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 Photosynth'i Gösteriyor

Filmed:
5,831,957 views

Blaise Aguera y Arcas Photosynth, bu dijital fotoğraf bak şekilde dönüştürmek verebilecek bir yazılım büyüleyici demomuzu yol açar. Hala fotoğrafları Web'den culled kullanarak, Photosynth nefes kesen dreamscapes oluşturur ve bunları gezinmek sağlar.
- 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 showgöstermek you first, as quicklyhızlı bir şekilde as I can,
0
0
2000
Şimdi sizlere hızlıca göstermek istediğim şey,
00:27
is some foundationaltemel work, some newyeni technologyteknoloji
1
2000
4000
yaklaşık bir yıl önce bir satın alma işlemi ile
00:31
that we broughtgetirdi to MicrosoftMicrosoft as partBölüm of an acquisitionsatın alma
2
6000
3000
Microsoft'a kazandırdığımız, temel bir çalışma,
00:34
almostneredeyse exactlykesinlikle a yearyıl agoönce. This is SeadragonSeadragon,
3
9000
3000
yeni bir teknoloji. Seadragon'dan bahsediyorum.
00:37
and it's an environmentçevre in whichhangi you can eitherya locallylokal olarak or remotelyUzaktan
4
12000
3000
Bu yazılım, büyük miktarda görsel veriyle, yerel olarak
00:40
interactetkileşim with vastgeniş amountsmiktarlar of visualgörsel dataveri.
5
15000
3000
veya uzaktan etkileşim kurmanızı sağlayan bir ortam sunuyor.
00:43
We're looking at manyçok, manyçok gigabytesgigabayt of digitaldijital photosfotoğraflar here
6
18000
3000
Şu anda, gigabaytlarca büyüklükte dijital fotoğraflara bakıyoruz,
00:46
and kindtür of seamlesslysorunsuz and continuouslydevamlı olarak zoomingYakınlaştırma in,
7
21000
3000
sorunsuz şekilde, sürekli zum yapıyoruz,
00:50
panningçevrinme throughvasitasiyla the thing, rearrangingyeniden düzenleme it in any way we want.
8
25000
2000
fotoğrafları kaydırıyor, istediğimiz her şekilde yeniden düzenliyoruz.
00:52
And it doesn't mattermadde how much informationbilgi we're looking at,
9
27000
4000
Ve ne kadar çok bilgiye baktığımızın, bu koleksiyonların
00:56
how bigbüyük these collectionskoleksiyonları are or how bigbüyük the imagesGörüntüler are.
10
31000
3000
veya resimlerin ne kadar büyük olduğunun bir önemi yok.
00:59
MostÇoğu of them are ordinarysıradan digitaldijital camerakamera photosfotoğraflar,
11
34000
2000
Bunların çoğu sıradan dijital fotoğraf makinesi resimleri,
01:01
but this one, for exampleörnek, is a scantaramak from the LibraryKütüphane of CongressKongre,
12
36000
3000
ama örneğin bu, Library of Congress'ten bir tarama,
01:05
and it's in the 300 megapixelmegapiksel rangemenzil.
13
40000
2000
ve 300 megapiksel aralığında.
01:08
It doesn't make any differencefark
14
43000
1000
Bunun bir önemi yok çünkü
01:09
because the only thing that oughtgerektiğini to limitsınır the performanceperformans
15
44000
3000
bunun gibi bir sistemin performansını sınırlayabilecek
01:12
of a systemsistem like this one is the numbernumara of pixelspiksel on your screenekran
16
47000
3000
tek şey, belirli bir anda ekranınızdaki
01:15
at any givenverilmiş momentan. It's alsoAyrıca very flexibleesnek architecturemimari.
17
50000
3000
piksel sayısıdır. Bu aynı zamanda son derece esnek bir mimari.
01:18
This is an entiretüm bookkitap, so this is an exampleörnek of non-imagegörüntü dışı dataveri.
18
53000
3000
Bu komple bir kitap, görüntü dışı verilere bir örnek.
01:22
This is "BleakKasvetli HouseEv" by DickensDickens. EveryHer columnkolon is a chapterbölüm.
19
57000
5000
Dickens'in Kasvetli Ev kitabı. Her sütun bir bölüm oluşturuyor.
01:27
To provekanıtlamak to you that it's really textMetin, and not an imagegörüntü,
20
62000
4000
Size bunun gerçekten metin olduğunu, görüntü olmadığını
01:31
we can do something like so, to really showgöstermek
21
66000
2000
kanıtlamak için şöyle bir şey yapabiliriz,
01:33
that this is a realgerçek representationtemsil of the textMetin; it's not a pictureresim.
