Peter Molyneux demos Milo, the virtual boy

Peter Molyneux fait la démonstration de Milo, le garçon virtuel

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2010-08-18 ・ TED


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Peter Molyneux demos Milo, the virtual boy

Peter Molyneux fait la démonstration de Milo, le garçon virtuel

161,695 views ・ 2010-08-18

TED


Veuillez double-cliquer sur les sous-titres anglais ci-dessous pour lire la vidéo.

Traducteur: Elisabeth Buffard Relecteur: Anna Cristiana Minoli
00:16
When I saw a piece of technology called Kinect --
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3000
Quand j'ai vu cette technologie appelée Kinect -
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it was called Natal -- I was inspired,
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3000
elle s'appelait Natal - j'ai été inspiré,
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and I thought for a moment,
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2000
et j'ai pensé pendant un moment,
00:24
maybe it's possible
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24260
2000
qu'il était peut-être possible
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to address that one problem of storytelling,
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26260
3000
de traiter le problème du récit,
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to create a character
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29260
3000
de créer un personnage
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which seemed alive,
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32260
2000
qui semblerait vivant,
00:34
which noticed me,
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2000
qui me remarquerait,
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that could look me in the eyes
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2000
qui pourrait me regarder dans les yeux
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and feel real,
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et donnerait l'impression d'être réel,
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and sculpt a story about our relationship.
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et façonner une histoire autour de notre relation.
00:43
And so a year ago,
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Et donc, il y a un an,
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I showed this off
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j'ai montré ça
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at a computer show called E3.
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lors d'un salon informatique appelé E3.
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And this was a piece of technology
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Et c'était une technologie
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with someone called Claire interacting with this boy.
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où une personne nommée Claire interagissait avec ce garçon.
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And there was a huge row online
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Et ça a provoqué un débat énorme en ligne
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about, "Hey, this can't be real."
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"Hey, c'est impossible que ce soit vrai".
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And so I waited till now
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Et j'ai donc attendu jusqu'à maintenant
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to have an actual demo
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pour faire une véritable démo
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of the real tech.
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de la vraie technologie.
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Now, this tech incorporates
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Donc cette technologie incorpore
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three big elements.
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trois grands éléments.
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The first is a Kinect camera,
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Le premier est une caméra Kinect,
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which will be out in November,
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3000
qui sera sur le marché en Novembre,
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some incredible AI
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une illustration incroyable d'intelligence artificielle
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that was hidden in the dusty vaults,
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3000
qui était cachée dans les caves poussiéreuses
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collecting dust
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2000
et qui prenait la poussière
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in Microsoft,
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2000
chez Microsoft,
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plus our quite crude
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2000
plus nos tentatives
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attempts at AI
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plutôt primaires d'intelligence artificielle
01:30
at a company called Lionhead,
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3000
dans le cadre d'une compagnie appelée Lionhead,
01:33
mixing all those things together
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2000
et on mélange tout ça
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just to get to this one simple idea:
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3000
pour obtenir cette idée unique et simple:
01:38
to create a real, living
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3000
créer un être réel, vivant
01:41
being in a computer.
35
101260
2000
dans un ordinateur.
01:43
Now, I'll be honest with you
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3000
Maintenant, je vais être franc avec vous
01:46
and say that most of it
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2000
et je vais vous dire que l'essentiel
01:48
is just a trick,
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2000
n'est qu'une astuce,
01:50
but it's a trick that actually works.
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110260
3000
mais c'est une astuce qui fonctionne bel et bien.
01:53
So why don't we go over and have
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2000
Alors pourquoi ne pas y aller et
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a look at the demo now.
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115260
2000
jeter un coup d'oeil à la démo maintenant.
01:57
This is Dimitri.
42
117260
2000
Voici Dimitri.
01:59
Dimitri, just waggle your arm around.
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119260
3000
Dimitri, remue le bras.
02:02
Now, you notice he's sitting.
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122260
2000
Maintenant, vous remarquerez qu'il est assis.
02:04
There are no controllers,
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2000
Il n'y a pas de contrôleurs,
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no keyboards,
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2000
pas de claviers,
02:08
or mice,
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128260
2000
ni de souris,
02:10
or joysticks, or joypads.
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130260
3000
ou de joystick ou de joypads.
