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

Why you should listen

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

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

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

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

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

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

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

বৈলশ আগুরা ই আরকাস ব্যখ্যা সমেত প্রদর্শন করেছেন

Filmed:
5,831,957 views

বৈলশ আগুরা ই আরকাস ফটোসিন্থ এর একটি ঝক্মকে প্রদর্শন করেছেন, একটি সফটওয়ার যা আমাদের ডিজিটাল ছবিগুলিকে ভিন্ন দৃষ্টিতে উপস্থাপন করতে পারে। ওয়েব থেকে বেছে নেওয়া স্থির চিত্রগুলি ব্যবহার করে ফটোসিন্থ শ্বাসরোধকারী ড্রিনস্স্কেপস্ তৈরী করেছেন যেটা আমাদের সঠিক পথে পরিচালনা করেছে।
- Software architect
Blaise Agüera y Arcas works on machine learning at Google. Previously a Distinguished Engineer at Microsoft, he has worked on augmented reality, mapping, wearable computing and natural user interfaces. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:25
What I'm going to showপ্রদর্শনী you first, as quicklyদ্রুত as I can,
0
0
2000
প্রথমেই আমি আপনাদের যা দেখাতে চলেছি
00:27
is some foundationalfoundational work, some newনতুন technologyপ্রযুক্তি
1
2000
4000
তা কিছু নতুন,গঠনমুলক এবং প্রযুক্তিগত
00:31
that we broughtআনীত to Microsoftমাইক্রোসফট as partঅংশ of an acquisitionপ্রাপ্তি
2
6000
3000
যা প্রায় একবছর আগে মাইক্রোসফট এ নিয়ে আসা হয়েছে
00:34
almostপ্রায় exactlyঠিক a yearবছর agoপূর্বে. This is SeadragonSeadragon,
3
9000
3000
একে সি-ড্রাগন বলা হয়
00:37
and it's an environmentপরিবেশ in whichযেটি you can eitherপারেন locallyস্থানীয়ভাবে or remotelyদূর থেকে
4
12000
3000
এটি একটি এমন এনভায়বনমেন্ট যেখানে আপনারা কাছাকাছি কিংবা দুরবর্তী যে কোন ভাবে
00:40
interactগর্ভনাটিকা with vastসুবিশাল amountsপরিমাণে of visualচাক্ষুষ dataউপাত্ত.
5
15000
3000
যে কোনো জ়ায়গায় থেকে বহুল পরিমাণ ভিসুয়াল ডাটার সাথে যোগাযগ করতে পারেন।
00:43
We're looking at manyঅনেক, manyঅনেক gigabytesগিগাবাইট of digitalডিজিটাল photosফটো here
6
18000
3000
আমরা এখন অসংখ্য গিগাবাইটস এর ছবি দেখছি
00:46
and kindসদয় of seamlesslyঅঙ্গীভূতভাবে and continuouslyএকটানা zoomingদৃশ্যমান in,
7
21000
3000
ধারাবাহিক ভাবে জুম করে,স্বচ্ছতার সঙ্গে
00:50
panningপ্যান throughমাধ্যমে the thing, rearrangingবড় কথা নয় it in any way we want.
8
25000
2000
এবং নিজেদের ইচ্ছানুসারে রি অ্যারেঞ্জ করে
00:52
And it doesn't matterব্যাপার how much informationতথ্য we're looking at,
9
27000
4000
আমরা যে তথ্যগুলো অথবা যে
00:56
how bigবড় these collectionsসংগ্রহগুলি are or how bigবড় the imagesচিত্র are.
10
31000
3000
ছবিগুলো দেখছি তার আয়তনটাই বড় কথা নয়।
00:59
Mostঅধিকাংশ of them are ordinaryসাধারণ digitalডিজিটাল cameraক্যামেরা photosফটো,
