Aaron Koblin: Artfully visualizing our humanity

145,893 views ・ 2011-05-23

TED


Pro přehrání videa dvakrát klikněte na anglické titulky níže.

Překladatel: Petr Bela Korektor: Jan Kadlec
00:15
So I think data can actually make us more human.
0
15260
4000
Myslím si, že nás data mohou učinit lidštějšími.
00:19
We're collecting and creating all kinds of data about how we're living our lives,
1
19260
3000
Sbíráme a vytváříme různé druhy dat o tom, jak žijeme své životy,
00:22
and it's enabling us to tell some amazing stories.
2
22260
2000
a to nám umožňuje vyprávět úžasné příběhy.
00:24
Recently, a wise media theorist Tweeted,
3
24260
3000
Nedávno jeden moudrý teoretik médií napsal:
00:27
"The 19th century culture was defined by the novel,
4
27260
2000
"Kultura 19. století byla definována románem,
00:29
the 20th century culture was defined by the cinema,
5
29260
2000
kultura 20. století kinem
00:31
and the culture of the 21st century
6
31260
2000
a kultura 21. století
00:33
will be defined by the interface."
7
33260
2000
bude definována rozhraním.
00:35
And I believe this is going to prove true.
8
35260
2000
A já věřím, že se to tak stane.
00:37
Our lives are being driven by data,
9
37260
2000
Naše životy jsou řízeny daty
00:39
and the presentation of that data is an opportunity
10
39260
2000
a prezentace těchto dat je příležitost,
00:41
for us to make some amazing interfaces that tell great stories.
11
41260
2000
jak můžeme vytvořit úžasná rozhraní vyprávějící velké příběhy.
00:43
So I'm going to show you a few of the projects
12
43260
2000
Ukážu vám tedy několik projektů,
00:45
that I've been working on over the last couple years
13
45260
2000
na kterých jsem během posledních let pracoval
00:47
that reflect on our lives and our systems.
14
47260
2000
a které reflektují naše životy a naše systémy.
00:49
This is a project called Flight Patterns.
15
49260
2000
Tento projekt se nazývá Vzory létání.
00:51
What you're looking at is airplane traffic
16
51260
2000
Díváte se na letový provoz
00:53
over North America for a 24-hour period.
17
53260
3000
nad severní Amerikou během 24 hodin.
00:56
As you see, everything starts to fade to black,
18
56260
2000
Jak vidíte, všechno se ztmavuje
00:58
and you see people going to sleep.
19
58260
2000
a lidé jdou spát.
01:00
Followed by that, you see on the West coast
20
60260
2000
Následně vidíte, jak se nad západním pobřežím
01:02
planes moving across, the red-eye flights to the East coast.
21
62260
3000
pohybují letadla, tyto noční lety míří na východní pobřeží.
01:05
And you'll see everybody waking up on the East coast,
22
65260
3000
A vidíte, jak všichni na východním pobřeží vstávají
01:08
followed by European flights coming in the upper right-hand corner.
23
68260
3000
a následně letadla z Evropy, která přilétají v pravém horním rohu.
01:11
Everybody's moving from the East coast to the West coast.
24
71260
3000
Všichni se pohybují z východního pobřeží na západní.
01:14
You see San Francisco and Los Angeles
25
74260
2000
Vidíte, jak ze San Francisca a Los Angeles
01:16
start to make their journeys down to Hawaii in the lower left-hand corner.
26
76260
3000
vylétají směrem na Havaj v levém dolním rohu.
01:19
I think it's one thing to say there's 140,000 planes
27
79260
2000
Řekl bych, že je jedna věc, že je 140 tisíc letadel
01:21
being monitored by the federal government at any one time,
28
81260
3000
sledováno federální vládou v každém okamžiku,
01:24
and it's another thing to see that system as it ebbs and flows.
29
84260
3000
a něco jiného je, když vidíte systém, jak se odlétá a přilétá.
01:29
This is a time-lapse image of that exact same data,
30
89260
2000
Toto je časosběrný snímek těch samých dat,
01:31
but I've color-coded it by type,
31
91260
2000
ale obarvil jsem jej podle typu,
01:33
so you can see the diversity of aircraft that are in the skies above us.
32
93260
3000
takže můžete vidět různorodost letadel, která jsou na obloze nad námi.
01:36
And I started making these, and I put them into Google Maps
33
96260
3000
Začal jsem tohle vytvářet, dal jsem to na Google Maps
01:39
and allow you to zoom in and see individual airports
34
99260
2000
a přidal možnost přiblížit a vidět jednotlivá letiště
01:41
and the patterns that are occurring there.
35
101260
2000
a vzory, které se tam vyskytují.
01:43
So here we can see the white represents low altitudes,
36
103260
3000
Tady můžeme vidět, jak bílá reprezentuje nízké výšky
01:46
and the blue are higher altitudes.
37
106260
2000
a modrá vysoké výšky.
01:48
And you can zoom in. This is taking a look at Atlanta.
38
108260
2000
A můžete přibližovat. Tímto se díváme na Atlantu.
01:50
You can see this is a major shipping airport,
39
110260
2000
Můžete vidět toto velké přepravní letiště,
01:52
and there's all kinds of activity there.
40
112260
2000
kde se děje spousta věcí.
01:54
You can also toggle between altitude
41
114260
3000
Můžete také přepínat mezi výškou,
01:57
for model and manufacturer.
42
117260
2000
typem letadla a výrobcem.
01:59
See again, the diversity.
43
119260
2000
Opět zde vidíte tu různorodost.
02:01
And you can scroll around and see
44
121260
2000
A můžete se pohybovat po mapě a vidět
02:03
some of the different airports and the different patterns that they have.
45
123260
3000
některá další letiště a různé dráhy, které mají.
02:06
This is scrolling up the East coast.
46
126260
2000
Teď přejíždíme nad východní pobřeží.
