TED2010
John Underkoffler: Pointing to the future of UI
John Underkoffler pokazuje przysłość interfejsów użytkownika
Filmed:
Readability: 4
1,888,233 views
Wynalazca John Underkoffler, który był konsultantem naukowym filmu „Raport mniejszości”, prezentuje g-speak — prawdziwą wersję łączącego Tai Chi z cyberprzestrzenią oszałamiającego interfejsu komputerowego z filmu. Czy tak będziemy sterować komputerami jutra?
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
Double-click the English transcript below to play the video.
00:15
We're 25, 26 years after
0
0
2000
Minęło 25, 26 lat od
00:17
the advent of the Macintosh,
1
2000
2000
pojawienia się Macintosha,
00:19
which was an astoundingly seminal event
2
4000
2000
zdumiewająco brzemiennego w skutki
00:21
in the history
3
6000
2000
wydarzenia w historii
00:23
of human-machine interface
4
8000
2000
interfejsu człowiek-maszyna
00:25
and in computation in general.
5
10000
2000
i ogólnie techniki obliczeniowej.
00:27
It fundamentally changed the way
6
12000
2000
To gruntownie zmieniło sposób
00:29
that people thought about computation,
7
14000
2000
myślenia ludzi o obliczeniach,
00:31
thought about computers,
8
16000
2000
myślenia o komputerach,
00:33
how they used them and who and how many people were able to use them.
9
18000
3000
sposób ich używania oraz kto i ile osób mogło ich używać.
00:36
It was such a radical change, in fact,
10
21000
2000
Była to tak radykalna zmiana,
00:38
that the early Macintosh development team
11
23000
2000
że zespół twórców pierwszego Macintosha
00:40
in '82, '83, '84
12
25000
2000
w latach 1982, 83, 84
00:42
had to write an entirely new operating system from the ground up.
13
27000
3000
musiał napisać zupełnie nowy system operacyjny od zera.
00:45
Now, this is an interesting little message,
14
30000
2000
I to jest interesujące przesłanie
00:47
and it's a lesson that has since, I think,
15
32000
2000
i lekcja, które — jak myślę —
00:49
been forgotten or lost or something,
16
34000
2000
zostały zapomniane czy gdzieś przepadły.
00:51
and that is, namely, that the OS is the interface.
17
36000
3000
Mianowicie: że system operacyjny to interfejs.
00:54
The interface is the OS.
18
39000
2000
Interfejs to system operacyjny.
00:56
It's like the land and the king (i.e. Arthur) they're inseparable, they are one.
19
41000
3000
To tak jak ziemia i król w legendzie arturianskiej, są jednością.
00:59
And to write a new operating system was not a capricious matter.
20
44000
3000
A napisanie nowego systemu operacyjnego nie było kaprysem.
01:02
It wasn't just a matter of tuning up some graphics routines.
21
47000
3000
To nie była tylko kwestia dostrojenia kilku procedur graficznych.
01:05
There were no graphics routines. There were no mouse drivers.
22
50000
3000
Nie było żadnych procedur graficznych. Nie było żadnych sterowników myszy.
01:08
So it was a necessity.
23
53000
2000
Była to więc konieczność.
01:10
But in the quarter-century since then,
24
55000
2000
Ale ćwierć wieku później
01:12
we've seen all of the fundamental
25
57000
2000
zobaczyliśmy, jak wszystkie podstawowe
01:14
supporting technologies go berserk.
26
59000
2000
technologie wspierające oszalały.
01:16
So memory capacity and disk capacity
27
61000
3000
Pojemności pamięci i dysków
01:19
have been multiplied by something between 10,000 and a million.
28
64000
3000
pomnożono jakieś 10 000 do miliona razy.
01:22
Same thing for processor speeds.
29
67000
2000
Tak samo z szybkością procesorów.
01:24
Networks, we didn't have networks at all
30
69000
2000
Sieci — nie mieliśmy wcale sieci,
01:26
at the time of the Macintosh's introduction,
31
71000
3000
gdy wprowadzono Macintosha.
01:29
and that has become the single most salient aspect
32
74000
2000
A stały się najistotniejszym aspektem
01:31
of how we live with computers.
33
76000
2000
naszego życia z komputerami.
01:33
And, of course, graphics: Today
34
78000
2000
I, oczywiście, dzisiejsza grafika:
01:35
84 dollars and 97 cents at Best Buy
35
80000
3000
za 84,97 dolara w Best Buy
01:38
buys you more graphics power
36
83000
2000
kupicie więcej mocy do grafiki,
01:40
than you could have gotten for a million bucks from SGI only a decade ago.
37
85000
3000
niż za milion dolców w SGI zaledwie 10 lat temu.
01:43
So we've got that incredible ramp-up.
38
88000
2000
Mamy więc niesamowity skok.
