[신문과 놀자!/별별과학백과]악기 연주하고 추상화 그리고… AI 예술가 탄생할까

○ 인공지능 화가의 시작, 아론

딥드림으로 작업한 그림. 곳곳에 동물 얼굴이 들어 있다. ⓒDeepDream Generator

흔히 창의성을 발휘하는 예술 활동은 사람만이 할 수 있다고 말해요. 그런데 놀랍게도 1973년부터 꾸준히 그림을 그려온 기계가 있어요. 미국 캘리포니아대 교수였던 해럴드 코언이 개발한 ‘아론(AARON)’이에요.

코언이 아론을 처음 개발했을 때, 사람들은 추상화를 직접 그릴 수 있는 기계를 보고 감탄했어요. 아론은 얼굴이나 나무, 바위 등 다양한 물체의 모양을 변형시키며 추상적인 그림을 끊임없이 만들어냈거든요. 하지만 초기의 아론은 스스로 색을 고르지 못했기 때문에 코언의 작업을 도와주는 도구에 불과하다는 비판도 받았답니다.

코언은 색을 선택하는 알고리즘을 만들기 위해 20년 가까이 고민했어요. 다양한 시도 끝에 조화로운 그림을 그리기 위해서는 ‘명도’가 가장 중요하다는 것을 깨달았죠. 명도는 색의 밝고 어두운 정도를 의미하는데, 명도의 조합이 잘못된 그림은 코언이 보기에 아름답지 않았어요. 그래서 코언은 명도를 여러 단계로 나누고, 그림에 사용하는 색의 개수에 따라 어울리는 명도 차이를 정리해 알고리즘으로 만들었어요. 그 결과, 아론은 적절한 색을 칠할 수 있게 되었답니다.

최근에는 기계가 스스로 학습하는 ‘딥러닝’을 활용해 예술 활동을 하는 인공지능이 늘고 있어요. 구글의 ‘딥드림’도 그중 하나랍니다. 딥러닝은 사람의 뇌를 본뜬 알고리즘이에요. 수많은 정보를 바탕으로 문제와 정답 사이의 거대한 연결망을 만들어 정답을 찾는 거지요. 이때 답과 연관성이 높은 정보는 연결을 강화해요.

딥드림은 웹사이트(deepdreamgenerator.com)에 접속하면 누구나 체험할 수 있어요. 이때 추상화로 바꾸고 싶은 이미지가 필요해요. 사용자가 이미지를 올리면 딥드림은 이걸 작게 쪼갭니다. 그 다음, 쪼갠 부분에서 동물의 일부와 비슷한 부분을 찾아내지요. 비슷한 부분은 고정하고, 주변 부분을 조금씩 바꿔서 동물의 형상으로 완성하죠. 그 결과 평범한 사진도 동물이 곳곳에 박혀 있는 새로운 이미지로 바뀐답니다.

○ 인간과 로봇이 협연을 한다?!

시몬이 마림바를 연주하고 있다. ⓒGTCMT

즉흥적으로 들려주는 음악에 맞춰 어울리는 멜로디를 연주하는 것을 ‘잼(jam)’이라고 합니다. 잼은 정해진 악보가 없고, 그때그때 즉각적으로 반응해야 하기 때문에 음악가들에게도 어려운 일이지요.

미국 조지아공대 연구팀은 사람과 잼 공연을 할 수 있는 로봇인 ‘시몬(Shimon)’을 개발했어요. 이 로봇은 사람이 연주를 시작하면 그 음악을 듣고, 어울리는 멜로디를 마림바로 연주해요. 심지어 리듬을 타는 것처럼 머리를 까딱까딱하거나 몸을 흔들기도 한답니다. 어떻게 이런 일이 가능한 걸까요.

