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 Aguera y Arcas کے فوٹوسنتھ ڈیمو

Filmed:
5,831,957 views

Blaise Aguera y Arcas فوٹوسنتھ کا حیرت انگیز نمونہ پش کرتے ہیں، ایک ایسا سافٹ ویئر جو ڈیجیٹل تصاویر سے متعلق ہمارے نطریے کو بدل دے گا۔ ویب سائٹ سے لی گئی غیر متحرک تصاویر کو استعمال کرتے ہوئے فوٹو سنتھ حیرت انگیز طور پر خوابوں کو شرمند‎ۂ تعبیر کرتا ہے اور ہمیں سوچنے پر مجبو کرتا ہے-
- 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 showدکھائیں you first, as quicklyجلدی as I can,
0
0
2000
میں آپ کو سب سے پہلے ہر ممکن جلد کچھ بنیادی کام دکھاؤں گا۔ یہ وہ نئی ٹیکنالوجی ہے،
00:27
is some foundationalبنیادی work, some newنئی technologyٹیکنالوجی
1
2000
4000
جو ہم ٹھیک ایک سال پہلے مائیکروسافٹ میں حصول کے جزو
00:31
that we broughtلایا to MicrosoftMicrosoft as partحصہ of an acquisitionحصول
2
6000
3000
کے طور پر لے کر آئے تھے۔
00:34
almostتقریبا exactlyبالکل a yearسال agoپہلے. This is Seadragonسیڈراگاون,
3
9000
3000
اس کا نام سی ڈریگن (Seadragon) ہے۔
00:37
and it's an environmentماحول in whichکونسا you can eitherیا تو locallyمقامی طور پر or remotelyبعید
4
12000
3000
یہ ایک ایسا ماحول ہے جس میں آپ بصری کوائف کی بڑی مقدار
00:40
interactبات چیت with vastوسیع amountsمقدار of visualبصری dataڈیٹا.
5
15000
3000
کے ساتھ نزدیک یا فاصلے سے تعامل کر سکتے ہیں۔
00:43
We're looking at manyبہت, manyبہت gigabytesگیگا بائٹس of digitalڈیجیٹل photosتصاویر here
6
18000
3000
ہم یہاں کئی گیگا بائیٹس کی ڈیجیٹل تصاویر دیکھ رہے ہیں
00:46
and kindقسمت of seamlesslyبے حد and continuouslyمسلسل zoomingzooming کے لئے in,
7
21000
3000
اور ایک لحاظ سے بلارکاوٹ اور مسلسل زوم ان کر سکتے ہیں،
00:50
panningپینٹنگ throughکے ذریعے the thing, rearrangingریآررنگانگ it in any way we want.
8
25000
2000
ہم اس کو گھما کر دیکھ سکتے ہیں اور جس طرح چاہیں دوبارہ ترتیب دے سکتے ہیں۔
00:52
And it doesn't matterمعاملہ how much informationمعلومات we're looking at,
9
27000
4000
اور اس سے کچھ فرق نہیں پڑتا کہ ہم کتنی معلومات کو دیکھ رہے ہیں،
00:56
how bigبڑا these collectionsمجموعہ are or how bigبڑا the imagesتصاویر are.
10
31000
3000
یا یہ مجموعے کتنے بڑے ہیں یا تصاویر کتنی بڑی ہیں۔
00:59
Mostسب سے زیادہ of them are ordinaryعام digitalڈیجیٹل cameraکیمرے photosتصاویر,
11
34000
2000
ان میں سے بیشتر ڈیجیٹل کیمرے سے لی گئی عام تصاویر ہیں، لیکن یہ والی،
01:01
but this one, for exampleمثال, is a scanسکین from the Libraryلائبریری of Congressکانگریس,
12
36000
3000
مثال کے طور پر، لائبریری آف کانگریس کی ایک اسکین تصویر ہے، اور
01:05
and it's in the 300 megapixelmegapixel rangeرینج.
