AI(인공지능) 실험은 인공지능이 어떤 놀라운 일들을 해낼 수 있는지 직접 눈으로 확인할 수 있는 좋은 기회입니다. 실제로 존재하지 않는 사람의 사진을 만들어내는 것부터 인생의 사운드트랙을 작곡하도록 도와주는 것까지, AI 실험은 그 목적도 형태도 무궁무진합니다. 그리고 그 완성도가 놀랄 만큼 뛰어나다는 점이 묘하게 소름 돋기도 하죠. 평소 AI가 무엇을 할 수 있는지 궁금했다면, 지금 바로 브라우저에서 이 실험들을 체험해 보세요. 별도의 고사양 장비는 전혀 필요하지 않습니다.
인공지능(AI)이란 무엇일까?
인공지능, 줄여서 AI는 인간의 지능을 모방할 수 있는 컴퓨터 과학의 한 분야입니다. 프로그래머가 미리 입력해 둔 명령에만 머무는 것이 아니라, 상호작용과 피드백을 바탕으로 스스로 학습하고 조정해 나간다는 점이 핵심입니다.
AI가 요즘 들어 더욱 똑똑해지고 일상 곳곳에 스며들고 있지만, 사실 AI 자체는 이미 오랜 역사를 가지고 있습니다. 우리가 매일 무의식적으로 접하는 AI의 예시는 다음과 같습니다.
- 이메일 스팸 필터 (완벽하진 않지만, 생각보다 많은 스팸을 걸러줍니다)
- Siri, Alexa, 구글 어시스턴트 같은 스마트 비서
- 스트리밍 서비스의 '다음 시청 추천' 기능
- 자율주행차 (매일 마주치지는 않아도 이미 여러 지역 도로에서 달리고 있습니다)
- 온라인 쇼핑 추천
- 온라인 뱅킹, 특히 의심스러운 거래에 대한 스마트 알림
AI는 크게 좁은 AI(Narrow AI)와 범용 인공지능(AGI)으로 나눌 수 있습니다. 좁은 AI는 구글 검색 엔진이나 스마트 비서처럼 단일 작업에 집중합니다. 특정 목적만 수행하고 그와 관련해서만 학습하도록 설계된 것이죠.
반면 AGI는 딥러닝과 머신러닝 같은 훨씬 깊이 있는 AI를 아우르는 개념입니다. 프로그램에 데이터를 계속 공급해 최대한 많이 학습시키면, 개발자가 일일이 코드를 추가하지 않아도 프로그램이 스스로 학습하고 적응해 나갑니다. 이것이 인간 두뇌에 가까운 방식으로 작동하는 AI입니다. 데이터가 쌓일수록 연결고리가 늘어나며, 다양한 상황에 대해 실시간 판단을 내릴 수 있게 됩니다.
딥러닝은 머신러닝보다 한 단계 더 발전된 형태로, 인간과 더욱 유사한 방식으로 작동합니다. 끊임없이 변하는 운전 환경에 적응해야 하는 자율주행차가 대표적인 예입니다.
이제 AI에 대한 기본적인 이해를 갖췄으니, 브라우저에서 직접 체험할 수 있는 다양한 방법들을 살펴보겠습니다.
1. This Person Does Not Exist
뻔히 가짜로 보이던 사진의 시대는 저물었습니다. AI 실험이 얼마나 정교해졌는지 경험하고 싶다면 'This Person Does Not Exist'를 열어보세요.
이 AI 도구는 실제 인간 사진을 학습하여, 존재하지 않는 사람의 전혀 새로우면서도 사실적인 얼굴 이미지를 생성합니다. 이것이 가짜 사진이라는 걸 알 수 있는 단서는 오직 얼굴 주변뿐입니다. 배경이 흐릿하게 처리되거나, 화면에 함께 등장한 손에 손가락이 하나 더 붙어 있는 식의 기묘한 흔적이 남곤 합니다.
직접 학습 모델을 만드는 방법을 배워볼 수도 있고, 예술·고양이·말 등 특정 주제에 특화된 버전도 따로 체험할 수 있습니다.