02:13
He is just going to use
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133260
2000
Il va seulement utiliser
02:15
his hand, his body and his voice,
50
135260
3000
sa main, son corps et sa voix,
02:18
just like humans interact with their hands, body and voice.
51
138260
3000
tout comme les humains interagissent avec leurs mains, leur corps et leur voix.
02:21
So let's move forward.
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141260
2000
Avançons.
02:23
You're going to meet Milo for the first time.
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143260
3000
Vous allez rencontrer Milo pour la première fois.
02:27
We had to give him a problem
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147260
2000
Nous devions lui donner un problème,
02:29
because when we first created Milo,
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149260
2000
parce que quand nous avons créé Milo,
02:31
we realized that he came across as a little bit of a brat,
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151260
2000
nous nous sommes rendu compte qu'il donnait l'impression
02:33
to be honest with you.
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153260
2000
d'être un sale gosse, pour vous dire la vérité.
02:35
He was quite a know-it-all,
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155260
2000
C'était un monsieur je-sais-tout,
02:37
and he wanted to kind of make you laugh.
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157260
2000
et il voulait vous faire rire.
02:39
So the problem we introduced to him was this:
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159260
2000
Donc le problème que nous lui avons donné était le suivant:
02:41
he's just moved house.
61
161260
2000
il vient de déménager.
02:43
He's moved from London
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163260
2000
Il a quitté Londres
02:45
to New England, over in America.
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165260
3000
pour venir en Nouvelle Angleterre aux Etats-Unis.
02:48
His parents are too busy
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168260
2000
Ses parents sont trop occupés
02:50
to listen to his problems,
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170260
2000
pour écouter ses problèmes,
02:52
and that's when he starts almost conjuring you up.
66
172260
3000
et c'est à ce moment qu'il commence presque à vous évoquer.
02:55
So here he is
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175260
2000
Donc le voici
02:57
walking through the grass.
68
177260
2000
il marche dans l'herbe.
02:59
And you're able to interact with his world.
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179260
3000
Et vous pouvez interagir avec son monde.
03:02
The cool thing is, what we're doing
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182260
3000
Ce qui est sympa, ce que nous faisons
03:05
is we're changing the mind
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185260
2000
c'est changer les idées
03:07
of Milo constantly.
72
187260
2000
de Milo constamment.
03:09
That means no two people's Milos
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189260
3000
Cela signifie que les Milo de deux personnes différentes
03:12
can be the same.
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192260
2000
ne peuvent pas être identiques.
03:14
You're actually sculpting a human being here.
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194260
3000
En fait vous façonnez un être humain ici.
03:19
So, he's discovering the garden.
76
199260
2000
Donc, il découvre le jardin.
03:21
You're helping him discover the garden
77
201260
2000
Vous l'aidez à découvrir le jardin
03:23
by just pointing out these snails.
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203260
3000
simplement en indiquant ces escargots.
03:27
Very simple at the start.
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207260
2000
Très simple au début.
03:29
By the way, if you are a boy, it's snails;
80
209260
3000
Au fait, si vous êtes un garçon, ce sont des escargots;
03:32
if you're a girl, it's butterflies
81
212260
3000
si vous êtes une fille, ce sont des papillons,
03:35
because what we found was that girls hate snails.
82
215260
3000
parce que nous avons découvert que les filles détestent les escargots.
03:38
(Laughter)
83
218260
2000
(Rires)
03:44
So remember, this is the first time you've met him,
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224260
3000
Alors rappelez-vous, c'est la première fois que vous le rencontrez,
03:47
and we really want to draw you in and make you more curious.
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227260
3000
et nous voulons vraiment attirer votre curiosité.
03:52
His face, by the way,
86
232260
2000
Son visage, d'ailleurs,
03:54
is fully AI-driven.
87
234260
2000
est entièrement piloté par intelligence artificielle.
03:56
We have complete control over his blush responses,
88
236260
3000
Nous contrôlons complètement quand il rougit,
03:59
the diameter of his nostrils
89
239260
3000
le diamètre de ses naries
04:02
to denote stress.
90
242260
2000
pour dénoter un stress.
04:04
We actually do something called body matching.
91
244260
2000
Nous faisons en fait quelque chose qui s'appelle body matching (appariement corporel).
