양자 작곡, 그리고 음악 분야 AI의 미래

에두아르도 레크 미란다(Eduardo Reck Miranda)의 최근 음악적 협력자는 3,500마일 떨어진 곳에 위치한 양자 컴퓨터입니다.

그의 앨범과 동일한 제목의 작품 'Qubism'에서, 이 컴퓨터 음악 교수는 127큐비트 양자 칩인 IBM Quantum Eagle이 처리한 회로를 활용해 콜앤리스폰스 형태의 즉흥 연주를 펼칩니다. 이 칩은 포킵시에 있는 IBM Quantum 데이터 센터 있는 여러 양자 컴퓨터를 구동하는 프로세서 중 하나입니다. 곡에서는 바이올린이 솔로를 연주하면, 양자 컴퓨터가 양자 연산으로 생성된 리프로 응답합니다.

레크는 작년에 런던 신포니에타(London Sinfonietta)와 함께 'Qubism'을 처음 공연했습니다. 앨범의 바이닐 에디션에 수록된 아래 녹음에서는 4분 15초부터 시작되는 바이올린 솔로와 4분 33초부터 5분 23초까지 컴퓨터의 출력에 따른 응답을 들을 수 있습니다.

여기에서 'Qubism'을 들어보세요.

미란다는 수십 년 동안 AI 생성형 음악 분야의 혁신가로 활동해 왔습니다. 미란다를 만나 최신 앨범을 위해 양자 컴퓨팅을 연구하게 된 계기, 그리고 AI와 음악이 앞으로 나아갈 방향에 대해 자세히 들어보았습니다.

저는 1980년대 후반부터 AI와 함께 일해 왔습니다. 1994년에는 에든버러 대학교에서 사운드 디자인과 음악에 AI를 사용하는 것에 관한 박사 학위 논문을 발표했습니다. 이 논문은 아마도 영국에서 이 주제에 관한 최초의 논문이었을 것입니다.

그러나 AI는 소프트웨어이며, AI 소프트웨어를 실행하려면 하드웨어가 필요하다는 점을 명심해야 합니다. 저는 1940년대에 존 폰 노이만(John von Neumann)이 처음 설명한 '폰 노이만 아키텍처'라고 불리는 컴퓨터 유형에서 AI가 여전히 실행된다는 사실에 항상 흥미를 느껴왔습니다. 양자 컴퓨팅계에서는 이를 '클래식 컴퓨터'라고 부릅니다.

저는 경력 초기부터 AI 개발을 위해 다른 종류의 컴퓨터를 연구해 왔습니다. 새로운 유형의 컴퓨팅 아키텍처가 AI에 대한 새로운 접근 방식을 제공할 수 있다는 것이 저의 지론입니다.

박사 과정 중에 저는 동일한 메모리에서 데이터와 명령을 가져올 때 발생하는 폰 노이만 병목 현상을 피할 수 있는 이른바 '하버드 아키텍처'에 대해 배우려는 영감을 얻었습니다. 또한 운 좋게도 에든버러 병렬 컴퓨팅 센터(Edinburgh Parallel Computing Centre, 현재 EPCC)에서 공유 및 분산 메모리 멀티프로세서를 갖춘 병렬 컴퓨터로 작업할 수 있는 기회를 얻었습니다. 1995년 당시 유럽에서 가장 큰 슈퍼컴퓨터였던 Cray T3D를 사용하여 'Olivine Trees'라는 제목의 전자음악을 작곡했습니다.

분명히, 양자 컴퓨팅은 한동안 제 관심을 끌었습니다. 하지만 처음에는 모든 것이 이론적이었고 이해하기 어려웠습니다. 물리학자들은 정보 처리에 대해 컴퓨터 과학자들과는 다른 방식으로 이야기하는 경우가 많았죠. 그리고 비교적 최근까지도 실제 양자 컴퓨터는 존재하지 않았습니다. 저는 2016년 후반에야 IBM Quantum Experience(현재는 Quantum Platform으로 알려짐)에 대해 알게 되었는데, 이는 인터넷에 연결된 사람이라면 누구나 5큐비트 양자 프로세서에 접근할 수 있게 해주었습니다. 그래서 2017년 초부터 양자 컴퓨팅을 활용한 AI 및 절차적 음악 생성 시스템을 연구하고 이를 활용하여 음악을 작곡하는 데 집중하기 시작했습니다. 그렇게 지금에 이르렀습니다.

Qubism의 경우 저는 양자 컴퓨팅으로 작곡하는 두 가지 접근법을 개발했습니다. 하나는 절차적 생성을 위해 파티션화된 양자 셀룰러 오토마타, 즉 PQCA를 사용하는 것입니다. PQCA는 양자 컴퓨터에서 규칙에 따라 반복적으로 업데이트되는 추상 컴퓨팅 시스템인 셀룰러 오토마타를 구현하는 수단입니다. 저는 PQCA 사이클의 샘플을 음표, 멜로디, 리듬 등의 집합체와 같은 음악적 구조로 변환하는 방법을 개발했습니다. PQCA에서 흥미로운 점은 측정된 샘플이 시간이 지남에 따라 진화하는 일관된 패턴을 구성한다는 것입니다. 이러한 패턴은 '주제에 대한 변주'라고 알려진 음악 형식과 유사한 진화하는 음악적 구조를 만들어 냅니다. 음악에서 주제의 변주란, 작곡가가 특정 주제나 멜로디를 여러 방식으로 변형시키는 작곡 기법을 의미합니다. 예를 들어 요한 세바스찬 바흐는 주어진 곡을 즉흥적으로 변주하는 데 천재적인 재능을 보인 것으로 유명합니다.

