ABOUT THE SPEAKER
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.

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.

More profile about the speaker
John Underkoffler | Speaker | TED.com
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?
- 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

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00:15
We're 25, 26 yearsaños after
0
0
2000
Aquí estamos 25, 26 años después
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the adventadviento of the MacintoshMacintosh,
1
2000
2000
de la llegada de Macintosh,
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whichcual was an astoundinglypasmosamente seminalseminal eventevento
2
4000
2000
que fue un acontecimiento increiblemente clave
00:21
in the historyhistoria
3
6000
2000
en la historia
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of human-machinehumano-máquina interfaceinterfaz
4
8000
2000
de la interfaz humano-máquina,
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and in computationcálculo in generalgeneral.
5
10000
2000
y de la computación en general.
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It fundamentallyfundamentalmente changedcambiado the way
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12000
2000
Básicamente cambio el modo
00:29
that people thought about computationcálculo,
7
14000
2000
de pensar de las personas sobre la computación,
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thought about computersordenadores,
8
16000
2000
sobre los ordenadores,
00:33
how they used them and who and how manymuchos people were ablepoder to use them.
9
18000
3000
como los usaban y quien y cuantas personas podían utilizarlos.
00:36
It was suchtal a radicalradical changecambio, in facthecho,
10
21000
2000
De hecho, fue un cambio tan radical,
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that the earlytemprano MacintoshMacintosh developmentdesarrollo teamequipo
11
23000
2000
que el equipo original de desarrollo de Macintosh
00:40
in '82, '83, '84
12
25000
2000
en el '82, '83, '84,
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had to writeescribir an entirelyenteramente newnuevo operatingoperando systemsistema from the groundsuelo up.
13
27000
3000
tuvo que escribir enteramente un nuevo sistema operativo desde el principio.
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Now, this is an interestinginteresante little messagemensaje,
14
30000
2000
Pero, este es un mensaje interesante,
00:47
and it's a lessonlección that has sinceya que, I think,
15
32000
2000
y es una lección que desde entonces, creo,
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been forgottenolvidado or lostperdió or something,
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34000
2000
ha sido olvidada o perdida o algo.
00:51
and that is, namelya saber, that the OSOS is the interfaceinterfaz.
17
36000
3000
Y es que, básicamente, el OS [sistema operativo] es la interfaz.
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The interfaceinterfaz is the OSOS.
18
39000
2000
La interfaz es el OS.
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It's like the landtierra and the kingRey (i.e. ArthurArturo) they're inseparableinseparable, they are one.
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41000
3000
Es como la tierra y el rey en "Arturo"; son inseparables, son uno.
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And to writeescribir a newnuevo operatingoperando systemsistema was not a capriciouscaprichoso matterimportar.
20
44000
3000
Y escribir un nuevo sistema operativo no fue un mero capricho.
01:02
It wasn'tno fue just a matterimportar of tuningsintonización up some graphicsgráficos routinesrutinas.
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47000
3000
No fue solamente cuestión de poner a punto unas rutinas gráficas.
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There were no graphicsgráficos routinesrutinas. There were no mouseratón driversconductores.
22
50000
3000
No había rutinas gráficas. No había drivers para el ratón.
01:08
So it was a necessitynecesidad.
23
53000
2000
Por lo que era una necesidad.
01:10
But in the quarter-centuryun cuarto de siglo sinceya que then,
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55000
2000
Pero en el cuarto de siglo desde entonces,
01:12
we'venosotros tenemos seenvisto all of the fundamentalfundamental
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57000
2000
todos hemos visto que las tecnologías
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supportingsecundario technologiestecnologías go berserkenloquecido.
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59000
2000
de apoyo básicas han cambiado de forma frenética.
01:16
So memorymemoria capacitycapacidad and diskdisco capacitycapacidad
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61000
3000
La capacidad de memoria y de disco
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have been multipliedmultiplicado by something betweenEntre 10,000 and a millionmillón.
28
64000
3000
han sido multiplicadas por un factor entre 10.000 y un millón.
01:22
SameMismo thing for processorprocesador speedsvelocidades.
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67000
2000
Lo mismo con la velocidad de los procesadores.
01:24
NetworksRedes, we didn't have networksredes at all
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69000
2000
Redes, no teníamos redes en absoluto
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at the time of the Macintosh'sMacintosh introductionIntroducción,
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71000
3000
cuando se introdujo la Macintosh.
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and that has becomevolverse the singlesoltero mostmás salientsaliente aspectaspecto
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74000
2000
Y este a llegado a ser el aspecto individual más notable
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of how we livevivir with computersordenadores.
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76000
2000
de como vivimos con los ordenadores.
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And, of coursecurso, graphicsgráficos: TodayHoy
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78000
2000
Y, por supuesto, gráficos hoy:
01:35
84 dollarsdólares and 97 centscentavos at BestMejor BuyComprar
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80000
3000
por $ 84,97 en Best Buy
01:38
buyscompra you more graphicsgráficos powerpoder
36
83000
2000
compras más potencia de gráficos
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than you could have gottenconseguido for a millionmillón bucksdinero from SGISGI only a decadedécada agohace.
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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'venosotros tenemos got that incredibleincreíble ramp-uprampa arriba.
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88000
2000
Por tanto tenemos esta increible aceleración.
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Then, on the sidelado, we'venosotros tenemos got the WebWeb
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90000
2000
Entonces, por un lado, tenemos la Web
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and, increasinglycada vez más, the cloudnube,
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92000
2000
y, de modo creciente, la nube [Internet],
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whichcual is fantasticfantástico,
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94000
2000
lo que es fantástico,
01:51
but alsoademás -- in the regardconsiderar in whichcual an interfaceinterfaz is fundamentalfundamental --
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96000
3000
pero también en el aspecto en que una interfaz es fundamental,
01:54
kindtipo of a distractiondistracción.
