TED2016
Amit Sood: Every piece of art you've ever wanted to see -- up close and searchable
Amit Sood: Todas las obras de arte que alguna vez quisiste ver, próximas y consultables
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¿Cómo es un big bang cultural? Para Amit Sood, director del Instituto Cultural y Proyecto Artístico de Google, es una plataforma en línea donde cualquier persona puede explorar las mayores colecciones del mundo de arte y artefactos con vívido detalle, de forma realista. Únase a Sood y a Cyril Diagne, artista de Google, en una demostración endiablada de experimentos del Instituto de Cultura para vislumbrar el futuro emocionante de la accesibilidad a las artes y la cultura.
Amit Sood - Technologist
As the director of Google's Cultural Institute and Art Project, Amit Sood leads the effort to bring cultural artifacts from museums, archives and foundations onto the web in extraordinary detail. Full bio
As the director of Google's Cultural Institute and Art Project, Amit Sood leads the effort to bring cultural artifacts from museums, archives and foundations onto the web in extraordinary detail. Full bio
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00:12
The world is filled
with incredible objects
with incredible objects
0
878
3525
El mundo está lleno
de objetos increíbles
de objetos increíbles
00:16
and rich cultural heritage.
1
4427
1928
y ricas herencias culturales.
00:19
And when we get access to them,
2
7283
2136
Cuando tenemos acceso a ellos,
00:21
we are blown away, we fall in love.
3
9443
2384
nos impresionan, nos enamoramos.
00:24
But most of the time,
4
12652
1597
Pero la mayor parte del tiempo
00:26
the world's population is living
without real access to arts and culture.
without real access to arts and culture.
5
14273
4792
la población mundial vive sin acceso
real al arte y la cultura.
real al arte y la cultura.
00:31
What might the connections be
when we start exploring our heritage,
when we start exploring our heritage,
6
19946
5353
¿Cuáles serán las conexiones cuándo
empezamos a explorar nuestro patrimonio,
empezamos a explorar nuestro patrimonio,
los lugares bellos
y el arte en este mundo?
y el arte en este mundo?
00:37
the beautiful locations
and the art in this world?
and the art in this world?
7
25323
3207
00:41
Before we get started
in this presentation,
in this presentation,
8
29427
2774
Antes de empezar
esta presentación,
esta presentación,
00:44
I just want to take care
of a few housekeeping points.
of a few housekeeping points.
9
32225
2975
quisiera puntualizar algunas cosas.
00:47
First, I am no expert in art or culture.
10
35651
3348
En primer lugar, no soy experto
en arte o cultura.
en arte o cultura.
00:51
I fell into this by mistake,
but I'm loving it.
but I'm loving it.
11
39023
2726
Llegué a esto por error,
pero me encanta.
pero me encanta.
00:54
Secondly, all of what
I'm going to show you
I'm going to show you
12
42356
2996
En segundo lugar, todo lo que
les mostraré
les mostraré
00:57
belongs to the amazing museums,
archives and foundations
archives and foundations
13
45376
3965
pertenece a los sorprendentes
museos, archivos y fundaciones
museos, archivos y fundaciones
01:01
that we partner with.
14
49365
1426
con lo que nos hemos asociado.
01:02
None of this belongs to Google.
15
50815
1856
Nada de esto pertenece a Google.
01:05
And finally, what you see behind me
16
53235
3189
Y, por último, lo que se ve detrás de mí
01:08
is available right now
on your mobile phones,
on your mobile phones,
17
56448
3351
está disponible en este momento
en sus teléfonos móviles,
en sus teléfonos móviles,
01:11
on your laptops.
18
59823
1174
en sus portátiles.
Esta es nuestra plataforma actual,
donde se pueden explorar
donde se pueden explorar
01:13
This is our current platform,
where you can explore
where you can explore
19
61021
2404
01:15
thousands of museums
and objects at your fingertips,
and objects at your fingertips,
20
63449
3411
miles de museos
y objetos a su alcance,
y objetos a su alcance,
01:18
in extremely high-definition detail.
21
66884
2511
en detalle y con una alta definición.
01:21
The diversity of the content
is what's amazing.
is what's amazing.
22
69419
2893
La diversidad del
contenido es lo que es increíble.
contenido es lo que es increíble.
01:24
If we just had European paintings,
23
72336
2169
Si solo tuviéramos pinturas europeas,
01:26
if we just had modern art,
24
74529
1731
si solo tuviéramos arte moderno,
01:28
I think it gets a bit boring.
25
76284
1802
creo que sería algo aburrido.
01:30
For example, this month,
we launched the "Black History" channel
we launched the "Black History" channel
26
78110
3859
Por ejemplo, este mes,
lanzamos el canal "Historia Negra"
lanzamos el canal "Historia Negra"
01:33
with 82 curated exhibitions,
27
81993
2589
con 82 exhibiciones comisariadas,
01:36
which talk about arts and culture
in that community.
in that community.
28
84606
3566
que tratan las artes y la cultura
en esa comunidad.
en esa comunidad.
01:40
We also have some
amazing objects from Japan,
amazing objects from Japan,
29
88196
3623
También tenemos algunos objetos
increíbles de Japón,
increíbles de Japón,
01:43
centered around craftsmanship,
called "Made in Japan."
called "Made in Japan."
30
91843
4104
centrados en la artesanía,
conocida como "Made in Japan".
conocida como "Made in Japan".
01:47
And one of my favorite exhibitions,
31
95971
3127
Y una de mis exposiciones favoritas,
01:51
which actually is the idea of my talk,
32
99122
2405
que es, en realidad, la idea de mi charla,
01:53
is -- I didn't expect to become
a fan of Japanese dolls.
a fan of Japanese dolls.
33
101551
3863
es... yo no esperaba convertirme
en aficionado a las muñecas japonesas.
en aficionado a las muñecas japonesas.
