Algoritmus tánc XX. században: a koreográfus eszközeiből szóvivő és kollaborátor, valamint kritikus

A „táncalgoritmus” fogalma a XXI. században metaforától (szigorú sorrendű tánclépések a klasszikus balettben) a valós idejű számítógépes algoritmusokhoz való alkalmazásig fejlődött, ami új multidiszciplináris területet hozott létre a performansz, a matematika és az mesterséges intelligencia határán, ahol a kód nemcsak eszköz, hanem kollaborátor is lesz, és a táncos test a digitális és fizikai közötti interfész.

1. Algoritmus mint generálási eszköz: új koreográfia létrehozása

A modern koreográfusok algoritmusos rendszereket használnak a kreativitási blokkolás leküzdésére, a nem egyértelmű minták keresésére és a kompozíciós nyelvük kiterjesztésére.

Generatív koreográfia: A koreográfusok, például Wayne McGregor (Random Dance társulat), szoftvereket (például DanceForms vagy testreszabott algoritmusokat) használnak, amelyekbe a test paramétereit, alapmozdulatait és kombinációs szabályait adják meg. Az algoritmus ezer variációt generál, amelyek közül a koreográfus kiválasztja a legérdekesebbeket. Ez átdolgozza a szerepét az „inventálón” a „kurátorra”, aki a gép által létrehozott adatokat dolgozza fel.

Stochasticus és fractális modellek: A kaotikus elméletre, természetes folyamatokra (növények növekedése, cápák mozgása) vagy matematikai fractalokra épülő algoritmusok bonyolult, önszerveződő kompozíciókat hoznak létre. A Troikas Rumpf „Egyedülálló szívű ügynöksége” előadása algoritmusokat használ, amelyek szimulálják a tömeg viselkedését, ahol minden táncos egyszerű helyi szabályok szerint működik, és globális, előre nem látható rendet hoz létre.

Példa: Akram Khan „Living Archive” projektje. Itt a gépi tanulási algoritmusok elemzik a legendás táncosok előadásainak archívumát (például Michael Jackson vagy Sylvie Guillem), és új mozdulatokat kínálnak, amelyek inspirálva vannak a stílusukból, létrehozva egy dialógust a múlt és a jövő között.

2. Algoritmus mint partner: interaktív rendszerek és motion capture

Itt az algoritmus valós idejű reagál a táncos mozdulataira, létrehozva egy beágyazott környezetet vagy más média irányítását.

Reaktív vizualizáció és zene: Adam Benjamin vagy Claudia Hughs előadásai során a testre helyezett érzékelők (pl. gyorsulásmérő, giroszkóp) vagy a Kinect típusú rendszerek olvassák a mozgás paramétereit (sebesség, amplitúdó, impulzus). Az algoritmusok ezek adatokat átalakítják generatív grafikává vagy zenei partitúrává. A tánc szó szerint „rajzolja” a vizuális sort és hoz létre egy saundsképet. A test a programozás eszköze lesz.

Cigitális testvérek és augmentált valóság: A motion capture technológiák (például Gideon Obarzanek projektekben) lehetővé teszik a táncos pontos digitális avatárjának létrehozását. Az algoritmus aztán átformálja ezt az avatárt, alávetve a más világok fizikai törvényeinek (terjedés, repülés, bomlás), ami lehetetlen a valódi test számára. Az AR előadásokban a nézők az szemüvegen keresztül látják a valódi előadók mellé az algoritmus által generált „dublók” vagy fiktív lényeket.

Érdekes tény: 2009-ben a koreográfus Frederic Verderwéken létrehozott egy előadást a „Gráinne”, ahol a táncos egy virtuális ügynökkel való párbeszédben mozgott, amely viselkedése egy neurális hálózat által képzett videóin alapul. Ez volt az egyik első eset, amikor az AI teljes mértékben partner lett a színpadon.

3. Algoritmus mint analitikus és archívum: kritika és megőrzés

Laboratóriumi mozgásanalizis: A Laban Movement Analysis (LMA) és a számítógépes látás algoritmusainak (OpenPose, DeepLabCut) oltalmával digitizált rendszerek lehetővé teszik a táncos technikájának mikroanalízisét, az egyedi mozgási „jellemeket” azonosítását és még a sérülési kockázatok felismerését. Ez az intuíció művészetét empirikus tudományává alakítja.

Cigitális archívumok és szeminális keresés: A „WhoLoDancE” (EU) projekt az algoritmusokat használja a 3D mozgásbázisok létrehozására. A felhasználó az archívumban nem nevére, hanem leírásra (például „ugrás forgás közben”) vagy kézzel rajzolt alakra keres, és az algoritmus megtalálja az összes hasonló szakaszt más feljegyzésekben. Ez megváltoztatja a tánc történelmének tanulását.

Algoritmusos kritika: A Forking Room csoport „Choreographic Language Agent” projektje próbál AI-t létrehozni, amely nemcsak mozgásokat generál, hanem kritikai értékelést is ad, értékeli a struktúrát, felismerve a kliséket. Ez felveti a művészeti ítélkezés természetének kérdését.

4. Filozófiai és társadalmi kihívások: ki az szerző?

Szerzői jog: Ha az AI ezer táncos adatain alapuló koreográfiát generál, ki birtokolja a jogot? Az adatokat biztosító táncosnak? A programozónak? A kurátor-koreográfusnak?

A test „dekvalifikációja”: Nem vezet-e a mozgás optimalizálása az algoritmus által a különleges emberi tapintás, hiba, érzelmi robbanás elvesztéséhez? Születik-e egy új, poszthumán test?

Biopolitikus és kontroll: A mozgásanalízisre alkalmazott algoritmusok, amelyek a javításra használhatók, alkalmazhatók a normalizálásra és a kontrollra (például a sportban vagy a gyártásban), és „ideális”, hatékony, így alázatos módon létező test létrehozására, amelyet könnyen irányítható.

Tudományos kontextus: A francia filozófus, Katrin Malabu a „plasticitás” fogalmát vezeti be, mint a forma átalakulásának képessége. Az algoritmusos tánc elvéri ezt a plaszticitást az abszolútig, a testet egy folyamatosan újra programozható anyaggá alakítva. Azonban paradoxon van: a kód által meghatározott abszolút variációs szabadon lehet, hogy újra korlátozott szabadságot eredményezzen – az összetett kombinációs lehetőségek diktátusát, amelyek kizárják a véletlenszerű „örvénytelenséget”, amely, a filozófus, Georges Bataille szerint az művészet lényege.

Zárás: Új koreoszofort

© elibrary.at

Permanent link to this publication: