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187 title [전시]COMO&HAPPY SCREEN_JULY 2016 《Role Playing》 date 2016.06.30
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COMO&HAPPY SCREEN_July 2016《Role Playing》
2016. 07. 01 – 08. 31

- 전시장소 및 관람시간
  COMO (SKT-타워 1층 및 대전 SKT 둔산사옥) 08:30am - 07:00pm
  HAPPY SCREEN (SK 서린사옥 지하1, 4층) 11:30am - 01:00pm / 02:30pm - 04:00pm
  * 주말 및 공휴일 휴무
 
- 입 장 료 : 무료
 
- 전시주최 : 아트센터 나비, SK텔레콤, SK이노베이션
- 전시작가 : @hardmaru
- 기획총괄 : 강필웅
- 전시기획 : 안성은
- 영상편집 : 공지혜
- 영상송출 : 이영호, 김영환
- 디  자  인 : 정현주, 오정은
- 전시문 : 02-2121-0933



사람은 기술로 어떤 일들을 해 왔는가,
그리고 우리는 앞으로 발달한 기술이 우리에게 어떤 역할을 해 주길 기대하는 걸까?

이번 전시는 이러한 질문을 바탕으로 시작되었다. 

기술은 사람을 대신해왔다. 노동의 현장에서나 일상에서도, 이미 너무도 많은 부분에서 사람을 대신하며 자유롭게 한다. 기술은 사람과 사람, 그리고 사람이 필요로 하는 것들을 연결해준다. 그렇기 때문에 역으로, 기술은 우리를 구속한다. 예전에는 열 개도 넘게 외웠던 전화번호를 더는 기억하지 않는 것처럼, 시공간을 넘나들면서 가지 않아도 거기에 있을 수 있게 된 것처럼, 더 많은 기술을 원할수록 우리는 점점 단순해져 가는 것은 아닐까. 사람을 대신하는 기술에 대한 두려움. 인간의 마지막 발명품이라 불리는 인공지능에 대하여 기대와 두려움이 공존하는 이유에도 마찬가지의 요인이 작동한다.

아트센터 나비는 인공지능을 주제로 한 미디어 파사드 COMO&HAPPY SCREEN의 3번째 이야기로, 기술을 사용하는 사람 그 자체에 시선을 둔 미디어 아티스트 @hardmaru와 함께한 《Role Playing》을 소개한다. 이번 전시에서는 사람의 걸음, 눈높이, 습관에 맞춰 그 자신의 발전방식과 역할에 대해 고민하며 발전하는 인공지능 작업을 만날 수 있다.

도쿄를 베이스로 활동하고 있는 @hardmaru는 사람을 대신하는 기술이 아닌, 사람을 향해 나아가는 머신러닝 기술의 사용을 지향한다. 이러한 태도는 디자인과 인공신경망 알고리즘을 결합한 그의 작업에서 일관적으로 보인다. 이번 전시에서 소개되는 작업은 사람의 행동을 유심히 지켜보며 행동에 대해 반응하거나, 낯설고 어려운 것을 새롭게 배우는 사람의 입장에 서서 대상을 해석해주는 방식을 통해 사람에게 ‘말을 건다.’ 다소 엉뚱하고 귀여운 디자인과 결합한 자가학습 인공신경망 작업은 앞으로 우리가 기대하는 기술의 역할에 대해 친숙한 목소리로 이야기하는 듯하다.

많은 미래학자와 과학자들은 입을 모아 말한다. 지금이 인공지능이 어떠한 ‘고정된’ 것이 되기 이전에, 그 방향을 설정할 수 있는 유일한 시기라고. 《Role Playing》을 통해 지금의 이 ‘유일한 시기’, 우리가 생각해봐야만 하는 것들에 대해 그려볼 수 있는 시간이 되길 바란다.


작품 소개
 
〈Neural Slime Volleyball〉, 2015
- 작품 사이트 http://otoro.net/slimevolley/
- 작품 해설 관련 http://blog.otoro.net/2015/03/28/neural-slime-volleyball/



'Slime Volleyball'은 다소 오래된 게임 중 하나이다. 이 게임은 순환형 신경망(RNN: Recurrent neural network*)과 유전자 알고리즘을 사용하여 재구성되었으며 학습을 통해 게임 실행 방법을 익혀가는 방식으로 만들어졌다. 이 게임에는 플레이 방법이 사전에 프로그래밍 되어있지 않았다. 때문에 〈Neural Slime Volleyball〉은 숱한 플레잉을 통해 게임을 배워나가게 된다. 자가학습을 통해 게임을 스스로 배우는 이 작업은 사람이 마우스 혹은 키보드를 통해 게임에 참여하는 순간 참여자의 놀이 패턴에 맞춰 공을 주고받기 시작한다. 게임 참여자의 움직임과 게임 수준을 학습한 후 거기에 맞춰 플레이 하므로 절대적으로 높은 승률을 보이거나 혹은 그 반대의 모습을 보이지 않는다.

