인공지능은 창의성에도 도전하고 있다.
#음악 #소설 #미술
인공지능은 창의성에도 도전하고 있다.
인공 지능에게 창의성은 아직 매우 어려운 분야이다. 인공 지능은 정형화텍스트,숫자된 데이터를 가지고 논리 및 비교, 추론과 같은 알고리즘으로 데이터를 해석하기 때문이다. 세상의 데이터는 대부분이 비정형화이미지,소리,촉감,냄새,맛된 데이터이며 인공지능이 분석하기는 난해하다. 모라벡의 역설처럼 인간에게 쉬운 것이 인공 지능에게 어려운 것이다. 인간도 스티븐 잡스Steve Jobs와 같은 세상을 바꿀만한 창의성을 갖는 것은 어렵다. 하지만, 어린 아이가 그린 창의적인 그림으로도 사람들을 기쁘게 할 수 있다. 인간만이 갖고 있는 고유한 특성인 창의성에 인공 지능이 도전하고 있다.
#음악
인공지능은 작곡가의 음악을 대량으로 학습하면 작곡도 할 수 있다. 하나의 완전한 음악 단위인 프레이즈Prase, 깊고 풍부한 소리를 만들어 내는 화음, 반복적인 리듬과 같은 음악적 특징을 추출한다. 그러면 인공지능은 학습된 뮤직 아티스트 스타일의 새로운 곡을 만들어 낼 수 있다. 구글은 ‘알파고’ 성공 이후 인공지능 창의성 분야에도 도전하고 있다. 에크 연구원이 이끄는 ‘마젠타 프로젝트’는 ‘알파고’를 개발한 딥마인드와 함께 인공지능 작곡가 ‘신경 신디사이저Neural Synthesizer’를 개발했다. 1천가지 이상의 악기와 30여만 가지의 음을 저장한 대용량 데이터베이스를 가지고 새로운 음악을 만들어내고 있다.
https://magenta.tensorflow.org/
https://nsynthsuper.withgoogle.com/
인공지능 작곡가는 새로운 음악을 창작할 수도 있지만, 작곡가의 데모 음원을 분석하고 선별하여 히트 가능성이 있는 음악을 예측할 수도 있다. 인공지능은 지금까지 히트한 노래의 멜로디와 화음, 리듬 등을 분석하여 성공을 확률적으로 계산한다. 전문가들은 수많은 뮤직 아티스트가 만든 곡을 다 들어볼 시간이 없다. 뮤직 아티스트는 자신이 만든 음원의 시장 가능성을 인공지능을 통해 알 수 있다.
#소설
뉴욕대학교가 개발한 인공지능 ‘벤저민’은 두 편의 영화 시나리오를 작성했다. 그 중 하나가 ‘선스프링SUNSPRING’이라는 약 9분짜리 영화이다. 이 영화는 고스트 버스터즈2 부터 스타워즈까지 1980년대와 1990년대의 공상 과학영화 시나리오를 학습하여 만든 첫 번째 인공지능 영화이다. 벤자민은 학습한 대본을 바탕으로 문자와 단어, 구절들을 가지고 배우들의 대사와 배경 음악의 가사, 무대 지시까지 작성했다. ‘선스프링’의 대한 평가는 ‘개연성이 없고 기괴한 영화다’라는 게 일반적인 평가이다. 하지만, 수많은 공상과학 영화들의 공통적인 패턴을 이끌어 시나리오를 작성했다는 점은 높게 평가되고 있다.
나오키상을 받은 작가 ‘아시아 료’는 인공지능과의 협업을 진지하게 고민하기 시작했다. 말하고자 하는 주제는 직접 찾지만, 그 안에 담을 줄거리와 등장인물은 인공지능이 정한다. “예전에는 줄거리를 정한 뒤 문장을 써나가면서도 기본 설정이 잘못된 것은 아닐까 하는 불안감을 떨치지 못했습니다. 하지만 AI가 도와주면 헤매지 않고 쓸 수 있을 겁니다” 작가 아사이 료는 인공지능 작가의 창의성이 인간과 어떻게 협업하면 되는지 잘 설명해 주고 있다.
#미술
인공 지능에게 유명 화가인 피카소나 마네, 모네의 그림을 대량으로 보여주어 학습시킨다. 그리고, 색채, 질감, 구도, 윤곽과 같은 미술의 기본 요소 특징을 추출하게 한다. 인공지능은 해당 화가의 화풍으로 그림을 그릴 수 있다. 앞서 얘기한 구글의 ‘마젠타 프로젝트’는 미술 영역에서도 활약하고 있다. ‘알파고’를 개발한 딥러닝 알고리즘 중 하나인 순환 신경망 RNNRecurrent Neural Network기술을 접목했다. 구글이 만든 오토드로AutoDraw에서는 누구나 간단한 스케치를 그리면 인공지능이 이를 인식하여 유사한 그림을 제시하고 쉽게 변환할 수 있다.
또한, 구글에서는 딥드림Deep Dream이라는 인공지능 화가를 개발하였다. 인간의 심층 신경망을 모방한 딥러닝 알고리즘으로 개발되었는데, 2개의 이미지 스타일을 결합하여 유사한 느낌의 새로운 이미지를 생성해 주는 기술이다.
https://deepdreamgenerator.com/
독일 인공지능 아티스트 ‘마리오 클링게만Mario Klingemann’의 미술작품 ‘행인의 기억 I Memories of Passerby I’ https://www.artsy.net/artwork/mario-klingemann-memories-of-passersby-i-version-companion 이 출품되었다. 이 작품은 한 대의 인공지능 컴퓨터에 2개의 스크린을 연결해 2명의 초상화를 표현하였다. 작품 속 초상화는 그림이 아니라 움직이는 영상이다. 이 작품은 생성적 적대신경망 GANgenerative adversarial network 딥러닝 기술을 사용하였으며 소더비 경매에서 약 6000만원에 팔려 이슈가 되었다. 가상·증강 현실 시대를 맞이하여 인공지능 미술 분야는 엔비디아, 어도비, 디즈니 픽사 같은 기업 등에서 크게 발전하리라 예상된다.
인간의 창의성 영역이라고 불리는 음악, 소설, 미술과 같은 예술 분야는 사실 과학의 원리가 기본이 되는 분야이다. 음악에는 음표, 음절, 단락과 같은 수학의 원리가 내재되어 있고, 미술에는 원근감, 공간감, 명도, 채도, 빛과 같은 과학의 원리가 내재되어 있다. 소설과 같은 글쓰기 역시 글의 흐름의 일관성이나 글의 구조를 정갈하게 작성할 수 있는 논리적인 사고력이 필요하다.
인간의 창의성도 수학·과학적 지식이 바탕이 될 때 빛을 보는 것이다. 인공지능이 하는 창작 활동은 인간의 창작 활동과는 아직 거리가 있다. 하지만, 인간의 창작 활동 역시 지식과 경험을 바탕으로 한 모방에서 비롯된다. 이 점에 비추어 보면 인공지능의 창의성도 충분한 가능성이 있는 이야기다. 무에서 유를 창출하고 인간에게 감명을 주는 창의성을 가진 인공지능이 앞으로 등장한다.