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99000
2000
resultan ser una distracción.
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So we'venosotros tenemos forgottenolvidado to inventinventar newnuevo interfacesinterfaces.
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101000
2000
Por tanto hemos olvidado inventar nuevas interfaces.
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CertainlyCiertamente we'venosotros tenemos seenvisto in recentreciente yearsaños a lot of changecambio in that regardconsiderar,
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103000
2000
Ciertamente hemos visto, en los años recientes, muchos cambios en ese aspecto.
02:00
and people are startingcomenzando to wakedespertar up about that.
46
105000
3000
Y la gente se está empezando a dar cuenta de ello.
02:04
So what happenssucede nextsiguiente? Where do we go from there?
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109000
2000
¿Entonces qué ocurre a continuación? ¿A dónde vamos desde ahí?
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The problemproblema, as we see it,
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111000
2000
El problema, como lo vemos,
02:08
has to do with a singlesoltero, simplesencillo wordpalabra: "spaceespacio,"
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113000
2000
esta relacionado con una única y simple palabra, "espacio"
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or a singlesoltero, simplesencillo phrasefrase:
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115000
2000
o una única y simple frase,
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"realreal worldmundo geometrygeometría."
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117000
2000
"geometría del mundo real".
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ComputersOrdenadores and the programmingprogramación languagesidiomas
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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 teachenseñar them in,
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121000
2000
con los que les hablamos, con los que les enseñamos,
02:18
are hideouslyfeamente insensateinsensato when it comesproviene to spaceespacio.
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123000
3000
son profundamente torpes en lo que se refiere al espacio.
02:21
They don't understandentender realreal worldmundo spaceespacio.
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126000
2000
No entienden el espacio en el mundo real.
02:23
It's a funnygracioso thing because the restdescanso of us occupyocupar it quitebastante frequentlyfrecuentemente and quitebastante well.
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128000
3000
Es algo gracioso porque nosotros lo empleamos con frecuencia y bastante bien.
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They alsoademás don't understandentender time, but that's a matterimportar for a separateseparar 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 happenssucede if you startcomienzo to
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134000
2000
¿Entonces, qué ocurre si empiezas
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explainexplique spaceespacio to them?
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136000
2000
a explicarles el espacio?
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One thing you mightpodría get is something like the LuminousLuminoso RoomHabitación.
60
141000
3000
Una cosa que podrías conseguir es algo como la Habitación Luminosa.
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The LuminousLuminoso RoomHabitación is a systemsistema
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144000
2000
La Habitación Luminosa es un sistema
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in whichcual it's consideredconsiderado that
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146000
2000
en el que se considera que
02:43
inputentrada and outputsalida spacesespacios are co-locatedcoubicado.
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148000
2000
los medios de entrada y salida de información están superpuestos en el espacio.
02:45
That's a strangelyextrañamente simplesencillo,
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150000
2000
Esto es una idea extrañamente simple,
02:47
and yettodavía unexploredinexplorado ideaidea, right?
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152000
2000
y aun inexplorada, no?
02:49
When you use a mouseratón, your handmano is down here on the mouseratón padalmohadilla.
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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 samemismo planeavión as what you're talkinghablando about:
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157000
2000
No está ni siquiera en el mismo plano de lo que estás hablando.
02:54
The pixelspíxeles are up on the displaymonitor.
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159000
2000
Los pixels están arriba en la pantalla.
02:56
So here was a roomhabitación in whichcual all the wallsmuros, floorspisos, ceilingstechos,
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161000
3000
Así que aquí había una habitación en la que los muros, suelos, techos,
02:59
petsmascotas, potteden conserva plantsplantas, whateverlo que sea was in there,
70
164000
2000
mascotas, macetas, cualquier cosa que estaba ahí,
03:01
were capablecapaz, not only of displaymonitor but of sensingdetección as well.
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166000
3000
era capaz, no sólo, de exhibir imágenes, sino también de sentirse.
03:04
And that meansmedio inputentrada and outputsalida are in the samemismo spaceespacio
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169000
2000
Y eso significa que la entrada y salida de información están en el mismo espacio
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enablinghabilitar stuffcosas like this.
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171000
2000
permitiendo cosas como esta.
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That's a digitaldigital storagealmacenamiento in a physicalfísico containerenvase.
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173000
2000
Esto es un almacenamiento digital en un contenedor físico.
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The contractcontrato is the samemismo
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175000
2000
La relación es la misma
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as with realreal wordpalabra objectsobjetos in realreal worldmundo containerscontenedores.
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177000
3000
que con objetos del mundo real en un contenedor del mundo real.
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Has to come back out, whateverlo que sea you put in.
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180000
3000
Tiene que volver a salir, cualquier cosa que pongas dentro.
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This little designdiseño experimentexperimentar
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183000
2000
Este pequeño experimento
03:20
that was a smallpequeña officeoficina here knewsabía a fewpocos other trickstrucos as well.
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185000
3000
que aquí era una pequeña oficina también conocía algunos trucos más.
03:23
If you presentedpresentado it with a chessajedrez boardtablero,
80
188000
2000
Si le presentabas un tablero de ajedrez,
03:25
it triedintentó to figurefigura out what you mightpodría 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,
82
192000
2000
Y si no tenían nada que hacer,
03:29
the chessajedrez piecespiezas eventuallyfinalmente got boredaburrido
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194000
2000
las piezas eventualmente se aburrían
03:31
and hoppedsaltó away.
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196000
2000
y se marchaban.
