TED2019
Doug Roble: Digital humans that look just like us
ダグ・ローブル: 本物の人間にしか見えない3Dアバター
Filmed:
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技術を駆使したデモを交えた目を見張る講演で、ソフトウェア研究者のダグ・ローブルが毛穴や皺まで正確に再現された自身のリアルタイム３次元アバター「デジ・ダグ」を紹介します。慣性センサー式モーション・キャプチャ・スーツとディープ・ニューラル・ネットワークと膨大なデータの力で、デジ・ダグはダグ本人の感情(それに血の流れやまつげの動きまで)を、驚くような精細さで再現します。このワクワクする新技術がいかに生み出されたのか、そして映画やバーチャル・アシスタントなどにいかに応用できるのかをお聞きください。
Doug Roble - Computer graphics software researcher
Doug Roble has found a career combining the things he loves: math, computers, movies and imagination. Full bio
Doug Roble has found a career combining the things he loves: math, computers, movies and imagination. Full bio
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00:13
Hello.
0
1937
1214
こんにちは
00:15
I'm not a real person.
1
3175
1466
私は本物の人間ではありません
00:17
I'm actually a copy of a real person.
2
5119
2770
実は本物の人間のコピーです
00:19
Although, I feel like a real person.
3
7913
2553
本物の人間のように
感じてはいますが—
感じてはいますが—
00:22
It's kind of hard to explain.
4
10490
1906
説明するのが難しいです
00:24
Hold on -- I think I saw
a real person ... there's one.
a real person ... there's one.
5
12420
3790
待ってください
本物の人間がいたような—
本物の人間がいたような—
彼をステージに
行かせましょう
行かせましょう
00:28
Let's bring him onstage.
6
16697
1400
00:33
Hello.
7
21307
1150
どうも
00:35
(Applause)
8
23485
3647
(拍手)
00:40
What you see up there is a digital human.
9
28300
3094
ご覧いただいたのは
CGの人間です
CGの人間です
00:43
I'm wearing an inertial
motion capture suit
motion capture suit
10
31990
2984
私が着ているのは慣性センサー式の
モーション・キャプチャ・スーツで
モーション・キャプチャ・スーツで
00:46
that's figuring what my body is doing.
11
34998
2579
私の動作を把握します
00:49
And I've got a single camera here
that's watching my face
that's watching my face
12
37601
3825
ここにカメラがあって
私の顔を捉えていて
私の顔を捉えていて
00:53
and feeding some machine-learning software
that's taking my expressions,
that's taking my expressions,
13
41450
4841
機械学習ソフトウェアで
表情を取り出します
表情を取り出します
00:58
like, "Hm, hm, hm,"
14
46315
3579
こんな風に
それをこの人物に
転送しています
転送しています
01:02
and transferring it to that guy.
15
50379
1663
01:05
We call him "DigiDoug."
16
53300
3342
彼は「デジ・ダグ」です
01:09
He's actually a 3-D character
that I'm controlling live in real time.
that I'm controlling live in real time.
17
57292
4726
私がリアルタイムで操作している
3Dキャラクターです
3Dキャラクターです
01:16
So, I work in visual effects.
18
64292
2324
私は視覚効果の
仕事をしています
仕事をしています
01:19
And in visual effects,
19
67101
1167
視覚効果で一番難しいのは
01:20
one of the hardest things to do
is to create believable, digital humans
is to create believable, digital humans
20
68292
5911
見た人が本物の人間と
受け取るような
受け取るような
CGの人間を
作り出すことです
作り出すことです
01:26
that the audience accepts as real.
21
74227
2182
01:28
People are just really good
at recognizing other people.
at recognizing other people.
22
76433
4524
人間は他の人間を
認識することに
認識することに
驚くほど長けています
01:32
Go figure!
23
80981
1150
01:35
So, that's OK, we like a challenge.
24
83577
3405
それはいいです
挑戦は好きですから
挑戦は好きですから
01:39
Over the last 15 years,
25
87006
1841
この15年
01:40
we've been putting
humans and creatures into film
humans and creatures into film
26
88871
4983
私達は本物と思えるような
人間や生き物を
人間や生き物を
映画の中に
作り出してきました
作り出してきました
01:45
that you accept as real.