01:57
But I am, thanks to this exhibition,
34
105438
3164
Pero lo soy gracias a esta exposición,
02:00
that has really taught me
about the craftsmanship
about the craftsmanship
35
108626
3485
que me ha enseñado la artesanía existente
02:04
behind the soul of a Japanese doll.
36
112135
2122
detrás del alma de una muñeca japonesa.
02:06
Trust me, it's very exciting.
37
114281
2228
Confíen en mí, es muy emocionante.
02:08
Take my word for it.
38
116533
1348
Les doy mi palabra.
02:09
So, moving on swiftly.
39
117905
2009
Por lo tanto, seguiré rápidamente.
02:11
One quick thing I wanted
to showcase in this platform,
to showcase in this platform,
40
119938
2832
Algo rápido que quería
mostrar de esta plataforma,
mostrar de esta plataforma,
que pueden compartir con sus hijos
y sus amigos en este momento,
y sus amigos en este momento,
02:14
which you can share with your kids
and your friends right now,
and your friends right now,
41
122794
2935
02:17
is you can travel to all these
amazing institutions virtually, as well.
amazing institutions virtually, as well.
42
125753
4256
es que Uds. también pueden ir
a todas estas instituciones increíbles.
a todas estas instituciones increíbles.
Una de nuestras ideas recientes fue con
el Museo Guggenheim de Nueva York,
el Museo Guggenheim de Nueva York,
02:22
One of our recent ideas was with
The Guggenheim Museum in New York,
The Guggenheim Museum in New York,
43
130033
3586
02:25
where you can get a taste
of what it might feel like
of what it might feel like
44
133643
3358
en la que se puede obtener una muestra
de lo que se siente
de lo que se siente
02:29
to actually be there.
45
137025
1151
estando realmente allí.
02:30
You can go to the ground floor
46
138200
1767
Uds. pueden ir a la planta baja
y, obviamente, la mayoría de Uds.
creo que ya han estado allí.
creo que ya han estado allí.
02:31
and obviously, most of you,
I assume, have been there.
I assume, have been there.
47
139991
2689
02:34
And you can see the architectural
masterpiece that it is.
masterpiece that it is.
48
142704
2737
Y allí se puede admirar la obra maestra
arquitectónica que es.
arquitectónica que es.
02:37
But imagine this accessibility
for a kid in Bombay
for a kid in Bombay
49
145465
3094
Pero imaginen esta accesibilidad
para un niño en Bombay
para un niño en Bombay
que está estudiando arquitectura,
02:40
who's studying architecture,
50
148583
1720
02:42
who hasn't had a chance
to go to The Guggenheim as yet.
to go to The Guggenheim as yet.
51
150327
3055
que no ha tenido la oportunidad de ir
al Guggenheim hasta el momento.
al Guggenheim hasta el momento.
02:45
You can obviously look at objects
in the Guggenheim Museum,
in the Guggenheim Museum,
52
153406
3085
Se pueden observar objetos
en el Museo Guggenheim,
en el Museo Guggenheim,
se puede entrar en ellos etc., etc.
02:48
you can obviously get into them
and so on and so forth.
and so on and so forth.
53
156515
2718
02:51
There's a lot of information here.
54
159257
1875
Hay mucha información aquí.
02:53
But this is not the purpose
of my talk today.
of my talk today.
55
161156
3849
Pero este no es el propósito de mi
charla de hoy.
charla de hoy.
02:57
This exists right now.
56
165543
1766
Esto existe en este momento.
Lo que tenemos ahora son los ladrillos
para construir un futuro muy emocionante,
para construir un futuro muy emocionante,
02:59
What we now have are the building blocks
to a very exciting future,
to a very exciting future,
57
167333
3926
en referencia al arte y la cultura
03:03
when it comes to arts and culture
58
171283
1715
y la accesibilidad
a las artes y la cultura.
a las artes y la cultura.
03:05
and accessibility to arts and culture.
59
173022
2611
03:07
So I am joined today onstage
by my good friend and artist in residence
by my good friend and artist in residence
60
175657
4468
Así que hoy se une en el escenario
mi buen amigo y artista
mi buen amigo y artista
03:12
at our office in Paris, Cyril Diagne,
61
180149
2343
en nuestra oficina en París, Cyril Diagne,
03:14
who is the professor of interactive design
62
182516
2129
que es el profesor de diseño interactivo
03:16
at ECAL University
in Lausanne, Switzerland.
in Lausanne, Switzerland.
63
184669
2637
de la Universidad ECAL en Lausana, Suiza.
Lo que Cyril y nuestro equipo
de ingenieros han hecho es
de ingenieros han hecho es
03:19
What Cyril and our team
of engineers have been doing
of engineers have been doing
64
187330
2614
tratar de encontrar estas conexiones
y visualizar algunas de ellas.
y visualizar algunas de ellas.
03:21
is trying to find these connections
and visualize a few of these.
and visualize a few of these.
65
189968
3135
03:25
So I'm going to go quite quick now.
66
193127
1813
Así que iré bastante rápido ahora.
03:26
This object you see
behind me -- oh, just clarification:
behind me -- oh, just clarification:
67
194964
3602
Este objeto que ven detrás de mí...
oh, solo para aclarar:
oh, solo para aclarar:
ver la realidad siempre es mejor.
03:30
Always, seeing the real thing is better.
68
198590
1951
En caso de que la gente piense
que intento replicar algo real.
que intento replicar algo real.
03:32
In case people think
I'm trying to replicate the real thing.
I'm trying to replicate the real thing.
69
200565
2863
03:35
So, moving on.
70
203452
1207
Sigo, pues.
03:37
This object you see behind me
is the Venus of Berekhat Ram.
is the Venus of Berekhat Ram.
71
205155
3516
Este objeto que ven detrás de mí
es la Venus de Berekhat Ram.
es la Venus de Berekhat Ram.
