Convolutional neural network로 애니메이션 동화 만들기

2D 애니메이션 제작과정에서, 원화와 원화 사이에 움직임을 부드럽게 만들기 위해 중간단계의 프레임을 구성하는 이미지를 삽입하는 것을 Inbetweening(中割り)이라고 한다. 본인은 애니메이션 제작에 문외한이지만, 원화 작가가 따로 있어 이를 그려서 넘겨주면, 동화 제작자가 중간프레임을 만들어 메우는 걸로 알고 있다. 이게 꽤나 노동집약적 작업인 것 같은데, 동화 제작자들이 저임금 열정페이로 버티는 열악한 이야기를 여러 번 들은 적[1]이 있다.

ねとらぼ 기사[2]에 CNN을 이용하여 애니메이션의 원화가 주어졌을 때, 동화를 자동생성해주는 연구[3]를 소개하고 있는데, 잘 연구하면 이런 노동집약적 작업을 대체할 수 있지 않을까 하는 생각이 든다. 근데 아카이브에 올라온 논문[3]을 막상 보려고 하니 일본어로 돼 있어 상당히 급 당황했다-_- 어차피 이런 연구를 읽어 볼 사람은 일본인 뿐이라는 건가-_- 뭐 여하간 본인은 CNN에 대한 배경지식어 없어서 어차피 이해가 안 되는 건 마찬가지라 ㅋㅋㅋ 아, 공부 좀 해야 되는데, 게을러서…-_-

유튜브에서 작업 예시물[4]을 직접 볼 수 있다.

프레임이 많아져서 모션이 부드러워짐을 확인할 수 있다. 근데 중간중간에 그림이 좀 깨지는 듯 한 부분이 있는 것 같기도….

위 애니메이션의 원화는 ‘아이돌 사변'[5]이라는 애니메이션에서 제작 협조를 받은 것 같다.[6] 본인은 잘 모르는 애니메이션이라 패스-_-

 


[1] 일본 애니메이터의 열악한 상황에 대한 기사가 또 실렸군요. in 고독한별의 순수한♥망상★놀이터
[2] ねとらぼ ドワンゴがディープラーニングを用いたアニメ中割り実験の論文を公開 スローモーション演出などへの活用に期待 2017年06月14日 23時35分
[3] Yuichi Yagi, “A filter based approach for inbetweening”, arXiv:1706.03497 [cs.CV]
[4] https://www.youtube.com/watch?v=_RM1zUrY1AQ
[5] 아이돌 사변 in 나무위키
[6] https://twitter.com/idol_jihen/status/874886607765213184

트라이베카 영화제에서 상영되는 알파고 다큐멘터리

해커뉴스[1]를 보니 트라이베카 영화제에서 알파고 관련 다큐멘터리 영화를 상영하는 것 같다.[2] 길이는 90분이고 감독은 Greg Kohs라고 한다.

애석하게도 한국에서는 영화를 볼 수 없을 것 같은데, 별도의 홈페이지[3]가 있는 걸로 봐서 향후 추가적인 정보가 올라올 것 같다. 페이스북 페이지[4]도 있다. 함 보고 싶은데 방법이 없네… ㅋㅋㅋ 뉴욕에 들를 수 있는 사람은 한 번 방문해 보는 것이 좋을 것 같다. 이래서 뉴욕 사람들이 뉴욕을 못 벗어나는 건가[5]-_-

트라이베카 영화제는 일전에 e-sports이야기[6]를 하면서 알게 된 영화제인데, 나름 유명한 듯? 죽기 전에 함 구경해 봐야하는데…..-_-

혹시나 행여나 만약에 어쩌면 만에 하나 트라이베카 영화제에서 영상을 보신 분이 이 블로그를 방문하면 간단하게나마 댓글 좀…. 굽신 굽신 ㅋㅋㅋ

 


2017.4.29
mit technology review Finding Solace in Defeat by Artificial Intelligence April 28, 2017

 


[1] https://news.ycombinator.com/item?id=14060175
[2] https://tribecafilm.com/filmguide/alphago-2017
[3] http://www.alphagomovie.com/
[4] https://www.facebook.com/alphagomovie
[5] http://zariski.egloos.com/2347602
[6] 내 백과사전 e-sports는 지속 가능한가? 2015년 4월 25일

