EG 2007
Caleb Chung: Playtime with Pleo, your robotic dinosaur friend
Caleb Chung Pleo ile Oynuyor
Filmed:
Readability: 3
461,848 views
Robot dinozor Pleo yasayan bir evcil hayvan gibi davranir--kesfeder, sarilir, oynar, reaksiyon verir, ve ogrenir. Mucit Caleb Chung EG07'de -Pleo'nun satisa sunuludugu ilk haftada. Pleo ve cilgin oyuncak kariyerinden bahsediyor.
Caleb Chung - Toy designer
Caleb Chung dreams up toys that interact with children. He's the inventor of Furby, a talking (and listening) robotic furball that sold some 50 million units in the late '90s. His newest plaything: Pleo the adorable robot dinosaur. Full bio
Caleb Chung dreams up toys that interact with children. He's the inventor of Furby, a talking (and listening) robotic furball that sold some 50 million units in the late '90s. His newest plaything: Pleo the adorable robot dinosaur. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:16
I'm a, or was, or kind of am a toy designer.
0
0
4000
Ben bir oyuncak tasarımcısıyım--daha doğrusu öyle idim.
00:20
And before I was a toy designer, oh, I was a mime, a street mime, actually.
1
4000
7000
Ve oyuncak tasarımcısı olmadan once, bir pandomimciydim--hem de sokak pandomimcisi.
00:27
And then I was an entertainer, I guess.
2
11000
2000
Ve daha sonra bir şovmendim, sanırım.
00:29
And before that, I was a silversmith, and before that, I was --
3
13000
2000
Ve ondan once bir gümüş işçisiydim, ve ondan da önce ben...
00:31
I was out of the house at about 15 and a half,
4
15000
3000
Evimden 15 buçuk yaşımda ayrılmıştım.
00:34
and I never wound up going into college.
5
18000
2000
ve hiçbir zaman üniversiteye gitmedim.
00:36
I didn't really -- I didn't see the point at the time.
6
20000
3000
Açıkçası, o zaman okula gitmanin anlamını görmüyordum.
00:39
I do now, after learning about all the quantum stuff.
7
23000
4000
Şimdi görüyorum halbuki, hele bütün bu kuantum olaylarını öğrendikten sonra.
00:43
(Laughter)
8
27000
3000
(Gülüşmeler)
00:46
It's really cool.
9
30000
1000
Gerçekten çok süper.
00:47
Anyway, I wanted to show you a little bit about the world of toy design,
10
31000
5000
Herneyse, size oyuncak tasarımı dünyasıyla ilgili birkaç şey göstermek istiyorum.
00:52
at least from my small aperture of the world.
11
36000
2000
en azından benim küçük penceremden.
00:54
This is a video I made when I first started doing toy design.
12
38000
4000
Bu oyuncak tasarımına ilk başladigimda yaptığı bir video.
00:58
I'm in my garage, making weird stuff.
13
42000
2000
Garajımda, garip bir şeyler yapmaktayım
01:00
And then you go to these toy companies
14
44000
2000
Ve sonra bu oyuncak firmalarina gidersiniz
01:02
and there's some guy across the table,
15
46000
2000
ve masanın karşısında duran bir adam,
01:04
and he goes, "Pass. Pass. Pass."
16
48000
2000
ve adam der ki "gec, gec, gec."
01:06
You know, you think it's so cool, but they --
17
50000
2000
Siz bunun çok süper oldugunu düşünürsünüz, ama onlar...
01:08
anyway, I made this little tape that I'd always show when I go in.
18
52000
3000
herneyse, ben bu kısa kaydı hazırlamıştım ve her gittigimde onlara bunu gösteriyordum.
01:11
This is the name of my company, Giving Toys.
19
55000
5000
Bu benim oyuncak şirketimin adi, Giving Toys.
01:16
So I used to work at Mattel, actually.
20
60000
2000
Aslında Mattel'de calışıyordum eskiden.
01:18
And after I left Mattel, I started all these hamburger makers,
21
62000
4000
Ve Mattel'den ayrıldığımda, bu hamburger yapma makinelerini başlattım.
01:22
and then got the license to make the maker.
22
66000
2000
Ve daha sonra bunu üretmek icin gerekli lisansi aldım.
01:24
So this is a hamburger maker that
23
68000
2000
bu bir hamurger makinesi ve...
01:26
you take the peanut butter and stuff and you put it in there, and it makes --
24
70000
4000
fistik ezmesini alip buraya sokuyorsunuz ve bunları yapıyor...
01:30
and this is a French fry maker, little, tiny food you can eat.
25
74000
3000
bu da bir patates kızartıcı, yiyebileceğiniz ufak tefek yiyecekler.
01:33
I beat up the pasta maker to make that.
26
77000
3000
Bunu yapmak icin makarna yapıcısını parçaladım.
01:36
Then this is a McNugget maker, I think.
27
80000
3000
Bu da bir McNugget makinası sanirim.
01:39
This, now that's the McNugget maker,
28
83000
4000
Asil bu McNugget yapicisi.
01:43
and this is a -- this is my oldest daughter making a McApple Pie.
29
87000
6000
ve bu benim en büyük kızım bir McApple turtası yaparken.
01:49
And let's see, you can make the pie and cinnamon and sugar,
30
93000
3000
Başka.... turta, tarçın, ve şeker yapabilirsiniz.
01:52
and then you eat, and you eat, and you eat, and you --
31
96000
5000
ve sonra yersiniz, yersiniz, ve yersiniz, ve....
01:57
she's about 300 pounds now.
32
101000
1000
şimdi o 135 kilo oldu.
01:58
No, she's not, she's beautiful.
33
102000
3000
Değil aslinda, kendisi çok da güzel.
02:01
This is how they looked when they came out at the end.
34
105000
2000
Sonunda makineden çıktıklarında böyle görünüyorlardı.
02:03
These are a -- this is like a 15 million dollar line.
35
107000
2000
Bu 15 milyon dolarlık bir seriydi.
02:05
And it got me through some -- I didn't make any royalties on this, but it got me through.
36
109000
4000
Ve beni bir süre idare etti -- çok fazla lisans ucreti kazanmadım bundan.
02:09
Next is a compilation of a bunch of stuff.
37
113000
2000
Şimdi sırada birkaç şeyin birarada olduğu bir kısım var.
02:11
That was a missile foam launcher that didn't get sold.
38
115000
2000
Bu çok fazla satmayan bir köpük füze fırlatıcısı.
02:13
This is a squishy head, for no apparent reason.
39
117000
3000
Bu peltemsi bir kafa, özel bir sebebi yok.
02:16
This is some effects that I did for "Wig, Rattle and Roll."
40
120000
5000
Bu "Peruk, Salla, and Yuvarla" icin yaptığım bir kaç efekt.
02:21
That was a robot eye thing controlling it in the back.
41
125000
3000
Bu arkadaki onu kontrol eden robot-göz benzeri bir şey.
02:24
That paid the rent for about a month.
42
128000
1000
Bir ay kadar kiramı ödedi.
02:25
This is a walking Barbie -- I said, "Oh, this is it!"
43
129000
2000
Bu yürüyen bir Barbie -- ve kendi kendime "işte bu!" demiştim.
02:27
And they go, "Oh, that's really nice," and out it goes.
