TED2019
Doug Roble: Digital humans that look just like us
Doug Roble: Tıpkı bizim gibi görünen dijital insanlar
Filmed:
Readability: 3.6
562,138 views
Şaşırtıcı bir konuşma ve teknoloji demosunda, yazılım araştırmacısı Doug Roble, "DigiDoug" lansmanını yapıyor: gerçek zamanlı, üç boyutlu, gözeneklerin ve kırışıklıkların ölçeğine kadar olan benzerliğinin dijital sunumu. Hareketi yakalama kıyafeti, derin sinir ağları ve muazzam miktarda veri ile güçlendirilmiş DigiDoug, gerçek Doug'ın duygularını (hatta kan akışını ve kirpiklerinin nasıl hareket ettiğini) çarpıcı ayrıntılarıyla sunar. Bu heyecan verici teknolojinin nasıl inşa edildiğine ve bunun filmlerdeki, sanal asistanların ve ötesindeki uygulamalarına ilişkin daha fazla bilgi edinin.
Doug Roble - Computer graphics software researcher
Doug Roble has found a career combining the things he loves: math, computers, movies and imagination. Full bio
Doug Roble has found a career combining the things he loves: math, computers, movies and imagination. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
Merhaba.
00:13
Hello.
0
1937
1214
00:15
I'm not a real person.
1
3175
1466
Gerçek biri değilim.
00:17
I'm actually a copy of a real person.
2
5119
2770
Gerçek birinin kopyasıyım.
00:19
Although, I feel like a real person.
3
7913
2553
Fakat gerçek bir insan gibi hissediyorum.
00:22
It's kind of hard to explain.
4
10490
1906
Açıklaması biraz zor.
00:24
Hold on -- I think I saw
a real person ... there's one.
a real person ... there's one.
5
12420
3790
Bir saniye. Sanırım gerçek
bir insan gördüm. İşte orada.
bir insan gördüm. İşte orada.
00:28
Let's bring him onstage.
6
16697
1400
Hadi onu sahneye alalım.
00:33
Hello.
7
21307
1150
Merhaba.
00:35
(Applause)
8
23485
3647
(Alkışlar)
00:40
What you see up there is a digital human.
9
28300
3094
Yukarıda görmüş olduğunuz şey
dijital bir insan.
dijital bir insan.
00:43
I'm wearing an inertial
motion capture suit
motion capture suit
10
31990
2984
Üzerimde hareket algılayıcı
bir kıyafet var,
bir kıyafet var,
00:46
that's figuring what my body is doing.
11
34998
2579
vücudumun ne yaptığını anlıyor.
00:49
And I've got a single camera here
that's watching my face
that's watching my face
12
37601
3825
Burada da yüzümü çeken
tekli bir kamera var,
tekli bir kamera var,
00:53
and feeding some machine-learning software
that's taking my expressions,
that's taking my expressions,
13
41450
4841
ayrıca mimiklerimi yakalayan makine
öğrenimli bir yazılıma aktarım yapıyor,
öğrenimli bir yazılıma aktarım yapıyor,
00:58
like, "Hm, hm, hm,"
14
46315
3579
''hm, hm, hm'' gibi
01:02
and transferring it to that guy.
15
50379
1663
ve şu adama aktarıyor.
01:05
We call him "DigiDoug."
16
53300
3342
Biz ona ''DigiDoug'' diyoruz.
01:09
He's actually a 3-D character
that I'm controlling live in real time.
that I'm controlling live in real time.
17
57292
4726
O aslında gerçek zamanda
canlı kontrol ettiğim 3D bir karakter.
canlı kontrol ettiğim 3D bir karakter.
01:16
So, I work in visual effects.
18
64292
2324
Görsel efekt işinde çalışıyorum.
01:19
And in visual effects,
19
67101
1167
Görsel efektlerde
01:20
one of the hardest things to do
is to create believable, digital humans
is to create believable, digital humans
20
68292
5911
en zor şeylerden biri
seyircilerin gerçek gibi kabul edecekleri
seyircilerin gerçek gibi kabul edecekleri
01:26
that the audience accepts as real.
21
74227
2182
inandırıcı, dijital insanlar yapmak.
01:28
People are just really good
at recognizing other people.
at recognizing other people.
22
76433
4524
İnsanlar başka insanları
tanımada gerçekten iyiler.
tanımada gerçekten iyiler.