03:33
The academicsacadémica who were overseeingsupervisando this work
85
198000
3000
Los académicos que están supervisando este trabajo
03:36
thought that that was too frivolousfrívolo,
86
201000
2000
pensaron que era demasiado frívolo,
03:38
so we builtconstruido deadlymortal seriousgrave applicationsaplicaciones
87
203000
2000
así que construimos aplicaciones serias
03:40
like this opticsóptica prototypingcreación de prototipos workbenchbanco de trabajo
88
205000
2000
como este prototipo de escritorio de trabajo óptico
03:42
in whichcual a toothpastepasta dental capgorra on a cardboardcartulina boxcaja
89
207000
3000
en el que una tapa de pasta de dientes sobre una caja de cartón
03:45
becomesse convierte a laserláser.
90
210000
2000
se convierte en un láser.
03:47
The beamhaz splittersdivisores and lenseslentes are representedrepresentado by physicalfísico objectsobjetos,
91
212000
3000
El divisor de rayos y las lentes están representados por objetos físicos,
03:50
and the systemsistema projectsproyectos down the laserláser beamhaz pathcamino.
92
215000
3000
y el sistema proyecta el recorrido del rayo láser.
03:53
So you've got an interfaceinterfaz that has no interfaceinterfaz.
93
218000
2000
Así que tienes una interfaz que no tiene una interfaz.
03:55
You operatefuncionar the worldmundo as you operatefuncionar the realreal worldmundo,
94
220000
3000
Manejas el mundo de la misma manera que trabajas en el mundo real,
03:58
whichcual is to say, with your handsmanos.
95
223000
2000
lo que quiere decir, con tus manos.
04:00
Similarlysimilar, a digitaldigital windviento tunneltúnel with digitaldigital windviento
96
225000
2000
Parecido, un tunel de viento digital con viento digital
04:02
flowingfluido from right to left --
97
227000
2000
soplando de la derecha a la izquierda.
04:04
not that remarkablenotable in a sensesentido; we didn't inventinventar the mathematicsmatemáticas.
98
229000
3000
No tan extraordinario en un sentido; no inventamos las matemáticas.
04:07
But if you displayeddesplegado that on a CRTCRT or flatplano panelpanel displaymonitor,
99
232000
2000
Pero si visualizaras eso en una pantalla CRT o en una pantalla plana,
04:09
it would be meaninglesssin sentido to holdsostener up an arbitraryarbitrario objectobjeto,
100
234000
3000
no tendría sentido sostener un objeto cualquiera,
04:12
a realreal worldmundo objectobjeto in that.
101
237000
2000
un objeto real frente a él.
04:14
Here, the realreal worldmundo mergesfusiona with the simulationsimulación.
102
239000
3000
Aquí, el mundo real se mezcla con la simulación.
04:18
And finallyfinalmente, to pullHalar out all the stopsparadas,
103
243000
2000
Y finalmente, para echar abajo todos los límites,
04:20
this is a systemsistema calledllamado UrpUrp, for urbanurbano plannersplanificadores,
104
245000
3000
este es un sistema llamado UrP, de Urban Planner,
04:23
in whichcual we give architectsarquitectos and urbanurbano plannersplanificadores back
105
248000
3000
en el que les devolvemos a los arquitectos y diseñadores urbanos
04:26
the modelsmodelos that we confiscatedconfiscado
106
251000
2000
los modelos que les confiscamos
04:28
when we insistedinsistió that they use CADCANALLA systemssistemas.
107
253000
2000
cuando insistimos en que usaran los sistemas CAD.
04:30
And we make the machinemáquina meetreunirse them halfmitad way.
108
255000
2000
E hicimos que la máquina se encontrara con ellos a mitad de camino.
04:32
It projectsproyectos down digitaldigital shadowsoscuridad, as you see here.
109
257000
3000
Proyecta sombras digitales, como ven aquí.
04:35
And if you introduceintroducir toolsherramientas like this inverseinverso clockreloj,
110
260000
3000
Y si introduces herramientas como este reloj inverso,
04:38
then you can controlcontrolar the sun'ssol positionposición in the skycielo.
111
263000
2000
puedes controlar la posición del sol en el cielo.
04:40
That's 8 a.m. shadowsoscuridad.
112
265000
2000
Estas son las sombras de las 8:00 AM.
04:42
They get a little shortercorta at 9 a.m.
113
267000
2000
Son un poco más cortas a las 9:00 AM.
04:44
There you are, swingingbalanceo the sunsol around.
114
269000
2000
Aquí estás, desplazando el sol alrededor.
04:46
ShortCorto shadowsoscuridad at noonmediodía and so forthadelante.
115
271000
3000
Sombras cortas a mediodía y etcétera.
04:50
And we builtconstruido up a seriesserie of toolsherramientas like this.
116
275000
3000
Y construimos una serie de herramientas como esta.
04:53
There are inter-shadowingentre sombras studiesestudios
117
278000
2000
Hay estudios sobre sombras entre edificios
04:55
that childrenniños can operatefuncionar,
118
280000
2000
que hasta un niño puede llevar a cabo,
04:57
even thoughaunque they don't know anything about urbanurbano planningplanificación:
119
282000
2000
aunque no sepa nada sobre diseño urbano.
04:59
To movemovimiento a buildingedificio, you simplysimplemente reachalcanzar out your handmano and you movemovimiento the buildingedificio.
120
284000
3000
Para mover un edificio, simplemente alargas tu mano y mueves el edificio.
05:02
A materialmaterial wandvarita mágica makeshace the buildingedificio
121
287000
2000
Una varita material convierte el edificio
05:04
into a sortordenar of FrankFranco GehryGehry thing that reflectsrefleja lightligero in all directionsdirecciones.
122
289000
3000
en un objeto a lo Frank Gehry que refleja la luz en todas las direcciones.