02:08
You can see some of the chaos that's happening in New York
47
128260
2000
Můžete vidět ten chaos na New Yorkem,
02:10
with the air traffic controllers
48
130260
2000
kde se letečtí dispečeři
02:12
having to deal with all those major airports next to each other.
49
132260
4000
musí vypořádat se všemi velkými letišti tak blízko sebe.
02:17
So zooming back out real quick,
50
137260
2000
Pokud se v rychlosti oddálíme,
02:19
we see, again, the U.S. -- you get Florida down in the right-hand corner.
51
139260
3000
můžeme opět vidět USA -- máte Floridu v pravém dolním rohu.
02:22
Moving across to the West coast,
52
142260
2000
Přesuneme-li se nad západní pobřeží,
02:24
you see San Francisco and Los Angeles --
53
144260
2000
vidíte San Francisco a Los Angeles --
02:26
big low-traffic zones
54
146260
2000
a velké bezletové zóny
02:28
across Nevada and Arizona.
55
148260
2000
napříč Nevadou a Arizonou.
02:30
And that's us down there in L.A. and Long Beach on the bottom.
56
150260
4000
A tady jsme my v L.A. a dole v Long Beach.
02:36
I started taking a look as well at different perimeters,
57
156260
2000
Začal jsem si též všímat různých parametrů,
02:38
because you can choose what you want to pull out from the data.
58
158260
2000
protože si můžete vybrat, co chcete z dat získat.
02:40
This is looking at ascending versus descending flights.
59
160260
3000
Tady se díváme na stoupající lety vůči klesajícím.
02:43
And you can see, over time, the ways the airports change.
60
163260
2000
A můžete vidět, jak se v průběhu času letiště mění.
02:45
You see the holding patterns that start to develop
61
165260
2000
Vidíte určité vzory, které se začínají objevovat
02:47
in the bottom of the screen.
62
167260
2000
na spodu obrazovky.
02:49
And you can see, eventually the airport actually flips directions.
63
169260
3000
A můžete vidět, jak letiště v určitý moment vlastně změní směry.
02:53
So this is another project that I worked on with the Sensible Cities Lab at MIT.
64
173260
3000
Tohle je další projekt, na kterém jsem pracoval v laboratoři pro sledování měst na MIT.
02:56
This is visualizing international communications.
65
176260
2000
Tohle zobrazuje mezinárodní komunikaci.
02:58
So it's how New York communicates
66
178260
2000
Takto New York komunikuje
03:00
with other international cities.
67
180260
2000
s dalšími mezinárodními městy.
03:02
And we set this up as a live globe in the Museum of Modern Art in New York
68
182260
3000
Vystavili jsme tohle jako živý glóbus v Muzeu moderních umění v New Yorku
03:05
for the Design the Elastic Mind exhibition.
69
185260
2000
na výstavu Návrh elastické mysli.
03:07
And it had a live feed with a 24-hour offset,
70
187260
2000
A mělo to živá data s 24 hodinových rozsahem,
03:09
so you could see the changing relationship
71
189260
2000
takže jste mohli vidět měnící se průběh
03:11
and some demographic info
72
191260
2000
a nějaké demografické informace
03:13
coming through AT&T's data and revealing itself.
73
193260
3000
přicházející z dat AT&T.
03:16
This is another project I worked on with Sensible Cities Lab
74
196260
2000
Tohle je další projekt, na kterém jsem spolupracoval s laboratoří pro sledování měst
03:18
and CurrentCity.org.
75
198260
2000
a CurrentCity.org.
03:20
And it's visualizing SMS messages being sent in the city of Amsterdam.
76
200260
3000
Je to vizualizace poslaných SMS zpráv ve městě Amsterdam.
03:23
So you're seeing the daily ebb and flow
77
203260
2000
Vidíte tady denní výkyvy
03:25
of people sending SMS messages from different parts of the city,
78
205260
2000
lidí posílajících SMS zprávy z různých částí města,
03:27
until we approach New Year's Eve, where everybody says, "Happy New Year!"
79
207260
3000
než se přiblížíme k silvestrovské půlnoci, kdy všichni posílají "Šťastný nový rok!"
03:30
(Laughter)
80
210260
2000
(Smích)
03:32
So this is an interactive tool
81
212260
2000
Tohle je interaktivní nástroj,
03:34
that you can move around and see different parts of the city.
82
214260
3000
kterým můžete pohybovat a sledovat různé části města.
03:37
This is looking at another event. This is called Queen's Day.
83
217260
3000
Tady se díváme na jinou událost, Den královny.
03:40
So again, you get this daily ebb and flow
84
220260
2000
A opět zde vidíte denní průtoky
03:42
of people sending SMS messages from different parts of the city.
85
222260
3000
lidí posílajících SMS zprávy z různých částí města.
03:45
And then you're going to see people start to gather in the center of the city
86
225260
2000
A pak vidíte, jak se lidé začnou scházet uprostřed města,
03:47
to celebrate the night before,
87
227260
2000
aby oslavili noc před tímto dnem,
03:49
which happens right here.
88
229260
2000
což se děje přímo tady.
03:51
And then you can see people celebrating the next day.
89
231260
2000
A pak můžete vidět, jak lidi slaví následující den.
03:53
And you can pause it and step back and forth and see different phases.
90
233260
3000
A můžete si to zastavit a posunovat čas, abyste viděli různé fáze.
03:56
So now on to something completely different.
91
236260
2000
Teď se podíváme na něco úplně jiného.
03:58
Some of you may recognize this.
92
238260
2000
Někteří z vás to možná poznají.
04:00
This is Baron Wolfgang von Kempelen's mechanical chess playing machine.
93
240260
3000
Tohle je mechanický stroj na hraní šachu barona Wolfganga von Kempelena.
