TED2018
Pierre Barreau: How AI could compose a personalized soundtrack to your life
피에르 바로우(Pierre Barreau): 맞춤형 사운드트랙을 작곡하는 인공지능
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30,000개 이상의 역사상 최고의 곡들을 분석함으로서 음악을 작곡하도록 훈련된 인공지능인 AVIA를 만나보세요. 마음을 사로잡는 연설과 데모를 통해, 피에르 바로우는 AVIA가 작곡한 곡들을 들려주고, 그의 꿈을 여러분들과 나눕니다. 그 꿈은 바로 우리의 개인적 특성과 기분에 맞춘 사운드트랙을 만드는 것입니다.
Pierre Barreau - AI and music entrepreneur
Pierre Barreau is an entrepreneur, computer scientist, composer and director who loves to create impactful things. Full bio
Pierre Barreau is an entrepreneur, computer scientist, composer and director who loves to create impactful things. Full bio
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00:12
About two and a half years ago,
I watched this movie called "Her."
I watched this movie called "Her."
0
913
3428
한 2년 반 전에, 저는
"그녀"라는 영화를 보게 되었습니다.
"그녀"라는 영화를 보게 되었습니다.
00:16
And it features Samantha,
a superintelligent form of AI
a superintelligent form of AI
1
4365
5127
그 영화에 사만사가 등장하는데
그녀는 물리적 형태를 띠지 않는
그녀는 물리적 형태를 띠지 않는
00:21
that cannot take physical form.
2
9516
1760
뛰어난 형태의 인공지능이었죠.
00:23
And because she can't
appear in photographs,
appear in photographs,
3
11858
2230
영화에서 그녀는 사진에
나타날 수 없었기 때문에
나타날 수 없었기 때문에
00:26
Samantha decides to write a piece of music
4
14112
2016
사만사는 자신의 인생의 한 순간을
마치 사진처럼 표현할 수 있도록
마치 사진처럼 표현할 수 있도록
00:28
that will capture a moment of her life
just like a photograph would.
just like a photograph would.
5
16152
3466
음악 한 곡을 작곡하기로 합니다.
00:32
As a musician and an engineer,
and someone raised in a family of artists,
and someone raised in a family of artists,
6
20953
4408
음악가이자 공학자 그리고
예술가 집안에서 자라온 저로서는
예술가 집안에서 자라온 저로서는
00:37
I thought that this idea of musical
photographs was really powerful.
photographs was really powerful.
7
25385
4176
음악으로 표현된 사진이라는
아이디어가 매우 인상이 깊었습니다.
아이디어가 매우 인상이 깊었습니다.
00:41
And I decided to create an AI composer.
8
29955
2868
그리고 저는 인공지능 작곡가를
만들기로 하였습니다.
만들기로 하였습니다.
00:44
Her name is AIVA,
and she's an artificial intelligence
and she's an artificial intelligence
9
32847
3488
그녀의 이름은 AIVA이고,
여태까지 가장 위대했던
여태까지 가장 위대했던
3만 개의 명곡들을 들으면서
음악 작곡의 예술을 배운
음악 작곡의 예술을 배운
00:48
that has learned the art
of music composition
of music composition
10
36359
2393
00:50
by reading over 30,000 scores
of history's greatest.
of history's greatest.
11
38776
2785
인공지능입니다.
00:54
So here's what one score
looks like to the algorithm
looks like to the algorithm
12
42165
2456
그래서 이것은 매트릭스 형태로 나타낸
00:56
in a matrix-like representation.
13
44645
2202
알고리즘 관점에서 보이는
하나의 곡입니다.
하나의 곡입니다.
00:58
And here's what 30,000 scores,
14
46871
2246
여기 3만 개의 악보가 있는데
모짜르트와 베토벤 풍의 곡들이
단일 프레임에 있는 것처럼 보이죠.
단일 프레임에 있는 것처럼 보이죠.
01:01
written by the likes
of Mozart and Beethoven,
of Mozart and Beethoven,
15
49141
2096
01:03
look like in a single frame.
16
51261
2031
01:07
So, using deep neural networks,
AIVA looks for patterns in the scores.
AIVA looks for patterns in the scores.
