ABOUT THE SPEAKER
Torsten Reil - Animating neurobiologist
By coding computer simulations with biologically modeled nervous systems, Torsten Reil and his company NaturalMotion breathe life into the animated characters inhabiting the most eye-poppingly realistic games and movies around.

Why you should listen
From modeling the mayhem of equine combat in Lord of the Rings: Return of the King to animating Liberty City gun battles in Grand Theft Auto IV, Torsten Reil's achievements are all over the map these days. Software that he helped create (with NaturalMotion, the imaging company he co-founded) has revolutionized computer animation of human and animal avatars, giving rise to some of the most breathtakingly real sequences in the virtual world of video games and movies- and along the way given valuable insight into the way human beings move their bodies.

Reil was a neural researcher working on his Masters at Oxford, developing computer simulations of nervous systems based on genetic algorithms-  programs that actually used natural selection to evolve their own means of locomotion. It didn't take long until he realized the commercial potential of these lifelike characters. In 2001 he capitalized on this lucrative adjunct to his research, and cofounded NaturalMotion. Since then the company has produced motion simulation programs like Euphoria and Morpheme, state of the art packages designed to drastically cut the time and expense of game development, and create animated worlds as real as the one outside your front door. Animation and special effects created with Endorphin (NaturalMotion's first animation toolkit) have lent explosive action to films such as Troy and Poseidon, and NaturalMotion's software is also being used by LucasArts in video games such as the hotly anticipated Indiana Jones.

But there are serious applications aside from the big screen and the XBox console: NaturalMotion has also worked under a grant from the British government to study the motion of a cerebral palsy patient, in hopes of finding therapies and surgeries that dovetail with the way her nervous system is functioning.
More profile about the speaker
Torsten Reil | Speaker | TED.com
TED2003

Torsten Reil: Animate characters by evolving them

Torsten Reil estudia biología para hacer animación

Filmed:
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Torsten Reil nos habla del estudio de la biología y cómo éste puede ayudar a hacer personas animadas que se vean naturales al reconstruir un humano de pies a cabeza, con huesos, músculos y sistema nervioso. Él habló en TED en el 2003; ver su trabajo ahora en GTA4.
- Animating neurobiologist
By coding computer simulations with biologically modeled nervous systems, Torsten Reil and his company NaturalMotion breathe life into the animated characters inhabiting the most eye-poppingly realistic games and movies around. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:15
I'm going to talk about a technologytecnología that we're developingdesarrollando at OxfordOxford now,
0
3000
4000
Hoy voy a hablar acerca de una tecnología que estamos desarrollando actualmente en Oxford
00:19
that we think is going to changecambio the way that
1
7000
3000
la que pensamos va a cambiar la forma de
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computercomputadora gamesjuegos and HollywoodHollywood moviespelículas are beingsiendo madehecho.
2
10000
3000
crear los juegos de computadoras y las películas de Hollywood.
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That technologytecnología is simulatingsimulando humanshumanos.
3
14000
3000
Dicha tecnología esta simulando a seres humanos.
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It's simulatedsimulado humanshumanos with a simulatedsimulado bodycuerpo
4
17000
3000
Son humanos simulados con cuerpo simulado.
00:32
and a simulatedsimulado nervousnervioso systemsistema to controlcontrolar that bodycuerpo.
5
20000
3000
y un sistema nervioso simulado para controlar dicho cuerpo.
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Now, before I talk more about that technologytecnología,
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24000
3000
Bueno, antes de hablar más sobre esta tecnología
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let's have a quickrápido look at what humanhumano characterscaracteres look like
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27000
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démosle una mirada rápida a cómo son los personajes humanos
00:42
at the momentmomento in computercomputadora gamesjuegos.
8
30000
3000
en los juegos de computadoras actuales.
00:45
This is a clipacortar from a gamejuego calledllamado "Grandgrandioso TheftRobo AutoAuto 3."
9
33000
3000
este es un video de un juego que se llama "Grand Theft Auto 3".
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We alreadyya saw that brieflybrevemente yesterdayayer.
10
36000
2000
Ayer vimos esto de forma breve.
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And what you can see is -- it is actuallyactualmente a very good gamejuego.
11
38000
3000
Y lo que se puede ver es, de hecho, un juego muy bueno.
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It's one of the mostmás successfulexitoso gamesjuegos of all time.
12
41000
3000
Es uno de los juegos más exitosos de todos los tiempos.
00:56
But what you'lltu vas a see is that all the animationsanimaciones in this gamejuego are very repetitiverepetitivo.
13
44000
4000
pero se darán cuenta de que todas las animaciones en este juego son muy repetitivas.
01:00
They prettybonita much look the samemismo.
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48000
2000
Se ven igual.
01:02
I've madehecho him runcorrer into a wallpared here, over and over again.
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50000
3000
He hecho que corra hacia el muro, una y otra vez.
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And you can see he looksmiradas always the samemismo.
16
53000
2000
Y ustedes pueden ver que él siempre se ve igual.
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The reasonrazón for that is that these characterscaracteres
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55000
3000
La razón de este comportamiento es que estos personajes
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are actuallyactualmente not realreal characterscaracteres.
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58000
2000
no son reales.
01:12
They are a graphicalgráfico visualizationvisualización of a characterpersonaje.
19
60000
4000
Son la visualización gráfica de un personaje.
01:16
To produceProduce these animationsanimaciones, an animatoranimador at a studioestudio has to anticipateprever
20
64000
5000
Para crear estas animaciones un animador tiene que anticipar
01:21
what's going to happenocurrir in the actualreal gamejuego,
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69000
3000
lo que va a pasar en realidad en el juego
01:24
and then has to animateanimar that particularespecial sequencesecuencia.
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72000
3000
y luego tiene que animar dicha secuencia.
01:27
So, he or she sitsse sienta down, animatesanima it, and triesintentos to anticipateprever what's going to happenocurrir,
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75000
4000
Él o ella se sienta, lo anima y entonces trata de anticipar lo que va a pasar.
01:31
and then these particularespecial animationsanimaciones are just playedjugó back
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79000
3000
y luego estas animaciones son reproducidas nuevamente
01:34
at appropriateapropiado timesveces in the computercomputadora gamejuego.
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82000
3000
en momentos apropiados durante el juego.
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Now, the resultresultado of that is that you can't have realreal interactivityinteractividad.
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85000
5000
Ahora bien, el resultado de esto es que uno no puede tener una interactividad real.
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All you have is animationsanimaciones that are playedjugó back
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90000
3000
Todo lo que hoy son animaciones que se repiten
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at more or lessMenos the appropriateapropiado timesveces.
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93000
2000
en momentos oportunos, más o menos.
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It alsoademás meansmedio that gamesjuegos aren'tno son really going to be as surprisingsorprendente as they could be,
29
95000
5000
Esto también quiere decir que los juegos no van a ser tan sorpresivos como pudieran ser
01:52
because you only get out of it, at leastmenos in termscondiciones of the characterpersonaje,
30
100000
3000
porque uno solo saca, por lo menos en términos del personaje,
01:55
what you actuallyactualmente put into it.
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103000
2000
aquello que se le pone.
01:57
There's no realreal emergenceaparición there.
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105000
2000
Aqui no hay ningún descubrimiento.
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And thirdlyen tercer lugar, as I said, mostmás of the animationsanimaciones are very repetitiverepetitivo because of that.
