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

Blaise Aguera y Arcas présente Photosynth

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Blaise Aguera y Arcas mène une démonstration éblouissante de Photosynth, un logiciel qui pourrait transformer notre façon de visionner les images numériques. En utilisant des photographies tirées du Web, Photosynth construit des visions de rêve à couper le souffle et nous permet de les parcourir.
- 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

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00:25
What I'm going to showmontrer you first, as quicklyrapidement as I can,
0
0
2000
Ce que je vais vous montrer en premier, aussi vite que possible,
00:27
is some foundationalFoundational work, some newNouveau technologyLa technologie
1
2000
4000
c'est un travail fondateur, une nouvelle technologie
00:31
that we broughtapporté to MicrosoftMicrosoft as partpartie of an acquisitionacquisition
2
6000
3000
que nous avons apportée à Microsoft comme part d'une acquisition
00:34
almostpresque exactlyexactement a yearan agodepuis. This is SeadragonSeadragon,
3
9000
3000
il y a presque exactement un an. Voici Seadragon.
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and it's an environmentenvironnement in whichlequel you can eithernon plus locallylocalement or remotelyà distance
4
12000
3000
Et c'est un environnement dans lequel vous pouvez, localement ou à distance,
00:40
interactinteragir with vastvaste amountsles montants of visualvisuel dataLes données.
5
15000
3000
interagir avec de grandes quantités de données visuelles.
00:43
We're looking at manybeaucoup, manybeaucoup gigabytesgigaoctets of digitalnumérique photosPhotos here
6
18000
3000
On a ici devant les yeux beaucoup, beaucoup de gigabytes de photos numériques
00:46
and kindgentil of seamlesslyparfaitement and continuouslycontinuellement zoomingZoom in,
7
21000
3000
et on fait des zooms avant de manière continue et en quelque sorte fluide,
00:50
panningpanning throughpar the thing, rearrangingréarrangeant it in any way we want.
8
25000
2000
on navigue dans le truc, on le réarrange de la manière qu'on veut.
00:52
And it doesn't mattermatière how much informationinformation we're looking at,
9
27000
4000
Et ce quelle que soit la quantité d'informations que l'on visionne,
00:56
how biggros these collectionsdes collections are or how biggros the imagesimages are.
10
31000
3000
la taille de ces collections ou la taille des images.
00:59
MostPlupart of them are ordinaryordinaire digitalnumérique cameracaméra photosPhotos,
11
34000
2000
La plupart sont des photos d'appareils numériques ordinaires,
01:01
but this one, for exampleExemple, is a scanbalayage from the LibraryBibliothèque of CongressCongress,
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36000
3000
mais celle-ci, par exemple, est scannée à partir de la Bibliothèque du Congrès,
01:05
and it's in the 300 megapixelmegapixel rangegamme.
13
40000
2000
et elle fait dans les 300 mégapixels.
01:08
It doesn't make any differencedifférence
14
43000
1000
Cela ne fait aucune différence
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because the only thing that oughtdevrait to limitlimite the performanceperformance
15
44000
3000
parce que la seule chose qui devrait limiter les performances
01:12
of a systemsystème like this one is the numbernombre of pixelspixels on your screenécran
16
47000
3000
d'un système comme celui-ci, c'est le nombre de pixels sur votre écran
01:15
at any givendonné momentmoment. It's alsoaussi very flexibleflexible architecturearchitecture.
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50000
3000
à un instant "t". C'est aussi une architecture très flexible.
01:18
This is an entiretout booklivre, so this is an exampleExemple of non-imagenon-image dataLes données.
18
53000
3000
Voici un livre entier, un exemple de donnée qui n'est pas une image.
01:22
This is "BleakSombre HouseMaison" by DickensDickens. EveryChaque columncolonne is a chapterchapitre.
19
57000
5000
C'est Bleak House de Dickens. Chaque colonne est un chapitre.
01:27
To proveprouver to you that it's really texttexte, and not an imageimage,
20
62000
4000
Pour vous prouver que c'est vraiment du texte, et pas une image,
01:31
we can do something like so, to really showmontrer
21
66000
2000
on peut faire quelque chose comme ça, pour bien montrer
01:33
that this is a realréal representationreprésentation of the texttexte; it's not a picturephoto.
