Golan Levin makes art that looks back at you

ゴラン・レヴィンが作る見つめ返す作品

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2009-07-30 ・ TED


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Golan Levin makes art that looks back at you

ゴラン・レヴィンが作る見つめ返す作品

56,800 views ・ 2009-07-30

TED


下の英語字幕をダブルクリックすると動画を再生できます。

翻訳: Yasushi Aoki 校正: Satoshi Tatsuhara
00:12
Hello! My name is Golan Levin.
0
12160
3000
私はゴラン レヴィンです
00:15
I'm an artist and an engineer,
1
15160
2000
アーティストでエンジニアです
00:17
which is, increasingly, a more common kind of hybrid.
2
17160
2000
こういう組み合わせは増えていると思いますが
00:19
But I still fall into this weird crack
3
19160
3000
それでもみんなに理解されない
00:22
where people don't seem to understand me.
4
22160
2000
妙な場所にいる気がします
00:24
And I was looking around and I found this wonderful picture.
5
24160
4000
ちょっと面白い画像を見つけました
00:28
It's a letter from "Artforum" in 1967
6
28160
3000
これは1967 年にアートフォーラム誌が送った手紙です
00:31
saying "We can't imagine ever doing a special issue
7
31160
3000
「美術におけるエレクトロニクスとコンピュータの特集というのは
00:34
on electronics or computers in art." And they still haven't.
8
34160
3000
ちょっと考えがたいと思います」 …今もそうですね
00:37
And lest you think that you all, as the digerati, are more enlightened,
9
37160
5000
ではコンピュータ時代の成功者たる皆さんは もっと目が開けているのでしょうか?
00:42
I went to the Apple iPhone app store the other day.
10
42160
3000
この間 iPhone Appストアをのぞいていました
00:45
Where's art? I got productivity. I got sports.
11
45160
4000
「アート」はどこにあるんだろう? 「仕事効率化」や「スポーツ」のカテゴリならあります
00:49
And somehow the idea that one would want to make art for the iPhone,
12
49160
4000
iPhone のためのアート作品というのは 私と友人が今—
00:53
which my friends and I are doing now,
13
53160
2000
作ろうとしているものですが
00:55
is still not reflected in our understanding
14
55160
3000
コンピュータの用途として思い付くものには
00:58
of what computers are for.
15
58160
2000
なっていないのです
01:00
So, from both directions, there is kind of, I think, a lack of understanding
16
60160
2000
時代に応じた物を素材にする
01:02
about what it could mean to be an artist who uses the materials
17
62160
2000
アーティストというものの意義を
01:04
of his own day, or her own day,
18
64160
2000
両者とも理解していないのです
01:06
which I think artists are obliged to do,
19
66160
2000
この新しい道具の—
01:08
is to really explore the expressive potential of the new tools that we have.
20
68160
4000
表現の可能性を探究するのは アーティストのすべきことだと思います
01:12
In my own case, I'm an artist,
21
72160
2000
私自身はアーティストであり
01:14
and I'm really interested in
22
74160
2000
興味があるのは—
01:16
expanding the vocabulary of human action,
23
76160
2000
人の行動における表現手段を広げ
01:18
and basically empowering people through interactivity.
24
78160
3000
対話的な方法により表現力を高めるということです
01:21
I want people to discover themselves as actors,
25
81160
3000
私は人々に インタラクティブな体験を通じて
01:24
as creative actors, by having interactive experiences.
26
84160
4000
クリエイティブな行為者としての自分を見いだしてほしいのです
01:28
A lot of my work is about trying to get away from this.
27
88160
3000
私の作品の多くは マウスから逃れようとする試みです
01:31
This a photograph of the desktop of a student of mine.
28
91160
2000
これは ある学生のデスクトップ(机上)の写真です
01:33
And when I say desktop, I don't just mean
29
93160
2000
デスクトップと言うのは
01:35
the actual desk where his mouse has worn away the surface of the desk.