Es uno de los objetos
más antiguos en el mundo,
más antiguos en el mundo,
03:40
It's one of the oldest
objects in the world,
objects in the world,
72
208695
2076
03:42
found in the Golan Heights
around 233,000 years ago,
around 233,000 years ago,
73
210795
3174
encontrado en los Altos del Golán
de hace unos 233 000 años,
de hace unos 233 000 años,
y que se encuentra actualmente
en el Museo de Israel en Jerusalén.
en el Museo de Israel en Jerusalén.
03:45
and currently residing
at the Israel Museum in Jerusalem.
at the Israel Museum in Jerusalem.
74
213993
3129
También es uno de los objetos
más antiguos en nuestra plataforma.
más antiguos en nuestra plataforma.
03:49
It is also one of the oldest
objects on our platform.
objects on our platform.
75
217146
2621
03:52
So let's zoom.
76
220322
1346
Vamos a acercarnos.
03:53
We start from this one object.
77
221692
1765
Iniciamos con este solo objeto.
03:55
What if we zoomed out
78
223986
2536
¿Qué pasaría si lo alejamos
03:58
and actually tried to experience
our own cultural big bang?
our own cultural big bang?
79
226546
4506
y tratamos de experimentar
nuestra propio big bang cultural?
nuestra propio big bang cultural?
04:03
What might that look like?
80
231076
1578
¿Cómo podría ser?
04:05
This is what we deal with on a daily basis
at the Cultural Institute --
at the Cultural Institute --
81
233474
3657
De esto es lo que nos ocupamos
a diario en el Instituto Cultural.
a diario en el Instituto Cultural.
04:09
over six million cultural artifacts
curated and given to us by institutions,
curated and given to us by institutions,
82
237155
4962
Más de 6 millones de artefactos culturales
comisariados y donados por instituciones,
comisariados y donados por instituciones,
04:14
to actually make these connections.
83
242141
1946
para hacer realidad estas conexiones.
Se puede viajar a través del tiempo,
04:16
You can travel through time,
84
244111
1399
04:17
you can understand more
about our society through these.
about our society through these.
85
245534
3511
Se puede entender más acerca de nuestra
sociedad a través de ellos.
sociedad a través de ellos.
04:21
You can look at it
from the perspective of our planet,
from the perspective of our planet,
86
249069
4400
Se pueden observar
desde la perspectiva de nuestro planeta,
desde la perspectiva de nuestro planeta,
y tratar de ver cómo al principio
puede parecer sin fronteras,
puede parecer sin fronteras,
04:25
and try to see how
it might look without borders,
it might look without borders,
87
253493
2635
04:28
if we just organized art and culture.
88
256152
2671
si solo organizáramos
el arte y la cultura.
el arte y la cultura.
Podemos también organizarlo por tiempo,
04:30
We can also then plot it by time,
89
258847
2228
04:33
which obviously, for the data geek
in me, is very fascinating.
in me, is very fascinating.
90
261099
4080
Que obviamente, para el
friki de datos en mí, es muy fascinante.
friki de datos en mí, es muy fascinante.
04:37
You can spend hours
looking at every decade
looking at every decade
91
265203
3386
Uno puede pasar horas
mirando cada década
mirando cada década
04:40
and the contributions
in that decade and in those years
in that decade and in those years
92
268613
3316
y las contribuciones
en esa década y en esos años
en esa década y en esos años
04:43
for art, history and cultures.
93
271953
2333
en arte, historia y culturas.
04:46
We would love to spend hours
showing you each and every decade,
showing you each and every decade,
94
274310
3379
Nos encantaría pasar horas
mostrando todas y cada una de las décadas,
mostrando todas y cada una de las décadas,
04:49
but we don't have the time right now.
95
277713
1861
pero no tenemos tiempo en este momento.
04:51
So you can go on your phone
and actually do it yourself.
and actually do it yourself.
96
279598
3259
Uds. pueden usar sus teléfonos
y hacerlo Uds. mismos.
y hacerlo Uds. mismos.
04:54
(Applause)
97
282881
3462
(Aplausos)
04:58
But if you don't mind
and can hold your applause till later,
and can hold your applause till later,
98
286367
3102
Si no les importa, pueden guardar
sus aplausos hasta más tarde,
sus aplausos hasta más tarde,
05:01
I don't want to run out of time,
99
289493
1548
no quiero quedarme sin tiempo,
pues quiero mostrarles
muchas cosas interesantes.
muchas cosas interesantes.
05:03
because I want to show you
a lot of cool stuff.
a lot of cool stuff.
100
291065
2199
05:05
So, just very quickly:
101
293288
1500
Solo muy rápidamente:
05:06
you can move on from here
to another very interesting idea.
to another very interesting idea.
102
294812
3986
se puede ir de aquí
a otra idea muy interesante.
a otra idea muy interesante.
05:10
Beyond the pretty picture,
103
298822
1711
Más allá de la imagen bonita,
05:12
beyond the nice visualization,
104
300557
1789
Más allá de la visualización agradable,
05:14
what is the purpose, how is this useful?
105
302370
2327
¿cuál es el propósito, cómo es esto útil?
05:16
This next idea comes
from discussions with curators
from discussions with curators
106
304721
4729
La siguiente idea viene de
las discusiones con los curadores
las discusiones con los curadores
que hemos tenido en los museos,
05:21
that we've been having at museums,
107
309474
1635
05:23
who, by the way, I've fallen in love with,
108
311133
2023
de los que, por cierto, me he enamorado,
05:25
because they dedicate their whole life
to try to tell these stories.
to try to tell these stories.
109
313180
3194
porque dedican su vida entera
a tratar de contar estas historias.
a tratar de contar estas historias.
05:28
One of the curators told me,
"Amit, what would it be like
"Amit, what would it be like
110
316398
2931
Uno de los curadores me dijo:
"Amit, ¿cómo sería
"Amit, ¿cómo sería
05:31
if you could create
a virtual curator's table
a virtual curator's table
111
319353
2479
si se pudiera crear un consejo
de curadores virtuales
de curadores virtuales
05:33
where all these six million objects
112
321856
2303
donde todos estos seis millones de objetos
05:36
are displayed in a way for us
to look at the connections between them?"
to look at the connections between them?"