22
68000
3000
bunun gerçekten metin olduğunun, resim olmadığının bir göstergesi.
01:37
Maybe this is a kindtür of an artificialyapay way to readokumak an e-booke-kitap.
23
72000
2000
Bu belki de bir e-kitap okumak için yapay bir çeşit yol.
01:39
I wouldn'tolmaz recommendtavsiye etmek it.
24
74000
1000
Bunu pek tavsiye etmem.
01:40
This is a more realisticgerçekçi casedurum. This is an issuekonu of The GuardianKoruyucu.
25
75000
3000
Bu daha çok gerçekçi bir durum. Bu, The Guardian'ın bir baskısı.
01:43
EveryHer largegeniş imagegörüntü is the beginningbaşlangıç of a sectionBölüm.
26
78000
2000
Her büyük resim bir bölümün başlangıcı.
01:45
And this really givesverir you the joysevinç and the good experiencedeneyim
27
80000
3000
Ve bu size gerçekten bir derginin veya gazetenin
01:48
of readingokuma the realgerçek paperkâğıt versionversiyon of a magazinedergi or a newspapergazete,
28
83000
5000
gerçek kağıt versiyonunu okumanın keyfini ve güzel hissini verir,
01:54
whichhangi is an inherentlydoğal olarak multi-scaleÇoklu ölçek kindtür of mediumorta.
29
89000
1000
ki bu doğal olarak çoklu ölçek çeşidi bir araç.
01:56
We'veBiz ettik alsoAyrıca donetamam a little something
30
91000
1000
The Guardian'ın bu özel baskısının köşesine de
01:57
with the cornerköşe of this particularbelirli issuekonu of The GuardianKoruyucu.
31
92000
3000
bir şeyler yaptık.
02:00
We'veBiz ettik madeyapılmış up a fakesahte adilan that's very highyüksek resolutionçözüm --
32
95000
3000
Çok yüksek çözünürlükte bir taklit ilan ürettik
02:03
much higherdaha yüksek than you'dşimdi etsen be ableyapabilmek to get in an ordinarysıradan adilan --
33
98000
2000
sıradan bir ilandakinden çok daha yüksek bir çözünürlük kullandık
02:05
and we'vebiz ettik embeddedgömülü extraekstra contentiçerik.
34
100000
2000
ve içine daha çok içerik koyduk.
02:07
If you want to see the featuresÖzellikler of this cararaba, you can see it here.
35
102000
2000
Bu arabanın özelliklerini görmek isterseniz, buradan görebilirsiniz.
02:10
Or other modelsmodeller, or even technicalteknik specificationsTeknik Özellikler.
36
105000
4000
Veya başka modeller veya hatta başka teknik özellikler.
02:15
And this really getsalır at some of these ideasfikirler
37
110000
2000
Ve bu ekranda gayrimenkullerle ilgili sınırlamaların
02:18
about really doing away with those limitssınırları on screenekran realgerçek estatearazi.
38
113000
4000
kaldırılması fikrini destekliyor.
02:22
We hopeumut that this meansanlamına geliyor no more pop-upsaçılır pencereler
39
117000
2000
Artık açılır pencereler ve diğer benzeri
02:24
and other kindtür of rubbishçöp like that -- shouldn'tolmamalı be necessarygerekli.
40
119000
2000
can sıkıcı şeylerin gerekli olmayacağını umuyoruz.
02:27
Of coursekurs, mappingharitalama is one of those really obviousaçık applicationsuygulamaları
41
122000
2000
Elbette, böyle bir teknoloji için öne çıkacak
02:29
for a technologyteknoloji like this.
42
124000
2000
uygulamalardan biri haritacılık.
02:31
And this one I really won'talışkanlık spendharcamak any time on,
43
126000
2000
Buna gerçekten vakit ayırmak istemiyorum,
02:33
exceptdışında to say that we have things to contributekatkıda bulunmak to this fieldalan as well.
44
128000
2000
sadece bu alana katabileceğimiz şeyler olduğunu belirtmek istiyorum.
02:37
But those are all the roadsyollar in the U.S.
45
132000
2000
Bunlar, NASA'nın uzaydan çektiği görüntülerin
02:39
superimposedüst üste on topüst of a NASANASA geospatialJeo uzamsal imagegörüntü.
