TED2010
John Underkoffler: Pointing to the future of UI
John Underkoffler apunta el futuro de la interfaz de usuario (UI)
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El consejero científico de Minority Report e inventor, John Underkoffler, demuestra g-speak -- la versión en la vida real de la interfaz de ordenador de la impactante película, que parece una mezcla entre artes marciales e informática. ¿Es así como se controlarán los ordenadores del mañana?
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
Aquí estamos 25, 26 años después
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the advent of the Macintosh,
1
2000
2000
de la llegada de Macintosh,
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which was an astoundingly seminal event
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4000
2000
que fue un acontecimiento increiblemente clave
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in the history
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6000
2000
en la historia
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of human-machine interface
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8000
2000
de la interfaz humano-máquina,
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and in computation in general.
5
10000
2000
y de la computación en general.
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It fundamentally changed the way
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12000
2000
Básicamente cambio el modo
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that people thought about computation,
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14000
2000
de pensar de las personas sobre la computación,
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thought about computers,
8
16000
2000
sobre los ordenadores,
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how they used them and who and how many people were able to use them.
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18000
3000
como los usaban y quien y cuantas personas podían utilizarlos.
00:36
It was such a radical change, in fact,
10
21000
2000
De hecho, fue un cambio tan radical,
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that the early Macintosh development team
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23000
2000
que el equipo original de desarrollo de Macintosh
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in '82, '83, '84
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25000
2000
en el '82, '83, '84,
00:42
had to write an entirely new operating system from the ground up.
13
27000
3000
tuvo que escribir enteramente un nuevo sistema operativo desde el principio.
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Now, this is an interesting little message,
14
30000
2000
Pero, este es un mensaje interesante,
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and it's a lesson that has since, I think,
15
32000
2000
y es una lección que desde entonces, creo,
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been forgotten or lost or something,
16
34000
2000
ha sido olvidada o perdida o algo.
00:51
and that is, namely, that the OS is the interface.
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36000
3000
Y es que, básicamente, el OS [sistema operativo] es la interfaz.
00:54
The interface is the OS.
18
39000
2000
La interfaz es el OS.
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It's like the land and the king (i.e. Arthur) they're inseparable, they are one.
19
41000
3000
Es como la tierra y el rey en "Arturo"; son inseparables, son uno.
00:59
And to write a new operating system was not a capricious matter.
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44000
3000
Y escribir un nuevo sistema operativo no fue un mero capricho.
01:02
It wasn't just a matter of tuning up some graphics routines.
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47000
3000
No fue solamente cuestión de poner a punto unas rutinas gráficas.
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There were no graphics routines. There were no mouse drivers.
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50000
3000
No había rutinas gráficas. No había drivers para el ratón.
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So it was a necessity.
23
53000
2000
Por lo que era una necesidad.
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But in the quarter-century since then,
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55000
2000
Pero en el cuarto de siglo desde entonces,
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we've seen all of the fundamental
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57000
2000
todos hemos visto que las tecnologías
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supporting technologies go berserk.
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59000
2000
de apoyo básicas han cambiado de forma frenética.
01:16
So memory capacity and disk capacity
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61000
3000
La capacidad de memoria y de disco
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have been multiplied by something between 10,000 and a million.
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64000
3000
han sido multiplicadas por un factor entre 10.000 y un millón.
01:22
Same thing for processor speeds.
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67000
2000
Lo mismo con la velocidad de los procesadores.
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Networks, we didn't have networks at all
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69000
2000
Redes, no teníamos redes en absoluto
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at the time of the Macintosh's introduction,
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71000
3000
cuando se introdujo la Macintosh.
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and that has become the single most salient aspect
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74000
2000
Y este a llegado a ser el aspecto individual más notable
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of how we live with computers.
33
76000
2000
de como vivimos con los ordenadores.
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And, of course, graphics: Today
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78000
2000
Y, por supuesto, gráficos hoy:
01:35
84 dollars and 97 cents at Best Buy
35
80000
3000
por $ 84,97 en Best Buy
01:38
buys you more graphics power
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83000
2000
compras más potencia de gráficos
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than you could have gotten for a million bucks from SGI only a decade ago.
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85000
3000
que la que hubieras podido conseguir con un millón de dólares de SGI [Silicon Graphics, Inc] hace una década.
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So we've got that incredible ramp-up.
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88000
2000
Por tanto tenemos esta increible aceleración.
01:45
Then, on the side, we've got the Web
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90000
2000
Entonces, por un lado, tenemos la Web
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and, increasingly, the cloud,
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92000
2000
y, de modo creciente, la nube [Internet],
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which is fantastic,
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94000
2000
lo que es fantástico,
01:51
but also -- in the regard in which an interface is fundamental --
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96000
3000
pero también en el aspecto en que una interfaz es fundamental,
01:54
kind of a distraction.