04:03
And it's this amazing robot that plays chess extremely well,
94
243260
2000
A je to tento úžasný robot, který hraje výborně šachy,
04:05
except for one thing: it's not a robot at all.
95
245260
3000
s jednou výjimkou: ve skutečnosti to robot není.
04:08
There's actually a legless man that sits in that box
96
248260
2000
V té krabici totiž sedí beznohý člověk
04:10
and controls this chess player.
97
250260
2000
a ovládá hráče šachu.
04:12
This was the inspiration for a web service by Amazon
98
252260
2000
To bylo inspirací pro webovou službu Amazonu
04:14
called the Mechanical Turk -- named after this guy.
99
254260
3000
nazvanou Mechanický Turek -- pojmenovanou podle tohoto chlápka.
04:17
And it's based on the premise that there are certain things
100
257260
2000
Je to založeno na předpokladu, že existují určité věci,
04:19
that are easy for people, but really difficult for computers.
101
259260
2000
které jsou snadné pro člověka, ale opravdu obtížné pro počítač.
04:21
So they made this web service and said,
102
261260
2000
Vytvořili tedy tuto webovou službu a řekli:
04:23
"Any programmer can write a piece of software
103
263260
2000
"Každý programátor může napsat kousek kódu
04:25
and tap into the minds of thousands of people."
104
265260
2000
a nabourat se do myslí tisíců lidí."
04:27
The nerdy side of me thought, "Wow, this is amazing.
105
267260
2000
Mé vědátorské já si pomyslelo: "Wow, to je úžasné.
04:29
I can tap into thousands of people's minds."
106
269260
2000
Můžu se nabourat do myslí tisíců lidí."
04:31
And the other nerdy side of me thought,
107
271260
2000
Ale moje druhé já si pomyslelo:
04:33
"This is horrible. This is completely bizarre.
108
273260
3000
"To je strašné. To je úplně bizarní.
04:36
What does this mean for the future of mankind,
109
276260
2000
Co tohle znamená pro budoucnost lidstva,
04:38
where we're all plugged into this borg?"
110
278260
2000
kde jsme všichni napojeni na tohoto borga?"
04:40
I was probably being a little extreme.
111
280260
2000
Možná jsem byl příliš extrémní.
04:42
But what does this mean when we have no context for what it is that we're working on,
112
282260
2000
Ale co to znamená, když nemáme kontext toho, na čem pracujeme,
04:44
and we're just doing these little labors?
113
284260
2000
a pracujeme jenom na těchto dílčích částech?
04:46
So I created this drawing tool.
114
286260
2000
Vytvořil jsem tedy tento kreslící nástroj.
04:48
I asked people to draw a sheep facing to the left.
115
288260
2000
Požádal jsem lidi, ať nakreslí ovečku, která se dívá vlevo.
04:50
And I said, "I'll pay you two cents for your contribution."
116
290260
2000
A řekl jsem: "Zaplatím vám za váš příspěvek dva centy."
04:52
And I started collecting sheep.
117
292260
3000
A začal jsem sbírat ovečky.
04:55
And I collected a lot, a lot of different sheep.
118
295260
3000
A nasbíral jsem mnoho různých ovcí.
04:59
Lots of sheep.
119
299260
2000
Opravdu mnoho ovcí.
05:01
I took the first 10,000 sheep that I collected,
120
301260
2000
Vzal jsem prvních 10 tisíc ovcí, které jsem posbíral,
05:03
and I put them on a website called TheSheepMarket.com
121
303260
3000
a dal jsem je na stránku TheSheepMarket.com,
05:06
where you can actually buy collections of 20 sheep.
122
306260
3000
kde si můžete koupit sbírku 20 ovcí.
05:09
You can't pick individual sheep,
123
309260
2000
Nemůžete si vybrat jednotlivou ovci,
05:11
but you can buy a single plate block of stamps as a commodity.
124
311260
4000
ale můžete si koupit blok známek jako komoditu.
05:15
And juxtaposed against this grid,
125
315260
2000
A když se podíváte na celou mřížku,
05:17
you see actually, by rolling over each individual one,
126
317260
2000
vidíte vlastně, když sledujete každou jednotlivou ovci,
05:19
the humanity behind this hugely mechanical process.
127
319260
3000
to lidství za tímto obrovsky mechanickým procesem.
05:22
I think there's something really interesting
128
322260
2000
Myslím si, že je opravdu zajímavé
05:24
to watching people as they go through this creative toil --
129
324260
3000
sledovat lidi, jak prochází touto kreativní dřinou --
05:27
something we can all relate to,
130
327260
2000
něco, s čím se všichni můžeme ztotožnit,
05:29
this creative process of trying to come up with something from nothing.
131
329260
3000
tento kreativní proces, kdy se snažíte vymyslet něco z ničeho.
05:32
I think it was really interesting to juxtapose this humanity
132
332260
2000
Myslím si, že bylo opravdu zajímavé porovnávat lidství
05:34
versus this massive distributed grid.
133
334260
2000
vůči této masivní rozdělené mřížce.
05:36
Kind of amazing what some people did.
134
336260
3000
Opravdu úžasné, co někteří lidi udělali.
05:39
So here's a few statistics from the project.
135
339260
2000
Mám tady několik statistik o projektu.
05:41
Approximate collection rate of 11 sheep per hour,
136
341260
2000
Průměrná rychlost 11 ovcí za hodinu,
05:43
which would make a working wage of 69 cents per hour.
137
343260
3000
což by znamenalo plat 69 centů na hodinu.
05:46
There were 662 rejected sheep
138
346260
2000
Zamítli jsme 662 ovcí,
05:48
that didn't meet "sheep-like" criteria and were thrown out of the flock.
139
348260
3000
které nevypadaly jako ovce a byly tudíž vyloučeny ze stáda.
05:51
(Laughter)
140
351260
2000
(Smích)
05:53
The amount of time spent drawing ranged from four seconds to 46 minutes.
