XXI세기 춤 알고리즘: 무용가의 도구에서 공동 작성자와 비평가로

XXI세기에 「춤 알고리즘」의 개념은, 전통芭蕾에서의 구조적인 패턴의 순서라는 메타포에서 실제 컴퓨터 알고리즘을 사용하여 춤을 창조, 분석 및 수행하는 데까지 발전했습니다. 이는 성과, 수학 및 인공지능의 경계에 있는 새로운 다학제적 분야를 탄생시켰습니다. 여기서 코드는 단순한 도구가 아니라 공동 작성자가 되고, 무용가의 몸은 디지털과 물리적 사이의 인터페이스가 됩니다.

1. 생성 도구로서의 알고리즘: 새로운 무용 창조

현대 무용가들은 창의적 둔화를 극복하고, 명확하지 않은 패턴을 찾고, 자신의 작곡 언어를 확장하기 위해 알고리즘 시스템을 사용합니다.

생성적 무용: Wayne McGregor (Random Dance 회사)와 같은 무용가들은 무용가의 몸체, 기본 움직임 및 그들의 조합 규칙을 입력하는 소프트웨어 (예: DanceForms 또는 맞춤형 알고리즘)를 사용합니다. 알고리즘은 수천 가지 변형을 생성하고, 무용가는 가장 흥미로운 것을 선택합니다. 이는 그의 역할을 「발명가」에서 「커리에이터」로 전환시키며, 기계로 생성된 데이터 집합과 작업합니다.

스톡asti적 및 프락털 모델: 혼란 이론, 자연 과정 (식물 성장, 무리 움직임) 또는 수학적 프락털에 기반한 알고리즘은 복잡하고 자기 조직화된 작품을 생성합니다. Troika Rump's 「Agent of Lonely Hearts」공연은 무리의 행동을 시뮬레이션하는 알고리즘을 사용하며, 각 무용가는 간단한 지역 규칙에 따라 행동하며 전체적인, 예측할 수 없는 순서를 생성합니다.

예: Akram Khan의 「Living Archive」프로젝트. 여기서 기계 학습 알고리즘은 마이클 잭슨이나 Sylvie Guillem과 같은 전설적인 무용가의 연주 기록을 분석하고, 그들의 스타일을 영감으로 받은 새로운 움직임을 제안하여, 유산과 미래 간의 대화를 만듭니다.

2. 파트너로서의 알고리즘: 상호작용 시스템 및 motion capture

이곳에서 알고리즘은 실시간으로 무용가의 움직임에 반응하여 임mersive 환경을 만들거나 다른 미디어를 제어합니다.

반응형 시각화 및 음향: Adam Benjamin이나 Claudia Huxtable의 공연에서, 몸체에 장착된 센서 (가속도계, giro스코프) 또는 Kinect와 같은 시스템은 움직임의 매개변수 (속도, 공격력, 충격)를 읽습니다. 알고리즘은 이 데이터를 생성적인 그래픽이나 음악 파트иту르로 변환합니다. 무용은 단순히 시각적 행렬을 그리거나 사운드스케이프를 만들어냅니다. 몸은 프로그래밍 도구가 됩니다.

디지털 더블 및 증강 현실: motion capture 기술(예: Gideon Obarzanek의 프로젝트)은 무용가의 정확한 디지털 아바타를 생성할 수 있습니다. 그런 다음 알고리즘은 이 아바타를 변형하여, 다른 세계의 물리법칙(확산, 비행, 분해)에 따라 움직임을 변환할 수 있습니다. 이는 살아있는 몸체에서는 불가능한 것입니다. AR 공연에서 관객은 눈 앞에 실제 연주자와 함께 알고리즘적으로 생성된 「더블」이나 판타지 존재를 볼 수 있습니다.

유익한 사실: 2009년 무용가 Frederic Vandenweken은 「Gráinne」공연을 만들었으며, 무용가는 전작의 연습 비디오를 기반으로 학습된 신경망에 의해 제어되는 가상-agent와의 대화를 통해 움직임을 합니다. 이는 AI가 무대에서 완전한 파트너로서 등장한 최초의 경우 중 하나입니다.

