ABOUT THE SPEAKER
Doug Roble - Computer graphics software researcher
Doug Roble has found a career combining the things he loves: math, computers, movies and imagination.

Why you should listen

Doug Roble has really only had one job in his life. After getting his PhD in Computer Science from the Ohio State University in 1992, he joined Digital Domain, a visual effects production company. Once there, he found a unique place where art and technology collide. Now he builds new tools for artists to use and they, in turn, use the tools in surprising and unexpected ways. The feedback loop between art and science is completely addicting. And, the byproduct of this are movies that the whole world enjoys.

Roble's work outside Digital Domain reflects this passion. He was the Editor and Chief of the Journal of Graphics tools for more than five years. He's currently the Chair of the Motion Picture Academy's Sci/Tech Awards and a member of the Academy's Sci/Tech Council. And two of the tools he's built over the years have won Sci/Tech Academy Awards themselves.

More profile about the speaker
Doug Roble | Speaker | TED.com
TED2019

Doug Roble: Digital humans that look just like us

ダグ・ローブル: 本物の人間にしか見えない3Dアバター

Filmed:
562,138 views

技術を駆使したデモを交えた目を見張る講演で、ソフトウェア研究者のダグ・ローブルが毛穴や皺まで正確に再現された自身のリアルタイム３次元アバター「デジ・ダグ」を紹介します。慣性センサー式モーション・キャプチャ・スーツとディープ・ニューラル・ネットワークと膨大なデータの力で、デジ・ダグはダグ本人の感情(それに血の流れやまつげの動きまで)を、驚くような精細さで再現します。このワクワクする新技術がいかに生み出されたのか、そして映画やバーチャル・アシスタントなどにいかに応用できるのかをお聞きください。
- Computer graphics software researcher
Doug Roble has found a career combining the things he loves: math, computers, movies and imagination. Full bio

