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

Торстен Рейл учится анимации у природы

Filmed:
363,842 views

Торстен Рейл рассказывает, как изучение биологии помогает ему в создании реалистичной анимации людей: он «собирает» человека изнутри, моделируя скелет, мышцы и нервную систему. Он выступил на конференции TED в 2003 году; сегодня его работу можно оценить на примере 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 technologyтехнологии that we're developingразвивающийся at OxfordОксфорд now,
0
3000
4000
Я расскажу о технологии,
которую мы разрабатываем в Оксфорде.
00:19
that we think is going to changeизменение the way that
1
7000
3000
Есть надежда,
что она произведёт революцию
00:22
computerкомпьютер gamesигры and HollywoodГолливуд moviesкино are beingявляющийся madeсделал.
2
10000
3000
в создании компьютерных игр
и голливудских фильмов.
00:26
That technologyтехнологии is simulatingимитирующий humansлюди.
3
14000
3000
Я говорю о компьютерном моделировании человека.
00:29
It's simulatedсимулированный humansлюди with a simulatedсимулированный bodyтело
4
17000
3000
Мы создаем модели человеческого тела
00:32
and a simulatedсимулированный nervousнервное systemсистема to controlконтроль that bodyтело.
5
20000
3000
и нервной системы,
контролирующей это тело.
00:36
Now, before I talk more about that technologyтехнологии,
6
24000
3000
Но прежде чем я расскажу
о нашей технологии,
00:39
let's have a quickбыстро look at what humanчеловек charactersперсонажи look like
7
27000
3000
давайте посмотрим,
как сейчас выглядят
00:42
at the momentмомент in computerкомпьютер gamesигры.
8
30000
3000
человеческие персонажи
в компьютерных играх.
00:45
This is a clipклип from a gameигра calledназывается "Grandбольшой Theftкража AutoАвто 3."
9
33000
3000
Это фрагменты из игры
«Grand Theft Auto 3».
00:48
We alreadyуже saw that brieflyкратко yesterdayвчера.
10
36000
2000
Некоторые из них мы уже видели вчера.
00:50
And what you can see is -- it is actuallyна самом деле a very good gameигра.
11
38000
3000
Очевидно, что это очень хорошая игра.
00:53
It's one of the mostбольшинство successfulуспешный gamesигры of all time.
12
41000
3000
Одна из самых успешных за всю историю игр.
00:56
But what you'llВы будете see is that all the animationsанимации in this gameигра are very repetitiveповторяющийся.
13
44000
4000
Но, как вы сейчас увидите,
анимация в этой игре очень однообразна.
01:00
They prettyСимпатичная much look the sameодна и та же.
14
48000
2000
Везде практически одно и то же.
01:02
I've madeсделал him runбег into a wallстена here, over and over again.
15
50000
3000
Вот здесь я его заставил
снова и снова врезаться в стену.
01:05
And you can see he looksвыглядит always the sameодна и та же.
16
53000
2000
И, как видите, ничего не меняется.
01:07
The reasonпричина for that is that these charactersперсонажи
17
55000
3000
А всё потому,
01:10
are actuallyна самом деле not realреальный charactersперсонажи.
18
58000
2000
что это не настоящие персонажи,
01:12
They are a graphicalграфический visualizationвизуализация of a characterперсонаж.
19
60000
4000
а их графическая визуализация.
01:16
To produceпроизводить these animationsанимации, an animatorмультипликатор at a studioстудия has to anticipateпредвидеть
20
64000
5000
Такие сцены художник-аниматор
создаёт заранее, в студии:
01:21
what's going to happenслучаться in the actualфактический gameигра,
21
69000
3000
он должен предсказать,
что произойдет в игре,
01:24
and then has to animateоживлять that particularконкретный sequenceпоследовательность.
22
72000
3000
а потом анимировать
эту конкретную сцену.
01:27
So, he or she sitsсидит down, animatesоживляет it, and triesпытается to anticipateпредвидеть what's going to happenслучаться,
23
75000
4000
То есть аниматор пытается
предугадать действия героя
01:31
and then these particularконкретный animationsанимации are just playedиграл back
24
79000
3000
и рисует отдельные мультики,
01:34
at appropriateподходящее timesраз in the computerкомпьютер gameигра.
25
82000
3000
которые проигрываются в нужный момент.
01:37
Now, the resultрезультат of that is that you can't have realреальный interactivityинтерактивность.
26
85000
5000
В результате настоящей интерактивности
не получается.
01:42
All you have is animationsанимации that are playedиграл back
27
90000
3000
Вы видите только анимационные сцены,
01:45
at more or lessМеньше the appropriateподходящее timesраз.
28
93000
2000
проигрываемые в боле-менее подходящий момент.
01:47
It alsoтакже meansозначает that gamesигры aren'tне really going to be as surprisingудивительный as they could be,
29
95000
5000
А ещё это значит, что игры предсказуемы,
01:52
because you only get out of it, at leastнаименее in termsсроки of the characterперсонаж,
30
100000
3000
потому что, если говорить о персонажах,
01:55
what you actuallyна самом деле put into it.
31
103000
2000
мы видим в игре только то,
что в неё вкладываем.
01:57
There's no realреальный emergenceпоявление there.
32
105000
2000
Ничего неожиданного не происходит.
01:59
And thirdlyв-третьих, as I said, mostбольшинство of the animationsанимации are very repetitiveповторяющийся because of that.
33
107000
4000
И в-третьих, как я уже сказал,
почти вся анимация очень однообразна.
02:03
Now, the only way to get around that
34
111000
2000
Единственный способ это обойти —
02:05
is to actuallyна самом деле simulateмоделировать the humanчеловек bodyтело
35
113000
2000
смоделировать человеческое тело
02:07
and to simulateмоделировать that bitнемного of the nervousнервное systemсистема of the brainголовной мозг that controlsуправления that bodyтело.
36
115000
5000
и ту часть нервной системы головного мозга,
которая этим телом управляет.
02:12
And maybe, if I could have you for a quickбыстро demonstrationдемонстрация
37
120000
3000
Можно тебя на секунду?
02:15
to showпоказать what the differenceразница is --
38
123000
2000
Я хочу показать вам разницу,
02:17
because, I mean, it's very, very trivialтривиальный.
39
125000
4000
потому что, ну, серьёзно, она очевидна.
02:21
If I pushОт себя ChrisКрис a bitнемного, like this, for exampleпример, he'llад reactреагировать to it.
40
129000
3000
Если я слегка толкну Криса,
например, вот так,
он на это отреагирует.
02:24
If I pushОт себя him from a differentдругой angleугол, he'llад reactреагировать to it differentlyиначе,
41
132000
3000
Если я толкну его с другой стороны,
он отреагирует по-другому,
02:27
and that's because he has a physicalфизическое bodyтело,
42
135000
2000
потому что у него есть физическое тело
02:29
and because he has the motorдвигатель skillsнавыки to controlконтроль that bodyтело.
