John Holland
(미국 심리학 전기공학 컴퓨터과학자 1929~)
John Henry Holland 는 유전알고리즘 (Genetic Algorithm) 의 대부로 유명하다. 그는 심리학, 전기공학, 컴퓨터과학 교수를 역임하였으며, 현재는 University of Michigan 의 Center for the Study of Complex Systems (CSCS) 의 멤버이며, Santa Fe Institute 의 Board of Trustees and Science Board 멤버이다.
그는 MacArthur Fellowship 수상자이며 World Economic Forum 회원이다. 그는 complex adaptive systems 에 관한 다수의 저서를 냈으며 그 주제로 전세계적으로 수많은 강연을 하였다. 그는 아시아 요리를 즐기며 바둑을 즐긴다. 대표 저서는 다음과 같다.............. (Wikipedia : John Henry Holland)
홀랜드는 유전 알고리즘의 대부이다. 유전 알고리즘은 최근에 일반의 급격한 관심을 끌어 컴퓨터 과학의 막내둥이 격으로 취급받고 있지만 이 분야의 대가인 홀랜드가 미국 최초의 컴퓨터 과학 박사학위 취득자라는 사실은 참으로 아이러니컬하다. 그의 박사학위는 병렬 컴퓨터 구조에 관한 것이었는데, 유전 알고리즘의 타고난 병렬성을 그 때부터 염두에 두고 있었음이 틀림없다.
홀랜드의 병렬 컴퓨터에 아이디어를 얻어 구현한 것이 유명한 Thinking Machine 사의 Connection machine 이다. 이 기계를 만든 Thinking Machine 사의 Daniel Hillis 는 이 기계의 완성 직후에 " 이 기계는 홀랜드 머신이라고 불러도 좋다" 고 말할 정도였다. 그에 보답이라도 하듯 힐리스는 유전 알고리즘에 의해 sorting network 를 푸는 문제를 connection machine 상에서 구현하였다. 16 개의 input 에 대하여 그때까지 알려진 가장 우수한 sorting network 은 60 비교자를 사용했는데, 힐리스는 이것에 비해 단 하나 많은 61 비교자를 사용하는 sorting network 를 찾아내었다. Thinking Machine 사는 90 연대 중반에 위기를 맞아 쓰러지게 되는데, 힐리스가 그 때까지만 해도 시장의 인식이 부족했던 유전 알고리즘에 많은 시간을 쓰고, 이를 connection machine 의 중요한 응용 분야로 택한 것이 그 원인의 하나가 아닌가 생각한다.
홀랜드는 매우 이론적이고 자신의 학문을 대외에 전파하는데 별 재주가 없는 사람이다. 1929 년에 태어난 그는 오펜하이머와 폰 노이만이 이끌던 맨하탄 프로젝트의 지적무게가 미국의 과학계를 지배하던 시기에 MIT 물리학과의 신입생으로 입학하였다. 재학중 미 국방성의 미사일 탄도 계산 프로그램에 관여한 인연으로 당시 몇 안되는 컴퓨터 전문가가되는 행운을 잡아 IBM 에 스카웃되었다. IBM 에서는 최초의 상업용 컴퓨터인 701 의 논리 설계팀 7 명중 한사람이었다.
이러한 배경과 그의 보수적인 성향으로 인해 홀랜드는 기계어로 프로그램하느 것이 너무나 자연스러운 나머지 1980 년 무렵까지도 기계어로 프로그램을 하고 있었다. 기계어로 짜놓은 프로그램을 누가 해독하려고 하겠는가? 온 캠퍼스가 중형 및 대형 컴퓨터로 득실거릴 때도 홀랜드는 16 진법의 기계어에 더 편안함을 느끼고 있었다. 아직까지 홀랜드가 짤 수 있는 유일한 고급언어는 비주얼 베이직인 것으로 알고 있다. 홀랜드의 역사적 저서 Adaptation in Natural and Artificial Systems 를 보아도 홀랜드는 자신의 생각을 지적으로 표현할 줄은 알지만 평이한 언어로 표현하는 데에는 별 재주가 없는 사람이라는 것을 알 수 있다. 이러한 홀랜드의 성향이 유전 알고리즘을 늦게 꽃 피우게 한 중요한 원인 중의 하나임에 틀림없다.
