머신러닝과 사진의 차이점

# 사진과 머신러닝의 재현과 해석

사진은 세계를 재현(Representation)한다.

머신 러닝(GAN)은 세계를 재현(Representation)하지 않는다.

어떻게 보면 세계를 나름의 방식으로 해석(Interpretation)한다.

나름의 방식으로 존재하지 않던 정보를 주입한다는 것은, 해석을 의미한다.

# 정보의 관점에서 해석의 의미, 창조와 해석의 연관성

해석과 창조성은 연관되어 있다.

해석(Interpretation)은 정보(Information)의 유의미한 창출을 의미한다.

여기에서 유의미하다는 말은 인간의 관점에서 유의미함을 의미한다. 

인간의 관점에서 Error, Noise가 아니라 Signal로 인식됨을 의미한다.

이는 관점이 조금 다르지만 창조성과도 연관된다.

# 이와 관련된 기술 예시

Domain Adaptation과 같은 경우도 기존의 정보를 통하여 기존 세계의 '해석 지평의 확장'을 의미한다.

Color의 경우

Color Enhancement의 경우는 재현

Color Transfer의 경우는 해석

그러나 사용되는 기술은 유사했다. (Cycle GAN)

# 재현과 해석의 관점에서, 예술과 기술의 발전

예술의 발전과 기술의 발전은 다음과 같은 관점에서 유사하다.

재현 기술1, 재현 기술2, ... , 재현 기술 10(인간 인지)

이 다음 발전으로 

1. 재현과 유사한 맥락이지만 해석 기술로서 Hyper Realism (없던 정보를 창출한다는 관점에서)

2. 해석 기술의 발전, 다른 맥락으로 해석. 종료 지점이 없어 보인다.

(물론 재현의 과정에 해석이 필연적으로 동반된다. 재현이 목적이지만 바로크 양식 로코코 양식 등의 차이가 나타나는 이유)

# 재현과 해석의 관점에서, 추상 예술

따라서 재현하려하지만 재현할 수가 없어서 해석해야하는 부분도 발전된다.

눈에 보이지 않는 것들은 추상 예술로 발전 했다.

# 머신러닝 예술의 발전 가능성은

1. 사진과 마찬가지로, 기술에 인간의 개입가능영역(Controllability)이 증가하여,

   예술가가 개입하여 재현과 해석을 더욱 자유롭게 하는 방법.

2. 기계 예술의 영역 창조. 그리고 이의 정당성을 뒷받침하는 충분한 논리.

	Controllability 확장	기계 예술의 영역 창조
장점	이를 예술로 인정하는 새로운 논의가 필요하지 않음.	새로운 막의 시작.
발전을 위해	Controllability의 기술 발전이 필요 (기술 발전이 필요)	이를 뒷받침하는 정당성이 추가되야 함.  (논의 발전이 필요)

#그외 논점

머신러닝이 해석한 이미지는 예술로 받아들여질 수 있는가? 이는 인간의 해석과 어떤 점이 근본적으로 다르기에 다르게 인식되는가?