ABOUT THE SPEAKER
Blaise Agüera y Arcas - Software architect
Blaise Agüera y Arcas works on machine learning at Google. Previously a Distinguished Engineer at Microsoft, he has worked on augmented reality, mapping, wearable computing and natural user interfaces.

Why you should listen

Blaise Agüera y Arcas is principal scientist at Google, where he leads a team working on machine intelligence for mobile devices. His group works extensively with deep neural nets for machine perception and distributed learning, and it also investigates so-called "connectomics" research, assessing maps of connections within the brain.

Agüera y Arcas' background is as multidimensional as the visions he helps create. In the 1990s, he authored patents on both video compression and 3D visualization techniques, and in 2001, he made an influential computational discovery that cast doubt on Gutenberg's role as the father of movable type.

He also created Seadragon (acquired by Microsoft in 2006), the visualization technology that gives Photosynth its amazingly smooth digital rendering and zoom capabilities. Photosynth itself is a vastly powerful piece of software capable of taking a wide variety of images, analyzing them for similarities, and grafting them together into an interactive three-dimensional space. This seamless patchwork of images can be viewed via multiple angles and magnifications, allowing us to look around corners or “fly” in for a (much) closer look. Simply put, it could utterly transform the way we experience digital images.

He joined Microsoft when Seadragon was acquired by Live Labs in 2006. Shortly after the acquisition of Seadragon, Agüera y Arcas directed his team in a collaboration with Microsoft Research and the University of Washington, leading to the first public previews of Photosynth several months later. His TED Talk on Seadragon and Photosynth in 2007 is rated one of TED's "most jaw-dropping." He returned to TED in 2010 to demo Bing’s augmented reality maps.

Fun fact: According to the author, Agüera y Arcas is the inspiration for the character Elgin in the 2012 best-selling novel Where'd You Go, Bernadette?

More profile about the speaker
Blaise Agüera y Arcas | Speaker | TED.com
TED2007

Blaise Agüera y Arcas: How PhotoSynth can connect the world's images

Dimostrazione del Photosynth di Blaise Aguera y Arcas

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Blaise Aguera y Arcas fa una bellissima presentazione di Photosynth, un software che mostra immagini digitali sotto una nuova luce. Utilizzando foto prese da internet, Photosynth crea immagini straordinarie e ci consente di navigarci.
- Software architect
Blaise Agüera y Arcas works on machine learning at Google. Previously a Distinguished Engineer at Microsoft, he has worked on augmented reality, mapping, wearable computing and natural user interfaces. Full bio