30
95160
3000
マウスで表面の剥げた実際の机だけを意味しません
01:38
If you look carefully, you can even see
31
98160
2000
注意して見ていただければ
01:40
a hint of the Apple menu, up here in the upper left,
32
100160
3000
アップルメニューがどの辺かまでわかります
01:43
where the virtual world has literally
33
103160
2000
バーチャルな世界が
01:45
punched through to the physical.
34
105160
2000
物理的な世界まで突き抜けています
01:47
So this is, as Joy Mountford once said,
35
107160
4000
ジョイ マウントフォードが言ったように 「マウスは人類のあらゆる表現を—
01:51
"The mouse is probably the narrowest straw
36
111160
2000
吸い出そうと試みることのできる—
01:53
you could try to suck all of human expression through."
37
113160
2000
一番細いストロー」なのです
01:55
(Laughter)
38
115160
3000
(笑)
01:58
And the thing I'm really trying to do is enabling people to have more rich
39
118160
3000
私が本当にしようとしているのは 人々がもっと豊かで—
02:01
kinds of interactive experiences.
40
121160
2000
インタラクティブな体験をできるようにすることです
02:03
How can we get away from the mouse and use our full bodies
41
123160
2000
マウスを離れて全身を使い
02:05
as a way of exploring aesthetic experiences,
42
125160
3000
実用的なものに限らず 美的な体験を追求できるようにするには
02:08
not necessarily utilitarian ones.
43
128160
2000
どうすればよいのか?
02:10
So I write software. And that's how I do it.
44
130160
3000
そのために私はソフトウェアを書きます それが私のやり方です
02:13
And a lot of my experiences
45
133160
2000
私の作り出す体験は
02:15
resemble mirrors in some way.
46
135160
2000
鏡を思わせるところがあります
02:17
Because this is, in some sense, the first way,
47
137160
2000
鏡は 自らの行為者としての可能性と
02:19
that people discover their own potential as actors,
48
139160
2000
自らの働きを見る
02:21
and discover their own agency.
49
141160
2000
最初の場所だからです
02:23
By saying "Who is that person in the mirror? Oh it's actually me."
50
143160
3000
「この鏡の中の人誰だろう? あ、これ自分だ!」
02:26
And so, to give an example,
51
146160
2000
例として 去年やった—
02:28
this is a project from last year,
52
148160
2000
プロジェクトをお見せします
02:30
which is called the Interstitial Fragment Processor.
53
150160
2000
題して「隙間断片プロセッサー」です
02:32
And it allows people to explore the negative shapes that they create
54
152160
4000
日常的な動作の中で作り出される隙間の形を
02:36
when they're just going about their everyday business.
55
156160
3000
探求してもらおうというものです
02:53
So as people make shapes with their hands or their heads
56
173160
2000
自分の手や頭を使って
02:55
and so forth, or with each other,
57
175160
2000
あるいは誰かと一緒になって形を作ると
02:57
these shapes literally produce sounds and drop out of thin air --
58
177160
3000
その形が抜け出して 音を立てながら落ちていきます
03:00
basically taking what's often this, kind of, unseen space,
59
180160
4000
見えない空間 あるいは気づかない空間を
03:04
or this undetected space, and making it something real,
60
184160
3000
何か実体のあるものに変えるのです
03:07
that people then can appreciate and become creative with.
61
187160
3000
みんなそれを楽しみ クリエイティブになります
03:10
So again, people discover their creative agency in this way.
62
190160
3000
そうやって自らのクリエイティブな働きを見出し
03:13
And their own personalities come out
63
193160
2000
そして その人の個性が
03:15
in totally unique ways.
64
195160
3000
まったくユニークな仕方で現れるのです
03:18
So in addition to using full-body input,
65
198160
3000
インプットに全身を使うことに加え
03:21
something that I've explored now, for a while,
66
201160
2000
私が ここしばらく 追求しているのは
03:23
has been the use of the voice,
67
203160
2000
声を使うことです
03:25
which is an immensely expressive system for us, vocalizing.
68
205160
4000
発声は 私たちにとって とても表現力豊かなシステムです
03:29
Song is one of our oldest ways
69
209160
2000
歌というのは 自分に耳を傾けてもらい
03:31
of making ourselves heard and understood.
