영국 런던의 바틀렛 건축 대학원 산하의 인터랙티브 아키텍처 랩이 9월 21일, 미국의 저명한 영화감독인 스탠리 큐브릭(Stanley Kubrick)의 작품을 인공지능의 관점에서 해석해 본 프로젝트, 뉴럴 큐브릭(neuralkubrick.com)을 공개했다. 인공지능을 크리에이터로 간주할 수 있을 것인가에 대한 논쟁의 맥락에서 인공지능이 영화 제작에 얼마나 영향을 미칠 수 있는지를 알아본 실험이다. 세 가지의 인공신경망을 활용해 편집 감독, 촬영 감독, 예술 감독의 역할을 맡겼다. 편집 감독은 합성곱신경망(CNN, Convolutional Neural Network)이 담당했다. 합성곱신경망은 영상 인식에 특화된 인공신경망으로, 한 편당 평균적으로 115,000개의 데이터셋을 가진 영화 수백 개에서 시각적 유사성을 띤 장면을 정의하고 분류해 보여준다. 데이터에서 패턴을 인식하는 순환신경망(RNN, Recurrent Neural Networks)은 촬영 감독으로 역할 했다. 각 장면에서 카메라의 시점과 이동 경로를 파악하고, 이를 가상공간에서 그대로 구현한다. 데이터 자체에서 능동적으로 학습하는 생성적 적대 신경망(GAN, Generative Adversarial Network)은 예술 감독으로 활동했다. 영화의 프레임을 클로즈업, 미디엄 샷, 롱 샷 등의 기준으로 분류한 데이터셋을 기반으로 스탠리 큐브릭의 프레임에 대해 학습했고, 이를 통해 새로운 이미지 구성을 생성해낸다. 이를테면, 스탠리 큐브릭의 영화, 샤이닝(The Shinning)의 명장명중 하나인 도끼신(neuralkubrick.com/shining-jack-axe.html)을 선택하면, 편집 감독은 잭 니콜슨(Jack Nicholson)이 문에 도끼를 휘두르는 장면, 아내가 겁에 질려하는 장면과 유사한 다른 영화의 장면들을 나열해준다. 촬영 감독은 해당 장면의 카메라 워크를 가상 공간에서 재현한다. 예술 감독은 장면의 데이터 셋으로부터 새로운 컴포지션을 상상한다. 물론 아직까지 인공지능이 데이터를 정의하고 분류하며 재해석하는 데 그치므로, 이 결과물을 사람이 일관된 내러티브를 가지도록 재번역하는 작업이 필요하다. 더불어 인공지능이 창작한 일련의 결과물에 대해 그 저작권을 데이터 소유자, 프로그래머, 인공지능 중 누가 가져야 하는지도 쟁점이 되고 있다. 향후 콘텐츠의 2차 제작과 관련해 그 종류 중 하나로 인공지능이 부상할 수 있겠다.

 Neural Kubrick, Interactive Architecture Lab(2017/09)