22
68000
3000
que c'est une véritable représentation du texte; ce n'est pas une photo.
01:37
Maybe this is a kindgentil of an artificialartificiel way to readlis an e-booke-book.
23
72000
2000
C'est peut-être une manière un peu artificielle de lire un e-book.
01:39
I wouldn'tne serait pas recommendrecommander it.
24
74000
1000
Je ne vous le recommande pas.
01:40
This is a more realisticréaliste caseCas. This is an issueproblème of The GuardianTuteur.
25
75000
3000
Voilà un exemple plus réaliste. C'est un numéro du Guardian.
01:43
EveryChaque largegrand imageimage is the beginningdébut of a sectionsection.
26
78000
2000
Chaque grande image est le début d'une section.
01:45
And this really givesdonne you the joyjoie and the good experienceexpérience
27
80000
3000
Et cela vous donne véritablement la joie et l'expérience agréable
01:48
of readingen train de lire the realréal paperpapier versionversion of a magazinemagazine or a newspaperjournal,
28
83000
5000
de la lecture de la vraie version papier d'un magazine ou d'un journal,
01:54
whichlequel is an inherentlyintrinsèquement multi-scalemulti-échelle kindgentil of mediummoyen.
29
89000
1000
qui est un type de media multi-échelles par définition.
01:56
We'veNous avons alsoaussi doneterminé a little something
30
91000
1000
Nous avons également mis au point quelque chose
01:57
with the cornercoin of this particularparticulier issueproblème of The GuardianTuteur.
31
92000
3000
avec le coin de ce numéro du Guardian en particulier.
02:00
We'veNous avons madefabriqué up a fakefaux adun d that's very highhaute resolutionrésolution --
32
95000
3000
Nous avons créé une fausse publicité en très haute résolution...
02:03
much higherplus haute than you'dtu aurais be ablecapable to get in an ordinaryordinaire adun d --
33
98000
2000
bien plus haute que ce que vous pourriez obtenir dans une publicité classique...
02:05
and we'venous avons embeddedintégré extrasupplémentaire contentcontenu.
34
100000
2000
et nous avons inséré du contenu supplémentaire.
02:07
If you want to see the featuresfonctionnalités of this carvoiture, you can see it here.
35
102000
2000
Si vous voulez voir les caractéristiques de cette voiture, on peut les voir ici.
02:10
Or other modelsdes modèles, or even technicaltechnique specificationsSpécifications.
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105000
4000
Ou d'autres modèles, ou même des spécifications techniques.
02:15
And this really getsobtient at some of these ideasidées
37
110000
2000
Et on en arrive vraiment à certaines de ces idées
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about really doing away with those limitslimites on screenécran realréal estatebiens.
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113000
4000
pour vraiment se débarrasser de ces limites d'espace de l'écran.
02:22
We hopeespérer that this meansveux dire no more pop-upspop-ups
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117000
2000
On espère que cela signifie la fin des pop-ups
02:24
and other kindgentil of rubbishordures like that -- shouldn'tne devrait pas be necessarynécessaire.
40
119000
2000
et d'autres types de pollution du même genre... ne devraient plus être nécessaires.
02:27
Of coursecours, mappingcartographie is one of those really obviousévident applicationsapplications
41
122000
2000
Bien entendu, la cartographie est l'une des applications évidentes
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for a technologyLa technologie like this.
42
124000
2000
pour une technologie comme celle-ci.
02:31
And this one I really won'thabitude spenddépenser any time on,
43
126000
2000
Et sur celle-ci je vais passer très rapidement,
02:33
exceptsauf to say that we have things to contributecontribuer to this fieldchamp as well.
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128000
2000
si ce n'est pour dire qu'on a des choses pour contribuer à ce domaine également.
02:37
But those are all the roadsroutes in the U.S.
45
132000
2000
Ce sont toutes les routes des Etats-Unis
02:39
superimposedsuperposées on topHaut of a NASANASA geospatialGeospatial imageimage.