Convolutional Neural Network를 이용하여 Dance Dance Revolution의 차트를 자동 생성하기

아카이브에 열라 웃긴 제목의 논문[1]이 있었다. 이름하여 Dance Dance Convolution -_- 이게 무슨 의미의 제목인지 한~~참 보다가 겨우 눈치챘다-_-

내용은 어떤 임의의 음악이 주어질 때, CNNRNN을 이용하여 댄스 댄스 레볼루션의 차트를 자동 생성하는 내용인데, 그냥 제목이 웃겨서 포스팅해봄-_-

근데 최종적으로 얼마나 잘 만드는지 샘플을 좀 시험해 볼 수 있으면 좋겠는데, 그런건 없나. 본인도 나름 리듬게임을 많이 하는 편이라 생각[2,3]하는데, 차트에 불만일 때가 많다. ㅎ DDC 라는 이름으로 프로그램을 팔면 좋을 듯 ㅋㅋㅋ

 


2017.3.30
MIT tech review Machine-Learning Algorithm Watches Dance Dance Revolution, Then Creates Dances of Its Own March 28, 2017

 


2017.4.26

 


[1] Chris Donahue, Zachary C. Lipton, Julian McAuley (2017) “Dance Dance Convolution” arXiv:1703.06891 [cs.LG]
[2] 내 백과사전 모바일 게임 ‘러브라이브’에 대한 단상 2015년 1월 8일
[3] 내 백과사전 아이돌 마스터 신데렐라 걸즈 스타라이트 스테이지 アイドルマスター シンデレラガールズ スターライトステージ 2017년 2월 10일

AI 붐에 잘 나가는 Nvidia와 다가오는 Intel의 위기

20170225_wbc028이코노미스트지에 Nvidia와 Intel의 대조적인 상황에 대한 기사[1]가 실려있다. 기사가 흥미로워서 블로그에 써야겠다 싶었는데, 쓰기 시작하고 보니 사실 이쪽에 관심있는 사람은 거진 다 아는 이야기 같긴 하다-_- 시작하자마자 글 쓰는게 후회되네-_-

우측 그래프에도 나와 있지만, 2012년부터 2016년까지 CPU의 글로벌 판매량 변화는 큰 차이없고 2015년까지는 GPU도 비슷했는데, 2016년에 들어와서 GPU의 판매량이 폭증하고 있음을 알 수 있다. 덕분에 엔비디아의 주가는 작년동안 네 배(!)나 뛰었다고 한다. ㄷㄷㄷ 이런 주가 소식은 꼭 지나고 나면, 왜 이 생각을 못했지 하는 아쉬움만…. ㅋㅋㅋㅋㅋ

쓸데없는 노파심에 덧붙이지만, 참고로 우측 그래프 제목은 옛날에 인기있었던 이 구역 신참들(New Kids on the Block ㅋㅋㅋ)의 패러디인데, 이코노미스트지가 이런 아재 개그를 하다니-_-

엔비디아는 2008년 금융위기때 회사가 거의 망할 뻔한 모양이었는데, 때마침 헤지펀드들의 복잡한 모델 계산이나 날씨 시뮬레이션등과 같은 수요의 증가로 위기를 모면했던 모양이다. 이 시기에 이런 종류의 병렬계산에 대한 수요로 CUDA라는 플랫폼을 만들었다고 한다. 이게 이런 종류의 작업에 꽤 유용한 듯. 덕분에 세계적으로 GPU의 수요가 급증하고 있는 이 시기에 엔비디아의 수입에 큰 일조를 하고 있다.

AI와 클라우드 컴퓨팅의 붐으로 병렬처리의 수요가 늘고 있는 반면에, 중앙연산처리의 수요는 거의 한계에 다다르고 있는게 아닐까 싶다. 현재까지의 인텔은 매우 잘 나가고 있지만, 이제 집적도도 한계에 다다르고 있고 요구되는 연산이 점점 특정 CPU 아키텍쳐에 덜 의존하여 분화하는 양상을 보이고 있으므로 전망은 비교적 어두운 것 같다. 참고로 인텔의 2016년 영업이익은 129억 달러[2]로, 삼성전자가 폰, 가전과 반도체를 합쳐 버는 290억 달러[3]의 절반 정도이다. (엔비디아의 2016년 영업이익은 42.8억달러[4])