13
40000
2000
اس کی حد 300 میگا پکسل ہے۔
01:08
It doesn't make any differenceفرق
14
43000
1000
اس سے کوئی فرق نہیں پڑتا کیونکہ
01:09
because the only thing that oughtچاہئے to limitحد the performanceکارکردگی
15
44000
3000
اس طرح کے کسی نظام کی کارکردگی کو محدود کر سکنے والی واحد چیز
01:12
of a systemنظام like this one is the numberنمبر of pixelsدانے on your screenاسکرین
16
47000
3000
آپ کی اسکرین پر اس وقت پائے جانے والے
01:15
at any givenدیئے گئے momentلمحہ. It's alsoبھی very flexibleلچکدار architectureفن تعمیر.
17
50000
3000
پکسلز کی تعداد ہے۔ یہ انتہائی لچک دار بناوٹ ہے۔
01:18
This is an entireپوری bookکتاب, so this is an exampleمثال of non-imageغیر نقش dataڈیٹا.
18
53000
3000
یہ ایک مکمل کتاب ہے، جو کہ بلاتصویر کوائف کی ایک مثال ہے۔
01:22
This is "Bleakمایوس Houseگھر" by Dickensڈکنز. Everyہر columnکالم is a chapterباب.
19
57000
5000
یہ ڈکنز کی لکھی ہوئی کتاب بلیک ہاؤس ہے۔ ہر کالم ایک باب ہے۔
01:27
To proveثابت کرو to you that it's really textمتن, and not an imageتصویر,
20
62000
4000
آپ کے سامنے یہ ثابت کرنے کے لئے کہ یہ واقعی متن ہے اور تصویر نہیں،
01:31
we can do something like so, to really showدکھائیں
21
66000
2000
ہم اسے یوں کر سکتے ہیں، تاکہ واقعی یہ ظاہر کیا جا سکے کہ یہ متن کی
01:33
that this is a realحقیقی representationنمائندگی of the textمتن; it's not a pictureتصویر.
22
68000
3000
حقیقی نمائندگی ہے؛ یہ کوئی تصویر نہیں ہے۔
01:37
Maybe this is a kindقسمت of an artificialمصنوعی way to readپڑھو an e-bookبرقی کتاب.
23
72000
2000
ہوسکتا ہے کہ کسی برقی کتاب کو پڑھنے کا یہ کوئی مصنوعی طریقہ ہو۔
01:39
I wouldn'tنہیں recommendتجویز کرو it.
24
74000
1000
میں اس کی سفارش نہیں کروں گا۔
01:40
This is a more realisticحقیقت پسندانہ caseمعاملہ. This is an issueمسئلہ of The Guardianسرپرست.
25
75000
3000
یہ زیادہ حقیقت پسند مثال ہے۔ یہ روزنامہ گارڈین کا ایک شمارہ ہے۔
01:43
Everyہر largeبڑی imageتصویر is the beginningشروع of a sectionسیکشن.
26
78000
2000
ہر بڑی تصویر ایک حصے کا آغاز ہے۔
01:45
And this really givesدیتا ہے you the joyخوشی and the good experienceتجربہ
27
80000
3000
اور اس سے آپ کو کسی رسالے یا اخبار کو حقیقی کاغذی شکل
01:48
of readingپڑھنا the realحقیقی paperکاغذ versionورژن of a magazineمیگزین or a newspaperاخبار,
28
83000
5000
میں پڑھنے کا لطف اور اچھا تجربہ ملے گا،
01:54
whichکونسا is an inherentlyموروثی طور پر multi-scaleکثیر پیمانہ kindقسمت of mediumدرمیانی.
29
89000
1000
جو کہ فطری طور پر ایک کثیر الپیمانہ قسم کا ذریعہ ہے۔
01:56
We'veہم کیا ہے alsoبھی doneکیا ہوا a little something
30
91000
1000
ہم نے روزنامہ گارڈین کے اس مخصوص شمارے کے کونے
01:57
with the cornerکونے of this particularخاص طور پر issueمسئلہ of The Guardianسرپرست.
31
92000
3000
پر کچھ تبدیلی کی ہے۔
02:00
We'veہم کیا ہے madeبنا دیا up a fakeجعلی adاشتھار that's very highاعلی resolutionقرارداد --
32
95000
3000
ہم نے ایک جعلی اشتہار تیار کیا ہے جو انتہائی اعلی معیار (ہائی ریزولوشن) کا ہے ۔۔
02:03
much higherزیادہ than you'dتم چاہتے ہو be ableقابل to get in an ordinaryعام adاشتھار --
33
98000
2000
یہ اس سے کافی زیادہ ہیں جو آپ کسی عام اشتہار میں دیکھتے ہیں ۔۔
02:05
and we'veہم نے embeddedسرایت extraاضافی contentمواد.
