在人工智能浪潮席卷全球的当下,科技赋能艺术已成为不可阻挡的趋势。在舞蹈领域,人工智能正以独特的方式重构舞蹈艺术的表现方式,智能算法不断优化表演者的肢体表达,数字平台拓展了舞蹈传播的时空边界,传统的舞蹈产业正从传统经验驱动向数据智能驱动转型,人机协同创作、虚拟现实演出等新兴舞蹈业态不断涌现。文章系统梳理了在舞蹈领域中人工智能的核心技术架构,力图在舞蹈的动作捕捉、情感计算、生成创作等方面,运用人工智能技术实现创新突破;同时分析了人工智能在舞蹈领域的具体应用场景,阐述了人工智能赋能下舞蹈创新面临的挑战与应对措施,旨在为舞蹈艺术的智能化转型提供借鉴。

　　一、人工智能赋能舞蹈的关键技术支撑

　　人工智能在舞蹈领域发挥作用需要用到多项关键核心技术,这些技术相互协同,能为舞蹈艺术开辟新的表达空间。

　　(一)计算机视觉

　　计算机视觉技术运用光学动作捕捉、惯性传感器等,能够对舞蹈动作进行高精度分析,在空间运动的追踪级别能够达到毫米级。该技术将舞蹈者的关节运动轨迹详细记录下来,并通过人工智能深度学习,分析舞蹈的速度、幅度、节奏等特征参数,为优化舞蹈动作提供依据。计算机视觉算法还能够快速分析海量的舞蹈视频,从中快速提炼出编舞需要的素材,为艺术创作提供灵感。

　　(二)机器学习

　　基于机器学习技术,首先要建立舞蹈运动数据库,然后运用时序数据分析方法,识别不同舞种的运动特征,提前设置音乐节奏、情感标签等约束条件,运用强化学习的动作预测技术,生成符合美学原则的过渡动作序列。

　　(三)自然语言处理

　　自然语言处理技术能够将语言描述转换为运动编码,通过预训练语言模型,让模型掌握海量的舞蹈指令,在反复训练中,模型能够进行指令转化。当进行舞蹈理论研究时,自然语言处理技术能自动分析学术文献中的动作描述,构建结构化的知识图谱;当实际创作舞蹈时,编导通过自然语言发出指令,人工智能能够自动调整动作参数,大幅提高了舞蹈创编的效率。

　　(四)生成式人工智能

　　生成式人工智能技术通过多模态大模型,赋予了舞蹈创作无限可能。首先,向人工智能提供音乐、舞台等要素,人工智能能够自动生成符合力学原理的舞蹈,并尝试探索超现实运动形态,不断拓展人体在舞蹈中的表现可能性。其次,人工智能识别舞蹈动作,能够自动匹配音乐旋律、灯光效果、服装设计等,实现动作、音乐、视觉的联动协同,带来更加丰富的艺术体验。

　　二、人工智能驱动舞蹈创作的核心创新维度

　　人工智能技术在舞蹈艺术的渗透,不仅体现在关键核心技术的应用,而且在舞蹈创作逻辑中,推动舞蹈表演实现多维交互革新。

　　(一)创作模式革新

　　人工智能赋能的舞蹈创作使用算法编舞、人机协同创作、实时交互等功能,提升了舞蹈创作的效率与质量。在算法驱动下,基于舞蹈动作的“语法数据库”,能够通过情绪强度、空间密度、节奏复杂度等参数需要,自动生成舞蹈作品。在人机协同创作中,人工智能与创作者成为伙伴关系,一方面人工智能能够捕捉创作者的示范动作,另一方面人工智能通过分析数据库海量的舞蹈资源,为创作者提供动作趋势预测、风格融合建议等。当舞者带上惯性传感器时,能够与人工智能系统实时互动,动作数据被实时记录下来,并为进一步的人机协作提供依据。在实时交互动态创作中,还运用了边缘计算、传感器技术等,运用运动捕捉摄像头、压力感应地板、麦克风阵列等,实时采集舞者的动作轨迹、力度变化、呼吸频率,人工智能中枢系统识别到这些信息后,动态调整音乐节奏、灯光色彩、投影内容等,实现了舞台视觉效果与舞蹈表演的完美融合。