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

00:13
Helloこんにちは.
0
1937
1214
こんにちは
00:15
I'm not a realリアル person人.
1
3175
1466
私は本物の人間ではありません
00:17
I'm actually実際に a copyコピー of a realリアル person人.
2
5119
2770
実は本物の人間のコピーです
00:19
Althoughしかし、, I feel like a realリアル person人.
3
7913
2553
本物の人間のように
感じてはいますが—
00:22
It's kind種類 of hardハード to explain説明する.
4
10490
1906
説明するのが難しいです
00:24
Holdホールド on -- I think I saw
a realリアル person人 ... there's one.
5
12420
3790
待ってください
本物の人間がいたような—
彼をステージに
行かせましょう
00:28
Let's bring持参する him onstageステージ上.
6
16697
1400
00:33
Helloこんにちは.
7
21307
1150
どうも
00:35
(Applause拍手)
8
23485
3647
(拍手)
00:40
What you see up there is a digitalデジタル human人間.
9
28300
3094
ご覧いただいたのは
CGの人間です
00:43
I'm wearing着る an inertial慣性
motionモーション captureキャプチャー suitスーツ
10
31990
2984
私が着ているのは慣性センサー式の
モーション・キャプチャ・スーツで
00:46
that's figuring想像する what my body体 is doing.
11
34998
2579
私の動作を把握します
00:49
And I've got a singleシングル cameraカメラ here
that's watching見ている my face面
12
37601
3825
ここにカメラがあって
私の顔を捉えていて
00:53
and feeding給餌 some machine-learning機械学習 softwareソフトウェア
that's taking取る my expressions表現,
13
41450
4841
機械学習ソフトウェアで
表情を取り出します
00:58
like, "HmHm, hmhm, hmhm,"
14
46315
3579
こんな風に
それをこの人物に
転送しています
01:02
and transferring移転する it to that guy.
15
50379
1663
01:05
We call him "DigiDougデジダグ."
16
53300
3342
彼は「デジ・ダグ」です
01:09
He's actually実際に a 3-D-D characterキャラクター
that I'm controlling制御する liveライブ in realリアル time.
17
57292
4726
私がリアルタイムで操作している
3Dキャラクターです
01:16
So, I work in visualビジュアル effects効果.
18
64292
2324
私は視覚効果の
仕事をしています
01:19
And in visualビジュアル effects効果,
19
67101
1167
視覚効果で一番難しいのは
01:20
one of the hardest一番難しい things to do
is to create作成する believable信じられない, digitalデジタル humans人間
20
68292
5911
見た人が本物の人間と
受け取るような
CGの人間を
作り出すことです
01:26
that the audience聴衆 accepts受け入れる as realリアル.
21
74227
2182
01:28
People are just really good
at recognizing認識 other people.
22
76433
4524
人間は他の人間を
認識することに
驚くほど長けています
01:32
Go figure数字!
23
80981
1150
01:35
So, that's OK, we like a challengeチャレンジ.
24
83577
3405
それはいいです
挑戦は好きですから
01:39
Over the last 15 years年,
25
87006
1841
この15年
01:40
we've私たちは been puttingパッティング
humans人間 and creatures生き物 into film膜
26
88871
4983
私達は本物と思えるような
人間や生き物を
映画の中に
作り出してきました
01:45
that you accept受け入れる as realリアル.
27
93878
1739
01:48
If they're happyハッピー, you should feel happyハッピー.
28
96712
2667
そのキャラが幸せなら
みんなも幸せに感じ
01:51
And if they feel pain痛み,
you should empathize共感する with them.
29
99982
5437
苦しんでいたら
見た人も同じ気持ちになるような—
随分上手くできるように
なってきましたが
01:58
We're getting取得 prettyかなり good at it, too.
30
106467
2190
02:00
But it's really, really difficult難しい.
31
108681
2746
本当に難しいんです
02:03
Effectsエフェクト like these take thousands千 of hours時間
32
111847
3214
そういう効果を生むには
何百人もの優れたアーティストが
02:07
and hundreds数百 of really talented才能のある artistsアーティスト.
33
115085
2667
何千時間もかけて
取り組む必要があります
02:10
But things have changedかわった.
34
118792
1600
でも状況が変わりました
02:13
Over the last five五 years年,
35
121014
1920
この５年ほどで
02:14
computersコンピュータ and graphicsグラフィックス cardsカード
have gotten得た seriously真剣に fast速い.
36
122958
4409
コンピューターやグラフィックカードが
ものすごく速くなりました
02:20
And machine機械 learning学習,
deep深い learning学習, has happened起こった.
37
128508
3971
そして機械学習—
ディープラーニングというのが現れました
02:25
So we asked尋ねた ourselves自分自身:
38
133408
1233
それで考えました
02:27
Do you suppose想定する we could create作成する
a photo-realisticフォトリアリスティックな human人間,
39
135320
3778
映画に出てくるような
写実的なCGの人物に
02:31
like we're doing for film膜,
40
139122