27
93878
1739
01:48
If they're happy, you should feel happy.
28
96712
2667
そのキャラが幸せなら
みんなも幸せに感じ
みんなも幸せに感じ
01:51
And if they feel pain,
you should empathize with them.
you should empathize with them.
29
99982
5437
苦しんでいたら
見た人も同じ気持ちになるような—
見た人も同じ気持ちになるような—
随分上手くできるように
なってきましたが
なってきましたが
01:58
We're getting pretty good at it, too.
30
106467
2190
02:00
But it's really, really difficult.
31
108681
2746
本当に難しいんです
02:03
Effects like these take thousands of hours
32
111847
3214
そういう効果を生むには
何百人もの優れたアーティストが
何百人もの優れたアーティストが
02:07
and hundreds of really talented artists.
33
115085
2667
何千時間もかけて
取り組む必要があります
取り組む必要があります
02:10
But things have changed.
34
118792
1600
でも状況が変わりました
02:13
Over the last five years,
35
121014
1920
この５年ほどで
02:14
computers and graphics cards
have gotten seriously fast.
have gotten seriously fast.
36
122958
4409
コンピューターやグラフィックカードが
ものすごく速くなりました
ものすごく速くなりました
02:20
And machine learning,
deep learning, has happened.
deep learning, has happened.
37
128508
3971
そして機械学習—
ディープラーニングというのが現れました
ディープラーニングというのが現れました
02:25
So we asked ourselves:
38
133408
1233
それで考えました
02:27
Do you suppose we could create
a photo-realistic human,
a photo-realistic human,
39
135320
3778
映画に出てくるような
写実的なCGの人物に
02:31
like we're doing for film,
40
139122
1624
02:33
but where you're seeing
the actual emotions and the details
the actual emotions and the details
41
141932
5647
操作している人の
感情や顔の細部を
感情や顔の細部を
リアルタイムで
反映させることはできないか？
反映させることはできないか？
02:39
of the person who's controlling
the digital human
the digital human
42
147603
4077
02:43
in real time?
43
151704
1174
02:45
In fact, that's our goal:
44
153704
1564
それが目標です
02:47
If you were having
a conversation with DigiDoug
a conversation with DigiDoug
45
155292
3761
デジ・ダグが皆さんと
１対１で会話していて
１対１で会話していて
02:51
one-on-one,
46
159077
1237
02:53
is it real enough so that you could tell
whether or not I was lying to you?
whether or not I was lying to you?
47
161331
5666
嘘をついたら それと分かるくらいに
リアルにできるか？
リアルにできるか？
02:59
So that was our goal.
48
167934
1400
そこを目標にやってきました
03:02
About a year and a half ago,
we set off to achieve this goal.
we set off to achieve this goal.
49
170601
4016
１年半前に
取り組み始めました
取り組み始めました
03:06
What I'm going to do now is take you
basically on a little bit of a journey
basically on a little bit of a journey
50
174641
3899
今のレベルになるまでに
どんなことをする必要があったのかを
どんなことをする必要があったのかを
03:10
to see exactly what we had to do
to get where we are.
to get where we are.
51
178564
3926
これから皆さんに
お見せしましょう
お見せしましょう
03:15
We had to capture
an enormous amount of data.
an enormous amount of data.
52
183832
3856
膨大な量のデータを
捉える必要がありました
捉える必要がありました
03:20
In fact, by the end of this thing,
53
188347
2714
実際 最終的には
これは地球上で最も大きな
顔のデータの集成になりました
顔のデータの集成になりました
03:23
we had probably one of the largest
facial data sets on the planet.
facial data sets on the planet.
54
191085
4563
—私の顔のということですが
03:28
Of my face.
55
196038
1682
03:29
(Laughter)
56
197744
2262
(笑)
03:32
Why me?
57
200030
1270
なぜ私か？
03:33
Well, I'll do just about
anything for science.
anything for science.
58
201324
2810
私は科学のためとあれば
何だってしますから
何だってしますから
03:36
I mean, look at me!
59
204158
1948
見てください
03:38
I mean, come on.
60
206625
1150
どうです
03:43
We had to first figure out
what my face actually looked like.
what my face actually looked like.