01:32
Go figure!
23
80981
1150
Anlayın anlayabilirseniz.
01:35
So, that's OK, we like a challenge.
24
83577
3405
Peki, sorun değil. Biz zoru severiz.
01:39
Over the last 15 years,
25
87006
1841
On beş yılı aşkın süredir
01:40
we've been putting
humans and creatures into film
humans and creatures into film
26
88871
4983
gerçek olarak kabul ettiğiniz
insanları ve yaratıkları
insanları ve yaratıkları
01:45
that you accept as real.
27
93878
1739
filmlere yerleştiriyoruz.
01:48
If they're happy, you should feel happy.
28
96712
2667
Eğer onlar mutlularsa
siz de mutlu hissetmelisiniz.
siz de mutlu hissetmelisiniz.
01:51
And if they feel pain,
you should empathize with them.
you should empathize with them.
29
99982
5437
Eğer onlar acı çekiyorlarsa
siz de onlarla empati kurmalısınız.
siz de onlarla empati kurmalısınız.
01:58
We're getting pretty good at it, too.
30
106467
2190
Bunda da oldukça iyiye gidiyoruz.
02:00
But it's really, really difficult.
31
108681
2746
Aslında gerçekten ama gerçekten çok zor.
02:03
Effects like these take thousands of hours
32
111847
3214
Bu gibi efektler binlerce saatinizi alır
02:07
and hundreds of really talented artists.
33
115085
2667
ve yüzlerce gerçekten
yetenekli sanatçı gerektirir.
yetenekli sanatçı gerektirir.
02:10
But things have changed.
34
118792
1600
Ama şartlar değişti.
02:13
Over the last five years,
35
121014
1920
Son beş yılı aşkın süredir,
02:14
computers and graphics cards
have gotten seriously fast.
have gotten seriously fast.
36
122958
4409
bilgisayarlar ve grafik kartları
ciddi anlamda hızlandı.
ciddi anlamda hızlandı.
02:20
And machine learning,
deep learning, has happened.
deep learning, has happened.
37
128508
3971
Ve makine öğrenimi,
derin öğrenme, gerçekleşti.
derin öğrenme, gerçekleşti.
02:25
So we asked ourselves:
38
133408
1233
Biz de kendimize sorduk:
02:27
Do you suppose we could create
a photo-realistic human,
a photo-realistic human,
39
135320
3778
Foto realistik bir insan
yapabildiğimizi düşünebiliyor musunuz,
yapabildiğimizi düşünebiliyor musunuz,
02:31
like we're doing for film,
40
139122
1624
tıpkı filmlerde yaptığımız gibi,
02:33
but where you're seeing
the actual emotions and the details
the actual emotions and the details
41
141932
5647
ama dijital insanı gerçek zamanda
kontrol eden kişinin
kontrol eden kişinin
02:39
of the person who's controlling
the digital human
the digital human
42
147603
4077
asıl duygu ve detaylarını
görebileceksiniz.
görebileceksiniz.
02:43
in real time?
43
151704
1174
02:45
In fact, that's our goal:
44
153704
1564
Aslında, bu bizim amacımız.
02:47
If you were having
a conversation with DigiDoug
a conversation with DigiDoug
45
155292
3761
Eğer DigiDoug ile
bire bir sohbet ediyorsanız
bire bir sohbet ediyorsanız
02:51
one-on-one,
46
159077
1237
02:53
is it real enough so that you could tell
whether or not I was lying to you?
whether or not I was lying to you?
47
161331
5666
size yalan söyleyip söylemediğimi
anlayacak kadar gerçekçi midir peki?
anlayacak kadar gerçekçi midir peki?
02:59
So that was our goal.
48
167934
1400
İşte bu bizim amacımızdı.
03:02
About a year and a half ago,
we set off to achieve this goal.
we set off to achieve this goal.
49
170601
4016
Yaklaşık bir buçuk yıl önce bu amacı
gerçekleştirmek için yola çıktık.
gerçekleştirmek için yola çıktık.
03:06
What I'm going to do now is take you
basically on a little bit of a journey
basically on a little bit of a journey
50
174641
3899
Şimdi sizi küçük bir yolculuğa çıkaracağım
03:10
to see exactly what we had to do
to get where we are.
to get where we are.
