編者注：本文的線上版本於 1 月 7 日釋出。
當任天堂的 Wii 遊戲機於 2006 年 11 月首次亮相時，其運動感應手持“Wii 遙控器”讓玩家們從沙發上站起來活動。現在，微軟希望透過完全取消控制器來超越其競爭對手：今年 1 月，它公開了“Natal 計劃”的細節，該計劃將使 Xbox 360 使用者能夠透過自然的身體 movement 來操縱螢幕上的角色。這項機器學習技術將使玩家能夠簡單地透過模仿在客廳中的動作來踢數字足球或拍打手球。
微軟於 2009 年 6 月宣佈了其雄心勃勃的 Xbox 升級計劃，但尚未確定釋出日期，但許多觀察家預計將在年底看到 Natal。它將由一個深度感測器組成，該感測器使用紅外訊號來建立玩家身體移動的數字 3D 模型，一個可以拾取面部表情等精細細節的攝像機，以及一個可以識別和定位個人聲音的麥克風。
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為遊戲系統程式設計以辨別人體幾乎無限的關節位置組合是一個可怕的計算問題。“身體的每一個動作都是一個輸入，因此您需要為幾乎無限的動作程式設計反應，”微軟 Xbox 360 創新主管亞歷克斯·基普曼解釋道。
微軟沒有嘗試預程式設計動作，而是決定教其遊戲技術即時識別手勢，就像人類一樣：透過從經驗中推斷。英國劍橋微軟研究院的傑米·肖頓為此目的設計了一種機器學習演算法。它還可以識別姿勢，並在螢幕上的遊戲空間中以每秒 30 幀的速度渲染它們，這個速率足以傳達流暢的運動。本質上，經過 Natal 增強的 Xbox 將在飛行中捕捉運動，而無需傳統運動捕捉方法所需的鏡面緊身衣。
為了訓練 Natal 完成這項任務，微軟需要積累大量的生物識別資料。基普曼說，該公司派遣觀察員前往全球各地的家庭，在那裡他們錄製了基本動作的影片，例如轉動方向盤或接球。微軟研究人員後來費力地選擇了這段影片中的關鍵幀，並在每個人的身體上標記了每個關節。基普曼和他的團隊還進入好萊塢的運動捕捉工作室，以收集有關更雜技動作的資料。
肖頓說：“在訓練期間，我們需要為演算法提供兩件事：逼真的合成影像，以及對於每個畫素，身體的相應部位。” 該演算法處理資料並更改不同元素的值以實現最佳效能。
為了保持資料量可管理，該團隊必須弄清楚哪些資料對於訓練最相關。例如，系統不需要識別人的整個身體質量，而只需要識別他或她的骨骼關節的間距。在將資料精簡到基本動作後，研究人員將每個獨特的姿勢對映到代表不同年齡、性別和體型的 12 個模型。
最終結果是一個巨大的資料庫，其中包含標記有人體關節的影片幀。百分之二十的資料用於訓練系統的大腦識別運動。工程師們將剩餘的資料儲存在“地面實況”資料庫中，用於測試 Natal 的準確性。系統識別手勢的能力越強，玩遊戲就越有趣。
當然，微軟並不是唯一一家探索手勢介面的公司。去年 5 月，索尼展示了一個原型單元，該單元依賴於立體攝像機和深度感測器，索尼表示，它可以用於控制計算機游標、遊戲頭像甚至機器人。Canesta 是一家制造計算機視覺硬體的公司，它展示了一個系統，可以讓沙發土豆透過揮手來控制電視，並與計算機制造商日立和 GestureTek 合作，為 PC 應用程式建立手勢控制。
儘管如此，控制器不應完全消失，麻省理工學院媒體實驗室有形媒體小組負責人石井裕表示。“我堅信手中應該有一些有形的東西，”他說。此外，Wii 遙控器裝置提供觸覺反饋，例如振動或阻力，這使動作更加逼真。即使對於像 Natal 的足球類 Ricochet 遊戲演示這樣的活動，石井指出，玩家可能會錯過控制器提供的與物理物體連線的感覺。
但微軟遊戲工作室歐洲創意總監彼得·莫利紐克斯期待著一種新型的計算機娛樂，因為取消遊戲控制器開闢了更多創意可能性。“Natal 迫使我作為一名設計師將這視為玩家與一項技術之間的關係，”他說。“我們正在努力創造一些感覺像是活生生的東西。”
注意：本文最初以標題“裸體遊戲”印刷