일전에 초고속 매매 이야기[5]의 사례도 있듯이, 이런 독특한 종류의 반도체 수요를 맞추기 위해 ASIC 시장이 근래 커지고 있는 모양이다. 다만 ASIC은 소프트웨어로 구현해야 할 논리를 하드웨어로 구현했기 때문에, 전력소모가 적고 속도가 빠르지만 수정이 어렵다는 단점이 있는 것 같다. 그래서 그런 단점을 보완하는 FPGA 시장도 커지는 것 같다. 인텔도 돌파구를 찾기 위해 Altera라는 FPGA 제작 회사와 Nervana Systems라는 인공지능 연구 회사를 사들였다고 한다. 인텔이 이 회사들로 뭘 할런지는 앞으로 추이를 지켜봐야 할 듯. ㅋ

어쨌든 웨어러블이든 홈 오토메이션이든, 각종 컴퓨터들이 환경 전반에 박혀서 서로 통신과 계산을 하는 세상이 올 것은 확실하므로, 단일 CPU에 대한 계산 의존도는 점점 줄어들 것이라고 예상한다. 미래가 어떻게 바뀔지 궁금하지 않을 수 없다. ㅋ

 


2017.6.14
지디넷 비트코인 폭등에 그래픽카드 ‘품귀’…판매량 3배↑ 2017.06.14.15:43

 


2017.6.20
비트코인, 이더리움 가상 화폐 채굴 규모도 남다른 대륙 영향으로 그래픽카드 품귀현상!! by 더피시방

 


[1] 이코노미스트 The rise of artificial intelligence is creating new variety in the chip market, and trouble for Intel Feb 25th 2017
[2] https://www.intc.com/investor-relations/ ….
[3] 연합뉴스 ‘반도체 호황’ 삼성전자, 작년 영업이익 29조원…역대 두번째(종합3보) 2017/01/24 15:30
[4] http://investor.nvidia.com/financials-statements.cfm
[5] 내 백과사전 초고속 매매 High-frequency trading 2013년 10월 18일

금융권 챗봇(chatbot) 일람

무릇 고객상담이란 대체로 비슷한 질문을 반복적으로 받는 일이다보니 자동화가 가능하지 않을까 생각하는 사람이 많은 것 같다. 레이몬드 챈이 제품지원을 했던 일화[1]를 생각하면 마이크로소프트가 이런걸 열심히 연구해야 할 듯 ㅋㅋ

금융권에서 최초로 챗봇을 도입한 회사[2]는 핀테크 벤처로 유명한 ‘8퍼센트’로 알고 있다. 국내 금융권에서 공식적으로 쓰이는 챗봇으로

8퍼센트의 에이다 (페이스북) [2]
라이나생명 챗봇 (카카오톡) [3]
동부화재의 프로미 챗봇 (카카오톡) [4]
NH농협은행 금융봇 (카카오톡) [5]
대신증권의 벤자민서비스 (자체앱) [6]

이 있다고 한다. ‘카카오톡‘과 같은 메신저 서비스 플랫폼 상에서는 접근성이 쉬운 대신, 개인정보 유출문제 때문에 맞춤형 상담이 어렵고 일반적 정보만을 전달한다. 반면에 자체앱내 통신을 이용하면 개인정보에 기반한 맞춤형 상담이 가능하지만, 대중적 접근이 어렵다. 한국일보 기자의 금융챗봇 사용기[7]를 보면 기자는 전반적으로 불만족한 것 같다. ㅎㅎㅎ 다만 대신증권의 서비스는 출시한지 너무 최근이라 한국일보의 기사[7]에 나오지 않는다. 본인이 짐작하기에는 8퍼센트의 ‘에이다’가 기술적으로는 제일 우월한 것 같다. 이름만 딱 들어봐도 최초의 프로그래머인 Ada Lovelace의 이름을 딴게 딱 공돌스러운 사람들이 만든 티가 나지 않나?

 


한편, 본인은 ‘해커돌(ハッカドール)‘[8]이라는 일본의 오타쿠 전문 news aggregator를 자주 본다. 여기서 메신저 ‘라인‘ 플랫폼으로 주식/경제 챗봇인 九十九蘭(つくも らん)[9]을 광고하던데, 역시 오타쿠 타겟이라 그런지 캐릭터 설정이랑 전용 성우까지 지정돼 있다 ㅋㅋㅋ 九十九蘭과 대화하는 방법은 린나와 대화하는 방법[10]과 동일하다. 주식회사 QUICK이라는 회사가 운영하는 것 같다.

