0:00:00.000,0:00:02.070
Guardate queste immagini.

0:00:02.110,0:00:04.686
Ditemi quale Obama è reale.

0:00:04.710,0:00:07.571
(Video) Barack Obama: Gli aiuti[br]alle famiglie per la casa,

0:00:07.595,0:00:10.242
gli investimenti per l'alta tecnologia,

0:00:10.266,0:00:11.425
energia pulita

0:00:11.449,0:00:14.228
ed infrastrutture che creano[br]nuove opportunità di lavoro.

0:00:14.647,0:00:16.131
Supason Auwajanakorn: Qual è?

0:00:16.155,0:00:18.029
La risposta è: neanche uno.

0:00:18.053,0:00:19.167
(Risate)

0:00:19.191,0:00:20.977
Neanche uno di questi è reale.

0:00:21.001,0:00:23.591
Lasciate che vi racconti[br]come ci siamo arrivati.

0:00:23.940,0:00:25.518
L'ispirazione per questo lavoro

0:00:25.542,0:00:28.433
mi è venuta da un progetto volto[br]a preservare l'ultima chance

0:00:28.453,0:00:32.745
di approfondire l'Olocausto,[br]grazie al racconto dei sopravvissuti.

0:00:32.769,0:00:34.669
Si chiama 'New Dimensions in Testimony'

0:00:35.420,0:00:38.546
e vi permette di conversare

0:00:38.570,0:00:41.126
con l'ologramma[br]di un reale superstite dell'Olocausto.

0:00:41.403,0:00:43.759
(Video) Uomo: Com'è sopravvissuto[br]all'Olocausto?

0:00:43.783,0:00:45.841
(Video) Ologramma:[br]Come sono sopravvissuto?

0:00:45.912,0:00:47.719
Sono sopravvissuto,

0:00:48.419,0:00:49.946
io credo,

0:00:49.970,0:00:52.993
per un disegno della provvidenza.

0:00:53.573,0:00:57.027
SS: Queste risposte erano state registrate[br]in precedenza in uno studio.

0:00:57.051,0:00:59.503
Eppure l'effetto è sorprendente.

0:00:59.527,0:01:03.146
Ci si sente davvero legati alla sua storia[br]e a lui come persona.

0:01:04.011,0:01:07.312
Penso che ci sia qualcosa di speciale[br]nelle interazioni umane

0:01:07.336,0:01:10.093
che le rende più profonde

0:01:10.117,0:01:12.315
e intime

0:01:12.339,0:01:15.807
rispetto a quanto possano insegnare[br]libri, conferenze o film.

0:01:15.837,0:01:18.286
Ho visto questo filmato[br]e ho cominciato a chiedermi:

0:01:18.326,0:01:21.523
possiamo creare una rappresentazione 3D[br]come questa per chiunque?

0:01:21.563,0:01:24.705
Una rappresentazione 3D che vede,[br]parla e agisce come le persone?

0:01:25.435,0:01:27.580
Ho deciso di scoprire se lo si poteva fare

0:01:27.604,0:01:29.914
e alla fine sono arrivato[br]ad una nuova soluzione

0:01:29.938,0:01:33.458
che può creare un un modello di persona[br]usando nient'altro che questi:

0:01:33.747,0:01:35.961
foto e video esistenti di una persona.

0:01:36.101,0:01:39.318
Se si possono sfruttare[br]questo tipo di informazioni passive,

0:01:39.342,0:01:41.349
foto e video che sono in circolazione,

0:01:41.373,0:01:43.429
questo è il modo per riprodurre chiunque.

0:01:44.119,0:01:45.896
A proposito, lui è Richard Feynman,

0:01:45.920,0:01:49.333
che, oltre ad aver vinto[br]il premio Nobel per la fisica,

0:01:49.357,0:01:51.810
era anche un insegnante leggendario.

0:01:52.520,0:01:55.278
Non sarebbe grandioso[br]se potessimo riportarlo indietro

0:01:55.302,0:01:58.567
a tenere le sue lezioni[br]ed ispirare milioni di ragazzi,

0:01:58.591,0:02:01.583
non solo in lingua inglese[br]ma in tutte le altre lingue?

0:02:02.441,0:02:07.043
O se potessimo chiedere consiglio ai nonni[br]e sentire le loro parole di conforto

0:02:07.067,0:02:08.837
anche se non sono più con noi?

0:02:09.653,0:02:13.079
O forse, utilizzando questo strumento,[br]scrittori, vivi o no,

0:02:13.103,0:02:16.930
potrebbero leggere tutti i loro libri[br]ad alta voce a chiunque fosse interessato.