17
55609
4340
AIVA는 심층신경망을 이용하여
곡들에서의 패턴들을 분석합니다.
곡들에서의 패턴들을 분석합니다.
01:12
And from a couple of bars
of existing music,
of existing music,
18
60260
3563
그리고 현존하는 곡들에서
몇개의 바를 원천으로 하여
몇개의 바를 원천으로 하여
01:15
it actually tries to infer what notes
should come next in those tracks.
should come next in those tracks.
19
63847
3708
트랙 뒤에 어떠한 음들이
나오는 것이 적절할지를 추론합니다.
나오는 것이 적절할지를 추론합니다.
01:19
And once AIVA gets good
at those predictions,
at those predictions,
20
67887
2498
그리고 AIVA가 그러한
추론능력에 뛰어나게 되면
추론능력에 뛰어나게 되면
01:22
it can actually build a set
of mathematical rules
of mathematical rules
21
70409
3613
특정 음악의 스타일에 따라서
수학적인 규칙들,
수학적인 규칙들,
01:26
for that style of music
22
74046
1166
수학적인 규칙들의 집합을 구성하어
자신 고유의 곡들을 만들어냅니다.
자신 고유의 곡들을 만들어냅니다.
01:27
in order to create
its own original compositions.
its own original compositions.
23
75236
2788
01:30
And in a way, this is kind of
how we, humans, compose music, too.
how we, humans, compose music, too.
24
78490
3709
그런데 이러한 방법은 실제
우리 인간도 사용하는 방법이죠.
우리 인간도 사용하는 방법이죠.
01:34
It's a trial-and-error process,
25
82561
1492
시행착오의 과정인 거죠.
01:36
during which we may not
get the right notes all the time.
get the right notes all the time.
26
84077
3008
과정 속에서 우리는
모두 옳은 음만 낼 수는 없습니다.
모두 옳은 음만 낼 수는 없습니다.
01:39
But we can correct ourselves,
27
87109
1389
하지만 우리는 수정할 수 있습니다.
01:40
either with our musical ear
or our musical knowledge.
or our musical knowledge.
28
88522
3293
음악적 귀를 통해서,
또는 음악적 지식을 통해서요.
또는 음악적 지식을 통해서요.
01:45
But for AIVA, this process
is taken from years and years of learning,
is taken from years and years of learning,
29
93495
4143
하지만 AIVA에게는
이러한 다년의 학습의 과정을
이러한 다년의 학습의 과정을
01:49
decades of learning as an artist,
as a musician and a composer,
as a musician and a composer,
30
97662
3262
예술가로서, 음악가이자
작곡가로서의 세월을
작곡가로서의 세월을
01:52
down to a couple of hours.
31
100948
1733
단 몇시간으로 줄일 수 있습니다.
01:55
But music is also a supersubjective art.
32
103030
2880
하지만 음악은 매우 주관적인 예술이죠.
01:57
And we needed to teach AIVA
33
105934
1564
그래서 저희는 AIVA에게
01:59
how to compose the right music
for the right person,
for the right person,
34
107522
2445
어떻게 하면 특정 사람에게 맞는
곡을 작곡할지 가르쳐줘야 했습니다.
곡을 작곡할지 가르쳐줘야 했습니다.
02:01
because people have different preferences.
35
109991
2141
왜냐하면 사람들을 각자
선호하는 것이 다르기 때문이지요.
선호하는 것이 다르기 때문이지요.
02:04
And to do that, we show to the algorithm
over 30 different category labels
over 30 different category labels
36
112156
4190
그것을 실현하기 위하여
저희는 알고리즘에서
저희는 알고리즘에서
데이터베이스의 모든 곡들에 30개가
넘는 카테고리 라벨을 정하였습니다.
넘는 카테고리 라벨을 정하였습니다.
02:08
for each score in our database.
37
116370
1945
02:10
So those category labels are like mood
38
118339
2516
이러한 라벨들을 사람의 기분이나,
02:12
or note density or composer
style of a piece
style of a piece
39
120879
2920
음 밀도, 또는 작곡가의 성향
02:15
or the epoch during which it was written.
40
123823
2524
아니면 작곡 시기가 될 수 있는 거죠.