　　(二)舞蹈语言拓展

　　舞蹈是一门艺术语言,通过动作来表达情感。人工智能赋能下的舞蹈语言,具有了更多表达生态。超人体动作设计突破了传统舞蹈边界,探索人体生物力学的可能,如目前运用人工智能实现了“反重力悬浮”“瞬间分身”“多维空间穿梭”等超现实舞蹈动作,带来了科幻般的舞蹈视觉享受。人工智能还打通了舞蹈与视觉艺术、声音设计、装置艺术的边界,运用动作捕捉系统,让舞者成为激光投影变化的动因,成功连接物理空间与数字世界。不同的舞蹈风格拥有不同的艺术语言体系,人工智能的深度学习能够快速分析出不同舞蹈流派的动作特征,并实现不同风格舞蹈的相互迁移,从而出现了很多跨文化、跨流派的舞蹈创新风格。

　　(三)表演范式变革

　　人工智能赋能催生了“数字舞者”,应用到的信息技术包括全息投影、动作生成算法、虚拟偶像技术等。这些虚拟的舞蹈角色能够与真人在舞台上一起表演,同时人工智能赋予虚拟舞者学习进化能力,观众反馈被虚拟舞者接收,促使舞蹈动作持续优化。人工智能赋能能够将静态的舞蹈转化为具有感知决策能力的“智能生命体”,通过视觉追踪系统,辨别舞者的位置、速度、肢体角度,并由人工智能进行快速分析,从而调整灯带、投影仪、升降机等装置,使整个舞台融为一体。人工智能系统收集观众的反应数据,舞台根据这些数据自动变化,让观众成为舞蹈创作的一部分。

　　三、人工智能在舞蹈实践中的场景化应用

　　人工智能技术已逐渐渗透到舞蹈艺术的生产、传播、消费等场景。

　　(一)舞蹈表演与制作

　　在舞蹈表演与制作环节,舞蹈者与人工智能相互协作,能够激发更多创作灵感。人工智能在深度学习海量舞蹈资源的基础上,能够根据舞蹈关键词,输出各种舞蹈动作序列,为编舞者二次创作提供便利。例如,在创作芭蕾舞«敦煌»时,使用人工智能生成技术,创建飞天动作的3D模型,为舞蹈肢体的延展性、空间层次感的表达提供了灵感。人工智能驱动的智能排练系统更是提高了舞蹈训练的科学性、有效性。例如,深圳大学研发出了“Dance-Master”系统,运用3D骨骼追踪技术,实时捕捉舞者的关节角度、相关速度数据,将收集的数据与预设的标准动作库进行比对,生成个性化训练报告;并将可穿戴式传感器与人工智能反馈系统相结合,分析舞者落地时的冲击力、关节负荷等数据,根据数据设置训练强度,为舞者提供了安全保障。

　　(二)舞蹈传播与体验

　　在舞蹈传播与体验中,人工智能赋能打破了现实的物理空间限制。例如,观众通过虚拟现实(VR)头显,能够自由切换观看视角,通过人工智能交互功能,选择喜欢的舞蹈表演形式与内容。例如,在虚拟版的«天鹅湖»中,观众自由设置黑天鹅、白天鹅的出场顺序,人工智能根据观众的指令,实时生成对应的舞蹈。人工智能赋能让舞蹈学习实现了更加个性化的表达。例如,国内平台“舞研学院”的智能系统,能够采集舞蹈学习者的动作数据,并结合神经网络模型预测动作发展趋势。当人工智能发现学习者存在“重心偏移”“发力错误”等风险时,会发出警报,提醒舞蹈学习者改变训练方式。此外,人工智能视频生成能够根据用户输入的文本描述,自动生成舞蹈短片,降低UGC(用户生成内容)的创作门槛。在舞蹈视频分发环节,推荐算法能够自动分析用户的观看时长、互动类型等数据,发现并精准推送用户喜欢的舞蹈类型。例如,B站“舞蹈区”的人工智能推荐系统提高了小众民族舞的曝光率。

