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

Blaise Agura y Arcas face o demonstraţie în Photosynth

Filmed:
5,831,957 views

Blaise Agura y Arcas face o demonstraţie uluitoare în Photosynth, un program care ne-ar putea transforma percepţia asupra imaginilor digitale. Folosind imagini statice culese de pe Web, Photosynth creează panorame care iţi taie respiraţia şi ne permite să navigăm prin ele.
- 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

Double-click the English transcript below to play the video.

00:25
What I'm going to showspectacol you first, as quicklyrepede as I can,
0
0
2000
Ceea ce vreau să vă arăt mai întâi, foarte rapid,
00:27
is some foundationalfundamentale work, some newnou technologytehnologie
1
2000
4000
este o lucrare fundamentală, o nouă tehnologie
00:31
that we broughtadus to MicrosoftMicrosoft as partparte of an acquisitionachizitie
2
6000
3000
pe care am adus-o la Microsoft ca parte dintr-o achiziţie
00:34
almostaproape exactlyexact a yearan agoîn urmă. This is SeadragonSeadragon,
3
9000
3000
aproximativ acum un an. Acesta este Seadragon.
00:37
and it's an environmentmediu inconjurator in whichcare you can eitherfie locallyla nivel local or remotelyla distanţă
4
12000
3000
Este un mediu care poate interacţiona fie local fie la distantă
00:40
interactinteracționa with vastvast amountssume of visualvizual datadate.
5
15000
3000
cu o mare cantitate de date vizuale.
00:43
We're looking at manymulți, manymulți gigabytesgigaocteţi of digitaldigital photosfotografii here
6
18000
3000
Ne uităm acum la mulţi, mulţi gigabaiţi de poze digitale
00:46
and kinddrăguț of seamlesslyperfect and continuouslycontinuu zoomingzoom-ul in,
7
21000
3000
si mărind în continuu aproape perfect,
00:50
panningpanning throughprin the thing, rearrangingRearanjarea it in any way we want.
8
25000
2000
panoramând prin aceasta, rearanjând-o oricum dorim.
00:52
And it doesn't mattermaterie how much informationinformație we're looking at,
9
27000
4000
Nu conteaza la cât de multă informaţie ne uităm,
00:56
how bigmare these collectionscolecții are or how bigmare the imagesimagini are.
10
31000
3000
cât de mari sunt aceste colecţii sau cât de mari sunt imaginile.
00:59
MostCele mai multe of them are ordinarycomun digitaldigital cameraaparat foto photosfotografii,
11
34000
2000
Majoritatea sunt poze făcute cu o camera digitală obişnuită,
01:01
but this one, for exampleexemplu, is a scanscanda from the LibraryBiblioteca of CongressCongresul,
12
36000
3000
dar aceasta, de exemplu, este o scanare de la Biblioteca Congresului,
01:05
and it's in the 300 megapixelmegapixeli rangegamă.
13
40000
2000
de ordinul a 300 megapixeli.
01:08
It doesn't make any differencediferență
14
43000
1000
Nu are importanţă
01:09
because the only thing that oughttrebui to limitlimită the performanceperformanţă
15
44000
3000
pentru că singurul lucru care ar trebui să limiteze performanţa
01:12
of a systemsistem like this one is the numbernumăr of pixelspixeli on your screenecran
16
47000
3000
unui asemenea sistem este numărul de pixeli al monitorului vostru
01:15
at any givendat momentmoment. It's alsode asemenea very flexibleflexibil architecturearhitectură.
17
50000
3000
la un moment dat. Este de asemenea o arhitectură foarte flexibilă.
01:18
This is an entireîntreg bookcarte, so this is an exampleexemplu of non-imagenon-imagine datadate.
18
53000
3000
Aceasta este o carte intreagă, un exemplu de dată non-imaginativă.
01:22
This is "BleakSumbră HouseCasa" by DickensDickens. EveryFiecare columncoloană is a chaptercapitol.
19
57000
5000
Este vorba despre "Casa pustie" (Bleak House) a lui Charles Dickens. Fiecare coloană reprezintă un capitol.