* RNN은 데이터의 규칙적인 패턴을 인식하고, 추상화된 정보를 추출하는 데 적합한 구조의 신경망으로 반복적인 구조를 분석하는 데 주로 사용된다. 음성인식, 음악 장르의 구분, 움직임 분석 등의 응용이 가능하다.
 

〈Creatures Avoiding Planks〉, 2015
- 작품 사이트 http://otoro.net/planks/

인공신경망으로 설계된 〈Creatures Avoiding Planks〉는 작은 캐릭터들이 막대(Plank)를 피해 생존하는 방식으로 구성된 웹 토이(web toy)이다. 화면 내에 끊임없이 나타나는 방울 형태의 캐릭터는 사용자의 플레이 방식에 따라 배치되는 막대와의 접촉에 의해 사라지거나 다시 생성된다. 다시 말해, 사용자의 플레이 방식에 따라 환경이 지속해서 변화되며, 새롭게 형성되는 캐릭터는 오래 살아남은 캐릭터의 움직임을 학습하여 생성된다. 이는 인간의 선택에 따라 새롭게 조직되는 웹 내부의 자연생태의 모습을 보여준다.
 

〈Fake Kanji〉는 한자 데이터베이스를 기반으로 TensorFlow*를 사용하여, 각 한자 부수의 의미를 해석 및 조합하여 새로운 한자를 만들어 낸다. 이 작업은 한자권의 젊은 사람들이 한자를 익히는 데 겪는 어려움에 대한 이해를 바탕으로 고안되었다. 이 과정에서 인간이 한자를 학습하는 방식과 마찬가지의 방법으로 기계가 한자를 배우려고 노력하는 모습이 여실히 드러난다. 이 작업은 자신이 학습한 한자를 끊임없이 스크린에 생성해 내며, 기계학습에 의해 기존에는 존재하지 않는 한자어를 만들어내기도 한다. 이렇게 형성된 한자는 번역기로 해석되어 새로운 뜻으로 해석되며 그 자체의 의미를 부여받기도 한다. 

* 텐서플로우는 구글에서 개발한 기계학습 엔진으로 음성인식, 검색, 번역 등의 구글 앱에 사용되는 기계 학습용 엔진이다.


전시 전경
 








〈Fake Kanji〉(2016), 53,000 x 1,000mm, LED panel, Mixture Density Recurrent Neural Network

 
〈Neural Slime Volleyball〉(2015), 5,300 x 3,200mm, Competitive Dueling Neural Networks

 

 
〈Creatures Avoiding Planks〉(2015), Ceiling 30,300 x 1,280mm, Pillar(4ea) 1,024 x 6,144mm, LED panel, Darwinian Neural Network Evolution

 
〈Creatures Avoiding Planks〉(2015), 4,104 x 2,320mm, 46' Full HD LCD Monitor(4x4, 16ea), Darwinian Neural Network Evolution

〈Neural Slime Volleyball〉(2015), 3,078 x 580mm, 46' Full HD LCD Monitor(1x3, 3ea), Competitive Dueling Neural Networks



작가 소개

@hardmaru

@hardmaru는 도쿄를 베이스로 활동하는 미디어 아티스트이다. 기술에 관한 궁금증을 바탕으로 '흥미롭고 크리에이티브한 기계 만들기'를 모토로 한 지속적인 작업 활동을 이어오고 있다. 그는 디자인에 인공신경망 알고리즘을 적용하는 작업방식에 흥미가 높으며, 이를 실험하는 디자인 스튜디오 otoro를 운영한다. 오토로의 사이트에는 머신러닝을 적용하여 만든 크리에이티브한 다수의 작업들과 소스코드가 공개되어 있어, 기술적 상상력에 기반을 둔 인공지능의 미래를 꿈꾸는 이들에게 큰 인기를 얻고 있다. 최근 뉴욕에서 진행된 AI 전시 〈alt-AI〉(2016)에 참여했다.

작가 사이트 http://otoro.net

Selected Exhibitions
2016 Alt-AI, School for Poetic Computation, New York, USA 



※ 서울특별시미술관협의회 | 버스-택시스테이션 홍보 포스터가 게재되었습니다.
 (위치: 종로3가역 11번 출구 앞)





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