ABOUT THE SPEAKER
Blaise Agüera y Arcas - Software architect
Blaise Agüera y Arcas works on machine learning at Google. Previously a Distinguished Engineer at Microsoft, he has worked on augmented reality, mapping, wearable computing and natural user interfaces.

Why you should listen

Blaise Agüera y Arcas is principal scientist at Google, where he leads a team working on machine intelligence for mobile devices. His group works extensively with deep neural nets for machine perception and distributed learning, and it also investigates so-called "connectomics" research, assessing maps of connections within the brain.

Agüera y Arcas' background is as multidimensional as the visions he helps create. In the 1990s, he authored patents on both video compression and 3D visualization techniques, and in 2001, he made an influential computational discovery that cast doubt on Gutenberg's role as the father of movable type.

He also created Seadragon (acquired by Microsoft in 2006), the visualization technology that gives Photosynth its amazingly smooth digital rendering and zoom capabilities. Photosynth itself is a vastly powerful piece of software capable of taking a wide variety of images, analyzing them for similarities, and grafting them together into an interactive three-dimensional space. This seamless patchwork of images can be viewed via multiple angles and magnifications, allowing us to look around corners or “fly” in for a (much) closer look. Simply put, it could utterly transform the way we experience digital images.

He joined Microsoft when Seadragon was acquired by Live Labs in 2006. Shortly after the acquisition of Seadragon, Agüera y Arcas directed his team in a collaboration with Microsoft Research and the University of Washington, leading to the first public previews of Photosynth several months later. His TED Talk on Seadragon and Photosynth in 2007 is rated one of TED's "most jaw-dropping." He returned to TED in 2010 to demo Bing’s augmented reality maps.

Fun fact: According to the author, Agüera y Arcas is the inspiration for the character Elgin in the 2012 best-selling novel Where'd You Go, Bernadette?

More profile about the speaker
Blaise Agüera y Arcas | Speaker | TED.com
TED2007

Blaise Agüera y Arcas: How PhotoSynth can connect the world's images

Blaise Aguera y Arcas demonstriert Photosynth

Filmed:
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Blaise Aguera y Arcas gibt eine umwerfende Demonstration von Photosynth, einer Software, die unsere Sicht auf digitale Bilder transformieren könnte. Photos benutzend, die aus dem Web ausgewählt wurden, baut Photosynth atemberaubende Traumgebilde und lässt uns diese navigieren.
- 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