43
137000
3000
и опорно-двигательный аппарат,
управляющий этим телом.
02:32
It's a very trivialтривиальный thing.
44
140000
2000
Это банальные вещи.
02:34
It's not something you get in computerкомпьютер gamesигры at the momentмомент, at all.
45
142000
2000
Но в компьютерных играх они не учитываются.
02:36
Thank you very much. ChrisКрис AndersonАндерсон: That's it?
46
144000
2000
Спасибо большое.
Крис Андерсон: Всё?
02:38
TorstenТорстен ReilРейл: That's it, yes.
47
146000
2000
Торстен Рейл: Да, это всё.
02:40
So, that's what we're tryingпытаясь to simulateмоделировать --
48
148000
1000
Вот это мы и пытаемся смоделировать.
02:41
not ChrisКрис specificallyконкретно, I should say, but humansлюди in generalГенеральная.
49
149000
4000
Конечно, не лично Криса, а человека в целом.
02:46
Now, we startedначал workingза работой on this a while agoтому назад at OxfordОксфорд UniversityУниверситет,
50
154000
5000
Не так давно мы начали над этим работать
в Оксфордском университете,
02:51
and we triedпытался to startНачало very simplyпросто.
51
159000
2000
причём начали мы с очень простого.
02:53
What we triedпытался to do was teachучат a stickпридерживаться figureфигура how to walkходить.
52
161000
3000
Мы взяли контурное изображение человека
и попытались научить его ходить.
02:56
That stickпридерживаться figureфигура is physicallyфизически stimulatedстимулированный. You can see it here on the screenэкран.
53
164000
3000
Вот эта фигура смоделирована физически:
02:59
So, it's subjectпредмет to gravityсила тяжести, has jointsстыки, etcи т.д.
54
167000
3000
она подчиняется силе гравитации,
у неё есть суставы и т.д.
03:02
If you just runбег the simulationмоделирование, it will just collapseколлапс, like this.
55
170000
3000
Если запустить симуляцию,
то она просто свалится.
03:05
The trickyзапутанный bitнемного is now to put an AIискусственный интеллект controllerконтроллер in it
56
173000
4000
Сложность заключается в том,
чтобы наделить фигуру искусственным интеллектом,
03:09
that actuallyна самом деле makesмарки it work.
57
177000
2000
который заставит её работать.
03:11
And for that, we use the neuralнервный networkсеть, whichкоторый we basedисходя из on
58
179000
3000
Для этого мы создали нейронную сеть,
03:14
that partчасть of the nervousнервное systemсистема that we have in our spineпозвоночник
59
182000
2000
по аналогии с той частью нервной системы,
которая находится в позвоночнике,
03:16
that controlsуправления walkingгулять пешком in humansлюди.
60
184000
2000
и благодаря которой человек может ходить.
03:18
It's calledназывается the centralцентральный patternшаблон generatorгенератор.
61
186000
2000
Она называется «центральный генератор
упорядоченной активности».
03:20
So, we simulatedсимулированный that as well, and then the really trickyзапутанный bitнемного
62
188000
3000
Мы её тоже смоделировали,
но возникла новая проблема —
03:23
is to teachучат that networkсеть how to walkходить.
63
191000
2000
научить эту нейронную сеть ходить.
03:25
For that we used artificialискусственный evolutionэволюция -- geneticгенетический algorithmsалгоритмы.
64
193000
4000
Здесь нам пригодилась искусственная эволюция — генетические алгоритмы.
03:29
We heardуслышанным about those alreadyуже yesterdayвчера,
65
197000
2000
Мы уже слышали о них вчера,
03:31
and I supposeпредполагать that mostбольшинство of you are familiarзнакомые with that alreadyуже.
66
199000
3000
так что, я думаю, большинству из вас
эта технология уже известна.
03:34
But, just brieflyкратко, the conceptконцепция is that
67
202000
2000
Вкратце идея такова:
03:36
you createСоздайте a largeбольшой numberномер of differentдругой individualsиндивидуумы --
68
204000
3000
вы создаёте огромное количество
разных персонажей,
03:39
neuralнервный networksсети, in this caseдело --
69
207000
2000
в нашем случае, нейронных сетей,
03:41
all of whichкоторый are randomслучайный at the beginningначало.
70
209000
2000
поначалу совершенно произвольных.
03:43
You hookкрюк these up -- in this caseдело, to the virtualвиртуальный musclesмышцы
71
211000
2000
А потом привязываете их,
в нашем случае, к виртуальным мышцам
03:45
of that two-leggedдвуногий creatureсущество here --
72
213000
3000
вот этого двуногого существа
03:48
and hopeнадежда that it does something interestingинтересно.
73
216000
3000
и надеетесь, что оно сделает
что-нибудь интересное.
03:51
At the beginningначало, they're all going to be very boringскучный.
74
219000
2000
Поначалу все они
будут вести себя очень скучно.
03:53
MostНаиболее of them won'tне будет moveпереехать at all,
75
221000
2000
Почти никто не сдвинется с места,
03:55
but some of them mightмог бы make a tinyкрошечный stepшаг.
76
223000
2000
но некоторые могут сделать
крошечный шажок.
03:57
Those are then selectedвыбранный by the algorithmалгоритм,
77
225000
2000
Такие варианты отбираются
с помощью специального алгоритма
03:59
reproducedвоспроизведенный with mutationмутация and recombinationsрекомбинация to introduceвводить sexсекс as well.
78
227000
4000
и воспроизводятся
с разными мутациями и рекомбинациями,
в том числе, определяющими пол.
04:03
And you repeatповторение that processобработать over and over again,
79
231000
2000
Этот процесс вы повторяете снова и снова,
04:05
untilдо you have something that walksпрогулки --
80
233000
2000
пока не получите нечто, умеющее ходить,
04:07
in this caseдело, in a straightПрямо lineлиния, like this.
81
235000
2000
в данном случае по прямой, примерно так.
04:09
So that was the ideaидея behindза this.
82
237000
2000
Вот такая была идея.
04:11
When we startedначал this, I setзадавать up the simulationмоделирование one eveningвечер.
83
239000
3000
Когда мы только начинали,
я как-то вечером запустил программу.
04:14
It tookвзял about threeтри to four4 hoursчасов to runбег the simulationмоделирование.
84
242000
3000
На её выполнение ушло около 3-4 часов.
04:17
I got up the nextследующий morningутро, wentотправился to the computerкомпьютер and lookedсмотрел at the resultsРезультаты,
85
245000
4000
На следующее утро я проснулся,
подошёл к компьютеру и посмотрел,
что получилось.
04:21
and was hopingнадеясь for something that walkedходил in a straightПрямо lineлиния,
86
249000
3000
Я надеялся увидеть нечто,
шагающее по прямой линии,
04:24
like I've just demonstratedпродемонстрировал,
87
252000
2000
как я вам только что показывал.
