TED2010
John Underkoffler: Pointing to the future of UI
John Underkoffler zeigt die Zukunft der Bedienoberfläche
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"Minority Report"'s wissenschaftlicher Berater und Erfinder John Underkoffler demonstriert g-Speak -- die echte Version der erstaunlichen, Tai Chi-Cyberspace Benutzeroberfläche. Werden wir so die Computer von Morgen bedienen?
John Underkoffler - Interface designer
Remember the data interface from Minority Report? Well, it's real, John Underkoffler invented it -- as a point-and-touch interface called g-speak -- and it's about to change the way we interact with data. Full bio
Remember the data interface from Minority Report? Well, it's real, John Underkoffler invented it -- as a point-and-touch interface called g-speak -- and it's about to change the way we interact with data. Full bio
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00:15
We're 25, 26 years after
0
0
2000
Es ist nun 25 - 26 Jahre her
00:17
the advent of the Macintosh,
1
2000
2000
seit der Macintosh eingeführt wurde,
00:19
which was an astoundingly seminal event
2
4000
2000
welches ein erstaunlich bahnbrechendes Ereignis
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in the history
3
6000
2000
in der Geschichte
00:23
of human-machine interface
4
8000
2000
des Mensch-Maschinen Interfaces
00:25
and in computation in general.
5
10000
2000
und im allgemeinen Bereich der Computer war.
00:27
It fundamentally changed the way
6
12000
2000
Es hat die Ansicht der Menschheit über
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that people thought about computation,
7
14000
2000
das Rechnen mit dem Computer,
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thought about computers,
8
16000
2000
Computer im Allgemeinen,
00:33
how they used them and who and how many people were able to use them.
9
18000
3000
und wie wir sie benutzten und wie viele Menschen sie benutzen konnten fundamental verändert.
00:36
It was such a radical change, in fact,
10
21000
2000
Es war in der Tat so eine radikale Veränderung,
00:38
that the early Macintosh development team
11
23000
2000
dass das anfängliche Macintosh Entwicklungs-Team
00:40
in '82, '83, '84
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25000
2000
in '82, '83, '84,
00:42
had to write an entirely new operating system from the ground up.
13
27000
3000
ein komplettes Betriebssystem von Grund auf neu entwickeln musste.
00:45
Now, this is an interesting little message,
14
30000
2000
Hier ist ein interessanter Punkt:
00:47
and it's a lesson that has since, I think,
15
32000
2000
und es ist eine Lehre die seitdem, wie ich glaube,
00:49
been forgotten or lost or something,
16
34000
2000
vergessen wurde oder verloren gegangen ist.
00:51
and that is, namely, that the OS is the interface.
17
36000
3000
Und zwar ist das Betriebssystem die Bedienoberfläche.
00:54
The interface is the OS.
18
39000
2000
Die Bedienoberfläche ist das Betriebssystem.
00:56
It's like the land and the king (i.e. Arthur) they're inseparable, they are one.
19
41000
3000
Es ist wie das Land und der König in "Arthur"; man kann sie nicht voneinander trennen, sie sind Eins.
00:59
And to write a new operating system was not a capricious matter.
20
44000
3000
Ein neues Betriebssystem zu schreiben war keine kapriziöse Angelegenheit.
01:02
It wasn't just a matter of tuning up some graphics routines.
21
47000
3000
Es ging nicht nur darum ein paar Grafikroutinen zu optimieren.
01:05
There were no graphics routines. There were no mouse drivers.
22
50000
3000
Es gab keine Grafikroutinen. Es gab keine Maustreiber.
01:08
So it was a necessity.
23
53000
2000
Es war also eine Notwendigkeit.
01:10
But in the quarter-century since then,
24
55000
2000
Aber in dem Viertel Jahrhundert seitdem,
01:12
we've seen all of the fundamental
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57000
2000
haben wir alle gesehen wie die fundamentalen,
01:14
supporting technologies go berserk.
26
59000
2000
grundlegenden Technologien ins Rasen gekommen sind.
01:16
So memory capacity and disk capacity
27
61000
3000
Speicherkapazität und Festplattenkapazität
01:19
have been multiplied by something between 10,000 and a million.
28
64000
3000
hat sich um ein Zehntausend- bis eine Million-faches erhöht.
01:22
Same thing for processor speeds.
29
67000
2000
Das gleiche gilt für die Geschwindigkeiten der Prozessoren.
01:24
Networks, we didn't have networks at all
30
69000
2000
Netzwerke, es gab überhaupt keine Netzwerke
01:26
at the time of the Macintosh's introduction,
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71000
3000
zur Zeit der Einführung des Macintosh's.
01:29
and that has become the single most salient aspect
32
74000
2000
Und das ist der hervorstechendste Aspekt geworden
01:31
of how we live with computers.
33
76000
2000
wie wir mit Computern leben.
01:33
And, of course, graphics: Today
34
78000
2000
Und zur Grafik von heute:
01:35
84 dollars and 97 cents at Best Buy
35
80000
3000
Für $87,97
01:38
buys you more graphics power
36
83000
2000
bekommen Sie mehr Grafik-Rechenleistung
01:40
than you could have gotten for a million bucks from SGI only a decade ago.