하지만 더 흥미로운 것은 IBM Quantum Eagle에서 120큐비트로 PQCA를 실행하여 음악을 만들었다는 것입니다. 저는 양자 컴퓨터가 없었다면 Qubism은 불가능했을 것이라고 말하고 싶습니다.

다른 방법은 머신 러닝에 양자 컴퓨팅을 사용했습니다. 연주 중 특정 순간에 양자 컴퓨터가 바이올린을 '듣고' 반응을 만들어 냈습니다. [저와 공동 작업자들은] 입력된 음악에서 시퀀싱 규칙을 추출하는 시스템을 개발했습니다. 이 시스템은 규칙을 양자 회로로 인코딩합니다. 이 회로는 양자 컴퓨터가 음악적 확률성을 인코딩하는 진폭을 가진 파동 함수를 생성하도록 지시합니다. 즉, 곡에서 특정 음이 다른 음에 뒤따르는 확률을 인코딩하는 것입니다. 측정값은 어떤 음이 다른 음을 따르는지를 정의합니다.

응답을 생성하기 위해 무대 위의 노트북으로 바이올린을 녹음하고 양자 회로를 만든 다음 클라우드의 양자 컴퓨터로 전달하여 처리했습니다. 그런 다음 몇 초 후에 클라우드에서 측정값을 검색하고 각각의 음악적 반응을 합성했습니다.

여기서 흥미로운 점은 소프트웨어가 음악 시퀀싱 규칙을 인코딩하는 데 단 5개의 큐비트와 몇 줄의 Qiskit 코드만 필요했다는 점입니다. 기존 컴퓨터에서 실행되는 표준 머신 러닝을 사용했다면, 같은 작업을 수행하기 위해 계산량이 많은 인공 신경망이 필요했을 것입니다.

하지만 크게 달라지지 않았습니다. 제 작곡 과정은 다양한 단계로 구성되어 있습니다. 한쪽 끝에는 컴퓨터 프로그래밍 단계가 있고, 다른 쪽 끝에는 컴퓨터가 생성한 자료를 창의적인 음악으로 렌더링하는 단계가 있습니다. 후자는 컴퓨터에서 생성된 데이터를 실제 음악으로 변환하는 작업이기 때문에 제가 가장 좋아하는 작업입니다. 음악 기술 커뮤니티에서는 이 작업을 ‘매핑’, 즉 추상적인 데이터 또는 표현을 음악에 매핑하는 작업이라고 부르기도 합니다.

하지만 양자 컴퓨터로 작업할 때는 이러한 기계를 활용하여 구성 물질을 생성하는 방법을 연구하고 있기 때문에 확실히 사고방식의 전환이 필요합니다.

저는 컴퓨터 프로그래밍 분야에서 오랜 경력을 쌓았다는 점에서 특권을 누리고 있습니다. 저는 코드 작성을 즐깁니다. 하지만 많은 뮤지션들이 그렇지 않다는 것을 알고 있습니다. 그래서 저는 뮤지션들이 양자 컴퓨팅에 쉽게 접근할 수 있도록 하는 것을 사명으로 삼고 있습니다. 저는 최근 새로 설립된 양자 컴퓨팅 기술 회사인 Moth와 협력하여 음악을 중심으로 크리에이티브 산업을 위한 사용자 친화적인 소프트웨어 도구를 만들고 있습니다.

제가 음악을 시작하던 시절에 이아니스 제나키스(Iannis Xenakis)의 작업은 큰 영향을 미쳤습니다. 음악을 더 정식으로 공부하기 위해 대학에 복학했을 때 저는 이미 컴퓨터 공학 학위가 있었습니다. 제나키스의 저서 Formalized Music을 통해 컴퓨팅 배경 지식을 음악 작곡에 활용하는 방법을 배웠죠. 이 책에는 음악을 만들기 위한 범주 이론, 확률적 과정, 형식 논리 및 기하학적 모델을 탐구하는 그의 혁신적인 음악 작곡 접근 방식이 설명되어 있습니다. 제나키스의 작업을 이해하는 것은 음악에 대한 양자 컴퓨터의 잠재력을 탐구하기 위한 전제 조건이라고 할 수 있습니다.

제가 작곡을 시작하던 시절에 컴퓨터로 작업한 다른 영감을 준 작곡가로는 장 클로드 리셋(Jean-Claude Risset), 존 차우닝(John Chowning), 로리 슈피겔(Laurie Spiegel), 브라이언 에노(Brian Eno)가 있습니다. 하지만 저를 일렉트로닉 음악에 빠져들게 한 것은 밴드 크라프트베르크(Kraftwerk)였습니다. 그들은 시퀀서와 컴퓨터 생성 사운드를 포함한 기술을 통합하여 독특한 일렉트로닉 음악 스타일을 만들었고, 저는 지금도 그 음악에 매력을 느끼고 있습니다.