다아라 매거진 _ 2018.02

매거진뉴스

[AIⅡ]예술분야까지 진출한 인공지능(AI) 기술의 진화

기계가 만들어가는 세상, 인공지능이 영화 시나리오 작성

다아라매거진 3월호부터 제가 연구하는 소비자 행동 심리 분야와 연계된 주제를 하나씩 소개해 드리고자 합니다. 처음 선보일 주제는 요즘 굉장히 트렌디한 주제죠? ‘인공지능(AI)’입니다. 뉴스 기사, 논문 심지어 TV에까지 다양한 채널을 통해 우리는 인공지능과 관련한 내용을 접하고 있습니다. 하지만 인공지능 관련 내용만 나오면 너무 어렵게만 느껴져서 더 기피하게 됐던 것 같아요. 그래서 제가 인공지능과 관련한 쉽고 재미있는 사례 및 연구를 소개함으로써 독자들이 인공지능과 그에 관련한 주제에 대해 좀 더 친숙해 질 수 있도록 안내해 보려 합니다.


글: 김예리(서울대학교 경영대 박사과정)

C: 네가 너무 예뻐 보여서 여기로 왔어.
H: 난 네가 도대체 무슨 소리하는지 모르겠어.
C: 네 말이 맞아.
H: 그래서 넌 뭐 하는 거야?
H2: 나 너에게 솔직해지긴 싫어.


위의 이해하기 어려운 내용의 대화는 무엇일까요? 바로 인공지능 ‘벤저민’이 작성한 시나리오 ‘선스프링’(2016) 대사의 일부분입니다.

인공지능이 이제 영화 시나리오까지 작성 하냐고요? 네 맞습니다. 영화감독 오스카 샤프(Oscar sharp)와 인공지능 연구자 로스 굿윈(Ross Goodwin)은 영화 시나리오 엔진인 ‘벤자민’을 만들어 냈고 벤저민에게 많은 공상과학 영화 및 TV 프로그램 시나리오들을 학습하도록 했습니다.

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인공지능 ‘벤저민’이 작성한 시나리오를 기반으로 제작한 영화 ‘선스프링’(2016)/(사진=유튜브 영상캡쳐)


시나리오 학습을 마친 벤자민이 작성한 대본을 바탕으로 제작한 7분정도 길이의 단편영화가 바로 ‘선스프링’입니다.

인공지능이 예술의 집합체인 영화에 까지 그 영역을 넓혔다는 부분에서 놀랍긴 하지만 시나리오 대본 내용은 우리가 일반적으로 생각하는 의미에서의 작품이라고 여겨질 정도의 높은 수준은 아닙니다.

벤자민은 많은 공상영화 시나리오를 학습하여 최초 입력 값을 설정해 주면 그에 최적한 출력을 도출해 내도록 설계된 머신러닝(Machine Learning) 시스템입니다.

기계가 절대적으로 침범하지 못할 것 같은 분야, 예를 들어 예술 분야에 있어서도 기계가 인간과 대등하거나 혹은 더 나은 성능을 보여줄 수 있다는 가능성이 열린 것입니다.

얼마 되지 않아 인간이 기계에 의해 대체되고 결국 지배될 가능성에 대해 불안해 하는 사람들도 있습니다.

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기계의 오판으로 빚어진 사고 “인간보다 클 것” 우려
2014년 미국 명문공대 MIT에서 열렸던 항공학 학술 토론회에서 테슬라의 CEO 엘론머스크는 향후 인공지능에 대해 “우리는 악마를 불러오고 있다(We are summoning the demon)”라고 언급하며 인공지능이 핵무기보다도 더 위험 할 수 있다고 경고하였습니다.

이는 터미네이터나 메트릭스와 같은 공상과학(FX) 영화에서나 접했던 이야기가 현실화될 수 있다는 뜻으로 풀이됩니다. 이 학술대회에서 엘론머스크 이외에도 많은 석학들이 인공지능에 대한 위험을 우려했습니다.

특히 옥스퍼드 대학 암스트롱 교수는 기계가 잘못 판단을 했을 경우 이에 대한 파급 효과가 인간이 실수를 했을 때 보다 훨씬 클 수 있고 이를 이전 상태로 되돌리는 것이 어려울 수 있다며 AI의 잠재적 위험에 대한 이유를 설명했습니다. 또한 심리학에서 유명한 저널인 Psychological Science에 올해 게재된 ‘Can Science Explain the Human Mind?’ 논문에서 사람들은 사랑하는 감정, 우울증, 신앙심등과 같은 인간 고유의 심리학적인 현상을 과학적인 방법으로 설명하기 어렵다고 믿고 있으며, 이에 대해 과학이 완벽히 설명할 수 있다면 이에 대해 매우 불편하게 생각할 것이라는 연구 결과를 발표했습니다. 즉 사람의 마음은 인간이 가지는 고유한 특성이며 이에 대해 과학이 왈가왈부 한다는 것 자체가 불편함으로 다가온다는 의미로 해석할 수 있습니다.