70
211160
3000
理解してもらうための 最も古くからある方法です
03:34
And I came across this fantastic research by Wolfgang Köhler,
71
214160
2000
私はゲシュタルト心理学の父と呼ばれる
03:36
the so-called father of gestalt psychology, from 1927,
72
216160
4000
ヴォルフガング ケーラーの 素晴らしい1927 年の研究に出会いました
03:40
who submitted to an audience like yourselves
73
220160
2000
ここにあるような—
03:42
the following two shapes.
74
222160
2000
2つの形を人に見せて
03:44
And he said one of them is called Maluma.
75
224160
2000
一方はMaluma (マルーマ)で
03:46
And one of them is called Taketa. Which is which?
76
226160
2000
もう一方はTakete (タキータ)だと言います
03:48
Anyone want to hazard a guess?
77
228160
4000
どちらがどちらでしょう? どなたか分かりますか?
03:52
Maluma is on top. Yeah. So.
78
232160
2000
Maluma は上の方です
03:54
As he says here, most people answer without any hesitation.
79
234160
3000
ほとんどの人が迷わずにそう答えます
03:57
So what we're really seeing here is a phenomenon
80
237160
2000
私たちがここで目にしたのは
03:59
called phonaesthesia,
81
239160
2000
音象徴と呼ばれる現象です
04:01
which is a kind of synesthesia that all of you have.
82
241160
2000
我々みんなが持っている 共感覚の一種です
04:03
And so, whereas Dr. Oliver Sacks has talked about
83
243160
2000
オリバー サックス博士が
04:05
how perhaps one person in a million
84
245160
2000
共感覚を持つ人は
04:07
actually has true synesthesia,
85
247160
2000
百万人に1人くらいだと言ったのは
04:09
where they hear colors or taste shapes, and things like this,
86
249160
2000
色を聞いたり 形を味わったりする人のことです
04:11
phonaesthesia is something we can all experience to some extent.
87
251160
2000
音象徴は 私たちの誰もが ある程度体験するものです
04:13
It's about mappings between different perceptual domains,
88
253160
3000
硬さ 鋭さ 明るさ 暗さといったものと
04:16
like hardness, sharpness, brightness and darkness,
89
256160
3000
私たちの発する音素との間にある
04:19
and the phonemes that we're able to speak with.
90
259160
2000
異なる知覚領域間の対応関係なのです
04:21
So 70 years on, there's been some research where
91
261160
2000
認知心理学者たちの
04:23
cognitive psychologists have actually sussed out
92
263160
2000
70年に渡る研究があり
04:25
the extent to which, you know,
93
265160
2000
ある程度のことが分かっています
04:27
L, M and B are more associated with shapes that look like this,
94
267160
4000
右のような形には L、M、B が強く関連しています
04:31
and P, T and K are perhaps more associated with shapes like this.
95
271160
4000
左の形には P、T、K がより強く関連しています
04:35
And here we suddenly begin to have a mapping between curvature
96
275160
2000
そうすると 数値的な処理によって
04:37
that we can exploit numerically,
97
277160
2000
線の屈曲から音素への
04:39
a relative mapping between curvature and shape.
98
279160
3000
写像が得られることになります
04:42
So it occurred to me, what happens if we could run these backwards?
99
282160
3000
では その写像を逆向きにしてみたらどうかと思い付きました
04:45
And thus was born the project called Remark,
100
285160
2000
そうしてRemark プロジェクトが生まれました
04:47
which is a collaboration with Zachary Lieberman
101
287160
2000
これはザカリー リーバーマンと
04:49
and the Ars Electronica Futurelab.
102
289160
2000
アルスエレクトロニカ フューチャーラボとの共作です
04:51
And this is an interactive installation which presents
103
291160
2000
話す言葉に目に見える影ができるという
04:53
the fiction that speech casts visible shadows.
104
293160
2000
フィクションを作り出すインタラクティブな作品です
04:55
So the idea is you step into a kind of a magic light.
105
295160
3000
魔法の光の中に入ったかのように
04:58
And as you do, you see the shadows of your own speech.
106
298160
3000
しゃべると 自分の言葉の影が
05:01
And they sort of fly away, out of your head.
