[대학생 이슈 리포트] 예술분야에 진입한 AI

  • 연세 ISSU
    입력 2018.06.29 06:00

    최근 빠르게 기술이 발전하면서, 블록체인·인공지능·빅데이터 등이 화두가 되고 있습니다. 대학생들은 이를 어떻게 받아들이고 있을까요. 연세대학교 IT경영전략학회 ISSU(Information System SIG of Undergraduate)가 대학생의 시각으로 4차산업혁명 기술의 현재와 미래를 풀어봅니다. [편집자 주]

    오늘날 인공지능(AI)은 우리 삶의 전반에 걸쳐 사용된다. 가깝게는 우리가 들고 다니는 휴대폰부터 기상관측, 자율주행 자동차 등에서 다양한 AI 기술이 활용되고 있지만, 예술 분야에서 적용된 사례는 찾아보기 힘들다. 구글은 얼마 전부터 AI와 예술의 융합에 문을 두드리고 있다.

    구글은 ‘마젠타 프로젝트’를 진행해 기계가 스스로 예술 작품을 창작하는 알고리즘을 설계한다. 단순히 기존 예술 작품을 모방하는 것이 아닌, 기존에 없던 예술 작품을 만드는 것을 목표하고 있다. 프로젝트의 일환으로 구글 브레인팀은 2016년 AI가 만든 80초짜리 피아노곡을 발표했다.


    마젠타 프로젝트 UI.
    ◇ 마젠타 프로젝트에 사용되는 기술과 원리

    구글은 마젠타 프로젝트에서 ‘앤시스’를 활용했다. 앤시스는 구글이 딥마인드(Deep Mind)와 개발한 신경 오디오 합성 기술이다. 1000여개의 악기, 30만개의 음을 저장한 데이터베이스를 구축하고 이를 AI가 학습하는 방식이다. 이에 서로 다른 두 악기 소리를 결합해 기존에 없던 소리를 만들어 낼 수도 있다.

    앤시스는 시퀀스 러닝(Sequence Learning)이라는 장단기 메모리(LSTM·Long-Short term Memory)를 적용했다. 순환신경망(RNN·Recurrent Neural Network)방식의 신경네트워크망기반 반복학습이 적용됐다.

    기존 오디오 파형을 심층생성 모델로 만들고 LSTM의 장기간 신경회로망을 작업 내에 피드로 사용하는 방식이다. RNN은 후방 연결로 내부 유지관리에 사용된다.

    스스로 그림을 그리는 AI도 선보였다. 기초적인 스케치를 이해하고 재해석해 새로운 결과물을 출력한다. AI가 스케치를 학습하고 순환신경망(RNN·Recurrent Neural Network)을 통해 이를 재해석하는 방식이다.

    아래 그림은 구글 AI가 그림을 해석하고 출력한 결과를 나타낸 도표다. 스스로 돼지 그림을 그리는 AI에게 트럭 그림을 입력할 경우 돼지와 비슷한 모습의 트럭을 출력하는 것이다.

    돼지 스케치를 학습한 모델을 통해 재구성한 이미지. / 구글코리아 제공
    구글 브레인팀의 프로젝트 성공 요인으로는 오픈소스를 활용했다는 점이 꼽힌다. 그들은 깃허브(GitHub)에 모든 소프트웨어를 게시하고, 기계 학습 오픈소스인 텐서플로우를 사용해 마젠타 프로젝트를 개발했다. 즉, 오픈소스를 적극 활용해 외부 지식 사용성을 극대화했다는 것이다.

    ◇ 마젠타 프로젝트의 결과물들

    마젠타 프로젝트의 결과물 중 세가지 흥미로운 모델을 소개한다.

    엔신스 사운드 메이커(NSynth Sound Maker)는 신경망 기반 신디사이저(Synthesizer)로 기존 신디사이저와는 달리 두 가지 악기 소리를 섞어 새로운 소리를 만들 수 있다. 예를 들어 베이스와 플룻을 섞으면, 두 악기로 합주하는 대신, 두 소리를 합쳐 새로운 소리를 만드는 것이다.