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00:25
What I'm going to showmostrare you first, as quicklyvelocemente as I can,
0
0
2000
Prima di tutto vi farò vedere, il più rapidamente possibile,
00:27
is some foundationalfondazionale work, some newnuovo technologytecnologia
1
2000
4000
qualche lavoro fondamentale, della nuova tecnologia
00:31
that we broughtportato to MicrosoftMicrosoft as partparte of an acquisitionacquisizione
2
6000
3000
che abbiamo portato alla Microsoft in seguito a una acquisizione
00:34
almostquasi exactlydi preciso a yearanno agofa. This is SeadragonSeadragon,
3
9000
3000
quasi un anno fa esattamente. Questo è Seadragon.
00:37
and it's an environmentambiente in whichquale you can eithero locallylocalmente or remotelyin modalità remota
4
12000
3000
Si tratta di un ambiente in cui potete interagire sia a livello locale
00:40
interactinteragire with vastvasto amountsquantità of visualvisivo datadati.
5
15000
3000
che remoto con un'enorme quantità di dati visivi.
00:43
We're looking at manymolti, manymolti gigabytesGigabyte of digitaldigitale photosfotografie here
6
18000
3000
Qui stiamo vedendo moltissimi gigabyte di foto digitali
00:46
and kindgenere of seamlesslysenza soluzione di continuità and continuouslycontinuamente zoominglo zoom in,
7
21000
3000
con una specie di zoom costante e continuo,
00:50
panningpanoramica throughattraverso the thing, rearrangingRidisposizione it in any way we want.
8
25000
2000
per una veloce panoramica, disponendo le immagini come vogliamo.
00:52
And it doesn't matterimporta how much informationinformazione we're looking at,
9
27000
4000
E non importa quanto sia grande la quantità di informazioni che vediamo,
00:56
how biggrande these collectionscollezioni are or how biggrande the imagesimmagini are.
10
31000
3000
quanto siano grandi queste raccolte di dati o le immagini.
00:59
MostMaggior parte of them are ordinaryordinario digitaldigitale cameramacchina fotografica photosfotografie,
11
34000
2000
La maggior parte sono comuni fotografie digitali,
01:01
but this one, for exampleesempio, is a scanscansione from the LibraryBiblioteca of CongressCongresso,
12
36000
3000
ma questa per esempio è una scansione proveniente dalla Biblioteca del Congresso,
01:05
and it's in the 300 megapixelmegapixel rangegamma.
13
40000
2000
e rientra nella gamma di 300 megapixel.
01:08
It doesn't make any differencedifferenza
14
43000
1000
Non fa alcuna differenza
01:09
because the only thing that oughtdovere to limitlimite the performanceprestazione
15
44000
3000
perché l'unica cosa che limita le prestazioni
01:12
of a systemsistema like this one is the numbernumero of pixelspixel on your screenschermo
16
47000
3000
di un sistema come questo è il numero di pixel sul vostro schermo
01:15
at any givendato momentmomento. It's alsoanche very flexibleflessibile architecturearchitettura.
17
50000
3000
in qualsiasi momento. È anche un'architettura molto flessibile.
01:18
This is an entireintero booklibro, so this is an exampleesempio of non-imagenon-immagine datadati.
18
53000
3000
Questo è un libro intero, esempio di dati non di immagini.
01:22
This is "BleakTetro HouseCasa" by DickensDickens. EveryOgni columncolonna is a chaptercapitolo.
19
57000
5000
Questo è La Casa desolata di Dickens. Ogni colonna rappresenta un capitolo.
01:27
To provedimostrare to you that it's really texttesto, and not an imageImmagine,
20
62000
4000
Per dimostrarvi che si tratta proprio di testo e non di immagini,
01:31
we can do something like so, to really showmostrare
21
66000
2000
possiamo fare una cosa del genere, per far vedere veramente
01:33
that this is a realvero representationrappresentazione of the texttesto; it's not a pictureimmagine.
22
68000
3000
che si tratta di una reale rappresentazione del testo, non di una foto.
01:37
Maybe this is a kindgenere of an artificialartificiale way to readleggere an e-booke-libro.
23
72000
2000
Potrebbe essere un modo un po' artificiale per leggere un libro elettronico.
01:39
I wouldn'tno recommendraccomandare it.
24
74000
1000
Non ve lo consiglio.
01:40
This is a more realisticrealistico casecaso. This is an issueproblema of The GuardianGuardiano.
25
75000
3000
Questo è un esempio più realistico. Si tratta di un numero di The Guardian.
01:43
EveryOgni largegrande imageImmagine is the beginninginizio of a sectionsezione.
26
78000
2000
Ogni immagine grande è l'inizio di una sezione.
01:45
And this really gives you the joygioia and the good experienceEsperienza
27
80000
3000
E vi dà veramente il piacere e la bella esperienza
01:48
of readinglettura the realvero papercarta versionversione of a magazinerivista or a newspapergiornale,
28
83000
5000
di leggere la vera versione cartacea di una rivista o di un quotidiano,
01:54
whichquale is an inherentlyintrinsecamente multi-scalemulti-scala kindgenere of mediummedio.
29
89000
1000
che è per natura un molteplice tipo di mezzo.
01:56
We'veAbbiamo alsoanche donefatto a little something
30
91000
1000
Abbiamo anche fatto qualcosa
01:57
with the cornerangolo of this particularparticolare issueproblema of The GuardianGuardiano.
31
92000
3000
con l'angolo di questo numero in particolare di The Guardian.
02:00
We'veAbbiamo madefatto up a fakefalso adanno Domini that's very highalto resolutionrisoluzione --
32
95000
3000
Abbiamo creato una pubblicità fasulla ad alta risoluzione--
02:03
much higherpiù alto than you'dfaresti be ablecapace to get in an ordinaryordinario adanno Domini --
33
98000
2000
molto più alta di quella che si usa in una normale pubblicità--
02:05
and we'venoi abbiamo embeddedinserito extraextra contentsoddisfare.
34
100000
2000
e vi abbiamo inserito del contenuto extra.
02:07
If you want to see the featuresCaratteristiche of this carauto, you can see it here.
35
102000
2000
Se volete vedere le caratteristiche di questa automobile, le potete vedere qui.
02:10
Or other modelsModelli, or even technicaltecnico specificationsspecifiche.
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105000
4000
O altri modelli, o persino le specifiche tecniche.
02:15
And this really getsprende at some of these ideasidee
37
110000
2000
E questo davvero dimostra alcune di queste idee
02:18
about really doing away with those limitslimiti on screenschermo realvero estatetenuta.
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113000
4000
per eliminare i limiti di spazio sullo schermo.
02:22
We hopesperanza that this meanssi intende no more pop-upspop-up
39
117000
2000
Speriamo che questo significhi mettere fine ai pop-up
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and other kindgenere of rubbishsciocchezze like that -- shouldn'tnon dovrebbe be necessarynecessario.
40
119000
2000
e ad altre porcherie simili, non dovrebero più essere necessari.
02:27
Of coursecorso, mappingMappatura is one of those really obviousevidente applicationsapplicazioni
41
122000
2000
Naturalmente, il mapping è una delle applicazioni più ovvie
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for a technologytecnologia like this.
42
124000
2000
per questo tipo di tecnologia.
02:31
And this one I really won'tnon lo farà spendtrascorrere any time on,
43
126000
2000
E su questa non voglio perdere tempo,
02:33
excepttranne to say that we have things to contributecontribuire to this fieldcampo as well.
44
128000
2000
se non per dire che abbiamo dei contributi da dare anche in questo campo.
02:37
But those are all the roadsstrade in the U.S.
45
132000
2000
Queste sono tutte le strade negli USA
02:39
superimposedsovrapposti on topsuperiore of a NASANASA geospatialGeospatial imageImmagine.
46
134000
4000
sovrapposte sopra un'immagine geospaziale della NASA.
02:44
So let's pullTirare up, now, something elsealtro.
47
139000
2000
Allora adesso passiamo a qualcos'altro.
02:46
This is actuallyin realtà livevivere on the WebWeb now; you can go checkdai un'occhiata it out.
48
141000
3000
Questo ora è effettivamente dal vivo sul web; potete andarlo a vedere.
02:49
This is a projectprogetto calledchiamato PhotosynthPhotosynth,
49
144000
1000
Si tratta di un progetto chiamato Photosynth,
02:51
whichquale really marriessi sposa two differentdiverso technologiestecnologie.
50
146000
1000
che combina due diverse tecnologie.
02:52
One of them is SeadragonSeadragon
51
147000
1000
Una è Seadragon
02:54
and the other is some very beautifulbellissimo computercomputer visionvisione researchricerca
52
149000
2000
e l'altra è una ricerca visuale al computer molto interessante
02:57
donefatto by NoahNoah SnavelySnavely, a graduatediplomato studentalunno at the UniversityUniversità of WashingtonWashington,
53
152000
2000
fatta da Noah Snavely, uno studente della University of Washington,
03:00
co-advisedCo-consigliato by SteveSteve SeitzSeitz at U.W.
54
155000
2000
con l'aiuto di Steve Seitz della UW e
03:02
and RickRick SzeliskiSzeliski at MicrosoftMicrosoft ResearchRicerca. A very nicesimpatico collaborationcollaborazione.
55
157000
4000
di Rick Szeliski di Microsoft Research. Un'ottima collaborazione.
03:07
And so this is livevivere on the WebWeb. It's poweredmotorizzato by SeadragonSeadragon.
56
162000
2000