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107000
4000
Lo tercero, como dije, es que por esa razón la mayoría de las animaciones son repetitivas.
02:03
Now, the only way to get around that
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111000
2000
Bueno, la única manera de evitar esto
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is to actuallyactualmente simulatesimular the humanhumano bodycuerpo
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113000
2000
es que se simule el cuerpo humano
02:07
and to simulatesimular that bitpoco of the nervousnervioso systemsistema of the braincerebro that controlscontroles that bodycuerpo.
36
115000
5000
y simular la parte del sistema nervioso en el cerebro que controla ese cuerpo.
02:12
And maybe, if I could have you for a quickrápido demonstrationdemostración
37
120000
3000
Y tal vez, si pudiera venir para una rápida demostración
02:15
to showespectáculo what the differencediferencia is --
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123000
2000
para mostrar cuál es la diferencia
02:17
because, I mean, it's very, very trivialtrivial.
39
125000
4000
porque, digo, es muy pero muy efímera.
02:21
If I pushempujar ChrisChris a bitpoco, like this, for exampleejemplo, he'llinfierno reactreaccionar to it.
40
129000
3000
Si empujo a Chris, de esta manera por ejemplo, él va a reaccionar.
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If I pushempujar him from a differentdiferente angleángulo, he'llinfierno reactreaccionar to it differentlydiferentemente,
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132000
3000
Si lo empujo desde un ángulo diferente él va a reaccionar de forma diferente,
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and that's because he has a physicalfísico bodycuerpo,
42
135000
2000
y eso se debe a que tiene un cuerpo físico,
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and because he has the motormotor skillshabilidades to controlcontrolar that bodycuerpo.
43
137000
3000
y porque tiene habilidades motoras que controlan su cuerpo.
02:32
It's a very trivialtrivial thing.
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140000
2000
Es algo bastante trivial.
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It's not something you get in computercomputadora gamesjuegos at the momentmomento, at all.
45
142000
2000
Esto es algo que no se ve para nada en los juegos de computadoras actuales.
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Thank you very much. ChrisChris AndersonAnderson: That's it?
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144000
2000
Muchas gracias. Chris Anderson: ¿Es todo?
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TorstenTorsten ReilReil: That's it, yes.
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146000
2000
Torsten Reil: Sí.
02:40
So, that's what we're tryingmolesto to simulatesimular --
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148000
1000
Entonces, lo que estamos tratando de simular
02:41
not ChrisChris specificallyespecíficamente, I should say, but humanshumanos in generalgeneral.
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149000
4000
no a Chris específicamente, diría, sino a los humanos en general.
02:46
Now, we startedempezado workingtrabajando on this a while agohace at OxfordOxford UniversityUniversidad,
50
154000
5000
Bien, nosotros comenzamos a trabajar en esto hace mucho tiempo en la Universidad de Oxford,
02:51
and we triedintentó to startcomienzo very simplysimplemente.
51
159000
2000
y tratamos de comenzar de una manera bien simple.
02:53
What we triedintentó to do was teachenseñar a stickpalo figurefigura how to walkcaminar.
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161000
3000
Lo que hicimos fue enseñarle a un dibujo a caminar.
02:56
That stickpalo figurefigura is physicallyfísicamente stimulatedestimulado. You can see it here on the screenpantalla.
53
164000
3000
Ese dibujo está siendo estimulado físicamente. Pueden verlo en pantalla.
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So, it's subjecttema to gravitygravedad, has jointsarticulaciones, etcetc.
54
167000
3000
Esta sujeto a la gravedad, tiene articulaciones, etc.
03:02
If you just runcorrer the simulationsimulación, it will just collapsecolapso, like this.
55
170000
3000
Si echamos a andar la simulación se va a caer, así.
03:05
The trickydifícil bitpoco is now to put an AIAI controllercontrolador in it
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173000
4000
La parte complicada es ponerle un controlador de IA
03:09
that actuallyactualmente makeshace it work.
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177000
2000
que le haga moverse de verdad.
03:11
And for that, we use the neuralneural networkred, whichcual we basedbasado on
58
179000
3000
Y para esto, usamos una red neural que basamos en
03:14
that partparte of the nervousnervioso systemsistema that we have in our spineespina
59
182000
2000
la parte del sistema nervioso que llevamos en nuestra espina dorsal
03:16
that controlscontroles walkingpara caminar in humanshumanos.
60
184000
2000
que controla el caminar en los humanos.
03:18
It's calledllamado the centralcentral patternpatrón generatorgenerador.
61
186000
2000
Se llama el generador central de patrones.
03:20
So, we simulatedsimulado that as well, and then the really trickydifícil bitpoco
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188000
3000
Entonces estimulamos esa parte también, y luego la parte más complicada
03:23
is to teachenseñar that networkred how to walkcaminar.
63
191000
2000
fue enseñarle a esta red a caminar.
03:25
For that we used artificialartificial evolutionevolución -- geneticgenético algorithmsAlgoritmos.
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193000
4000
Para esto utilizamos evolución artificial, algorítmos genéticos.
03:29
We heardoído about those alreadyya yesterdayayer,
65
197000
2000
Oímos sobre esto ayer
03:31
and I supposesuponer that mostmás of you are familiarfamiliar with that alreadyya.
66
199000
3000
y creo que casi todos están familiarizados con esto.
03:34
But, just brieflybrevemente, the conceptconcepto is that
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202000
2000
Pero, brevemente, el concepto es que
03:36
you createcrear a largegrande numbernúmero of differentdiferente individualsindividuos --
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204000
3000
uno cree gran cantidad de individuos diferentes,
03:39
neuralneural networksredes, in this casecaso --
69
207000
2000
redes neuronales en este caso,
03:41
all of whichcual are randomaleatorio at the beginningcomenzando.
70
209000
2000
todos son aleatorios al principio.
03:43
You hookgancho these up -- in this casecaso, to the virtualvirtual musclesmúsculos
71
211000
2000
Uno los conecta, en este caso a los músculos virtuales
03:45
of that two-leggedcon dos piernas creaturecriatura here --
72
213000
3000
de esta criatura de dos patas,
03:48
and hopeesperanza that it does something interestinginteresante.
73
216000
3000
y esperemos que haga algo interesante.
03:51
At the beginningcomenzando, they're all going to be very boringaburrido.
74
219000
2000
Al principio todos van a ser bastante aburridos.
03:53
MostMás of them won'tcostumbre movemovimiento at all,
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221000
2000
La mayoría ni siquiera se van a mover,
03:55
but some of them mightpodría make a tinyminúsculo steppaso.
76
223000
2000
pero algunos darán un pequeño paso.
03:57
Those are then selectedseleccionado by the algorithmalgoritmo,
77
225000
2000
Esos son seleccionados por el algoritmo,
03:59
reproducedreproducido with mutationmutación and recombinationsrecombinaciones to introduceintroducir sexsexo as well.
78
227000
4000
reproducidos con mutación y recombinados para darles atributos sexuales.
04:03
And you repeatrepetir that processproceso over and over again,
79
231000
2000
Y este proceso se repite una y otra vez
04:05
untilhasta you have something that walkscamina --
80
233000
2000
hasta que uno tiene algo que camina,
04:07
in this casecaso, in a straightDerecho linelínea, like this.
81
235000
2000
en este caso en una línea recta, así.
