사람이 생각한 것을 그대로 출력해내는 것이 아니라 수식을 만든 사람조차 예상하지 못하는 작품을 기계가 만들어낸다는 데 큰 차이가 있다. 이는 ‘생성적 적대 신경망(GAN·Generative Adversarial Networks)’ 기술로 가능해졌다. GAN은 이미 AI 연구분야에서는 모르는 사람이 없을 정도로 잘 알려진 기술이다. GAN은 서로 다른 AI가 상호 경쟁을 통해 상호 성능을 개선하는 머신러닝 방법인데, ‘경쟁을 통한 성장’ 방식이 그대로 적용된다고 볼 수 있다. GAN을 통하면 사람이 직접 인공지능을 지도학습할 필요가 없이 기계 스스로 학습을 할 수 있게 돼 학계에서는 높은 관심을 받았다.
AI 미술품을 가능하게 한 GAN에는 스스로 이미지를 만드는 생성자(Generator)와 이미지를 감별하는 구분자(Discriminator)가 있다. 생성자는 현실과 가까운 이미지를 만들고, 구분자는 생성자의 이미지가 진짜인지 감별한다. 생성자는 구분자를 속이도록, 구분자는 생성자가 만든 이미지를 더 잘 감별하도록 프로그래밍이 돼 있다. 두 인공지능이 경쟁하는 과정에서 더욱 정확한 이미지를 생성하는 방법을 배울 수 있다.
2014년 구글 리서치팀이 GAN에 관한 논문을 발표한 지 3년 만에 GAN 이론은 이미지 생성부터 편집, 변환, 복원 등 다양한 분야에서 효과를 발휘하고 있다. AI로 그린 그림들 대부분에 바로 GAN 알고리즘이 사용됐다.
정선형 기자
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