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2015년 12월 6일 일요일

[컴퓨터 예술] 즉흥연주하는 인공지능 Shimon

작곡과는 다른 지능, 즉흥연주

그동안 스스로 작곡하는 인공지능에 대해 몇 차례 소개드렸습니다. 데이비드 코프가 개발한 에밀리 호웰, 도냐 퀵이 개발한 쿨리타, 프란시스코 비코가 개발한 아야무스 등 입니다. 이들 셋의 공통점은 이들이 악보로 출력되는, 그러니까 음악적으로 연주될 모든 음을 확정하여 오선지 위에 그려낸다는 점입니다. 그야말로 전통적 의미에서의 작곡입니다. 이들이 그려낸 음은 연주자에 따라 표현상의 미묘한 차이를 보일 수는 있겠지만, 악보위에 인쇄된 절대 텍스트를 갖게 됩니다.

그런데 오늘 소개드릴 인공지능은 즉흥연주, 그러니까 jam 을 하는 인공지능입니다. 이것은 앞의 세 가지 사례와는 확연히 다른 형태의 인공지능입니다. 에밀리 호웰과 쿨리타가 주어진 텍스트를 학습하고 그 텍스트를 모방하는 형태, 아야무스가 주어진 테마를 무작위로 발전시키는 형태로 확정된 음을 출력하는 방식이라면, 이번에 소개드릴 메이슨 브레튼(Mason Bretan)이 개발한 시몬(Shimon)은 인간이 연주하는 음악을 듣고 그에 맞춰 같이 음악을 연주하는, 그러니까 상대의 연주를 인식하고(cognition) 맥락에 맞게 하나의 음악으로 발전시켜나가는(Improvisation) jam을 하는 인공지능입니다.

Mason Bretan 과 Shimi

사람의 연주를 인지/이해하는 인공지능

아이폰에 탑재된 음성 인식 시스템인 시리(Siri)를 떠올려 보시면 좋을 것 같습니다. 시리는 사전에 프로그래밍 되어 있는대로만 반응하는 것이 아니라 사람이 무슨 말을 하는지, 무엇을 원하는지에 대해 스스로 판단하고 그에 반응하는 음성인식 인공지능입니다.

시몬(Shimon)이 바로 이와 유사한 인공지능입니다. 시몬은 사람의 말 대신 음악의 언어라고 할 수 있는 리듬, 멜로디, 화성 등을 인식하는 것입니다. 사람이 어떤 리듬을, 어떤 화성을, 어떤 멜로디를 연주하는가에 따라 그와 잘 어우지는 음악을 연주하는 것이죠.

이런 것을 음악하는 사람들은 jam이라고 부릅니다. 그런데 사실 밴드를 하는 사람들 중에도 jam을 하자고 하면 부담스러워 하거나 어려워 하는 사람들이 상당히 많습니다. 사전에 약속된 플레이가 아니기 때문입니다. 어떤 곡을 합주하자고 약속해서 그 곡에 대해 미리 학습하여 약속된 플레이를 하는 것과는 다르게 상대방이 어떤 연주를 하는지를 듣고 즉각적으로 반응하며 함께 음악을 발전시켜 나간다는 것은 음악을 하는 사람으로서도 쉽지 않은 일이기 때문입니다.

그런데 시몬이 이를 훌륭하게 해내고 있습니다. 영상에서 보여지는 시몬은 리듬, 멜로디, 화성에 대해 제대로 이해하고 반응하면서 사람과 함께 음악을 발전시켜 나갑니다.


영상을 보시면 일단 사람이 드럼을 치기 시작합니다. 이 드럼의 리듬을 들은 시미(Shimi)라는 이름의 로봇은 서서히 반응을 시작합니다. 그런데 반응을 시작하는 모습이 아주 인상적입니다. 일단 사람 연주의 도입부를 듣고 나서는 살짝 맛배기로 음을 몇 개 내보는 식입니다. 처음의 음 몇개는 이것이 리듬을 연주한 것인지 음가가 있는 멜로디를 연주한 것인지도 모를, 그야말로 로보틱한 소리를 냅니다. 그런데 그 뒤로 사람의 연주를 더 들어가며 점점 우리가 "음악"이라고 알고 있는 것과 상당히 유사한 소리를 내기 시작합니다. 패턴이 있는 베이스를 연주하고 리듬도 연주합니다. 1분 40초 부분 부터는 스스로 드럼 파트도 추가해서 연주를 시작하는데, 이때 드럼을 연주하던 연주자는 드럼에서 기타로 옮겨갑니다. 인공지능이 리듬파트를 맡아주니 이제 드럼을 치지 않아도 되는 것이죠. 연주자가 기타를 친 이후로 부터는 샤이미가 기타의 멜로디 라인을 따라하기 시작합니다. 기타와 같은 현악기 연주에서만 들을 수 있는 주법들도 흉내내가며 솔로 라인을 연주합니다. 그 이후로 사람은 기타에서 키보드로 한번더 자리를 옮기고 샤이미는 마림바 연주까지 더하면서 연주를 마칩니다.

정말 사람의 연주를 이해하나?

사실 이 인공지능이 정말 실시간으로 모든것을 인지하면서 즉흥연주를 해나간 것으로는 보이지 않습니다. 즉흥연주를 했다고 하기에는 약속된 플레이를 한 것처럼 보이는 프레이즈들이 상당히 많이 발견되기 때문입니다. 그럼에도 불구하고 즉흥연주를 했다고 인정할 수 있는 증거들도 많이 있습니다. 일단 시작하는 부분이 그렇습니다. 사람과 짧은 프레이즈를 주고 받으며 음악을 진행시켜나가는데, 이 부분에서 일단 사람이 연주하는 리듬의 템포를 인식한 것으로 볼 수 있기 때문입니다. 상당히 불규칙 하게 들릴 수도 있는 인트로 드럼 연주를 들으며 리듬이 진행되는 전체적인 템포를 인지했다는 것 만으로도 상당한 가능성을 시사합니다.

맨 처음에 사람이 연주한 것은 리듬 뿐인데, 스스로 음가가 있는 베이스를 연주하기 시작했다는 점도 궁금한 점 중 하나입니다. 드럼 라인에 알맞은 베이스 리듬은 인식할 수 있겠으나 과연 어떤 음(조)으로 음악을 시작할 것인지, 화성 진행을 어떻게 할 것인지에 대한 정보가 전혀 없는 상태에서 어떻게 그런 음이 담긴 음악을 연주한 것인지에 대한 궁금증은 남습니다. 이를 알기 위해서는 어떤 알고리즘을 갖고 있는지에 알아야하는데, 이에 대해서는 아래에 약간의 힌트가 있습니다.


샤잠의 또 다른 버전

리듬에 대한 인식은 상당한 수준에 와 있는 것 같습니다. 음악을 찾아주는 샤잠이라는 어플리케이션에 대해 모두 아실 텐데요. 이와 비슷한 알고리즘을 개발한 것으로 보입니다. 사람이 어떤 리듬을 손으로 태핑하면, 그와 유사한 리듬을 가진 곡을 찾아주는 방식입니다.



젊은 공학도 Mason Bertan

굉장히 놀라운 사실이 있는데, 저 영상에서 음악을 연주했던 젊은이가 바로 시몬(Shimon)과 시미(Shimi)를 개발한 주인공이라는 점입니다. 메이슨 브레튼(Mason Bretan)이라는 이 젊은 개발자는 현재 조지아텍에서 박사과정중이라고 합니다.

Mason Bertan

첫 번째 영상은 그의 유튜브 채널에 2015년 1월에 올라온 것인데, 본인 스스로 이 영상에 대해 자세한 설명을 첨부했습니다. 기계의 즉흥연주, path planning, 체화된 인식(embodied cognition) 등을 시연하기 위한 영상이라고 소개하면서, 시미(Shimi)라는 작은 로봇은 음악을 분석한 것에 기초해서 어떻게 음악을 진행할 것인가(how to move)를 알아내고(figure out), 시몬은 고난위도의 음악적 변수와 물리적 제약에 있어 최적화된 창작 알고리즘을 사용하여 사전에 주어진 화성 진행에 따라 즉흥연주를 해나간다고 설명합니다.

인공지능 예술의 발전에 대한 긍정적 확신

또 "What you say"라는 제목은 마일스 데이비스의 "What I say"라는 곡에서 영감을 얻었다고 말합니다. 아마도 이 인공지능이 상대의 플레이를 인식하고 그에 반응한다는 것을 강조하기 위한 제목 같습니다. 마일스 데이비스가 말한 것을(What I say) 시몬이 알아듣고(What you say) 그에 반응한다는 의미를 부여한 것 같습니다. 이 젊은 개발자는 마일스 데이비스와 같은 훌륭한 연주자들은 사람에게만 귀감이 되는 것이 아니라 자신이 개발 중인 인공지능 아티스트들이 도달해야할 궁극의 지표라는 설명도 덧붙입니다. 그러면서 인공지능과 신호처리 등의 기술 발달을 통해 결국에는 기계가 예술적이고(artistic), 창의적이고(creative) 염감을 주는(inspirational) 존재가 될 것이라 믿는다고 얘기합니다.