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00:25
What I'm going to showShow you first, as quicklyschnell as I can,
0
0
2000
Was ich Ihnen zuerst, so schnell wie möglich, zeigen werde,
00:27
is some foundationalgrundlegende work, some newneu technologyTechnologie
1
2000
4000
ist die grundlegende Arbeit, eine neue Technologie,
00:31
that we broughtgebracht to MicrosoftMicrosoft as partTeil of an acquisitionErwerb
2
6000
3000
die wir Microsoft als Teil einer Übernahme
00:34
almostfast exactlygenau a yearJahr agovor. This is SeadragonSeadragon,
3
9000
3000
vor genau einem Jahr, übergeben haben. Das ist Seadragon.
00:37
and it's an environmentUmwelt in whichwelche you can eitherentweder locallyörtlich or remotelyaus der Ferne
4
12000
3000
Und es ist eine Umgebung, in der Sie entweder lokal oder entfernt
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interactinteragieren with vastriesig amountsBeträge of visualvisuell dataDaten.
5
15000
3000
mit riesigen Mengen von visuellen Daten umgehen können.
00:43
We're looking at manyviele, manyviele gigabytesGigabyte of digitaldigital photosFotos here
6
18000
3000
Wir sehen viele, viele Gigabytes an digitalen Fotos hier,
00:46
and kindArt of seamlesslynahtlos and continuouslyständig zoomingZoomen in,
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21000
3000
die man nahtlos und fortwährend heranholen,
00:50
panningSchwenken throughdurch the thing, rearrangingneu anordnen it in any way we want.
8
25000
2000
schwenken, auf jegliche Weise neu arrangieren kann.
00:52
And it doesn't matterAngelegenheit how much informationInformation we're looking at,
9
27000
4000
Und es ist egal, wie viele Informationen wir betrachten,
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how biggroß these collectionsSammlungen are or how biggroß the imagesBilder are.
10
31000
3000
wie groß diese Sammlungen sind oder wie groß die Bilder sind.
00:59
MostDie meisten of them are ordinarygewöhnlich digitaldigital cameraKamera photosFotos,
11
34000
2000
Die meisten von ihnen sind digitale Photos einer Kamera,
01:01
but this one, for exampleBeispiel, is a scanScan from the LibraryBibliothek of CongressKongress,
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36000
3000
aber dieses hier ist zum Beispiel ein Scan von der Kongressbibliothek
01:05
and it's in the 300 megapixelMegapixel rangeAngebot.
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40000
2000
und es ist in einem Bereich von 300 Megapixeln.
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It doesn't make any differenceUnterschied
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43000
1000
Es macht keinen Unterschied,
01:09
because the only thing that oughtsollen to limitGrenze the performancePerformance
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44000
3000
denn das einzige, was die Leistung eines
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of a systemSystem like this one is the numberNummer of pixelsPixel on your screenBildschirm
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47000
3000
Systems wie diesem einschränken kann, ist die Anzahl an Pixeln auf Ihrem Bildschirm in
01:15
at any givengegeben momentMoment. It's alsoebenfalls very flexibleflexibel architecturedie Architektur.
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50000
3000
jedem Moment. Es hat auch eine sehr flexible Architektur.
01:18
This is an entireganz bookBuch, so this is an exampleBeispiel of non-imageohne Bilder dataDaten.
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53000
3000
Dies ist ein ganzes Buch, ein Beispiel für Nichtbild-Daten.
01:22
This is "BleakDüster HouseHaus" by DickensDickens. EveryJedes columnSäule is a chapterKapitel.
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57000
5000
Das ist Bleak House von Dickens. Jede Spalte ist ein Kapitel.
01:27
To provebeweisen to you that it's really textText, and not an imageBild,
20
62000
4000
Um zu beweisen, dass es sich wirklich um einen Text und nicht um ein Bild handelt,
01:31
we can do something like so, to really showShow
21
66000
2000
können wir etwas wie das tun, um wirklich zu zeigen,
01:33
that this is a realecht representationDarstellung of the textText; it's not a pictureBild.
22
68000
3000
dass diese eine echte Repräsentation des Texts und kein Bild ist.
01:37
Maybe this is a kindArt of an artificialkünstlich way to readlesen an e-booke-book.
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72000
2000
Vielleicht ist dies eine künstliche Art, ein E-Buch zu lesen.
01:39
I wouldn'twürde nicht recommendempfehlen it.
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74000
1000
Ich würde es nicht empfehlen.
01:40
This is a more realisticrealistische caseFall. This is an issueProblem of The GuardianWächter.
25
75000
3000
Dies ist ein realistischerer Fall. Dies ist eine Ausgabe von The Guardian.