113
324183
4403
se pudieran mostrar para
poder ver las conexiones entre ellos?".
poder ver las conexiones entre ellos?".
05:40
You can spend a lot of time, trust me,
looking at different objects
looking at different objects
114
328610
4029
Pueden pasar mucho tiempo, de verdad,
mirando diferentes objetos
mirando diferentes objetos
05:44
and understanding where they come from.
115
332663
1953
y entiendo de dónde vienen.
05:46
It's a crazy Matrix experience.
116
334640
2208
Es una experiencia Matrix loca.
05:48
(Laughter)
117
336872
1014
(Risas)
05:49
Just moving on,
118
337910
1286
Pero sigamos.
05:51
let's take the world-famous
Vincent Van Gogh,
Vincent Van Gogh,
119
339220
3171
Tomemos el mundialmente famoso
Vincent van Gogh,
Vincent van Gogh,
05:54
who is very well-represented
on this platform.
on this platform.
120
342415
3715
que está muy bien representado
en esta plataforma.
en esta plataforma.
05:58
Thanks to the diversity
of the institutions we have,
of the institutions we have,
121
346154
2776
Gracias a la diversidad
de las instituciones que tenemos,
de las instituciones que tenemos,
06:00
we have over 211 high-definition,
amazing artworks by this artist,
amazing artworks by this artist,
122
348954
5704
tenemos más de 211 sorprendentes obras de
arte en alta definición de este artista,
arte en alta definición de este artista,
06:06
now organized in one beautiful view.
123
354682
3747
ahora organizadas en una hermosa vista.
06:10
And as it resolves,
and as Cyril goes deeper,
and as Cyril goes deeper,
124
358453
2973
Y en cuanto se resuelve,
y cuando Cyril entre en detalles,
y cuando Cyril entre en detalles,
06:13
you can see all the self-portraits,
125
361450
2209
podrán ver todos los autorretratos,
ver la naturaleza muerta.
06:15
you can see still life.
126
363683
1425
06:17
But I just wanted to highlight
one very quick example,
one very quick example,
127
365132
2603
Pero quiero destacar
un ejemplo muy rápido,
un ejemplo muy rápido,
06:19
which is very timely:
128
367759
1688
que es muy oportuno:
06:21
"The Bedroom."
129
369471
1311
"El dormitorio".
06:22
This is an artwork
where three copies exist --
where three copies exist --
130
370806
2301
Se trata de una obra
de la que existen 3 copias,
de la que existen 3 copias,
06:25
one at the Van Gogh Museum in Amsterdam,
131
373131
2330
una en el Museo Van Gogh de Ámsterdam,
06:27
one at the Orsay in Paris
132
375485
1987
una en el Orsay de París
y una en el Instituto de Arte de Chicago,
06:29
and one at the Art Institute of Chicago,
133
377496
1934
06:31
which, actually, currently
is hosting a reunion
is hosting a reunion
134
379454
2503
donde ahora están organizando
un encuentro físico
un encuentro físico
06:33
of all three artworks physically,
135
381981
1775
de las tres obras de arte,
06:35
I think only for the second time ever.
136
383780
2137
creo que es la segunda vez en la historia.
06:37
But, it is united digitally and virtually
for anybody to look at
for anybody to look at
137
385941
4919
Pero, están unidos digital y virtualmente
para cualquiera que los mire
para cualquiera que los mire
06:42
in a very different way,
138
390884
1921
de una manera muy diferente
06:44
and you won't get pushed
in the line in the crowd.
in the line in the crowd.
139
392829
3033
y ya no lo empujarán
en las colas y la multitud.
en las colas y la multitud.
06:47
So let's take you and let's travel
through "The Bedroom" very quickly,
through "The Bedroom" very quickly,
140
395886
4742
Así que viajemos a
"El dormitorio" muy rápidamente,
"El dormitorio" muy rápidamente,
06:52
so you can experience what we are doing
for every single object.
for every single object.
141
400652
3587
para que puedan experimentar
lo que hacemos para cada objeto.
lo que hacemos para cada objeto.
Queremos que la imagen hable
todo lo que pueda
todo lo que pueda
06:56
We want the image to speak
as much as it can
as much as it can
142
404263
3451
06:59
on a digital platform.
143
407738
1644
en una plataforma digital.
07:01
And all you need is an internet
connection and a computer
connection and a computer
144
409406
3147
Y todo lo que necesita es
una conexión a Internet y una computadora.
una conexión a Internet y una computadora.
07:04
(Applause)
145
412577
4338
(Aplausos)
Y, Cyril, si puedes ir
a más detalles, rápido.
a más detalles, rápido.
07:08
And, Cyril, if you can go deeper, quickly.
146
416939
2558
Lo siento, esto es todo en directo,
07:11
I'm sorry, this is all live,
147
419521
1484
07:13
so you have to give Cyril
a little bit of --
a little bit of --
148
421029
2435
así que hay que dar a Cyril un poco de...
Y esto está disponible
para todos los objetos:
para todos los objetos:
07:16
and this is available for every object:
149
424401
2060
07:18
modern art, contemporary art,
Renaissance -- you name it,
Renaissance -- you name it,
150
426485
2715
Arte moderno, arte contemporáneo,
renacimiento, lo que sea,
renacimiento, lo que sea,
incluso escultura.
07:21
even sculpture.
151
429224
1187
07:23
Sometimes, you don't know
what can attract you
what can attract you
152
431802
3595
A veces, uno no sabe
lo que puede atraerlo
lo que puede atraerlo
07:27
to an artwork or to a museum
or to a cultural discovery.
or to a cultural discovery.
153
435421
5228
a una obra, a un museo o
a un descubrimiento cultural.
a un descubrimiento cultural.
