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[내용 소개]디저트 71회.창의적 AI – 디자인과 예술의 소재로 새롭게 부상하고 있는 컴퓨터지능(Computational Intelligence)
Creative AI – Computational Intelligence as an Emerging Material for Design and Arts
AI/ML 기술의 발전은 디자이너에게 새로운 기회와 도전과제를 안겨주었습니다. 이번 디저트 강연에서는 ‘Creative AI’라는 제목으로 새로운 인터렉션을 디자인함에 있어서 컴퓨터 지능이 어떻게 새로운 디자인 재료로서 활용될 수 있는지에 대해 고찰하고, 디자이너의 관점에서 이것을 더 잘 활용하기 위한 방법을 모색할 것입니다.
[강연자 소개]이경호 교수는 현재 유니스트 디자인대학원 조교수로 표현적 컴퓨팅 연구실의 디렉터이다.
AI/ML 기술들이 주는 다양한 영감과 잠재성이 새로운 인터렉션과 사용자경험을 디자인하는데 어떻게 활용될 수 있을지에 대한 연구를 진행하고 있다. 서울대학교에서 시각디자인과 정보문화학을 전공하였으며, 풀브라이트 장학생으로 선발되어 미국 일리노이주립대 어바나-샴페인 캠퍼스에서 예술과 문화의 정보학 박사학위를 취득하였다.
미국 국립 슈퍼컴퓨팅응용센터와 캐나다 인문/사회과학 연구기금의 지원을 받아 작업된 Creative AI 연구작업 중 일부는 미국 시카고 미술관 LeRoy Neiman Center를 비롯 영국, 프랑스, 한국 광주 아시아문화전당 등에서 전시되었다.(http://expc.unist.ac.kr)
* 디저트
일시 : 2020년 9월 23일 수요일
– 11:30-12:20 강연
– 12:20-12:30 질의응답
장소 : ZOOM
* 디저트는 디자인, 기술, 혁신적 일하는 방식, 일하는 문화와 관련된 강연자를 모셔서 한국디자인진흥원 직원 중 희망자들이 함께 간단한 식사와 함께 강의를 듣고 교류하는 브라운백(Brown bag) 미팅입니다. 2020년에는 온라인으로 진행합니다.
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인공지능이 창의력도 장착할까? – Sciencetimes – 사이언스타임즈
인공지능(AI)이 여러 산업 분야에 확산되면서 인간 일자리의 상당 부분을 대체할 것이라는 예상이 많다. 하지만 항상 예외로 분류되는 직업군이 있다.
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인공 지능을 이용하여 창의력을 발휘할 수 있나요? – Microsoft
창의력은 틀에서 벗어난 방식으로 전에 없던 새로운 아이디어를 생각해내는 인간이 가진 특성으로 보입니다. 반면 AI(인공 지능)는 컴퓨터를 사용하여 만든 지능입니다.
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인공지능은 창의적일 수 있을까? – 《특이점의 예술》 – post.naver
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인공지능과 창의성 – 브런치
항상 독창적이고 가치가 있는 것을 창의성이라고 한다면 인공지능이 창의적이다라고 말하기는 힘들며 심지어 딥러닝말고 좀 더 인간처럼 생각하는 …
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마이크로소프트(MS)의 인공지능(AI) 전문가가 3년전 한국에서 이세돌 9단과 구글 바둑 AI ‘알파고’의 대국을 관전했던 소감을 밝힌 말이다.
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[AI넷] [인공지능] 인공지능에 창의성이 부족한 이유는 무엇이며 …
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[퀸텟 AI 톡톡] 인공지능은 인간의 창의력을 흉내 낼 수 있을까?
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[DBR/Interview]“창의성, 인간 100이면 AI는 0… AI공포 버려라”
최근 매섭게 치고 올라오며 미국과 패권 경쟁을 벌이고 있는 중국의 인공지능(AI) 기술. 실리콘밸리를 바짝 긴장케 하는 첨단 정보통신기술(ICT) …
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주제에 대한 기사 평가 인공 지능 창의력
- Author: 한국디자인진흥원
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- Date Published: 2020. 9. 23.
- Video Url link: https://www.youtube.com/watch?v=mPuJGSdYzfo
인공지능이 창의력도 장착할까? – Sciencetimes
인공지능(AI)이 여러 산업 분야에 확산되면서 인간 일자리의 상당 부분을 대체할 것이라는 예상이 많다. 하지만 항상 예외로 분류되는 직업군이 있다. 의사나 변호사 등 전문직 종사자들이 바로 그 주인공.
인공지능이 이들을 대체하지 못할 것으로 예상하는 이유는 바로 창의력 때문이다. 컴퓨터는 절대로 판단을 하거나 창의력을 발휘할 수 없으므로, 그들의 업무를 제대로 처리할 수 없다는 것이다. 즉, 창의력과 관련된 업무나 분야에서는 앞으로도 인간이 계속 기계를 능가할 것이라는 주장이다.
그런데 머지않은 미래엔 창의적이며 높은 수준의 사고를 요하는 일자리조차 안전하지 않을 것 같다. 지난 5월 바둑 세계 최강자인 커제와 대결을 벌여 3연승을 한 알파고가 좋은 사례 중 하나다.
