ABOUT THE SPEAKER
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.

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.

More profile about the speaker
Caleb Chung | Speaker | TED.com
EG 2007

Caleb Chung: Playtime with Pleo, your robotic dinosaur friend

Caleb Chung brinca com Pleo

Filmed:
461,848 views

Pleo, o robô dinossauro, age como um animal de estimação de verdade - explorando, acariciando, brincando, reagindo e aprendendo. O inventor Caleb Chung fala sobre Pleo e sua extravagante carreira de inventor de brinquedos na EG07, na semana em que Pleo chega às lojas pela primeira vez.
- 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

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
Eu sou, ou fui, meio que um designer de brinquedos.
00:20
And before I was a toy designer, oh, I was a mime, a street mime, actually.
1
4000
7000
E antes de ser um designer de brinquedos, ah, eu fui mímico, um mímico de rua, na verdade.
00:27
And then I was an entertainer, I guess.
2
11000
2000
E então fui um artista de variedades, eu acho.
00:29
And before that, I was a silversmith, and before that, I was --
3
13000
2000
E antes disso fui um pratives, e ainda antes eu fui –
00:31
I was out of the house at about 15 and a half,
4
15000
3000
eu saí de casa com 15 anos e meio,
00:34
and I never wound up going into college.
5
18000
2000
e nunca fiz faculdade.
00:36
I didn't really -- I didn't see the point at the time.
6
20000
3000
A verdade é que eu não via – eu não via motivo na época.
00:39
I do now, after learning about all the quantum stuff.
7
23000
4000
Agora eu vejo, depois de aprender todas essas coisas quânticas.
00:43
(Laughter)
8
27000
3000
(Risos)
00:46
It's really cool.
9
30000
1000
É bacana mesmo.
00:47
Anyway, I wanted to show you a little bit about the world of toy design,
10
31000
5000
Enfim, eu queria mostrar a vocês um pouco do mundo de um designer de brinquedos,
00:52
at least from my small aperture of the world.
11
36000
2000
ainda que através da pequena abertura por onde enxergo o mundo.
00:54
This is a video I made when I first started doing toy design.
12
38000
4000
Este é um – um vídeo que eu fiz quando comecei a projetar brinquedos.
00:58
I'm in my garage, making weird stuff.
13
42000
2000
Eu, na minha garagem, fazendo coisas estranhas.
01:00
And then you go to these toy companies
14
44000
2000
E aí você vai a essas fábricas de brinquedos,
01:02
and there's some guy across the table,
15
46000
2000
e tem um cara na mesa,
01:04
and he goes, "Pass. Pass. Pass."
16
48000
2000
e vai ele “passa, passa, passa”.
01:06
You know, you think it's so cool, but they --
17
50000
2000
Sabe, você acha aquilo tão legal, mas eles –
01:08
anyway, I made this little tape that I'd always show when I go in.
18
52000
3000
enfim, eu gravei esta fita que eu sempre mostro quando começo.
01:11
This is the name of my company, Giving Toys.
19
55000
5000
Este é o nome da minha empresa, Giving Toys.
01:16
So I used to work at Mattel, actually.
20
60000
2000
Então, na verdade, eu trabalhei na Mattel.
01:18
And after I left Mattel, I started all these hamburger makers,
21
62000
4000
E depois de sair da Mattel, eu comecei todas estas maquininhas de fazer hambúrguer.
01:22
and then got the license to make the maker.
22
66000
2000
E aí, consegui a licença para fazer a máquina,
01:24
So this is a hamburger maker that
23
68000
2000
então esta é uma máquina de hambúrguer que –
01:26
you take the peanut butter and stuff and you put it in there, and it makes --
24
70000
4000
você pega a manteiga de amendoim e outras coisas e põe lá e ela faz –
01:30
and this is a French fry maker, little, tiny food you can eat.
25
74000
3000
e esta é uma máquina de fazer batatas fritas, comidinhas miúdas que você pode comer.
01:33
I beat up the pasta maker to make that.
26
77000
3000
Tive que desmantelar a máquina de macarrão para fazer isto.
01:36
Then this is a McNugget maker, I think.
27
80000
3000
E esta é uma máquina de fazer McNugget, eu acho.
01:39
This, now that's the McNugget maker,
28
83000
4000
Aí está, a máquina de fazer McNugget,
01:43
and this is a -- this is my oldest daughter making a McApple Pie.
29
87000
6000
e esta é uma - esta é a minha filha mais velha fazendo uma tortinha de maçã.
01:49
And let's see, you can make the pie and cinnamon and sugar,
30
93000
3000
Vamos ver, você pode fazer a torta e canela e açúcar,
01:52
and then you eat, and you eat, and you eat, and you --
31
96000
5000
e então você come e come e come, e você –
01:57
she's about 300 pounds now.
32
101000
1000
hoje ela está com uns 150 quilos.
01:58
No, she's not, she's beautiful.
33
102000
3000
Não, não está nada, ela é linda.
02:01
This is how they looked when they came out at the end.
34
105000
2000
É assim que eles ficaram na fase final, quando foram produzidos.
02:03
These are a -- this is like a 15 million dollar line.
35
107000
2000
Estes são uma – esta é uma linha de produtos de 15 milhões de dólares.
02:05
And it got me through some -- I didn't make any royalties on this, but it got me through.
36
109000
4000
E eles me fizeram passar por --- eu não recebi nenhum royalty por eles.
02:09
Next is a compilation of a bunch of stuff.
37
113000
2000
O próximo é uma compilação de várias coisas.
02:11
That was a missile foam launcher that didn't get sold.
38
115000
2000
Aquele era um lançador de míssil de espuma que eu não consegui vender.
02:13
This is a squishy head, for no apparent reason.
39
117000
3000
Esta é uma cabeça viscosa, sem nenhuma razão aparente.
02:16
This is some effects that I did for "Wig, Rattle and Roll."
40
120000
5000
Aqui são alguns efeitos que eu fiz para “Wig, Rattle and Roll” .
02:21
That was a robot eye thing controlling it in the back.
41
125000
3000
Aquilo era um olho-robô sendo controlado lá de trás.
02:24
That paid the rent for about a month.
42
128000
1000
Com ele paguei o aluguel do mês.
02:25
This is a walking Barbie -- I said, "Oh, this is it!"
43
129000
2000
Esta é uma Barbie que anda - eu disse: Ah! É isso!
02:27
And they go, "Oh, that's really nice," and out it goes.
44
131000
2000
E eles dizem, oh, é mesmo legal, e pronto, lá vai para as lojas.
02:29
So this is some fighting robots. I thought everyone would want these.
