인간의 창의성·혁신성을 계산하다
인간의 창의성·혁신성을 계산하다
  • 함예솔
  • 승인 2020.02.14 08:10
  • 조회수 340
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요약

 

빅데이터를 이용해 인간의 창의성과 혁신성을 계산한 연구가 등장했습니다. 1700-1900년 사이에 작곡된 서양 피아노 악보의 빅데이터로부터 동시에 연주되는 음정을 일컫는 '코드워드(codeword)'를 추출하여 두 작품 사이의 유사도를 나타내는 네트워크를 만든 뒤 작곡가들이 서로 얼마나 영향을 주고 받았는지 판별했습니다.

KAIST 문화기술대학원의 박주용 교수 연구팀이 네트워크 과학과 빅데이터에 기반해 인간의 문화⋅예술 창작물의 혁신성과 영향력을 계산하는 이론물리학 알고리즘을 개발했습니다. 연구팀은 이 알고리즘을 통해 클래식 음악가들의 창작물의 창의성, 혁신성을 계산함으로써 음악의 발전에 베토벤이 끼친 영향력을 수치적으로 규명했습니다. 또한 후기 낭만파 시대의 거장인 세르게이 라흐마니노프가 끊임없이 혁신을 시도한 대표적 예술가임을 밝혀냈습니다.

빅테이터로 창의성도 계산 가능해지나. 출처: AdobeStock
빅테이터로 창의성도 계산 가능해지나. 출처: AdobeStock

연구팀의 알고리즘은 예술 작품의 빅데이터로부터 창의성을 직접 계산함으로써 빠르게 증가하고 있는 창작 콘텐츠의 우수성을 효율적으로 판단할 수 있을 것으로 기대됩니다. 해당 연구는 <EPJ 데이터 사이언스(EPJ Data Science)>에 게재됐습니다. 

 

'창의성' 평가하는 알고리즘?

 

인간 고유의 영역으로 알려진 문화예술 창작에서도 인공지능 등의 컴퓨터 알고리즘이 널리 활용되며 예술 작품의 창의성을 과학적으로 평가하는 방법의 필요성이 커지고 있습니다. 그 동안 인간 창의성의 산물인 문화예술은 수치적인 평가가 어려워 인공지능을 한 단계 발전시킨 '인공창의성' 연구에 큰 장벽이었는데요. 개별 창작품들에 대한 사람들의 심리적 반응을 측정하는 시도는 종종 있었지만, 대규모의 객관적 실험을 수행하기에는 한계가 존재했습니다.

  • 인공창의성(Artificial Creativity)

인간의 단순 계산력만을 극대화하여 인간의 논리적 판단을 모방하려는 인공지능과 달리, 인간의 심미적⋅창의적인 능력을 구현하여 고차원의 지적 활동이나 문화예술 창작 분야에서 활용될 수 있는 과학과 기술의 통칭.

위와 같은 문제 해결을 위해 창작품 자체를 빅데이터화 한 뒤 그로부터 창의성을 평가하는 과학적 방법론 개발의 필요성이 커지고 있습니다. 연구팀은 1700년~1900년 사이에 작곡된 서양 피아노 악보로부터 동시에 연주되는 음정으로 만들어진 '코드워드(codeword)'를 추출하고 이론물리학의 한 분야인 네트워크 과학을 적용했습니다.

  • 코드워드(codeword)

한 번에 동시에 연주되는 음의 집합. 음악의 악보는 코드워드가 순차적으로 연결돼 이뤄집니다.

  • 네트워크 과학(network science)

컴퓨터, 사람 등이 상호 연결돼있는 패턴으로부터 인터넷이나 소셜미디어 등의 성질을 분석하는 이론물리학의 한 분야.

이후 작품들 사이의 유사도를 측정해 작품들이 서로 얼마나 영향을 주고받았는지를 나타내는 네트워크를 만들었습니다. 각 작품이 얼마나 혁신적인지, 후대의 작품에 얼마나 큰 영향을 끼쳤는지를 통해 창의성을 평가했습니다.

악보를 코드워드 단위로 변환하여 표시하는 방법. 출처: KAIST
악보를 코드워드 단위로 변환하여 표시하는 방법. 출처: KAIST

최고의 영향력 유지한 음악가는 '베토벤'

 

연구팀은 현대에도 큰 영향을 끼치고 있는 핵심적 음악 스타일이 확립된 200년에 걸쳐 음악 창작의 패러다임이 어떻게 변화해왔는지 이해했다고 밝혔습니다. 

연도별 대표적 작곡가들의 영향력 변천사. 신진 작곡가들의 성장과 과거 작곡가들의 영향력 소멸을 통한 패러다임 전환을 볼 수 있음. 출처: KAIST
연도별 대표적 작곡가들의 영향력 변천사. 신진 작곡가들의 성장과 과거 작곡가들의 영향력 소멸을 통한 패러다임 전환을 볼 수 있음. 출처: KAIST

이 연구에서는 바로크⋅고전기(1710-1800년)의 대표 작곡가인 핸델과 하이든, 모차르트를 거쳐 고전-낭만 전환기(1800-1820년) 이후 베토벤이 최고의 영향력을 가진 작곡자로 떠오르고, 베토벤의 영향을 받아 리스트와 쇼팽 등 낭만기(1820-1910년)의 거장들이 등장하는 과정을 규명했습니다. 올해로 탄생 250주년을 맞은 베토벤은 사후에도 100년 가까이 최고의 영향력을 유지한 것으로 밝혀졌습니다.

대별 작곡가들 사이의 영향력을 나타내는 네트워크. 바로크(Baroque) 시대의 핸델, 고전(Classical) 시대의 모차르트와 하이든, 낭만(Romantic) 시대 베토벤의 영향이 두드러짐을 알 수 있음. 출처: KAIST
대별 작곡가들 사이의 영향력을 나타내는 네트워크. 바로크(Baroque) 시대의 핸델, 고전(Classical) 시대의 모차르트와 하이든, 낭만(Romantic) 시대 베토벤의 영향이 두드러짐을 알 수 있음. 출처: KAIST

또한, 연구팀은 후기 낭만파의 거장인 라흐마니노프가 과거의 관습은 물론 자신의 작품으로부터 차별화를 끊임없이 시도한 최고의 혁신적 작곡가였음을 밝혀냈습니다. 코드워드에 기반한 네트워크로부터 음악의 창의성을 계산해내는 이 알고리즘은 낱말, 문장, 색상, 무늬 등으로 만들어진 문학 작품이나 그림, 건축, 디자인 등의 시각 예술의 창의성 연구에도 적용할 수 있을 것으로 보입니다.

 

박주용 교수. 출처: KAIST
박주용 교수. 출처: KAIST

 

 

 

박주용 교수는 "문화예술 창작물의 과학적 연구에 장벽이 되어온 창의성 평가라는 난제를 네트워크 과학과 빅데이터를 활용해 해결할 수 있음을 보였다"며 "특히 문화예술 창작 영역에서 컴퓨터의 활약이 커지는 상황에서 인간의 단순 계산력만을 따라하는 인공지능의 한계를 극복함으로써 인간 창의성과 미적 감각의 잠재력을 극대화하는 인공창의성 발전에 큰 도움이 될 것"이라고 전했습니다. 

 

 

 

 

 

 


##참고자료##

 


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