04:09
So that was the ideaidea behinddetrás this.
82
237000
2000
Esa era la idea detrás de esto.
04:11
When we startedempezado this, I setconjunto up the simulationsimulación one eveningnoche.
83
239000
3000
Cuando comenzamos esto dejé lista la simulación una noche.
04:14
It tooktomó about threeTres to fourlas cuatro hourshoras to runcorrer the simulationsimulación.
84
242000
3000
Tardó unas 3 a 4 horas para echar a andar la simulación.
04:17
I got up the nextsiguiente morningMañana, wentfuimos to the computercomputadora and lookedmirado at the resultsresultados,
85
245000
4000
Cuando me levanté a la mañana siguiente fui a la computadora y me fijé en los resultados,
04:21
and was hopingesperando for something that walkedcaminado in a straightDerecho linelínea,
86
249000
3000
y esperaba que hubiera algo que caminara en línea recta,
04:24
like I've just demonstrateddemostrado,
87
252000
2000
tal como les acabo de demostrar,
04:26
and this is what I got insteaden lugar.
88
254000
2000
Pero en cambio esto fue lo que vi.
04:28
(LaughterRisa)
89
256000
10000
(Risas)
04:38
So, it was back to the drawingdibujo boardtablero for us.
90
266000
3000
Así que volvimos a nuestro pizarrón de dibujo.
04:42
We did get it to work eventuallyfinalmente,
91
270000
3000
Finalmente logramos que funcionara
04:45
after tweakingretoque a bitpoco here and there.
92
273000
2000
después de hacer unos ajustes por aquí y por allá.
04:47
And this is an exampleejemplo of a successfulexitoso evolutionaryevolutivo runcorrer.
93
275000
3000
Y este es un ejemplo de una carrera evolutiva exitosa.
04:50
So, what you'lltu vas a see in a momentmomento is a very simplesencillo bipedbípedo
94
278000
3000
Lo que van a ver en un momento es un bípedo muy simple
04:53
that's learningaprendizaje how to walkcaminar usingutilizando artificialartificial evolutionevolución.
95
281000
3000
que está aprendiendo a caminar usando la evolución artificial.
04:56
At the beginningcomenzando, it can't walkcaminar at all,
96
284000
2000
Al principio ni siquiera puede caminar,
04:58
but it will get better and better over time.
97
286000
2000
pero va a mejorar con el tiempo.
05:02
So, this is the one that can't walkcaminar at all.
98
290000
3000
Entonces, este es uno que no puede caminar para nada.
05:05
(LaughterRisa)
99
293000
6000
(Risas)
05:11
Now, after fivecinco generationsgeneraciones of applyingaplicando evolutionaryevolutivo processproceso,
100
299000
3000
Ahora bien, después de 5 generaciones de aplicar el proceso evolutivo,
05:14
the geneticgenético algorithmalgoritmo is gettingconsiguiendo a tinyminúsculo bitpoco better.
101
302000
3000
y el algorítmo genético está volviéndose cada vez mejor.
05:17
(LaughterRisa)
102
305000
8000
(Risas)
05:25
GenerationGeneracion 10 and it'llva a take a fewpocos stepspasos more --
103
313000
2000
En la generación 10 va a dar unos pasos más.
05:31
still not quitebastante there.
104
319000
2000
Aún nada concreto.
05:34
But now, after generationGeneracion 20, it actuallyactualmente walkscamina in a straightDerecho linelínea withoutsin fallingque cae over.
105
322000
5000
Pero después de la generación 20 camina de verdad en línea recta sin caerse.
05:40
That was the realreal breakthroughpenetración for us.
106
328000
3000
Este fue un gran descubrimiento para nosotros.
05:43
It was, academicallyacadémicamente, quitebastante a challengingdesafiante projectproyecto,
107
331000
3000
Fue un proyecto realmente desafiante para el intelecto,
05:46
and onceuna vez we had reachedalcanzado that stageescenario, we were quitebastante confidentconfidente
108
334000
3000
y una vez que alcanzamos esta etapa tuvimos gran confianza
05:49
that we could try and do other things as well with this approachenfoque --
109
337000
3000
de que podíamos intentarlo y hacer otras cosas con este sistema,
05:52
actuallyactualmente simulatingsimulando the bodycuerpo
110
340000
2000
de hecho, simular el cuerpo
05:54
and simulatingsimulando that partparte of the nervousnervioso systemsistema that controlscontroles it.
111
342000
3000
y simular la parte del sistema nervioso que lo controla.
05:57
Now, at this stageescenario, it alsoademás becameconvirtió clearclaro that this could be very excitingemocionante
112
345000
3000
Ahora bien, en este punto también se hizo claro que esto podría ser bastante emocionante
06:00
for things like computercomputadora gamesjuegos or onlineen línea worldsmundos.
113
348000
3000
para cosas como los juegos de computadora o mundos virtuales.
06:03
What you see here is the characterpersonaje standingen pie there,
114
351000
2000
Lo que se aprecia aquí es el personaje que está de pie,
06:05
and there's an obstacleobstáculo that we put in its way.
115
353000
2000
y hay un obstáculo que ponemos en su camino.
06:07
And what you see is, it's going to fallotoño over the obstacleobstáculo.
116
355000
5000
Y lo que se ve es que se va a caer con el obstáculo.
06:12
Now, the interestinginteresante bitpoco is, if I movemovimiento the obstacleobstáculo a tinyminúsculo bitpoco to the right,
117
360000
3000
Ahora bien, la parte interesante es si muevo el obstáculo un poquito a la derecha,
06:15
whichcual is what I'm doing now, here,
118
363000
2000
que es lo que estoy haciendo ahora, justo aquí,
06:17
it will fallotoño over it in a completelycompletamente differentdiferente way.
119
365000
4000
se va a caer de una forma completamente diferente.
06:24
And again, if you movemovimiento the obstacleobstáculo a tinyminúsculo bitpoco, it'llva a again fallotoño differentlydiferentemente.
120
372000
5000
Nuevamente, si uno mueve el obstáculo un poquito, se va a caer de una manera diferente.
06:29
(LaughterRisa)
121
377000
2000
(Risas)
06:31
Now, what you see, by the way, at the topparte superior there,
122
379000
2000
Lo que ven, por cierto, allá arriba,
06:33
are some of the neuralneural activationsactivaciones beingsiendo fedalimentado into the virtualvirtual musclesmúsculos.
123
381000
3000
son algunas de las activaciones neuronales que se le están dando a los músculos virtuales.
06:36
Okay. That's the videovídeo. ThanksGracias.
124
384000
2000
Bien. Ese era el video. Gracias.
06:38
Now, this mightpodría look kindtipo of trivialtrivial, but it's actuallyactualmente very importantimportante
125
386000
3000
Esto les puede parecer trivial pero es muy importante en realidad
06:41
because this is not something you get at the momentmomento
126
389000
2000
porque no es algo que se vea hoy
06:43
in any interactiveinteractivo or any virtualvirtual worldsmundos.
127
391000
2000
en los mundos virtuales o interactivos.
06:48
Now, at this stageescenario, we decideddecidido to startcomienzo a companyempresa and movemovimiento this furtherpromover,
128
396000
3000
Y hemos decidido en esta etapa comenzar una compañía y echar esto a andar
06:51
because obviouslyobviamente this was just a very simplesencillo, blockyblocky bipedbípedo.
