AI賦能舞蹈創(chuàng)作：創(chuàng)新路徑與藝術(shù)表達(dá)探究

一、引言

舞蹈作為一門(mén)古老且富有生命力的藝術(shù)形式，一直以來(lái)都依賴(lài)于舞者的身體語(yǔ)言、編舞師的創(chuàng)意靈感以及舞臺(tái)的視覺(jué)呈現(xiàn)。在科技飛速發(fā)展的今天，人工智能（AI）正被廣泛應(yīng)用到各個(gè)領(lǐng)域，其具有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力、模式識(shí)別能力和智能生成能力，這些特性能夠?yàn)槲璧竸?chuàng)作帶來(lái)全新的視角和方法。AI賦能舞蹈創(chuàng)作，不僅能夠?yàn)榫幬栝_(kāi)辟超越傳統(tǒng)認(rèn)知邊界的創(chuàng)新路徑，也能夠引發(fā)關(guān)于藝術(shù)創(chuàng)作主體、審美范式以及人類(lèi)創(chuàng)造力的深入思考。基于此，本文深入分析AI賦能舞蹈創(chuàng)作的創(chuàng)新路徑與藝術(shù)表達(dá)方式。

二、AI與舞蹈創(chuàng)作融合的技術(shù)基礎(chǔ)

（一）數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的舞蹈動(dòng)作生成

基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的舞蹈動(dòng)作生成技術(shù)，本質(zhì)上是通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)海量舞蹈素材進(jìn)行學(xué)習(xí)與創(chuàng)新的過(guò)程。首先利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)對(duì)經(jīng)典舞劇、即興舞蹈表演視頻進(jìn)行逐幀解析，提取人體關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)軌跡、身體姿態(tài)參數(shù)等數(shù)據(jù)，構(gòu)建龐大的動(dòng)作模式數(shù)據(jù)庫(kù)。其次，通過(guò)生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）、變分自編碼器（VAE）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體長(zhǎng)短期記憶（LSTM），以及近年來(lái)在序列建模中表現(xiàn)出極高應(yīng)用價(jià)值的深度學(xué)習(xí)模型Transformer架構(gòu)等的訓(xùn)練，AI可以學(xué)習(xí)舞蹈作品的特征以及規(guī)律。[1]這種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的生成方式，使AI能夠“學(xué)習(xí)”并“重組”人類(lèi)舞蹈的元素，生成模仿特定風(fēng)格的舞蹈動(dòng)作，對(duì)現(xiàn)有舞蹈作品進(jìn)行改編，甚至能夠融合不同風(fēng)格特征，創(chuàng)作出編舞可能未曾設(shè)想過(guò)的、新穎的動(dòng)作組合。

（二）算法輔助的舞蹈結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

傳統(tǒng)編舞依賴(lài)編舞的經(jīng)驗(yàn)和專(zhuān)業(yè)水平構(gòu)建動(dòng)作序列，而算法輔助系統(tǒng)則通過(guò)數(shù)學(xué)建模將編舞邏輯轉(zhuǎn)化為可計(jì)算的數(shù)學(xué)問(wèn)題。其一，長(zhǎng)短期記憶（LSTM）作為一種功能強(qiáng)大的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RvNN），用于視頻分析任務(wù)中能夠?qū)W習(xí)經(jīng)典舞劇的結(jié)構(gòu)模式，識(shí)別“主題呈現(xiàn)—沖突發(fā)展—高潮釋放—情感升華”的敘事節(jié)奏，進(jìn)而生成符合舞蹈規(guī)律的段落銜接方案。例如，在群舞編排中，算法可根據(jù)舞者數(shù)量、空間位置和動(dòng)作特征，自動(dòng)計(jì)算出合適的隊(duì)形排列方案，避免人工編排中常見(jiàn)的對(duì)舞臺(tái)空間利用不足或隊(duì)形同質(zhì)化問(wèn)題。其二，基于音樂(lè)信息的編舞算法也能根據(jù)舞蹈配樂(lè)的旋律、節(jié)奏、和聲的特點(diǎn)，為編舞提供理想的編舞方案，提升編舞效率，使其有更多的時(shí)間與精力專(zhuān)注于構(gòu)思舞蹈作品的主題。[2]其三，在動(dòng)作分析環(huán)節(jié)，聚類(lèi)算法可自動(dòng)識(shí)別重復(fù)出現(xiàn)的動(dòng)作，發(fā)現(xiàn)編舞的創(chuàng)作偏好與習(xí)慣；時(shí)序模型則能發(fā)現(xiàn)動(dòng)作序列中的邏輯漏洞，比如某段動(dòng)作的發(fā)力方式不夠科學(xué)，容易使舞者受傷，或情感遞進(jìn)過(guò)程不夠流暢。這些量化分析結(jié)果能夠以可視化圖譜方式呈現(xiàn)，幫助編舞從科學(xué)層面優(yōu)化動(dòng)作與結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。