45
133000
4000
E estes são robôs lutadores. Eu pensei que todos fossem querer um.
02:33
They fight, they get back up, you know? Wouldn't this be cool?
46
137000
3000
Eles lutam, eles levantam de novo, sabiam? Não seria legal?
02:36
And they made it into a toy, and then they dropped it like a hot rock.
47
140000
3000
Eles o transformaram num brinquedo, e então o largaram como uma batata quente.
02:39
They're pretty cool.
48
143000
2000
Eles são bem legais.
02:41
This is a-- we're doing some flight-testing
49
145000
2000
Isto é uma – estamos fazendo alguns testes de voo
02:43
on my little pug, seeing if this can really grab.
50
147000
3000
no meu pequeno Pug, para ver se isto realmente consegue agarrar algo.
02:46
It does pretty good.
51
150000
3000
Está indo muito bem.
02:49
I'm using little phone connectors to make them so they can spin.
52
153000
3000
Estou usando pequenos conectores de telefone para fazer com que ele gire.
02:52
It's how they, see, have those album things -- kids don't know what they are.
53
156000
4000
É assim que esses discos de vinil funcionam, as crianças de hoje não sabem o que eles são.
02:56
This is a clay maker.
54
160000
1000
Esta é uma máquina de fazer argila.
02:57
You know, I said -- I went to Play-Doh,
55
161000
2000
Sabe que eu disse – eu fui à Play-Doh,
02:59
and said, "Look, I can animate this."
56
163000
2000
e eu disse, olha, eu posso animar isto,
03:01
They said, "Don't talk to us about Play-Doh."
57
165000
2000
E eles disseram não fale conosco sobre o Play-Doh.
03:03
And then, I made a Lego animator.
58
167000
1000
Então fiz um mecanismo de animação para o Lego.
03:04
I thought, this would be so great!
59
168000
2000
Eu achei que seria maravilhoso!
03:06
And you know, Lego -- don't take Legos to Lego.
60
170000
3000
E vocês conhecem Lego – não leve Legos para Lego.
03:09
That's the answer. They know everything about it.
61
173000
3000
Essa é a resposta. Eles sabem tudo sobre o negócio deles.
03:12
Then I started doing animatronics.
62
176000
1000
Então comecei a fazer animatrônica.
03:13
I loved dinosaurs.
63
177000
1000
Eu adorava dinossauros.
03:14
I used to be in the film business, kind of,
64
178000
2000
Eu meio que trabalhei na indústria de cinema e,
03:16
and actually, Nicholas Negroponte saw this when I was, like, 12,
65
180000
4000
na verdade, Nicholas Negroponte viu isto quando eu tinha, digamos, 12 anos,
03:20
and anyway, so then they said, "No, you have to make two and they have to fight."
66
184000
3000
enfim, aí eles me disseram “Não, você tem que fazer dois, e eles têm que lutar.”
03:23
You know, how -- why would a kid want a dinosaur?
67
187000
3000
Você sabe, como -- por que uma criança iria querer um dinossauro?
03:26
This is me using [unclear] or 3-D Studio, back in the '80s.
68
190000
6000
Este sou eu usando Sol – ou 3D Studio nos anos 80.
03:32
That's David Letterman.
69
196000
1000
Aquele é o David Letterman.
03:33
You can see how old this stuff is.
70
197000
2000
Você pode ver como esse negócio é velho.
03:35
That's my youngest cousin.
71
199000
4000
Este é o meu primo mais novo.
03:39
This is a segment called, "Dangerous Toys You Won't See at Christmas."
72
203000
4000
Esta é uma série chamada “Brinquedos perigosos que você não verá no Natal."
03:43
We had my first saw blade launcher and we had a flamethrower chair.
73
207000
4000
Nós fizemos o meu primeiro lançador de lâminas de serra e uma cadeira lança-chamas.
03:47
My career basically peaked here.
74
211000
2000
Minha carreira simplesmente deu um salto nessa época.
03:49
And in the back are foam-core cutouts of the people who couldn't make it to the show.
75
213000
6000
E lá atrás estão os perfis em foamcore das pessoas que não puderam ir ao programa.
03:55
This is MEK going through a windshield wiper motor.
76
219000
8000
Isto é MEK, um fluido inflamável lançado por uma bomba de limpador de pára-brisa.
04:03
So this is a -- I used to kind of be an actor.
77
227000
4000
E este é um – eu era uma espécie de ator.
04:07
And I'm really not very good at it.
78
231000
2000
E para ser franco, eu não sou muito bom nisso.
04:09
But the -- this is a guy named Dr. Yatz,
79
233000
2000
Mas o – este é um cara chamado Dr.Yutz*,
04:11
who would take toys apart and show kids about engineering.
80
235000
5000
que desmontava brinquedos para mostrar às crianças a engenharia da coisa.
04:16
And you can see the massively parallel processing Nintendos there.
81
240000
3000
E você pode ver os Nintendos rodando processamento paralelo lá.
04:19
And over to the left is a view master of the CD-ROM.
82
243000
2000
E acima, à esquerda é um view master do CD-ROM.
04:21
And a guy named Stan Reznikov did this as a pilot.
83
245000
3000
E um cara chamado Stan Reznikov* fez isso como um piloto.
04:24
This is a -- you can see the little window there.
84
248000
3000
Esta é uma - você pode ver a janelinha ali.
04:27
You can actually see the Steadicam with a bubble on the bottom.
85
251000
5000
Na verdade você pode ver a Steadicam com uma bolha embaixo.
04:32
You see the keyboard strapped to my wrist.
86
256000
1000
Você pode ver o teclado preso ao meu pulso.
04:33
Way ahead of my time here.
87
257000
2000
Eu estava muito à frente do meu tempo na época.
04:35
(Video) I'm getting dizzy ...
88
259000
10000
(Vídeo)
04:45
Narrator: I love toys!
89
269000
9000
Narrador: Estou ficando tonto…Eu adoro brinquedos!
04:54
Caleb Chung: That's all I wanted to say there. I love toys.
90
278000
2000
Caleb Chung: Isto era tudo o que eu queria dizer ali: Eu adoro brinquedos.
04:56
OK, so, so that was a, that was the first kind of a --
91
280000
5000
Ok, então, aquele foi o, aquele foi o primeiro tipo de –
05:01
that was the first batch of products.
92
285000
2000
aquele foi o primeiro lote de produtos.
05:03
Most of them did not go.
93
287000
1000
A maioria não foi adiante.
05:04
You get one out of 20, one out of 30 products.
94
288000
3000
Você consegue aprovar um em 20, um em 30 produtos.