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99000
2000
resultan ser una distracción.
01:56
So we've forgotten to invent new interfaces.
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101000
2000
Por tanto hemos olvidado inventar nuevas interfaces.
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Certainly we've seen in recent years a lot of change in that regard,
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103000
2000
Ciertamente hemos visto, en los años recientes, muchos cambios en ese aspecto.
02:00
and people are starting to wake up about that.
46
105000
3000
Y la gente se está empezando a dar cuenta de ello.
02:04
So what happens next? Where do we go from there?
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109000
2000
¿Entonces qué ocurre a continuación? ¿A dónde vamos desde ahí?
02:06
The problem, as we see it,
48
111000
2000
El problema, como lo vemos,
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has to do with a single, simple word: "space,"
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113000
2000
esta relacionado con una única y simple palabra, "espacio"
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or a single, simple phrase:
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115000
2000
o una única y simple frase,
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"real world geometry."
51
117000
2000
"geometría del mundo real".
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Computers and the programming languages
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119000
2000
Los ordenadores y los lenguajes de programación
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that we talk to them in, that we teach them in,
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121000
2000
con los que les hablamos, con los que les enseñamos,
02:18
are hideously insensate when it comes to space.
54
123000
3000
son profundamente torpes en lo que se refiere al espacio.
02:21
They don't understand real world space.
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126000
2000
No entienden el espacio en el mundo real.
02:23
It's a funny thing because the rest of us occupy it quite frequently and quite well.
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128000
3000
Es algo gracioso porque nosotros lo empleamos con frecuencia y bastante bien.
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They also don't understand time, but that's a matter for a separate talk.
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131000
3000
Tampoco entienden el tiempo, pero eso es un asunto para otra charla.
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So what happens if you start to
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134000
2000
¿Entonces, qué ocurre si empiezas
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explain space to them?
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136000
2000
a explicarles el espacio?
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One thing you might get is something like the Luminous Room.
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141000
3000
Una cosa que podrías conseguir es algo como la Habitación Luminosa.
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The Luminous Room is a system
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144000
2000
La Habitación Luminosa es un sistema
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in which it's considered that
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146000
2000
en el que se considera que
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input and output spaces are co-located.
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148000
2000
los medios de entrada y salida de información están superpuestos en el espacio.
02:45
That's a strangely simple,
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150000
2000
Esto es una idea extrañamente simple,
02:47
and yet unexplored idea, right?
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152000
2000
y aun inexplorada, no?
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When you use a mouse, your hand is down here on the mouse pad.
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154000
3000
Cuando usas un ratón, tu mano está aquí abajo sobre la almohadilla.
02:52
It's not even on the same plane as what you're talking about:
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157000
2000
No está ni siquiera en el mismo plano de lo que estás hablando.
02:54
The pixels are up on the display.
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159000
2000
Los pixels están arriba en la pantalla.
02:56
So here was a room in which all the walls, floors, ceilings,
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161000
3000
Así que aquí había una habitación en la que los muros, suelos, techos,
02:59
pets, potted plants, whatever was in there,
70
164000
2000
mascotas, macetas, cualquier cosa que estaba ahí,
03:01
were capable, not only of display but of sensing as well.
71
166000
3000
era capaz, no sólo, de exhibir imágenes, sino también de sentirse.
03:04
And that means input and output are in the same space
72
169000
2000
Y eso significa que la entrada y salida de información están en el mismo espacio
03:06
enabling stuff like this.
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171000
2000
permitiendo cosas como esta.
03:08
That's a digital storage in a physical container.
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173000
2000
Esto es un almacenamiento digital en un contenedor físico.
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The contract is the same
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175000
2000
La relación es la misma
03:12
as with real word objects in real world containers.
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177000
3000
que con objetos del mundo real en un contenedor del mundo real.
03:15
Has to come back out, whatever you put in.
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180000
3000
Tiene que volver a salir, cualquier cosa que pongas dentro.
03:18
This little design experiment
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183000
2000
Este pequeño experimento
03:20
that was a small office here knew a few other tricks as well.
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185000
3000
que aquí era una pequeña oficina también conocía algunos trucos más.
03:23
If you presented it with a chess board,
80
188000
2000
Si le presentabas un tablero de ajedrez,
03:25
it tried to figure out what you might mean by that.
81
190000
2000
intentaba averiguar que querías que entienda con ello.