‘라인’ 상에서 九十九蘭에게 요즘 폭망해가고 있다[11]는-_- 도시바의 주가를 물어봤는데, 무려 1997년 주가를 물어도 금방 찾아준다. 20년전의 백데이터를 친절하게 꺼내주다니 공짜 치고는 너무 친절한 챗봇이 아닐 수 없다. ㅎㅎㅎ 다만 외국 회사는 안 되고 일본내 회사만 되는 것 같다.

여하간 일본내 금융 챗봇이 더 없나 검색해보니 친절하게도 누가 일본내 챗봇 서비스를 한 곳에 모아놓은 사이트[12]를 운영하고 있었다! 운영자에게 심심한 감사를… ㅎㅎ 이 사이트[12]에 따르면

AEON의 イオンカード(AEON 카드)
Financial Agency의 フィナンシャルエージェンシー(파이넨셜 에이전시)
라쿠텐의 楽天カード(라쿠텐 카드)
あいおいニッセイ同和損保
JAバンク

가 있다고 하는데, 모두 ‘라인’ 계정이다. 직접 말을 걸어보니 챗봇이 아니고 그냥 홍보 메세지만 전달하는 계정이었다-_- 젠장-_- 접속 안 하느니만 못하다. 차라리 린나가 낫겠구만-_-

 


2017.3.3
아이뉴스24 [체험]대신證 AI 챗봇 ‘벤자민’…일취월장 신기하네 2017년 03월 02일 오전 06:00
벤자민 성능이 괜찮은 듯?

 


2017.3.5
九十九蘭에게 ‘뭐 재미있는거 없나요?’라고 물으니, 한가하냐고 그러더니, 좋아하는 현이 있냐고 묻는다. 후쿠오카 현이 좋다고 하니 후쿠오카 현에 소재한 각종 기업을 소개해 준다. 헐…. 챗봇의 성능이 상당히 좋은데?

반면에 8퍼센트의 ‘에이다’에게 ‘뭐 재미있는 거 없나요?’라고 물으면 못 이해했다고 말한다. 성능면에서 약간 아쉽다. [3,4,5]의 챗봇들은 어떻게 대화를 시작해야하는지도 모르겠다. 카카오톡에 글자를 입력하는 창이 뜨지도 않는다.

 


2017.3.7
세계 챗봇 생태계 분석

 


2017.3.9
지디넷 AI시대 기대주 챗봇, 정말 쓸 만한가요? 2017.03.08.13:36

 


2017.3.29
focusnews [체험해보니] 11번가 인공지능 챗봇 ‘바로’…기대치에 미흡 2017-03-29 17:28
국내 론칭하는 챗봇 수준이 다 이런 식이다. 제대로 된 성능은 없으면서 광고 효과만 노리고 있는 듯.

 


2017.6.8
파나소닉에서 만든 챗봇 유이(結)[13]를 써 봤는데, 웹브라우저 상에서 즉시 채팅이 가능하다. 다시 방문하면 과거 대화 기록이 그대로 남아 있네… 옆쪽의 캐릭터가 움직이니 좀 대화하는 실감이 나는 듯 한데, 성능은 그저 그런 듯 ㅋㅋ それじゃあ、何の映画が好きですか?라고 물어도 最近、見た映画がありますか?라고 물어도 대답이 같구만 ㅎ 근데 일러스트는 좋다-_-

 


[1] 내 백과사전 윈도우즈 개발자의 제품 지원 요령 2016년 7월 4일
[2] 전자신문 금융권 최초 AI `챗봇` 등장…P2P업체가 해냈다 2016.07.10
[3] 연합뉴스 라이나생명, 카카오톡 ‘챗봇’으로 보험 업무상담 2016/11/22 14:23
[4] 뉴스와이어 동부화재, 손보업계 최초 ‘프로미 챗봇’ 서비스 실시 2016-12-19 10:02
[5] 뉴스와이어 머니브레인, 금융권 최초 NH농협은행에 챗봇 서비스 ‘금융봇’ 공급 2016-11-01 16:30
[6] FNTIMES 대신증권, 업계최초 인공지능 ‘챗봇’ 서비스 출시 2017-02-20 09:44
[7] 한국일보 챗봇, 간단한 질문에 엉뚱한 답변… 아직은 어수룩한 인공지능 2016.12.21 04:40
[8] http://hackadoll.com/
[9] http://ir-roid.com/character/0919
[10] 내 백과사전 りんな : 일본 마이크로소프트 채팅 봇 2016년 9월 15일
[11] 한겨레 도시바, 3·11 참사 여파로 창사 최대 위기 2017-02-15 17:24
[12] https://chatbot-list.userlocal.jp/?category=14
[13] http://club.panasonic.jp/special/yui/chat.html