01:45
Then, on the side, we've got the Web
39
90000
2000
A z drugiej strony mamy WWW
01:47
and, increasingly, the cloud,
40
92000
2000
i, coraz bardziej, chmurę;
01:49
which is fantastic,
41
94000
2000
to fantastyczne,
01:51
but also -- in the regard in which an interface is fundamental --
42
96000
3000
ale także — tam, gdzie interfejs ma fundamentalne znaczenie —
01:54
kind of a distraction.
43
99000
2000
rozpraszające w pewien sposób.
01:56
So we've forgotten to invent new interfaces.
44
101000
2000
Zapomnieliśmy wynaleźć nowe interfejsy.
01:58
Certainly we've seen in recent years a lot of change in that regard,
45
103000
2000
Na pewno widzieliśmy tam w ostatnich latach dużo zmian.
02:00
and people are starting to wake up about that.
46
105000
3000
Ludzie zaczynają zdawać sobie z tego sprawę.
02:04
So what happens next? Where do we go from there?
47
109000
2000
I co dalej? Co z tym zrobimy?
02:06
The problem, as we see it,
48
111000
2000
Problem — tak myślimy —
02:08
has to do with a single, simple word: "space,"
49
113000
2000
jest związany z jednym prostym słowem: „przestrzeń”
02:10
or a single, simple phrase:
50
115000
2000
lub jedną prostą frazą:
02:12
"real world geometry."
51
117000
2000
„geometria świata realnego”.
02:14
Computers and the programming languages
52
119000
2000
Komputery i języki programowania,
02:16
that we talk to them in, that we teach them in,
53
121000
2000
w których do nich mówimy, w których je uczymy,
02:18
are hideously insensate when it comes to space.
54
123000
3000
są strasznie tępe, gdy chodzi o przestrzeń.
02:21
They don't understand real world space.
55
126000
2000
Nie rozumieją realnej przestrzeni.
02:23
It's a funny thing because the rest of us occupy it quite frequently and quite well.
56
128000
3000
To zabawne, bo reszta z nas zajmuje ją często i całkiem sprawnie.
02:26
They also don't understand time, but that's a matter for a separate talk.
57
131000
3000
Nie rozumieją też czasu, ale to kwestia na oddzielną prelekcję.
02:29
So what happens if you start to
58
134000
2000
Więc: co się stanie, gdy zaczniemy
02:31
explain space to them?
59
136000
2000
objaśniać im przestrzeń?
02:36
One thing you might get is something like the Luminous Room.
60
141000
3000
Możemy, na przykład, dostać coś takiego jak Świecąca Sala.
02:39
The Luminous Room is a system
61
144000
2000
Świecąca Sala to system,
02:41
in which it's considered that
62
146000
2000
w którym przyjęto,
02:43
input and output spaces are co-located.
63
148000
2000
że przestrzeń wejściowa i wyjściowa są w jednym miejscu.
02:45
That's a strangely simple,
64
150000
2000
To niezwykle prosta,
02:47
and yet unexplored idea, right?
65
152000
2000
a jeszcze niezbadana idea.
02:49
When you use a mouse, your hand is down here on the mouse pad.
66
154000
3000
Gdy używacie myszy, ręka jest tu nisko nad podkładką myszy.
02:52
It's not even on the same plane as what you're talking about:
67
157000
2000
Nawet nie jest na tej samej płaszczyźnie, co rzeczy, o których mówicie.
02:54
The pixels are up on the display.
68
159000
2000
Piksele są wyżej na ekranie.
02:56
So here was a room in which all the walls, floors, ceilings,
69
161000
3000
A tu mieliśmy pokój, w którym wszystkie ściany, podłogi, sufity,
02:59
pets, potted plants, whatever was in there,
70
164000
2000
zwierzęta, rośliny doniczkowe, cokolwiek tam było
03:01
were capable, not only of display but of sensing as well.
71
166000
3000
mogło nie tylko wyświetlać, ale również postrzegać.
03:04
And that means input and output are in the same space
72
169000
2000
To znaczy, że wejście i wyjście są w tej samej przestrzeni,
03:06
enabling stuff like this.
73
171000
2000
co umożliwia takie rzeczy.
03:08
That's a digital storage in a physical container.
74
173000
2000
To przechowywanie danych cyfrowych w pojemniku fizycznym.
03:10
The contract is the same
75
175000
2000
Zasady są takie same,
03:12
as with real word objects in real world containers.
76
177000
3000
jak z obiektami materialnymi w materialnych pojemnikach.
03:15
Has to come back out, whatever you put in.
77
180000
3000
Wyciągnięte będzie to, co włożono.
03:18
This little design experiment
78
183000
2000
Ten mały eksperyment w projektowaniu,
03:20
that was a small office here knew a few other tricks as well.
79
185000
3000
którym było to małe biuro, potrafił jeszcze kilka innych sztuczek.
03:23
If you presented it with a chess board,
80
188000
2000
Gdy pokazaliśmy mu szachownicę,
03:25
it tried to figure out what you might mean by that.