03:27
And if there was nothing for them to do,
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192000
2000
Y si no tenían nada que hacer,
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the chess pieces eventually got bored
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194000
2000
las piezas eventualmente se aburrían
03:31
and hopped away.
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196000
2000
y se marchaban.
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The academics who were overseeing this work
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198000
3000
Los académicos que están supervisando este trabajo
03:36
thought that that was too frivolous,
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201000
2000
pensaron que era demasiado frívolo,
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so we built deadly serious applications
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203000
2000
así que construimos aplicaciones serias
03:40
like this optics prototyping workbench
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205000
2000
como este prototipo de escritorio de trabajo óptico
03:42
in which a toothpaste cap on a cardboard box
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207000
3000
en el que una tapa de pasta de dientes sobre una caja de cartón
03:45
becomes a laser.
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210000
2000
se convierte en un láser.
03:47
The beam splitters and lenses are represented by physical objects,
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212000
3000
El divisor de rayos y las lentes están representados por objetos físicos,
03:50
and the system projects down the laser beam path.
92
215000
3000
y el sistema proyecta el recorrido del rayo láser.
03:53
So you've got an interface that has no interface.
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218000
2000
Así que tienes una interfaz que no tiene una interfaz.
03:55
You operate the world as you operate the real world,
94
220000
3000
Manejas el mundo de la misma manera que trabajas en el mundo real,
03:58
which is to say, with your hands.
95
223000
2000
lo que quiere decir, con tus manos.
04:00
Similarly, a digital wind tunnel with digital wind
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225000
2000
Parecido, un tunel de viento digital con viento digital
04:02
flowing from right to left --
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227000
2000
soplando de la derecha a la izquierda.
04:04
not that remarkable in a sense; we didn't invent the mathematics.
98
229000
3000
No tan extraordinario en un sentido; no inventamos las matemáticas.
04:07
But if you displayed that on a CRT or flat panel display,
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232000
2000
Pero si visualizaras eso en una pantalla CRT o en una pantalla plana,
04:09
it would be meaningless to hold up an arbitrary object,
100
234000
3000
no tendría sentido sostener un objeto cualquiera,
04:12
a real world object in that.
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237000
2000
un objeto real frente a él.
04:14
Here, the real world merges with the simulation.
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239000
3000
Aquí, el mundo real se mezcla con la simulación.
04:18
And finally, to pull out all the stops,
103
243000
2000
Y finalmente, para echar abajo todos los límites,
04:20
this is a system called Urp, for urban planners,
104
245000
3000
este es un sistema llamado UrP, de Urban Planner,
04:23
in which we give architects and urban planners back
105
248000
3000
en el que les devolvemos a los arquitectos y diseñadores urbanos
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the models that we confiscated
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251000
2000
los modelos que les confiscamos
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when we insisted that they use CAD systems.
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253000
2000
cuando insistimos en que usaran los sistemas CAD.
04:30
And we make the machine meet them half way.
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255000
2000
E hicimos que la máquina se encontrara con ellos a mitad de camino.
04:32
It projects down digital shadows, as you see here.
109
257000
3000
Proyecta sombras digitales, como ven aquí.
04:35
And if you introduce tools like this inverse clock,
110
260000
3000
Y si introduces herramientas como este reloj inverso,
04:38
then you can control the sun's position in the sky.
111
263000
2000
puedes controlar la posición del sol en el cielo.
04:40
That's 8 a.m. shadows.
112
265000
2000
Estas son las sombras de las 8:00 AM.
04:42
They get a little shorter at 9 a.m.
113
267000
2000
Son un poco más cortas a las 9:00 AM.
04:44
There you are, swinging the sun around.
114
269000
2000
Aquí estás, desplazando el sol alrededor.
04:46
Short shadows at noon and so forth.
115
271000
3000
Sombras cortas a mediodía y etcétera.
04:50
And we built up a series of tools like this.
116
275000
3000
Y construimos una serie de herramientas como esta.
04:53
There are inter-shadowing studies
117
278000
2000
Hay estudios sobre sombras entre edificios
04:55
that children can operate,
118
280000
2000
que hasta un niño puede llevar a cabo,
04:57
even though they don't know anything about urban planning:
119
282000
2000
aunque no sepa nada sobre diseño urbano.
04:59
To move a building, you simply reach out your hand and you move the building.
120
284000
3000
Para mover un edificio, simplemente alargas tu mano y mueves el edificio.
05:02
A material wand makes the building
121
287000
2000
Una varita material convierte el edificio
05:04
into a sort of Frank Gehry thing that reflects light in all directions.
122
289000
3000
en un objeto a lo Frank Gehry que refleja la luz en todas las direcciones.
05:07
Are you blinding passers by and motorists on the freeways?