37
85000
3000
als Sie für eine Million von SGI vor nur 10 Jahren bekommen hätten.
01:43
So we've got that incredible ramp-up.
38
88000
2000
Wir haben also diesen wunderbaren Fortschritt.
01:45
Then, on the side, we've got the Web
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90000
2000
Auf der anderen Seite haben wir das Internet
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and, increasingly, the cloud,
40
92000
2000
und zunehmend "cloud computing",
01:49
which is fantastic,
41
94000
2000
was fantastisch ist,
01:51
but also -- in the regard in which an interface is fundamental --
42
96000
3000
aber so wie eine Benutzeroberfläche fundamental ist,
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kind of a distraction.
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99000
2000
ist es auch eine Ablenkung.
01:56
So we've forgotten to invent new interfaces.
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101000
2000
Wir haben also vergessen neue Benutzeroberflächen zu erfinden.
01:58
Certainly we've seen in recent years a lot of change in that regard,
45
103000
2000
Sicherlich, wir haben in den letzten Jahren eine Menge Veränderungen in dieser Hinsicht gesehen.
02:00
and people are starting to wake up about that.
46
105000
3000
Und die Menschen werden sich dem auch langsam klar.
02:04
So what happens next? Where do we go from there?
47
109000
2000
Was passiert also als Nächstes? Was jetzt?
02:06
The problem, as we see it,
48
111000
2000
Das Problem, wie wir es sehen,
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has to do with a single, simple word: "space,"
49
113000
2000
hat mit einem Wort zu tun: "Raum"
02:10
or a single, simple phrase:
50
115000
2000
oder einem Ausdruck:
02:12
"real world geometry."
51
117000
2000
"Geometrie der realen Welt."
02:14
Computers and the programming languages
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119000
2000
Computer und die Programmiersprachen
02:16
that we talk to them in, that we teach them in,
53
121000
2000
in denen wir mit ihnen kommunizieren, in denen wir ihnen lehren,
02:18
are hideously insensate when it comes to space.
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123000
3000
sind schrecklich unverständlich wenn es um Raum geht.
02:21
They don't understand real world space.
55
126000
2000
Sie verstehen die Geometrie der realen Welt nicht.
02:23
It's a funny thing because the rest of us occupy it quite frequently and quite well.
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128000
3000
Das ist merkwürdig denn wir alle leben in ihr.
02:26
They also don't understand time, but that's a matter for a separate talk.
57
131000
3000
Sie verstehen auch nicht die Zeit, aber das ist ein anderes Thema.
02:29
So what happens if you start to
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134000
2000
Was passiert also wenn Sie anfangen
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explain space to them?
59
136000
2000
ihnen "Raum" zu erklären?
02:36
One thing you might get is something like the Luminous Room.
60
141000
3000
Ein Ergebnis könnte so etwas wie das "helle Zimmer" sein.
02:39
The Luminous Room is a system
61
144000
2000
Das "helle Zimmer" ist ein System
02:41
in which it's considered that
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146000
2000
in dem angenommen wird,
02:43
input and output spaces are co-located.
63
148000
2000
dass Eingangs- und Ausgangsraum miteinander in Verbindung stehen.
02:45
That's a strangely simple,
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150000
2000
Dies ist eine merkwürdig simple
02:47
and yet unexplored idea, right?
65
152000
2000
und dennoch unerforschte Idee, nicht wahr?
02:49
When you use a mouse, your hand is down here on the mouse pad.
66
154000
3000
Wenn Sie eine Maus benutzen ist Ihre Hand hier unten auf dem Mauspad.
02:52
It's not even on the same plane as what you're talking about:
67
157000
2000
Es ist nicht einmal auf der selben Ebene wie das was sie bedienen.
02:54
The pixels are up on the display.
68
159000
2000
Die Pixel sind oben auf dem Bildschirm.
02:56
So here was a room in which all the walls, floors, ceilings,
69
161000
3000
Hier ist ein Raum in dem alle Wände, der Boden, die Decke,
02:59
pets, potted plants, whatever was in there,
70
164000
2000
Haustiere, Pflanzen, alles was darin war,
03:01
were capable, not only of display but of sensing as well.
71
166000
3000
nicht nur in der Lage sind dargestellt zu werden sondern auch wahrnehmen können.
03:04
And that means input and output are in the same space
72
169000
2000
Und das bedeutet, dass Eingabe und Ausgabe im selben Raum stattfinden
03:06
enabling stuff like this.
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171000
2000
was solche Sachen ermöglicht.
03:08
That's a digital storage in a physical container.
74
173000
2000
Das ist digitaler Inhalt in einem realen Behälter.
03:10
The contract is the same
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175000
2000
Das Ergebnis ist dasselbe
03:12
as with real word objects in real world containers.
76
177000
3000
wie in realen Objekten in realen Behältern.
03:15
Has to come back out, whatever you put in.
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180000
3000
Was Sie hinein tun kommt auch wieder heraus.
03:18
This little design experiment
78
183000
2000
Dieses kleine Design-Experiment
03:20
that was a small office here knew a few other tricks as well.
