내가 로봇과 그림을 그리는 이유

만일 인간과 로봇이 함께 예술 작업을 하면 어떤 일이 벌어질까요? 아티스트 수젠 청은 이 멋진 강연을 통해 자신의 예술적 스타일을 기계에게 어떻게 '가르쳤는지' 보여줍니다. 또한 로봇도 실수를 한다는 놀라운 발견을 한 이후, 수젠과 로봇의 공동 작업이 어떻게 바뀌게 되었는지에 대해서도 이야기합니다. 그녀는 이렇게 말합니다. "인간과 기계의 아름다움은 내재된 불완전성을 서로 공유한다는 사실입니다."

우리 대부분은 매일
과학 기술을 이용합니다.

어떤 분들은 자기 업무에
기술의 도움을 받기도 하죠.

한때 저는 기계와 과학기술이
발전함에 따라서

제 일을 더 능률적이고 생산적으로 만들
훌륭한 도구가 될 거라고 생각했습니다.

하지만 다양한 산업 분야에서
자동화가 증가하는 걸 보고

한가지 의문을 품게 됐습니다.

만약 오랫동안 인간이 한던 일들을
기계가 해내기 시작한다면

인간의 역할은 무엇이 될까요?

완벽과 정확성 그리고
자동화에 대한 우리의 열망은

인간의 창조적 능력에
어떤 영향을 미칠까요?

저는 예술가이자 연구자로서

인공지능과 로봇을 활용하여

인간의 창의성을 높이는
새로운 방법을 찾고 있습니다.

지난 몇 년 동안,

저는 기계와 데이터 그리고
새로운 기술을 이용해 작업했습니다.

그것은 제 평생의
관심사 중 하나였습니다.

개인과 시스템의 역동성과

그들의 뒤섞임을 다루는 것이죠.

인공지능과 인간의 경계에 관한
질문의 해답을 찾고

새로운 방법을 통해서

미래에 둘의 감각이 결합될
가능성을 찾고자 하는 것입니다.

전 이 연구가 철학과 과학기술이
만나는 접점이라고 봅니다.

이 작업을 통해 저는
몇 가지를 배웠습니다.

불완전함을 용인하는 것이

우리가 어떤 존재인지를
알려준다는 것입니다.

예술을 탐구함으로써

우리 인간을 바꾸는 기술을
만들 수도 있다는 점도 배웠죠.

또한 인공지능과 로봇 기술을
결합함으로써

고전적 형태의 창작에 있어서,
저의 경우에는 시각 예술입니다만,

인간과 기계의 차이에 대해 더 깊이
생각할 수 있게 해준다는 걸 알았죠.

그리고 또 하나 깨닫게 된 것은

우리가 함께 공존하려면
협동이 중요하다는 사실이었습니다.

기계와 인간이 진보하려면 말이죠.

이 모든 것은 기계를 이용한
간단한 실험에서 시작되었습니다.

'1세대 그림 그리는 기계' 라
불리는 로봇이었죠.

줄여서 '더그'라고 부릅니다.

더그를 만들기 전,

저는 로봇 개발에 대해
아는 게 전혀 없었습니다.

그래서 로봇 팔 디자인
오픈소스를 이용해서

시스템을 여러가지 변형한 뒤에

더그가 실시간으로 제 동작을
따라 할 수 있도록 만들었죠.

기본 전제는 간단해요.

제가 하는 대로
로봇 팔이 따라오는 거죠.

제가 선을 그리면
로봇 팔이 따라 그립니다.

그렇게 2015년, 더그와 저는
뉴욕의 소규모 관중 앞에서

처음으로 함께 그림을 그렸습니다.

과정은 다소 촘촘하지 못했습니다.

조명과 음향도 없고,
무언가를 뒤에 숨길 수도 없었지요.

땀에 젖은 저의 손바닥과
로봇 제어 장치의 열기만 있었죠.

(웃음) 확실히 체질은 아니었어요.

하지만 제가 예상치 못했던
재미있는 일이 벌어졌습니다.

보시는 바와 같이 더그의 초기 형태는
선을 완벽히 따라 그리지 못했습니다.

컴퓨터 화면에서의 모의실험에서는
한 픽셀조차 오차가 없었는데

실제 현실에서는 그렇지 않았죠.

미끄러지거나 떨어지거나
중단되거나 버벅거렸고

저는 거기에 반응할 수밖에 없었습니다.

깔끔한 작업은 아니었어요.

그러함에도 불구하고, 이 실수들이
작업을 더 흥미롭게 했습니다.

로봇은 저의 선을 해독했지만
완벽하진 않았죠.

저도 거기에 반응해야 했고요.

우리는 실시간으로
서로에게 적응해갔습니다.

그리고 이를 통해
몇 가지를 배웠습니다.

바로 우리의 실수들이 작업을
더 흥미롭게 만든다는 점이었습니다.

그리고 깨달았죠.

바로 기계의 불완전성이,

서로의 불완전성이 상호작용하여
아름다움으로 바뀌었다는 것을요.

그리고 한 가지 사실에
매우 기뻤습니다.

어쩌면 인간과 로봇이 창조하는 예술에는

불완전성을 공유할 필요도
있다는 점이었죠.

저는 2세대 더그를 통해
이 아이디어를 탐구하고 싶었습니다.

이번에는 로봇팔의 능력을
초과해서 발생한 실수 대신,

제 예상을 벗어나는 방식으로
그림에 반응하는 시스템을

디자인하고 싶었습니다.

그래서 시각 알고리즘을 이용해서

제 과거 디지털 혹은 아날로그 방식의
그림에서 시각 정보를 추출하고

그것으로 신경망 프로그램을
훈련시켰습니다.