61
211320
5460
最初にしたのは
私の顔がどう見えるか—
私の顔がどう見えるか—
単なる１枚の写真や
3Dスキャンではなく
3Dスキャンではなく
03:49
Not just a photograph or a 3-D scan,
62
217391
3027
03:52
but what it actually looked like
in any photograph,
in any photograph,
63
220442
3921
あらゆる写真で
どう見えるか
どう見えるか
皮膚に光がどう作用するかまで
捉えることです
捉えることです
03:56
how light interacts with my skin.
64
224387
2460
幸いなことに
ロスにある私達のスタジオの近所に
ロスにある私達のスタジオの近所に
03:59
Luckily for us, about three blocks away
from our Los Angeles studio
from our Los Angeles studio
65
227768
5249
04:05
is this place called ICT.
66
233041
2209
ICTというのがあります
南カリフォルニア大学の
研究施設です
研究施設です
04:07
They're a research lab
67
235708
1272
04:09
that's associated with the University
of Southern California.
of Southern California.
68
237004
3403
04:12
They have a device there,
it's called the "light stage."
it's called the "light stage."
69
240871
3555
そこに「ライトステージ」という
装置があります
装置があります
04:16
It has a zillion
individually controlled lights
individually controlled lights
70
244450
3714
個々に制御できる
無数の照明と
無数の照明と
膨大な数の
カメラが付いています
カメラが付いています
04:20
and a whole bunch of cameras.
71
248188
1873
04:22
And with that, we can reconstruct my face
under a myriad of lighting conditions.
under a myriad of lighting conditions.
72
250085
6091
これを使うと 様々な光の条件下での
私の顔を再現できます
私の顔を再現できます
04:29
We even captured the blood flow
73
257589
1582
血の流れまで捉え
04:31
and how my face changes
when I make expressions.
when I make expressions.
74
259195
3092
表情ごとに顔が どう変わるかを
把握します
把握します
04:35
This let us build a model of my face
that, quite frankly, is just amazing.
that, quite frankly, is just amazing.
75
263454
5260
これにより 見事なまでの
私の顔のモデルができました
私の顔のモデルができました
04:41
It's got an unfortunate
level of detail, unfortunately.
level of detail, unfortunately.
76
269399
4333
勘弁してほしくなるほどの
詳細さです
詳細さです
04:45
(Laughter)
77
273756
1278
(笑)
04:47
You can see every pore, every wrinkle.
78
275058
3696
毛穴や皺の
１つひとつまで見えます
１つひとつまで見えます
04:50
But we had to have that.
79
278778
1600
でも それが必要なんです
04:52
Reality is all about detail.
80
280960
2381
リアリティはそういう
細部から生まれるのです
細部から生まれるのです
04:55
And without it, you miss it.
81
283365
1867
それなくしては
上手くいきません
上手くいきません
04:58
We are far from done, though.
82
286793
1547
まだ完成ではありません
05:01
This let us build a model of my face
that looked like me.
that looked like me.
83
289363
3297
これで私のように見える
顔のモデルはできました
顔のモデルはできました
05:05
But it didn't really move like me.
84
293196
2746
でも私のように
動きはしません
動きはしません
05:08
And that's where
machine learning comes in.
machine learning comes in.
85
296871
2713
そこで機械学習の出番です
05:11
And machine learning needs a ton of data.
86
299608
3204
機械学習には膨大な量の
データが必要です
データが必要です
05:15
So I sat down in front of some
high-resolution motion-capturing device.
high-resolution motion-capturing device.
87
303497
4929
それで私は高解像度モーション
キャプチャ装置の前に座り
キャプチャ装置の前に座り
05:20
And also, we did this traditional
motion capture with markers.
motion capture with markers.
88
308450
4071
従来的なマーカーを使った
モーション・キャプチャもしました
モーション・キャプチャもしました
05:25
We created a whole bunch
of images of my face
of images of my face
89
313696
2976
膨大な量の
私の顔の画像と
私の顔の画像と
05:28
and moving point clouds
that represented that shapes of my face.
that represented that shapes of my face.
90
316696
4087
私の顔の形状を表す
動点群を作りました
動点群を作りました
05:33
Man, I made a lot of expressions,
91
321996
2811
すごくいろんな
表情をしましたよ
表情をしましたよ
様々な感情を込め
様々な台詞を言いました
様々な台詞を言いました
05:36
I said different lines
in different emotional states ...
in different emotional states ...