2. AttnGAN
이 실험은 텍스트 설명을 이미지로 바꿔주는 도구입니다. 다만 상당히 기묘한 결과물이 나올 각오는 하셔야 합니다. 완성도는 투박한 편이지만, 입력한 문장과 어느 정도 닮은 무언가는 대체로 확인할 수 있습니다. 타오 쉬(Tao Xu)의 AttnGAN 모델과 AI 영상 편집 소프트웨어 Runway를 결합해 만든 도구입니다.
Runway의 메인 소프트웨어도 무료로 사용해 볼 수 있습니다. 15분으로 사용 시간이 제한되지만, 그만큼 더 다양한 AI 기능을 만져볼 수 있습니다.
3. Cyborg Writer
글 생성기는 낯설지 않은 기술이지만, Cyborg Writer는 조금 색다른 접근을 시도합니다. 문장을 하나 적거나 아예 아무것도 적지 않은 상태에서 원하는 글쓰기 스타일을 선택하면, 그 스타일을 흉내 낸 새로운 문장들이 이어서 나옵니다. 테일러 스위프트, 셰익스피어는 물론 리눅스 커널 코드 스타일까지 선택 가능합니다.
물론 결과물 대부분은 제대로 된 의미가 없지만, 그래도 가지고 놀기에는 충분히 재미있습니다. '팝 음악' 스타일을 시도했을 때 실제로 흔한 팝송 가사 같은 분위기가 나왔고, 셰익스피어나 리눅스 커널 스타일도 마찬가지였습니다. 스타일을 섞어보면 정말 감탄이 나올 만한 결과물이 탄생하기도 합니다.
4. Pix2Pix
형편없는 낙서를 그럴듯한 이미지로 바꿔보고 싶으신가요? Pix2Pix가 바로 그런 일을 해줍니다. 저처럼 그림 실력이 처참하다면, 사실적으로 변환된 결과물이 오히려 소름 돋는 형상이 될 수도 있습니다.
고양이, 건물, 가방, 신발 등 여러 종류의 대상을 그려볼 수 있습니다. 사이트에 미리 공개된 예시들은 위 이미지의 꼬리 달린 검은 덩어리(네, 고양이를 그린 겁니다)보다 훨씬 잘 그려져 있으니 참고하세요.
5. Evolution by Keiwan
좀 더 게임 같은 경험을 원한다면 Keiwan의 Evolution을 추천합니다. 관절, 뼈, 근육을 조합해 생명체를 직접 만들면, AI가 해당 설계를 기반으로 움직임을 시뮬레이션합니다. 세대가 거듭될수록 생명체는 움직임에 더 능숙해지도록 진화합니다.
원리는 단순해 보이지만, 내가 만든 생명체가 세대를 거듭하며 어떻게 변하고 움직이는지 지켜보는 재미가 쏠쏠합니다. 여러 세대 동안 살아남아 잘 움직이는 존재를 만들어낼 수 있을지, 아니면 금방 무너질지 시험해 보는 것 자체가 즐거움이죠.
6. I Told You This Was a Bad Idea
또 하나의 게임형 AI 실험입니다. DOS 시절 텍스트 기반 게임을 해본 적이 있다면 익숙하게 느껴질 겁니다. 하지만 이 게임은 정해진 단어나 명령어에 국한되지 않는다는 점이 다릅니다.
플레이어가 던지는 질문에 맞춰 AI가 적절한 반응을 생성합니다. 상황에서 빠져나가려면 올바른 질문을 해야 하는데, 사실 상황 자체를 파악하려면 먼저 좋은 질문을 던져야 합니다. 플레이할 때마다 결과가 달라져서 흥미롭고, 일부 반응은 겹치더라도 질문에 맞는 답변을 찾아내는 능력이 의외로 뛰어납니다.
7. Fontjoy
완벽한 폰트 조합을 찾느라 애먹은 적이 있다면 Fontjoy에게 맡겨보세요. 최대 3개의 폰트를 조합할 수 있으며, 극단적으로 다른 조합(고대비)부터 극단적으로 비슷한 조합(저대비)까지 원하는 방향을 지정할 수 있습니다. 마음에 드는 폰트가 나오면 잠금 버튼으로 고정할 수도 있습니다.