44
131000
2000
Ama onlar aa çok güzel dediler ama sonra öylece kaldı.
02:29
So this is some fighting robots. I thought everyone would want these.
45
133000
4000
Bunlar kavga eden birkac robot. Herkesin bunlari isteyecegini dusunmustum.
02:33
They fight, they get back up, you know? Wouldn't this be cool?
46
137000
3000
Dövüşüyorlar, ve sonra tekrar kalkıyorlar. Çok güzel değil mi?
02:36
And they made it into a toy, and then they dropped it like a hot rock.
47
140000
3000
Bunu bir oyuncağa çevirdiler, ve sonra hemen vazgeçtiler.
02:39
They're pretty cool.
48
143000
2000
Aslında oldukça güzeller.
02:41
This is a-- we're doing some flight-testing
49
145000
2000
Bu bir -- burada bazı testler yapıyoruz.
02:43
on my little pug, seeing if this can really grab.
50
147000
3000
küçük Pug'um bakalım yakalayabilecek mi diye.
02:46
It does pretty good.
51
150000
3000
Oldukça iyi.
02:49
I'm using little phone connectors to make them so they can spin.
52
153000
3000
Küçük telefon bağlantıları kullanıyorum dönebilsinler diye.
02:52
It's how they, see, have those album things -- kids don't know what they are.
53
156000
4000
O kucuk albüm tarzı şeyler gibi, küçük çocuklar ne olduğunu bilmez.
02:56
This is a clay maker.
54
160000
1000
Bu bir kil yapıcı.
02:57
You know, I said -- I went to Play-Doh,
55
161000
2000
Play-Doh'a gittim ve dedim ki...
02:59
and said, "Look, I can animate this."
56
163000
2000
dedim bakın, bunu canlandırabilirim.
03:01
They said, "Don't talk to us about Play-Doh."
57
165000
2000
Onlar dedi ki bize Play-Doh'tan bahsetme.
03:03
And then, I made a Lego animator.
58
167000
1000
Ve ben de bir Lego canlandırıcısı yaptim.
03:04
I thought, this would be so great!
59
168000
2000
Bunun harika olacağını düşünmüştüm.
03:06
And you know, Lego -- don't take Legos to Lego.
60
170000
3000
Ve Lego'yu bilirsiniz -- Lego'ya Lego götürülmez.
03:09
That's the answer. They know everything about it.
61
173000
3000
Cevap bu. Onlar bunun hakkındaki herşeyi zaten biliyorlar.
03:12
Then I started doing animatronics.
62
176000
1000
Daha sonra animatronik ile ilgilenmeye başladim.
03:13
I loved dinosaurs.
63
177000
1000
Dinozorlara her zaman bayılırdım.
03:14
I used to be in the film business, kind of,
64
178000
2000
Eskiden sinema işiyle de uğraşmıştım, birazcik,
03:16
and actually, Nicholas Negroponte saw this when I was, like, 12,
65
180000
4000
ve aslinda ben 12 yasindayken Nicholas Negroponte bunu görmüştü
03:20
and anyway, so then they said, "No, you have to make two and they have to fight."
66
184000
3000
ve herneyse, dediler ki "Hayir, iki tane yapman ve onlari dövüştürmen lazım."
03:23
You know, how -- why would a kid want a dinosaur?
67
187000
3000
Biliyorsunuz, niye bir çocuk dinozor ister ki?
03:26
This is me using [unclear] or 3-D Studio, back in the '80s.
68
190000
6000
Bu benim, 80lerde Sol'u -- 3D Stüdyo'yu kullanırken.
03:32
That's David Letterman.
69
196000
1000
Bu David Letterman.
03:33
You can see how old this stuff is.
70
197000
2000
Butun bunlarin ne kadar eski olduğunu görebilirsiniz.
03:35
That's my youngest cousin.
71
199000
4000
Bu benim en genç kuzenim.
03:39
This is a segment called, "Dangerous Toys You Won't See at Christmas."
72
203000
4000
Bu "Noel'de görmeyeceğiniz tehlikeli oyuncaklar" adında bir bölüm.
03:43
We had my first saw blade launcher and we had a flamethrower chair.
73
207000
4000
Ilk testere bıçağı fırlatıcım ve lav silahim buradaydı.
03:47
My career basically peaked here.
74
211000
2000
Kariyerim burada zirve yapmıştı.
03:49
And in the back are foam-core cutouts of the people who couldn't make it to the show.
75
213000
6000
Ve arkada gösteriye gelemeyen insanlarin süngerden kesilmiş maketleri vardı.
03:55
This is MEK going through a windshield wiper motor.
76
219000
8000
Burada MEK ön cam silecegi motoruyla uğraşırken.
04:03
So this is a -- I used to kind of be an actor.
77
227000
4000
Ve burada -- ben eskiden bir nevi aktördüm.
04:07
And I'm really not very good at it.
78
231000
2000
Pek iyi olduğum da söylenemez.
04:09
But the -- this is a guy named Dr. Yatz,
79
233000
2000
Bu adamım adı Dr. Yutz.
04:11
who would take toys apart and show kids about engineering.
80
235000
5000
oyuncaklari parcalarina ayirip cocuklara mühendislik ogretirdi.
04:16
And you can see the massively parallel processing Nintendos there.
81
240000
3000
Ve birbiriyle paralel calisan Nintendo'lari gorebilirsiniz.
04:19
And over to the left is a view master of the CD-ROM.
82
243000
2000
Ve sol tarafta CD-ROM'un ana kopyasını görüyorsunuz.
04:21
And a guy named Stan Reznikov did this as a pilot.
83
245000
3000
Ve Stan Reznikov adında biri bunu pilot olarak yapti.
04:24
This is a -- you can see the little window there.
84
248000
3000
Burada küçük br pencere görüyorsunuz.
04:27
You can actually see the Steadicam with a bubble on the bottom.
85
251000
5000
Aslında altında sünger olan Steadicam'i görebilirsiniz burada.
04:32
You see the keyboard strapped to my wrist.
86
256000
1000
Bileğime bağlanmış olan klavyeyi de görebilirsiniz.
04:33
Way ahead of my time here.
87
257000
2000
Zamanımın oldukça ilersindeyim burada.
04:35
(Video) I'm getting dizzy ...
88
259000
10000
(Video)
04:45
Narrator: I love toys!
89
269000
9000
Anlatici: "Başım dönüyor...oyuncaklara bayılıyorum!"
04:54
Caleb Chung: That's all I wanted to say there. I love toys.
90
278000
2000
Caleb Chung: "Burda söylemek istedigim tek şey buydu: Oyuncaklara bayılıyorum."
04:56
OK, so, so that was a, that was the first kind of a --
91
280000
5000
Bu türünün ilk örneği olan...
05:01
that was the first batch of products.
92
285000
2000
bir serinin ilk serinin ürünleriydi.
05:03
Most of them did not go.
93
287000
1000
Pek çoğu çalışmadi.
05:04
You get one out of 20, one out of 30 products.
94
288000
3000
20-30 üründen sadece bir tanesi işe yarar.
05:07
And every now and then, we do something like a,
95
291000
1000
Arada sırada bunun gibi birşey yaparız,
05:08
you know, an automated hair wrap machine, you know,
96
292000
4000
bilirsiniz, otomatik bir saç örme makinası,
05:12
that tangles your hair and pulls your scalp out, and --
97
296000
2000
saçınızı dolayip kafa derinizi çeker ve...