81
190000
2000
próbowało domyślić się o co nam chodzi.
03:27
And if there was nothing for them to do,
82
192000
2000
A gdy bierki nie miały nic do roboty,
03:29
the chess pieces eventually got bored
83
194000
2000
w końcu się znudziły
03:31
and hopped away.
84
196000
2000
i zniknęły w podskokach.
03:33
The academics who were overseeing this work
85
198000
3000
Naukowcy, którzy nadzorują tą pracę,
03:36
thought that that was too frivolous,
86
201000
2000
stwierdzili, że to zbyt frywolne,
03:38
so we built deadly serious applications
87
203000
2000
więc zbudowaliśmy śmiertelnie poważne aplikacje,
03:40
like this optics prototyping workbench
88
205000
2000
jak ten warsztat dla prototypów optyki,
03:42
in which a toothpaste cap on a cardboard box
89
207000
3000
gdzie zakrętka od pasty do zębów na kartoniku
03:45
becomes a laser.
90
210000
2000
staje się laserem.
03:47
The beam splitters and lenses are represented by physical objects,
91
212000
3000
Zwierciadła półprzeźroczyste i soczewki są odgrywane przez przedmioty fizyczne,
03:50
and the system projects down the laser beam path.
92
215000
3000
a system rzutuje ścieżkę promienia laserowego.
03:53
So you've got an interface that has no interface.
93
218000
2000
Mamy więc interfejs bez interfejsu.
03:55
You operate the world as you operate the real world,
94
220000
3000
Używacie tego tak, jak rzeczy w świecie realnym,
03:58
which is to say, with your hands.
95
223000
2000
czyli własnymi rękoma.
04:00
Similarly, a digital wind tunnel with digital wind
96
225000
2000
Podobnie: cyfrowy tunel aerodynamiczny z cyfrowym strumieniem powietrza
04:02
flowing from right to left --
97
227000
2000
przepływającym z prawej do lewej.
04:04
not that remarkable in a sense; we didn't invent the mathematics.
98
229000
3000
W zasadzie nic niezwykłego — nie my wynaleźliśmy te równania.
04:07
But if you displayed that on a CRT or flat panel display,
99
232000
2000
Ale gdy wyświetlicie to na monitorze,
04:09
it would be meaningless to hold up an arbitrary object,
100
234000
3000
nie ma sensu trzymanie tam dowolnego przedmiotu,
04:12
a real world object in that.
101
237000
2000
przedmiotu materialnego.
04:14
Here, the real world merges with the simulation.
102
239000
3000
Tutaj świat realny stapia się z symulacją.
04:18
And finally, to pull out all the stops,
103
243000
2000
I na koniec, żeby niczego nie zaniedbać,
04:20
this is a system called Urp, for urban planners,
104
245000
3000
oto system dla urbanistów o nazwie Urp,
04:23
in which we give architects and urban planners back
105
248000
3000
w którym oddajemy architektom i urbanistom
04:26
the models that we confiscated
106
251000
2000
modele, które im odebraliśmy,
04:28
when we insisted that they use CAD systems.
107
253000
2000
gdy zmusiliśmy ich do stosowania systemów CAD.
04:30
And we make the machine meet them half way.
108
255000
2000
I sprawiamy, że maszyna wychodzi im na przeciw.
04:32
It projects down digital shadows, as you see here.
109
257000
3000
Jak widzicie, rzutuje cyfrowe cienie.
04:35
And if you introduce tools like this inverse clock,
110
260000
3000
A gdy wprowadzimy narzędzia, np. ten odwrotny zegar,
04:38
then you can control the sun's position in the sky.
111
263000
2000
można kontrolować położenie Słońca na niebie.
04:40
That's 8 a.m. shadows.
112
265000
2000
To cienie o 8.00 rano.
04:42
They get a little shorter at 9 a.m.
113
267000
2000
Są trochę krótsze o 9.00.
04:44
There you are, swinging the sun around.
114
269000
2000
I obracamy sobie Słońce dookoła.
04:46
Short shadows at noon and so forth.
115
271000
3000
Krótkie cienie w południe i tak dalej.
04:50
And we built up a series of tools like this.
116
275000
3000
Zbudowaliśmy serię takich narzędzi.
04:53
There are inter-shadowing studies
117
278000
2000
Relacje między cieniami
04:55
that children can operate,
118
280000
2000
mogą badać dzieci,
04:57
even though they don't know anything about urban planning:
119
282000
2000
choć nic nie wiedzą o urbanistyce.
04:59
To move a building, you simply reach out your hand and you move the building.
120
284000
3000
Żeby przesunąć budynek, po prostu sięgacie ręką i go przesuwacie.
05:02
A material wand makes the building
121
287000
2000
Różdżka materiału zmienia budynek
05:04
into a sort of Frank Gehry thing that reflects light in all directions.
122
289000
3000
w takie coś Franka Gehry'ego odbijające światło we wszystkich kierunkach.