51
178564
3926
ve bugünlere gelmek için neler
yapmak zorunda olduğumuzu göstereceğim.
yapmak zorunda olduğumuzu göstereceğim.
03:15
We had to capture
an enormous amount of data.
an enormous amount of data.
52
183832
3856
Çok büyük miktarda
veri toplamak zorundaydık.
veri toplamak zorundaydık.
03:20
In fact, by the end of this thing,
53
188347
2714
Aslında bu şeyin sonunda,
03:23
we had probably one of the largest
facial data sets on the planet.
facial data sets on the planet.
54
191085
4563
muhtemelen gezegendeki en büyük
yüz veri setlerinden bir tanesi sahiptik.
yüz veri setlerinden bir tanesi sahiptik.
03:28
Of my face.
55
196038
1682
Benim yüzümün.
03:29
(Laughter)
56
197744
2262
(Kahkahalar)
03:32
Why me?
57
200030
1270
Neden ben?
03:33
Well, I'll do just about
anything for science.
anything for science.
58
201324
2810
Pekâlâ, bilim için her şeyi yaparım.
03:36
I mean, look at me!
59
204158
1948
Hâlime bir baksanıza!
03:38
I mean, come on.
60
206625
1150
Hadi ama.
03:43
We had to first figure out
what my face actually looked like.
what my face actually looked like.
61
211320
5460
İlk olarak benim yüzümün
nasıl göründüğünü bilmeliydik.
nasıl göründüğünü bilmeliydik.
03:49
Not just a photograph or a 3-D scan,
62
217391
3027
Sadece bir fotoğraf ya da 3D tarama değil
03:52
but what it actually looked like
in any photograph,
in any photograph,
63
220442
3921
herhangi bir fotoğrafta
nasıl göründüğü önemliydi,
nasıl göründüğü önemliydi,
03:56
how light interacts with my skin.
64
224387
2460
ışığın cildimle nasıl etkileşime girdiği.
03:59
Luckily for us, about three blocks away
from our Los Angeles studio
from our Los Angeles studio
65
227768
5249
Şanslıyız ki Los Angeles'taki
stüdyomuzdan üç sokak ötede
stüdyomuzdan üç sokak ötede
04:05
is this place called ICT.
66
233041
2209
ICT denen bir yer var.
04:07
They're a research lab
67
235708
1272
Bir araştırma laboratuvarı,
04:09
that's associated with the University
of Southern California.
of Southern California.
68
237004
3403
Southern California Üniversitesi'ne bağlı.
04:12
They have a device there,
it's called the "light stage."
it's called the "light stage."
69
240871
3555
Orada ''ışık sahnesi''
denen bir cihaz var.
denen bir cihaz var.
04:16
It has a zillion
individually controlled lights
individually controlled lights
70
244450
3714
Ayrı ayrı kontol edilen bir sürü ışık var
04:20
and a whole bunch of cameras.
71
248188
1873
ve bir hayli de kamera.
04:22
And with that, we can reconstruct my face
under a myriad of lighting conditions.
under a myriad of lighting conditions.
72
250085
6091
Bununla, bir dizi ışıklandırma altında
yüzümü yeni baştan düzenleyebiliriz.
yüzümü yeni baştan düzenleyebiliriz.
04:29
We even captured the blood flow
73
257589
1582
Kan dolaşımını
04:31
and how my face changes
when I make expressions.
when I make expressions.
74
259195
3092
ve mimiklerimle birlikte
yüzümün nasıl değiştiğini bile yakaladık.
yüzümün nasıl değiştiğini bile yakaladık.
04:35
This let us build a model of my face
that, quite frankly, is just amazing.
that, quite frankly, is just amazing.
75
263454
5260
Bu da yüzümün bir modelini çıkartmamızı
sağladı, ki bu harika bir şey.
sağladı, ki bu harika bir şey.
04:41
It's got an unfortunate
level of detail, unfortunately.
level of detail, unfortunately.
76
269399
4333
Ne yazık ki rahatsız edici
bir şekilde ayrıntılı.
bir şekilde ayrıntılı.
04:45
(Laughter)
77
273756
1278
(Kahkahalar)
04:47
You can see every pore, every wrinkle.
78
275058
3696
Bütün gözenekleri,
kırışıklıkları görebilirsiniz.
kırışıklıkları görebilirsiniz.
04:50
But we had to have that.
79
278778
1600
Fakat buna ihtiyacımız vardı.