05:14
and we'd make some money on that, you know. And we'd give it out.
98
298000
3000
ve ondan biraz para kazanir ve sonra bırakırdık.
05:17
But eventually, we left L.A., and we moved to Idaho,
99
301000
6000
Ama eninde sonunda Los Angeles'tan ayrılıp Idaho'ya taşındık.
05:23
where there was actually a lot of peace and quiet.
100
307000
2000
Orada bol bol sessizlik ve sakinlik vardı.
05:25
And I started working on this project
101
309000
2000
Ve bu proje uzerinde çalışmaya basladim.
05:27
-- oh, I have to tell you about this real quick.
102
311000
2000
---size bundan hemen kısaca bahsetmek istiyorum.
05:29
Throughout this whole thing, making toys,
103
313000
3000
Bütün bunlarla ilgilenirken, oyuncaklar yaparken,
05:32
I think there is a real correlation with innovation and art and science.
104
316000
3000
Bence yenilik, sanat, ve bilim arasinda gerçek bir bağlantı var.
05:35
There's some kind of a blend that happens
105
319000
2000
Bir karışım var ki...
05:37
that allows, you know, to find innovation.
106
321000
3000
yeniliği bulmanızı sağlar.
05:40
And I tried to sum this up in some kind of symbol
107
324000
3000
Bunu en azından bana birşeyler ifade eden
05:43
that means something, to me anyway.
108
327000
2000
bir şekilde bir sembol haline getirmeye çalıştım.
05:45
And so, art and science have a kind of dynamic balance,
109
329000
3000
Sanat ve bilim dinamik bir dengeye sahip.
05:48
that's where I think innovation happens.
110
332000
2000
İste burda yenilik oluşuyor bana sorarsanız.
05:50
And actually, this is, to me, how I can come up with great ideas.
111
334000
5000
Ve iste şahsen ben bu şekilde yeni fikirlere ulaşıyorum.
05:55
But it's not how you actually get leverage.
112
339000
2000
Ama ilerlemenin yolu bu değil.
05:57
Actually, you have to put a circle around that, and call it business.
113
341000
2000
Etrafınıza bir daire çizmeniz ve adını işletme koymanız lazım.
05:59
And those three together, I think, give you leverage in the world.
114
343000
3000
Bu üçü bir araya geldiğinde, iste o zaman istediginiz bütün ivmeyi elde edebilirsiniz.
06:02
But moving on.
115
346000
1000
Devam edelim.
06:03
So, this is a quick tale I'm going to tell. This is the Furby tale.
116
347000
4000
Bu size anlatacagim kısa bir hikaye. Furby'nin hikayesi.
06:07
As he said, I was co-inventor of the Furby.
117
351000
2000
Onun dedigi gibi, ben Furby'nin mucitlerinden biriydim.
06:09
I did the body and creature -- well, you'll see.
118
353000
3000
Vucudu ve yaratigi ben yaptim -- birazdan göreceksiniz.
06:12
So by way of showing you this, you can kind of
119
356000
2000
Bu şekilde size bunu göstermem sayesinde
06:14
get an understanding of what it is to,
120
358000
3000
umuyorum ki, kullanıcı ile duygusal bir bağ
06:17
hopefully, try to create robotic life forms, or technology
121
361000
6000
kurabilek robotik yaşam formları ya da teknolojinin
06:23
that has an emotional connection with the user.
122
367000
4000
nasıl üretildiğini az çok anlayabilirsiniz.
06:27
So this is my family.
123
371000
1000
Bu benim ailem.
06:28
This is my wife, Christi, and Abby, and Melissa,
124
372000
3000
Bu benim eşim Christi, bunlar da Abby ile Melissa.
06:31
and my 17-year-old now, Emily, who was just a pack of trouble.
125
375000
4000
ve benim şu anda 17 yaşında olan kızım Emily, kendisi eskiden oldukça yaramazdı.
06:35
All right, there's that robot again.
126
379000
2000
Ve tekrar o robotu görüyorsunuz.
06:37
I came out of the movie business, as I said,
127
381000
2000
Dediğim gibi, film işini bıraktım,
06:39
and I said, let's make these animatronic robots.
128
383000
2000
ve dedim ki, haydi şu animatronik robotları yapalım.
06:41
Let's make these things.
129
385000
2000
Yapalım şunları.
06:43
And so I've always had a big interest in this.
130
387000
2000
Bu konuya her zaman çok ilgi duymuştum.
06:45
This one actually didn't go anywhere,
131
389000
1000
Bu gördüğünüz aslında pek bir yere gidemedi.
06:46
but I got my feet wet doing this.
132
390000
2000
ama yine de benim için iyi bir tecrübe oldu.
06:48
This is a smaller one, and I have a little moving torso on there.
133
392000
3000
Bu daha ufak bir tanesi, ve burada hareket eden bir gövde var.
06:51
A little, tiny guy walks along. More servo drives,
134
395000
3000
Burada yürüyen ufacık bir adamcık var, daha çok servo motoru,
06:54
lots of servo hacking, lots of mechanical stuff.
135
398000
2000
epey bir servo hacking, çokça da mekanik ıvır zıvır.
06:56
There's another one.
136
400000
1000
Bu bir baskasi.
06:57
He actually has skeletor legs, I think, he's wearing there.
137
401000
3000
Aslında Iskeletor bacakları vardı, sanırım burada da onlar var.
07:00
Oh, this is a little pony, little pony -- very cute little thing.
138
404000
2000
Bu da ufak bir midilli, çok sevimli bir şey.
07:02
The point of showing these is I've always been interested in little artificial life pieces.
139
406000
5000
Bunları göstermemin sebebi, her zaman ufak yapay yaşam parçalarına ilgi duyuyorolmamç
07:07
So the challenge was -- I worked for Microsoft for a little bit,
140
411000
4000
Burada zor olan şuydu, bir süre Microsoft'ta çalıştım,
07:11
working on the Microsoft Barney.
141
415000
1000
Microsoft Barney üzerinde.
07:12
And this is a -- you know, the purple dinosaur with kind of bloat wear.
142
416000
5000
Biliyorsunuz Barney kabartma kostumlu mor bir dinozordu.
07:17
And, you know, they had lots, just lots of stuff in there that you didn't need, I thought.
143
421000
4000
Ve bence onda hiç işe yaramayacak bir sürü şey vardı.
07:21
And then Microsoft can just fill a, you know, a warehouse
144
425000
3000
Ve Microsofr bu tip şeylerle bir depoyu doldurabilir,
07:24
full of this stuff and see if they sell.
145
428000
2000
ve bunları satıp satmayacağını deneyebilir.
07:26
So it's a really strange business model compared to coming from a toy company.
146
430000
4000
Bu bir oyuncak sirketinden gelen biri icin oldukca garip bir isletme modeli.
07:30
But anyway, a friend of mine and I, Dave Hampton,
147
434000
3000
Her neyse, ben ve bir arkadasim, Dave Hampton,
07:33
decided to see if we could do like a single-cell organism.
148
437000
2000
tek hücreli bir organizma yapıp yapamayacağımızı görmeye karar verdik.