11
34000
2000
এগুলোর বেশিরভাগ হল সাধারন ডিজিটাল ক্যামেরায় তোলা ছাবি,
01:01
but this one, for exampleউদাহরণ, is a scanস্ক্যান from the Libraryলাইব্রেরী of Congressকংগ্রেস,
12
36000
3000
এবং উদাহরণ হিসেবে এই ছাবিটা লাইব্রেরী অফ কংগ্রেস থেকে নেওয়া
01:05
and it's in the 300 megapixelমেগাপিক্সেল rangeপরিসর.
13
40000
2000
যার রেঞ্জ ৩০০ মেগাপিক্সেল
01:08
It doesn't make any differenceপার্থক্য
14
43000
1000
এতে কিছু যায় আসে না
01:09
because the only thing that oughtকর্তব্য to limitসীমা the performanceকর্মক্ষমতা
15
44000
3000
কারণ কেবল মাত্র যা সিস্টেম এর কাজ করার ক্ষমতাকে নিয়ন্ত্রণ করে
01:12
of a systemপদ্ধতি like this one is the numberসংখ্যা of pixelsপিক্সেল on your screenপর্দা
16
47000
3000
তা হল পিক্সেল এর সংখ্যা
01:15
at any givenপ্রদত্ত momentমুহূর্ত. It's alsoএছাড়াও very flexibleনমনীয় architectureস্থাপত্য.
17
50000
3000
এই প্রযুক্তি খুব নমণীয় এবং নিজের ইচ্ছামত পরিবর্তন সাপেক্ষ
01:18
This is an entireসমগ্র bookবই, so this is an exampleউদাহরণ of non-imageছবি dataউপাত্ত.
18
53000
3000
দেখুন এটা হল একটা পুরো বই,এখানে ছবি নেই।
01:22
This is "Bleakঅন্ধকার Houseবাড়ি" by Dickensডিকেন্স. Everyপ্রত্যেক columnস্তম্ভ is a chapterঅধ্যায়.
19
57000
5000
ডিকেন্স এর লেখা এই বইটার এক একটা কলাম হল এক একটা অধ্যায়
01:27
To proveপ্রমাণ করা to you that it's really textপাঠ, and not an imageভাবমূর্তি,
20
62000
4000
এটা যে কোন ছবি নয় এটা প্রমাণ করার জন্য
01:31
we can do something like so, to really showপ্রদর্শনী
21
66000
2000
আসুন আমরা এইভাবে দেখি যে
01:33
that this is a realবাস্তব representationপ্রতিনিধিত্ব of the textপাঠ; it's not a pictureছবি.
22
68000
3000
এটা সতি একটা পাঠ্য,কোন ছবি নয়।
01:37
Maybe this is a kindসদয় of an artificialকৃত্রিম way to readপড়া an e-bookই-বুক.
23
72000
2000
হতে পারে ই-বুক পরার এটি একটি নকল পদ্ধতি।
01:39
I wouldn'tহবে না recommendসুপারিশ করা it.
24
74000
1000
আমি এই পদ্ধতি আপনাদের প্রয়োগ করতে বলছি না।
01:40
This is a more realisticবাস্তব caseকেস. This is an issueসমস্যা of The Guardianগার্ডিয়ান.
25
75000
3000
এটা অনেক বেশি বাস্তবসম্মত।দ্য গাডেণ এর অংশ।
01:43
Everyপ্রত্যেক largeবড় imageভাবমূর্তি is the beginningশুরু of a sectionঅধ্যায়.
26
78000
2000
প্রত্যেকটা বড় চিত্র এক একটা সেকশনের শুরু।
01:45
And this really givesদেয় you the joyআনন্দ and the good experienceঅভিজ্ঞতা
27
80000
3000
এবং এটা আপনাকে প্রচুর ম্যাগাজিন বা নিউজপেপার পরার
01:48
of readingপড়া the realবাস্তব paperকাগজ versionসংস্করণ of a magazineপত্রিকা or a newspaperসংবাদপত্র,
28
83000
5000
পরার সত্যিকারের আনন্দ এবং অভিজ্ঞতা দেবে
01:54
whichযেটি is an inherentlyমজ্জাগতভাবে multi-scaleমাল্টি-স্কেল kindসদয় of mediumমধ্যম.
29
89000
1000
যা একটা সুপ্ত বহুমুখী প্রতিভা
01:56
We'veআমরা করেছি alsoএছাড়াও doneসম্পন্ন a little something
30
91000
1000