지난해 이세돌 9단과 대국할 때만 해도 알파고는 인간의 기보를 학습했다. 그러나 커제와의 대국을 앞두고서 알파고는 기보에 의지하지 않고 혼자 자율학습을 한 것으로 드러났다. 즉, 인간의 기보에 없는 바둑의 수까지도 창조하는 단계로 발전한 것이다.
이에 대해 구글 측은 바둑에서 거론되던 요소인 직관과 창의성을 알파고가 모두 갖췄음을 커제와의 대결에서 증명했다고 주장했다. 당사자인 커제 역시 알파고의 창의력을 인정했다. 3연속 패배 후 그는 알파고 바둑의 특징 중 하나로 창의력을 꼽으면서 앞으로 알파고를 바둑의 스승으로 삼겠다고 밝혔다.
예술 영역 넘보는 인공지능
그뿐만이 아니다. 회화나 소설 등의 예술 영역은 이제까지 인간만이 할 수 있는 고유의 창작 분야로 여겨왔다. 하지만 이제 인공지능이 예술의 영역까지 넘보고 있다.
구글에서 만든 인공지능 ‘딥 드림(Deep Dream)’은 빈센트 반 고흐의 작품을 모사하는 훈련을 받았다. 그런데 딥 드림이 그린 ‘별이 빛나는 밤’은 반 고흐와 비슷하지만 예술적인 면서는 약간 다르다는 평을 받았다. 실제로 딥 드림의 작품은 경매에서 꽤 비싼 값에 팔렸다.
마이크로소프트는 네덜란드 연구진과 함께 ‘빛의 마술사’로 불리는 네덜란드의 화가 렘브란트의 화풍을 인공지능에게 학습시켰다. 그 후 모자를 쓰고 하얀 깃 장식과 검은색 옷을 입은 30~40대 백인 남성을 그리라는 명령을 입력했다. 그러자 인공지능은 유화의 질감과 물감의 두께까지 렘브란트의 화풍을 그대로 재현해냈다.
일본에서는 인공지능이 쓴 소설이 한 문학상 공모전에서 일반 작가들이 쓴 소설과 겨뤄 1차 심사를 통과하는 사건이 벌어지기도 했다. 소설 제목은 ‘컴퓨터가 소설을 쓴 날’이며, A4 용지 3페이지 분량의 단편이었다. 인공지능은 아직 스스로 스토리까지 만들어내지는 못해 인간이 도와줘야 한다. 하지만, 1450편의 소설이 출품된 공모전에서 1차 심사를 통과한 것은 놀라운 결과다.
창의력은 지식을 합성해 독창적인 아이디어를 생산하는 능력을 말한다. 남들이 생각하지 못한 새로운 것을 만들어내는 능력을 창의력이라고 본다면 인공지능은 이제 그 영역에 거의 다가서고 셈이다. 이에 따라 인공지능의 창작물에 대한 지적재산권에 대해서도 논의가 필요하다는 주장이 제기되고 있다.
창의력보다 인공지능에게 더 어려운 것은 타인에 대한 공감능력이나 감성적인 부분이다. 다른 사람의 감정을 이해하고 공유하는 공감능력은 인간관계를 바탕으로 하는 업무분야에서 매우 중요한 요소다. 따라서 공감능력이나 감성이 중요시되는 직업은 인공지능 시대에도 살아남을 것으로 추정한다.
그런데 전문가들은 차세대 인공지능이 갖춰야 할 조건 중 하나로 감성지능을 꼽고 있다. 감성지능이 필요한 이유는 바로 소비자들에게 꼭 필요한 기능이기 때문이다. 2020년경에는 사람들이 친구나 가족보다 채팅 관련 기기들과 더 많은 대화를 나누게 될 것으로 본다.
불예측성에도 대응할 수 있는 기술 개발 중
즉, 미래 소비자들은 인간과 같은 상호작용을 하는 인공지능에게 매료될 것이라는 이야기다. 따라서 다른 인공지능 제품군들과의 차별화 요소로 부각시키기 위해서는 감성지능을 도입한 인공지능 제품을 개발해야 한다.
구글과 아마존, 마이크로소프트 같은 기업들은 코미디언 등을 고용해 인공지능의 인간적 측면을 이용하기 위한 작업을 이미 수행하고 있다. 또한 그 같은 기술들을 활용해 인공지능의 감성 및 인성, 공감능력에 결부시키는 작업도 함께 추진하고 있는 것으로 알려졌다.
한편, 미국 방위고등연구계획국(DARPA)에서는 예상치 못한 상황에서도 의사결정을 할 수 있는 인공지능 기술을 연구하고 있다. 생명체는 살아가는 데 있어 발생하는 불예측성에 잘 대응한다. 하지만 컴퓨터는 그런 능력을 가지고 있지 않다.
DARPA는 살아있는 생명체의 뇌를 모델링하여 인공지능을 개발하는 새로운 군사 프로그램을 추진 중이다. 이를 위해 DARPA는 살아있는 유기체가 어떻게 학습하는지를 연구하고 있는 것으로 전해진다. 이 연구가 성공하면 앞으로 인공지능은 전혀 학습하지 못하고 예측하지 못한 상황이나 불규칙한 상황에 직면해도 그에 대한 나름대로의 대응 능력을 갖출 수 있을 것으로 보인다.