05:07
And every now and then, we do something like a,
95
291000
1000
E de vez em quando nós fazemos algo como,
05:08
you know, an automated hair wrap machine, you know,
96
292000
4000
uma máquina automática de fazer tererês nos cabelos, você sabe,
05:12
that tangles your hair and pulls your scalp out, and --
97
296000
2000
que trança o seu cabelo e arranca o escalpo, e –
05:14
and we'd make some money on that, you know. And we'd give it out.
98
298000
3000
ganhávamos um pouco de dinheiro com isso. E então dividíamos.
05:17
But eventually, we left L.A., and we moved to Idaho,
99
301000
6000
Mas por fim deixamos LA, e mudamos para Idaho,
05:23
where there was actually a lot of peace and quiet.
100
307000
2000
onde havia bastante paz e silêncio.
05:25
And I started working on this project
101
309000
2000
E comecei a trabalhar neste projeto.
05:27
-- oh, I have to tell you about this real quick.
102
311000
2000
– ah, eu tenho que contar para vocês rapidamente.
05:29
Throughout this whole thing, making toys,
103
313000
3000
Durante esse processo todo, de fazer brinquedos,
05:32
I think there is a real correlation with innovation and art and science.
104
316000
3000
eu acho que há uma verdadeira correlação entre inovação, arte e ciência.
05:35
There's some kind of a blend that happens
105
319000
2000
Um tipo de combinação acontece
05:37
that allows, you know, to find innovation.
106
321000
3000
que possibilita, você sabe – chegar à inovação.
05:40
And I tried to sum this up in some kind of symbol
107
324000
3000
Eu tentei resumir isso em algum tipo de símbolo
05:43
that means something, to me anyway.
108
327000
2000
que fizesse sentido – para mim, pelo menos.
05:45
And so, art and science have a kind of dynamic balance,
109
329000
3000
A arte e a ciência têm uma espécie de equilíbrio dinâmico,
05:48
that's where I think innovation happens.
110
332000
2000
e é a partir daí que surge a inovação.
05:50
And actually, this is, to me, how I can come up with great ideas.
111
334000
5000
E, para mim, é assim que consigo me deparar com grandes ideias.
05:55
But it's not how you actually get leverage.
112
339000
2000
Mas não é assim que você consegue alavancagem de fato.
05:57
Actually, you have to put a circle around that, and call it business.
113
341000
2000
Na verdade, você tem que traçar um círculo em torno disso e chamá-lo de negócio.
05:59
And those three together, I think, give you leverage in the world.
114
343000
3000
E os três juntos, eu acho, te dão o impulso que você precisa.
06:02
But moving on.
115
346000
1000
Mas continuando.
06:03
So, this is a quick tale I'm going to tell. This is the Furby tale.
116
347000
4000
Agora, esta é uma breve historia que eu vou contar. Esta é a fábula do Furby.
06:07
As he said, I was co-inventor of the Furby.
117
351000
2000
Como ele disse, eu fui co-inventor do Furby.
06:09
I did the body and creature -- well, you'll see.
118
353000
3000
Eu fiz o corpo e a criatura - bem, vocês vão ver.
06:12
So by way of showing you this, you can kind of
119
356000
2000
Mostrando isto para vocês, vocês
06:14
get an understanding of what it is to,
120
358000
3000
entenderão o que é,
06:17
hopefully, try to create robotic life forms, or technology
121
361000
6000
espero eu, tentar criar formas de vida robótica ou tecnologia
06:23
that has an emotional connection with the user.
122
367000
4000
que tenham uma ligação emocional com o usuário.
06:27
So this is my family.
123
371000
1000
E esta é a minha família.
06:28
This is my wife, Christi, and Abby, and Melissa,
124
372000
3000
Esta é a minha mulher, Christi, minhas filhas Abbey, Melissa
06:31
and my 17-year-old now, Emily, who was just a pack of trouble.
125
375000
4000
e Emily, que fez 17 anos agora e que era um poço de problemas.
06:35
All right, there's that robot again.
126
379000
2000
Certo, aqui, aqui está aquele robô de novo.
06:37
I came out of the movie business, as I said,
127
381000
2000
Eu sou fruto da indústria cinematográfica, como já disse,
06:39
and I said, let's make these animatronic robots.
128
383000
2000
e sugeri : vamos fazer estes robôs animatrônicos.
06:41
Let's make these things.
129
385000
2000
Vamos fazer estas coisas.
06:43
And so I've always had a big interest in this.
130
387000
2000
Eu sempre tive um grande interesse nisto.
06:45
This one actually didn't go anywhere,
131
389000
1000
Este, na verdade, não foi muito longe,
06:46
but I got my feet wet doing this.
132
390000
2000
mas com ele pude começar em um novo ramo.
06:48
This is a smaller one, and I have a little moving torso on there.
133
392000
3000
Esta é uma versão menor, com um torso que se move.
06:51
A little, tiny guy walks along. More servo drives,
134
395000
3000
Um pequeno, minúsculo sujeito que anda sozinho, mais drives,
06:54
lots of servo hacking, lots of mechanical stuff.
135
398000
2000
muita modificação de servo, muita mecânica.
06:56
There's another one.
136
400000
1000
Eis outro.
06:57
He actually has skeletor legs, I think, he's wearing there.
137
401000
3000
Ele na verdade está com as pernas do Skeletor, acho que ele os está usando ali.
07:00
Oh, this is a little pony, little pony -- very cute little thing.
138
404000
2000
Ah, e este é um pônei, uma belezinha.
07:02
The point of showing these is I've always been interested in little artificial life pieces.
139
406000
5000
A razão de mostrar isto é: eu sempre tive interesse por pecinhas de vida artificial.
07:07
So the challenge was -- I worked for Microsoft for a little bit,
140
411000
4000
Então o desafio era, eu trabalhei para a Microsoft por um tempo,
07:11
working on the Microsoft Barney.
141
415000
1000
desenvolvendo o Barney da Microsoft.
07:12
And this is a -- you know, the purple dinosaur with kind of bloat wear.
142
416000
5000
E isto – vocês sabem, o dinossauro roxo com um tipo de vestimenta inflada.
07:17
And, you know, they had lots, just lots of stuff in there that you didn't need, I thought.
143
421000
4000
E como sabem, eles tinham um monte, simplesmente um monte de coisas desnecessárias, penso eu.
07:21
And then Microsoft can just fill a, you know, a warehouse
144
425000
3000
A Microsoft pode encher, vocês sabem, um depósito inteiro
07:24
full of this stuff and see if they sell.
145
428000
2000
com essa coisa e ver se eles vendem.
07:26
So it's a really strange business model compared to coming from a toy company.
146
430000
4000
É um modelo de negócio realmente estranho comparado com o de uma fábrica de brinquedos.