46
134000
4000
üzerine yerleştirilen ABD yollarının tamamı.
02:44
So let's pullÇek up, now, something elsebaşka.
47
139000
2000
Şimdi başka bir konuya geçelim.
02:46
This is actuallyaslında livecanlı on the WebWeb now; you can go checkKontrol it out.
48
141000
3000
Buna şu anda internet; kendiniz de kontrol edebilirsiniz.
02:49
This is a projectproje calleddenilen PhotosynthPhotosynth,
49
144000
1000
Bu Photosynth isminde bir projedir,
02:51
whichhangi really marriesevlenir two differentfarklı technologiesteknolojiler.
50
146000
1000
ve gerçekten iki farklı teknolojiyi birleştiriyor.
02:52
One of them is SeadragonSeadragon
51
147000
1000
Bunlardan biri Seadragon
02:54
and the other is some very beautifulgüzel computerbilgisayar visionvizyon researchAraştırma
52
149000
2000
ve diğeri, Washington Üniversitesinden bir
02:57
donetamam by NoahNoah SnavelySnavely, a graduatemezun olmak studentÖğrenci at the UniversityÜniversitesi of WashingtonWashington,
53
152000
2000
yüksek lisans öğrencisi olan Noah Snavely ile aynı üniversiteden Steve Seitz
03:00
co-advisedortak tavsiye by SteveSteve SeitzSeitz at U.W.
54
155000
2000
ve Microsoft Research'ten Rick Szeliski'nin birlikte
03:02
and RickRick SzeliskiSzeliski at MicrosoftMicrosoft ResearchAraştırma. A very niceGüzel collaborationişbirliği.
55
157000
4000
yaptığı çok güzel bir bilgisayar görüşü çalışmasıdır.
03:07
And so this is livecanlı on the WebWeb. It's poweredenerjili by SeadragonSeadragon.
56
162000
2000
Şu anda internette mevcut. Seadragon'la destekleniyor.
03:09
You can see that when we kindtür of do these sortssıralar of viewsgörünümler,
57
164000
2000
Bunu, yaptığımız bu tarz görüntülerde görebilirsiniz,
03:12
where we can divedalış throughvasitasiyla imagesGörüntüler
58
167000
1000
resimlerin arasına dalıp da
03:14
and have this kindtür of multi-resolutionÇoklu çözünürlük experiencedeneyim.
59
169000
1000
bu çok çözünürlüklü deneyimleri elde ettiğimiz zaman.
03:16
But the spatialuzaysal arrangementdüzenleme of the imagesGörüntüler here is actuallyaslında meaningfulanlamlı.
60
171000
4000
Ama burada bu görüntülerin boyutsal düzenlemesi oldukça anlamlı.
03:20
The computerbilgisayar visionvizyon algorithmsalgoritmalar have registeredkayıtlı these imagesGörüntüler togetherbirlikte
61
175000
3000
Bilgisayarla görüş algoritmaları bu görüntüleri bir araya kaydetmiş,
03:23
so that they correspondkarşılık gelen to the realgerçek spaceuzay in whichhangi these shotsçekim --
62
178000
4000
dolayısıyla bu resimlerin çekildiği gerçek alanın,
03:27
all takenalınmış nearyakın GrassiGrassi LakesGöller in the CanadianKanada RockiesRockies --
63
182000
2000
hepsi Kanada Rocky Dağları'nda bulunan Grassi Lakes'te çekilmiş,
03:31
all these shotsçekim were takenalınmış. So you see elementselementler here
64
186000
2000
görüntüsüne birebir uyuyor. Burada,
03:33
of stabilizedstabilize slide-showSlayt gösterisi or panoramicpanoramik imaginggörüntüleme,
65
188000
4000
sabit slayt gösterisinin veya panoramik görüntülemenin öğelerini görüyorsunuz
03:40
and these things have all been relatedilgili spatiallyDağınık şekilde.
66
195000
2000
ve bunların hepsi uzamsal olarak birbiriyle bağdaştırılmıştır.
03:42
I'm not sure if I have time to showgöstermek you any other environmentsortamları.
67
197000
3000
Sizlere daha da başka ortamlar göstermek için vaktim var mı bilmiyorum.
03:45
There are some that are much more spatialuzaysal.
68
200000
1000
Çok daha uzamsal olanları da var.