01:43
EveryJedes largegroß imageBild is the beginningAnfang of a sectionAbschnitt.
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78000
2000
Jedes große Bild ist der Beginn eines Abschnitts.
01:45
And this really givesgibt you the joyFreude and the good experienceErfahrung
27
80000
3000
Und das gibt Ihnen wirklich das Vergnügen und die gute Erfahrung
01:48
of readingLesen the realecht paperPapier- versionVersion of a magazineZeitschrift or a newspaperZeitung,
28
83000
5000
eine echte Papierausgabe einer Zeitschrift oder einer Zeitung zu lesen,
01:54
whichwelche is an inherentlyvon Natur aus multi-scaleMulti-Skalen kindArt of mediumMittel.
29
89000
1000
was an sich eine Art Medium mit mehreren Größenordnungen ist.
01:56
We'veWir haben alsoebenfalls doneerledigt a little something
30
91000
1000
Wir haben auch etwas an der
01:57
with the cornerEcke of this particularinsbesondere issueProblem of The GuardianWächter.
31
92000
3000
Ecke dieser speziellen Ausgabe des The Guardian gemacht.
02:00
We'veWir haben madegemacht up a fakeFälschung adAnzeige that's very highhoch resolutionAuflösung --
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95000
3000
Wir haben eine falsche Anzeige mit sehr hoher Resolution entworfen,
02:03
much higherhöher than you'ddu würdest be ablefähig to get in an ordinarygewöhnlich adAnzeige --
33
98000
2000
die viel höher als bei einer normalen Anzeige ist
02:05
and we'vewir haben embeddedeingebettet extraextra contentInhalt.
34
100000
2000
und wir haben zusätzlichen Inhalt hinzugefügt.
02:07
If you want to see the featuresEigenschaften of this carAuto, you can see it here.
35
102000
2000
Wenn Sie die Funktionen dieses Autos sehen möchten, können Sie sie hier sehen.
02:10
Or other modelsModelle, or even technicaltechnisch specificationsTechnische Daten.
36
105000
4000
Oder andere Modelle, oder sogar technische Spezifikationen.
02:15
And this really getsbekommt at some of these ideasIdeen
37
110000
2000
Und dies greift wirklich diese Ideen
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about really doing away with those limitsGrenzen on screenBildschirm realecht estateGut.
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113000
4000
auf, diese Beschränkungen für den verfügbaren Platz auf dem Bildschirm abzuschaffen.
02:22
We hopeHoffnung that this meansmeint no more pop-upsPop-ups
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117000
2000
Wir hoffen, dass das keine Pop-Ups und
02:24
and other kindArt of rubbishMüll like that -- shouldn'tsollte nicht be necessarynotwendig.
40
119000
2000
anderen Unsinn mehr bedeutet - das sollte nicht notwendig sein.
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Of courseKurs, mappingKartierung is one of those really obviousoffensichtlich applicationsAnwendungen
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122000
2000
Natürlich ist das Mapping eine der wirklich offensichtlichen Anwendungen
02:29
for a technologyTechnologie like this.
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124000
2000
für eine Technologie wie diese.
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And this one I really won'tGewohnheit spendverbringen any time on,
43
126000
2000
Und ich möchte hier wirklich nicht viel Zeit verbringen,
02:33
exceptaußer to say that we have things to contributebeitragen to this fieldFeld as well.
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128000
2000
außer zu sagen, dass wir auch zu diesem Bereich beitragen werden.
02:37
But those are all the roadsStraßen in the U.S.
45
132000
2000
Aber dies sind alle Straßen in den U.S.A.
02:39
superimposedüberlagert on topoben of a NASANASA geospatialGeospatial imageBild.
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134000
4000
übereinandergelagert oben auf dem erdräumlichen Bild der NASA.
02:44
So let's pullziehen up, now, something elsesonst.
47
139000
2000
Lassen Sie uns jetzt etwas anderes herausholen.
02:46
This is actuallytatsächlich liveLeben on the WebWeb now; you can go checkprüfen it out.
48
141000
3000
Das ist jetzt sogar live im Internet. Sie können es nachprüfen.
02:49
This is a projectProjekt callednamens PhotosynthPhotosynth,
49
144000
1000
Dies ist ein Projekt mit dem Namen Photosynth,
02:51
whichwelche really marriesheiratet two differentanders technologiesTechnologien.
50
146000
1000
das wirklich zwei verschiedene Technologien miteinander verbindet.
02:52
One of them is SeadragonSeadragon
51
147000
1000
Die eine ist Seadragon
02:54
and the other is some very beautifulschön computerComputer visionVision researchForschung
52
149000
2000
und die andere ist eine sehr gute Forschung über Computervision,
02:57
doneerledigt by NoahNoah SnavelySnavely, a graduateAbsolvent studentSchüler at the UniversityUniversität of WashingtonWashington,
53
152000
2000
