Peter Molyneux demos Milo, the virtual boy

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TED


Por favor, faça duplo clique nas legendas em inglês abaixo para reproduzir o vídeo.

Tradutor: Tiago de Lemos Peixoto Revisora: Sofia Nunes
00:16
When I saw a piece of technology called Kinect --
0
16260
3000
Quando tomei contacto com esta tecnologia Kinect
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it was called Natal -- I was inspired,
1
19260
3000
— na altura chamava-se Natal — fiquei inspirado,
00:22
and I thought for a moment,
2
22260
2000
e pensei por momentos
00:24
maybe it's possible
3
24260
2000
que talvez fosse possível
00:26
to address that one problem of storytelling,
4
26260
3000
resolver essa grande dificuldade de contar uma história,
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to create a character
5
29260
3000
de criar uma personagem
00:32
which seemed alive,
6
32260
2000
que parecesse viva,
00:34
which noticed me,
7
34260
2000
que me reconhecesse,
00:36
that could look me in the eyes
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36260
2000
que fosse capaz de me olhar nos olhos
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and feel real,
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38260
2000
que parecesse real,
00:40
and sculpt a story about our relationship.
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40260
3000
e esculpir uma história sobre a nossa relação.
00:43
And so a year ago,
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43260
3000
Assim, aqui há um ano
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I showed this off
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2000
mostrei este filme
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at a computer show called E3.
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3000
numa feira informática chamada E3.
00:51
And this was a piece of technology
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51260
2000
Era uma tecnologia,
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with someone called Claire interacting with this boy.
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3000
com uma pessoa de nome Claire que interagia com este rapaz.
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And there was a huge row online
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Houve um grande burburinho na Internet
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about, "Hey, this can't be real."
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59260
3000
em que se dizia: "Isto não pode ser verdadeiro."
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And so I waited till now
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2000
Então, eu esperei até agora
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to have an actual demo
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2000
para fazer uma demonstração real desta tecnologia.
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of the real tech.
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2000
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Now, this tech incorporates
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2000
Esta tecnologia incorpora três elementos essenciais.
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three big elements.
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2000
01:12
The first is a Kinect camera,
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2000
O primeiro é a câmara Kinect,
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which will be out in November,
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74260
3000
que estará à venda em novembro,
01:17
some incredible AI
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77260
2000
uma inteligência artificial incrível
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that was hidden in the dusty vaults,
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79260
3000
que estava escondida nas caves poeirentas da Microsoft
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collecting dust
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82260
2000
01:24
in Microsoft,
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84260
2000
a apanhar pó,
01:26
plus our quite crude
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86260
2000
mais as nossas experiências grosseiras
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attempts at AI
30
88260
2000
com inteligência artificial,
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at a company called Lionhead,
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90260
3000
numa empresa informática chamada Lionhead.
01:33
mixing all those things together
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93260
2000
Misturámos todas essas coisas
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just to get to this one simple idea:
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95260
3000
para atingir esta ideia simples:
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to create a real, living
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98260
3000
criar um ser real, vivo,
01:41
being in a computer.
35
101260
2000
num computador.
01:43
Now, I'll be honest with you
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3000
Vou ser honesto convosco
01:46
and say that most of it
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106260
2000
e dizer que a maior parte
01:48
is just a trick,
38
108260
2000
é apenas um truque,
01:50
but it's a trick that actually works.
39
110260
3000
mas é um truque que funciona.
01:53
So why don't we go over and have
40
113260
2000
Vamos então ver, a seguir,
01:55
a look at the demo now.
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115260
2000
uma pequena demonstração.
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This is Dimitri.
42
117260
2000
Este é Dimitri.
01:59
Dimitri, just waggle your arm around.
43
119260
3000
Dimitri, move o braço.
02:02
Now, you notice he's sitting.
44
122260
2000
Reparem que ele está sentado.
02:04
There are no controllers,
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2000
Não há controladores,
02:06
no keyboards,
46
126260
2000
não há teclados,
02:08
or mice,
47
128260
2000
nem ratos,
02:10
or joysticks, or joypads.
48
130260
3000
nem "joysticks" ou "joypads".