আমরা দ্য গারডিয়ান এর
01:57
with the cornerকোণ of this particularবিশেষ issueসমস্যা of The Guardianগার্ডিয়ান.
31
92000
3000
একটি বিশেষ অংশ নিয়ে আরো কিছু করছি,
02:00
We'veআমরা করেছি madeপ্রণীত up a fakeনকল adবিজ্ঞাপন that's very highউচ্চ resolutionসমাধান --
32
95000
3000
আমরা একটা সাধারন বিজ্ঞপ্তির থেকে আনেক বেশি
02:03
much higherঊর্ধ্বতন than you'dআপনি চাই be ableসক্ষম to get in an ordinaryসাধারণ adবিজ্ঞাপন --
33
98000
2000
রিসোলিউশোন যুক্ত নকল বিজ্ঞপ্তি তৈরী করেছি।
02:05
and we'veআমাদের আছে embeddedএম্বেড করা extraঅতিরিক্ত contentসন্তুষ্ট.
34
100000
2000
এবং এর মধ্যে আনেক বেশি তথ্য আছে।
02:07
If you want to see the featuresবৈশিষ্ট্য of this carগাড়ী, you can see it here.
35
102000
2000
আপনি যদি এই গাড়ীটার বা অন্য কোন মডেলের বা
02:10
Or other modelsমডেল, or even technicalপ্রযুক্তিগত specificationsবিশেষ উল্লেখ.
36
105000
4000
টেকনিকাল স্পেসিফিকেশন দেখতে চান তাহলে দেখতে পাবেন।
02:15
And this really getsপায় at some of these ideasধারনা
37
110000
2000
এটা সত্যি কিছু আইডিয়া দেয়
02:18
about really doing away with those limitsসীমা on screenপর্দা realবাস্তব estateস্টেট.
38
113000
4000
রিয়েল এস্টেট এর পর্দায় বাধা সম্বন্ধে।
02:22
We hopeআশা that this meansমানে no more pop-upsপপ-আপ
39
117000
2000
আমরা আশা করি এর মানে কোন পপ-আপ
02:24
and other kindসদয় of rubbishআবর্জনা like that -- shouldn'tনা করা উচিত be necessaryপ্রয়োজনীয়.
40
119000
2000
বা ওই ধরনের কোন বাজে জিনিসের দরকার নেই।
02:27
Of courseপথ, mappingম্যাপিং is one of those really obviousসুস্পষ্ট applicationsঅ্যাপ্লিকেশন
41
122000
2000
ম্যাপিং হল এইধরনের প্রয়ুক্তির জন্য একটি
02:29
for a technologyপ্রযুক্তি like this.
42
124000
2000
জলজ্যান্ত উদাহরণ গুলির মধ্যে একটি
02:31
And this one I really won'tনা করবে না spendব্যয় করা any time on,
43
126000
2000
এবং এটি সমন্ধে বেশী কিছু বলার নেই
02:33
exceptছাড়া to say that we have things to contributeঅবদান to this fieldক্ষেত্র as well.
44
128000
2000
কেবলমাত্র এটি ছাড়া যে এই ক্ষেত্রেও অনেক কিছু করার আছে।
02:37
But those are all the roadsসড়ক in the U.S.
45
132000
2000
কিন্তু এগুলো হল মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের সব রাস্তা
02:39
superimposedছাড়া on topশীর্ষ of a NASAনাসা geospatialgeospatial imageভাবমূর্তি.
46
134000
4000
যেগুলো নাসা জিওস্পাটিয়াল ছবির ওপর আরোপ করা হয়েছে।
02:44
So let's pullটান up, now, something elseআর.
47
139000
2000
এখন এই অব্ধি থাক,এবার অন্য প্রসঙ্গে আসা যাক।
02:46
This is actuallyপ্রকৃতপক্ষে liveজীবিত on the Webওয়েব now; you can go checkচেক it out.
48
141000
3000
এখন সরাসরি সম্প্রচার করা হবে,আপনারা দেখতে পারেন।
02:49
This is a projectপ্রকল্পের calledনামক Photosynthফটোসিন্থ,
49
144000
1000
এই প্রযেক্টটির নাম ফটোসিনথ,;
02:51
whichযেটি really marriesবিয়ে করে two differentবিভিন্ন technologiesপ্রযুক্তি.
50
146000
1000