04:06
If you're leaning forward,
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246260
2000
Si vous vous penchez en avant,
04:08
he will try and slightly change
93
248260
2000
il essayera de changer légèrement
04:10
the neuro-linguistic nature of his face,
94
250260
3000
la nature neurolinguistique de son visage,
04:13
because we went out with this strong idea:
95
253260
2000
parce que nous nous sommes lancés avec cette idée forte:
04:15
how can we make you believe that something's real?
96
255260
3000
comment pouvons-nous vous faire croire que quelque chose est réel?
04:18
Now we've used the hand.
97
258260
2000
Nous avons utilisé la main.
04:20
The other thing to use is your body.
98
260260
3000
L'autre chose à utiliser c'est votre corps.
04:23
Why not just, instead of pushing left and right
99
263260
3000
Pourquoi, au lieu de pousser à droite ou à gauche
04:26
with a mouse or with a joypad,
100
266260
3000
avec une souris ou un joypad,
04:29
why not use your body just to lean on the chair --
101
269260
2000
pourquoi ne pas utiliser votre corps pour vous pencher dans le fauteuil --
04:31
again, relaxed?
102
271260
2000
encore, détendu?
04:33
You can lean back,
103
273260
2000
Vous pouvez vous incliner en arrière,
04:35
but the camera will change its perspective
104
275260
2000
mais la caméra changera sa perspective
04:37
depending on which way you're looking.
105
277260
3000
selon la direction dans laquelle vous regardez.
04:41
So Dimitri's now going to use --
106
281260
2000
Donc Dimitri va maintenant utiliser --
04:43
he's used his hand; he's used his body.
107
283260
2000
il a utilisé sa main, il a utilisé son corps.
04:45
He's now going to use the other thing which is essential,
108
285260
3000
Il va utiliser l'autre chose qui est essentielle,
04:48
and that's his voice.
109
288260
2000
et c'est sa voix.
04:50
Now, the thing about voice is,
110
290260
2000
Maintenant, le truc avec sa voix,
04:52
our experience with voice recognition
111
292260
2000
la reconnaissance vocale comme nous la connaissons
04:54
is pretty awful, isn't it?
112
294260
2000
est plutôt horrible, n'est-ce pas.
04:56
It never works.
113
296260
2000
Ça ne marche jamais.
04:58
You order an airline ticket; you end up in Timbuktu.
114
298260
3000
Vous commandez un billet d'avion, vous finissez à Tombouctou.
05:02
So we've tackled that problem,
115
302260
2000
Donc nous nous sommes attaqués à ce problème,
05:04
and we've come up with a solution, which we'll see in a second.
116
304260
3000
et nous avons trouvé une solution que vous verrez dans une seconde
05:07
Milo: I could just squish it.
117
307260
2000
Milo: je pourrais simplement l'écrabouiller.
05:09
Peter Molyneux: What are you going to do, Dimitri?
118
309260
2000
Peter Molyneux: Que vas-tu faire Dimitri?
05:11
Female Voice: Squashing a snail may not seem important,
119
311260
2000
Voix féminine: Ecrabouiller un escargot peut sembler sans importance,
05:13
but remember, even this choice
120
313260
2000
mais rappelez-vous, même ce choix
05:15
will affect how Milo develops.
121
315260
3000
affectera la façon dont Milo se développe.
05:18
Do you want Milo to squash it?
122
318260
2000
Voulez-vous que Milo l'écrabouille?
05:20
When you see the microphone,
123
320260
2000
Quand vous voyez le micro,
05:22
say ... (PM: Squash.) ... yes to decide.
124
322260
2000
dites ... (PM: Ecrabouille) ... oui pour décider.
05:24
Dimitri: Go on, Milo. Squash it.
125
324260
3000
Dimitri: Vas-y, Milo. Ecrabouille le.
05:27
PM: No. That's the wrong thing to do.
126
327260
2000
PM: Non, ce n'est pas bien de faire ça.
05:29
Now look at his response.
127
329260
2000
Maintenant regardez sa réaction.
05:31
He said, "Go on, Milo. Squash it."
128
331260
3000
Il a dit, "Vas-y, Milo. Ecrabouille-le."
05:34
What we're using there is,
129
334260
2000
Ce que nous utilisons ici,
05:36
we're using something, a piece of technology called Tellme.
130
336260
2000
c'est une technologie appelée Tellme.