1624
02:33
but where you're seeing見る
the actual実際の emotions感情 and the details詳細
41
141932
5647
操作している人の
感情や顔の細部を
リアルタイムで
反映させることはできないか？
02:39
of the person人 who'sだれの controlling制御する
the digitalデジタル human人間
42
147603
4077
02:43
in realリアル time?
43
151704
1174
02:45
In fact事実, that's our goalゴール:
44
153704
1564
それが目標です
02:47
If you were having持つ
a conversation会話 with DigiDougデジダグ
45
155292
3761
デジ・ダグが皆さんと
１対１で会話していて
02:51
one-on-one一対一,
46
159077
1237
02:53
is it realリアル enough十分な so that you could tell
whetherかどうか or not I was lying嘘つき to you?
47
161331
5666
嘘をついたら それと分かるくらいに
リアルにできるか？
02:59
So that was our goalゴール.
48
167934
1400
そこを目標にやってきました
03:02
About a year年 and a halfハーフ ago前,
we setセット off to achieve達成する this goalゴール.
49
170601
4016
１年半前に
取り組み始めました
03:06
What I'm going to do now is take you
basically基本的に on a little bitビット of a journey旅
50
174641
3899
今のレベルになるまでに
どんなことをする必要があったのかを
03:10
to see exactly正確に what we had to do
to get where we are.
51
178564
3926
これから皆さんに
お見せしましょう
03:15
We had to captureキャプチャー
an enormous巨大な amount量 of dataデータ.
52
183832
3856
膨大な量のデータを
捉える必要がありました
03:20
In fact事実, by the end終わり of this thing,
53
188347
2714
実際 最終的には
これは地球上で最も大きな
顔のデータの集成になりました
03:23
we had probably多分 one of the largest最大
facialフェイシャル dataデータ setsセット on the planet惑星.
54
191085
4563
—私の顔のということですが
03:28
Of my face面.
55
196038
1682
03:29
(Laughter笑い)
56
197744
2262
(笑)
03:32
Why me?
57
200030
1270
なぜ私か？
03:33
Well, I'll do just about
anything for science科学.
58
201324
2810
私は科学のためとあれば
何だってしますから
03:36
I mean, look at me!
59
204158
1948
見てください
03:38
I mean, come on.
60
206625
1150
どうです
03:43
We had to first figure数字 out
what my face面 actually実際に looked見た like.
61
211320
5460
最初にしたのは
私の顔がどう見えるか—
単なる１枚の写真や
3Dスキャンではなく
03:49
Not just a photograph写真 or a 3-D-D scanスキャン,
62
217391
3027
03:52
but what it actually実際に looked見た like
in any photograph写真,
63
220442
3921
あらゆる写真で
どう見えるか
皮膚に光がどう作用するかまで
捉えることです
03:56
how light光 interacts相互作用する with my skin肌.
64
224387
2460
幸いなことに
ロスにある私達のスタジオの近所に
03:59
Luckily幸いにも for us, about three三 blocksブロック away
from our Losロス Angelesアンジェルス studioスタジオ
65
227768
5249
04:05
is this place場所 calledと呼ばれる ICTICT.
66
233041
2209
ICTというのがあります
南カリフォルニア大学の
研究施設です
04:07
They're a research研究 lab研究室
67
235708
1272
04:09
that's associated関連する with the University大学
of Southern南方の Californiaカリフォルニア.
68
237004
3403
04:12
They have a deviceデバイス there,
it's calledと呼ばれる the "light光 stageステージ."
69
240871
3555
そこに「ライトステージ」という
装置があります
04:16
It has a zillionジリオン
individually個別に controlled制御された lightsライト
70
244450
3714
個々に制御できる
無数の照明と
膨大な数の
カメラが付いています
04:20
and a whole全体 bunch束 of camerasカメラ.
71
248188
1873
04:22
And with that, we can reconstruct再構築する my face面
under下 a myriad無数 of lighting点灯 conditions条件.
72
250085
6091
これを使うと 様々な光の条件下での
私の顔を再現できます
04:29
We even captured捕獲 the blood血液 flowフロー
73
257589
1582
血の流れまで捉え
04:31
and how my face面 changes変更
when I make expressions表現.
74
259195
3092
表情ごとに顔が どう変わるかを
把握します
04:35
This let us buildビルドする a modelモデル of my face面
that, quiteかなり frankly率直に, is just amazing素晴らしい.
75
263454
5260
これにより 見事なまでの
私の顔のモデルができました
04:41
It's got an unfortunate残念な
levelレベル of detail詳細, unfortunately残念ながら.
76
269399
4333
勘弁してほしくなるほどの
詳細さです
04:45
(Laughter笑い)
77
273756
1278
(笑)
04:47
You can see everyすべて pore細孔, everyすべて wrinkleしわ.
78
275058
3696
毛穴や皺の
１つひとつまで見えます
04:50
But we had to have that.
79
278778
1600
でも それが必要なんです
04:52