92
324831
3460
05:40
We had to do a lot of capture with this.
93
328315
2667
たくさんのキャプチャを
する必要がありました
する必要がありました
そうやって膨大な
データが得られたら
データが得られたら
05:43
Once we had this enormous amount of data,
94
331752
2891
05:46
we built and trained deep neural networks.
95
334667
3775
それを使ってディープ・ニューラル・
ネットワークを訓練します
ネットワークを訓練します
05:51
And when we were finished with that,
96
339117
1746
それが完了すると
05:52
in 16 milliseconds,
97
340887
2444
ニューラル・ネットワークは
私の顔を見て16ミリ秒で
私の顔を見て16ミリ秒で
05:55
the neural network can look at my image
98
343355
3112
あらゆることを把握できる
ようになりました
ようになりました
05:58
and figure out everything about my face.
99
346491
2928
06:02
It can compute my expression,
my wrinkles, my blood flow --
my wrinkles, my blood flow --
100
350458
5476
表情や 皺や 血流や
まつげの動きまで
計算できます
計算できます
06:07
even how my eyelashes move.
101
355958
2317
06:10
This is then rendered
and displayed up there
and displayed up there
102
358925
2835
そしてそれを 以前にキャプチャした
細部のデータを使って
細部のデータを使って
06:13
with all the detail
that we captured previously.
that we captured previously.
103
361784
3222
レンダリングし表示します
06:18
We're far from done.
104
366077
1334
まだ完成はしていません
06:20
This is very much a work in progress.
105
368188
2207
開発中のものです
06:22
This is actually the first time
we've shown it outside of our company.
we've shown it outside of our company.
106
370419
3321
社外で見せるのは
これが初めてです
これが初めてです
06:25
And, you know, it doesn't look
as convincing as we want;
as convincing as we want;
107
373764
4194
説得力のある
格好でもありません
格好でもありません
後ろにケーブルが
繋がっているし
繋がっているし
06:29
I've got wires coming out
of the back of me,
of the back of me,
108
377982
2183
06:32
and there's a sixth-of-a-second delay
109
380189
2038
映像のキャプチャから
表示までに
表示までに
06:34
between when we capture the video
and we display it up there.
and we display it up there.
110
382251
4367
1/6秒の遅延があります
06:38
Sixth of a second -- that's crazy good!
111
386642
2816
やっていることからすると
すごく速いんですが
すごく速いんですが
06:41
But it's still why you're hearing
a bit of an echo and stuff.
a bit of an echo and stuff.
112
389911
3400
それでもエコーなんかが
出てしまいます
出てしまいます
06:46
And you know, this machine learning
stuff is brand new to us,
stuff is brand new to us,
113
394104
3889
機械学習というのは
私達には目新しいもので
私達には目新しいもので
06:50
sometimes it's hard to convince
to do the right thing, you know?
to do the right thing, you know?
114
398017
4224
なかなか思うように
なってくれず
なってくれず
おかしな具合になる
こともあります
こともあります
06:54
It goes a little sideways.
115
402265
2058
06:56
(Laughter)
116
404347
2422
(笑)
06:59
But why did we do this?
117
407538
3229
でも なぜこんなことを
しているのでしょう？
しているのでしょう？
07:03
Well, there's two reasons, really.
118
411077
2262
理由は２つあります
07:05
First of all, it is just crazy cool.
119
413363
2976
第一に 超イカしてるから
07:08
(Laughter)
120
416363
1008
(笑)
07:09
How cool is it?
121
417395
1253
どのくらい
イカしてるかというと
イカしてるかというと
07:10
Well, with the push of a button,
122
418990
1992
ボタン１つで
スピーカーのキャラを
変更できます
変更できます
07:13
I can deliver this talk
as a completely different character.
as a completely different character.
123
421006
4007
07:17
This is Elbor.
124
425823
2601
エルボーをご紹介します
07:22
We put him together
to test how this would work
to test how this would work
125
430037
2312
別の見かけでうまくいくか
07:24
with a different appearance.