　　四、人工智能与舞蹈融合面临的挑战与发展路径

　　(一)主要挑战

　　人工智能赋能会让舞蹈创作者过度依赖技术,而失去以人为本的原创特色,人工智能生成的舞蹈基于现存的大数据,缺乏人的思维突破创新,久而久之,舞蹈同质化现象严重。在使用人工智能创作舞蹈时,如果不能掌握好“度”,则会存在版权归属、艺术署名权、价值判断标准等问题。在技术伦理层面,人工智能收集到的舞者数据究竟用于哪些领域,舞者往往不知情。而且机器算法存在偏见,基于不同语料库的人工智能模型会误判其他舞蹈的价值。另外,人工智能生成过于完美的舞者形象,会引发真实舞者的焦虑,使人类舞者的身体独特性沦为比较劣势。更严峻的挑战是,过度的技术至上主义会导致舞蹈失去艺术的本身价值,而仅仅沦为技术演示。

　　(二)发展策略建议

　　1.构建“人机协同”的创作生态体系

　　在舞蹈领域引入人工智能,需要建立明确的标准,确立人与人工智能协作中各自的角色。在创作阶段,应以人类的创作思考为主体,而人工智能的资源库为人类创作提供参考;在运用生成阶段,不应忽略人类的舞蹈实践,应在实践基础上,采用混合建模技术,运用算法优化人类的舞蹈动作;在作品输出阶段,重点突出人类的情感表达,减少人工智能机械地表达,赋予舞蹈应有的温度。

　　2.建立全生命周期数据治理框架

　　由舞蹈艺术管理机构牵头制订相关的人工智能赋能指南及标准,明确在采集舞蹈数据时需遵循的基本原则。为了保护舞者的权属,需建立动态授权机制,增强舞者的知情权。各舞蹈机构可以建立基于人工智能赋能的去中心化的舞蹈数据联盟,签订智能合约,明确数据所有权及其获得的收益分配权。

　　3.培育“艺术科技”复合型人才梯队

　　人工智能与舞蹈的融合,离不开创新型、复合型人才的培养。现代舞蹈教育体系需增设“人工智能＋舞蹈”的课程体系,根据人工智能赋能舞蹈的关键核心技术,开设相关的人工智能技术课,将舞蹈课与技术课结合起来,实现跨学科人才培养。此外,艺术类院校可以与科技类院校加强合作。例如,北京舞蹈学院与中国科学院自动化研究所共建“智能舞蹈创新实验室”,基于肌电信号,开发出舞蹈情感识别系统,实现舞蹈与生物医学的深度融合。

　　4.构建动态评估与纠偏机制

　　加强人工智能技术应用的合规性监督也尤为必要。相关监督组织需定期更新«人工智能舞蹈发展白皮书»,从艺术价值、技术伦理、社会影响等多个维度,对人工智能的影响进行综合研判;构建全方位的“技术影响评估”框架,对重大人工智能舞蹈项目实施全生命周期监管。

　　五、结语

　　综上所述,舞蹈与人工智能的结合大幅提升了舞蹈的创作效率、呈现质量,为观众带来了更加优质的视觉、听觉等多感官的体验,促进了舞蹈艺术的创新发展。但是,也应认识到,滥用人工智能会给舞蹈创作带来不良影响,如过度依赖人工智能技术、失去舞蹈的情感价值、舞蹈数据应用的合法合规性等问题。因此,在人工智能赋能舞蹈领域,须明确人工智能与人类舞者的协作关系,不断完善跨学科人才培养机制,确保人工智能技术发展始终服务于艺术本体的创新需求,使舞蹈在数字时代保持“身体艺术”的独特性,借助科技力量实现创造性转化。