이 설명을 통해 앞에서 궁금했던 부분에 대해 어느 정도 답을 찾을 수 있었습니다. 그리고 이 젊은 개발자가 가진 아이디어를 응원하게 되었구요. 컴퓨터 공학으로 박사과정에 있는 공학도가 음악에도 상당한 재능을 보인다는 점도 아주 아주 인상적입니다. 드럼, 기타, 피아노 등 다양한 악기를 다룬다는 점도 인상적이지만 각 악기마다 일정 수준 이상의 연주를 하는 점도 매우 인상적입니다. 아마 음악을 즉흥연주하는 인공지능을 개발할 수 있었던 것은 이 젊은 공학도가 가진 특별한 능력 때문일 가능성이 높아 보입니다. 영상을 보면 이 사람은 공학에 대한 이해 뿐만이 아니라 음악에 대해서도 상당한 이해를 하고 있는 사람이 분명하고, 좀 더 높은 음악적 성취를 공학적인 방법으로 이뤄내고자 하는, 공학적인 방법론으로 음악을 해석하고자 하는 시도를 하고 있는 것으로 보이기 때문입니다.

음악과 컴퓨터 공학을 결합시키고 있는 일군의 사람들에 대해서는 다음 포스팅에서 다뤄 보도록 하겠습니다.


**자료
- 메이슨 브레튼(Mason Bretan) 홈페이지 보기
- 조지아텍 센터 포 뮤직 테크놀러지 보기
- 워싱턴 포스트 관련 기사 보기


**관련 글도 함께 보세요**
- 작곡하는 인공지능 아야무스(Iamus) 보기
- 작곡하는 인공지는 쿨리타(Kulitta) 보기


2015년 12월 3일 목요일

[컴퓨터 예술] 뇌섹남 Ge Wang이 말하는 컴퓨터 음악

이 블로그를 통해서 인공지능의 창작 가능성에 대해 포스팅하고 있는데요. 그러다보니 주로 사람의 역할을 대신할, 또는 대체할 가능성이 엿보이는 관점에서 글을 쓰게 됩니다. 그러나 세상에는 역시 다양한 관점을 가진 사람들이 더불어 살아가기 마련이죠.

그런 의미에서 오늘은 컴퓨터 프로그래머이자 아티스트로도 볼 수 있는 Ge Wang의 영상을 소개드리고자 합니다.





Ge Wang 은 스탠포드 대학교의 음악과 음향에 관한 컴퓨터 연구실(Stanford's Center for Computer Research in Music and Acoustics) 소속의 어시스턴트 교수라고 합니다. 컴퓨터 음악, 모바일 음악, 소셜 음악, 랩탑 오케스트라에 관련된 인터랙티브 소프트웨어 디자인과 프로그래밍 언어가 주요 연구분야이구요, 컴퓨터 사이언스와 음악이 겹치는 부분에 대한 교육에도 관심이 있다고 합니다. ChucK 오디오 프로그래밍 랭귀지의 저자이자 스탠포트 랩탑 오케스트라(SLOrk)와 스탠포드 모바일폰 오케스트라(MoPhO)의 설립자이자 디렉터이기도 합니다. 또 Smule(소셜 음악 앱을 만드는 회사, 현재 1억명 이상의 사용자가 있음)의 공동 창업자이자 iPhone의 오카리나와 매직피아노를 만들기도 했습니다.


Chuck 알아보기

스탠포트 랩탑오케스트라(SLOrk) 알아보기

스탠포드 모바일폰 오케스트라(MoPhO) 알아보기

Smule 알아보기


사람 자체가 워낙 다이나믹하고 릴랙스하고 유머러스하고 지니어스해서 참으로 매력적입니다. 게다가 갑빠도 잘 다듬어져 있구요. 엄친아+님좀짱+귀요미+뇌섹남 스타일 입니다. 컴퓨터 사이언스하면 왠지 골방에 쳐박혀 혼자서 끙끙대고 연구할 것 같은 이미지인데, 정 반대로 자신이 연구하는 분야를 통해 세상의 많은 사람들을 연결시키고 그것을 통해 공감의 가치를 만들어 냈습니다.

Ge Wang = 엄친아+님좀짱+귀요미+뇌섹남

사실 이 분이 사용하는 용어 자체가 모두 처음 접하는 개념입니다. 물론 모두 다 이분이 고안해 냈기 때문이겠지만요. 랩탑 오케스트라, 모바일폰 오케스트라. 참 재미집니다. 그리고 이 모든걸 아우를 수 있는 소셜뮤직이라는 개념도 제시하구요.

영상이 좀 길긴 하지만, 여러가지 다양하고 재밌는 화면을 많이 볼 수 있으니까 꼭 끝까지 한번 보시기 바랍니다.

영상의 맨 마지막 부분에서 멋진 멘트를 아무렇지도 않게 내뱉으시고 담담히 퇴장하시네요.

"지금 여러분이 들은 것이 컴퓨터 음악일까요? 네 맞습니다. 컴퓨터가 없었다면 할 수 없는 음악이었으니까요. 그러나 동시에 인간이 만든 것이기도 합니다. 제가 왜 이런것을 하고 있는지에 대해 생각하게 됩니다. 그리고 여기서 다시 맨 처음 질문으로 돌아가게 됩니다. 컴퓨터 음악이라는 것이 도대체 무엇일까요? 제게 있어서 컴퓨터 음악이라는 것은 사실 컴퓨터하고는 크게 상관이 없습니다. 오히려 사람에 관한 것입니다. 어떻게 기술을 이용할 것인가 하는 문제죠. 우리가 생각하는 방법을 바꿔서 결국 음악을 만드는데 도움을 받기 위해서 기술을 이용하는 것이겠죠. 또한 음악과 기술을 이용해서 사람들을 서로 연결하기 위함이기도 하구요. 이것이 제가 생각하는 컴퓨터 음악입니다." 


아 쩐다.

[컴퓨터 예술] 작곡하는 인공지능 아야무스(Iamus)의 작동 원리

작곡하는 인공지능 컴퓨터 클러스터

앞 포스팅에서 아야무스(Iamus)가 작곡하는 인공지능 소프트웨어라는 것과 이 소프트웨어가 작곡한 곡이 런던심포니에 의해서 연주되었다는 것을 살펴봤는데요. 이번 포스팅에서는 아야무스가 과연 어떤 원리로 작동되는 지에 대해 좀 더 알아보도록 하겠습니다.

본론으로 들어가기 전에 아야무스의 생김새를 한 번 보고 가겠습니다. 아야무스가 소프트웨어라서 PC나 MAC에서 돌아가는 프로그램인줄 알았는데 저의 착각이었습니다. 아야무스는 컴퓨터 클러스터라고 합니다. 그림에서 보시는대로 맞춤제작된 케이스가 씌워져 있습니다. 무대 위 피아노 옆에 놓인 사진도 있는데 생각보다 상당히 덩치가 있습니다.

아야무스 컴퓨터 클러스터 (자료 : https://en.wikipedia.org/wiki/Iamus_(computer)





아래 영상은 아야무스를 소개하는 뉴스 영상인데요, 전문가들조차 사람의 작품이라고 착각할 정도의 클래식 음악을 작곡하는 컴퓨터 프로그램이라고 소개합니다. 영상 말미에서 아야무스 개발을 이끈 프란시스코 비코(Francisco Vico) 교수는 아야무스는 음악적 언어를 마스터한 최초의 컴퓨터이고, 아야무스만의 오리지널한 클래식 현대 음악을 작곡할 수 있다고 얘기합니다. 뿐만아니라 사람들이 아야무스가 만든 곡을 다양하게 해석(연주)할 수는 있겠지만 그렇다고 아야무스가 만든 원곡이 변형되는 것은 아니라고 덧붙입니다. 아야무스의 원곡은 악보에 인쇄된 그대로 오리지널리티를 갖는다는 얘기입니다. 굉장한 자신감입니다. 영상 내용 중 가장 흥미로운 부분은 피아니스트이자 소프트웨어 컨설턴트인 구스타포(Gustavo Diaz-Jerez)의 인터뷰 내용입니다. 그는 이렇게 얘기합니다.

"이 컴퓨터 프로그램이 창작력을 갖게 된 것은 이 알고리즘이 생물학적 프로세스에서 영감을 얻어서 만들어졌기 때문이다"

음악얘기하다가 갑자기 뜸금없이 생물학적 프로세스라니요?



프란시스코 교수는 원래 15년 간 뇌 기능 모델링(brain function modeling)을 연구했는데, 그러던 중 살면서 부딪히는 복합 형태나 행동의 진화(the evolution of complex forms and behaviors)와 같은 삶의 복잡성(life's complexity)에 대해 관심을 갖게 됐다고 합니다. 그리고 이러한 관점이 아야무스에까지 이어집니다. 아야무스는 멜로믹스(Melomics)라는 시스템을 통해 작동되는데, 이 멜로믹스는 "the genomics of melodies"라는 뜻을 갖고 있습니다. 멜로디의 유전학이라는 뜻입니다. (자료 : http://geb.uma.es/fjv)





멜로디의 유전학 Melomics

프란시스코 교수는 BBC와의 인터뷰에서 아야무스는 멜로믹스라는 시스템을 통해 생물이 진화과정을 거치는 것과 같이, 음악적 모티브의 진화 과정을 거쳐 음악이 완성된다고 얘기합니다. 그러면서 이런 얘기를 하면 이를 믿지 않는 사람들도 있다고 얘기합니다. 글쎄요, 이 얘기를 듣고 한 번에 믿을 사람이 얼마나 될까요?^^

여기서 잠깐 멜로믹스에 대해 설명해 놓은 위키피디아 자료를 보고 가겠습니다.