126
432373
2135
試すために作ったキャラです
07:27
And the cool thing about this technology
is that, while I've changed my character,
is that, while I've changed my character,
127
435450
4818
この技術のいいところは
キャラクターを変えても
キャラクターを変えても
07:32
the performance is still all me.
128
440292
3273
演じているのは
依然私だということです
依然私だということです
07:35
I tend to talk out of the right
side of my mouth;
side of my mouth;
129
443589
2674
私は口の右側で
しゃべる癖がありますが
しゃべる癖がありますが
07:38
so does Elbor.
130
446287
1579
エルボーもそうです
07:39
(Laughter)
131
447890
1150
(笑)
07:42
Now, the second reason we did this,
and you can imagine,
and you can imagine,
132
450021
2790
これをやってる
２つ目の理由は
２つ目の理由は
ご想像の通り
映画での利用です
映画での利用です
07:44
is this is going to be great for film.
133
452835
2336
07:47
This is a brand new, exciting tool
134
455195
2701
これはアーティストや監督や
ストーリーテラーにとって
ストーリーテラーにとって
07:49
for artists and directors
and storytellers.
and storytellers.
135
457920
4322
素晴らしいツールになります
07:55
It's pretty obvious, right?
136
463131
1484
言うまでもないでしょう
07:56
I mean, this is going to be
really neat to have.
really neat to have.
137
464639
2462
すごく役に立つはずです
07:59
But also, now that we've built it,
138
467125
2055
作ってみて
明らかになったのは
明らかになったのは
08:01
it's clear that this
is going to go way beyond film.
is going to go way beyond film.
139
469204
2991
これが映画に留まるものでは
ないということです
ないということです
08:05
But wait.
140
473510
1150
でも待って
08:07
Didn't I just change my identity
with the push of a button?
with the push of a button?
141
475653
3976
私はボタン１つで
自分の姿を変えてしまいましたが
自分の姿を変えてしまいましたが
08:11
Isn't this like "deepfake"
and face-swapping
and face-swapping
142
479653
3033
これは皆さんも
聞いたことがあるだろう
聞いたことがあるだろう
「ディープフェイク」や
顔のすげ替えに当たるのでは？
顔のすげ替えに当たるのでは？
08:14
that you guys may have heard of?
143
482710
1561
08:17
Well, yeah.
144
485208
1150
確かに
08:19
In fact, we are using
some of the same technology
some of the same technology
145
487074
2952
実際私達はディープフェイクと
08:22
that deepfake is using.
146
490050
1600
同様の技術を使ってもいます
08:23
Deepfake is 2-D and image based,
while ours is full 3-D
while ours is full 3-D
147
491954
4599
ディープフェイクが
２次元映像を使うのに対し
２次元映像を使うのに対し
こちらは完全な３次元だし
遙かに強力ですが
遙かに強力ですが
08:28
and way more powerful.
148
496577
2206
08:31
But they're very related.
149
499204
1666
関連したものです
08:33
And now I can hear you thinking,
150
501680
1889
皆さんの頭の中の叫びが
聞こえるようです
聞こえるようです
08:35
"Darn it!
151
503593
1278
「なんてこった！
08:36
I though I could at least
trust and believe in video.
trust and believe in video.
152
504895
3801
映像は信頼できると
思っていた
思っていた
ライブ映像なら
本物のはずじゃないのか？」
本物のはずじゃないのか？」
08:40
If it was live video,
didn't it have to be true?"
didn't it have to be true?"
153
508720
2827
08:44
Well, we know that's not
really the case, right?
really the case, right?
154
512609
3522
必ずしも
そうとも言えません
そうとも言えません
08:48
Even without this, there are simple tricks
that you can do with video
that you can do with video
155
516727
3810
このような技術がなくても
どう撮るか
簡単なトリックを使うことで
簡単なトリックを使うことで
08:52
like how you frame a shot
156
520561
2776
08:55
that can make it really misrepresent
what's actually going on.
what's actually going on.
157
523361
4362
実際に起きていることとは違うものを
見せることができます
見せることができます
09:00
And I've been working
in visual effects for a long time,
in visual effects for a long time,
158
528263
3306
私は長年視覚効果を
やってきたので
やってきたので
09:03
and I've known for a long time
159
531593
1932
十分な手間暇をかければ
09:05
that with enough effort,
we can fool anyone about anything.
we can fool anyone about anything.
