Peter Molyneux demos Milo, the virtual boy

Peter Molyneux hace una demostración de Milo, el niño virtual

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2010-08-18 ・ TED


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Peter Molyneux demos Milo, the virtual boy

Peter Molyneux hace una demostración de Milo, el niño virtual

161,588 views ・ 2010-08-18

TED


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Traductor: Inma Barrios Revisor: Sebastian Betti
00:16
When I saw a piece of technology called Kinect --
0
16260
3000
Cuando vi una tecnología denominada Kinect,
00:19
it was called Natal -- I was inspired,
1
19260
3000
se llamaba Natal antes, me inspiró,
00:22
and I thought for a moment,
2
22260
2000
y pensé por un momento,
00:24
maybe it's possible
3
24260
2000
tal vez sea posible
00:26
to address that one problem of storytelling,
4
26260
3000
abordar el problema de la narración de historias,
00:29
to create a character
5
29260
3000
crear un personaje
00:32
which seemed alive,
6
32260
2000
que parezca que está vivo,
00:34
which noticed me,
7
34260
2000
que perciba mi presencia,
00:36
that could look me in the eyes
8
36260
2000
que pueda mirarme a los ojos
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and feel real,
9
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2000
y parecer de verdad,
00:40
and sculpt a story about our relationship.
10
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3000
y dar forma a una historia sobre nuestra relación.
00:43
And so a year ago,
11
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De este modo hace un año,
00:46
I showed this off
12
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2000
exhibí esto
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at a computer show called E3.
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48260
3000
en una exposición de ocio digital llamada E3.
00:51
And this was a piece of technology
14
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2000
Se trataba de un dispositivo tecnológico
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with someone called Claire interacting with this boy.
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3000
a través del cual una persona llamada Claire interactuaba con este niño.
00:56
And there was a huge row online
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Hubo una enorme discusión en línea
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about, "Hey, this can't be real."
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sobre, "Oye, no puede ser verdad".
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And so I waited till now
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2000
He esperado hasta ahora
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to have an actual demo
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2000
para tener la demo
01:06
of the real tech.
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2000
de la tecnología real.
01:08
Now, this tech incorporates
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2000
Esta tecnología incorpora
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three big elements.
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2000
tres grandes elementos.
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The first is a Kinect camera,
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2000
El primero es una cámara Kinect,
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which will be out in November,
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74260
3000
que saldrá en noviembre,
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some incredible AI
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2000
con una inteligencia artificial increíble
01:19
that was hidden in the dusty vaults,
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79260
3000
que estaba oculta en los almacenes
01:22
collecting dust
27
82260
2000
acumulando polvo
01:24
in Microsoft,
28
84260
2000
en Microsoft,
01:26
plus our quite crude
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86260
2000
además de nuestro intentos
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attempts at AI
30
88260
2000
bastantes rudimentarios en IA
01:30
at a company called Lionhead,
31
90260
3000
en un compañía llamada Lionhead,
01:33
mixing all those things together
32
93260
2000
todo eso mezclado
01:35
just to get to this one simple idea:
33
95260
3000
para llegar a esta sencilla idea:
01:38
to create a real, living
34
98260
3000
crear un ser vivo, real
01:41
being in a computer.
35
101260
2000
en un equipo informático.
01:43
Now, I'll be honest with you
36
103260
3000
Les seré sincero
01:46
and say that most of it
37
106260
2000
y diré que la mayor parte
01:48
is just a trick,
38
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2000
es sólo un truco,
01:50
but it's a trick that actually works.
39
110260
3000
pero un truco que funciona.
01:53
So why don't we go over and have
40
113260
2000
Por qué no lo analizamos
01:55
a look at the demo now.
41
115260
2000
y vemos la demo.
01:57
This is Dimitri.
42
117260
2000
Él es Dimitri.
01:59
Dimitri, just waggle your arm around.
43
119260
3000
Dimitri, mueve el brazo.
02:02
Now, you notice he's sitting.
44
122260
2000
Observan que está sentado.