07:35
What's the fewest pieces we could use to make a little life form?
149
439000
4000
Ufak bir yaşam formu uüretmek için kullanabileceğimiz minimum parça sayısı nedir?
07:39
And that's our little, thirty-cent Mabuchi motor.
150
443000
2000
Bu bizim 30 sentlik Mabuchi motorumuz.
07:41
And so, I have all these design books,
151
445000
2000
Ben bütün bu tasarım kitaplarına sahibim.
07:43
like I'm sure many of you have.
152
447000
1000
Eminim çoğunuz da öyle.
07:44
And throughout the books -- this is the first page on Furby --
153
448000
3000
Bu kitaplar boyunca -- bu Furby ile ilgili ilk sayfa,
07:47
I have kind of the art and science.
154
451000
2000
Burada sanat ve bilim bir arada.
07:49
I have the why over here, and the how over there.
155
453000
3000
Burada "neden" ve orada da "nasıl" var.
07:52
I try to do a lot of philosophy, a lot of thinking about all of these projects.
156
456000
3000
Bu projeler hakkında epeyce bir düşünebilir, hatta felsefe yapabilirim.
07:55
Because they're not just "bing" ideas;
157
459000
1000
çünkü bunlar sadece sivri fikirlerden ibaret değiller.
07:56
you have to really dig deep in these things.
158
460000
3000
Bunlar için epeyce derine inmeniz gerekli.
07:59
So there's some real pseudo-code over here,
159
463000
2000
Burada gerçekten uydurma kurallar ve
08:01
and getting the idea of different kind of drives, things like that.
160
465000
3000
içten gelen fikirlere karşı farklı davranışlar üretmek lazım, bunun gibi şeyler.
08:04
And originally, Furby only had two eyes and some batteries on the bottom.
161
468000
3000
En başta Furby'nin sadece iki gözü ve altta pilleri vardı.
08:07
And then we said, well, you're going to feed him,
162
471000
1000
Daha sonra düşündük ki, onu besleyeceksiniz,
08:08
and he needs to talk, and it got more complicated.
163
472000
3000
Ve konuşması da lazım, ve bu şekilde daha karmaşık bir hal aldı.
08:11
And then I had to figure out how I'm going to use that one motor
164
475000
1000
Sonrasında o tek motoru nasıl kullanacağımı bulmam gereki.
08:12
to make the eyes move, and the ears move,
165
476000
2000
Gözleri ve kulakları hareket ettirmem,
08:14
and the body to move, and the mouth to move.
166
478000
2000
Vücudu ve ağzi oynatmam
08:16
And, you know, I want to make it blink
167
480000
1000
ve göz kırpmasını sağlamam lazım.
08:17
and do all that at the same time.
168
481000
2000
Bütün bunları da aynı anda yapması lazım.
08:19
Well, I came up with this kind of linear
169
483000
2000
Ben de bu çizgisel...
08:21
expression thing with these cams and feedback. And that worked pretty well.
170
485000
4000
ifade sistemini kurdum, kameralar ve geri bildirim çevresinde. Ve bu oldukca iyi çalıştı.
08:25
Then I started to get a little more realistic
171
489000
2000
Daha sonra biraz daha gerçekçi olmaya karar verdim.
08:27
and I have to start drawing the stuff.
172
491000
1000
Boylece çizimler yapmaya basladim.
08:28
And there's my "note to self" at the top:
173
492000
2000
En tepede benim "Kendime Not"um:
08:30
"lots of engineering."
174
494000
1000
"Bi sürü mühendislik."
08:31
So that turned out to be a little more than true.
175
495000
3000
Aynen de düşündüğüm gibi oldu.
08:34
There's my first exploded view and all the little pieces
176
498000
3000
Bu benim küçük parçaları ve, ufak solucanımsı motoru
08:37
and the little worm drive and all that stuff.
177
501000
2000
ve diğer şeyleri gördüğüm ilk gözlemim.
08:39
And then I've got to start building it,
178
503000
2000
Daha sonra inşa etmeye başlamam gerekiyordu.
08:41
so this is the real thing.
179
505000
1000
ve işin asıl kısmı da bu.
08:42
I get up and start cutting my finger and gluing things together.
180
506000
3000
Parmaklarımı kesip herşeyi bir araya yapıştırmaya başladim.
08:45
And that's my little workshop.
181
509000
1000
Burasi benim kucuk atolyem.
08:46
And there's the first little cam that drove Furby.
182
510000
2000
Bu Furby'i hareket ettiren ilk küçük kamera.
08:48
And there's Furby on the half shell.
183
512000
2000
Ve burda da yarım gövde içinde Furby.
08:50
You can see the little BB in the box is my tilt sensor.
184
514000
4000
Bakın, kutudaki küçük BB benim hareket algilayicim.
08:54
I just basically gnawed all this stuff out of plastic.
185
518000
3000
Bunları aslında plastiklerden yaptım.
08:57
So there's the back of his head with a billion holes in it.
186
521000
4000
Burası kafasının arkası ve üzerinde milyarlarca delik var.
09:01
And there I am. I'm done. There's my little Furby.
187
525000
2000
İşte sonuç:. Benim küçük Furby'm.
09:03
No, it's a little robot on heroin or something, I think.
188
527000
3000
Uyuşturucu almış küöük bir robot desek daha doğru olacak sanırım.
09:06
(Laughter)
189
530000
1000
(Gülüşmeler)
09:07
So right now, you see, I love little robots.
190
531000
4000
Görüyorsunuz ya, küçün robotlara bayılıyorum.
09:11
So my wife says, "Well, you may like it, but nobody else will."
191
535000
3000
Sonra eşim dedi ki "Sen bayılıyor olabilirsin ama başka kimse bayılmayacak."
09:14
So she comes to the rescue.
192
538000
1000
ve gelip beni kurtardı.
09:15
This is my wife Christi, who is just, you know,
193
539000
1000
Bu eşim Christi, ve bildiğiniz gibi kendisi
09:16
my muse and my partner for eternity here.
194
540000
3000
benim ilham perim ve hayat arkadaşım.
09:19
And she does drawings, right?
195
543000
1000
O bir çizer.
09:20
She's an actual, you know, artist.
196
544000
2000
Gerçek bir sanatçı yani.
09:22
And she starts doing all these different drawings
197
546000
2000
Sonra çesit çesit çizimler yapmaya başladı.
09:24
and does color patterns and coloring books.
198
548000
3000
Renkli tasarımlar ve boyama kitapları yapar.
09:27
And I like the guy with the cigar at the bottom there.
199
551000
3000
Alt taraftaki sigarali olanı oldukça beğendim ben sahsen.
09:30
He didn't test so well, but I like him.
200
554000
2000
Testlerde çok sevilmedi, ama ben yine de seviyorum onu.
09:32
And then she started doing these other images.
201
556000
2000
Daha sonra bu diğer resimleri yapmaya başladı.
09:34
At that time, Beanie Babies was a big hit,
202
558000
2000
O zamanlar Beanie Babies oldukca popülerdi.
09:36
and we thought, we'll do a bunch of different ones.
203
560000
2000
biz de dusunduk ki, biz de bunlar farklı farklı renklerde yapalım.
09:38
So here's a little pink one, a little pouf on his head.