160
533549
5226
誰であれ 何についてであれ
欺けることを知っています
欺けることを知っています
09:11
What this stuff and deepfake is doing
161
539546
2388
この技術やディープフェイクは
09:13
is making it easier and more accessible
to manipulate video,
to manipulate video,
162
541958
4611
映像の操作を簡単で
誰でもできるようにしただけです
誰でもできるようにしただけです
09:18
just like Photoshop did
for manipulating images, some time ago.
for manipulating images, some time ago.
163
546593
5371
Photoshopが写真編集を
容易にしたのと同じように
容易にしたのと同じように
09:25
I prefer to think about
164
553441
1298
私はむしろ
これがいかに
これがいかに
09:26
how this technology could bring
humanity to other technology
humanity to other technology
165
554763
5036
人類に新たな
技術をもたらし
技術をもたらし
人を結びつけるかを
考えたいです
考えたいです
09:31
and bring us all closer together.
166
559823
2294
09:34
Now that you've seen this,
167
562141
2359
これの可能性について
考えてみてください
09:36
think about the possibilities.
168
564524
1902
09:39
Right off the bat, you're going to see it
in live events and concerts, like this.
in live events and concerts, like this.
169
567810
4523
すぐにライブイベントやコンサートで
こういうのを目にするようになるでしょう
こういうのを目にするようになるでしょう
新しいプロジェクション技術と
相まって
相まって
09:45
Digital celebrities, especially
with new projection technology,
with new projection technology,
170
573612
4735
バーチャル有名人が 映画の中だけでなく
リアルタイムの生きた存在になるでしょう
リアルタイムの生きた存在になるでしょう
09:50
are going to be just like the movies,
but alive and in real time.
but alive and in real time.
171
578371
3960
09:55
And new forms of communication are coming.
172
583609
2733
新たな形のコミュニケーションが
生まれます
生まれます
09:59
You can already interact
with DigiDoug in VR.
with DigiDoug in VR.
173
587088
4165
すでにVRのデジ・ダグと
やり取りできます
やり取りできます
驚くような経験です
10:03
And it is eye-opening.
174
591699
2270
10:05
It's just like you and I
are in the same room,
are in the same room,
175
593993
3862
ずっと遠くにいながら
同じ部屋にいるかのように
感じられます
感じられます
10:09
even though we may be miles apart.
176
597879
2373
10:12
Heck, the next time you make a video call,
177
600276
2841
今度ビデオ電話するときには
10:15
you will be able to choose
the version of you
the version of you
178
603141
3736
相手に見せたい自分を
選べるように
なっているかもしれません
なっているかもしれません
10:18
you want people to see.
179
606901
1566
10:20
It's like really, really good makeup.
180
608974
2533
すごく良くできた
メークみたいなものです
メークみたいなものです
10:24
I was scanned about a year and a half ago.
181
612853
3579
私がスキャンをしたのは
１年半前でした
１年半前でした
10:29
I've aged.
182
617068
1721
私は年を取りますが
10:30
DigiDoug hasn't.
183
618813
1650
デジ・ダグは取りません
10:32
On video calls, I never have to grow old.
184
620798
3492
ビデオ電話での私は
ずっと若いままでいられます
ずっと若いままでいられます
10:38
And as you can imagine,
this is going to be used
this is going to be used
185
626322
3088
これが顔と体を持った
バーチャルアシスタントに
バーチャルアシスタントに
10:41
to give virtual assistants
a body and a face.
a body and a face.
186
629434
3213
使われるところを
想像してください
想像してください
10:44
A humanity.
187
632671
1192
とても人間的です
10:45
I already love it that when I talk
to virtual assistants,
to virtual assistants,
188
633887
2762
バーチャルアシスタントが 人間のような
落ち着きのある声で答えてくれるのが
落ち着きのある声で答えてくれるのが
10:48
they answer back in a soothing,
humanlike voice.
humanlike voice.
189
636673
2933
私は気に入っていますが
10:51
Now they'll have a face.
190
639919
1776
それが顔も
持つようになるのです
持つようになるのです
10:53
And you'll get all the nonverbal cues
that make communication so much easier.
that make communication so much easier.