যা দুটো সম্পূর্ণ আলাদা প্রযুক্তির মেলবন্ধন ঘটায়।
02:52
One of them is SeadragonSeadragon
51
147000
1000
এবং এর মধ্যে একটা হোল সীড্রাগণ
02:54
and the other is some very beautifulসুন্দর computerকম্পিউটার visionদৃষ্টি researchগবেষণা
52
149000
2000
আর অন্যটা কোনো সুন্দর কম্পিউটার ভিশন রিসার্চ
02:57
doneসম্পন্ন by Noahনূহ (আঃ) Snavelyস্ন্যভেলি, a graduateস্নাতক studentছাত্র at the Universityবিশ্ববিদ্যালয় of Washingtonওয়াশিংটন,
53
152000
2000
যেটা তৈরি করেছেন ওয়াসিংটন ইউনিভার্সিটির গ্র্যজ়ুয়েট স্টুডেন্ট নোয়া স্ন্যভেলি,
03:00
co-advisedকো-পরামর্শ by Steveস্টিভ Seitzসিইজ at U.W.
54
155000
2000
সহ-পরামর্শদাতা দিয়েছেন ইউ ডাবোলূর স্টিভ সিইজ,
03:02
and Rickরিক SzeliskiSzeliski at Microsoftমাইক্রোসফট Researchগবেষণা. A very niceচমৎকার collaborationসহযোগিতা.
55
157000
4000
এবং মাইক্রসফট রিসার্চ-এর রিক জেলেস্কি।একটা সুন্দর কোলাবরেশন
03:07
And so this is liveজীবিত on the Webওয়েব. It's poweredচালিত by SeadragonSeadragon.
56
162000
2000
এটা ওয়েব এ সারাসরি দেখতে পাচ্ছেন,এটা সিড্রাগন এর দ্বারা হচ্ছে
03:09
You can see that when we kindসদয় of do these sortsপ্রকারের of viewsমতামত,
57
164000
2000
আপনার এগুলি দেখতে পান যখন আমরা এই ধরনের ভিউগুলো করি,
03:12
where we can diveডুব throughমাধ্যমে imagesচিত্র
58
167000
1000
ছবির একেবারে ভিতর পর্যন্ত দেখতে পারি
03:14
and have this kindসদয় of multi-resolutionমাল্টি-রেজোলিউশন experienceঅভিজ্ঞতা.
59
169000
1000
এবং বিভিন্ন ধরণের মাল্টি রিশোলিউশান সম্পর্কে আভিজ্ঞতা হয়।
03:16
But the spatialস্থান-সংক্রান্ত arrangementব্যবস্থা of the imagesচিত্র here is actuallyপ্রকৃতপক্ষে meaningfulঅর্থপূর্ণ.
60
171000
4000
কিন্তু এখানে মহাকাশ সম্পর্কিত ছবিগুলো অর্থপুর্ণ।।
03:20
The computerকম্পিউটার visionদৃষ্টি algorithmsআলগোরিদিম have registeredনাম these imagesচিত্র togetherএকসঙ্গে
61
175000
3000
কম্পিউটার ভিশন অ্যালগোরিদম এই ছবিগুলোকে একত্রিত করেছে,
03:23
so that they correspondসঙ্গতিপূর্ণ to the realবাস্তব spaceস্থান in whichযেটি these shotsশট --
62
178000
4000
যাতে করে এই ছবিগুলো সত্তিকারের মহাকাশের সাথে সামঞ্জস্যপুর্ণ করতে পারে
03:27
all takenধরা nearকাছাকাছি GrassiGrassi Lakesহ্রদ in the Canadianকানাডার Rockiesরকিস --
63
182000
2000
সবকটি ছবি কানাডিয়ান রকিস এর কাছে গ্রাসি লেক এ তোলা
03:31
all these shotsশট were takenধরা. So you see elementsউপাদান here
64
186000
2000
যা কীছূ আপনারা দেখছেন এখানে
03:33
of stabilizedstabilized slide-showস্লাইড-প্রদর্শন or panoramicঅপূর্ব দৃশ্য imagingচিত্রায়ন,
65
188000
4000
সবই স্তায়ী স্লাইড শো অথবা দিগন্তপ্রসারী ছবি
03:40
and these things have all been relatedসংশ্লিষ্ট spatiallyspatially.
66
195000
2000
এবং এগুলির সাথে মহাকাশের একটা সম্পর্ক আছে।
03:42
I'm not sure if I have time to showপ্রদর্শনী you any other environmentsপরিবেশের.
67
197000
3000
সময়াভাবের জন্য আমি হয়ত আপনাদের আর কোন এনভায়রনমেন্টের সাথে পরিচয় ঘটাতে পারব না
