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품목정보
| 발행일 | 2023년 02월 20일 |
|---|---|
| 판형 | 양장? |
| 쪽수, 무게, 크기 | 256쪽 | 386g | 124*188*20mm |
| ISBN13 | 9791187875277 |
| ISBN10 | 1187875279 |
수학이 사랑한 음악
: 고대부터 AI 음악까지 음악사와 기술사의 교양서
[ 양장 ]
니키타 브라긴스키 저 / 박은지 역
|
생각지도
|
2023년 02월 20일
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- 음악 top100 13주
- 원제이동
- eBook
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저자 소개 (2명)
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음악 표현은 단순한 정수비에서 약간 벗어났을 때 오히려 더 인상적인 효과를 내며, 그 진가를 발휘한다. 현대의 음향 분석 기술은 음악의 표현력이 음의 변형과 관련이 있다는 사실을 증명했다. 예를 들어 경험이 많은 가수나 바이올리니스트의 경우 음을 약간 낮추거나 높여서 소리를 낸다. 이들은 무수한 방법으로 음을 만들어 연주하면서 미묘한 감정의 변화를 전달할 수 있다. 음높이의 변화가 전혀 없는 인공적으로 만들어진 ‘완벽한’ 음으로 노래하거나 연주하면, 청자들은 기계적인 소리로 인식하게 된다.
---「2장. 고대부터」중에서
키르허의 장치는 정신적 작업에 대한 기술의 확장으로 볼 수 있었다. 과거부터 글쓰기는 인간의 사고방식을 깊이 있게 재구조화하는 활동으로 분석되어 왔다. 마찬가지로 악보를 쓰고 읽는 일은 음악 이론과 실제를 재구조화하는 활동으로 간주될 수 있었다. 이러한 작업은 단순히 작품을 기억하는 정신적 작업을 외부화하는 것을 시작으로 더 복잡하고 긴 작품을 만드는 일을 가능하게 했다. 아마도 악보를 쓰고 읽는 기술이 없었다면, 작품의 형태가 기보법(Musical Notation, 記譜法)으로 완성될 수 없었을 것이며 저작이라는 개념도 등장할 수 없었을 것이다.
---「4장. 근세부터」중에서
이노는 1996년에 《생성음악 1》이라는 소프트웨어 음반을 발매했다. 음반 제목에서도 알 수 있듯이 음반을 만든 것은 이노가 제공하는 음악적 매개변수를 가진 소프트웨어였다. 그는 코안(Koan)이라는 반 무작위적인 음악을 만드는 데 특화된 소프트웨어 프로그램을 사용했다. 이 소프트웨어는 청자가 프로그램을 시작할 때마다 조금씩 다른 버전의 앨범을 만들었다. 따라서 청자가 《생성음악 1》을 구매하는 것은 음악이 아니라 그것을 제작할 수 있는 수단을 얻게 된다는 의미였다. 곡 자체가 아닌, 곡이 생겨나는 과정에 주된 관심을 둔 ‘생성음악’ 프로젝트는 이노의 근원적인 아이디어를 전달하는 효과적인 소통의 역할을 했으며, 이로 인해 그는 오랜 기간에 걸쳐 명성을 얻었다.
---「7장. 1950년부터」중에서
AI는 새로운 힘을 가지고 있다. 하지만 그 이면에는 많은 양의 데이터가 필요하다는 전제 조건이 따른다. 일반적으로 AI 작업을 하려면 딥러닝 네트워크의 매개변수 계산을 조정하기 위한 많은 양의 학습 데이터가 필요하다. 예를 들어 AI 모차르트 음악을 만들려면, 누군가는 수많은 음악 토막의 정보를 ‘모차르트 음악’이라 구분하고 그것을 수동으로 입력해야 한다. 딥러닝 연구에서는 다양한 가능성이 존재하며, 모든 상황에 맞는 하나의 접근법이 존재하지 않는다. 따라서 개발자는 네트워크의 내부 구조에 따른 여러 가지 결정을 유연하게 처리해야 한다. 이런 모든 과정을 감안하면 컴퓨터를 이용하지 않고 누구의 음악 작품인지 일일이 작업자에게 묻는 작업이 더 간단하다. 비용적인 면에서도 더 효율적이다.