04:26
and this is what I got insteadвместо.
88
254000
2000
Но вот что получилось.
04:28
(LaughterСмех)
89
256000
10000
(Смех)
04:38
So, it was back to the drawingРисование boardдоска for us.
90
266000
3000
И нам пришлось начать всё сначала.
04:42
We did get it to work eventuallyв итоге,
91
270000
3000
Мы подправили программу,
04:45
after tweakingдоводка a bitнемного here and there.
92
273000
2000
и в конце концов она заработала.
04:47
And this is an exampleпример of a successfulуспешный evolutionaryэволюционный runбег.
93
275000
3000
Вот пример успешного эволюционного прогона.
04:50
So, what you'llВы будете see in a momentмомент is a very simpleпросто bipedдвуногое
94
278000
3000
Вы сейчас увидите,
как очень простая двуногая модель
учится ходить,
04:53
that's learningобучение how to walkходить usingс помощью artificialискусственный evolutionэволюция.
95
281000
3000
используя механизм искусственной эволюции.
04:56
At the beginningначало, it can't walkходить at all,
96
284000
2000
Поначалу она совсем не умеет ходить,
04:58
but it will get better and better over time.
97
286000
2000
но со временем у неё будет получаться
всё лучше и лучше.
05:02
So, this is the one that can't walkходить at all.
98
290000
3000
Вот эта не умеет совсем.
05:05
(LaughterСмех)
99
293000
6000
(Смех)
05:11
Now, after five5 generationsпоколения of applyingприменение evolutionaryэволюционный processобработать,
100
299000
3000
После 5-ти поколений
эволюционного процесса,
05:14
the geneticгенетический algorithmалгоритм is gettingполучение a tinyкрошечный bitнемного better.
101
302000
3000
генетический алгоритм
становится чуточку лучше.
05:17
(LaughterСмех)
102
305000
8000
(Смех)
05:25
Generationпоколение 10 and it'llэто будет take a fewмало stepsмеры more --
103
313000
2000
10-е поколение. Ещё несколько шагов.
05:31
still not quiteдовольно there.
104
319000
2000
Всё равно не то.
05:34
But now, after generationпоколение 20, it actuallyна самом деле walksпрогулки in a straightПрямо lineлиния withoutбез fallingпадение over.
105
322000
5000
Но уже после 20-го поколения
наша модель ходит по прямой линии,
не спотыкаясь.
05:40
That was the realреальный breakthroughпрорвать for us.
106
328000
3000
Для нас это был настоящий прорыв.
05:43
It was, academicallyакадемически, quiteдовольно a challengingиспытывающий projectпроект,
107
331000
3000
С теоретической точки зрения
проект довольно сложный,
05:46
and onceодин раз we had reachedдостиг that stageсцена, we were quiteдовольно confidentуверенная в себе
108
334000
3000
и когда мы добились первых результатов,
у нас появилась уверенность,
05:49
that we could try and do other things as well with this approachподход --
109
337000
3000
что такой подход — моделирование тела
05:52
actuallyна самом деле simulatingимитирующий the bodyтело
110
340000
2000
и той части нервной системы,
которая им управляет —
05:54
and simulatingимитирующий that partчасть of the nervousнервное systemсистема that controlsуправления it.
111
342000
3000
можно попробовать применить
и к другим задачам.
05:57
Now, at this stageсцена, it alsoтакже becameстал clearЧисто that this could be very excitingзахватывающе
112
345000
3000
На этом же этапе стало ясно,
какая это находка
06:00
for things like computerкомпьютер gamesигры or onlineонлайн worldsмиры.
113
348000
3000
для компьютерных игр, онлайн-миров
и тому подобных вещей.
06:03
What you see here is the characterперсонаж standingпостоянный there,
114
351000
2000
Смотрите, вот персонаж,
06:05
and there's an obstacleпрепятствие that we put in its way.
115
353000
2000
перед которым мы положили препятствие.
06:07
And what you see is, it's going to fallпадать over the obstacleпрепятствие.
116
355000
5000
И сейчас вы увидите,
как он об это препятствие споткнётся.
06:12
Now, the interestingинтересно bitнемного is, if I moveпереехать the obstacleпрепятствие a tinyкрошечный bitнемного to the right,
117
360000
3000
Но вот что интересно:
если я подвину наше препятствие чуть правее —
06:15
whichкоторый is what I'm doing now, here,
118
363000
2000
а именно это я сейчас и делаю —
06:17
it will fallпадать over it in a completelyполностью differentдругой way.
119
365000
4000
он споткнётся об него
совершенно по-другому.
06:24
And again, if you moveпереехать the obstacleпрепятствие a tinyкрошечный bitнемного, it'llэто будет again fallпадать differentlyиначе.
120
372000
5000
И ещё раз: если совсем чуть-чуть
передвинуть препятствие,
он упадёт по-другому.
06:29
(LaughterСмех)
121
377000
2000
(Смех)
06:31
Now, what you see, by the way, at the topВверх there,
122
379000
2000
Кстати, в верхней части экрана
отображаются сигналы,
06:33
are some of the neuralнервный activationsактиваций beingявляющийся fedкормили into the virtualвиртуальный musclesмышцы.
123
381000
3000
которые нейроны передают
виртуальным мышцам.
06:36
Okay. That's the videoвидео. Thanksблагодаря.
124
384000
2000
Вот такое видео. Спасибо.
06:38
Now, this mightмог бы look kindсвоего рода of trivialтривиальный, but it's actuallyна самом деле very importantважный
125
386000
3000
Всё это может показаться незначительным,
но на самом деле это важно,
06:41
because this is not something you get at the momentмомент
126
389000
2000
потому что ни в одном из интерактивных или
06:43
in any interactiveинтерактивный or any virtualвиртуальный worldsмиры.
127
391000
2000
виртуальных миров нет ничего подобного.
06:48
Now, at this stageсцена, we decidedприняли решение to startНачало a companyКомпания and moveпереехать this furtherв дальнейшем,
128
396000
3000
На этом этапе мы решили открыть фирму
и двигаться дальше,
06:51
because obviouslyочевидно this was just a very simpleпросто, blockyБлочный bipedдвуногое.
129
399000
3000
потому что это всего лишь
очень простая монолитная двуногая модель,
06:54
What we really wanted was a fullполный humanчеловек bodyтело.
130
402000
2000
а мы хотели смоделировать
полноценное человеческое тело.
06:56
So we startedначал the companyКомпания.
131
404000
1000
И мы основали компанию.
06:57
We hiredнаемный a teamкоманда of physicistsфизики, softwareпрограммного обеспечения engineersинженеры and biologistsбиологам
132
405000
5000
Мы наняли команду физиков,
программистов и биологов,
07:02
to work on this, and the first thing we had to work on
133
410000
3000
и первое, над чем нам пришлось работать —
07:05
was to createСоздайте the humanчеловек bodyтело, basicallyв основном.