die von Noah Snavely, einem Universitätsstudenten der Universität Washington, unter der
03:00
co-advisedgemeinsam beraten by SteveSteve SeitzSeitz at U.W.
54
155000
2000
Beratung von Steve Seitz an der UW
03:02
and RickRick SzeliskiSzeliski at MicrosoftMicrosoft ResearchForschung. A very nicenett collaborationZusammenarbeit.
55
157000
4000
und Rick Szeliski von Microsoft Forschung durchgeführt wurde. Eine sehr gute Zusammenarbeit.
03:07
And so this is liveLeben on the WebWeb. It's poweredangetrieben by SeadragonSeadragon.
56
162000
2000
Also dies ist live im Internet. Es wird von Seadragon angetrieben.
03:09
You can see that when we kindArt of do these sortssortiert of viewsAnsichten,
57
164000
2000
Sie können das sehen, wenn wir diese Art von Ansichten kreieren,
03:12
where we can divetauchen throughdurch imagesBilder
58
167000
1000
bei denen wir durch Bilder durchdringen können
03:14
and have this kindArt of multi-resolutionMulti-resolution experienceErfahrung.
59
169000
1000
und diese Erfahrung der mehrfachen Resolution machen.
03:16
But the spatialräumlich arrangementAnordnung of the imagesBilder here is actuallytatsächlich meaningfulsinnvoll.
60
171000
4000
Aber die räumliche Anordnung der Bilder ist hier in der Tat von Bedeutung.
03:20
The computerComputer visionVision algorithmsAlgorithmen have registeredregistriert these imagesBilder togetherzusammen
61
175000
3000
Die Computervision-Algorithmen haben diese Bilder zusammen festgehalten
03:23
so that they correspondentsprechen to the realecht spacePlatz in whichwelche these shotsSchüsse --
62
178000
4000
damit sie dem echten Raum, in dem diese Aufnahmen,
03:27
all takengenommen nearin der Nähe von GrassiGrassi LakesSeen in the CanadianKanadische RockiesRockies --
63
182000
2000
die alle in der Nähe der Grassi Lakes in den kanadischen Rockies
03:31
all these shotsSchüsse were takengenommen. So you see elementsElemente here
64
186000
2000
gemacht wurden, entsprechen. Sie sehen hier Elemente
03:33
of stabilizedstabilisiert slide-showDia-show or panoramicPanorama imagingImaging,
65
188000
4000
von stabilisierten Dias oder panoramischer Bildverarbeitung
03:40
and these things have all been relatedverwandte spatiallyräumlich.
66
195000
2000
und diese Dinge wurden alle räumlich in Beziehung zueinander gesetzt.
03:42
I'm not sure if I have time to showShow you any other environmentsUmgebungen.
67
197000
3000
Ich weiß nicht genau, ob ich noch Zeit habe Ihnen andere Umgebungen zu zeigen.
03:45
There are some that are much more spatialräumlich.
68
200000
1000
Es gibt welche, die viel räumlicher sind.
03:47
I would like to jumpspringen straightGerade to one of Noah'sNoahs originalOriginal data-setsDaten-sets --
69
202000
3000
Ich würde gerne geradewegs einen der originalen Datensätze von Noah zeigen
03:50
and this is from an earlyfrüh prototypePrototyp of PhotosynthPhotosynth
70
205000
2000
und das ist von einem frühen Prototyp von Photosynth
03:52
that we first got workingArbeiten in the summerSommer- --
71
207000
2000
an dem wir erstmals im Sommer gearbeitet haben,
03:54
to showShow you what I think
72
209000
1000
um Ihnen das zu zeigen, wovon ich glaube, dass
03:55
is really the punchPunsch lineLinie behindhinter this technologyTechnologie,
73
210000
3000
es wirklich die Pointe hinter dieser Technologie,
03:59
the PhotosynthPhotosynth technologyTechnologie. And it's not necessarilyNotwendig so apparentscheinbare
74
214000
2000
der Photosynth-Technologie ist. Und dies ist nicht unbedingt so offensichtlich,
04:01
from looking at the environmentsUmgebungen that we'vewir haben put up on the websiteWebseite.
75
216000
3000
wenn man die Umgebungen betrachtet, die wir auf der Website haben.
04:04
We had to worrySorge about the lawyersAnwälte and so on.
76
219000
2000
Wir mussten uns wegen der Anwälte usw. Sorgen machen.
04:07
This is a reconstructionWiederaufbau of NotreNotre DameDame CathedralKathedrale
77
222000
1000
Dies ist eine Rekonstruktion der Kathedrale Notre Dame,
04:09
that was doneerledigt entirelyvollständig computationallyrechnerisch
78
224000
2000
die ausschließlich im Computer
04:11
from imagesBilder scrapedgeschabt from FlickrFlickr. You just typeArt NotreNotre DameDame into FlickrFlickr,
79
226000
3000
mit Bildern von Flickr erfolgte. Geben Sie einfach Notre Dame in Flickr ein
04:14
and you get some picturesBilder of guys in t-shirtsT-Shirts, and of the campusCampus
80
229000
3000
und Sie werden Bilder von Männern in T-Shirts und auf dem Universitätsgelände usw.
04:17
and so on. And eachjede einzelne of these orangeOrange conesKegel representsrepräsentiert an imageBild
81
232000
4000
erhalten. Jede dieser orangefarbenen Kegel repräsentiert ein Bild,
04:22
that was discoveredentdeckt to belonggehören to this modelModell-.
82
237000
2000
das als zu diesem Modell gehörend entdeckt wurde.
04:26
And so these are all FlickrFlickr imagesBilder,
83