03:47
I would like to jumpatlama straightDüz to one of Noah'sNoah'ın originalorijinal data-setsveri kümeleri --
69
202000
3000
Hemen Noah'nın orijinal veri gruplarına geçip,
03:50
and this is from an earlyerken prototypeprototip of PhotosynthPhotosynth
70
205000
2000
bunlar ilk kez bu yaz üzerinde çalışmaya başladığımız
03:52
that we first got workingçalışma in the summeryaz --
71
207000
2000
Photosynth'in ilk prototipinden,
03:54
to showgöstermek you what I think
72
209000
1000
size bu teknolojinin, Photosynth teknolojisinin arkasında yatan
03:55
is really the punchyumruk linehat behindarkasında this technologyteknoloji,
73
210000
3000
en önemli noktanın ne olduğunu göstermek istiyorum.
03:59
the PhotosynthPhotosynth technologyteknoloji. And it's not necessarilyzorunlu olarak so apparentbelirgin
74
214000
2000
Ve bu, web sitesine koyduğumuz
04:01
from looking at the environmentsortamları that we'vebiz ettik put up on the websiteWeb sitesi.
75
216000
3000
ortamlara bakarak pek anlaşılamıyor.
04:04
We had to worryendişelenmek about the lawyersavukatları and so on.
76
219000
2000
Avukatları vesaire düşünmek zorundaydık.
04:07
This is a reconstructionyeniden yapılanma of NotreNotre DameDame CathedralKatedrali
77
222000
1000
Bu, Notre Dame Katedrali'nin yeniden inşası
04:09
that was donetamam entirelyBaştan sona computationallyhesaplama açısından
78
224000
2000
ve Flickr'dan topladığımız görüntüler ile
04:11
from imagesGörüntüler scrapedalıntı from FlickrFlickr. You just typetip NotreNotre DameDame into FlickrFlickr,
79
226000
3000
tamamen bilgisayar ortamında yapıldı. Flickr'a sadece Notre Dame yazıyorsunuz
04:14
and you get some picturesresimler of guys in t-shirtstişörtler, and of the campuskampus
80
229000
3000
ve tişörtlü adamların, kampüsün vesaire görüntüleri çıkıyor.
04:17
and so on. And eachher of these orangePortakal coneskoniler representstemsil an imagegörüntü
81
232000
4000
Ve bu turuncu konilerin her biri, bu modele ait olduğu anlaşılan
04:22
that was discoveredkeşfedilen to belongait to this modelmodel.
82
237000
2000
resimleri temsil ediyor.
04:26
And so these are all FlickrFlickr imagesGörüntüler,
83
241000
2000
Bunların hepsi Flickr görüntüleri
04:28
and they'veonlar ettik all been relatedilgili spatiallyDağınık şekilde in this way.
84
243000
3000
ve hepsi uzamsal olarak bu şekilde birbiriyle bağdaştırılmıştır.
04:31
And we can just navigategezinmek in this very simplebasit way.
85
246000
2000
Ve böylece çok kolay bir şekilde gezinebiliyoruz.
04:35
(ApplauseAlkış)
86
250000
9000
(Alkış.)
04:44
You know, I never thought that I'd endson up workingçalışma at MicrosoftMicrosoft.
87
259000
2000
Bilirsiniz, asla Microsoft’ta çalışacağım aklıma gelmezdi.
04:46
It's very gratifyingmemnuniyet verici to have this kindtür of receptionresepsiyon here.
88
261000
4000
Burada bu şekilde karşılanıyor olmak çok sevindirici.
04:50
(LaughterKahkaha)
89
265000
3000
(Gülüşmeler.)
04:53
I guesstahmin you can see
90
268000
3000
Sanırım, bunların
04:56
this is lots of differentfarklı typestürleri of cameraskameralar:
91
271000
2000
birçok çeşit kamera olduğunu görebiliyorsunuz:
04:58
it's everything from cellhücre phonetelefon cameraskameralar to professionalprofesyonel SLRsSLR,
92
273000
3000
Cep telefonu kameralarından profesyonel SLR'lere kadar, hepsi,
05:02
quiteoldukça a largegeniş numbernumara of them, stitcheddikişli
93
277000
1000
oldukça büyük bir miktarı
05:03
togetherbirlikte in this environmentçevre.
94
278000
1000
bu ortamda birbiriyle bağdaştırılmış.
05:04
And if I can, I'll find some of the sortçeşit of weirdtuhaf onesolanlar.
95
279000
2000
Ve eğer yapabilirsem, o garip cinslerinden bir tane bulacağım.
05:08
So manyçok of them are occludedtıkandı by facesyüzleri, and so on.