34
100000
2000
اور ہم نے اس میں اضافی مواد شامل کیا ہے۔
02:07
If you want to see the featuresخصوصیات of this carکار, you can see it here.
35
102000
2000
اگر آپ اس کار کی خصوصیات دیکھنا چاہیں، تو آپ انہیں یہاں دیکھ سکتے ہیں۔
02:10
Or other modelsماڈل, or even technicalتکنیکی specificationsنردجیکرن.
36
105000
4000
یا دیگر ماڈل یا پھر تکنیکی تصریحات بھی دیکھی جا سکتی ہیں۔
02:15
And this really getsہو جاتا ہے at some of these ideasخیالات
37
110000
2000
اور یہ ان خیالات کا پیکر ہے جس میں اسکرین کی حدود
02:18
about really doing away with those limitsحدود on screenاسکرین realحقیقی estateاسٹیٹ.
38
113000
4000
سے باہر نکلا جا سکتا ہے۔
02:22
We hopeامید ہے that this meansمطلب ہے no more pop-upsپاپ-اپ
39
117000
2000
ہمیں امید ہے کہ اس سے مراد پاپ اپ یا اس قسم کا دیگر بکواس
02:24
and other kindقسمت of rubbishگندگی like that -- shouldn'tنہیں ہونا چاہئے be necessaryضروری ہے.
40
119000
2000
نہیں ہے ۔۔ اس کی ضرورت بھی نہیں ہونی چاہیے۔
02:27
Of courseکورس, mappingتعریفیں is one of those really obviousواضح ہے applicationsایپلی کیشنز
41
122000
2000
بلاشبہ، اس قسم کی نمایاں ٹیکنالوجی کا ایک اطلاق
02:29
for a technologyٹیکنالوجی like this.
42
124000
2000
نقشوں پر بھی ہوتا ہے۔
02:31
And this one I really won'tنہیں کرے گا spendخرچ کرو any time on,
43
126000
2000
میں اس پر زیادہ وقت صرف نہیں کروں گا،
02:33
exceptعلاوہ to say that we have things to contributeشراکت to this fieldفیلڈ as well.
44
128000
2000
سوائے اس کے کہ اس شعبے میں بھی کردار ادا کرنے کے لئے ہمارے پاس چیزیں موجود ہیں۔
02:37
But those are all the roadsسڑکوں in the U.S.
45
132000
2000
وہ سب امریکا کی سڑکیں ہیں جنہیں
02:39
superimposedسپرامپعث on topاوپر of a NASAناسا geospatialگیوسپیٹاال imageتصویر.
46
134000
4000
ناسا کی جغرافیائی مکان کی حامل ایک تصویر کے اوپر مصنوعی انداز سے چسپاں کیا گیا ہے۔
02:44
So let's pullھیںچو up, now, something elseاور.
47
139000
2000
تو چلیں آئیں کچھ اور دیکھتے ہیں۔
02:46
This is actuallyاصل میں liveزندہ رہو on the Webویب now; you can go checkچیک کریں it out.
48
141000
3000
یہ اس وقت ویب پر براہ راست ہے، آپ جا کر اسے چیک کر سکتے ہیں۔
02:49
This is a projectمنصوبے calledکہا جاتا ہے Photosynthفوٹسینت,
49
144000
1000
یہ ایک منصوبہ ہے جس کا نام فوٹو سنتھ (Photosynth) ہے،
02:51
whichکونسا really marriesساتھ نکاح کر لے two differentمختلف technologiesٹیکنالوجی.