07:32
So for me, personally,
it was quite a challenge
it was quite a challenge
154
440673
2742
Así que para mí, en lo personal,
era todo un reto
era todo un reto
porque cuando decidí hacer esto
mi trabajo a tiempo completo en Google,
mi trabajo a tiempo completo en Google,
07:35
because when I decided to make this
my full-time job at Google,
my full-time job at Google,
155
443439
3222
07:38
my mother was not very supportive.
156
446685
2603
mi madre no estaba muy a favor.
07:41
I love my mother,
157
449312
1247
Adoro a mi madre,
07:42
but she thought I was wasting my life
with this museum stuff.
with this museum stuff.
158
450583
2999
pero pensaba que perdía el tiempo
con estas cosas de museos.
con estas cosas de museos.
07:45
And for her, a museum is what
you do when you go on vacation
you do when you go on vacation
159
453606
3312
Para ella, un museo es lo que
se hace cuando se va de vacaciones
se hace cuando se va de vacaciones
07:48
and you tick-mark and it's over, right?
160
456942
1967
y que uno marca como visto ¿verdad?
07:50
And it took around four and a half years
161
458933
2531
Y me tomó unos cuatro y medio años
07:53
for me to convince my lovely Indian mother
162
461488
2214
convencer a mi maravillosa madre india
que, en realidad, esto valía la pena.
07:55
that actually, this is worthwhile.
163
463726
1653
07:57
And the way I did it was,
I realized one day that she loves gold.
I realized one day that she loves gold.
164
465403
3441
Y la forma de hacerlo, fue fijándome
que a ella le encanta el oro.
que a ella le encanta el oro.
08:00
So I started showing her all objects
that have the material gold in them.
that have the material gold in them.
165
468868
5575
Así que empecé mostrándole todos
los objetos con material de oro.
los objetos con material de oro.
08:06
And the first thing my mom asks me is,
166
474467
2651
Y lo primero que mi madre me preguntó fue,
08:09
"How can we buy these?"
167
477142
2428
"¿Cómo podemos comprarlos?".
08:11
(Laughter)
168
479594
1818
(Risas)
08:13
And obviously, my salary is not that high,
169
481436
3142
Y, obviamente, mi sueldo no es tan alto,
08:16
so I was like, "We can't
actually do that, mom.
actually do that, mom.
170
484602
2378
así que le dije:
"No podemos hacerlo mamá
"No podemos hacerlo mamá
08:19
But you can explore them virtually."
171
487004
2111
pero se pueden explorar virtualmente".
08:21
And so now my mom -- every time
I meet her, she asks me,
I meet her, she asks me,
172
489139
3419
Y ahora mi madre cada vez que
me encuentro con ella, me pregunta:
me encuentro con ella, me pregunta:
08:24
"Any more gold, any more silver
in your project? Can you show me?"
in your project? Can you show me?"
173
492582
3466
"¿Hay más oro, más plata en tu proyecto?
¿Me lo puedes mostrar?".
¿Me lo puedes mostrar?".
08:28
And that's the idea
I'm trying to illustrate.
I'm trying to illustrate.
174
496072
2174
Y esa es la idea que trato de ilustrar.
08:30
It does not matter how you get in,
175
498270
2138
No importa cómo se entre,
siempre y cuando se entre.
08:32
as long as you get in.
176
500432
1362
Una vez que uno entra, está enganchado.
08:33
Once you get in, you're hooked.
177
501818
1610
08:35
Moving on from here very quickly,
178
503452
2349
Pasando a otra cosa muy rápidamente,
08:37
there is kind of a playful idea, actually,
179
505825
2849
es una especie de concepción lúdica,
en realidad,
en realidad,
08:40
to illustrate the point of access,
180
508698
1635
para ilustrar el punto de acceso,
08:42
and I'm going to go
quite quickly on this one.
quite quickly on this one.
181
510357
2422
Y lo mostraré muy rápido en este caso.
08:44
We all know that seeing the artwork
in person is amazing.
in person is amazing.
182
512803
5407
Todos sabemos que ver una obra
en persona es increíble.
en persona es increíble.
Pero también sabemos que la mayoría
de nosotros no puede hacerlo,
de nosotros no puede hacerlo,
08:50
But we also know
that most of us can't do it,
that most of us can't do it,
183
518234
2583
08:52
and the ones that can afford
to do it, it's complicated.
to do it, it's complicated.
184
520841
2758
y para los que pueden permitírselo
también es complicado.
también es complicado.
08:55
So -- Cyril, can we load
up our art trip, what do we call it?
up our art trip, what do we call it?
185
523623
3807
Así que... Cyril ¿podemos mostrar
nuestro viaje de arte, cómo lo llamamos?
nuestro viaje de arte, cómo lo llamamos?
08:59
We don't have a good name for this.
186
527454
1762
No tenemos un buen nombre para esto.
09:01
But essentially, we have
around 1,000 amazing institutions,
around 1,000 amazing institutions,
187
529240
4971
Pero, en esencia, tenemos unas 1000
instituciones sorprendentes
instituciones sorprendentes
de 68 países.
09:06
68 countries.
188
534235
1167
Pero vamos a empezar con Rembrandt.
09:07
But let's start with Rembrandt.
189
535426
1700
09:09
We might have time for only one example.
190
537150
2242
Quizá tengamos
tiempo solo para un ejemplo.
tiempo solo para un ejemplo.
09:11
But thanks to the diversity,
191
539416
2229
Pero gracias a la diversidad,
09:13
we've got around 500 amazing
Rembrandt object artworks
Rembrandt object artworks
192
541669
3904
tenemos unas 500 obras de arte
increíbles y objetos de Rembrandt
increíbles y objetos de Rembrandt
09:17
from 46 institutions and 17 countries.
193
545597
2269
de 46 instituciones y de 17 países.