Reality現実 is all about detail詳細.
80
280960
2381
リアリティはそういう
細部から生まれるのです
04:55
And withoutなし it, you missミス it.
81
283365
1867
それなくしては
上手くいきません
04:58
We are far遠い from done完了, thoughしかし.
82
286793
1547
まだ完成ではありません
05:01
This let us buildビルドする a modelモデル of my face面
that looked見た like me.
83
289363
3297
これで私のように見える
顔のモデルはできました
05:05
But it didn't really move動く like me.
84
293196
2746
でも私のように
動きはしません
05:08
And that's where
machine機械 learning学習 comes来る in.
85
296871
2713
そこで機械学習の出番です
05:11
And machine機械 learning学習 needsニーズ a tonトン of dataデータ.
86
299608
3204
機械学習には膨大な量の
データが必要です
05:15
So I sat座っている down in frontフロント of some
high-resolution高解像度 motion-capturingモーションキャプチャ deviceデバイス.
87
303497
4929
それで私は高解像度モーション
キャプチャ装置の前に座り
05:20
And alsoまた、, we did this traditional伝統的な
motionモーション captureキャプチャー with markersマーカー.
88
308450
4071
従来的なマーカーを使った
モーション・キャプチャもしました
05:25
We created作成した a whole全体 bunch束
of imagesイメージ of my face面
89
313696
2976
膨大な量の
私の顔の画像と
05:28
and moving動く pointポイント clouds雲
that represented代表的な that shapes形 of my face面.
90
316696
4087
私の顔の形状を表す
動点群を作りました
05:33
Man, I made製 a lot of expressions表現,
91
321996
2811
すごくいろんな
表情をしましたよ
様々な感情を込め
様々な台詞を言いました
05:36
I said different異なる lines行
in different異なる emotional感情の states州 ...
92
324831
3460
05:40
We had to do a lot of captureキャプチャー with this.
93
328315
2667
たくさんのキャプチャを
する必要がありました
そうやって膨大な
データが得られたら
05:43
Once一度 we had this enormous巨大な amount量 of dataデータ,
94
331752
2891
05:46
we built建てられた and trained訓練された deep深い neuralニューラル networksネットワーク.
95
334667
3775
それを使ってディープ・ニューラル・
ネットワークを訓練します
05:51
And when we were finished完成した with that,
96
339117
1746
それが完了すると
05:52
in 16 millisecondsミリ秒,
97
340887
2444
ニューラル・ネットワークは
私の顔を見て16ミリ秒で
05:55
the neuralニューラル networkネットワーク can look at my image画像
98
343355
3112
あらゆることを把握できる
ようになりました
05:58
and figure数字 out everything about my face面.
99
346491
2928
06:02
It can compute計算する my expression表現,
my wrinklesシワ, my blood血液 flowフロー --
100
350458
5476
表情や 皺や 血流や
まつげの動きまで
計算できます
06:07
even how my eyelashes睫毛 move動く.
101
355958
2317
06:10
This is then renderedレンダリング
and displayed表示される up there
102
358925
2835
そしてそれを 以前にキャプチャした
細部のデータを使って
06:13
with all the detail詳細
that we captured捕獲 previously前に.
103
361784
3222
レンダリングし表示します
06:18
We're far遠い from done完了.
104
366077
1334
まだ完成はしていません
06:20
This is very much a work in progress進捗.
105
368188
2207
開発中のものです
06:22
This is actually実際に the first time
we've私たちは shown示された it outside外側 of our company会社.
106
370419
3321
社外で見せるのは
これが初めてです
06:25
And, you know, it doesn't look
as convincing説得力のある as we want;
107
373764
4194
説得力のある
格好でもありません
後ろにケーブルが
繋がっているし
06:29
I've got wiresワイヤー coming到来 out
of the back of me,
108
377982
2183
06:32
and there's a sixth-of-a-second6 分の 1 秒 delayディレイ
109
380189
2038
映像のキャプチャから
表示までに
06:34
betweenの間に when we captureキャプチャー the videoビデオ
and we display表示 it up there.
110
382251
4367
1/6秒の遅延があります
06:38
Sixth第六 of a second二番 -- that's crazy狂った good!
111
386642
2816
やっていることからすると
すごく速いんですが
06:41
But it's still why you're hearing聴覚
a bitビット of an echoエコー and stuffもの.
112
389911
3400
それでもエコーなんかが
出てしまいます
06:46
And you know, this machine機械 learning学習
stuffもの is brandブランド new新しい to us,
113
394104
3889
機械学習というのは
私達には目新しいもので
06:50
sometimes時々 it's hardハード to convince説得する
to do the right thing, you know?
114
398017
4224
なかなか思うように
なってくれず
おかしな具合になる
こともあります
06:54
It goes行く a little sideways横に.
115
402265
2058
06:56