인공지능과 듀엣 피아노 연주

해커뉴스[1]를 보니 어떤 사람이 텐서 플로우로 듀엣 피아노 연주를 하는 프로그램을 만든 모양이다. 사이트 소개[2]에 의하면 the Magenta project[3], Tone.js[4]의 툴을 사용했다고 한다. 유튜브 영상[5]도 있다.

키보드가 있는 데스크탑으로 실제로 연주해볼 수 있는데, 사이트[6]에 크롬브라우저로 접속하면 된다. 익스플로러는 작동하지 않는다.

키보드의 A 키가 ‘도’에 해당하고 차례로 ASDFGHJKL;’ 키가 도레미파솔라시도레미파 에 해당한다. 반음은 위쪽의 WE TYU OP 키를 누르면 된다.

본인은 피아노에 완전 무지하므로 성능을 평가하기는 어려웠는데, 해커뉴스[1]사람들의 글을 보니 그리 만족할만한 연주는 안 되는듯 ㅋ

 


[1] https://news.ycombinator.com/item?id=13670995
[2] https://aiexperiments.withgoogle.com/ai-duet
[3] https://github.com/tensorflow/magenta
[4] https://github.com/Tonejs/Tone.js
[5] https://www.youtube.com/watch?v=0ZE1bfPtvZo
[6] https://aiexperiments.withgoogle.com/ai-duet/view/

이코노미스트지의 기계 번역/음성 인식 기사

이코노미스트지에서 1년에 네 번 발행하는 Technology Quarterly에는 다양한 기술 분야의 현황을 두루 소개하는 글로 채워지는데, 이번 주는 완전 작정하고 모든 기사가 기계 번역과 음성 인식 분야에 몰빵[1]을 하고 있다-_- 얼마전에 아마존 에코가 대박 많이 팔렸다[2]는 기사를 봤는데, 이쪽 분야가 확실히 요즘 화제가 되긴 되는 모양이다. ㅋㅋ

기계번역/음성인식 분야에 관한 역사와 최신 현황을 두루 아우르고 있는 듯 한데, 너무 길어서-_- 본인은 앞쪽 절반 정도만 읽었다. 흑 그놈의 영어 울렁증 ㅋ

초반에 ALPAC에 관한 이야기가 나오는데, 본인은 이런 역사가 있는 줄 처음 알았다. ㅎㅎ 당시에 기계번역에 대한 장밋빛 전망이 우세했던 모양인데, 1964년에 미 정부에서 7명의 학자 자문단 ALPAC을 구성하여 기계번역의 미래에 관해 물어보니, 기계번역이 완성되려면 택도 없다는 요지의 보고서-_-를 내는 바람에, 기계번역 분야의 지원금이 몽땅 끊기고 이 분야는 거진 20년간 암흑기에 들어갔다고 한다. ㅋㅋ 하긴 근래들어 엄청 좋아졌다는 구글 번역기도 대충 의미 파악용으로만 쓸 수 있지, 실제 활용가능한 문장으로는 좀 무리가 많은데, 60년대는 오죽하겠나 싶다.

기계 번역으로 과거에는 rule-based translation이 주력이었던 모양인데, 검색해보니 그런 관점에서의 재미있는 글[3]도 발견할 수 있었다. 과학동아의 1987년(!) 글인데, 과학동아 대단하다 ㅋㅋㅋ 1987년도 글을 웹으로 볼 수 있게 서비스 하다니 ㅋㅋ rule-based translation이 번역 알고리즘의 주력이던 시절의 관점을 간접적으로나마 엿볼 수 있어, 기술의 시대감이 느껴진다.

