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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。
McGregor对科学和技术并不是一时兴起,他拥有普利茅斯大学的名誉科学博士学位。他说,这个新项目是在回顾他25年来的表演视频时想到的,他想知道技术能否帮助保持表演的新鲜感。
McGregor 说到:“我想用一种有趣的方式来利用这个庞大的工作档案,所以我问Damien是否可以用它来产生一些新的东西。所有的这一切最后都归结到了编排中的一个至关重要的问题:如何不断创造新的内容?”
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。
Henry说,他在科学网站distill.pub上的一篇帖子中得到了灵感,该帖子使用神经网络,根据你在前一封信中的笔迹去预测下一封信的笔迹形式。他提出了一个类似的算法,可以对给定的运动进行预测。通过视频捕捉舞蹈演员的姿势,然后使用工具提供接下来最有可能的几个舞蹈片段,并在屏幕上实时显示它们。
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。
这总共产生了30个潜在的编排序列,目前持续时间约10秒,并使用类似的"骨架" 视觉显示在计算机屏幕上,McGregor会选择他想用哪一个序列。Henry说:“接下来,无论舞蹈演员跳什么,都可以再次录制,重新输入机器。”
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。
他说:“我之所以选择某些舞者,是因为他们的身体特征和特殊的运动方式。”Damien的发明的天才之处在于,它抓住了表演的精髓。
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。
他表示:“我们不断在系统中加入更多的算法,使其更加智能,我想实现人工智能编排结构。但我意识到,人工智能不能作为开发舞蹈的中坚力量。我们对智能的假设构建出我们的人工智能机器,这也意味着我们不会突破我们的想象力极限。”
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。
“我们不是要用AI取代编舞这个角色,”他说。“但是,AI可以以一种非常有效和快速的方式进行创造,这样创造的过程就会永不停止。真正的创造部分将来自Wayne对这些舞蹈序列的选择与使用。”
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。Henry解释说, 它在动作之间转换的方式可能并未在训练数据中出现过。这意味着它必须有潜力想出以前从未做过的动作。McGregor 表示,“我总是对一件我从未见过的东西感兴趣”。
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。
比如说,在McGregor的档案中插入巴西桑巴舞的录像,会发生什么?结果将会是一场以前可能从未见过的混合舞。但是McGregor说,他并不担心AI会编排出四不像的舞蹈。“接下来如何选择还是我来决定的。我是整个舞蹈的源头。我更把这看作一个创造的机会,我很喜欢这种不确定的感觉,像在玩游戏一样。”
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?
McGregor对此很有信心“我们将会实现实时舞蹈编排,这一定会很吸引人。”
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