05:07
Are you blindingcegador passerstranseúntes by and motoristsautomovilistas on the freewaysautopistas?
123
292000
3000
¿Están cegando a transeúntes o conductores en las autopistas?
05:10
A zoningzonificación toolherramienta connectsconecta distantdistante structuresestructuras, a buildingedificio and a roadwaycalzada.
124
295000
3000
Una herramienta de loteo conecta estructuras distantes, un edificio y una carretera.
05:13
Are you going to get sueddemandado by the zoningzonificación commissioncomisión? And so forthadelante.
125
298000
3000
¿Vas a ser demandado por la comisión de loteos? y etcétera.
05:17
Now, if these ideasideas seemparecer familiarfamiliar
126
302000
2000
Ahora, si estas ideas parecen familiares
05:19
or perhapsquizás even a little datedanticuado,
127
304000
2000
o incluso un poco anticuadas,
05:21
that's great; they should seemparecer familiarfamiliar.
128
306000
2000
perfecto; deberían resultar familiares.
05:23
This work is 15 yearsaños oldantiguo.
129
308000
2000
Este trabajo tiene 15 años de antigüedad.
05:26
This stuffcosas was undertakenemprendido at MITMIT and the MediaMedios de comunicación LabLaboratorio
130
311000
3000
Así que esta tarea fue emprendida en el MIT y el Media Lab
05:29
underdebajo the incredibleincreíble directiondirección of ProfessorProfesor HiroshiHiroshi IshiiIshii,
131
314000
3000
bajo la increible dirección del Prof. Hiroshi Ishii,
05:32
directordirector of the TangibleTangible MediaMedios de comunicación GroupGrupo.
132
317000
2000
director del Tangible Media Group.
05:34
But it was that work that was seenvisto
133
319000
2000
Pero fue aquel trabajo el que vió
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by AlexAlex McDowellMcDowell,
134
321000
2000
Alex McDowell.
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one of the world'smundo legendarylegendario productionproducción designersdiseñadores.
135
323000
3000
un legendario diseñador de producción [en películas].
05:41
But AlexAlex was preparingpreparando a little, sortordenar of obscureoscuro, indieindie, arthouseArthouse filmpelícula
136
326000
3000
Alex estaba preparando una pequeña película, más bien, oscura, independiente,
05:44
calledllamado "MinorityMinoría ReportInforme" for StevenSteven SpielbergSpielberg,
137
329000
3000
llamada "Minority Report" para Steven Spielberg.
05:47
and invitedinvitado us to come out from MITMIT
138
332000
2000
Y nos invitó a salir del MIT
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and designdiseño the interfacesinterfaces
139
334000
3000
y diseñar las interfaces
05:52
that would appearAparecer in that filmpelícula.
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
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that AlexAlex was so dedicateddedicado to the ideaidea of verisimilitudeverosimilitud,
142
342000
3000
Alex estaba tan dedicado a la verisimilitud de la idea,
06:00
the ideaidea that the putativeputativo 2054
143
345000
3000
la idea de que el Putative 2054
06:03
that we were paintingpintura in the filmpelícula be believablecreíble,
144
348000
3000
que estábamos mostrando en la película fuera creíble,
06:06
that he allowedpermitido us to take on that designdiseño work
145
351000
2000
que nos permitió encargarnos de aquel trabajo de diseño
06:08
as if it were an R&D effortesfuerzo.
146
353000
2000
como si fuera un producto de I+D [Investigación y Desarrollo].
06:10
And the resultresultado is sortordenar of
147
355000
2000
Y el resultado es más bien
06:12
gratifyinglygratificante perpetualperpetuo.
148
357000
2000
gratificantemente perpetuo.
06:14
People still referencereferencia those sequencessecuencias in "MinorityMinoría ReportInforme"
149
359000
3000
La gente todavía hace referencia a aquellas escenas de "Minority Report"
06:17
when they talk about newnuevo UIUI designdiseño.
150
362000
2000
cuando hablan sobre diseño de UI [Interfaz de Usuario].
06:19
So this led fullcompleto circlecirculo, in a strangeextraño way,
151
364000
2000
Y aquello llevó a completar el círculo, de un modo extraño,
06:21
to buildconstruir these ideasideas into what we believe
152
366000
3000
a incluir estas ideas en lo que creemos
06:24
is the necessarynecesario futurefuturo of humanhumano machinemáquina interfaceinterfaz:
153
369000
3000
es necesariamente el futuro de la interfaz humano-máquina,
06:27
the SpatialEspacial OperatingOperando EnvironmentAmbiente, we call it.
154
372000
3000
el ambiente operativo espacial, lo llamamos.
06:32
So here we have a bunchmanojo of stuffcosas, some imagesimágenes.
155
377000
3000
Así que aquí tenemos un puñado de cosas, algunas imágenes.
06:35
And, usingutilizando a handmano,
156
380000
2000
Y, usando una mano,
06:37
we can actuallyactualmente exerciseejercicio sixseis degreesgrados of freedomlibertad,
157
382000
3000
podemos de hecho ejercer seis grados de libertad,
06:40
sixseis degreesgrados of navigationalrelativo a la navegación controlcontrolar.
158
385000
3000
seis grados de control de navegación.
06:43
And it's fundivertido to flymosca throughmediante MrSeñor. Beckett'sBeckett's eyeojo.
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
throughmediante the scaryde miedo orangutanorangután.
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 difficultdifícil.
163
397000
3000
Hagamos algo un poco más difícil.
06:55
Here, we have a wholetodo bunchmanojo of disparatedispar imagesimágenes.
164
400000
2000
Aquí, tenemos un completo abanico de imágenes diferentes.
06:57
We can flymosca around them.
165
402000
2000
Podemos volar alrededor.