（三）智能動(dòng)作捕捉與分析

傳統(tǒng)動(dòng)作捕捉技術(shù)需要在特定場(chǎng)地安裝攝像頭陣列，通過(guò)標(biāo)記點(diǎn)追蹤舞者運(yùn)動(dòng)軌跡，而新一代智能捕捉系統(tǒng)借助深度學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)了無(wú)標(biāo)記點(diǎn)的實(shí)時(shí)動(dòng)作捕捉，并可結(jié)合骨骼動(dòng)力學(xué)模型重建三維運(yùn)動(dòng)軌跡，甚至能夠通過(guò)捕捉并分析面部微表情得出表情對(duì)肢體語(yǔ)言的影響。這種技術(shù)不僅實(shí)現(xiàn)了對(duì)即興創(chuàng)作過(guò)程的動(dòng)態(tài)記錄，還提高了數(shù)據(jù)采集的效率。當(dāng)舞者在排練廳自由舞動(dòng)時(shí)，系統(tǒng)能夠同步生成包含關(guān)節(jié)角度、重心位移、動(dòng)作速度等參數(shù)的數(shù)據(jù)，為后續(xù)的動(dòng)作分析與再創(chuàng)造提供精確的數(shù)字模型。

三、AI對(duì)舞蹈創(chuàng)作藝術(shù)表達(dá)的深層影響

（一）重塑舞蹈創(chuàng)作的主體

傳統(tǒng)的舞蹈創(chuàng)作主要依賴(lài)于編舞的個(gè)人經(jīng)驗(yàn)和直覺(jué)，而AI的引入，使創(chuàng)作過(guò)程更加科學(xué)化。在這一過(guò)程中，編舞的角色從單純的創(chuàng)作者轉(zhuǎn)變?yōu)榕cAI協(xié)同合作的設(shè)計(jì)者。這種轉(zhuǎn)變不僅改變了舞蹈創(chuàng)作的方式，也促使編舞重新思考自身在創(chuàng)作過(guò)程中的定位和價(jià)值。[3]

（二）創(chuàng)新舞蹈作品的敘事結(jié)構(gòu)

在敘事結(jié)構(gòu)的創(chuàng)新層面，AI的“非線性思維”也為舞蹈創(chuàng)作提供了全新的時(shí)空架構(gòu)。傳統(tǒng)舞劇多遵循“起承轉(zhuǎn)合”的線性敘事，而基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）的編舞系統(tǒng)能夠構(gòu)建“節(jié)點(diǎn)—連接”式的敘事，把舞蹈片段當(dāng)作獨(dú)立節(jié)點(diǎn)，通過(guò)情感強(qiáng)度、動(dòng)作密度、空間關(guān)系等參數(shù)與其他節(jié)點(diǎn)建立聯(lián)系，形成可自由跳轉(zhuǎn)的敘事網(wǎng)絡(luò)。

（三）增強(qiáng)舞蹈藝術(shù)的可及性

AI技術(shù)降低了舞蹈創(chuàng)作的專(zhuān)業(yè)門(mén)檻，使普通人也能夠參與到舞蹈創(chuàng)作過(guò)程中。具體而言，其一，通過(guò)開(kāi)發(fā)基于AI的舞蹈創(chuàng)作軟件和平臺(tái)，使任何人都可以利用這些工具進(jìn)行舞蹈創(chuàng)作。用戶(hù)無(wú)須具備專(zhuān)業(yè)的舞蹈知識(shí)和技能，可以根據(jù)自己的喜好進(jìn)行動(dòng)作選擇和組合，輕松地創(chuàng)作出屬于自己的舞蹈作品。其二，AI驅(qū)動(dòng)的創(chuàng)作工具還能集成多模態(tài)交互界面，允許編舞通過(guò)自然語(yǔ)言描述、哼唱旋律、繪制草圖甚至情緒輸入等多種方式與AI溝通創(chuàng)作意圖，AI則能將這些非結(jié)構(gòu)化的創(chuàng)意輸入轉(zhuǎn)化為具體的舞蹈元素或結(jié)構(gòu)框架，進(jìn)一步降低舞蹈創(chuàng)作的技術(shù)門(mén)檻，使更多人能夠參與到舞蹈創(chuàng)作的實(shí)踐中，從而極大地豐富舞蹈藝術(shù)的表達(dá)形式與內(nèi)容。