01:27
To provedovedi to you that it's really texttext, and not an imageimagine,
20
62000
4000
Pentru a vă demonstra că este vorba despre text, şi nu o imagine,
01:31
we can do something like so, to really showspectacol
21
66000
2000
putem face aşa ceva, pentru a arată cu adevarat
01:33
that this is a realreal representationreprezentare of the texttext; it's not a pictureimagine.
22
68000
3000
că este o reprezentare reală a unui text; nu este o poză.
01:37
Maybe this is a kinddrăguț of an artificialartificial way to readcitit an e-booke-book.
23
72000
2000
Poate acesta este un mod artificial de a citi o carte în format electronic.
01:39
I wouldn'tnu ar fi recommendrecomanda it.
24
74000
1000
Nu v-aş recomanda.
01:40
This is a more realisticrealist casecaz. This is an issueproblema of The GuardianGuardian.
25
75000
3000
Acesta este un caz mai real. Este o ediţie a "Gardianul"-ui.
01:43
EveryFiecare largemare imageimagine is the beginningînceput of a sectionsecțiune.
26
78000
2000
Fiecare imagine reprezintă începutul unei secţiuni.
01:45
And this really gives you the joybucurie and the good experienceexperienţă
27
80000
3000
Acest lucru iţi dă într-adevar bucuria unei experienţe plăcute
01:48
of readingcitind the realreal paperhârtie versionversiune of a magazinerevistă or a newspaperziar,
28
83000
5000
de a citi versiunea tiparită a unei reviste sau a unui ziar,
01:54
whichcare is an inherentlyîn mod inerent multi-scalemulti-scara kinddrăguț of mediummediu.
29
89000
1000
lucru care este inerent un mediu multi-dimensional.
01:56
We'veNe-am alsode asemenea doneTerminat a little something
30
91000
1000
Am făcut şi noi ceva micuţ
01:57
with the cornercolţ of this particularspecial issueproblema of The GuardianGuardian.
31
92000
3000
cu colţul acestui număr din "Gardianul".
02:00
We'veNe-am madefăcut up a fakefals adanunț that's very highînalt resolutionrezoluţie --
32
95000
3000
Am creat o reclamă falsă la o rezoluţie foarte mare --
02:03
much highersuperior than you'dte-ai be ablecapabil to get in an ordinarycomun adanunț --
33
98000
2000
mult mai mare decât în orice reclamă obişnuită --
02:05
and we'vene-am embeddedîncorporat extrasuplimentar contentconţinut.
34
100000
2000
şi am încorporat un conţinut suplimentar.
02:07
If you want to see the featurescaracteristici of this carmașină, you can see it here.
35
102000
2000
Dacă doriţi să vedeţi proprietăţile acestei maşini, le puteţi vedea aici.
02:10
Or other modelsmodele, or even technicaltehnic specificationscaietul de sarcini.
36
105000
4000
Sau alte modele, sau chiar specificaţiile tehnice.
02:15
And this really getsdevine at some of these ideasidei
37
110000
2000
Şi acest lucru chiar prinde la anumite idei,
02:18
about really doing away with those limitslimite on screenecran realreal estateimobiliar.
38
113000
4000
înlăturarea limitelor unui monitor.
02:22
We hopesperanţă that this meansmijloace no more pop-upspop-up-uri
39
117000
2000
Sperăm ca aceasta să însemne eliminarea pop-up-urilor
02:24
and other kinddrăguț of rubbishgunoi like that -- shouldn'tnu ar trebui be necessarynecesar.
40
119000
2000
şi a altor mizerii de genul acesta -- care nu sunt necesare.
02:27
Of coursecurs, mappingcartografiere is one of those really obviousevident applicationsaplicații
41
122000
2000
Bineînţeles, maparea este una dintre aplicaţiile evidente
02:29
for a technologytehnologie like this.
42
124000
2000
pentru o tehnologie de genul acesta.
02:31
And this one I really won'tnu va spendpetrece any time on,
43
126000
2000
Nu voi zăbovi mult timp asupra acesteia,
02:33
exceptcu exceptia to say that we have things to contributea contribui to this fieldcamp as well.
44
128000
2000
ci doar ca să vă spun ca mai avem de contribuit la acest domeniu.
02:37
But those are all the roadsdrumuri in the U.S.