05:07
Are you blinding passers by and motorists on the freeways?
123
292000
3000
Oślepiacie przechodniów i kierowców na autostradach?
05:10
A zoning tool connects distant structures, a building and a roadway.
124
295000
3000
Narzędzie do wyznaczania stref łączy odległe obiekty, budynek i drogę.
05:13
Are you going to get sued by the zoning commission? And so forth.
125
298000
3000
Czy pozwie nas komisja planowania przestrzennego? Itd.
05:17
Now, if these ideas seem familiar
126
302000
2000
Jeśli te idee wydają się znajome
05:19
or perhaps even a little dated,
127
304000
2000
lub może nawet trochę staroświeckie,
05:21
that's great; they should seem familiar.
128
306000
2000
to świetnie — powinny być znajome.
05:23
This work is 15 years old.
129
308000
2000
Ta praca ma 15 lat.
05:26
This stuff was undertaken at MIT and the Media Lab
130
311000
3000
Tymi rzeczami zajmowano się na MIT w Media Lab
05:29
under the incredible direction of Professor Hiroshi Ishii,
131
314000
3000
pod kierownictwem niesamowitego prof. Hiroshi Ishi,
05:32
director of the Tangible Media Group.
132
317000
2000
dyrektora Tangible Media Group.
05:34
But it was that work that was seen
133
319000
2000
Ale to te prace zobaczył
05:36
by Alex McDowell,
134
321000
2000
Alex McDowell,
05:38
one of the world's legendary production designers.
135
323000
3000
jeden z legendarnych dyrektorów artystycznych.
05:41
But Alex was preparing a little, sort of obscure, indie, arthouse film
136
326000
3000
I akurat Alex pracował nad takim pokręconym, niezależnym, artystycznym filmikiem
05:44
called "Minority Report" for Steven Spielberg,
137
329000
3000
pod tytułem „Raport mniejszości” dla Stevena Spielberga.
05:47
and invited us to come out from MIT
138
332000
2000
I zaprosił nas z MIT, żebyśmy
05:49
and design the interfaces
139
334000
3000
zaprojektowali interfejsy,
05:52
that would appear in that film.
140
337000
3000
które pojawią się w filmie.
05:55
And the great thing about it was
141
340000
2000
Wspaniałe w tym było to,
05:57
that Alex was so dedicated to the idea of verisimilitude,
142
342000
3000
że Alex był tak oddany idei prawdopodobieństwa,
06:00
the idea that the putative 2054
143
345000
3000
idei, żeby domniemany rok 2054
06:03
that we were painting in the film be believable,
144
348000
3000
przedstawiany w filmie był wiarygodny,
06:06
that he allowed us to take on that design work
145
351000
2000
że pozwolił nam potraktować te prace
06:08
as if it were an R&D effort.
146
353000
2000
projektanckie jak prace badawczo-rozwojowe.
06:10
And the result is sort of
147
355000
2000
I wynik, można powiedzieć, bardzo cieszy,
06:12
gratifyingly perpetual.
148
357000
2000
bo ma trwałe miejsce w historii.
06:14
People still reference those sequences in "Minority Report"
149
359000
3000
Ludzie wciąż wspominają te ujęcia z „Raportu mniejszości”,
06:17
when they talk about new UI design.
150
362000
2000
mówiąc o nowych projektach interfejsów użytkownika.
06:19
So this led full circle, in a strange way,
151
364000
2000
To zatoczyło pełny krąg, w dziwny sposób,
06:21
to build these ideas into what we believe
152
366000
3000
do przekształcenia tych idei w coś, co jak myślimy
06:24
is the necessary future of human machine interface:
153
369000
3000
stanowi konieczną przyszłość interfejsu człowiek-komputer.
06:27
the Spatial Operating Environment, we call it.
154
372000
3000
Nazywamy to przestrzennym środowiskiem operacyjnym.
06:32
So here we have a bunch of stuff, some images.
155
377000
3000
Mamy tu trochę rzeczy, jakieś zdjęcia.
06:35
And, using a hand,
156
380000
2000
I używając ręki,
06:37
we can actually exercise six degrees of freedom,
157
382000
3000
możemy korzystać z sześciu stopni swobody,
06:40
six degrees of navigational control.
158
385000
3000
sześciu stopni kontroli nawigacyjnej.
06:43
And it's fun to fly through Mr. Beckett's eye.
159
388000
2000
Fajnie tak przelecieć przez oko Becketta
06:45
And you can come back out
160
390000
2000
i możemy wrócić
06:47
through the scary orangutan.
161
392000
2000
przez strasznego orangutana.
06:49
And that's all well and good.
162
394000
3000
Wszystko gra.
06:52
Let's do something a little more difficult.
163
397000
3000
Spróbujmy zrobić coś trudniejszego.
06:55
Here, we have a whole bunch of disparate images.
164
400000
2000
Mamy tu masę różnorodnych zdjęć.
06:57
We can fly around them.
