TED2010
Blaise Agüera y Arcas: Augmented-reality maps
Blaise Aguera y Arcas: rzeczywistość rozszerzona i mapy
Filmed:
Readability: 3.4
1,856,682 views
Blaise Aguera y Arcas przedstawia efekty rzeczywistości rozszerzonej, które uzyskał Microsoft w swoich nowych mapach.
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
Półtora roku temu na konferencji TED w 2007 r.
00:17
Stephen Lawler, who also gave a talk
1
2000
3000
Półtora roku temu na konferencji TED w 2007 r.
00:20
here at TED in 2007 on Virtual Earth,
2
5000
2000
Steven Lawler prezentował Virtual Earth.
00:22
brought me over to become the architect of Bing Maps,
3
7000
4000
Dzięki niemu zacząłem pracować nad innym projektem Microsoftu,
00:26
which is Microsoft's online-mapping effort.
4
11000
3000
również z zakresu kartografii online - Bing Maps.
00:29
In the past two and a half, we've been very hard at work
5
14000
2000
Włożyliśmy wiele wysiłku,
00:31
on redefining the way maps work online.
6
16000
4000
aby opracować nową metodę działania map online.
00:35
And we really are seeing this in very different terms
7
20000
2000
I faktycznie wiele udało nam się zmienić
00:37
from the kind of mapping and direction site
8
22000
2000
względem rozwiązań powszechnie stosowanych dotychczas.
00:39
that one is used to.
9
24000
2000
względem rozwiązań powszechnie stosowanych dotychczas.
00:41
So, the first thing that you might notice about the mapping site
10
26000
2000
Pierwsze co się zmieniło to płynność działania zoomu i nawigacji
00:43
is just the fluidity of the zooming and the panning,
11
28000
2000
Pierwsze co się zmieniło to płynność działania zoomu i nawigacji
00:45
which, if you're familiar at all with Seadragon,
12
30000
2000
- rozwiązanie zapożyczone z technologii Seadragon.
00:47
that's where it comes from.
13
32000
2000
- rozwiązanie zapożyczone z technologii Seadragon.
00:49
Mapping is, of course,
14
34000
2000
Na mapowanie składa się, poza aspektem kartograficznym, również aspekt zdjęciowy.
00:51
not just about cartography,
15
36000
2000
Na mapowanie składa się, poza aspektem kartograficznym, również aspekt zdjęciowy.
00:53
it's also about imagery.
16
38000
2000
Na mapowanie składa się, poza aspektem kartograficznym, również aspekt zdjęciowy.
00:55
So, as we zoom-in beyond a certain level
17
40000
3000
Więc kiedy powiększamy dany fragment mapy
00:58
this resolves into a kind of Sim City-like
18
43000
3000
w pewnym momencie obraz zaczyna przypominać miasteczko Sim City widziane pod kątem 45 stopni.
01:01
virtual view at 45 degrees.
19
46000
2000
w pewnym momencie obraz zaczyna przypominać miasteczko Sim City widziane pod kątem 45 stopni.
01:03
This can be viewed from any of the cardinal directions
20
48000
2000
Trójwymiarowy obraz, z widocznymi fasadami budynków dostępny jest z wszystkich głównych kierunków.
01:05
to show you the 3D structure of the city, all the facades.
21
50000
3000
Trójwymiarowy obraz, z widocznymi fasadami budynków dostępny jest z wszystkich głównych kierunków.
01:08
Now, we see this space, this three-dimensional environment,
22
53000
6000
Oto ten sam widok jako trójwymiarowe środowisko -
01:14
as being a canvas on which
23
59000
3000
rodzaj makiety, na której można uruchomić przeróżne aplikacje.
01:17
all sorts of applications can play out,
24
62000
6000
rodzaj makiety, na której można uruchomić przeróżne aplikacje.
01:23
and map's directions are really just one of them.
25
68000
3000
Przemieszczanie się w określonych kierunkach to tylko jedna z możliwości.