지난 4월 중국 베이징에서 열린 ‘2017 글로벌 모바일인터넷컨퍼런스’에 참석한 스티븐 호킹 박사는 “생물학적 진화에 의해 제약을 받고 있는 인간은 컴퓨터의 경쟁상태가 될 수 없으며, 이런 과정이 인공지능으로 대체될 수도 있다는 점에 유의해야 한다”고 주장했다.
호킹 박사가 인공지능에 대한 주의를 당부한 것은 이게 처음이 아니다. 그는 미래 인류에게 벌어질 수 있는 최선이자 최악의 산물이 바로 인공지능이라는 입장을 견지하고 있다. 따라서 호킹 박사를 비롯한 일부 전문가들은 인공지능의 기술개발에 대해 면밀한 감시가 필요하다고 주장한다. 인간의 통제력을 벗어나는 순간 인공지능은 핵폭탄보다 더 위험한 인류 문명의 파괴자가 될 수 있기 때문이다.
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인공 지능을 이용하여 창의력을 발휘할 수 있나요?
인공 지능과 창의력. 이 두 가지는 정반대의 특성이 있는 것처럼 보입니다.
창의력은 틀에서 벗어난 방식으로 전에 없던 새로운 아이디어를 생각해내는 인간이 가진 특성으로 보입니다.
반면 AI(인공 지능)는 컴퓨터를 사용하여 만든 지능입니다. 인공 지능을 통해 어떻게 창의력을 발휘할 수 있을까요?
AI는 컴퓨터가 인간처럼 생각할 수 있도록 설계되었습니다. 그러나 인간의 능력을 뛰어넘어 인간이 찾을 수 없는 인사이트를 찾기 위해, 특히 복잡한 문제를 처리하거나 방대한 데이터에서 인사이트를 찾는 경우 사용할 수 있도록 설계되기도 했습니다.
Microsoft의 목표는 지구상의 모든 개인과 조직이 더 놀라운 성과를 달성할 수 있도록 지원하는 것입니다. 이 목표를 이루기 위해 Microsoft는 Microsoft 365에서 기계 학습을 사용하여 지능형 서비스에 투자하고 있습니다. 이를 통해 사람들이 더 창의적으로 업무를 수행하고 평범한 인간의 사고와 능력의 경계를 뛰어넘을 수 있도록 지원합니다.
Microsoft Teams 무료 다운로드 맞습니다. 무료입니다. 말 그대로 ‘₩0’입니다. 채팅, 파일 공유, 영상 통화 등의 기능을 사용하여 공동 작업하세요. 무료로 시작
창의력이 모두 100% 새로운 아이디어에서 탄생하는 것은 아닙니다. 대부분의 창의적인 생각은 다른 사람의 작업과 전문 지식을 토대로 만들어지며, 새로운 시각으로 바라보거나 새 문제를 해결하는 데 기존 제품 또는 서비스를 적용할 수 있는 방법을 찾는 과정으로부터 탄생합니다. 은 여러분이 진행 중인 업무와 함께 작업하는 사람을 기반으로 맞춤형 콘텐츠를 보여줍니다. 따라서 새 제품을 디자인하는 경우 유사한 제품의 디자인과 생각해 본 적 없는 디자인이 표시됩니다. 의 협력 개발 선임 관리자인 Deborah Youmans에 따르면 MyAnalytics는 “직원들이 회사가 보유한 정보에 쉽게 접근하고 회사의 모든 지적 자산을 총동원하여 문제를 해결하기 위한 창의적인 방법을 찾는 데 집중할 수 있도록 도와주는” Microsoft 365 도구입니다.
조직의 집단 지성을 활용하기 시작한 후 마주치는 창의적인 프로세스의 가장 높은 장벽 중 하나는 문서를 작성하기 시작하면서 효율적으로 아이디어를 나누는 것입니다. PowerPoint 및 Sway의 을 통해 원하는 주제에 대해 포함할 정보에 대한 권장 사항, 고려할 범주 및 연관된 이미지가 포함된 엄선된 개요를 만들 수 있습니다. 창의적인 생각을 위해 몇 시간 동안 머리를 굴리는 대신 빠른 시작을 사용하면 아이디어의 견고한 시작점과 매력적이고 기발한 프레젠테이션을 만드는 옵션을 이용할 수 있습니다.
Microsoft 365의 더 다양한 지능형 서비스를 통해 창의력을 발휘할 수 있습니다. Windows 10의 Cortana는 지능을 사용하여 하루를 더 효율적으로 관리할 수 있도록 도와줍니다. 이를 통해 더 창의적으로 업무를 진행하는 데 시간을 투자할 수 있습니다. Microsoft 분석과 같은 다른 지능형 기능을 사용하여 새로운 방식으로 정보를 시각화하여 인사이트를 얻을 수도 있습니다.
를 통해 Microsoft 365에서 창의적인 잠재력을 발휘하는 방법에 대해 자세히 알아보세요.