04:52
Reality is all about detail.
80
280960
2381
Gerçeklik detayda saklı.
04:55
And without it, you miss it.
81
283365
1867
Ve onsuz, gerçeklik de olmaz.
04:58
We are far from done, though.
82
286793
1547
Henüz her şey bitmiş değil.
05:01
This let us build a model of my face
that looked like me.
that looked like me.
83
289363
3297
Bu, yüzümün bir
modelini yapmamızı sağladı.
modelini yapmamızı sağladı.
05:05
But it didn't really move like me.
84
293196
2746
Fakat bu şey aslında
benim gibi hareket etmedi.
benim gibi hareket etmedi.
05:08
And that's where
machine learning comes in.
machine learning comes in.
85
296871
2713
İşte bu da makine öğreniminin
devreye girdiği yer.
devreye girdiği yer.
05:11
And machine learning needs a ton of data.
86
299608
3204
Makine öğrenimi tonlarca
veriye ihtiyaç duyuyor.
veriye ihtiyaç duyuyor.
05:15
So I sat down in front of some
high-resolution motion-capturing device.
high-resolution motion-capturing device.
87
303497
4929
Bu yüzden yüksek çözünürlüklü hareket
algılayan bir cihazın önüne oturdum.
algılayan bir cihazın önüne oturdum.
05:20
And also, we did this traditional
motion capture with markers.
motion capture with markers.
88
308450
4071
Ve kalemlerle bu geleneksel
hareket algılayan şeyi de yaptık.
hareket algılayan şeyi de yaptık.
05:25
We created a whole bunch
of images of my face
of images of my face
89
313696
2976
Yüzümün bir sürü görselini çıkarttık
05:28
and moving point clouds
that represented that shapes of my face.
that represented that shapes of my face.
90
316696
4087
ve hareket eden nokta bulutları da
yüzümün şekillerini yansıttı.
yüzümün şekillerini yansıttı.
05:33
Man, I made a lot of expressions,
91
321996
2811
Ne kadar da çok mimik yaptım.
05:36
I said different lines
in different emotional states ...
in different emotional states ...
92
324831
3460
Farklı cümleleri farklı
duygularla söyledim...
duygularla söyledim...
05:40
We had to do a lot of capture with this.
93
328315
2667
Bununla bir sürü şey yakalamalıydık.
05:43
Once we had this enormous amount of data,
94
331752
2891
Büyük ölçüde veriye eriştiğimizde de
05:46
we built and trained deep neural networks.
95
334667
3775
derin sinir ağları kurduk ve eğittik.
05:51
And when we were finished with that,
96
339117
1746
Bunu da bitirdiğimizde
05:52
in 16 milliseconds,
97
340887
2444
16 milisaniyede
05:55
the neural network can look at my image
98
343355
3112
sinir ağı, görüntüme bakabilir
05:58
and figure out everything about my face.
99
346491
2928
ve yüzümle alakalı
her şeyi çözümleyebilir.
her şeyi çözümleyebilir.
06:02
It can compute my expression,
my wrinkles, my blood flow --
my wrinkles, my blood flow --
100
350458
5476
Mimiklerimi, kırışıklıklarımı,
kan dolaşımımı hesaplayabilir --
kan dolaşımımı hesaplayabilir --
06:07
even how my eyelashes move.
101
355958
2317
hatta kirpiklerimin hareketini bile.
06:10
This is then rendered
and displayed up there
and displayed up there
102
358925
2835
İşte bu şekilde önceden
yakalamış olduğumuz
yakalamış olduğumuz
06:13
with all the detail
that we captured previously.
that we captured previously.
103
361784
3222
bütün detaylar ile beraber yukarıda
resmediliyor ve gösteriliyor.
resmediliyor ve gösteriliyor.
06:18
We're far from done.
104
366077
1334
Daha çok yolumuz var.
06:20
This is very much a work in progress.
105
368188
2207
Hâlâ sürmekte olan bir çalışma bu.
06:22
This is actually the first time
we've shown it outside of our company.
we've shown it outside of our company.
106
370419
3321
Aslında bu, şirketimizin
dışında yaptığımız ilk sunum.
dışında yaptığımız ilk sunum.
06:25
And, you know, it doesn't look
as convincing as we want;
as convincing as we want;
107
373764
4194
Ve istediğimiz gibi de
inandırıcı görünmüyor.
inandırıcı görünmüyor.