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185000
3000
war ein kleines Büro und konnte auch einige andere Tricks.
03:23
If you presented it with a chess board,
80
188000
2000
Wenn Sie ihm ein Schachbrett gaben,
03:25
it tried to figure out what you might mean by that.
81
190000
2000
versuchte es herauszufinden was Sie damit beabsichtigten.
03:27
And if there was nothing for them to do,
82
192000
2000
Und wenn sie nichts zu tun hatten,
03:29
the chess pieces eventually got bored
83
194000
2000
ist den Schachfiguren langweilig geworden
03:31
and hopped away.
84
196000
2000
und sie sind weg gehüpft.
03:33
The academics who were overseeing this work
85
198000
3000
Die Akademiker die diese Arbeit betreuen
03:36
thought that that was too frivolous,
86
201000
2000
dachten das sei zu unseriös,
03:38
so we built deadly serious applications
87
203000
2000
also haben wir ernstere Anwendungen entwickelt
03:40
like this optics prototyping workbench
88
205000
2000
wie diesen Optik-Prototypen Entwicklungstisch
03:42
in which a toothpaste cap on a cardboard box
89
207000
3000
bei dem die Kappe einer Zahnpastatube auf einer Pappschachtel
03:45
becomes a laser.
90
210000
2000
zum Laser wird.
03:47
The beam splitters and lenses are represented by physical objects,
91
212000
3000
Die Strahlteiler und Linsen werden von realen Objekten repräsentiert
03:50
and the system projects down the laser beam path.
92
215000
3000
und das System projiziert den Weg des Laserstrahls.
03:53
So you've got an interface that has no interface.
93
218000
2000
Sie haben hier eine Benutzeroberfläche die keine Benutzeroberfläche hat.
03:55
You operate the world as you operate the real world,
94
220000
3000
Sie interagieren damit wie Sie mit der realen Welt interagieren,
03:58
which is to say, with your hands.
95
223000
2000
und zwar mit Ihren Händen.
04:00
Similarly, a digital wind tunnel with digital wind
96
225000
2000
Auf die gleiche Weise ist hier ein Windtunnel mit digitalem Wind
04:02
flowing from right to left --
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227000
2000
der von rechts nach links strömt.
04:04
not that remarkable in a sense; we didn't invent the mathematics.
98
229000
3000
Das ist nicht sehr außergewöhnlich; wir haben nicht die Mathematik dafür erfunden,
04:07
But if you displayed that on a CRT or flat panel display,
99
232000
2000
aber wenn man das auf einem CRT oder Flachbildschirm darstellt
04:09
it would be meaningless to hold up an arbitrary object,
100
234000
3000
würde es sinnlos sein irgendeinen Gegenstand daran zu halten,
04:12
a real world object in that.
101
237000
2000
also einen realen Gegenstand.
04:14
Here, the real world merges with the simulation.
102
239000
3000
Hier verschmilzt die reale Welt mit der Simulation.
04:18
And finally, to pull out all the stops,
103
243000
2000
Und schließlich, um mal richtig Gas zu geben:
04:20
this is a system called Urp, for urban planners,
104
245000
3000
Hier ist ein System das sich Urp nennt, das steht für "urban planners" - Stadtplaner.
04:23
in which we give architects and urban planners back
105
248000
3000
Hiermit geben wir Architekten und Stadtplanern
04:26
the models that we confiscated
106
251000
2000
die Modelle die wir konfisziert haben,
04:28
when we insisted that they use CAD systems.
107
253000
2000
als wir darauf bestanden haben das sie CAD Systeme benutzen, zurück.
04:30
And we make the machine meet them half way.
108
255000
2000
Und wir bringen die Maschine dazu sie auf halbem Wege zu treffen.
04:32
It projects down digital shadows, as you see here.
109
257000
3000
Wie Sie sehen projiziert es digitale Schatten.
04:35
And if you introduce tools like this inverse clock,
110
260000
3000
Und wenn sie Instrumente wie diese Uhr himzufügen,
04:38
then you can control the sun's position in the sky.
111
263000
2000
dann können Sie die Position der Sonne im Himmel kontrollieren.
04:40
That's 8 a.m. shadows.
112
265000
2000
Das sind die Schatten um 8:00 Uhr,
04:42
They get a little shorter at 9 a.m.
113
267000
2000
um 9:00 Uhr werden sie etwas kürzer.
04:44
There you are, swinging the sun around.
114
269000
2000
Da sehen Sie die Sonne in Bewegung.
04:46
Short shadows at noon and so forth.
115
271000
3000
Kurze Schatten am Mittag und so weiter.
04:50
And we built up a series of tools like this.
116
275000
3000
Wir haben eine Reihe dieser Programme entwickelt.
04:53
There are inter-shadowing studies
117
278000
2000
Wir haben Schattensimulationen von Städten
04:55
that children can operate,
118
280000
2000
die Kinder benutzen können,
04:57
even though they don't know anything about urban planning:
119
282000
2000
obwohl sie nichts über Stadtplanung wissen,
04:59
To move a building, you simply reach out your hand and you move the building.
120
284000
3000
um ein Gebäude zu bewegen greifen sie einfach danach und bewegen es.