134
413000
4000
это как раз моделирование
человеческого тела.
07:09
It's got to be relativelyотносительно fastбыстро, so you can runбег it on a normalнормальный machineмашина,
135
417000
3000
Программа должна быть довольно быстрой,
под силу любому компьютеру,
07:12
but it's got to be accurateточный enoughдостаточно, so it looksвыглядит good enoughдостаточно, basicallyв основном.
136
420000
3000
но при этом реалистичной,
короче говоря, давать красивую картинку.
07:15
So we put quiteдовольно a bitнемного of biomechanicalбиомеханические knowledgeзнание into this thing,
137
423000
3000
Мы заложили в неё основы биомеханики
07:18
and triedпытался to make it as realisticреалистический as possibleвозможное.
138
426000
4000
и попытались сделать её
максимально реалистичной.
07:22
What you see here on the screenэкран right now
139
430000
2000
Сейчас перед вами
07:24
is a very simpleпросто visualizationвизуализация of that bodyтело.
140
432000
2000
очень простая визуализация такого тела.
07:26
I should addДобавить that it's very simpleпросто to addДобавить things like hairволосы, clothesодежда, etcи т.д.,
141
434000
4000
Хочу уточнить: добавить волосы, одежду
и тому подобное очень легко,
07:30
but what we'veмы в doneсделанный here is use a very simpleпросто visualizationвизуализация,
142
438000
3000
но мы специально выбрали
самую простую визуализацию,
07:33
so you can concentrateконцентрат on the movementдвижение.
143
441000
2000
чтобы ничто не отвлекало от движений.
07:35
Now, what I'm going to do right now, in a momentмомент,
144
443000
3000
Сейчас я легонько толкну нашего героя,
07:38
is just pushОт себя this characterперсонаж a tinyкрошечный bitнемного and we'llЧто ж see what happensпроисходит.
145
446000
3000
и мы посмотрим, что произойдёт.
07:46
Nothing really interestingинтересно, basicallyв основном.
146
454000
2000
Ничего интересного.
07:48
It fallsпадения over, but it fallsпадения over like a ragтряпка dollкукла, basicallyв основном.
147
456000
3000
Модель падает,
но как простая тряпичная кукла,
07:51
The reasonпричина for that is that there's no intelligenceинтеллект in it.
148
459000
3000
потому что она не наделена
искусственным интеллектом.
07:54
It becomesстановится interestingинтересно when you put artificialискусственный intelligenceинтеллект into it.
149
462000
4000
Если его добавить,
становится намного интереснее.
07:58
So, this characterперсонаж now has motorдвигатель skillsнавыки in the upperверхний bodyтело --
150
466000
4000
Теперь у нашего персонажа
есть опорно-двигательный аппарат,
но только в верхней части тела.
08:02
nothing in the legsноги yetвсе же, in this particularконкретный one.
151
470000
2000
В ногах у этой модели
пока его нет.
08:04
But what it will do -- I'm going to pushОт себя it again.
152
472000
3000
Сейчас я толкну его ещё раз.
08:07
It will realizeпонимать autonomouslyавтономно that it's beingявляющийся pushedтолкнул.
153
475000
2000
Он поймёт, что его толкают,
08:09
It's going to stickпридерживаться out its handsРуки.
154
477000
2000
выставит вперёд руки,
08:11
It's going to turnочередь around into the fallпадать, and try and catchпоймать the fallпадать.
155
479000
3000
обернётся и попытается смягчить падение.
08:20
So that's what you see here.
156
488000
2000
Вы это сейчас видите.
08:22
Now, it getsполучает really interestingинтересно
157
490000
2000
Но ещё интереснее становится,
08:24
if you then addДобавить the AIискусственный интеллект for the lowerниже partчасть of the bodyтело as well.
158
492000
4000
когда мы подключаем искусственный интеллект
и к нижней части тела.
08:28
So here, we'veмы в got the sameодна и та же characterперсонаж.
159
496000
2000
Перед нами тот же самый персонаж.
08:30
I'm going to pushОт себя it a bitнемного harderСильнее now,
160
498000
2000
Сейчас я его толкну сильнее,
08:32
harderСильнее than I just pushedтолкнул ChrisКрис.
161
500000
2000
сильнее, чем Криса.
08:34
But what you'llВы будете see is -- it's going to receiveПолучать a pushОт себя now from the left.
162
502000
4000
И вы увидите, что,
почувствовав толчок слева,
08:41
What you see is it takes stepsмеры backwardsназад,
163
509000
2000
он сделает несколько шагов назад,
08:43
it triesпытается to counter-balanceпротивовес,
164
511000
2000
попытается удержать равновесие и
08:45
it triesпытается to look at the placeместо where it thinksдумает it's going to landземельные участки.
165
513000
4000
посмотреть, куда придётся упасть.
08:49
I'll showпоказать you this again.
166
517000
2000
Покажу ещё раз.
08:51
And then, finallyв конце концов hitsхиты the floorпол.
167
519000
3000
И наконец падает на пол.
08:55
Now, this becomesстановится really excitingзахватывающе
168
523000
3000
Особенно увлекательно
08:58
when you pushОт себя that characterперсонаж in differentдругой directionsнаправления, again, just as I've doneсделанный.
169
526000
5000
толкать его в разных направлениях,
как я сейчас.
09:03
That's something that you cannotне могу do right now.
170
531000
4000
Сейчас такого нигде нет,
09:07
At the momentмомент, you only have emptyпустой computerкомпьютер graphicsграфика in gamesигры.
171
535000
3000
во всех играх только
безжизненная компьютерная графика.
09:10
What this is now is a realреальный simulationмоделирование. That's what I want to showпоказать you now.
172
538000
3000
А это — настоящая симуляция.
Сейчас покажу ещё.
09:13
So, here'sвот the sameодна и та же characterперсонаж with the sameодна и та же behaviorповедение I've just shownпоказанный you,
173
541000
3000
Это всё тот же персонаж,
с той же поведенческой программой,
09:16
but now I'm just going to pushОт себя it from differentдругой directionsнаправления.
174
544000
2000
но сейчас я буду его толкать с разных сторон.
09:18
First, startingначало with a pushОт себя from the right.
175
546000
2000
Для начала, справа.
09:23
This is all slowмедленный motionдвижение, by the way, so we can see what's going on.
176
551000
3000
Кстати, всё это замедленная съёмка,
чтобы мы видели, что происходит.
09:26
Now, the angleугол will have changedизменено a tinyкрошечный bitнемного,
177
554000
3000
Сейчас немножко изменится угол,
09:29
so you can see that the reactionреакция is differentдругой.
178
557000
4000
и вы увидите, что реакция тоже меняется.
09:33
Again, a pushОт себя, now this time from the frontфронт.