조건에 맞는 세 가지 폰트를 무작위로 생성하는 것부터 시작하고, 언제든 특정 폰트를 클릭해 가장 잘 어울리는 짝꿍을 확인할 수 있습니다. 폰트를 사랑하는 사람이나 프로젝트용 서체를 고민 중인 모든 이에게 즐거운 도구입니다.
8. Text Analytics (마이크로소프트)
마이크로소프트 AI는 Text Analytics를 포함해 여러 AI 데모를 공개하고 있습니다. 짧든 길든 텍스트를 입력하면 AI가 분석해 감성(긍정·부정)을 판별하고, 관련 위키피디아 문서를 연결해 주며, Bing 기반 검색 결과 카드까지 생성해 줍니다.
다른 마이크로소프트 AI 데모들도 함께 체험해 보세요. 마이크로소프트가 진행 중인 프로젝트의 방향을 파악하고, AI가 전반적으로 어떻게 작동하는지 이해하는 데 큰 도움이 됩니다.
9. DeepBeat
랩 가사를 짓는 건 결코 쉽지 않습니다. 말이 잘 안 굴러간다면 DeepBeat를 활용해 보세요. AI 랩 가사 생성기로, 직접 가사 줄을 추가하고 키워드와 테마를 설정하면 각 줄에 맞는 라임과 키워드가 포함된 가사를 추천해 줍니다.
끝없는 재미와 아이디어를 선사하는 실험입니다. 일부 가사는 무슨 말인지 알 수 없지만, 의외로 꽤 괜찮은 줄도 섞여 있습니다. 무엇보다 영감을 얻고 자신만의 인상적인 가사를 만드는 데 훌륭한 출발점이 되어 줍니다.
10. Akinator
Akinator는 '스무고개'를 연상시키는 AI 실험입니다. AI가 일련의 질문을 던져 플레이어가 떠올리고 있는 대상을 맞히는 게임이죠. 예/아니오/모르겠음/아마 그렇다/아마 아니다 중 선택해 답하면 되고, 캐릭터·동물·사물 중 하나를 골라 시작할 수 있습니다.
처음에는 대체로 포괄적인 질문에서 시작하지만, 금세 구체화됩니다. 제가 생각한 동물이 러시아 원산인지 묻더군요. 몇 번 일부러 틀린 답을 골라봤는데도 결국 정답을 맞혀 놀랐습니다.
Google 실험들
가장 흥미로운 AI 실험 중 상당수는 Google이 만들었습니다. 머신러닝 도구 제작부터 드로잉까지 그 범위가 매우 다양합니다. Google의 모든 AI 실험을 소개할 수는 없지만, 아래 실험들만큼은 꼭 한번쯤 경험해 보길 권합니다.
11. AutoDraw
그림 실력에 자신이 없다면 AutoDraw는 필수입니다. 대충 그린 형태를 인식해 '이걸 그리려 했던 것'의 후보를 제안해 줍니다. 실제로 달 모양을 그렸는데 달, 팔꿈치, 바나나 후보가 즉시 떴습니다. 제 낙서와 비슷한 형태들이었죠.
'Quick, Draw!'라는 AI 게임도 추천합니다. 제시된 단어를 그리면 AI가 20초 안에 그림을 맞히는 방식입니다. AI 버전 스케치 게임(Pictionary)이라고 생각하면 됩니다.
12. Semi-Conductor
집에서 아무도 보지 못하는 사이 교향악 지휘를 해보고 싶었던 적 있나요? Semi-Conductor가 그 꿈을 실현해 줍니다. 웹캠을 통해 팔 동작을 인식해 교향곡을 지휘하는 방식입니다. 처음엔 어색하고 우스꽝스럽지만, 금세 빠져들게 됩니다. 필자는 모차르트의 '세레나데 13번(Eine Kleine Nachtmusik)'을 지휘해 봤습니다.
음악 계열의 또 다른 재미있는 실험으로 'A.I. DUET'도 있습니다. AI 피아니스트가 당신의 연주에 맞장구를 치듯 함께 연주해 줍니다.
13. Teachable Machine
자신만의 머신러닝 모델을 만드는 데 베테랑 프로그래머일 필요는 없습니다. Teachable Machine은 코딩 경험이 전혀 없어도 모델을 만들 수 있게 해주는, 다소 심도 있는 실험입니다.