07:30
But anyway, a friend of mine and I, Dave Hampton,
147
434000
3000
Mas enfim, eu e um amigo, Dave Hampton,
07:33
decided to see if we could do like a single-cell organism.
148
437000
2000
decidimos ver se conseguíamos fazer uma espécie de organismo unicelular.
07:35
What's the fewest pieces we could use to make a little life form?
149
439000
4000
Qual o menor número de peças que poderíamos usar para fazer uma pequena forma de vida.
07:39
And that's our little, thirty-cent Mabuchi motor.
150
443000
2000
E esse é o nosso motorzinho Mabuchi de 30 centavos.
07:41
And so, I have all these design books,
151
445000
2000
Eu tenho todos estes livros de design
07:43
like I'm sure many of you have.
152
447000
1000
como certamente muitos de vocês também têm.
07:44
And throughout the books -- this is the first page on Furby --
153
448000
3000
E folheando o livro – esta é a primeira página sobre o Furby,
07:47
I have kind of the art and science.
154
451000
2000
eu meio que tenho a arte e a ciência.
07:49
I have the why over here, and the how over there.
155
453000
3000
Eu tenho o “porquê” aqui e o “como” ali.
07:52
I try to do a lot of philosophy, a lot of thinking about all of these projects.
156
456000
3000
Eu tento filosofar, penso muito sobre todos esses projetos.
07:55
Because they're not just "bing" ideas;
157
459000
1000
Porque eles não são somente idéias do tipo “eureka”,
07:56
you have to really dig deep in these things.
158
460000
3000
você tem que realmente ir fundo nessas coisas.
07:59
So there's some real pseudo-code over here,
159
463000
2000
Então, temos aqui alguns pseudo-códigos
08:01
and getting the idea of different kind of drives, things like that.
160
465000
3000
e o desenvolvimento de diferentes tipos de drives, coisas assim.
08:04
And originally, Furby only had two eyes and some batteries on the bottom.
161
468000
3000
O primeiro Furby tinha apenas dois olhos e algumas pilhas na parte inferior.
08:07
And then we said, well, you're going to feed him,
162
471000
1000
E aí dissemos, bem, nós vamos ter que alimentá-lo,
08:08
and he needs to talk, and it got more complicated.
163
472000
3000
e ele precisa falar, e aí ficou mais complicado.
08:11
And then I had to figure out how I'm going to use that one motor
164
475000
1000
Então, eu tive de bolar como usar aquele motor
08:12
to make the eyes move, and the ears move,
165
476000
2000
para fazer os olhos se moverem, as orelhas se moverem,
08:14
and the body to move, and the mouth to move.
166
478000
2000
e o corpo e a boca se moverem.
08:16
And, you know, I want to make it blink
167
480000
1000
E, sabe, eu quero que ele pisque
08:17
and do all that at the same time.
168
481000
2000
e faça tudo isso ao mesmo tempo.
08:19
Well, I came up with this kind of linear
169
483000
2000
Bem, cheguei a este modelo simples
08:21
expression thing with these cams and feedback. And that worked pretty well.
170
485000
4000
de expressão, com esses cames. E funcionou muito bem.
08:25
Then I started to get a little more realistic
171
489000
2000
Aí, eu comecei a cair em mim
08:27
and I have to start drawing the stuff.
172
491000
1000
e tive de começar a desenhar a coisa.
08:28
And there's my "note to self" at the top:
173
492000
2000
E ali está um “lembrete para mim mesmo” no topo:
08:30
"lots of engineering."
174
494000
1000
“Muita engenharia”.
08:31
So that turned out to be a little more than true.
175
495000
3000
E isso acabou se tornando mais do que verdadeiro.
08:34
There's my first exploded view and all the little pieces
176
498000
3000
Aqui está minha primeira visão completa e todas as pecinhas
08:37
and the little worm drive and all that stuff.
177
501000
2000
e as engrenagens helicoidais e tudo o mais.
08:39
And then I've got to start building it,
178
503000
2000
E aí comecei a construí-lo,
08:41
so this is the real thing.
179
505000
1000
e aí está a coisa de fato.
08:42
I get up and start cutting my finger and gluing things together.
180
506000
3000
Eu vou e começo a cortar meu dedo e colar coisas.
08:45
And that's my little workshop.
181
509000
1000
E esta é a minha pequena oficina.
08:46
And there's the first little cam that drove Furby.
182
510000
2000
E eis o primeiro camezinho que deu vida ao Furby.
08:48
And there's Furby on the half shell.
183
512000
2000
E esse aí é o Furby ainda pela metade na carcaça.
08:50
You can see the little BB in the box is my tilt sensor.
184
514000
4000
Vejam, a esferazinha ali na caixa é o meu sensor de inclinação.
08:54
I just basically gnawed all this stuff out of plastic.
185
518000
3000
Eu fiz praticamente tudo com plástico.
08:57
So there's the back of his head with a billion holes in it.
186
521000
4000
E lá está a parte de trás da cabeça com um bilhão de buracos.
09:01
And there I am. I'm done. There's my little Furby.
187
525000
2000
E lá estou eu. Está pronto. Este é meu pequeno Furby.
09:03
No, it's a little robot on heroin or something, I think.
188
527000
3000
Não, é um robozinho drogado ou algo assim, acho eu.
09:06
(Laughter)
189
530000
1000
(Risos)
09:07
So right now, you see, I love little robots.
190
531000
4000
Como vocês viram, eu adoro robozinhos.
09:11
So my wife says, "Well, you may like it, but nobody else will."
191
535000
3000
E então minha esposa diz: “Bom, você pode gostar dele, mas ninguém mais vai”.
09:14
So she comes to the rescue.
192
538000
1000
Então ela vem em minha salvação.
09:15
This is my wife Christi, who is just, you know,
193
539000
1000
Esta é a minha esposa Christi, que é, você sabe,
09:16
my muse and my partner for eternity here.
194
540000
3000
minha musa e minha parceira por toda a eternidade.
09:19
And she does drawings, right?
195
543000
1000
Ela desenha.
09:20
She's an actual, you know, artist.
196
544000
2000
Ela é uma artista de verdade, artista.
09:22
And she starts doing all these different drawings
197
546000
2000
E ela começa a fazer todos esses diferentes desenhos
09:24
and does color patterns and coloring books.
198
548000
3000
e elabora padrões de cores em livros de colorir.
09:27
And I like the guy with the cigar at the bottom there.
199
551000
3000
Eu gosto do cara com o charuto aqui embaixo.
09:30
He didn't test so well, but I like him.
200
554000
2000
Ele não foi muito bem nos testes, mas eu gosto dele.
09:32
And then she started doing these other images.