하지만 과학이 인간 고유의 특성을 조금씩 침범하는 것에 마냥 불편한 마음만 가지고 있어서는 안 될 것 같습니다.

딥 러닝(Deep Learning) 기술의 등장으로 머신러닝의 성능이 극적으로 향상되었고 이를 예술분야에 적용하려는 시도는 계속 되고 있습니다. 물론 사물 인식과 같은 정답이 정해져 있는 문제를 푸는 분야에는 훨씬 못 미치지만 정답은 존재하지 않고 인간 지능의 주요 요소인 창의성이 필요한 영역인 예술 분야에서 연구팀들은 예술작품을 하나 둘 출품하기 시작했습니다.

서두에서 소개했던 ‘선스프링’의 시나리오 작가 인공지능 벤저민이 있다면 음악 분야에는 A. I. DUET, Neural Synth (이하 NSynth)이 작곡을 하고 있습니다. A.I. DUET은 인간의 입력에 맞춰 가장 적절한 비트를 생성해 낼 수 있는 인공지능이고 그 이후 딥러닝을 통해 독자적인 사운드를 만들 수 있는 인공지능 신시사이저인 NSynth까지 음악적인 영역에 있어서도 인공지능의 도전은 계속 되고 있습니다. 하지만 지금까지 소개한 인공지능인 벤저민, A. I. DUET, Nsynth의 작품들은 완전한 창조라고 보기는 어렵습니다. 그 이유는 초기값을 인간이 입력해 주지 않으면 생성물을 출력해 내지 못하기 때문입니다.

즉 인간이 첫 입력 값을 작성하면 인공지능 작가 벤저민의 경우에는 그 이후에 오는 가장 적절한 단어들의 조합을 만들어 내 시나리오를 작성한 반면 인공지능 작곡가인 A. I. DUET이나 Nsynth의 경우에도 초기 음계를 입력 값으로 주어졌을 때 가장 잘 어울리는 음계가 무엇인지 통계적인 학습을 통해 그 이후의 음계를 작곡해내는 방식으로 작곡을 했기 때문입니다. 이와 같이 머신러닝에서 정답을 주면서 학습시키는 방법을 지도학습법 (Supervised Learning)이라고 하는 반면, 정답을 주지 않은 채 문제들만 가지고 학습시키는 방법을 비지도 학습법 (Unsupervised Learning)이라고 합니다.

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비지도 학습, 인공지능 적용 영역 확대
정답이 있는 지도학습의 경우 이미 인공지능의 능력이 사람의 것을 뛰어넘는 분야도 많습니다. 그 대표적인 예가 영상처리 분야입니다.

구글이 발표한 얼굴인식 인공지능인 FaceNet은 99.63%의 정확도를 가지며 인간의 얼굴인식 정확도 97.53%를 뛰어 넘었습니다. 하지만 비지도 학습의 경우 그 성능에 대해 의구심을 품는 사람이 많았는데요, 즉 주입식 교육으로 정답이 있는 문제를 학습시키는 것과는 다르게 “오늘 기분에 맞는 음악을 틀어줘”와 같이 처음부터 정답이 없는 문제를 풀게 하기 위해서는 비지도 학습이 필요하다는 것입니다. 이러한 비지도 학습이 발전해야 예술분야에서 인공지능이 적용될 수 있는 범위가 커질 수 있다는 것입니다.

테슬라의 CEO 엘론머스크나 옥스퍼드대 교수 암스트롱의 인공지능을 향한 우려 높은 목소리는 앞에서 밝힌 인공지능에 대한 한계점 앞에서는 기인지우(杞人之憂)라고 생각될 수 있습니다. 즉 현재 딥 러닝을 겸비한 머신러닝의 알고리즘에는 큰 단점들이 존재합니다.

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입력 데이터가 있어야 출력물을 생성해 낼 수 있다는 점, 정답을 가르쳐주는 주입식 교육 방법인 지도학습 분야에서만 그 능력이 출중하다는 점인데요, 지금 시점에서 인공지능이 인간의 창조성을 따라잡기에는 무리가 있어 보입니다. 다시 말해 사람처럼 하나를 가르쳐 주면 열을 아는 청출어람을 기대하긴 어렵다는 뜻이죠. 스탠포드 교수이자 머신러닝 분야의 대가인 앤드류응의 <하버드 비즈니스 리뷰> 기고에서처럼 기계가 사람보다 나은 분야는 매우 제한적이라는 여론이 보편적이긴 합니다.

하지만 이제까지 보여준 기술의 발전이 그렇듯 현재 인공지능의 능력을 가지고 미래에도 같을 것으로 예측하는 것은 굉장한 착각의 늪에 빠지는 것이라 생각합니다. 따라서 기술의 발전을 역행할 수 없다면 이를 받아들이고 현 시점에서 각자의 위치에서 이러한 기술을 어떻게 하면 슬기롭게 사용할 수 있을 지 고민해 보아야 할 시기라고 생각합니다.

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