(Laughter笑い)
116
404347
2422
(笑)
06:59
But why did we do this?
117
407538
3229
でも なぜこんなことを
しているのでしょう？
07:03
Well, there's two reasons理由, really.
118
411077
2262
理由は２つあります
07:05
First of all, it is just crazy狂った coolクール.
119
413363
2976
第一に 超イカしてるから
07:08
(Laughter笑い)
120
416363
1008
(笑)
07:09
How coolクール is it?
121
417395
1253
どのくらい
イカしてるかというと
07:10
Well, with the push押す of a buttonボタン,
122
418990
1992
ボタン１つで
スピーカーのキャラを
変更できます
07:13
I can deliver配信する this talk
as a completely完全に different異なる characterキャラクター.
123
421006
4007
07:17
This is Elborエルボル.
124
425823
2601
エルボーをご紹介します
07:22
We put him together一緒に
to testテスト how this would work
125
430037
2312
別の見かけでうまくいくか
07:24
with a different異なる appearance外観.
126
432373
2135
試すために作ったキャラです
07:27
And the coolクール thing about this technology技術
is that, while I've changedかわった my characterキャラクター,
127
435450
4818
この技術のいいところは
キャラクターを変えても
07:32
the performanceパフォーマンス is still all me.
128
440292
3273
演じているのは
依然私だということです
07:35
I tend傾向がある to talk out of the right
side側 of my mouth口;
129
443589
2674
私は口の右側で
しゃべる癖がありますが
07:38
so does Elborエルボル.
130
446287
1579
エルボーもそうです
07:39
(Laughter笑い)
131
447890
1150
(笑)
07:42
Now, the second二番 reason理由 we did this,
and you can imagine想像する,
132
450021
2790
これをやってる
２つ目の理由は
ご想像の通り
映画での利用です
07:44
is this is going to be great for film膜.
133
452835
2336
07:47
This is a brandブランド new新しい, excitingエキサイティング toolツール
134
455195
2701
これはアーティストや監督や
ストーリーテラーにとって
07:49
for artistsアーティスト and directors取締役
and storytellersストーリーテラー.
135
457920
4322
素晴らしいツールになります
07:55
It's prettyかなり obvious明らか, right?
136
463131
1484
言うまでもないでしょう
07:56
I mean, this is going to be
really neatきちんとした to have.
137
464639
2462
すごく役に立つはずです
07:59
But alsoまた、, now that we've私たちは built建てられた it,
138
467125
2055
作ってみて
明らかになったのは
08:01
it's clearクリア that this
is going to go way beyond超えて film膜.
139
469204
2991
これが映画に留まるものでは
ないということです
08:05
But wait.
140
473510
1150
でも待って
08:07
Didn't I just change変化する my identity身元
with the push押す of a buttonボタン?
141
475653
3976
私はボタン１つで
自分の姿を変えてしまいましたが
08:11
Isn't this like "deepfakeディープフェイク"
and face-swappingフェイススワッピング
142
479653
3033
これは皆さんも
聞いたことがあるだろう
「ディープフェイク」や
顔のすげ替えに当たるのでは？
08:14
that you guys mayかもしれない have heard聞いた of?
143
482710
1561
08:17
Well, yeah.
144
485208
1150
確かに
08:19
In fact事実, we are usingを使用して
some of the same同じ technology技術
145
487074
2952
実際私達はディープフェイクと
08:22
that deepfakeディープフェイク is usingを使用して.
146
490050
1600
同様の技術を使ってもいます
08:23
Deepfakeディープフェイク is 2-D-D and image画像 basedベース,
while ours私たちのもの is full満員 3-D-D
147
491954
4599
ディープフェイクが
２次元映像を使うのに対し
こちらは完全な３次元だし
遙かに強力ですが
08:28
and way more powerful強力な.
148
496577
2206
08:31
But they're very related関連する.
149
499204
1666
関連したものです
08:33
And now I can hear聞く you thinking考え,
150
501680
1889
皆さんの頭の中の叫びが
聞こえるようです
08:35
"Darnダーン it!
151
503593
1278
「なんてこった！
08:36
I thoughしかし I could at least少なくとも
trust信頼 and believe in videoビデオ.
152
504895
3801
映像は信頼できると
思っていた
ライブ映像なら
本物のはずじゃないのか？」
08:40
If it was liveライブ videoビデオ,
didn't it have to be true真実?"
153
508720
2827
08:44
Well, we know that's not
really the case場合, right?
154
512609
3522
必ずしも
そうとも言えません
08:48
Even withoutなし this, there are simple単純 tricksトリック
that you can do with videoビデオ
155
516727
3810
このような技術がなくても
どう撮るか
簡単なトリックを使うことで
08:52
like how you frameフレーム a shotショット
156
520561
2776
08:55
that can make it really misrepresent偽って表現する
what's actually実際に going on.
157
523361