---「8장. 강력하면서도 제한적인 수학적 음악」중에서
머신러닝, 딥러닝 혹은 인공지능은 기업의 음악 기술에서 최신 무기가 되는 기술이다. 그러나 소스 코드를 비롯한 프로그램의 기록은 공개되지 않는 경우가 많아 정확한 기술 설명을 하긴 어렵다. 대부분의 창업자들은 인터뷰에서 AI를 언급했고, 때로는 더 구체적으로 신경망에 관해 이야기했다. 한 창업자는 인터뷰에서 100개의 선율을 가진 네트워크를 제공했고 100개의 새로운 선율을 받았는데, 그중 50개는 ‘음악적이지 않아서’ 삭제했다고 말했다.
---「10장. 넓은 시야로 본 인공지능 음악」중에서
미래에 가능한 또 다른 실험은 개별적으로 생성된 스타의 제품을 만드는 것이다. 현재 스타는 개별적으로 만들어지는 레코딩으로 인해 안정성을 위협받고 있다. 왜냐하면 각 청자가 스타와 음악에 대한 그들만의 버전을 가지고 있기 때문이다. 그러나 개인적인 대중음악이 대량 생산된다고 해도 이전 시대의 유명 스타들은 새 패러다임으로 이익을 얻을 수 있을 것이다. 기존의 스타는 음악 취향, 인구 통계, 검색 이력이나 상업적인 온라인 감시를 통해 축적된 데이터로 각 구매자를 위해 독특하게 변형된 새로운 ‘노래’를 판매할 수도 있을 것이다. 이러한 실험이 스타의 이미지를 해칠지는 두고 볼 일이다.
---「2장. 고대부터」중에서
키르허의 장치는 정신적 작업에 대한 기술의 확장으로 볼 수 있었다. 과거부터 글쓰기는 인간의 사고방식을 깊이 있게 재구조화하는 활동으로 분석되어 왔다. 마찬가지로 악보를 쓰고 읽는 일은 음악 이론과 실제를 재구조화하는 활동으로 간주될 수 있었다. 이러한 작업은 단순히 작품을 기억하는 정신적 작업을 외부화하는 것을 시작으로 더 복잡하고 긴 작품을 만드는 일을 가능하게 했다. 아마도 악보를 쓰고 읽는 기술이 없었다면, 작품의 형태가 기보법(Musical Notation, 記譜法)으로 완성될 수 없었을 것이며 저작이라는 개념도 등장할 수 없었을 것이다.
---「4장. 근세부터」중에서
이노는 1996년에 《생성음악 1》이라는 소프트웨어 음반을 발매했다. 음반 제목에서도 알 수 있듯이 음반을 만든 것은 이노가 제공하는 음악적 매개변수를 가진 소프트웨어였다. 그는 코안(Koan)이라는 반 무작위적인 음악을 만드는 데 특화된 소프트웨어 프로그램을 사용했다. 이 소프트웨어는 청자가 프로그램을 시작할 때마다 조금씩 다른 버전의 앨범을 만들었다. 따라서 청자가 《생성음악 1》을 구매하는 것은 음악이 아니라 그것을 제작할 수 있는 수단을 얻게 된다는 의미였다. 곡 자체가 아닌, 곡이 생겨나는 과정에 주된 관심을 둔 ‘생성음악’ 프로젝트는 이노의 근원적인 아이디어를 전달하는 효과적인 소통의 역할을 했으며, 이로 인해 그는 오랜 기간에 걸쳐 명성을 얻었다.
---「7장. 1950년부터」중에서
AI는 새로운 힘을 가지고 있다. 하지만 그 이면에는 많은 양의 데이터가 필요하다는 전제 조건이 따른다. 일반적으로 AI 작업을 하려면 딥러닝 네트워크의 매개변수 계산을 조정하기 위한 많은 양의 학습 데이터가 필요하다. 예를 들어 AI 모차르트 음악을 만들려면, 누군가는 수많은 음악 토막의 정보를 ‘모차르트 음악’이라 구분하고 그것을 수동으로 입력해야 한다. 딥러닝 연구에서는 다양한 가능성이 존재하며, 모든 상황에 맞는 하나의 접근법이 존재하지 않는다. 따라서 개발자는 네트워크의 내부 구조에 따른 여러 가지 결정을 유연하게 처리해야 한다. 이런 모든 과정을 감안하면 컴퓨터를 이용하지 않고 누구의 음악 작품인지 일일이 작업자에게 묻는 작업이 더 간단하다. 비용적인 면에서도 더 효율적이다.