45
132000
2000
Acestea sunt toate drumurile din Statele Unite
02:39
superimposedsuprapuse on toptop of a NASANASA geospatialgeospaţiale imageimagine.
46
134000
4000
suprapuse pe o imagine geospaţială de la NASA.
02:44
So let's pullTrage up, now, something elsealtfel.
47
139000
2000
Să trecem acum la altceva.
02:46
This is actuallyde fapt livetrăi on the WebWeb now; you can go checkVerifica it out.
48
141000
3000
Acesta este de fapt activ pe Internet acum; puteţi verifica.
02:49
This is a projectproiect calleddenumit PhotosynthPhotosynth,
49
144000
1000
Acesta este un proiect denumit Photosynth,
02:51
whichcare really marriesse casatoreste cu two differentdiferit technologiestehnologii.
50
146000
1000
care îmbină doua tehnologii diferite.
02:52
One of them is SeadragonSeadragon
51
147000
1000
Una dintre ele este Seadragon
02:54
and the other is some very beautifulfrumoasa computercomputer visionviziune researchcercetare
52
149000
2000
iar cealaltă o minunata cercetare în domeniul percepţiei vizuale computerizate
02:57
doneTerminat by NoahNoe SnavelySnavely, a graduateabsolvent studentstudent at the UniversityUniversitatea of WashingtonWashington,
53
152000
2000
realizată de Noah Snavely, absolvent al Universităţii din Washington,
03:00
co-advisedco-recomandă by SteveSteve SeitzSeitz at U.W.
54
155000
2000
îndrumat de Steve Seitz la U.W.
03:02
and RickRick SzeliskiSzeliski at MicrosoftMicrosoft ResearchCercetare. A very nicefrumos collaborationcolaborare.
55
157000
4000
şi Rick Szeliski la Cercetare Microsoft. O colaborare frumoasă.
03:07
And so this is livetrăi on the WebWeb. It's poweredalimentat by SeadragonSeadragon.
56
162000
2000
Astfel aceasta este activă pe Internet. Posibilă datorită Seadragon.
03:09
You can see that when we kinddrăguț of do these sortsfelul of viewsvizualizari,
57
164000
2000
Puteţi observa că atunci când creăm astfel de perspective,
03:12
where we can divepicaj throughprin imagesimagini
58
167000
1000
când putem naviga prin imagini
03:14
and have this kinddrăguț of multi-resolutionmulti-rezoluţie experienceexperienţă.
59
169000
1000
putem avea acest tip de experienţă în multe rezoluţii.
03:16
But the spatialspațial arrangementaranjament of the imagesimagini here is actuallyde fapt meaningfulplin de înțeles.
60
171000
4000
Dar aranjamentul spaţial al acestor imagini contează cu adevărat.
03:20
The computercomputer visionviziune algorithmsalgoritmi have registeredînregistrat these imagesimagini togetherîmpreună
61
175000
3000
Algoritmii de percepţie vizuală au înregistrat aceste imagini împreună,
03:23
so that they correspondcorespundă to the realreal spacespaţiu in whichcare these shotsfotografii --
62
178000
4000
astfel încât să corespundă spaţiului real unde aceste poze --
03:27
all takenluate nearaproape GrassiGrassi LakesLacuri in the CanadianCanadian RockiesRockies --
63
182000
2000
toate facute lângă Lacurile Grassi din Stâncile Canadiene --
03:31
all these shotsfotografii were takenluate. So you see elementselement here
64
186000
2000
au fost realizate. Vedeţi aceste elemente aici
03:33
of stabilizedstabilizat slide-showslide-show or panoramicvedere panoramică imagingimagistica,
65
188000
4000
ale unei proiecţii stabilizate sau panoramare,
03:40
and these things have all been relatedlegate de spatiallyspatial.
66
195000
2000
iar aceste elemente au fost relaţionate spaţial.
03:42
I'm not sure if I have time to showspectacol you any other environmentsmedii.
67
197000
3000
Nu sunt sigur dacă am timp să vă arăt alte medii.
03:45
There are some that are much more spatialspațial.
68
200000
1000
Există unele care au mult mai multa spaţialitate.