129
399000
3000
porque este bípedo bien cuadrado es bastante simple.
06:54
What we really wanted was a fullcompleto humanhumano bodycuerpo.
130
402000
2000
Lo que en verdad queríamos era un cuerpo humano completo,
06:56
So we startedempezado the companyempresa.
131
404000
1000
así que empezamos una compañía.
06:57
We hiredcontratado a teamequipo of physicistsfísicos, softwaresoftware engineersingenieros and biologistsbiólogos
132
405000
5000
Contratamos a un equipo de físicos, ingenieros de software y biólogos
07:02
to work on this, and the first thing we had to work on
133
410000
3000
para que trabajaran en esto, y la primera cosa en la que tuvimos que trabajar fue
07:05
was to createcrear the humanhumano bodycuerpo, basicallybásicamente.
134
413000
4000
básicamente en crear un cuerpo humano.
07:09
It's got to be relativelyrelativamente fastrápido, so you can runcorrer it on a normalnormal machinemáquina,
135
417000
3000
Tiene que ser relativamente rápido para que pueda correr en una máquina normal,
07:12
but it's got to be accuratepreciso enoughsuficiente, so it looksmiradas good enoughsuficiente, basicallybásicamente.
136
420000
3000
pero debe ser precisa para que se vea bien, básicamente.
07:15
So we put quitebastante a bitpoco of biomechanicalbiomecánico knowledgeconocimiento into this thing,
137
423000
3000
Le ponemos bastante conocimiento biomecánico,
07:18
and triedintentó to make it as realisticrealista as possibleposible.
138
426000
4000
y lo tratamos de hacer lo más realista posible.
07:22
What you see here on the screenpantalla right now
139
430000
2000
Lo que se ve aquí en pantalla
07:24
is a very simplesencillo visualizationvisualización of that bodycuerpo.
140
432000
2000
es una visualización simple de ese cuerpo.
07:26
I should addañadir that it's very simplesencillo to addañadir things like haircabello, clothesropa, etcetc.,
141
434000
4000
Debería decir también que es muy simple añadir pelo, ropa, etc.,
07:30
but what we'venosotros tenemos donehecho here is use a very simplesencillo visualizationvisualización,
142
438000
3000
pero lo que hicimos aquí es una animación simple
07:33
so you can concentrateconcentrado on the movementmovimiento.
143
441000
2000
para que uno se concentre en el movimiento.
07:35
Now, what I'm going to do right now, in a momentmomento,
144
443000
3000
Lo que voy a hacer ahora, en un momento,
07:38
is just pushempujar this characterpersonaje a tinyminúsculo bitpoco and we'llbien see what happenssucede.
145
446000
3000
es nada más empujar a este personaje y veremos lo que pasa.
07:46
Nothing really interestinginteresante, basicallybásicamente.
146
454000
2000
Nada muy interesante la verdad.
07:48
It fallscaídas over, but it fallscaídas over like a ragtrapo dollmuñeca, basicallybásicamente.
147
456000
3000
Se cae pero se cae como una muñeca de trapo.
07:51
The reasonrazón for that is that there's no intelligenceinteligencia in it.
148
459000
3000
La razón de eso es que no hay inteligencia en ella.
07:54
It becomesse convierte interestinginteresante when you put artificialartificial intelligenceinteligencia into it.
149
462000
4000
Se vuelve intersante cuando uno le pone inteligencia artificial.
07:58
So, this characterpersonaje now has motormotor skillshabilidades in the upperSuperior bodycuerpo --
150
466000
4000
Así que ahora este personaje tiene habilidades motoras en su parte superior.
08:02
nothing in the legspiernas yettodavía, in this particularespecial one.
151
470000
2000
No hay nada en las piernas aún en este ejemplo en particular.
08:04
But what it will do -- I'm going to pushempujar it again.
152
472000
3000
Pero lo que voy a hacer, lo voy a empujar nuevamente.
08:07
It will realizedarse cuenta de autonomouslyde forma autónoma that it's beingsiendo pushedempujado.
153
475000
2000
Se dará cuenta autónomamente que se le está empujando.
08:09
It's going to stickpalo out its handsmanos.
154
477000
2000
Va a sacar sus manos.
08:11
It's going to turngiro around into the fallotoño, and try and catchcaptura the fallotoño.
155
479000
3000
Se dará una vuelta hacia la caída y va a tratar de agarrarla.
08:20
So that's what you see here.
156
488000
2000
Y eso es lo que ven aquí.
08:22
Now, it getsse pone really interestinginteresante
157
490000
2000
Ahora sí que se pone muy interesante
08:24
if you then addañadir the AIAI for the lowerinferior partparte of the bodycuerpo as well.
158
492000
4000
si yo le agrego IA también a la parte baja de su cuerpo.
08:28
So here, we'venosotros tenemos got the samemismo characterpersonaje.
159
496000
2000
Entonces aquí tenemos al mismo personaje.
08:30
I'm going to pushempujar it a bitpoco harderMás fuerte now,
160
498000
2000
Lo voy a empujar un poco más fuerte esta vez,
08:32
harderMás fuerte than I just pushedempujado ChrisChris.
161
500000
2000
más fuerte de lo que empujé a Chris.
08:34
But what you'lltu vas a see is -- it's going to receiverecibir a pushempujar now from the left.
162
502000
4000
Pero ahora van a ver un empujón desde la izquierda.
08:41
What you see is it takes stepspasos backwardshacia atrás,
163
509000
2000
Lo que ven es que da un paso hacia atrás...
08:43
it triesintentos to counter-balancecontrapeso,
164
511000
2000
trata de hacer contrapeso,
08:45
it triesintentos to look at the placelugar where it thinkspiensa it's going to landtierra.
165
513000
4000
trata de ver el lugar en donde piensa que se va a caer.
08:49
I'll showespectáculo you this again.
166
517000
2000
Se los voy a mostrar otra vez.
08:51
And then, finallyfinalmente hitsgolpes the floorpiso.
167
519000
3000
Y finalmente toca el suelo.
08:55
Now, this becomesse convierte really excitingemocionante
168
523000
3000
Esto sí que se vuelve entretenido
08:58
when you pushempujar that characterpersonaje in differentdiferente directionsdirecciones, again, just as I've donehecho.
169
526000
5000
cuando uno empuja al personaje en direcciones diferentes, tal cual lo he hecho.
09:03
That's something that you cannotno poder do right now.
170
531000
4000
Eso es algo que uno no puede hacer ahora.
09:07
At the momentmomento, you only have emptyvacío computercomputadora graphicsgráficos in gamesjuegos.
171
535000
3000
Por el momento en los juegos sólo tenemos gráficos vacíos.
09:10
What this is now is a realreal simulationsimulación. That's what I want to showespectáculo you now.
172
538000
3000
Lo de ahora es una simulación real. Esto es lo que quería mostrarles.
09:13
So, here'saquí está the samemismo characterpersonaje with the samemismo behaviorcomportamiento I've just shownmostrado you,
173
541000
3000
Entonces, aquí tenemos al mismo personaje con el mismo comportamiento que les he mostrado,
09:16
but now I'm just going to pushempujar it from differentdiferente directionsdirecciones.
174
544000
2000
pero lo voy a empujar en direcciones diferentes.
09:18
First, startingcomenzando with a pushempujar from the right.
175
546000
2000
Lo primero es comenzar con un empujón a la derecha.