---「8장. 강력하면서도 제한적인 수학적 음악」중에서
머신러닝, 딥러닝 혹은 인공지능은 기업의 음악 기술에서 최신 무기가 되는 기술이다. 그러나 소스 코드를 비롯한 프로그램의 기록은 공개되지 않는 경우가 많아 정확한 기술 설명을 하긴 어렵다. 대부분의 창업자들은 인터뷰에서 AI를 언급했고, 때로는 더 구체적으로 신경망에 관해 이야기했다. 한 창업자는 인터뷰에서 100개의 선율을 가진 네트워크를 제공했고 100개의 새로운 선율을 받았는데, 그중 50개는 ‘음악적이지 않아서’ 삭제했다고 말했다.
---「10장. 넓은 시야로 본 인공지능 음악」중에서
미래에 가능한 또 다른 실험은 개별적으로 생성된 스타의 제품을 만드는 것이다. 현재 스타는 개별적으로 만들어지는 레코딩으로 인해 안정성을 위협받고 있다. 왜냐하면 각 청자가 스타와 음악에 대한 그들만의 버전을 가지고 있기 때문이다. 그러나 개인적인 대중음악이 대량 생산된다고 해도 이전 시대의 유명 스타들은 새 패러다임으로 이익을 얻을 수 있을 것이다. 기존의 스타는 음악 취향, 인구 통계, 검색 이력이나 상업적인 온라인 감시를 통해 축적된 데이터로 각 구매자를 위해 독특하게 변형된 새로운 ‘노래’를 판매할 수도 있을 것이다. 이러한 실험이 스타의 이미지를 해칠지는 두고 볼 일이다.
---「12장. 대량 생산 음악의 시대, 그리고 개인적 음악」중에서
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추천평 추천평 보이기/감추기
태초부터 인류는 음악을 만들 때마다 수학을 사용해 왔다. 음악과 수학이 함께한 그 길고 흥미진진한 여정을 이렇게 간결하고 친절하게 설명할 수 있다는 것이 놀랍다. 전문가가 아니라도 이 하나의 책이 있어 피타고라스의 비율부터 알고리즘과 인공지능까지 모두 쉽게 이해할 수 있으리라 믿는다.
- 민은기 (서울대학교 음악대학 교수)
음악연구가이자 기술사가인 저자는 자신의 장점을 살려 음악과 기술의 역사를 깊이 있게 다루면서 최근 AI 음악의 등장과 그 역사적 배경 그리고 앞으로의 가능성까지 조망하고 있다. 그런 점에서 이 책은 음악을 수학과 기술의 융합적 관점에서 통합적으로 바라본 독보적인 책이라 말할 수 있겠다. (…) AI 음악의 과거와 현재 그리고 미래에 관해 자세히 논하는 책으로는 국내 처음으로 소개된 책인데, 이후 이 분야에서의 더 다양한 논의를 지켜보는 것도 또 다른 재미가 될 것 같다. 이 책이 그러한 여정에 작은 디딤돌이 되었으면 한다.
- 시정곤 (카이스트 디지털인문사회과학부 및 문화기술대학원 교수)
나는 이봄의 탄생부터 지금까지 동고동락하면서 AI 음악에 관한 뜨거운 관심을 몸소 체험하고 있다. 꾸준히 이봄 연구를 진행해 오면서 ‘컴퓨터 과학’과 ‘음악 작곡’이라는 서로 다른 두 분야 사이의 큰 괴리감을 느끼기도 했다. 정도의 차이지만 지금도 여전히 어렵고 힘들긴 마찬가지이다. 돌이켜보면 이봄 개발 초기에 나와 같은 AI 전공자도 쉽게 이해할 수 있는 음악과 기술을 잇는 관련 양서가 있었다면 훨씬 더 즐겁고 수월하게 연구를 진행했을 것이다. 그래서 나는 음악과 수학 그리고 인공지능까지 폭 넓은 시각으로 쉽고 흥미롭게 이야기를 펼치고 있는 이 책 『수학이 사랑한 음악』이 출간되어 매우 반갑고 기쁘다.