201
556000
2000
Então, ela começou a fazer estes outros desenhos.
09:34
At that time, Beanie Babies was a big hit,
202
558000
2000
Na época Beanie Babies eram um grande sucesso,
09:36
and we thought, we'll do a bunch of different ones.
203
560000
2000
e pensamos em fazer um punhado de diferentes tipos.
09:38
So here's a little pink one, a little pouf on his head.
204
562000
2000
Eis aqui um rosinha, um pequeno tufo na cabeça.
09:40
And here's -- this didn't do so well in testing either, I don't know why.
205
564000
4000
E aqui – este também não deu muito certo nos testes, eu não sei o porquê.
09:44
There's my favorite, Demon Furby.
206
568000
1000
Eis o meu favorito, o Furby Demon.
09:45
That was a good one.
207
569000
2000
Esse foi muito bem.
09:47
Anyway, finally settled on kind of this kind of a look,
208
571000
2000
De qualquer maneira, no fim decidimos por este tipo de aparência,
09:49
little poufy body, a little imaginary character.
209
573000
2000
uma coisinha felpuda, um personagem imaginário.
09:51
And there he is, a little bush baby on -- caught in the headlights there.
210
575000
4000
E aqui está ele, um pequeno bebe do mato pego na luz dos faróis.
09:55
I actually went to Toys"R"Us, got a little furry cat,
211
579000
2000
Na verdade, eu fui à Toys ‘R’ Us, comprei um gatinho de pelúcia,
09:57
ripped it apart and made this.
212
581000
2000
abri-o todo para fazer isso.
09:59
And since then, every time I come home from Toys"R"Us
213
583000
2000
Desde então, toda vez que eu volto da Toys ‘R’ Us
10:01
with dolls or something, they disappear from my desk
214
585000
2000
com bonecas ou qualquer coisa, elas desaparecem da minha mesa,
10:03
and they get hidden in the house.
215
587000
3000
e são mantidas escondidas dentro de casa.
10:06
I have three girls and they just, they --
216
590000
1000
Eu tenho três filhas e elas simplesmente, elas -
10:07
it's like a rescue animal thing they're going there.
217
591000
2000
é como aquela coisa de resgatar um animal em situação de perigo ou algo assim.
10:09
(Laughter)
218
593000
2000
(Risos)
10:11
So, a little tether coming off,
219
595000
1000
Aquela coleirinha ali do lado,
10:12
it's just a control for the Fur's mouth and his eyes.
220
596000
3000
é só para controlar a boca e os olhos do Fur.
10:15
It's just a little server control and I made a little video going:
221
599000
2000
É somente um controle server e fiz um vídeo com ele dizendo:
10:17
"Hi, my name's Furby, and I'm good,"
222
601000
2000
“Oi, meu nome é Furby, e eu sou bom”,
10:19
you know, and then I'd reach my hand.
223
603000
1000
e aí eu esticava o braço.
10:20
He'd -- you can tickle him. When I put my hand up,
224
604000
2000
Ele - você pode fazer cócegas nele quando levanto minha mão,
10:22
"Ha, ha, ha, ha" and that's how we sold him.
225
606000
3000
“ha,ha,ha,ha” e foi assim que nós o vendemos.
10:25
And Hasbro actually said, I meant Tiger Electronics at the time,
226
609000
4000
E a Hasbro disse, ou melhor, a Tiger Electronics na época,
10:29
said, "Yeah, we want to do this.
227
613000
1000
disse “Sim, nós queremos produzi-lo.
10:30
We have, you know, 13 weeks or something to Toy Fair,
228
614000
3000
Nós temos, você sabe, 13 semanas mais ou menos para a Feira de Brinquedos,
10:33
and we're going to hire you guys to do this."
229
617000
3000
e nós vamos contratar vocês para fazer isto.”
10:36
And so Dave and I got working.
230
620000
2000
E aí, Dave e eu começamos a trabalhar.
10:38
Mostly me, because it was all mechanics at this point.
231
622000
2000
Principalmente eu, porque tudo era mecânica naquele momento.
10:40
So now I have to really figure out all kinds of stuff
232
624000
3000
Então, agora tenho que descobrir todo o tipo de coisas
10:43
I don't know how to do.
233
627000
1000
que eu não sei como fazer.
10:44
And I started working with Solid Works
234
628000
1000
E comecei a trabalhar com a Solid Works, o programa 3D do CAD,
10:45
and a whole other group to do that.
235
629000
1000
e com outra equipe inteira para isso.
10:46
And we started --
236
630000
1000
E nós começamos –
10:47
this was way back before there was really much SLA going on,
237
631000
3000
– isso foi muito antes da popularização das máquinas de prototipagem rápida,
10:50
not a lot of rapid prototyping.
238
634000
1000
quase não tinha prototipagem rápida.
10:51
We certainly didn't have the money to do this.
239
635000
2000
E nós, é claro, não tínhamos o dinheiro para isso.
10:53
They only paid me, like, a little bit of money to do this,
240
637000
2000
Eu recebi muito pouco para fazer esse trabalho,
10:55
so I had to call a friend of a friend
241
639000
2000
então tive de chamar um amigo de um amigo
10:57
who was running the GM prototype plant, SLA plant, that was down.
242
641000
4000
que estava dirigindo a unidade de protótipos da GM, a unidade de estéreolitografia que estava inativa.
11:01
And they said, "Yeah, well, we'll run them."
243
645000
1000
E eles disseram: “Sim, nós faremos as peças".
11:02
So they ran all the shells for us, which was nice of them.
244
646000
2000
Então eles fizeram todas as carcaças, o que foi legal da parte deles.
11:04
And the cams I got cut at Hewlett Packard.
245
648000
2000
E os cames foram cortados na HP.
11:06
We snuck in on the weekend.
246
650000
1000
Tivemos de nos virar no final de semana.
11:07
And so we just had a disc of the files.
247
651000
3000
E nós só tínhamos um disco dos arquivos.
11:10
But they have a closed system, so you couldn't print the things out on the machine.
248
654000
3000
Mas eles têm um sistema fechado, de modo que não dava para imprimir direto nos componentes.
11:13
So we actually printed them out on clear and taped them on the monitors.
249
657000
4000
Então nós imprimimos em papel e os colamos nos monitores.
11:17
And on the weekend we ran the parts for that.
250
661000
2000
E no final de semana nós executamos as peças.
11:19
So this is how they come out close to the end.
251
663000
2000
É assim que eles ficaram quase no final do processo.
11:21
And then they looked like little Garfields there.
252
665000
3000
E aqui eles parecem pequenos Garfields.