멜로믹스는 음악 작곡에 진화적 관점을 적용한다. 예를 들어, 작곡을 하기 위한 음악 테마들은 진화과정의 시뮬레이션을 통해 얻어진다. 이와 같은 테마들은 형식적으로나 심미적으로나 더 적합한 기능을 하는 것이 선택되도록 서로 경쟁한다. 멜로믹스 시스템은 각각의 음악 테마들을 하나의 유전자로 인코드하고, 이렇게 인코드된 모든 테마들은 진화발생과정(evo-devo : 진화발생생물학 또는 이보디보, Evo-devo; Evolutionary Developmental Biology)을 겪게 된다. 이 시스템은 완전 자동화 되어있는데, 한번 프로그램되면 사람의 간섭없이 작곡을 끝마친다.(자료 : https://en.wikipedia.org/wiki/Melomics)

프란시스코 교수는 "모든 곡은 각각의 곡 마다 핵심이 되는 테마가 있고 이것이 점점 복잡해 지고 자동적으로 진화하게 됩니다" 라고 이야기 합니다.(이것은 음악적으로도 상당히 설득력이 있는 이야기 입니다. 주어진 테마를 곡이 끝날 때 까지 어떻게 변주하고, 질리지 않게 반복시킬 것인가가 서양 음악 작곡의 핵심 중 하나입니다.)

인간의 유전자가 모든 사람이 각각 다른 사람으로 보일 수 있도록 수 없이 변이하는 것 처럼, 아야무스는 음악을 작곡하기 위해 음악적 테마를 변이시킨다고 얘기합니다. 아야무스가 작곡을 하는데 있어서 제한받는 오직 한 가지가 있다면 현실적으로 사람이 연주할 수 있어야 한다는 것과 무슨 악기를 위한 곡인가, 하는 문제 뿐이라는 얘기도 합니다.

"곡은 기계 안에서 모든 진화과정을 마치고, 사람은 아야무스가 진화시킨 수많은 작품들 중에 하나를 고르기만 하면 됩니다."

사람이 하는 일이라고는 아야무스가 작곡을 시작하기 전에 어떤 악기들을 위한 곡인지를 알려주는 것과, 곡의 길이를 얼마로 할 것인지를 가르쳐 주는 것 뿐이라고 합니다. 그리고 피아노를 칠 때 사람이 한 손가락으로 다섯 개의 음 이상은 누를 수 없다는 것과 같은 아주 기초적이고 기술적인 문제들에 대해서만 사전 가이드라인을 설정한다고 합니다.


아야무스와 다른 프로그램들과의 차이점

아야무스가 택한 진화발생관점에서의 작곡은 다른 인공지능 작곡 프로그램들과 아이디어 면에서 근본적인 차이를 보입니다. 데이비드 코프의 에밀리 호웰이나 도냐 퀵의 쿨리타가 특정 작곡가들의 작곡기법을 학습하는 것을 통해 해당 작곡가의 기법을 모방하는 방식으로 인공지능 작곡을 하는데 비해 아야무스는 주어진 테마를 무작위로 진화시키는 과정을 통해 자신만의 오리지널리티를 추구한다는 점이 결정적 차이점입니다.

인간 음악가들 중에도 자신만의 오리지널리티를 찾지 못하는 경우가 더 많습니다. 더 냉혹하게 말하자면, 역사에서 기억하고 있는 몇 안되는 작곡가들만이 자신의 오리지널리티를 구축한 셈이고 나머지 음악가들은 소수 천재들의 영향권에 있었다고 보아야 할 것입니다(이 문제에 관해서는 럿거스 대학에서 그림을 통해 예술가들의 창의력을 측정한 연구를 참조해 주세요.)

또 정해진 패턴, 학습된 패턴으로만 창작이 가능한 것이 아니라 중요한 형질을 유전시키면서 동시에 우연히 발생되는 돌연변이도 받아들이는 진화관점을 가지고 있다는 점이 예술적 관점에서 매우 중요한 것으로 보입니다. 예술은 모두와 공감할 수 있는 익숙함을 가진 동시에 또한 모두의 기대를 깨는 새로움이 공존해야 한다는 점과, 모두가 수긍할 수 있는 규칙성과 또한 모두를 놀라게 하는 랜덤 워크가 공존해야 한다는 점에서 진화적 관점은, 프란시스코 교수가 얘기하는대로 정말로 작동하는 것이라면, 정말 놀라운 신의 한수라고 할 수 있습니다.

아야무스에게 한계는 없다

인간의 개입이 최소화 된 아야무스에게 '이제 작곡해줘'라는 뜻으로 엔터키 한번 만 누르면 클래식 음악 한곡이 뚝딱 완성되어 나온다고 합니다. 모짜르트가 평생에 걸쳐 수천곡을 작곡했는데, 아야무스는 무제한으로 곡을 써 낼 수 있는 것입니다.

현재 아야무스는 12음계로 구성된 서양음계를 기초로 해서 클래식 음악을 작곡하고 있는데, 잠재적으로는 어떤 음악이라도 작곡할 수 있다고 합니다.

예를 들어 힌두나 아랍권에서는 더 많은 음이 사용되는는 스케일을 갖고 있는데, 아야무스에게 이런 음계에 따라 작곡 하도록 하면 아야무스는 이런 규칙에 따라 작곡을 할 수 있는 것입니다.

BBC의 기사는 이렇게 마무리 됩니다.

이 컴퓨터 작곡가가 모짜르트, 하이든, 브람스, 베토벤을 모두 합친것 보다도 더 위대한 작곡가가 될지도 모른다고 말입니다. 사람들은 아직도 기계의 음악이 사람의 음악처럼 생동감 있게 들리기 위해서는 음악가들의 감정이나 재능이 필요할 것이라고 생각하지만, 이미 음악업계에 혁신의 문은 열렸다는 말도 덧붙입니다.

아야무스의 상업화와 저작권 Free 정책

아야무스는 미국에 기반을 둔 Melomics Media라는 회사를 통해 클래식 음악뿐 아니라 좀더 대중적인 음악과 심리치료를 목적으로 하는 기능성 음악 등을 시도하는 것으로 보입니다. BBC 기사에는 아이튠즈나 구글 스토어에서 음원 서비스를 제공하고 있다고 나오는데, 아이튠즈에서는 아직 검색되지 않고 구글 스토어에는 기능성 음악을 제공하기 위한 어플리케이션이 등록되어 있습니다.

저작권과 관련한 정책도 굉장히 신선합니다. 보통 음원을 구매하면 음원을 들을 수 있는 권리만을 취득하게 되는데요, 멜로믹스 음원의 경우 다운로드는 물론이고 아예 음원의 저작권까지 취득하게 된다고 합니다. 엔터키만 누르면 아야무스가 곡을 무제한으로 계속해서 만들어 낼 수 있기 때문에 저작권을 주장하지 않겠다는 것이죠. BBC 기사에 난 대로 정말로 이러한 정책을 꾸려 나가고 있는지 모르겠습니다만, 앞으로 인공지능의 창작이 본격화 되는 시점에서 저작권 문제는 굉장히 중요한 이슈가 될 것만은 분명해 보입니다.

다음 포스팅에서는 아야무스가 멜로믹스로 진화하면서 시도하고 있는 좀 더 대중적 색채의 음악들에 대해 살펴보겠습니다.


(주자료 : http://www.bbc.com/news/technology-20889644)

[예술의 미래] Iamus : 작곡하는 인공지능과 런던심포니의 협연


컴퓨터가 감성적이고 아름다운 곡을 작곡할 수 있을까?

오늘은 여러분께 작곡하는 인공지능에 대해서 소개해 드리려고 합니다. 스페인의 말라가 대학교의 컴퓨터 사이언스 교수인 프란시스코 비코(Francisco Vico)와 그의 연구진과 함께 개발한 아야무스(Iamus) 라는 인공지능 소프테웨어입니다. 이 소프트웨어는 인간의 개입 없이 곡을 처음부터 끝까지 완성하고 악보까지 출력할 수 있습니다. 일단 편견이 생길 수도 있으니 아야무스가 작곡한 곡을 먼저 감상해 보시기 바랍니다. (1분 30초 부분 부터 보시면 됩니다.)


<Iamus - Hello World!>

20세기 초반 풍의 클래식 음악 작곡

어떤 생각이 드시는지요? 이 곡은 'Hello World'라는 곡으로 아야무스가 인간의 도움 없이 만든 첫 번째 곡인데요. 제 귀에는 상당히 클래식하게 들립니다. 활동중인 젊은 클래식 연주자들에 의해 연주되어서 그런지 더더욱 그렇게 느껴집니다. 시대별 음악의 특징으로 구분하자면 아마도 1900년대 이후의 현대 음악에 가장 가까울 것으로 생각됩니다.

제 귀에만 그렇게 들리는 건 아닌가 봅니다. 이 곡을 사람들이 듣고 어떻게 생각할지를 알아보기 위해서 블라인드 테스트를 진행했는데요. 피터 러셀이라는 음악학자는 이 곡을 듣고 이렇게 말했다고 합니다.

"듣기 좋은 실내악 음악이군요. 어딘가 20세기 초반의 프랑스 음악을 닮아있기도 하구요. 몇 번 반복해서 듣고 난 다음에는 이 곡을 좋아하게 됐습니다." 

결국 러셀을 포함해서 블라인드 테스트에 참가했던 사람들은 이 곡의 작곡가가 컴퓨터라는 것을 알아 내지 못했습니다. 사실 이것은 어쩌면 당연한 일인지도 모릅니다. 클래식에서 말하는 현대음악의 경우 조성, 리듬, 멜로디 진행이 사람들이 일반적으로 "음악"이라고 생각하는 기준에서 벗어나 있는 경우가 많습니다. 이런 곡을 들을 때면 아무래도 공감대를 형성하기도 쉽지 않고 이게 정말 음악적인건가, 하는 생각을 하게 될 때도 있습니다. 아야무스가 만든 이 곡 역시 그와 같은 현대 음악의 기준에서 듣는다면 사실 그 누구라도 이 곡의 작곡가가 사람이 아닐 것이라고 짐작하기 어려울 것입니다. 게다가 훌륭한 연주자들이 감정을 실어서 연주하기까지 했으니 더더욱 어려웠을 것입니다.