인공지능과 창의성
얼마전 친구와 같이 앉아 공부를하고 있는데 갑자기 무엇 때문에 이런 주제로 대화를 시작했는지는 기억이 잘 나지않지만 인공지능이 창의성을 가지고 있을지 없을지에 대해서 생각해보는 좋은 시간을 가졌다.
우리는 흔히 인공지능이라고 하면 영화에서 볼법한 인간을 완전히 모방한 인공지능, 스스로 생각을하고 감정을 느끼며 심지어 꿈을 꾸는 로봇을 떠올릴 것이다. 영화 ‘아이로봇’을 보면 좀 더 시각적으로 다가올 것이다. https://movie.naver.com/movie/bi/mi/basic.nhn?code=38420
이러한 인공지능을 우리는 강인공지능(String AI)이라고 말한다. 많은 사람들이 인간이 로봇에게 지배를 당하는게 아니냐는 대부분의 우려는 강인공지능으로부터 나온다. 하지만 의식을 가지고 스스로 생각을 하는 인공지능은 아직 개발되지 않았으며 현재 나오는 논문들을 봤을 때 그런 것들이 개발되려면 한참 멀었다. 기계가 생각을 하는지 안하는지에 대한 문제는 굉장히 까다롭다. 그래서 기계에 지능이 있는지 없는지 판별하고자 고안된 튜링테스트 그리고 불완전한 튜링테스트를 반박하기위해 나온 중국어방 역설 등 기계가 생각하는지 판단하기 위한 많은 주장이 있지만 우리가 ‘생각을 한다’는 것을 정확하게 정의할 수 없으면 이 문제는 철학에서 시작해 철학으로 끝난다. ‘생각을 한다’는 것은 뇌에 있는 약 1000억개의 뉴런(신경세포)들이 시냅스라는 부위를 통해 서로 신경전달물질을 서로 주고 받으면서 생기는데 이렇게 뇌속에서 일어나는 화학물질의 이동이 생각과 의식으로까지 이어지는지 모른다. 그래서 인공지능과 창의성이란 논의를 진행하기 위해서는 좀 더 세부적으로 인공지능을 들여다볼 필요가있다.
약인공지능(WeakAI)은 쉽게 말해서 패턴학습이다. 여기서 말하는 패턴이란 반복되는 상황을 말하고 약인공지능은 반복되는 상황을 학습하면서 만들어진다. 패턴을 학습한다는 것은 단순히 생각했을 때 굉장히 간단한 문제라고 느껴진다. 하지만 그렇지 않다. 인공지능에는 몇가지 기술이 있는데 그 중 대표적인 것이 기계학습(mechine learning)이다. 인간이 반복되는 특징(feature)를 찾고 기계학습을 통해 컴퓨터는 인간들이 찾아놓은 패턴을 바탕으로 학습한다. 예를 들어 개와 고양이를 구분한다고 했을 때 사람은 직관적으로 개와 고양이를 구분할 뿐 어떠한 논리적인 흐름으로 개와 고양이를 구분하는지 설명할 수 없다. 다시말해서 개가 반복적으로 보이는 패턴과 고양이가 반복적으로 보이는 패턴을 인간이 설명할 수 없다는 것이다. 그래서 개와 고양이를 구분하는 것은 한동안 굉장히 어려운 문제였고 인간이 패턴을 찾아내고 설명할 수 있는 것들을 위주로 학습이 진행되었다.
그러다가 2012년에 이미지넷이 주최하는 ILSVRC (Large Scale Visual Recognition Competition) 이라는 대회에서 딥러닝이란 새로운 기술을 활용해 15만장의 이미지를 16.4%라는 오차율로 인식하면서 딥러닝이라는 기술이 알려지고 몇년뒤 마이크로소프트에서 3.57%을 기록하며 인간의 오차율(5%)보다 더 적은 오차율을 기록한다. 그리고 알파고가 인간을 상대로 바둑을 이기면서 딥러닝이 대중들에게 알려지게된다. 딥러닝은 기계학습(mechine learning)의 한 모델이다. 좀 더 쉽게 말하면 기계학습의 다양한 종류 중 하나다. 딥러닝은 스스로 패턴을 학습한다. 예를들어 개와 고양이사진을 보고 둘 사이에 어떤 차이점이 있는지 설명하기는 힘들지만 구분할 수 있듯이 딥러닝도 마찬가지로 어떻게 패턴을 학습하는지 정확한 원리는 알 수 없지만 패턴을 학습한다는 것을 학습결과를 통해 알 수 있다. 그래서 딥러닝은 스스로 feature(특징)를 학습한다고 해서 feature learning이라고도 불린다. 컴퓨터가 학습하고자하는 ‘어떤 것’은 패턴을 가지고 있으면 모두 학습이 가능하다. 우리 주위에 사실 패턴을 가지고 있지 않은 것을 찾기가 더 힘들 정도이다. 예를 들어 우리가 듣는 수 많은 음성들 그리고 텍스트와 이미지들 모두 패턴을 가지고있다. 그래서 요즘 점점 상용화 되고 있는 인공지능 스피커 역시 우리가 하는 말을 기계가 알아듣게 하기 위해 우리가 말하는 패턴을 딥러닝으로 학습시켜서 스피커에 적용하는 것이고 구글번역기 역시 언어의 패턴을 딥러닝으로 학습시킨 결과물이다.
