진보는 알려진 연결의 재사용에서 비롯된다

진보는 종종 완전히 새로운 정보를 얻었기 때문이 아니라, 이미 알고 있는 연결, 방법, 시스템을 새로운 방식으로 활용하는 법을 배웠기 때문에 일어난다.

여기서 기본적인 메커니즘은 개념 «미지를 연구하는 도구로서의 기지(已知)»에 설명되어 있다. 즉, 인간은 아직 모르는 것을 이해하기 위해 이미 숙달된 요소를 사용한다.

그러나 진보는 이 능력이 특정한 공백을 메우는 범위를 넘어설 때 시작된다. 알려진 것을 의도적으로 다른 맥락으로 이전하고, 반전시키고, 조합하며, 원래의 시스템에서 분리해 새로운 시스템에 통합하기 시작한다.

이러한 진화의 전형적인 몇 가지 메커니즘을 구별할 수 있다.

이전(Transfer). 알려진 원리가 다른 분야에 적용된다. 수학적 방법이 물리학으로, 물리학적 원리가 공학으로, 통계 모델이 생물학이나 경제학으로 넘어간다.

구성(Composition). 이미 알려진 여러 시스템이 결합하여 각각이 개별적으로는 가지지 않았던 새로운 가능성이 생겨난다.

연결의 반전(Inversion). 시스템이 입력을 출력으로 어떻게 변환하는지 알고 있다면, 관측된 출력을 사용하여 가능한 입력, 원인 또는 숨겨진 상태를 찾아낼 수 있다.

하위 시스템 추출(Extraction). 시스템의 일부가 독립적이고 재사용 가능한 구성 요소로 분리된 후 다른 시스템에 포함된다.

규모 또는 경계의 변경. 이미 알려진 원리가 더 큰 시스템의 일부분으로서, 혹은 더 작은 요소로 분해할 수 있는 시스템으로서 다른 수준에서 검토된다.

기술의 역사는 이러한 예로 가득하다. 엔진은 자동차의 일부일 수 있지만, 동일한 에너지 변환 원리가 다른 시스템으로 이전된다. 하나의 작업을 위해 만들어진 알고리즘이 다른 작업에서 재사용된다. 한 학문 분야에서 개발된 과학적 방법이 다른 분야의 도구가 된다.

따라서 진보는 알려진 것 속에서 완성된 정답뿐만 아니라 재사용 가능한 가능성들의 집합을 보는 능력의 발전으로 볼 수 있다.

이를 위해서는 사실이나 공식을 기억하는 것만으로는 충분하지 않다. 구조를 이해해야 한다. 정확히 무엇이 작동하는지, 어떤 조건이 필요한지, 원래 맥락에서 무엇을 분리할 수 있는지, 어떤 연결이 본질적이고 어떤 것이 우연적인지 이해해야 한다.

바로 이 때문에 시스템 사고가 진보에 특히 중요하다. 시스템 사고는 다음과 같은 질문을 던질 수 있게 해준다.

이러한 이해에서 진보는 단순히 더 많은 지식의 축적이 아니다. 진보는 이미 이해한 것을 재사용하여 새로운 지식, 방법, 도구, 시스템을 창출하는 능력의 성장이다.

따라서 동일한 사실 집합을 가진 두 사람도 진보의 잠재력은 다를 수 있다. 한 사람은 지식을 원래의 텍스트에서만 사용하고, 다른 사람은 그 안에서 이전 가능한 구조와 새로운 조합을 찾아낸다.