123
292000
3000
¿Están cegando a transeúntes o conductores en las autopistas?
05:10
A zoning tool connects distant structures, a building and a roadway.
124
295000
3000
Una herramienta de loteo conecta estructuras distantes, un edificio y una carretera.
05:13
Are you going to get sued by the zoning commission? And so forth.
125
298000
3000
¿Vas a ser demandado por la comisión de loteos? y etcétera.
05:17
Now, if these ideas seem familiar
126
302000
2000
Ahora, si estas ideas parecen familiares
05:19
or perhaps even a little dated,
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304000
2000
o incluso un poco anticuadas,
05:21
that's great; they should seem familiar.
128
306000
2000
perfecto; deberían resultar familiares.
05:23
This work is 15 years old.
129
308000
2000
Este trabajo tiene 15 años de antigüedad.
05:26
This stuff was undertaken at MIT and the Media Lab
130
311000
3000
Así que esta tarea fue emprendida en el MIT y el Media Lab
05:29
under the incredible direction of Professor Hiroshi Ishii,
131
314000
3000
bajo la increible dirección del Prof. Hiroshi Ishii,
05:32
director of the Tangible Media Group.
132
317000
2000
director del Tangible Media Group.
05:34
But it was that work that was seen
133
319000
2000
Pero fue aquel trabajo el que vió
05:36
by Alex McDowell,
134
321000
2000
Alex McDowell.
05:38
one of the world's legendary production designers.
135
323000
3000
un legendario diseñador de producción [en películas].
05:41
But Alex was preparing a little, sort of obscure, indie, arthouse film
136
326000
3000
Alex estaba preparando una pequeña película, más bien, oscura, independiente,
05:44
called "Minority Report" for Steven Spielberg,
137
329000
3000
llamada "Minority Report" para Steven Spielberg.
05:47
and invited us to come out from MIT
138
332000
2000
Y nos invitó a salir del MIT
05:49
and design the interfaces
139
334000
3000
y diseñar las interfaces
05:52
that would appear in that film.
140
337000
3000
que aparecerían en la película.
05:55
And the great thing about it was
141
340000
2000
Y la gran cosa fue que
05:57
that Alex was so dedicated to the idea of verisimilitude,
142
342000
3000
Alex estaba tan dedicado a la verisimilitud de la idea,
06:00
the idea that the putative 2054
143
345000
3000
la idea de que el Putative 2054
06:03
that we were painting in the film be believable,
144
348000
3000
que estábamos mostrando en la película fuera creíble,
06:06
that he allowed us to take on that design work
145
351000
2000
que nos permitió encargarnos de aquel trabajo de diseño
06:08
as if it were an R&D effort.
146
353000
2000
como si fuera un producto de I+D [Investigación y Desarrollo].
06:10
And the result is sort of
147
355000
2000
Y el resultado es más bien
06:12
gratifyingly perpetual.
148
357000
2000
gratificantemente perpetuo.
06:14
People still reference those sequences in "Minority Report"
149
359000
3000
La gente todavía hace referencia a aquellas escenas de "Minority Report"
06:17
when they talk about new UI design.
150
362000
2000
cuando hablan sobre diseño de UI [Interfaz de Usuario].
06:19
So this led full circle, in a strange way,
151
364000
2000
Y aquello llevó a completar el círculo, de un modo extraño,
06:21
to build these ideas into what we believe
152
366000
3000
a incluir estas ideas en lo que creemos
06:24
is the necessary future of human machine interface:
153
369000
3000
es necesariamente el futuro de la interfaz humano-máquina,
06:27
the Spatial Operating Environment, we call it.
154
372000
3000
el ambiente operativo espacial, lo llamamos.
06:32
So here we have a bunch of stuff, some images.
155
377000
3000
Así que aquí tenemos un puñado de cosas, algunas imágenes.
06:35
And, using a hand,
156
380000
2000
Y, usando una mano,
06:37
we can actually exercise six degrees of freedom,
157
382000
3000
podemos de hecho ejercer seis grados de libertad,
06:40
six degrees of navigational control.
158
385000
3000
seis grados de control de navegación.
06:43
And it's fun to fly through Mr. Beckett's eye.
159
388000
2000
Y es gracioso volar a través de los ojos de Mr. Beckett.
06:45
And you can come back out
160
390000
2000
Y puedes salir atrás
06:47
through the scary orangutan.
161
392000
2000
a través del orangután intimidante.
06:49
And that's all well and good.
162
394000
3000
Y está bastante bien.
06:52
Let's do something a little more difficult.
163
397000
3000
Hagamos algo un poco más difícil.