50
146000
1000
جو درحقیقت دو مختلف ٹیکنالوجیوں کا بندھن ہے۔
02:52
One of them is Seadragonسیڈراگاون
51
147000
1000
ان میں سے ایک سی ڈریگن ہے اور دوسری
02:54
and the other is some very beautifulخوبصورت computerکمپیوٹر visionنقطہ نظر researchتحقیق
52
149000
2000
ایک انتہائی خوبصورت کمپیوٹر بصری تحقیق ہے جسے یونیورسٹی آف واشنگٹن
02:57
doneکیا ہوا by Noahنوح علیہ السلام Snavelyسناوالی, a graduateگریجویٹ studentطالب علم at the Universityیونیورسٹی of Washingtonواشنگٹن,
53
152000
2000
کے ایک گریجویٹ طالب علم نوہا اسنیولے نے سر انجام دیا ہے، اس کام میں
03:00
co-advisedتعاون کا مشورہ دیا by Steveسٹیو Seitzسیاٹز at U.W.
54
155000
2000
یونیورسٹی آف واشنگٹن کے اسٹیو سائٹز اور مائیکروسافٹ ریسرچ کے رک سزیلیسکی
03:02
and Rickرک Szeliskiسزیلاسک at MicrosoftMicrosoft Researchتحقیق. A very niceاچھا ہے collaborationاشتراک.
55
157000
4000
نے ان کی معاونت کی ہے۔ ایک انتہائی عمدہ اشتراک۔
03:07
And so this is liveزندہ رہو on the Webویب. It's poweredطاقتور by Seadragonسیڈراگاون.
56
162000
2000
تو یہ ویب پر براہ راست ہے۔ اسے سی ڈریگن سے طاقت ملتی ہے۔
03:09
You can see that when we kindقسمت of do these sortsقسمت of viewsخیالات,
57
164000
2000
آپ دیکھ سکتے ہیں کہ جب ہم انہیں اس انداز سے ملاحظہ کرتے ہیں،
03:12
where we can diveڈوبو throughکے ذریعے imagesتصاویر
58
167000
1000
جہاں ہم تصاویر کے اندر غوطہ لگا سکتے ہیں
03:14
and have this kindقسمت of multi-resolutionکثیر قرارداد experienceتجربہ.
59
169000
1000
اور اس قسم کا ملٹی ریزولوشن تجربہ کر سکتے ہیں۔
03:16
But the spatialمقامی arrangementانتظام of the imagesتصاویر here is actuallyاصل میں meaningfulبامعنی.
60
171000
4000
لیکن یہاں موجود تصاویر میں خصوصیات کی ترتیب دراصل معنی خیز ہے۔
03:20
The computerکمپیوٹر visionنقطہ نظر algorithmsالگورتھم have registeredرجسٹرڈ these imagesتصاویر togetherایک دوسرے کے ساتھ
61
175000
3000
کمپیوٹر کے بصری الگورزم نے ان تصاویر کا اکٹھے اندراج کیا ہے، چنانچہ
03:23
so that they correspondمطابقت to the realحقیقی spaceجگہ in whichکونسا these shotsشاٹس --
62
178000
4000
وہ اس حقیقی جگہ سے مطابقت رکھتے ہیں جن کی یہ تصاویر ہیں ۔۔
03:27
all takenلے لیا nearقریب Grassiگراسا Lakesجھیلیں in the Canadianکینیڈا Rockiesکے راکی پہاڑ --
63
182000
2000
یہ تمام تصاویر کینیڈا کے چٹانی پہاڑی سلسلے میں واقع گراسی جھیلوں کے نزدیکی علاقے کی ہیں
03:31
all these shotsشاٹس were takenلے لیا. So you see elementsعناصر here
64
186000
2000
چنانچہ آپ کو یہاں مستحکم شدہ سلائیڈ شو یا منظر کی تصاویر کے عناصر
03:33
of stabilizedمستحکم slide-showنمایش سلائیڈ or panoramicمُسلسل imagingنقش کاری,
65
188000
4000
نظر آئیں گے،
03:40
and these things have all been relatedمتعلقہ spatiallyسپیٹاالل.
66
195000
2000
اور مکان کے لحاظ سے یہ تمام چیزیں مشترک ہیں۔
03:42
I'm not sure if I have time to showدکھائیں you any other environmentsماحولیات.
67
197000
3000
مجھے یقینی طور پر نہیں معلوم کہ آیا میرے پاس آپ کو کوئی دیگر ماحول دکھانے کا وقت ہے۔
03:45
There are some that are much more spatialمقامی.
