TEDGlobal 2010
Peter Molyneux: Meet Milo, the virtual boy
Peter Molyneux fait la démonstration de Milo, le garçon virtuel
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Peter Molyneux fait la démonstration de Milo, un jeu vidéo très attendu pour le contôleur Kinect de Microsoft. Perceptif et impressionnable comme un vrai garçon de 11 ans, Milo observe, écoute et apprend - en vous reconnaissant et en réagissant à vous.
Peter Molyneux - Game changer
The head of Microsoft's European games division, Peter Molyneux is building an astonishing new "virtual friend" who interacts with you. Full bio
The head of Microsoft's European games division, Peter Molyneux is building an astonishing new "virtual friend" who interacts with you. Full bio
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When I saw a piece of technology called Kinect --
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Quand j'ai vu cette technologie appelée Kinect -
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it was called Natal -- I was inspired,
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4000
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,
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maybe it's possible
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qu'il était peut-être possible
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to address that one problem of storytelling,
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de traiter le problème du récit,
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to create a character
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de créer un personnage
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which seemed alive,
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17000
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qui semblerait vivant,
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which noticed me,
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qui me remarquerait,
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that could look me in the eyes
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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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25000
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et façonner une histoire autour de notre relation.
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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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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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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
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at a company called Lionhead,
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3000
dans le cadre d'une compagnie appelée Lionhead,
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mixing all those things together
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et on mélange tout ça
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just to get to this one simple idea:
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80000
3000
pour obtenir cette idée unique et simple:
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to create a real, living
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3000
créer un être réel, vivant
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being in a computer.
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dans un ordinateur.
01:43
Now, I'll be honest with you
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88000
3000
Maintenant, je vais être franc avec vous
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and say that most of it
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91000
2000
et je vais vous dire que l'essentiel
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is just a trick,
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93000
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n'est qu'une astuce,
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but it's a trick that actually works.
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mais c'est une astuce qui fonctionne bel et bien.
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So why don't we go over and have
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98000
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Alors pourquoi ne pas y aller et
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a look at the demo now.
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jeter un coup d'oeil à la démo maintenant.
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This is Dimitri.
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2000
Voici Dimitri.
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Dimitri, just waggle your arm around.
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Dimitri, remue le bras.
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Now, you notice he's sitting.
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Maintenant, vous remarquerez qu'il est assis.
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There are no controllers,
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Il n'y a pas de contrôleurs,
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no keyboards,
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2000
pas de claviers,
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or mice,
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ni de souris,
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or joysticks, or joypads.
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115000
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ou de joystick ou de joypads.
02:13
He is just going to use
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2000
Il va seulement utiliser
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his hand, his body and his voice,
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3000
sa main, son corps et sa voix,
02:18
just like humans interact with their hands, body and voice.
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123000
3000
tout comme les humains interagissent avec leurs mains, leur corps et leur voix.
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So let's move forward.
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126000
2000
Avançons.
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You're going to meet Milo for the first time.
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128000
3000
Vous allez rencontrer Milo pour la première fois.
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We had to give him a problem
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132000
2000
Nous devions lui donner un problème,
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because when we first created Milo,
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134000
2000
parce que quand nous avons créé Milo,
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we realized that he came across as a little bit of a brat,
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136000
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nous nous sommes rendu compte qu'il donnait l'impression
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to be honest with you.
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d'être un sale gosse, pour vous dire la vérité.
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He was quite a know-it-all,
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C'était un monsieur je-sais-tout,
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and he wanted to kind of make you laugh.
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142000
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et il voulait vous faire rire.
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So the problem we introduced to him was this:
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144000
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Donc le problème que nous lui avons donné était le suivant:
02:41
he's just moved house.
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146000
2000
il vient de déménager.
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He's moved from London
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Il a quitté Londres
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to New England, over in America.
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3000
pour venir en Nouvelle Angleterre aux Etats-Unis.
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His parents are too busy
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2000
Ses parents sont trop occupés
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to listen to his problems,
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155000
2000
pour écouter ses problèmes,
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and that's when he starts almost conjuring you up.
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157000
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et c'est à ce moment qu'il commence presque à vous évoquer.
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So here he is
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160000
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Donc le voici
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walking through the grass.
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162000
2000
il marche dans l'herbe.
02:59
And you're able to interact with his world.
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164000
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Et vous pouvez interagir avec son monde.
03:02
The cool thing is, what we're doing
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Ce qui est sympa, ce que nous faisons
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is we're changing the mind
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c'est changer les idées
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of Milo constantly.
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2000
de Milo constamment.
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That means no two people's Milos
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174000
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Cela signifie que les Milo de deux personnes différentes
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can be the same.