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134000
4000
superposées à une image géospatiale de la NASA.
02:44
So let's pulltirer up, now, something elseautre.
47
139000
2000
Bon, maintenant, allons chercher autre chose.
02:46
This is actuallyréellement livevivre on the WebWeb now; you can go checkvérifier it out.
48
141000
3000
Tout ça est en ce moment en ligne sur le Web, vous pouvez aller vérifier.
02:49
This is a projectprojet calledappelé PhotosynthPhotosynth,
49
144000
1000
C'est un projet appelé Photosynth,
02:51
whichlequel really marriesse marie two differentdifférent technologiesles technologies.
50
146000
1000
qui en réalité marie deux technologies différentes.
02:52
One of them is SeadragonSeadragon
51
147000
1000
L'une d'entre elles est Seadragon
02:54
and the other is some very beautifulbeau computerordinateur visionvision researchrecherche
52
149000
2000
et l'autre est issue d'une recherche magnifique sur la vision informatisée
02:57
doneterminé by NoahNoé SnavelySnavely, a graduatediplômé studentétudiant at the UniversityUniversité of WashingtonWashington,
53
152000
2000
menée par Noah Snavely, un étudiant de 3ème cycle à l'Université de Washington,
03:00
co-adviseda conseillé by SteveSteve SeitzSeitz at U.W.
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155000
2000
co-dirigée par Steve Seitz à l'UW
03:02
and RickRick SzeliskiSzeliski at MicrosoftMicrosoft ResearchRecherche. A very niceagréable collaborationcollaboration.
55
157000
4000
et Rick Szeliski de la recherche Microsoft. Une très belle collaboration.
03:07
And so this is livevivre on the WebWeb. It's poweredalimenté by SeadragonSeadragon.
56
162000
2000
Et donc c'est en ligne sur le Web. Cela fonctionne avec la technologie Seadragon.
03:09
You can see that when we kindgentil of do these sortssortes of viewsvues,
57
164000
2000
On peut le voir quand on utilise ce genre de visualisations,
03:12
where we can divese plonger throughpar imagesimages
58
167000
1000
où on peut plonger dans les images
03:14
and have this kindgentil of multi-resolutionmulti-résolution experienceexpérience.
59
169000
1000
et avoir cette sorte d'expérience multi-résolutions.
03:16
But the spatialspatial arrangementArrangement of the imagesimages here is actuallyréellement meaningfulsignificatif.
60
171000
4000
Mais l'arrangement dans l'espace des images dans ce cas-là a en fait un sens.
03:20
The computerordinateur visionvision algorithmsalgorithmes have registeredenregistré these imagesimages togetherensemble
61
175000
3000
Les algorithmes de vision informatisée ont enregistré ces images ensemble,
03:23
so that they correspondcorrespondent to the realréal spaceespace in whichlequel these shotscoups --
62
178000
4000
afin qu'elles correspondent à l'espace réel dans lequel ces photos
03:27
all takenpris nearprès GrassiGrassi LakesLacs in the CanadianCanadien RockiesMontagnes Rocheuses --
63
182000
2000
(toutes prises près des lacs Grassi dans les Rocheuses canadiennes)
03:31
all these shotscoups were takenpris. So you see elementséléments here
64
186000
2000
ont été prises. Donc vous voyez des éléments ici
03:33
of stabilizedstabilisés slide-showdiaporama or panoramicpanoramique imagingd’imagerie,
65
188000
4000
de diaporama stabilisé ou d'imagerie panoramique,
03:40
and these things have all been relateden relation spatiallydans l’espace.
66
195000
2000
et toutes ces choses ont été reliées entre elles dans l'espace.
03:42
I'm not sure if I have time to showmontrer you any other environmentsenvironnements.
67
197000
3000
Je ne suis pas sûr d'avoir le temps de vous montrer d'autres environnements.
03:45
There are some that are much more spatialspatial.
68
200000
1000
Certains sont beaucoup plus spatiaux.