02:13
He is just going to use
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133260
2000
Ele só vai usar
02:15
his hand, his body and his voice,
50
135260
3000
a mão, o corpo e a voz,
02:18
just like humans interact with their hands, body and voice.
51
138260
3000
tal como as pessoas interagem com as mãos, o corpo e a voz.
02:21
So let's move forward.
52
141260
2000
Vamos então prosseguir.
02:23
You're going to meet Milo for the first time.
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143260
3000
Vão conhecer o Milo pela primeira vez.
02:27
We had to give him a problem
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147260
2000
Tivemos que lhe dar um problema,
02:29
because when we first created Milo,
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149260
2000
porque quando criámos o Milo pela primeira vez,
02:31
we realized that he came across as a little bit of a brat,
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151260
2000
percebemos que ele podia parecer um pouco mimado,
02:33
to be honest with you.
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153260
2000
para ser sincero.
02:35
He was quite a know-it-all,
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155260
2000
Era um pouco sabichão,
02:37
and he wanted to kind of make you laugh.
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157260
2000
e queria tentar sempre fazer-nos rir.
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So the problem we introduced to him was this:
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159260
2000
O problema que lhe apresentámos foi este:
02:41
he's just moved house.
61
161260
2000
ele acabou de mudar de casa.
02:43
He's moved from London
62
163260
2000
Mudou-se de Londres
02:45
to New England, over in America.
63
165260
3000
para o estado de Nova Inglaterra, nos EUA.
02:48
His parents are too busy
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168260
2000
Os pais dele estão demasiado ocupados
02:50
to listen to his problems,
65
170260
2000
para ouvir os seus problemas.
02:52
and that's when he starts almost conjuring you up.
66
172260
3000
É aí que ele começa quase que a cativar-nos.
02:55
So here he is
67
175260
2000
Então aqui está ele
02:57
walking through the grass.
68
177260
2000
a caminhar pela relva.
02:59
And you're able to interact with his world.
69
179260
3000
Podemos interagir com o mundo dele.
03:02
The cool thing is, what we're doing
70
182260
3000
O giro é que o que estamos a fazer
03:05
is we're changing the mind
71
185260
2000
é mudar a mente do Milo constantemente.
03:07
of Milo constantly.
72
187260
2000
03:09
That means no two people's Milos
73
189260
3000
Isto significa que o Milo é diferente
03:12
can be the same.
74
192260
2000
de pessoa para pessoa.
03:14
You're actually sculpting a human being here.
75
194260
3000
Estamos, de facto, a esculpir aqui um ser humano.
03:19
So, he's discovering the garden.
76
199260
2000
Ele está a descobrir o jardim.
03:21
You're helping him discover the garden
77
201260
2000
Estamos a ajudá-lo a descobrir o jardim,
03:23
by just pointing out these snails.
78
203260
3000
chamando a atenção para os caracóis.
03:27
Very simple at the start.
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207260
2000
Muito simples, para começar.
03:29
By the way, if you are a boy, it's snails;
80
209260
3000
Já agora, se o utilizador for um rapaz, são caracóis;
03:32
if you're a girl, it's butterflies
81
212260
3000
se for rapariga, são borboletas,
03:35
because what we found was that girls hate snails.
82
215260
3000
porque descobrimos que as raparigas detestam caracóis.
03:38
(Laughter)
83
218260
2000
(Risos)
03:44
So remember, this is the first time you've met him,
84
224260
3000
Lembrem-se, estão a conhecê-lo pela primeira vez,
03:47
and we really want to draw you in and make you more curious.
85
227260
3000
e queremos chamar a vossa atenção, deixar-vos mais curiosos.
03:52
His face, by the way,
86
232260
2000
A propósito, a cara de Milo
03:54
is fully AI-driven.
87
234260
2000
é totalmente controlada por inteligência artificial.
03:56
We have complete control over his blush responses,
88
236260
3000
Temos perfeito controlo sobre a sua capacidade de corar,
03:59
the diameter of his nostrils
89
239260
3000
o diâmetro das narinas
04:02
to denote stress.
90
242260
2000
que indicam ansiedade.
04:04
We actually do something called body matching.
91
244260
2000
Criámos algo chamado "correspondência corporal".