241000
2000
Somit sind dies alles Flickr-Bilder,
04:28
and they'veSie haben all been relatedverwandte spatiallyräumlich in this way.
84
243000
3000
und sie alle stehen räumlich auf diese Weise in Beziehung zueinander.
04:31
And we can just navigatenavigieren in this very simpleeinfach way.
85
246000
2000
Und wir können auf diese sehr einfache Weise navigieren.
04:35
(ApplauseApplaus)
86
250000
9000
(Applaus).
04:44
You know, I never thought that I'd endEnde up workingArbeiten at MicrosoftMicrosoft.
87
259000
2000
Wissen Sie, ich habe nie geglaubt, dass ich letztendlich bei Microsoft arbeiten werde.
04:46
It's very gratifyingerfreulich to have this kindArt of receptionRezeption here.
88
261000
4000
Ich bin sehr dankbar für den Empfang hier.
04:50
(LaughterLachen)
89
265000
3000
(Gelächter).
04:53
I guessvermuten you can see
90
268000
3000
Ich vermute, Sie können sehen,
04:56
this is lots of differentanders typesTypen of camerasKameras:
91
271000
2000
dass dies viele verschiedene Arten von Kameras sind:
04:58
it's everything from cellZelle phoneTelefon camerasKameras to professionalProfessionel SLRsSLR-Kameras,
92
273000
3000
alles ist dabei, von der Handy-Kamera zu professionellen SLRs,
05:02
quiteganz a largegroß numberNummer of them, stitchedgenäht
93
277000
1000
eine ziemlich große Anzahl von ihnen, die alle in dieser
05:03
togetherzusammen in this environmentUmwelt.
94
278000
1000
Umgebung zusammengeflickt wurden.
05:04
And if I can, I'll find some of the sortSortieren of weirdseltsam onesEinsen.
95
279000
2000
Und wenn möglich, werde ich einige der Seltsamen finden.
05:08
So manyviele of them are occludedverdeckt by facesGesichter, and so on.
96
283000
3000
Viele von ihnen sind von Gesichtern verdeckt usw.
05:13
SomewhereIrgendwo in here there are actuallytatsächlich
97
288000
1000
Irgendwo hier sind
05:15
a seriesSerie of photographsFotografien -- here we go.
98
290000
1000
eine Reihe von Fotografien - hier sind sie.
05:17
This is actuallytatsächlich a posterPoster of NotreNotre DameDame that registeredregistriert correctlykorrekt.
99
292000
3000
Dies ist tatsächlich ein Poster von Notre Dame, das richtig aufgezeichnet wurde.
05:21
We can divetauchen in from the posterPoster
100
296000
2000
Wir können von dem Poster zu
05:24
to a physicalphysisch viewAussicht of this environmentUmwelt.
101
299000
3000
einer physischen Ansicht dieser Umgebung wechseln.
05:31
What the pointPunkt here really is is that we can do things
102
306000
3000
Der Punkt ist hier, dass wir Dinge mit der
05:34
with the socialSozial environmentUmwelt. This is now takingunter dataDaten from everybodyjeder --
103
309000
5000
sozialen Umgebung anstellen können. Es werden jetzt Daten von allen gesammelt --
05:39
from the entireganz collectivekollektiv memoryErinnerung
104
314000
1000
von dem gesamten kollektiven Speicher davon,
05:40
of, visuallyvisuell, of what the EarthErde lookssieht aus like --
105
315000
2000
wie, visuell die Erde aussieht --
05:43
and linkVerknüpfung all of that togetherzusammen.
106
318000
1000
und alles wird miteinander verbunden.
05:44
All of those photosFotos becomewerden linkedverknüpft togetherzusammen,
107
319000
2000
All diese Fotos werden miteinander verbunden
05:46
and they make something emergentEmergent
108
321000
1000
und es entsteht etwas,
05:47
that's greatergrößer than the sumSumme of the partsTeile.
109
322000
2000
das größer ist als die Summe der Teile.
05:49
You have a modelModell- that emergesentsteht of the entireganz EarthErde.
110
324000
2000
Sie erhalten ein Modell, das aus der ganzen Erde entsteht.
05:51
Think of this as the long tailSchwanz to StephenStephen Lawler'sLawlers VirtualVirtuelle EarthErde work.
111
326000
5000
Betrachten Sie dies als die Fortsetzung der Arbeit von Stephen Lawlers an Virtual Earth.
05:56
And this is something that growswächst in complexityKomplexität
112
331000
2000
Und das ist etwas, das durch die Komplexität,
05:58
as people use it, and whosederen benefitsVorteile becomewerden greatergrößer
113
333000
3000
mit der die Menschen es verwenden, wächst und dessen Nutzen für
06:01
to the usersBenutzer as they use it.
114
336000
2000
den Benutzer mit der Anwendung immer größer wird.
06:03
TheirIhre ownbesitzen photosFotos are gettingbekommen taggedVerschlagwortet mit with meta-dataMeta-Daten
115
338000
2000
Ihre eigenen Fotos werden mit Metadaten beschildert,
06:05
that somebodyjemand elsesonst enteredtrat ein.
116
340000
1000
die eine andere Person eingegeben hat.
06:07
If somebodyjemand botheredgestört to tagTag all of these saintsHeiligen
117
342000
3000
Wenn sich jemand die Mühe gemacht hat und all diese Heiligen beschriftet hat
06:10
and say who they all are, then my photoFoto of NotreNotre DameDame CathedralKathedrale
118
345000
3000
und mitteilt, wer sie alle sind, dann wird mein Foto von der
06:13