1년전에 나온 기술이 오래된 기술이 오래되었다고 할 정도로 딥러닝 기술은 하루 빨리 변하고있다. 그런 측면에서 보자면 2014년에 처음 발표된 구식 기술인(?) GAN(Generative Adversarial Networks)이라는 기술이있다. 갑자기 뜬금없이 이 기술을 소개하는 이유는 드디어 오늘 말할 주제와 연관이 있기 때문이다. GAN은 진짜같은 가짜를 만들어내는 기술이다. 실제 입력된 데이터를 학습하고 이를 바탕으로 거짓데이터를 만들어 내는 생성자(Generator)와 생성자가 출력한 결과물이 진짜인지 가짜인지 구별하는 감별자(Discriminator)라고 불리는 두 모델이 서로 적대적으로(adversarial)하게 경쟁하면서 진짜같은 가짜를 만들어낸다. 좀 더 쉽게 예를 들어 지폐위조범과 경찰이 있을 때 지폐위조범은 경찰에 들키지 않게 더 진짜 같은 가짜 지폐를 만들어 낼 것이고 경찰은 가짜지폐를 찾으려고 노력할 것이다. 지폐위조범과 경찰의 경쟁을 통해 지폐위조범은 경찰에 들키지 않기 위해 더욱더 진짜같은 가짜 지폐를 만들어내듯이 GAN을 통해 생성된(Generative)이미지도 진짜같은가짜 이미지이다. 더 깊게 들어가면 한도끝도 없어서 일단 여기서 멈추기로하자.
자 그럼 여기서 GAN이 생성한 그림이나 음악이 창의적이라고 할 수 있을까? 다시말해 기계가 창의성을 가질 수 있을까? 라는 질문을 던져볼 수 있다. 이 질문에 답을 하기 위해서는 창의성에 대한 좀 더 엄밀한 정의가 필요할 것 같다. 0에서 1을 만들어내는 것 다시말해 무에서 유를 만들어 그것이 독창적일 때 창의적이라고 이야기한다. 하지만 내가 눈을 감고 키보드 자판기를 두드려 세상 누구도 한번도 만들어내지 못한 새로운 단어를 만들었다고해서 그것이 창의적이라고 생각하기는 힘들다. 그래서 일반적으로 창의적이기 위해서는 독창성말고도 가치성이라는 조건이 추가되어야한다. 항상 독창적이고 가치가 있는 것을 창의성이라고 한다면 인공지능이 창의적이다라고 말하기는 힘들며 심지어 딥러닝말고 좀 더 인간처럼 생각하는 새로운 기계학습모델이 생겼을 때 기대해볼만 할 것 같다 (딥러닝이 인간의 뉴런을 바탕으로 만들었다고 하지만 실제로 딥러닝 학습에 쓰이는 역전파 알고리즘은 실제로 인간이 생각하는 방식과 많이 다르다)
인지과학과 계산주의 심리학 분야를 개척한 세계적인 학자인 마거릿 A. 보든(Margaret A. Boden)은 위의 책에서 창의성을 세가지로 분류한다.
http://www.yes24.com/24/goods/4456488?scode=032&OzSrank=1
첫번째는 익숙한 아이디어를 새로운 방식으로 합쳐보는 것이다. 예를 들어 원자를 태양계에 비유하는 물리학자나 ‘말’과 ‘뿔’이라는 생각을 결합하여 등장한 ‘유니콘’이라는 새로운 개념과 같이 머릿속에 있는 많은 지식을 다양하게 결합할 수 있다.
그리고 나머지 두 유형을 보기전에 개념공간(conceptual space)라는 개념이 필요하다. 개념공간은 구조화된 사고의 방식으로 특정 사회집단에 익숙해지면서 나타난 내재된 사고방식이다. 이런 개념공간은 작곡을 하는 방법, 수학, 과학이론, 그림 그리는 방법, 논리적인 사고를 하는 과정 등을 예시로 들 수 있다.
두번째로는 개념 공간을 탐구하는 것이다. 특정한 원리나 익숙함을 일정한 제약조건 내에서 변형할 수 있는데 중요한 것은 이렇게 만들어진 새로움은 그래도 개념 공간의 부분집합이라는 것이다. 말이 어려운데 쉽게 예를 들자면 바흐가 작곡한 곡들은 고전음악이라는 주어진 제약조건 안에서 약간의 변형을 통해 생겨난 새로운 음악이다. 개념공간을 벗어난 완전히 새로운 무언가를 창조하지 않아도 우리는 창의적이라고 이야기할 수 있다.