165
402000
2000
Możemy polatać dookoła nich.
06:59
So navigation is a fundamental issue.
166
404000
2000
Tak więc, nawigacja ma fundamentalne znaczenie.
07:01
You have to be able to navigate in 3D.
167
406000
3000
Konieczna jest możliwość nawigacji w 3D.
07:04
Much of what we want computers to help us with in the first place
168
409000
3000
Wiele tego, w czym oczekujemy pomocy od komputerów,
07:07
is inherently spatial.
169
412000
2000
jest nieodłączne od przestrzeni.
07:09
And the part that isn't spatial can often be spatialized
170
414000
2000
Części pozbawionej przestrzenności często można ją nadać,
07:11
to allow our wetware to make greater sense of it.
171
416000
3000
żeby nasze obwody mózgowe to lepiej rozumiały.
07:14
Now we can distribute this stuff in many different ways.
172
419000
3000
Teraz możemy to rozmieścić na różne sposoby.
07:17
So we can throw it out like that. Let's reset it.
173
422000
2000
Możemy rozrzucić tak. Cofnijmy zmiany.
07:19
We can organize it this way.
174
424000
2000
Możemy zorganizować to tak.
07:21
And, of course, it's not just about navigation,
175
426000
3000
I, oczywiście, nie chodzi tylko o nawigację,
07:24
but about manipulation as well.
176
429000
2000
ale również o manipulację.
07:26
So if we don't like stuff,
177
431000
2000
Więc jeśli nie podoba nam się to
07:28
or we're intensely curious about
178
433000
2000
albo bardzo nas interesują
07:30
Ernst Haeckel's scientific falsifications,
179
435000
3000
falsyfikacje naukowe Ernsta Haeckela,
07:33
we can pull them out like that.
180
438000
2000
możemy je wyciągnąć — o tak.
07:35
And then if it's time for analysis, we can pull back a little bit
181
440000
3000
Jeśli pora na analizy, możemy cofnąć się trochę
07:38
and ask for a different distribution.
182
443000
3000
i poprosić o inne rozmieszczenie.
07:43
Let's just come down a bit
183
448000
2000
Zejdźmy trochę niżej
07:46
and fly around.
184
451000
2000
i okrążmy.
07:49
So that's a different way to look at stuff.
185
454000
3000
Mamy tu inny sposób patrzenia na rzeczy.
07:52
If you're of a more analytical nature
186
457000
2000
Jeśli macie bardziej analityczną naturę,
07:54
then you might want, actually, to look at this
187
459000
2000
może chcecie obejrzeć to
07:56
as a color histogram.
188
461000
3000
jako kolorowy histogram.
07:59
So now we've got the stuff color-sorted,
189
464000
3000
Mamy teraz wszystko posortowane według kolorów,
08:02
angle maps onto color.
190
467000
3000
kąt odpowiada kolorowi.
08:05
And now, if we want to select stuff,
191
470000
2000
Teraz, jeśli chcemy wybrać coś
08:07
3D, space,
192
472000
2000
w przestrzeni 3D,
08:09
the idea that we're tracking hands in real space
193
474000
3000
koncepcja śledzenia dłoni w realnej przestrzeni
08:12
becomes really important because we can reach in,
194
477000
3000
staje się naprawdę ważna, ponieważ możemy sięgnąć
08:15
not in 2D, not in fake 2D, but in actual 3D.
195
480000
2000
nie w 2D, nie w fałszywej 2D, ale w prawdziwej 3D.
08:17
Here are some selection planes.
196
482000
2000
Oto niektóre z płaszczyzn wyboru.
08:19
And we'll perform this Boolean operation
197
484000
3000
Wykonamy tę operację boolowską,
08:22
because we really love yellow and tapirs on green grass.
198
487000
3000
ponieważ uwielbiamy kolor żółty i tapiry na zielonej trawie.
08:34
So, from there to the world of real work.
199
499000
3000
Przejdźmy stąd do świata prawdziwej pracy.
08:37
Here's a logistics system,
200
502000
2000
To jest system logistyczny,
08:39
a small piece of one that we're currently building.
201
504000
2000
mały fragment systemu, który aktualnie tworzymy.
08:41
There're a lot of elements.
202
506000
2000
Jest tam masa elementów.
08:43
And one thing that's very important is to combine traditional tabular data
203
508000
3000
Bardzo ważne jest połączenie tradycyjnych danych tabelarycznych
08:46
with three-dimensional and geospatial information.
204
511000
3000
z informacjami trójwymiarowymi i geoprzestrzennymi.
08:49
So here's a familiar place.
205
514000
3000
Tu mamy znajome miejsce.
08:52
And we'll bring this back here for a second.
206
517000
3000
Cofniemy to tutaj na chwilę.
08:55
Maybe select a little bit of that.
207
520000
3000
Może wybierzemy trochę tego.
08:58
And bring out this graph.
208
523000
3000
I wyciągniemy ten wykres.