01:26
If you click on this, you'll see
26
71000
3000
Tutaj możemy wypróbować
01:29
some of the ones that we've put out, just in the past couple of months
27
74000
3000
niektóre z aplikacji zaimplementowanych w ciągu ostatnich miesięcy,
01:32
since we've launched.
28
77000
2000
od momentu uruchomienia serwisu.
01:34
So, for example, a couple of days after the disaster in Haiti,
29
79000
2000
Na przykład, już w kilka dni po katastrofie na Haiti,
01:36
we had an earthquake map that showed
30
81000
2000
mogliśmy porównać na mapie, ujęcia z lotu ptaka przed i po trzęsieniu ziemi.
01:38
before and after pictures from the sky.
31
83000
2000
mogliśmy porównać na mapie, ujęcia z lotu ptaka przed i po trzęsieniu ziemi.
01:40
This wonderful one which I don't have time to show you
32
85000
2000
Oto fantastyczna aplikacja, której nie zdążę pokazać,
01:42
is taking hyper-local blogs in real time
33
87000
3000
przetwarzająca notki z hiperlokalnych blogów na bierząco
01:45
and mapping those stories, those entries
34
90000
2000
i przyporządkowująca lokalizacje na mapie do miejsc, o których mowa w danej notce. Wspaniałe.
01:47
to the places that are referred to on the blogs.
35
92000
2000
i przyporządkowująca lokalizacje na mapie do miejsc, o których mowa w danej notce. Wspaniałe.
01:49
It's wonderful.
36
94000
3000
i przyporządkowująca lokalizacje na mapie do miejsc, o których mowa w danej notce. Wspaniałe.
01:52
But I'm going to show you some more candy sort of stuff.
37
97000
3000
Teraz będzie jeszcze większa jazda.
01:55
So, we see the imagery, of course,
38
100000
4000
Ten widok wykracza poza linię nieboskłonu.
01:59
not stopping at the sky.
39
104000
3000
Ten widok wykracza poza linię nieboskłonu.
02:02
These little green bubbles represent
40
107000
3000
Te małe zielone punkty to naniesione przez użytkowników tzw. chmury punktów.
02:05
photosynths that users have made.
41
110000
2000
Te małe zielone punkty to naniesione przez użytkowników tzw. chmury punktów.
02:07
I'm not going to dive into them either, but photosynths are integrated into the map.
42
112000
3000
Nie będę o tym teraz mówił. Niemniej, są one zintegrowane z mapą.
02:10
Everything that's cased in blue
43
115000
2000
Wszystko obrysowane na niebiesko
02:12
is an area where we've taken imagery on the ground as well.
44
117000
5000
to miejsca, w których zostały zrobione zdjęcia również na ziemi.
02:17
And so, when you fly down --
45
122000
2000
Więcj, jeśli przeniesiemy się na dół... (Brawa)
02:19
(Applause)
46
124000
2000
Więcj, jeśli przeniesiemy się na dół... (Brawa)
02:21
Thank you. When you fly down to the ground,
47
126000
2000
Dzięki. Po przeniesieniu się na ziemię,
02:23
and you see this kind of panoramic imagery,
48
128000
3000
kiedy widać panoramę, możemy zauważyć, że to nie jest zwykłe zdjęcie:
02:26
the first thing that you might notice is that it's not just a picture,
49
131000
4000
kiedy widać panoramę, możemy zauważyć, że to nie jest zwykłe zdjęcie:
02:30
there's just as much three-dimensional understanding of this environment
50
135000
3000
z jednej strony mamy inteligentne trójwymiarowe środowisko,
02:33
as there is of the three-dimensional city from above,
51
138000
3000
a z drugiej trójwymiarowy model miasta z góry,
02:36
so if I click on something to get a closer view of it,
52
141000
4000
więc efekt przejścia obserwowany w momencie przybliżania widoku
02:40
then, the fact that that transition looks as it does,
53
145000
3000
więc efekt przejścia obserwowany w momencie przybliżania widoku
02:43
is a function of all of that geometry,
54
148000
2000
jest zbudowany na bazie całej tej geometrii,
02:45
all of that 3D understanding behind this model.
