Na era da digitalização, o ballet clássico é frequentemente percebido como uma forma de arte inerentemente conservadora, totalmente desvinculada da experimentação com redes neurais. Este artigo oferece uma perspectiva fundamentalmente diferente: o cânone acadêmico é examinado não como uma tradição rígida, mas como um sistema de signos historicamente estabelecido e estritamente determinístico. O estudo traça a evolução contínua dos métodos usados para registrar os fundamentos algorítmicos e generativos do ballet — desde a "navegação de trilhas" da era barroca até as notações analíticas dos séculos 19 e 20 (E. A. Thleur, V. Stepanov, R. von Laban). Além disso, o escopo da investigação abrange a fase transitória da documentação em vídeo, a introdução da tecnologia Motion Capture e a aplicação contemporânea da inteligência artificial. Ênfase particular é dada ao desafio específico de traduzir a plasticidade corporal em um formato digital legível por máquinas otimizado para o treinamento de redes neurais. O quadro metodológico baseia-se em uma síntese complementar de análise estrutural-semiótica, métodos comparativos-históricos e uma convergência interdisciplinar da história da arte clássica com os paradigmas modernos de tecnologia da informação. A novidade científica desta pesquisa reside em reconceptualizar a dança clássica como uma forma de arte que possui, inherentemente, propriedades algorítmicas e generativas, tornando-a um sujeito ideal para interação com IA. O estudo argumenta que os modelos de difusão contemporâneos, treinados predominantemente no vocabulário de movimento da dança moderna, são objetivamente incapazes de reproduzir as características estilísticas rigorosas do cânone clássico. Nesse contexto, o sistema de notação de dança desenvolvido por V. Stepanov e baseado em princípios biomecânicos demonstra um potencial prático significativo. A principal conclusão deste artigo é que a integração de tecnologias de ponta no ballet clássico não interrompe sua tradição. Em vez disso, serve como sua continuação lógica em uma nova virada histórica. Consequentemente, as redes neurais generativas devem ser vistas não como uma ameaça ao academicismo, mas como uma ferramenta inovadora para verificação objetiva, a reconstrução de coreografias perdidas e a preservação do cânone da dança clássica na era digital.
Violetta Vladimirovna Zhirova (Sex,) estudou essa questão.