06:55
Here, we have a whole bunch of disparate images.
164
400000
2000
Aquí, tenemos un completo abanico de imágenes diferentes.
06:57
We can fly around them.
165
402000
2000
Podemos volar alrededor.
06:59
So navigation is a fundamental issue.
166
404000
2000
Así que la navegación es una cuestión fundamental.
07:01
You have to be able to navigate in 3D.
167
406000
3000
Tienes que ser capaz de navegar en 3D.
07:04
Much of what we want computers to help us with in the first place
168
409000
3000
En mucho de lo que queremos que los ordenadores nos ayuden, en primer lugar,
07:07
is inherently spatial.
169
412000
2000
es inherentemente espacial.
07:09
And the part that isn't spatial can often be spatialized
170
414000
2000
Y la parte que no es espacial puede a menudo espacializarse
07:11
to allow our wetware to make greater sense of it.
171
416000
3000
para permitir a nuestro cerebro darle mayor sentido.
07:14
Now we can distribute this stuff in many different ways.
172
419000
3000
Ahora podemos distribuir esto de diferentes formas.
07:17
So we can throw it out like that. Let's reset it.
173
422000
2000
Así que podemos lanzarlo así. Reorganicemoslo.
07:19
We can organize it this way.
174
424000
2000
Podemos organizarlo de esta manera.
07:21
And, of course, it's not just about navigation,
175
426000
3000
Y, por supuesto, no es sólo sobre navegación,
07:24
but about manipulation as well.
176
429000
2000
sino sobre manipulación también.
07:26
So if we don't like stuff,
177
431000
2000
Así que si no nos gustan algunas cosas,
07:28
or we're intensely curious about
178
433000
2000
o estamos profundamente interesados en
07:30
Ernst Haeckel's scientific falsifications,
179
435000
3000
las falsificaciones científicas de Ernst Haeckel,
07:33
we can pull them out like that.
180
438000
2000
podemos tirar de ellas así.
07:35
And then if it's time for analysis, we can pull back a little bit
181
440000
3000
Y entonces es el momento para el análisis, podemos tirar un poco hacia atrás
07:38
and ask for a different distribution.
182
443000
3000
y pedir una distribución diferente.
07:43
Let's just come down a bit
183
448000
2000
Descendamos un poco
07:46
and fly around.
184
451000
2000
y volemos alrededor.
07:49
So that's a different way to look at stuff.
185
454000
3000
Esta es una manera diferente de ver las cosas.
07:52
If you're of a more analytical nature
186
457000
2000
Si eres de una naturaleza más analítica
07:54
then you might want, actually, to look at this
187
459000
2000
entonces a lo mejor querrás, de hecho, mirar esto
07:56
as a color histogram.
188
461000
3000
como un histograma de color.
07:59
So now we've got the stuff color-sorted,
189
464000
3000
Así que ahora tenemos el material clasificado por colores,
08:02
angle maps onto color.
190
467000
3000
el ángulo mapea a color.
08:05
And now, if we want to select stuff,
191
470000
2000
Y ahora, si queremos seleccionar material,
08:07
3D, space,
192
472000
2000
3D, espacio,
08:09
the idea that we're tracking hands in real space
193
474000
3000
la idea de que estamos rastreando manualmente en el espacio real
08:12
becomes really important because we can reach in,
194
477000
3000
se vuelve muy importante porque podemos acercarnos y tomarlo,
08:15
not in 2D, not in fake 2D, but in actual 3D.
195
480000
2000
no en 2D, no en el falso 2D, pero de hecho en 3D.
08:17
Here are some selection planes.
196
482000
2000
Aquí hay algunos planos de selección.
08:19
And we'll perform this Boolean operation
197
484000
3000
Y realizaremos esta operación Booleana
08:22
because we really love yellow and tapirs on green grass.
198
487000
3000
porque realmente nos gusta el amarillo y tapires sobre hierba verde.
08:34
So, from there to the world of real work.
199
499000
3000
Así que, desde ahí al mundo del trabajo real.
08:37
Here's a logistics system,
200
502000
2000
Aquí hay un sistema logístico,
08:39
a small piece of one that we're currently building.
201
504000
2000
una pequeña pieza de uno que actualmente estamos construyendo.
08:41
There're a lot of elements.
202
506000
2000
Hay un montón de elementos.
08:43
And one thing that's very important is to combine traditional tabular data
203
508000
3000
Y una cosa que es muy importante es combinar datos tabulados tradicionales
08:46
with three-dimensional and geospatial information.
204
511000
3000
con la información tridimensional y geoespacial.
08:49
So here's a familiar place.
205
514000
3000
Así que hay un lugar familiar.