09:19
Let's say that on your next vacation,
194
547890
2552
Digamos que en sus próximas vacaciones,
09:22
you want to go see
every single one of them.
every single one of them.
195
550466
2050
desean ir a ver todos y cada uno de ellos.
09:24
That is your itinerary,
196
552540
1334
Ese es su itinerario,
09:25
you will probably travel
53,000 kilometers,
53,000 kilometers,
197
553898
3654
probablemente tendían
que viajar 53 000 km,
que viajar 53 000 km,
09:29
visit around, I think, 46 institutions,
198
557576
2587
visitar unas, creo, 46 instituciones,
09:32
and just FYI, you might release
10 tons of CO2 emissions.
10 tons of CO2 emissions.
199
560187
4191
e ir en avión, lo que implica
unas 10 toneladas de emisiones de CO2.
unas 10 toneladas de emisiones de CO2.
09:36
(Laughter)
200
564402
1463
(Risas)
09:37
But remember, it's art,
201
565889
1473
Pero recuerden, es arte,
09:39
so you can justify it,
perhaps, in some way.
perhaps, in some way.
202
567386
2665
así que pueden justificarlo,
tal vez, de alguna manera.
tal vez, de alguna manera.
09:42
Moving on swiftly from here,
203
570837
1922
Pasando rápidamente aquí,
09:44
is something a little bit
more technical and more interesting.
more technical and more interesting.
204
572783
2935
vamos a algo más técnico
y más interesante.
y más interesante.
09:47
All that we've shown you so far
uses metadata to make the connections.
uses metadata to make the connections.
205
575742
4937
Todo lo visto hasta ahora utiliza
metadatos para realizar las conexiones.
metadatos para realizar las conexiones.
Pero, obviamente, tenemos
algo increíble en la actualidad
algo increíble en la actualidad
09:52
But obviously we have
something cool nowadays
something cool nowadays
206
580703
2110
de lo que a todo el mundo le gusta hablar,
que es el aprendizaje automático.
que es el aprendizaje automático.
09:54
that everyone likes to talk about,
which is machine learning.
which is machine learning.
207
582837
2912
09:57
So what we thought is,
let's strip out all the metadata,
let's strip out all the metadata,
208
585773
3074
Lo que pensamos es
retirar todos los metadatos,
retirar todos los metadatos,
10:00
let's look at what machine learning can do
209
588871
3612
y ver cómo hacer aprendizaje automático
10:04
based purely on visual recognition
of this entire collection.
of this entire collection.
210
592507
4323
basándonos solo en el reconocimiento
visual de toda esta colección.
visual de toda esta colección.
10:08
What we ended up with
is this very interesting map,
is this very interesting map,
211
596854
4193
Y acabamos con este mapa
muy interesante,
muy interesante,
10:13
these clusters that have
no reference point information,
no reference point information,
212
601071
4310
con estos grupos sin información
del punto de referencia,
del punto de referencia,
10:17
but has just used visuals
to cluster things together.
to cluster things together.
213
605405
3965
pero que se han ha agrupado
utilizando los visuales.
utilizando los visuales.
10:21
Each cluster is an art to us
by itself of discovery.
by itself of discovery.
214
609394
3582
Cada grupo es por sí mismo
para nosotros arte de descubrimiento.
para nosotros arte de descubrimiento.
10:25
But one of the clusters we want
to show you very quickly
to show you very quickly
215
613000
2663
Uno de los grupos que mostraré
muy rápidamente
muy rápidamente
10:27
is this amazing cluster of portraits
216
615687
2652
es este increíble grupo de retratos
10:30
that we found from museums
around the world.
around the world.
217
618363
2402
que encontramos
en los museos de todo el mundo.
en los museos de todo el mundo.
Si pudieras aumentar
un poco más, Cyril.
un poco más, Cyril.
10:32
If you could zoom in
a little bit more, Cyril.
a little bit more, Cyril.
218
620789
2183
Solo para mostrarles, Uds. pueden
simplemente viajar por los retratos.
simplemente viajar por los retratos.
10:34
Just to show you, you can
just travel through portraits.
just travel through portraits.
219
622996
3832
10:38
And essentially, you can do nature,
you can do horses
you can do horses
220
626852
2774
Y, esencialmente,
pueden ir a naturaleza, caballos
pueden ir a naturaleza, caballos
y múltiples combinaciones.
10:41
and clusters galore.
221
629650
1756
Cuando vimos todos estos retratos,
10:44
When we saw all these portraits,
222
632309
1548
10:45
we were like, "Hey, can we do
something fun for kids,
something fun for kids,
223
633881
3652
pensamos: "¿Podemos hacer
algo divertido para los niños,
algo divertido para los niños,
10:49
or can we do something playful
224
637557
1682
o algo lúdico
para que la gente se interese
en los retratos?".
en los retratos?".
10:51
to get people interested in portraits?"
225
639263
2025
10:53
Because I haven't really seen
226
641312
2180
Porque no he visto
niños pequeños realmente entusiasmados
con ir a una galería de retratos.
con ir a una galería de retratos.
10:55
young kids really excited
to go to a portrait gallery.
to go to a portrait gallery.
227
643516
3367
10:59
I wanted to try to figure something out.
228
647357
1932
Quería encontrar algo mejor.
Por eso hemos creado algo llamado
comparador de retratos.
comparador de retratos.
11:01
So we created something
called the portrait matcher.
called the portrait matcher.
229
649313
2467
11:03
It's quite self-explnatory,
230
651804
1317
Es bastante autoexplicativo,
11:05
so I'm just going to let Cyril
show his beautiful face.
show his beautiful face.
231
653145
2738
por eso dejaré que Cyril
muestre su hermoso rostro.
muestre su hermoso rostro.
11:07
And essentially what's happening is,
with the movement of his head,
with the movement of his head,
232
655907
4132
Y esencialmente lo que sucede es,
que mediante el movimiento de la cabeza,
que mediante el movimiento de la cabeza,
comparamos diferentes retratos
de los museos de todo el mundo.
de los museos de todo el mundo.