05:02
A material wand makes the building
121
287000
2000
Das Material der Gebäude kann auch geändert werden
05:04
into a sort of Frank Gehry thing that reflects light in all directions.
122
289000
3000
so das es Licht in alle Richtungen ausstrahlt.
05:07
Are you blinding passers by and motorists on the freeways?
123
292000
3000
Werden Spaziergänger und Autofahrer auf den Straßen geblendet?
05:10
A zoning tool connects distant structures, a building and a roadway.
124
295000
3000
Gebiete können auch festgelegt werden um Gebäude und Straßen miteinander zu verbinden.
05:13
Are you going to get sued by the zoning commission? And so forth.
125
298000
3000
Besteht das Risiko von der Baubehörde verklagt zu werden? Und so weiter.
05:17
Now, if these ideas seem familiar
126
302000
2000
Nun, wenn Ihnen diese Ideen bekannt vorkommen
05:19
or perhaps even a little dated,
127
304000
2000
oder vielleicht sogar veraltet,
05:21
that's great; they should seem familiar.
128
306000
2000
dass ist gut so, sie sollten Ihnen bekannt sein.
05:23
This work is 15 years old.
129
308000
2000
Diese Arbeiten sind 15 Jahre alt.
05:26
This stuff was undertaken at MIT and the Media Lab
130
311000
3000
Dies wurde vom MIT und Media Lab
05:29
under the incredible direction of Professor Hiroshi Ishii,
131
314000
3000
unter der hervorragenden Aufsicht von Prof. Hiroshi Ishii,
05:32
director of the Tangible Media Group.
132
317000
2000
Direktor der Tangible Media Group, getätigt.
05:34
But it was that work that was seen
133
319000
2000
Und diese Arbeiten wurden gesehen
05:36
by Alex McDowell,
134
321000
2000
von Alex McDowell,
05:38
one of the world's legendary production designers.
135
323000
3000
einer der legendärsten Production Designer der Welt.
05:41
But Alex was preparing a little, sort of obscure, indie, arthouse film
136
326000
3000
Alex arbeitete an einem kleinen, etwas obskuren, unabhängigen Kunstfilm
05:44
called "Minority Report" for Steven Spielberg,
137
329000
3000
mit dem Namen "Minority Report" für Steven Spielberg,
05:47
and invited us to come out from MIT
138
332000
2000
und lud uns ein
05:49
and design the interfaces
139
334000
3000
das Interface zu entwickeln
05:52
that would appear in that film.
140
337000
3000
das in dem Film benutzt werden soll.
05:55
And the great thing about it was
141
340000
2000
Das Gute daran war
05:57
that Alex was so dedicated to the idea of verisimilitude,
142
342000
3000
das Alex so großen Wert auf Glaubhaftigkeit legte,
06:00
the idea that the putative 2054
143
345000
3000
so großen Wert darauf, dass das mutmaßliche Jahr 2054
06:03
that we were painting in the film be believable,
144
348000
3000
welches wir in dem Film darstellten, plausibel wirkt,
06:06
that he allowed us to take on that design work
145
351000
2000
das er uns erlaubte diese Entwicklungsarbeit
06:08
as if it were an R&D effort.
146
353000
2000
als Forschungsprojekt zu betreiben.
06:10
And the result is sort of
147
355000
2000
Und das Ergebnis ist
06:12
gratifyingly perpetual.
148
357000
2000
von erfreulich langer Wirkung.
06:14
People still reference those sequences in "Minority Report"
149
359000
3000
Leute nehmen immer noch Bezug auf die Szenen von "Minority Report"
06:17
when they talk about new UI design.
150
362000
2000
wenn sie von Interface-Design sprechen.
06:19
So this led full circle, in a strange way,
151
364000
2000
Und das führte wiederum dazu, dass
06:21
to build these ideas into what we believe
152
366000
3000
wir die Ideen zu dem entwickeln
06:24
is the necessary future of human machine interface:
153
369000
3000
was wir glauben, ist die unausweichliche Zukunft des Mensch-Maschinen-Interface's:
06:27
the Spatial Operating Environment, we call it.
154
372000
3000
Wir nennen es die räumliche Bedienumgebung.
06:32
So here we have a bunch of stuff, some images.
155
377000
3000
Hier haben wir also einige Bilder.
06:35
And, using a hand,
156
380000
2000
Und mit einer Hand
06:37
we can actually exercise six degrees of freedom,
157
382000
3000
können wir sechs Befehle ausführen,
06:40
six degrees of navigational control.
158
385000
3000
sechs Möglichkeiten der Navigation.
06:43
And it's fun to fly through Mr. Beckett's eye.
159
388000
2000
Und es macht Spaß durch Herr Beckett's Auge zu fliegen.
06:45
And you can come back out
160
390000
2000
Und wieder zurückzukommen
06:47
through the scary orangutan.
161
392000
2000
durch einen beängstigenden Orang-Utan.
06:49
And that's all well and good.
162
394000
3000
Und das ist alles gut und schön.
06:52
Let's do something a little more difficult.
163
397000
3000
Lasst uns mal etwas schwierigeres machen.