03:45
There are some that are much more spatialস্থান-সংক্রান্ত.
68
200000
1000
কিছু আছে যেগুলো আরও বেশী মাহাকাশ সম্পর্কিত
03:47
I would like to jumpঝাঁপ straightসোজা to one of Noah'sনূহ (আঃ) এর originalমূল data-setsডেটা সেট --
69
202000
3000
আমি এখন নোহার আসল ডাটা সেট এর কাছে আপনাদের নিয়ে যাব-
03:50
and this is from an earlyগোড়ার দিকে prototypeপ্রোটোটাইপ of Photosynthফটোসিন্থ
70
205000
2000
আর এটা ফটোসিন্থ এর মুল অংশ থেকে নেওয়া
03:52
that we first got workingকাজ in the summerগ্রীষ্ম --
71
207000
2000
যেটা আমরা গ্রীষ্মকালে করেছিলাম
03:54
to showপ্রদর্শনী you what I think
72
209000
1000
আমার মনে হয় আমি আপনাদের যেটা দেখাচ্ছি
03:55
is really the punchপাঞ্চ lineলাইন behindপিছনে this technologyপ্রযুক্তি,
73
210000
3000
সেই ফটোসিন্থ টেকনোলজ়ী এই প্রযুক্তির প্রধান সহযোগকারী।
03:59
the Photosynthফটোসিন্থ technologyপ্রযুক্তি. And it's not necessarilyঅগত্যা so apparentআপাত
74
214000
2000
এবং সেই এনভায়রনমেন্ট থেকে এটা এতটা পরিস্কার নয়
04:01
from looking at the environmentsপরিবেশের that we'veআমাদের আছে put up on the websiteওয়েবসাইট.
75
216000
3000
যেটা আমরা ওয়েবসাইট এ দিয়েছি।
04:04
We had to worryচিন্তা about the lawyersআইনজীবীরা and so on.
76
219000
2000
কারন উকিলদের কথা আমাদের মাথায় রাখতে হয়েছিল।
04:07
This is a reconstructionপুনর্গঠন of Notreনটর Dameডেম Cathedralক্যাথেড্রাল
77
222000
1000
এবারে যেটা দেখাচ্ছি সেটা নোটরডাম ক্যাথিড়্রাল এর পুনর্গঠন
04:09
that was doneসম্পন্ন entirelyসম্পূর্ণরূপে computationallycomputationally
78
224000
2000
এর পুরোটাই কম্পিউটার নিয়ন্ত্রিত
04:11
from imagesচিত্র scrapedচাঁচা from Flickrফ্লিকার. You just typeআদর্শ Notreনটর Dameডেম into Flickrফ্লিকার,
79
226000
3000
ছবি থেকে সুরু করে সবকিছু।আপনি ফ্লিকর এ গিয়ে শুধু নোটতরডাম টাইপ করুন,
04:14
and you get some picturesছবি of guys in t-shirtsটি-শার্ট, and of the campusবিদ্যায়তন
80
229000
3000
আপনি কিছু টি-সার্ট পরা ছেলের ছবি আর ক্যাম্পাস এর ছবি পাবেন
04:17
and so on. And eachপ্রতি of these orangeকমলা conesকোণ representsপ্রতিনিধিত্ব করে an imageভাবমূর্তি
81
232000
4000
প্রতেকটা কমলা বংয়ের কোন এক একটা ছবিকে তুলে ধরছে
04:22
that was discoveredআবিষ্কৃত to belongঅন্তর্গত to this modelমডেল.
82
237000
2000
এবং এই মডেল কে চিনে নিতে সাহায্য করছে।
04:26
And so these are all Flickrফ্লিকার imagesচিত্র,
83
241000
2000
এবং এগুলি হল সব ফ্লিকর ছবি,
04:28
and they'veতারা করেছি all been relatedসংশ্লিষ্ট spatiallyspatially in this way.
84
243000
3000
আর এগুলো সব মহাকাশের সাথে সম্পকিত।
04:31
And we can just navigateনেভিগেট in this very simpleসহজ way.
85
246000
2000
এবং এইভাবে আমরা খুব সহজেই যাত্রা শুরু করতে পারব।
04:35
(Applauseহাত তালি)
86
250000
9000
হাততালি।
04:44
You know, I never thought that I'd endশেষ up workingকাজ at Microsoftমাইক্রোসফট.
87
259000
2000
আমি কোনো দিন মাইক্রসফট-এ কাজ করব ভাবি নি।