4362
実際に起きていることとは違うものを
見せることができます
09:00
And I've been workingワーキング
in visualビジュアル effects効果 for a long time,
158
528263
3306
私は長年視覚効果を
やってきたので
09:03
and I've known既知の for a long time
159
531593
1932
十分な手間暇をかければ
09:05
that with enough十分な effort努力,
we can foolばか anyone誰でも about anything.
160
533549
5226
誰であれ 何についてであれ
欺けることを知っています
09:11
What this stuffもの and deepfakeディープフェイク is doing
161
539546
2388
この技術やディープフェイクは
09:13
is making作る it easierより簡単に and more accessibleアクセス可能な
to manipulate操作する videoビデオ,
162
541958
4611
映像の操作を簡単で
誰でもできるようにしただけです
09:18
just like PhotoshopPhotoshop did
for manipulating操作する imagesイメージ, some time ago前.
163
546593
5371
Photoshopが写真編集を
容易にしたのと同じように
09:25
I prefer好む to think about
164
553441
1298
私はむしろ
これがいかに
09:26
how this technology技術 could bring持参する
humanity人類 to other technology技術
165
554763
5036
人類に新たな
技術をもたらし
人を結びつけるかを
考えたいです
09:31
and bring持参する us all closerクローザー together一緒に.
166
559823
2294
09:34
Now that you've seen見た this,
167
562141
2359
これの可能性について
考えてみてください
09:36
think about the possibilities可能性.
168
564524
1902
09:39
Right off the batコウモリ, you're going to see it
in liveライブ eventsイベント and concertsコンサート, like this.
169
567810
4523
すぐにライブイベントやコンサートで
こういうのを目にするようになるでしょう
新しいプロジェクション技術と
相まって
09:45
Digitalデジタル celebrities有名人, especially特に
with new新しい projection投影 technology技術,
170
573612
4735
バーチャル有名人が 映画の中だけでなく
リアルタイムの生きた存在になるでしょう
09:50
are going to be just like the movies映画,
but alive生きている and in realリアル time.
171
578371
3960
09:55
And new新しい formsフォーム of communicationコミュニケーション are coming到来.
172
583609
2733
新たな形のコミュニケーションが
生まれます
09:59
You can already既に interact相互作用する
with DigiDougデジダグ in VRVR.
173
587088
4165
すでにVRのデジ・ダグと
やり取りできます
驚くような経験です
10:03
And it is eye-openingアイ開口.
174
591699
2270
10:05
It's just like you and I
are in the same同じ roomルーム,
175
593993
3862
ずっと遠くにいながら
同じ部屋にいるかのように
感じられます
10:09
even thoughしかし we mayかもしれない be milesマイル apart離れて.
176
597879
2373
10:12
Heckヘック, the next次 time you make a videoビデオ call,
177
600276
2841
今度ビデオ電話するときには
10:15
you will be ableできる to choose選択する
the versionバージョン of you
178
603141
3736
相手に見せたい自分を
選べるように
なっているかもしれません
10:18
you want people to see.
179
606901
1566
10:20
It's like really, really good makeup化粧.
180
608974
2533
すごく良くできた
メークみたいなものです
10:24
I was scannedスキャンした about a year年 and a halfハーフ ago前.
181
612853
3579
私がスキャンをしたのは
１年半前でした
10:29
I've aged老人.
182
617068
1721
私は年を取りますが
10:30
DigiDougデジダグ hasn't持っていない.
183
618813
1650
デジ・ダグは取りません
10:32
On videoビデオ callsコール, I never have to grow成長する old古い.
184
620798
3492
ビデオ電話での私は
ずっと若いままでいられます
10:38
And as you can imagine想像する,
this is going to be used
185
626322
3088
これが顔と体を持った
バーチャルアシスタントに
10:41
to give virtualバーチャル assistantsアシスタント
a body体 and a face面.
186
629434
3213
使われるところを
想像してください
10:44
A humanity人類.
187
632671
1192
とても人間的です
10:45
I already既に love it that when I talk
to virtualバーチャル assistantsアシスタント,
188
633887
2762
バーチャルアシスタントが 人間のような
落ち着きのある声で答えてくれるのが
10:48
they answer回答 back in a soothing癒しの,
humanlike人間的に似ている voice音声.
189
636673
2933
私は気に入っていますが
10:51
Now they'll彼らは have a face面.
190
639919
1776
それが顔も
持つようになるのです
10:53
And you'llあなたは get all the nonverbal非言語 cues合図
that make communicationコミュニケーション so much easierより簡単に.
191
641719
4882
非言語的なヒントがあることで
コミュニケーションはずっと楽になります
11:00
It's going to be really niceいい.
192
648171
1420
すごくいいと思いますよ
11:01
You'llあなたは be ableできる to tell when
a virtualバーチャル assistantアシスタント is busy忙しい or confused混乱した