141
353260
3000
Čas strávený kreslením se pohyboval od 4 vteřin do 46 minut.
05:56
That gives you an idea of the different types of motivations and dedication.
142
356260
3000
To vám dává představu o různých druzích motivace a odhodlání.
05:59
And there were 7,599 people that contributed to the project,
143
359260
3000
Celkem do projektu přispělo 7599 lidí,
06:02
or were unique IP addresses --
144
362260
2000
tedy unikátních IP adres --
06:04
so about how many people contributed.
145
364260
2000
takže zhruba tolik lidí přispělo.
06:06
But only one of them out of the 7,599 said this.
146
366260
4000
Ale jenom jeden z těch 7599 napsal tohle.
06:10
(Laughter)
147
370260
4000
[Proč? Proč tohle děláš?]
06:14
Which I was pretty surprised by.
148
374260
2000
Což mě docela překvapilo.
06:16
I expected people to be wondering, "Why did I draw a sheep?"
149
376260
3000
Čekal jsem, že se lidé budou zajímat "Proč jsem nakreslil ovci?"
06:19
And I think it's a pretty valid question.
150
379260
2000
A to je, myslím si, docela logická otázka.
06:21
And there's a lot of reasons why I chose sheep.
151
381260
2000
Je mnoho důvodů, proč jsem vybral ovce.
06:23
Sheep were the first animal
152
383260
2000
Ovce byly první zvířata,
06:25
to be raised from mechanically processed byproducts,
153
385260
2000
které byly krmeny mechanicky zpracovanými vedlejšími produkty,
06:27
the first to be selectively bred for production traits,
154
387260
2000
první, které byly výběrově chovány kvůli produktovým značkám,
06:29
the first animal to be cloned.
155
389260
2000
první, které byly klonovány.
06:31
Obviously, we think of sheep as followers.
156
391260
2000
Zjevně bereme ovce jako následovníky.
06:33
And there's this reference to "Le Petit Prince"
157
393260
2000
A v knize "Malý princ" je tento odkaz,
06:35
where the narrator asks the prince to draw a sheep.
158
395260
2000
kdy princ požádá vypravěče, aby nakreslil beránka.
06:37
He draws sheep after sheep.
159
397260
2000
Kreslí jednoho beránka za druhým.
06:39
The narrator's only appeased when he draws a box.
160
399260
2000
Vypravěč ho ale uspokojí, až když nakreslí krabici.
06:41
And he says, "It's not about a scientific rendering of a sheep.
161
401260
2000
A řekne: "Není to o vědeckém vykreslení ovce.
06:43
It's about your own interpretation and doing something different."
162
403260
3000
Je to o naši vlastní interpretaci a vytvoření něčeho odlišného."
06:46
And I like that.
163
406260
2000
To se mi líbí.
06:48
So this is a clip from Charlie Chaplin's "Modern Times."
164
408260
2000
Tohle je klip z filmu Charlieho Chaplina "Moderní doba".
06:50
It's showing Charlie Chaplin dealing with some of the major changes
165
410260
3000
Ukazuje, jak se Charlie Chaplin vypořádává s velkými změnami,
06:53
during the Industrial Revolution.
166
413260
2000
které přinesla průmyslová revoluce.
06:55
So there were no longer shoe makers,
167
415260
2000
Takže už neexistovali ševci,
06:57
but now there are people slapping soles on people's shoes.
168
417260
2000
ale lidé přilepující podrážky na boty.
06:59
And the whole idea of one's relationship to their work changed a lot.
169
419260
3000
A celá idea vztahu člověka k práci se zásadně změnila.
07:02
So I thought this was an interesting clip
170
422260
2000
Napadlo mě, že by bylo zajímavé
07:04
to divide into 16 pieces
171
424260
2000
rozdělit tento klip na 16 dílků
07:06
and feed into the Mechanical Turk with a drawing tool.
172
426260
3000
a dát je Mechanickému Turkovi s kreslícím nástrojem.
07:09
This basically allowed -- what you see on the left side is the original frame,
173
429260
3000
To v podstatě umožnilo -- to, co vidíte nalevo, je původní snímek,
07:12
and on the right side you see that frame
174
432260
2000
a napravo vidíte, jak tento snímek
07:14
as interpreted by 16 people
175
434260
2000
překreslilo 16 lidí,
07:16
who have no idea what it is they're doing.
176
436260
2000
aniž by věděli, co dělají.
07:18
And this was the inspiration for a project
177
438260
2000
A to bylo inspirací pro projekt,
07:20
that I worked on with my friend Takashi Kawashima.
178
440260
2000
na kterém jsem pracoval s kamarádem Takashi Kawashimou.
07:22
We decided to use the Mechanical Turk for exactly what it was meant for,
179
442260
2000
Rozhodli jsme se využít Mechanického Turka přesně pro to, k čemu je určen,
07:24
which is making money.
180
444260
2000
tedy k vytváření peněz.
07:26
So we took a hundred dollar bill and divided it into 10,000 teeny pieces,
181
446260
3000
Vzali jsme tedy stodolarovou bankovku a rozdělili ji na 10 tisíc kousíčků
07:29
and we fed those into the Mechanical Turk.
182
449260
2000
a naplnili jsme jimi Mechanického Turka.
07:31
We asked people to draw what it was that they saw.
183
451260
2000
Požádali jsme lidi, aby nakreslili, co vidí.
07:33
But here there was no sheep-like criteria.
184
453260
2000
Ale nebylo žádné kritérium podobnosti k ovci.
07:35
People, if they drew a stick figure or a smiley face,
185
455260
3000
Lidé, ať kreslili hubenou postavu nebo usměvavou tvář,
07:38
it actually made it into the bill.
186
458260
2000
to vlastně nakreslili do bankovky.
07:40
So what you see is actually a representation of how well people did
187
460260
2000
Tady vidíte reprezentaci toho, jak dobře lidé udělali to,
07:42
what it was they were asked to do.