04:46
It's very gratifyingসন্তোষজনক to have this kindসদয় of receptionঅভ্যর্থনা here.
88
261000
4000
আপনাদের এই ধরনের অভ্যর্থনায় আমি বাধিত।
04:50
(Laughterহাসি)
89
265000
3000
হাস্যরোল।
04:53
I guessঅনুমান you can see
90
268000
3000
আমার মনে হয় আপনারা
04:56
this is lots of differentবিভিন্ন typesধরনের of camerasক্যামেরা:
91
271000
2000
বিভিন্ন ধরনের ক্যামেরা দেখতে পাচ্ছেনঃ
04:58
it's everything from cellকোষ phoneফোন camerasক্যামেরা to professionalপেশাদারী SLRsSLRs,
92
273000
3000
এগুলো বিভিন্ন ধরনের সেলফোন থেকে শুরু করে পেশাদার এস এল আর ,
05:02
quiteপুরোপুরি a largeবড় numberসংখ্যা of them, stitchedসেলাই
93
277000
1000
এগুলির বেশিরভাগ একসাথে
05:03
togetherএকসঙ্গে in this environmentপরিবেশ.
94
278000
1000
এই এনভায়রনমেন্টে একত্রিত রয়েছে
05:04
And if I can, I'll find some of the sortসাজান of weirdঅদ্ভুত onesবেশী.
95
279000
2000
এবং এদের মধ্যে আমি কিছু খুঁজে বার করব
05:08
So manyঅনেক of them are occludedoccluded by facesমুখ, and so on.
96
283000
3000
এদের মধ্যে বেশিরভাগেরই মুখ বন্ধ।
05:13
Somewhereকোথাও না কোথাও in here there are actuallyপ্রকৃতপক্ষে
97
288000
1000
কোথাও কোথাও এখানে
05:15
a seriesক্রম of photographsফটোগ্রাফ -- here we go.
98
290000
1000
ধারাবাহিক ছবি-এখানে দেখুন।
05:17
This is actuallyপ্রকৃতপক্ষে a posterপোস্টার of Notreনটর Dameডেম that registeredনাম correctlyসঠিকভাবে.
99
292000
3000
এটা আসলে নোটরডামের একটা পোস্টার যেটা সঠিকভাবে তালিকাভুক্ত হয়েছে।
05:21
We can diveডুব in from the posterপোস্টার
100
296000
2000
চলুন আমরা ছবির ভিতরে প্রবেশ করি
05:24
to a physicalশারীরিক viewদৃশ্য of this environmentপরিবেশ.
101
299000
3000
সামনে থেকে ছবিটা দেখি।
05:31
What the pointবিন্দু here really is is that we can do things
102
306000
3000
এখানে গুরুত্বপূর্ণ কথাটি হল আমরা
05:34
with the socialসামাজিক environmentপরিবেশ. This is now takingগ্রহণ dataউপাত্ত from everybodyসবাই --
103
309000
5000
সামাজিক পরিবেশের সাথে কাজ করতে পারি
05:39
from the entireসমগ্র collectiveসমষ্টিগত memoryস্মৃতি
104
314000
1000
এটা এখন সকলের থেকে তথ্য সংগ্রহ করছে,কালেকটিভ মেমারী থেকে
05:40
of, visuallyচাক্ষুষরূপে, of what the Earthপৃথিবী looksসৌন্দর্য like --
105
315000
2000
পৃথিবীর রুপ খুঁজে বার করছে-
05:43
and linkলিংক all of that togetherএকসঙ্গে.
106
318000
1000
আর সকলকে একত্রিত করছে।
05:44
All of those photosফটো becomeপরিণত linkedসংযুক্ত togetherএকসঙ্গে,
107
319000
2000
সব ছবিগুলো একে অপরের সাথে সম্পর্কযুক্ত হয়েছে,
05:46
and they make something emergentযোগফলের থেকে ওটা বড়
108
321000
1000
এবং এগুলো কিছু একটার উদ্ভব ঘটাচ্ছে
05:47
that's greaterবৃহত্তর than the sumসমষ্টি of the partsযন্ত্রাংশ.
109
322000
2000
সব অংশের যোগফলের থেকে ওটা বড়।
05:49
You have a modelমডেল that emergesemerges of the entireসমগ্র Earthপৃথিবী.
110
324000
2000
আপনারা একটা পুরো পৃথিবীর নমুনা দেখতে পাচ্ছেন।
