TED2010
John Underkoffler: Pointing to the future of UI
John Underkoffler aponta para o futuro da IU (Interface do Usuário)
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Conselheiro de ciência do Minority Report e inventor John Underkoffler demontra o g-speak -- a versão do mundo real da surpreendente do filme, tai chi-encontra-ciberespaço interface de computador. É assim que os computadores de amanhã serão controlados?
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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We're 25, 26 years after
0
0
2000
Estamos 25, 26 anos após
00:17
the advent of the Macintosh,
1
2000
2000
o advento do Macintosh,
00:19
which was an astoundingly seminal event
2
4000
2000
o qual foi um acontecimento incrivelmente influente
00:21
in the history
3
6000
2000
na história
00:23
of human-machine interface
4
8000
2000
de interfaces homem-máquina,
00:25
and in computation in general.
5
10000
2000
e da computação em geral.
00:27
It fundamentally changed the way
6
12000
2000
Isso mudou fundamentalmente o modo
00:29
that people thought about computation,
7
14000
2000
que as pessoas pensavam sobre computação,
00:31
thought about computers,
8
16000
2000
pensavam sobre computadores,
00:33
how they used them and who and how many people were able to use them.
9
18000
3000
como eles os usavam e quem e quantas pessoas eram capazes de usá-los.
00:36
It was such a radical change, in fact,
10
21000
2000
Foi uma mudança bem radical, de fato,
00:38
that the early Macintosh development team
11
23000
2000
já que o primeiro grupo de desenvolvimento do Macintosh
00:40
in '82, '83, '84
12
25000
2000
em 82, 83, 84,
00:42
had to write an entirely new operating system from the ground up.
13
27000
3000
teve que escrever todo um novo sistema operacional do zero.
00:45
Now, this is an interesting little message,
14
30000
2000
Agora, essa é uma pequena mensagem interessante,
00:47
and it's a lesson that has since, I think,
15
32000
2000
e é uma lição que tem, creio eu,
00:49
been forgotten or lost or something,
16
34000
2000
sido esquecida ou perdida ou algo assim.
00:51
and that is, namely, that the OS is the interface.
17
36000
3000
Ela é, especificamente, que o SO (Sistema Operacional) é a interface.
00:54
The interface is the OS.
18
39000
2000
A interface é o SO.
00:56
It's like the land and the king (i.e. Arthur) they're inseparable, they are one.
19
41000
3000
É como a terra e o rei em "Arthur"; eles são inseparáveis, eles são um.
00:59
And to write a new operating system was not a capricious matter.
20
44000
3000
E escrever um novo sistema operacional não foi questão de capricho.
01:02
It wasn't just a matter of tuning up some graphics routines.
21
47000
3000
Não foi apenas questão de ajustar alguns gráficos.
01:05
There were no graphics routines. There were no mouse drivers.
22
50000
3000
Não haviam gráficos. Não haviam drivers para mouses.
01:08
So it was a necessity.
23
53000
2000
Então era uma necessidade.
01:10
But in the quarter-century since then,
24
55000
2000
Mas no último quarto do século e desde então,
01:12
we've seen all of the fundamental
25
57000
2000
temos visto todas as fundamentais
01:14
supporting technologies go berserk.
26
59000
2000
tecnologias de suporte saírem de controle.
01:16
So memory capacity and disk capacity
27
61000
3000
Então a capacidade de memórias e discos
01:19
have been multiplied by something between 10,000 and a million.
28
64000
3000
tem sido multiplicada por algo entre 10.000 e um milhão.
01:22
Same thing for processor speeds.
29
67000
2000
O mesmo para a velocidade dos processadores.
01:24
Networks, we didn't have networks at all
30
69000
2000
Redes, não tínhamos redes de modo algum
01:26
at the time of the Macintosh's introduction,
31
71000
3000
na época da introdução do Macintosh.
01:29
and that has become the single most salient aspect
32
74000
2000
E esse tem se tornado o único aspecto mais importante
01:31
of how we live with computers.
33
76000
2000
de como vivemos com computadores.
01:33
And, of course, graphics: Today
34
78000
2000
E, é claro, gráficos de hoje:
01:35
84 dollars and 97 cents at Best Buy
35
80000
3000
US$84,97 na Best Buy
01:38
buys you more graphics power
36
83000
2000
te compram mais capacidade gráfica
01:40
than you could have gotten for a million bucks from SGI only a decade ago.
37
85000
3000
do que você poderia obter com um milhão de dólares na SGI apenas uma década atrás.
01:43
So we've got that incredible ramp-up.
38
88000
2000
Então tivemos esse salto incrível.