09:01
And we should, now,
209
526000
2000
I powinniśmy teraz
09:03
be able to fly in here
210
528000
3000
móc podlecieć tutaj
09:06
and have a closer look.
211
531000
3000
i przyjrzeć się z bliska.
09:09
These are logistics elements
212
534000
2000
To są obiekty logistyczne
09:11
that are scattered across the United States.
213
536000
3000
rozproszone w całych Stanach Zjednoczonych.
09:20
One thing that three-dimensional interactions
214
545000
3000
Jedno, na co pozwalają interakcje w trzech wymiarach
09:23
and the general idea of imbuing
215
548000
2000
i ogólny pomysł nasycenia
09:25
computation with space affords you
216
550000
2000
obliczeń przestrzenią,
09:27
is a final destruction of that unfortunate
217
552000
2000
to ostateczne zniszczenie tego nieszczęsnego
09:29
one-to-one pairing between human beings and computers.
218
554000
3000
łączenia ludzi z komputerami w pary.
09:32
That's the old way, that's the old mantra:
219
557000
2000
To stare podejście, stara śpiewka, tak,
09:34
one machine, one human, one mouse, one screen.
220
559000
2000
jedna maszyna, jeden człowiek, jedna mysz, jeden ekran.
09:36
Well, that doesn't really cut it anymore.
221
561000
3000
To już przestało działać.
09:39
In the real world, we have people who collaborate;
222
564000
3000
W prawdziwym świecie mamy współpracujących ludzi,
09:42
we have people who have to work together,
223
567000
3000
mamy ludzi muszących pracować razem.
09:45
and we have many different displays.
224
570000
3000
I mamy wiele różnych ekranów.
09:48
And we might want to look at these various images.
225
573000
3000
Możemy chcieć popatrzeć na te różne obrazy.
09:51
We might want to ask for some help.
226
576000
2000
Możemy chcieć poprosić o pomoc.
09:53
The author of this new pointing device
227
578000
3000
Twórca tego nowego urządzenia wskazującego
09:56
is sitting over there,
228
581000
2000
siedzi tam,
09:58
so I can pull this from there to there.
229
583000
2000
więc mogę przeciągnąć to stąd tam.
10:00
These are unrelated machines, right?
230
585000
3000
To są niepowiązane maszyny.
10:03
So the computation is space soluble and network soluble.
231
588000
3000
Tak więc, obliczenia można rozpuścić w przestrzeni i w sieci.
10:06
So I'm going to leave that over there
232
591000
2000
Zostawię to tam,
10:08
because I have a question for Paul.
233
593000
2000
ponieważ mam pytanie do Paula.
10:10
Paul is the designer of this wand, and maybe its easiest
234
595000
2000
Paul jest projektantem różdżki i może najprościej będzie,
10:12
for him to come over here and tell me in person what's going on.
235
597000
3000
jak tu podejdzie i opowie mi sam co się dzieje.
10:15
So let me get some of these out of the way.
236
600000
3000
Usuńmy te rzeczy z drogi.
10:20
Let's pull this apart:
237
605000
2000
Rozsuńmy to.
10:23
I'll go ahead and explode it.
238
608000
3000
Rozłożę to na kawałki.
10:26
Kevin, can you help?
239
611000
2000
Kevin, mógłbyś pomóc?
10:33
Let me see if I can help us find the circuit board.
240
618000
3000
Ciekawe czy uda mi się znaleźć płytkę drukowaną.
10:38
Mind you, it's a sort of gratuitous field-stripping exercise,
241
623000
3000
Popatrzcie: to takie niepotrzebne ćwiczenie z demontażu w warunkach polowych,
10:41
but we do it in the lab all the time.
242
626000
3000
ale w laboratorium robimy to ciągle.
10:44
All right.
243
629000
2000
Dobra.
10:46
So collaborative work, whether it's immediately co-located
244
631000
3000
Współpraca, czy to bezpośrednio na miejscu,
10:49
or distant and distinct, is always important.
245
634000
3000
czy na odległość, jest zawsze ważna.
10:52
And again, that stuff
246
637000
2000
I znowu, tymi sprawami
10:54
needs to be undertaken in the context of space.
247
639000
3000
należy zajmować się w kontekście przestrzeni.
10:59
And finally, I'd like to leave you with a glimpse
248
644000
3000
Na koniec zostawiłem rzut oka na coś,
11:02
that takes us back to the world of imagery.
249
647000
2000
dzięki czemu wracamy do świata obrazów.
11:04
This is a system called TAMPER,
250
649000
2000
To system o nazwie TAMPER [manipulować],
11:06
which is a slightly whimsical look
251
651000
2000
trochę dziwaczne spojrzenie
11:08
at what the future of editing
252
653000
2000
na możliwą przyszłość systemów
11:10
and media manipulation systems might be.
253
655000
2000
edycji i manipulowania mediami.