런던심포니오케스라의 연주

아야무스의 출현에 대해서 사람들은 어떻게 생각할까요? 특히 연주를 하거나 작곡을 하는 음악가들은 아야무스에 대해서 어떻게 생각할까요? 사람 음악가들이 아야무스에 대해 무시하거나 인정하지 않을 것으로 생각할 수도 있습니다만, 이미 아야무스는 일군의 음악가들에 의해 받아들여지고 있습니다. 세계 최고 수준의 음악 그룹이라고 할 수 있는 런던 심포니 오케스트라가 아야무스의 곡을 연주했으니까요. 뮤지카델빠스바스코(Música del País Vasco)에서 작곡가이자 피아노 연주자로 활동하고 있는 구스타보 디아즈 제레즈(Gustavo Diaz-Jerez)는 아야무스를 이용해서 오페라까지 작곡할 예정이라고 합니다. 정식으로 클래식 음악교육을 받은 사람이 인공지능 소프트웨어를 이용해 오페라를 작곡할 생각이라니, 어떤 의도를 가지고 있는 것인지 궁금해 집니다. (Centro Superior de Música del País Vasco는 대학교 수준의 음악 교육 기관으로 보입니다. 홈페이지에 가보니 학사학위와 석사학위 교육과정을 둔 음악 대학교로 보입니다.)

<Iamus - Adsum, for orchestra>


런던 심포니의 연주, 어떻게 들으셨는지요? 곡이 좋아서 그런 것인지 연주가 좋아서 그런 것인지 모르겠습니다만 듣고 있으면 끝까지 계속 듣게 되는 묘한 매력이 있습니다.

사실 아야무스 전에도, 그리고 후에도 인공지능으로 작곡을 하려고 하는 시도는 있어 왔습니다. 미국의 작곡가이자 컴퓨터 사이언스 교수인 데이비드 코프 역시 "Emily Howell"이라고 이름 붙여진 인공지능 작곡 프로그램을 개발했습니다. 아주 최근에는 예일대학교의 컴퓨터 사이언스 박사 과정 생 도냐 퀵이 "Kulitta"라는 인공지능 작곡 프로그램을 개발하기도 했구요. 아마 에밀리 호웰이나 쿨리타의 음악을 들어보신 분들 중에는 인공지능의 작곡에 대해 실망하거나 회의적인 시각을 가진 분들이 많으실텐데요. 아야무스를 통해서 그런 생각이 조금은 바뀔수도 있을 것으로 생각됩니다. 아야무스에 대해서는 계속 포스팅 하겠습니다.

자료 : http://www.bbc.com/future/story/20140808-music-like-never-heard-before


2015년 11월 30일 월요일

[컴퓨터 예술] 감정 로봇, 챨스를 만나다

기계가 사람의 얼굴 표정의 변화를 이해할 수 있을까요? 캠브리지 대학교의 피터 로빈슨(Peter Robinson - 관련 페이지 보기) 교수팀이 이것에 관해 연구하고 있다고 합니다.




카메라로 얼굴 특징 읽어내는 챨스

화면에서 보시는 대로 표정 변화에 따라 감정의 변화를 읽어내고 있습니다. 빨간색은 흥미, 녹색은 동의, 파란색은 집중 등으로 얼굴표정을 이렇게 저렇게 변화시키는데 따라서 즉각적으로 사람의 감정을 읽어냅니다.


카메라로 사람의 얼굴을 보면서 사람 얼굴에 나타나는 입이나 눈이나 눈썹 등 주요 특성들(key features)이 어떻게 변하는지 관찰합니다. 여러 동작이 동시에 일어나기도 하는데, 예를들어 고개를 끄덕이며 미소를 짓는것은 동의를 의미하는데 이런 모든 것을 컴퓨터가 이해한다고 합니다(실제로 리포터가 웃으며 고개를 끄덕이자 녹색의 동의 그래프가 증가합니다).


사람의 감정 412가지

심리학자들은 컴퓨터가 배워야 할 412가지의 감정을 찾았다고 합니다. 이 얘기를 듣고 보니 내가 그렇게나 다양한 감정을 갖고 있는지 의문이 들기도 합니다. 기쁨, 슬픔, 분노, 우울, 행복.... 기껏 단어 5개 쓰고 생각이 안나는데 412가지라니요. 결국 컴퓨터가 사람보다 더 많은 정보를 읽어낼 것이라는 것은 여기서도 예외가 아닌것 같습니다.


표정 별 특징을 읽어내는 챨스

사람이 입을 벌리는 이유는 크게 두 가지라면서 하나는 놀랄 때 이고 하나는 불쾌할 때라고 설명합니다. 이 두 가지 표정 변화에서 입 주변의 색이 다르기 때문에 컴퓨터가 이걸 읽을 수 있다고 설명합니다. 생각해 보니 놀랄 때는 아무래도 입을 아래위로 벌리게 되고 입 안의 혀 등 뭔가 분홍 빛 물체가 많이 보일 것이고, 불쾌할 때는 아무래도 입을 다문채로 좌우로 길게 벌리고 이가 드러나서 하얀색이 많이 보이게 됩니다. 사람의 표정이 패턴으로 읽힐 수 있는 겁니다.


컴퓨터가 점점 사람에 가까워지고 있다고 얘기하면서 이렇게 사람과 공감할 수 있는 컴퓨터를 갖게 되는 것이 좋은 것일지 묻습니다.


감정을 얼굴로 표현하는 기계 챨스

챨스 라는 이름의 기계

정말 사람같이 생겼습니다. 기계라고 생각하고 보니 어색한 부분이 보이기도하지만 이 기계가 화면에서 움직이는 걸 처음 본 순간 이것이 기계라는 사실에 많이 놀랐습니다. 머리에 24개의 모터가 달린 기계라고 합니다.

사람의 얼굴에 드러난 표정 변화로 감정에 대해 학습한 챨스(기계)가 이런 저런 표정을 지으면 리포터가 그게 무슨 표정인지 맞추는 게임을 합니다. 리포터는 챨스의 표정을 보고 고통스러워 하는 것 같다, 좌절하는 것 같다, 뭔가 역겨워 하는 것 같다는 등의 의견을 냅니다. 어떤 부분에서는 기계와 인간이 공감을 형성하고 어떤 부분에서는 서로가 공감대를 형성하는 데 실패합니다. (역겨워 하는 것 같다고 했는데 사실은 오만한 표정을 지은 것이라는 군요.) 챨스와 감정적으로 소통하는 것이 쉽진 않았지만 미래 어느 날엔가는 이런 일이 가능하지 않을까, 하면서 마무리 합니다.


감정도 패턴이다?!

감정 표현과 같이 우리가 그동안 감성적이고 기계로 측정하기 어렵다고 생각했던 영역들 조차 점점 기계가 읽을 수 있는 패터을 가지고 있음이 드러나고 있습니다. 이런 것의 대표적인 영영은 예술일 텐데요. 예를 들어 사람은 특정 음악을 들으며 슬픔, 기쁨, 희망 등을 느끼고 이런 감정을 많은 사람들과 공유합니다.  사람의 표정에서 특정한 패턴이 발견되고 그것을 컴퓨터가 읽어 내듯이, 음악에도 감정에 따른 패턴화 가능한 소리의 파형이 존재하고 그것을 컴퓨터가 읽을 수도 있지 않을까, 라는 생각을 하게 됩니다.

2015년 11월 29일 일요일

[컴퓨터 예술] Wordseye : 그림을 쓰세요!

그림을 쓰라고?!

와우. 이런 황당한 경우를 다 보게되네요. 뭐든지 글을 쓰면 그림으로 바꿔주는 프로그램을 개발중이라고 합니다. 현재는 베타테스트 중인데, 지금은 폐쇄형으로 진행하고 있습니다. 일단 회원 가입을 신청하면 그쪽에서 확인하고 초대장을 보내주는 식입니다. 저도 일단 요청했으니 초대가 오는대로 해보겠습니다.

Wordseye 라는 이름의 회사(프로그램)이구요, 어떤 것이든 그리고 싶은 것을 글로 쓰면 그것을 그림으로 변환해 주는 프로그램 입니다. 웹과 모바일을 모두 지원 계획이랍니다.


전문가만 그리냐고?!

3D 이미지 아티스트 들이 자유롭게 자신들이 원하는 것을 표현할 수 있는데 비해 미술에 소질이 없는 사람들은 자신의 생각을 그림으로 표현하는데 어려움을 겪게 되는데, 이런 문제를 해결해 보고자 이 프로그램의 개발에 착수했다고 합니다. 


문제해결!

인공지능 관련 자료를 찾으면서 점점 더 느끼게 되는 것이지만, 정말 이들은 '문제 해결'이라는 것을 삶에서 실천하고 있다는 느낌입니다. 샤잠의 개발자 역시 음악을 들려주면 그것이 무슨 음악인지 찾아주는 소프트웨어가 있으면 좋겠다는 생각에서 그런 프로그램을 찾아보았는데 없었고, 그럼 그냥 만들어 보자, 이렇게 해서 시작했다고 하고, 지금 포스팅 중인 워드아이의 개발자 역시 미술에 재능 없는 사람도 원하는 그림을 그리게 하는 방법은 없을까 라는 문제를 해결하기 위해 이 프로그램 개발을 시작했다니 말입니다. 이들이 성공했느냐 실패했느냐의 문제를 떠나 그들이 살아가는 태도를 통해 많은 것을 생각하게 됩니다. 