55
150000
4000
rozwiązań 3D wykorzystanych do stworzenia tego modelu.
02:49
Now, I'll show you a fun app
56
154000
3000
Ta aplikacja jest ciekawa.
02:52
that -- we've been working on a collaboration with our friends at Flickr.
57
157000
7000
Stworzyliśmy ją we współpracy z zespołem Flickra.
02:59
This takes Flickr, georegistered imagery
58
164000
3000
Jej działanie opiera się na wykorzystaniu technologii geotaggingu
03:02
and uses photosynth-like processes
59
167000
3000
w oparciu o procesowanie wykorzystane w chmurach punktów
03:05
to connect that imagery to our imagery, so --
60
170000
4000
dzięki czemu następuje synchronizacja zdjęć pomiędzy systemami...
03:09
I'm not sure if that's the one I actually meant to pull up, but --
61
174000
3000
Tu chyba nastąpiła pomyłka...
03:12
(Laughter)
62
177000
3000
(Śmiech)
03:15
But notice -- this is, of course, a popular tourist site,
63
180000
4000
Tutaj mamy popularny portal dla turystów,
03:19
and there are lots of photos around here,
64
184000
2000
gdzie użytkownicy dodają mnóstwo zdjęć,
03:21
and these photos are all taken at different times.
65
186000
3000
które są robione o różnych porach dnia.
03:24
So this one was taken around five.
66
189000
2000
To zdjęcie zrobiono około godziny piątej.
03:26
So that's the Flickr photo,
67
191000
2000
Tak wygląda zdjęcie na Flickrze,
03:28
that's our imagery.
68
193000
2000
a tak nasza wersja.
03:30
So you really see how this kind of crowd-sourced imagery
69
195000
3000
To dobry przykład jak tego typu nieograniczone zasoby zdjęć
03:33
is integrating, in a very deep way, into the map itself.
70
198000
3000
są przekształcane w mapy.
03:36
(Applause)
71
201000
2000
(Brawa)
03:38
Thank you.
72
203000
2000
Dziękuję.
03:40
(Applause)
73
205000
2000
(Brawa)
03:42
There are several reasons why this is interesting
74
207000
2000
Jest to interesujące z kilku powodów,
03:44
and one of them, of course, is time travel.
75
209000
2000
jednym z nich jest możliwość podróżowania w czasie.
03:46
And I'm not going to show you some of the wonderful historic imagery in here,
76
211000
2000
Nie będę pokazywał teraz historycznych zdjęć,
03:48
but there are some with horses and carriages and so on as well.
77
213000
3000
choć znajdą się w tym zbiorze również takie z końmi i powozami.
03:51
But what's cool about this is that, not only is it augmenting
78
216000
3000
Fascynujące jest to, że technologia ta nie tylko rozszerza rzeczywistość oglądaną na zdjęciach
03:54
this visual representation of the world
79
219000
2000
Fascynujące jest to, że technologia ta nie tylko rozszerza rzeczywistość oglądaną na zdjęciach,
03:56
with things that are coming in from users,
80
221000
3000
które może wykonać każdy z nas,
03:59
but it also is the foundation for augmented reality,
81
224000
4000
ale ponadto jest fundamentem rozszerzonej rzeczywistości,
04:03
and that's something that I'll be showing you more of in just a moment.
82
228000
3000
o czym więcej już za chwilę.
04:06
Now I just made a transition indoors. That's also interesting.
83
231000
4000
Wykonałem właśnie przejście do wnętrza pomieszczenia.
04:10
OK, notice there's now a roof above us.
84
235000
2000
Spójrzcie na ten dach ponad nami.
04:12
We're inside the Pike Place Market.
85
237000
3000
Znajdujemy się na Pike Place Market.
04:15
And this is something that we're able to do with a backpack camera,
86
240000
2000
Nasze narzędzie to zwykły aparat turystyczny,
04:17
so, we're now not only imaging in the street
87
242000
4000
także zdjęcia rejestrujemy nie tylko na ulicach
04:21
with this camera on tops of cars,
88
246000
2000
z użyciem kamery na dachu samochodu,
04:23
but we're also imaging inside.