06:29
I've got wires coming out
of the back of me,
of the back of me,
108
377982
2183
Arkamdan çıkan kablolar var.
06:32
and there's a sixth-of-a-second delay
109
380189
2038
Görüntüyü yakalamamız
06:34
between when we capture the video
and we display it up there.
and we display it up there.
110
382251
4367
ve yukarıda göstermemiz arasında
saniyenin altıda biri gecikme var.
saniyenin altıda biri gecikme var.
06:38
Sixth of a second -- that's crazy good!
111
386642
2816
Saniyenin altıda biri.
Bu harika bir şey.
Bu harika bir şey.
06:41
But it's still why you're hearing
a bit of an echo and stuff.
a bit of an echo and stuff.
112
389911
3400
Fakat hâlâ biraz eko ve benzeri
şeyleri duymamızın sebebi.
şeyleri duymamızın sebebi.
06:46
And you know, this machine learning
stuff is brand new to us,
stuff is brand new to us,
113
394104
3889
Ve bu makine öğrenimi bizim için çok yeni,
06:50
sometimes it's hard to convince
to do the right thing, you know?
to do the right thing, you know?
114
398017
4224
bazen doğru şeyi yapmasını sağlamak zor.
06:54
It goes a little sideways.
115
402265
2058
Biraz hata yapabiliyor.
06:56
(Laughter)
116
404347
2422
(Kahkahalar)
06:59
But why did we do this?
117
407538
3229
Fakat biz bunu neden yaptık?
07:03
Well, there's two reasons, really.
118
411077
2262
Aslında iki tane sebebi var.
07:05
First of all, it is just crazy cool.
119
413363
2976
Öncelikle son derece havalı.
07:08
(Laughter)
120
416363
1008
(Kahkahalar)
07:09
How cool is it?
121
417395
1253
Nasıl mı havalı?
07:10
Well, with the push of a button,
122
418990
1992
Düğmeye basmamla
07:13
I can deliver this talk
as a completely different character.
as a completely different character.
123
421006
4007
bu konuşmayı tamamen farklı
bir karaktere iletebilirim.
bir karaktere iletebilirim.
07:17
This is Elbor.
124
425823
2601
Bu Elbor.
07:22
We put him together
to test how this would work
to test how this would work
125
430037
2312
Onu buraya farklı bir görünüşle
bu şeyin nasıl çalıştığını
test etmek için koyduk.
test etmek için koyduk.
07:24
with a different appearance.
126
432373
2135
07:27
And the cool thing about this technology
is that, while I've changed my character,
is that, while I've changed my character,
127
435450
4818
Bu teknolojiyle alakalı güzel olan
şey de karakterimi değiştirdiğimde
şey de karakterimi değiştirdiğimde
07:32
the performance is still all me.
128
440292
3273
performansın hâlâ bana ait olması.
07:35
I tend to talk out of the right
side of my mouth;
side of my mouth;
129
443589
2674
Ağzımın sağ tarafıyla konuştuğumda
07:38
so does Elbor.
130
446287
1579
Elbor da aynını yapıyor.
07:39
(Laughter)
131
447890
1150
(Kahkahalar)
07:42
Now, the second reason we did this,
and you can imagine,
and you can imagine,
132
450021
2790
Bunu yapmamızın ikinci
sebebi ise, tahmin edebilirsiniz ki
sebebi ise, tahmin edebilirsiniz ki
07:44
is this is going to be great for film.
133
452835
2336
bu, sinema için harika bir şey olacak.
07:47
This is a brand new, exciting tool
134
455195
2701
Bu, sanatçılar, yönetmenler
07:49
for artists and directors
and storytellers.
and storytellers.
135
457920
4322
ve hikâye anlatıcıları için
yepyeni, heyecan verici araç.
yepyeni, heyecan verici araç.
07:55
It's pretty obvious, right?
136
463131
1484
Oldukça aşikâr, değil mi?
07:56
I mean, this is going to be
really neat to have.
really neat to have.
137
464639
2462
Yani, buna sahip olmak harika bir şey.
07:59
But also, now that we've built it,
138
467125
2055
Ama aynı zamanda, bu yaptığımız şey
08:01
it's clear that this
is going to go way beyond film.
is going to go way beyond film.
139
469204
2991
belli ki sinemanın de ötesine geçecek.