06:59
So navigationnavegación is a fundamentalfundamental issueproblema.
166
404000
2000
Así que la navegación es una cuestión fundamental.
07:01
You have to be ablepoder to navigatenavegar in 3D.
167
406000
3000
Tienes que ser capaz de navegar en 3D.
07:04
Much of what we want computersordenadores to help us with in the first placelugar
168
409000
3000
En mucho de lo que queremos que los ordenadores nos ayuden, en primer lugar,
07:07
is inherentlyinherentemente spatialespacial.
169
412000
2000
es inherentemente espacial.
07:09
And the partparte that isn't spatialespacial can oftena menudo be spatializedespacializado
170
414000
2000
Y la parte que no es espacial puede a menudo espacializarse
07:11
to allowpermitir our wetwarewetware to make greatermayor sensesentido of it.
171
416000
3000
para permitir a nuestro cerebro darle mayor sentido.
07:14
Now we can distributedistribuir this stuffcosas in manymuchos differentdiferente waysformas.
172
419000
3000
Ahora podemos distribuir esto de diferentes formas.
07:17
So we can throwlanzar it out like that. Let's resetReiniciar it.
173
422000
2000
Así que podemos lanzarlo así. Reorganicemoslo.
07:19
We can organizeorganizar it this way.
174
424000
2000
Podemos organizarlo de esta manera.
07:21
And, of coursecurso, it's not just about navigationnavegación,
175
426000
3000
Y, por supuesto, no es sólo sobre navegación,
07:24
but about manipulationmanipulación as well.
176
429000
2000
sino sobre manipulación también.
07:26
So if we don't like stuffcosas,
177
431000
2000
Así que si no nos gustan algunas cosas,
07:28
or we're intenselyintensamente curiouscurioso about
178
433000
2000
o estamos profundamente interesados en
07:30
ErnstErnst Haeckel'sHaeckel's scientificcientífico falsificationsfalsificaciones,
179
435000
3000
las falsificaciones científicas de Ernst Haeckel,
07:33
we can pullHalar them out like that.
180
438000
2000
podemos tirar de ellas así.
07:35
And then if it's time for analysisanálisis, we can pullHalar back a little bitpoco
181
440000
3000
Y entonces es el momento para el análisis, podemos tirar un poco hacia atrás
07:38
and askpedir for a differentdiferente distributiondistribución.
182
443000
3000
y pedir una distribución diferente.
07:43
Let's just come down a bitpoco
183
448000
2000
Descendamos un poco
07:46
and flymosca around.
184
451000
2000
y volemos alrededor.
07:49
So that's a differentdiferente way to look at stuffcosas.
185
454000
3000
Esta es una manera diferente de ver las cosas.
07:52
If you're of a more analyticalanalítico naturenaturaleza
186
457000
2000
Si eres de una naturaleza más analítica
07:54
then you mightpodría want, actuallyactualmente, to look at this
187
459000
2000
entonces a lo mejor querrás, de hecho, mirar esto
07:56
as a colorcolor histogramhistograma.
188
461000
3000
como un histograma de color.
07:59
So now we'venosotros tenemos got the stuffcosas color-sortedclasificado por color,
189
464000
3000
Así que ahora tenemos el material clasificado por colores,
08:02
angleángulo mapsmapas ontosobre colorcolor.
190
467000
3000
el ángulo mapea a color.
08:05
And now, if we want to selectseleccionar stuffcosas,
191
470000
2000
Y ahora, si queremos seleccionar material,
08:07
3D, spaceespacio,
192
472000
2000
3D, espacio,
08:09
the ideaidea that we're trackingrastreo handsmanos in realreal spaceespacio
193
474000
3000
la idea de que estamos rastreando manualmente en el espacio real
08:12
becomesse convierte really importantimportante because we can reachalcanzar in,
194
477000
3000
se vuelve muy importante porque podemos acercarnos y tomarlo,
08:15
not in 2D, not in fakefalso 2D, but in actualreal 3D.
195
480000
2000
no en 2D, no en el falso 2D, pero de hecho en 3D.
08:17
Here are some selectionselección planesaviones.
196
482000
2000
Aquí hay algunos planos de selección.
08:19
And we'llbien performrealizar this BooleanBooleano operationoperación
197
484000
3000
Y realizaremos esta operación Booleana
08:22
because we really love yellowamarillo and tapirstapires on greenverde grasscésped.
198
487000
3000
porque realmente nos gusta el amarillo y tapires sobre hierba verde.
08:34
So, from there to the worldmundo of realreal work.
199
499000
3000
Así que, desde ahí al mundo del trabajo real.
08:37
Here'sAquí está a logisticslogística systemsistema,
200
502000
2000
Aquí hay un sistema logístico,
08:39
a smallpequeña piecepieza of one that we're currentlyactualmente buildingedificio.
201
504000
2000
una pequeña pieza de uno que actualmente estamos construyendo.
08:41
There'reHay a lot of elementselementos.
202
506000
2000
Hay un montón de elementos.
08:43
And one thing that's very importantimportante is to combinecombinar traditionaltradicional tabulartabular datadatos
203
508000
3000
Y una cosa que es muy importante es combinar datos tabulados tradicionales
08:46
with three-dimensionaltridimensional and geospatialgeoespacial informationinformación.
204
511000
3000
con la información tridimensional y geoespacial.
08:49
So here'saquí está a familiarfamiliar placelugar.
205
514000
3000
Así que hay un lugar familiar.
08:52
And we'llbien bringtraer this back here for a secondsegundo.
206
517000
3000
Y traeremos esto aquí por un segundo.
08:55
Maybe selectseleccionar a little bitpoco of that.
207
520000
3000
A lo mejor seleccionar un poco de esto.
08:58
And bringtraer out this graphgrafico.
