(참여자)
1981년 생. 도쿄에서 활동.
인공지능 연구소인 구글 브레인팀의 데이비드 하는 순환 신경망(RNN), 창조적 인공지능, 진화적 컴퓨팅(Evolutionary Computing)을 중심으로 연구한다. 하는 토론토 대학에서 공학 및 응용수학을 전공하고 동대학원에서 석사학위를 받았다. 구글 연구원으로 일하기 전에는 골드만 삭스에서 매니징 디렉터로, 일본의 정액수익 무역거래 부문을 공동으로 운영했다.
〈기계에게 그림 가르치기〉, 2017, 디지털 인터랙티브 설치, 작가 제공
우리는 일반적인 사물을 스케치할 수 있는 순환 신경망(RNN)을 통해 기계가 인간이 하는 것과 유사한 방식으로 그림을 그리고 추상적인 개념들을 일반화하도록 훈련시키는 것을 목적으로 한다. 손으로 그린 스케치로 채워진 데이터 세트를 기반으로 우리가 만든 모델을 훈련시키는 것이다. 여기에서 각 스케치는 펜을 조정, 통제하는 일련의 모터 액션으로 재현된다. 다시 말해 펜을 어느 방향으로 움직일지, 언제 펜을 들고 언제 드로잉을 멈출지를 결정하는 것이다. 이렇게 하여 우리는 미술가의 창조적 프로세스를 지원하는 것에서부터 학생들에게 드로잉을 가르치는 일까지, 다양한 응용력을 갖춘 모델을 만들어냈다.