11:12
We at Oblong believe that media should be
254
657000
2000
My w Oblong wierzymy, że media powinny być
11:14
accessible in much more fine-grained form.
255
659000
3000
dostępne w postaci dużo bardziej drobnoziarnistej.
11:17
So we have a large number of movies
256
662000
2000
Wsadziliśmy tutaj
11:19
stuck inside here.
257
664000
2000
bardzo dużo filmów.
11:21
And let's just pick out a few elements.
258
666000
3000
I po prostu wybierzmy kilka elementów.
11:24
We can zip through them
259
669000
3000
Możemy przelecieć przez nie,
11:27
as a possibility.
260
672000
2000
można tak.
11:29
We can grab elements off the front,
261
674000
2000
Możemy złapać elementy z pierwszego planu,
11:31
where upon they reanimate, come to life,
262
676000
3000
gdzie są reanimowane, ożywają,
11:34
and drag them down onto the table here.
263
679000
3000
i przeciągnąć je tutaj na stół.
11:39
We'll go over to Jacques Tati here
264
684000
3000
Przejdziemy tu do Jacquesa Tati
11:42
and grab our blue friend
265
687000
3000
i wyciągniemy naszego niebieskiego przyjaciela
11:45
and put him down on the table as well.
266
690000
3000
i też położymy na stole.
11:48
We may need more than one.
267
693000
3000
Możemy potrzebować więcej niż jednego.
11:53
And we probably need,
268
698000
2000
I prawdopodobnie potrzebujemy,
11:55
well, we probably need a cowboy
269
700000
2000
cóż, prawdopodobnie potrzebujemy kowboja,
11:57
to be quite honest.
270
702000
2000
szczerze mówiąc.
11:59
(Laughter)
271
704000
2000
(Śmiech)
12:01
Yeah, let's
272
706000
3000
Tak, weźmy
12:04
take that one.
273
709000
2000
tego.
12:06
(Laughter)
274
711000
2000
(Śmiech)
12:08
You see, cowboys and French farce people
275
713000
2000
Zobaczcie, kowboje i francuscy komicy
12:10
don't go well together, and the system knows that.
276
715000
3000
nie pasują do siebie — i system o tym wie.
12:15
Let me leave with one final thought,
277
720000
2000
Na koniec jeszcze jedna myśl.
12:17
and that is that
278
722000
2000
Taka, że
12:19
one of the greatest English language writers
279
724000
2000
jeden z największych pisarzy anglojęzycznych
12:21
of the last three decades
280
726000
2000
ostatnich trzech dekad
12:23
suggested that great art is always a gift.
281
728000
3000
stwierdził, że wielka sztuka jest zawsze darem.
12:26
And he wasn't talking about whether the novel costs 24.95 [dollars],
282
731000
3000
I nie mówił o tym, że powieść kosztuje 24,95,
12:29
or whether you have to spring 70 million bucks
283
734000
2000
czy że trzeba 70 milionów dolców,
12:31
to buy the stolen Vermeer;
284
736000
2000
żeby kupić skradzionego Vermeera.
12:33
he was talking about the circumstances of its creation
285
738000
2000
Mówił o okolicznościach, w jakich powstaje,
12:35
and of its existence.
286
740000
2000
i o jej egzystencji.
12:37
And I think that it's time that we asked
287
742000
2000
I myślę, że czas poprosić
12:39
for the same from technology.
288
744000
2000
o to samo technologię.
12:41
Technology is capable of
289
746000
2000
Technologia może
12:43
expressing and being imbued with
290
748000
3000
wyrażać i absorbować
12:46
a certain generosity,
291
751000
2000
swego rodzaju wielkoduszność.
12:48
and we need to demand that, in fact.
292
753000
2000
Musimy się tego domagać.
12:50
For some of this kind of technology,
293
755000
3000
Dla części takiej technologii
12:53
ground center is
294
758000
3000
fundamentem jest
12:56
a combination of design, which is crucially important.
295
761000
2000
połączenie designu, który ma kluczowe znaczenie.
12:58
We can't have advances in technology any longer
296
763000
3000
Nie możemy liczyć na dalszy rozwój technologii,
13:01
unless design is integrated from the very start.
297
766000
3000
dopóki design nie będzie zintegrowany od samego początku.
13:04
And, as well, as of efficacy, agency.
298
769000
3000
Jak również skuteczność, pośredniczenie.
13:07
We're, as human beings, the creatures that create,
299
772000
3000
Jesteśmy jako ludzie tworami, które tworzą,
13:10
and we should make sure that our machines aid us in that task
300
775000
3000
i powinniśmy upewnić się, że nasze maszyny pomagają nam w tym
13:13
and are built in that same image.
301
778000
3000
i są budowane na nasz obraz.
13:16
So I will leave you with that. Thank you.
302
781000
2000
Na tym zakończę. Dziękuję.