05:51
Think of this as the long tailলেজ to Stephenস্টিফেন Lawler'sললার এর Virtualভার্চুয়াল Earthপৃথিবী work.
111
326000
5000
এটাকে আপনারা স্টিফেন ললার এর ভারচুয়াল আর্থ ওয়ার্ক এর লম্বা লেজ মনে করতে পারেন।
05:56
And this is something that growsবৃদ্ধি in complexityজটিলতা
112
331000
2000
এটা এমন একটা জিনিস যেটা জটিলতার মধ্যে গড়ে ওঠে
05:58
as people use it, and whoseযাহার benefitsসুবিধা becomeপরিণত greaterবৃহত্তর
113
333000
3000
লোকেরা যত এটা ব্যবহার করে,তত এর উপযোগিতা বেড়ে ওঠে
06:01
to the usersব্যবহারকারীদের as they use it.
114
336000
2000
ব্যবহারকারীদের ব্যবহার করার সাঙ্গে সাঙ্গে।
06:03
Theirতাদের ownনিজের photosফটো are gettingপেয়ে taggedট্যাগ করা with meta-dataমেটা-ডেটা
115
338000
2000
তাদের নিজেদের ছবিগুলো
06:05
that somebodyকারো elseআর enteredপ্রবিষ্ট.
116
340000
1000
অন্য কারোর ছবির সাথে মেটা-ডাটা দিয়ে ট্যাগ করতে হয়।
06:07
If somebodyকারো botheredবিরক্ত to tagট্যাগ all of these saintsসাধু
117
342000
3000
কেউ যদি সব সাধু-সন্তদের তালিকাভুক্ত করতে চায়
06:10
and say who they all are, then my photoছবি of Notreনটর Dameডেম Cathedralক্যাথেড্রাল
118
345000
3000
আর বলে যে ওরা কারা,তাহলে আমার নোটরডামের ক্যথিড্রাল এর ছাবিগুলো
06:13
suddenlyহঠাৎ getsপায় enrichedসমৃদ্ধ with all of that dataউপাত্ত,
119
348000
2000
হঠাৎ করে ওই ডাটাগুলো পেয়ে আরো সুন্দর হয়ে ওঠে,
06:15
and I can use it as an entryপ্রবেশ pointবিন্দু to diveডুব into that spaceস্থান,
120
350000
3000
আমি এটাকে মহাকাশে প্রবেশের একটা দিক হিসাবে ব্যবহার করতে পারি,
06:18
into that meta-verseমেটা-আয়াত, usingব্যবহার everybodyসবাই else'sঅন্য photosফটো,
121
353000
2000
আর সবার ছবি ব্যবহার করে
06:21
and do a kindসদয় of a cross-modalক্রস মোডাল
122
356000
2000
আর ক্রস মোডাল ব্যবহার করে
06:25
and cross-userক্রস ইউসার socialসামাজিক experienceঅভিজ্ঞতা that way.
123
360000
3000
আর ক্রস ইউসার সামাজিক অভিজ্ঞতা দেয়।
06:28
And of courseপথ, a by-productমণ্ডলে of all of that
124
363000
1000
এবং অবশ্যই এসবের উপজাত পদার্থ
06:30
is immenselyব্যাপকভাবে richসমৃদ্ধ virtualভার্চুয়াল modelsমডেল
125
365000
2000
হল প্রচন্ড সমৃদ্ধপূর্ণ ভার্চুয়াল মডেল
06:32
of everyপ্রতি interestingমজাদার partঅংশ of the Earthপৃথিবী, collectedসংগৃহীত
126
367000
2000
পৃথিবীর প্রত্যেকটা আংশ শুধু
06:35
not just from overheadমাথার উপর flightsবিমান and from satelliteউপগ্রহ imagesচিত্র
127
370000
3000
আকাশে ওড়া বিমান অথবা উপগ্রহ থেকে সংগৃহীত ছবি নয়,
06:38
and so on, but from the collectiveসমষ্টিগত memoryস্মৃতি.
128
373000
2000
কালেকটিভ মেমারী থেকে নেওয়া
06:40
Thank you so much.
129
375000
2000
আপনাদের অনেক ধন্যবাদ।
06:42
(Applauseহাত তালি)
130
377000
11000
হাততালি
06:53
Chrisক্রিস Andersonঅ্যান্ডারসন: Do I understandবোঝা this right? That what your softwareসফটওয়্যার is going to allowঅনুমতি,
131
388000
4000
ক্রিস আন্ডারসনঃআমি কি এটা ঠিক মনে করতে পারি যে আপনার সফটওযার টি
