Blaise Aguera y Arcas Photosynth bemutatója

Amit most megpróbálok minél gyorsabban bemutatni önöknek az egy alapítványi munka, egy új technológia ami egy vásárlás útján került a Microsoft birtokába majdnem pontosan egy évvel ezelőtt. Ez a Seadragon. Ez egy olyan környezet, amiben akár helyben, akár távolról hatalmas mennyiségű vizuális adatot kezelhetünk.

Itt most éppen nagyon-nagyon sok gigabájtnyi digitális fotót láthatnak zökkenőmentesen és folyamatosan tudunk nagyítani mozogni a tartalomban, vagy tetszésünk szerint átrendezni Egyáltalán nem számít, hogy mennyi információt is nézünk, hogy mekkorák ezek a gyűjtemények, vagy az egyes képek. Ezek legtöbbje általános digitális fotó, de ez az egy például a Kongresszusi Könyvtár scannelt anyaga, és nagyjából 300 megapixel felbontású. De ez sem jelent semmi különbséget mert az egyetlen dolog, ami a rendszer teljesítményét befolyásolja az a képernyőn éppen látható képpontok száma

bármelyik időpillanatban. Ez a megoldás nagyon rugalmas. Ez itt egy teljes könyv, példa a nem képi adatokra. Dickens Puszta Ház című könyve. Minden oszlop egy fejezet. Hogy bizonyítsuk, hogy ez tényleg szöveg, és nem kép, csinálhatunk például így, hogy megmutassuk hogy ez tényleg szöveges tartalom; nem egy kép. Talán ez is egy lehetséges mód az e-könyv olvasásra. Én nem ajánlanám.

Ez egy sokkal élethűbb alkalmazás. A Guardian egyik száma. Mindegyik nagy kép egy rovat kezdete. Ez pedig az igazi élmény és szórakozás a dologban egy újság vagy magazin igazi nyomtatott változatát olvasni, amiben jellemzően mindennek más lehet a mérete. Egy kicsit módosítottuk ezt a sarkát a Guardian egyik nyomtatott számának. Lecseréltük ezt a hirdetést egy nagyon nagy felbontásúra -- sokkal nagyobb felbontásúra, mint amit ki lehetne nyomtatni -- és bele helyeztünk némi extra tartalmat. Ha látni szeretnék a kocsi paramétereit, itt megnézhetik. Vagy más modelleket, esetleg a műszaki adatait is. És így kezdenek ezzel a módszerrel megszűnni a képernyő méretek által szabott korlátok. Reméljük, hogy ezzel eltűnnek majd a felugró hirdetések és minden hasonló zavaró megoldás -- nem lesz rájuk szükség.

Persze a térképészet az egyik legkézenfekvőbb terület egy ilyen technológia alkalmazására. Erre igazán nem is akarok sok időt pazarolni, csak hogy ezen a területen is fel tudunk mutatni pár dolgot. Ez itt az USA teljes úthálózata ráhelyezve a NASA egyik föld képére. Hagyjuk most ezt, jöjjön valami más. Ez már mind elérhető a világhálón; próbálják csak ki.

Ennek a projektnek a neve Photosynth, két különböző technológia remek házassága. Az egyik közülük a Seadragon a másik pedig egy nagyon látványos kutatás amit a Washingtoni Egyetemen az egyik végzős diák, Noah Snavely végzett, Steve Seitz irányítása alatt a Microsoft kutatói közül pedig Rick Szeliskivel. Nagyon szép együttműködés. És ez is fent van az Interneten. Ezt is a Seadragon működteti. Láthatják, hogy mi jelenik meg ezekben a nézetekben, vessük magunkat a képek közé ez a többszörös felbontás különleges élménye.

Viszont itt a képek térbeli elrendezése lényeges igazán. A képeket a számítógépes látvány-algoritmusok rendezték el, olyan módon, ahogyan a valós térben is elhelyezkednek -- mind a Grassi Tónál készült a kanadai Sziklás hegységben. Ezek itt fotó részletek egy összetett diavetítésben, vagy egy panoráma képben. és mind térbeli kapcsolatban állnak egymással. Nem vagyok benne biztos, hogy az idő elég más helyeket mutatni. Vannak, amik ennél sokkal térbelibbek. Rögtön át is ugrok Noah egyik eredeti adat halmazára -- és ez még egy korai Photosynth prototípusból való amivel a nyáron dolgoztunk először -- megmutatom, mit tartok én ennek a technológiának a valós értelmének, a Photosynth értelme. Talán nem látja mindenki rögtön azokon a helyszíneken, amiket feltettünk a weboldalra. Tartottunk az ügyvedektől és a perektől.