    엔신스 사운드 메이커는 악기 소리를 컴퓨터로 가져올 때, 해당 악기 소리를 추상적으로 묘사하는 숫자로 변환한다. 숫자가 소리 그 자체를 정확하게 드러내던 기존 방식과는 차별화된 방식이다.

    AI듀엣(A.I. Duet)은 사용자와 함께 피아노를 연주할 수 있다. 사용자가 피아노 건반 또는 컴퓨터 자판으로 멜로디를 입력하면, AI듀엣은 학습 데이터를 바탕으로 적절한 멜로디를 만들어낸다. 사용자가 마구잡이로 연주하더라도 신경망은 입력된 음에 대응하는 멜로디를 생성한다. 아직 어설픈 멜로디를 연주할 때도 있지만, 이는 예술적인 영감을 주는 원천으로 즐거운 놀이가 될 수 있다고 본다.

    소프트웨어 개발자 테로 파르비아닌(Tero Parviainen)이 제작한 레이턴트 사이클(Latent Cycles)도 흥미로운 모델중 하나다. 그는 구글 소속 개발자는 아니지만, 마젠타 프로젝트를 활용했다.

    사용자는 100여 가지 루프를 임의로 조합하거나 코드를 바꿔 다채로운 멜로디를 생성할 수 있다. 다양하게 멜로디를 조합할 수 있고, 듣기 좋은 멜로디를 손쉽게 만들어낼 수 있다는 점이 특징이다.


    NSynth Sound Maker(왼쪽)·A.I. Duet·Latent Cycles.
    각 모델에 대한 링크는 다음과 같다.

    NSynth Sound Maker: https://experiments.withgoogle.com/ai/sound-maker/view/
    A.I. Duet: https://experiments.withgoogle.com/ai/ai-duet/view/
    Latent Cycles: https://codepen.io/teropa/full/rdoPbG/

    ◇ AI와 예술의 관계

    모두가 마젠타 프로젝트를 반기는 것은 아니다. 아직까지 많은 사람은 AI가 예술을 대체하는 것이 불가능할 것이라고 믿고 있기 때문이다. 인간의 감정을 다루는 예술을 AI가 파악하고 재현할 수 있는지에 대한 의구심이 남는다. 하지만 기술이 발전하면서 이 같은 비평은 오래가지 않을 것으로 예상된다.

    아트센터 나비에서는 ‘아직도 인간이 필요한 이유: AI와 휴머니티’라는 주제로 전시가 열렸다. 이 전시는 관람객에게 기술발전 속 인간의 고유성에 대한 질문을 던지고, 기술과 인간 사이의 관계를 되돌아보게 한다. 이에 AI가 예술 분야에서 더 많은 것을 표현할 수 있음을 보여준다.

    AI가 창작한 예술작품들이 전시됐다. 특히, 진 코건의 ‘큐비스트 미러’, ‘칸딘스키 미러’는 머신러닝·컴퓨터 음악 등에 시각예술을 접목해 거울 앞에 선 관객의 모습을 여러 사조의 스타일로 변형한다. 베나윤·바리에·클랭의 ‘브레인 팩토리’는 인간의 뇌파를 시각화한 흥미로운 작품이다. 헤드셋을 쓴 관람객의 생각을 3차원 데이터 형태로 변환하고, 3D프린터로 출력한다.

    위 작품들은 ‘AI가 예술의 영역을 넘본다’는 인간의 생각을 뒤집고 있다. 하지만 여기서 ‘넘본다’라는 표현은 AI가 예술 분야에서 ‘인간을 뛰어넘는다’는 것을 의미하는 것이 아니다. 마젠타 프로젝트를 맡은 더글러스 에크(Douglas Eck)도 한동안 AI가 인간을 뛰어넘기 어려울 것이라는 점을 인정했다. 그는 마젠타 프로젝트가 보조적 역할로 인간의 영감과 재능을 극대화하고, 예술가들의 창작 과정을 도울 것이라고 생각했다. 결국 AI는 인간과 배타적인 위치에 있는 것이 아니라, 인간과 상호 협력해 예술 영역을 다루는 것이다.

    ※ 외부필자의 원고는 IT조선의 편집방향과 일치하지 않을 수 있습니다.


    ISSU 단체 사진. / ISSU 제공
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