68
200000
1000
ان میں سے بعض ایسی ہیں جن میں مکان کا عنصر بہت زیادہ ہے۔
03:47
I would like to jumpچھلانگ straightبراہ راست to one of Noah'sنوح علیہ السلام کی originalاصل data-setsکوائف سیٹ کرتا ہے --
69
202000
3000
میں براہ راست نوہا کے حقیقی کوائف سیٹ پر جانا چاہوں گا ۔۔
03:50
and this is from an earlyابتدائی prototypeنمونہ of Photosynthفوٹسینت
70
205000
2000
اور یہ فوٹو سینتھ کے ایک پرانے آزمائشی سافٹ ویئر سے لیا گیا ہے
03:52
that we first got workingکام کر رہے ہیں in the summerموسم گرما --
71
207000
2000
جسے ہم نے پہلے پہل موسم گرما میں آزمایا ۔۔
03:54
to showدکھائیں you what I think
72
209000
1000
میں اس میں آپ کو دکھاؤں گا کہ میرے خیال میں
03:55
is really the punchعجیب الخلقت lineلائن behindپیچھے this technologyٹیکنالوجی,
73
210000
3000
حقیقت میں اس ٹیکنالوجی کے پیچھے کیا اہم نقطہ ہے،
03:59
the Photosynthفوٹسینت technologyٹیکنالوجی. And it's not necessarilyضروری ہے so apparentظاہری
74
214000
2000
یعنی فوٹو سینتھ ٹیکنالوجی۔ اور ضروری نہیں کہ ہم نے ویب سائٹ پر
04:01
from looking at the environmentsماحولیات that we'veہم نے put up on the websiteویب سائٹ.
75
216000
3000
جو ماحول رکھے ہیں ان کو دیکھ کر یہ واضح ہو جائے۔
04:04
We had to worryفکر کرو about the lawyersوکلاء and so on.
76
219000
2000
ہم وکلاء اور اسی طرح کے دیگر افراد کی جانب سے فکرمند تھے۔
04:07
This is a reconstructionتعمیراتی of Notreنوٹرے Dameڈیم Cathedralگرجا
77
222000
1000
یہ نوترے دیم کیتھیڈرل کی تعمیر نو کا نمونہ ہے
04:09
that was doneکیا ہوا entirelyمکمل computationallyکومپوٹیٹاونالل
78
224000
2000
جسے مکمل طور پر فلکر پر موجود تصاویر کی مدد سے
04:11
from imagesتصاویر scrapedسکراپاد from Flickrفلکر. You just typeقسم Notreنوٹرے Dameڈیم into Flickrفلکر,
79
226000
3000
کمپیوٹر کے ذریعے تیار کیا گیا۔ آپ فلکر میں صرف نوترے دیم ٹائپ کریں،
04:14
and you get some picturesتصویریں of guys in t-shirtsٹی شرٹس, and of the campusکیمپس
80
229000
3000
اور آپ کو ٹی شرٹ میں ملبوس لڑکوں کی تصاویر اور کیمپس اور دیگر
04:17
and so on. And eachہر of these orangeسنتری conesشنک representsنمائندگی کرتا ہے an imageتصویر
81
232000
4000
جگہوں کی تصاویر ملیں گی۔ اور نارنگی رنگ کی ہر کون ایک تصویر کو ظاہر
04:22
that was discoveredدریافت to belongتعلق to this modelماڈل.
82
237000
2000
کرتی ہے جسے اس نمونے کے حصے کے طور پر دریافت کیا گیا۔
04:26
And so these are all Flickrفلکر imagesتصاویر,
83
241000
2000
تو یہ سب فلکر کی تصاویر ہیں،
04:28
and they'veوہ ہے all been relatedمتعلقہ spatiallyسپیٹاالل in this way.
84
243000
3000
اور مکان کے اعتبار سے ان سب کا ایک دوسرے سے تعلق ہے۔
04:31
And we can just navigateنیویگیشن in this very simpleسادہ way.
85
246000
2000
اور ہم اس آسان طریقے سے سمت متعین کر سکتے ہیں۔
04:35
(Applauseمرحبا)
86
250000
9000
(تالیاں)۔
04:44
You know, I never thought that I'd endآخر up workingکام کر رہے ہیں at MicrosoftMicrosoft.