188
462260
2000
oč byli požádáni.
07:44
So we took these hundred dollar bills,
189
464260
2000
Vzali jsme tedy tyto stodolarové bankovky
07:46
and we put them on a website called TenThousandsCents.com,
190
466260
2000
a dali jsme je na stránku TenThousandCents.com,
07:48
where you can browse through and see all the individual contributions.
191
468260
3000
kde se můžete podívat na všechny jednotlivé příspěvky.
07:51
And you can also trade real hundred-dollar bills for fake hundred-dollar bills
192
471260
3000
Můžete také vyměnit skutečné stodolarovky za falešné
07:54
and make a donation to the Hundred Dollar Laptop Project,
193
474260
3000
a přispět tím na projekt počítače za sto dolarů,
07:57
which is now known as One Laptop Per Child.
194
477260
3000
který je též znám jako Notebook pro každé dítě (One Laptop Per Child).
08:00
This is again showing all the different contributions.
195
480260
2000
Tady jsou opět vidět všechny příspěvky.
08:02
You see some people did beautiful stipple renderings,
196
482260
2000
Jak vidíte, někteří lidé vytvořili nádherné bodové kresby
08:04
like this one on top --
197
484260
2000
jako tato nahoře --
08:06
spent a long time making realistic versions.
198
486260
3000
strávili spoustu času tvorbou realistických verzí.
08:09
And other people would draw stick figures or smiley faces.
199
489260
3000
A jiní lidé zase kreslili hubené postavy či smějící se tváře.
08:12
Here on the right-hand side in the middle
200
492260
2000
Tady napravo uprostřed
08:14
you see this one guy writing, "$0.01!!! Really?"
201
494260
3000
vidíte, jak někdo píše "$0.01!!! Opravdu?"
08:17
That's all I'm getting paid for this?
202
497260
4000
To je vše, co za tohle dostanu?
08:21
(Laughter)
203
501260
2000
(Smích)
08:23
So the last Mechanical Turk project I'm going to talk to you about
204
503260
2000
Poslední projekt typu Mechanický Turek, o kterém vám povím,
08:25
is called Bicycle Built for 2000.
205
505260
2000
se nazývá Kolo za dva tisíce.
08:27
This is a collaboration with my friend Daniel Massey.
206
507260
2000
Spolupracoval jsem na tom s Danielem Massey.
08:29
You may recognize these two guys.
207
509260
2000
Možná poznáte tyto dva chlápky.
08:31
This is Max Mathews and John Kelly from Bell Labs in the '60s,
208
511260
3000
To jsou Max Mathews a John Kelly z Bell Labs v 60. letech,
08:34
where they created the song "Daisy Bell,"
209
514260
2000
kdy vytvořili píseň "Daisy Bell,"
08:36
which was the world's first singing computer.
210
516260
2000
což byla první píseň zpívaná počítačem na světě.
08:38
You may recognize it from "2001: A Space Odyssey."
211
518260
2000
Můžete ji znát z filmu "2001: Vesmírná odysea."
08:40
When HAL's dying at the end of the film he starts singing this song,
212
520260
3000
Když na konci filmu HAL umírá, začne zpívat tuto píseň
08:43
as a reference to when computers became human.
213
523260
3000
jako odkaz na okamžik, kdy se počítače staly lidské.
08:46
So we resynthesized this song.
214
526260
2000
Tuto píseň jsem upravili.
08:48
This is what that sounded like.
215
528260
2000
Takto ten zvuk vypadal.
08:50
We broke down all the individual notes
216
530260
2000
Rozdělili jsme všechny jednotlivé noty
08:52
in the singing as well as the phonemes in the singing.
217
532260
3000
v písni a také všechny hlásky.
08:55
Daisy Bell: ♫ Daisy, Daisy ... ♫
218
535260
4000
Daisy Bell: ♫ Daisy, Daisy ... ♫
08:59
Aaron Koblin: And we took all of those individual pieces,
219
539260
2000
Pak jsem vzali všechny tyto jednotlivé kousky
09:01
and we fed them into another Turk request.
220
541260
2000
a zadali jsme je jako vstup do dalšího Turka.
09:03
This is what it would look like if you went to the site.
221
543260
2000
Takto to vypadalo, když jste přišli na stránku.
09:05
You type in your code,
222
545260
2000
Zadali jste svůj kód,
09:07
but you first test your mic.
223
547260
2000
nejprve otestovali mikrofon.
09:09
You'd be fed a simple audio clip.
224
549260
2000
Pak jste dostali jednoduchý zvukový klip.
09:11
(Honk)
225
551260
2000
(Troubení)
09:13
And then you'd do your best to recreate that with your own voice.
226
553260
3000
A pak jste se to snažili co nejlépe napodobit svým hlasem.
09:22
After previewing it and confirming it's what you submitted,
227
562260
3000
Po poslechnutí a ověření toho, co jste zadali,
09:25
you could submit it into the Mechanical Turk with no other context.
228
565260
3000
jste mohli bez dalších kroků výsledek odeslat do Mechanického Turka.
09:28
And this is what we first got back from the very first set of submissions.
229
568260
3000
Tohle jsme dostali zpátky z první sady nahrávek.
09:31
Recording: ♫ Daisy, Daisy ♫
230
571260
5000
Nahrávka: ♫ Daisy, Daisy ♫
09:36
♫ give me your answer do ♫
231
576260
5000
♫ řekni mi své ano ♫
09:41
♫ I'm half crazy ♫
232
581260
4000
♫ jsem už napůl šílený ♫
09:45
♫ all for the love of you ♫
233
585260
5000
♫ v lásce k tobě utopený ♫
09:50
♫ It can't be a stylish marriage ♫
234
590260
5000
♫ nebude to svatba se stylem ♫
09:55
♫ I can't afford a carriage ♫
235
595260
4000
♫ nemám na koně s kočárem ♫
09:59
♫ But you'll look sweet upon the seat ♫
236
599260
5000
♫ budeš ale sladká, větrem pocuchaná ♫
10:04
♫ of a bicycle built for two ♫
237
604260
5000
♫ na tandemu pro nás dva. ♫
10:09
AK: So James Surowieki has this idea of the wisdom of crowds,
238
609260
3000
James Surowieki měl tuhle myšlenku ohledně vědomí davů,
10:12
that says that a whole bunch of people are smarter than any individual.
