[뉴스비전e 김호성 기자] 현재 머신러닝으로 만들어지는 인공지능(AI)은 기본적으로 ‘분류’ 기능을 한다. 이미지에서 사물을 인식하고자 할 때 사물의 종류를 1만 개라면 1만 가지의 분류 모델을 구축하는 것이다.

페이스북의 ‘딥페이스’는 인간 수준으로 얼굴을 인식할 수 있고, 스탠포드대학 비전랩은 사진 속 사물을 문자로 표현해주는 ‘덴스캡’을 개발했다. 

더 나아가 구글에서는 사진 속 장면 인식과 자동 번역 기술을 융합하여 완전한 문장으로 묘사해주는 알고리즘을 발표하기도 했다.

과거에는 사람의 표정이나 목소리에서 감정을 읽어내거나, 입술의 움직임 만으로 대화를 해석하는 것은 정신적이고 추상적인 일이어서 인간만이 할 수 있다고 믿었다. 그러나 이 또한 Emotient와 LipNet 등의 사례와 같이 딥러닝을 통해 구현되고 있는 것으로 관측된다.

▲ 다양한 분야로 진출하는 인공지능

의료 분야에서는 미국의 스타트업 MedyMatch는 의료영상 기반 뇌졸중 진단 AI 기술을 개발 중이고, 스탠포드대학 연구진이 웨어러블 기기를 이용해 사람의 질병을 미리 예측하는 기술을 공개했다. 

하버드대 연구진은 인스타그램에 올린 사진의 채도, 색상, 자신의 표정 등을 분석하여 우울증을 70% 적중률로 예측하는 알고리즘을 개발한 것으로 알려졌다.

콘텐츠 업계에서는 어떤 콘텐츠를 소비자가 좋아할 것인가를 분류/예측함으로써 맞춤형 추천을 제공할 수 있다. 

미국의 판도라(Pandora)와 넷플릭스(Netflix)는 각각 음악과 VOD을 추천하기 위해 인공지능 기술을 활용하고 있다. 단순히 콘텐츠를 추천하는 것을 넘어 집안의 가전제품을 제어하거나 날씨와 뉴스 정보를 읽어주는 등 종합 인공지능 에이전트 서비스도 속속 등장하고 있다. 

대표적인 서비스로 아마존의 ‘Echo’, 그리고 KT의 ‘GiGAGenie’, SKT의 ‘누구’ 등이 있다 .

▲ 인공지능의 창작활동

딥러닝으로 학습한 유명 화가의 화풍을 분류나 예측이 아닌 다른 용도로 활용한 흥미로운 시도가 있었다. 명화의 특징표현 정보를 합성하여 다른 사진을 그 화가의 화풍으로 변환시키는 것이다. 이 기술을 이용하면 이미 세상을 떠난 거장의 그림을 무한대로 창조해 낼 수 있다. 인공지능이 예술작품을 만들어 낼 수 있다는 것이다.

구글은 이 방법을 활용하여 입력한 사진을 다소 몽환적인 느낌으로 변환시키는 ‘딥드림’을 공개하였고, 그 작품을 모아 전시회까지 열었다. 

트위터의 ‘딥포저’와 러시아 개발사가 공개한 ‘Prisma’도 사용자가 사진을 올리면 피카소, 렘브란트 등 유명 화가의 화풍으로 변형시켜주는 유사한 서비스를 제공하고 있다.

그림뿐만 아니라 음악 작곡이나 소설, 각본 등의 작품 영역에서도 인공지능의 역할이 가능하다. 딥러닝을 이용하여 유명 작곡가의 음악의 주파수와 화음조합 등의 특징표현을 발견하거나, 유명 작가의 소설이나 드라마 각본의 서술 형식과 스토리 전개 특징을 학습한다면, 이를 모방한 무수히 많은 곡이나 이야기를 재창조해 낼 수 있다.