02:18
And by seeing all this data,
41
126371
1935
이러한 모든 데이터를 보고
02:20
AIVA can actually respond
to very precise requirements.
to very precise requirements.
42
128330
3056
AIVA는 매우 자세한 요구사항에
대응할 수 있습니다.
대응할 수 있습니다.
02:23
Like the ones, for example,
we had for a project recently,
we had for a project recently,
43
131966
3103
최근 저희가 했던 프로젝트에서도
이러한 특징을 볼 수 있었는데
이러한 특징을 볼 수 있었는데
02:27
where we were commissioned
to create a piece
to create a piece
44
135093
3035
SF영화 느낌의 OST곡을
만드는 과제를 받았죠.
만드는 과제를 받았죠.
02:30
that would be reminiscent
of a science-fiction film soundtrack.
of a science-fiction film soundtrack.
45
138152
3027
02:33
And the piece that was created
is called "Among the Stars"
is called "Among the Stars"
46
141839
4500
만들어진 그 작품은
"별들 곁에서"라고 불립니다.
"별들 곁에서"라고 불립니다.
02:38
and it was recorded
with CMG Orchestra in Hollywood,
with CMG Orchestra in Hollywood,
47
146363
3317
그 곡은 할리우드의
CMG 오케스트라와 함께 녹음되었죠.
CMG 오케스트라와 함께 녹음되었죠.
02:41
under great conductor John Beal,
48
149704
1714
훌륭한 지휘자 존 빌 아래에서 말이죠.
02:43
and this is what they
recorded, made by AIVA.
recorded, made by AIVA.
49
151442
3067
이것이 AIVA가 만든 곡입니다.
02:47
(Music)
50
155657
7000
(음악)
03:30
(Music ends)
51
198196
2190
(음악 끝)
03:34
What do you think?
52
202719
1207
어떻게 생각하십니까?
03:35
(Applause)
53
203950
4380
(박수)
03:40
Thank you.
54
208354
1150
감사합니다.
03:42
So, as you've seen, AI can create
beautiful pieces of music,
beautiful pieces of music,
55
210001
4055
보시다시피 인공지능은
아름다운 곡을 만들 수 있고
아름다운 곡을 만들 수 있고
03:46
and the best part of it
56
214080
1803
여기서 가장 좋은 점은
03:47
is that humans can actually
bring them to life.
bring them to life.
57
215907
2581
인간이 이 음악을
실제로 연주할 수 있다는 거죠.
실제로 연주할 수 있다는 거죠.
03:51
And it's not the first time in history
58
219506
1838
이것은 기술이 인간의 창의성을
증진시킨 첫 번째 경우가 아닙니다.
증진시킨 첫 번째 경우가 아닙니다.
03:53
that technology has augmented
human creativity.
human creativity.
59
221368
3344
03:56
Live music was almost always
used in silent films
used in silent films
60
224736
3072
실황 음악은 무성 영화에서
03:59
to augment the experience.
61
227832
1666
경험을 확대시키려고 사용됐습니다.
04:01
But the problem with live music
is that it didn't scale.
is that it didn't scale.
62
229522
3182
하지만 실황 음악은
규모 조정이 어렵습니다.
규모 조정이 어렵습니다.
04:04
It's really hard to cram a full symphony
into a small theater,
into a small theater,
63
232728
3429
교향악단을 작은 극장에
넣는 것이란 어려운 일이죠.
넣는 것이란 어려운 일이죠.
04:08
and it's really hard to do that
for every theater in the world.
for every theater in the world.
64
236181
2991
전 세계의 모든 극장에서
그렇게 하는 것도 매우 어렵죠.
그렇게 하는 것도 매우 어렵죠.
04:11
So when music recording
was actually invented,
was actually invented,
65
239196
2849
그래서 음악 녹음이
실제로 발명되었을 때,
실제로 발명되었을 때,
04:14
it allowed content creators,
like film creators,
like film creators,
66
242069
2349
그것은 영화와 같은
콘텐츠 제작자들이
콘텐츠 제작자들이
04:16
to have prerecorded and original music
67
244442
2786
자신들의 스토리의 각각의 프레임에
04:19
tailored to each and every frame
of their stories.
of their stories.
68
247252
2873
미리 녹음된 고유의 음악이
나올 수 있게끔 해주었습니다.