204
562000
2000
Burda ufak pembe bir tane var, kafasinda ufak bir puf ile birlikte.
09:40
And here's -- this didn't do so well in testing either, I don't know why.
205
564000
4000
Bu da coteslerde çok tutmadı, nedenini bilemiyorum.
09:44
There's my favorite, Demon Furby.
206
568000
1000
Ve benim favorim, Şeytan Furby.
09:45
That was a good one.
207
569000
2000
Bu bayaği güzel oldu.
09:47
Anyway, finally settled on kind of this kind of a look,
208
571000
2000
Her neyse, sonucta bu görünüşe karar kıldıık.
09:49
little poufy body, a little imaginary character.
209
573000
2000
Ufak pufidik bir vücut, kuçük hayali bir karakter.
09:51
And there he is, a little bush baby on -- caught in the headlights there.
210
575000
4000
İşte burada, küçük tüylü bir bebek -- gözleri fal taşı gibi açılmış.
09:55
I actually went to Toys"R"Us, got a little furry cat,
211
579000
2000
Aslında ben Toys 'R Us'a gidip ufak tuylu bir kedi aldım,
09:57
ripped it apart and made this.
212
581000
2000
kediyi paramparça edip bunu yaptım.
09:59
And since then, every time I come home from Toys"R"Us
213
583000
2000
Ve o zamandan beri ne zaman Toys 'R Us'tan eve elimde
10:01
with dolls or something, they disappear from my desk
214
585000
2000
oyuncaklarla gelsem, bir anda masamdan kayboluyorlar.
10:03
and they get hidden in the house.
215
587000
3000
evimizde bir yerlere saklanıyorlar.
10:06
I have three girls and they just, they --
216
590000
1000
evde üç tane kızım var ve onlar --
10:07
it's like a rescue animal thing they're going there.
217
591000
2000
hayvan kurtarma operasyonu benzeri bir işler çeviriyorlar.
10:09
(Laughter)
218
593000
2000
(Gülüşmeler)
10:11
So, a little tether coming off,
219
595000
1000
Küçük bir bağlantıyı koparıp,
10:12
it's just a control for the Fur's mouth and his eyes.
220
596000
3000
Fur'un ağzı ve gözleri için ufak bir kontrol yapıyorum.
10:15
It's just a little server control and I made a little video going:
221
599000
2000
Ufak bir sunucu kontrolu ve bu sonra bu kısa videoyu yaptım:
10:17
"Hi, my name's Furby, and I'm good,"
222
601000
2000
"Merhaba, benim adim Furby, ve ben çok iyiyim,"
10:19
you know, and then I'd reach my hand.
223
603000
1000
ve sonra elimi uzatıp
10:20
He'd -- you can tickle him. When I put my hand up,
224
604000
2000
onu gıdıklıyorum.
10:22
"Ha, ha, ha, ha" and that's how we sold him.
225
606000
3000
"ha, ha, ha, ha" diyor. İşte bu sekilde onu satabildik.
10:25
And Hasbro actually said, I meant Tiger Electronics at the time,
226
609000
4000
Ve Hasbro demişti ki, o zamanki adı Tiger Electronics'ti tabi,
10:29
said, "Yeah, we want to do this.
227
613000
1000
"Tamamö biz bundan üretmek istiyoruz.
10:30
We have, you know, 13 weeks or something to Toy Fair,
228
614000
3000
Oyuncak Fuarina 13 hafta gibi bir süre var.
10:33
and we're going to hire you guys to do this."
229
617000
3000
ve sizi ise alıp bunu fuara yetiştirmek istiyoruz."
10:36
And so Dave and I got working.
230
620000
2000
Böylece Dave ve ben çalışmaya başladık.
10:38
Mostly me, because it was all mechanics at this point.
231
622000
2000
Çoğunlukla da ben, çünkü bu noktadan sonra yapıalcakların çoğu mekanikti.
10:40
So now I have to really figure out all kinds of stuff
232
624000
3000
Şimdi gerçekten bir dolu şeye çözüm bulmam lazımdı.
10:43
I don't know how to do.
233
627000
1000
Nasıl yapacağımı da bilemiyordum.
10:44
And I started working with Solid Works
234
628000
1000
ben de Solid Works ile calismaya basladim.
10:45
and a whole other group to do that.
235
629000
1000
ve bir baska grup ile, sadece bunu yapabilmek icin.
10:46
And we started --
236
630000
1000
Ve başladık--
10:47
this was way back before there was really much SLA going on,
237
631000
3000
bütün bunlar henüz ortalıkta çok fazla SLA olmadığı zamanlarda oldu
10:50
not a lot of rapid prototyping.
238
634000
1000
çok fazla hızlı protoipleme yoktu.
10:51
We certainly didn't have the money to do this.
239
635000
2000
Kesinlikle bunu yapacak paramız yoktu.
10:53
They only paid me, like, a little bit of money to do this,
240
637000
2000
Bana bunu başarabilmem için bana çok az bir para vermişlerdi.
10:55
so I had to call a friend of a friend
241
639000
2000
ben de bir arkadaşımın arkadaşını aramak zorunda kaldım.
10:57
who was running the GM prototype plant, SLA plant, that was down.
242
641000
4000
Kendisi General Motors prototip fabrikasının yöneticisiydi, şu çalışmayan SLA fabrikası
11:01
And they said, "Yeah, well, we'll run them."
243
645000
1000
Ve dedi ki "Tamam, bunu yapabiliriz."
11:02
So they ran all the shells for us, which was nice of them.
244
646000
2000
Bizim için bütün dış kabukları halletiler, çok iyilikleri dokundu bize.
11:04
And the cams I got cut at Hewlett Packard.
245
648000
2000
eksantrik millerini Hewlett Packard'da kestirdik.
11:06
We snuck in on the weekend.
246
650000
1000
Haftasonlari gizlice gittik oraya.
11:07
And so we just had a disc of the files.
247
651000
3000
Ve sadece dosyalarin icinde oldugu bir diskimiz vardi.
11:10
But they have a closed system, so you couldn't print the things out on the machine.
248
654000
3000
Ama sistemleri disariya kapaliydi, ve bu yuzden orada dosyaları basamadık.
11:13
So we actually printed them out on clear and taped them on the monitors.
249
657000
4000
biz de onları ayrica hazırlayıp ekranlara yapıştırdık.
11:17
And on the weekend we ran the parts for that.
250
661000
2000
haftansonu onlar için gereken parçaları hazırladık.
11:19
So this is how they come out close to the end.
251
663000
2000
Sonlara dogru bu hali aldılar.
11:21
And then they looked like little Garfields there.
252
665000
3000
Ve sonuçta küçük Garfield'lara benzediler.
11:24
Eight months later -- you may remember this,
253
668000
2000
8 ay sonra, bunu hatırlıyor olabilirsiniz.
11:26
this was a -- total, total, total chaos.
254
670000
3000
tam anlamiyla bir kaos ortaya çıktı.
11:29
For a while, they were making two million Furbys a month.
255
673000
2000
Bir süre boyunca ayda iki milyon Furby ürettiler.
11:31
They actually wound up doing about 40 million Furbys.
256
675000
2000
Sonuçta üretilen Furby sayısı 40 milyonu buldu.
11:33
I -- it's unbelievable how -- I don't know how that can be.