05:38
It's a company that Microsoft acquired some years ago.
131
338260
3000
C'est une compagnie que Microsoft a racheté il y a quelques années.
05:41
We've got a database of words which we recognize.
132
341260
2000
Nous avons une base de données de mots que nous reconnaissons.
05:43
We pick those words out.
133
343260
2000
Nous choisissons ces mots.
05:45
We also reference that
134
345260
2000
Nous référençons ça
05:47
with the tonation database
135
347260
2000
avec la base de données des tons de voix
05:49
that we build up of Dimitri's voice,
136
349260
3000
que nous construisons de la voix de Dimitri,
05:52
or the user's voice.
137
352260
2000
ou la voix de l'utilisateur.
05:54
Now we need to have a bit more engagement,
138
354260
3000
Maintenant il faut que nous allions plus loin.
05:57
and again, what we can do
139
357260
2000
Et là encore ce que nous pouvons faire
05:59
is we can look at the body.
140
359260
2000
c'est que nous pouvons regarder le corps.
06:01
And we'll do that in a second.
141
361260
2000
Et nous ferons ça dans une seconde.
06:03
Milo: I wonder how deep it is.
142
363260
2000
Milo: Je me demande si c'est profond.
06:13
Deep.
143
373260
2000
C'est profond.
06:16
PM: Okay. So what we're going to do now
144
376260
2000
PM: Bon. Donc ce que nous allons faire maintenant
06:18
is teach Milo to skim stones.
145
378260
3000
c'est apprendre à Milo à faire des ricochets.
06:21
We're actually teaching him.
146
381260
2000
Nous lui apprenons vraiment.
06:23
It's very, very interesting
147
383260
2000
C'est très, très intéressant
06:25
that men, more than women,
148
385260
2000
que les hommes, plus que les femmes,
06:27
tend to be more competitive here.
149
387260
3000
ont tendance à être plus compétitifs ici.
06:30
They're fine with teaching Milo for the first few throws,
150
390260
3000
Ils sont d'accord pour apprendre à Milo pour les premiers lancers
06:33
but then they want to beat Milo,
151
393260
2000
mais ensuite ils veulent battre Milo,
06:35
where women,
152
395260
2000
alors que les femmes,
06:37
they're more nurturing about this.
153
397260
3000
elles sont plus encourageantes avec ça.
06:43
Okay, this is skimming stones.
154
403260
2000
Bon, ce sont des ricochets.
06:45
How do you skim stones?
155
405260
3000
Comment fait-on des ricochets?
06:48
You stand up,
156
408260
3000
On se lève,
06:51
and you skim the stone.
157
411260
2000
et on lance la pierre.
06:53
It's that simple.
158
413260
2000
C'est aussi simple que ça.
06:55
Just recognizing your body,
159
415260
2000
Reconnaitre votre corps,
06:57
recognizing the body's motions, the tech,
160
417260
2000
reconnaitre les mouvements de votre corps, la technique,
06:59
understanding that you've gone
161
419260
2000
comprendre que vous êtes passé
07:01
from sitting down to standing up.
162
421260
3000
de la position assise à la position debout.
07:04
Again, all of this is done
163
424260
2000
Une fois de plus, tout ça est fait
07:06
in the way us humans do things,
164
426260
2000
de la façon dont les humains font les choses,
07:08
and that's crucially important
165
428260
3000
et c'est crucial
07:11
if we want Milo to appear real.
166
431260
2000
si nous voulons que Milo ai l'air réel.
07:13
Female Voice: See if you can inspire him to do any better.
167
433260
3000
Voix féminine: voyons si on peut le motiver à faire mieux.
07:21
Try hitting the boat.
168
441260
2000
Essaye de toucher le bateau.
07:25
Milo: Ahhh. So close.
169
445260
2000
Milo: Ahhh. J'y étais presque.
07:33
PM: That's Dimitri at his most competitive.
170
453260
2000
PM: C'est Dimitri quand il est au maximum de sa compétitivité.
07:35
Now beaten an 11-year-old child. Well done.
171
455260
3000
Il vient de battre un gamin de 11 ans. Bravo.
07:39
Milo: Okay.
172
459260
2000
Milo: C'est bon.