09:23
This is all slowlento motionmovimiento, by the way, so we can see what's going on.
176
551000
3000
Esto es todo en cámara lenta, por cierto, para que podamos ver lo que sucede.
09:26
Now, the angleángulo will have changedcambiado a tinyminúsculo bitpoco,
177
554000
3000
Ahora voy a cambiar el ángulo ligeramente
09:29
so you can see that the reactionreacción is differentdiferente.
178
557000
4000
para que puedan ver que la reacción es diferente.
09:33
Again, a pushempujar, now this time from the frontfrente.
179
561000
3000
Nuevamente, un empujón, esta vez desde el frente.
09:37
And you see it fallscaídas differentlydiferentemente.
180
565000
2000
Y se pude ver que cae de forma diferente.
09:39
And now from the left --
181
567000
2000
Y ahora desde la izquierda.
09:43
and it fallscaídas differentlydiferentemente.
182
571000
2000
Y cae de forma diferente.
09:45
That was really excitingemocionante for us to see that.
183
573000
2000
Para nosotros ver esto fue algo emocionante.
09:47
That was the first time we'venosotros tenemos seenvisto that.
184
575000
2000
Esa fue la primera vez que lo logramos.
09:49
This is the first time the publicpúblico seesve this as well,
185
577000
2000
Esta es también la primera vez que el público lo ve
09:51
because we have been in stealthsigilo modemodo.
186
579000
2000
porque hemos visto el modo sigiloso.
09:53
I haven'tno tiene shownmostrado this to anybodynadie yettodavía.
187
581000
2000
No le he mostrado esto a nadie aún.
09:55
Now, just a fundivertido thing:
188
583000
2000
Ahora, algo chistoso.
09:57
what happenssucede if you put that characterpersonaje --
189
585000
2000
Qué pasa si uno pone a este personaje --
09:59
this is now a woodende madera versionversión of it, but it's got the samemismo AIAI in it --
190
587000
2000
esta es una versión en madera, pero tiene la misma IA dentro
10:01
but if you put that characterpersonaje on a slipperyresbaladizo surfacesuperficie, like icehielo.
191
589000
2000
y si se pone a este personaje en una superficie resbaladiza, como el hielo.
10:03
We just did that for a laughrisa, just to see what happenssucede.
192
591000
3000
Sólo lo hicimos para reírnos, sólo para ver que pasaba.
10:06
(LaughterRisa)
193
594000
1000
(Risas)
10:07
And this is what happenssucede.
194
595000
2000
Y esto es lo que pasa.
10:09
(LaughterRisa)
195
597000
3000
(Risas)
10:12
(ApplauseAplausos)
196
600000
3000
(Aplausos)
10:15
It's nothing we had to do about this.
197
603000
2000
No pretendíamos nada con esto.
10:17
We just tooktomó this characterpersonaje that I just talkedhabló about,
198
605000
2000
Sólo usamos este personaje del que hablamos,
10:19
put it on a slipperyresbaladizo surfacesuperficie, and this is what you get out of it.
199
607000
3000
lo pusimos en una superficie resbaladiza, y esto es lo que pasa.
10:22
And that's a really fascinatingfascinante thing about this approachenfoque.
200
610000
3000
Y esto es lo fascinante de este proyecto.
10:26
Now, when we wentfuimos to filmpelícula studiosestudios and gamesjuegos developersdesarrolladores
201
614000
3000
Ahora, cuando fuimos a los estudios de filmación y desarrolladores de juegos
10:29
and showedmostró them that technologytecnología, we got a very good responserespuesta.
202
617000
3000
y les mostramos esta tecnología, obtuvimos una muy buena respuesta.
10:32
And what they said was, the first thing they need immediatelyinmediatamente is virtualvirtual stuntmendobles.
203
620000
4000
Y lo que nos dijeron fue, lo primero, que necesitaban un doble virtual.
10:36
Because stuntstrucos are obviouslyobviamente very dangerouspeligroso, they're very expensivecostoso,
204
624000
4000
Porque las proezas son obviamente peligrosas, y son muy caras,
10:40
and there are a lot of stunttruco scenesescenas that you cannotno poder do, obviouslyobviamente,
205
628000
2000
y hay muchas escenas de riesgo que no pueden hacerse
10:42
because you can't really allowpermitir the stuntmanespecialista to be seriouslyseriamente hurtherir.
206
630000
3000
porque uno no puede permitir que el doble salga afectado.
10:45
So, they wanted to have a digitaldigital versionversión of a stuntmanespecialista
207
633000
3000
Entonces ellos querían tener una versión digital de un doble.
10:48
and that's what we'venosotros tenemos been workingtrabajando on for the pastpasado fewpocos monthsmeses.
208
636000
2000
En esto hemos estado trabajando durante meses.
10:50
And that's our first productproducto that we're going to releaselanzamiento in a couplePareja of weekssemanas.
209
638000
5000
Y este es el primer producto que vamos a lanzar en un par de semanas.
10:55
So, here are just a fewpocos very simplesencillo scenesescenas of the guy just beingsiendo kickedgolpeado.
210
643000
5000
Y aquí unas escenas muy simples del tipo recibiendo puntapies.
11:00
That's what people want. That's what we're givingdando them.
211
648000
2000
Eso es lo que la gente quiere. Eso es lo que les estamos dando.
11:02
(LaughterRisa)
212
650000
7000
(Risas)
11:09
You can see, it's always reactingreaccionando.
213
657000
2000
Como ven, siempre está reaccionando.
11:11
This is not a deadmuerto bodycuerpo. This is a bodycuerpo who basicallybásicamente, in this particularespecial casecaso,
214
659000
4000
Este no es un cuerpo muerto. Es un cuerpo que, básicamente, en este caso en particular
11:15
feelssiente the forcefuerza and triesintentos to protectproteger its headcabeza.
215
663000
2000
siente la fuerza y trata de proteger su cabeza.
11:17
Only, I think it's quitebastante a biggrande blowsoplar again.
216
665000
2000
Sólo que creo que es un gran golpe.
11:19
You feel kindtipo of sorry for that thing,
217
667000
2000
Uno se siente un poco mal por estas cosas
11:21
and we'venosotros tenemos seenvisto it so manymuchos timesveces now that
218
669000
2000
pero lo hemos visto tantas veces que
11:23
we don't really carecuidado any more.
219
671000
2000
la verdad, ya no nos importa.
11:25
(LaughterRisa)
220
673000
1000
(Risas)
11:26
There are much worsepeor videosvideos than this, by the way, whichcual I have takentomado out, but ...
221
674000
4000
He mostrado videos peores que este, por cierto, pero...
11:31
Now, here'saquí está anotherotro one.
222
679000
2000
aquí hay otro.
11:33
What people wanted as a behaviorcomportamiento was to have an explosionexplosión,
223
681000
4000
Lo que la gente quería como comportamiento era tener una explosión,
11:37
a strongfuerte forcefuerza appliedaplicado to the characterpersonaje,
224
685000
2000
una fuerza enorme aplicada hacia el personaje,
11:39
and have the characterpersonaje reactreaccionar to it in midairaire.
225
687000
2000
y hacer que el personaje reaccione en el aire.
