How AI could compose a personalized soundtrack to your life | Pierre Barreau
167,508 views ・ 2018-10-01
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번역: Chan-Hong Park
검토: Jihyeon J. Kim
00:12
About two and a half years ago,
I watched this movie called "Her."
0
12913
3428
한 2년 반 전에, 저는
"그녀"라는 영화를 보게 되었습니다.
00:16
And it features Samantha,
a superintelligent form of AI
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16365
5127
그 영화에 사만사가 등장하는데
그녀는 물리적 형태를 띠지 않는
00:21
that cannot take physical form.
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21516
1760
뛰어난 형태의 인공지능이었죠.
00:23
And because she can't
appear in photographs,
3
23858
2230
영화에서 그녀는 사진에
나타날 수 없었기 때문에
00:26
Samantha decides to write a piece of music
4
26112
2016
사만사는 자신의 인생의 한 순간을
마치 사진처럼 표현할 수 있도록
00:28
that will capture a moment of her life
just like a photograph would.
5
28152
3466
음악 한 곡을 작곡하기로 합니다.
00:32
As a musician and an engineer,
and someone raised in a family of artists,
6
32953
4408
음악가이자 공학자 그리고
예술가 집안에서 자라온 저로서는
00:37
I thought that this idea of musical
photographs was really powerful.
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37385
4176
음악으로 표현된 사진이라는
아이디어가 매우 인상이 깊었습니다.
00:41
And I decided to create an AI composer.
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41955
2868
그리고 저는 인공지능 작곡가를
만들기로 하였습니다.
00:44
Her name is AIVA,
and she's an artificial intelligence
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44847
3488
그녀의 이름은 AIVA이고,
여태까지 가장 위대했던
00:48
that has learned the art
of music composition
10
48359
2393
3만 개의 명곡들을 들으면서
음악 작곡의 예술을 배운
00:50
by reading over 30,000 scores
of history's greatest.
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50776
2785
인공지능입니다.
00:54
So here's what one score
looks like to the algorithm
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54165
2456
그래서 이것은 매트릭스 형태로 나타낸
00:56
in a matrix-like representation.
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56645
2202
알고리즘 관점에서 보이는
하나의 곡입니다.
00:58
And here's what 30,000 scores,
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58871
2246
여기 3만 개의 악보가 있는데
모짜르트와 베토벤 풍의 곡들이
단일 프레임에 있는 것처럼 보이죠.
01:01
written by the likes
of Mozart and Beethoven,
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61141
2096
01:03
look like in a single frame.
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63261
2031
01:07
So, using deep neural networks,
AIVA looks for patterns in the scores.
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67609
4340
AIVA는 심층신경망을 이용하여
곡들에서의 패턴들을 분석합니다.
01:12
And from a couple of bars
of existing music,
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72260
3563
그리고 현존하는 곡들에서
몇개의 바를 원천으로 하여
01:15
it actually tries to infer what notes
should come next in those tracks.
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75847
3708
트랙 뒤에 어떠한 음들이
나오는 것이 적절할지를 추론합니다.
01:19
And once AIVA gets good
at those predictions,
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79887
2498
그리고 AIVA가 그러한
추론능력에 뛰어나게 되면
01:22
it can actually build a set
of mathematical rules
21
82409
3613
특정 음악의 스타일에 따라서
수학적인 규칙들,
01:26
for that style of music
22
86046
1166
수학적인 규칙들의 집합을 구성하어
자신 고유의 곡들을 만들어냅니다.
01:27
in order to create
its own original compositions.
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87236
2788
01:30
And in a way, this is kind of
how we, humans, compose music, too.
24
90490
3709
그런데 이러한 방법은 실제
우리 인간도 사용하는 방법이죠.
01:34
It's a trial-and-error process,
25
94561
1492
시행착오의 과정인 거죠.
01:36
during which we may not
get the right notes all the time.
26
96077
3008
과정 속에서 우리는
모두 옳은 음만 낼 수는 없습니다.
01:39
But we can correct ourselves,
27
99109
1389
하지만 우리는 수정할 수 있습니다.
01:40
either with our musical ear
or our musical knowledge.
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100522
3293
음악적 귀를 통해서,
또는 음악적 지식을 통해서요.
01:45
But for AIVA, this process
is taken from years and years of learning,
29
105495
4143
하지만 AIVA에게는
이러한 다년의 학습의 과정을
01:49
decades of learning as an artist,
as a musician and a composer,
30
109662
3262
예술가로서, 음악가이자
작곡가로서의 세월을
01:52
down to a couple of hours.
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112948
1733
단 몇시간으로 줄일 수 있습니다.
01:55
But music is also a supersubjective art.
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115030
2880
하지만 음악은 매우 주관적인 예술이죠.
01:57
And we needed to teach AIVA
33
117934
1564
그래서 저희는 AIVA에게
01:59
how to compose the right music
for the right person,
34
119522
2445
어떻게 하면 특정 사람에게 맞는
곡을 작곡할지 가르쳐줘야 했습니다.