08:05
But wait.
140
473510
1150
Fakat bir saniye.
08:07
Didn't I just change my identity
with the push of a button?
with the push of a button?
141
475653
3976
Düğmeye basışımla
kimliğimi değiştirmedim mi?
kimliğimi değiştirmedim mi?
08:11
Isn't this like "deepfake"
and face-swapping
and face-swapping
142
479653
3033
Bu belki de daha önce duyduğunuz
''deepfake'' ve yüz değiştirme
gibi bir şey değil mi?
gibi bir şey değil mi?
08:14
that you guys may have heard of?
143
482710
1561
08:17
Well, yeah.
144
485208
1150
Evet, öyle.
08:19
In fact, we are using
some of the same technology
some of the same technology
145
487074
2952
Aslında biz deepfake'in
kullandığı ayn teknolojinin
kullandığı ayn teknolojinin
08:22
that deepfake is using.
146
490050
1600
bazı yönlerini kullanıyoruz.
08:23
Deepfake is 2-D and image based,
while ours is full 3-D
while ours is full 3-D
147
491954
4599
Deepfake 2D ve görüntü
tabanlı iken bizimki 3D
tabanlı iken bizimki 3D
08:28
and way more powerful.
148
496577
2206
ve daha güçlü.
08:31
But they're very related.
149
499204
1666
Ama ikisi oldukça bağlantılı.
08:33
And now I can hear you thinking,
150
501680
1889
Şu anda düşüncelerinizi duyabiliyorum.
08:35
"Darn it!
151
503593
1278
''Lanet olsun!
08:36
I though I could at least
trust and believe in video.
trust and believe in video.
152
504895
3801
Videoya inanıp
güvenebileceğimi düşünmüştüm.
güvenebileceğimi düşünmüştüm.
08:40
If it was live video,
didn't it have to be true?"
didn't it have to be true?"
153
508720
2827
Eğer canlı bir video olsaydı
gerçek olması gerekmez miydi?''
gerçek olması gerekmez miydi?''
08:44
Well, we know that's not
really the case, right?
really the case, right?
154
512609
3522
Biliyoruz ki asıl mesele
bu değil, değil mi?
bu değil, değil mi?
08:48
Even without this, there are simple tricks
that you can do with video
that you can do with video
155
516727
3810
Bu olmadan bile video ile
yapabileceğiniz basit numaralar var,
yapabileceğiniz basit numaralar var,
08:52
like how you frame a shot
156
520561
2776
nasıl atış yapabileceğiniz gibi,
08:55
that can make it really misrepresent
what's actually going on.
what's actually going on.
157
523361
4362
ki bu da aslında gerçekleşmekte
olan şeyi yanlış tanıtabilir.
olan şeyi yanlış tanıtabilir.
09:00
And I've been working
in visual effects for a long time,
in visual effects for a long time,
158
528263
3306
Uzun bir süredir görsel
efekt işinde çalışıyorum.
efekt işinde çalışıyorum.
09:03
and I've known for a long time
159
531593
1932
Uzun bir süredir de biliyorum ki
09:05
that with enough effort,
we can fool anyone about anything.
we can fool anyone about anything.
160
533549
5226
yeterli eforla herhangi birini
herhangi bir şey hakkında kandırabiliriz.
herhangi bir şey hakkında kandırabiliriz.
09:11
What this stuff and deepfake is doing
161
539546
2388
Bu ve deepfake'in yapmakta olduğu şey
09:13
is making it easier and more accessible
to manipulate video,
to manipulate video,
162
541958
4611
video manipüle etmeyi daha kolay
ve erişilebilir hâle getiriyor.
ve erişilebilir hâle getiriyor.
09:18
just like Photoshop did
for manipulating images, some time ago.
for manipulating images, some time ago.
163
546593
5371
bir süre önce Photoshop'ın
görüntülerle oynadığı gibi.
görüntülerle oynadığı gibi.
09:25
I prefer to think about
164
553441
1298
Bu teknolojinin insanlığı
09:26
how this technology could bring
humanity to other technology
humanity to other technology
165
554763
5036
nasıl başka bir teknolojiye bağladığını
ve nasıl bizi yakınlaştırdığını
düşünmek istiyorum.
düşünmek istiyorum.
09:31
and bring us all closer together.
166
559823
2294
09:34
Now that you've seen this,
167
562141
2359
Siz de buna tanık oldunuz,
09:36
think about the possibilities.