Ed è dal vivo sul web, gestito da Seadragon.
03:09
You can see that when we kindgenere of do these sortstipi of viewsvisualizzazioni,
57
164000
2000
Potete vederlo quando facciamo questo tipo di schermate,
03:12
where we can divetuffo throughattraverso imagesimmagini
58
167000
1000
in cui possiamo passare da un'immagine all'altra
03:14
and have this kindgenere of multi-resolutionmulti-risoluzione experienceEsperienza.
59
169000
1000
e avere questo tipo di esperienza a risoluzione multipla.
03:16
But the spatialspaziale arrangementdisposizione of the imagesimmagini here is actuallyin realtà meaningfulsignificativo.
60
171000
4000
Ma la collocazione spaziale delle immagini qui ha effettivamente un significato.
03:20
The computercomputer visionvisione algorithmsalgoritmi have registeredregistrati these imagesimmagini togetherinsieme
61
175000
3000
Gli algoritmi di visualizzazione del computer hanno registrato queste immagini insieme,
03:23
so that they correspondcorrispondono to the realvero spacespazio in whichquale these shotsscatti --
62
178000
4000
in modo che corrispondano ai luoghi reali in cui le immagini--
03:27
all takenprese nearvicino GrassiGrassi LakesLaghi in the CanadianCanadese RockiesMontagne rocciose --
63
182000
2000
tutte scattate vicino ai laghi Grassi sulle Montagne Rocciose canadesi--
03:31
all these shotsscatti were takenprese. So you see elementselementi here
64
186000
2000
sono state scattate. Qui dunque vedete degli elementi
03:33
of stabilizedstabilizzato slide-showpresentazione or panoramicPanoramica imagingdi imaging,
65
188000
4000
di uno slide-show stabile o di imaging panoramico,
03:40
and these things have all been relatedrelazionato spatiallynello spazio.
66
195000
2000
e queste cose sono state tutte collegate a livello spaziale.
03:42
I'm not sure if I have time to showmostrare you any other environmentsambienti.
67
197000
3000
Non so se ho tempo di mostrarvi qualche altro ambiente.
03:45
There are some that are much more spatialspaziale.
68
200000
1000
Ce ne sono alcuni molto più spaziali.
03:47
I would like to jumpsaltare straightdritto to one of Noah'sArca di Noè originaloriginale data-setsinsiemi di dati --
69
202000
3000
Voglio passare direttamente a uno dei set di dati originali di Noah--
03:50
and this is from an earlypresto prototypeprototipo of PhotosynthPhotosynth
70
205000
2000
e questo proviene da un precedente prototipo di Photosynth
03:52
that we first got workinglavoro in the summerestate --
71
207000
2000
che abbiamo fatto funzionare per la prima volta l'estate scorsa--
03:54
to showmostrare you what I think
72
209000
1000
per mostrarvi quello che ritengo
03:55
is really the punchpunzone linelinea behinddietro a this technologytecnologia,
73
210000
3000
sia veramente la chiave dietro questa tecnologia,
03:59
the PhotosynthPhotosynth technologytecnologia. And it's not necessarilynecessariamente so apparentapparente
74
214000
2000
la tecnologia Photosynth. E non è necessariamente tanto evidente
04:01
from looking at the environmentsambienti that we'venoi abbiamo put up on the websiteSito web.
75
216000
3000
guardando gli ambienti che abbiamo messo nel sito web.
04:04
We had to worrypreoccupazione about the lawyersavvocati and so on.
76
219000
2000
Abbiamo dovuto preoccuparci degli aspetti legali e via dicendo.
04:07
This is a reconstructionricostruzione of NotreNotre DameDame CathedralCattedrale
77
222000
1000
Questa è una ricostruzione della cattedrale di Notre Dame
04:09
that was donefatto entirelyinteramente computationallyinformaticamente
78
224000
2000
fatta interamente al computer con
04:11
from imagesimmagini scrapedraschiato from FlickrFlickr. You just typetipo NotreNotre DameDame into FlickrFlickr,
79
226000
3000
immagini prese da Flickr. Basta digitare Notre Dame in Flickr
04:14
and you get some picturesimmagini of guys in t-shirtst-shirt, and of the campuscittà universitaria
80
229000
3000
e ottenete immagini di tipi in maglietta, altre del campus e
04:17
and so on. And eachogni of these orangearancia conesconi representsrappresenta an imageImmagine
81
232000
4000
via dicendo. Ognuno di questi coni arancioni rappresenta un'immagine
04:22
that was discoveredscoperto to belongappartenere to this modelmodello.
82
237000
2000
che si è scoperta appartenere a questo modello.
04:26
And so these are all FlickrFlickr imagesimmagini,
83
241000
2000
Quindi sono tutte immagini prese da Flickr
04:28
and they'veessi hanno all been relatedrelazionato spatiallynello spazio in this way.
84
243000
3000
e sono state tutte collegate a livello spaziale in questo modo.