89
248000
4000
ale również wewnątrz budynków.
04:27
And from here, we're able to do the same sorts of registration,
90
252000
5000
Z tego punktu możemy wykonać nie tylko zdjęcia
04:32
not only of still images, but also of video.
91
257000
4000
ale też zarejestrować materiał video.
04:36
So this is something that we're now going to try
92
261000
2000
Wypróbujemy teraz jak to działa,
04:38
for the first time, live,
93
263000
2000
po raz pierwszy na żywo.
04:40
and this is really, truly, very frightening.
94
265000
3000
Ostrzegam, że możecie się poważnie wystraszyć.
04:43
(Laughter)
95
268000
2000
(Śmiech)
04:46
OK.
96
271000
2000
Dobra.
04:48
(Ringing)
97
273000
2000
(Dzwonek telefonu)
04:50
All right, guys, are you there?
98
275000
2000
Gotowi?
04:52
(Noise)
99
277000
2000
(Hałas)
04:54
All right. I'm hitting it. I'm punching play.
100
279000
2000
Zaczynamy.
04:56
I'm live. All right. There we go.
101
281000
2000
Jestem na żywo.
04:58
So, these are our friends in Pike Place Market, the lab.
102
283000
5000
To są moi przyjaciele z laboratorium na Pike Place Market.
05:03
(Applause)
103
288000
8000
(Brawa)
05:12
So they're broadcasting this live.
104
297000
2000
Przesyłają obraz na żywo.
05:14
OK, George, can you pan back over to the corner market?
105
299000
4000
George, możesz nas zabrać na rynek?
05:18
Because I want to show points of interest.
106
303000
4000
Chciałbym pokazać ciekawe miejsca.
05:22
No, no. The other way.
107
307000
3000
Nie tędy, w drugą stronę.
05:25
Yeah, yeah, back to the corner, back to the corner.
108
310000
2000
Tak, kieruj się na róg.
05:27
I don't want to see you guys yet.
109
312000
3000
Nie chcę was teraz oglądać.
05:31
OK, OK, back to the corner, back to the corner, back to the corner.
110
316000
6000
Z powrotem na róg.
05:37
OK, never mind.
111
322000
2000
Nieważne.
05:40
What I wanted to show you was these points of interest
112
325000
2000
Chciałem pokazać kilka ciekawych miejsc, widocznych w górnej części zdjęcia
05:42
over here on top of the image
113
327000
2000
Chciałem pokazać kilka ciekawych miejsc, widocznych w górnej części zdjęcia
05:44
because what that gives you a sense of is the way,
114
329000
2000
bo to daje nam poczucie orientacji
05:46
if you're actually on the spot,
115
331000
2000
jeśli właśnie znajdujemy się w tym miejscu...
05:48
you can think about this --
116
333000
2000
Można by powiedzieć,
05:50
this is taking a step in addition to augmented reality.
117
335000
3000
że to kolejny krok w kierunku rozszerzonej rzeczywistości.
05:53
What the hell are you guys -- oh, sorry.
118
338000
2000
Co do licha, panowie... przepraszam.
05:55
(Laughter)
119
340000
3000
(Śmiech)
05:58
We're doing two different --
120
343000
3000
Robimy dwie różne...
06:01
OK, I'm hanging up now.
121
346000
3000
Już wystarczy, koniec połączenia.
06:04
We're doing two different things here.
122
349000
2000
Więc robimy dwie rzeczy.
06:06
One of them is to take that real ...
123
351000
2000
Jedna z nich to...
06:08
(Laughter)
124
353000
7000
(Śmiech)
06:15
All right, let me just take a moment and thank the team.
125
360000
3000
Trudno, podziękuję im.
06:18
They've done a fantastic job of pulling this together.
126
363000
2000
To wielka zasługa, że poskładali to wszystko do kupy.
06:20
(Applause)
127
365000
2000
(Brawa)
06:22
I'm going to abandon them now and walk back outside.