03:47
I would like to jumpsaut straighttout droit to one of Noah'sArche de Noé originaloriginal data-setsensembles de données --
69
202000
3000
J'aimerais sauter directement à l'un des premiers ensemble de données de Noah
03:50
and this is from an earlyde bonne heure prototypeprototype of PhotosynthPhotosynth
70
205000
2000
(et cela vient d'un premier prototype de Photosynth
03:52
that we first got workingtravail in the summerété --
71
207000
2000
que nous avons fait fonctionner pour la première fois cet été)
03:54
to showmontrer you what I think
72
209000
1000
pour vous montrer ce qui d'après moi
03:55
is really the punchcoup de poing lineligne behindderrière this technologyLa technologie,
73
210000
3000
est vraiment le point fort de cette technologie,
03:59
the PhotosynthPhotosynth technologyLa technologie. And it's not necessarilynécessairement so apparentapparent
74
214000
2000
la technologie Photosynth. Et ce n'est pas nécessairement si évident
04:01
from looking at the environmentsenvironnements that we'venous avons put up on the websitesite Internet.
75
216000
3000
quand on regarde les environnements que nous avons mis en ligne sur le site web.
04:04
We had to worryinquiéter about the lawyersavocats and so on.
76
219000
2000
On a du se préoccuper des avocats et des trucs dans le genre.
04:07
This is a reconstructionreconstruction of NotreNotre-Dame DameDame CathedralCathédrale
77
222000
1000
Voici une reconstruction de la cathédrale Notre-Dame
04:09
that was doneterminé entirelyentièrement computationallypar le calcul
78
224000
2000
qui a été faite entièrement par calcul informatique
04:11
from imagesimages scrapedgratté from FlickrFlickr. You just typetype NotreNotre-Dame DameDame into FlickrFlickr,
79
226000
3000
à partir d'images récupérées sur Flickr. On tape juste Notre Dame dans Flickr,
04:14
and you get some picturesdes photos of guys in t-shirtst-shirts, and of the campusCampus
80
229000
3000
et on trouve des photos de types en t-shirts, du campus (de l'université de ND, NdT)
04:17
and so on. And eachchaque of these orangeOrange conescônes representsreprésente an imageimage
81
232000
4000
et ainsi de suite. Et chacun des ces cônes oranges représente une image
04:22
that was discovereddécouvert to belongappartenir to this modelmaquette.
82
237000
2000
qui a été identifiée comme appartenant à ce modèle.
04:26
And so these are all FlickrFlickr imagesimages,
83
241000
2000
Et donc ce sont toutes des images Flickr,
04:28
and they'veils ont all been relateden relation spatiallydans l’espace in this way.
84
243000
3000
et elles ont toutes été reliées entre elles dans l'espace de cette manière.
04:31
And we can just navigatenaviguer in this very simplesimple way.
85
246000
2000
Et on peut naviguer dedans très simplement de cette manière.
04:35
(ApplauseApplaudissements)
86
250000
9000
(Applaudissements)
04:44
You know, I never thought that I'd endfin up workingtravail at MicrosoftMicrosoft.
87
259000
2000
Vous savez, je n'aurais jamais cru que je finirais par travailler chez Microsoft.
04:46
It's very gratifyinggratifiant to have this kindgentil of receptionaccueil here.
88
261000
4000
C'est très gratifiant d'être reçu ici de cette manière.
04:50
(LaughterRires)
89
265000
3000
(Rires)
04:53
I guessdeviner you can see
90
268000
3000
Je pense que vous pouvez voir
04:56
this is lots of differentdifférent typesles types of camerasappareils photo:
91
271000
2000
qu'il s'agit de beaucoup de types d'appareils photos différents:
04:58
it's everything from cellcellule phonetéléphone camerasappareils photo to professionalprofessionnel SLRsReflex,
92
273000
3000
il y a de tout, des appareils photo de téléphone portable aux reflex mono-objectifs de professionnels,
05:02
quiteassez a largegrand numbernombre of them, stitchedcousu
93
277000
1000
un assez grand nombre de photos, cousues
05:03
togetherensemble in this environmentenvironnement.
94
278000
1000
ensemble dans cet environnement.
05:04
And if I can, I'll find some of the sortTrier of weirdbizarre onesceux.
95
279000
2000
Et si j'y arrive, je vais en trouver quelques-unes un peu étranges.
