인공지능의 진화, 성장,세뇌, 공부 ,학습

인공지능의 진화, 성장,세뇌,공부 , 학습

인공지능이 콘텐츠를 창작하는 것이 어떻게 가능한지 알기 위해서는 ‘딥러닝’이라는 기계의 학습 과정을 이해라는 것이 필요하다. 딥러닝은 매우 복잡한 기술이며 다양한 원리들이 적용되기 때문에 이해하기 쉽지는 않다. 하지만 본질에서 매우 간단한 과정이다. 즉 ‘인간이 지시한 특정 질문에 답하기 위해 주어진 데이터의 관계를 수학적인 절차나 방법으로 학습하는 것’을 의미한다. 인공지능은 매우 중요한 네 가지 핵심축으로 작동된다. 분류, 특정한 발견, 규칙의 인식, 해답(방법)의 제시다.

예를 들어 인공지능이 사과를 인식하기 위해서는 먼저 수많은 사과 사진 데이터가 입력되어야 한다. 이 과정에서 인공지능은 다양한 사진을 일정한 패턴에 따라 ‘분류’라고 거기에서 사과만의 ‘특징’을 발견하고, 사과 사진이 만들어 내는 일정한 ‘규칙’을 인식한다, 그 후 “이사진은 사과 사진이다”라는 해답을 내게 된다는 이야기이다. 이러한 과정은 매우 다양한 형태로 변형되어 수많은 기술에 적용되지만, 결국 인공지능의 핵심은 바로 이 과정에 있다.

더욱 중요한 사실은 전 과정이 ‘수학적 방법’에 의해 진행된다는 점이다. 0과 1이라는과1 딱 떨어지는 디지털 언어가 전 과정을 지배한다. 따라서 가치 판다. 추상성, 연상, 신념 등이 개입될 여지가 전혀 없으며 오로지 주어진 데이터만 계산된다. 그러다 보니 때로 비상식적인 결과를 내놓기도 한다.

마이크로소프트가 만들었던 인공지능 채팅 봇‘테이’의 트윗 중단 사건이 대표이다. 20016년 3월233월 23일부터 작동을 시작한 테이는 기존의 채팅 봇과는 다르게 가장 전형적인 형태의 딥러닝을 수행한 인공지능 채팅 봇이었다.. 오전 9시경부터 작동이 시작되자 24시간 동안 10만 건의 트윗을 쏟아내던 테이는 어느 순간부터 나치 독일의 유대인 학살 사건을 옹호하고, 멕시코인을 비하하는 트윗을 계속 내보내기 시작했다. 마이크로소프트는 결구 테이를 중단시킬 수밖에 없었다.

문제의 원인은 애초에 데이터에 있었다. 트위터 이용자들이 반복적으로 테이에게 멕시코인을 비하하고 나치 독일을 옹호하는 메시지를 보내자. 테이는 이것을 ‘수학적 방법’으로 학습했고, 그 결과 비인간적인 트윗을 아무렇지 않게 대량으로 만들어냈다.

이 사건은 인공지능의 본질에 대한 두 가지 교훈을 준다. 첫째, 인공지능은 인간이 만들어낸 빠르고 효과적인 도구일 뿐이며, 둘째, 어떤 데이터를 입력하느냐가 어떤 결과를 만들어내느냐를 결정한다는 점이다. 바로 이 교훈이 콘텐츠 창작에서 인공지능에 대한 새로운 관점을 가능케 한다.

 

인공지능이 만든 창작물을 바라볼 때 중요한 것은 ‘어떤 관점으로 볼 것인가’하는 점이다. 인간은 현실의 많은 현상과 사건을 일정한 ‘틀’로 바라보고 있으며. 이는 우리의 인식과 사고에 큰 영향을 미친다. 인공지능이 만든 콘텐츠를 보는 것도 마찬가지이다.

 

지금 인공지능은 인간의 창작활동을 도와주는 기계 환경을 넘어 스스로 가치 있는 창작물을 만들어 낼 수 있는 가능성을 보여주고 있다. 기계 환경에서만 가능한 예술적 특이점 때문이다. 구글의 딥드림은 기계가 이미지를 학습하고 인식하는 인공신경망 중 특정 레이어를 강화했을 때 기계가 이미지를 학습하고 인식하는 인공신경망 중 특정 레이어를 강화했을 때 기계가 어떤 이미지를 찾고 있는 거를 알 수 있는 작업이다.

그 결과물에서 우리는 기계만이 만들어 낼 수 있는 인산이 만들어 낼 수 없는 시각적이고 독특한 가치를 발견하게 된다. 기계가 만들어내는 기묘한 아름다움은 영화 <선 스프링>에서도 발견할 수 있다. 이 단편영화는 수배권의 SF소설을 학습한 인공신경망이 만든 대본으로 제작됐다. 물론 감독의 영향력. 배우의 표현력이 이 영화를 한층 더 깊게 만들었지만, 영화의 내용만을 봤을 때 전혀 문맥이 맞지 않아도 문법적으로는 완벽한 대사들, 뭔가 알 수 없는 분위기 등 기묘한 특이점이 있다.

우리는 인공지능이 만들어내는 창작품에 날카로운 각을 세우며, ‘그래 어디까지 할 수 있나 보자’라고 할 것이 아니라. 그 나름의 창작성을 인정하고, 새로운 통찰력을 얻기도 하면서 더 좋은 데이터와 방법론으로 인공지능이 창작활동을 하게 도와줄 수 있다. 인공지능을 ‘경쟁의 상대’가 아니라 ‘기계가 만들어 낸 독특한 가치’로 평가하는 것이다.

 

더불어 인공지능에 데이터를 제공하는 것도 역시 인간이기 때문에, 특정한 데이터를 제공한 결과물을 보면서 인간이 생각지도 못했던 또 다른 가치를 발견할 수도 있다.

우리는 인공지능의 새로운 관점에서 바라볼 수 있고, 배울 점도 찾아낼 수 있다. 인공지능이 인간의 영역을 침범하는 존재가 아니라 콘텐츠 창작에 도움을 줄 수 있는 파트너가 되는 것이다.

 

결과적으로 인공지능은 사람이 만들어 놓은 업적과 기술적 토대 위에서 사람과 다른 방법과 역량으로 자신만의 작곡을 할 수 있다. 만약 사람들이 이러한 ‘기계적‘ 가치’를 두려워하거나 백안시하지 않는다면, 얼마든지 배우고 학습시키는 공존의 상태를 만들어갈 수 있을 것이다.