96
283000
3000
Çoğunu yüzler kapatmış, vesaire.
05:13
SomewhereBir yerde in here there are actuallyaslında
97
288000
1000
Aslında burada bir yerde
05:15
a seriesdizi of photographsfotoğraflar -- here we go.
98
290000
1000
bir takım fotoğraflar olacaktı, işte buldum.
05:17
This is actuallyaslında a posterafiş of NotreNotre DameDame that registeredkayıtlı correctlydoğru şekilde.
99
292000
3000
Bu aslında Notre Dame'ın doğru bir şekilde kaydedilen bir posteri.
05:21
We can divedalış in from the posterafiş
100
296000
2000
Bu posterden
05:24
to a physicalfiziksel viewgörünüm of this environmentçevre.
101
299000
3000
bu ortamın fiziki görüntüsüne geçebiliriz.
05:31
What the pointpuan here really is is that we can do things
102
306000
3000
Buradaki asıl nokta sosyal çevreyle bir şeyler
05:34
with the socialsosyal environmentçevre. This is now takingalma dataveri from everybodyherkes --
103
309000
5000
yapabiliyor olmamızdır. Bu şimdi herkesten veri topluyor,
05:39
from the entiretüm collectivetoplu memorybellek
104
314000
1000
Dünya'nın, nasıl göründüğüne ilişkin
05:40
of, visuallygörsel, of what the EarthDünya looksgörünüyor like --
105
315000
2000
ortak belleklerin hepsinden,
05:43
and linkbağlantı all of that togetherbirlikte.
106
318000
1000
ve bunların hepsini birbirleriyle bağdaştırıyor.
05:44
All of those photosfotoğraflar becomeolmak linkedbağlantılı togetherbirlikte,
107
319000
2000
Bütün bu fotoğraflar birbirine bağlanıyor
05:46
and they make something emergentAcil
108
321000
1000
ve parçalarının toplamından çok daha büyük olan
05:47
that's greaterbüyük than the sumtoplam of the partsparçalar.
109
322000
2000
yeni bir şey oluşturuyorlar.
05:49
You have a modelmodel that emergesortaya of the entiretüm EarthDünya.
110
324000
2000
Tüm dünyadan oluşan bir modelimiz var.
05:51
Think of this as the long tailkuyruk to StephenStephen Lawler'sLawler'ın VirtualSanal EarthDünya work.
111
326000
5000
Bunu, Stephen Lawler'in Sanal Dünya eserinin uzun bir kuyruğu gibi düşünün.
05:56
And this is something that growsbüyür in complexitykarmaşa
112
331000
2000
Ve bu, insanlar kullandıkça karmaşıklaşan,
05:58
as people use it, and whosekimin benefitsfaydaları becomeolmak greaterbüyük
113
333000
3000
ve kullanıcılar kullandıkça faydaları
06:01
to the userskullanıcılar as they use it.
114
336000
2000
daha da büyüyen bir şey.
06:03
TheirOnların ownkendi photosfotoğraflar are gettingalma taggedTagged with meta-datameta veri
115
338000
2000
Kendi fotoğrafları, başkalarının girmiş olduğu
06:05
that somebodybirisi elsebaşka enteredgirdi.
116
340000
1000
meta verilerle etiketleniyor.
06:07
If somebodybirisi botheredrahatsız to tagetiket all of these saintsAzizler
117
342000
3000
Eğer birileri bu azizleri imlemek zahmetine girseydi
06:10
and say who they all are, then my photoFotoğraf of NotreNotre DameDame CathedralKatedrali
118
345000
3000
ve kim olduklarını söyleseydi, o zaman benim Notre Dame Katedrali resmim
06:13
suddenlyaniden getsalır enrichedzenginleştirilmiş with all of that dataveri,
119
348000
2000
birden bütün o veriler ile donatılırdı
06:15
and I can use it as an entrygiriş pointpuan to divedalış into that spaceuzay,
120
350000
3000
ve ben bunu o ortama, o meta verilerine dalmak için
06:18
into that meta-versemeta-ayet, usingkullanma everybodyherkes else'sbaşka var photosfotoğraflar,
121
353000
2000
giriş noktası olarak kullanırdım ve o şekilde herkesin resimlerini kullanıp,
06:21
and do a kindtür of a cross-modalçapraz kalıcı
122
356000
2000
bir çeşit modaliteler arası
06:25
and cross-userçapraz-kullanıcı socialsosyal experiencedeneyim that way.