힘내라 WordsEye!

일단 영상을 한번 보시기 바랍니다. 


2014년 11월 영상인데, 아이디어는 알겠는데 그림의 퀄리티가 그리 높아보이지는 않습니다. 그럼 어떤까요? 점점 좋아질텐데요. 




두 번째 영상입니다. 첫 번째 영상이 올라온지 무려 1년 만에 두번째 영상이 올라왔구요. 사용자 베타서비스를 시작한지 1달이 지난 상황에서 그 동안 사용자들이 만든 영상들을 소개하고 있습니다. 

물체간의 거리나 물체위의 빛이나 색감에 대한 표현이 반영되어 있는 것이 놀랍기 그지 없습니다. 그림의 퀄리티를 떠나 컴퓨터가 이걸 어떻게 알아듣고 해 낸 건지 도무지 믿을 수가 없습니다. 머신 러닝, 딥 러닝의 정체가 무엇인지, 어디까지 해낼 수 있는 것인지 정말로 점점 더 그 정체가 궁금해 집니다. 그런데 정작 이 회사의 홈페이지 어디에도 인공지능이나 머신러닝, 딥러닝에 대한 언급은 없습니다.

유튜브 추천 영상에 뜬 영상을 확인해 보니 2008년에 이미 이런 영상이 올라와 있습니다.


2008년 영상이니 처음 아이디어가 나온 것은 벌써 7~8년 전인가 봅니다. 데이터베이스를 구축하는데 시간이 오래 걸린게 아닌가 하는 생각이 드네요. 이 회사의 유튜브 채널에 가면 저 위에 있는 동영상 딱 두개가 있습니다. 구독자는 딱 5명이구요. 제가 6번째 구독자가 되었습니다. 아마 내부 개발자 빼고 나면 일반 소비자는 저를 포함해서 한 두명 뿐일 것으로 보이네요. 모쪼록 지치지 않고 쭉쭉 해나가길 바랍니다!


명확한 아이덴티티!

Type a Picture, 라는 슬로건이 참 간결하고 한 번에 뭘 말하고자 하는지 이미지가 잘 잡힙니다. 마케팅 수업에서 타게팅이니 포지셔닝이니 브랜드 전략이니 갖가지 스킬들을 가르치고 배우고 있습니다만, 역시 그 서비스가 왜 태어났는지, 어떤 문제를 해결하고자 했는지가 분명하면 모든 것이 자연스럽게, 게다가 간결하게 풀리나 봅니다. Type a Picture라는 짧은 슬로건 안에 뭐하는 회사인지 어떤 서비스를 제공하고자 하는지 너무나 분명한 아이덴티티가 느껴져서 좋습니다. 


기술에 대하여

기술에 대해서는 다음과 같이 설명해 놓았습니다. 


WordsEye is cutting-edge technology that works by parsing text input into a semantic representation which is then rendered as a 3D scene. This process relies on a large database of linguistic and world knowledge about objects, their parts, and their properties.  A set of 2D image filters can be applied to any scene to add a painterly or illustrated look. WordsEye is a web application that requires no special software or plug-ins. All computation is done on our robust and scalable cloud infrastructure. High-quality images are produced using raytracing on state-of-the art GPU hardware.
언어와 사물, parts, properties에 대한 거대한 데이터베이스에 기초해서 언어를 3D 이미지로 바꾸는 최신의 기술이라고 소개하고 있습니다. 어떤 플러그인도 필요없이 웹에서 구동될수 있고 클라우드에서 돌아가구요. GPU 하드웨어 성능에 따라 이미지의 레이트레이싱 품질이 결정된다고 하네요. 


기사 번역(TNW 뉴스) 


이 프로그램의 개발은 이렇게 이루어졌다. 3D 이미지 아티스트들은 그들이 원하는 모든 것을 만들어낼 수 있는 반면에 나머지 사람들은 할 수 없다는 데서.

WordsEye는 예술가가 아닌 사람들이 그들이 사용하는 모국어를 통해서 3D 이미지를 만들수 있는 길을 열었습니다. 사용자들이 해야할 일이라고는 그저 그들이 보고 싶은것이 무엇인지에 대해 얘기하는 것 뿐입니다.

사용자들은 프로젝트를 위한 업무용 이미지부터 그냥 친구들과 놀이삼아 재미로 그려보는 것 까지 무엇이든 할 수 있습니다.

WordsEye 에서 만든 그림은 앱 갤러리에 저장할 수도 있고 소셜 미디어를 통해 공유할 수도 있습니다. 아래 이미지들이 그 예입니다.






CEO인 개리 잠칙스(Gary Zamchicks)는 이렇게 말한다. 

새로운 표현 방식을 개발하는 것이 우리의 첫번째 사명이긴 하지만, 교육이나 모바일 메시징, 가상현실, 게임 등에서도 굉장히 큰 가능성을 보고 있다. 

교육은 이 앱이 실질적으로 사용될 수 있는 분야중 하나이다. 새로운 언어나 읽고 쓰기 등을 가르치는데 보조 역할을 할 수 있다. 

말하는 것을 태깅하거나 그 말의 문맥을 분석하는 작업의 뒤에는 기술이 숨어 있다. 통계적 해석을 통해 문장을 컴퓨터가가 이해할 수 있는 형태로 바꾸고 그것을 통해 3D 이미지를 만들게 된다. 

물론 매끄러운 작업을 위해서는 언어와 사물에 대한 광대한 데이터베이스가 필요하다. 이런 것을 개선하기 위해서 사용자들이 자신의 것을 업로드 할 수 있다(users are allowed to upload their own suggestions as well). 

지금 웹사이트에서 폐쇄형 베타 테스트가 진행중이다. 곧 웹 버전이 출시예정이고 iOS와 안드로이드 용도 출시될 것이다. 언제가 될지 아직은 미정이다. 



[컴퓨터 예술] 알고리즘 아트 : 유한준 님 글을 통해 생각해 본 인공지능과 예술


알고리즘 아트(algorithmic art)라는 것이 있었는지 저는 이 글을 보고 처음 알았습니다. 알고리즘 아트가 마이클 놀이라는 사람을 통해 1961년 부터 시작되었다는 사실과 그것이 동료의 프로그래밍 실수로 인해 비롯되었다는 사실 등, 인공지능의 예술 창작이라는 관점에서도 굉장히 흥미로운 이야기들 입니다. 알고리즘 아트는 후에 컴퓨테이셔널 아트와 제네레이티브 아트(generative art)로 이어진다고 합니다. 인공지능 예술의 조상님 벌 되는 것 같습니다. 최근에 인공지능에 의한 창작이 시도되면서 컴퓨테이셔널 크리에이티비티(Computational creativity)로 까지 발전되는 모습입니다.

유한준 님의 글 중 '디지털 컴퓨터를 처음부터 예술의 창조에 사용할 가능성을 탐구한 작가 마이클 놀(A. Michael Noll)'의 얘기를 인용한 부분이 아주 인상 깊었습니다.

 “아직까지는 수단이 결과물보다 더 큰 중요성을 갖는다 ....  미래가 어떻게 되든 - 과학자들은 거의 모든 종류의 회화도 컴퓨터로 생성해낼 수 있는 시대를 예견하고 있다 - 예술가의 실체적 터치는 더 이상 예술작품을 만드는 데에서 어떤 역할도 하지 못할 것이다. 그때가 되면 모든 것은 데우스 엑스 마키나에 내맡겨질 것이다. 매체 혹은 기법과 작화의 메카닉으로부터 해방되어, 예술가들은 그저 ‘창조’만 할 것이다.”  

아래는 'Algorithm art'로 검색해서 나온 Don Relyea 라는 작가의 홈페이지에 실린 작품들입니다.

15_03 11/2/2007 by Don Relyea 

Exploration of Related Points Along a Space Filling Curve #2 11/2/2007 by Don Relyea

알고리즘 아트 또는 미디어 아트 영역에서는 사람 예술가가 새로운 기술을 통해 이전에는 존재하지 않았던 새로운 패턴의 예술을 만들어 내고 있습니다. 그런가 하면 인공지능으로 예술을 시도하는 사람들은 '사람과 같은 방식으로 생각하는 인공지능'을 통해 마치 사람이 하는 것과 같은 예술을 만들어 내고자 시도하고 있습니다. 전자가 새로운 패턴을 찾고자 하는 사람의 노력이라면, 후자는 인간의 패턴을 파악하고자 하는 컴퓨터의 노력이라고 할 수 있습니다. 물론 컴퓨터 뒤에 사람이 있다는 점에서 전자나 후자나 모두 같은 것으로 이해될 수도 있겠습니다만, 전자의 경우 사람이 컴퓨터를 조작하는 것이라면 후자의 경우는 컴퓨터가 스스로 생각하는 쪽에 가깝기 때문에 이 둘은 구분 지어 집니다.

제 생각입니다만, 시간이 걸리겠지만 인공지능은 인간의 창작 패턴을 파악해 낼 것이고, 궁극적으로는 인간이 새로운 패턴을 발견하는 패턴 마저 파악해서 결국에는 혁신적인 예술 장르 또는 사조를 인간에게 소개해 주는 단계에 이를 것으로 보입니다. 유한준 님의 글의 말미에는 이런 내용이 있습니다.

아브람 몰(Abraham A. Moles)은 더 나아가 예술의 기능 및 예술가들의 변화에 관하여 다음과 같이 이야기한다.
"예술의 기능은 이로서 변화한다. 예술은 사회에 새로움의 질을 가져다준다. 예술가들은 이제 작품의 창조자가 아니라, 예를 들어 프로그램을 위한 아이디어의 창조자다. 그의 지위도 변화한다. 저작권은 예술가와, 기술적 수단을 자신에게 제공한 사회조직 사이에서 분할된다. 예술가는 교체되는 것이 아니라 바뀌는 것이다. 그는 프로그래머가 되어야 할 것이다."