四、AI賦能舞蹈創(chuàng)作藝術(shù)表達(dá)的路徑

（一）基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，深度挖掘舞蹈素材

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)是AI賦能舞蹈創(chuàng)作的基礎(chǔ)，其通過(guò)算法對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)進(jìn)行分析與處理，挖掘其中的既定模式與規(guī)律，為舞蹈創(chuàng)作提供靈感與素材。在舞蹈創(chuàng)作領(lǐng)域，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)主要依賴(lài)于動(dòng)作捕捉、音樂(lè)特征提取、情感分析以及模型生成等技術(shù)路徑。因此，在運(yùn)用AI賦能舞蹈創(chuàng)作時(shí)，應(yīng)著力于構(gòu)建更為智能且具有語(yǔ)義理解能力的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)體系，以實(shí)現(xiàn)對(duì)舞蹈素材的深度挖掘和創(chuàng)新性生成，從而超越當(dāng)前較為表層的模式識(shí)別與動(dòng)作序列組合形式。還要建立更加全面和精細(xì)化的舞蹈數(shù)據(jù)庫(kù)，不僅包含不同舞種、風(fēng)格、地域、時(shí)代的動(dòng)作捕捉數(shù)據(jù)、視頻錄像、舞譜文獻(xiàn)，更要涵蓋動(dòng)作的質(zhì)感、表達(dá)的情感、發(fā)力方式、空間關(guān)系、節(jié)奏韻律等難以量化的信息，甚至要納入相關(guān)的文化背景、歷史發(fā)展脈絡(luò)、音樂(lè)配樂(lè)、舞美設(shè)計(jì)、評(píng)論文本等多模態(tài)數(shù)據(jù)。[4]

（二）拓展編舞想象力邊界，實(shí)現(xiàn)人機(jī)協(xié)同創(chuàng)作新模式

在傳統(tǒng)的舞蹈編創(chuàng)中，編舞的想象力往往受到自身經(jīng)驗(yàn)、知識(shí)和思維方式的限制。而 AI的出現(xiàn)為拓展編舞想象力邊界提供了新的可能，從而實(shí)現(xiàn)人機(jī)協(xié)同創(chuàng)作的新模式。

1.打破編舞的經(jīng)驗(yàn)邊界與思維慣性

應(yīng)利用人機(jī)協(xié)同創(chuàng)作模式打破編舞的經(jīng)驗(yàn)邊界與思維慣性，構(gòu)建“人類(lèi)創(chuàng)意引導(dǎo)—機(jī)器理性推演—雙向修正迭代”的動(dòng)態(tài)創(chuàng)作模式。這種模式既非技術(shù)對(duì)藝術(shù)的單向賦能，亦非人類(lèi)對(duì)算法的被動(dòng)接受，而是通過(guò)建立智能系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)其與編舞之間的“認(rèn)知結(jié)合”。其理論邏輯根植于對(duì)創(chuàng)作主體性的重新定義，編舞可以從具體的動(dòng)作編排中抽離，專(zhuān)注于構(gòu)建舞蹈作品的敘事脈絡(luò)或構(gòu)思作品主題。