suddenlyplötzlich getsbekommt enrichedangereichert with all of that dataDaten,
119
348000
2000
Notre Dame-Kathedrale plötzlich mit all diesen Daten angereichert
06:15
and I can use it as an entryEintrag pointPunkt to divetauchen into that spacePlatz,
120
350000
3000
und ich kann sie als Ausgangspunkt benutzen, um in diesen Raum zu tauchen,
06:18
into that meta-verseMeta-Vers, usingmit everybodyjeder else'ssonst photosFotos,
121
353000
2000
in diese Metaverse, die Fotos von anderen Personen benutzen
06:21
and do a kindArt of a cross-modalKreuz-modalen
122
356000
2000
und somit eine Art von übergreifender modaler
06:25
and cross-userKreuz-Benutzer socialSozial experienceErfahrung that way.
123
360000
3000
sozialer Erfahrung mit der Nutzung von anderen Anbietern machen.
06:28
And of courseKurs, a by-productNebenprodukt of all of that
124
363000
1000
Und natürlich, Nebenprodukt
06:30
is immenselyimmens richReich virtualvirtuell modelsModelle
125
365000
2000
all dessen sind die immens reichen virtuellen Modelle
06:32
of everyjeden interestinginteressant partTeil of the EarthErde, collectedgesammelt
126
367000
2000
von jedem interessanten Teil der Erde,
06:35
not just from overheadOverhead flightsFlüge and from satelliteSatellit imagesBilder
127
370000
3000
die nicht nur durch Überflüge oder Satellitenbilder
06:38
and so on, but from the collectivekollektiv memoryErinnerung.
128
373000
2000
und so weiter erhalten wurden, sondern durch kollektive Speicher.
06:40
Thank you so much.
129
375000
2000
Vielen Dank.
06:42
(ApplauseApplaus)
130
377000
11000
(Applaus).
06:53
ChrisChris AndersonAnderson: Do I understandverstehen this right? That what your softwareSoftware is going to allowzulassen,
131
388000
4000
Chris Anderson: Verstehe ich Sie richtig? Ihre Software ermöglicht,
06:58
is that at some pointPunkt, really withininnerhalb the nextNächster fewwenige yearsJahre,
132
393000
2000
dass zu einem bestimmten Zeitpunkt, innerhalb der nächsten Jahre,
07:01
all the picturesBilder that are sharedgeteilt by anyonejemand acrossüber the worldWelt
133
396000
4000
alle Bilder, die von jemandem in der Welt gemeinsam benutzt werden
07:05
are going to basicallyGrundsätzlich gilt linkVerknüpfung togetherzusammen?
134
400000
2000
im Prinzip miteinander verknüpft werden?
07:07
BAABAA: Yes. What this is really doing is discoveringentdecken.
135
402000
2000
BAA: Ja. Sie macht nichts anderes als Entdecken.
07:09
It's creatingErstellen hyperlinksHyperlinks, if you will, betweenzwischen imagesBilder.
136
404000
3000
Wenn Sie wollen erstellt sie Hyperlinks zwischen den Bildern.
07:12
And it's doing that
137
407000
1000
Und sie tut dies aufgrund des
07:13
basedbasierend on the contentInhalt insideinnen the imagesBilder.
138
408000
1000
Inhalts in den Bildern.
07:14
And that getsbekommt really excitingaufregend when you think about the richnessReichtum
139
409000
3000
Und das ist wirklich aufregend, wenn Sie an die Fülle der
07:17
of the semanticsemantisch informationInformation that a lot of those imagesBilder have.
140
412000
2000
semantischen Informationen denken, die viele dieser Bilder besitzen.
07:19
Like when you do a webweb searchSuche for imagesBilder,
141
414000
2000
Wie wenn Sie eine Websuche für Bilder vornehmen,
07:22
you typeArt in phrasesPhrasen, and the textText on the webweb pageSeite
142
417000
2000
wo Sie Sätze eingeben und der Text der Website enthält
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is carryingTragen a lot of informationInformation about what that pictureBild is of.
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419000
3000
viele Informationen darüber, welches Bild das ist.
07:27
Now, what if that pictureBild linksLinks to all of your picturesBilder?
144
422000
2000
Aber wie wäre es, wenn das Bild Sie mit all Ihren Bildern verknüpft?
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Then the amountMenge of semanticsemantisch interconnectionZusammenschaltung
145
424000
2000
Dann ist der Umfang der semantischen Querverbindung
07:31
and the amountMenge of richnessReichtum that comeskommt out of that
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426000
1000
und die Fülle, die sich daraus ergibt, wirklich
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is really hugeenorm. It's a classicklassisch networkNetzwerk effectbewirken.
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enorm. Es ist ein klassischer Netzwerkeffekt.
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CACA: BlaiseBlasius, that is trulywirklich incredibleunglaublich. CongratulationsHerzlichen Glückwunsch.
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2000
CA: Blaise, das ist wirklich unglaublich. Herzlichen Glückwunsch.
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BAABAA: ThanksVielen Dank so much.
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BAA: Haben Sie vielen Dank.