87
259000
2000
آپ کو علم ہے، میں نے کبھی سوچا بھی نہیں تھا کہ میں مائیکروسافٹ میں کام کرنے لگوں گا۔
04:46
It's very gratifyingتشویش to have this kindقسمت of receptionاستقبالیہ here.
88
261000
4000
یہاں اس قسم کا استقبال بہت مسرت بخش ہے۔
04:50
(Laughterہنسی)
89
265000
3000
(قہقہے)۔
04:53
I guessاندازہ لگاؤ you can see
90
268000
3000
میرا اندازہ ہے کہ آپ کو یہاں بہت سے مختلف النوع
04:56
this is lots of differentمختلف typesاقسام of camerasکیمرے:
91
271000
2000
کیمرے نظر آ رہے ہوں گے:
04:58
it's everything from cellسیل phoneفون camerasکیمرے to professionalپیشہ ورانہ SLRsSlrs کے لئے,
92
273000
3000
ان میں موبائل فون کے کیمروں سے لیکر ایس ایل آر تک ہر قسم کے کیمرے ہیں،
05:02
quiteکافی a largeبڑی numberنمبر of them, stitchedسلی
93
277000
1000
یہ بہت بڑی تعداد میں ہیں جو یہاں اس
05:03
togetherایک دوسرے کے ساتھ in this environmentماحول.
94
278000
1000
ماحول میں ایک دوسرے سے منسلک ہیں۔
05:04
And if I can, I'll find some of the sortترتیب دیں of weirdعجیب onesلوگ.
95
279000
2000
اور اگر میں تلاش کر سکا تو میں کچھ عجیب طرح کے بھی ڈھونڈ نکالوں گا۔
05:08
So manyبہت of them are occludedاوکلید by facesچہرے, and so on.
96
283000
3000
ان میں بہت سے سامنے سے بند ہیں اور وغیرہ وغیرہ۔
05:13
Somewhereکہیں in here there are actuallyاصل میں
97
288000
1000
یہاں کسی کے اندر دراصل تصاویر کا ایک
05:15
a seriesسلسلہ of photographsتصاویر -- here we go.
98
290000
1000
سلسلہ ہے ۔۔ یہ رہا۔
05:17
This is actuallyاصل میں a posterپوسٹر of Notreنوٹرے Dameڈیم that registeredرجسٹرڈ correctlyصحیح طریقے سے.
99
292000
3000
یہ دراصل نوترے دیم کا ایک پوسٹر ہے جس کا درست طریقے سے اندراج کیا گیا ہے۔
05:21
We can diveڈوبو in from the posterپوسٹر
100
296000
2000
ہم پوسٹر سے غوطہ لگا کر اس ماحول کا
05:24
to a physicalجسمانی viewملاحظہ کریں of this environmentماحول.
101
299000
3000
طبعی منظر دیکھ سکتے ہیں۔
05:31
What the pointنقطہ here really is is that we can do things
102
306000
3000
دراصل یہاں نقطہ یہ ہے کہ ہم سماجی ماحول کے ساتھ کام کر سکتے ہیں۔
05:34
with the socialسماجی environmentماحول. This is now takingلینے dataڈیٹا from everybodyسب --
103
309000
5000
اب یہ ہر کسی سے کوائف حاصل کر رہا ہے ۔۔
05:39
from the entireپوری collectiveاجتماعی memoryیاداشت
104
314000
1000
مکمل مجموعی یاد داشت کے ذریعے،
05:40
of, visuallyبظاہر, of what the Earthزمین looksدیکھنا like --
105
315000
2000
بصری طور پر کہ زمین کیسی دکھائی دیتی ہے ۔۔
05:43
and linkلنک all of that togetherایک دوسرے کے ساتھ.
106
318000
1000
اور ان سب کو آپس میں جوڑ دے گا۔
05:44
All of those photosتصاویر becomeبن linkedمنسلک togetherایک دوسرے کے ساتھ,
107
319000
2000
یہ تمام تصاویر آپس میں مربوط ہو جاتی ہیں،
05:46
and they make something emergentامرگانٹ
108
321000
1000
اور ان سے وہ چیز نمودار ہوتی ہے جو
05:47
that's greaterزیادہ than the sumرقم of the partsحصوں.