02:04
There are no controllers,
45
124260
2000
No hay controladores,
02:06
no keyboards,
46
126260
2000
ni teclados,
02:08
or mice,
47
128260
2000
ni ratones,
02:10
or joysticks, or joypads.
48
130260
3000
ni joysticks, ni controladores para juegos.
02:13
He is just going to use
49
133260
2000
Sólo va a usar
02:15
his hand, his body and his voice,
50
135260
3000
su mano, su cuerpo y su voz,
02:18
just like humans interact with their hands, body and voice.
51
138260
3000
tal y como interactúan los humanos con sus manos, su cuerpo y su voz.
02:21
So let's move forward.
52
141260
2000
Avancemos.
02:23
You're going to meet Milo for the first time.
53
143260
3000
Van a conocer a Milo.
02:27
We had to give him a problem
54
147260
2000
Teníamos que darle un problema,
02:29
because when we first created Milo,
55
149260
2000
porque cuando creamos a Milo,
02:31
we realized that he came across as a little bit of a brat,
56
151260
2000
nos dimos cuenta de que nos salió un mocoso
02:33
to be honest with you.
57
153260
2000
para serles sincero.
02:35
He was quite a know-it-all,
58
155260
2000
Era un sabelotodo,
02:37
and he wanted to kind of make you laugh.
59
157260
2000
y quería hacer reír.
02:39
So the problem we introduced to him was this:
60
159260
2000
De modo que el problema que le presentamos fue éste:
02:41
he's just moved house.
61
161260
2000
se acaba de mudar de casa.
02:43
He's moved from London
62
163260
2000
Se ha mudado de Londres
02:45
to New England, over in America.
63
165260
3000
a Nueva Inglaterra, allá en EE.UU.
02:48
His parents are too busy
64
168260
2000
Sus padres están demasiado ocupados
02:50
to listen to his problems,
65
170260
2000
para escuchar sus problemas,
02:52
and that's when he starts almost conjuring you up.
66
172260
3000
y entonces es cuando empieza a encantarte.
02:55
So here he is
67
175260
2000
Aquí lo tenemos
02:57
walking through the grass.
68
177260
2000
caminando por la hierba.
02:59
And you're able to interact with his world.
69
179260
3000
Pueden interactuar con él también.
03:02
The cool thing is, what we're doing
70
182260
3000
Lo mejor es que lo que hacemos
03:05
is we're changing the mind
71
185260
2000
es cambiar la opinión
03:07
of Milo constantly.
72
187260
2000
de Milo constantemente.
03:09
That means no two people's Milos
73
189260
3000
Eso significa que no hay
03:12
can be the same.
74
192260
2000
dos Milos iguales.
03:14
You're actually sculpting a human being here.
75
194260
3000
Están dando forma a un ser humano.
03:19
So, he's discovering the garden.
76
199260
2000
Está descubriendo el jardín.
03:21
You're helping him discover the garden
77
201260
2000
Le están ayudando a descubrir el jardín
03:23
by just pointing out these snails.
78
203260
3000
al señalar a esos caracoles.
03:27
Very simple at the start.
79
207260
2000
Muy sencillo al principio.
03:29
By the way, if you are a boy, it's snails;
80
209260
3000
Por cierto, si uno es un chico, son caracoles;
03:32
if you're a girl, it's butterflies
81
212260
3000
si es una chica, mariposas,
03:35
because what we found was that girls hate snails.
82
215260
3000
porque hemos averiguado que a las chicas no les gustan los caracoles.
03:38
(Laughter)
83
218260
2000
(Risas)
03:44
So remember, this is the first time you've met him,
84
224260
3000
Recuerden, lo acaban de conocer,
03:47
and we really want to draw you in and make you more curious.
85
227260
3000
y queremos atraerles y despertar su curiosidad.
03:52
His face, by the way,
86
232260
2000
Su rostro, por cierto,
03:54
is fully AI-driven.
87
234260
2000
está totalmente controlado por IA.
03:56
We have complete control over his blush responses,
88
236260
3000
Tenemos un control absoluto sobre sus reacciones de sonrojo,
03:59
the diameter of his nostrils
89
239260
3000
el diámetro de las ventanas de su nariz
04:02
to denote stress.