05:08
So manybeaucoup of them are occludedoccluse by facesvisages, and so on.
96
283000
3000
Beaucoup d'entre elles sont occultées par des visages, et ainsi de suite.
05:13
SomewhereQuelque part in here there are actuallyréellement
97
288000
1000
Quelque part par là il y a même
05:15
a seriesséries of photographsphotographies -- here we go.
98
290000
1000
une série de photographies... nous y voilà.
05:17
This is actuallyréellement a posteraffiche of NotreNotre-Dame DameDame that registeredenregistré correctlycorrectement.
99
292000
3000
Il s'agit en fait d'un poster de Notre Dame qui a été enregistré comme correct.
05:21
We can divese plonger in from the posteraffiche
100
296000
2000
On peut plonger depuis le poster
05:24
to a physicalphysique viewvue of this environmentenvironnement.
101
299000
3000
dans une vue physique de l'environnement.
05:31
What the pointpoint here really is is that we can do things
102
306000
3000
Le vrai but de tout ça, c'est qu'on peut faire des choses
05:34
with the socialsocial environmentenvironnement. This is now takingprise dataLes données from everybodyTout le monde --
103
309000
5000
avec l'environnement social. On prend maintenant les données de tout le monde...
05:39
from the entiretout collectivecollectif memoryMémoire
104
314000
1000
de l'ensemble de la mémoire collective
05:40
of, visuallyvisuellement, of what the EarthTerre looksregards like --
105
315000
2000
de ce à quoi ressemble la Terre, visuellement...
05:43
and linklien all of that togetherensemble.
106
318000
1000
et on relie tout ça ensemble.
05:44
All of those photosPhotos becomedevenir linkedlié togetherensemble,
107
319000
2000
Toutes ces photos deviennent liées entre elles,
05:46
and they make something emergentEmergent
108
321000
1000
et elles font émerger quelque chose
05:47
that's greaterplus grand than the sumsomme of the partsles pièces.
109
322000
2000
de plus grand que la somme des parties.
05:49
You have a modelmaquette that emergesémerge of the entiretout EarthTerre.
110
324000
2000
Il y a un modèle de la Terre entière qui émerge.
05:51
Think of this as the long tailqueue to StephenStephen Lawler'sDe Lawler VirtualVirtuel EarthTerre work.
111
326000
5000
Voyez ça comme la longue traîne du travail de Stephen Lawler sur la Terre Virtuelle.
05:56
And this is something that growsgrandit in complexitycomplexité
112
331000
2000
Et c'est quelque chose qui devient de plus en plus complexe
05:58
as people use it, and whosedont benefitsavantages becomedevenir greaterplus grand
113
333000
3000
à mesure que les gens l'utilisent, et dont les bénéfices s'accroissent
06:01
to the usersutilisateurs as they use it.
114
336000
2000
pour les utilisateurs à mesure qu'ils l'utilisent.
06:03
TheirLeur ownposséder photosPhotos are gettingobtenir taggedle tag with meta-datameta-données
115
338000
2000
Leurs propres photos sont marquées avec des méta-données
06:05
that somebodyquelqu'un elseautre enteredentré.
116
340000
1000
que quelqu'un d'autre a entrées.
06:07
If somebodyquelqu'un bothereddérangé to tagbalise all of these saintsSaints
117
342000
3000
Si quelqu'un s'embêtait à marquer tous ces saints
06:10
and say who they all are, then my photophoto of NotreNotre-Dame DameDame CathedralCathédrale
118
345000
3000
et à donner tous leurs noms, ma photo de la cathédrale Notre Dame
06:13
suddenlysoudainement getsobtient enrichedenrichi with all of that dataLes données,
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348000
2000
serait enrichie d'un coup de toutes ces données,
06:15
and I can use it as an entryentrée pointpoint to divese plonger into that spaceespace,
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350000
3000
et je pourrais l'utiliser comme point d'entrée pour plonger dans cet espace,
06:18
into that meta-verseMeta-verset, usingen utilisant everybodyTout le monde else'sd'autre photosPhotos,
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353000
2000
dans ce méta-verse, en utilisant les photos de tout le monde,
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and do a kindgentil of a cross-modalcross-modal
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2000
pour faire une sorte d'expérience sociale trans-modale
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and cross-userCroix-utilisateur socialsocial experienceexpérience that way.