179
561000
3000
Ещё один толчок, на этот раз спереди,
09:37
And you see it fallsпадения differentlyиначе.
180
565000
2000
и он падает по-другому.
09:39
And now from the left --
181
567000
2000
А теперь слева…
09:43
and it fallsпадения differentlyиначе.
182
571000
2000
и он опять падает по-другому.
09:45
That was really excitingзахватывающе for us to see that.
183
573000
2000
Мы были потрясены.
09:47
That was the first time we'veмы в seenвидели that.
184
575000
2000
Такого видеть нам ещё не приходилось.
09:49
This is the first time the publicобщественности seesвидит this as well,
185
577000
2000
Вы первые, кто это видит,
09:51
because we have been in stealthхитрость modeРежим.
186
579000
2000
потому что мы работали
в режиме строгой секретности.
09:53
I haven'tне shownпоказанный this to anybodyкто-нибудь yetвсе же.
187
581000
2000
Я ещё никому это не показывал.
09:55
Now, just a funвесело thing:
188
583000
2000
А теперь забавный момент:
09:57
what happensпроисходит if you put that characterперсонаж --
189
585000
2000
что будет, если деревянную версию
нашего героя,
09:59
this is now a woodenдеревянный versionверсия of it, but it's got the sameодна и та же AIискусственный интеллект in it --
190
587000
2000
с таким же искусственным интеллектом,
10:01
but if you put that characterперсонаж on a slipperyскользкий surfaceповерхность, like iceлед.
191
589000
2000
поставить на скользкую поверхность,
например, на лёд?
10:03
We just did that for a laughсмех, just to see what happensпроисходит.
192
591000
3000
Мы это сделали ради смеха,
просто посмотреть, что получится.
10:06
(LaughterСмех)
193
594000
1000
(Смех)
10:07
And this is what happensпроисходит.
194
595000
2000
А получилось вот что.
10:09
(LaughterСмех)
195
597000
3000
(Смех)
10:12
(ApplauseАплодисменты)
196
600000
3000
(Аплодисменты)
10:15
It's nothing we had to do about this.
197
603000
2000
И нам для этого ничего не пришлось делать.
10:17
We just tookвзял this characterперсонаж that I just talkedговорили about,
198
605000
2000
Мы просто взяли персонажа,
которого я вам показывал,
10:19
put it on a slipperyскользкий surfaceповерхность, and this is what you get out of it.
199
607000
3000
поставили его на скользкую поверхность,
и вот результат.
10:22
And that's a really fascinatingочаровательный thing about this approachподход.
200
610000
3000
Именно этим впечатляет такой подход.
10:26
Now, when we wentотправился to filmфильм studiosстудии and gamesигры developersРазработчики
201
614000
3000
Мы показали нашу технологию
киностудиям и разработчикам игр,
10:29
and showedпоказал them that technologyтехнологии, we got a very good responseответ.
202
617000
3000
все очень хорошо её приняли.
10:32
And what they said was, the first thing they need immediatelyнемедленно is virtualвиртуальный stuntmenкаскадеров.
203
620000
4000
Сказали, что им срочно нужен
виртуальный каскадёр,
10:36
Because stuntsтрюки are obviouslyочевидно very dangerousопасно, they're very expensiveдорогая,
204
624000
4000
потому что трюки —
вещь очевидно опасная и дорогая,
10:40
and there are a lot of stuntтрюк scenesсцены that you cannotне могу do, obviouslyочевидно,
205
628000
2000
и потом, далеко не все трюки
физически возможны,
10:42
because you can't really allowпозволять the stuntmanкаскадер to be seriouslyшутки в сторону hurtпричинить боль.
206
630000
3000
ведь нельзя допустить,
чтобы каскадёр серьёзно пострадал.
10:45
So, they wanted to have a digitalцифровой versionверсия of a stuntmanкаскадер
207
633000
3000
И они заказали
цифровую версию каскадёра,
10:48
and that's what we'veмы в been workingза работой on for the pastмимо fewмало monthsмесяцы.
208
636000
2000
мы работаем над ней
уже несколько месяцев.
10:50
And that's our first productпродукт that we're going to releaseвыпуск in a coupleпара of weeksнедель.
209
638000
5000
Это наш первый продукт,
мы его выпускаем через пару недель.
10:55
So, here are just a fewмало very simpleпросто scenesсцены of the guy just beingявляющийся kickedногами.
210
643000
5000
Здесь несколько простых сцен,
где человечка только и делают, что бьют.
11:00
That's what people want. That's what we're givingдающий them.
211
648000
2000
Мы даём людям то, что они хотят видеть.
11:02
(LaughterСмех)
212
650000
7000
(Смех)
11:09
You can see, it's always reactingреагирующих.
213
657000
2000
Видите? Он всегда реагирует.
11:11
This is not a deadмертвый bodyтело. This is a bodyтело who basicallyв основном, in this particularконкретный caseдело,
214
659000
4000
Это не безжизненное тело.
Это тело, которое, в данном случае,
11:15
feelsчувствует the forceсила and triesпытается to protectзащищать its headглава.
215
663000
2000
чувствует удар и пытается защитить голову.
11:17
Only, I think it's quiteдовольно a bigбольшой blowдуть again.
216
665000
2000
Только, мне кажется,
удар чересчур сильный.
11:19
You feel kindсвоего рода of sorry for that thing,
217
667000
2000
Вам, наверно, жалко беднягу,
11:21
and we'veмы в seenвидели it so manyмногие timesраз now that
218
669000
2000
а мы уже столько раз это видели,
11:23
we don't really careзабота any more.
219
671000
2000
что больше не обращаем внимания.
11:25
(LaughterСмех)
220
673000
1000
(Смех)
11:26
There are much worseхуже videosвидео than this, by the way, whichкоторый I have takenвзятый out, but ...
221
674000
4000
Есть, кстати, видео намного жёстче,
я их отсюда убрал.
11:31
Now, here'sвот anotherдругой one.
222
679000
2000
Ещё одно.
11:33
What people wanted as a behaviorповедение was to have an explosionвзрыв,
223
681000
4000
Людям требовалось,
чтобы под воздействием взрывной волны,
11:37
a strongсильный forceсила appliedприкладная to the characterперсонаж,
224
685000
2000
некой мощной силы,
11:39
and have the characterперсонаж reactреагировать to it in midairвоздушное пространство.
225
687000
2000
персонаж в воздухе как-то реагировал.
11:41
So that you don't have a characterперсонаж that looksвыглядит limpприхрамывать,
226
689000
2000
Чтобы это было не обмякшее тело,
11:43
but actuallyна самом деле a characterперсонаж that you can use in an actionдействие filmфильм straightПрямо away,
227
691000
3000
а герой, которого прямо сразу можно в боевик,
11:46
that looksвыглядит kindсвоего рода of aliveв живых in midairвоздушное пространство as well.