02:01
because people have different preferences.
35
121991
2141
왜냐하면 사람들을 각자
선호하는 것이 다르기 때문이지요.
02:04
And to do that, we show to the algorithm
over 30 different category labels
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124156
4190
그것을 실현하기 위하여
저희는 알고리즘에서
데이터베이스의 모든 곡들에 30개가
넘는 카테고리 라벨을 정하였습니다.
02:08
for each score in our database.
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128370
1945
02:10
So those category labels are like mood
38
130339
2516
이러한 라벨들을 사람의 기분이나,
02:12
or note density or composer
style of a piece
39
132879
2920
음 밀도, 또는 작곡가의 성향
02:15
or the epoch during which it was written.
40
135823
2524
아니면 작곡 시기가 될 수 있는 거죠.
02:18
And by seeing all this data,
41
138371
1935
이러한 모든 데이터를 보고
02:20
AIVA can actually respond
to very precise requirements.
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140330
3056
AIVA는 매우 자세한 요구사항에
대응할 수 있습니다.
02:23
Like the ones, for example,
we had for a project recently,
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143966
3103
최근 저희가 했던 프로젝트에서도
이러한 특징을 볼 수 있었는데
02:27
where we were commissioned
to create a piece
44
147093
3035
SF영화 느낌의 OST곡을
만드는 과제를 받았죠.
02:30
that would be reminiscent
of a science-fiction film soundtrack.
45
150152
3027
02:33
And the piece that was created
is called "Among the Stars"
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153839
4500
만들어진 그 작품은
"별들 곁에서"라고 불립니다.
02:38
and it was recorded
with CMG Orchestra in Hollywood,
47
158363
3317
그 곡은 할리우드의
CMG 오케스트라와 함께 녹음되었죠.
02:41
under great conductor John Beal,
48
161704
1714
훌륭한 지휘자 존 빌 아래에서 말이죠.
02:43
and this is what they
recorded, made by AIVA.
49
163442
3067
이것이 AIVA가 만든 곡입니다.
02:47
(Music)
50
167657
7000
(음악)
03:30
(Music ends)
51
210196
2190
(음악 끝)
03:34
What do you think?
52
214719
1207
어떻게 생각하십니까?
03:35
(Applause)
53
215950
4380
(박수)
03:40
Thank you.
54
220354
1150
감사합니다.
03:42
So, as you've seen, AI can create
beautiful pieces of music,
55
222001
4055
보시다시피 인공지능은
아름다운 곡을 만들 수 있고
03:46
and the best part of it
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226080
1803
여기서 가장 좋은 점은
03:47
is that humans can actually
bring them to life.
57
227907
2581
인간이 이 음악을
실제로 연주할 수 있다는 거죠.
03:51
And it's not the first time in history
58
231506
1838
이것은 기술이 인간의 창의성을
증진시킨 첫 번째 경우가 아닙니다.
03:53
that technology has augmented
human creativity.
59
233368
3344
03:56
Live music was almost always
used in silent films
60
236736
3072
실황 음악은 무성 영화에서
03:59
to augment the experience.
61
239832
1666
경험을 확대시키려고 사용됐습니다.
04:01
But the problem with live music
is that it didn't scale.
62
241522
3182
하지만 실황 음악은
규모 조정이 어렵습니다.
04:04
It's really hard to cram a full symphony
into a small theater,
63
244728
3429
교향악단을 작은 극장에
넣는 것이란 어려운 일이죠.
04:08
and it's really hard to do that
for every theater in the world.
64
248181
2991
전 세계의 모든 극장에서
그렇게 하는 것도 매우 어렵죠.
04:11
So when music recording
was actually invented,
65
251196
2849
그래서 음악 녹음이
실제로 발명되었을 때,
04:14
it allowed content creators,
like film creators,
66
254069
2349
그것은 영화와 같은
콘텐츠 제작자들이
04:16
to have prerecorded and original music
67
256442
2786
자신들의 스토리의 각각의 프레임에
04:19
tailored to each and every frame
of their stories.
68
259252
2873
미리 녹음된 고유의 음악이
나올 수 있게끔 해주었습니다.
04:22
And that was really
an enhancer of creativity.
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262149
2626
그것이 실제로 창의성을 향상시켰죠.
04:26
Two and a half years ago,
when I watched this movie "Her,"
70
266617
3286
2년 반 전, 제가
"그녀"라는 영화를 보았을 때,
04:29
I thought to myself
that personalized music
71
269927
2907
저는 맞춤형 음악이
앞으로의 음악 소비와 창작에서
04:32
would be the next single biggest change
in how we consume and create music.
72
272858
4417
가장 큰 변화가 될 것이라고
생각했습니다.
04:38
Because nowadays, we have
interactive content, like video games,
73
278187
4222
왜냐하면 요즘은, 몇 백 시간의
상호작용의 내용으로 구성된
04:42
that have hundreds of hours
of interactive game plays,
74
282433
3015
비디오게임과 같은
콘텐츠는 존재하는데 반면에
04:45
but only two hours of music, on average.