06:55
Here, we have a whole bunch of disparate images.
164
400000
2000
Hier haben wir einige verschieden Bilder,
06:57
We can fly around them.
165
402000
2000
wir können um sie umher fliegen.
06:59
So navigation is a fundamental issue.
166
404000
2000
Navigation ist das fundametale Problem.
07:01
You have to be able to navigate in 3D.
167
406000
3000
Man muss in der Lage sein, in 3D zu navigieren.
07:04
Much of what we want computers to help us with in the first place
168
409000
3000
Vieles von dem wofür wir Computer brauchen
07:07
is inherently spatial.
169
412000
2000
hat räumlichen Ursprung.
07:09
And the part that isn't spatial can often be spatialized
170
414000
2000
Und das was nicht mit Raum zu tun hat, kann oft in räumlicher Form
07:11
to allow our wetware to make greater sense of it.
171
416000
3000
dargestellt werden, so dass unser Gehirn es besser verstehen kann.
07:14
Now we can distribute this stuff in many different ways.
172
419000
3000
Wir können diese Dinge in unterschiedlicher Weise anordnen.
07:17
So we can throw it out like that. Let's reset it.
173
422000
2000
Wir können alles so ausbreiten.
07:19
We can organize it this way.
174
424000
2000
Wir können es so anordnen.
07:21
And, of course, it's not just about navigation,
175
426000
3000
Und natürlich geht es nicht nur um Navigation
07:24
but about manipulation as well.
176
429000
2000
sondern auch um Manipulation.
07:26
So if we don't like stuff,
177
431000
2000
Wenn wir etwas nicht mögen
07:28
or we're intensely curious about
178
433000
2000
oder wir besonders an
07:30
Ernst Haeckel's scientific falsifications,
179
435000
3000
Ernst Haeckel's wissenschaftlichen Falsifikationen interessiert sind,
07:33
we can pull them out like that.
180
438000
2000
können wir sie so herausziehen.
07:35
And then if it's time for analysis, we can pull back a little bit
181
440000
3000
Und dann wenn es zur Analyse geht, können wir etwas zurück gehen
07:38
and ask for a different distribution.
182
443000
3000
und um eine andere Anordnung beten.
07:43
Let's just come down a bit
183
448000
2000
Lasst uns etwas näher heranfahren
07:46
and fly around.
184
451000
2000
und herum fliegen.
07:49
So that's a different way to look at stuff.
185
454000
3000
Das ist eine andere Art die Dinge zu betrachten.
07:52
If you're of a more analytical nature
186
457000
2000
Wenn Sie eher analytisch veranlagt sind
07:54
then you might want, actually, to look at this
187
459000
2000
dann wollen Sie das vielleicht
07:56
as a color histogram.
188
461000
3000
als farbiges Histogramm sehen.
07:59
So now we've got the stuff color-sorted,
189
464000
3000
Jetzt haben wir die Dinge
08:02
angle maps onto color.
190
467000
3000
nach Farben sortiert.
08:05
And now, if we want to select stuff,
191
470000
2000
Wenn wir Dinge auswählen wollen,
08:07
3D, space,
192
472000
2000
3D, Raum,
08:09
the idea that we're tracking hands in real space
193
474000
3000
dass wir Handbewegungen im Raum verfolgen
08:12
becomes really important because we can reach in,
194
477000
3000
ist jetzt sehr wichtig, denn wir können hineingreifen,
08:15
not in 2D, not in fake 2D, but in actual 3D.
195
480000
2000
nicht in 2D, nicht in künstlichem 2D, sondern in echtem 3D.
08:17
Here are some selection planes.
196
482000
2000
Hier sind einige Auswahlebenen.
08:19
And we'll perform this Boolean operation
197
484000
3000
Wir führen diese boolesche Operation durch
08:22
because we really love yellow and tapirs on green grass.
198
487000
3000
weil wir Gelb und Tapire auf grünem Grass mögen.
08:34
So, from there to the world of real work.
199
499000
3000
Wie kann man das nun ernsthaft anwenden?
08:37
Here's a logistics system,
200
502000
2000
Hier ist ein Logistik-Systemz
08:39
a small piece of one that we're currently building.
201
504000
2000
ein kleines Teil von dem woran wir gerade arbeiten.
08:41
There're a lot of elements.
202
506000
2000
Es gibt eine Menge verschiedener Elemente.
08:43
And one thing that's very important is to combine traditional tabular data
203
508000
3000
Und es ist sehr wichtig, Daten aus traditioneller Tabellenform
08:46
with three-dimensional and geospatial information.
204
511000
3000
mit dreidimensionalen und raumbezogenen Daten zu kombinieren.
08:49
So here's a familiar place.
205
514000
3000
Hier ist ein vertrauter Ort.
08:52
And we'll bring this back here for a second.
206
517000
3000
Wir bringen das hier herüber für einen Moment.
08:55
Maybe select a little bit of that.
207
520000
3000
Wählen vielleicht einige davon aus.
08:58
And bring out this graph.
208
523000
3000
Und erzeugen dieses Diagramm.