0:02:17.199,0:02:19.636
Le possibilità sono infinite

0:02:19.660,0:02:21.873
e, a mio parere,[br]la questione è appassionante.

0:02:22.595,0:02:24.461
Ad oggi, funziona in questo modo.

0:02:24.491,0:02:26.288
Primo, introduciamo una nuova tecnica

0:02:26.312,0:02:30.884
che può ricostruire un modello facciale 3D[br]altamente accurato da qualsiasi immagine

0:02:30.908,0:02:33.227
senza mai eseguire[br]la scansione 3D della persona.

0:02:33.890,0:02:37.412
Questa è la stessa rappresentazione[br]partendo da differenti angolazioni.

0:02:37.972,0:02:39.471
Funziona anche con i video,

0:02:39.495,0:02:42.347
eseguendo lo stesso algoritmo[br]su ogni fotogramma video

0:02:42.371,0:02:44.843
e generando una rappresentazione 3D[br]in movimento.

0:02:45.538,0:02:48.870
Questa è la stessa rappresentazione[br]da diverse angolazioni.

0:02:49.653,0:02:52.108
In effetti, tale tecnica[br]è molto complessa,

0:02:52.108,0:02:55.008
ma il fulcro è che andremo ad analizzare

0:02:55.040,0:02:58.006
preliminarmente un grande numero[br]di immagini della persona.

0:02:58.650,0:03:01.189
Per George W. Bush,[br]basta cercare foto su Google

0:03:01.379,0:03:04.642
e da quelle possiamo creare[br]un modello medio,

0:03:04.672,0:03:07.943
una rappresentazione definita, iterativa[br]per recuperare l'espressione

0:03:07.967,0:03:11.053
nei minimi dettagli,[br]come grinze e rughe d'espressione.

0:03:11.326,0:03:12.729
Ciò che affascina

0:03:12.753,0:03:16.176
è che la raccolta fotografica[br]può derivare dalle vostre tipiche foto.

0:03:16.200,0:03:18.803
Non è importante l'espressione

0:03:18.827,0:03:20.712
o dove sono state scattate le foto.

0:03:20.736,0:03:23.136
Ciò che importa è averne molte.

0:03:23.160,0:03:24.790
E qui non abbiamo ancora i colori,

0:03:24.790,0:03:27.268
quindi sviluppiamo[br]una nuova tecnica di fusione

0:03:27.292,0:03:30.128
che perfeziona il metodo a media singola

0:03:30.152,0:03:32.970
e produce strutture facciali[br]e colori nitidi.

0:03:33.779,0:03:36.550
Ciò può essere fatto per ogni espressione.

0:03:36.765,0:03:39.984
Ora abbiamo il controllo[br]del modello di una persona

0:03:40.008,0:03:43.803
che viene gestito[br]tramite una sequenza di foto statiche.

0:03:43.827,0:03:46.953
Notate come le rughe vanno e vengono[br]in base all'espressione,

0:03:47.639,0:03:50.855
Possiamo anche usare un video[br]per ottenere la rappresentazione 3D.

0:03:50.879,0:03:53.472
(Video) Daniel Craig: Giusto,[br]ma in qualche modo,

0:03:53.496,0:03:57.339
siamo riusciti ad attrarre[br]persone più interessanti.

0:03:58.021,0:03:59.663
SS: Ecco un'altra demo divertente.

0:03:59.687,0:04:02.443
Quello che vedete qui[br]sono modelli controllabili di persone

0:04:02.443,0:04:04.551
che ho costruito dalle loro foto[br]su internet.

0:04:04.555,0:04:07.329
Trasferendo il movimento[br]dal video in ingresso,

0:04:07.353,0:04:08.949
possiamo gestire tutto il gruppo.

0:04:08.949,0:04:11.701
George W. Bush: È difficile[br]far approvare questa legge,

0:04:11.725,0:04:14.028
perché ci sono troppi emendamenti,

0:04:14.052,0:04:19.283
e il percorso legislativo[br]può essere insidioso.

0:04:19.958,0:04:20.768
(Applausi)

0:04:20.798,0:04:22.332
SS: Per fare un passo indietro,

0:04:22.342,0:04:26.013
il nostro obiettivo ultimo, piuttosto,[br]è catturare le loro tipicità espressive

0:04:26.037,0:04:29.202
o il modo unico in cui ciascuna[br]di queste persone parla e sorride.

0:04:29.242,0:04:31.419
Per farlo, possiamo insegnare ai computer

0:04:31.443,0:04:33.665
a imitare il modo in cui uno parla

0:04:33.689,0:04:36.639
mostrando solo la ripresa video[br]di quella persona?

