(기사라는 부담은 잠시 내려놔~! 사진=’겨울왕국’)[/caption]

 

일단 한국 언론에서도 제법 많이 다뤘던

Autodraw는 들어보신 분도 적잖을 듯합니다.

 

 

저같은 흙손이 끼적끼적 그리면

그 획을 인식해 제가 그리고자 했던

피사체를 뙇! 제시해주는 프로그램이죠.

 

머신러닝, 강화학습을 통해

제 그림이 무엇과 닮았는지 찾아내는  셈이죠.

 

 

강연 중 신기했던 건 예컨대

고양이 수염을 5개로 그려놓으면

Autodraw에선 알아서 수염이

6개 달린 고양이 그림을 제시해줍니다.

 

자기가 배운 게 대부분 대칭적으로

수염이 왼쪽 3개, 오른쪽 3개난 고양이니까

사람이 일부러 5가닥으로 그렸더라도

6가닥 수염을 가진 고양이 그림을 보여줍니다.

 

 

또한 다양한 돼지 그림을 익힌 모델에

사람이 그린 트럭 그림을 입력하면

돼지처럼 생긴(?) 트럭 그림을 보여줬습니다.

 

흠. 얘가 막 상상력이 풍부해서

돼지 트럭을 그리겠어!!라고 의도했다기보단

다리가 있고 몸집이 큰 트럭 그림을 받은 후

자기가 익히 알고 있는 돼지 그림 데이터에

비춰 트럭처럼 생긴 돼지를 보여준 셈입니다.

 

결국 인공지능은 자기에게 주어진 데이터

그걸 토대로 해온 학습이 결정하는 거겠죠.

 

 

또한 가장 신기하다고 생각했던 건

사용자가 그리는 패턴 자체도

그림 데이터로 인식한다는 점입니다.

 

예컨대 사용자가 가느다란 비,

물방울 비 그림을 열심히 그리다가

갑자기 구름 그림을 그리면

 

요 인공지능 녀석은 곧바로

그냥 구름뿐만 아니라

비가 내리는 구름 그림도

선택지 중 하나로 제시합니다.

 

여기서 완전 신기! 탄성!

 

AI가 이렇게 상냥할 수가!

막 속으로 이러면서 지켜봤습니다 ㅎㅎ

 

 

그림 쪽은 아무래도 머신러닝을 활용해

이것저것 시도한 선례가 있었는데요.

 

마젠타 프로젝트에서

새로운 음(sound)를 만들기 위해

NSynth를 개발하는 것도 꽤 인상 깊었습니닷

 

아직 실험적인 단계라

복잡한 노래소리를 길게 따라하거나

악기 소리를 그대로 흉내내는 건 어렵지만

오히려 더 독특한 지점이 있었습니다.

 

화상으로 세미나를 진행하던 에크씨는

트럼본 소리와 소가 우는 소리를

묘하게 합성하는 작업을 보여주셨는데요.

 

 

트럼본 소리의 비율을 높일지

소 울음소리의 비율을 높일지에 따라

각각의 두 소리가 따로 논다기보단

 

하마? 아니면 되게 커다란 포유류(옥자?)가

엄청 낮은 소리로 웅웅대는 소리가 났습니다.

 

말 그대로 완전 색다른 음으로 배합한 거죠.

 

원래 우리가 하모니라고 생각하면

오케스트라 속 바이올린, 피아노, 플룻이

각자의 소리를 내면서 어우러지는 식일텐데

 

구글의 NSynth는 아예 제각각의 소리를

합성해서 새로운 음색을 만드는 실험에 가까웠죠.

 

이 인공지능은 아티스트들이나

고전부터 축적해온 음악 데이터들을 토대로

음을 합성하는 훈련을 이어가고 있었습니다.

 

 

“누군가 기타 음을 잘 연주할 때

레스 폴은 일렉 기타를 만들었죠”

 

“저희도 일렉 기타를 만드는 것처럼

예술 도구를 만드려는 시도 중입니다”

 

(구글 리서치 사이언티스트 더글라스 에크)

 

(뭔가 후기를 쓰다가 기사가 되는 것 같은 기분이지만… 사진=giphy)