01:45
Then, on the side, we've got the Web
39
90000
2000
logo, de um lado, temos a internet
01:47
and, increasingly, the cloud,
40
92000
2000
e, crescentemente, a nuvem,
01:49
which is fantastic,
41
94000
2000
que é fantástica,
01:51
but also -- in the regard in which an interface is fundamental --
42
96000
3000
mas também considerando que uma interface é fundamental,
01:54
kind of a distraction.
43
99000
2000
quase uma distração.
01:56
So we've forgotten to invent new interfaces.
44
101000
2000
Então temos esquecido de inventar novas interfaces.
01:58
Certainly we've seen in recent years a lot of change in that regard,
45
103000
2000
Certamente temos visto, recentemente, muitas mudanças consideráveis.
02:00
and people are starting to wake up about that.
46
105000
3000
E as pessoas estão começando a acordar sobre isso.
02:04
So what happens next? Where do we go from there?
47
109000
2000
Então o que acontece a seguir? Para onde vamos daqui?
02:06
The problem, as we see it,
48
111000
2000
O problema, como podemos ver,
02:08
has to do with a single, simple word: "space,"
49
113000
2000
tem a ver com uma única, simples palavra, "espaço"
02:10
or a single, simple phrase:
50
115000
2000
uma única, simples frase,
02:12
"real world geometry."
51
117000
2000
"geometria do mundo real."
02:14
Computers and the programming languages
52
119000
2000
Computadores e as linguagens de programação
02:16
that we talk to them in, that we teach them in,
53
121000
2000
que nós falamos, que os ensinamos,
02:18
are hideously insensate when it comes to space.
54
123000
3000
são terrivelmente insensatas em relação ao espaço.
02:21
They don't understand real world space.
55
126000
2000
Eles não entendem o espaço no mundo real.
02:23
It's a funny thing because the rest of us occupy it quite frequently and quite well.
56
128000
3000
É algo engraçado, pois nós ocupamos o espaço muito frequentemente e muito bem.
02:26
They also don't understand time, but that's a matter for a separate talk.
57
131000
3000
Eles também não entendem o tempo, mas esse é um assunto para uma conversa à parte
02:29
So what happens if you start to
58
134000
2000
Então o que acontece se você começa a
02:31
explain space to them?
59
136000
2000
explicar o espaço a eles?
02:36
One thing you might get is something like the Luminous Room.
60
141000
3000
Uma coisa que você deve entender é algo com a Sala Luminosa.
02:39
The Luminous Room is a system
61
144000
2000
A Sala Luminosa é um sistema
02:41
in which it's considered that
62
146000
2000
no qual é considerado
02:43
input and output spaces are co-located.
63
148000
2000
que espaços internos e externos são co-localizados.
02:45
That's a strangely simple,
64
150000
2000
Essa é uma estranhamente simples,
02:47
and yet unexplored idea, right?
65
152000
2000
e ainda inexplorada ideia, correto.
02:49
When you use a mouse, your hand is down here on the mouse pad.
66
154000
3000
Quando você usa um mouse, sua mão está cá embaixo no mouse pad.
02:52
It's not even on the same plane as what you're talking about:
67
157000
2000
Não está nem mesmo no plano do que você está utilizando.
02:54
The pixels are up on the display.
68
159000
2000
Os pixels estão acima no monitor.
02:56
So here was a room in which all the walls, floors, ceilings,
69
161000
3000
Então essa era uma sala na qual toda a parede, chão, teto,
02:59
pets, potted plants, whatever was in there,
70
164000
2000
animais, vasos de plantas, qualquer coisa que estivesse ali dentro,
03:01
were capable, not only of display but of sensing as well.
71
166000
3000
era capaz, não só, de exibir, mas também de perceber.
03:04
And that means input and output are in the same space
72
169000
2000
Isso significa que o interno e o externo estão no mesmo espaço
03:06
enabling stuff like this.
73
171000
2000
possibilitando coisas como essa.
03:08
That's a digital storage in a physical container.
74
173000
2000
Essa é uma memória digital num recipiente físico.
03:10
The contract is the same
75
175000
2000
O acordo é o mesmo
03:12
as with real word objects in real world containers.
76
177000
3000
com os objetos do mundo real em recipientes do mundo real.
03:15
Has to come back out, whatever you put in.
77
180000
3000
Tem que sair de volta, o que quer que você tenha colocado.
03:18
This little design experiment
78
183000
2000
Esse pequeno experimento de design
03:20
that was a small office here knew a few other tricks as well.
79
185000
3000
que era um pequeno escritório também sabia outros truques.
03:23
If you presented it with a chess board,
80
188000
2000
Se você o apresentasse a um tabuleiro de xadrez,
03:25
it tried to figure out what you might mean by that.