08:52
And we'll bring this back here for a second.
206
517000
3000
Y traeremos esto aquí por un segundo.
08:55
Maybe select a little bit of that.
207
520000
3000
A lo mejor seleccionar un poco de esto.
08:58
And bring out this graph.
208
523000
3000
Y traer fuera este gráfico.
09:01
And we should, now,
209
526000
2000
Y deberemos, ahora,
09:03
be able to fly in here
210
528000
3000
ser capaces de volar aquí dentro
09:06
and have a closer look.
211
531000
3000
y tener una visión más cercana.
09:09
These are logistics elements
212
534000
2000
Estos son elementos logísticos
09:11
that are scattered across the United States.
213
536000
3000
que están dispersos a lo ancho de los Estados Unidos.
09:20
One thing that three-dimensional interactions
214
545000
3000
Una cosa que la interacción tridimensional
09:23
and the general idea of imbuing
215
548000
2000
y la idea general de integrar
09:25
computation with space affords you
216
550000
2000
computación con espacio te permite,
09:27
is a final destruction of that unfortunate
217
552000
2000
es la destrucción de esa desafortunada
09:29
one-to-one pairing between human beings and computers.
218
554000
3000
pareja uno a uno entre seres humanos y ordenadores.
09:32
That's the old way, that's the old mantra:
219
557000
2000
Esa es la manera antigua; el viejo mantra, ¿cierto?
09:34
one machine, one human, one mouse, one screen.
220
559000
2000
una máquina, un humano, un ratón, una pantalla.
09:36
Well, that doesn't really cut it anymore.
221
561000
3000
Bien, eso ya no es válido.
09:39
In the real world, we have people who collaborate;
222
564000
3000
Así que en el mundo real, tenemos personas que colaboran;
09:42
we have people who have to work together,
223
567000
3000
tenemos personas que trabajan juntas.
09:45
and we have many different displays.
224
570000
3000
Y tenemos muchas pantallas diferentes.
09:48
And we might want to look at these various images.
225
573000
3000
Y a lo mejor queremos ver estas imágenes variadas.
09:51
We might want to ask for some help.
226
576000
2000
A lo mejor queremos pedir algo de ayuda.
09:53
The author of this new pointing device
227
578000
3000
El autor de este nuevo dispositivo de puntero
09:56
is sitting over there,
228
581000
2000
está sentado allí,
09:58
so I can pull this from there to there.
229
583000
2000
así que puedo pasar esto desde aquí hasta allí.
10:00
These are unrelated machines, right?
230
585000
3000
Estas son máquinas independientes, ¿cierto?
10:03
So the computation is space soluble and network soluble.
231
588000
3000
Así que la computación es soluble en el espacio y soluble en la red.
10:06
So I'm going to leave that over there
232
591000
2000
Así que voy a dejar eso allí
10:08
because I have a question for Paul.
233
593000
2000
porque tengo una pregunta para Paul.
10:10
Paul is the designer of this wand, and maybe its easiest
234
595000
2000
Paul es el diseñador del puntero, y quizás es más fácil
10:12
for him to come over here and tell me in person what's going on.
235
597000
3000
para él venir aquí y contarme en persona que está pasando.
10:15
So let me get some of these out of the way.
236
600000
3000
Así que dejame quitar algo de esto de en medio.
10:20
Let's pull this apart:
237
605000
2000
Desarmemos esto.
10:23
I'll go ahead and explode it.
238
608000
3000
Voy a hacerlo explotar.
10:26
Kevin, can you help?
239
611000
2000
¿Kevin, puedes ayudar?
10:33
Let me see if I can help us find the circuit board.
240
618000
3000
Dejenme ver si puedo ayudarnos a encontrar la tarjeta de circuitos.
10:38
Mind you, it's a sort of gratuitous field-stripping exercise,
241
623000
3000
Fíjense, es un ejercicio desmantelación aparentemente sin sentido,
10:41
but we do it in the lab all the time.
242
626000
3000
pero lo hacemos en el laboratorio todo el tiempo.
10:44
All right.
243
629000
2000
Bueno.
10:46
So collaborative work, whether it's immediately co-located
244
631000
3000
Así que el trabajo colaborativo, no importa si es en un mismo lugar
10:49
or distant and distinct, is always important.
245
634000
3000
o a distancia y distinto, siempre es importante.
10:52
And again, that stuff
246
637000
2000
Y otra vez, ese asunto
10:54
needs to be undertaken in the context of space.
247
639000
3000
debe ser acometido en el contexto del espacio.