11:12
we are matching different portraits
around the world from museums.
around the world from museums.
233
660063
4167
11:16
(Applause)
234
664254
2196
(Aplausos)
Y yo no sé Uds.,
11:29
And I don't know about you,
235
677445
1706
pero le he mostrado esto
a mi sobrino y hermana,
a mi sobrino y hermana,
11:31
but I've shown it to my nephew and sister,
236
679175
2016
11:33
and the reaction is just phenomenal.
237
681215
1849
y su reacción es simplemente fenomenal.
11:35
All they ask me is,
"When can we go see this?"
"When can we go see this?"
238
683088
2706
Todo lo que me preguntan es,
"¿Cuándo podemos ir a ver esto?".
"¿Cuándo podemos ir a ver esto?".
11:39
And by the way, if we're nice,
239
687492
1573
Y, por cierto, si somos amables,
11:41
maybe, Cyril, you can smile
and find a happy one?
and find a happy one?
240
689089
2821
tal vez, Cyril, ¿puedes sonreír
y encontrar una cara feliz?
y encontrar una cara feliz?
11:44
Oh, perfect.
241
692696
1398
Oh, perfecto.
11:46
By the way, this is not rehearsed.
242
694118
1988
Por cierto, esto no se ensaya.
11:48
Congrats, Cyril. Great stuff. Oh wow.
243
696474
2580
Felicidades, Cyril. Buena cosa. Oh guau.
11:51
OK, let's move on; otherwise,
this will just take the whole time.
this will just take the whole time.
244
699078
3476
Sigamos, de lo contrario,
esto acabará con todo mi tiempo.
esto acabará con todo mi tiempo.
11:54
(Applause)
245
702578
1718
(Aplausos)
Por lo tanto, el arte y la cultura
también pueden ser divertidos, ¿no?
también pueden ser divertidos, ¿no?
11:56
So, art and culture
can be fun also, right?
can be fun also, right?
246
704320
2580
11:59
For our last quick experiment --
247
707900
3397
Para nuestro último experimento rápido
--llamamos a todos estos "experimentos"--
12:03
we call all of these "experiments" --
248
711321
1763
nuestro último experimento rápido
vuelve al aprendizaje automático.
vuelve al aprendizaje automático.
12:05
our last quick experiment
comes back to machine learning.
comes back to machine learning.
249
713108
2889
12:08
We show you clusters, visual clusters,
250
716021
2841
Les mostramos los grupos,
los grupos visuales,
los grupos visuales,
12:10
but what if we could ask the machine
to also name these clusters?
to also name these clusters?
251
718886
4901
pero ¿y si pedimos a la máquina
nombrar también estas agrupaciones?
nombrar también estas agrupaciones?
12:15
What if it could automatically tag
them, using no actual metadata?
them, using no actual metadata?
252
723811
4753
¿Qué pasa si se etiquetaran
automáticamente sin metadatos reales?
automáticamente sin metadatos reales?
12:20
So what we have is this kind of explorer,
253
728588
4100
Así que lo que tenemos
es este tipo de explorador,
es este tipo de explorador,
12:24
where we have managed to match,
I think, around 4,000 labels.
I think, around 4,000 labels.
254
732712
3611
donde hemos logrado emparejar,
creo que, alrededor de 4000 etiquetas.
creo que, alrededor de 4000 etiquetas.
12:28
And we haven't really
done anything special here,
done anything special here,
255
736347
3164
Y no hemos hecho nada realmente
especial aquí,
especial aquí,
simplemente alimentar la colección.
12:31
just fed the collection.
256
739535
1658
Y encontramos categorías interesantes.
12:33
And we found interesting categories.
257
741217
1770
12:35
We can start with horses,
a very straightforward category.
a very straightforward category.
258
743011
2905
Podemos empezar con caballos,
una categoría muy sencilla.
una categoría muy sencilla.
12:37
You would expect to see
that the machine has put
that the machine has put
259
745940
2299
Se podría esperar ver
que la máquina ha puesto
que la máquina ha puesto
12:40
images of horses, right?
260
748263
1741
imágenes de caballos, ¿no?
12:42
And it has, but you also notice,
right over there,
right over there,
261
750028
3442
Y sí, pero también se dio cuenta,
justo allí,
justo allí,
12:45
that it has a very abstract image
262
753494
2079
que tiene una imagen muy abstracta
12:47
that it has still managed to recognize
and cluster as horses.
and cluster as horses.
263
755597
3195
que ha podido reconocer y
agrupar como caballos.
agrupar como caballos.
12:50
We also have an amazing head
in terms of a horse.
in terms of a horse.
264
758816
3690
También tenemos una cabeza
increíble relacionada con caballo.
increíble relacionada con caballo.
12:54
And each one has the tags
as to why it got categorized in this.
as to why it got categorized in this.
265
762530
4002
Y cada una tiene las etiquetas
de por qué se clasificó así.
de por qué se clasificó así.
12:58
So let's move to another one
which I found very funny and interesting,
which I found very funny and interesting,
266
766556
3974
Pasemos a otro que me pareció
muy divertido e interesante,
muy divertido e interesante,
13:02
because I don't understand
how this category came up.
how this category came up.
267
770554
2491
porque no entiendo cómo
se generó esta categoría.
se generó esta categoría.
13:05
It's called "Lady in Waiting."
268
773069
1750
Se llama "Dama de compañía".
13:06
If, Cyril, you do it very quickly,
269
774843
2612
Si, Cyril, lo haces rápidamente,
13:09
you will see that we have
these amazing images
these amazing images
270
777479
3542
verán que tenemos
imágenes sorprendentes
imágenes sorprendentes
13:13
of ladies, I guess, in waiting or posing.
271
781045
2761
de damas, supongo, esperando o posando.
13:15
I don't really understand it.