81
190000
2000
ele tentaria descobrir o que você quis dizer com isso.
03:27
And if there was nothing for them to do,
82
192000
2000
E se não tivesse nada para elas fazerem,
03:29
the chess pieces eventually got bored
83
194000
2000
as peças de xadrez se cansariam por fim
03:31
and hopped away.
84
196000
2000
e pulariam fora.
03:33
The academics who were overseeing this work
85
198000
3000
Os professores que estavam supervisionando esse trabalho
03:36
thought that that was too frivolous,
86
201000
2000
pensaram que ele era muito superficial,
03:38
so we built deadly serious applications
87
203000
2000
então construímos sérios aplicativos mortíferos
03:40
like this optics prototyping workbench
88
205000
2000
como esse protótipo óptico de uma mesa de trabalho
03:42
in which a toothpaste cap on a cardboard box
89
207000
3000
na qual uma tampa de pasta de dente numa caixa de papelão
03:45
becomes a laser.
90
210000
2000
se torna um laser.
03:47
The beam splitters and lenses are represented by physical objects,
91
212000
3000
O raio se divide e as lentes são representadas por objetos físicos,
03:50
and the system projects down the laser beam path.
92
215000
3000
e o sistema projeta abaixo o caminho do raio laser.
03:53
So you've got an interface that has no interface.
93
218000
2000
Então você tem uma interface que não tem interface.
03:55
You operate the world as you operate the real world,
94
220000
3000
Você opera o mundo como você opera o mundo real,
03:58
which is to say, with your hands.
95
223000
2000
o que é, com as suas mãos.
04:00
Similarly, a digital wind tunnel with digital wind
96
225000
2000
Similarmente, um túnel de vento digital com vento digital
04:02
flowing from right to left --
97
227000
2000
fluindo da direita para a esquerda.
04:04
not that remarkable in a sense; we didn't invent the mathematics.
98
229000
3000
Não tão notável em um sentido; nos não inventamos a matemática.
04:07
But if you displayed that on a CRT or flat panel display,
99
232000
2000
Mas se você exibisse isso em um CRT (TRC - Tubo de Raios Catódicos) ou em um monitor de tela plana
04:09
it would be meaningless to hold up an arbitrary object,
100
234000
3000
seria sem sentido segurar um objeto arbitrário,
04:12
a real world object in that.
101
237000
2000
um objeto do mundo real nisso.
04:14
Here, the real world merges with the simulation.
102
239000
3000
Aqui, o mundo real se funde com a simulação.
04:18
And finally, to pull out all the stops,
103
243000
2000
E finalmente, para transcender os limites dos sistemas anteriores
04:20
this is a system called Urp, for urban planners,
104
245000
3000
esse é um sistema chamado Urp, para planejadores urbanos,
04:23
in which we give architects and urban planners back
105
248000
3000
no qual devolvemos aos arquitetos e aos planejadores urbanos
04:26
the models that we confiscated
106
251000
2000
as maquetes que confiscamos
04:28
when we insisted that they use CAD systems.
107
253000
2000
quando insistimos para que eles usassem o sistema CAD.
04:30
And we make the machine meet them half way.
108
255000
2000
E fazemos a máquina encontrá-las na metade do caminho.
04:32
It projects down digital shadows, as you see here.
109
257000
3000
Ela projeta na mesa sombras digitais, como vocês podem ver aqui.
04:35
And if you introduce tools like this inverse clock,
110
260000
3000
E se você introduzir ferramentas como esse relógio,
04:38
then you can control the sun's position in the sky.
111
263000
2000
então poderá controlar a posição do sol no céu.
04:40
That's 8 a.m. shadows.
112
265000
2000
Essas são as sombras de 8:00 da manhã.
04:42
They get a little shorter at 9 a.m.
113
267000
2000
Elas ficam um pouco menores as 9:00 da manhã.
04:44
There you are, swinging the sun around.
114
269000
2000
Aí está, movendo o sol por aí.
04:46
Short shadows at noon and so forth.
115
271000
3000
Sombras curtas ao meio-dia e assim por diante.
04:50
And we built up a series of tools like this.
116
275000
3000
Construímos uma série de ferramentas como essa.
04:53
There are inter-shadowing studies
117
278000
2000
Há estudos de inter-sombreamento
04:55
that children can operate,
118
280000
2000
que crianças podem manusear,
04:57
even though they don't know anything about urban planning:
119
282000
2000
mesmo elas não sabendo nada sobre planejamento urbano,
04:59
To move a building, you simply reach out your hand and you move the building.
120
284000
3000
para mover uma construção, você simplesmente estica sua mão e a move.