09:01
And we should, now,
209
526000
2000
Und nun sollten wir in der Lage sein
09:03
be able to fly in here
210
528000
3000
hier hinein zu fliegen
09:06
and have a closer look.
211
531000
3000
und uns das näher anzuschauen.
09:09
These are logistics elements
212
534000
2000
Das sind logistische Elemente,
09:11
that are scattered across the United States.
213
536000
3000
die in den USA verstreut sind.
09:20
One thing that three-dimensional interactions
214
545000
3000
Die dreidimensionale Bedienung
09:23
and the general idea of imbuing
215
548000
2000
und die Verbindung von
09:25
computation with space affords you
216
550000
2000
der Berechnung auf dem Computer und dem Raum
09:27
is a final destruction of that unfortunate
217
552000
2000
erlaubt es uns die bedauernswerte Hürde
09:29
one-to-one pairing between human beings and computers.
218
554000
3000
der Eins zu Eins Kopplung zwischen Mensch und Computer zu überwinden.
09:32
That's the old way, that's the old mantra:
219
557000
2000
Das ist die alte Methode; das alte Mantra,
09:34
one machine, one human, one mouse, one screen.
220
559000
2000
eine Maschine, ein Mensch, eine Maus, ein Bildschirm.
09:36
Well, that doesn't really cut it anymore.
221
561000
3000
Nun, das reicht nicht mehr.
09:39
In the real world, we have people who collaborate;
222
564000
3000
In der realen Welt, wo Menschen kollaborieren;
09:42
we have people who have to work together,
223
567000
3000
Es gibt Leute die zusammen arbeiten müssen.
09:45
and we have many different displays.
224
570000
3000
Und wir haben viele verschiedene Bildschirme.
09:48
And we might want to look at these various images.
225
573000
3000
Und vielleicht wollen wir diese verschiedenen Bilder anscheuen.
09:51
We might want to ask for some help.
226
576000
2000
Vielleicht wollen wir um Hilfe bitten.
09:53
The author of this new pointing device
227
578000
3000
Der Entwickler dieses neuen Zeigegerätes
09:56
is sitting over there,
228
581000
2000
sitzt dort drüben,
09:58
so I can pull this from there to there.
229
583000
2000
ich kann es von hier nach da bewegen.
10:00
These are unrelated machines, right?
230
585000
3000
Die Computer sind nicht verbunden, oder?
10:03
So the computation is space soluble and network soluble.
231
588000
3000
Die Berechnung geht über Raum und Netzwerk.
10:06
So I'm going to leave that over there
232
591000
2000
Ich lege es dort drüben ab
10:08
because I have a question for Paul.
233
593000
2000
weil ich eine Frage an Paul habe.
10:10
Paul is the designer of this wand, and maybe its easiest
234
595000
2000
Paul ist der Entwickler dieses Stabes und vielleicht ist es am einfachsten
10:12
for him to come over here and tell me in person what's going on.
235
597000
3000
für ihn herüber zu kommen und mir persönlich zu sagen was los ist.
10:15
So let me get some of these out of the way.
236
600000
3000
Ich räume einige von diesen aus dem Weg.
10:20
Let's pull this apart:
237
605000
2000
Lasst uns das auseinander ziehen:
10:23
I'll go ahead and explode it.
238
608000
3000
Ich bringe es in Explosionsansicht.
10:26
Kevin, can you help?
239
611000
2000
Kevin, kannst du mir helfen?
10:33
Let me see if I can help us find the circuit board.
240
618000
3000
Ich versuche die Hauptplatine zu finden.
10:38
Mind you, it's a sort of gratuitous field-stripping exercise,
241
623000
3000
Dies ist eine zwecklose Aufgabe,
10:41
but we do it in the lab all the time.
242
626000
3000
aber wir machen das im Labor andauernd.
10:44
All right.
243
629000
2000
OK.
10:46
So collaborative work, whether it's immediately co-located
244
631000
3000
Wir arbeiten zusammen, ob nebeneinander
10:49
or distant and distinct, is always important.
245
634000
3000
oder über Entfernung, ist immer wichtig.
10:52
And again, that stuff
246
637000
2000
Und nochmal, diese Dinge
10:54
needs to be undertaken in the context of space.
247
639000
3000
müssen im Kontext des Raumes unternommen werden.
10:59
And finally, I'd like to leave you with a glimpse
248
644000
3000
Und letztlich würde ich mich gerne mit einem kleinen Blick
11:02
that takes us back to the world of imagery.
249
647000
2000
der uns zurückführt in die Welt der Symbolik von Ihnen verabschieden.
11:04
This is a system called TAMPER,
250
649000
2000
Dieses System heißt TAMPER,
11:06
which is a slightly whimsical look
251
651000
2000
es ist eine etwas seltsame Ansicht
11:08
at what the future of editing
252
653000
2000
der möglichen Zukunft der Bearbeitung
11:10
and media manipulation systems might be.
253
655000
2000
und Medienmanipulation.
11:12
We at Oblong believe that media should be
254
657000
2000
Wir bei Oblong glauben das Medien
11:14
accessible in much more fine-grained form.
255
659000
3000
in feinkörnigerer Form zugänglich sein sollten.