228
694000
2000
который даже в воздухе
ведёт себя, как живой человек.
11:48
So this characterперсонаж is going to be hitудар by a forceсила,
229
696000
2000
Сейчас этого героя подбросит некая сила,
11:50
it's going to realizeпонимать it's in the airвоздух,
230
698000
2000
он поймёт, что находится в воздухе
11:52
and it's going to try and, well,
231
700000
3000
и попытается как-то выставить руку
11:55
stickпридерживаться out its armрука in the directionнаправление where it's landingпосадка.
232
703000
2000
в том направлении, куда,
вероятно, приземлится.
11:59
That's one angleугол; here'sвот anotherдругой angleугол.
233
707000
3000
Это с одного угла, теперь с другого.
12:02
We now think that the realismреализм we're achievingдостижения with this
234
710000
2000
Мы считаем, что вполне достигли реализма,
12:04
is good enoughдостаточно to be used in filmsфильмы.
235
712000
2000
достаточного для кино.
12:06
And let's just have a look at a slightlyнемного differentдругой visualizationвизуализация.
236
714000
3000
Давайте посмотрим
на немножко другую визуализацию.
12:09
This is something I just got last night
237
717000
2000
Мне её только вчера прислали из Лондона,
12:11
from an animationанимация studioстудия in LondonЛондон, who are usingс помощью our softwareпрограммного обеспечения
238
719000
3000
из одной студии мультипликации,
которая сейчас тестирует нашу программу
12:14
and experimentingэкспериментирование with it right now.
239
722000
2000
и всячески с ней экспериментирует.
12:16
So this is exactlyв точку the sameодна и та же behaviorповедение that you saw,
240
724000
3000
Это то же самое поведение,
которое вы только что видели,
12:19
but in a slightlyнемного better renderedоказываемых versionверсия.
241
727000
4000
только в чуть более красивой интерпретации.
12:23
So if you look at the characterперсонаж carefullyвнимательно,
242
731000
3000
Если вы присмотритесь,
12:26
you see there are lots of bodyтело movementsдвижения going on,
243
734000
2000
то заметите множество мелких телодвижений,
12:28
noneникто of whichкоторый you have to animateоживлять like in the oldстарый daysдней.
244
736000
2000
и ни одно из них не надо прорисовывать,
как в старые времена.
12:30
AnimatorsАниматоры had to actuallyна самом деле animateоживлять them.
245
738000
2000
Раньше художникам приходилось их
именно прорисовывать,
12:32
This is all happeningпроисходит automaticallyавтоматически in the simulationмоделирование.
246
740000
2000
а в симуляции это происходит автоматически.
12:34
This is a slightlyнемного differentдругой angleугол,
247
742000
2000
Это с чуть другого угла,
12:39
and again a slowмедленный motionдвижение versionверсия of this.
248
747000
2000
и ещё раз, замедленно.
12:41
This is incrediblyневероятно quickбыстро. This is happeningпроисходит in realреальный time.
249
749000
4000
Всё происходит невероятно быстро,
в реальном времени.
12:45
You can runбег this simulationмоделирование in realреальный time, in frontфронт of your eyesглаза,
250
753000
2000
Можно запустить симуляцию
в режиме реального времени,
на ваших глазах.
12:47
changeизменение it, if you want to, and you get the animationанимация straightПрямо out of it.
251
755000
3000
Можно поменять что-то, если надо,
и сразу получить готовое видео.
12:50
At the momentмомент, doing something like this by handрука
252
758000
2000
Чтобы сделать что-то подобное вручную,
12:52
would take you probablyвероятно a coupleпара of daysдней.
253
760000
2000
потребуется около двух дней.
12:55
This is anotherдругой behaviorповедение they requestedзапрошенный.
254
763000
3000
Вот ещё одна линия поведения,
которую нас попросили смоделировать.
12:58
I'm not quiteдовольно sure why, but we'veмы в doneсделанный it anywayтак или иначе.
255
766000
2000
Не очень понимаю, зачем,
но мы всё равно это сделали.
13:00
It's a very simpleпросто behaviorповедение that showsшоу you the powerмощность of this approachподход.
256
768000
2000
Поведение предельно простое
и при этом показывающее
всю мощь нашего подхода.
13:02
In this caseдело, the character'sперсонажи handsРуки
257
770000
2000
В данном случае руки персонажа
13:04
are fixedисправлено to a particularконкретный pointточка in spaceпространство,
258
772000
2000
зафиксированы в какой-то точке пространства,
13:06
and all we'veмы в told the characterперсонаж to do is to struggleборьба.
259
774000
3000
и задача героя — сопротивляться.
13:09
And it looksвыглядит organicорганический. It looksвыглядит realisticреалистический.
260
777000
3000
Выглядит органично, реалистично.
13:12
You feel kindсвоего рода of sorry for the guy.
261
780000
2000
На него жалко смотреть.
13:14
It's even worseхуже -- and that is anotherдругой videoвидео I just got last night --
262
782000
3000
Если изобразить то же самое
немножко реалистичнее,
13:17
if you renderоказывать that a bitнемного more realisticallyреалистично.
263
785000
2000
становится ещё ужаснее.
Это видео мне прислали вчера.
13:23
Now, I'm showingпоказ this to you just to showпоказать you
264
791000
2000
Я показываю всё это, чтобы вы увидели,
13:25
how organicорганический it actuallyна самом деле can feel, how realisticреалистический it can look.
265
793000
2000
насколько естественно и правдоподобно
это может выглядеть.
13:27
And this is all a physicalфизическое simulationмоделирование of the bodyтело,
266
795000
3000
Это и есть компьютерное моделирование тела
13:30
usingс помощью AIискусственный интеллект to driveводить машину virtualвиртуальный musclesмышцы in that bodyтело.
267
798000
3000
с использованием искусственного интеллекта
для управления его виртуальными мышцами.
13:35
Now, one thing whichкоторый we did for a laughсмех was
268
803000
3000
Для смеха мы сделали
ещё одну каскадёрскую сцену,
13:38
to createСоздайте a slightlyнемного more complexсложный stuntтрюк sceneместо действия,
269
806000
2000
чуть более сложную.
13:40
and one of the mostбольшинство famousизвестный stuntsтрюки is the one where JamesДжеймс Bondоблигация
270
808000
3000
Один из самых известных трюков —
это где Джеймс Бонд, привязанный
13:43
jumpsскачки off a damдамба in SwitzerlandШвейцария and then is caughtпойманный by a bungeeбанджи.
271
811000
4000
к эластичному тросу,
спрыгивает с дамбы в Швейцарии.
13:48
Got a very shortкороткая clipклип here.
272
816000
2000
У меня есть коротенький клип.
13:54
Yes, you can just about see it here.
273
822000
2000
Да, вот этот момент.
13:56
In this caseдело, they were usingс помощью a realреальный stuntтрюк man. It was a very dangerousопасно stuntтрюк.