2.進(jìn)行互動(dòng)式協(xié)同創(chuàng)作

在人機(jī)協(xié)同創(chuàng)作模式下，應(yīng)將AI作為編舞的創(chuàng)意伙伴，與編舞進(jìn)行實(shí)時(shí)互動(dòng)。編舞可以向AI提出創(chuàng)作需求和方向，AI則根據(jù)這些要求在虛擬空間中進(jìn)行千萬(wàn)次“編舞實(shí)驗(yàn)”，通過(guò)模擬不同舞種的動(dòng)作組合，解析經(jīng)典作品的敘事邏輯，推演非常規(guī)身體運(yùn)動(dòng)的可能性，生成編舞憑借自身經(jīng)驗(yàn)難以創(chuàng)作出的編舞方案或建議。編舞可以對(duì)這些方案與建議進(jìn)行篩選、修改和完善，將AI的創(chuàng)意與自己的藝術(shù)理念相結(jié)合。這種互動(dòng)式的創(chuàng)作過(guò)程能夠激發(fā)編舞的創(chuàng)造力，使他們突破傳統(tǒng)思維的束縛，開(kāi)拓新的創(chuàng)作思路。例如，英偉達(dá)與加利福尼亞大學(xué)默塞德大學(xué)合作研發(fā)的深度學(xué)習(xí)編舞模型通過(guò)生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）分析了大量的芭蕾、尊巴等舞蹈數(shù)據(jù)，該模型能夠根據(jù)輸入的音樂(lè)風(fēng)格與節(jié)奏生成舞蹈動(dòng)作序列，并通過(guò)“節(jié)拍整形器”增強(qiáng)動(dòng)作流暢性。又如，網(wǎng)易互娛AI Lab的ChoreoMaster系統(tǒng)，其遵循舞蹈動(dòng)作與音樂(lè)風(fēng)格契合、節(jié)奏同步，舞蹈作品結(jié)構(gòu)完整等原則，通過(guò)深度學(xué)習(xí)技術(shù)實(shí)現(xiàn)了可控的舞蹈生成。該系統(tǒng)允許用戶(hù)通過(guò)預(yù)設(shè)軌跡、刪除片段等約束條件干預(yù)舞蹈生成過(guò)程。在生成街舞動(dòng)作時(shí)，系統(tǒng)能夠根據(jù)音樂(lè)風(fēng)格自動(dòng)匹配街舞動(dòng)作的律動(dòng)模式，而編舞可通過(guò)調(diào)整“動(dòng)作密度”等參數(shù)優(yōu)化細(xì)節(jié)，形成“人類(lèi)創(chuàng)意引導(dǎo)—機(jī)器理性推演—雙向修正迭代”的閉環(huán)。[5]

（三）重構(gòu)創(chuàng)作流程，進(jìn)行動(dòng)態(tài)交互的個(gè)性化創(chuàng)作

AI對(duì)舞蹈創(chuàng)作的賦能不僅體現(xiàn)在靈感生成與人機(jī)協(xié)同層面，更在于通過(guò)智能交互技術(shù)重構(gòu)創(chuàng)作流程，形成動(dòng)態(tài)化、個(gè)性化的舞蹈創(chuàng)作生態(tài)。

其一，可以利用AI的實(shí)時(shí)反饋、動(dòng)態(tài)優(yōu)化與多維度交互功能，讓創(chuàng)作過(guò)程演變?yōu)椤案兄伞?yàn)證—迭代”的系統(tǒng)流程，極大地提升創(chuàng)作效率與藝術(shù)表達(dá)的精準(zhǔn)度。在傳統(tǒng)的舞蹈創(chuàng)作過(guò)程中，編舞依賴(lài)于反復(fù)排練與經(jīng)驗(yàn)積累調(diào)整動(dòng)作細(xì)節(jié)，而通過(guò)AI實(shí)時(shí)動(dòng)作捕捉技術(shù)與生成模型的結(jié)合，可實(shí)現(xiàn)創(chuàng)作過(guò)程的動(dòng)態(tài)交互。例如，由上海電影藝術(shù)職業(yè)學(xué)院開(kāi)發(fā)的“舞蹈動(dòng)捕數(shù)據(jù)庫(kù)”，通過(guò)高精度傳感器捕捉舞者身體上的53個(gè)標(biāo)記點(diǎn)，結(jié)合AI算法實(shí)時(shí)生成動(dòng)作變體建議。編舞可通過(guò)AR眼鏡或全息投影界面，即時(shí)查看AI生成的動(dòng)作軌跡與身體延展幅度，并用手勢(shì)或語(yǔ)音指令調(diào)整參數(shù)（如動(dòng)作速度、空間位移路徑），形成“動(dòng)作捕捉—AI生成—編舞修正”的閉環(huán)。