세번째로는 개념 공간을 변형하는 것이다. 개개인의 개념 공간을 바탕으로 이해할 수 없는 무언가를 생각하는 것이 창의성 중에서도 가장 높은 수준에 해당한다. 우리가 일반적으로 창의적이라고 생각되는 것들이 세번째에 해당된다. 예를 들어 비유클리드기하학은 유클리드 기하학에서 공리 하나를 부정하면서 생긴 새로운 페러다임이다. 비유클리드기하학은 그 전의 개념공간을 완전히 부수고 나온 새로운 개념이다. 비유클리드기하학과 유클리드 기하학 중 무엇이 더 창의적인지 논쟁할 수 없듯이 개념공간을 변형하는 것이 탐구하는 것보다 무조건 더 창의적이라고 말하기는 힘들다.
GAN을 통해 학습데이터에는 없던 새로운 이미지를 만들어 냈을 때 그것이 창의적인지 아닌지 판단하는 것은 창의성이라는 것을 0에서 1을 만들어내는 것으로 볼 것이냐, 아니면 50에서 51을 만들어 내는 것으로 볼 것이냐에 따라 다르게 해석될 수 있다. 지금까지 글을 적었지만 ‘인공지능이 창의성을 가질 수 있는가?’에 대한 질문은 철학적으로 의미가 있을 뿐 지금 당장 GAN논문을 읽고 코딩을 하는데 있어서는 그다지 도움되지 않는 질문이라고 생각한다. 어쨌든 인공지능과 창의성의 관계에 대해 친구와 같이 고민해봤다는 것에 대해 의의를 가지고 이제 다시 공부하러 가야겠다. 마지막으로 창의성이라는 것은 결국 사람이 판단하는 것이고 안타깝게도 아직까지는 대다수의 사람들이 창의적이라고 생각할 만한 결과물은 나오지 않았지만 가까운 미래에 나올 수 있을 것이라고 생각해본다. 아래링크에 들어가면 구글의 딥드림에서 어떤 그림을 만들어내고 있는지 볼 수 있다.
http://psychic-vr-lab.com/deepdream/
이 사이트에서는 우리도 딥드림이미지를 생성할 수 있다 http://deepdreamgenerator.com/
인간이 가진 이점 창의력, 봇도 그 나름의 방식으로 창의적일 수 있을까?
기술이 빠른 속도로 발전하고 인공지능(AI) 도입이 확대되고 있지만, 가장 효과적인 인공지능 애플리케이션은 여전히 사람의 손길을 요구한다는 사실을 기억할 필요가 있다. 인공지능(AI) 기술이 발전하고 그 기능이 확장됨에 따라 점점 더 많은 일들이 자동화되면서 인간의 역할은 어떻게 진화할지 생각해보게 된다. 새로운 것을 관념화하고 생산해내는 창의력이 인간을 다른 여타의 동물들로부터 구분 짓는 특성이라는 점을 감안할 때 더욱 궁금한 부분이다.
‘창의력’ 에 대한 정의
인공지능이 프로그램을 통해 창의적인 행동을 보일 수 있음은 이미 여러 사례를 통해서 판명됐다. 예를 들어, 특정 미술 양식을 복사하여 원본 사진에 투사해 나타낼 수 있다. 프리즈마(Prisma)와 같은 사진 편집 모바일 앱은 미술 양식 전송을 가능케 하여 높은 인기를 누리고 있다. 인공지능은 또한 새로운 이미지나 그림을 생성하는 데도 활용될 수 있다. 최근 인공지능 프로그램이 그린 그림이 미술 작품 경매에서 거의 5억(미화 43만2천5백 달러)에 판매된 사례가 보도되기도 했다. 인공지능의 역할과 관련해서 논의할 때는 ‘창의적인 행동’과 ‘창의력’을 구분해서 살펴볼 필요가 있다. 인간이 창의적이다, 또는 창의적이지 않다고 판단하는 기준은 상당히 주관적이다. 인공지능은 영감과 같은 것을 경험할 수 없다는 점에서 창의적일 수는 없지만 창의적인 행동을 배우고 인간의 창의적 과정을 모방하여 어떤 결과물을 산출할 수는 있다. 인공지능은 방대한 양의 데이터를 처리하고 그 패턴과 데이터 사이의 관계를 밝혀 냄으로써 설정된 목표에 다가가기 위해 결과를 최적화하고 예측을 한다는 점에서 널리 인정받고 있다. 앞서 언급한 인공지능이 그린 그림의 경우, 6백년간 그려진 1만5천점의 초상화를 데이터세트 화 한 것이다. 그런 다음 알고리즘을 통해 초상화들의 속성을 모방하고 그렇게 배운 내용을 토대로 새로운 것을 만들어낼 수 있었다. 기타 ‘창의적 AI’가 적용된 응용 프로그램에는 영화나 애니메이션 등의 엔터테인먼트에 사용되는 특수효과 개발, 챗봇을 통한 고객 서비스 제공, 헬스케어 및 과학 분야에서 새로운 단백질과 화학 물질을 고안해 내는 것들이 포함된다.