글[1] 중간에 Mark Liberman 교수가 언급되는데, 본 블로그에서도 종종 소개하는 유명한 언어학 블로그 Language Log[4]의 필진 중 한 명이다. 뭐 언어학 공부하는 사람은 이 블로그 이미 다 알고 있더만. ㅋ

일전에 확률 문법에 대한 이야기[5]에서도 잠시 나오고, 구글의 SyntaxNet 소개[6]에서도 나오지만, 언어의 모호성과 중의성 때문에, 또 문법의 예외적 측면이 너무 광범위해서 rule-based는 한계가 많다. statistics-based는 (비록 촘스키 선생은 대단히 회의적이라지만 ㅋ) 그런 측면에서 돌파구가 될 수 있다. 근래에는 이 두 가지에다가 neural network를 짬뽕한 Neural machine translation이 시도되는 모양.

중간에 phrase-based 번역과 neural-network 번역, 인간 번역을 비교한 그래프도 있다. 모든 번역에서 neural-network 번역은 phrase-based보다 우수하지만 인간이 직접 번역한 것 보다는 못한 점수를 얻는다. 꽤나 고무적인 결과지만, 본인이 보기에는 아직 갈 길이 멀다. 언제나 그렇듯이 60%에서 90%로 향상하기는 쉽지만, 90%에서 99%로 향상하는 것은 어렵기 때문이다.

일전에 음성인식 스마트거울 만드는 이야기[7]도 했지만, annyang[8]을 써 보니 음성인식 쪽은 진짜 성능이 비약적으로 발전한 것 같다. 뭐 좀 시끄러우면 인식 실패할 때가 많긴 하지만-_- 비교적 조용한데 설치하면 거의 백발백중이다. 음성합성도 마찬가진데, 일전에 소개[7]한 responsive voice[9]를 이용하면 정말 사람이 말하는 것 같이 사운드를 만든다. annyang이든 responsive voice든 구글의 데이터를 베이스로 쓰니 결국 구글의 기술인데, 구글이 무슨 요술을 부린건지 한국어를 이렇게 잘 맞춘다. 마술과 구별이 안 될거라는 클라크 선생의 말이 역시 맞구만-_-

 


[1] http://www.economist.com/technology-quarterly/2017-01-07
[2] geekwire Amazon Echo sales up 9X compared to last year, company says in holiday roundup December 27, 2016 at 8:28 am
[3] 과학동아 컴퓨터 자동번역 시스템 언어장벽이 무너진다 1987년 02월호
[4] http://languagelog.ldc.upenn.edu/nll/
[5] 내 백과사전 확률 문법의 간략한 소개 2016년 10월 7일
[6] 내 백과사전 구글의 자연어 처리 오픈소스 SyntaxNet 2016년 5월 14일
[7] 내 백과사전 음성인식 스마트 거울 만들기 2016년 11월 2일
[8] https://www.talater.com/annyang/
[9] http://responsivevoice.org/

국내 로봇 저널리즘 현황

본인이 알기로, 봇이 작성하여 정식 기사로 송출한 국내 최초의 기사는 파이낸셜 뉴스의 증시 보도[1]로 알고 있다. 파이낸셜 뉴스의 봇 IamFNBOT은 서울대 이준환 교수의 연구로 진행되는 것 같은데[2,3], 스포츠나 증시와 같이 알려진 수치를 보고 이것을 기반으로 문장을 만드는 어떤 방법론을 사용하는 것 같다. 숫자를 보고 경기가 어떤 맥락에서 긴장상태인지, 증시가 어떤 상황 때문에 급등락하는지 그 분위기를 추출하는 방법을 연구하는 것 같다. 뉴스1의 기사[3]가 조금 오래됐긴 하지만 설명을 잘 하고 있어 나름 볼만하다. 요새 나오는 파이낸셜 뉴스의 봇기사는 전부 제목에 ‘fnRASSI’라고 헤더가 붙어 나오는 것 같다.

매일경제에서는 M-Robo를 개발하고 있다[4]고 한다. 보니까 사내 벤쳐 형식으로 지원[5]하고 있는 듯. 봇으로 기사를 작성하면, 대장주/우량주에 비해 상대적으로 소외되어 기자의 손이 모두 미치지 않는 여러 소형주들의 기사 작성에 유리한 측면이 있다고[6] 한다. 그냥 매경에서 개발하는 거랑 사내 벤쳐는 뭐가 다른지는 뭐 본인도 잘 모르니 넘어갑시다-_- 아직 실제 서비스되고 있지는 않은 것 같다.