11:17
So we have a large number of movies
256
662000
2000
Wir haben eine große Anzahl von Filmen
11:19
stuck inside here.
257
664000
2000
hier drin.
11:21
And let's just pick out a few elements.
258
666000
3000
Lasst uns einige herausnehmen.
11:24
We can zip through them
259
669000
3000
Wir können durch sie hindurch fliegen,
11:27
as a possibility.
260
672000
2000
das ist eine Möglichkeit.
11:29
We can grab elements off the front,
261
674000
2000
Wir können die vorderen Elemente nehmen,
11:31
where upon they reanimate, come to life,
262
676000
3000
wodurch sie abspielen und zum Leben erwecken,
11:34
and drag them down onto the table here.
263
679000
3000
und sie hier auf den Tisch legen.
11:39
We'll go over to Jacques Tati here
264
684000
3000
Wir gehen herüber zu Jacques Tati hier
11:42
and grab our blue friend
265
687000
3000
und nehmen unseren blauen Freund
11:45
and put him down on the table as well.
266
690000
3000
und legen ihn auch auf den Tisch.
11:48
We may need more than one.
267
693000
3000
Vielleicht brauchen wir mehr als einen.
11:53
And we probably need,
268
698000
2000
Und wahrscheinlich brauchen wir,
11:55
well, we probably need a cowboy
269
700000
2000
nun, wahrscheinlich brauchen wir einen Cowboy
11:57
to be quite honest.
270
702000
2000
um ehrlich zu sein.
11:59
(Laughter)
271
704000
2000
(Lachen)
12:01
Yeah, let's
272
706000
3000
Ja,
12:04
take that one.
273
709000
2000
lasst uns den nehmen.
12:06
(Laughter)
274
711000
2000
(Lachen)
12:08
You see, cowboys and French farce people
275
713000
2000
Sie sehen, Cowboys und französische Burleske Menschen
12:10
don't go well together, and the system knows that.
276
715000
3000
passen nicht zusammen, und das System weiß das.
12:15
Let me leave with one final thought,
277
720000
2000
Ich verabschiede mich mit einem letzten Gedanken,
12:17
and that is that
278
722000
2000
und das ist folgender:
12:19
one of the greatest English language writers
279
724000
2000
einer der größten Schriftsteller der englischen Literatur
12:21
of the last three decades
280
726000
2000
der letzten drei Jahrzehnte
12:23
suggested that great art is always a gift.
281
728000
3000
hat behauptet das großartige Kunst immer eine Gabe ist.
12:26
And he wasn't talking about whether the novel costs 24.95 [dollars],
282
731000
3000
Und er meinte nicht das der Roman 24.95 kostet,
12:29
or whether you have to spring 70 million bucks
283
734000
2000
oder sie 70 Millionen zahlen müssen
12:31
to buy the stolen Vermeer;
284
736000
2000
um den gestohlenen Vermeer zu kaufen;
12:33
he was talking about the circumstances of its creation
285
738000
2000
er meinte die Umstände seiner Entstehung
12:35
and of its existence.
286
740000
2000
und seiner Existenz.
12:37
And I think that it's time that we asked
287
742000
2000
Und ich glaube es ist an der Zeit das wir
12:39
for the same from technology.
288
744000
2000
dasselbe von Technologie verlangen.
12:41
Technology is capable of
289
746000
2000
Technologie ist in der Lage
12:43
expressing and being imbued with
290
748000
3000
eine gewisse Freizügigkeit
12:46
a certain generosity,
291
751000
2000
auszudrücken und von ihr inspiriert zu sein,
12:48
and we need to demand that, in fact.
292
753000
2000
und das sollten wir verlangen.
12:50
For some of this kind of technology,
293
755000
3000
Manche dieser Art von Technologie
12:53
ground center is
294
758000
3000
hat eine Kombination von Design
12:56
a combination of design, which is crucially important.
295
761000
2000
im Mittelpunkt, was extrem wichtig ist.
12:58
We can't have advances in technology any longer
296
763000
3000
Wir können keine weiteren technischen Fortschritte machen
13:01
unless design is integrated from the very start.
297
766000
3000
wenn Design nicht von Anfang an integraler Bestandteil ist.
13:04
And, as well, as of efficacy, agency.
298
769000
3000
Das gleiche gilt für Wirksamkeit und Wirkung.
13:07
We're, as human beings, the creatures that create,
299
772000
3000
Wir, als Menschen, sind diejenigen die Dinge gestalten
13:10
and we should make sure that our machines aid us in that task
300
775000
3000
und wir sollten sicherstellen, dass unsere Maschinen uns dabei helfen
13:13
and are built in that same image.
301
778000
3000
und darauf aufbauen.
13:16
So I will leave you with that. Thank you.
302
781000
2000
Damit verabschiede ich mich. Danke
13:18
(Applause)
303
783000
13000
(Applaus)
13:33
Chris Anderson: So to ask the obvious question --
304
798000
3000
Chris Anderson: Um also die offensichtliche Frage zu stellen --
13:36
actually this is from Bill Gates --
305
801000
2000
das kommt übrigens von Bill Gates --
13:38
when? (John Underkoffler: When?)
306
803000
3000
Wann? (John Underkoffler: Wann?)