109
322000
2000
تمام اجزا کے مجموعے سے بڑی ہے۔
05:49
You have a modelماڈل that emergesابھرتا ہے of the entireپوری Earthزمین.
110
324000
2000
آپ کے پاس ایک نمونہ ہے جو تمام زمین سے نمودار ہوتا ہے۔
05:51
Think of this as the long tailدم to Stephenسٹیفن Lawler'sلولار کی Virtualمجازی Earthزمین work.
111
326000
5000
اسے اسٹیفن لالر کی مجازی زمین کے کام کے ساتھ دمدار شکل کے طور پر سمجھیں۔
05:56
And this is something that growsبڑھتی ہوئی in complexityپیچیدگی
112
331000
2000
اور اس کی پیچیدگی میں اس وقت اضافہ ہو جاتا ہے جب
05:58
as people use it, and whoseجن کے benefitsفوائد becomeبن greaterزیادہ
113
333000
3000
لوگ اسے استعمال کرتے ہیں اور استعمال کنندگان کے لئے اس کے
06:01
to the usersصارفین as they use it.
114
336000
2000
فوائد میں اضافہ ہو جاتا ہے۔
06:03
Theirان ownخود photosتصاویر are gettingحاصل کرنا taggedٹیگ with meta-dataمیٹا ڈیٹا
115
338000
2000
ان کی اپنی تصاویر پر میٹا کوائف کا ٹیگ لگ جاتا ہے جو
06:05
that somebodyکوئی elseاور enteredداخل ہوا.
116
340000
1000
کسی اور شخص نے داخل کیا ہوتا ہے۔
06:07
If somebodyکوئی botheredپریشان to tagٹیگ all of these saintsمقدسوں کے نام
117
342000
3000
اگر کوئی شخص ان تمام ولیوں کو ٹیگ لگانے کی زحمت کرے
06:10
and say who they all are, then my photoتصویر of Notreنوٹرے Dameڈیم Cathedralگرجا
118
345000
3000
اور کہے کہ وہ سب کون ہیں، پھر نوترے دیم کیتھیڈرل کی میری
06:13
suddenlyاچانک getsہو جاتا ہے enrichedمالا مال with all of that dataڈیٹا,
119
348000
2000
تصویر اچانک ہی ان تمام کوائف سے مزین ہوجاتی ہے،
06:15
and I can use it as an entryداخلہ pointنقطہ to diveڈوبو into that spaceجگہ,
120
350000
3000
اور پھر میں خلا میں غوطہ لگانے کے لئے اسے انٹری پوائنٹ کے طور پر استعمال کر سکتا ہوں،
06:18
into that meta-versemeta-آیت, usingاستعمال کرتے ہوئے everybodyسب else'sاور ہے photosتصاویر,
121
353000
2000
اور ہر کسی کی تصاویر استعمال کرتے ہوئے اس ذاتی خلاصہ میں جا سکتا ہوں
06:21
and do a kindقسمت of a cross-modalکراس-موڈال
122
356000
2000
اور ایک طرح سے مختلف انداز کا اور مختلف استعمال کنندگان کے سماجی
06:25
and cross-userکراس-صارف socialسماجی experienceتجربہ that way.
123
360000
3000
تجربے سے لطف اندوز ہو سکتا ہوں۔
06:28
And of courseکورس, a by-productمشقت of all of that
124
363000
1000
اور بلاشبہ ان سب کی ایک ضمنی پیداوار
06:30
is immenselyانتہائی richامیر virtualمجازی modelsماڈل
125
365000
2000
زمین کے ہر دلچسپ حصے کے
06:32
of everyہر کوئی interestingدلچسپ partحصہ of the Earthزمین, collectedجمع
126
367000
2000
انتہائی بیش قیمت مجازی نمونے ہیں
06:35
not just from overheadہیڈ flightsپروازیں and from satelliteسیٹلائٹ imagesتصاویر
127
370000
3000
جنہیں ہوائی جہاز کی پروازوں اور سیٹیلائٹ کی تصاویر
06:38
and so on, but from the collectiveاجتماعی memoryیاداشت.
128
373000
2000
اور اس کے ساتھ ساتھ مشترکہ یاد داشت کی مدد سے بھی حاصل کیا جاتا ہے۔
06:40
Thank you so much.