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177000
2000
ne peuvent pas être identiques.
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You're actually sculpting a human being here.
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179000
3000
En fait vous façonnez un être humain ici.
03:19
So, he's discovering the garden.
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184000
2000
Donc, il découvre le jardin.
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You're helping him discover the garden
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186000
2000
Vous l'aidez à découvrir le jardin
03:23
by just pointing out these snails.
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188000
3000
simplement en indiquant ces escargots.
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Very simple at the start.
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192000
2000
Très simple au début.
03:29
By the way, if you are a boy, it's snails;
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194000
3000
Au fait, si vous êtes un garçon, ce sont des escargots;
03:32
if you're a girl, it's butterflies
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197000
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si vous êtes une fille, ce sont des papillons,
03:35
because what we found was that girls hate snails.
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200000
3000
parce que nous avons découvert que les filles détestent les escargots.
03:38
(Laughter)
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203000
2000
(Rires)
03:44
So remember, this is the first time you've met him,
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209000
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Alors rappelez-vous, c'est la première fois que vous le rencontrez,
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and we really want to draw you in and make you more curious.
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3000
et nous voulons vraiment attirer votre curiosité.
03:52
His face, by the way,
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217000
2000
Son visage, d'ailleurs,
03:54
is fully AI-driven.
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219000
2000
est entièrement piloté par intelligence artificielle.
03:56
We have complete control over his blush responses,
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221000
3000
Nous contrôlons complètement quand il rougit,
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the diameter of his nostrils
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224000
3000
le diamètre de ses naries
04:02
to denote stress.
90
227000
2000
pour dénoter un stress.
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We actually do something called body matching.
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229000
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Nous faisons en fait quelque chose qui s'appelle body matching (appariement corporel).
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If you're leaning forward,
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231000
2000
Si vous vous penchez en avant,
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he will try and slightly change
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233000
2000
il essayera de changer légèrement
04:10
the neuro-linguistic nature of his face,
94
235000
3000
la nature neurolinguistique de son visage,
04:13
because we went out with this strong idea:
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238000
2000
parce que nous nous sommes lancés avec cette idée forte:
04:15
how can we make you believe that something's real?
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240000
3000
comment pouvons-nous vous faire croire que quelque chose est réel?
04:18
Now we've used the hand.
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243000
2000
Nous avons utilisé la main.
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The other thing to use is your body.
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245000
3000
L'autre chose à utiliser c'est votre corps.
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Why not just, instead of pushing left and right
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248000
3000
Pourquoi, au lieu de pousser à droite ou à gauche
04:26
with a mouse or with a joypad,
100
251000
3000
avec une souris ou un joypad,
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why not use your body just to lean on the chair --
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254000
2000
pourquoi ne pas utiliser votre corps pour vous pencher dans le fauteuil --
04:31
again, relaxed?
102
256000
2000
encore, détendu?
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You can lean back,
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258000
2000
Vous pouvez vous incliner en arrière,
04:35
but the camera will change its perspective
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260000
2000
mais la caméra changera sa perspective
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depending on which way you're looking.
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262000
3000
selon la direction dans laquelle vous regardez.
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So Dimitri's now going to use --
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266000
2000
Donc Dimitri va maintenant utiliser --
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he's used his hand; he's used his body.
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268000
2000
il a utilisé sa main, il a utilisé son corps.
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He's now going to use the other thing which is essential,
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270000
3000
Il va utiliser l'autre chose qui est essentielle,
04:48
and that's his voice.
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273000
2000
et c'est sa voix.
04:50
Now, the thing about voice is,
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275000
2000
Maintenant, le truc avec sa voix,
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our experience with voice recognition
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277000
2000
la reconnaissance vocale comme nous la connaissons
04:54
is pretty awful, isn't it?
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279000
2000
est plutôt horrible, n'est-ce pas.
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It never works.
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281000
2000
Ça ne marche jamais.
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You order an airline ticket; you end up in Timbuktu.
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283000
3000
Vous commandez un billet d'avion, vous finissez à Tombouctou.
05:02
So we've tackled that problem,
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287000
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.
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289000
3000
et nous avons trouvé une solution que vous verrez dans une seconde
05:07
Milo: I could just squish it.
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292000
2000
Milo: je pourrais simplement l'écrabouiller.
05:09
Peter Molyneux: What are you going to do, Dimitri?
118
294000
2000
Peter Molyneux: Que vas-tu faire Dimitri?
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Female Voice: Squashing a snail may not seem important,
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296000
2000
Voix féminine: Ecrabouiller un escargot peut sembler sans importance,
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but remember, even this choice
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298000
2000
mais rappelez-vous, même ce choix
05:15
will affect how Milo develops.