나올 수 있게끔 해주었습니다.
04:22
And that was really
an enhancer of creativity.
an enhancer of creativity.
69
250149
2626
그것이 실제로 창의성을 향상시켰죠.
04:26
Two and a half years ago,
when I watched this movie "Her,"
when I watched this movie "Her,"
70
254617
3286
2년 반 전, 제가
"그녀"라는 영화를 보았을 때,
"그녀"라는 영화를 보았을 때,
04:29
I thought to myself
that personalized music
that personalized music
71
257927
2907
저는 맞춤형 음악이
앞으로의 음악 소비와 창작에서
앞으로의 음악 소비와 창작에서
04:32
would be the next single biggest change
in how we consume and create music.
in how we consume and create music.
72
260858
4417
가장 큰 변화가 될 것이라고
생각했습니다.
생각했습니다.
04:38
Because nowadays, we have
interactive content, like video games,
interactive content, like video games,
73
266187
4222
왜냐하면 요즘은, 몇 백 시간의
상호작용의 내용으로 구성된
상호작용의 내용으로 구성된
04:42
that have hundreds of hours
of interactive game plays,
of interactive game plays,
74
270433
3015
비디오게임과 같은
콘텐츠는 존재하는데 반면에
콘텐츠는 존재하는데 반면에
04:45
but only two hours of music, on average.
75
273472
2113
상호작용이 일어나는 음악은
2시간 정도만 존재하기 때문입니다.
2시간 정도만 존재하기 때문입니다.
04:47
And it means that the music
loops and loops and loops
loops and loops and loops
76
275609
2492
그것은 그렇다면 그 음악을
계속 돌려서 반복해서 듣는데
계속 돌려서 반복해서 듣는데
04:50
over and over again,
and it's not very immersive.
and it's not very immersive.
77
278125
2332
잘 몰입되지 않죠.
04:52
So what we're working on
is to make sure that AI can compose
is to make sure that AI can compose
78
280467
3951
그래서 저희는 인공지능이
수백 시간의 맞춤형 음악을
수백 시간의 맞춤형 음악을
04:56
hundreds of hours of personalized music
79
284442
2302
만들 수 있게 하고 있습니다.
04:58
for those use cases
where human creativity doesn't scale.
where human creativity doesn't scale.
80
286768
3866
인간의 창의성이 측정되지 않는
케이스들을 위해서 말입니다.
케이스들을 위해서 말입니다.
05:03
And we don't just want
to do that for games.
to do that for games.
81
291363
2206
저희는 게임용으로만 하지 않습니다.
05:06
Beethoven actually wrote a piece
for his beloved, called "Für Elise,"
for his beloved, called "Für Elise,"
82
294657
4428
베토벤은 실제로 사랑하는 사람을 위해
"엘리제를 위하여"라는 곡을 썼죠
"엘리제를 위하여"라는 곡을 썼죠
05:11
and imagine if we could
bring back Beethoven to life.
bring back Beethoven to life.
83
299109
3651
우리가 베토벤을 부활시켜
05:14
And if he was sitting next to you,
composing a music for your personality
composing a music for your personality
84
302784
5230
여러분 옆자리에 앉아 여러분의 개성과
05:20
and your life story.
85
308038
1333
삶을 곡으로 표현한다면
어떨까하고 말입니다.
어떨까하고 말입니다.
05:22
Or imagine if someone like
Martin Luther King, for example,
Martin Luther King, for example,
86
310632
2779
혹은 예를 들어
마틴 루터 킹 목사 같은 분이
마틴 루터 킹 목사 같은 분이
05:25
had a personalized AI composer.
87
313435
2039
맞춤형 인공지능
작곡가가 있다면 어떨까요.
작곡가가 있다면 어떨까요.
05:27
Maybe then we would remember
88
315498
1373
그렇다면 우리는
05:28
"I Have a Dream" not only
as a great speech,
as a great speech,
89
316895
2056
그가 했던 "나의 꿈"을
위대한 연설로서뿐 아니라
위대한 연설로서뿐 아니라
05:30
but also as a great piece of music,
part of our history,
part of our history,
90
318975
2626
위대한 음악으로서 역사를
장식할 수 있을 겁니다.