04:06
If you're leaning forward,
92
246260
2000
Se vocês se inclinarem para a frente,
04:08
he will try and slightly change
93
248260
2000
ele irá tentar mudar subtilmente
04:10
the neuro-linguistic nature of his face,
94
250260
3000
a natureza neurolinguística do rosto,
04:13
because we went out with this strong idea:
95
253260
2000
porque nos guiámos por esta ideia fundamental:
04:15
how can we make you believe that something's real?
96
255260
3000
Como fazer alguém acreditar que algo é real?
04:18
Now we've used the hand.
97
258260
2000
Até agora usámos a mão.
04:20
The other thing to use is your body.
98
260260
3000
Outra coisa que podemos usar é o nosso corpo.
04:23
Why not just, instead of pushing left and right
99
263260
3000
Porque não, em vez de pressionar à esquerda ou à direita
04:26
with a mouse or with a joypad,
100
266260
3000
num rato ou num "joypad",
04:29
why not use your body just to lean on the chair --
101
269260
2000
porque não usar o corpo para se reclinarem na cadeira
04:31
again, relaxed?
102
271260
2000
relaxadamente?
04:33
You can lean back,
103
273260
2000
Podemos reclinar-nos,
04:35
but the camera will change its perspective
104
275260
2000
mas a câmara mudará de perspetiva,
04:37
depending on which way you're looking.
105
277260
3000
consoante a direção para onde estivermos a olhar.
04:41
So Dimitri's now going to use --
106
281260
2000
O Dimitri irá agora usar
04:43
he's used his hand; he's used his body.
107
283260
2000
— usou a mão, usou o corpo —
04:45
He's now going to use the other thing which is essential,
108
285260
3000
Irá agora usar a outra coisa que é essencial,
04:48
and that's his voice.
109
288260
2000
que é a voz.
04:50
Now, the thing about voice is,
110
290260
2000
A questão com a voz é que
04:52
our experience with voice recognition
111
292260
2000
a nossa experiência com reconhecimento de voz
04:54
is pretty awful, isn't it?
112
294260
2000
é bastante má, admitamos.
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
Compramos um bilhete de avião online, acabamos em Tombuctu.
05:02
So we've tackled that problem,
115
302260
2000
Portanto, contornámos esse problema,
05:04
and we've come up with a solution, which we'll see in a second.
116
304260
3000
e desenvolvemos a solução que iremos ver dentro de segundos.
05:07
Milo: I could just squish it.
117
307260
2000
Milo: Eu podia pisá-lo.
05:09
Peter Molyneux: What are you going to do, Dimitri?
118
309260
2000
Peter Molyneux: O que vais fazer, Dimitri?
05:11
Female Voice: Squashing a snail may not seem important,
119
311260
2000
Claire: Pisar um caracol pode não parecer importante,
05:13
but remember, even this choice
120
313260
2000
mas lembra-te, até essa escolha
05:15
will affect how Milo develops.
121
315260
3000
irá afetar o desenvolvimento do Milo.
05:18
Do you want Milo to squash it?
122
318260
2000
Queres que o Milo pise o caracol?
05:20
When you see the microphone,
123
320260
2000
Quando vires o microfone,
05:22
say ... (PM: Squash.) ... yes to decide.
124
322260
2000
diz ... (PM: Pisa-o) ... sim para decidir.
05:24
Dimitri: Go on, Milo. Squash it.
125
324260
3000
Dimitri: Força, Milo. Pisa-o.
05:27
PM: No. That's the wrong thing to do.
126
327260
2000
PM: Não. Isso é errado.
05:29
Now look at his response.
127
329260
2000
Agora vejamos a sua resposta.
05:31
He said, "Go on, Milo. Squash it."
128
331260
3000
Ele disse: "Força, Milo. Pisa-o".
05:34
What we're using there is,
129
334260
2000
O que estamos a usar aqui
05:36
we're using something, a piece of technology called Tellme.
130
336260
2000
é uma tecnologia chamada Tellme.
05:38
It's a company that Microsoft acquired some years ago.
131
338260
3000
Trata-se duma empresa que a Microsoft adquiriu há uns anos.