75
285472
2113
상호작용이 일어나는 음악은
2시간 정도만 존재하기 때문입니다.
04:47
And it means that the music
loops and loops and loops
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287609
2492
그것은 그렇다면 그 음악을
계속 돌려서 반복해서 듣는데
04:50
over and over again,
and it's not very immersive.
77
290125
2332
잘 몰입되지 않죠.
04:52
So what we're working on
is to make sure that AI can compose
78
292467
3951
그래서 저희는 인공지능이
수백 시간의 맞춤형 음악을
04:56
hundreds of hours of personalized music
79
296442
2302
만들 수 있게 하고 있습니다.
04:58
for those use cases
where human creativity doesn't scale.
80
298768
3866
인간의 창의성이 측정되지 않는
케이스들을 위해서 말입니다.
05:03
And we don't just want
to do that for games.
81
303363
2206
저희는 게임용으로만 하지 않습니다.
05:06
Beethoven actually wrote a piece
for his beloved, called "Für Elise,"
82
306657
4428
베토벤은 실제로 사랑하는 사람을 위해
"엘리제를 위하여"라는 곡을 썼죠
05:11
and imagine if we could
bring back Beethoven to life.
83
311109
3651
우리가 베토벤을 부활시켜
05:14
And if he was sitting next to you,
composing a music for your personality
84
314784
5230
여러분 옆자리에 앉아 여러분의 개성과
05:20
and your life story.
85
320038
1333
삶을 곡으로 표현한다면
어떨까하고 말입니다.
05:22
Or imagine if someone like
Martin Luther King, for example,
86
322632
2779
혹은 예를 들어
마틴 루터 킹 목사 같은 분이
05:25
had a personalized AI composer.
87
325435
2039
맞춤형 인공지능
작곡가가 있다면 어떨까요.
05:27
Maybe then we would remember
88
327498
1373
그렇다면 우리는
05:28
"I Have a Dream" not only
as a great speech,
89
328895
2056
그가 했던 "나의 꿈"을
위대한 연설로서뿐 아니라
05:30
but also as a great piece of music,
part of our history,
90
330975
2626
위대한 음악으로서 역사를
장식할 수 있을 겁니다.
05:33
and capturing Dr. King's ideals.
91
333625
2133
킹 목사의 이상을 표현하면서요.
05:36
And this is our vision at AIVA:
92
336069
1889
이것은 VIVA에 담은
우리의 미래의 바람입니다.
05:37
to personalize music
so that each and every one of you
93
337982
2578
음악을 맞춤화해서 한사람 한사람
05:40
and every individual in the world
94
340584
1649
세상의 모두가
05:42
can have access to a personalized
live soundtrack,
95
342257
3074
자기만의 음악을 가질 수 있도록
만드는 꿈입니다.
05:45
based on their story
and their personality.
96
345355
2505
자기 이야기와 개성에 기반한 음악이죠.
05:49
So this moment here together at TED
is now part of our life story.
97
349915
4079
TED에 함께한 이 순간이
우리 삶의 이야기겠죠.
05:54
So it only felt fitting that AIVA
would compose music for this moment.
98
354018
4169
AIVA가 이 순간을 위해
작곡을 하는 것이 썩 괜찮겠죠.
05:58
And that's exactly what we did.
99
358674
2444
그래서 그렇게 했습니다.
06:01
So my team and I worked on biasing AIVA
on the style of the TED jingle,
100
361436
5022
저희 팀은 AIVA가
TED 소리 스타일과 경이와
놀라움의 느낌이 나도록 만들게 했습니다.
06:06
and on music that makes us feel
a sense of awe and wonder.
101
366482
3444
06:09
And the result is called
"The Age of Amazement."
102
369950
3913
이 결과물의 제목은
"경이의 시대"라고 붙였습니다.
06:13
Didn't take an AI to figure that one out.
103
373887
2396
그건 인공지능 없이도
만들 수 있었어요.
06:16
(Laughter)
104
376307
1150
(웃음)
06:18
And I couldn't be more proud
to show it to you,
105
378152
2402
여러분께 보여드리게 되어
너무나 자랑스럽습니다.
06:20
so if you can, close your eyes
and enjoy the music.
106
380578
2428
그러니 눈을 감고 음악을 감상해주세요.
06:23
Thank you very much.
107
383030
1333
감사합니다.
06:25
(Music)
108
385537
4195
(음악)
06:35
[The Age of Amazement
Composed by AIVA]
109
395176
2667
[경이의 시대, AIVA 작곡]
08:19
(Music ends)
110
499649
1151
(음악 끝)
08:20
This was for all of you.
111
500824
1373
준비한 음악은 여기까지 입니다.
08:22
Thank you.
112
502221
1166
감사합니다.
08:23
(Applause)
113
503411
4573
(박수)
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