출처: https://www.newscientist.com/article/2139184-artificially-intelligent-painters-invent-new-styles-of-art/

인공지능이 생성한 예술작품

예술과인공지능연구소, 루트거스대학교

Now and then, a painter like Claude Monet or Pablo Picasso comes along and turns the art world on its head. They invent new aesthetic styles, forging movements such as impressionism or abstract expressionism. But could the next big shake-up be the work of a machine?

An artificial intelligence has been developed that produces images in unconventional styles – and much of its output has already been given the thumbs up by members of the public.

The idea is to make art that is “novel, but not too novel”, says Marian Mazzone, an art historian at the College of Charleston in South Carolina who worked on the system.

가끔씩 클로드 모네나 파블로 피카소와 같은 천재화가들이 나타나 예술계를 뒤흔들곤 한다. 이 천재화가들은 새로운 미적 스타일을 창조해내며 인상주의나 추상표현주의 같은 새로운 사조를 탄생시킨다. 하지만 다음의 지각변동은 기계의 몫이 될 수 있을 것인가?

이번에 개발된 인공지능은 예전에 없던 새로운 스타일의 그림을 생성해내며, 이 그림들은 사람들에게 긍정적인 평가를 받았다.

예술을 하는데 있어서 중요한 점은 "새롭지만 과도하게 새롭지는 않은 것"이라고 해당 인공지능 개발에 참여한 사우스 캐롤라이나 소재 찰스턴전문대학의 예술역사학자 마리안 마조네는 말했다.

The team – which also included researchers at Rutgers University in New Jersey and Facebook’s AI lab in California – modified a type of algorithm known as a generative adversarial network (GAN), in which two neural nets play off against each other to get better and better results. One creates a solution, the other judges it – and the algorithm loops back and forth until the desired result is reached.

뉴저지의 루트거스대학교와 페이스북의 인공지능연구소를 포함한 이번 연구진은 생성적대신경망이라고 불리는 알고리즘을 개조했다. 생성적대신경망에서는 두 개의 신경망이 서로와 경쟁하여 결과물을 개선한다. 한 신경망이 결과물을 내놓으면 다른 신경망은 해당 결과물을 평가하며, 이 과정을 원하는 결과물이 나올 때까지 계속하는 식이다.

In the art AI, one of these roles is played by a generator network, which creates images. The other is played by a discriminator network, which was trained on 81,500 paintings to tell the difference between images we would class as artworks and those we wouldn’t – such as a photo or diagram, say.

The discriminator was also trained to distinguish different styles of art, such as rococo or cubism.

이번에 개발된 인공지능도 마찬가지로 생성신경망과 분류신경망으로 구성된다. 여기서 생성신경망은 그림을 생성해내며, 분류신경망은 생성된 그림이 예술작품인지 아닌지를 분류한다. 분류신경망의 경우 81,500개의 그림을 입력시켜 우리가 어떤 그림을 예술작품이라고 부르고 어떤 그림(사진이나 다이어그램)은 예술작품이라고 부르지 않는지를 학습시켰다.

이 외에도 분류신경망은 로코코나 큐비즘 같은 다양한 예술의 스타일을 구분할 수 있도록 학습시켰다.

Art with a twist

새롭게 변형된 예술

The clever twist is that the generator is primed to produce an image that the discriminator recognises as art, but which does not fall into any of the existing styles.

“You want to have something really creative and striking – but at the same time not go too far and make something that isn’t aesthetically pleasing,” says team member Ahmed Elgammal at Rutgers University.

여기서 기발한 점은 생성신경망이 '분류신경망이 보기에 예술이라고 판단되지만 이미 입력되어 있는 작품 스타일 중 그 어디에도 속하지 않은 전혀 새로운 스타일의 그림을 생성'하도록 설계되었다는 점이다.

"우리는 창조적이고 신선한 작품을 원하지만, 그게 도를 지나쳐서 미적 만족도를 무시해서는 안 됩니다"라고 연구진의 일원인 아흐메트 엘가말이 말했다.

Once the AI had produced a series of images, members of the public were asked to judge them alongside paintings by people in an online survey, without knowing which were the AI’s work. Participants answered questions about how complex or novel they felt each image was, and whether it inspired them or elevated their mood. To the researchers’ surprise, images produced by their AI scored slightly higher in many cases than those by humans.