107
301160
2000
自分の口から遠くのほうへと飛んで行きます
05:03
If a computer speech recognition system
108
303160
3000
音声認識システムで—
05:06
is able to recognize what you're saying, then it spells it out.
109
306160
4000
認識できる場合には 文字が現れます 認識できない場合には—
05:10
And if it isn't then it produces a shape which is very phonaesthetically
110
310160
2000
音象徴的に強く関連する
05:12
tightly coupled to the sounds you made.
111
312160
2000
形が生成されます
05:14
So let's bring up a video of that.
112
314160
3000
ビデオでご覧いただきましょう
06:03
(Applause)
113
363160
2000
(拍手)
06:05
Thanks. So. And this project here,
114
365160
3000
次のプロジェクトは 素晴らしい抽象ボーカリストの
06:08
I was working with the great abstract vocalist, Jaap Blonk.
115
368160
3000
ヤップ ブロンクと一緒にやりました
06:11
And he is a world expert in performing "The Ursonate,"
116
371160
3000
彼は「ウルソナタ」のパフォーマンスの世界的エキスパートです
06:14
which is a half-an-hour nonsense poem
117
374160
2000
これはクルト シュヴィッタースによって
06:16
by Kurt Schwitters, written in the 1920s,
118
376160
2000
1920 年代に書かれた 意味のない詩です
06:18
which is half an hour of very highly patterned nonsense.
119
378160
4000
非常に複雑なパターンを持ったナンセンスな言葉が30 分続きます
06:22
And it's almost impossible to perform.
120
382160
2000
ほとんど不可能なほどパフォーマンスが難しいのですが
06:24
But Jaap is one of the world experts in performing it.
121
384160
3000
ヤップはこのパフォーマンスにかけては第一人者なのです
06:27
And in this project we've developed
122
387160
2000
このプロジェクトで私たちは
06:29
a form of intelligent real-time subtitles.
123
389160
3000
知的なリアルタイムの字幕を開発しました
06:32
So these are our live subtitles,
124
392160
3000
この字幕はウルソナタのテキストを記憶している—
06:35
that are being produced by a computer that knows the text of "The Ursonate" --
125
395160
3000
コンピュータにより ライブで生成されています
06:38
fortunately Jaap does too, very well --
126
398160
3000
幸いヤップもこのテキストをとても良く知っています
06:41
and it is delivering that text at the same time as Jaap is.
127
401160
5000
そしてコンピュータは ヤップがしゃべるのと同時に字幕を出します
06:53
So all the text you're going to see
128
413160
2000
ご覧になるテキストはすべて
06:55
is real-time generated by the computer,
129
415160
2000
コンピュータにより リアルタイムで生成され
06:57
visualizing what he's doing with his voice.
130
417160
3000
ヤップがしゃべるのを可視化しています
08:10
Here you can see the set-up where there is a screen with the subtitles behind him.
131
490160
3000
会場には字幕を映すスクリーンがヤップの背後にありました
08:34
Okay. So ...
132
514160
2000
それで…
08:36
(Applause)
133
516160
5000
(拍手)
08:41
The full videos are online if you are interested.
134
521160
2000
ご興味があればネットで見られます
08:43
I got a split reaction to that during the live performance,
135
523160
2000
このときは観客の反応が分かれました
08:45
because there is some people who understand
136
525160
2000
ライブの字幕というのは
08:47
live subtitles are a kind of an oxymoron,
137
527160
2000
一種の矛盾だと理解している人がいます
08:49
because usually there is someone making them afterwards.
138
529160
3000
字幕というのは通常 誰かが後で付けるものだからです
08:52
And then a bunch of people who were like, "What's the big deal?
139
532160
3000
多くの人は「これが何だって言うの?」と思います
08:55
I see subtitles all the time on television."
140
535160
2000
「字幕なんてテレビにいつも出ている」
08:57
You know? They don't imagine the person in the booth, typing it all.
141
537160
3000
ブースの中でそれをタイプする人のことを考えていないのです
09:00
So in addition to the full body, and in addition to the voice,
142
540160
3000
全身を使うことと 声を使うことに加え
09:03
another thing that I've been really interested in,
143
543160
2000
もう1つ私が最近興味を持っているのは
09:05
most recently, is the use of the eyes,
144
545160
2000
人が互いに関係する上で
09:07
or the gaze, in terms of how people relate to each other.