11:41
So that you don't have a characterpersonaje that looksmiradas limpcojear,
226
689000
2000
Para que no se tenga un personaje que se vea discapacitado,
11:43
but actuallyactualmente a characterpersonaje that you can use in an actionacción filmpelícula straightDerecho away,
227
691000
3000
sino un personaje que uno puede usar en películas de acción inmediatamente
11:46
that looksmiradas kindtipo of aliveviva in midairaire as well.
228
694000
2000
que se vea más o menos vivo en el aire también.
11:48
So this characterpersonaje is going to be hitgolpear by a forcefuerza,
229
696000
2000
Este personaje será golpeado por una fuerza,
11:50
it's going to realizedarse cuenta de it's in the airaire,
230
698000
2000
se dará cuenta de que está en el aire
11:52
and it's going to try and, well,
231
700000
3000
y va a tratar y, bueno,
11:55
stickpalo out its armbrazo in the directiondirección where it's landingaterrizaje.
232
703000
2000
sacar su brazo en la dirección donde va a caer.
11:59
That's one angleángulo; here'saquí está anotherotro angleángulo.
233
707000
3000
Ese es un ángulo, aquí tenemos otro ángulo.
12:02
We now think that the realismrealismo we're achievinglograr with this
234
710000
2000
Ahora pensamos que el realismo que estamos logrando con esto
12:04
is good enoughsuficiente to be used in filmspelículas.
235
712000
2000
es suficiente para ser usado en películas.
12:06
And let's just have a look at a slightlyligeramente differentdiferente visualizationvisualización.
236
714000
3000
Y ahora demos una mirada a una visualización un poco diferente.
12:09
This is something I just got last night
237
717000
2000
Esto es algo que apenas me llegó anoche
12:11
from an animationanimación studioestudio in LondonLondres, who are usingutilizando our softwaresoftware
238
719000
3000
de un estudio de animación de Londres que está usando nuestro programa
12:14
and experimentingexperimentando with it right now.
239
722000
2000
y experimentando con él por ahora.
12:16
So this is exactlyexactamente the samemismo behaviorcomportamiento that you saw,
240
724000
3000
Este es el mismo comportamiento que vieron,
12:19
but in a slightlyligeramente better renderedprestado versionversión.
241
727000
4000
pero con una versión mejorada.
12:23
So if you look at the characterpersonaje carefullycuidadosamente,
242
731000
3000
Si ven al personaje con cuidado
12:26
you see there are lots of bodycuerpo movementsmovimientos going on,
243
734000
2000
se ven varios movimientos corporales,
12:28
noneninguna of whichcual you have to animateanimar like in the oldantiguo daysdías.
244
736000
2000
pero ninguno se tiene que animar como en los viejos tiempos.
12:30
AnimatorsAnimadores had to actuallyactualmente animateanimar them.
245
738000
2000
Los animadores tenían que imitarlos.
12:32
This is all happeningsucediendo automaticallyautomáticamente in the simulationsimulación.
246
740000
2000
Esto está pasando en la simulación de forma automática.
12:34
This is a slightlyligeramente differentdiferente angleángulo,
247
742000
2000
Este es un ángulo diferente,
12:39
and again a slowlento motionmovimiento versionversión of this.
248
747000
2000
y una versión en cámara lenta.
12:41
This is incrediblyincreíblemente quickrápido. This is happeningsucediendo in realreal time.
249
749000
4000
Esto es realmente rápido. Está pasando en tiempo real.
12:45
You can runcorrer this simulationsimulación in realreal time, in frontfrente of your eyesojos,
250
753000
2000
Uno puede echar a andar esta simulación en tiempo real, en vivo,
12:47
changecambio it, if you want to, and you get the animationanimación straightDerecho out of it.
251
755000
3000
cambiarla si uno quiere, y se obtiene la animación.
12:50
At the momentmomento, doing something like this by handmano
252
758000
2000
Ahora, hacer algo así a mano
12:52
would take you probablyprobablemente a couplePareja of daysdías.
253
760000
2000
llevaría, tal vez, un par de días.
12:55
This is anotherotro behaviorcomportamiento they requestedpedido.
254
763000
3000
Este es otro tipo de comportamiento que se pidió.
12:58
I'm not quitebastante sure why, but we'venosotros tenemos donehecho it anywayde todas formas.
255
766000
2000
No sé por qué, pero igual lo hicimos.
13:00
It's a very simplesencillo behaviorcomportamiento that showsmuestra you the powerpoder of this approachenfoque.
256
768000
2000
Es un comportamiento simple que muestra el poder de este enfoque.
13:02
In this casecaso, the character'scaracteres handsmanos
257
770000
2000
En este caso las manos del personaje
13:04
are fixedfijo to a particularespecial pointpunto in spaceespacio,
258
772000
2000
están fijas a un punto en el espacio,
13:06
and all we'venosotros tenemos told the characterpersonaje to do is to strugglelucha.
259
774000
3000
y le hemos dicho al personaje que batalle.
13:09
And it looksmiradas organicorgánico. It looksmiradas realisticrealista.
260
777000
3000
Se ve orgánico. Se ve real.
13:12
You feel kindtipo of sorry for the guy.
261
780000
2000
Uno se siente un poco mal por ese tipo.
13:14
It's even worsepeor -- and that is anotherotro videovídeo I just got last night --
262
782000
3000
Es peor... y este es otro video que recibí anoche...
13:17
if you renderhacer that a bitpoco more realisticallyde modo realista.
263
785000
2000
si uno lo hace más realista.
13:23
Now, I'm showingdemostración this to you just to showespectáculo you
264
791000
2000
Bueno, les estoy mostrando esto para que vean
13:25
how organicorgánico it actuallyactualmente can feel, how realisticrealista it can look.
265
793000
2000
cuán orgánico se siente, y qué tan realista puede verse.
13:27
And this is all a physicalfísico simulationsimulación of the bodycuerpo,
266
795000
3000
Y todo esto es una simulación física del cuerpo,
13:30
usingutilizando AIAI to drivemanejar virtualvirtual musclesmúsculos in that bodycuerpo.
267
798000
3000
usando IA para dotar a ese cuerpo de músculos virtuales.
13:35
Now, one thing whichcual we did for a laughrisa was
268
803000
3000
Ahora, una cosa que hicimos para reirnos un poco fue
13:38
to createcrear a slightlyligeramente more complexcomplejo stunttruco sceneescena,
269
806000
2000
crear una escena un poco más compleja,
13:40
and one of the mostmás famousfamoso stuntstrucos is the one where JamesJames BondEnlace
270
808000
3000
y una de las piruetas más famosas es esa que James Bond
13:43
jumpssaltos off a dampresa in SwitzerlandSuiza and then is caughtatrapado by a bungeebungee.
271
811000
4000
salta desde una presa en Suiza y después queda suspendido de un bunjee.
13:48
Got a very shortcorto clipacortar here.
272
816000
2000
Aquí tengo un video alusivo.
13:54
Yes, you can just about see it here.
273
822000
2000
Sí, se puede ver aquí.
13:56
In this casecaso, they were usingutilizando a realreal stunttruco man. It was a very dangerouspeligroso stunttruco.
274
824000
3000
En este caso ellos estaban usando un doble real. Era una pirueta muy difícil.
13:59
It was just votedvotado, I think in the Sundaydomingo TimesVeces, as one of the mostmás impressiveimpresionante stuntstrucos.
275
827000
3000
En el Sunday Times, la votaron como una de las piruetas más impresionantes.