121
300000
3000
affectera la façon dont Milo se développe.
05:18
Do you want Milo to squash it?
122
303000
2000
Voulez-vous que Milo l'écrabouille?
05:20
When you see the microphone,
123
305000
2000
Quand vous voyez le micro,
05:22
say ... (PM: Squash.) ... yes to decide.
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307000
2000
dites ... (PM: Ecrabouille) ... oui pour décider.
05:24
Dimitri: Go on, Milo. Squash it.
125
309000
3000
Dimitri: Vas-y, Milo. Ecrabouille le.
05:27
PM: No. That's the wrong thing to do.
126
312000
2000
PM: Non, ce n'est pas bien de faire ça.
05:29
Now look at his response.
127
314000
2000
Maintenant regardez sa réaction.
05:31
He said, "Go on, Milo. Squash it."
128
316000
3000
Il a dit, "Vas-y, Milo. Ecrabouille-le."
05:34
What we're using there is,
129
319000
2000
Ce que nous utilisons ici,
05:36
we're using something, a piece of technology called Tellme.
130
321000
2000
c'est une technologie appelée Tellme.
05:38
It's a company that Microsoft acquired some years ago.
131
323000
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
326000
2000
Nous avons une base de données de mots que nous reconnaissons.
05:43
We pick those words out.
133
328000
2000
Nous choisissons ces mots.
05:45
We also reference that
134
330000
2000
Nous référençons ça
05:47
with the tonation database
135
332000
2000
avec la base de données des tons de voix
05:49
that we build up of Dimitri's voice,
136
334000
3000
que nous construisons de la voix de Dimitri,
05:52
or the user's voice.
137
337000
2000
ou la voix de l'utilisateur.
05:54
Now we need to have a bit more engagement,
138
339000
3000
Maintenant il faut que nous allions plus loin.
05:57
and again, what we can do
139
342000
2000
Et là encore ce que nous pouvons faire
05:59
is we can look at the body.
140
344000
2000
c'est que nous pouvons regarder le corps.
06:01
And we'll do that in a second.
141
346000
2000
Et nous ferons ça dans une seconde.
06:03
Milo: I wonder how deep it is.
142
348000
2000
Milo: Je me demande si c'est profond.
06:13
Deep.
143
358000
2000
C'est profond.
06:16
PM: Okay. So what we're going to do now
144
361000
2000
PM: Bon. Donc ce que nous allons faire maintenant
06:18
is teach Milo to skim stones.
145
363000
3000
c'est apprendre à Milo à faire des ricochets.
06:21
We're actually teaching him.
146
366000
2000
Nous lui apprenons vraiment.
06:23
It's very, very interesting
147
368000
2000
C'est très, très intéressant
06:25
that men, more than women,
148
370000
2000
que les hommes, plus que les femmes,
06:27
tend to be more competitive here.
149
372000
3000
ont tendance à être plus compétitifs ici.
06:30
They're fine with teaching Milo for the first few throws,
150
375000
3000
Ils sont d'accord pour apprendre à Milo pour les premiers lancers
06:33
but then they want to beat Milo,
151
378000
2000
mais ensuite ils veulent battre Milo,
06:35
where women,
152
380000
2000
alors que les femmes,
06:37
they're more nurturing about this.
153
382000
3000
elles sont plus encourageantes avec ça.
06:43
Okay, this is skimming stones.
154
388000
2000
Bon, ce sont des ricochets.
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How do you skim stones?
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390000
3000
Comment fait-on des ricochets?
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You stand up,
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393000
3000
On se lève,
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and you skim the stone.
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2000
et on lance la pierre.
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It's that simple.
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398000
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C'est aussi simple que ça.
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Just recognizing your body,
159
400000
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Reconnaitre votre corps,
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recognizing the body's motions, the tech,
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402000
2000
reconnaitre les mouvements de votre corps, la technique,
06:59
understanding that you've gone
161
404000
2000
comprendre que vous êtes passé
07:01
from sitting down to standing up.
162
406000
3000
de la position assise à la position debout.
07:04
Again, all of this is done
163
409000
2000
Une fois de plus, tout ça est fait
07:06
in the way us humans do things,
164
411000
2000
de la façon dont les humains font les choses,
07:08
and that's crucially important
165
413000
3000
et c'est crucial
07:11
if we want Milo to appear real.
166
416000
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
418000
3000
Voix féminine: voyons si on peut le motiver à faire mieux.
07:21
Try hitting the boat.
168
426000
2000
Essaye de toucher le bateau.
07:25
Milo: Ahhh. So close.