272
783830
1446
Yo realmente no entiendo.
Pero he intentado preguntar
a mis contactos de los museos,
a mis contactos de los museos,
13:17
But I've been trying to ask
my museum contacts,
my museum contacts,
273
785300
2240
13:19
you know, "What is this?
What's going on here?"
What's going on here?"
274
787564
2245
"¿Qué es esto?
¿Qué está pasando aquí?".
¿Qué está pasando aquí?".
13:21
And it's fascinating.
275
789833
1612
Y es fascinante.
13:23
Coming back to gold very quickly,
276
791469
2689
Volviendo al oro muy rápidamente,
13:26
I wanted to search for gold
277
794182
1563
quería buscar el oro
13:27
and see how the machine
tagged all the gold.
tagged all the gold.
278
795769
2102
y ver cómo la máquina
etiquetaba todo el oro.
etiquetaba todo el oro.
13:29
But, actually, it doesn't tag it as gold.
279
797895
2080
Pero, en realidad,
no lo etiqueta como oro.
no lo etiqueta como oro.
13:32
We are living in popular times.
280
800320
1515
Vivimos en tiempos populares.
13:33
It tags it as "bling-bling."
281
801859
2103
y lo etiqueta como "bling-bling".
13:35
(Laughter)
282
803986
1814
(Risas)
Estoy siendo pesado con Cyril, porque
me estoy moviendo muy rápido.
me estoy moviendo muy rápido.
13:39
I'm being hard on Cyril,
because I'm moving too fast.
because I'm moving too fast.
283
807200
2921
13:42
Essentially, here you have
all the bling-bling
all the bling-bling
284
810145
2627
En esencia, aquí está todo el bling-bling
13:44
of the world's museums organized for you.
285
812796
3161
de todos los museos del mundo
organizados para Uds.
organizados para Uds.
13:47
And finally, to end this talk
and these experiments,
and these experiments,
286
815981
3516
Y para terminar con esta charla
y estos experimentos,
y estos experimentos,
13:51
what I hope you feel after this talk
is happiness and emotion.
is happiness and emotion.
287
819521
3317
lo que espero que sientan
tras esta charla es felicidad y emoción.
tras esta charla es felicidad y emoción.
13:54
And what would we see
when we see happiness?
when we see happiness?
288
822862
2439
Y ¿qué veríamos
al mirar la felicidad?
al mirar la felicidad?
13:57
If we actually look at all the objects
289
825325
3159
Si nos fijamos en todos los objetos
que han sido etiquetados
como "felicidad"
como "felicidad"
14:00
that have been tagged under "happiness,"
290
828508
1944
14:02
you would expect happiness, I guess.
291
830476
3064
uno esperaría felicidad, supongo.
14:05
But there was one that came up
that was very fascinating and interesting,
that was very fascinating and interesting,
292
833564
6103
Pero hubo uno emergió
que era muy fascinante e interesante,
que era muy fascinante e interesante,
14:11
which was this artwork
by Douglas Coupland,
by Douglas Coupland,
293
839691
4375
era la obra de Douglas Coupland,
14:16
our friend and artist
in residence as well,
in residence as well,
294
844090
2095
nuestro amigo y artista también
14:18
called, "I Miss My Pre-Internet Brain."
295
846209
2261
lo llama "Añoro
mi cerebro preinternetiano".
mi cerebro preinternetiano".
14:20
I don't know why the machine feels like
it misses its pre-Internet brain
it misses its pre-Internet brain
296
848494
3615
No sé por qué la máquina siente que
añora su cerebro anterior a Internet
añora su cerebro anterior a Internet
14:24
and it's been tagged here,
297
852133
1270
y se ha etiquetado aquí,
14:25
but it's a very interesting thought.
298
853427
1914
pero es una idea muy interesante.
A veces echo de menos
mi cerebro preinternetiano,
mi cerebro preinternetiano,
14:27
I sometimes do miss my pre-Internet brain,
299
855365
2183
14:29
but not when it comes to exploring
arts and culture online.
arts and culture online.
300
857572
3000
pero no cuando exploro
arte y cultura en línea.
arte y cultura en línea.
Así que saquen sus teléfonos,
saquen sus computadoras,
saquen sus computadoras,
14:32
So take out your phones,
take out your computers,
take out your computers,
301
860596
2313
14:34
go visit museums.
302
862933
1157
visiten museos.
Y solo una rápida llamada a todos
los increíbles archiveros
los increíbles archiveros
14:36
And just a quick call-out
to all the amazing archivists,
to all the amazing archivists,
303
864114
2679
14:38
historians, curators,
304
866817
1384
historiadores, curadores,
sentados en los museos,
preservando toda esta cultura.
preservando toda esta cultura.
14:40
who are sitting in museums,
preserving all this culture.
preserving all this culture.
305
868225
2772
Y lo menos que podemos hacer es
obtener una dosis diaria de arte y cultura
obtener una dosis diaria de arte y cultura
14:43
And the least we can do is get
our daily dose of art and culture
our daily dose of art and culture
306
871021
3318
14:46
for ourselves and our kids.
307
874363
1331
para nosotros y para nuestros hijos.
14:47
Thank you.
308
875718
1153
Gracias.
14:48
(Applause)
309
876895
10641
(Aplausos)
ABOUT THE SPEAKER
Amit Sood - TechnologistAs the director of Google's Cultural Institute and Art Project, Amit Sood leads the effort to bring cultural artifacts from museums, archives and foundations onto the web in extraordinary detail.
Why you should listen
Amit Sood is the director of Google's Cultural Institute. He and his team work on making art and culture accessible and engaging for everyone. They have partnered with over 1,000 museums, archives and other institutions from more than 70 countries to bring our shared heritage onto the web and connect them with people through new technologies. Most recently they have been experimenting with combining art with machine learning algorithms and other advanced technologies to create new ways to explore our cultures.
Amit Sood | Speaker | TED.com