05:02
A material wand makes the building
121
287000
2000
Um bastão deixa a construção
05:04
into a sort of Frank Gehry thing that reflects light in all directions.
122
289000
3000
em um modo à la Frank Gehry que reflete a luz em todas as direções.
05:07
Are you blinding passers by and motorists on the freeways?
123
292000
3000
Vocês são pedestres brilhantes ou motoristas nas auto-estradas?
05:10
A zoning tool connects distant structures, a building and a roadway.
124
295000
3000
Uma ferramenta de zoneamento conecta estruturas distantes, uma construção e uma rodovia.
05:13
Are you going to get sued by the zoning commission? And so forth.
125
298000
3000
Vocês serão processados pela comissão de zoneamento? E assim por diante.
05:17
Now, if these ideas seem familiar
126
302000
2000
Agora, se essas ideias parecem familiares
05:19
or perhaps even a little dated,
127
304000
2000
ou até um pouco antigas,
05:21
that's great; they should seem familiar.
128
306000
2000
isso é ótimo; elas deveriam parecer familiares.
05:23
This work is 15 years old.
129
308000
2000
Esse trabalho tem 15 anos.
05:26
This stuff was undertaken at MIT and the Media Lab
130
311000
3000
Então isso foi desenvolvido no MIT e no Media Lab
05:29
under the incredible direction of Professor Hiroshi Ishii,
131
314000
3000
sobre a direção do incrível Professor Hiroshi Ishii,
05:32
director of the Tangible Media Group.
132
317000
2000
diretor do Grupo Tangível de Mídia.
05:34
But it was that work that was seen
133
319000
2000
Mas foi esse trabalho que foi visto
05:36
by Alex McDowell,
134
321000
2000
por Alex McDowell,
05:38
one of the world's legendary production designers.
135
323000
3000
um dos lendários designers de produção do mundo.
05:41
But Alex was preparing a little, sort of obscure, indie, arthouse film
136
326000
3000
Mas Alex estava preparando um filme pequeno, meio obscuro, independente, experimental
05:44
called "Minority Report" for Steven Spielberg,
137
329000
3000
chamado "Minority Report" para Steven Spielberg.
05:47
and invited us to come out from MIT
138
332000
2000
E nos convidou a sair do MIT
05:49
and design the interfaces
139
334000
3000
e desenvolver as interfaces
05:52
that would appear in that film.
140
337000
3000
que apareceriam no filme.
05:55
And the great thing about it was
141
340000
2000
A grande coisa a respeito disso foi
05:57
that Alex was so dedicated to the idea of verisimilitude,
142
342000
3000
que Alex era tão dedicado a ideia de verossimilhança,
06:00
the idea that the putative 2054
143
345000
3000
a ideia de que o suposto 2054
06:03
that we were painting in the film be believable,
144
348000
3000
que estávamos pincelando no filme fosse acreditável,
06:06
that he allowed us to take on that design work
145
351000
2000
que ele nos permitiu trabalhar no projeto
06:08
as if it were an R&D effort.
146
353000
2000
como se ele fosse um esforço de P&D (Pesquisa e Desenvolvimento).
06:10
And the result is sort of
147
355000
2000
E o resultado é meio que
06:12
gratifyingly perpetual.
148
357000
2000
agradavelmente perpétuo
06:14
People still reference those sequences in "Minority Report"
149
359000
3000
Pessoas ainda citam as cenas de "Minority Report"
06:17
when they talk about new UI design.
150
362000
2000
quando elas falam sobre o design de novas IU.
06:19
So this led full circle, in a strange way,
151
364000
2000
E isso levou a uma situação, de uma maneira estranha,
06:21
to build these ideas into what we believe
152
366000
3000
para construirmos essas ideias no que acreditamos
06:24
is the necessary future of human machine interface:
153
369000
3000
ser o futuro necessário de interfaces homem-máquina,
06:27
the Spatial Operating Environment, we call it.
154
372000
3000
o espaço-ambiente operacional, nós o chamamos.
06:32
So here we have a bunch of stuff, some images.
155
377000
3000
Então aqui temos um monte de coisas, algumas imagens.
06:35
And, using a hand,
156
380000
2000
E, usando a mão,
06:37
we can actually exercise six degrees of freedom,
157
382000
3000
podemos na realidade exercitar seis graus de liberdade,
06:40
six degrees of navigational control.
158
385000
3000
seis graus de navegação.
06:43
And it's fun to fly through Mr. Beckett's eye.
159
388000
2000
E é engraçado voar através do olho do Sr. Beckett's.
06:45
And you can come back out
160
390000
2000
E você pode retroceder
06:47
through the scary orangutan.
161
392000
2000
através do assustador orangotango.