11:24
Eight months later -- you may remember this,
253
668000
2000
Oito meses depois – vocês devem se lembrar disso,
11:26
this was a -- total, total, total chaos.
254
670000
3000
isso foi – um caos completo, completo, completo.
11:29
For a while, they were making two million Furbys a month.
255
673000
2000
Houve uma época em que eram feitos 2 milhões de Furbys por mês.
11:31
They actually wound up doing about 40 million Furbys.
256
675000
2000
No fim acabaram fazendo mais ou menos 40 milhões de Furbys.
11:33
I -- it's unbelievable how -- I don't know how that can be.
257
677000
4000
Eu – é incrível como – eu não sei como isso é possível.
11:37
And Hasbro made about, you know, a billion and a half dollars.
258
681000
3000
E a Hasbro fez, aproximadamente, um bilhão e meio de dólares.
11:40
And I just a little bit on each one.
259
684000
2000
E eu ganhei somente um pouquinho por cada um.
11:42
So full circle -- why do I do this?
260
686000
3000
Então, voltando ao começo, por que eu faço isso?
11:45
Why do you, you know, try to do this stuff?
261
689000
2000
Por que você tenta fazer essas coisas?
11:47
And it's, of course, for your kids.
262
691000
2000
É claro que é para os seus filhos.
11:49
And there's my youngest daughter with her Furbys.
263
693000
2000
E aqui está a minha filha mais nova com seus Furbys.
11:51
And she still actually has those.
264
695000
1000
Ela ainda os tem.
11:52
So I kind of retired, and we're already living in paradise
265
696000
2000
Então eu meio que me aposentei, e já estamos morando no paraíso
11:54
up in Boise, on a river, you know. So
266
698000
3000
lá em Boise num rio, você sabe,
11:57
and then I started another company called Toy Innovation
267
701000
2000
e aí comecei outra empresa, chamada Toy Innovation
11:59
and we did some projects with Mattel with
268
703000
4000
e fizemos alguns projetos com a Mattel, com uma -
12:03
actually with a lady who's here, Ivy Ross,
269
707000
1000
na verdade, com uma senhora que está aqui, Ivy Ross,
12:04
and we did Miracle Moves Baby,
270
708000
2000
nós criamos o Miracle Moves Baby,
12:06
made it in Wired magazine, did a bunch of other stuff.
271
710000
2000
saímos na revista Wired, e fizemos um monte de outras coisas.
12:08
And then I started another company.
272
712000
1000
E então eu abri outra empresa.
12:09
We did a little hand-held device for teens that could hook up to the Internet,
273
713000
5000
Nós fizemos um pequeno dispositivo portátil para adolescentes que podia ser ligado à Internet,
12:14
won "Best Innovations" at CES,
274
718000
2000
uma das melhores inovações na CES, a Mostra de Eletrônicos para o Consumidor,
12:16
but really I kind of slowed down and said, OK,
275
720000
3000
mas na verdade eu diminui o ritmo e disse, OK,
12:19
I just ... After a while, I had this old tape of this dinosaur,
276
723000
3000
eu apenas – depois de um tempo, eu tinha esta fita antiga de um dinossauro
12:22
and I gave it to this guy, and this other guy saw it,
277
726000
3000
e passei para um cara, e outro cara viu a fita
12:25
and then people started to want to do it.
278
729000
2000
e as pessoas começaram a querer fazê-lo.
12:27
And they said they'd spend all this time.
279
731000
2000
E eles disseram que iriam levar muito tempo.
12:29
So I said, "OK, let's try to do this dinosaur project."
280
733000
2000
Então eu disse “OK, vamos tentar este projeto do dinossauro.”
12:31
The crazy idea is we're going to try to clone a dinosaur
281
735000
4000
A ideia maluca era tentar clonar um dinossauro
12:35
as much as we can with today's technology.
282
739000
2000
da melhor forma possível com a tecnologia de hoje.
12:37
And it's not really -- but as close as we can do.
283
741000
3000
Na verdade não é, mas o mais próximo possível.
12:40
And we're going to try to really pull this off,
284
744000
3000
E nós íamos tentar realmente tudo,
12:43
intentfully try to make something that seems like it's alive.
285
747000
4000
pretendíamos fazer algo que parecesse estar vivo mesmo.
12:47
Not a robot that kind of does, but let's really go for it.
286
751000
3000
Não um robô que apenas desse a impressão, mas íamos tentar para valer.
12:50
So I picked a Camarasaurus,
287
754000
2000
Então, eu escolhi um Camarassauro,
12:52
because the Camarasaurus was the most abundant of the sauropods in North America.
288
756000
4000
porque o Camarassauro é o mais numeroso dos saurópodes na América do Norte.
12:56
And you could actually find full fossil evidence of these.
289
760000
3000
E você pode realmente encontrar evidências completas dos fósseis deles.
12:59
That's a juvenile.
290
763000
1000
Este é um jovem dinossauro.
13:00
And so we actually went in.
291
764000
1000
Então, fomos realmente fundo.
13:01
There's a book called "Walking on Eggshells,"
292
765000
2000
Há um livro chamado "Walking on Eggshells",
13:03
where they found actual sauropod skin in Patagonia.
293
767000
3000
cujos autores encontraram uma pele de saurópode na Patagônia.
13:06
And the picture from the book, so when I --
294
770000
2000
E a foto no livro, então quando, eu –
13:08
I told the sculptor to use this bump pattern, whatever you can to copy that.
295
772000
3000
disse ao escultor para usar esta disposição de calombos, e achar um jeito de copiar aquilo.
13:11
Very, very obsessive.
296
775000
2000
Muito, muito obsessivo.
13:13
There's a kind of truncated Camarasaurus skeleton,
297
777000
2000
Há um esqueleto meio que truncado de um Camarassauro,
13:15
but the geometry's correct.
298
779000
2000
mas com a geometria correta.
13:17
And then I went in, and measured all the geometry
299
781000
1000
Então eu fui e medi toda a geometria
13:18
because I figured, hey, biomimicry.
300
782000
2000
porque, eu imaginei, ei!, biomímica,
13:20
If I do it kind of right, it might move kind of like the real thing.
301
784000
3000
se eu conseguir fazer isso direito, talvez ele se mova como a coisa de verdade.
13:23
So there's the motor.
302
787000
2000
Eis o motor.
13:25
And about this time, you know, all these other people are starting to help.
303
789000
3000
E neste ponto, você sabe, todas as outras pessoas estão começando a ajudar.
13:28
Here's an example of what we did with the skull.
304
792000
1000
Aqui está um exemplo do que nós fizemos com o crânio.
13:29
There's the skull, there's my drawing of a skull.
305
793000
3000
Aí está o crânio, o meu desenho de um crânio.