257
677000
4000
Bunun nasil olabildiğine inanamıyorum.
11:37
And Hasbro made about, you know, a billion and a half dollars.
258
681000
3000
Ve Hasbroö biliyorsunuz, bundan bir buçuk milyar dolar kazandı.
11:40
And I just a little bit on each one.
259
684000
2000
Ben her birinden azıcık kazandım.
11:42
So full circle -- why do I do this?
260
686000
3000
Sonuçta, neden bunu yapıyorum ben?
11:45
Why do you, you know, try to do this stuff?
261
689000
2000
Bunu neden yapmak için uğraşıyorum?
11:47
And it's, of course, for your kids.
262
691000
2000
Elbette ki çocuklar için.
11:49
And there's my youngest daughter with her Furbys.
263
693000
2000
Benim en küçük kızım, Furby'leriyle.
11:51
And she still actually has those.
264
695000
1000
Hala duruyorlar.
11:52
So I kind of retired, and we're already living in paradise
265
696000
2000
Ben de emekli oldum, ve biz zaten cennette yaşıyoruz.
11:54
up in Boise, on a river, you know. So
266
698000
3000
Boise nehrinin kiyisinda, biliyorsunuz --
11:57
and then I started another company called Toy Innovation
267
701000
2000
Bir başka bir oyuncak firması kurdum -- adı TOY Innovation.
11:59
and we did some projects with Mattel with
268
703000
4000
Ve Mattel ile bazı projeler yaptık
12:03
actually with a lady who's here, Ivy Ross,
269
707000
1000
Asllında şu anda burada olan bir hanımefendi ile birlikte,adı Ivy Ross,
12:04
and we did Miracle Moves Baby,
270
708000
2000
Miracle Moves Baby'i üretttik,
12:06
made it in Wired magazine, did a bunch of other stuff.
271
710000
2000
Wired dergisine çıktık, başka bir sürü şey de yaptık.
12:08
And then I started another company.
272
712000
1000
Daha sonra başka bir şirket kurdum.
12:09
We did a little hand-held device for teens that could hook up to the Internet,
273
713000
5000
Çocuklar iiçin internete bağlanabilen ufak bir el cihazı yaptık.
12:14
won "Best Innovations" at CES,
274
718000
2000
CES'deki en iyi yeniliklerden biri seçildi.
12:16
but really I kind of slowed down and said, OK,
275
720000
3000
Ama aslında biraz yavaşladım ve dedim ki, artık tamam.
12:19
I just ... After a while, I had this old tape of this dinosaur,
276
723000
3000
Bir sure sonra, eski dinozor kaydım vardi,
12:22
and I gave it to this guy, and this other guy saw it,
277
726000
3000
ve onu birine verdim, o da başka birine gosterdi,
12:25
and then people started to want to do it.
278
729000
2000
ve insanlar bunu yapmak istemeye başladı.
12:27
And they said they'd spend all this time.
279
731000
2000
Buna zaman ayırabileceklerini söylediler.
12:29
So I said, "OK, let's try to do this dinosaur project."
280
733000
2000
Ben de dedim ki "Tamam, bu dinozor projesini deneyelim bakalım."
12:31
The crazy idea is we're going to try to clone a dinosaur
281
735000
4000
Çılgın fikrimiz, bu günkü teknolojinin elverdiği kadarı ile
12:35
as much as we can with today's technology.
282
739000
2000
bir dinazoru klonlamaya çalışmaktı.
12:37
And it's not really -- but as close as we can do.
283
741000
3000
Tam kolnlama değil tabi, ama yaklaşabildiğimiz kadarı ile.
12:40
And we're going to try to really pull this off,
284
744000
3000
Bunu becermeyi gerçekten de deneyeceğiz:
12:43
intentfully try to make something that seems like it's alive.
285
747000
4000
gerçeten canlıymış gibi gürnen bir şey üretmeyi.
12:47
Not a robot that kind of does, but let's really go for it.
286
751000
3000
Ufak tefek seyler becerebilen bir robot degil, ama gercekten canlı gibi davranan birşey.
12:50
So I picked a Camarasaurus,
287
754000
2000
Ben de Camarasaurus'u seçtim,
12:52
because the Camarasaurus was the most abundant of the sauropods in North America.
288
756000
4000
Çünkü Camarasaurus Kuzey Amerika'daki en sık rastlanan saruopodlardan biri.
12:56
And you could actually find full fossil evidence of these.
289
760000
3000
Bunların fosillerinden sıklıkla bulmak mümkün
12:59
That's a juvenile.
290
763000
1000
Burada bir yavru görüyorsunuz.
13:00
And so we actually went in.
291
764000
1000
Biz de işe koyulduk.
13:01
There's a book called "Walking on Eggshells,"
292
765000
2000
"Yumurta Kabuklari Uzerinde Yurumek" adlı bir kitap var.
13:03
where they found actual sauropod skin in Patagonia.
293
767000
3000
Patagonya'da gercekten sauropod derileri bulmuslar.
13:06
And the picture from the book, so when I --
294
770000
2000
Bu da kitaptaki resimlerden biri -- ben de...
13:08
I told the sculptor to use this bump pattern, whatever you can to copy that.
295
772000
3000
heykeltrasa bu pütürlü yapıyı kullanmasini soyledim, artık nasıl kopyalayabilecekse.
13:11
Very, very obsessive.
296
775000
2000
Oldukca takıntılıyım.
13:13
There's a kind of truncated Camarasaurus skeleton,
297
777000
2000
Buradaki bir Camarasaurus iskeleti, ayrışmış
13:15
but the geometry's correct.
298
779000
2000
ama geometrisi yerinde
13:17
And then I went in, and measured all the geometry
299
781000
1000
Ben de oraya gittim ve bütün geometriyi ölçtüm.
13:18
because I figured, hey, biomimicry.
300
782000
2000
çünkü öyle düşündüm, hey, biyomimikçilik,
13:20
If I do it kind of right, it might move kind of like the real thing.
301
784000
3000
eğer doğru şekilde yapabilirsem, gerceği gibi hareket edebilir.
13:23
So there's the motor.
302
787000
2000
İşte motoru burada.
13:25
And about this time, you know, all these other people are starting to help.
303
789000
3000
İşte olayın bu noktasında, herkes yardim etmeye başlıyor.
13:28
Here's an example of what we did with the skull.
304
792000
1000
İşte kafatasıyle yaptığımız şeyin bir örneği.
13:29
There's the skull, there's my drawing of a skull.
305
793000
3000
Bu kafatasının kendisi, bu da benim çizimim
13:32
There's kind of the skin version of the soft tissue.
306
796000
3000
Burada yumusak dokunun deri versiyonu.
13:35
There's the mechanism that would go in there,
307
799000
2000
İçine girecek mekanizma --
13:37
kind of a Geneva drive.
308
801000
1000
Cenevre motoru gibi.
13:38
There's some Solid Works versions of it.
309
802000
2000
Bunun bazi modellenmiş versiyonları var.
13:40
Here's some SLA parts of the same thing.
310
804000
2000
Aynı şeyin SLA parçaları.
13:42
And then, these are really crude pieces. We were just doing some tests here.
311
806000
3000
Bunlar sadece kabaca tasarlanmış parçalar. Burada sadece bir kac test yapıyorduk.