06:58
is that at some pointবিন্দু, really withinমধ্যে the nextপরবর্তী fewকয়েক yearsবছর,
132
393000
2000
আগামী ভবিষ্যতে
07:01
all the picturesছবি that are sharedভাগ by anyoneযে কেউ acrossদিয়ে the worldবিশ্ব
133
396000
4000
পৃথিবীর সমস্ত ছবিকে
07:05
are going to basicallyমূলত linkলিংক togetherএকসঙ্গে?
134
400000
2000
একত্রিত করতে পারবে?
07:07
BAAএঃ: Yes. What this is really doing is discoveringআবিষ্কার.
135
402000
2000
বি এ এঃহ্যাঁ নিশ্চয়।এটা দারুন কাজ করছে।
07:09
It's creatingতৈরি hyperlinksহাইপারলিঙ্ক, if you will, betweenমধ্যে imagesচিত্র.
136
404000
3000
আপনি চাইলে এটা একাধিক ছবির সাথে হাইপার লিঙ্ক করবে।
07:12
And it's doing that
137
407000
1000
এবং এটা ছবির ভিতরকার বিষয় বস্তুর
07:13
basedভিত্তি on the contentসন্তুষ্ট insideভিতরে the imagesচিত্র.
138
408000
1000
সাহায্যে করতে পারে।
07:14
And that getsপায় really excitingউত্তেজনাপূর্ণ when you think about the richnessঐশ্বর্য
139
409000
3000
এটা খুবই মূল্যবান জিনিস
07:17
of the semanticশব্দার্থিক informationতথ্য that a lot of those imagesচিত্র have.
140
412000
2000
স্বচ্ছ তথ্য পাওয়াটা খূব আনন্দের।
07:19
Like when you do a webওয়েব searchঅনুসন্ধান for imagesচিত্র,
141
414000
2000
যেমন ধরুন আপনি কোন ছাবির জন্য ওয়েব ঁখুজছেন
07:22
you typeআদর্শ in phrasesবাক্য, and the textপাঠ on the webওয়েব pageপৃষ্ঠা
142
417000
2000
আপনি বাক্যটা লেখেন আর ওয়েব পেজ
07:24
is carryingবহন a lot of informationতথ্য about what that pictureছবি is of.
143
419000
3000
আপনার সামনে সেই ছবিটার সম্বান্ধে আনেক তথ্য নিয়ে আসে
07:27
Now, what if that pictureছবি linksলিংক to all of your picturesছবি?
144
422000
2000
এটা কেমন হয় যদি আপনার সেই সমস্ত ছবি একে অপরের সাথে লিঙ্ক তৈরী করে?
07:29
Then the amountপরিমাণ of semanticশব্দার্থিক interconnectionশব্দার্থগত
145
424000
2000
তাহলে বিপুল পরিমান তথ্য একে অপরের সাথে শব্দার্থগত ভাবে যুক্ত হয়
07:31
and the amountপরিমাণ of richnessঐশ্বর্য that comesআসে out of that
146
426000
1000
এবং তার গুণগত মান খুব উন্নত হয়
07:32
is really hugeবিপুল. It's a classicসর্বোত্তম networkনেটওয়ার্কের effectপ্রভাব.
147
427000
3000
এটা একটা দারুন নেটওয়ার্ক এর ফল
07:35
CAসিএ: Blaiseবৈলশ, that is trulyপ্রকৃতপক্ষে incredibleঅবিশ্বাস্য. Congratulationsঅভিনন্দন.
148
430000
2000
সি এঃব্লেজ,ভীষন ভালো আর প্রশংসনীয়।
07:37
BAAএঃ: Thanksধন্যবাদ so much.
149
432000
1000
বি এ এ: অনেক ধন্যবাদ

▲Back to top

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

Why you should listen

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

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

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

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

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

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