3. 분석가 및 아카이브리어로서의 알고리즘: 비평 및 보존

알고리즘은 무용을 대상으로 한 대상적인 분석을 수행하여, 교육, 비평 및 보존에 대한 접근 방식을 변화시킵니다.

이동 분석 실험실: Laban Movement Analysis (LMA)와 같은 시스템은 컴퓨터 시각을 강화한 알고리즘(OpenPose, DeepLabCut)을 사용하여, 연주 기술의 미크로 분석을 수행하고, 독특한 운동적 「finger-print」를 발견하거나 심지어 부상 위험을 진단할 수 있습니다. 이는 직관적인 예술을 경험적 과학으로 변환합니다.

디지털 아카이브 및 시각적 검색: EU의 「WhoLoDancE」프로젝트는 3D 이동 라이브러리를 생성하기 위해 알고리즘을 사용합니다. 사용자는 이름 대신 설명(예: 점프와 함께 회전) 또는 손으로 그린 실루엣을 사용하여 아카이브에서 검색할 수 있습니다. 알고리즘은 다른 기록에서 유사한 단편을 모두 찾습니다. 이는 무용 역사의 연구를 혁명화합니다.

알고리즘 비평: Forking Room 그룹의 「Choreographic Language Agent」과 같은 pilot 프로젝트는 단순히 움직임을 생성하는 것 이상으로, 그들의 구조, 클리시에를 발견하여 비평적인 평가를 제공하려는 시도를 합니다. 이는 예술적 판단의 본질에 대한 질문을 제기합니다.

4. 철학적 및 사회적 도전: 누가 작성자인가?

알고리즘의 도입은 깊은 질문을 일으킵니다:

저작권: 무용이 AI에 의해 데이터 만의 천만 명의 연주자에 의해 생성된 경우, 누구에게 권리가 있을까? 데이터를 제공한 무용가에게, 프로그래머에게, 커리에이터 무용가에게?

「의식 손실」: 움직임 최적화를 통해 인공지능에 의해 최적화된 움직임이 인간의 독특한 감각적 touch, 오류, 감정적 폭발을 잃게 될까요? 새로운, 포스트하uman 몸이 탄생할까요?

생물정치 및 통제: 움직임 분석을 위해 사용되는 알고리즘은 보다 나은 성능을 위해 사용될 수 있으며, 정규화 및 통제(예: 스포츠나 생산에서)에 사용될 수 있습니다. 「이상적인」이며, 효율적이며 따라서顺从한 존재 방식을 강요합니다.

과학적 상황: 프랑스 철학자 Katrin Mallabou는 「플라스틱스」라는 개념을 도입하여 형태의 변환 능력을 정의합니다. 알고리즘적 무용은 이 플라스틱스를 최대한으로 끌어올리며, 몸을 무한히 프로그래밍할 수 있는 재료로 변환합니다. 그러나 파도는: 코드에 의해 설정된 최대한의 변화의 자유는 새로운 비자유로 이어질 수 있습니다. 완전한 조합 가능성의 명령으로, 예측할 수 없는 「 отчая의 손짓」을 배제합니다. 이는 철학자 Georges Bataille의 의견에 따르면 예술의 본질입니다.

결론: 새로운 무용 소프트웨어

XXI세기 무용의 알고리즘은 단순한 메트로노믹이나 기록이 아닙니다. 이는 공동 작성자, 환경, 분석가 및 도전입니다. 그는 유기적이고 합성적인 경계를 흐리게 하고, 직관적이고 계산된 것, 예술과 과학 간의 경계를 흐리게 합니다. 가장 잠재력 있는 실천은 그것이 인간 창의성의 대체물이 아니라 「 inteligent한 거울」로 보고, 우리의 몸체 패턴을 새로운 각도로 볼 수 있게 해줍니다. 미래는 「살아있는」무용과 「죽은」코드 간의 대립이 아니라, 그들의 심비온으로, 알고리즘은 무용가의 팔레트를 확장하며, 무용가는 알고리즘을 예측할 수 없음, 노이즈 그리고 「인간성」을 가르칩니다. 무용은 생물적 지능과 디지털 지능 간의 대화의 공간이 됩니다. 몸은 마지막이며 가장 복잡한 주장입니다.

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