AI로 창작하는 예술의 미래, 이 남자의 놀라운 비밀 공개!

머피 캐나다의 초현실적 설치 작품에 빠져들기 쉽지만, 조금 더 깊이 파고들면 그의 작품은 수백만 개의 작은 조각으로 이루어져 있으며, 각각의 작은 점은 그가 신경망을 통해 우리에게 미래에 대한 그의 비전을 보여주기 위해 입력한 데이터 조각을 나타낸다는 것을 깨닫게 됩니다.

 저는 항상 데이터가 결국 색소가 될 수 있을까 하는 생각을 하려고 노력했습니다.

 데이터는  피부나 골격이 없는 진정한 숫자입니다.

 하지만 솔직히 말해서, 예술가로서 저는  데이터의 순간을 설명할 수 있는 알고리즘을 찾는 것입니다.

 보이지 않는 순간을 보이게 하는 것과 같은 것이죠.

 엄청난 양의 데이터 세트는 나달의 예술 작품 대부분에 영감을 주었고, 그는 기계 지능과 알고리즘을 사용하여 시각화를 만듭니다.

 그는 이것을 데이터 조각이라고 부르는데, 이 작품인 ' 기계 환각'은 그가 온라인에서 뉴욕의 1억 1,300만 개의 이미지를 찾아 기계가 전체 데이터 코퍼스에서 학습하도록 한 다음,  이 데이터에서 인간을 지우고 건물의 본질과 환경에만 집중하는 방법을 찾았습니다.

 모든 사람 이미지가 제거되자 이것이 뉴욕에 대한 집단적 기억이 되었습니다.

  안나 Dahl은 뉴욕의 1천만 장의 사진을 남겼고, 이를 기계 학습 알고리즘에 입력했습니다.

 이 알고리즘은   예를 들어 약간 다른 각도에서 찍은 여러 장의 자유의 여신상 사진을 볼 때 시각적 연관성을 생성합니다.

  알고리즘은 정보를 보간하여   구조물의 전체 수명 주기를 나타내는 움직이는 이미지를 만드는 데 도움이 됩니다.

 임무는 이 정보를 인간처럼 보지만  개인적인 기억보다는 집단적 기억에 더 가깝습니다.

 왜냐하면 뉴욕의 건물은 일년 중 다른 시간에 여러 각도에서 수천 가지 관점으로 탐험할 수 있기 때문입니다.

  이것은 기계에 대한 솔직한 기억에 더 가깝습니다.

 더 전체주의적이고 한 사람만이 아니라 모든 사람과 모든 것을 느끼는 것처럼 느껴지기 때문입니다.

 이 모든 것이 맨해튼 남부의 한 건물 보일러실 바닥의 벽을 덮었습니다.

 이 기계는 역동적인 풍경을 해석했습니다.

 그에게 묻는다면 그는 기계가 꿈을 꾸고 있다고 말할 것입니다.

 기계가  이와 같은 출력과 기억에서 학습하면 대체 현실을 만들 수 있습니다.

 나무, 건물, 자연, 사람의 패턴을 살펴보고   이 이미지 코퍼스에 숨겨진 모든 것을 보고 기계가 데이터의 맥락을 제공하고 생성하는 것을 봅니다.

 환각적인 출력이나 그 모든 것에 정말 영감을 주는 무언가가  LA 필하모닉 오케스트라의 아카이브에서 50만 개의 이미지, 수천 개의 오디오 녹음 및 수백 개의 비디오를 사용하여 100주년을 기념하는 이 작품을 만들었습니다.

 그는 이 모든 것을 일련의 알고리즘에 입력하여 측정 알고리즘을 사용하여 이러한 놀라운 투사 이미지로 변환했습니다.

  LA 필하모닉의 전체 아카이브가 3차원 출력의 모양이 됩니다.

 우리는 이 모든 데이터 포인트가 함께 모이거나 사라지고 일종의 새로운 조각품과 건물 자체가 만들어지는 것을 볼 수 있었습니다.

 프랭크 게리의 월트 디즈니 콘서트 홀도 조각품의 일부가 되었습니다.

 저는 항상 영감을 주는 건물을 찾고 있었고 프랭크 게리는 제 영웅이 되었고 차를 빌려 시내로 갔습니다.

 새벽 2시였습니다.

  주변에 아무것도 없는 것처럼 건물의 불이 꺼져 있었고 그날 밤 저는  이 건물이 꿈에서처럼 기억할 수 있다면 어떻게 될까요?라는 아이디어에 정말로 충격을 받았습니다.

