2018.09.21

'음악, 미술, 게임 다 잘한다' 딥러닝으로 사람과 닮아가는 AI

Laurie Clarke | Techworld
무인자동차를 ‘윤리적으로’ 프로그래밍하려면 어떻게 해야 할까? 로봇 의사를 교육하는 최선의 방법은 무엇일까? 기계에게 심미적 섬세함을 가르치는 것이 가능할까? 캠브리지 컨설턴트(Cambridge Consultants)의AI팀은 어쩌면 이러한 질문들에 대한 답을 찾게 될 지도 모른다.



1960년에 설립한 https://www.cambridgeconsultants.com/homehttps://www.cambridgeconsultants.com/home는 오늘날 의료, 산업, 국방 등 다양한 분야에서 오카도(Ocado), BT, 노스롭 그루먼 파크 에어 시스템(Northrop Grumman Park Air System) 등과 파트너십을 맺고 연간 400개가 넘는 프로젝트를 진행하는 기업으로 성장했다.

캠브리지 컨설턴트는 현재 여러 가지 프로젝트를 진행하고 있으며 특히 무인자동차와 의료 분야 AI 적용에 중점을 두고 있다. 캠브리지 컨설턴트의 현재 프로젝트는 극비사항이지만, 최근 <테크월드>는 운 좋게도 캠브리지 사이언스 파크에 위치한 본사를 방문하여 캠브리지 컨설턴트의 프로젝트에 대해 이야기를 들어볼 기회가 있었다.

AI가 음악 장르를 구분할 수 있을까?
첫 번째 시연 프로젝트가 공개된 것이 작년이었지만, 오늘날 AI 분야의 빠른 변화, 발전 속도를 생각하면 이는 벌써 옛날 일처럼 여겨진다. 이 프로젝트는 여러 AI 프로그램의 음악 장르 분류의 정확도를 비교하기 위한 것이었다.

한쪽에서는 딥러닝 프로그램에게 여러 가지 종류의 음악에 대한 방대한 데이터베이스를 교육하고, 또 다른 쪽에서는 더 오래된 알고리즘 프로그램이 구동되고 있었다.

캠브리지 컨설턴트의 AI 담당자 몬티 발로우는 “이 둘이 합쳐져 수작업으로 코딩한, 정상적 알고리즘 개발이 가능했다. 우리가, 그리고 우리 고객들이 자랑스럽게 여기는 그런 결과물이었다”고 말했다.

이 프로그램은 음악 샘플로 학습하는 것이 아니라 여러 가지 음악 장르를 구분하는 규칙들을 학습했다. 예컨대, ‘싱커페이션(syncopation)이 들어가 있으면 재즈’같은 식으로 말이다. 테스트할 때에는 두 프로그램 모두 한 번도 들어본 적 없는 곡을 틀어주었다. <테크월드>가 본 시연에서는 팀원 중 한 명이 피아노 곡을 연주했다.

그러나 연주자가 클래식에서 래그타임, 그리고 재즈로 넘어가자 AI 프로그램은 그래프를 통해 음악 장르를 추측하여 보여 주기 시작했다. 실험 결과, 두 프로그램 중에서 딥러닝 프로그램이 음악 장르를 구분해내는 데 더 높은 정확도를 보인 것으로 나타났다.

이는 아마도 여러 가지 문맥 속에서 외부 자극을 인식하고 분류할 수 있는 딥러닝 프로그램의 능력 때문일 것이다. 즉, 음악을 분류하는 것 외에도 언어를 인식하고 구분하는 것과 같은 다양한 현상에 이 기술을 적용할 수 있다는 이야기다.
 

2018.09.21

'음악, 미술, 게임 다 잘한다' 딥러닝으로 사람과 닮아가는 AI

Laurie Clarke | Techworld
무인자동차를 ‘윤리적으로’ 프로그래밍하려면 어떻게 해야 할까? 로봇 의사를 교육하는 최선의 방법은 무엇일까? 기계에게 심미적 섬세함을 가르치는 것이 가능할까? 캠브리지 컨설턴트(Cambridge Consultants)의AI팀은 어쩌면 이러한 질문들에 대한 답을 찾게 될 지도 모른다.



1960년에 설립한 https://www.cambridgeconsultants.com/homehttps://www.cambridgeconsultants.com/home는 오늘날 의료, 산업, 국방 등 다양한 분야에서 오카도(Ocado), BT, 노스롭 그루먼 파크 에어 시스템(Northrop Grumman Park Air System) 등과 파트너십을 맺고 연간 400개가 넘는 프로젝트를 진행하는 기업으로 성장했다.

캠브리지 컨설턴트는 현재 여러 가지 프로젝트를 진행하고 있으며 특히 무인자동차와 의료 분야 AI 적용에 중점을 두고 있다. 캠브리지 컨설턴트의 현재 프로젝트는 극비사항이지만, 최근 <테크월드>는 운 좋게도 캠브리지 사이언스 파크에 위치한 본사를 방문하여 캠브리지 컨설턴트의 프로젝트에 대해 이야기를 들어볼 기회가 있었다.

AI가 음악 장르를 구분할 수 있을까?
첫 번째 시연 프로젝트가 공개된 것이 작년이었지만, 오늘날 AI 분야의 빠른 변화, 발전 속도를 생각하면 이는 벌써 옛날 일처럼 여겨진다. 이 프로젝트는 여러 AI 프로그램의 음악 장르 분류의 정확도를 비교하기 위한 것이었다.

한쪽에서는 딥러닝 프로그램에게 여러 가지 종류의 음악에 대한 방대한 데이터베이스를 교육하고, 또 다른 쪽에서는 더 오래된 알고리즘 프로그램이 구동되고 있었다.

캠브리지 컨설턴트의 AI 담당자 몬티 발로우는 “이 둘이 합쳐져 수작업으로 코딩한, 정상적 알고리즘 개발이 가능했다. 우리가, 그리고 우리 고객들이 자랑스럽게 여기는 그런 결과물이었다”고 말했다.

이 프로그램은 음악 샘플로 학습하는 것이 아니라 여러 가지 음악 장르를 구분하는 규칙들을 학습했다. 예컨대, ‘싱커페이션(syncopation)이 들어가 있으면 재즈’같은 식으로 말이다. 테스트할 때에는 두 프로그램 모두 한 번도 들어본 적 없는 곡을 틀어주었다. <테크월드>가 본 시연에서는 팀원 중 한 명이 피아노 곡을 연주했다.

그러나 연주자가 클래식에서 래그타임, 그리고 재즈로 넘어가자 AI 프로그램은 그래프를 통해 음악 장르를 추측하여 보여 주기 시작했다. 실험 결과, 두 프로그램 중에서 딥러닝 프로그램이 음악 장르를 구분해내는 데 더 높은 정확도를 보인 것으로 나타났다.

이는 아마도 여러 가지 문맥 속에서 외부 자극을 인식하고 분류할 수 있는 딥러닝 프로그램의 능력 때문일 것이다. 즉, 음악을 분류하는 것 외에도 언어를 인식하고 구분하는 것과 같은 다양한 현상에 이 기술을 적용할 수 있다는 이야기다.
 

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