其二，可利用AI根據(jù)不同舞者的生理特征與藝術(shù)風(fēng)格，生成個(gè)性化編排方案。例如，清華大學(xué)在讀博士生李镕輝提出的Lodge，采用兩階段擴(kuò)散模型架構(gòu)，利用Transformer網(wǎng)絡(luò)從音樂(lè)中提取節(jié)奏和結(jié)構(gòu)信息，生成符合音樂(lè)節(jié)奏的基礎(chǔ)動(dòng)作，再結(jié)合舞者的關(guān)節(jié)活動(dòng)度、肌肉記憶等數(shù)據(jù)優(yōu)化細(xì)節(jié)動(dòng)作，最終生成適配個(gè)體差異的長(zhǎng)序列舞蹈。在這樣的動(dòng)態(tài)交互生態(tài)中，AI不僅能為專(zhuān)業(yè)舞者量身定制高難度動(dòng)作，還能為舞蹈技能有限或缺乏專(zhuān)業(yè)訓(xùn)練的個(gè)體生成符合其能力范圍且富有表現(xiàn)力的動(dòng)作方案。編舞可以通過(guò)設(shè)定個(gè)體的身體參數(shù)、動(dòng)作偏好乃至情感表達(dá)需求，要求AI在海量的動(dòng)作數(shù)據(jù)中進(jìn)行探索并篩選出符合需求的動(dòng)作，實(shí)現(xiàn)“千人千面”的個(gè)性化舞蹈創(chuàng)作。這種以“個(gè)體為中心”的AI輔助創(chuàng)作模式，深刻改變了以往“動(dòng)作優(yōu)先，舞者適應(yīng)”的傳統(tǒng)編排邏輯，將其轉(zhuǎn)變?yōu)椤拔枵咛刭|(zhì)驅(qū)動(dòng)，AI適配生成”的新范式。

國(guó)際著名編舞家韋恩·麥克格雷戈?duì)柵c谷歌藝術(shù)與文化實(shí)驗(yàn)室合作的“生活檔案”項(xiàng)目是又一個(gè)典型例證。該項(xiàng)目將麥克格雷戈?duì)栠^(guò)去積累的大量舞蹈影像資料、排練筆記和個(gè)人動(dòng)作語(yǔ)匯進(jìn)行數(shù)字化處理，構(gòu)建了一個(gè)龐大的個(gè)人舞蹈動(dòng)作數(shù)據(jù)庫(kù)。通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法，AI系統(tǒng)學(xué)習(xí)并理解了麥克格雷戈?duì)柂?dú)特的編舞風(fēng)格和動(dòng)作模式，能夠生成全新的、具有其鮮明個(gè)人特色的動(dòng)作序列或姿態(tài)建議。編舞師可以與這個(gè)AI系統(tǒng)互動(dòng)，將其生成的“靈感片段”作為創(chuàng)作的起點(diǎn)或舞蹈創(chuàng)作過(guò)程中的素材，從而探索新的動(dòng)作組合方式，實(shí)現(xiàn)了人機(jī)協(xié)作的新型舞蹈創(chuàng)作方式。這種方式不僅拓展了編舞的想象空間，也為舞蹈的傳承與創(chuàng)新提供了新的可能。

其三，AI系統(tǒng)不僅能基于單次輸入進(jìn)行創(chuàng)作，更能通過(guò)記錄編舞在整個(gè)創(chuàng)作過(guò)程中的選擇、修改、反饋以及與不同舞者合作的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)，不斷優(yōu)化自身的模型，從而更準(zhǔn)確地理解特定編舞的藝術(shù)偏好、創(chuàng)作習(xí)慣以及優(yōu)化對(duì)不同舞者潛能的判斷方式，其提供的建議將越來(lái)越貼合編舞的個(gè)性化需求與藝術(shù)追求，甚至能在長(zhǎng)期合作中預(yù)測(cè)編舞的創(chuàng)作意圖，生成具有前瞻性的創(chuàng)作素材。

五、結(jié)語(yǔ)

當(dāng)前，AI正以其強(qiáng)大的計(jì)算能力、學(xué)習(xí)能力重塑著舞蹈創(chuàng)作的生態(tài)。其為編舞提供了前所未有的創(chuàng)作工具和方法，開(kāi)辟了從靈感獲取、動(dòng)作設(shè)計(jì)到編排實(shí)現(xiàn)的多元?jiǎng)?chuàng)新路徑，極大地拓展了舞蹈藝術(shù)的邊界。展望未來(lái)，AI與舞蹈的融合將是一個(gè)持續(xù)深化的過(guò)程，其關(guān)鍵在于如何在擁抱先進(jìn)技術(shù)的同時(shí)，保持對(duì)舞蹈藝術(shù)的敬畏與堅(jiān)守，確保技術(shù)服務(wù)于藝術(shù)表達(dá)，而非主導(dǎo)或取代人類(lèi)的創(chuàng)造智慧。編舞要積極學(xué)習(xí)并使用AI工具，將其作為提升自身創(chuàng)造力的伙伴，助力AI在舞蹈創(chuàng)作與藝術(shù)表達(dá)中的可持續(xù)應(yīng)用。

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（作者簡(jiǎn)介：吳青，女，碩士研究生，新疆政法學(xué)院，助教，研究方向：舞蹈歷史與文化）

（責(zé)任編輯 王瑞鋒）