06:49
And that's all well and good.
162
394000
3000
E está tudo bem e bom.
06:52
Let's do something a little more difficult.
163
397000
3000
Vamos fazer algo um pouco mais difícil.
06:55
Here, we have a whole bunch of disparate images.
164
400000
2000
Aqui, temos todo um grupo de imagens diversas.
06:57
We can fly around them.
165
402000
2000
Podemos voar em torno delas.
06:59
So navigation is a fundamental issue.
166
404000
2000
Então navegação é uma questão fundamental.
07:01
You have to be able to navigate in 3D.
167
406000
3000
Você tem de ser capaz de navegar em 3D.
07:04
Much of what we want computers to help us with in the first place
168
409000
3000
Muito do que queremos que os computadores nos ajudem com em primeiro lugar
07:07
is inherently spatial.
169
412000
2000
é inerentemente espacial.
07:09
And the part that isn't spatial can often be spatialized
170
414000
2000
E a parte que não é espacial pode frequentemente ser transformada em tal
07:11
to allow our wetware to make greater sense of it.
171
416000
3000
para permitir que nosso sistema nervoso o perceba.
07:14
Now we can distribute this stuff in many different ways.
172
419000
3000
Agora podemos distribuir essas coisas de muitas maneiras diferentes.
07:17
So we can throw it out like that. Let's reset it.
173
422000
2000
Então podemos atirá-las assim. Vamos retroceder.
07:19
We can organize it this way.
174
424000
2000
Podemos organizar dessa maneira.
07:21
And, of course, it's not just about navigation,
175
426000
3000
E, é claro, não é apenas sobre navegação,
07:24
but about manipulation as well.
176
429000
2000
mas sobre manipulação também.
07:26
So if we don't like stuff,
177
431000
2000
Então se não gostamos de algo
07:28
or we're intensely curious about
178
433000
2000
ou se estamos intensamente curiosos sobre
07:30
Ernst Haeckel's scientific falsifications,
179
435000
3000
falsificações científicas de Ernst Haeckel,
07:33
we can pull them out like that.
180
438000
2000
podemos extraí-las assim.
07:35
And then if it's time for analysis, we can pull back a little bit
181
440000
3000
Então se for a hora de analisar, podemos afastar um pouco
07:38
and ask for a different distribution.
182
443000
3000
e pedir por uma disposição diferente.
07:43
Let's just come down a bit
183
448000
2000
Vamos descer um pouco
07:46
and fly around.
184
451000
2000
e voar por aí.
07:49
So that's a different way to look at stuff.
185
454000
3000
Então essa é uma maneira diferente de olhar para algo
07:52
If you're of a more analytical nature
186
457000
2000
Se você é de uma natureza mais analítica
07:54
then you might want, actually, to look at this
187
459000
2000
então pode querer, na verdade, olhar para isso
07:56
as a color histogram.
188
461000
3000
um histograma de cores.
07:59
So now we've got the stuff color-sorted,
189
464000
3000
Então agora temos as coisas divididas por cores,
08:02
angle maps onto color.
190
467000
3000
mapas angulares por cores.
08:05
And now, if we want to select stuff,
191
470000
2000
E agora, se quisermos selecionar algo,
08:07
3D, space,
192
472000
2000
3D, espaço,
08:09
the idea that we're tracking hands in real space
193
474000
3000
a ideia de que estamos acompanhando com as mãos no espaço real
08:12
becomes really important because we can reach in,
194
477000
3000
se torna realmente importante, porque podemos imergir,
08:15
not in 2D, not in fake 2D, but in actual 3D.
195
480000
2000
não em 2D, não em falso 2D, mas em verdadeiro 3D.
08:17
Here are some selection planes.
196
482000
2000
Aqui estão alguns planos de seleção.
08:19
And we'll perform this Boolean operation
197
484000
3000
E vamos realizar essa operação Boolean
08:22
because we really love yellow and tapirs on green grass.
198
487000
3000
porque nós realmente amamos amarelo e antas em gramas verdes.
08:34
So, from there to the world of real work.
199
499000
3000
Então, dali para o mundo de trabalho real.
08:37
Here's a logistics system,
200
502000
2000
Aqui está um sistema logístico,
08:39
a small piece of one that we're currently building.
201
504000
2000
um pequeno pedaço de um que estamos construindo.
08:41
There're a lot of elements.
202
506000
2000
Há muitos elementos.
08:43
And one thing that's very important is to combine traditional tabular data
203
508000
3000
E uma coisa que é muito importante é combinar dados tradicionais de tabelas
08:46
with three-dimensional and geospatial information.
204
511000
3000
com três dimensões e informação geoespacial.