10:59
And finally, I'd like to leave you with a glimpse
248
644000
3000
Y finalmente, me gustaría dejarlos con un vistazo
11:02
that takes us back to the world of imagery.
249
647000
2000
que nos lleva de nuevo al mundo de las imágenes.
11:04
This is a system called TAMPER,
250
649000
2000
Este es un sistema llamado TAMPER,
11:06
which is a slightly whimsical look
251
651000
2000
que es una mirada un tanto caprichosa
11:08
at what the future of editing
252
653000
2000
a lo que podría llegar a ser el futuro de la edición
11:10
and media manipulation systems might be.
253
655000
2000
y manipulación de los sistemas de media.
11:12
We at Oblong believe that media should be
254
657000
2000
En Oblong creemos que el material multimedia debe ser
11:14
accessible in much more fine-grained form.
255
659000
3000
accesible de una forma mucho más palpable.
11:17
So we have a large number of movies
256
662000
2000
Así que tenemos un gran número de películas
11:19
stuck inside here.
257
664000
2000
metidas aquí dentro.
11:21
And let's just pick out a few elements.
258
666000
3000
Y escojamos unos pocos elementos.
11:24
We can zip through them
259
669000
3000
Como una posibilidad podemos
11:27
as a possibility.
260
672000
2000
desplazarnos por ellos.
11:29
We can grab elements off the front,
261
674000
2000
Podemos grabar elementos del frente,
11:31
where upon they reanimate, come to life,
262
676000
3000
donde se reaniman, vuelven a la vida,
11:34
and drag them down onto the table here.
263
679000
3000
y arrastrarlos hacia abajo aquí encima de la mesa.
11:39
We'll go over to Jacques Tati here
264
684000
3000
Vayamos hacia Jacques Tati por aquí
11:42
and grab our blue friend
265
687000
3000
y grabaremos a nuestro amigo azul
11:45
and put him down on the table as well.
266
690000
3000
y lo ponemos sobre la mesa también.
11:48
We may need more than one.
267
693000
3000
A lo mejor necesitamos más de uno.
11:53
And we probably need,
268
698000
2000
Y probablemente necesitemos,
11:55
well, we probably need a cowboy
269
700000
2000
bien, probablemente necesitemos un cowboy
11:57
to be quite honest.
270
702000
2000
para ser sincero.
11:59
(Laughter)
271
704000
2000
(Risas)
12:01
Yeah, let's
272
706000
3000
Si, tomemos
12:04
take that one.
273
709000
2000
este.
12:06
(Laughter)
274
711000
2000
(Risas)
12:08
You see, cowboys and French farce people
275
713000
2000
Ven, los cowboys y los farsantes franceses
12:10
don't go well together, and the system knows that.
276
715000
3000
no van bien juntos, y el sistema sabe eso.
12:15
Let me leave with one final thought,
277
720000
2000
Dejenme marcharme con una idea final,
12:17
and that is that
278
722000
2000
y es que
12:19
one of the greatest English language writers
279
724000
2000
uno de lo más grandes escritores en lengua inglesa
12:21
of the last three decades
280
726000
2000
de las tres últimas décadas
12:23
suggested that great art is always a gift.
281
728000
3000
sugirió que el gran arte es siempre un regalo.
12:26
And he wasn't talking about whether the novel costs 24.95 [dollars],
282
731000
3000
Y no estaba hablando sobre si la novela cuesta 24,95,
12:29
or whether you have to spring 70 million bucks
283
734000
2000
o si tienes que soltar 70 millones de dolares
12:31
to buy the stolen Vermeer;
284
736000
2000
para comprar un Vermeer robado;
12:33
he was talking about the circumstances of its creation
285
738000
2000
estaba hablando de las circunstancias de la creación
12:35
and of its existence.
286
740000
2000
y de su existencia.
12:37
And I think that it's time that we asked
287
742000
2000
Y pienso que es el momento para que nos preguntemos
12:39
for the same from technology.
288
744000
2000
lo mismo de la tecnología.
12:41
Technology is capable of
289
746000
2000
La tecnología es capaz
12:43
expressing and being imbued with
290
748000
3000
de expresar y de empaparse de
12:46
a certain generosity,
291
751000
2000
cierta generosidad,
12:48
and we need to demand that, in fact.
292
753000
2000
y debemos, de hecho, exigir eso.
12:50
For some of this kind of technology,
293
755000
3000
Para algunos de estos tipos de tecnología,
12:53
ground center is
294
758000
3000
la base es
12:56
a combination of design, which is crucially important.
295
761000
2000
una combinación de diseño, que es crucialmente importante.
12:58
We can't have advances in technology any longer
296
763000
3000
No podemos tener avances en tecnología en el futuro
13:01
unless design is integrated from the very start.
