编者注：本文的在线版本于 1 月 7 日发布。
当任天堂的 Wii 游戏机于 2006 年 11 月首次亮相时，其运动感应手持“Wii 遥控器”让玩家们从沙发上站起来活动。现在，微软希望通过完全取消控制器来超越其竞争对手：今年 1 月，它公开了“Natal 计划”的细节，该计划将使 Xbox 360 用户能够通过自然的身体 movement 来操纵屏幕上的角色。这项机器学习技术将使玩家能够简单地通过模仿在客厅中的动作来踢数字足球或拍打手球。
微软于 2009 年 6 月宣布了其雄心勃勃的 Xbox 升级计划，但尚未确定发布日期，但许多观察家预计将在年底看到 Natal。它将由一个深度传感器组成，该传感器使用红外信号来创建玩家身体移动的数字 3D 模型，一个可以拾取面部表情等精细细节的摄像机，以及一个可以识别和定位个人声音的麦克风。
支持科学新闻报道
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为游戏系统编程以辨别人体几乎无限的关节位置组合是一个可怕的计算问题。“身体的每一个动作都是一个输入，因此您需要为几乎无限的动作编程反应，”微软 Xbox 360 创新主管亚历克斯·基普曼解释道。
微软没有尝试预编程动作，而是决定教其游戏技术实时识别手势，就像人类一样：通过从经验中推断。英国剑桥微软研究院的杰米·肖顿为此目的设计了一种机器学习算法。它还可以识别姿势，并在屏幕上的游戏空间中以每秒 30 帧的速度渲染它们，这个速率足以传达流畅的运动。本质上，经过 Natal 增强的 Xbox 将在飞行中捕捉运动，而无需传统运动捕捉方法所需的镜面紧身衣。
为了训练 Natal 完成这项任务，微软需要积累大量的生物识别数据。基普曼说，该公司派遣观察员前往全球各地的家庭，在那里他们录制了基本动作的视频，例如转动方向盘或接球。微软研究人员后来费力地选择了这段视频中的关键帧，并在每个人的身体上标记了每个关节。基普曼和他的团队还进入好莱坞的运动捕捉工作室，以收集有关更杂技动作的数据。
肖顿说：“在训练期间，我们需要为算法提供两件事：逼真的合成图像，以及对于每个像素，身体的相应部位。” 该算法处理数据并更改不同元素的值以实现最佳性能。
为了保持数据量可管理，该团队必须弄清楚哪些数据对于训练最相关。例如，系统不需要识别人的整个身体质量，而只需要识别他或她的骨骼关节的间距。在将数据精简到基本动作后，研究人员将每个独特的姿势映射到代表不同年龄、性别和体型的 12 个模型。
最终结果是一个巨大的数据库，其中包含标记有人体关节的视频帧。百分之二十的数据用于训练系统的大脑识别运动。工程师们将剩余的数据保存在“地面实况”数据库中，用于测试 Natal 的准确性。系统识别手势的能力越强，玩游戏就越有趣。
当然，微软并不是唯一一家探索手势界面的公司。去年 5 月，索尼展示了一个原型单元，该单元依赖于立体摄像机和深度传感器，索尼表示，它可以用于控制计算机光标、游戏头像甚至机器人。Canesta 是一家制造计算机视觉硬件的公司，它展示了一个系统，可以让沙发土豆通过挥手来控制电视，并与计算机制造商日立和 GestureTek 合作，为 PC 应用程序创建手势控制。
尽管如此，控制器不应完全消失，麻省理工学院媒体实验室有形媒体小组负责人石井裕表示。“我坚信手中应该有一些有形的东西，”他说。此外，Wii 遥控器设备提供触觉反馈，例如振动或阻力，这使动作更加逼真。即使对于像 Natal 的足球类 Ricochet 游戏演示这样的活动，石井指出，玩家可能会错过控制器提供的与物理物体连接的感觉。
但微软游戏工作室欧洲创意总监彼得·莫利纽克斯期待着一种新型的计算机娱乐，因为取消游戏控制器开辟了更多创意可能性。“Natal 迫使我作为一名设计师将这视为玩家与一项技术之间的关系，”他说。“我们正在努力创造一些感觉像是活生生的东西。”
注意：本文最初以标题“裸体游戏”印刷