145
547160
4000
目をいかに使うかということです
09:11
It's a really profound amount of nonverbal information
146
551160
2000
目で交わされる非言語的情報の量には
09:13
that's communicated with the eyes.
147
553160
2000
ものすごいものがあります
09:15
And it's one of the most interesting technical challenges
148
555160
2000
そしてこれは 現在コンピュータサイエンスにおいて
09:17
that's very currently active in the computer sciences:
149
557160
2000
活発に研究されている問題の1 つでもあります
09:19
being able to have a camera that can understand,
150
559160
2000
離れた場所からカメラで
09:21
from a fairly big distance away,
151
561160
2000
人の目がどこを見ているのか認識し
09:23
how these little tiny balls are actually pointing in one way or another
152
563160
3000
何に関心があるのか
09:26
to reveal what you're interested in,
153
566160
2000
どこに注意が向いているのか
09:28
and where your attention is directed.
154
568160
2000
突き止めるという問題です
09:30
So there is a lot of emotional communication that happens there.
155
570160
3000
感情を伴う多くのコミュニケーションが 目で交わされます
09:33
And so I've been beginning, with a variety of different projects,
156
573160
4000
人が機械と目でどう関係できるものか理解するため
09:37
to understand how people can relate to machines with their eyes.
157
577160
3000
様々なプロジェクトを行いました
09:40
And basically to ask the questions:
158
580160
3000
基本的に問うている質問はこうです
09:43
What if art was aware that we were looking at it?
159
583160
5000
「私たちが何を見ているか作品が分かっているとしたらどうだろう?」
09:48
How could it respond, in a way,
160
588160
2000
どう反応するのか?
09:50
to acknowledge or subvert the fact that we're looking at it?
161
590160
3000
私たちが見ていることに対し 受け入れるのか拒むのか?
09:53
And what could it do if it could look back at us?
162
593160
3000
それが私たちを見返せるとしたらどうだろう?
09:56
And so those are the questions that are happening in the next projects.
163
596160
2000
それが次のプロジェクトの課題となりました
09:58
In the first one which I'm going to show you, called Eyecode,
164
598160
3000
最初にお見せするのは Eyecode という
10:01
it's a piece of interactive software
165
601160
2000
インタラクティブソフトウェアです
10:03
in which, if we read this little circle,
166
603160
2000
輪になった文字には こう書いてあります
10:05
"the trace left by the looking of the previous observer
167
605160
3000
「前の人が見たことによって残る痕跡を見ている
10:08
looks at the trace left by the looking of previous observer."
168
608160
3000
前の人が見たことによって残る痕跡」
10:11
The idea is that it's an image wholly constructed
169
611160
2000
その展示を見た人の履歴によって
10:13
from its own history of being viewed
170
613160
2000
イメージ自体を作り出すというのが
10:15
by different people in an installation.
171
615160
2000
これのアイデアです
10:17
So let me just switch over so we can do the live demo.
172
617160
5000
ライブデモをご覧に入れます
10:22
So let's run this and see if it works.
173
622160
4000
うまくいくか見てみましょう
10:26
Okay. Ah, there is lots of nice bright video.
174
626160
3000
明るく良く映っていますね
10:29
There is just a little test screen that shows that it's working.
175
629160
2000
この小さいのはテスト画面です
10:31
And what I'm just going to do is -- I'm going to hide that.
176
631160
2000
隠しておきましょう
10:33
And you can see here that what it's doing
177
633160
2000
ここで何をやっているかというと
10:35
is it's recording my eyes every time I blink.
178
635160
3000
私が瞬きするたびに記録しています
10:44
Hello? And I can ... hello ... okay.
179
644160
4000
ハロー? ハローーーー
10:48
And no matter where I am, what's really going on here
180
648160
2000
私がどこにいても これは
10:50
is that it's an eye-tracking system that tries to locate my eyes.
181
650160
3000
アイトラッキングの仕組みで 目の場所を見つけます
10:53
And if I get really far away I'm blurry.