128
367000
3000
Teraz ich zostawię i wyjdę na zewnątrz.
06:25
And while I walk outside, I'll just mention that
129
370000
3000
Pozwolę sobie nadmienić,
06:28
here we're using this for telepresence,
130
373000
2000
że stosujemy tą technologię do teleobecności.
06:30
but you can equally well use this
131
375000
2000
ale można tego też używać będąc na miejscu
06:32
on the spot, for augmented reality.
132
377000
2000
w kontekście rozszerzonej rzeczywistości.
06:34
When you use it on the spot, it means that
133
379000
2000
Kiedy używamy tego na miejscu,
06:36
you're able to bring all of that metadata
134
381000
2000
możemy przekazać wszelkiego rodzaju metadane o świecie.
06:38
and information about the world to you.
135
383000
2000
możemy przekazać wszelkiego rodzaju metadane o świecie.
06:40
So here, we're taking the extra step of also broadcasting it.
136
385000
2000
A poza tym dokonaliśmy tu również transmisji na żywo
06:42
That was being broadcast, by the way, on a 4G network
137
387000
3000
poprzez sieć przesyłania danych czwartej generacji prosto z rynku.
06:45
from the market.
138
390000
3000
poprzez sieć przesyłania danych czwartej generacji prosto z rynku.
06:48
All right, and now there's one last TED talk
139
393000
3000
To jedno z ostatnich wystąpień na konferencji TED
06:51
that Microsoft has given in the past several years.
140
396000
2000
które Microsoft przygotował w ciągu ostatnich lat.
06:53
And that's Curtis Wong, WorldWide Telescope.
141
398000
3000
Curtis Wong mówił o usłudze WorldWide Telescope.
06:56
So, we're going to head over to the dumpsters,
142
401000
2000
Przejdziemy teraz na tyły rynku, gdzie tradycyjnie ludzie udają się
06:58
where it's traditional, after a long day at the market,
143
403000
3000
Przejdziemy teraz na tyły rynku, gdzie tradycyjnie ludzie udają się
07:01
to go out for a break, but also stare up at the sky.
144
406000
4000
żeby chwilę odsapnąć i popatrzeć na niebo.
07:05
This is the integration
145
410000
2000
A tak wygląda integracja WorldWide Telescope z naszym systemem map.
07:07
of WorldWide Telescope into our maps.
146
412000
3000
A tak wygląda integracja WorldWide Telescope z naszym systemem map.
07:10
(Applause)
147
415000
2000
(Brawa)
07:12
This is the current -- thank you --
148
417000
3000
Dziękuję.
07:15
this is the current time. If we scrub the time,
149
420000
2000
Tu się wyświetla aktualny czas, możemy go przyspieszyć lub cofnąć,
07:17
then we can see how the sky will look at different times,
150
422000
3000
aby otrzymać obraz nieba o danej godzinie,
07:20
and we can get all of this very detailed
151
425000
2000
wraz ze szczegółami
07:22
information about different times, different dates:
152
427000
4000
dotyczącymi pomiaru czasu i dat.
07:27
Let's move the moon a little higher in the sky,
153
432000
2000
Możemy też zmienić położenie Księżyca na niebie,
07:29
maybe change the date.
154
434000
4000
albo zmienić datę.
07:33
I would like to kind of zoom in on the moon.
155
438000
3000
Chciałbym powiększyć fragment Księżyca.
07:39
So, this is an astronomically complete
156
444000
2000
Oto kompletna astronomicznie reprezentacja nieba,
07:41
representation of the sky
157
446000
3000
Oto kompletna astronomicznie reprezentacja nieba,
07:44
integrated right into the Earth.
158
449000
2000
zintegrowana z Ziemią.
07:46
All right now, I've overrun my time,
159
451000
2000
Mój czas właśnie dobiegł końca,
07:48
so I've got to stop.
160
453000
2000
więc zatrzymamy sie w tym miejscu...
07:50
Thank you all very much.
161
455000
2000
Dziękuję bardzo.
07:52
(Applause)
162
457000
12000
(Brawa)
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