알고리즘이 예술을 창작하는 시대에서의 저작권 문제 뿐만 아니라 예술가에 대한 정의에 이르기 까지 실로 놀라운 통찰입니다. 사실 저는 사람이 프로그래머가 되려고 하기보다 컴퓨터가 사람다워 지는 것이 더 빠르다고 생각하고 있지만 말입니다.


2015년 11월 26일 목요일

[컴퓨터 예술] 컴퓨터가 그림을 "본다" - Deep Dream Generator 사용기

구글은 지난 몇 년간 이미지를 "보고" 그  이미지가 어떤 것인지를 "분류"해 낼 수 있는 인공지능을 개발해 왔습니다. 말 그대로 컴퓨터가 세상을 보고 이해하도록 학습시키는 것이죠. 사람이 개를 보면 개로 인식하고 고양이를 보면 고양이로 인식하는 것과 마찬가지로 컴퓨터가 사물을 "보는 것 만으로" 그것이 무엇인지 인지하고 분류하도록 한 것입니다.

사람에게는 아무것도 아닌 것 같은 이 일이 기계에게는 지난 몇 십년 동안 풀지 못한 숙제였습니다. 가만 생각해 보면 개나 고양이 모두 눈 두개, 다리 네개, 털이 나 있으니 컴퓨터 입장에서는 비슷하게 보일 만도 합니다. 오히려 개와 고양이가 다른 종류의 동물이라는 것을 아무렇지도 않게 분류해 내는 사람이 이상한 것인지도 모릅니다. 그런데 이제는 컴퓨터에게 "개는 눈이 두 개고 다리가 네 개이며 치와와 처럼 작고 예쁜 종도 있지만 세퍼트 처럼 무섭개 생긴 종도 있다"라고 일일이 설명하지 않아도 그저 보는 것 만으로 이것이 "개" 이구나 이것이 "고양이" 이구나 라고 분류할 수 있는 수준으로 컴퓨터의 지능이 발달했다고 합니다.

Deep Dream Generator는 이와 같은 아이디어에서 출발했습니다. 개, 고양이, 산, 자전거와 같은 사물을 보고 그 사물이 무엇인지에 대해 반복적으로 학습하여 스스로 각 사물을 분류할 수 있게 된 컴퓨터에게 처음보는 그림을 보여주고 그 그림에서 자신이 알고 있는 사물의 패턴을 찾아 내어 원래의 이미지를 자신이 알고 있는 사물의 패턴에 따라 변형시키도록 한 것입니다. 딥드림 제네레이터의 원리에 대해 더 알고 싶으신 분은 여기를 클릭해 주세요.





자, 그럼 딥드림제네레이터가 그림을 어떻게 변형시키는지 한번 시도해 볼까요? 홈페이지에 가면 누구나 무료로 해 볼 수 있으니 한 번씩 해 보시기 바랍니다.


Deep Dream Generator 홈페이지에서 그림 변형해 보기

변경 전 이미지


변경 후 이미지(화면의 밑 부분과 화면 여기저기 에 이상한 모습의 괴 생명체들이 보입니다.)




변경 전 이미지



변경 후 이미지(화면의 밑 부분과 화면 여기저기 에 이상한 모습의 괴 생명체들이 보입니다.)




어떻게 보이시나요? 확실히 아직 예술적 가치를 따지기는 일러 보입니다. 그럼에도 불구하고 몇 가지 가능성에 대해서는 생각해 볼 필요가 있습니다.



단순한 필터적용 아닌가?

컴퓨터가 스스로 자기가 본 것을 인지하고 임의로 보여진 그림에서 이미 자기가 본 것과 비슷한 패턴을 스스로 찾아내어 그림을 변형시켰다는 점에서 단순한 필터 적용과는 차이가 있는 것으로 생각됩니다. 현재 포토샵이나 기타 프로그램에서 적용하는 필터는 사람이 정해진 범위 안에서 파라미터 값을 조정하여 필터를 적용하는 방식인데, 여기에는 컴퓨터가 스스로 콘텐츠를 "보는" 단계도, 스스로 자신이 갖고 있는 아이디어에 따라 이미지를 "변환"화는 과정도 들어있지 않습니다.  
  

예술적으로 가치가 있는 것인가?

예술적으로 가치가 있는 것이냐에 대해서도 논란이 있을 텐데요. 추상화나 클래식에서 말하는 현대음악 같은 것을 떠올려 보면 어떨까요? 딱 봐서 이거다! 싶은 느낌은 없지만 어딘가 모르게 감흥을 불러일으키는 작품들도 있으니까요. 또 인간의 예술 세계에서도 작가의 의도가 감상자의 감상 방식과 정확하게 일치하는 것이 아니었다는 점도 간과해서는 안되는 포인트입니다. 우리는 때때로 작가의 의도와는 상관없이 작품을 해석하기도 합니다. 위에서 변형되기 전의 그림을 보여주지 않은 상태에서 변형된 그림만 보았다고 가정해 보시기 바랍니다. 뭔지 모르지만 어딘가 끌리는 면이 있기도 합니다. 

반드시 사람이 그려야 예술이 되나?

위 문제와 연결지어 생각해 볼 수 있을 텐데요, 사실 예술이 되느냐 예술이 되지 않느냐는 누가 그렸냐의 문제라기 보다는(작가의 관점) 그것을 감상하는 사람들의 입장이 중요한 것 같습니다. 사람이 아닌 기계가 그렸으니 예술이 될 수 없다고 말하는 것은 예술은 사람만이 할 수 있는 것이라는 전제 하에서만 맞는 얘기가 되겠죠. 주체가 누구이냐의 문제 보다는 감상자가 어떻게 느끼고 판단하느냐가 더 중요한 문제일 것입니다. 혹시 위에 변형된 그림을 "제3세계 출신의 20대 초반 여성 신예 미디어 아티스트"가 했다고 가정하고 감상해 보시기 바랍니다. 

결론

아는만큼 보인다고 했던가요? 동물을 알아보도록 학습한 인공지능이 세상을 볼 때 자기가 아는 방식(동물 패턴)으로 보아 냈다는 것이 참으로 감탄스럽습니다. 앞으로 여러 사물에 대한 학습을 계속해 나간다면 사람보다도 더 많은 사물을 인식하고 분류해 내는 순간을 맞이하게 될 텐데요. 그렇게 되면 사람보다 더 많은 것을 알고 있는 인공지능이 사람은 미쳐 보지 못한 세상의 패턴으로 사물을 읽어내는 날이 올 것 입니다. 그리고 인간은 그런 이미지를 보면서 어딘가 "예술적"이라고 생각하게 될런지도 모릅니다. 



2015년 11월 25일 수요일

[컴퓨터 예술] 샤잠의 작동원리 - JOVAN JOVANOVIC

Shazam It! Music Recognition Algorithms, Fingerprinting, and Processing


샤잠(Shazam)의 작동원리에 관한 글입니다. 원문은 위에 영문 제목을 클릭해 주세요.
너무 길어서 번역은 패스하겠습니다. 결론 부분이 인상적이어서 이 부분만 옮겨 보겠습니다. 결국 샤잠이 작동하는 알고리즘을 통해 무엇을 할 수 있을까에 대한 저자의 의견인데요. 이렇습니다.

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This kind of music recognition software can be used for finding the similarities between songs. Now that you understand how Shazam works, you can see how this can have applications beyond simply Shazaming that nostalgic song playing on the taxi radio. For example, it can help to identify plagiarism in music, or to find out who was the initial inspiration to some pioneers of blues, jazz, rock, pop or any other genre. Maybe a good experiment would be to fill up the database with the classical music of Bach, Beethoven, Vivaldi, Wagner, Chopin and Mozart and try finding the similarities between songs. You would think that even Bob Dylan, Elvis Presley and Robert Johnson were plagiarists!

이런 종류의 음악 인식 소프트웨어는 음악들 간에 유사성을 찾을 수 있게 해준다. 이 글을 읽었으니 이제 이 샤잠이 어떻게 작동하는지 알았을텐데, 이 원리를 알고 나면 그냥 택시에서 흘러나오는 음악이 뭔지를 맞추는데 샤잠을 이용하는데서 그치지 않고 뭔가 다른 것에도 응용할 수 있으리라는 것을 짐작했을 것이다. 예를들면, 이 원리를 응용하면 표절에 대해서도 확인할 수 있고, 블루스, 재즈, 락, 팝과 같은 장르를 탄생시키는데 선도적 역할을 한 아티스트가 누구인지도 찾을 수 있다. 아마도 베토베, 비발디, 바그너, 쇼팽, 모짜르트 같은 사람들의 곡으로 데이터 베이스를 가득 채우고 나서 곡들간의 유사성을 찾아볼 수도 있을 것이다. 어쩌면 밥딜런, 엘비스프레슬리, 로버트 존슨같은 사람마저도 표절을 했다고 생각하게 될는지도 모른다.
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이 글을 쓴 사람과 아주 비슷한 의견을 낸 사람이 있는데요, 제가 얼마전에 블로깅 하기도 했습니다. (여기를 눌러주세요)  샤잠을 통해 음악 인식 소프트웨어에 대해서 글을 쓴 사람과 그림을 인식할 수 있는 인공지능을 통해 창의력을 측정해보고자 했던 럿거스 대학교의 Ahmed Elgammal 모두 이러한 과정을 통해서 작품들 간의 유사성을 파악할 수 있을 뿐만 아니라 누가 예술사에서 기억될만큼 창의적인 작품을 내었고 그로 인해 새로운 사조를 출현시켰는지에 대해서 알 수 있을것이라 쓰고 있습니다.