- 안창욱 (광주과학기술원 AI대학원 교수, ㈜크리에이티브마인드 대표이사)
영화를 좋아한다. 그런데 컴퓨터를 전공했다. 신기하게도 컴퓨터 전공자인 나는 영화 관련 일도 한다. 인간만이 가능하다고 믿어 왔던 예술 분야에도 공학이나 수학적 지식이 필요하기 때문이다. 『수학이 사랑한 음악』 역시 이를 증명하는 책이라 할 수 있다. 인간의 창의성이 집약된 문학, 영화, 미술, 건축 그리고 음악에 이르기까지 수학적 질서는 미학을 증폭시키는 역할을 한다. 인공지능에 대한 관심이 커지면서 AI가 만들어 낸 다양한 문화 상품도 선보이고 있다. 이 책은 그중에서 우리가 가장 쉽고 빠르게 접하게 될 AI 음악에 관해 소개한, 읽고 싶어도 국내에서 접하기 힘들었던 주제의 책이다. 평소 음악을 좋아한다면 일독을 권한다. 수학을 좋아하는 이라면, 강력 추천한다.
- 노준용 (카이스트 문화기술대학원 교수)
음악의 아름다움을 느끼려면 수학에 대한 깊은 지식이 필요할 것이다. 그러나 아름다운 음악과 시끄러운 소음은 누구나 쉽게 구분할 수 있다. 아름다운 음악에는 소음에서는 발견할 수 없는 수학적 비율이 숨겨져 있다. 1:1.618의 황금률부터 피보나치 수열까지. 수학은 우주를 설명하는 언어이다. 음악을 듣고 아름다움을 느낄 때 우리는 우주의 탄생과 생명의 근원 그리고 그 안에 숨겨져 있는 우주의 질서를 음악으로 표현한 수학의 아름다움을 느끼는 것은 아닐까? 이 책은 이런 나의 오랜 우문에 현명한 답을 준 책이다.
- 소태환 (디지털헬스케어 ‘모노랩스’ 대표)
음악을 수학자의 머리로 이해하고 즐기는 일은 매우 낯설어 보인다. 하지만 음악과 수학의 동행은 이미 유서 깊은 사실이다. 고대 수학자 피타고라스는 세상의 섭리가 수와 음계 속의 질서로 표현된다고 믿었던 철학자였다. 영화 〈이상한 나라의 수학자〉에서 주인공이 원주율 파이의 소수점 아래 숫자들을 음계로 치환하여 피아노 연주로 곡을 들려주는 장면이 있다. 이때 원주율을 구성하는 숫자들로부터 만들어진 아름다운 곡은 고대 수학자의 믿음에 고개를 끄덕이게 하는 것을 넘어 짜릿한 즐거움을 준다. 음악과 수학의 동행을 과거에서 현재 그리고 미래까지 이어지는 시선으로 이야기해 주는 이 책에 그 놀라운 짜릿함이 가득하다.
- 구범준 ([세바시] 대표 PD)
음악은 주관적인 예술이다. 박수 받아 마땅하다며 추천해 준 음악이 감동적이지 않고, 아무도 주목하지 않는 음악에 쉬이 마음을 빼앗길 때가 있다. 음악은 취향의 영역이기 때문이다. 전 세계적으로 AI 음악에 대한 관심과 발전이 계속되면서 개인 맞춤형 음악의 시대가 멀지 않았다. 『수학이 사랑한 음악』은 그 여정을 추적하는 놀라운 책이다. 그런데 왜 수학과 음악이 하나의 카테고리로 묶였을까. 스포일러를 하자면 그것이 개인 맞춤형 음악의 시대가 가능한 이유이다. 수학이 사랑한 음악이라니, 융합의 시대는 인류의 시작 그 어디쯤부터 이미 시작되었다.
- 김봉진 (우아한형제들 이사회 의장)
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