TED2010
Blaise Agüera y Arcas: Augmented-reality maps
Blaise Agüera y Arcas kiterjesztett valósággal ellátott térképei
Filmed:
Readability: 3.4
1,856,682 views
Egy lélegzetelállító bemutatón a TED2010-en, Blaise Agüera y Arcas bemutat egy új, kiterjesztett valósággal ellátott térképkezelő technológiát a Microsofttól.
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. Full bio
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.
00:15
About a year and a half ago,
0
0
2000
Körülbelül másfél éve,
00:17
Stephen Lawler, who also gave a talk
1
2000
3000
Stephen Lawler, aki szintén tartott egy előadást
00:20
here at TED in 2007 on Virtual Earth,
2
5000
2000
itt a TED-en 2007-ben a Virtual Earth-ről,
00:22
brought me over to become the architect of Bing Maps,
3
7000
4000
átvett, hogy a Bing Maps építésze legyek,
00:26
which is Microsoft's online-mapping effort.
4
11000
3000
ami a Microsoft online térképezés iránti törekvése.
00:29
In the past two and a half, we've been very hard at work
5
14000
2000
Két és fél éve annak, hogy nagyon keményen dolgozunk azon,
00:31
on redefining the way maps work online.
6
16000
4000
hogy átszabjuk hogyan működjenek a térképek az interneten.
00:35
And we really are seeing this in very different terms
7
20000
2000
Igazából nagyon eltérőnek látjuk
00:37
from the kind of mapping and direction site
8
22000
2000
azon fajta térképkezelő és útbaigazító honlapoktól,
00:39
that one is used to.
9
24000
2000
amiket megszokhattunk.
00:41
So, the first thing that you might notice about the mapping site
10
26000
2000
Szóval, az első dolog, amit észrevehetnek a térképkezelő oldalról
00:43
is just the fluidity of the zooming and the panning,
11
28000
2000
az a ráközelítés és a panorámázás gördülékenysége,
00:45
which, if you're familiar at all with Seadragon,
12
30000
2000
ami, ha ismerik a Seadragont, akkor tudják,
00:47
that's where it comes from.
13
32000
2000
hogy onnan származik.
00:49
Mapping is, of course,
14
34000
2000
A térképezés persze,
00:51
not just about cartography,
15
36000
2000
nemcsak a kartográfiáról szól,
00:53
it's also about imagery.
16
38000
2000
hanem az ábrázolásról is.
00:55
So, as we zoom-in beyond a certain level
17
40000
3000
Tehát, ahogy ráközelítünk egy bizonyos pontot meghaladva,
00:58
this resolves into a kind of Sim City-like
18
43000
3000
egy ilyesfajta Sim City-szerű
01:01
virtual view at 45 degrees.
19
46000
2000
virtuális nézetet kapunk 45 fokban.
01:03
This can be viewed from any of the cardinal directions
20
48000
2000
A nézet minden égtáj felől megtekinthető,
01:05
to show you the 3D structure of the city, all the facades.
21
50000
3000
hogy a várost és az épületek homlokzatát háromdimenziósan lássák.
01:08
Now, we see this space, this three-dimensional environment,
22
53000
6000
Máskülönben, úgy látjuk ezt a helyet, ezt a háromdimenziós környezetet,
01:14
as being a canvas on which
23
59000
3000
mint egy felület, amin
01:17
all sorts of applications can play out,
24
62000
6000
mindenféle alkalmazás lejátszható,
01:23
and map's directions are really just one of them.
25
68000
3000
és a térkép irányai csak egy közülük.
01:26
If you click on this, you'll see
26
71000
3000
Ha ide klikkelnek, akkor láthatják,
01:29
some of the ones that we've put out, just in the past couple of months
27
74000
3000
hogy megjelenik az a néhány, amit mi tettünk fel az elmúlt hónapok során
01:32
since we've launched.
28
77000
2000
a kezdés óta.
01:34
So, for example, a couple of days after the disaster in Haiti,
29
79000
2000
Mint például, pár nappal a Haitiben történt katasztrófa után,
01:36
we had an earthquake map that showed
30
81000
2000
földrengéstérkép állt a a rendelkezésünkre
01:38
before and after pictures from the sky.
31
83000
2000
ami a történtek előtt és után készült képeket mutatta felülnézetből.
01:40
This wonderful one which I don't have time to show you
32
85000
2000
Ez a csodálatos darab, amit nincs időm megmutatni,
01:42
is taking hyper-local blogs in real time
33
87000
3000
hiperlokális blogokat gyűjt össze valós időben,
01:45
and mapping those stories, those entries
34
90000
2000
és térképet készít azokról a történtetekről, azokról a bejegyzésekről,
01:47
to the places that are referred to on the blogs.
35
92000
2000
azokhoz a helyekhez, amelyekre a blogokban utalnak.