연구팀은 클래식부터 일렉트로닉까지 다양한 장르의 악보를 인공지능에 입력하고, 딥러닝 알고리즘으로 분석했어요. 인공지능은 음의 높낮이와 박자, 볼륨 등이 한 곡 안에서 어떻게 진행되는지를 스스로 학습했지요. 한 곡 안에서 다양한 요소를 분석해 연결망을 만들고, 새로운 곡을 학습할 때마다 연관성이 높은 것끼리 연결을 강화한 거예요. 그 결과, 이 로봇은 사람이 연주하는 음악을 들으면 어울리는 멜로디를 빠르게 찾아 연주할 수 있게 됐어요. 단, 코드의 진행은 연주 전에 인공지능에게 미리 알려줘야 한답니다.

연주뿐만 아니라 곡을 만드는 인공지능도 있어요. 사실 컴퓨터를 이용해 작곡하는 알고리즘은 이미 1950년대부터 있었습니다. 하지만 사람이 입력해 준 규칙에 따라 곡을 만드는 것에 불과했죠.

최근 개발된 작곡 인공지능은 시작하는 음표나 장르 등 사람이 최소한의 설정만 하는 것이 핵심이에요. 우리나라에는 광주과학기술원 안창욱 교수팀이 개발한 ‘EvoM(이봄)’이 대표적이지요. 이봄은 악보에 음표를 아무렇게나 그려 넣는 것으로 작곡을 시작해요. 마구잡이로 음들을 악보에 적었기 때문에 아직 멜로디는 엉망진창이지요.

점차 이봄은 작곡이론으로 악보를 수정해요. 이봄 안에는 화성이나 리듬 등 작곡을 하는 데 필요한 기본지식들이 입력돼 있어요. 마구잡이로 만든 악보가 작곡이론에 맞는지를 확인하면서 수정하는 걸 반복하며 멜로디를 완성한답니다.

○ 인공지능을 어떻게 평가해야 할까?

러브레이스 테스트의 이름은 최초의 컴퓨터 프로그래머인 영국의 수학자 에이다 러브레이스에서 유래했다. ⓒAlfred EdwardChalon(W)

구글은 지난해 6월 ‘마젠타 프로젝트’를 발표했어요. 이 프로젝트의 목표는 사람을 감동시킬 수 있는 음악과 미술, 영상을 만들어내는 거지요. 프로젝트의 첫 결과물로 공개된 80초짜리 피아노곡은 4개의 음표가 주어진 상태에서 만들어졌답니다.

이 곡에 대한 사람들의 평가는 분분해요. 사실 과학자들도 인공지능이 만든 예술품을 두고 어떻게 평가해야 할지 난감해하고 있어요. 번역을 하거나 계산을 하는 인공지능과 달리, 예술 활동은 객관적인 평가 기준이 없기 때문이에요.

그래서 미국 조지아공대 마크 리들 교수는 예술 분야에서 인공지능을 평가하는 ‘러브레이스 테스트’를 고안했어요. 이 테스트는 인공지능이 예술가처럼 얼마나 뛰어난 작품을 만들었는지 평가하지는 않아요. 그 대신 평범한 사람들처럼 하나의 예술작품을 완성할 수 있는지 알아보는 거예요.

방법은 간단해요. 인공지능에게 과제를 주고 잘 수행하는지 평가하는 거죠. ‘소년과 소녀가 사랑에 빠지고, 외계인이 소녀를 납치하면 소년은 말하는 고양이의 도움으로 세상을 구한다’처럼 복잡한 소재를 준 후, 글을 쓰거나 그림을 그리게 하는 거예요. 복잡한 소재일수록 상상력을 더 발휘해야 하기 때문이지요.

아직 이 테스트를 통과한 인공지능은 없어요. 사람이 평가하기 때문에 테스트 자체가 공정하지 못하다는 비판도 있지요. 연구팀은 앞으로 추가 연구를 통해 계속 보완할 계획이랍니다.
　
박영경 어린이과학동아 기자 longfestival@donga.com