04:31
And we can just navigatenavigare in this very simplesemplice way.
85
246000
2000
Ed è possibile navigare in questo modo semplicissimo.
04:35
(ApplauseApplausi)
86
250000
9000
(Applausi).
04:44
You know, I never thought that I'd endfine up workinglavoro at MicrosoftMicrosoft.
87
259000
2000
Sapete, non avrei mai pensato di finire a lavorare per Microsoft.
04:46
It's very gratifyinglusinghiero to have this kindgenere of receptionricezione here.
88
261000
4000
È molto gratificante ricevere questo tipo di accoglienza qui.
04:50
(LaughterRisate)
89
265000
3000
(Risate).
04:53
I guessindovina you can see
90
268000
3000
Credo che possiate vedere
04:56
this is lots of differentdiverso typestipi of camerasmacchine fotografiche:
91
271000
2000
che si tratta di un sacco di tipi diversi di fotocamere:
04:58
it's everything from cellcellula phoneTelefono camerasmacchine fotografiche to professionalprofessionale SLRsReflex,
92
273000
3000
da quelle dei cellulari a quelle professionali SLR,
05:02
quiteabbastanza a largegrande numbernumero of them, stitchedcucita
93
277000
1000
un numero significativo, messe insieme
05:03
togetherinsieme in this environmentambiente.
94
278000
1000
in questo ambiente.
05:04
And if I can, I'll find some of the sortordinare of weirdstrano onesquelli.
95
279000
2000
E se ci riesco, provo a cercare quelle più strane.
05:08
So manymolti of them are occludedoccluso by facesfacce, and so on.
96
283000
3000
Molte sono bloccate da facce, eccetera.
05:13
SomewhereDa qualche parte in here there are actuallyin realtà
97
288000
1000
Da qualche parte qui si trova
05:15
a seriesserie of photographsfotografie -- here we go.
98
290000
1000
una serie di fotografie -- eccole.
05:17
This is actuallyin realtà a postermanifesto of NotreNotre DameDame that registeredregistrati correctlycorrettamente.
99
292000
3000
Questo è un poster di Notre Dame registrato correttamente.
05:21
We can divetuffo in from the postermanifesto
100
296000
2000
Possiamo passare dal poster
05:24
to a physicalfisico viewvista of this environmentambiente.
101
299000
3000
alla vista fisica di questo ambiente.
05:31
What the pointpunto here really is is that we can do things
102
306000
3000
Il punto essenziale è che possiamo fare delle cose
05:34
with the socialsociale environmentambiente. This is now takingpresa datadati from everybodytutti --
103
309000
5000
con l'ambiente sociale. Questo ora sta prendendo dati da tutti--
05:39
from the entireintero collectivecollettivo memorymemoria
104
314000
1000
dall'intera memoria collettiva
05:40
of, visuallyvisivamente, of what the EarthTerra lookssembra like --
105
315000
2000
di come appare la terra, dal punto di vista visivo--
05:43
and linkcollegamento all of that togetherinsieme.
106
318000
1000
e collega tutti quei dati insieme.
05:44
All of those photosfotografie becomediventare linkedconnesso togetherinsieme,
107
319000
2000
Tutte quelle foto diventano collegate insieme,
05:46
and they make something emergentemergente
108
321000
1000
creando un risultato
05:47
that's greatermaggiore than the sumsomma of the partsparti.
109
322000
2000
maggiore della somma delle parti.
05:49
You have a modelmodello that emergesemerge of the entireintero EarthTerra.
110
324000
2000
Avete un modello della terra intera che emerge.
05:51
Think of this as the long tailcoda to StephenStephen Lawler'sDi Lawler VirtualVirtuale EarthTerra work.
111
326000
5000
Pensate a questo come al prolungamento del lavoro di Stephen Lawler sulla Terra virtuale.
05:56
And this is something that growscresce in complexitycomplessità
112
331000
2000
È qualcosa che cresce in complessità man mano che
05:58
as people use it, and whosedi chi benefitsbenefici becomediventare greatermaggiore
113
333000
3000
le persone lo utilizzano, e i cui vantaggi per chi lo utilizza
06:01
to the usersutenti as they use it.
114
336000
2000
aumentano con l'uso.
06:03
TheirLoro ownproprio photosfotografie are gettingottenere taggedetichetta with meta-datameta-dati
115
338000
2000
Le loro foto sono marcate con metadati
06:05
that somebodyqualcuno elsealtro enteredentrato.
116
340000
1000
inseriti da altre persone.
06:07
If somebodyqualcuno botheredseccato to tagProdotto Tag all of these saintsSanti
117
342000
3000
Se a qualcuno viene l'idea di contrassegnare tutti questi santi
06:10
and say who they all are, then my photofoto of NotreNotre DameDame CathedralCattedrale
118
345000
3000
dicendone il nome, la mia foto della cattedrale di Notre Dame
06:13
suddenlyad un tratto getsprende enrichedArricchito with all of that datadati,
119