208
523000
3000
Y traer fuera este gráfico.
09:01
And we should, now,
209
526000
2000
Y deberemos, ahora,
09:03
be ablepoder to flymosca in here
210
528000
3000
ser capaces de volar aquí dentro
09:06
and have a closercerca look.
211
531000
3000
y tener una visión más cercana.
09:09
These are logisticslogística elementselementos
212
534000
2000
Estos son elementos logísticos
09:11
that are scattereddispersado acrossa través de the UnitedUnido StatesEstados.
213
536000
3000
que están dispersos a lo ancho de los Estados Unidos.
09:20
One thing that three-dimensionaltridimensional interactionsinteracciones
214
545000
3000
Una cosa que la interacción tridimensional
09:23
and the generalgeneral ideaidea of imbuingimbuir
215
548000
2000
y la idea general de integrar
09:25
computationcálculo with spaceespacio affordsofrece you
216
550000
2000
computación con espacio te permite,
09:27
is a finalfinal destructiondestrucción of that unfortunatedesgraciado
217
552000
2000
es la destrucción de esa desafortunada
09:29
one-to-onedoce y cincuenta y nueve de la noche pairingemparejamiento betweenEntre humanhumano beingsseres and computersordenadores.
218
554000
3000
pareja uno a uno entre seres humanos y ordenadores.
09:32
That's the oldantiguo way, that's the oldantiguo mantramantra:
219
557000
2000
Esa es la manera antigua; el viejo mantra, ¿cierto?
09:34
one machinemáquina, one humanhumano, one mouseratón, one screenpantalla.
220
559000
2000
una máquina, un humano, un ratón, una pantalla.
09:36
Well, that doesn't really cutcortar it anymorenunca más.
221
561000
3000
Bien, eso ya no es válido.
09:39
In the realreal worldmundo, we have people who collaboratecolaborar;
222
564000
3000
Así que en el mundo real, tenemos personas que colaboran;
09:42
we have people who have to work togetherjuntos,
223
567000
3000
tenemos personas que trabajan juntas.
09:45
and we have manymuchos differentdiferente displaysmuestra.
224
570000
3000
Y tenemos muchas pantallas diferentes.
09:48
And we mightpodría want to look at these variousvarios imagesimágenes.
225
573000
3000
Y a lo mejor queremos ver estas imágenes variadas.
09:51
We mightpodría want to askpedir for some help.
226
576000
2000
A lo mejor queremos pedir algo de ayuda.
09:53
The authorautor of this newnuevo pointingseñalando devicedispositivo
227
578000
3000
El autor de este nuevo dispositivo de puntero
09:56
is sittingsentado over there,
228
581000
2000
está sentado allí,
09:58
so I can pullHalar this from there to there.
229
583000
2000
así que puedo pasar esto desde aquí hasta allí.
10:00
These are unrelatedno relacionado machinesmáquinas, right?
230
585000
3000
Estas son máquinas independientes, ¿cierto?
10:03
So the computationcálculo is spaceespacio solublesoluble and networkred solublesoluble.
231
588000
3000
Así que la computación es soluble en el espacio y soluble en la red.
10:06
So I'm going to leavesalir that over there
232
591000
2000
Así que voy a dejar eso allí
10:08
because I have a questionpregunta for PaulPablo.
233
593000
2000
porque tengo una pregunta para Paul.
10:10
PaulPablo is the designerdiseñador of this wandvarita mágica, and maybe its easiestmás fácil
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 personpersona 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 pullHalar this apartaparte:
237
605000
2000
Desarmemos esto.
10:23
I'll go aheadadelante and explodeexplotar it.
238
608000
3000
Voy a hacerlo explotar.
10:26
KevinKevin, can you help?
239
611000
2000
¿Kevin, puedes ayudar?
10:33
Let me see if I can help us find the circuitcircuito boardtablero.
240
618000
3000
Dejenme ver si puedo ayudarnos a encontrar la tarjeta de circuitos.
10:38
MindMente you, it's a sortordenar of gratuitousgratuito field-strippingdespojo de campo exerciseejercicio,
241
623000
3000
Fíjense, es un ejercicio desmantelación aparentemente sin sentido,
10:41
but we do it in the lablaboratorio 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 collaborativecolaborativo work, whethersi it's immediatelyinmediatamente co-locatedcoubicado
244
631000
3000
Así que el trabajo colaborativo, no importa si es en un mismo lugar
10:49
or distantdistante and distinctdistinto, is always importantimportante.
245
634000
3000
o a distancia y distinto, siempre es importante.
10:52
And again, that stuffcosas
246
637000
2000
Y otra vez, ese asunto
10:54
needsnecesariamente to be undertakenemprendido in the contextcontexto of spaceespacio.
247
639000
3000
debe ser acometido en el contexto del espacio.
10:59
And finallyfinalmente, I'd like to leavesalir you with a glimpsevislumbrar
248
644000
3000
Y finalmente, me gustaría dejarlos con un vistazo
11:02
that takes us back to the worldmundo of imageryimágenes.
249
647000
2000
que nos lleva de nuevo al mundo de las imágenes.
11:04
This is a systemsistema calledllamado TAMPERMANOSEAR,
250
649000
2000
Este es un sistema llamado TAMPER,
11:06
whichcual is a slightlyligeramente whimsicalcaprichoso look
251
651000
2000
que es una mirada un tanto caprichosa
11:08
at what the futurefuturo of editingedición
252
653000
2000
a lo que podría llegar a ser el futuro de la edición
11:10
and mediamedios de comunicación manipulationmanipulación systemssistemas mightpodría be.
253
655000
2000
y manipulación de los sistemas de media.