182
653160
2000
ずっと離れると ぼんやりした感じになります
10:55
You know, you're going to have these kind of blurry spots like this
183
655160
2000
この辺なんかは
10:57
that maybe only resemble eyes in a very very abstract way.
184
657160
3000
かろうじて目とわかる感じです
11:00
But if I come up really close and stare directly at the camera
185
660160
3000
ぐっと近づいてカメラを直視すると
11:03
on this laptop then you'll see these nice crisp eyes.
186
663160
2000
このようなくっきりした目になります
11:05
You can think of it as a way of, sort of, typing, with your eyes.
187
665160
4000
これは目でタイプしていると見なすことができます
11:09
And what you're typing are recordings of your eyes
188
669160
2000
そしてタイプし 記録しているのは
11:11
as you're looking at other peoples' eyes.
189
671160
2000
他の人の目を見る 自分のまなざしです
11:13
So each person is looking at the looking
190
673160
3000
前に来た人たち みんなのまなざしを
11:16
of everyone else before them.
191
676160
2000
見ることになるのです
11:18
And this exists in larger installations
192
678160
2000
これのもっと大規模なやつがあって
11:20
where there are thousands and thousands of eyes
193
680160
2000
何千という人が見つめる目を
11:22
that people could be staring at,
194
682160
2000
映し出します
11:24
as you see who's looking at the people looking
195
684160
2000
前に見ていた人を見ている—
11:26
at the people looking before them.
196
686160
2000
人を見るわけです
11:28
So I'll just add a couple more. Blink. Blink.
197
688160
3000
あと2つばかり追加しましょう ぱちくり ぱちくり
11:31
And you can see, just once again, how it's sort of finding my eyes
198
691160
3000
これがどうやって私の目を見つけ
11:34
and doing its best to estimate when it's blinking.
199
694160
3000
瞬きした瞬間をとらえようとしているかわかると思います
11:37
Alright. Let's leave that.
200
697160
2000
これは終わりにしましょう
11:39
So that's this kind of recursive observation system.
201
699160
3000
これは一種再帰的な観察システムなのです
11:42
(Applause)
202
702160
2000
(拍手)
11:44
Thank you.
203
704160
2000
どうも
11:46
The last couple pieces I'm going to show
204
706160
2000
最後の2つは ロボティクスの新しい…
11:48
are basically in the new realm of robotics -- for me, new for me.
205
708160
2000
少なくとも私には新しい領域です
11:50
It's called Opto-Isolator.
206
710160
2000
Opto-Isolator というものです
11:52
And I'm going to show a video of the older version of it,
207
712160
3000
古いバージョンのビデオをご覧いただきます
11:55
which is just a minute long. Okay.
208
715160
2000
1分ほどあります
12:06
In this case, the Opto-Isolator is blinking
209
726160
2000
これは人の瞬きに
12:08
in response to one's own blinks.
210
728160
2000
反応して瞬きします
12:10
So it blinks one second after you do.
211
730160
3000
目の前にいる人に1 秒遅れて瞬きします
12:13
This is a device which is intended to reduce
212
733160
3000
見つめるということを 可能な限りシンプルなものへと
12:16
the phenomenon of gaze down to the simplest possible materials.
213
736160
3000
単純化することを目指した装置です
12:19
Just one eye,
214
739160
2000
見つめる1 つの目があるだけで
12:21
looking at you, and eliminating everything else about a face,
215
741160
2000
顔のその他の要素は すべて取り去ってあります
12:23
but just to consider gaze in an isolated way
216
743160
3000
まなざしを 独立した—
12:26
as a kind of, as an element.
217
746160
3000
1 つの要素として考えるためです
12:29
And at the same time, it attempts to engage in what you might call
218
749160
3000
同時に 見つめることに関わる—
12:32
familiar psycho-social gaze behaviors.
219
752160
2000
馴染み深い心理的 社会的な振る舞いを
12:34
Like looking away if you look at it too long
220
754160
2000
取り込もうともしています
12:36
because it gets shy,
221
756160
2000
例えば ずっと見つめていると
12:38
or things like that.