01:49
It's wonderful.
36
94000
3000
Csodálatra méltó.
01:52
But I'm going to show you some more candy sort of stuff.
37
97000
3000
De szeretnék néhány látványosabb dolgot mutatni.
01:55
So, we see the imagery, of course,
38
100000
4000
Látjuk hogy az ábrázolást, persze,
01:59
not stopping at the sky.
39
104000
3000
nem határolja a felülnézet.
02:02
These little green bubbles represent
40
107000
3000
Ezek a kis, zöld buborékok
02:05
photosynths that users have made.
41
110000
2000
photosyntheket ábrázolnak amelyeket felhasználók készítettek.
02:07
I'm not going to dive into them either, but photosynths are integrated into the map.
42
112000
3000
Nem fogom ezeket sem megmutatni, de a photosyntheket integráltuk a térképbe.
02:10
Everything that's cased in blue
43
115000
2000
Minden, ami kékkel van körülvéve,
02:12
is an area where we've taken imagery on the ground as well.
44
117000
5000
azok olyan területek ahol a talajon is készítettünk ábrázolást.
02:17
And so, when you fly down --
45
122000
2000
És tehát, amikor leszállunk --
02:19
(Applause)
46
124000
2000
(Taps)
02:21
Thank you. When you fly down to the ground,
47
126000
2000
Köszönöm. Mikor leszállunk a talajra,
02:23
and you see this kind of panoramic imagery,
48
128000
3000
és látjuk az ilyesfajta panorámás ábrázolást,
02:26
the first thing that you might notice is that it's not just a picture,
49
131000
4000
az első dolog, amit észrevehetünk, hogy nem csak egy képet látunk,
02:30
there's just as much three-dimensional understanding of this environment
50
135000
3000
legalább annyira feltételezzük háromdimenziós környezetnek,
02:33
as there is of the three-dimensional city from above,
51
138000
3000
mint amikor felülnézetből látjuk a várost,
02:36
so if I click on something to get a closer view of it,
52
141000
4000
tehát ha rákattintok valamire, hogy egy közeli képet kapjak, akkor
02:40
then, the fact that that transition looks as it does,
53
145000
3000
a tény, hogy az átmenet úgy néz ki, ahogy,
02:43
is a function of all of that geometry,
54
148000
2000
mindez a modellben rejlő geometriának,
02:45
all of that 3D understanding behind this model.
55
150000
4000
a háromdimenziós felfogásnak egy funkciója.
02:49
Now, I'll show you a fun app
56
154000
3000
Most mutatok egy mókás alkalmazást
02:52
that -- we've been working on a collaboration with our friends at Flickr.
57
157000
7000
-- ami egy együttműködés a barátainkkal a Flikcrnél.
02:59
This takes Flickr, georegistered imagery
58
164000
3000
Ez georeferenciával rendelkező Flickr ábrázolásokat
03:02
and uses photosynth-like processes
59
167000
3000
és photosynth-szerű folyamatokat használ arra,
03:05
to connect that imagery to our imagery, so --
60
170000
4000
hogy összekapcsolja az ő ábrázolásukat a miénkkel, tehát --
03:09
I'm not sure if that's the one I actually meant to pull up, but --
61
174000
3000
nem biztos, hogy ez az, amelyiket meg akartam mutatni, de --
03:12
(Laughter)
62
177000
3000
(Nevetés)
03:15
But notice -- this is, of course, a popular tourist site,
63
180000
4000
De figyeljék meg -- ez a hely, persze, egy népszerű turisztikai látványosság,
03:19
and there are lots of photos around here,
64
184000
2000
és rengeteg kép van errefelé,
03:21
and these photos are all taken at different times.
65
186000
3000
és ezek a képek mind más időben készültek.
03:24
So this one was taken around five.
66
189000
2000
Tehát, ez öt óra tájban készült.
03:26
So that's the Flickr photo,
67
191000
2000
Ez a Flickr képe,
03:28
that's our imagery.
68
193000
2000
ez a mi ábrázolásunk.
03:30
So you really see how this kind of crowd-sourced imagery
69
195000
3000
Tehát, tényleg lehet látni, hogy az efféle tömegforrásból származó ábrázolás
03:33
is integrating, in a very deep way, into the map itself.
70
198000
3000
hogyan integrálódik, mélyen magába a térképbe.
03:36
(Applause)
71
201000
2000
(Taps)
03:38
Thank you.
72
203000
2000
Köszönöm.
03:40
(Applause)
73
205000
2000
(Taps)
03:42
There are several reasons why this is interesting
74
207000
2000
Ez több okból is érdekes:
03:44
and one of them, of course, is time travel.
75
209000
2000
az egyik, természetesen, az időutazás.
