近日，谷歌艺术与文化部的DamienHenry与英国舞蹈编导WayneMcGregor合作，联合研发了一种需要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分解自创的舞蹈选曲，所有的资料都来自于WayneMcGregor自己以及他公司的十位舞者的档案。在观赏了他们的舞蹈动作视频后，AI可以捉放入这些舞蹈家的个人风格，并建构类似于风格的舞剧选曲。

人工智能早已需要预测很多事情，比如你将在手机上输出的下一个单词，或者在上传遍社交媒体的图片中辨识你的身份。但是，预测手势对人工智能来说是很棘手的。这项技术载入了McGregor的档案和他的舞蹈演员的录音视频。Henry指出，在或许上，人工智能学会了如何唱歌，但它的舞蹈风格与WayneMcGregor十分相似。

该工具的工作原理是利用网络摄像机提供视频输出，并通过绘制有所不同身体部位之间的点，萃取舞蹈演员作出特定姿势的“骨架”。它将这个输出至三种有所不同的算法来猜测下一个舞蹈姿势有可能是什么，这必须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工具加载的舞者＂骨架＂对于McGregor来说，这项技术最引人入胜的一个方面是，它可以自学和重现舞者的类似风格。实质上，算法在编舞中早已被用于了几十年。早在1964年，在匹兹堡大学，JeanneBeaman和PaulLeVasseur就用计算机从有所不同的时间变化、空间方向和他们输出的运动类型中产生随机的舞蹈序列。

本世纪初，编导们用于了一种叫＂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，在演出过程中作为舞者的提醒表格。由于舞台周围加装了传感器，它需要动态改版舞者的动作。但是人工智能在舞蹈和创造力方面有局限性。MichaelKlien是杜克大学舞蹈项目的编导，也是ChoreoGraph的娴熟使用者。

他的软件作品在伦敦皇家歌剧院展览，但他说明说道，他迅速就厌烦了这一过程，并在2002年退出了系统，转而必要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回应，谷歌的工具无法发明者出有以前从未见过的动作。像所有的人工智能一样，它通过“插值”来建构结果—也就是说，它预测的是在之前所有教给的事情中最有可能再次发生的事情。

当然，AI编舞也不是几乎不具备创造力。该技术可以所画出有一张它所辨识的有所不同舞蹈动作的“地图”，并且引荐特定的动作序列。这项技术也可以设置为获取一个混合两个舞者风格的选曲舞蹈序列。

当公司试用时这一功能时，这引发观看者哈哈大笑，你想象一下你以别人的风格在屏幕上移动，你就能体会到这种体验了。McGregor期望这一工具将来可以用作动态工作，每个舞蹈演员都有自己的展出屏幕，并在舞台上可以重现算法传送出有的舞蹈序列。但是一些技术细节依然必须整理—比如，该程序能否同时反对十部手机相连，能否将舞蹈序列同时表明在屏幕上？。

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