08:49
So here's a familiar place.
205
514000
3000
Então aqui está um lugar familiar.
08:52
And we'll bring this back here for a second.
206
517000
3000
E vamos trazer isso de volta por um segundo.
08:55
Maybe select a little bit of that.
207
520000
3000
Talvez escolher um pouco daquilo.
08:58
And bring out this graph.
208
523000
3000
E extrair esse gráfico.
09:01
And we should, now,
209
526000
2000
E nos deveríamos, agora,
09:03
be able to fly in here
210
528000
3000
ser capazes de voar aqui
09:06
and have a closer look.
211
531000
3000
e ter uma visão mais próxima.
09:09
These are logistics elements
212
534000
2000
Esses são elementos logísticos
09:11
that are scattered across the United States.
213
536000
3000
que estão dispersos através dos Estados Unidos.
09:20
One thing that three-dimensional interactions
214
545000
3000
Uma coisa que interações em três dimensões
09:23
and the general idea of imbuing
215
548000
2000
e a ideia geral de saturar a
09:25
computation with space affords you
216
550000
2000
computação com espaço custa a você,
09:27
is a final destruction of that unfortunate
217
552000
2000
é a destruição final daquela lamentável
09:29
one-to-one pairing between human beings and computers.
218
554000
3000
combinação um para um entre seres humanos e computadores.
09:32
That's the old way, that's the old mantra:
219
557000
2000
Essa é a maneira antiga; esse é o mantra antigo, certo,
09:34
one machine, one human, one mouse, one screen.
220
559000
2000
uma máquina, um humano, um mouse, uma tela.
09:36
Well, that doesn't really cut it anymore.
221
561000
3000
Bem, isso não surpreende mais.
09:39
In the real world, we have people who collaborate;
222
564000
3000
Então no mundo real, nós temos pessoas que colaboram;
09:42
we have people who have to work together,
223
567000
3000
temos pessoas que tem de trabalhar juntas.
09:45
and we have many different displays.
224
570000
3000
E temos muitos monitores diferentes.
09:48
And we might want to look at these various images.
225
573000
3000
E nós podemos querer olhar para essas várias imagens.
09:51
We might want to ask for some help.
226
576000
2000
Nós podemos querer pedir alguma ajuda.
09:53
The author of this new pointing device
227
578000
3000
O autor desse novo aparelho de apontar
09:56
is sitting over there,
228
581000
2000
está sentado ali,
09:58
so I can pull this from there to there.
229
583000
2000
então eu posso puxar isso daqui para lá.
10:00
These are unrelated machines, right?
230
585000
3000
Essas são máquinas desconectadas, correto.
10:03
So the computation is space soluble and network soluble.
231
588000
3000
Então a computação é solúvel no espaço e na rede.
10:06
So I'm going to leave that over there
232
591000
2000
Então vou deixar aquilo por ali
10:08
because I have a question for Paul.
233
593000
2000
porque eu tenho uma pergunta para o Paul.
10:10
Paul is the designer of this wand, and maybe its easiest
234
595000
2000
Paul é o designer do bastão, e talvez é mais fácil
10:12
for him to come over here and tell me in person what's going on.
235
597000
3000
para ele vir aqui e me dizer pessoalmente o que está acontecendo.
10:15
So let me get some of these out of the way.
236
600000
3000
Então deixe-me tirar alguns desses do caminho.
10:20
Let's pull this apart:
237
605000
2000
Vamos separar isso,
10:23
I'll go ahead and explode it.
238
608000
3000
vou seguir em frente e explodi-lo.
10:26
Kevin, can you help?
239
611000
2000
Kevin, você pode ajudar?
10:33
Let me see if I can help us find the circuit board.
240
618000
3000
Deixe-me ver se eu posso nos ajudar a achar a placa do circuito.
10:38
Mind you, it's a sort of gratuitous field-stripping exercise,
241
623000
3000
Lembrem-se, é algo como um exercício de desmontar de campo gratuito,
10:41
but we do it in the lab all the time.
242
626000
3000
mas nós fazemos isso a todo o tempo no laboratório.
10:44
All right.
243
629000
2000
Tudo bem.
10:46
So collaborative work, whether it's immediately co-located
244
631000
3000
Então o trabalho cooperativo, se é imediatamente relacionado
10:49
or distant and distinct, is always important.
245
634000
3000
ou distante e distinto, é sempre importante.
10:52
And again, that stuff
246
637000
2000
E de novo, isso
10:54
needs to be undertaken in the context of space.
247
639000
3000
precisa ser desenvolvido no contexto de espaço.
10:59
And finally, I'd like to leave you with a glimpse
248
644000
3000
E finalmente, eu gostaria de deixá-los com uma prévia
11:02
that takes us back to the world of imagery.