129
375000
2000
آپ کا بہت شکریہ۔
06:42
(Applauseمرحبا)
130
377000
11000
(تالیاں)۔
06:53
Chrisکرس Andersonاینڈرسن: Do I understandسمجھو this right? That what your softwareسافٹ ویئر is going to allowاجازت دیں,
131
388000
4000
کرس اینڈرسن: کیا میں ٹھیک سمجھ رہا ہوں؟ یہ کہ آپ کا سافٹ ویئر
06:58
is that at some pointنقطہ, really withinاندر اندر the nextاگلے fewکچھ yearsسال,
132
393000
2000
آئندہ چند برسوں میں کسی وقت دنیا بھر سے شراکت کی جانے والی
07:01
all the picturesتصویریں that are sharedمشترکہ by anyoneکسی acrossبھر میں the worldدنیا
133
396000
4000
تمام تصاویر کو آپس میں ملانے کی
07:05
are going to basicallyبنیادی طور پر linkلنک togetherایک دوسرے کے ساتھ?
134
400000
2000
اجازت دے دے گا؟
07:07
BAAحرف: Yes. What this is really doing is discoveringدریافت.
135
402000
2000
بلئیس اگوارا: جی ہاں۔ یہ حقیقت میں دریافت کر رہا ہے۔
07:09
It's creatingتخلیق hyperlinksبالا روابط, if you will, betweenکے درمیان imagesتصاویر.
136
404000
3000
یہ تصاویر کے درمیان ہائپر لنکس قائم کرتا ہے۔
07:12
And it's doing that
137
407000
1000
اور وہ یہ کام تصاویر کے اندر موجود
07:13
basedکی بنیاد پر on the contentمواد insideاندر the imagesتصاویر.
138
408000
1000
مواد کے ذریعے کرتا ہے۔
07:14
And that getsہو جاتا ہے really excitingدلچسپ when you think about the richnessامیر
139
409000
3000
اور یہ چیز انتہائی سنسنی خیز ہوجاتی ہے جب ان میں سے بہت
07:17
of the semanticسیمنٹ informationمعلومات that a lot of those imagesتصاویر have.
140
412000
2000
سی تصاویر کے اندر موجود معنویتی معلومات کی قدر کے متعلق سوچیں۔
07:19
Like when you do a webویب searchتلاش کریں for imagesتصاویر,
141
414000
2000
اس طرح جیسے آپ تصاویر کی ویب تلاش کرتے ہیں،
07:22
you typeقسم in phrasesجملے, and the textمتن on the webویب pageصفحہ
142
417000
2000
آپ الفاظ ٹائپ کرتے ہیں اور ویب صفحے پر موجود متن میں
07:24
is carryingلے کر a lot of informationمعلومات about what that pictureتصویر is of.
143
419000
3000
تصویر کے متعلق بہت سی معلومات شامل ہوتی ہیں۔
07:27
Now, what if that pictureتصویر linksلنکس to all of your picturesتصویریں?
144
422000
2000
اب، اس وقت کیا ہوتا ہے جب وہ تصویر آپ کی تمام تصاویر سے منسلک ہوجاتی ہے؟
07:29
Then the amountرقم of semanticسیمنٹ interconnectionانٹرکوننیکشن
145
424000
2000
پھر معنویتی باہم مربوط اور اس سے باہر آنے والی
07:31
and the amountرقم of richnessامیر that comesآتا ہے out of that
146
426000
1000
معلومات کی مقدار حقیقت میں بہت بڑی ہے۔
07:32
is really hugeبہت بڑا. It's a classicکلاسک networkنیٹ ورک effectاثر.
147
427000
3000
یہ نیٹ ورک کا ایک کلاسیکی اثر ہے۔
07:35
CAوسطی ایشیا: Blaiseبلایسی, that is trulyواقعی incredibleناقابل یقین. Congratulationsمبارک ہو.
148
430000
2000
کرس اینڈرسن: بلیئس، یہ واقعی ناقابل یقین ہے۔ مبارک ہو۔
07:37
BAAحرف: Thanksشکریہ so much.
149
432000
1000
بلئیس اگوارا: بہت شکریہ۔

▲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