씽크풀과 전자신문(이티뉴스)에서 공동으로 개발한 로봇 ET도 있다. 전자신문 사이트에 봇이 작성한 기사만 따로 모아 볼 수 있도록 해 두었는데[7], 읽어보면 나름 괜찮다. 파이낸셜 뉴스의 첫 기사[1]는 데이터의 나열 뿐이지만, 이쪽은 데이터의 나열뿐만 아니라 나름 분석스러운 문장을 사용하고 있어 은근 사람스럽다-_- 여태까지 본 로봇 기사 중에서 제일 성능이 좋은 것 같다.

아예 로봇만 기사를 작성하는 언론사[8]도 생겼는데, 이름이 로봇저널이라고 한다. 2016년 3월 창간했다고 위키에 나와 있는데, 왠지 위키의 내용이 저널 창립자가 작성한게 아닐까 싶은 느낌적 느낌이 든다-_- 또, 소스코드가 GitHub에 공개[9]되어 있다고 한다. 홈페이지[8]의 기사를 대충 보니 아직까지는 단순히 데이터를 나열한 정도의 레벨인 것 같다. 로봇저널의 발행인이 미디어스에 자신의 견해를 피력하는 기사[10]가 있다.

당연한 이야기지만, 근시일안에 로봇 기자가 기자 전체를 완전히 대체하는 것은 불가능하다. 로봇 기자가 발로 뛰어 취재하는 일은 없기 때문이다. 다만 데이터를 디지털로 수집하여 기사를 송고하는 일을 하는 종류의 기자는 거의 사라질 것 같다. 웹서핑해서 글을 쓰는 정도라면 본인도 하고 있는 거 아닌가. ㅋㅋㅋ 기자가 스스로의 가치를 높이려면 로봇이 절대 할 수 없는 현장취재, 인터뷰, 사실확인 등의 품이 많이 들어가는 작업에 집중해야 할 것이다.

 


[1] 파이낸셜 뉴스 코스피 4.92포인트 하락, 1840.53포인트 거래 마감 2016.01.21 15:27
[2] 블로터 ‘파이낸셜뉴스’, 로봇 기자를 채용하다 2016.01.26
[3] 뉴스1 로봇이 야구기사를 쓴다…그런데 아주 잘 쓴다 2015-05-25 09:54
[4] 매일경제 [커버스토리] 증권기사 쓰는 로봇기자 `매경 M-Robo` 인터뷰 2016.04.21 09:12:14
[5] 매일경제 [커버스토리] 매경 M-Robo, 한국 미디어업계 첫 사내벤처 2016.04.21 09:12:08
[6] 한국기자협회 매경 사내벤처 ‘엠로보’ 출범 2016.03.30 09:28:11
[7] http://www.etnews.com/news/atnews.html
[8] http://www.rbjn.kr
[9] https://github.com/Robot-Journal/rbjn
[10] 미디어스 “로봇저널리즘의 등장” … 기자들의 역할은? 2016.08.02 07:41

컴퓨터 바둑개발 현황

몰랐는데, 알파고-이세돌 대전 이후에 중국과 일본에서 인공지능 바둑 알고리즘에 박차를 가하는 모양이다.

얼마전에 일본 IT기업인 Dwango가 개발을 지원한 Deep Zen Go가 조치훈 9단과 붙은 모양[1,2]인데, 최종적으로는 조치훈 쪽이 2승 1패로 이기긴 했다. 그런데 놀라운 부분은 Deep Zen Go의 하드웨어 스펙이 SBS의 보도[1]에 따르면,

    CPU는 인텔 제온 E5-2699v4 X 2socket(44core 2.20Ghz),
    GPU Titan X(파스칼 3584코어) X4,
    하드디스크는 128GB SSD+480GB SSD X 2
    메모리 128GB

라고 하니, 데스크탑으로는 비싼 수준이지만 수 백개의 CPU와 GPU를 소모하는 알파고와는 차원이 다른 스펙이 아닐 수 없다. 일부러 이런 스펙을 선택한건지는 알 수 없지만, 알파고 보다는 어떤 식으로든 계산상의 진보는 있을 것 같다. 대표 개발자 이름은 가토 히데키(加藤英樹)라고 하는데, 2009년부터 개발을 시작한 모양[3]이니 급조된 개발팀은 아닌 것 같다.