03:47
I would like to jumpa sari straightdrept to one of Noah'sArca lui Noe originaloriginal data-setsseturi de date --
69
202000
3000
Aş vrea să mergem direct la unul din seturile originale ale lui Noah --
03:50
and this is from an earlydin timp prototypeprototip of PhotosynthPhotosynth
70
205000
2000
acesta face parte dintr-un prototip timpuriu al Photosynth
03:52
that we first got workinglucru in the summervară --
71
207000
2000
la care am lucrat în vară --
03:54
to showspectacol you what I think
72
209000
1000
ca să vă arăt ceea ce cred eu
03:55
is really the punchpumn linelinia behindin spate this technologytehnologie,
73
210000
3000
că este piesa de rezistenţă a acestei tehnologii,
03:59
the PhotosynthPhotosynth technologytehnologie. And it's not necessarilyîn mod necesar so apparentAparent
74
214000
2000
tehnologia Photosynth. Nu este neapărat evident
04:01
from looking at the environmentsmedii that we'vene-am put up on the websitewebsite.
75
216000
3000
doar vizionând proiecţiile pe care le-am pus la dispoziţie pe site.
04:04
We had to worryface griji about the lawyersavocați and so on.
76
219000
2000
A trebuit să avem grijă de aspectele legale ş.a.m.d.
04:07
This is a reconstructionreconstrucţie of NotreNotre DameDame CathedralCatedrala
77
222000
1000
Aceaste este o reconstrucţie a Catedralei Notre Dame
04:09
that was doneTerminat entirelyîn întregime computationallydistantă
78
224000
2000
făcută complet computaţional
04:11
from imagesimagini scrapedfragmentat from FlickrFlickr. You just typetip NotreNotre DameDame into FlickrFlickr,
79
226000
3000
din imagini culese de pe Flickr. Doar cauţi Notre Dame pe Flickr,
04:14
and you get some picturespoze of guys in t-shirtstricouri, and of the campuscampus
80
229000
3000
şi găseşti ceva poze cu tipi în tricou, din campus
04:17
and so on. And eachfiecare of these orangeportocale conesconuri representsreprezintă an imageimagine
81
232000
4000
ş.a.m.d. Iar fiecare din aceste conuri portocalii reprezintă o imagine
04:22
that was discovereddescoperit to belongaparține to this modelmodel.
82
237000
2000
care a fost găsită că ar corespunde acestui model.
04:26
And so these are all FlickrFlickr imagesimagini,
83
241000
2000
Acestea sunt poze de pe Flickr,
04:28
and they'vele-au all been relatedlegate de spatiallyspatial in this way.
84
243000
3000
şi toate au fost relaţionate spaţial în acest mod.
04:31
And we can just navigatenavigare in this very simplesimplu way.
85
246000
2000
Putem pur şi simplu să navigăm în acest mod.
04:35
(ApplauseAplauze)
86
250000
9000
(Aplauze)
04:44
You know, I never thought that I'd endSfârşit up workinglucru at MicrosoftMicrosoft.
87
259000
2000
Ştiţi, nu m-am gândit niciodată că voi ajunge să lucrez la Microsoft
04:46
It's very gratifyingplăcut to have this kinddrăguț of receptionrecepţie here.
88
261000
4000
Este foarte măgulitor să am parte de o asemenea primire aici.
04:50
(LaughterRâs)
89
265000
3000
(Râsete)
04:53
I guessghici you can see
90
268000
3000
Bănuiesc că observaţi
04:56
this is lots of differentdiferit typestipuri of camerascamere:
91
271000
2000
că sunt o multitudine de camere:
04:58
it's everything from cellcelulă phonetelefon camerascamere to professionalprofesional SLRsSLR-uri,
92
273000
3000
toată gama de la telefoane celulare la SLR-uri profesionale,
05:02
quitedestul de a largemare numbernumăr of them, stitchedcusute
93
277000
1000
chiar un număr foarte mare, împletite
05:03
togetherîmpreună in this environmentmediu inconjurator.
94
278000
1000
în acest mediu.
05:04
And if I can, I'll find some of the sortfel of weirdciudat onescele.
95
279000
2000
Dacă pot, voi mai găsi dintr-acestea ciudate.
05:08
So manymulți of them are occludedblocată by facesfețe, and so on.