249
647000
2000
que nos leva de volta ao mundo da imaginação.
11:04
This is a system called TAMPER,
250
649000
2000
Esse é um sistema chamado TAMPER,
11:06
which is a slightly whimsical look
251
651000
2000
que é uma visão levemente extravagante
11:08
at what the future of editing
252
653000
2000
do que o futuro dos sistemas de edição
11:10
and media manipulation systems might be.
253
655000
2000
e manipulação de mídias podem ser.
11:12
We at Oblong believe that media should be
254
657000
2000
Nós da Oblong acreditamos que a mídia poderia ser
11:14
accessible in much more fine-grained form.
255
659000
3000
acessível de uma forma mais nítida.
11:17
So we have a large number of movies
256
662000
2000
Então temos uma grande quantidade de filmes
11:19
stuck inside here.
257
664000
2000
presos aqui dentro.
11:21
And let's just pick out a few elements.
258
666000
3000
Vamos escolher alguns poucos elementos.
11:24
We can zip through them
259
669000
3000
Podemos navegar rapidamente por eles
11:27
as a possibility.
260
672000
2000
como uma possibilidade.
11:29
We can grab elements off the front,
261
674000
2000
Podemos tirar elementos da cena,
11:31
where upon they reanimate, come to life,
262
676000
3000
onde eles irão reanimar, voltar a vida,
11:34
and drag them down onto the table here.
263
679000
3000
e arrastá-los para a mesa aqui embaixo.
11:39
We'll go over to Jacques Tati here
264
684000
3000
Iremos até o Jacques Tati aqui
11:42
and grab our blue friend
265
687000
3000
e pegar o nosso amigo azul
11:45
and put him down on the table as well.
266
690000
3000
e colocá-lo na mesa abaixo também.
11:48
We may need more than one.
267
693000
3000
Podemos precisar de mais de um.
11:53
And we probably need,
268
698000
2000
E provavelmente precisaremos,
11:55
well, we probably need a cowboy
269
700000
2000
bem, nós provavelmente precisamos de um cowboy
11:57
to be quite honest.
270
702000
2000
para ser bem honesto.
11:59
(Laughter)
271
704000
2000
(Risadas)
12:01
Yeah, let's
272
706000
3000
Isso, vamos
12:04
take that one.
273
709000
2000
pegar esse.
12:06
(Laughter)
274
711000
2000
(Risadas)
12:08
You see, cowboys and French farce people
275
713000
2000
Você pode ver, falsos cowboys e franceses
12:10
don't go well together, and the system knows that.
276
715000
3000
não se dão bem juntos, e o sistema sabe disso.
12:15
Let me leave with one final thought,
277
720000
2000
Deixarei-os com um pensamento final,
12:17
and that is that
278
722000
2000
e isso é que
12:19
one of the greatest English language writers
279
724000
2000
um dos maiores escritores da língua inglesa
12:21
of the last three decades
280
726000
2000
das últimas três décadas
12:23
suggested that great art is always a gift.
281
728000
3000
sugeriu que a grande arte é sempre um presente.
12:26
And he wasn't talking about whether the novel costs 24.95 [dollars],
282
731000
3000
E ele não estava falando sobre os romances custarem US$24,95,
12:29
or whether you have to spring 70 million bucks
283
734000
2000
ou se você tem de gastar 70 milhões de dólares
12:31
to buy the stolen Vermeer;
284
736000
2000
para comprar o Vermeer roubado;
12:33
he was talking about the circumstances of its creation
285
738000
2000
Ele fala sobre as circunstâncias da criação
12:35
and of its existence.
286
740000
2000
e de sua existência.
12:37
And I think that it's time that we asked
287
742000
2000
E eu acho que esse é o momento que perguntamos
12:39
for the same from technology.
288
744000
2000
pelo mesmo sobre a tecnologia.
12:41
Technology is capable of
289
746000
2000
Tecnologia é capaz de
12:43
expressing and being imbued with
290
748000
3000
expressar e ser saturada com
12:46
a certain generosity,
291
751000
2000
uma certa generosidade,
12:48
and we need to demand that, in fact.
292
753000
2000
e precisamos exigir isso, de fato.
12:50
For some of this kind of technology,
293
755000
3000
Para alguns desse tipo de tecnologia,
12:53
ground center is
294
758000
3000
a base é
12:56
a combination of design, which is crucially important.
295
761000
2000
uma combinação de design, o que é crucialmente importante.
12:58
We can't have advances in technology any longer
296
763000
3000
Não podemos ter avanços na tecnologia mais
13:01
unless design is integrated from the very start.