90
242260
2000
para denotar estrés.
04:04
We actually do something called body matching.
91
244260
2000
Hacemos algo que se llama correspondencia corporal.
04:06
If you're leaning forward,
92
246260
2000
Si uno se inclina hacia delante,
04:08
he will try and slightly change
93
248260
2000
él intentará cambiar ligeramente
04:10
the neuro-linguistic nature of his face,
94
250260
3000
la naturaleza neurolingüística de su cara,
04:13
because we went out with this strong idea:
95
253260
2000
porque partimos de esta idea equivocada:
04:15
how can we make you believe that something's real?
96
255260
3000
¿cómo podemos hacerles creer que algo es real?
04:18
Now we've used the hand.
97
258260
2000
Hemos usado la mano.
04:20
The other thing to use is your body.
98
260260
3000
Y también el cuerpo.
04:23
Why not just, instead of pushing left and right
99
263260
3000
¿Por qué, en lugar de empujar hacia la izquierda y la derecha
04:26
with a mouse or with a joypad,
100
266260
3000
con un ratón o con un controlador para juegos,
04:29
why not use your body just to lean on the chair --
101
269260
2000
por qué no usar su cuerpo para inclinarse en la silla,
04:31
again, relaxed?
102
271260
2000
otra vez, relajados?
04:33
You can lean back,
103
273260
2000
Pueden reclinarse,
04:35
but the camera will change its perspective
104
275260
2000
pero la cámara cambiará la perspectiva
04:37
depending on which way you're looking.
105
277260
3000
dependiendo de la dirección en la que miren.
04:41
So Dimitri's now going to use --
106
281260
2000
Dimitri va a usar...
04:43
he's used his hand; he's used his body.
107
283260
2000
ha usado su mano; ha usado su cuerpo.
04:45
He's now going to use the other thing which is essential,
108
285260
3000
Va a usar otra cosa que es esencial,
04:48
and that's his voice.
109
288260
2000
y es su voz.
04:50
Now, the thing about voice is,
110
290260
2000
La cuestión sobre la voz es,
04:52
our experience with voice recognition
111
292260
2000
nuestra experiencia con el reconocimiento de voz
04:54
is pretty awful, isn't it?
112
294260
2000
es bastante mala.
04:56
It never works.
113
296260
2000
Nunca funciona.
04:58
You order an airline ticket; you end up in Timbuktu.
114
298260
3000
Encargas un pasaje de avión y acabas en Tombuctú.
05:02
So we've tackled that problem,
115
302260
2000
Hemos tratado ese problema
05:04
and we've come up with a solution, which we'll see in a second.
116
304260
3000
y hemos dado con una solución que verán en un momento.
05:07
Milo: I could just squish it.
117
307260
2000
Milo: Podría aplastarlo.
05:09
Peter Molyneux: What are you going to do, Dimitri?
118
309260
2000
Peter Molyneux: ¿Qué vas a hacer, Dimitri?
05:11
Female Voice: Squashing a snail may not seem important,
119
311260
2000
Voz femenina: Aplastar a un caracol no parecerá importante,
05:13
but remember, even this choice
120
313260
2000
pero recuerden, incluso esta elección
05:15
will affect how Milo develops.
121
315260
3000
afectará a la evolución de Milo.
05:18
Do you want Milo to squash it?
122
318260
2000
¿Quieren que Milo lo aplaste?
05:20
When you see the microphone,
123
320260
2000
Cuando vean el micrófono,
05:22
say ... (PM: Squash.) ... yes to decide.
124
322260
2000
digan... (PM: Aplastar.)... sí para decidir.
05:24
Dimitri: Go on, Milo. Squash it.
125
324260
3000
Dimitri: Vamos, Milo. Aplástalo.
05:27
PM: No. That's the wrong thing to do.
126
327260
2000
PM: No. Esa es la decisión equivocada.
05:29
Now look at his response.
127
329260
2000
Observen su respuesta.
05:31
He said, "Go on, Milo. Squash it."
128
331260
3000
Dijo: "Vamos, Milo. Aplástalo".