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360000
3000
et trans-utilisateurs de cette manière.
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And of coursecours, a by-productsous-produit of all of that
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363000
1000
Et bien sûr, un sous-produit de tout ça,
06:30
is immenselyimmensément richriches virtualvirtuel modelsdes modèles
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365000
2000
ce sont des modèles virtuels immensément riches
06:32
of everychaque interestingintéressant partpartie of the EarthTerre, collectedrecueilli
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367000
2000
de tous les coins intéressants la Terre, récoltés
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not just from overheadfrais généraux flightsvols and from satelliteSatellite imagesimages
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370000
3000
pas simplement par des vols en altitude et par des images satellite
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and so on, but from the collectivecollectif memoryMémoire.
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373000
2000
et autres, mais par la mémoire collective.
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Thank you so much.
129
375000
2000
Merci beaucoup.
06:42
(ApplauseApplaudissements)
130
377000
11000
(Applaudissements)
06:53
ChrisChris AndersonAnderson: Do I understandcomprendre this right? That what your softwareLogiciel is going to allowpermettre,
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388000
4000
Chris Anderson: Est-ce que je comprends bien ? Que ce que votre logiciel va permettre,
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is that at some pointpoint, really withindans the nextprochain fewpeu yearsannées,
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393000
2000
c'est qu'à un certain moment, vraiment dans les quelques années à venir,
07:01
all the picturesdes photos that are sharedpartagé by anyonen'importe qui acrossà travers the worldmonde
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396000
4000
toutes les photos qui sont partagées par quiconque dans le monde
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are going to basicallyen gros linklien togetherensemble?
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400000
2000
seront en gros liées entre elles ?
07:07
BAABAA: Yes. What this is really doing is discoveringdécouvrir.
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402000
2000
BAA: Oui. Ce que le logiciel fait, c'est découvrir.
07:09
It's creatingcréer hyperlinksliens hypertexte, if you will, betweenentre imagesimages.
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404000
3000
Il crée des hyperliens, si vous voulez, entre les images.
07:12
And it's doing that
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407000
1000
Et il le fait
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basedbasé on the contentcontenu insideà l'intérieur the imagesimages.
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408000
1000
en se fondant sur le contenu des images.
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And that getsobtient really excitingpassionnant when you think about the richnessrichesse
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409000
3000
Et ça devient vraiment passionnant quand vous songez à la richesse
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of the semanticsémantique informationinformation that a lot of those imagesimages have.
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412000
2000
de l'information sémantique que bon nombre de ces images possèdent.
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Like when you do a webweb searchchercher for imagesimages,
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414000
2000
Par exemple quand on fait une recherche web sur des images,
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you typetype in phrasesphrases, and the texttexte on the webweb pagepage
142
417000
2000
on tape des phrases, et le texte de la page web
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is carryingporter a lot of informationinformation about what that picturephoto is of.
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419000
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contient beaucoup d'informations à propos du sujet de cette photo.
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Now, what if that picturephoto linksdes liens to all of your picturesdes photos?
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422000
2000
Maintenant, que se passe-t-il si cette photo est liée à toutes vos photos ?
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Then the amountmontant of semanticsémantique interconnectionsur l’interconnexion
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424000
2000
Dans ce cas la quantité d'interconnexions sémantiques
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and the amountmontant of richnessrichesse that comesvient out of that
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426000
1000
et la quantité de richesse qui en ressort
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is really hugeénorme. It's a classicclassique networkréseau effecteffet.
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427000
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est vraiment immense.C'est un effet de réseau classique.
07:35
CACA: BlaiseBlaise, that is trulyvraiment incredibleincroyable. CongratulationsFélicitations.
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430000
2000
CA: Blaise, c'est vraiment incroyable. Félicitations.
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BAABAA: ThanksMerci so much.
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BAA: Merci beaucoup.
Translated by Matthieu Coville
Reviewed by eric vautier

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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