222
758160
3000
恥ずかしがって目をそらすとか
12:41
Okay. So the last project I'm going to show
223
761160
3000
お見せする最後のプロジェクトは
12:44
is this new one called Snout.
224
764160
3000
Snout です
12:47
(Laughter)
225
767160
2000
(笑)
12:49
It's an eight-foot snout,
226
769160
2000
ギョロギョロした目のついた
12:51
with a googly eye.
227
771160
2000
2メートル半の突起物です
12:53
(Laughter)
228
773160
1000
(笑)
12:54
And inside it's got an 800-pound robot arm
229
774160
3000
中には360 キロの ロボットアームが入っています…
12:57
that I borrowed,
230
777160
2000
借り物ですが…
12:59
(Laughter)
231
779160
1000
(笑)
13:00
from a friend.
232
780160
2000
友達から…
13:02
(Laughter)
233
782160
1000
(笑)
13:03
It helps to have good friends.
234
783160
2000
いい友達がいると助かります
13:05
I'm at Carnegie Mellon; we've got a great Robotics Institute there.
235
785160
3000
カーネギーメロン大学にいますが 素晴らしいロボティクス部門があります
13:08
I'd like to show you thing called Snout, which is --
236
788160
2000
そのSnout ですが…
13:10
The idea behind this project is to
237
790160
2000
このプロジェクトのアイデアは
13:12
make a robot that appears as if it's continually surprised to see you.
238
792160
4000
あなたのことを見てびっくりしているロボットを作ることです
13:16
(Laughter)
239
796160
4000
(笑)
13:20
The idea is that basically --
240
800160
2000
基本的にいつも—
13:22
if it's constantly like "Huh? ... Huh?"
241
802160
2000
「おやっ? …おやっ?」とやっています
13:24
That's why its other name is Doubletaker, Taker of Doubles.
242
804160
4000
「二度見くん」という別名の所以です
13:28
It's always kind of doing a double take: "What?"
243
808160
2000
一瞬遅れて驚くのです 「何っ?」
13:30
And the idea is basically, can it look at you
244
810160
2000
そして こちらのことを見るものだから
13:32
and make you feel as if like,
245
812160
2000
こう思うのです
13:34
"What? Is it my shoes?"
246
814160
2000
「えっ何? 俺の靴? 」
13:36
"Got something on my hair?" Here we go. Alright.
247
816160
3000
「頭になんか付いてる?」
14:10
Checking him out ...
248
850160
2000
彼のことを調べているんです
14:20
For you nerds, here's a little behind-the-scenes.
249
860160
2000
ギーク諸君のために舞台裏をお見せしましょう
14:22
It's got a computer vision system,
250
862160
2000
コンピュータビジョンシステムを備えていて
14:24
and it tries to look at the people who are moving around the most.
251
864160
3000
動く人に目を向けるようになっています
14:39
Those are its targets.
252
879160
2000
あれがターゲット
14:42
Up there is the skeleton,
253
882160
2000
右にある骨格は
14:44
which is actually what it's trying to do.
254
884160
3000
Snout がしようとしていることを 示しています
14:54
It's really about trying to create a novel body language for a new creature.
255
894160
3000
やりたいのは 新しい生き物のボディランゲージを作り出すということです
14:57
Hollywood does this all the time, of course.
256
897160
2000
ハリウッドなんかでは よくやっていることですが
14:59
But also have the body language communicate something
257
899160
2000
それだけでなく 見ている人と—
15:01
to the person who is looking at it.
258
901160
2000
そのボディランゲージで 対話するのです
15:03
This language is communicating that it is surprised to see you,
259
903160
2000
このボディランゲージは あなたを見て驚き
15:05
and it's interested in looking at you.
260
905160
3000
興味を持って見つめていることを 伝えています
15:08
(Laughter)
261
908160
2000
(笑)
15:10
(Applause)
262
910160
9000
(拍手)
15:19
Thank you very much. That's all I've got for today.
263
919160
2000
ご静聴ありがとうございます 今日の話はこれで終わりです
15:21
And I'm really happy to be here. Thank you so much.
264
921160
3000
ここでお話できて光栄でした どうもありがとうございました
15:24
(Applause)
265
924160
3000
(拍手)
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