13:45
There's the skull, pretty much the same shape as the Camarasaurus.
312
809000
3000
Burada kafatası var, hemen hemen Camasaurus ile aynı şekli tutturduk.
13:48
There's a photorealistic eye behind a lens.
313
812000
3000
Lensin arka tarafında foto-realistik bir göz var.
13:51
And there's kind of the first exploded view, or see-through view.
314
815000
3000
Oyuncağın içini detaylı gösteren ilk plan bu.
13:54
There's the first SLA version, and it already kind of has the feel,
315
818000
4000
İlk SLA versiyonu, ve şimdiden o hissiyatı veriyor,
13:58
it has kind of a cuteness already.
316
822000
2000
o şirinlige şimdiden sahip.
14:00
And the thing about blending science and art
317
824000
2000
Bilim ve sanatı bir araya getirmek bu işte,
14:02
in this multidisciplinary stuff is you can do a robot,
318
826000
2000
çokyönlü bir şey, bir robot yapabilirsiniz,
14:04
and then you go back and do the shape,
319
828000
2000
sonra geri dönüp one şekil verebilirsiniz,
14:06
and then you go back and forth.
320
830000
1000
ve tekrar ileri ve geri gidersiniz.
14:07
The servos in the front legs, we had to shape those like muscles.
321
831000
3000
Ön bacaklardaki servo motorlar, onları kas gibi şekillendirmemiz gerekti.
14:10
They had to fit within the envelope.
322
834000
1000
Dış kaplamanın içine sığmaları gerekiyordu.
14:11
There was a tremendous amount of work to get all that working right.
323
835000
4000
Butun bunlarin dogru bir sekile calismasi icin buyuk bir caba gostermek gerekti.
14:15
All the neck and the tail are cable,
324
839000
1000
Ense ve kuyruğun tamamı bir kablo
14:16
so it moves smoothly and organically.
325
840000
2000
böylece yumuşak ve canlı gibi hareket edebilmesini sağlıyoruz.
14:18
And then, of course, you're not done yet.
326
842000
1000
Ve yine de işiniz bitmedi.
14:19
You have to get the look for the skin.
327
843000
2000
Derinin de gerçekçi görünüşünü elde etmeniz gerek.
14:21
The skin's a whole another thing, probably the hardest part.
328
845000
3000
Deri bambaşka bir sey, belki de en zor kısmı işin.
14:24
So you hire artists, and you try to get the look and feel
329
848000
2000
Siz de sanatcilar işe alırsınız ki karakterin görünüşü ve
14:26
of the character.
330
850000
1000
hissiyatı istediğiniz gibi olsun.
14:27
Now, this is not -- we're character designers, right?
331
851000
2000
Şimdi, bu karakter tasarımcılıarıyla değil, değil mi.
14:29
And we're still trying to keep with the real character.
332
853000
3000
Ve biz hala asil karakeri muhafaza etmeye çalışıyoruz.
14:32
So, now you go back and you cover the whole thing with clay.
333
856000
2000
Sonra hepsi kil ile kaplanıyor.
14:34
Now you start doing the sculpture for this.
334
858000
3000
ve bunun heykelinin yapmaya başlıyorsunuz.
14:37
And you can see we got a guy from --
335
861000
1000
Gördüğünüz gibi, heykeli yapmak için
14:38
who's just a fanatic about dinosaurs
336
862000
3000
öyle birini bulduk ki--
14:41
to do the sculpting for us,
337
865000
1000
kendisi dinazorlarla harikalar yaratıyordu.
14:42
down to the spoon-shaped teeth and everything.
338
866000
1000
kaşık şeklindeki dişlere kadar her yeri tasarladı.
14:43
And then more sculpting, and then more sculpting,
339
867000
2000
Daha çok şekillendirme, daha da çok
14:45
and then more sculpting, and then more sculpting.
340
869000
2000
ve daha da çok şekillendirme.
14:47
And then, four years and 10 million dollars later,
341
871000
3000
Derken 4 yıl ve 10 milyon dolar sonra,
14:50
we have a little Pleo.
342
874000
2000
artık küçük bir Pleo'muz var.
14:52
John, do you want to bring him up?
343
876000
2000
John, onu getirmek ister misin?
14:54
John Sosoka is our CTO, and is really the man
344
878000
2000
John Sosoka bizim Ana Teknik Sorumlumuz, ve
14:56
that's done most of the work with our 40-person company.
345
880000
3000
bizim 40 kisilik firmamızdaki en çok çalışan kişi.
14:59
I'd like to give John a hand. He never gets recognition. This is John Sosoka.
346
883000
3000
John'a bir alkış istiyorum. Kendisi çok tanınmıyor. Bu John Sasoka.
15:02
(Applause)
347
886000
4000
(Alkışlar)
15:06
So, thank you, John, thank you,
348
890000
2000
Teşekkürler John, çok teşekkürler.
15:08
and get back to work, all right, man?
349
892000
2000
şimdi işine grei dönebilirsin, tamam mı?
15:10
All right --
350
894000
1000
Tamam --
15:11
(Laughter)
351
895000
4000
(Gülüşmeler)
15:15
-- no, it's very painful, so --
352
899000
1000
-- hayır, bu oldukça acı verici --
15:16
(Laughter)
353
900000
2000
(Gülüşmeler)
15:18
-- these are little Pleos and you can probably see them.
354
902000
4000
Bunlar küçük Pleo'lar ve sanırım onları olduğunuz yerden görebiliyorsunuz.
15:22
This -- I on purpose -- they go through life stages.
355
906000
3000
Özellikle tasarladım ki, yaşam evrelerinden geçiyorlar.
15:25
So when you first get them, they're babies.
356
909000
2000
ilk aldığınızda birer bebekler.
15:27
And you -- more you have them, kind of the older they get,
357
911000
2000
Onlarla ne kadar çok ilgilenirseniz, yani bir nevi yaşlandıkça
15:29
and they kind of learn through their behavior.
358
913000
2000
kendi davranışlarından birşeyler öğreniyorlar.
15:31
So this one, this one's actually asleep, and -- hang on.
359
915000
5000
Bakın, buradaki uykuda-- bir dakika bekleyin--
15:36
Pleo, wake up. Pleo, come on.
360
920000
3000
Pleo, uyan, Pleo, haydi.
15:39
So this guy's listening to my voice here.
361
923000
1000
Buradaki benim sesimi dinliyor.
15:40
But they have 40 sensors all over their body.
362
924000
3000
Ama vucutlarinin her tarafinda toplam 40 tane algilayici var.
15:43
They have seven processors, they have 14 motors,
363
927000
4000
7 tane iilemci ve 14 tane motorla çalışıyorlar.
15:47
they have --
364
931000
2000
ve ayrıca --
15:49
but you don't care, do you?
365
933000
1000
ama bunu umursamıyorsunuz zaten, değil mi?
15:50
They're just cute, right? That's the idea, that's the idea.
366
934000
4000
Sadece sevimliler, değil mi? Aslında bütün olay bu.
15:54
So you see -- hey, come on. Hey, did you feel that?
367
938000
3000
Görüyorsunuz, hey, hadi, hey, bunufark ettiniz mi?
15:57
There's something big and loud over here.
368
941000
2000
Burada büyük ve gürültülü bir şey var.
15:59
Hey.