239
612260
3000
která říká, že skupina lidí je chytřejší než libovolný jednotlivec.
10:15
We wanted to see how this applies to collaborative, distributed music making,
240
615260
3000
Chtěl jsme zjistit, jak se tohle projevuje při kolaborativní a distribuované tvorbě hudby,
10:18
where nobody has any idea what it is they're working on.
241
618260
3000
kdy nikdo netuší, na čem vlastně pracuje.
10:21
So if you go to the BicycleBuiltforTwoThousand.com
242
621260
2000
Pokud půjdete na BicycleBuiltforTwoThousand.com,
10:23
you can actually hear what all this sounds like together.
243
623260
2000
uslyšíte, jak všechny tyto zvuky zní dohromady.
10:25
I'm sorry for this.
244
625260
2000
Omlouvám se za tohle.
10:27
(Noise)
245
627260
5000
(Zvuk)
10:32
Chorus: ♫ Daisy, Daisy ♫
246
632260
4000
Sbor: ♫ Daisy, Daisy ♫
10:36
♫ Give me your answer do ♫
247
636260
5000
♫ řekni mi své ano ♫
10:41
♫ I'm half crazy ♫
248
641260
5000
♫ jsem už napůl šílený ♫
10:46
♫ all for the love of you ♫
249
646260
4000
♫ v lásce k tobě utopený ♫
10:50
♫ It can't be a stylish marriage ♫
250
650260
5000
♫ nebude to svatba se stylem ♫
10:55
♫ I can't afford a carriage ♫
251
655260
4000
♫ nemám na koně s kočárem ♫
10:59
♫ But you'd look sweet upon the seat ♫
252
659260
5000
♫ ale budeš sladká, větrem pocuchaná ♫
11:04
♫ of a bicycle built for two ♫
253
664260
6000
♫ na tandemu pro nás dva. ♫
11:10
AK: So stepping back for a quick second,
254
670260
3000
Když se na chvíli vrátíme zpět,
11:13
when I was at UCLA going to grad school,
255
673260
2000
do doby, kdy jsem studoval na UCLA,
11:15
I was also working at a place called the Center for Embedded Network Sensing.
256
675260
3000
pracoval jsem i na místě zvaném Centrum pro snímání vnitřních sítí. (CENS)
11:18
And I was writing software to visualize laser scanners.
257
678260
3000
A psal jsem program pro vizuální laserové skenery.
11:21
So basically motion through 3D space.
258
681260
2000
V podstatě pohyb v 3D prostoru.
11:23
And this was seen by a director in L.A. named James Frost
259
683260
2000
A to viděl režisér z Los Angeles, který se jmenuje James Frost,
11:25
who said, "Wait a minute.
260
685260
2000
a řekl: "Počkej,
11:27
You mean we can shoot a music video without actually using any video?"
261
687260
2000
myslíš, že můžeme natáčet hudební video, aniž bychom vlastně použili video?"
11:29
So we did exactly that.
262
689260
2000
Přesně to jsme udělali.
11:31
We made a music video for one of my favorite bands, Radiohead.
263
691260
2000
Vytvořili jsme hudební video pro jednu z mých oblíbených kapel, Radiohead.
11:33
And I think one of my favorite parts of this project
264
693260
2000
A myslím, že jedna z mých oblíbených částí tohoto projektu
11:35
was not just shooting a video with lasers,
265
695260
2000
nebylo jenom natáčet video pomocí laserů,
11:37
but we also open sourced it,
266
697260
2000
ale i to, že jsme pak otevřeli zdrojový kód
11:39
and we made it released as a Google Code project,
267
699260
2000
a zpřístupnili jsme ho v rámci Google Code,
11:41
where people could download a bunch of the data and some source code
268
701260
2000
kde si lidé mohou stáhnout nějaká data a zdrojový kód
11:43
to build their own versions of it.
269
703260
2000
a vytvořit si tím vlastní verzi.
11:45
And people were making some amazing things.
270
705260
2000
A lidé vytvářeli opravdu zajímavé věci.
11:47
This is actually two of my favorites:
271
707260
2000
Toto jsou dvě mé nejoblíbenější:
11:49
the pin-board Thom Yorke and a LEGO Thom Yorke.
272
709260
2000
Nástěnka Thom Yorke a LEGO Thom Yorke.
11:51
A whole YouTube channel of people submitting really interesting content.
273
711260
3000
Kanál YouTube plný lidí posílajících opravdu zajímavý obsah.
11:54
More recently, somebody even 3D-printed Thom Yorke's head,
274
714260
3000
Nedávno někdo dokonce vytiskl hlavu Thom Yorke trojrozměrně,
11:57
which is a little creepy, but pretty cool.
275
717260
3000
což je trošku děsivé, ale docela pěkné.
12:00
So with everybody making so much amazing stuff
276
720260
2000
A jak jsem tak viděl, jak všichni vytvářejí úžasné věci,
12:02
and actually understanding what it was they were working on,
277
722260
3000
a pochopil, na čem vlastně pracují,
12:05
I was really interested in trying to make a collaborative project
278
725260
2000
chtěl jsem se pokusit vytvořit kolaborativní projekt,
12:07
where people were working together to build something.
279
727260
2000
kde by lidé spolupracovali a něco vytvářeli.