274
824000
3000
Здесь снимался настоящий каскадёр.
Невероятно опасный трюк.
13:59
It was just votedпроголосовавший, I think in the SundayВоскресенье Timesраз, as one of the mostбольшинство impressiveвпечатляющий stuntsтрюки.
275
827000
3000
Его выбрали одним из самых зрелищных трюков
в Sunday Times, кажется.
14:02
Now, we'veмы в just triedпытался and -- lookedсмотрел at our characterперсонаж and askedспросил ourselvesсами,
276
830000
3000
А мы как раз тестировали нашего персонажа.
Посмотрели на него
14:05
"Can we do that ourselvesсами as well?"
277
833000
2000
и задались вопросом:
сможем ли мы такое повторить?
14:07
Can we use the physicalфизическое simulationмоделирование of the characterперсонаж,
278
835000
2000
Сможем ли мы
с помощью физической симуляции тела
14:09
use artificialискусственный intelligenceинтеллект,
279
837000
2000
и искусственного интеллекта
14:11
put that artificialискусственный intelligenceинтеллект into the characterперсонаж,
280
839000
2000
управлять виртуальными мышцами героя,
14:13
driveводить машину virtualвиртуальный musclesмышцы, simulateмоделировать the way he jumpsскачки off the damдамба,
281
841000
4000
смоделировать прыжок с дамбы
14:17
and then skydiveпрыгать с парашютом afterwardsвпоследствии,
282
845000
2000
и свободный полёт, после которого
14:19
and have him caughtпойманный by a bungeeбанджи afterwardsвпоследствии?
283
847000
2000
герой под действием троса взмывает вверх?
14:21
We did that. It tookвзял about altogetherв целом just two hoursчасов,
284
849000
3000
Мы это сделали. Всего нам
14:24
prettyСимпатичная much, to createСоздайте the simulationмоделирование.
285
852000
2000
потребовалось около двух часов.
14:26
And that's what it looksвыглядит like, here.
286
854000
2000
Вот что получилось.
14:37
Now, this could do with a bitнемного more work. It's still very earlyрано stagesэтапы,
287
865000
3000
Конечно, не мешало бы
ещё над этим поработать.
Мы пока в самом начале,
14:40
and we prettyСимпатичная much just did this for a laughсмех,
288
868000
2000
и вообще, делали это скорее ради забавы,
14:42
just to see what we'dмы б get out of it.
289
870000
2000
просто посмотреть, что получится.
14:44
But what we foundнайденный over the pastмимо fewмало monthsмесяцы
290
872000
2000
Но последние несколько месяцев доказали,
14:46
is that this approachподход -- that we're prettyСимпатичная much standardстандарт uponна --
291
874000
3000
что подход, которого мы придерживаемся,
14:49
is incrediblyневероятно powerfulмощный.
292
877000
2000
невероятно действенный.
14:51
We are ourselvesсами surprisedудивленный what you actuallyна самом деле get out of the simulationsмоделирование.
293
879000
4000
Моделирование даёт результаты,
которые удивляют даже нас самих.
14:55
There's very oftenдовольно часто very surprisingудивительный behaviorповедение that you didn't predictпрогнозировать before.
294
883000
4000
Персонажи часто ведут себя
совершенно непредсказуемо.
14:59
There's so manyмногие things we can do with this right now.
295
887000
2000
Уже сейчас этот подход
позволяет делать множество вещей.
15:01
The first thing, as I said, is going to be virtualвиртуальный stuntmenкаскадеров.
296
889000
3000
Нашим первым продуктом,
как я и сказал, будет виртуальный каскадёр.
15:04
SeveralНесколько studiosстудии are usingс помощью this softwareпрограммного обеспечения now to produceпроизводить virtualвиртуальный stuntmenкаскадеров,
297
892000
4000
Несколько студий уже пользуются
нашим программным обеспечением,
15:08
and they're going to hitудар the screenэкран quiteдовольно soonскоро, actuallyна самом деле,
298
896000
2000
и скоро виртуальные каскадёры
появятся на экранах
15:10
for some majorглавный productionsпроизводства.
299
898000
2000
в самых заметных проектах.
15:12
The secondвторой thing is videoвидео gamesигры.
300
900000
3000
Второе — это компьютерные игры.
15:15
With this technologyтехнологии, videoвидео gamesигры will look differentдругой and they will feel very differentдругой.
301
903000
4000
С нашей технологией игры будут и выглядеть,
и восприниматься совсем иначе.
15:19
For the first time, you'llВы будете have actorsактеры that really feel very interactiveинтерактивный,
302
907000
3000
Игровые персонажи впервые будут
по-настоящему интерактивными,
15:22
that have realреальный bodiesтела that really reactреагировать.
303
910000
2000
у них будут настоящие тела,
настоящие реакции.
15:24
I think that's going to be incrediblyневероятно excitingзахватывающе.
304
912000
3000
Мне кажется, будет невероятно интересно.
15:27
ProbablyВероятно startingначало with sportsвиды спорта gamesигры,
305
915000
2000
Наверное, мы начнём со спортивных игр,
15:29
whichкоторый are going to becomeстали much more interactiveинтерактивный.
306
917000
2000
они станут гораздо более интерактивными.
15:31
But I particularlyв частности am really excitedв восторге
307
919000
1000
Но лично меня больше всего
привлекает возможность
15:32
about usingс помощью this technologyтехнологии in onlineонлайн worldsмиры,
308
920000
3000
применять эту технологию в онлайн-мирах
15:35
like there, for exampleпример, that TomТом MelcherМелчер has shownпоказанный us.
309
923000
3000
вроде того, что нам показывал Том Мелчер.
15:38
The degreeстепень of interactivityинтерактивность you're going to get
310
926000
2000
Уровень интерактивности
15:40
is totallyполностью differentдругой, I think, from what you're gettingполучение right now.
311
928000
3000
будет просто несравним с сегодняшним.
15:44
A thirdв третьих thing we are looking at and very interestedзаинтересованный in is simulationмоделирование.
312
932000
4000
Третье, что нас интересует —
это создание симуляций.
15:49
We'veУ нас been approachedподошел by severalнесколько simulationмоделирование companiesкомпании,
313
937000
2000
К нам обратились несколько компаний,
которые на этом специализируются,
15:51
but one projectпроект we're particularlyв частности excitedв восторге about, whichкоторый we're startingначало nextследующий monthмесяц,
314
939000
3000
но особенно нас заинтересовал один проект,
мы его начинаем в следующем месяце.
15:54
is to use our technologyтехнологии -- and in particularконкретный, the walkingгулять пешком technologyтехнологии --
315
942000
4000
Речь идёт о применении наших разработок,
связанных с ходьбой,
15:58
to help aidпомощь surgeonsхирурги who work on childrenдети with cerebralцеребральный palsyпаралич,
316
946000
4000
для того, чтобы хирургам,
оперирующим детей с ДЦП,
16:02
to predictпрогнозировать the outcomeисход of operationsоперации on these childrenдети.