96
283000
3000
Sunt atât de multe mascate de feţe, ş.a.m.d.
05:13
SomewhereUndeva in here there are actuallyde fapt
97
288000
1000
Undeva pe aici este o serie
05:15
a seriesserie of photographsfotografii -- here we go.
98
290000
1000
de fotografii -- iată.
05:17
This is actuallyde fapt a posterposter of NotreNotre DameDame that registeredînregistrat correctlycorect.
99
292000
3000
Acesta este un poster cu Notre Dame care a fost înregistrat corect.
05:21
We can divepicaj in from the posterposter
100
296000
2000
Te poţi îndepărta de poster
05:24
to a physicalfizic viewvedere of this environmentmediu inconjurator.
101
299000
3000
spre un mediu fizic al acestui mediu.
05:31
What the pointpunct here really is is that we can do things
102
306000
3000
Ideea este că se pot face anumite lucruri
05:34
with the socialsocial environmentmediu inconjurator. This is now takingluare datadate from everybodytoata lumea --
103
309000
5000
cu mediul social. Acest lucru înseamnă să colectezi date de la toată lumea --
05:39
from the entireîntreg collectivecolectiv memorymemorie
104
314000
1000
de la o întregă memorie colectivă
05:40
of, visuallyvizual, of what the EarthPământ looksarată like --
105
315000
2000
despre ce însemnă Pământul vizual --
05:43
and linklegătură all of that togetherîmpreună.
106
318000
1000
şi să le interconectezi.
05:44
All of those photosfotografii becomedeveni linkedlegat togetherîmpreună,
107
319000
2000
Toate acele poze au fost interconectate,
05:46
and they make something emergentemergente
108
321000
1000
au devenit ceva emergent
05:47
that's greatermai mare than the sumsumă of the partspărți.
109
322000
2000
care este mai mare decât suma părţilor.
05:49
You have a modelmodel that emergesapare of the entireîntreg EarthPământ.
110
324000
2000
Aveţi un model al ceea ce iese din întregul Pământ.
05:51
Think of this as the long tailcoadă to StephenŞtefan Lawler'sLawler pe VirtualVirtual EarthPământ work.
111
326000
5000
Gândiţi-vă la asta ca la coada lungă a lucrării lui Stephen Lawler "Pământul Virtual".
05:56
And this is something that growsdezvoltă in complexitycomplexitate
112
331000
2000
Iar aceasta creşte în complexitate
05:58
as people use it, and whosea caror benefitsbeneficii becomedeveni greatermai mare
113
333000
3000
pe măsură ce lumea îl foloseşte, şi ale cărui beneficii devin mai mari
06:01
to the usersutilizatori as they use it.
114
336000
2000
pe măsură ce utilizatorii îl folosesc.
06:03
TheirLor ownpropriu photosfotografii are gettingobtinerea taggedTagged with meta-datameta-date
115
338000
2000
Propriile poze sunt etichetate cu meta-data
06:05
that somebodycineva elsealtfel entereda intrat.
116
340000
1000
pe care altcineva a introdus-o.
06:07
If somebodycineva botheredderanjat to tagTag-ul all of these saintsVieţile Sfinţilor
117
342000
3000
Dacă cineva ar eticheta toţi aceşti sfinţi
06:10
and say who they all are, then my photofotografie of NotreNotre DameDame CathedralCatedrala
118
345000
3000
şi ar spune cine sunt, atunci poza mea cu Catedrala Notre Dame
06:13
suddenlybrusc getsdevine enrichedîmbogăţit with all of that datadate,
119
348000
2000
s-ar îmbunătăţi brusc cu toate aceste date,
06:15
and I can use it as an entryintrare pointpunct to divepicaj into that spacespaţiu,
120
350000
3000
şi aş putea-o folosi ca punct de placare pentru a naviga prin acel spaţiu,
06:18
into that meta-verseMeta-vers, usingutilizând everybodytoata lumea else'saltcineva photosfotografii,
121
353000
2000
într-un meta-univers
06:21
and do a kinddrăguț of a cross-modalcruce-modal
122
356000
2000
pentru a realiza astfel un fel de
06:25
and cross-usercruce-utilizator socialsocial experienceexperienţă that way.