12:09
And I met a music video director named Chris Milk.
280
729260
2000
Potkal jsem režiséra videoklipů, který se jmenuje Chris Milk.
12:11
And we started bouncing around ideas
281
731260
2000
Začali jsme si pohrávat s myšlenkami
12:13
to make a collaborative music video project.
282
733260
2000
na vytvoření kolaborativního projektu na hudební video.
12:15
But we knew we really needed the right person
283
735260
2000
Ale věděli jsme, že potřebujeme správnou osobu,
12:17
to kind of rally behind and build something for.
284
737260
3000
která by nás popoháněla, abychom něco vytvořili.
12:20
So we put the idea on the back burner for a few months.
285
740260
2000
Tak jsme ten nápad na pár měsíců nechali být.
12:22
And he ended up talking to Rick Rubin,
286
742260
2000
Nakonec si popovídal s Rickem Rubinem,
12:24
who was finishing up Johnny Cash's final album
287
744260
2000
který zrovna dokončoval poslední album Johnnyho Cashe
12:26
called "Ain't No Grave."
288
746260
2000
s názvem "Není žádný hrob." (Ain't No Grave)
12:28
The lyrics to the leading track are "Ain't no grave can hold my body down."
289
748260
3000
Slova k úvodní písni jsou "Není hrob, který může udržet mé tělo."
12:31
So we thought this was the perfect
290
751260
2000
Řekli jsme si, že tohle je ten správný
12:33
project to build a collaborative memorial
291
753260
2000
projekt, abychom vytvořili kolaborativní vzpomínku
12:35
and a virtual resurrection for Johnny Cash.
292
755260
2000
a virtuální oživení Johnnyho Cashe.
12:37
So I teamed up with my good friend Ricardo Cabello, also known as Mr. doob,
293
757260
3000
Spojil jsem se se svým dobrým kamarádem Ricardem Cabellem, známým též jako Mr. doob,
12:40
who's a much better programmer than I am,
294
760260
2000
který je o dost lepší programátor než já,
12:42
and he made this amazing Flash drawing tool.
295
762260
2000
a on vytvořil tento úžasný Flashový nástroj pro kreslení.
12:44
As you know,
296
764260
2000
Jak víte,
12:46
an animation is a series of images.
297
766260
2000
animace je série obrázků.
12:48
So what we did was cross-cut a bunch of archival footage of Johnny Cash,
298
768260
3000
Takže jsme prostříhali několik archivních záběrů Johnnyho Cashe
12:51
and at eight frames a second,
299
771260
2000
a při 8 snímcích za sekundu
12:53
we allowed individuals to draw a single frame
300
773260
2000
jsme lidem umožnili nakreslit snímek,
12:55
that would get woven into
301
775260
2000
který se proplete
12:57
this dynamically changing music video.
302
777260
2000
do tohoto dynamicky měnícího se hudebního videa.
12:59
So I don't have time to play the entire thing for you,
303
779260
2000
Nemáme teď čas, abych vám to pustil celé,
13:01
but I want to show you two short clips.
304
781260
2000
ale chci vám ukázat dvě krátké ukázky.
13:03
One is the beginning of the music video.
305
783260
2000
Jedna je na začátku toho videa.
13:05
And that's going to be followed by a short clip
306
785260
2000
Po ní následuje krátký klip,
13:07
of people who have already contributed to the project
307
787260
2000
ve kterém lidé, kteří se projektu zúčastnili,
13:09
talking about it briefly.
308
789260
3000
o něm krátce hovoří.
13:12
(Music)
309
792260
6000
(Hudba)
13:18
(Video) Johnny Cash: ♫ There ain't no grave ♫
310
798260
2000
(Video) Johnny Cash: ♫ Není hrob, ♫
13:20
♫ can hold my body down ♫
311
800260
4000
♫ který může udržet mé tělo. ♫
13:24
♫ There ain't no grave ♫
312
804260
2000
♫ Není hrob, ♫
13:26
♫ can hold body down ♫
313
806260
3000
♫ který může udržet mé tělo. ♫
13:30
♫ When I hear the trumpet sound ♫
314
810260
4000
♫ Když slyším zvuk trumpet, ♫
13:34
♫ I'm going to ride right out of the ground ♫
315
814260
2000
♫ vylezu ven ze země. ♫
13:36
♫ Ain't no grave ♫
316
816260
3000
♫ Není hrob, ♫
13:39
♫ can hold my body ... ♫
317
819260
3000
♫ který může udržet mé tělo. ♫
13:42
(Applause)
318
822260
2000
(Potlesk)
13:44
AK: What better way to pay tribute to the man
319
824260
3000
Neznám lepší způsob, jak uctít tohoto muže,
13:47
than to make something for one of his songs.
320
827260
3000
než něco vytvořit pro jednu z jeho písní.
13:50
Collaborator: I felt really sad when he died.
321
830260
2000
Účastník 1: Byl jsem velmi smutný, když zemřel.
13:52
And I just thought it'd be wonderful,
322
832260
2000
A říkal jsem si, že by bylo úžasné,
13:54
it'd be really nice to contribute something to his memory.
323
834260
3000
opravdu úžasné přispět něčím k jeho památce.
13:57
Collaborator Two: It really allows
324
837260
2000
Účastník 2: Díky tomuhle může být
13:59
this last recording of his
325
839260
3000
jeho poslední nahrávka
14:02
to be a living, breathing memorial.
326
842260
5000
živoucí, dýchající vzpomínkou.
14:07
Collaborator Three: For all of the frames to be drawn by fans,
327
847260
3000
Účastník 3: V každém snímku, který nakreslili fanoušci,
14:10
each individual frame,
328
850260
2000
každém jednotlivém snímku
14:12
it's got a very powerful feeling to it.
329
852260
2000
je velmi silný cit.