13:41
CA: When real? When for us, not just in a lab and on a stage?
307
806000
3000
CA: Wann wird es Wirklichkeit? Wann für uns, nicht bloß im Labor oder auf der Bühne?
13:45
Can it be for every man, or is this just for corporations and movie producers?
308
810000
3000
Kann es das für jeden geben oder ist das nur etwas für Unternehmen und Filmproduzenten?
13:48
JU: No, it has to be for every human being.
309
813000
2000
JU: Nein, das muss für jeden sein.
13:50
That's our goal entirely.
310
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Das ist unser gänzliches Ziel.
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We won't have succeeded
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Wir waren nicht erfolgreich
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unless we take that next big step.
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bis wir diesen großen Schritt gemacht haben.
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I mean it's been 25 years.
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Ich meine, es ist so seit 25 Jahren.
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Can there really be only one interface? There can't.
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Kann es wirklich nur ein Interface geben? Nein.
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CA: But does that mean that, at your desk or in your home,
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CA: Aber heißt das, an unserem Schreibtisch bei uns zu Hause,
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you need projectors, cameras?
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brauchen wir Projektoren oder Kameras?
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You know, how can it work?
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Sie wissen schon, wie kann das funktionieren?
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JU: No, this stuff will be built into the bezel of every display.
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JU: Nein, diese Dinge werden in dem Rahmen jedes Displays eingebaut sein.
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It'll be built into architecture.
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Es wird Teil der Architektur sein.
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The gloves go away in a matter of months or years.
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Die Handschuhe wird es in einigen Monaten oder Jahren schon nicht mehr geben.
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So this is the inevitability about it.
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Das ist das unabwendbare daran.
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CA: So, in your mind, five years time,
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CA: Also, Sie meinen in 5 Jahren
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someone can buy this as part of
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wird man das als Teil einer
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a standard computer interface?
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normalen Computer Bedienoberfläche kaufen können?
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JU: I think in five years time when you buy a computer,
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JU: Ich denke, wenn man in 5 Jahren einen Computer kauft,
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you'll get this.
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wird man das bekommen.
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CA: Well that's cool.
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CA: Das ist cool.
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(Applause)
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(Applaus)
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The world has a habit of surprising us as to how these things are actually used.
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Die Welt hat die Angewohnheit uns in der Anwendung dieser Dinge zu überraschen.
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What do you think, what in your mind is the first killer app for this?
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Was denken Sie, was wird die erste Killer-Anwendung hierfür?
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JU: That's a good question, and we ask ourselves that every day.
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JU: Das ist eine gute Frage, und das fragen wir uns jeden Tag.
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At the moment, our early-adopter customers --
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Im Moment nutzen es unsere Kunden die das Produkt früh angenommen haben --
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and these systems are deployed out in the real world --
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und diese Systeme werden in der realen Welt genutzt --
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do all the big data intensive, data heavy problems with it.
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für große Daten-intensive Probleme.
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So, whether it's logistics and supply chain management
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Ob es also logistisch oder Versorgungskettenmanagement
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or natural gas and resource extraction,
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oder Naturgas und Ressourcengewinnung,
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financial services, pharmaceuticals, bioinformatics,
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Finanzservice, Pharmazie, Bioinformatik,
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those are the topics right now, but that's not a killer app.
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das sind im Moment die Anwednungsgebiete, aber das ist nicht die Killer-Anwendung.
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And I understand what you're asking.
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Und wenn ich das richtig verstehe, ist das was Sie gefragt haben.
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CA: C'mon, c'mon. Martial arts, games. C'mon.
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CA: Kommen Sie schon. Kampfkunst, Spiele. Kommen Sie.
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(Laughter)
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(Lachen)
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John, thank you for making science-fiction real.
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John, danke das Sie Science-Fiction zur Realität machen.
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JU: It's been a great pleasure.
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JU: Es war mir eine große Freude.
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Thank you to you all.
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Ich danke Ihnen allen.
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(Applause)
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(Applaus)
ABOUT THE SPEAKER
John Underkoffler - Interface designerRemember the data interface from Minority Report? Well, it's real, John Underkoffler invented it -- as a point-and-touch interface called g-speak -- and it's about to change the way we interact with data.
Why you should listen
When Tom Cruise put on his data glove and started whooshing through video clips of future crimes, how many of us felt the stirrings of geek lust? This iconic scene in Minority Report marked a change in popular thinking about interfaces -- showing how sexy it could be to use natural gestures, without keyboard, mouse or command line.
John Underkoffler led the team that came up with this interface, called the g-speak Spatial Operating Environment. His company, Oblong Industries, was founded to move g-speak into the real world. Oblong is building apps for aerospace, bioinformatics, video editing and more. But the big vision is ubiquity: g-speak on every laptop, every desktop, every microwave oven, TV, dashboard. "It has to be like this," he says. "We all of us every day feel that. We build starting there. We want to change it all."
Before founding Oblong, Underkoffler spent 15 years at MIT's Media Laboratory, working in holography, animation and visualization techniques, and building the I/O Bulb and Luminous Room Systems.
John Underkoffler | Speaker | TED.com