음악 인식이든 그림 인식이든 간에 이제 컴퓨터가 사전에 주어진 아무런 가이드라인이 없는 상태에서 콘텐츠 간 유사성과 차이점을 구별해 내는 수준에 온 것 만은 분명한 것 같습니다. 이 글을 쓴 JOVAN JOVANOVIC 의 말대로 이제는 단순히 "이 노래의 제목이 뭐였더라?"에만 국한해서 이 알고리즘을 사용하는 것은 조금 아깝다는 생각이 드네요. 뭐가 쓰면 좋을까요...? 제보 좀 부탁드립니다.



2015년 11월 24일 화요일

[컴퓨터 예술] 인공지능이 만든 죽이는 뮤직비디오

인공지능이 죽이는 뮤직비디오를 만들었다

는 제목의 기사입니다. 

제목을 보자마자 너무 호기심이 생겨서 기사는 읽기전에 뮤직비디오 부터 봤는데 이게 정말 시사하는 바가 엄청난 것 같습니다. 인공지능이 예술가의 스타일에 대해 학습을 할 수 있다는 하나의 증거가 될 수 있을 것 같습니다. 웨더어노말리 라는 팀은 자신들의 뮤직비디오를 만들기위해 인공신경망이라는 인공지능 기술을 이용하여 인공지능이 예술대가들의 작품을 학습하게 했고 이렇게 학습한 인공지능이 그들이 만든 뮤직비디오에 마치 반고흐나 뭉크가 참여한 것과 같은 효과를 연출해 주었습니다. 

인공지능은 확실히 반고흐나 뭉크의 색감, 질감 등의 특징을 잘 잡아내었구요, 우리가 포토샵 등에서 이미지에 필터를 적용하는 것과 비슷하게 사람이 촬영한 영상의 색감과 질감을 그들이 학습한 예술가의 특징에 따라 화면을 변화시킨 것으로 보입니다. 

이러한 결과가 인공지능이 한게 맞느냐? 결국 사람이 한 것이 아니냐라고 물으실수도 있겠는데요. 실제 이 영상이 공개된 유튜브에는 이런 댓글이 달려 있기도 합니다. 

And now online journalism is saying "THIS MUSIC VIDEO WAS CREATED BY AN ARTIFICIAL INTELLIGENCE" even though it had no part in the creation of the music, and the only thing it did for the video is the cool-looking artistic effects :/

언론들이 "뮤직비디오가 인공지능에 의해서 만들어졌다"고 쓰고 있지만 인공지능이 한것이라고 해봐야 고작 멋지게 보이는 시각 효과를 내준 정도 아니냐. 물론 음악은 아예 빼고 얘기하더라도 말이다.


물론 이 분의 이야기도 참 맞는 말입니다. 인공지능이 한 일이라고 해봐야 겨우 위에서 언급했던 대로 시각효과 나부랭이정도 내 준 것일 수도 있습니다. 그러나 지금 우리가 주목해야 할 부분은 "시각효과를 내주었다"가 아니라 시각효과를 내기 위해서 인공지능이 스스로 "학습했다"라는 부분일 것입니다. 

예전에 포토샵을 이용할 때는 포토샵에 이미 프로그램 되어있는 효과만을 적용할 수 있었습니다. 물론 파라미터값들은 정해진 범위내에서 변화시킬 수 있었지만 말입니다. 그런데 이제는 인공지능 알고리즘만 있다면 미리 프로그램된 효과필터가 없이도 그 때 그 때 자신이 원하는 방향으로 인공지능을 학습시켜 원하는 효과를 낼 수 있게 된 것입니다. 

인공지능이 눈에 카메라 달고 드론처럼 날아다니면서 사람과 시리로 대화하면서 직접 촬영을 하고 촬영을 마치고 나서는 스스로 음악을 들으면서 음악과 어울리는 적당한 장면을 찾아내어 편집하고 혼자 렌더링까지 마무리하고 적당한 파일명으로 저장하는 것까지 스스로 다 해야 인공지능이 뮤직비디오를 만들었다고 얘기할 수 있는것 아니냐고 생각하실수도 있습니다만, 지금 우리는 기사에서 얘기하고 있는대로 예술이 인공지능을 통해서 완전히 다른 차원으로 들어가는 새로운 르네상스의 초입에 있는지도 모르겠습니다. 

아래는 기사번역입니다.  



This Stunning Music Video Was Made By Artificial Intelligence

We’re in the middle of a new artistic renaissance.



우리는 지금 인공지능 알고리짐이 예술가들로 하여금 새로운 형태의 이야기, 이미지, 음악을 만들게 하는 예술의 새로운 부흥기(a new artistic renaissance)에 들어온 듯 하다. 

WeatherAnomaly가 "Secret Society of Soul Painters"라는 제목의 새로운 뮤직비디오를 발표했는데, 아주 특별하고 환상적인 효과를 만들기 위해서 인공신경망(artificial neural network)라고 알려진 인공지능을 사용했다. 결과는 진짜 끝장나게 멋지고 고흐나 뭉크의 대작이 연상될 정도다. 이건 내 얘기를 들어서 될 일이 아니고 일단 한번 보기 바란다. 



인공신경망은 페이스북이나 구글, 마이크로소프트, 바이두 등에서 이미지(사진)와 관련된 기술에 사용하고 있다. (구글 포토를 사용한다면 이미 알고 있겠지만 사진을 올리면 사진이 자동 분류된다, 이미 당신들도 인공신경망을 사용하고 있는 것이다) 이들 기업 중 몇몇은 자신들의 기술을 오픈소스로 공개하고 있는데 이 기술이 예술과 같은 새로운 영역에 적용될 수 있다. 

WeatherAnomaly는 "Secret Society of Soul Painters" 뮤직비디오를 만들기 위해 Torch 라는 프로그램과 최근의 연구에서 "예술을 위한 인공신경망(A Neural Algorithm of Artistic Style)"이라 이름으로 묘사되고 있는 알고리즘을 이용하였다. 토치,(torch)라는 프로그램은 최초에 지금은 페이스북에서 일하고 있는 로난 콜버트라는 사람에 의해 개발되었다. 

이 기술의 작동원리는 간단하다. 인공신경망이 하나의 이미지에 대한 스타일에 대해서 학습(learn)하고 이것을 다른 스타일의 그림들과 통합해 내는 것이다. 이 융합(mashup)이 정말 멋진 결과를 내 주기도 한다. 

이 프로그램들을 구하고 또 이것을 통해 뭔가 해보려고 하면 아직도 컴퓨터에 대한 노하우가 필요하긴 하다. 그러나 점점 시간이 갈 수록 GitHub 같은 온라인을 통해 프리패키지(pre-packaged)가 보급되고 있어서 인공지능 초보자들이 DIY로 이전에는 존재하지 않았던 새로운 예술을 만들 수 있는 기회가 생기고 있다. Years&Years 라는 밴드 역시 그들의 뮤직비디오에 인공지능이 만든 그래픽을 넣을 것이라고 한다. 

만일 인공지능이 인간 예술가들의 일자리를 뺏는 것은 아닐까 걱정할 수도 있는데 아직은 그럴필요는 없다. 이 모든 프로젝트들은 아직 인간의 도움을 필요로 한다. 




2015년 11월 23일 월요일

[컴퓨터 예술] 기계도 상상할 수 있을까? 서울대학교 컴퓨터공학과 장병탁 교수 강의


상상할 수 있는 컴퓨터를 만들 수 있을까? 장병탁 교수님은 과거의 인공지능들은 최적화된 답을 찾는 쪽으로 발전해 왔지만 앞으로는 사람과 비슷한 방식으로 인지하고 생각하는 컴퓨터를 만드는 쪽으로 발전해 갈 것이라고 얘기합니다. 

그러면서 현재 뽀로로를 통해 스스로 학습하는 인공지능을 개발 중이며(만화를 통해 학습하는 인공지능을 개발하는 것은 세계 최초라고 합니다) 이 연구의 최종 목표 중 하나는 184번 째 뽀로로 에피소드를 이 인공지능이 창작해 내는 것이라는 얘기도 합니다. 

상상력이라는 것을 연상작용의 연속과정으로 이해하는 부분이 참 인상적입니다. 그리고 이러한 연상작용을 딥신경망을 통해서 인공지능도 할 수 있다고 설명하고 있습니다. 이렇게 해서 나온 결과물이 상상력을 자극할 수 있다거나, 혹은 정말 창의적이면서도 하나의 맥락을 갖는 콘텐츠 될 수 있다면 이것은 정말로 예술 창작에 있어서 하나의 커다란 전환점이 될 것 같습니다. 

더욱 중요한 것은 이러한 인공지능의 학습법이 완전한 자율학습이라는 것입니다. 사람이 사전에 기계에게 어떠한 사전 가이드라인도 주지 않은 상태에서 기계 스스로 동영상을 시청하고 이미지와 텍스트의 의미를 스스로 이해하고 각각의 관계설정을 해나간다는 것입니다. 앞서 다른 글들을 통해서도 살펴봤지만 이제 기계는 아무런 사전 가이드 없이 그림은 그림 그 자체로, 소리는 소리 그 자체로, 문자와 그림이 같이 섞여 있는 영상은 영상 그 자체로 학습하고 이해하는 단계에 온 것 같습니다. 