 그래서 그는 기계를 투사하여 아카이브를 월트 디즈니 콘서트 홀의 작은 모델에 해석했습니다.

 그가 마음에 드는 것을 결정하자 그는 그것을 더 큰 실제 건물에 투사했습니다.

 우리가 하는 일은 또 다른 전형적인 그림이자 전형적인 조각이지만, 가까운 미래의 경험과 더 비슷하고, 그것들이 소리, 데이터, 기계, 지능, 빛, 건축과 합쳐지면 새로운 의미를 갖게 되고, 일종의 공생적 콘텐츠 연결에서 저는 건물이 인터페이스가 될 수 있다는 아이디어에 정말 매료되었다고 생각합니다.

  지루한 광고일 수도 있지만 아름다운 인터페이스가 될 수 있습니다.

  인간의 본능이 기계의 일부가 된다는 발상은  정말 인상적입니다.

 Anna Dhaan과 그의 팀은 10일 동안 매일 밤 LA 다운타운에 50K 비디오 해상도의 대형 프로젝터 42개를 사용하여  극적인 디스플레이를 만들었습니다.

  그가 가장 좋아하는 영화는 아니지만, 저는 8살 때 영화 ' 블레이드 러너'를 봤습니다.

  로스앤젤레스 다운타운에서 그 영화에 큰 영감을 받았습니다.

 건물이 갑자기 살아 움직이기 시작하고 기억하는 인지적 능력을 갖게 되고 꿈을 꿀 수 있는 능력이 생겼습니다.

 이 모든 것은 매우 높은 수준의 공상 과학 소설 이야기와 미래 지향적인 디스토피아 영화처럼 더 복잡한 주제를 탐구하는 것은  인간과 기술의 관계에 대한 나달의 관심을 반영합니다.

 Ron Deckard와 Rachael은 서로를 생각하는 것처럼 보입니다.

 그리고 Deckard가 Rachael을 복제 인간으로 정의하는 대화가 있는데, 매우 흥미로운 순간이었습니다.

 또는 인간이 다른 기계를 정의하는 대화가 있는데, 이는  무엇이 현실이고 무엇이 아닌지 정의하는 것과 같은 것입니다.

 그러한 종류의 인간 의식과 기계 의식이 대화하는 순간을 갖는 것은 정말로 영감을 주는 순간이었습니다.

  창밖 덤불에 살았던 거미를 기억하십니까? 알이 부화한 것은 당신의 기억이 아닙니다.

 다른 사람의 기억이 있습니다.

 저는 인류에게 우리를 변화시키는 매우 확실한 발견이 있다고 생각합니다.

 불을 발견하면 그것으로 요리를 하고 같은 기술로 공동체를 만들고 서로를 죽이고 파괴합니다.

 분명히 AI는 인류에게 공동체를 만들 거나 서로를 파괴할 수 있는 잠재력을 가진 발견 중 하나입니다.

 Anna는 모든 곳에서 기계 지능 협업을 위해 데이터를 정의하고   보스턴 공항에서 데이터가 지속적으로 수집된다는 것을 알게 되었을 때 금광을 찾았다는 것을 알았고 이 모든 것을 보스턴의 바람이라는 이 프로젝트로 전환했습니다.

  저는 항상 자연에서 영감을 받았습니다.

 바람 자체, 물, 자연과 같은 것에서 영감을 얻었습니다.

 삶의 일반적인 움직임 이론의 핵심적인 측면과 같습니다.

 이것이 놀라운 기회가 될 수 있다는 것을 알고 있습니다.

 바람을 데이터로 사용하는 것과 같습니다.

 안료로서 우리는 먼저 로건 공항에서 데이터 소스를 찾았습니다.

  바람은 항공 네트워크에 매우 중요하기 때문에 우리는 보스턴의 1년 분량의 바람 데이터를 수집했습니다.

이 데이터는 돌풍의 속도와 방향, 날씨의 온도로 구성되어 있으며 이 모든 바람 데이터를 일련의 알고리즘에 입력했습니다.

그런 다음 그는  시각화된 데이터를 표시하기 위해 13피트 높이의 맞춤형 LED 화면을 만들었습니다.

 알고리즘이 이  보이지 않는 바람 패턴을 시각화하고 시적인 움직임으로 변환하는 놀라운 방법이 될 수 있다고 생각했습니다.