03:46
And I'm not going to show you some of the wonderful historic imagery in here,
76
211000
2000
Nem fogom megmutatni azt a néhány csodálatos történelmi ábrázolást, amik itt találhatóak,
03:48
but there are some with horses and carriages and so on as well.
77
213000
3000
de van néhány lovakkal és szekerekkel és így tovább.
03:51
But what's cool about this is that, not only is it augmenting
78
216000
3000
De az a frankó ebben,
03:54
this visual representation of the world
79
219000
2000
hogy nemcsak a világ vizuális ábrázolását növeli
03:56
with things that are coming in from users,
80
221000
3000
a felhasználók által beküldött dolgokkal,
03:59
but it also is the foundation for augmented reality,
81
224000
4000
hanem ez a kiterjesztett valóság alapja is egyben,
04:03
and that's something that I'll be showing you more of in just a moment.
82
228000
3000
és erről többet fogok mutatni, mindjárt.
04:06
Now I just made a transition indoors. That's also interesting.
83
231000
4000
Most éppen beléptem egy zárt térbe. Ez ismét érdekes.
04:10
OK, notice there's now a roof above us.
84
235000
2000
Oké, figyeljék meg hogy tető van felettünk.
04:12
We're inside the Pike Place Market.
85
237000
3000
Bent vagyunk a Pike Place Market területén.
04:15
And this is something that we're able to do with a backpack camera,
86
240000
2000
Ez olyasmi, amit hátizsákra szerelt videokamerával tudunk megcsinálni,
04:17
so, we're now not only imaging in the street
87
242000
4000
tehát nemcsak
04:21
with this camera on tops of cars,
88
246000
2000
kocsik tetejére szerelt kamerával az utcán,
04:23
but we're also imaging inside.
89
248000
4000
hanem belső térben is készítünk felvételeket.
04:27
And from here, we're able to do the same sorts of registration,
90
252000
5000
És innentől, ugyanolyan nyilvántartást tudunk készíteni,
04:32
not only of still images, but also of video.
91
257000
4000
nemcsak állóképekről, hanem videókról is.
04:36
So this is something that we're now going to try
92
261000
2000
És most olyasmi fog történni,
04:38
for the first time, live,
93
263000
2000
amit először fogunk kipróbálni, élőben,
04:40
and this is really, truly, very frightening.
94
265000
3000
és ez valóban, igazán, nagyon ijesztő.
04:43
(Laughter)
95
268000
2000
(Nevetés)
04:46
OK.
96
271000
2000
Oké.
04:48
(Ringing)
97
273000
2000
(Telefoncsörgés)
04:50
All right, guys, are you there?
98
275000
2000
Rendben srácok, itt vagytok?
04:52
(Noise)
99
277000
2000
(Zaj)
04:54
All right. I'm hitting it. I'm punching play.
100
279000
2000
Jól van. Mehet. Elindítom a lejátszást.
04:56
I'm live. All right. There we go.
101
281000
2000
Megy az élőadás. Rendben. Ez az.
04:58
So, these are our friends in Pike Place Market, the lab.
102
283000
5000
Szóval, ők itt a barátaink a Pike Place Market, a laboratórium, területén.
05:03
(Applause)
103
288000
8000
(Taps)
05:12
So they're broadcasting this live.
104
297000
2000
Tehát ezt élőben közvetítik.
05:14
OK, George, can you pan back over to the corner market?
105
299000
4000
Oké, George vissza tudnál fordulni a sarkon lévő piac felé?
05:18
Because I want to show points of interest.
106
303000
4000
Mert érdekességeket szeretnék mutatni.
05:22
No, no. The other way.
107
307000
3000
Nem, nem. A másik irányba.
05:25
Yeah, yeah, back to the corner, back to the corner.
108
310000
2000
Igen, igen, vissza a sarokra, vissza a sarokra.
05:27
I don't want to see you guys yet.
109
312000
3000
Még nem akarlak látni titeket.
05:31
OK, OK, back to the corner, back to the corner, back to the corner.
110
316000
6000
Oké, oké, vissza a sarokra, vissza a sarokra, vissza a sarokra.
05:37
OK, never mind.
111
322000
2000
Oké, mindegy.
05:40
What I wanted to show you was these points of interest
112
325000
2000
Meg akartam mutatni ezeket az érdekességeket
05:42
over here on top of the image
113
327000
2000
az ábrázolás tetején,
05:44
because what that gives you a sense of is the way,
114
329000
2000
mert adnak egyfajta módot arra
05:46
if you're actually on the spot,
115
331000
2000
ott helyben,
05:48
you can think about this --
116
333000
2000
hogyan gondoljuk át --
05:50
this is taking a step in addition to augmented reality.
117
335000
3000
ez egy lépéssel túlhaladt a kiterjesztett valóságon.
05:53
What the hell are you guys -- oh, sorry.
118
338000
2000
Mi a fene folyik srácok? – ó, bocsánat.