Ez a Notre Dame katedrális modellje amit teljes egészében számítógép generált a Flickrről letöltött képekből. Csak beírják a Flickren, hogy Notre Dame, és felhoz néhány képet pólós srácokról, és a környékről és így tovább. Mindegyik narancssárga kúp egy képet jelez ami ehhez a modellhez tartozik. Nos ezek itt a képek a Flickr-ről, és így viszonyulnak egymáshoz a térben. Ennyire egyszerűen tudunk köztük navigálni. (Taps)

Tudják, én sosem hittem, hogy a Microsoftnál fogok egyszer dolgozni. Örülök, hogy ilyen remek fogadtatásban részesül. (Nevetés)

Gondolom mind látják ezek mind más fényképezőgéppel készültek: van köztük mindenféle, mobiltelefontól profi fényképezőgépig. elég sok féle, összeillesztve egymás mellé ebben a térben. És talán megtalálok párat a furcsábbak közül is. Egy csomó képbe belógnak arcok, és ilyesmi. Van itt valahol egy olyan sorozat is néhány képpel -- itt is van. Ez egy poszter a Notre Dame-ról, ami tökéletesen illeszkedik a modellre. Át tudunk váltani más képekre a poszterről is egy másik, fizikai nézetre ebben a térben.

A lényeg itt az, hogy rendkívüli dolgokat tehetünk a társadalmi közegben. Mindenkitől szerezhetünk információkat -- az egész össz-közösségi emléktárból vizuálisan felépítve, ahogy a Föld kinéz -- és mindezt összekapcsolhatjuk. Az összes fotót összekapcsolja, és valami rendkívülit eredményez ami sokkal nagyobb az alkotóelemei összességénél. Van egy modell, ami magába foglalja a teljes Földet. Gondoljanak rá úgy, mint Stephen Lawyer Virtuális Föld munkája. És ez valami olyan, ami folyamatosan növekszik ahogy az emberek használják, és egyre hasznosabbá válik a felhasználói számára. Mindenki fotói meta-adatokkal gazdagodnak amiket mások adnak hozzájuk. Ha valaki mindegyik szentet beazonosítaná és megmondaná, hogy kicsodák, akkor a fotóm a Notre Dame katedrálisról hirtelen gazdagodna mindezzel az információval, és használhatom kiindulópontként, hogy belépjek ebbe a térbe, ebbe a meta-verzumba, ami mindenki más fotójából építkezik, ezzel egy módok közti és felhasználók közti közösségi élményt hoz létre. És persze mindezek melléktermékei rendkívül gazdag látvány modellek a Föld minden érdekes területéről, ami nem csak légifelvételekből és műhold képekből áll hanem a kollektív emlékezetből épül fel.

Nagyon szépen köszönöm. (Taps)

Chris Anderson: Jól értem? A szoftveretek lehetővé teszi, valamikor a következő pár éven belül, hogy minden az emberek által megosztott kép a világon lényegében összekapcsolódjon egymással?

BAA: Igen. Amit ez igazából jelent, az a felfedezés. Ha úgy tetszik, hiperhivatkozások jönnek létre, a képek között. És pontosan ezt csinálja a képek tartalma közötti kapcsolat alapján. Ez akkor válik igazán izgalmassá, ha a tartalmi információ gazdagságára gondolnak, ami ezekben a képekben rejlik. Például amikor a weben képeket keres, begépel egy kifejezést, és a honlapokon levő szöveg hordoz egy csomó információt arról, hogy milyen kép is az. Mi lenne, ha maguk a képpek hivatkoznának egymásra? Akkor a tartalmi összefüggések mértéke és a vele együtt járó gazdagság mértéke igazán hatalmas lenne. Ez a klasszikus hálózati hatás.

CA: Blaise, ez igazán bámulatos. Gratulálok.

BAA: Köszönöm szépen.