05:41
We've got a database of words which we recognize.
132
341260
2000
Temos uma base de dados de palavras que reconhecemos.
05:43
We pick those words out.
133
343260
2000
Escolhemos essas palavras.
05:45
We also reference that
134
345260
2000
Também cruzamos essa informação
05:47
with the tonation database
135
347260
2000
com a base de dados de entoações
05:49
that we build up of Dimitri's voice,
136
349260
3000
que construímos com a voz do Dimitri,
05:52
or the user's voice.
137
352260
2000
ou com a voz do utilizador.
05:54
Now we need to have a bit more engagement,
138
354260
3000
Agora precisamos de ter uma maior interação.
05:57
and again, what we can do
139
357260
2000
E de novo, aquilo que podemos fazer
05:59
is we can look at the body.
140
359260
2000
é olhar para o corpo.
06:01
And we'll do that in a second.
141
361260
2000
Vamos fazer isso de seguida.
06:03
Milo: I wonder how deep it is.
142
363260
2000
Milo: Será muito fundo?
06:13
Deep.
143
373260
2000
É fundo.
06:16
PM: Okay. So what we're going to do now
144
376260
2000
Portanto, o que vamos fazer agora
06:18
is teach Milo to skim stones.
145
378260
3000
é ensinar o Milo a fazer ressaltar pedras na água.
06:21
We're actually teaching him.
146
381260
2000
Vamos ensiná-lo.
06:23
It's very, very interesting
147
383260
2000
É muito, muito interessante
06:25
that men, more than women,
148
385260
2000
que os homens, mais que as mulheres,
06:27
tend to be more competitive here.
149
387260
3000
tendam a ser mais competitivos aqui.
06:30
They're fine with teaching Milo for the first few throws,
150
390260
3000
Gostam de ajudar o Milo nos primeiros lançamentos,
06:33
but then they want to beat Milo,
151
393260
2000
mas depois, querem vencer o Milo,
06:35
where women,
152
395260
2000
enquanto as mulheres
06:37
they're more nurturing about this.
153
397260
3000
são mais carinhosas nesta parte.
06:43
Okay, this is skimming stones.
154
403260
2000
Ok, estamos a fazer ressaltar pedras na água.
06:45
How do you skim stones?
155
405260
3000
Como fazemos ressaltar pedras?
06:48
You stand up,
156
408260
3000
Levantamo-nos,
06:51
and you skim the stone.
157
411260
2000
e fazemos ressaltar a pedra.
06:53
It's that simple.
158
413260
2000
Tão simples quanto isto.
06:55
Just recognizing your body,
159
415260
2000
Reconhecendo o nosso corpo,
06:57
recognizing the body's motions, the tech,
160
417260
2000
reconhecendo os seus movimentos, a tecnologia,
06:59
understanding that you've gone
161
419260
2000
percebendo que se passou
07:01
from sitting down to standing up.
162
421260
3000
da posição sentada para estar de pé.
07:04
Again, all of this is done
163
424260
2000
De novo, tudo isto é feito
07:06
in the way us humans do things,
164
426260
2000
da maneira que as pessoas fazem as coisas,
07:08
and that's crucially important
165
428260
3000
e isso é de importância crucial
07:11
if we want Milo to appear real.
166
431260
2000
se queremos que o Milo pareça real.
07:13
Female Voice: See if you can inspire him to do any better.
167
433260
3000
Claire: Vê se o consegues inspirar a fazer melhor.
07:21
Try hitting the boat.
168
441260
2000
Tenta atingir o barco.
07:25
Milo: Ahhh. So close.
169
445260
2000
Milo: Ah. Tão perto.
PM: Eis o Dimitri no auge da competição.
07:33
PM: That's Dimitri at his most competitive.
170
453260
2000
07:35
Now beaten an 11-year-old child. Well done.
171
455260
3000
Acabou de vencer uma criança de 11 anos. Muito bem.
07:39
Milo: Okay.
172
459260
2000
Milo: Ok.
07:42
PM: So, Milo's being called back in by his parents,
173
462260
3000
PM: Agora, os pais chamam Milo,
07:45
giving us time to be alone
174
465260
2000
dando-nos tempo para estarmos sozinhos
07:47
and to help him out.
