기술을 넘어 예술로, AI 예술가

< 출처 : The Next Rembrandt 홈페이지, https://www.nextrembrandt.com >

 

일상생활 어디서나 인공지능 기술을 찾아볼 수 있는 시대다. 4차 산업혁명 시대의 핵심 기술로 손꼽히는 AI는 다양한 산업 분야 곳곳에서 사용된다. 끊임없이 발전해 나가는 AI는 이제 인간 고유 영역으로 여겨지던 예술 시장까지 넘보고 있다.

 

아마존이 발표한 ’딥컴포저‘는 인공지능 작곡 프로그램 기능을 갖추었다. 이 프로그램은 음악 전문가를 위한 소프트웨어가 아니라 인공지능 프로그램 개발자를 위한 도구로, 인공지능 학습이 주된 목적이다. 이 AI 프로그램은 스스로 음악을 만들기도 하고 지휘하기도 한다.

 

ING와 마이크로소프트는 AI 대상 ’화가 렘브란트‘를 학습시킨 ‘넥스트 렘브란트’를 개발했다. 렘브란트를 학습한 AI는 렘브란트와 비슷한 화풍의 그림을 계속해서 그려낸다. 국내에서는 두민 작가 AI 화가와의 협업을 통해 ‘Commune with….’라는 작품을 공개하기도 하였다. 2,000장의 독도 그림을 학습한 AI와 함께 협업을 진행하기도 하였다.

 

< 출처 : 인공지능과 예술 특별전 홈페이지, https://www.aixart.co.kr/html/etc/main.html >

 

AI가 예술 활동에 참여하는 것은 이제 더 이상 놀라운 일이 아니다. 국립중앙과학관에서는 ‘AI와 예술’이라는 온라인 특별전을 진행한다. ‘인공지능과 인간이 함께 만드는 낯선 아름다움의 발견’이라는 주제로 진행되는 이번 특별전에는 어떤 AI 기술을 사용했을까?

 

해당 전시의 온라인 홈페이지를 방문하면 ‘다온’이라는 가상인물 과학해설사가 등장한다. 다온은 수백 대의 디지털카메라를 사용하여, 다양한 각도에서 얻어낸 데이터로 3D 모델링 되었다. 여러 디지털콘텐츠에서 많이 사용되는 모션 캡처 기능도 사용하여 자연스러운 표정과 몸동작을 구현했다.

 

이 가상인물 다온에은 자연스러운 대화를 위한 지식 기반 질의응답 기술, 립싱크, TTS, 의도 분류, BERT와 같은 기술이 사용되었다.

 

여기서 사용된 지식 기반 질의응답기술(Knowledge based Question Answering, KBQA)은 무엇일까?

KBQA라고 불리는 이 기술은 사람이 묻는 자연질문에 대한 의미를 분석하여, 지식 기반 정확한 답을 제공하는 기술이다. 조금 더 알기 쉽게 간단한 예를 들어보자. 우리가 ‘디지털콘텐츠기업 성장지원센터’의 연락처를 알기 위해서는 온라인 포털사이트 검색 후, 홈페이지에 방문하는 과정을 거쳐야 한다. 하지만 KBQA 기술이 적용된 AI 대상 같은 질문 시, 바로 연락처를 알려준다. 복잡한 검색단계를 거치지 않고 한 번에 원하는 답을 알 수 있는 기술이 바로 KBQA이다.

 

< 출처 : 인공지능과 예술 특별전 홈페이지, https://www.aixart.co.kr/html/etc/main.html >

 

인공지능과 예술 특별전 전시회에는 그림, 연주, 춤, 이렇게 세 가지 체험이 존재한다. 각각의 체험에는 다양한 AI 기술이 사용되었다. 먼저 그림 프로그램에는 스타일 변환, 얼굴 검출 및 합성 기술, 고해상도 이미지 합성 기술 등 다양한 이미지 처리 기술과 적대 신경망 기술이 적용되었다.

앞서 소개한 ‘넥스트 렘브란트’에서도 적대 신경망이 사용되었는데, 적대 신경망(Generative Adversarial Network, GAN)은 생성자와 식별자가 서로 경쟁하며 데이터를 생성하는 모델이다. 데이터를 끊임없이 생성하고 구분하며, 진짜 같은 데이터를 생성하는 것이 GAN의 역할이다.

 

연주 프로그램에서는 바흐의 곡을 학습한 인공지능이 작곡 활동을 도와준다. 인공지능에는 변이형 오토 인코더라는 기술이 적용되었다. 아마존의 ‘딥컴포저’ 역시 이 기술이 활용되었다. 변이형 오토 인코더(Variational Auto Encoder, VAE)는 앞서 설명한 GAN과 비슷한 AI 학습 기술이다. VAE는 GAN보다 좀 더 복잡한 구조로 되어 있다. 이번 ㅍ로그램에서 VAE는 사용자가 입력한 원본 멜로디를 분석한 후, 해당 멜로디에 어울리는 화성음을 생성한다. 두 번째 신경망은 원본 멜로디 리듬에 맞는 드럼 비트를 생성한다. 최종적으로 이 2개의 신경망이 만들어낸 화음과 드럼 비트는 원본 멜로디와 결합되어 독창적인 음악을 완성한다.

 

춤 프로그램에서는 인공지능 기술 활용으로 얼굴 춤을 추도록 한다. 딥러닝 네트워크 기반 생성 모델 기술 적용으로, 정지 이미지 영상에 상관없이 다양한 콘텐츠를 만들어 낼 수 있다.

 

기존에는 표정을 만들어내기 위해 많은 카메라로 다양한 표정 캡처 후, 그 데이터를 재가공했다. 하지만 이 기술은 1대의 카메라와 입력 이미지만 필요하기 때문에 기존의 비용과 시간을 극적으로 낮춘 것이다.

 

< 출처 : 픽사베이, https://pixabay.com/ko/ >

 

이세돌과 바둑 대결을 펼쳤던 ‘알파고’ 등장 이후 많은 AI가 개발되었고, 불과 몇 년 사이 AI는 다양한 분야에서 활약하고 있다. 고도의 기술을 가진 AI는 인간만의 분야라고 생각해 온 예술 분야까지 영향력을 끼치고 있다.

 

AI 기술이 보여주는 창조적 결과물들을 통해 인간은 미래를 상상해 볼 수 있을 것이다. 하지만, AI의 예술 활동 진출에 대해서는 아직 많은 논란이 있다. 한 가지 확실한 부분은 앞으로 ICT 기술이 발전할수록 인공지능이 예술시장에 큰 영향을 끼칠 것은 분명하다는 것이다.

 

[출처]

- "[AI 기술] 지적 대화를 위한 AI 기술 : 지식 기반 질문 응답 기술 편", <NUGU 공식 블로그>, https://m.blog.naver.com/nuguai/222064665208, 2020.08.19.

- "아마존, 음악작곡 통해 인공지능 가르친다", <한겨레>, 2019.12.05.

- "“이젠 예술도 넘본다!” AI와 3D 프린터로 렘브란트 화풍의 그림 재현 성공", <IT WORLD>, 2016.04.08.

- 국립 중앙 박물관 AI 전시전, https://www.aixart.co.kr/html/etc/enter.html