'인공지능(AI)은 창의적이지 못하다'는 통념을 깨는 인공지능 활약상이 특히 예술 분야에서 주목받고 있습니다. 대표적으로 구글의 예술 창작 학습 AI 알고리즘을 설계하는 마젠타 프로젝트(magenta.tensorflow.org)의 경우, 음악 분야에서 알파고를 개발한 영국 딥마인드와 협력해 엔신스(NSynth•신경신디사이저)라는 툴을 만들었습니다. 그 결과, 1천여 가지의 악기와 30여만 가지의 음이 담긴 데이터베이스를 구축하고 이를 AI에 학습시켜 새로운 소리, 음악을 만들어내고 있으며, 미술 분야에서도 인간의 기초적인 사물 스케치를 이해하고 재해석해 새로운 결과물을 내놓는 단계를 데모 사이트 오토드로(www.autudraw.com)를 통해 대중에게 선보이고 있습니다.

 창의성을 요구하는 예술 활동은 사람만이 할 수 있다고 흔히들 말합니다. 그런데 놀랍게도 1973년부터 꾸준히 그림을 그려온 기계가 있었으니, 이는 미국 캘리포니아대학교 교수였던 해롤드 코헨(Harold Cohen)이 개발한 아론(AARON)입니다. 초기에 아론은 스스로 색을 고르지 못했지만 개발자인 코헨은 색을 선택하는 알고리즘을 20년간 연구했고, 그 결과 아론은 적절한 색을 찾아 칠할 수 있게 되었습니다.

 구글은 2012년 딥러닝(Deep learning) 방식으로 인공지능에게 수많은 사진을 학습시켜, 이미지를 구분하는 데 성공하고 이 기술을 바탕으로 평범한 이미지를 추상화로 바꿔주는 딥드림을 개발했습니다. 딥드림은 웹사이트(deepdreamgenerator.com)에 접속하면 누구나 체험할 수 있으며, 추상화로 바꾸고 싶은 이미지를 올려주면 그걸 잘게 쪼개고, 쪼갠 부분에서 동물의 일부와 비슷한 부분을 찾아냅니다. 이런 방법으로 주변 부분을 조금씩 바꿔 가며 동물의 형상으로 완성해 나가는데, 평범한 사진도 동물이 곳곳에 박혀 있는 새로운 이미지로 바뀌게 됩니다.

 즉흥적으로 들려주는 음악에 맞춰 어울리는 멜로디를 연주하는 것을 잼(Jam)이라고 합니다. 미국 조지아 공대 연구팀은 사람과 잼 공연을 할 수 있는 로봇 시몬(Shimon)을 개발했습니다. 시몬은 사람이 연주를 시작하면 음악에 어울리는 멜로디를 연주하는 기능이 있고, 리듬을 타듯이 까딱까딱 몸을 흔들며 리듬을 탈 수 있습니다. 이를 구현할 수 있었던 것은 시몬이 딥러닝 알고리즘으로 다양한 장르의 악보를 훈련하여 음의 높낮이와 박자, 볼륨 등이 곡 안에서 어떻게 진행되는지 학습했기 때문입니다.

 곡을 '만드는' 인공지능도 있습니다. 서두에 이야기한 구글의 마젠타 프로젝트에서 언급한 엔시르도 있지만 더 과거에는 1950년대부터 컴퓨터를 이용한 작곡이 수행됐습니다. 다만, 이 당시의 컴퓨터를 이용한 작곡은 사람이 입력한 규칙에 따라 곡을 만드는 것에 불과했습니다. 우리나라 광주과학기술원 안창욱 교수팀이 개발한 EvoM(이봄)은 음악을 만드는 인공지능 사례로 중요하게 이야기되는 연구 결과인데요. EvoM의 작곡 원리는 음표를 무작위로 대입해 작곡하고, 작곡 이론을 통한 악보 수정을 거쳐 화성이나 리듬 등 작곡의 기본 지식을 반영하여 멜로디를 완성합니다. 다만, 특이한 것은 사용자의 음악 취향을 반영하여 입력된 곡의 일정한 기준을 적용하여 새로 만든 멜로디에 점수를 매겨 가장 점수가 높은 곡이 선택되는 방법으로 사용자의 취향에 가장 맞는 음악을 만들어 줍니다.

 EvoM은 현재 보이드(Boid)라는 이름으로 최초의 인공지능 작곡가로 활동하고 있습니다. 지난해 일렉트로닉 음원을 발표했고, 올해 6월 뉴에이지 스타일의 신곡 Song of Spring과 This Spring 두 곡을 멜론, 벅스 등 음원 사이트에 공개했습니다. 향후 EvoM은 '인공지능과 인간 음악 전문가와의 협업을 통한 작곡뿐 아니라 스스로 편곡까지 할 수 있는 기술을 개발해 나갈 것'이라고 밝혔습니다.

 작년 4월, 영국에서 열린 공상과학 영화제 사이파이 런던(Sci-Fi London film festival)에서 공개된 영화 <선스프링(Sunspring)>이 당시 큰 관심을 받았습니다. 그 이유는 이 영화의 시나리오를 인공지능(AI)이 썼기 때문인데요. 사람이 아닌 인공지능이 집필한 대본으로 영화를 제작했다는 사실 놀랍지 않으신가요?

 시나리오를 집필한 인공지능은 자신을 벤자민(Benjamin)으로 불러달라 했으며, 1980년에서 1990년의 SF영화 대본 수십편을 학습해 새로운 대본을 만든 것으로 알려졌습니다. 특히 인공지능은 딥러닝, 즉 인간 뇌의 신경 구조를 흉내 내 반복 및 강화 학습을 통해 알고리즘을 고도화했습니다. 벤자민은 대본 속 전형적인 문자와 단어, 구절들을 엮어 배경 음악의 가사, 무대 지시까지 시나리오에 모두 쓸 수 있습니다. 아직은 문맥의 앞뒤가 맞지 않는 문장이 많고 이해가 되지 않는 대사도 간혹 섞여 있지만 감독의 조절을 통해 향후 인공지능이 창작의 도구로 사용될 수 있다는 가능성을 보여준 사례라고 할 수 있습니다.

 미국 조지아 공대 마크 리들(Mark Riedl) 교수는 예술 분야에서 인공지능을 평가하는 러브레이스 테스트를 고안했습니다. 이 테스트는 인공지능이 예술가처럼 얼마나 뛰어난 작품을 만들었는지 평가하는 대신, 평범한 사람들처럼 하나의 예술 작품을 완성할 수 있는지 알아보는 것입니다. 소재가 복잡할수록 상상력의 깊이가 있어야 하기에 아직 이 테스트를 통과한 인공지능은 없지만 미래에는 이 테스트를 통과할 수 있도록 계속 인공지능이 고도화될 것으로 예상됩니다.

 우리 일상 속 업무에도 창작을 통한 새로운 가치를 창출하는 일이 많습니다. 텍스트를 이용한 새로운 문장을 만들거나, 제품 및 포장 등의 디자인을 구상하는 일 등이 있습니다. 더욱이 인간의 심리를 잘 파악한 신제품의 맛, 향, 질감, 촉감 등의 개발에 있어서도 사람의 창조성에 대한 장점은 분명 아직은 대체 불가한 영역으로 보입니다. 하지만 인공지능이 계속 발전하고 있으므로, 인공지능 기술을 이용해 창의성이 필요한 업무를 수행할 수 있는 날이 멀게만 느껴지지는 않습니다.