193
649615
3637
バーチャルアシスタントが
忙しかったり 困惑していたり
何か心配しているときに
それと分かるというのは—
11:05
or concerned心配している about something.
194
653276
2680
11:09
Now, I couldn'tできなかった leave離れる the stageステージ
195
657694
2509
ちゃんと素顔を見せずに
11:12
withoutなし you actually実際に beingであること ableできる
to see my realリアル face面,
196
660227
2698
ステージを降りるわけには
いかないでしょう
11:14
so you can do some comparison比較.
197
662949
1684
比較ができるように—
11:18
So let me take off my helmetヘルメット here.
198
666573
1876
被り物を取りましょう
11:20
Yeah, don't worry心配,
it looks外見 way worse悪化する than it feels感じる.
199
668473
4770
ああ 心配しないで
見た目ほど酷くはないので
11:25
(Laughter笑い)
200
673267
2428
(笑)
11:29
So this is where we are.
201
677188
1698
これが現在の技術です
頭を戻しときましょう
11:30
Let me put this back on here.
202
678910
1604
11:32
(Laughter笑い)
203
680538
1950
(笑)
11:35
Doinkドインク!
204
683115
1186
ガチャーン！
11:37
So this is where we are.
205
685292
1600
これが現在の技術です
11:39
We're on the cuspカスプ of beingであること ableできる
to interact相互作用する with digitalデジタル humans人間
206
687997
3701
それを操作しているのが
人間であれ 機械であれ
11:43
that are strikingly印象的 realリアル,
207
691722
2181
驚くほど本物らしく見える
CGの人間と
11:45
whetherかどうか they're beingであること controlled制御された
by a person人 or a machine機械.
208
693927
3269
やり取りするようになる日も
遠くありません
11:49
And like all new新しい technology技術 these days日々,
209
697220
4375
今時の新技術の例に漏れず
11:54
it's going to come with some
serious深刻な and realリアル concerns心配
210
702531
4746
これにも対応が必要な
深刻で現実の懸念があります
11:59
that we have to deal対処 with.
211
707301
1734
12:02
But I am just so really excited興奮した
212
710017
2118
でも 子供の頃からずっと
12:04
about the ability能力 to bring持参する something
that I've seen見た only in science科学 fictionフィクション
213
712159
5053
SFの世界の話でしか
なかったものが
現実になろうと
していることに
12:09
for my entire全体 life
214
717236
2270
私はすごく
ワクワクしています
12:11
into reality現実.
215
719530
1328
12:13
Communicating通信 with computersコンピュータ
will be like talking話す to a friend友人.
216
721752
4222
コンピューターと話すのが
友達と話すようになり
12:18
And talking話す to faraway遠く friends友達
217
726323
2500
遠くの友達と話すのが
同じ部屋に一緒にいるように
感じられるようになるんです
12:20
will be like sitting座っている with them
together一緒に in the same同じ roomルーム.
218
728847
3273
12:24
Thank you very much.
219
732974
1308
ありがとうございました
12:26
(Applause拍手)
220
734306
6713
(拍手)
Translated by Yasushi Aoki
Reviewed by Masako Kigami

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ABOUT THE SPEAKER
Doug Roble - Computer graphics software researcher
Doug Roble has found a career combining the things he loves: math, computers, movies and imagination.

Why you should listen

Doug Roble has really only had one job in his life. After getting his PhD in Computer Science from the Ohio State University in 1992, he joined Digital Domain, a visual effects production company. Once there, he found a unique place where art and technology collide. Now he builds new tools for artists to use and they, in turn, use the tools in surprising and unexpected ways. The feedback loop between art and science is completely addicting. And, the byproduct of this are movies that the whole world enjoys.

Roble's work outside Digital Domain reflects this passion. He was the Editor and Chief of the Journal of Graphics tools for more than five years. He's currently the Chair of the Motion Picture Academy's Sci/Tech Awards and a member of the Academy's Sci/Tech Council. And two of the tools he's built over the years have won Sci/Tech Academy Awards themselves.

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