168
564524
1902
olasılıkları düşünün.
09:39
Right off the bat, you're going to see it
in live events and concerts, like this.
in live events and concerts, like this.
169
567810
4523
Hiç geçmeden, onu canlı etkinliklerde ve
konserlerde göreceksiniz, bunun gibi.
konserlerde göreceksiniz, bunun gibi.
09:45
Digital celebrities, especially
with new projection technology,
with new projection technology,
170
573612
4735
Dijital ünlüler, özellikle de
yeni projeksiyon teknolojisi ile
yeni projeksiyon teknolojisi ile
09:50
are going to be just like the movies,
but alive and in real time.
but alive and in real time.
171
578371
3960
tıpkı filmlerdeki gibi olacaklar
fakat canlı ve gerçek zamanlı.
fakat canlı ve gerçek zamanlı.
09:55
And new forms of communication are coming.
172
583609
2733
Yeni iletişim modelleri çıkıyor.
09:59
You can already interact
with DigiDoug in VR.
with DigiDoug in VR.
173
587088
4165
Daha şimdiden sanal gerçeklikte
DigiDoug ile etkileşime girebilirsiniz.
DigiDoug ile etkileşime girebilirsiniz.
10:03
And it is eye-opening.
174
591699
2270
Ve o ufuk açıcı.
10:05
It's just like you and I
are in the same room,
are in the same room,
175
593993
3862
Tıpkı sizlerle benim
aynı odada olmamız gibi,
aynı odada olmamız gibi,
10:09
even though we may be miles apart.
176
597879
2373
kilometrelerce uzakta olsa bile.
10:12
Heck, the next time you make a video call,
177
600276
2841
Bir sonraki video aramanızda
10:15
you will be able to choose
the version of you
the version of you
178
603141
3736
insanların sizi görmesi için
istediğiniz şekli seçebileceksiniz.
istediğiniz şekli seçebileceksiniz.
10:18
you want people to see.
179
606901
1566
10:20
It's like really, really good makeup.
180
608974
2533
Çok ama çok iyi bir makyaj gibi.
10:24
I was scanned about a year and a half ago.
181
612853
3579
Bir buçuk yıl önce bu sistemde tarandım.
10:29
I've aged.
182
617068
1721
Yaşlandım.
10:30
DigiDoug hasn't.
183
618813
1650
Fakat Digidoug yaşlanmadı.
10:32
On video calls, I never have to grow old.
184
620798
3492
Video aramalarında, yaşlı
görünmek zorunda değilim.
görünmek zorunda değilim.
10:38
And as you can imagine,
this is going to be used
this is going to be used
185
626322
3088
Hayal edebileceğiniz gibi bu,
10:41
to give virtual assistants
a body and a face.
a body and a face.
186
629434
3213
sanal asistanlara yüz ve vücut
vermek için kullanılacak.
vermek için kullanılacak.
10:44
A humanity.
187
632671
1192
Bir insanlık.
10:45
I already love it that when I talk
to virtual assistants,
to virtual assistants,
188
633887
2762
Sanal asistanlarla konuştuğumda
insana aitmiş gibi sakin bir tonla
cevaplamalarına bayılıyorum.
cevaplamalarına bayılıyorum.
10:48
they answer back in a soothing,
humanlike voice.
humanlike voice.
189
636673
2933
10:51
Now they'll have a face.
190
639919
1776
Şimdi bir yüze de sahip olacaklar.
10:53
And you'll get all the nonverbal cues
that make communication so much easier.
that make communication so much easier.
191
641719
4882
Ve iletişimi çok daha kolay hâle getiren
sözsüz işaretleri de göreceksiniz.
sözsüz işaretleri de göreceksiniz.
11:00
It's going to be really nice.
192
648171
1420
Gerçekten çok güzel olacak.
11:01
You'll be able to tell when
a virtual assistant is busy or confused
a virtual assistant is busy or confused
193
649615
3637
Bir sanal asistan meşgul
veya kafası karışmış
veya kafası karışmış
ya da bir şey hakkında
endişeli olduğunda anlayabileceksiniz.
endişeli olduğunda anlayabileceksiniz.
11:05
or concerned about something.