297
766000
3000
a no ser que integremos el diseño desde el principio.
13:04
And, as well, as of efficacy, agency.
298
769000
3000
Y, además de eficacia, acción.
13:07
We're, as human beings, the creatures that create,
299
772000
3000
Somos, como seres humanos, criaturas que crean,
13:10
and we should make sure that our machines aid us in that task
300
775000
3000
y debemos asergurarnos que nuestras máquinas nos ayudan en esa tarea
13:13
and are built in that same image.
301
778000
3000
y están construidas en esa misma línea.
13:16
So I will leave you with that. Thank you.
302
781000
2000
Así que los dejaré con eso. Gracias.
13:18
(Applause)
303
783000
13000
(Aplausos)
13:33
Chris Anderson: So to ask the obvious question --
304
798000
3000
Chris Anderson: Para hacer la pregunta obvia --
13:36
actually this is from Bill Gates --
305
801000
2000
de hecho es de Bill Gates --
13:38
when? (John Underkoffler: When?)
306
803000
3000
¿cuándo? (John Underkoffler: ¿Cuándo?)
13:41
CA: When real? When for us, not just in a lab and on a stage?
307
806000
3000
CA: ¿Cuándo va a ser real? ¿Cuándo para nosotros, no sólo en un laboratorio o sobre un escenario?
13:45
Can it be for every man, or is this just for corporations and movie producers?
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¿Puede ser para cada persona, o esto es sólo para compañías y productores de películas?
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JU: No, it has to be for every human being.
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JU: No, tiene que ser para cada ser humano.
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That's our goal entirely.
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Ese es todo nuestro objetivo.
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We won't have succeeded
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No tendremos éxito
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unless we take that next big step.
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a no ser que demos el siguiente gran paso.
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I mean it's been 25 years.
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Quiero decir han pasado 25 años.
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Can there really be only one interface? There can't.
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¿Puede haber solamente una interfaz? No puede.
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CA: But does that mean that, at your desk or in your home,
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CA: ¿Pero eso supone que, en tu escritorio o en tu casa,
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you need projectors, cameras?
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necesites proyectores, cámaras?
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You know, how can it work?
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¿Sabes, cómo puede funcionar?
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JU: No, this stuff will be built into the bezel of every display.
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JU: No, este material estará incluido en el armazón de cada dispositivo.
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It'll be built into architecture.
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Estará incluido en la arquitectura.
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The gloves go away in a matter of months or years.
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Los guantes desaparecerán en el plazo de meses o años.
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So this is the inevitability about it.
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Así que esto es inevitable.
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CA: So, in your mind, five years time,
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CA: Entonces, tú piensas, en cinco años,
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someone can buy this as part of
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¿alguien podrá comprar esto como parte de
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a standard computer interface?
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una interfaz estándar del ordenador?
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JU: I think in five years time when you buy a computer,
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JU: Pienso que en cinco años cuando compres un ordenador,
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you'll get this.
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obtendrás esto.
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CA: Well that's cool.
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CA: Eso es genial
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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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El mundo tiene la costumbre de sorprendernos en como estas cosas son de hecho usadas.
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What do you think, what in your mind is the first killer app for this?
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¿Qué dices, cuál piensas que será la primera aplicación importante para esto?
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JU: That's a good question, and we ask ourselves that every day.
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JU: Esa es una buena pregunta, y nos la hacemos todos los días.
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At the moment, our early-adopter customers --
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Por el momento, nuestros primeros clientes en adoptarla --
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and these systems are deployed out in the real world --
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y los sistemas se están utilizando en el mundo real --
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do all the big data intensive, data heavy problems with it.
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para trabajar en problemas pesados, muy intensivos en datos.
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So, whether it's logistics and supply chain management
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Así que, ya sea para el manejo de la logística en una cadena de abastecimiento
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or natural gas and resource extraction,
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o la extracción de recursos y gas naturales,
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financial services, pharmaceuticals, bioinformatics,
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servicios financieros, farmaceúticas, bioinformática,
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those are the topics right now, but that's not a killer app.
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estos son los temas ahora mismo, pero estas no son la aplicación importante.
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And I understand what you're asking.
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Y entiendo lo que estás preguntando.
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CA: C'mon, c'mon. Martial arts, games. C'mon.
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CA: Vamos, vamos. Artes marciales, juegos. Vamos.
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(Laughter)
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(Risas)
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John, thank you for making science-fiction real.
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John, gracias por hacer real la ciencia-ficción
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JU: It's been a great pleasure.
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JU: Ha sido un gran placer.
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Thank you to you all.
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Gracias 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