그가 산타페에 모습을 나타내어 세미나를 한 순간 거기에 모인 노벨상 수상자들을 비롯한 청중들이 보인 반응은 대단했다. 미첼 월드롭의 책 Complexity (한국어역, 카오스에서 인공생명으로, 범양사, 1992) 에서 소개한 W. Brian Arthur 가 경험했던 상황보다 모자라지 않았을 것이다
"어떤 과학자가 무언가 중요한 것을 가지고 있다고 느낄지라도, 그 공동체 안에서는 받아들여지지 않는 일이 충분히 있을 수 있다. 존 홀랜드는 수십년동안 그런 환경속에 있었다. 나도 분명히 그런 것을 느꼈으며, 내가 산타페 연구소 에 들어서자 이 믿기어려울 정도로 똑똑하고 책에서만 보았던 사람들이 나에게 '당신, 여기오는데 왜 그렇게 오래 걸렸어요?' 라고 묻는 듯 했다"
홀랜드의 학문적 뿌리를 따라가면 그 할아버지 되는 자리에 John von Neumann 이 있다. 천재 폰 노이만은 컴퓨터상에서 자기 복제가 가능하다는 것을 일찌감치 감지하고 자기 복제하는 Cellular Automaton 이 적어도 하나 이상 존재한다는 것을 증명하였다. 또한 남들이 지금의 탁상용 전자 계산기 수준도 안되는 컴퓨터를 놓고 신기해 하고 있던 40 연대 중반에 벌써 진화가 컴퓨터 상에서 미칠 영향을 예언하였다. 폰 노이만이 자기복제 오토마톤에 관한 논문을 정리된 형태로 만들지 못하고 사망한 후에, 이 논문을 정리하여 편집한 사람이 미시간 대학의 Arthur Burks 이다. 바로 이 벅스가 홀랜드의 박사과정 교수이다. 이로써 폰 노이만 - 아서 벗스 - 존 홀랜드로 이어지는 황금 계보가 만들어지게 된다. ......... (문병로 : 유전 알고리즘, 두양사, Page 36~38)
Echo 는 복잡적응계 (complex adaptive systems (CAS)) 와 같은 상호작용하는 많은 에이전트로 구성된 시스템에서의 변화와 정보처리를 조절하는 메카니즘을 조사하기 위해 개발된 시뮬레이션 툴 이다. Echo agent 들은 자원이 제한되어 있는 환경에서 살아남기 위해 싸우고, 거래하고, 교미하고(mating), 전략을 개발하게 된다. 각자 유전자형 (genotypes) 들은 상호작용을 위한 규칙들을 만들어 나간다. 전형적인 시뮬레이션에서, 이러한 게놈의 집단 (populations of these genomes) 들은 자원의 흐름을 조절하는 네트워크를 진화시켜나간다. 최종적인 네트워크들은 생태계에서의 종 커뮤너티 (species communities) 와 유사하게 된다. 유연하게 정의되어있는 파라미터와 초기 조건들은 연구자들이 "what-if" 실험들을 할 수 있게끔 한다 .......... 이 그림 에서는 Echo 세계의 계층구조를 보여준다. 거기서 문자 (a,b,c,d) 로 표현되는 자원들은 에이전트들의 게놈들을 구성한다. 에이전트들은 자원들을 약탈할 수 있고, 서로간에 관계를 맺으며, 자신의 게놈을 복사하기에 충분한 자원이 있을 때는 자기복제를 할 수 있다. 하나의 site 는 chemostat 와 유사하며, 하나의 세계는 여러개의 사이트로 구성된다. 에이전트들은 자원을 발견할 수 없을 때는 다른 사이트로 이주하게 된다......
term :
유전알고리즘 (Genetic Algorithm) 카오스 (Chaos) 두뇌 (Brain) 마음 (Mind) 비결정론 (Indeterminism) 비선형 (Nonlinear) 신경망 (Neural Network) 예측 (Prediciton) 인공지능 (Artificial Intelligence) 컴퓨터 (Computer) Santa Fe 인공생명 (Artificial Life) 창발 (Emergence) 세포자동자 (Cellular Automata) 복잡계 (Complex System) John Holland
site :
Center for the Study of Complex Systems (CSCS) : University of Michigan, John Holland .... ★★★