그 어떤 위대한 개인, 그 어떤 위대한 예술가라고 해도 이 세상의 존재하는 모든 예술을 습득하기에는 한계가 있습니다. 자신의 관심 장르, 또는 자신이 거주하는 지역의 특성이 강하게 반영된 예술 등으로 한 인간이 습득하는 정보의 양은 제한되기 마련입니다. 그에 비해 인공지능은 편견없이 세상에 존재하는 모든 예술에 대해 단 시간안에 학습하고 이를 방대한 딥신경망에 기억시킬 수 있습니다. 사실 인간 예술가의 창의력이라는 것의 정체 역시 그가 지금까지 보고 듣고 경험한 자신만의 데이터베이스에 기초하여 자신만의 연상작용을 통해 조금 다른 무엇가를 만들어 나가는 과정이라고 할 때 이제 기계와 인간은 똑 같은 매커니즘으로 세상을 이해할 수 있게 된 것 같습니다. 그런데 기계가 사람에 비해 앞도적인 학습량을 가질 것이기 때문에 사실상 이미 인간은 인공지능에 압도당한 것이지 않을까 싶습니다. 게다가 데이터를 해석하는 것에 그치지 않고 이렇게 수집한 데이터들을 새로운 연상작용을 통해 유사한 의미를 가지면서도(맥락을 유지하면서도) 조금은 다른 새로운 아웃풋을 낼 수 있다면 이것이야 말로 예술가의 창작과정과 다른 것이 하나도 없어 보입니다. 

앞서 들었던 카이스트 김대식 교수님의 강연에서, 인공지능이 출현하게 될 시대에서 좀더 의미있는 삶을 살기 위해서는 창의적인 태도를 갖는 것이 중요하다고 말씀하셨는데요, 이번 장병탁 교수님의 강연을 들으면 창의력, 상상력이라는 영역에서도 우리는 앞으로 심대한 도전을 받게 될 것으로 생각됩니다. 

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상상력은 연상작용의 반복에 의한 것일 수 있다

기계는 빠르고 정확한 소자의 직렬연결인데 비해 뇌는 느리고 복잡하지만 아주 많은 소자가 연결된 병렬처리 시스템이다. 그래서 뇌는 상상에 적합한 구조를 갖고 있다. 


인공 뉴련(artificial neuron)
생물학적 뉴런을 토대로 고안된 기본 연산기능만을 갖는 처리기

인공 뉴런을 여러개 연결하여 인공신경망을 개발

최근에 구글에서는 딥신경망을 만들어서 음성인식기술의 혁신을 이루었고

페이스북에서는 딥신경망을 통해 사람인식기술을 사람의 버금가는 수준으로 발전시켰다


우리 연구실에서는 딥하이퍼네트워크(상상력 기계)를 연구 중인데, 딥신경망을 통해 어떤 개념이 들어오면, 딥신경망에 저장되어 있던 정보들과 유사성 비교를 통해 이것들을 새로운 방식으로 계속 묶어 나가갈 수 있는데(연상해 나갈 수 있는데) 이것을 반복하다보면 나중에는 최초에 들어오 정보와 비슷하지만 또 다른 새로운 개념을 출력해 내게 된다 


상상력의 기본 컴퓨팅 원리이다. 



위 그림처럼 인공지능이 뽀로로 에피소드를 계속 시청하면 할 수록 점점 더 복잡한 신경망으로 진화하는 것을 볼 수 있다. 


그렇다면 어떻게 기계가 상상력을 갖도록 할 수 있을까?
사람이 그 모든걸 만들수도 있지만 그건 사실 불가능한 일이다. 우리는 만화를 이용해서 기계가 스스로 학습을 하도록 했다. 이것은 사람 아이가 학습하는 방식과도 비슷하다. 우리는 뽀로로 183편을 기계가 스스로 학습하도록 했다. 

만일 뽀로로로 학습한 인공지능이 개발된다면 이 인공지능과 함께 뽀로로에 대해 대화를 나눌 수도 있고 서로 퀴즈를 풀수도 있을 것이다. 

최근에 인공지능 장난감 '코그니토이'가 개발되기도 했다. 슈퍼컴퓨터 왓슨을 기반으로 하여 아이들과 자연스러운 대화가 가능하다. 


IBM의 왓슨은 텍스트 기반인데 현재 개발중인 딥하이퍼네트워크는 텍스트와 이미지(동영상)이 결합된 방식이다. 많은 디지털 동영상을 보여주고 스스로 학습하게 한다면 상상력을 기반으로 사람보다 더 똑똑하게 많은 일을 처리해줄지도 모른다. 앞으로는 이런 자율지능을 가진 스마트 머신들이 나타날 것으로 생각한다. 

이러첨 자율지능을 갖고 스스로 생각하는 기계가 나온다면 철학적으로 궁극적으로 자유의지를 가진 기계를 만들수도 있지 않을까 상상이 된다. 물론 아직 갈길이 멀긴 하다. 

2015년 11월 21일 토요일

[예술의 미래] Computer Models of Musical Creativity

Computer Models of Musical Creativity

Computer Models of Musical Creativity

Overview

In this original and provocative study of computational creativity in music, David Cope asks whether computer programs can effectively model creativity—and whether computer programs themselves can create. Defining musical creativity, and distinguishing it from creativity in other arts, Cope presents a series of experimental models that illustrate salient features of musical creativity. He makes the case that musical creativity results from a process that he calls inductive association, and he contends that such a computational process can in fact produce music creatively. Drawing on the work of many other scholars and musicians—including Douglas Hofstadter, Margaret Boden, Selmer Bringsjord, and Kathleen Lennon—Cope departs from the views expressed by most with his contentions that computer programs can create and that those who do not believe this have probably defined creativity so narrowly that even humans could not be said to create.

After examining the foundations of creativity and musical creativity, Cope describes a number of possible models for computationally imitating human creativity in music. He discusses such issues as recombinance and pattern matching, allusions, learning, inference, analogy, musical hierarchy, and influence, and finds that these experimental models solve only selected aspects of creativity. He then describes a model that integrates these different aspects—an inductive-association computational process that can create music. Cope's writing style is lively and nontechnical; the reader needs neither knowledge of computer programming nor specialized computer hardware or software to follow the text.

The computer programs discussed in the text, along with MP3 versions of all the musical examples, are available at the author's website, http://arts.ucsc.edu/faculty/cope.

About the Author

David Cope is a composer and Professor of Music at the University of California, Santa Cruz. He is the author of Virtual Music: Computer Synthesis of Musical Style (MIT Press, 2004).

Endorsements

“David Cope's new book is a must for anyone interested in musical creativity or the formal analysis of music. Not least, it's a must for anyone who already knows Cope's work: you're in for some surprises!”
Margaret A. Boden, Research Professor of Cognitive Science, University of Sussex

[예술의 미래] Virtual Music - Computer Synthesis of Musical Style

Virtual Music

Virtual Music

Computer Synthesis of Musical Style

Overview

Virtual Music is about artificial creativity. Focusing on the author's Experiments in Musical Intelligence computer music composing program, the author and a distinguished group of experts discuss many of the issues surrounding the program, including artificial intelligence, music cognition, and aesthetics.

The book is divided into four parts. The first part provides a historical background to Experiments in Musical Intelligence, including examples of historical antecedents, followed by an overview of the program by Douglas Hofstadter. The second part follows the composition of an Experiments in Musical Intelligence work, from the creation of a database to the completion of a new work in the style of Mozart. It includes, in sophisticated lay terms, relatively detailed explanations of how each step in the process contributes to the final composition. The third part consists of perspectives and analyses by Jonathan Berger, Daniel Dennett, Bernard Greenberg, Douglas R. Hofstadter, Steve Larson, and Eleanor Selfridge-Field. The fourth part presents the author's responses to these commentaries, as well as his thoughts on the implications of artificial creativity.

The book (and corresponding Web site) includes an appendix providing extended musical examples referred to and discussed in the book, including composers such as Scarlatti, Bach, Mozart, Beethoven, Schubert, Chopin, Puccini, Rachmaninoff, Prokofiev, Debussy, Bartok, and others. It is also accompanied by a CD containing performances of the music in the text.

About the Author

David Cope is a composer and Professor of Music at the University of California, Santa Cruz. He is the author of Virtual Music: Computer Synthesis of Musical Style (MIT Press, 2004).

Endorsements

"David Cope's new book is a must for anyone interested in musical creativity or the formal analysis of music. Not least, it's a must for anyone who already knows Cope's work: you're in for some surprises!"—Margaret A. Boden, Research Professor of Cognitive Science, University of Sussex
"Virtual Music is not to be missed. It is engrossing, illuminating, and some would say outrageous. David Cope's computer program, Emmy, composes music that's difficult to distinguish from real music. But perhaps it is 'real' music? And perhaps Emmy is "really" creative? Several critics insist that it isn't. Douglas Hofstadter, for instance, challenges Cope in an essay in the book called "Staring Emmy Straight in the Eye—And Doing My Best Not to Flinch." Their debate is essential reading for anyone interested in musical creativity, or in the relation between creativity and computers. You don't need to be a computer-buff, or an expert musician either, to be fascinated by it. Whether you'll be seduced or merely infuriated is for you to find out."—Margaret A. Boden, Research Professor of Cognitive Science, University of Sussex
"If only Beethoven or Chopin could explain their methods as clearly as David Cope. So when Cope's program writes a delightful turn of musical phrase, who is the artist: the composer being emulated, Cope's software, or David Cope himself? Cope offers keen philosophical insights into this question, one that will become increasingly compelling over time. He also provides us with brilliant and unique insights into the intricate structure of humankind's most universal artform."—Raymond Kurzweil, inventor and author of The Age of Intelligent Machines and The Age of Spiritual Machines