 구성한다.
Yamauchi said, “There is no explicit communication between the behavior agents.
All communication occurs through observing the effects of actions that other agents have on the external world.” Keeping things local and direct like this allows the society to evolve new behavior while avoiding the debilitating explosion in complexity that occurs with hardwired communication processes. Contrary to popular business preaching, keeping everybody informed about everything is not how intelligence happens.
야마구치는 말한다. “행위자들 사이의 명백한 소통은 없습니다. 모든 소통은 다른 행위자들이 외부 세계에 대해 갖는 행동의 결과effects를 관측하면서 일어납니다." 이와 같이 국부적local이고 직접적인 사물들을 유지하는 것은 굳어버린 소통 체계에서 일어날 수 있는 복잡성에서 약화되고 있는 폭발을 피하는 동안에 사회가 새로운 행위로 진화하도록 허용합니다. 대중적인 사업이 전파하는 것에 반하여 모든 사람에게 모든 것에 관해 정보를 제공하는 것은 지능이 발생하는 방법은 아니다.
“We take this idea even further,” Brooks said, “and often actually use the world as
the communication medium between distributed parts.” Rather than being notified by another module of what it expects to happen, a reflex module senses what happened directly in the world. It then sends its message to the others by acting upon the world. “It is possible for messages to get lost—it actually happens quite often. But it doesn’t matter because the agent keeps sending the message over and over again. It goes ‘I see it. I see it. I see it’ until the arm picks the message up, and does something in the world to alter the world, deactivating the agent.”
브룩스가 말한다. “우리는 이러한 사고를 더욱 발전시키고, 실제적으로 세계를 분산된 부분들 사이에 통신 매체로 종종 사용하였다.” 발생하기를 기대하는 다른 모듈에 의해 통보된 존재라기보다는 반영 모듈은 세계에서 직접적으로 발생된다는 사실을 인식했다sense. 그때 그 모듈은 세계에 대해 행동함으로써 다른 것들에게 메시지를 보낸다. “메시지는 잃게 될 가능성이 있다. 실제로 그런 일은 매우 자주 발생한다. 하지만 행위자가 반복해서 메시지를 다시 보내기 때문에 문제가 아니다. 나는 그러한 행동을 보았다. 로봇 팔이 메시지를 받을 때까지, 그리고 행위자를 활성화 시키지 않을 때까지 세계를 변화시키기 위해 세계에서 무언가를 하는 것을 보았다.
중앙집중식 소통은 중심적인 뇌와 더불어 유일한 문제는 아니다. 중앙의 기억을 유지하는 것은 (그것을) 약화시키는 일이나 매한가지다. 공유기억은 아주 엄밀하고, 시의적절하며, 정확하게 갱신된다. 이는 많은 기업들이 불쌍히 여길 수 있는 문제일 정도이다.(왜 그렇게 하지 않으면 살아남지 못하니까. 역자의 추측) 로봇에게 있어 중앙 사령부의 도전은 벽은 어디에 있는가? 문에서 얼마나 멀리 떨어져 있는가? 그리고 도중에 계단을 조심하라 등등 인지할 수 있는 것의 “세계 모형”이자 이론, 대표로 갱신되고 수집될 것이다.
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