123
360000
3000
ve kullanıcılar arası sosyal deneyim elde ederdim.
06:28
And of coursekurs, a by-productyan ürün of all of that
124
363000
1000
Ve elbette, tüm bunların bir yan ürünü ise
06:30
is immenselyson derece richzengin virtualsanal modelsmodeller
125
365000
2000
dünyanın bütün ilginç taraflarının son
06:32
of everyher interestingilginç partBölüm of the EarthDünya, collectedtoplanmış
126
367000
2000
derece zengin sanal modelleridir,
06:35
not just from overheadek yük flightsuçuşlar and from satelliteuydu imagesGörüntüler
127
370000
3000
sadece uçakların çektiği görüntüler ve uydu görüntülerinden vesaire toplanan görüntüler
06:38
and so on, but from the collectivetoplu memorybellek.
128
373000
2000
değil aynı zamanda ortak bellekten de alınan görüntüler.
06:40
Thank you so much.
129
375000
2000
Çok teşekkür ederim.
06:42
(ApplauseAlkış)
130
377000
11000
(Alkış.)
06:53
ChrisChris AndersonAnderson: Do I understandanlama this right? That what your softwareyazılım is going to allowizin vermek,
131
388000
4000
Chris Anderson: Şunu doğru mu anladım? Sizin yazılımınız
06:58
is that at some pointpuan, really withiniçinde the nextSonraki fewaz yearsyıl,
132
393000
2000
bir yerden sonra, gerçekten önümüzdeki birkaç yıl içerisinde,
07:01
all the picturesresimler that are sharedpaylaşılan by anyonekimse acrosskarşısında the worldDünya
133
396000
4000
dünya üzerinde insanlar tarafından paylaşılan bütün resimlerin
07:05
are going to basicallytemel olarak linkbağlantı togetherbirlikte?
134
400000
2000
temel olarak birbiriyle bağlantılandırılmasını mı sağlayacak?
07:07
BAABAA: Yes. What this is really doing is discoveringkeşfetmek.
135
402000
2000
BAA: Evet. Bunun aslında yaptığı şey keşfetmek.
07:09
It's creatingoluşturma hyperlinksköprüler, if you will, betweenarasında imagesGörüntüler.
136
404000
3000
Eğer isterseniz görüntüler arasında köprüler oluşturuyor.
07:12
And it's doing that
137
407000
1000
Ve bunu, görüntülerin
07:13
basedmerkezli on the contentiçerik insideiçeride the imagesGörüntüler.
138
408000
1000
içindeki bilgilere göre yapıyor.
07:14
And that getsalır really excitingheyecan verici when you think about the richnesszenginlik
139
409000
3000
Ve bu, bu görüntülerin çoğunda bulunan semantik bilgilerin
07:17
of the semanticanlamsal informationbilgi that a lot of those imagesGörüntüler have.
140
412000
2000
zenginliğini düşündüğünüz zaman gerçekten heyecan verici oluyor.
07:19
Like when you do a web searcharama for imagesGörüntüler,
141
414000
2000
Tıpkı internette görüntü aramak için
07:22
you typetip in phrasesifadeler, and the textMetin on the web pagesayfa
142
417000
2000
cümleler yazdığınız ve web sayfasındaki metnin
07:24
is carryingtaşıma a lot of informationbilgi about what that pictureresim is of.
143
419000
3000
o resmin ne olduğuna ilişkin birçok bilgi içerdiği gibi.
07:27
Now, what if that pictureresim linksbağlantılar to all of your picturesresimler?
144
422000
2000
Peki, ya o resim sizin bütün resimlerinize bağlanırsa?
07:29
Then the amounttutar of semanticanlamsal interconnectionarası bağlantı
145
424000
2000
O zaman bunun beraberinde getireceği semantik ara bağlantıların toplamı
07:31
and the amounttutar of richnesszenginlik that comesgeliyor out of that
146
426000
1000
ve zenginliklerin toplamı
07:32
is really hugeKocaman. It's a classicklasik network effectEfekt.
147
427000
3000
gerçekten çok büyük. Klasik bir ağ etkisi.
07:35
CACA: BlaiseBlaise, that is trulygerçekten incredibleinanılmaz. CongratulationsTebrikler.
148
430000
2000
CA: Blaise, bu gerçekten inanılmaz. Tebrik ederim.
07:37
BAABAA: Thanksteşekkürler so much.
149
432000
1000
BAA: Çok teşekkür ederim.
Reviewed by Koray Al

▲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