자신만의 예시를 사용해 모델을 직접 가르치고 훈련시킬 수 있습니다. 이미지, 소리, 자세(pose) 등 다양한 데이터를 활용할 수 있고, 완성된 프로젝트는 원하는 대로 사용할 수 있으며 온라인에 무료로 호스팅할 수도 있습니다. 무엇을 할 수 있을지 감이 안 잡힌다면 Teachable Machine 메인 페이지의 샘플 프로젝트와 튜토리얼에서 영감을 얻어보세요.
14. Semantris
Semantris는 머신러닝을 활용한 단어 연상 게임입니다. 시맨틱 검색과 자연어 이해 기술을 사용해, 입력한 단어와 목록 속 단어들의 연관성을 파악합니다.
'Arcade' 모드는 더 빠른 속도감을 자랑하며, 입력한 단어에 AI가 얼마나 즉각적으로 반응하는지에 감탄하게 됩니다. 단어 목록 대신 블록을 활용하는 좀 더 느긋한 'Blocks' 모드도 시도해 볼 수 있습니다.
AI 게임이 마음에 든다면 숨겨진 Google 게임들도 한번 찾아보는 것도 좋겠습니다.
15. Talk to Books
다음에 읽을 흥미로운 책을 찾는 일은 생각보다 쉽지 않습니다. 이럴 때 AI 실험 'Talk to Books'의 도움을 받아보세요. 문장이나 질문을 입력하면, 수많은 책 속 구절을 기반으로 어울리는 책을 추천해 줍니다. 실제로 "훌륭한 검술 장면이 나오는 책은?"이라고 물었더니 조지 R.R. 마틴의 '왕들의 전쟁'과 짐 부처의 'Skin Game'을 포함한 다섯 권의 책에서 발췌한 구절이 제시되었습니다.
단순 키워드보다 자연스러운 문장으로 질문할 때 더 좋은 결과를 얻을 수 있습니다. 책을 찾으면서 동시에 AI를 체험할 수 있는 일석이조의 재미입니다.
자주 묻는 질문
1. 직접 만든 실험을 Google에 제출할 수 있나요?
네, 가능합니다. 진행 중인 프로젝트가 있거나 Google의 실험을 활용해 자신만의 실험을 만들었다면 제출을 환영합니다. Google은 혁신적인 아이디어를 찾고 있으니, 기술을 창의적으로 활용하는 방식을 어필하면 채택될 가능성이 높습니다.
2. AI는 세상을 개선하기 위해 어떻게 활용되고 있나요?
추천 알고리즘이나 쇼핑 기능도 유용하지만, 세상을 바꾼다고 하기엔 부족할 수 있습니다. 위의 AI 실험들은 가능성의 극히 일부일 뿐입니다. 마이크로소프트의 'AI for Good' 프로젝트는 AI가 세상을 더 좋게 만드는 사례들을 소개합니다. 예컨대 'Seeing AI'는 시각 장애인이 주변 세상을 더 잘 이해하도록 돕는 서비스입니다.
3. 인공지능에 대해 더 배우려면 어떻게 해야 하나요?
위와 같은 AI 실험이 중요한 이유 중 하나는, AI를 더 쉽게 이해할 수 있게 만들어 주기 때문입니다. 어려운 기술 용어에 머리 아파하지 않고 배우고 싶다면 Code.org의 AI 섹션을 확인해 보세요. AI 개념을 쉽게 풀어줄 뿐 아니라 심층 예시, 흥미로운 프로젝트, 심지어 다른 사람에게 AI를 가르칠 수 있는 교육 자료까지 제공합니다.
마무리
사실 우리는 이미 매일 AI와 함께 살아가고 있습니다. 이제 온라인 실험을 통해 AI를 직접 만져보세요. 이런 시도들이 AI 기술의 발전을 이끕니다. 결국 기술 뒤에 있는 사람들은 다른 사람들과 함께 테스트하면서 무엇이 통하고 무엇이 아닌지 배워가니까요.
AI가 또 무엇을 할 수 있는지 궁금하다면, 목소리만으로 외모를 추측하는 AI를 확인해 보거나, AI가 냄새를 인식하도록 학습시키는 방법과 이유를 알아보는 것도 재미있을 것입니다.