169
430000
2000
Milo: Ahhh. J'y étais presque.
07:33
PM: That's Dimitri at his most competitive.
170
438000
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
440000
3000
Il vient de battre un gamin de 11 ans. Bravo.
07:39
Milo: Okay.
172
444000
2000
Milo: C'est bon.
07:42
PM: So, Milo's being called back in by his parents,
173
447000
3000
PM: Alors, Milo est rappelé par ses parents,
07:45
giving us time to be alone
174
450000
2000
ce qui nous donne du temps pour être seul
07:47
and to help him out.
175
452000
2000
et pour l'aider.
07:49
Basically -- the bit that we missed at the start --
176
454000
2000
A la base -- ce que nous avons manqué au début --
07:51
his parents had asked him to clean up his room.
177
456000
3000
ses parents lui avaient demandé de ranger sa chambre.
07:54
And we're going to help him with this now.
178
459000
2000
Et nous allons maintenant l'aider à le faire.
07:56
But this is going to be an introduction,
179
461000
2000
Mais cela va être une introduction,
07:58
and this is all about the deep psychology that we're trying to use.
180
463000
3000
et tout repose sur la psychologie profonde que nous essayons d'employer.
08:01
We're trying to introduce you
181
466000
2000
Nous essayons de vous présenter
08:03
to what I believe is the most wonderful part,
182
468000
3000
ce que je crois être la partie la plus merveilleuse,
08:06
you being able to talk
183
471000
2000
le fait que vous soyez capable de parler
08:08
in your natural voice to Milo.
184
473000
3000
à Milo avec votre voix naturelle.
08:11
Now, to do that, we needed a set up,
185
476000
2000
Et pour faire ça, nous avons besoin d'une installation,
08:13
like a magician's trick.
186
478000
2000
comme pour un tour de magie.
08:15
And what we did was,
187
480000
2000
Et ce que nous avons fait,
08:17
we needed to give Milo this big problem.
188
482000
2000
il nous fallait donner ce gros problème à Milo.
08:19
So as Dimitri
189
484000
3000
Donc, alors que Dimitri
08:22
starts tidying up,
190
487000
2000
commence à ranger,
08:24
you can overhear a conversation
191
489000
2000
vous pouvez entendre une conversation
08:26
that Milo's having with his parents.
192
491000
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
493000
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
495000
2000
Maman de Milo: Cette moquette est toute neuve.
08:32
PM: So he's just spilled
195
497000
2000
PM/ Donc il vient juste de renverser
08:34
a plate of sausages on the floor,
196
499000
2000
une assiette de saucisses par terre,
08:36
on the brand-new carpet.
197
501000
2000
sur la moquette toute neuve.
08:38
We've all done it as parents; we've all done it as children.
198
503000
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
506000
2000
C'est une occasion pour Dimitri
08:43
to kind of reassure and calm Milo down.
200
508000
2000
de rassurer et de calmer Milo.
08:45
It's all been too much for him.
201
510000
2000
C'est trop pour lui.
08:47
He's just moved house. He's got no friends.
202
512000
3000
Il vient de déménager. Il n'a pas d'amis.
08:50
Now is the time
203
515000
2000
C'est le moment
08:52
when we open that portal
204
517000
2000
où nous ouvrons ce portail
08:54
and allow you to talk to Milo.
205
519000
2000
et où nous vous permettons de parler à Milo.
08:57
Female Voice: Why don't you try saying something encouraging
206
522000
3000
Voix féminine: Pourquoi n'essayes-tu pas de dire quelque chose d'encourageant
09:00
to cheer Milo up.
207
525000
2000
pour remonter le moral de Milo.
09:02
Dimitri: Come on, Milo. You know what parents are like.
208
527000
2000
Dimitri: Allez Milo. Tu sais comment sont les parents.
09:04
They're always getting stressed.
209
529000
3000
Ils stressent tout le temps.
09:08
Milo: What do they want to come here for anyway?
210
533000
3000
Milo: De toute façon, pourquoi ils veulent venir ici?
09:12
We don't know anyone.
211
537000
3000
On ne connait eprsonne.
09:15
Dimitri: Well, you've got a new school to go to.
212
540000
2000
Dimitri: et bien, tu vas aller dans une nouvelle école.
09:17
You're going to meet loads of cool, new friends.
213
542000
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
547000
3000
Milo: Mon ancienne maison me manque vraiment, c'est tout.
09:28
Dimitri: Well, this is a pretty awesome house, Milo.
215
553000
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
555000
3000
Tu as un chouette jardin pour jouer et un étang.
09:37
Milo: It was good skimming stones.