194
653276
2680
11:09
Now, I couldn't leave the stage
195
657694
2509
Siz benim gerçek yüzümü görmeden
bu sahneyi terk edemem
bu sahneyi terk edemem
11:12
without you actually being able
to see my real face,
to see my real face,
196
660227
2698
11:14
so you can do some comparison.
197
662949
1684
çünkü biraz karşılaştırma yapabilirsiniz.
11:18
So let me take off my helmet here.
198
666573
1876
Başlığımı çıkarayım.
11:20
Yeah, don't worry,
it looks way worse than it feels.
it looks way worse than it feels.
199
668473
4770
Endişelenmeyin, hissettirdiğinden
daha kötü görünüyor.
daha kötü görünüyor.
11:25
(Laughter)
200
673267
2428
(Kahkahalar)
11:29
So this is where we are.
201
677188
1698
İşte bu geldiğimiz nokta.
11:30
Let me put this back on here.
202
678910
1604
Geri takayım şunu.
11:32
(Laughter)
203
680538
1950
(Kahkahalar)
11:35
Doink!
204
683115
1186
11:37
So this is where we are.
205
685292
1600
İşte bu geldiğimiz nokta.
11:39
We're on the cusp of being able
to interact with digital humans
to interact with digital humans
206
687997
3701
Ya bir kişi tarafından ya da bir makine
tarafından kontrol ediliyor olsunlar
tarafından kontrol ediliyor olsunlar
11:43
that are strikingly real,
207
691722
2181
şaşırtıcı bir şekilde gerçekçi olan
11:45
whether they're being controlled
by a person or a machine.
by a person or a machine.
208
693927
3269
dijital insanlarla etkileşim
kurabilmenin zirvesindeyiz.
kurabilmenin zirvesindeyiz.
11:49
And like all new technology these days,
209
697220
4375
Ve günümüzdeki diğer tüm
yeni teknolojiler gibi
yeni teknolojiler gibi
11:54
it's going to come with some
serious and real concerns
serious and real concerns
210
702531
4746
bu şey, halletmemiz gereken
bazı ciddi ve gerçek sorunları da
bazı ciddi ve gerçek sorunları da
11:59
that we have to deal with.
211
707301
1734
beraberinde getirecektir.
12:02
But I am just so really excited
212
710017
2118
Ama şu beni çok sevindiriyor ki
12:04
about the ability to bring something
that I've seen only in science fiction
that I've seen only in science fiction
213
712159
5053
hayatım boyunca sadece
bilim kurguda gördüğüm bir şeyi
bilim kurguda gördüğüm bir şeyi
12:09
for my entire life
214
717236
2270
gerçek hayata dönüştürme
yeteneğine sahibiz.
yeteneğine sahibiz.
12:11
into reality.
215
719530
1328
12:13
Communicating with computers
will be like talking to a friend.
will be like talking to a friend.
216
721752
4222
Bilgisayarlarla iletişim kurmak
tıpkı bir arkadaşla konuşmak gibi olacak.
tıpkı bir arkadaşla konuşmak gibi olacak.
12:18
And talking to faraway friends
217
726323
2500
Ve uzaktaki arkadaşlarla konuşmak
12:20
will be like sitting with them
together in the same room.
together in the same room.
218
728847
3273
onlarla aynı odada birlikte
oturuyormuşsunuz gibi olacak.
oturuyormuşsunuz gibi olacak.
Çok teşekkür ederim.
12:24
Thank you very much.
219
732974
1308
12:26
(Applause)
220
734306
6713
(Alkışlar)
ABOUT THE SPEAKER
Doug Roble - Computer graphics software researcherDoug Roble has found a career combining the things he loves: math, computers, movies and imagination.
Why you should listen
Doug Roble has really only had one job in his life. After getting his PhD in Computer Science from the Ohio State University in 1992, he joined Digital Domain, a visual effects production company. Once there, he found a unique place where art and technology collide. Now he builds new tools for artists to use and they, in turn, use the tools in surprising and unexpected ways. The feedback loop between art and science is completely addicting. And, the byproduct of this are movies that the whole world enjoys.
Roble's work outside Digital Domain reflects this passion. He was the Editor and Chief of the Journal of Graphics tools for more than five years. He's currently the Chair of the Motion Picture Academy's Sci/Tech Awards and a member of the Academy's Sci/Tech Council. And two of the tools he's built over the years have won Sci/Tech Academy Awards themselves.
Doug Roble | Speaker | TED.com