05:55
(Laughter)
119
340000
3000
(Nevetés)
05:58
We're doing two different --
120
343000
3000
Két különböző --
06:01
OK, I'm hanging up now.
121
346000
3000
oké, most már leteszem.
06:04
We're doing two different things here.
122
349000
2000
Két különböző dolgot csináltunk itt.
06:06
One of them is to take that real ...
123
351000
2000
Az egyik az hogy a valós…
06:08
(Laughter)
124
353000
7000
(Nevetés)
06:15
All right, let me just take a moment and thank the team.
125
360000
3000
Jól van, engedjék meg hogy megköszönjem a csapatnak.
06:18
They've done a fantastic job of pulling this together.
126
363000
2000
Fantasztikus munkát végeztek ahhoz hogy ezt összehozták.
06:20
(Applause)
127
365000
2000
(Taps)
06:22
I'm going to abandon them now and walk back outside.
128
367000
3000
Most otthagyom őket és kisétálok, vissza.
06:25
And while I walk outside, I'll just mention that
129
370000
3000
Amíg kisétálok, megemlíteném,
06:28
here we're using this for telepresence,
130
373000
2000
hogy itt telejelenléthez használjunk,
06:30
but you can equally well use this
131
375000
2000
de helyben is ugyanennyire használhatják
06:32
on the spot, for augmented reality.
132
377000
2000
kiterjesztett valósághoz.
06:34
When you use it on the spot, it means that
133
379000
2000
Amikor helyben használják, annyi jelentősége van,
06:36
you're able to bring all of that metadata
134
381000
2000
hogy minden metaadathoz
06:38
and information about the world to you.
135
383000
2000
és információhoz képesek hozzáférni a világról.
06:40
So here, we're taking the extra step of also broadcasting it.
136
385000
2000
Tehát itt, a közvetítéssel ezt túlhaladtuk.
06:42
That was being broadcast, by the way, on a 4G network
137
387000
3000
Ezt, egyébként egy 4G hálózaton keresztül közvetítettük
06:45
from the market.
138
390000
3000
a piacról.
06:48
All right, and now there's one last TED talk
139
393000
3000
Jól van, van még egy utolsó TED előadás,
06:51
that Microsoft has given in the past several years.
140
396000
2000
amit a Microsoft tartott az elmúlt években.
06:53
And that's Curtis Wong, WorldWide Telescope.
141
398000
3000
És az Curtis Wong bemutatója a WorldWide Telescope-ról.
06:56
So, we're going to head over to the dumpsters,
142
401000
2000
Így, átmegyünk a szeméttelepre,
06:58
where it's traditional, after a long day at the market,
143
403000
3000
ahol az a szokás, egy hosszú nap után a piacon,
07:01
to go out for a break, but also stare up at the sky.
144
406000
4000
hogy szünetet tartsunk, és az eget bámuljuk.
07:05
This is the integration
145
410000
2000
Ez a WorldWide Telescope
07:07
of WorldWide Telescope into our maps.
146
412000
3000
integrálódása a térképünkbe.
07:10
(Applause)
147
415000
2000
(Taps)
07:12
This is the current -- thank you --
148
417000
3000
Ez az aktuális -- köszönöm --
07:15
this is the current time. If we scrub the time,
149
420000
2000
ez az aktuális idő. Hogyha változtatunk az időn,
07:17
then we can see how the sky will look at different times,
150
422000
3000
akkor láthatjuk, hogyan fog az ég kinézni különböző időpontokban,
07:20
and we can get all of this very detailed
151
425000
2000
és hozzá tudunk férni mindehhez a részletes
07:22
information about different times, different dates:
152
427000
4000
információhoz különböző időpontokról, dátumokról.
07:27
Let's move the moon a little higher in the sky,
153
432000
2000
Tegyük a holdat kicsit fentebb az égen,
07:29
maybe change the date.
154
434000
4000
mondjuk, változtassunk a dátumon.
07:33
I would like to kind of zoom in on the moon.
155
438000
3000
Szeretnék így ráközelíteni a holdra.
07:39
So, this is an astronomically complete
156
444000
2000
Tehát, ez egy csillagászatilag teljes
07:41
representation of the sky
157
446000
3000
ábrázolás az égboltról
07:44
integrated right into the Earth.
158
449000
2000
a Földbe integrálva.
07:46
All right now, I've overrun my time,
159
451000
2000
Jól van, túlléptem az időmön,
07:48
so I've got to stop.
160
453000
2000
meg kell hogy álljak.
07:50
Thank you all very much.
161
455000
2000
Mindenkinek nagyon köszönöm.
07:52
(Applause)
162
457000
12000
(Taps)
ABOUT THE SPEAKER
Blaise Agüera y Arcas - Software architectBlaise 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?
Blaise Agüera y Arcas | Speaker | TED.com