近日，谷歌藝術與文化部的Damien Henry與英國舞蹈編導Wayne McGregor合作，共同研發(fā)了一種能夠預測特定風格舞蹈動作的人工智能。

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這個工具可以根據數百小時的視頻片段生成自創(chuàng)的舞蹈編排，所有的資料都來自于Wayne McGregor自己以及他公司的十位舞者的檔案。

在觀看了他們的舞蹈動作視頻后，AI可以抓取出這些舞蹈家的個人風格，并創(chuàng)造類似風格的獨舞編排。

人工智能已經能夠預測很多事情，比如你將在手機上輸入的下一個單詞，或者在上傳到社交媒體的圖片中識別你的身份。但是，預測手勢對人工智能來說是很棘手的。

這項技術錄入了McGregor的檔案和他的舞蹈演員的錄制視頻。Henry認為，在某種程度上，人工智能學會了如何跳舞，但它的舞蹈風格與Wayne McGregor十分相似。

該工具的工作原理是利用網絡攝像機獲取視頻輸入，并通過繪制不同身體部位之間的點，提取舞蹈演員做出特定姿勢的“骨架”。它將這個輸入至三種不同的算法來猜測下一個舞蹈姿勢可能是什么，這需要考慮到特定舞者的個人風格，也要考慮到公司其他九個舞者的風格。

由AI工具讀取的舞者＂骨架＂

對于McGregor來說， 這項技術最引人入勝的一個方面是， 它可以學習和再現舞者的特殊風格。

實際上，算法在編舞中已經被使用了幾十年。

早在1964年，在匹茲堡大學，Jeanne Beaman和Paul Le Vasseur就用計算機從不同的時間變化、空間方向和他們輸入的運動類型中產生隨機的舞蹈序列。本世紀初，編導們使用了一種叫＂choreograph＂ 的軟件，該軟件是一種排序工具，可以讓編導在時間軸上設置數字變體， 在表演過程中作為舞者的提示表。由于舞臺周圍安裝了傳感器， 它能夠實時更新舞者的動作。

但是人工智能在舞蹈和創(chuàng)造力方面有局限性。Michael Klien是杜克大學舞蹈項目的編導，也是ChoreoGraph的熟練使用者。他的軟件作品在倫敦皇家歌劇院展出，但他解釋說，他很快就厭倦了這一過程，并在2002年放棄了系統(tǒng)，轉而直接與他的舞蹈演員合作。

AI工具預測舞蹈演員下一步動作的示例

Henry表示，谷歌的工具無法發(fā)明出以前從未見過的動作。像所有的人工智能一樣，它通過“插值”來構建結果—也就是說，它預測的是在之前所有學到的事情中最有可能發(fā)生的事情。

當然，AI編舞也不是完全不具備創(chuàng)造力。該技術可以畫出一張它所識別的不同舞蹈動作的“地圖”，并且推薦特定的動作序列。

這項技術也可以設置為提供一個混合兩個舞者風格的編排舞蹈序列。當公司試用時這一功能時，這引起觀看者哈哈大笑，你想象一下你以別人的風格在屏幕上移動，你就能體會到這種樂趣了。

McGregor希望這一工具將來可以用于實時工作，每個舞蹈演員都有自己的展示屏幕，并在舞臺上可以再現算法傳遞出的舞蹈序列。但是一些技術細節(jié)仍然需要整理—比如，該程序能否同時支持十部手機連接，能否將舞蹈序列同時顯示在屏幕上？