AIs that can tweak photos to mimic the style of famous painters such as Monet are already widely available. There are even apps that do this, such as DeepArt. But the new system is designed to produce original works from scratch.

인공지능이 생성한 작품은 인터넷을 통해 일반인들에게 공개되어 인간 화가들의 그림과 함께 평가를 받았다. 설문 참여자들은 해당 작품이 인공지능의 작품인지를 전혀 몰랐다. 설문 참여자들에게는 해당 그림이 얼마나 복잡한지 아니면 얼마나 새롭게 느껴지는지, 그리고 해당 그림이 영감을 주는지 또는 기분을 좋게 해주는지를 질문받았다. 연구진의 예상과 달리, 대부분의 경우 인공지능이 생성한 그림은 인간 화가들의 그림보다 약간 더 좋은 평가를 받았다.

사진을 모네와 같은 유명화가의 스타일로 바꿔주는 알고리즘은 이미 상용화가 되어 있다. 심지어 딥아트처럼 스마트폰 앱도 출시되었다. 하지만 이번에 새로 개발된 인공지능은 완전히 새로운 스타일의 작품을 생성해낼 수 있다.

Outside the comfort zone

익숙한 영역의 바깥으로

“I like the idea that people are starting to push GANs out of their comfort zone – this is the first paper I’ve seen that does that,” says Mark Riedl at the Georgia Institute of Technology in Atlanta.

The results of the survey are interesting, says Kevin Walker at the Royal College of Art in London. “The top-ranked images contain an aesthetic combination of colours and patterns in composition, whereas the lowest-ranked ones are maybe more uniform,” he says (see image above).

"생성적대신경망을 익숙한 영역의 바깥으로 밀어낸다는 아이디어는 기발하다고 생각합니다. 이런 연구는 처음 봤습니다"라고 애틀란타 조지아공대의 마크 리들이 말했다.

런던의 왕립예술전문대학교의 케빈 워커는 연구결과가 매우 흥미롭다고 말한다. "가장 높은 점수를 받은 그림들은 여러 색깔과 패턴을 미적으로 조합한 반면, 가장 낮은 점수를 받은 그림들은 훨씬 더 균일적으로 보입니다"라고 그는 덧붙였다(아래 그림 참조).

인간을 대상으로 한 설문조사에서 가장 높은 점수를 받은 인공지능의 그림

인간을 대상으로 한 설문조사에서 가장 낮은 점수를 받은 인공지능의 그림

Walker also notes that creative machines are already producing work for galleries. For example, two of his students are experimenting with AI that can learn from their drawing style to produce its own images. One, Anna Ridler, has used this technique to develop frames for a 12-minute animated film.

Art such as Ridler’s still relies heavily on human guidance, however. So will we ever value paintings generated spontaneously by a computer?

또 케빈 워커는 이미 기계들이 갤러리 전시작품을 만들어내고 있다고 밝혔다. 예를 들어 케빈 워커가 지도 중인 두 학생은 자신들이 입력한 그림 스타일을 가지고 그림을 생성해내는 인공지능을 실험 중에 있다. 그 중 한 명인 안나 리들러는 해당 기술을 사용하여 12분짜리 동영상을 제작했다.

하지만 안나 리들러가 하는 인공지능 기반 예술은 여전히 인간의 지도에 크게 의존하고 있다. 그렇다면 우리는 과연 인공지능이 우발적으로 생성해낸 작품들에 가치를 부여할 것인가?

Riedl points out that the human story behind an artwork is often an important part of what endears us to it.

But Walker thinks the lines will soon get blurry. “Imagine having people over for a dinner party and they ask, ‘Who is that by?’ And you say, ‘Well, it’s a machine actually’. That would be an interesting conversation starter.”

마크 리들은 예술작품 너머에 있는 인류의 역사가 인간이 예술을 사랑하게 만드는 주요 원인이라고 말한다.

하지만 케빈 워커는 그 경계선이 점차 사라질 것이라고 생각한다. "어떤 사람들이 저녁 파티에 모여서 '저거 누가 그린 거야?'라고 물었다 칩니다. 만일 당신이 '아, 그거 인공지능이 그렸어'라고 말하면 재미있는 대화가 될 겁니다".

논문링크: arxiv.org/abs/1706.07068