 기계가 내가 생각지도 못한 흥미로운 것을 찾을 수 있다는 것은 매우 고무적이기 때문입니다.

  진정한 협업은 거기에서 시작되고 때때로 기계는 내가 생각하지 못한 기회를 제공합니다.

 나는 그것이 인류에게 영감을 주는 것이라고 믿습니다.

   아직 발견되지 않은 새로운 종류의 상상력 방법을 가져올 가능성이 높습니다.

 녹는 기억이라는 이 프로젝트에 대한 영감은 제 고향 이스탄불에 갔던 개인적인 장소에서 나왔습니다.

 제 삼촌은 제가 어디에서 왔는지 기억하지 못했습니다.

그리고 그것은 그의 알츠하이머 초기 단계였습니다.

 이 질병이 발생하면 우리는 말 그대로 기억을 녹이면 뇌 조직이 사라지지만, 저는 과학적으로 정직하게 기억이 무엇을 의미하는지, 기억이 어디에서 오는지, 기억의 인지적 표현은 무엇인지, 그리고 20피트 높이의 LED 스크린에 나타난 이미지는 그 과정의 실제 데이터를 나타내며, 이러한 순간들은  기억에 대한 구체적인 느낌을 주려고 노력합니다.

 저는 우리가 기억을  진정으로 기록하는 기술로 존재하지 않는다는 것을 알고 있지만, 적어도 기억의 추상적 언어를 엿볼 수 있게 해주는데, 이는 알고리즘을 이용한 데이터 탐색에 숨겨진 감정 중 하나입니다.

  신경과학 연구실의 과학자와 협력하여 피험자들에게 어린 시절 기억에 집중하도록 요청하고 EEG를 사용하여 모든 뇌 펄스를 기록했습니다.

 데이터 자체는 말 그대로 해마에서 전두엽 좌엽까지의 뇌 활동에서 4밀리초 동안 맥동하는 것입니다.

    이 알고리즘은 기억의 순간을 상징하며,  이 발화 지점의 시적인 순간을 인형의 뇌 위치로 변환합니다.

 그의 팀은 모든 뇌 데이터를 뉴런 발화의 예술적 해석으로 변환하는 맞춤형 소프트웨어를 만들었습니다.

 또 다른 예입니다.

 우리가 이 기술을 사용하여 삶을 설명하는 방법 나는 데이터를 마치 재료와 같은 수단으로 생각하는 것을 멈춘 적이 없습니다.

 때로는 바람 데이터일 수도 있고 Wi-Fi 블루투스 신호일 수도 있고 임무 지능적 결정일 수도 있습니다.

 CPU 데이터 GPU 데이터일 수도 있습니다.

 솔직히 말해서 기계가 이해해야 하는 모든 것입니다.

 삶은 이 상상력의 재료가 될 수 있습니다.

 오늘 우리가 해결해야 했던 문제 중 하나는 시각적 불연속성 문제입니다.

 ennahdha는 자신의 비전을 실현하는 데 도움이 되는 다양한 분야의 전문 지식을 갖춘 팀을 구성했습니다.

 AI 전문가, 컴퓨터 과학자, 건축가 및 디자이너는   포틀랜드에서 설정된 데이터 기반 공공 예술 프로젝트에 대한 새로운 워크플로를 개발하고 있습니다.

 이 프로젝트에서 Nadal은 수십만 개의 포틀랜드 이미지를 사용하여 투사 및 구조를 형성합니다.

 팀은 3D 프린터를 사용하여 한 번에 한 패널씩 구조를 만들고 있으며 궁극적으로 21피트 높이의 조각품이 될 것입니다.

 우리가 이 가상 세계에 갇혀 있다는 것을 알았습니다.

 우리는 화면 안에 있고 상상의 평평한 세계와 같습니다.

 저는 이 임무 의식을 화면에서 꺼내서 가져올 수 있는 방법을 정말 기대했습니다.

 3D 3D 세계는 어른의 일의 미래에 무엇이 저장되어 있든 기계 학습이 기반이 될 것입니다.

 기계가 실제로 우리의 데이터를 캡처할 수 있다는 것은 매우 분명합니다.

 기계는 우리의 결정과 기억을 캡처할 수 있지만 그 데이터가 어떻게 될지는 명확하지 않습니다.

 또한 우리가 남기는 데이터는 인류의 기억이라는 것이 분명합니다.

 이 관계에 대한 나의 집착은 우리가 그것으로 무엇을 할 수 있는지에 대한 것입니다.

 [음악]