05:34
What we're using there is,
129
334260
2000
Lo que usamos ahí es,
05:36
we're using something, a piece of technology called Tellme.
130
336260
2000
usamos una tecnología llamada Tell Me.
05:38
It's a company that Microsoft acquired some years ago.
131
338260
3000
Es una compañía que adquirió Microsoft hace unos años.
05:41
We've got a database of words which we recognize.
132
341260
2000
Disponemos de una base de datos de palabras que reconocemos.
05:43
We pick those words out.
133
343260
2000
Las seleccionamos.
05:45
We also reference that
134
345260
2000
También la documentamos
05:47
with the tonation database
135
347260
2000
con la base de datos tonal
05:49
that we build up of Dimitri's voice,
136
349260
3000
que construimos a partir de la voz de Dimitri
05:52
or the user's voice.
137
352260
2000
o la voz del usuario.
05:54
Now we need to have a bit more engagement,
138
354260
3000
Necesitamos tener una mayor implicación.
05:57
and again, what we can do
139
357260
2000
Y de nuevo, lo que hacemos
05:59
is we can look at the body.
140
359260
2000
es observar el cuerpo.
06:01
And we'll do that in a second.
141
361260
2000
Lo haremos en un momento.
06:03
Milo: I wonder how deep it is.
142
363260
2000
Milo: Me pregunto qué profundidad tiene.
06:13
Deep.
143
373260
2000
Profundo.
06:16
PM: Okay. So what we're going to do now
144
376260
2000
PM: Bien. O sea, lo que vamos a hacer
06:18
is teach Milo to skim stones.
145
378260
3000
es enseñar a Milo a hacer patitos.
06:21
We're actually teaching him.
146
381260
2000
Ya le estamos enseñando.
06:23
It's very, very interesting
147
383260
2000
Resulta muy interesante
06:25
that men, more than women,
148
385260
2000
que los hombres, más que las mujeres,
06:27
tend to be more competitive here.
149
387260
3000
suelen ser en esto más competitivos.
06:30
They're fine with teaching Milo for the first few throws,
150
390260
3000
Se sienten cómodos enseñándole a lanzar piedras,
06:33
but then they want to beat Milo,
151
393260
2000
pero después quieren vencer a Milo,
06:35
where women,
152
395260
2000
mientras que las mujeres,
06:37
they're more nurturing about this.
153
397260
3000
son más protectoras en este aspecto.
06:43
Okay, this is skimming stones.
154
403260
2000
Bien, esto es hacer patitos.
06:45
How do you skim stones?
155
405260
3000
¿Cómo lo haces?
06:48
You stand up,
156
408260
3000
Te pones en pie,
06:51
and you skim the stone.
157
411260
2000
y rozas la superficie con la piedra.
06:53
It's that simple.
158
413260
2000
Así de simple.
06:55
Just recognizing your body,
159
415260
2000
Reconociendo el cuerpo,
06:57
recognizing the body's motions, the tech,
160
417260
2000
reconociendo sus movimientos, la tecnología,
06:59
understanding that you've gone
161
419260
2000
comprendiendo que se ha pasado
07:01
from sitting down to standing up.
162
421260
3000
de estar sentado a estar de pie.
07:04
Again, all of this is done
163
424260
2000
De nuevo, todo esto se hace
07:06
in the way us humans do things,
164
426260
2000
como nosotros los humanos lo hacemos,
07:08
and that's crucially important
165
428260
3000
y eso es sumamente importante
07:11
if we want Milo to appear real.
166
431260
2000
si queremos que Milo parezca real.
07:13
Female Voice: See if you can inspire him to do any better.
167
433260
3000
Voz femenina: A ver si puedes animarle a hacerlo mejor.
07:21
Try hitting the boat.
168
441260
2000
Prueba a darle al barco.
07:25
Milo: Ahhh. So close.
169
445260
2000
Milo: Ahhh. Por poco.
07:33
PM: That's Dimitri at his most competitive.
170
453260
2000
PM: El lado más competitivo de Dimitri.
07:35
Now beaten an 11-year-old child. Well done.
171
455260
3000
Ha ganado a un niño de 11 años. Bien hecho.