13:18
(Applause)
303
783000
13000
(Brawa)
13:33
Chris Anderson: So to ask the obvious question --
304
798000
3000
Chris Anderson: Zadam oczywiste pytanie,
13:36
actually this is from Bill Gates --
305
801000
2000
tak naprawdę zadał je Bill Gates:
13:38
when? (John Underkoffler: When?)
306
803000
3000
Kiedy? (John Underkoffler: Kiedy?)
13:41
CA: When real? When for us, not just in a lab and on a stage?
307
806000
3000
CA: Kiedy będzie? Kiedy dla nas, a nie tylko w laboratorium i na scenie?
13:45
Can it be for every man, or is this just for corporations and movie producers?
308
810000
3000
Będzie dla każdego, czy tylko dla korporacji i producentów filmowych?
13:48
JU: No, it has to be for every human being.
309
813000
2000
JU: Nie. To musi być dla każdego człowieka.
13:50
That's our goal entirely.
310
815000
2000
To jest nasz właściwy cel.
13:52
We won't have succeeded
311
817000
2000
Nie odniesiemy sukcesu,
13:54
unless we take that next big step.
312
819000
2000
jeśli nie zrobimy tego następnego wielkiego kroku.
13:56
I mean it's been 25 years.
313
821000
2000
To znaczy: minęło 25 lat.
13:58
Can there really be only one interface? There can't.
314
823000
2000
Czy naprawdę może istnieć tylko jeden interfejs? Nie może.
14:00
CA: But does that mean that, at your desk or in your home,
315
825000
2000
CA: Ale czy to znaczy, że przy biurku lub w domu
14:02
you need projectors, cameras?
316
827000
3000
są konieczne projektory, kamery?
14:05
You know, how can it work?
317
830000
2000
No wiesz, jak to działa?
14:07
JU: No, this stuff will be built into the bezel of every display.
318
832000
2000
JU: Nie. To będzie wbudowane w obramowanie każdego ekranu.
14:09
It'll be built into architecture.
319
834000
2000
Będzie wbudowane w architekturę.
14:11
The gloves go away in a matter of months or years.
320
836000
3000
Rękawice znikną za kilka miesięcy lub lat.
14:14
So this is the inevitability about it.
321
839000
2000
Tak musi być.
14:16
CA: So, in your mind, five years time,
322
841000
2000
CA: Twoim zdaniem, za pięć lat
14:18
someone can buy this as part of
323
843000
2000
będzie to można kupić jako część
14:20
a standard computer interface?
324
845000
2000
standardowego interfejsu komputerowego?
14:22
JU: I think in five years time when you buy a computer,
325
847000
3000
JU: Myślę, że gdy za pięć lat będziesz kupować komputer,
14:25
you'll get this.
326
850000
2000
dostaniesz to.
14:27
CA: Well that's cool.
327
852000
2000
CA: No to fajnie.
14:29
(Applause)
328
854000
4000
(Brawa)
14:33
The world has a habit of surprising us as to how these things are actually used.
329
858000
3000
Świat nas zwykle zaskakuje tym, jak takie rzeczy są faktycznie używane.
14:36
What do you think, what in your mind is the first killer app for this?
330
861000
3000
Jak myślisz, jakie zastosowanie będzie pierwszym przebojem?
14:39
JU: That's a good question, and we ask ourselves that every day.
331
864000
3000
JU: Dobre pytanie. My je zadajemy sobie codziennie.
14:42
At the moment, our early-adopter customers --
332
867000
3000
W tej chwili, nasi pierwsi klienci,
14:45
and these systems are deployed out in the real world --
333
870000
3000
a te systemy są wdrażane do prawdziwych zastosowań,
14:48
do all the big data intensive, data heavy problems with it.
334
873000
3000
wykorzystują je do poważnych problemów z olbrzymią ilością danych.
14:51
So, whether it's logistics and supply chain management
335
876000
2000
Więc, czy chodzi o logistykę w zarządzaniu łańcuchem dostaw
14:53
or natural gas and resource extraction,
336
878000
3000
czy wydobycie gazu i zasobów naturalnych,
14:56
financial services, pharmaceuticals, bioinformatics,
337
881000
3000
usługi finansowe, farmaceutykę, bioinformatykę,
14:59
those are the topics right now, but that's not a killer app.
338
884000
2000
to są teraz główne tematy, ale to nie przebój.
15:01
And I understand what you're asking.
339
886000
2000
Rozumiem o co pytasz.
15:03
CA: C'mon, c'mon. Martial arts, games. C'mon.
340
888000
2000
CA: Dobra, dobra. Sztuki walki, gry. Dawaj.
15:05
(Laughter)
341
890000
2000
(Śmiech)
15:07
John, thank you for making science-fiction real.
342
892000
3000
John! Dzięki za urzeczywistnienie science-fiction.
15:10
JU: It's been a great pleasure.
343
895000
2000
JU: To niezwykła przyjemność.
15:12
Thank you to you all.
344
897000
2000
Dziękuję Wam wszystkim.
15:14
(Applause)
345
899000
2000
(Brawa)
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