07:42
PM: So, Milo's being called back in by his parents,
173
462260
3000
PM: Alors, Milo est rappelé par ses parents,
07:45
giving us time to be alone
174
465260
2000
ce qui nous donne du temps pour être seul
07:47
and to help him out.
175
467260
2000
et pour l'aider.
07:49
Basically -- the bit that we missed at the start --
176
469260
2000
A la base -- ce que nous avons manqué au début --
07:51
his parents had asked him to clean up his room.
177
471260
3000
ses parents lui avaient demandé de ranger sa chambre.
07:54
And we're going to help him with this now.
178
474260
2000
Et nous allons maintenant l'aider à le faire.
07:56
But this is going to be an introduction,
179
476260
2000
Mais cela va être une introduction,
07:58
and this is all about the deep psychology that we're trying to use.
180
478260
3000
et tout repose sur la psychologie profonde que nous essayons d'employer.
08:01
We're trying to introduce you
181
481260
2000
Nous essayons de vous présenter
08:03
to what I believe is the most wonderful part,
182
483260
3000
ce que je crois être la partie la plus merveilleuse,
08:06
you being able to talk
183
486260
2000
le fait que vous soyez capable de parler
08:08
in your natural voice to Milo.
184
488260
3000
à Milo avec votre voix naturelle.
08:11
Now, to do that, we needed a set up,
185
491260
2000
Et pour faire ça, nous avons besoin d'une installation,
08:13
like a magician's trick.
186
493260
2000
comme pour un tour de magie.
08:15
And what we did was,
187
495260
2000
Et ce que nous avons fait,
08:17
we needed to give Milo this big problem.
188
497260
2000
il nous fallait donner ce gros problème à Milo.
08:19
So as Dimitri
189
499260
3000
Donc, alors que Dimitri
08:22
starts tidying up,
190
502260
2000
commence à ranger,
08:24
you can overhear a conversation
191
504260
2000
vous pouvez entendre une conversation
08:26
that Milo's having with his parents.
192
506260
2000
que Milo a avec ses parents.
08:28
Milo's Mom: Oh, you've got gravy all over the floor. (Milo: I didn't mean to!)
193
508260
2000
Maman de Milo: Oh, tu as mis de la sauce partout sur le sol. (Milo: Je ne l'ai pas fait exprès)
08:30
Milo's Mom: That carpet is brand new.
194
510260
2000
Maman de Milo: Cette moquette est toute neuve.
08:32
PM: So he's just spilled
195
512260
2000
PM/ Donc il vient juste de renverser
08:34
a plate of sausages on the floor,
196
514260
2000
une assiette de saucisses par terre,
08:36
on the brand-new carpet.
197
516260
2000
sur la moquette toute neuve.
08:38
We've all done it as parents; we've all done it as children.
198
518260
3000
On l'a tous fait en tant que parents. On l'a tous fait en tant qu'enfant.
08:41
Now's a chance for Dimitri
199
521260
2000
C'est une occasion pour Dimitri
08:43
to kind of reassure and calm Milo down.
200
523260
2000
de rassurer et de calmer Milo.
08:45
It's all been too much for him.
201
525260
2000
C'est trop pour lui.
08:47
He's just moved house. He's got no friends.
202
527260
3000
Il vient de déménager. Il n'a pas d'amis.
08:50
Now is the time
203
530260
2000
C'est le moment
08:52
when we open that portal
204
532260
2000
où nous ouvrons ce portail
08:54
and allow you to talk to Milo.
205
534260
2000
et où nous vous permettons de parler à Milo.
08:57
Female Voice: Why don't you try saying something encouraging
206
537260
3000
Voix féminine: Pourquoi n'essayes-tu pas de dire quelque chose d'encourageant
09:00
to cheer Milo up.
207
540260
2000
pour remonter le moral de Milo.
09:02
Dimitri: Come on, Milo. You know what parents are like.
208
542260
2000
Dimitri: Allez Milo. Tu sais comment sont les parents.
09:04
They're always getting stressed.
209
544260
3000
Ils stressent tout le temps.
09:08
Milo: What do they want to come here for anyway?
210
548260
3000
Milo: De toute façon, pourquoi ils veulent venir ici?
09:12
We don't know anyone.
211
552260
3000
On ne connait eprsonne.
09:15
Dimitri: Well, you've got a new school to go to.