217
562000
2000
Milo: C'était bien de faire des ricochets.
09:47
This looks nice.
218
572000
2000
C'est chouette.
09:50
You cleaned up my room.
219
575000
2000
Tu as rangé ma chambre.
09:52
Thanks.
220
577000
2000
Merci.
09:54
PM: So after three-quarters of an hour,
221
579000
2000
PM: Donc après trois quart d'heure,
09:56
he recognizes you.
222
581000
2000
il vous reconnait.
09:58
And I promise you, if you're sitting in front of this screen,
223
583000
3000
Et je vous promet, si vous êtes assis devant cet écran,
10:01
that is a truly wonderful moment.
224
586000
3000
c'est vraiment un moment merveilleux.
10:04
And we're ready now
225
589000
2000
Et nous somme prêts maintenant
10:06
to tell a story about his childhood and his life,
226
591000
2000
à raconter l'histoire de son enfance et de sa vie,
10:08
and it goes on,
227
593000
2000
et ça continue,
10:10
and he has, you know, many adventures.
228
595000
2000
et il a de nombreuses aventures.
10:12
Some of those adventures are a little bit dark or on the darker side.
229
597000
3000
Certaines de ces aventures sont un peu sombres ou ont un côté sombre.
10:15
Some of those adventures are wonderfully encouraging --
230
600000
2000
Certaines de ces aventures sont merveilleusement encourageantes --
10:17
he's got to go to school.
231
602000
2000
il ira à l'école.
10:19
The cool thing is
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604000
2000
Ce qui est sympa c'est
10:21
that we're doing as well:
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606000
2000
que nous le faisons aussi :
10:23
as you interact with him,
234
608000
2000
pendant qu'on interagit avec lui,
10:25
you're able to put things into his world; he recognizes objects.
235
610000
3000
on peut mettre des choses dans son monde, et il reconnait les objets.
10:28
His mind is based in a cloud.
236
613000
3000
Son esprit est basé dans un nuage.
10:31
That means Milo's mind,
237
616000
2000
Ce qui veut dire que l'esprit de Milo,
10:33
as millions of people use it,
238
618000
2000
alors que des millions de gens l'utilisent,
10:35
will get smarter and cleverer.
239
620000
2000
deviendra plus intelligent et plus malin.
10:37
He'll recognize more objects
240
622000
2000
Il reconnaitra plus d'objets
10:39
and thus understand more words.
241
624000
2000
et donc comprendra plus de mots.
10:41
But for me,
242
626000
2000
Mais pour moi,
10:43
this is a wonderful opportunity
243
628000
2000
c'est un merveilleuse possibilité
10:45
where technology, at last, can be connected with,
244
630000
3000
dans laquellle on peut enfin être connecté avec la technologie,
10:48
where I am no longer restrained
245
633000
2000
dans laquelle je ne suis plus limité
10:50
by the finger I hold in my hand --
246
635000
2000
par les doigts de ma main --
10:52
as far as a computer game's concerned --
247
637000
2000
en ce qui concerne un jeu vidéo --
10:54
or by the blandness of not being noticed
248
639000
2000
ou par le manque de piquant de ne pas être remarqué
10:56
if you're watching a film or a book.
249
641000
3000
si on regarde un film ou un livre.
10:59
And I love those revolutions,
250
644000
3000
Et j'adore ces révolutions,
11:02
and I love the future that Milo brings.
251
647000
2000
et j'adore le futur que Milo amène.
11:04
Thank you very much indeed.
252
649000
2000
Merci beaucoup, vraiment.
11:06
(Applause)
253
651000
3000
(Applaudissements)
ABOUT THE SPEAKER
Peter Molyneux - Game changerThe head of Microsoft's European games division, Peter Molyneux is building an astonishing new "virtual friend" who interacts with you.
Why you should listen
Game geeks have been buzzing about Project Natal for, seemingly, ever -- Microsoft's now-in-development gaming device that goes the Wii one better by allowing your whole body to become the joystick, using touchless, visual-recognition interface technology. What kind of game will be played on this immersive new equipment? Peter Molyneux is working on one that redefines the whole notion of "game" -- Milo.
Milo is a little boy (there's also to be a little girl, Kate) who quite simply acts like a little boy, learning your name, talking with you, going on walks around the lake. It's an immersive, slightly uncanny experience, as seen in the single year-old demo that's still blowing minds on YouTube. Molyneux himself is a game-industry legend who has created many titles. In 1997 he founded Lionhead Studios, makers of Fable, a role-playing game. Microsoft bought Lionhead in 2006, and will release the much-anticipated Fable III in the fall.
Peter Molyneux | Speaker | TED.com