175
467260
2000
e ajudá-lo.
07:49
Basically -- the bit that we missed at the start --
176
469260
2000
Perdemos esta parte no início.
07:51
his parents had asked him to clean up his room.
177
471260
3000
Os pais pediram-lhe que arrumasse o quarto.
07:54
And we're going to help him with this now.
178
474260
2000
E nós vamos ajudá-lo nessa tarefa.
07:56
But this is going to be an introduction,
179
476260
2000
Mas isto vai ser uma introdução,
07:58
and this is all about the deep psychology that we're trying to use.
180
478260
3000
é tudo sobre a psicologia complexa que estamos a tentar usar.
08:01
We're trying to introduce you
181
481260
2000
Estamos a tentar apresentar-vos
08:03
to what I believe is the most wonderful part,
182
483260
3000
o que acredito ser a parte mais maravilhosa:
08:06
you being able to talk
183
486260
2000
sermos capazes de falar
08:08
in your natural voice to Milo.
184
488260
3000
na nossa voz natural com o Milo.
08:11
Now, to do that, we needed a set up,
185
491260
2000
Para isso, tivemos de criar um enquadramento
08:13
like a magician's trick.
186
493260
2000
como um truque de magia.
08:15
And what we did was,
187
495260
2000
E o que fizemos foi,
08:17
we needed to give Milo this big problem.
188
497260
2000
precisávamos de dar ao Milo um grande problema.
08:19
So as Dimitri
189
499260
3000
Assim, enquanto o Dimitri
08:22
starts tidying up,
190
502260
2000
começa a arrumar tudo,
08:24
you can overhear a conversation
191
504260
2000
conseguimos ouvir ao fundo uma conversa
08:26
that Milo's having with his parents.
192
506260
2000
entre o Milo e os pais.
08:28
Milo's Mom: Oh, you've got gravy all over the floor. (Milo: I didn't mean to!)
193
508260
2000
Mãe de Milo: Entornaste molho no chão! Milo: Foi sem querer!
08:30
Milo's Mom: That carpet is brand new.
194
510260
2000
Mãe: Esta carpete é nova!
08:32
PM: So he's just spilled
195
512260
2000
PM: Ele acabou de entornar
08:34
a plate of sausages on the floor,
196
514260
2000
um prato de salsichas, no chão,
08:36
on the brand-new carpet.
197
516260
2000
na carpete acabada de comprar.
08:38
We've all done it as parents; we've all done it as children.
198
518260
3000
Já todos o fizemos enquanto pais; todos o fizemos enquanto crianças.
08:41
Now's a chance for Dimitri
199
521260
2000
Eis a oportunidade para o Dimitri
08:43
to kind of reassure and calm Milo down.
200
523260
2000
de tentar reconfortar e acalmar o Milo.
08:45
It's all been too much for him.
201
525260
2000
Tudo isto tem sido demais para ele.
08:47
He's just moved house. He's got no friends.
202
527260
3000
Ele acabou de mudar de casa. Não tem amigos.
08:50
Now is the time
203
530260
2000
Chegou a altura
08:52
when we open that portal
204
532260
2000
de abrirmos aquele portal
08:54
and allow you to talk to Milo.
205
534260
2000
e permitir-vos que falem com o Milo.
08:57
Female Voice: Why don't you try saying something encouraging
206
537260
3000
Claire: Porque não tentas dizer algo encorajador
09:00
to cheer Milo up.
207
540260
2000
para animar o Milo?
09:02
Dimitri: Come on, Milo. You know what parents are like.
208
542260
2000
Dimitri: Vá lá, Milo, já sabes como os pais são.
09:04
They're always getting stressed.
209
544260
3000
Passam a vida nervosos.
09:08
Milo: What do they want to come here for anyway?
210
548260
3000
Milo: Afinal, para que quiseram eles vir para aqui?
09:12
We don't know anyone.
211
552260
3000
Não conhecemos ninguém.
09:15
Dimitri: Well, you've got a new school to go to.
212
555260
2000
Dimitri: Vais para uma escola nova.
09:17
You're going to meet loads of cool, new friends.