0:04:36.898,0:04:39.475
Quello che ho fatto, è stato[br]far guardare al computer

0:04:39.499,0:04:42.776
14 ore di discorsi tenuti da Barack Obama.

0:04:43.443,0:04:46.959
Questo è ciò che possiamo produrre[br]solo con il suo audio.

0:04:46.983,0:04:48.760
(Video) BO: I risultati sono chiari.

0:04:48.784,0:04:53.133
Le imprese americane hanno creato[br]14,5 milioni di nuovi posti di lavoro

0:04:53.157,0:04:55.931
per 75 mesi di fila.

0:04:55.955,0:04:58.860
SS: Qui abbiamo sintetizzato[br]solo la zona della bocca,

0:04:58.884,0:05:00.424
in questo modo.

0:05:00.514,0:05:02.590
Le sequenze lineari usano una rete neurale

0:05:02.614,0:05:05.550
per convertire un input audio[br]in questi punti della labbra.

0:05:06.547,0:05:10.772
(Video) BO: È grazie al nostro lavoro,[br]o grazie a Medicare, o Medicaid.

0:05:10.796,0:05:14.216
SS: Dopo sintetizziamo la struttura,[br]miglioriamo dettagli e dentatura,

0:05:14.240,0:05:17.314
e li uniamo alla testa e allo sfondo,[br]presi da un video sorgente.

0:05:17.338,0:05:19.413
(Video) BO: Per le donne checkup gratuiti,

0:05:19.433,0:05:22.395
e non dovranno pagare di più[br]solo per il fatto di essere donne.

0:05:22.973,0:05:26.279
I giovani potranno rimanere[br]a carico dei genitori fino a 26 anni.

0:05:27.267,0:05:30.219
SS: Penso che questi risultati[br]siano realistici ed intriganti,

0:05:30.243,0:05:33.416
ma allo stesso tempo fanno paura,[br]persino a me.

0:05:33.440,0:05:37.455
Il nostro obiettivo era un modello 3D[br]accurato, non una falsificazione.

0:05:37.956,0:05:41.067
Ciò che mi preoccupa[br]è l'abuso che potrebbe derivarne.

0:05:42.078,0:05:44.929
Le persone si occupano di questo[br]problema da molto tempo,

0:05:44.953,0:05:47.824
da quando Photoshop apparve[br]per la prima volta sul mercato.

0:05:47.862,0:05:51.663
Come ricercatore, sto anche lavorando[br]su una tecnologia di contromisura,

0:05:51.687,0:05:54.629
e faccio parte di un progetto[br]in corso alla AI Foundation,

0:05:54.653,0:05:58.050
che usa un mix di apprendimento automatico[br]e moderatori umani

0:05:58.074,0:06:00.218
per scoprire immagini e video falsi,

0:06:00.242,0:06:02.286
combattendo contro il mio stesso lavoro.

0:06:02.675,0:06:05.865
Uno dei dispositivi prossimi al lancio[br]si chiama 'Reality Defender',

0:06:05.889,0:06:09.928
un'estensione delle funzioni del browser[br]in grado di segnalare contenuti falsi

0:06:09.952,0:06:12.485
in automatico, direttamente nel browser.

0:06:12.509,0:06:16.621
(Applausi)

0:06:16.651,0:06:18.058
Nonostante questo, tuttavia,

0:06:18.078,0:06:20.078
i video falsi[br]possono arrecare molti danni,

0:06:20.102,0:06:23.396
persino prima che qualcuno[br]abbia l'opportunità di verificarli,

0:06:23.420,0:06:26.142
quindi è molto importante[br]che rendiamo tutti consapevoli

0:06:26.166,0:06:28.173
di ciò che è attualmente possibile

0:06:28.197,0:06:31.826
così da partire dal presupposto giusto[br]ed essere critici su ciò che vediamo.

0:06:32.423,0:06:37.430
Manca ancora molto prima di poter[br]creare modelli completi di una persona

0:06:37.454,0:06:40.440
e prima di poter garantire[br]la sicurezza di questa tecnologia.

0:06:40.857,0:06:42.684
Ma sono pieno[br]di entusiasmo e speranza,

0:06:42.708,0:06:46.247
perché se usato bene e attentamente,

0:06:46.271,0:06:50.580
questo strumento può far sì[br]che il nostro impatto positivo sul mondo

0:06:50.604,0:06:52.438
possa essere fortemente accresciuto

0:06:52.438,0:06:55.730
e contribuire a plasmare il futuro[br]nel modo in cui vogliamo che sia.

0:06:55.760,0:06:56.735
Grazie.

0:06:56.759,0:07:01.849
(Applausi)