11:12
We at OblongOblongo believe that mediamedios de comunicación should be
254
657000
2000
En Oblong creemos que el material multimedia debe ser
11:14
accessibleaccesible in much more fine-grainedde grano fino formformar.
255
659000
3000
accesible de una forma mucho más palpable.
11:17
So we have a largegrande numbernúmero of moviespelículas
256
662000
2000
Así que tenemos un gran número de películas
11:19
stuckatascado insidedentro here.
257
664000
2000
metidas aquí dentro.
11:21
And let's just pickrecoger out a fewpocos elementselementos.
258
666000
3000
Y escojamos unos pocos elementos.
11:24
We can zipcremallera throughmediante them
259
669000
3000
Como una posibilidad podemos
11:27
as a possibilityposibilidad.
260
672000
2000
desplazarnos por ellos.
11:29
We can grabagarrar elementselementos off the frontfrente,
261
674000
2000
Podemos grabar elementos del frente,
11:31
where uponsobre they reanimatereanimar, come to life,
262
676000
3000
donde se reaniman, vuelven a la vida,
11:34
and dragarrastrar them down ontosobre the tablemesa here.
263
679000
3000
y arrastrarlos hacia abajo aquí encima de la mesa.
11:39
We'llBien go over to JacquesJacques TatiTati here
264
684000
3000
Vayamos hacia Jacques Tati por aquí
11:42
and grabagarrar our blueazul friendamigo
265
687000
3000
y grabaremos a nuestro amigo azul
11:45
and put him down on the tablemesa as well.
266
690000
3000
y lo ponemos sobre la mesa también.
11:48
We maymayo need more than one.
267
693000
3000
A lo mejor necesitamos más de uno.
11:53
And we probablyprobablemente need,
268
698000
2000
Y probablemente necesitemos,
11:55
well, we probablyprobablemente need a cowboyvaquero
269
700000
2000
bien, probablemente necesitemos un cowboy
11:57
to be quitebastante honesthonesto.
270
702000
2000
para ser sincero.
11:59
(LaughterRisa)
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
(LaughterRisa)
274
711000
2000
(Risas)
12:08
You see, cowboysCowboys and Frenchfrancés farcefarsa people
275
713000
2000
Ven, los cowboys y los farsantes franceses
12:10
don't go well togetherjuntos, and the systemsistema knowssabe that.
276
715000
3000
no van bien juntos, y el sistema sabe eso.
12:15
Let me leavesalir with one finalfinal 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 greatestmejor EnglishInglés languageidioma writersescritores
279
724000
2000
uno de lo más grandes escritores en lengua inglesa
12:21
of the last threeTres decadesdécadas
280
726000
2000
de las tres últimas décadas
12:23
suggestedsugirió that great artart is always a giftregalo.
281
728000
3000
sugirió que el gran arte es siempre un regalo.
12:26
And he wasn'tno fue talkinghablando about whethersi the novelnovela costscostos 24.95 [dollarsdólares],
282
731000
3000
Y no estaba hablando sobre si la novela cuesta 24,95,
12:29
or whethersi you have to springprimavera 70 millionmillón bucksdinero
283
734000
2000
o si tienes que soltar 70 millones de dolares
12:31
to buycomprar the stolenrobado VermeerVermeer;
284
736000
2000
para comprar un Vermeer robado;
12:33
he was talkinghablando about the circumstancescircunstancias of its creationcreación
285
738000
2000
estaba hablando de las circunstancias de la creación
12:35
and of its existenceexistencia.
286
740000
2000
y de su existencia.
12:37
And I think that it's time that we askedpreguntó
287
742000
2000
Y pienso que es el momento para que nos preguntemos
12:39
for the samemismo from technologytecnología.
288
744000
2000
lo mismo de la tecnología.
12:41
TechnologyTecnología is capablecapaz of
289
746000
2000
La tecnología es capaz
12:43
expressingexpresando and beingsiendo imbuedimbuido with
290
748000
3000
de expresar y de empaparse de
12:46
a certaincierto generositygenerosidad,
291
751000
2000
cierta generosidad,
12:48
and we need to demanddemanda that, in facthecho.
292
753000
2000
y debemos, de hecho, exigir eso.
12:50
For some of this kindtipo of technologytecnología,
293
755000
3000
Para algunos de estos tipos de tecnología,
12:53
groundsuelo centercentrar is
294
758000
3000
la base es
12:56
a combinationcombinación of designdiseño, whichcual is cruciallycrucialmente importantimportante.
295
761000
2000
una combinación de diseño, que es crucialmente importante.
12:58
We can't have advancesavances in technologytecnología any longermás
296
763000
3000
No podemos tener avances en tecnología en el futuro
13:01
unlessa no ser que designdiseño is integratedintegrado from the very startcomienzo.
297
766000
3000
a no ser que integremos el diseño desde el principio.
13:04
And, as well, as of efficacyeficacia, agencyagencia.
298
769000
3000
Y, además de eficacia, acción.
13:07
We're, as humanhumano beingsseres, the creaturescriaturas that createcrear,
299
772000
3000
Somos, como seres humanos, criaturas que crean,
13:10
and we should make sure that our machinesmáquinas aidayuda us in that tasktarea
300
775000
3000
y debemos asergurarnos que nuestras máquinas nos ayudan en esa tarea
13:13
and are builtconstruido in that samemismo imageimagen.
301
778000
3000
y están construidas en esa misma línea.
13:16
So I will leavesalir you with that. Thank you.
302
781000
2000
Así que los dejaré con eso. Gracias.
13:18
(ApplauseAplausos)
303
783000
13000
(Aplausos)
13:33
ChrisChris AndersonAnderson: So to askpedir the obviousobvio questionpregunta --
304
798000
3000
Chris Anderson: Para hacer la pregunta obvia --
13:36
actuallyactualmente this is from BillCuenta GatesPuertas --
305
801000
2000
de hecho es de Bill Gates --
13:38
when? (JohnJohn UnderkofflerUnderkoffler: When?)