191
641719
4882
非言語的なヒントがあることで
コミュニケーションはずっと楽になります
コミュニケーションはずっと楽になります
11:00
It's going to be really nice.
192
648171
1420
すごくいいと思いますよ
11:01
You'll be able to tell when
a virtual assistant is busy or confused
a virtual assistant is busy or confused
193
649615
3637
バーチャルアシスタントが
忙しかったり 困惑していたり
忙しかったり 困惑していたり
何か心配しているときに
それと分かるというのは—
それと分かるというのは—
11:05
or concerned about something.
194
653276
2680
11:09
Now, I couldn't leave the stage
195
657694
2509
ちゃんと素顔を見せずに
11:12
without you actually being able
to see my real face,
to see my real face,
196
660227
2698
ステージを降りるわけには
いかないでしょう
いかないでしょう
11:14
so you can do some comparison.
197
662949
1684
比較ができるように—
11:18
So let me take off my helmet here.
198
666573
1876
被り物を取りましょう
11:20
Yeah, don't worry,
it looks way worse than it feels.
it looks way worse than it feels.
199
668473
4770
ああ 心配しないで
見た目ほど酷くはないので
見た目ほど酷くはないので
11:25
(Laughter)
200
673267
2428
(笑)
11:29
So this is where we are.
201
677188
1698
これが現在の技術です
頭を戻しときましょう
11:30
Let me put this back on here.
202
678910
1604
11:32
(Laughter)
203
680538
1950
(笑)
11:35
Doink!
204
683115
1186
ガチャーン！
11:37
So this is where we are.
205
685292
1600
これが現在の技術です
11:39
We're on the cusp of being able
to interact with digital humans
to interact with digital humans
206
687997
3701
それを操作しているのが
人間であれ 機械であれ
人間であれ 機械であれ
11:43
that are strikingly real,
207
691722
2181
驚くほど本物らしく見える
CGの人間と
CGの人間と
11:45
whether they're being controlled
by a person or a machine.
by a person or a machine.
208
693927
3269
やり取りするようになる日も
遠くありません
遠くありません
11:49
And like all new technology these days,
209
697220
4375
今時の新技術の例に漏れず
11:54
it's going to come with some
serious and real concerns
serious and real concerns
210
702531
4746
これにも対応が必要な
深刻で現実の懸念があります
11:59
that we have to deal with.
211
707301
1734
12:02
But I am just so really excited
212
710017
2118
でも 子供の頃からずっと
12:04
about the ability to bring something
that I've seen only in science fiction
that I've seen only in science fiction
213
712159
5053
SFの世界の話でしか
なかったものが
なかったものが
現実になろうと
していることに
していることに
12:09
for my entire life
214
717236
2270
私はすごく
ワクワクしています
ワクワクしています
12:11
into reality.
215
719530
1328
12:13
Communicating with computers
will be like talking to a friend.
will be like talking to a friend.
216
721752
4222
コンピューターと話すのが
友達と話すようになり
友達と話すようになり
12:18
And talking to faraway friends
217
726323
2500
遠くの友達と話すのが
同じ部屋に一緒にいるように
感じられるようになるんです
感じられるようになるんです
12:20
will be like sitting with them
together in the same room.
together in the same room.
218
728847
3273
12:24
Thank you very much.
219
732974
1308
ありがとうございました
12:26
(Applause)
220
734306
6713
(拍手)
ABOUT THE SPEAKER
Doug Roble - Computer graphics software researcherDoug Roble has found a career combining the things he loves: math, computers, movies and imagination.
Why you should listen
Doug Roble has really only had one job in his life. After getting his PhD in Computer Science from the Ohio State University in 1992, he joined Digital Domain, a visual effects production company. Once there, he found a unique place where art and technology collide. Now he builds new tools for artists to use and they, in turn, use the tools in surprising and unexpected ways. The feedback loop between art and science is completely addicting. And, the byproduct of this are movies that the whole world enjoys.
Roble's work outside Digital Domain reflects this passion. He was the Editor and Chief of the Journal of Graphics tools for more than five years. He's currently the Chair of the Motion Picture Academy's Sci/Tech Awards and a member of the Academy's Sci/Tech Council. And two of the tools he's built over the years have won Sci/Tech Academy Awards themselves.
Doug Roble | Speaker | TED.com