近日，谷歌艺术与文化部的Damien Henry与英国舞蹈编导Wayne McGregor合作，共同研发了一种能够预测特定风格舞蹈动作的人工智能。
这个工具可以根据数百小时的视频片段生成自创的舞蹈编排，所有的资料都来自于Wayne McGregor自己以及他公司的十位舞者的档案。
在观看了他们的舞蹈动作视频后，AI可以抓取出这些舞蹈家的个人风格，并创造类似风格的独舞编排。
人工智能已经能够预测很多事情，比如你将在手机上输入的下一个单词，或者在上传到社交媒体的图片中识别你的身份。但是，预测手势对人工智能来说是很棘手的。
这项技术录入了McGregor的档案和他的舞蹈演员的录制视频。Henry认为，在某种程度上，人工智能学会了如何跳舞，但它的舞蹈风格与Wayne McGregor十分相似。
该工具的工作原理是利用网络摄像机获取视频输入，并通过绘制不同身体部位之间的点，提取舞蹈演员做出特定姿势的“骨架”。它将这个输入至三种不同的算法来猜测下一个舞蹈姿势可能是什么，这需要考虑到特定舞者的个人风格，也要考虑到公司其他九个舞者的风格。
由AI工具读取的舞者"骨架"
对于McGregor来说， 这项技术最引人入胜的一个方面是， 它可以学习和再现舞者的特殊风格。
实际上，算法在编舞中已经被使用了几十年。
早在1964年，在匹兹堡大学，Jeanne Beaman和Paul Le Vasseur就用计算机从不同的时间变化、空间方向和他们输入的运动类型中产生随机的舞蹈序列。本世纪初，编导们使用了一种叫"choreograph" 的软件，该软件是一种排序工具，可以让编导在时间轴上设置数字变体， 在表演过程中作为舞者的提示表。由于舞台周围安装了传感器， 它能够实时更新舞者的动作。
但是人工智能在舞蹈和创造力方面有局限性。Michael Klien是杜克大学舞蹈项目的编导，也是ChoreoGraph的熟练使用者。他的软件作品在伦敦皇家歌剧院展出，但他解释说，他很快就厌倦了这一过程，并在2002年放弃了系统，转而直接与他的舞蹈演员合作。
AI工具预测舞蹈演员下一步动作的示例
Henry表示，谷歌的工具无法发明出以前从未见过的动作。像所有的人工智能一样，它通过“插值”来构建结果—也就是说，它预测的是在之前所有学到的事情中最有可能发生的事情。
当然，AI编舞也不是完全不具备创造力。该技术可以画出一张它所识别的不同舞蹈动作的“地图”，并且推荐特定的动作序列。
这项技术也可以设置为提供一个混合两个舞者风格的编排舞蹈序列。当公司试用时这一功能时，这引起观看者哈哈大笑，你想象一下你以别人的风格在屏幕上移动，你就能体会到这种乐趣了。
McGregor希望这一工具将来可以用于实时工作，每个舞蹈演员都有自己的展示屏幕，并在舞台上可以再现算法传递出的舞蹈序列。但是一些技术细节仍然需要整理—比如，该程序能否同时支持十部手机连接，能否将舞蹈序列同时显示在屏幕上?
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