306
803000
3000
¿cuándo? (John Underkoffler: ¿Cuándo?)
13:41
CACalifornia: When realreal? When for us, not just in a lablaboratorio and on a stageescenario?
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 everycada man, or is this just for corporationscorporaciones and moviepelícula producersproductores?
308
810000
3000
¿Puede ser para cada persona, o esto es sólo para compañías y productores de películas?
13:48
JUJU: No, it has to be for everycada humanhumano beingsiendo.
309
813000
2000
JU: No, tiene que ser para cada ser humano.
13:50
That's our goalGol entirelyenteramente.
310
815000
2000
Ese es todo nuestro objetivo.
13:52
We won'tcostumbre have succeededtenido éxito
311
817000
2000
No tendremos éxito
13:54
unlessa no ser que we take that nextsiguiente biggrande steppaso.
312
819000
2000
a no ser que demos el siguiente gran paso.
13:56
I mean it's been 25 yearsaños.
313
821000
2000
Quiero decir han pasado 25 años.
13:58
Can there really be only one interfaceinterfaz? There can't.
314
823000
2000
¿Puede haber solamente una interfaz? No puede.
14:00
CACalifornia: But does that mean that, at your deskescritorio or in your home,
315
825000
2000
CA: ¿Pero eso supone que, en tu escritorio o en tu casa,
14:02
you need projectorsproyectores, camerascámaras?
316
827000
3000
necesites proyectores, cámaras?
14:05
You know, how can it work?
317
830000
2000
¿Sabes, cómo puede funcionar?
14:07
JUJU: No, this stuffcosas will be builtconstruido into the bezelbisel of everycada displaymonitor.
318
832000
2000
JU: No, este material estará incluido en el armazón de cada dispositivo.
14:09
It'llVa a be builtconstruido into architecturearquitectura.
319
834000
2000
Estará incluido en la arquitectura.
14:11
The glovesguantes go away in a matterimportar of monthsmeses or yearsaños.
320
836000
3000
Los guantes desaparecerán en el plazo de meses o años.
14:14
So this is the inevitabilityinevitabilidad about it.
321
839000
2000
Así que esto es inevitable.
14:16
CACalifornia: So, in your mindmente, fivecinco yearsaños time,
322
841000
2000
CA: Entonces, tú piensas, en cinco años,
14:18
someonealguien can buycomprar this as partparte of
323
843000
2000
¿alguien podrá comprar esto como parte de
14:20
a standardestándar computercomputadora interfaceinterfaz?
324
845000
2000
una interfaz estándar del ordenador?
14:22
JUJU: I think in fivecinco yearsaños time when you buycomprar a computercomputadora,
325
847000
3000
JU: Pienso que en cinco años cuando compres un ordenador,
14:25
you'lltu vas a get this.
326
850000
2000
obtendrás esto.
14:27
CACalifornia: Well that's coolguay.
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852000
2000
CA: Eso es genial
14:29
(ApplauseAplausos)
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854000
4000
(Aplausos)
14:33
The worldmundo has a habithábito of surprisingsorprendente us as to how these things are actuallyactualmente used.
329
858000
3000
El mundo tiene la costumbre de sorprendernos en como estas cosas son de hecho usadas.
14:36
What do you think, what in your mindmente is the first killerasesino appaplicación for this?
330
861000
3000
¿Qué dices, cuál piensas que será la primera aplicación importante para esto?
14:39
JUJU: That's a good questionpregunta, and we askpedir ourselvesNosotros mismos that everycada day.
331
864000
3000
JU: Esa es una buena pregunta, y nos la hacemos todos los días.
14:42
At the momentmomento, our early-adopterearly-adopter customersclientes --
332
867000
3000
Por el momento, nuestros primeros clientes en adoptarla --
14:45
and these systemssistemas are deployeddesplegada out in the realreal worldmundo --
333
870000
3000
y los sistemas se están utilizando en el mundo real --
14:48
do all the biggrande datadatos intensiveintensivo, datadatos heavypesado problemsproblemas with it.
334
873000
3000
para trabajar en problemas pesados, muy intensivos en datos.
14:51
So, whethersi it's logisticslogística and supplysuministro chaincadena managementadministración
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876000
2000
Así que, ya sea para el manejo de la logística en una cadena de abastecimiento
14:53
or naturalnatural gasgas and resourcerecurso extractionextracción,
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878000
3000
o la extracción de recursos y gas naturales,
14:56
financialfinanciero servicesservicios, pharmaceuticalsproductos farmacéuticos, bioinformaticsbioinformática,
337
881000
3000
servicios financieros, farmaceúticas, bioinformática,
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those are the topicstemas right now, but that's not a killerasesino appaplicación.
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884000
2000
estos son los temas ahora mismo, pero estas no son la aplicación importante.
15:01
And I understandentender what you're askingpreguntando.
339
886000
2000
Y entiendo lo que estás preguntando.
15:03
CACalifornia: C'monVamos, c'monvamos. MartialMarcial artsletras, gamesjuegos. C'monVamos.
340
888000
2000
CA: Vamos, vamos. Artes marciales, juegos. Vamos.
15:05
(LaughterRisa)
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(Risas)
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JohnJohn, thank you for makingfabricación science-fictionciencia ficción realreal.
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John, gracias por hacer real la ciencia-ficción
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JUJU: It's been a great pleasurePlacer.
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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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(ApplauseAplausos)
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(Aplausos)
Translated by Ignacio Ruz Caracuel
Reviewed by Javier Yunes

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ABOUT THE SPEAKER
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.

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.

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