인간지능 (Human Intelligence) 의 역할
인간지능, 즉 휴먼 인텔리전스(HI)는 예술이나 문학과 같은 콘텐츠를 만들어내고 사업을 시작할 수 있는 기회를 포착하는 것과 같은 창의적인 문제 해결에 더 적합하다. 인공지능이 예술적 터치나 서술 텍스트를 생성하는 데 사용되기는 하지만, 이미 존재하는 것을 모방하는 데 그친다. 아직은 새로운 스타일의 예술, 댄스, 문학을 창조할 수는 없다. 다시 말해 인공지능은 창의적인 프로세스의 기초가 되는 패턴을 학습할 수 있다. 그래서 사업을 새로 시작하는 것과 같이 모방을 한다 해도 똑같이 되는 법이 없는 성격의 일의 경우 인간지능이 인공지능을 훨씬 능가한다. 이 때문에 인공지능(AI)의 기능이 발전을 거듭한다 해도 휴먼 인텔리전스(HI)가 여전히 중요하다. 각 주제별 전문가는 AI가 보고 배울 수 있는 예시를 만들어내는 역할을 해주어야 하고, 또한 AI가 작업할 목표와 이를 수행하기 위한 매개 변수도 사람이 제공해 주어야 한다. ’창의력’이 무엇인지를 정하는 최종 결정권자는 여전히 인간인 것이다. 애피어에서는 인공지능이 옷을 디자인할 수 있는지 실험을 통해 그 창의적인 행동을 확인하고자 했다. 최근 싱가포르에서 진행된 한 업계 행사에서, 인공지능과 창의력이라는 주제로 발표를 하는 중에 사람의 디자인과 인공지능의 디자인을 모두 보여준 적이 있다. 일부 청중들은 인공지능이 디자인한 것을 사람이 한 것으로 확신했는데, 이 경우 ‘창의력’이라는 개념에 대해 AI와 HI 관점이 일정 부분 일치했음을 의미한다. 애피어가 가진 인공지능 기술 역량을 확대하면 애피어의 기존 전자상거래 고객들에게 보다 포괄적인 솔루션을 제공할 수 있을 것이다.
인공지능 (AI) 의 기능과 한계 이해
인공지능(AI)을 창조적인 작업에 도입한다고 해서 인간의 역할이 축소되거나 대체되지는 않을 것이다. 오히려 사람의 손길을 통해 창조적인 작업 과정이 한층 강화되고 한결 다양한 콘텐츠를 만들어내고 창의적인 문제 해결에 있어서도 훨씬 많은 선택권을 가질 수 있게 될 것이다. 인공지능과 협업하는 과정에서 인간의 가장 중요한 역할은 달성하고자 하는 목표를 분명히 설정하는 것이다. 그 과정에서 인공지능의 역할과 한계를 명확히 이해하고 인공지능(AI)이 최고의 결과를 산출하는 데 요구되는 자산, 특히 분석하고 학습할 수 있는 토대가 될 고품질 데이터를 제공해야 한다.
* e27에 게재된 기사입니다.
[DBR/Interview]“창의성, 인간 100이면 AI는 0… AI공포 버려라”
최근 서울 종로구 새문안로 포시즌스 호텔에서 진행된 인터뷰에서 훙샤오원 마이크로소프트 부사장(아시아R&D그룹 총괄)이 본인이 생각하는 인공지능(AI)의 현재와 미래에 대해 설명하고 있다. 그가 이끄는 중국베이징 소재 마이크로소프트 아시아연구소는 이 회사가 운영하는 전 세계 11개 연구소 가운데 미국 워싱턴주레드먼드 연구소에 이어 두 번째로 크다. 마이크로소프트 제공
최근 매섭게 치고 올라오며 미국과 패권 경쟁을 벌이고 있는 중국의 인공지능(AI) 기술. 실리콘밸리를 바짝 긴장케 하는 첨단 정보통신기술(ICT) 생태계가 중국에서 꽃피게 된 배경에는 정부의 전폭적인 지원을 비롯한 여러 요인이 있지만 민간 연구소들의 역할도 결코 빼놓을 수 없다.1998년 중국 베이징에 설립된 마이크로소프트(MS) 아시아연구소(MSRA)도 그중 하나다. 이 연구소는 지난 21년간 AI 기초 및 응용연구의 산실로서 기상천외한 연구개발 프로젝트를 지원하는 한편 고도로 훈련받은 이공계 스템(STEM·과학 기술 공학 수학) 인력들을 배출해 아시아 학계와 산업계 곳곳에 심어 왔다.연구소 설립 초기부터 AI 관련 프로젝트를 최전선에서 진두지휘해 온 훙샤오원 MS 부사장(아시아 R&D그룹 총괄)은 현재 300명 가까운 과학자로 구성된 MSRA를 이끄는 수장이다. MSRA는 MS의 전 세계 11개 연구소 가운데 미국에 이어 두 번째로 크며 총 1000여 명인 MS 연구개발(R&D)그룹 인력의 약 4분의 1이 이곳 소속이다. 20년 넘게 현장에서 아시아 과학기술의 비약적인 진보를 목격한 훙 부사장은 AI의 현재와 미래를 어떻게 바라보고 있을까. 동아비즈니스리뷰(DBR) 1월 1일자(288호)에 실린 훙 부사장의 인터뷰를 요약 정리했다.“AI 기반의 비즈니스 활동은 모두 피드백 순환구조로 이뤄져 있다. 제품을 배포하고, 센서와 액추에이터로 데이터를 수집해 분석한 다음 의사결정을 내리고, 피드백 내용을 바탕으로 제품을 개선한다. 