123
360000
3000
experienţă socială combinată.
06:28
And of coursecurs, a by-productprodus of all of that
124
363000
1000
Şi, bineînţeles, un produs secundar a toate acestea
06:30
is immenselyimens richbogat virtualvirtual modelsmodele
125
365000
2000
sunt imensele şi bogatele modele virtuale
06:32
of everyfiecare interestinginteresant partparte of the EarthPământ, collectedadunat
126
367000
2000
a fiecărei părţi interesante a Pământului, colecţionate
06:35
not just from overheaddeasupra capului flightszboruri and from satellitesatelit imagesimagini
127
370000
3000
nu doar din zboruri deasupra pământului şi din imagini din satelit
06:38
and so on, but from the collectivecolectiv memorymemorie.
128
373000
2000
ş.a.m.d., ci dintr-o memorie colectivă.
06:40
Thank you so much.
129
375000
2000
Vă mulţumesc foarte mult.
06:42
(ApplauseAplauze)
130
377000
11000
(Aplauze)
06:53
ChrisChris AndersonAnderson: Do I understanda intelege this right? That what your softwaresoftware-ul is going to allowpermite,
131
388000
4000
Chris Anderson: Am înţeles corect? Ceea ce va permite softul vostru,
06:58
is that at some pointpunct, really withinîn the nextUrmător → fewpuțini yearsani,
132
393000
2000
este ca la un moment dat, în urmatorii câţiva ani,
07:01
all the picturespoze that are sharedimpartit by anyoneoricine acrosspeste the worldlume
133
396000
4000
este ca toate pozele împărtăşite de cineva de pe glob
07:05
are going to basicallype scurt linklegătură togetherîmpreună?
134
400000
2000
să fie interrelaţionate?
07:07
BAABARNA: Yes. What this is really doing is discoveringdescoperirea.
135
402000
2000
BAA: Da. Ceea ce face cu adevarat este să descopere.
07:09
It's creatingcrearea hyperlinkshyperlink-uri, if you will, betweenîntre imagesimagini.
136
404000
3000
Creează hiper-legături, dacă vreţi, între imagini.
07:12
And it's doing that
137
407000
1000
Şi realizează asta
07:13
basedbazat on the contentconţinut insideinterior the imagesimagini.
138
408000
1000
bazându-se pe conţinutul imaginilor.
07:14
And that getsdevine really excitingemoționant when you think about the richnessbogăţie
139
409000
3000
Şi aceasta devine incitant când te gândeşti la bogăţia
07:17
of the semanticsemantic informationinformație that a lot of those imagesimagini have.
140
412000
2000
informaţiei semantice pe care o au acele imagini.
07:19
Like when you do a webweb searchcăutare for imagesimagini,
141
414000
2000
Ca atunci când faci o cautare de imagini pe Internet,
07:22
you typetip in phrasesexpresii, and the texttext on the webweb pagepagină
142
417000
2000
cauţi dupa anumite cuvinte, şi textul de pe pagina de Internet
07:24
is carryingpurtător a lot of informationinformație about what that pictureimagine is of.
143
419000
3000
dă o multitudine de informaţii despre ce reprezintă poza.
07:27
Now, what if that pictureimagine linksLink-uri to all of your picturespoze?
144
422000
2000
Acum, ce s-ar fi dacă acea poză face legătura cu toate pozele tale?
07:29
Then the amountCantitate of semanticsemantic interconnectioninterconectare
145
424000
2000
Atunci cantitatea de interconectare semantică
07:31
and the amountCantitate of richnessbogăţie that comesvine out of that
146
426000
1000
şi bogăţia care derivă din aceasta
07:32
is really hugeimens. It's a classicclasic networkreţea effectefect.
147
427000
3000
este imensă. Este unde efect clasic de reţea.
07:35
CACA: BlaiseBlaise, that is trulycu adevărat incredibleincredibil. CongratulationsFelicitări.
148
430000
2000
CA: Blaise, este într-adevăr incredibil. Felicitări.
07:37
BAABARNA: Thanksmulţumesc so much.
149
432000
1000
BAA: Mulţumesc foarte mult.
Translated by Anca Astalus
Reviewed by Sergiu Cebotari

▲Back to top

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