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ABOUT THE SPEAKER
Blaise Agüera y Arcas - Software architect
Blaise Agüera y Arcas works on machine learning at Google. Previously a Distinguished Engineer at Microsoft, he has worked on augmented reality, mapping, wearable computing and natural user interfaces.

Why you should listen

Blaise Agüera y Arcas is principal scientist at Google, where he leads a team working on machine intelligence for mobile devices. His group works extensively with deep neural nets for machine perception and distributed learning, and it also investigates so-called "connectomics" research, assessing maps of connections within the brain.

Agüera y Arcas' background is as multidimensional as the visions he helps create. In the 1990s, he authored patents on both video compression and 3D visualization techniques, and in 2001, he made an influential computational discovery that cast doubt on Gutenberg's role as the father of movable type.

He also created Seadragon (acquired by Microsoft in 2006), the visualization technology that gives Photosynth its amazingly smooth digital rendering and zoom capabilities. Photosynth itself is a vastly powerful piece of software capable of taking a wide variety of images, analyzing them for similarities, and grafting them together into an interactive three-dimensional space. This seamless patchwork of images can be viewed via multiple angles and magnifications, allowing us to look around corners or “fly” in for a (much) closer look. Simply put, it could utterly transform the way we experience digital images.

He joined Microsoft when Seadragon was acquired by Live Labs in 2006. Shortly after the acquisition of Seadragon, Agüera y Arcas directed his team in a collaboration with Microsoft Research and the University of Washington, leading to the first public previews of Photosynth several months later. His TED Talk on Seadragon and Photosynth in 2007 is rated one of TED's "most jaw-dropping." He returned to TED in 2010 to demo Bing’s augmented reality maps.

Fun fact: According to the author, Agüera y Arcas is the inspiration for the character Elgin in the 2012 best-selling novel Where'd You Go, Bernadette?

More profile about the speaker
Blaise Agüera y Arcas | Speaker | TED.com