AI의 창의성(Creativity)에 대한 박지은 펄스나인 대표의 칼럼입니다

본 게시글을은 박지은 펄스나인 대표님께서 IT조선에 기고하신 칼럼 내용에 기반하였습니다.
(http://it.chosun.com/site/data/html_dir/2019/11/23/2019112300271.html)

펄스나인은 AI ART로 여러 미디어를 통해 알려진 바 있습니다.

펄스나인의 대표이신 박지은 대표님은 AI도 분명 창의적일 수 있다고 누차례 말씀하셨고

결국 여러 데이터의 패턴을 바탕으로 만들어지는 생성 결과물을 어떻게 바라볼 것인지의 관점도 제시해주셨죠.

특히 이번 칼럼에는 '노이즈'를 어떻게 볼 것인가에 대한 관점을 넓힐 수 있는 내용이 담겨있습니다.

펄스나인 이매진AI의 독도 그림

위 그림은 펄스나인의 이매진AI 프로젝트가 그린 독도 그림입니다.

왼쪽 그림은 여름, 오른쪽 그림은 가을의 풍경을 담았다고 하네요.

약 2천장의 독도 사진을 학습시켜 만들었다고 합니다.

다만 저는 처음 봤을 때는 한눈에 이 그림이 독도를 표현한 것인지는 모르겠더라고요?

 

사용된 알고리즘을 구체적으로 알 수는 없기 때문에 이 그림이 어떻게 생성됐는지를 구체적으로

말씀드리기는 어려울 듯합니다.

다만 박지은 대표님께서 이 작품을 어떻게 설명하시는지를 보는 것이 더 중요하다고 생각해요.

 

칼럼에 있는 텍스트를 참고하겠습니다.

'이 작품은 ‘AI 창의는 오류에서 나온다’는 가설에서 출발했다. 20%의 노이즈 데이터가 포함된 독도의 여름과 가을 이미지를 AI가 학습하도록 해 과학적으로는 오류로 수렴된 결과물이다. 신경망에 질 나쁜 데이터를 섞어 넣었고, 예상치 못한 새로운 답을 받았다. 기존에는 상상하기 어렵던 작품을 AI가 재해석해 내놓은 독도 그림이었다.'

  일반적으로 머신러닝, 딥러닝을 하면서 학습이 잘 됐느냐 안됐느냐를 판단하고 모델을 평가하는 메트릭이

대부분 정량화 되어있다고 생각합니다.

그런 의미에서 모델의 성능을 떨어뜨리고 올바른 학습을 방해하는 '노이즈'는 전처리에서 사람이 직접 쳐내던지

아니면 모델 내부에서 극복해내던지 해야하는 장애물이죠.

분명 '성능'의 관점에서는 아주 부정적인 대상일겁니다.

그런데 창작과 창의성의 관점에서는 학습 데이터와는 꽤 다른 결과물이 오히려 더 좋을 수 있다는 것이

칼럼의 골자입니다.

예컨대 딥페이크처럼 인풋 이미지와 헷갈릴 수 없을만큼 비슷한 이미지를 생성해내는 GAN과는 또다른 관점이죠.  

그림과 같은 콘텐츠를 만들어내는데 있어서 창의성(창의성보다는 원래 타겟 이미지와의 상이성?)이 노이즈에서도

나올 수 있다는 뜻으로 보입니다.

박지은 대표님의 칼럼을 보면서 다른 분야는 어떨지도 생각해 봤습니다만, 창작의 영역인 사운드(음악)을 제외하고는

당장 생각나는 분야가 없습니다(제 지식의 부족때문입니다).

다만 레이블에 1과 0은 있을지언정 결과에 옳고 그름이 없는 모든 분야는 이렇게 창의의 관점으로

노이즈 데이터를 바라볼 수 있지 않을까요?


이상 몇달만의 포스팅을 마무리하겠습니다..