348000
2000
improvvisamente si arricchisce di tutti quei dati,
06:15
and I can use it as an entryiscrizione pointpunto to divetuffo into that spacespazio,
120
350000
3000
e la posso usare come punto di ingresso per immergermi in quello spazio,
06:18
into that meta-versemeta-versetto, usingutilizzando everybodytutti else'sdi qualcun'altro photosfotografie,
121
353000
2000
in quel metauniverso, usando le foto di chiunque altro,
06:21
and do a kindgenere of a cross-modalcross-modale
122
356000
2000
e avere un'esperienza sociale di tipo cross-modal
06:25
and cross-userCroce-utente socialsociale experienceEsperienza that way.
123
360000
3000
e cross-user.
06:28
And of coursecorso, a by-productsottoprodotto of all of that
124
363000
1000
Naturalmente, una conseguenza di tutto ciò
06:30
is immenselyimmensamente richricco virtualvirtuale modelsModelli
125
365000
2000
sono modelli virtuali estremamente elaborati
06:32
of everyogni interestinginteressante partparte of the EarthTerra, collectedraccolto
126
367000
2000
di ogni parte interessante della terra, raccolti
06:35
not just from overheadlavagna luminosa flightsvoli and from satellitesatellitare imagesimmagini
127
370000
3000
non soltanto da viste aeree e da immagini satellitari
06:38
and so on, but from the collectivecollettivo memorymemoria.
128
373000
2000
e simili, ma dalla memoria collettiva.
06:40
Thank you so much.
129
375000
2000
Mille grazie.
06:42
(ApplauseApplausi)
130
377000
11000
(Applausi).
06:53
ChrisChris AndersonAnderson: Do I understandcapire this right? That what your softwareSoftware is going to allowpermettere,
131
388000
4000
Chris Anderson: Ho capito bene? Che quello che il tuo software ci consentirà di fare
06:58
is that at some pointpunto, really withinentro the nextIl prossimo fewpochi yearsanni,
132
393000
2000
è che a un certo punto, nei prossimi anni,
07:01
all the picturesimmagini that are shareddiviso by anyonechiunque acrossattraverso the worldmondo
133
396000
4000
tutte le fotografie condivise da chiunque nel mondo intero
07:05
are going to basicallyfondamentalmente linkcollegamento togetherinsieme?
134
400000
2000
saranno praticamente collegate insieme?
07:07
BAAATOLLO DI BAA: Yes. What this is really doing is discoveringscoprire.
135
402000
2000
BAA: Sì. Quello che sta facendo in pratica è scoprire.
07:09
It's creatingla creazione di hyperlinkscollegamenti ipertestuali, if you will, betweenfra imagesimmagini.
136
404000
3000
Sta creando degli hyperlink, se si vuole, tra immagini.
07:12
And it's doing that
137
407000
1000
E lo sta facendo
07:13
basedbasato on the contentsoddisfare insidedentro the imagesimmagini.
138
408000
1000
in base al contenuto delle immagini.
07:14
And that getsprende really excitingemozionante when you think about the richnessricchezza
139
409000
3000
La cosa diventa molto interessante se si pensa alla ricchezza
07:17
of the semanticsemantico informationinformazione that a lot of those imagesimmagini have.
140
412000
2000
di informazioni semantiche che molte di queste immagini possiedono.
07:19
Like when you do a webweb searchricerca for imagesimmagini,
141
414000
2000
Come quando si fa una ricerca di immagini sul web,
07:22
you typetipo in phrasesfrasi, and the texttesto on the webweb pagepagina
142
417000
2000
si digita una frase e il testo sulla pagina web
07:24
is carryingportando a lot of informationinformazione about what that pictureimmagine is of.
143
419000
3000
ha molte informazioni riguardo alle immagini della foto.
07:27
Now, what if that pictureimmagine linkslink to all of your picturesimmagini?
144
422000
2000
Ora, cosa succede se quella foto si collega a tutte le vostre foto?
07:29
Then the amountquantità of semanticsemantico interconnectioninterconnessione
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424000
2000
Allora la quantità di interconnessione semantica
07:31
and the amountquantità of richnessricchezza that comesviene out of that
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426000
1000
e la quantità di ricchezza che ne deriva
07:32
is really hugeenorme. It's a classicclassico networkRete effecteffetto.
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427000
3000
è davvero enorme. È un classico effetto della rete.
07:35
CACA: BlaiseBlaise, that is trulyveramente incredibleincredibile. CongratulationsComplimenti.
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430000
2000
CA: Blaise, è davvero incredibile. Complimenti.
07:37
BAAATOLLO DI BAA: ThanksGrazie so much.
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BAA: Vi ringrazio molto.