369
943000
1000
Hey.
16:00
(Laughter)
370
944000
4000
(Gülüşmeler)
16:04
That's good, wake up, wake up, wake up.
371
948000
2000
Tamam, güzel. Uyan, uyan... hadi...
16:06
Yeah, they're like kids, you know.
372
950000
1000
Çocuk gibiler, görüyorsunuz.
16:07
You, yeah, yeah. Okay, he's hungry.
373
951000
2000
Sen, evet, evet. Tamam, karnı acıkmış.
16:09
I'll show you what he's been doing for, for four years.
374
953000
3000
Şimdi size 4 sene boyunca yaptığını göstereceğim.
16:12
Here, here, here. Have some money, Pleo.
375
956000
2000
İşte, işte burada. Biraz para ye, Pleo.
16:14
(Laughter)
376
958000
1000
(Gülüşmeler)
16:15
There you go.
377
959000
1000
İşte böyle.
16:16
That's what the investors think, that it's just --
378
960000
7000
Yatırımcıların düşündüğü bu--
16:23
(Laughter)
379
967000
2000
(Gülüşmeler)
16:25
-- right, right. So they're really sweet little guys.
380
969000
3000
-- tamam, tamam. Bunlar oldukça sevimli yaratıklar.
16:28
And we're hoping that -- you know,
381
972000
3000
Biliyorsunuz ki,
16:31
our belief is that humans need to feel empathy towards things
382
975000
5000
insanlar, kendilerini daha insansı hissetmek için
16:36
in order to be more human.
383
980000
1000
ufak şeylere empatı duymalılar.
16:37
And we think we can help that out by having
384
981000
3000
Biz de umuyoruz ki, sevebileceğiniz ufak yaratıklar
16:40
little creatures that you can love.
385
984000
2000
tasarlayarak buna yardımcı olabiliriz.
16:42
Now these are not robots, they're kind of lovebots, you know.
386
986000
3000
Bunlar robottan cok sevgi-botlari gibiler.
16:45
They do change over time.
387
989000
2000
Zaman icinde değişiyorlar.
16:47
But mostly they evoke a feeling of caring.
388
991000
3000
Ama çoğunlukla içinizde bir sevgi ve şefkat hissi uyandırıyorlar.
16:50
And we have a -- I have a little something here.
389
994000
6000
Ve burda eklemek istediğim ufak bir şey var.
16:56
Now I do want to say that, you know, Ugobe is not there yet.
390
1000000
5000
Şunu söylemek isterim ki UGOBE daha bu amaca tam ulaşmış değil
17:01
We've just opened the door, and it's for all of you to step through it.
391
1005000
4000
Biz sadece bir kapı araladık, içeri girmek sizin elinizde.
17:05
We did include some things that are hopefully useful.
392
1009000
2000
faydalı olacağını umduğumuz birkaç şey ekledik biz de.
17:07
Excuse me, Pleo.
393
1011000
1000
Afedersin, Pleo.
17:08
They -- he has a USB and he has a SD card,
394
1012000
3000
USB ve SD kart girişleri var.
17:11
so it's completely open architecture.
395
1015000
2000
yani tamamen açık bir sistem.
17:13
So anyone can plug him -- (Applause) -- thank you.
396
1017000
1000
yani herhangi biri bağlanabilir, teşekkürler.
17:14
This is John over here.
397
1018000
2000
John burada.
17:16
Anyone can take Pleo and they can totally redo his personality.
398
1020000
4000
Herhangi biri Pleo'yu alip onun karakterini tamamen degistirebilir.
17:20
You can make him bipolar, or as someone said, a --
399
1024000
2000
Onu bi-polar yapabilirsiniz, bveya başka birinin önerdiği gibi --
17:22
(Laughter) --
400
1026000
1000
(Gülüşmeler)
17:23
you can change his homeostatic drives, or whatever you want to call them.
401
1027000
7000
Onun homeostatik güdülerini, ya da adına ne derseniz, değiştirebilirsiniz.
17:30
Kids can just drag and drop, put in new sounds.
402
1034000
2000
Çocuklar içine istedikleri sesleri kaydedebilirler.
17:32
We -- actually, it's very hard to keep people from doing this.
403
1036000
3000
Aslında, bunu yapmamalarını beklemek pek de olası değil.
17:35
We have one animator who's taken it and
404
1039000
3000
Bir animatorumuz var ki, Pleo'yu aldı ve
17:38
he's done a take on the Budweiser beer commercial,
405
1042000
3000
ona Budweiser bira reklamını ekledi.
17:41
and they're going, "Whassup," you know?
406
1045000
2000
şimdi Pleo'ları "Whasssup," diye sesleniyor.
17:43
(Laughter)
407
1047000
2000
(Gülüşmeler)
17:45
You -- so it's -- yes, he likes that.
408
1049000
3000
O, bunu çok eğlenceli buldu.
17:48
So they're a handful. We hope you get one.
409
1052000
3000
Ele avuca sigmiyorlar. Umariz siz de bir tane alırsınız.
17:51
I don't know what I'm missing to say,
410
1055000
2000
Baska ne söylemeyi unuttuğum ne var bilmiyorum.
17:53
but as a last thing, I'd like to say is that
411
1057000
4000
Ama soylemek istedigim son şey şu,
17:57
if we continue along this path, we are designing our children's best friends.
412
1061000
5000
Bu gidişle, çocuklarımızın en yakın arkadaşlarını biz tasarlıyor olacagiz.
18:02
And there's a lot of social responsibility in that.
413
1066000
2000
Ve bu oldukca buyuk bir sosyal sorumluluk içeriyor.
18:04
That's why Pleo's soft and gentle and loving.
414
1068000
2000
İşte bu yüzden Pleo yumuşak, kibar, ve sevecen.
18:06
And so I just -- I hope we all dream well.
415
1070000
4000
Ve umuyorum ki, hepimiz güzel hayaller kurarız.
18:10
Thank you.
416
1074000
1000
Teşekkürler.
18:11
(Applause)
417
1075000
8000
(Alkis)
ABOUT THE SPEAKER
Caleb Chung - Toy designerCaleb Chung dreams up toys that interact with children. He's the inventor of Furby, a talking (and listening) robotic furball that sold some 50 million units in the late '90s. His newest plaything: Pleo the adorable robot dinosaur.
Why you should listen
Caleb Chung came to toy inventing with the standard background: a career as a mime, comedian and stunt man. A prolific creator of toys from the get-go (he invented some classic McDonald's Happy Meal giveaways), he became a toy-design rockstar in the 1990s with the Furby . Essentially a talking mogwai, the Furby spoke its own language, could communicate with other Furbys, and connected with its owner in a way that sold tens of millions of the dolls. (Versions of the Furby are still in production worldwide -- and are a magnet for tinkerers.)
Retiring to Idaho after this roaring success, Chung started tinkering with another design that uses sophisticated robotics to evoke a deep emotional bond. The Pleo is the result, a supercute baby dinosaur that begins its emotional and intellectual development when you pull it out of the box. After a few deadline problems (centered around the challenge of fitting 37 sensors, 14 motors and 7 microcontrollers inside a realistic dinosaur skin), Chung's company Ugobe (now Pleoworld) shipped Pleo for Christmas 2007.
Caleb Chung | Speaker | TED.com