14:02
Now, we'venosotros tenemos just triedintentó and -- lookedmirado at our characterpersonaje and askedpreguntó ourselvesNosotros mismos,
276
830000
3000
Ahora, nos fijamos en nuestro personaje y nos preguntamos:
14:05
"Can we do that ourselvesNosotros mismos as well?"
277
833000
2000
"¿Podremos hacerlo también?"
14:07
Can we use the physicalfísico simulationsimulación of the characterpersonaje,
278
835000
2000
¿Podemos usar la simulación física del personaje,
14:09
use artificialartificial intelligenceinteligencia,
279
837000
2000
usar inteligencia artificial,
14:11
put that artificialartificial intelligenceinteligencia into the characterpersonaje,
280
839000
2000
poner esa inteligencia artificial en el personaje,
14:13
drivemanejar virtualvirtual musclesmúsculos, simulatesimular the way he jumpssaltos off the dampresa,
281
841000
4000
mover los músculos virtuales, simular la forma en que salta de la presa,
14:17
and then skydiveskydive afterwardsdespués,
282
845000
2000
y después salta,
14:19
and have him caughtatrapado by a bungeebungee afterwardsdespués?
283
847000
2000
y queda pendiendo de un bunjee?
14:21
We did that. It tooktomó about altogetheren total just two hourshoras,
284
849000
3000
Lo hicimos. Nos llevó como 2 horas,
14:24
prettybonita much, to createcrear the simulationsimulación.
285
852000
2000
más o menos, crear la simulación.
14:26
And that's what it looksmiradas like, here.
286
854000
2000
Y así es como quedó.
14:37
Now, this could do with a bitpoco more work. It's still very earlytemprano stagesetapas,
287
865000
3000
Ahora, esto necesita un poco más de trabajo. Aún está en sus etapas iniciales,
14:40
and we prettybonita much just did this for a laughrisa,
288
868000
2000
y sólo lo hicimos para reírnos un poco
14:42
just to see what we'dmie get out of it.
289
870000
2000
sólo para ver lo que pasaba.
14:44
But what we foundencontró over the pastpasado fewpocos monthsmeses
290
872000
2000
Pero lo que encontramos durante los meses pasados
14:46
is that this approachenfoque -- that we're prettybonita much standardestándar uponsobre --
291
874000
3000
es que este enfoque que es estándar
14:49
is incrediblyincreíblemente powerfulpoderoso.
292
877000
2000
es bastante poderoso.
14:51
We are ourselvesNosotros mismos surprisedsorprendido what you actuallyactualmente get out of the simulationssimulaciones.
293
879000
4000
Incluso estamos sorprendidos con los resultados de las simulaciones.
14:55
There's very oftena menudo very surprisingsorprendente behaviorcomportamiento that you didn't predictpredecir before.
294
883000
4000
Casi siempre encontramos comportamientos que no habíamos predicho.
14:59
There's so manymuchos things we can do with this right now.
295
887000
2000
Hay tantas cosas que podemos hacer ahora.
15:01
The first thing, as I said, is going to be virtualvirtual stuntmendobles.
296
889000
3000
Lo primero, como dije, es el doble virtual.
15:04
SeveralVarios studiosestudios are usingutilizando this softwaresoftware now to produceProduce virtualvirtual stuntmendobles,
297
892000
4000
Mucho estudios están usando este software para crear dobles de riesgo virtuales,
15:08
and they're going to hitgolpear the screenpantalla quitebastante soonpronto, actuallyactualmente,
298
896000
2000
y van a estar en la pantalla grande muy pronto, de hecho,
15:10
for some majormayor productionsproducciones.
299
898000
2000
en grandes producciones.
15:12
The secondsegundo thing is videovídeo gamesjuegos.
300
900000
3000
Lo segundo son los juegos de video.
15:15
With this technologytecnología, videovídeo gamesjuegos will look differentdiferente and they will feel very differentdiferente.
301
903000
4000
Con esta tecnología los juegos de video se verán y sentirán diferentes.
15:19
For the first time, you'lltu vas a have actorsactores that really feel very interactiveinteractivo,
302
907000
3000
Por primera vez se tendrán actores realmente interactivos,
15:22
that have realreal bodiescuerpos that really reactreaccionar.
303
910000
2000
con cuerpos reales y que reaccionan de verdad.
15:24
I think that's going to be incrediblyincreíblemente excitingemocionante.
304
912000
3000
Creo que eso va a ser increíble.
15:27
ProbablyProbablemente startingcomenzando with sportsDeportes gamesjuegos,
305
915000
2000
Probablemente, empezando con juegos deportivos,
15:29
whichcual are going to becomevolverse much more interactiveinteractivo.
306
917000
2000
que van a ser más interactivos.
15:31
But I particularlyparticularmente am really excitedemocionado
307
919000
1000
Pero estoy particularmente entusiasmado
15:32
about usingutilizando this technologytecnología in onlineen línea worldsmundos,
308
920000
3000
por usar esta tecnología en mundos virtuales,
15:35
like there, for exampleejemplo, that TomTom MelcherMelcher has shownmostrado us.
309
923000
3000
como por ejemplo, lo que Tom Melcher nos mostró.
15:38
The degreela licenciatura of interactivityinteractividad you're going to get
310
926000
2000
El grado de interactividad que van a tener
15:40
is totallytotalmente differentdiferente, I think, from what you're gettingconsiguiendo right now.
311
928000
3000
es completamente diferente, creo, a partir de lo que tienen ahora.
15:44
A thirdtercero thing we are looking at and very interestedinteresado in is simulationsimulación.
312
932000
4000
Una tercera cosa que estamos investigando y nos interesa es la simulación.
15:49
We'veNosotros tenemos been approachedacercado by severalvarios simulationsimulación companiescompañías,
313
937000
2000
Se nos han acercado muchas compañías de simulación,
15:51
but one projectproyecto we're particularlyparticularmente excitedemocionado about, whichcual we're startingcomenzando nextsiguiente monthmes,
314
939000
3000
pero un proyecto que nos tiene en vilo, que estamos empezando el mes que viene,
15:54
is to use our technologytecnología -- and in particularespecial, the walkingpara caminar technologytecnología --
315
942000
4000
es usar nuestra tecnología, y en particular, la tecnología para caminar,
15:58
to help aidayuda surgeonscirujanos who work on childrenniños with cerebralcerebral palsyparálisis,
316
946000
4000
para ayudar a cirujanos que trabajan con niños con parálisis cerebral,
16:02
to predictpredecir the outcomeSalir of operationsoperaciones on these childrenniños.
317
950000
3000
a predecir el resultado de las operaciones de estos niños.
16:05
As you probablyprobablemente know,
318
953000
2000
Como han se saber,
16:07
it's very difficultdifícil to predictpredecir what the outcomeSalir of an operationoperación is
319
955000
3000
es muy difícil predecir lo que va a pasar en una operación si
16:10
if you try and correctcorrecto the gaitpaso.
320
958000
2000
uno intenta corregir el modo de andar.
16:12
The classicclásico quotecitar is, I think, it's unpredictableimpredecible at bestmejor,
321
960000
3000
La cita clásica es, creo, es impredecible en el mejor de los casos,
16:15
is what people think right now, is the outcomeSalir.
322
963000
3000
es lo que la gente piensa ahora, es el resultado.
16:18
Now, what we want to do with our softwaresoftware is allowpermitir our surgeonscirujanos to have a toolherramienta.