장식할 수 있을 겁니다.
05:33
and capturing Dr. King's ideals.
91
321625
2133
킹 목사의 이상을 표현하면서요.
05:36
And this is our vision at AIVA:
92
324069
1889
이것은 VIVA에 담은
우리의 미래의 바람입니다.
우리의 미래의 바람입니다.
05:37
to personalize music
so that each and every one of you
so that each and every one of you
93
325982
2578
음악을 맞춤화해서 한사람 한사람
05:40
and every individual in the world
94
328584
1649
세상의 모두가
05:42
can have access to a personalized
live soundtrack,
live soundtrack,
95
330257
3074
자기만의 음악을 가질 수 있도록
만드는 꿈입니다.
만드는 꿈입니다.
05:45
based on their story
and their personality.
and their personality.
96
333355
2505
자기 이야기와 개성에 기반한 음악이죠.
05:49
So this moment here together at TED
is now part of our life story.
is now part of our life story.
97
337915
4079
TED에 함께한 이 순간이
우리 삶의 이야기겠죠.
우리 삶의 이야기겠죠.
05:54
So it only felt fitting that AIVA
would compose music for this moment.
would compose music for this moment.
98
342018
4169
AIVA가 이 순간을 위해
작곡을 하는 것이 썩 괜찮겠죠.
작곡을 하는 것이 썩 괜찮겠죠.
05:58
And that's exactly what we did.
99
346674
2444
그래서 그렇게 했습니다.
06:01
So my team and I worked on biasing AIVA
on the style of the TED jingle,
on the style of the TED jingle,
100
349436
5022
저희 팀은 AIVA가
TED 소리 스타일과 경이와
놀라움의 느낌이 나도록 만들게 했습니다.
놀라움의 느낌이 나도록 만들게 했습니다.
06:06
and on music that makes us feel
a sense of awe and wonder.
a sense of awe and wonder.
101
354482
3444
06:09
And the result is called
"The Age of Amazement."
"The Age of Amazement."
102
357950
3913
이 결과물의 제목은
"경이의 시대"라고 붙였습니다.
"경이의 시대"라고 붙였습니다.
06:13
Didn't take an AI to figure that one out.
103
361887
2396
그건 인공지능 없이도
만들 수 있었어요.
만들 수 있었어요.
06:16
(Laughter)
104
364307
1150
(웃음)
06:18
And I couldn't be more proud
to show it to you,
to show it to you,
105
366152
2402
여러분께 보여드리게 되어
너무나 자랑스럽습니다.
너무나 자랑스럽습니다.
06:20
so if you can, close your eyes
and enjoy the music.
and enjoy the music.
106
368578
2428
그러니 눈을 감고 음악을 감상해주세요.
06:23
Thank you very much.
107
371030
1333
감사합니다.
06:25
(Music)
108
373537
4195
(음악)
06:35
[The Age of Amazement
Composed by AIVA]
Composed by AIVA]
109
383176
2667
[경이의 시대, AIVA 작곡]
08:19
(Music ends)
110
487649
1151
(음악 끝)
08:20
This was for all of you.
111
488824
1373
준비한 음악은 여기까지 입니다.
08:22
Thank you.
112
490221
1166
감사합니다.
08:23
(Applause)
113
491411
4573
(박수)
ABOUT THE SPEAKER
Pierre Barreau - AI and music entrepreneurPierre Barreau is an entrepreneur, computer scientist, composer and director who loves to create impactful things.
Why you should listen
Pierre Barreau is the CEO of AIVA, an artificial intelligence that composes music. As Barreau writes: "Ever since I was a child, I was always passionate about building things. This drive to make the imaginary real is what pushed me to create a company as soon as I got out of university. The seed of the idea for AIVA was planted once I saw the science fiction movie Her, where an AI composes a beautiful piece of piano that captures the essence of the moment she is currently living. This simple concept of creating an artificial intelligence capable of composing personalized music is how I believe that I can make the world a slightly more magical place and meaningfully support the storytelling of content creators through music."
Pierre was nominated for a Gold Panda Award in the "Best Director" category when he was 15 years old for a four-film documentary series, One Night in the Cosmos.
Pierre Barreau | Speaker | TED.com