13:32
There's kind of the skin version of the soft tissue.
306
796000
3000
Aqui é uma versão da pele com os tecidos macios.
13:35
There's the mechanism that would go in there,
307
799000
2000
Há o mecanismo que encaixa ali -
13:37
kind of a Geneva drive.
308
801000
1000
– tipo uma roda de Geneva.
13:38
There's some Solid Works versions of it.
309
802000
2000
Há algumas versões dele na programação em Solidworks.
13:40
Here's some SLA parts of the same thing.
310
804000
2000
Eis algumas partes em máquinas de prototipagem rápida da mesma coisa.
13:42
And then, these are really crude pieces. We were just doing some tests here.
311
806000
3000
E estas são peças verdadeiramente rudimentares. Aqui estávamos apenas fazendo alguns testes.
13:45
There's the skull, pretty much the same shape as the Camarasaurus.
312
809000
3000
Aqui está a cabeça, praticamente com a mesma forma da de um Camarassauro.
13:48
There's a photorealistic eye behind a lens.
313
812000
3000
Aqui a imagem fotorealista de um olho atrás de uma lente.
13:51
And there's kind of the first exploded view, or see-through view.
314
815000
3000
E aqui meio que a primeira vista explodida, ou transparente.
13:54
There's the first SLA version, and it already kind of has the feel,
315
818000
4000
Aqui a primeira versão em prototipagem rápida, a coisa já está tomando forma,
13:58
it has kind of a cuteness already.
316
822000
2000
já tem um tipo de beleza.
14:00
And the thing about blending science and art
317
824000
2000
E isso de misturar ciência e arte
14:02
in this multidisciplinary stuff is you can do a robot,
318
826000
2000
nessa coisa multidisciplinar, é que te permite fazer um robô,
14:04
and then you go back and do the shape,
319
828000
2000
então voltar e trabalhar na forma,
14:06
and then you go back and forth.
320
830000
1000
e aí voltar mais uma vez e avançar.
14:07
The servos in the front legs, we had to shape those like muscles.
321
831000
3000
Os servos na parte da frente das pernas, nós tivemos que modelá-los como músculos.
14:10
They had to fit within the envelope.
322
834000
1000
Eles tinham que encaixar dentro da capa.
14:11
There was a tremendous amount of work to get all that working right.
323
835000
4000
Tivemos um trabalho tremendo para fazer com que tudo funcionasse direito.
14:15
All the neck and the tail are cable,
324
839000
1000
Todo o pescoço e o rabo são cabos,
14:16
so it moves smoothly and organically.
325
840000
2000
então ele se move de forma suave e orgânica.
14:18
And then, of course, you're not done yet.
326
842000
1000
E mesmo assim ainda não está pronto.
14:19
You have to get the look for the skin.
327
843000
2000
Você tem que conseguir o aspecto da pele.
14:21
The skin's a whole another thing, probably the hardest part.
328
845000
3000
A pele é outra grande questão, provavelmente a parte mais difícil.
14:24
So you hire artists, and you try to get the look and feel
329
848000
2000
Então você contrata artistas, e tenta chegar próximo da aparência e textura
14:26
of the character.
330
850000
1000
do personagem.
14:27
Now, this is not -- we're character designers, right?
331
851000
2000
Agora, isto não tem nada a ver com os designers, certo?
14:29
And we're still trying to keep with the real character.
332
853000
3000
E mesmo assim estamos tentando nos aproximar da criatura real.
14:32
So, now you go back and you cover the whole thing with clay.
333
856000
2000
Então, agora você volta e cobre toda a coisa com argila.
14:34
Now you start doing the sculpture for this.
334
858000
3000
Agora começa o trabalho de modelagem.
14:37
And you can see we got a guy from --
335
861000
1000
E conseguimos um cara da –
14:38
who's just a fanatic about dinosaurs
336
862000
3000
que é simplesmente fanático por dinossauros
14:41
to do the sculpting for us,
337
865000
1000
a ponto de fazer a modelagem para nós,
14:42
down to the spoon-shaped teeth and everything.
338
866000
1000
desde o dente em formato côncavo e tudo o mais.
14:43
And then more sculpting, and then more sculpting,
339
867000
2000
E então mais modelagem, e mais modelagem,
14:45
and then more sculpting, and then more sculpting.
340
869000
2000
e então mais modelagem e mais modelagem.
14:47
And then, four years and 10 million dollars later,
341
871000
3000
E então, quatro anos e 10 milhões de dólares depois,
14:50
we have a little Pleo.
342
874000
2000
nós temos um – um pequeno Pleo.
14:52
John, do you want to bring him up?
343
876000
2000
John, pode trazer o Pleo?
14:54
John Sosoka is our CTO, and is really the man
344
878000
2000
John Sosoka é o nosso CTO, e é o cara
14:56
that's done most of the work with our 40-person company.
345
880000
3000
que fez a maior parte do trabalho com a nossa empresa, de uns 40 funcionários.
14:59
I'd like to give John a hand. He never gets recognition. This is John Sosoka.
346
883000
3000
Eu queria uma salva de palmas para o John. Ele nunca ganha reconhecimento. Este é John Sosoka.
15:02
(Applause)
347
886000
4000
(Aplausos)
15:06
So, thank you, John, thank you,
348
890000
2000
Então, obrigado, John, obrigado,
15:08
and get back to work, all right, man?
349
892000
2000
e volte ao trabalho, tudo certo, cara?
15:10
All right --
350
894000
1000
Muito bom –
15:11
(Laughter)
351
895000
4000
(Risos)
15:15
-- no, it's very painful, so --
352
899000
1000
– não, é muito doloroso, então -
15:16
(Laughter)
353
900000
2000
(Risos)
15:18
-- these are little Pleos and you can probably see them.
354
902000
4000
– estes são pequenos Pleos e dá para vocês verem.
15:22
This -- I on purpose -- they go through life stages.
355
906000
3000
Este - eu, de propósito – eles passam por estágios de vida.
15:25
So when you first get them, they're babies.
356
909000
2000
Então, quando você os pega, eles são bebes.
15:27
And you -- more you have them, kind of the older they get,
357
911000
2000
E você - à medida você fica com eles, eles meio que envelhecem,
15:29
and they kind of learn through their behavior.
358
913000
2000
e eles aprendem através do próprio comportamento.
15:31
So this one, this one's actually asleep, and -- hang on.
359
915000
5000
Este aqui, este está adormecido, e, espera ai,
15:36
Pleo, wake up. Pleo, come on.
360
920000
3000
Pleo, acorda. Pleo, vamos.
15:39
So this guy's listening to my voice here.
361
923000
1000
Este cara está ouvindo a minha voz.
