[지구칼럼] 개미에서 배운 알고리즘과 인공지능…서버 없는 슈퍼컴퓨터

AI 요약

개미 군집 최적화(Ant Colony Optimization, ACO)는 프랑스 연구자 도리고가 1990년대 제안한 이후 최단 경로 탐색·스케줄링·라우팅 문제 해결의 대표적 생체 모사 알고리즘으로 자리 잡았으며, 짧고 효율적인 경로에는 페로몬이 더 빨리 축적되고 비효율적 경로의 페로몬은 휘발되며 군체가 사실상 최선에 가까운 경로로 수렴합니다. 록펠러대·프린스턴대 연구처럼 개미는 6마리만 모여도 분업이 나타나고, 개별 에이전트가 단순 규칙과 주변 신호에 반응하는 가운데 시스템 차원의 질서가 emergent하게 나타나며 이러한 구조는 드론 군집 등 스웜 인텔리전스로 응용됩니다. 개미 모델은 개별의 실수와 시행착오가 페로몬 패턴을 통해 시간이 지나며 지능으로 전환된다고 보며, 중앙의 거대 모델보다 분산된 센서·에이전트와 상향식 피드백을 통한 '겸손한 AI' 구조가 더 탄탄할 수 있음을 시사합니다.