작품마다의 반복적인 패턴을 생성한 뒤에

맞춤형 소프트웨어로
그것을 로봇에 입력시켰죠.

저는 열심히 제 그림들을
가능한 많이 모았습니다.

완성된 그림, 미완성된 습작과
아무렇게나 그린 스케치들을 모아서

인공지능 시스템과 연결했죠.

저는 예술가로
20년 넘게 활동해왔기에

그림 모으는 데만 수개월이 걸렸어요.
정말 힘든 작업이었습니다.

인공지능 시스템을 훈련하는 것은

사실 정말 어려운 일입니다.

보이지 않는 곳에서
많은 작업이 이루어집니다.

하지만 작업을 하는 동안

인공지능 설계가 어떻게 구성되는지
좀 더 잘 알게 되었습니다.

단지 신경망 모델과 분류기준으로만
구성되는 게 아니라는 걸 알았죠.

오히려 근본적으로 가변적이고
수정할 수 있는 시스템이라

사람의 작업을
항상 필요로 한다는 점도요.

이는 우리가 믿어온 완전무결한
인공지능과는 거리가 있습니다.

어찌 됐든 전 신경망 구성을 위해
그림들을 모았습니다.

그리고 우리는 전엔 불가능했던
무언가를 발견했습니다.

저의 로봇 더그가
제가 일생 그려온 작업과

실시간으로 상호작용하는
거울이 된 것이죠.

비록 개인적인 데이터였지만
그 결과는 강력했습니다.

그리고 저는 매우 기뻤습니다.

왜냐하면 저는 기계가
단순히 도구뿐만 아니라

비인간 협력자로 기능할 수
있다는 걸 알았기 때문이죠.

그리고 이에 더해

인간 창조성의 미래가

단순히 결과물에 있는 것이 아닌

힘을 합쳐 새로운 과정을 찾는
방법에 있으리라 생각했습니다.

더그 1세대를 근육이라 하고

더그 2세대를 뇌라고 한다면

더그 3세대는 가족이라 생각합니다.

저는 인간과 기계의 협업에 대한 생각을
더 넓은 범위에서 탐구하고 싶었습니다.

그래서 지난 몇 달 동안
저희 연구진은

공동 작업이 가능한 맞춤형 로봇
스무 개를 개발했습니다.

그리고 이 로봇 무리와 함께

우리는 뉴욕 도시 전체와
공동으로 작업하게 되었죠.

저는 스탠퍼드 대학교의 연구자인
페이페이 리의 말에 영감을 얻었습니다.

그녀는 기계에 생각하는 법을 가르치려면
보는 법부터 가르쳐야 한다고 말했죠.

이 말은 뉴욕에서 생활한
지난 10년간을 돌아보게 했고

그간 도시의 감시 카메라들이
저를 지켜봐 왔다는 걸 떠올렸습니다.

그리고 흥미로운 생각이 떠올랐어요.

이를 통해 로봇에게 보는 법을
가르치면 어떨까 생각했죠.

저는 이 프로젝트를 하는 동안

기계의 시선에 대해 생각했습니다.

시선이라는 것은

서로 다른 장소에서의
다면적 시각이라고 생각했습니다.

우리는 인터넷에 공개적으로 올려진
카메라 영상들을 수집했습니다.

길을 걷는 사람들이나

길 위를 달리는 차와 택시들 같은

도시의 모든 움직임을 수집했죠.

그리고 '광학적 흐름'이라는 기술로
시각 알고리즘을 훈련시켰습니다.

도시 내 집단의 밀도,

이동 방향, 거주 그리고 속도 같은
도시의 움직임을 분석하는 것이죠.

저희 시스템은 이 상태를 영상에서
추출해서 위치 데이터로 변환하고

로봇이 그 위에 그림을 그릴 수 있는
도화지 역할을 하게 되었습니다.

우리는 일대일의 협업 대신

다수 대 다수의 협업을 이루어냈습니다.

도시 내 인간과 기계의 시야를
하나로 묶음으로써

우리는 풍경화란 어떤 것인지
다시 상상하게 되었습니다.

더그를 이용한 모든 실험에는

이전과 동일한 작업이란 없습니다.

그리고 협업을 통해

혼자서는 불가능했을 무언가를 창조하고

창의성의 경계를 탐구합니다.

인간과 기계의 수평적인
작업을 통해서 말이죠.

이것은 시작에 불과합니다.

올해 저는 '실리셋 (Scilicet)'을
설립했습니다.

사람과 사람과의 협업을 탐구하는
새로운 연구소입니다.

저희가 관심을 두는 것은

사람과 기계, 그리고 생태계 간의
피드백 순환에 관한 것입니다.

인간과 기계가 만들어낸 결과물을

생체측정 데이터 및
다른 환경 데이터와 연결하죠.

여기에는 누구나 참여할 수 있습니다.

일의 미래, 시스템과 사람 간의 협업을
탐구하고 싶은 분이라면 누구든지요.

이는 기술자만의 일이 아니며

우리가 각자 할 수 있는
역할이 있습니다.

전통적으로 인간이 하던 일을
기계에 가르침으로써

인간이 할 수 있는 일의 기준을
탐구하며 발전시킬 수 있습니다.

그리고 이 여정은 인간과 기계에게
결점이 있음을 받아들이고

인간과 기계 모두의
불완전성을 인지함으로써

그들의 잠재력을 확장하려는 것입니다.

저는 지금도 인간과
비인간인 기계의 창조성에 깃든

아름다움을 탐구하고 있습니다.

그것이 미래에 어떤 모습일지
아직은 모르지만

저는 너무나 궁금하네요.

감사합니다.

(박수)