15:40
But they have 40 sensors all over their body.
362
924000
3000
Mas eles têm 40 sensores espalhados por todo o corpo.
15:43
They have seven processors, they have 14 motors,
363
927000
4000
Eles têm sete processadores, 14 motores,
15:47
they have --
364
931000
2000
eles têm -
15:49
but you don't care, do you?
365
933000
1000
mas isso não interessa, né?
15:50
They're just cute, right? That's the idea, that's the idea.
366
934000
4000
Eles são umas gracinhas, né? A ideia é essa, a ideia é essa.
15:54
So you see -- hey, come on. Hey, did you feel that?
367
938000
3000
Então, vejam vocês, ei, volte aqui, ei, vocês viram aquilo?
15:57
There's something big and loud over here.
368
941000
2000
Há algo grande e barulhento logo ali.
15:59
Hey.
369
943000
1000
Ei.
16:00
(Laughter)
370
944000
4000
(Risos)
16:04
That's good, wake up, wake up, wake up.
371
948000
2000
Muito bem, acorda, acorda, acorda.
16:06
Yeah, they're like kids, you know.
372
950000
1000
Sim, eles são como crianças, você sabe.
16:07
You, yeah, yeah. Okay, he's hungry.
373
951000
2000
Sim, sim. Ok, ele está com fome.
16:09
I'll show you what he's been doing for, for four years.
374
953000
3000
Eu vou mostrar o que eles têm feito nestes quatro anos.
16:12
Here, here, here. Have some money, Pleo.
375
956000
2000
Aqui, aqui, aqui. Toma um dinheirinho, Pleo.
16:14
(Laughter)
376
958000
1000
(Risos)
16:15
There you go.
377
959000
1000
Isso mesmo.
16:16
That's what the investors think, that it's just --
378
960000
7000
Isso é o que os investidores pensam, é só –
16:23
(Laughter)
379
967000
2000
(Risos)
16:25
-- right, right. So they're really sweet little guys.
380
969000
3000
– certo, certo. Eles são realmente umas gracinhas.
16:28
And we're hoping that -- you know,
381
972000
3000
E nós esperamos que, você sabe,
16:31
our belief is that humans need to feel empathy towards things
382
975000
5000
acreditamos que os humanos precisam sentir empatia pelas
16:36
in order to be more human.
383
980000
1000
coisas a fim de se tornarem mais humanos.
16:37
And we think we can help that out by having
384
981000
3000
E nós achamos que podemos ajudar nisso com
16:40
little creatures that you can love.
385
984000
2000
pequenas criaturas que você pode amar.
16:42
Now these are not robots, they're kind of lovebots, you know.
386
986000
3000
Bem, eles são, não robôs, eles são tipo robôs-amigos, você sabe.
16:45
They do change over time.
387
989000
2000
Eles se transformam com o tempo.
16:47
But mostly they evoke a feeling of caring.
388
991000
3000
Mas, principalmente, eles inspiram um sentimento de proteção.
16:50
And we have a -- I have a little something here.
389
994000
6000
E temos uma – eu tenho uma coisinha aqui.
16:56
Now I do want to say that, you know, Ugobe is not there yet.
390
1000000
5000
Eu quero avisar que a UGOBE ainda não chegou lá.
17:01
We've just opened the door, and it's for all of you to step through it.
391
1005000
4000
Nós acabamos de abrir a porta, e é para todos vocês entrarem.
17:05
We did include some things that are hopefully useful.
392
1009000
2000
Nós incluímos algumas coisas que esperamos ser úteis.
17:07
Excuse me, Pleo.
393
1011000
1000
Com licença, Pleo.
17:08
They -- he has a USB and he has a SD card,
394
1012000
3000
Eles - eles tem uma porta USB e um cartão SD,
17:11
so it's completely open architecture.
395
1015000
2000
então é uma arquitetura completamente aberta.
17:13
So anyone can plug him -- (Applause) -- thank you.
396
1017000
1000
Então, qualquer pessoa pode ligá-lo, obrigado.
17:14
This is John over here.
397
1018000
2000
Há trabalho do John aqui.
17:16
Anyone can take Pleo and they can totally redo his personality.
398
1020000
4000
Qualquer um pode pegar o Pleo e redefinir sua personalidade.
17:20
You can make him bipolar, or as someone said, a --
399
1024000
2000
Você pode fazê-lo bipolar, ou como disse alguém uma –
17:22
(Laughter) --
400
1026000
1000
(Risos)
17:23
you can change his homeostatic drives, or whatever you want to call them.
401
1027000
7000
Você pode trocar seus drives homeostáticos, ou como queira chamá-los.
17:30
Kids can just drag and drop, put in new sounds.
402
1034000
2000
As crianças podem simplesmente arrastar e soltar, colocar novos sons.
17:32
We -- actually, it's very hard to keep people from doing this.
403
1036000
3000
Na verdade, nós, é muito difícil impedir as pessoas de fazerem isso.
17:35
We have one animator who's taken it and
404
1039000
3000
Temos um animador que o pegou e
17:38
he's done a take on the Budweiser beer commercial,
405
1042000
3000
fez uma tomada do comercial da cerveja Budweiser,
17:41
and they're going, "Whassup," you know?
406
1045000
2000
e eles estão “E aíii”, acreditam?
17:43
(Laughter)
407
1047000
2000
(Risos)
17:45
You -- so it's -- yes, he likes that.
408
1049000
3000
Você – então - sim, ele gosta disso.
17:48
So they're a handful. We hope you get one.
409
1052000
3000
Então são uns traquinas. Esperamos que ganhem um.
17:51
I don't know what I'm missing to say,
410
1055000
2000
Eu não sei se estou esquecendo algo,
17:53
but as a last thing, I'd like to say is that
411
1057000
4000
mas gostaria de dizer uma última coisa,
17:57
if we continue along this path, we are designing our children's best friends.
412
1061000
5000
é que se continuarmos neste caminho estaremos projetando os melhores amigos dos nossos filhos.
18:02
And there's a lot of social responsibility in that.
413
1066000
2000
E há muita responsabilidade social nisso.
18:04
That's why Pleo's soft and gentle and loving.
414
1068000
2000
É por isso que o Pleo é delicado, gentil e amoroso.
18:06
And so I just -- I hope we all dream well.
415
1070000
4000
E eu apenas – eu espero que todos nós tenhamos bons sonhos.
18:10
Thank you.
416
1074000
1000
Obrigado.
18:11
(Applause)
417
1075000
8000
(Aplausos)
Translated by Sung Sim Kim
Reviewed by Vagner Pagotti

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
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.

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.

More profile about the speaker
Caleb Chung | Speaker | TED.com