07:39
Milo: Okay.
172
459260
2000
Milo: Bien.
07:42
PM: So, Milo's being called back in by his parents,
173
462260
3000
PM: A Milo lo reclaman sus padres,
07:45
giving us time to be alone
174
465260
2000
así tenemos tiempo para estar solos
07:47
and to help him out.
175
467260
2000
y ayudarle.
07:49
Basically -- the bit that we missed at the start --
176
469260
2000
Básicamente... lo que no vimos al principio...
07:51
his parents had asked him to clean up his room.
177
471260
3000
sus padres le habían pedido que ordenara su habitación.
07:54
And we're going to help him with this now.
178
474260
2000
Y ahora le vamos a ayudar.
07:56
But this is going to be an introduction,
179
476260
2000
Pero va a ser una presentación
07:58
and this is all about the deep psychology that we're trying to use.
180
478260
3000
y tiene que ver con la psicología profunda que aplicamos.
08:01
We're trying to introduce you
181
481260
2000
Intentamos presentarles
08:03
to what I believe is the most wonderful part,
182
483260
3000
lo que creo que es la parte más maravillosa,
08:06
you being able to talk
183
486260
2000
que ustedes puedan hablarle
08:08
in your natural voice to Milo.
184
488260
3000
a Milo con su voz natural.
08:11
Now, to do that, we needed a set up,
185
491260
2000
Para hacerlo, necesitamos una simulación,
08:13
like a magician's trick.
186
493260
2000
como el truco de un mago.
08:15
And what we did was,
187
495260
2000
Y lo que hicimos fue,
08:17
we needed to give Milo this big problem.
188
497260
2000
teníamos que dar a Milo este problema.
08:19
So as Dimitri
189
499260
3000
Mientras que Dimitri
08:22
starts tidying up,
190
502260
2000
empieza a limpiar,
08:24
you can overhear a conversation
191
504260
2000
pueden oír de fondo una conversación
08:26
that Milo's having with his parents.
192
506260
2000
que tiene Milo con sus padres.
08:28
Milo's Mom: Oh, you've got gravy all over the floor. (Milo: I didn't mean to!)
193
508260
2000
Madre: Hay salsa por todo el suelo. (Milo: ¡Fue sin querer!)
08:30
Milo's Mom: That carpet is brand new.
194
510260
2000
Madre de Milo: Esa alfombra es nueva.
08:32
PM: So he's just spilled
195
512260
2000
PM: Se le ha caído
08:34
a plate of sausages on the floor,
196
514260
2000
un plato de salchichas al suelo,
08:36
on the brand-new carpet.
197
516260
2000
a la alfombra nueva.
08:38
We've all done it as parents; we've all done it as children.
198
518260
3000
Todos lo hemos hecho como padres; todos lo hemos hecho como hijos.
08:41
Now's a chance for Dimitri
199
521260
2000
Ahora Dimistri tiene la oportunidad
08:43
to kind of reassure and calm Milo down.
200
523260
2000
de tranquilizar y calmar a Milo.
08:45
It's all been too much for him.
201
525260
2000
Ha sido demasiado para él.
08:47
He's just moved house. He's got no friends.
202
527260
3000
Se acaba de mudar de casa. No tiene amigos.
08:50
Now is the time
203
530260
2000
Ahora es el momento
08:52
when we open that portal
204
532260
2000
en el que abrimos ese portal
08:54
and allow you to talk to Milo.
205
534260
2000
y les permitimos hablar con Milo.
08:57
Female Voice: Why don't you try saying something encouraging
206
537260
3000
Voz femenina: Por qué no intentas decir algo que
09:00
to cheer Milo up.
207
540260
2000
anime a Milo.
09:02
Dimitri: Come on, Milo. You know what parents are like.
208
542260
2000
Dimitri: Venga, Milo. Ya sabes cómo son los padres.
09:04
They're always getting stressed.
209
544260
3000
Siempre están estresados.
09:08
Milo: What do they want to come here for anyway?
210
548260
3000
Milo: ¿Para qué quieren venirse aquí?
09:12
We don't know anyone.
211
552260
3000
No conocemos a nadie.