297
766000
3000
a menos que o design esteja integrado desde o início.
13:04
And, as well, as of efficacy, agency.
298
769000
3000
E, assim como a eficácia, ação
13:07
We're, as human beings, the creatures that create,
299
772000
3000
Somos, como seres humanos, as criaturas que criam,
13:10
and we should make sure that our machines aid us in that task
300
775000
3000
e devemos ter certeza que nossas máquinas nos ajudem nessa tarefa
13:13
and are built in that same image.
301
778000
3000
e sejam construídas sobre essa imagem.
13:16
So I will leave you with that. Thank you.
302
781000
2000
Então os deixarei com isso. Obrigado.
13:18
(Applause)
303
783000
13000
(Aplausos)
13:33
Chris Anderson: So to ask the obvious question --
304
798000
3000
Chris Anderson: Então para a pergunta óbvia -
13:36
actually this is from Bill Gates --
305
801000
2000
na verdade isso é do Bill Gates -
13:38
when? (John Underkoffler: When?)
306
803000
3000
quando? (John Underkoffler: Quando?)
13:41
CA: When real? When for us, not just in a lab and on a stage?
307
806000
3000
CA: Quando será real? Quando será para nós, não apenas num laboratório ou em um palco?
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Can it be for every man, or is this just for corporations and movie producers?
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Poderá isso ser para cada indivíduo, ou apenas para empresas e produtoras de filmes?
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JU: No, it has to be for every human being.
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JU: Não, isso tem de ser para cada ser humano.
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That's our goal entirely.
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Esse é inteiramente o nosso objetivo.
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We won't have succeeded
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Nos não teremos triunfado
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unless we take that next big step.
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a não ser que tomemos esse próximo grande passo.
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I mean it's been 25 years.
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Eu quero dizer, tem sido 25 anos.
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Can there really be only one interface? There can't.
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Tem de existir apenas uma interface? Não necessariamente.
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CA: But does that mean that, at your desk or in your home,
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CA: Mas isso significa que, na sua mesa ou em sua casa,
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you need projectors, cameras?
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você precisa de projetores, câmeras?
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You know, how can it work?
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Você sabe, como isso pode funcionar?
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JU: No, this stuff will be built into the bezel of every display.
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JU: Não, é algo que será embutido na carcaça de cada monitor.
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It'll be built into architecture.
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Estará em sua arquitetura.
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The gloves go away in a matter of months or years.
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As luvas se vão em questão de meses ou anos.
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So this is the inevitability about it.
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Essa é a inevitabilidade sobre isso.
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CA: So, in your mind, five years time,
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CA: Então, em sua mente, em cinco anos,
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someone can buy this as part of
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alguém poderá comprar isso como parte de
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a standard computer interface?
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uma interface padrão de computador?
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JU: I think in five years time when you buy a computer,
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JU: Eu acho que em cinco anos quando você comprar um computador,
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you'll get this.
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você conseguirá isso.
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CA: Well that's cool.
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CA: Bem isso é legal.
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(Applause)
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(Aplausos)
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The world has a habit of surprising us as to how these things are actually used.
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O mundo tem o costume de nos surpreender com a maneira de como essas coisas são usadas na verdade.
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What do you think, what in your mind is the first killer app for this?
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O que você pensa, o que na sua mente seria o primeiro aplicativo unânime para isso?
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JU: That's a good question, and we ask ourselves that every day.
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JU: Essa é uma boa pergunta, e nós nos perguntamos todo dia.
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At the moment, our early-adopter customers --
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No momento, nossos primeiros clientes --
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and these systems are deployed out in the real world --
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e os sistemas implementados no mundo real --
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do all the big data intensive, data heavy problems with it.
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fazem todo o intensivo de grandes dados, problemas de dados pesados com isso.
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So, whether it's logistics and supply chain management
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Então, se é logística na administração de uma rede de abastecimento
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or natural gas and resource extraction,
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ou extração de gás natural e outros bens,
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financial services, pharmaceuticals, bioinformatics,
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serviços financeiros, farmacêuticos, bioinformática,
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those are the topics right now, but that's not a killer app.
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esses são os temas de agora, mas não são os únicos.
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And I understand what you're asking.
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E eu entendo o que você está perguntando.
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CA: C'mon, c'mon. Martial arts, games. C'mon.
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Fala sério, fala sério. Artes marciais, jogos. Vai.
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(Laughter)
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(Risadas)
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John, thank you for making science-fiction real.
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John, obrigado por fazer a ficção científica real.
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JU: It's been a great pleasure.
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JU: Tem sido um grande prazer.
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Thank you to you all.
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Obrigado a todos.
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(Applause)
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(Aplausos)
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