323
966000
4000
Lo que queremos hacer con nuestro software es permitirle a los cirujanos tener una herramienta.
16:22
We're going to simulatesimular the gaitpaso of a particularespecial childniño
324
970000
3000
Vamos a simular el andar de un niño en particular
16:25
and the surgeoncirujano can then work on that simulationsimulación
325
973000
3000
y el cirujano puede trabajar en la simulación
16:28
and try out differentdiferente waysformas to improvemejorar that gaitpaso,
326
976000
2000
y probar formas diferentes de mejorar su andar
16:30
before he actuallyactualmente commitsconfirma to an actualreal surgerycirugía.
327
978000
3000
antes de hacer una cirugía real.
16:33
That's one projectproyecto we're particularlyparticularmente excitedemocionado about,
328
981000
2000
Eso es algo que nos entusiasma mucho,
16:35
and that's going to startcomienzo nextsiguiente monthmes.
329
983000
2000
y va a comenzar el mes que viene.
16:39
Just finallyfinalmente, this is only just the beginningcomenzando.
330
987000
3000
Finalmente, esto es sólo el comienzo.
16:42
We can only do severalvarios behaviorscomportamientos right now.
331
990000
2000
Ahora podemos simular varios comportamientos.
16:44
The AIAI isn't good enoughsuficiente to simulatesimular a fullcompleto humanhumano bodycuerpo.
332
992000
3000
La inteligencia artificial no es tan buena como para simular todo el cuerpo humano.
16:47
The bodycuerpo yes, but not all the motormotor skillshabilidades that we have.
333
995000
3000
Sí el cuerpo, pero no todas las habilidades motoras que poseemos.
16:50
And, I think, we're only there if we can have something like balletballet dancingbailando.
334
998000
3000
Y, creo que lo habremos logrado cuando podamos hacer bailar ballet.
16:53
Right now, we don't have that
335
1001000
2000
Todavía no lo logramos
16:55
but I'm very sure that we will be ablepoder to do that at some stageescenario.
336
1003000
2000
pero estoy seguro de que seremos capaces de hacerlo en algún momento.
16:57
We do have one unintentionalinvoluntario dancerbailarín actuallyactualmente,
337
1005000
3000
De hecho, sí tenemos un bailarín involuntario
17:00
the last thing I'm going to showespectáculo you.
338
1008000
2000
es lo último que quería mostrarles.
17:02
This was an AIAI contourcontorno that was producedproducido and evolvedevolucionado --
339
1010000
3000
Esto es una inteligencia artificial que produjimos y evolucionó --
17:05
half-evolvedmedio evolucionado, I should say -- to produceProduce balanceequilibrar, basicallybásicamente.
340
1013000
3000
evolucionó a medias, diría, para producir equilibrio.
17:08
So, you kickpatada the guy and the guy'schico supposedsupuesto to counter-balancecontrapeso.
341
1016000
3000
Uno patea al tipo y se supone que tiene que equilibrarse.
17:11
That's what we thought was going to come out of this.
342
1019000
3000
Eso era lo que pensamos que resultaría de esto.
17:14
But this is what emergedsurgió out of it, in the endfin.
343
1022000
2000
Pero esto es lo que finalmente pasó.
17:17
(MusicMúsica)
344
1025000
10000
(Música)
17:27
BizarrelyExtrañamente, this thing doesn't have a headcabeza. I'm not quitebastante sure why.
345
1035000
3000
No tiene cabeza y no sabemos por qué.
17:31
So, this was not something we actuallyactualmente put in there.
346
1039000
2000
Esto no es algo que hayamos puesto.
17:33
He just startedempezado to createcrear that dancebaile himselfél mismo.
347
1041000
4000
Él comenzó a crear el baile por sí mismo.
17:37
He's actuallyactualmente a better dancerbailarín than I am, I have to say.
348
1045000
3000
Es mejor bailarín que yo, debo decir.
17:41
And what you see after a while --
349
1049000
2000
Y lo que ven después de un rato...
17:43
I think he even goesva into a climaxclímax right at the endfin.
350
1051000
2000
creo que llega a un clímax al final.
17:49
And I think -- there you go.
351
1057000
3000
Creo... ahí va.
17:52
(LaughterRisa)
352
1060000
2000
(Risas)
17:54
So, that all happenedsucedió automaticallyautomáticamente. We didn't put that in there.
353
1062000
2000
Así que todo eso pasó automáticamente sin agregarle nada.
17:56
That's just the simulationsimulación creatingcreando this itselfsí mismo, basicallybásicamente.
354
1064000
3000
Es la simulación la que, básicamente, crea esto por sí misma.
17:59
So it's just --
355
1067000
2000
Es sólo...
18:01
(ApplauseAplausos)
356
1069000
1000
(Aplausos)
18:02
ThanksGracias.
357
1070000
2000
Gracias.
18:05
Not quitebastante JohnJohn TravoltaTravolta yettodavía, but we're workingtrabajando on that as well,
358
1073000
3000
No es John Travolta, todavía, pero estamos en eso también.
18:08
so thanksGracias very much for your time.
359
1076000
2000
Gracias por su tiempo.
18:10
ThanksGracias.
360
1078000
1000
Gracias.
18:11
(ApplauseAplausos)
361
1079000
1000
(Aplausos)
18:12
CACalifornia: IncredibleIncreíble. That was really incredibleincreíble.
362
1080000
2000
Chris Anderson: Inceríble. Fue realmente increíble.
18:14
TRTR: ThanksGracias.
363
1082000
1000
Tosten Reil: Gracias.
Translated by Andres Silva
Reviewed by Sebastian Betti

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ABOUT THE SPEAKER
Torsten Reil - Animating neurobiologist
By coding computer simulations with biologically modeled nervous systems, Torsten Reil and his company NaturalMotion breathe life into the animated characters inhabiting the most eye-poppingly realistic games and movies around.

Why you should listen
From modeling the mayhem of equine combat in Lord of the Rings: Return of the King to animating Liberty City gun battles in Grand Theft Auto IV, Torsten Reil's achievements are all over the map these days. Software that he helped create (with NaturalMotion, the imaging company he co-founded) has revolutionized computer animation of human and animal avatars, giving rise to some of the most breathtakingly real sequences in the virtual world of video games and movies- and along the way given valuable insight into the way human beings move their bodies.

Reil was a neural researcher working on his Masters at Oxford, developing computer simulations of nervous systems based on genetic algorithms-  programs that actually used natural selection to evolve their own means of locomotion. It didn't take long until he realized the commercial potential of these lifelike characters. In 2001 he capitalized on this lucrative adjunct to his research, and cofounded NaturalMotion. Since then the company has produced motion simulation programs like Euphoria and Morpheme, state of the art packages designed to drastically cut the time and expense of game development, and create animated worlds as real as the one outside your front door. Animation and special effects created with Endorphin (NaturalMotion's first animation toolkit) have lent explosive action to films such as Troy and Poseidon, and NaturalMotion's software is also being used by LucasArts in video games such as the hotly anticipated Indiana Jones.

But there are serious applications aside from the big screen and the XBox console: NaturalMotion has also worked under a grant from the British government to study the motion of a cerebral palsy patient, in hopes of finding therapies and surgeries that dovetail with the way her nervous system is functioning.
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Torsten Reil | Speaker | TED.com