09:15
Dimitri: Well, you've got a new school to go to.
212
555260
2000
Dimitri: Tienes una nueva escuela.
09:17
You're going to meet loads of cool, new friends.
213
557260
3000
Vas a conocer muchos amigos nuevos que molan.
09:22
Milo: I just really miss my old house, that's all.
214
562260
3000
Milo: Echo de menos mi antigua casa, eso es todo.
09:28
Dimitri: Well, this is a pretty awesome house, Milo.
215
568260
2000
Dimitri: Ésta es una casa bastante bonita, Milo.
09:30
You've got a cool garden to play in and a pond.
216
570260
3000
Tienes un jardín genial para jugar y un estanque.
09:37
Milo: It was good skimming stones.
217
577260
2000
Milo: Me gustaba hacer ranitas.
09:47
This looks nice.
218
587260
2000
Es bonito.
09:50
You cleaned up my room.
219
590260
2000
Ordenaste mi habitación.
09:52
Thanks.
220
592260
2000
Gracias.
09:54
PM: So after three-quarters of an hour,
221
594260
2000
PM: Después de tres cuartos de hora,
09:56
he recognizes you.
222
596260
2000
él les reconoce.
09:58
And I promise you, if you're sitting in front of this screen,
223
598260
3000
Se lo prometo, si están sentados delante de esta pantalla,
10:01
that is a truly wonderful moment.
224
601260
3000
es un momento verdaderamente maravilloso.
10:04
And we're ready now
225
604260
2000
Estamos listos
10:06
to tell a story about his childhood and his life,
226
606260
2000
para contar una historia sobre su infancia y su vida,
10:08
and it goes on,
227
608260
2000
y continúa,
10:10
and he has, you know, many adventures.
228
610260
2000
y tiene muchas aventuras.
10:12
Some of those adventures are a little bit dark or on the darker side.
229
612260
3000
Algunas de ellas son un poco tristes o están en el lado más oscuro.
10:15
Some of those adventures are wonderfully encouraging --
230
615260
2000
Otras son maravillosamente esperanzadoras...
10:17
he's got to go to school.
231
617260
2000
tiene que ir a la escuela.
10:19
The cool thing is
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619260
2000
Lo mejor es que
10:21
that we're doing as well:
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621260
2000
nosotros lo hacemos también:
10:23
as you interact with him,
234
623260
2000
al interactuar con él,
10:25
you're able to put things into his world; he recognizes objects.
235
625260
3000
pueden poner objetos en su mundo y él los reconoce.
10:28
His mind is based in a cloud.
236
628260
3000
Su mente está localizada en una nube.
10:31
That means Milo's mind,
237
631260
2000
Eso significa que la mente de Milo,
10:33
as millions of people use it,
238
633260
2000
tal y como millones de personas la usamos,
10:35
will get smarter and cleverer.
239
635260
2000
se hará más inteligente y más lista.
10:37
He'll recognize more objects
240
637260
2000
Reconocerá más objetos
10:39
and thus understand more words.
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639260
2000
y así comprenderá más palabras.
10:41
But for me,
242
641260
2000
Pero por lo que a mí respecta,
10:43
this is a wonderful opportunity
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643260
2000
es una oportunidad maravillosa
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where technology, at last, can be connected with,
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645260
3000
con la que la tecnología, por fin, puede relacionarse,
10:48
where I am no longer restrained
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648260
2000
en la que no me limita ya
10:50
by the finger I hold in my hand --
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650260
2000
el dedo que levanto en mi mano...
10:52
as far as a computer game's concerned --
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652260
2000
en lo que respecta a un juego de PC...
10:54
or by the blandness of not being noticed
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654260
2000
o la experiencia insípida carente de reconocimiento
10:56
if you're watching a film or a book.
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3000
de ver una película o un libro.
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And I love those revolutions,
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3000
Me encantan estas revoluciones
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and I love the future that Milo brings.
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662260
2000
y me encanta el futuro que trae Milo.
11:04
Thank you very much indeed.
252
664260
2000
Muchísimas gracias.
11:06
(Applause)
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666260
3000
(Aplausos)
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