facebook에서도 바둑 AI를 연구하는 모양인데, 이름이 Darkforest라고 한다. 가시적인 성과는 없는 듯 한데, 위키피디아를 보니 나름 연구 목적으로 개발하는 듯. 뭐 페북도 AI 연구 분야에서 손가락만 빨고 있을 수는 없을 테니 뭐라도 해야겠지… ㅋㅋㅋㅋ

근래 온라인 바둑 사이트에서 엄청난 승률을 거두고 홀연히 사라지는 몇몇 아이디가 있는 모양인데, 그런 아이디들이 누구(혹은 무엇)인지에 대해 근거없는 추정이 난무[4,5]하는 것 같다. 텐센트에서 절예(绝艺)라는 바둑 AI를 개발하는 모양[2]인데, 그런 후보들 중의 하나로 예측되고 있는 듯.

타이완에서는 국립 자오퉁 대학 컴퓨터 공학과 소속의 I-Chen Wu(吳毅成) 교수가 CGI Go 라는 프로그램을 개발하는 중인 듯 하다. 홈페이지[6]가 있긴 한데, 성능이 어느정도인지는 모르겠다. 뭐 아무래도 동양의 전통 보드게임이다 보니 동양 개발자들을 자극하는 심리가 어느정도 있는 듯 하다.

남한과 북한에는 각각 ‘돌바람’과 ‘은별’이 있다[7]지만 뭐…-_- 어린이 기사에게 패배한 사건[8]은 영원히 흑역사로…-_-

여러 프로그램이 있긴 하지만, 본인이 짐작하기에 전부 [뉴럴 네트워크로 과거 기보 학습]+[몬테카를로 탐색] 콤보가 알고리즘의 거의 대부분인 것 같아 보인다. 알고리즘과 방법론에 있어 근본적인 향상 없이, 하드웨어 향상과 데이터 주입으로 사람을 이겨본들 전부 overfitting에 지나지 않아서 사람을 백억번 이겨도 아무 쓸데 없는 짓이다. 예를 들어 바둑의 룰을 조금 바꿔서 19×19가 아니라 20×20으로 살짝만 바꿔도, 인간 기사는 순식간에 적응하겠지만 컴퓨터들은 몽땅 먹통이 되고 말 것이다. 결국 알파고-이세돌 경기는 이전까지 알지 못했던 뉴럴 네트워크의 가능성을 시험했다는 데 큰 의미가 있지만, 나머지 인공지능 대 인간의 바둑경기는 근본적인 방법의 변화가 없다면, 인공지능 연구의 관점에서 의미 없는 이벤트다. 바둑 애호가들에게는 경기가 재미있어질테니 의미가 크겠지만 ㅎㅎ

 


2017.2.1
전자신문 일본 AI 바둑 프로그램 `딥젠고` 한국랭킹 10위권 2017.01.30

 


2017.3.20
https://news.ycombinator.com/item?id=13909135

 


2017.3.25
서울신문 박정환, 이야마에 불계승…딥젠고는 끝내기서 불계패 2017-03-21 22:52

 


2017.5.30
연합뉴스 알파고 바둑계 은퇴 선언…딥마인드 “커제 대국이 마지막 시합” 2017/05/27 18:35
역시 내 생각대로다. 계속 바둑하는 건 의미없고 더 발전된 인공지능으로의 도약을 해야 한다.

 


[1] SBS [월드리포트] 일본판 ‘알파고’, 조치훈 9단과 1대1…제3국은? 2016.11.21 08:37
[2] 전자신문 새해 세계 AI 바둑, 전쟁이 시작된다…알파고 이어 한·중·일 뛰어들어 2017.01.01
[3] 허핑턴포스트 天声人「碁」 コンピュータ囲碁の地平線 2013/7/4
[4] 조선일보 커제도 박정환도 희생자? 인터넷에 출몰한 ‘수퍼 바둑 괴물’ 2017.01.03 03:03
[5] 스포츠경향 [단독] ‘알파고’보다 무서운 놈이 나타났다…커제·박정환 연파한 절정고수 ‘절예’ 2016년 12월 04일 09:26:00
[6] http://java.csie.nctu.edu.tw/~icwu/aigames/CGI.html
[7] 지디넷 바둑 게임 AI…한국 ‘돌바람’ vs 북한 ‘은별’ 2016.03.16.11:29
[8] MBN뉴스 국내 바둑 인공지능 ‘돌바람’ 어린이 기사에 패배 2016-07-13 16:59 (자동재생 주의)