과거에는 사람이 했던 일을 지금은 AI가 대신 한다. 자동차 제조사 롤스로이스를 예로 들어보자. 이 회사는 자동차뿐 아니라 비행기용 제트엔진도 만들고, 엔진 제품과 더불어 엔진 고장을 예측, 정비해주는 서비스까지 판매한다. 이런 사전 예측 서비스는 정시 출발을 원칙으로 하는 항공기 지연을 막는 데 효과적이다. 또 롤스로이스는 AI를 이용해 가상 및 엔진 성능 데이터나 관제탑 관측 데이터 등을 취합하고, 이를 토대로 연료량을 최적화해 비행기를 띄우는 데 필요한 전체 비용의 40%에 육박하는 연료비를 절감한다.”“AI는 많은 데이터(big data)와 적은 지능(small intelligence)을 가진 존재다. 반대로 인간은 적은 데이터(small data)와 높은 지능(big intelligence)을 가졌다. 사실 데이터가 많으면 지능은 필요 없다. 주식시장만 봐도 내부 정보를 이용해 투자하면 막대한 돈을 벌고 높은 수익률을 거둘 수 있지만, 그 사람을 두고 똑똑하다거나 현명하다고 하진 않지 않나. 그런 의미에서 기계는 지능이 그다지 높지 않아도 된다. 반면 아인슈타인은 데이터 하나 없이도 100년 전에 블랙홀과 중력파 등의 개념을 이야기했다. 그런데 지금에서야 블랙홀과 중력파를 관찰할 수 있게 되지 않나. 이게 지능이다.”“지능을 5단계로 나눈다면 1∼3단계는 이미 인간과 맞먹거나 인간을 뛰어넘었다. 1단계가 연산 기억(computation & memory)이다. 계산, 암기 능력으로는 컴퓨터를 절대 넘어설 수 없다. 2단계가 지각(perception), 즉 안면과 음성 인식이다. MSRA가 개발한 ‘레즈넷(ResNet)’의 안면 인식이나 MS 코타나, 애플 시리(Siri), 구글 어시스턴트 등의 음성 인식 기술만 봐도 사람보다 정확하다. 우리는 한 번 본 사람의 얼굴을 금세 잊어버리지만 레즈넷은 공항을 통과하는 수많은 군중 속에서 범죄 용의자를 식별한다. 3단계 인지(cognition) 능력도 이제 기계가 인간을 따라잡았다. 비즈니스, 금융, 과학기술 분야 종사자들에게 요구되는 생산적인 지능 활동이 인지의 영역에 속한다. 스탠퍼드대가 개발한 스쿼드(SQuaD)라는 독해 능력 테스트에서도 MS의 AI가 받은 점수가 학생들의 평균 점수보다 높았다.”“창의성(creativity·4단계)과 지혜(wisdom·5단계)다. AI의 창의성이 0이라면 인간은 100이다. AI 시인이 키워드를 기반으로 시집을 발간하고, AI 작곡가가 힙합과 K팝 스타일의 곡을 쓰고, AI 화가가 추상화나 인상화를 그리고 있지만 이건 창의성이라고 보기 어렵다. 컴퓨터가 심층 신경망을 활용해 특정 키워드나 멜로디, 픽셀 크기나 밝기 채도 등으로 스타일을 이전한 것일 뿐이다. 컴퓨터가 쓴 시, 음악, 회화는 일류의 것을 창조한 결과가 아니라 이미 짜인 알고리즘을 바탕으로 빠르게 연산해 내놓은 모방의 결과다. 반면 내가 생각하는 창의성은 독일 수학자 가우스가 1부터 N까지 연속한 자연수의 합을 구하기 위해 N(N+1)/2의 공식을 만들었듯 기존에 없던 공식과 없던 문제를 발견해 해결하는 것이다.”“200년 전, 전 세계 인구의 95%가 농업에 종사했지만 이제는 5%만이 농사를 짓는다. 그렇다고 해서 나머지 95%가 직장을 잃었을까? 그렇지 않다. 리테일, 금융, 보건, 하이테크 등의 산업으로 이동했다. 인간은 학습을 통해 스스로 발전한다. MS가 링크트인을 인수한 이유도 사람들이 평생에 걸쳐 어떤 교육을 받아야 하는지, 어떤 직장 이동 기회를 원하는지 규명하기 위해서다. 이런 수요와 공급을 잘 연결한다면 AI 기술이 모든 사람에게 새로운 기회를 열어줄 것이다.”김윤진 기자 [email protected]
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사람들이 주제에 대해 자주 검색하는 키워드 디저트 71회. 창의적 AI – 디자인과 예술의 소재로 새롭게 부상하고 있는 컴퓨터지능(Computational Intelligence) – 이경호 UNIST 조교수
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주제에 대한 기사를 시청해 주셔서 감사합니다 디저트 71회. 창의적 AI – 디자인과 예술의 소재로 새롭게 부상하고 있는 컴퓨터지능(Computational Intelligence) – 이경호 UNIST 조교수 | 인공 지능 창의력, 이 기사가 유용하다고 생각되면 공유하십시오, 매우 감사합니다.