317
950000
3000
было легче предсказывать
последствия операций.
16:05
As you probablyвероятно know,
318
953000
2000
Вы, наверно, знаете,
16:07
it's very difficultсложно to predictпрогнозировать what the outcomeисход of an operationоперация is
319
955000
3000
что когда пытаешься исправить походку,
16:10
if you try and correctверный the gaitпоходка.
320
958000
2000
исход операции предвидеть очень сложно.
16:12
The classicклассический quoteкотировка is, I think, it's unpredictableнепредсказуемый at bestЛучший,
321
960000
3000
Классическая формулировка:
«в лучшем случае, результат непредсказуем».
16:15
is what people think right now, is the outcomeисход.
322
963000
3000
Вот так сейчас люди думают
об исходе операции.
16:18
Now, what we want to do with our softwareпрограммного обеспечения is allowпозволять our surgeonsхирурги to have a toolинструмент.
323
966000
4000
Мы хотим, чтобы наша программа
стала полезным инструментом и для хирургов.
16:22
We're going to simulateмоделировать the gaitпоходка of a particularконкретный childребенок
324
970000
3000
Мы будем моделировать
походку конкретного ребёнка,
16:25
and the surgeonврач хирург can then work on that simulationмоделирование
325
973000
3000
и хирург сможет работать с этой моделью,
16:28
and try out differentдругой waysпути to improveулучшать that gaitпоходка,
326
976000
2000
пробовать исправить походку
разными способами,
16:30
before he actuallyна самом деле commitsсовершает to an actualфактический surgeryхирургия.
327
978000
3000
прежде чем приступать к самой операции.
16:33
That's one projectпроект we're particularlyв частности excitedв восторге about,
328
981000
2000
Этот проект нас очень воодушевляет.
16:35
and that's going to startНачало nextследующий monthмесяц.
329
983000
2000
В следующем месяце приступаем.
16:39
Just finallyв конце концов, this is only just the beginningначало.
330
987000
3000
Ну и под занавес:
всё это — только начало.
16:42
We can only do severalнесколько behaviorsповедения right now.
331
990000
2000
Пока что мы можем смоделировать
только несколько простых движений.
16:44
The AIискусственный интеллект isn't good enoughдостаточно to simulateмоделировать a fullполный humanчеловек bodyтело.
332
992000
3000
Искусственный интеллект
недостаточно хорош,
чтобы смоделировать
16:47
The bodyтело yes, but not all the motorдвигатель skillsнавыки that we have.
333
995000
3000
человеческое тело целиком.
Тело да, но не все наши двигательные навыки.
16:50
And, I think, we're only there if we can have something like balletбалет dancingтанцы.
334
998000
3000
Можно будет говорить о результатах,
когда у нас получится, например, балет.
16:53
Right now, we don't have that
335
1001000
2000
Пока что нам до него далеко,
16:55
but I'm very sure that we will be ableв состоянии to do that at some stageсцена.
336
1003000
2000
но я абсолютно уверен:
рано или поздно
нам и это станет под силу.
16:57
We do have one unintentionalнепреднамеренный dancerтанцор actuallyна самом деле,
337
1005000
3000
Хотя один случайный танцор
у нас всё-таки есть,
17:00
the last thing I'm going to showпоказать you.
338
1008000
2000
это последнее, что я хочу вам показать.
17:02
This was an AIискусственный интеллект contourконтур that was producedпроизведенный and evolvedэволюционировали --
339
1010000
3000
На этот раз мы запрограммировали
искусственный интеллект
17:05
half-evolvedнаполовину эволюционировали, I should say -- to produceпроизводить balanceбаланс, basicallyв основном.
340
1013000
3000
на сохранение равновесия.
Он эволюционировал, но не до конца.
17:08
So, you kickудар the guy and the guy'sпарень supposedпредполагаемый to counter-balanceпротивовес.
341
1016000
3000
Если человечка толкнуть,
он должен восстановить равновесие.
17:11
That's what we thought was going to come out of this.
342
1019000
3000
По крайней мере,
мы на это рассчитывали.
17:14
But this is what emergedвозникший out of it, in the endконец.
343
1022000
2000
Но вот что получилось.
17:17
(MusicМузыка)
344
1025000
10000
(Музыка)
17:27
BizarrelyПричудливо, this thing doesn't have a headглава. I'm not quiteдовольно sure why.
345
1035000
3000
Странно, что у него нет головы.
Я не совсем понимаю, почему.
17:31
So, this was not something we actuallyна самом деле put in there.
346
1039000
2000
Такое поведение
запрограммировано не было.
17:33
He just startedначал to createСоздайте that danceтанец himselfсам.
347
1041000
4000
Он просто сам начал придумывать танец.
17:37
He's actuallyна самом деле a better dancerтанцор than I am, I have to say.
348
1045000
3000
Вообще, надо отдать ему должное,
он танцует лучше меня.
17:41
And what you see after a while --
349
1049000
2000
Обратите внимание через несколько секунд:
17:43
I think he even goesидет into a climaxкульминация right at the endконец.
350
1051000
2000
по-моему, в самом конце
он даже испытывает оргазм.
17:49
And I think -- there you go.
351
1057000
3000
Вот, пожалуйста.
17:52
(LaughterСмех)
352
1060000
2000
(Смех)
17:54
So, that all happenedполучилось automaticallyавтоматически. We didn't put that in there.
353
1062000
2000
Всё произошло автоматически,
мы этого не закладывали.
17:56
That's just the simulationмоделирование creatingсоздание this itselfсам, basicallyв основном.
354
1064000
3000
По сути, симуляция создаёт сама себя.
17:59
So it's just --
355
1067000
2000
Конечно...
18:01
(ApplauseАплодисменты)
356
1069000
1000
(Аплодисменты)
18:02
Thanksблагодаря.
357
1070000
2000
Спасибо.
18:05
Not quiteдовольно JohnДжон TravoltaТраволта yetвсе же, but we're workingза работой on that as well,
358
1073000
3000
Конечно, ещё не Джон Траволта,
но мы над этим работаем.
18:08
so thanksблагодаря very much for your time.
359
1076000
2000
Всем огромное спасибо за внимание.
18:10
Thanksблагодаря.
360
1078000
1000
Спасибо.
18:11
(ApplauseАплодисменты)
361
1079000
1000
(Аплодисменты)
18:12
CAКалифорния: Incredibleнеимоверный. That was really incredibleнеимоверный.
362
1080000
2000
Крис Андерсон:
Потрясающе. Просто потрясающе.
18:14
TRTR: Thanksблагодаря.
363
1082000
1000
Торстен Рейл: Спасибо.
Translated by Irina Kirova
Reviewed by Alina Dashkevich

▲Back to top

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