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ABOUT THE SPEAKER
Blaise Agüera y Arcas - Software architect
Blaise Agüera y Arcas works on machine learning at Google. Previously a Distinguished Engineer at Microsoft, he has worked on augmented reality, mapping, wearable computing and natural user interfaces.

Why you should listen

Blaise Agüera y Arcas is principal scientist at Google, where he leads a team working on machine intelligence for mobile devices. His group works extensively with deep neural nets for machine perception and distributed learning, and it also investigates so-called "connectomics" research, assessing maps of connections within the brain.

Agüera y Arcas' background is as multidimensional as the visions he helps create. In the 1990s, he authored patents on both video compression and 3D visualization techniques, and in 2001, he made an influential computational discovery that cast doubt on Gutenberg's role as the father of movable type.

He also created Seadragon (acquired by Microsoft in 2006), the visualization technology that gives Photosynth its amazingly smooth digital rendering and zoom capabilities. Photosynth itself is a vastly powerful piece of software capable of taking a wide variety of images, analyzing them for similarities, and grafting them together into an interactive three-dimensional space. This seamless patchwork of images can be viewed via multiple angles and magnifications, allowing us to look around corners or “fly” in for a (much) closer look. Simply put, it could utterly transform the way we experience digital images.

He joined Microsoft when Seadragon was acquired by Live Labs in 2006. Shortly after the acquisition of Seadragon, Agüera y Arcas directed his team in a collaboration with Microsoft Research and the University of Washington, leading to the first public previews of Photosynth several months later. His TED Talk on Seadragon and Photosynth in 2007 is rated one of TED's "most jaw-dropping." He returned to TED in 2010 to demo Bing’s augmented reality maps.

Fun fact: According to the author, Agüera y Arcas is the inspiration for the character Elgin in the 2012 best-selling novel Where'd You Go, Bernadette?

More profile about the speaker
Blaise Agüera y Arcas | Speaker | TED.com