213
557260
3000
Vais conhecer imensos amigos novos e fixes.
09:22
Milo: I just really miss my old house, that's all.
214
562260
3000
Milo: Tenho saudades da minha casa antiga, é só isso.
09:28
Dimitri: Well, this is a pretty awesome house, Milo.
215
568260
2000
Dimitri: Esta casa é um espetáculo, Milo.
09:30
You've got a cool garden to play in and a pond.
216
570260
3000
Com um jardim bem fixe para brincar e um lago.
09:37
Milo: It was good skimming stones.
217
577260
2000
Milo: Foi giro atirar pedrinhas.
09:47
This looks nice.
218
587260
2000
Isto está bonito.
09:50
You cleaned up my room.
219
590260
2000
Tu arrumaste o meu quarto!
09:52
Thanks.
220
592260
2000
Obrigado.
09:54
PM: So after three-quarters of an hour,
221
594260
2000
PM: Ao fim de três quartos de hora.
09:56
he recognizes you.
222
596260
2000
ele reconhece-nos.
09:58
And I promise you, if you're sitting in front of this screen,
223
598260
3000
E garanto-vos, se estão sentados em frente deste ecrã,
10:01
that is a truly wonderful moment.
224
601260
3000
este é um momento maravilhoso.
10:04
And we're ready now
225
604260
2000
Agora estamos preparados para contar uma história
10:06
to tell a story about his childhood and his life,
226
606260
2000
sobre a sua infância e a sua vida,
10:08
and it goes on,
227
608260
2000
e esta prossegue.
10:10
and he has, you know, many adventures.
228
610260
2000
Ele terá muitas aventuras.
10:12
Some of those adventures are a little bit dark or on the darker side.
229
612260
3000
Algumas dessas aventuras são um bocado sombrias, ou um pouco mais negras.
10:15
Some of those adventures are wonderfully encouraging --
230
615260
2000
Outras dessas aventuras serão encorajadoras,
10:17
he's got to go to school.
231
617260
2000
ele tem de ir para a escola.
10:19
The cool thing is
232
619260
2000
O que é fixe nesta tecnologia
10:21
that we're doing as well:
233
621260
2000
é o que também estamos a fazer.
10:23
as you interact with him,
234
623260
2000
À medida que interagimos com ele,
10:25
you're able to put things into his world; he recognizes objects.
235
625260
3000
podemos colocar coisas no mundo dele,
coisas que ele vai reconhecer.
10:28
His mind is based in a cloud.
236
628260
3000
O seu espírito é baseado numa nuvem.
10:31
That means Milo's mind,
237
631260
2000
Quer dizer que o espírito do Milo,
10:33
as millions of people use it,
238
633260
2000
à medida que milhões de pessoas o usam,
10:35
will get smarter and cleverer.
239
635260
2000
vai ficar mais esperto e inteligente.
10:37
He'll recognize more objects
240
637260
2000
Será capaz de reconhecer mais objetos
10:39
and thus understand more words.
241
639260
2000
bem como mais palavras.
10:41
But for me,
242
641260
2000
Mas, para mim,
10:43
this is a wonderful opportunity
243
643260
2000
esta é uma oportunidade maravilhosa
10:45
where technology, at last, can be connected with,
244
645260
3000
em que podemos, por fim, relacionarmo-nos com a tecnologia
10:48
where I am no longer restrained
245
648260
2000
e em que já não estou limitado
10:50
by the finger I hold in my hand --
246
650260
2000
aos dedos da minha mão
10:52
as far as a computer game's concerned --
247
652260
2000
— no caso de jogos de vídeo —
10:54
or by the blandness of not being noticed
248
654260
2000
nem à insipidez de não repararem em mim
10:56
if you're watching a film or a book.
249
656260
3000
se estiverem a ver um filme, ou a ler um livro.
10:59
And I love those revolutions,
250
659260
3000
Eu adoro essas revoluções,
11:02
and I love the future that Milo brings.
251
662260
2000
e adoro o futuro que o Milo traz.
11:04
Thank you very much indeed.
252
664260
2000
Muitíssimo obrigado.
11:06
(Applause)
253
666260
3000
(Aplausos)
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