212
555260
2000
Dimitri: et bien, tu vas aller dans une nouvelle école.
09:17
You're going to meet loads of cool, new friends.
213
557260
3000
Tu vas faire connaissance avec des tas de nouveaux amis cools.
09:22
Milo: I just really miss my old house, that's all.
214
562260
3000
Milo: Mon ancienne maison me manque vraiment, c'est tout.
09:28
Dimitri: Well, this is a pretty awesome house, Milo.
215
568260
2000
Dimitri: et bien cette maison est plutôt géniale, Milo.
09:30
You've got a cool garden to play in and a pond.
216
570260
3000
Tu as un chouette jardin pour jouer et un étang.
09:37
Milo: It was good skimming stones.
217
577260
2000
Milo: C'était bien de faire des ricochets.
09:47
This looks nice.
218
587260
2000
C'est chouette.
09:50
You cleaned up my room.
219
590260
2000
Tu as rangé ma chambre.
09:52
Thanks.
220
592260
2000
Merci.
09:54
PM: So after three-quarters of an hour,
221
594260
2000
PM: Donc après trois quart d'heure,
09:56
he recognizes you.
222
596260
2000
il vous reconnait.
09:58
And I promise you, if you're sitting in front of this screen,
223
598260
3000
Et je vous promet, si vous êtes assis devant cet écran,
10:01
that is a truly wonderful moment.
224
601260
3000
c'est vraiment un moment merveilleux.
10:04
And we're ready now
225
604260
2000
Et nous somme prêts maintenant
10:06
to tell a story about his childhood and his life,
226
606260
2000
à raconter l'histoire de son enfance et de sa vie,
10:08
and it goes on,
227
608260
2000
et ça continue,
10:10
and he has, you know, many adventures.
228
610260
2000
et il a de nombreuses aventures.
10:12
Some of those adventures are a little bit dark or on the darker side.
229
612260
3000
Certaines de ces aventures sont un peu sombres ou ont un côté sombre.
10:15
Some of those adventures are wonderfully encouraging --
230
615260
2000
Certaines de ces aventures sont merveilleusement encourageantes --
10:17
he's got to go to school.
231
617260
2000
il ira à l'école.
10:19
The cool thing is
232
619260
2000
Ce qui est sympa c'est
10:21
that we're doing as well:
233
621260
2000
que nous le faisons aussi :
10:23
as you interact with him,
234
623260
2000
pendant qu'on interagit avec lui,
10:25
you're able to put things into his world; he recognizes objects.
235
625260
3000
on peut mettre des choses dans son monde, et il reconnait les objets.
10:28
His mind is based in a cloud.
236
628260
3000
Son esprit est basé dans un nuage.
10:31
That means Milo's mind,
237
631260
2000
Ce qui veut dire que l'esprit de Milo,
10:33
as millions of people use it,
238
633260
2000
alors que des millions de gens l'utilisent,
10:35
will get smarter and cleverer.
239
635260
2000
deviendra plus intelligent et plus malin.
10:37
He'll recognize more objects
240
637260
2000
Il reconnaitra plus d'objets
10:39
and thus understand more words.
241
639260
2000
et donc comprendra plus de mots.
10:41
But for me,
242
641260
2000
Mais pour moi,
10:43
this is a wonderful opportunity
243
643260
2000
c'est un merveilleuse possibilité
10:45
where technology, at last, can be connected with,
244
645260
3000
dans laquellle on peut enfin être connecté avec la technologie,
10:48
where I am no longer restrained
245
648260
2000
dans laquelle je ne suis plus limité
10:50
by the finger I hold in my hand --
246
650260
2000
par les doigts de ma main --
10:52
as far as a computer game's concerned --
247
652260
2000
en ce qui concerne un jeu vidéo --
10:54
or by the blandness of not being noticed
248
654260
2000
ou par le manque de piquant de ne pas être remarqué
10:56
if you're watching a film or a book.
249
656260
3000
si on regarde un film ou un livre.
10:59
And I love those revolutions,
250
659260
3000
Et j'adore ces révolutions,
11:02
and I love the future that Milo brings.
251
662260
2000
et j'adore le futur que Milo amène.
11:04
Thank you very much indeed.
252
664260
2000
Merci beaucoup, vraiment.
11:06
(Applause)
253
666260
3000
(Applaudissements)
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