14:14
Collaborator Four: I've seen everybody
330
854260
2000
Účastník 4: Viděl jsem je všechny,
14:16
from Japan, Venezuela, to the States,
331
856260
2000
z Japonska, Venezuely, USA,
14:18
to Knoxville, Tennessee.
332
858260
2000
od Knoxville až po Tennessee.
14:20
Collaborator Five: As much as is different from frame to frame,
333
860260
3000
Účastník 5: Tím, jak je každý snímek odlišný od jiného,
14:23
it really is personal.
334
863260
2000
je to velmi osobní.
14:25
Collaborator Six: Watching the video in my room,
335
865260
2000
Účastník 6: Když jsem se na to video díval ve svém pokoji,
14:27
I could see me not understanding at the beginning of it.
336
867260
3000
nějak jsem nechápal ten začátek.
14:30
And I just worked and worked through problems,
337
870260
3000
Ale pracoval jsem přes všechny problémy,
14:33
until my little wee battles that I was fighting within the picture
338
873260
4000
až se všechny mé souboje, které jsem bojoval uvnitř obrázku,
14:37
all began to resolve themselves.
339
877260
3000
začaly všechny samy vyjasňovat.
14:40
You can actually see the point when I know what I'm doing,
340
880260
2000
Takže když vím, co pak dělám, vidím ten smysl
14:42
and a lot of light and dark comes into it.
341
882260
3000
a přichází s ním plno světla a tmy.
14:45
And in a weird way,
342
885260
2000
A tato zvláštní cesta
14:47
that's what I actually like about Johnny Cash's music as well.
343
887260
2000
je to, co mám vlastně rád i na hudbě Johnnyho Cashe.
14:49
It's the sum total of his life,
344
889260
2000
Je to souhrn jeho celého života,
14:51
all the things that had happened --
345
891260
2000
všech věcí, které se staly --
14:53
the bad things, the good things.
346
893260
2000
dobrých i zlých.
14:55
You're hearing a person's life.
347
895260
3000
Posloucháte něčí životní příběh.
15:01
AK: So if you go to the website JohnnyCashProject.com,
348
901260
2000
AK: Když půjdete na stránku JohnnyCashProject.com,
15:03
what you'll see is the video playing above.
349
903260
2000
uvidíte nahoře přehrávat video.
15:05
And below it are all the individual frames
350
905260
2000
A pod ním jsou všechny jednotlivé rámečky,
15:07
that people have been submitting to the project.
351
907260
2000
které lidé do projektu přidali.
15:09
So this isn't finished at all,
352
909260
2000
Ještě to zdaleka není hotové,
15:11
but it's an ongoing project where people can continue to collaborate.
353
911260
2000
ale je to probíhající projekt, na kterém mohou lidé stále spolupracovat.
15:13
If you roll over any one of those individual thumbnails,
354
913260
2000
Pokud najedete na některý z těchto jednotlivých náhledů,
15:15
you can see the person who drew that individual thumbnail
355
915260
2000
uvidíte toho, kdo nakreslil daný náhled,
15:17
and where they were located.
356
917260
2000
a odkud pochází.
15:19
And if you find one that you're interested in,
357
919260
2000
A pokud najdete takový, který se vám líbí,
15:21
you can actually click on it and open up an information panel
358
921260
2000
můžete na něj kliknout a otevře se vám informační panel,
15:23
where you're able to rate that frame,
359
923260
2000
kde můžete hodnotit tento rámeček,
15:25
which helps it bubble up to the top.
360
925260
2000
což mu pomůže v cestě vzhůru.
15:27
And you can also see the way that it was drawn.
361
927260
2000
A také uvidíte, jakým způsobem byl nakreslen.
15:29
Again, you can get the playback and personal contribution.
362
929260
2000
Opět si to můžete přehrát a zobrazit příspěvek.
15:31
In addition to that, it's listed, the artist's name, the location,
363
931260
3000
Navíc je zde napsáno jméno umělce a jeho lokace,
15:34
how long they spent drawing it.
364
934260
2000
jak dlouho to kreslil.
15:36
And you can pick a style. So this one was tagged "Abstract."
365
936260
3000
Můžete také vybrat styl. Tento byl označen jako "Abstraktní".
15:39
But there's a bunch of different styles.
366
939260
2000
Ale je zde několik rozdílných stylů.
15:41
And you can sort the video a number of different ways.
367
941260
2000
Videa můžete setřídit několika různými způsoby.
15:43
You can say, "I want to see the pointillist version
368
943260
2000
Můžete říct: "Chci vidět tuto bodovou kresbu
15:45
or the sketchy version or the realistic version.
369
945260
2000
nebo skicovanou verzi nebo tu realistickou verzi.
15:47
And then this is, again, the abstract version,
370
947260
2000
A pak je to opět abstraktní verze,
15:49
which ends up getting a little bit crazy.
371
949260
3000
která je nakonec trošku bláznivá.
15:54
So the last project I want to talk to you about is another collaboration with Chris Milk.
372
954260
3000
Poslední projekt, o kterém chci hovořit, vznikl opět ve spolupráci s Chrisem Milkem.
15:57
And this is called "The Wilderness Downtown."
373
957260
2000
Nazývá se "Centrum divočiny."
15:59
It's an online music video for the Arcade Fire.
374
959260
3000
Je to online hudební video pro skupinu Arcade Fire.
16:02
Chris and I were really amazed
375
962260
2000
Chris a já jsme okouzleni
16:04
by the potential now with modern web browsers,
376
964260
2000
potenciálem dnešních moderních webových prohlížečů,
16:06
where you have HTML5 audio and video
377
966260
2000
kde máte HTML5 audio a video
16:08
and the power of JavaScript to render amazingly fast.
378
968260
3000
a sílu JavaScriptu, který se vykresluje úžasně rychle.
16:11
And we wanted to push the idea of the music video that was meant for the Web
379
971260
3000
Chtěli jsme posunout myšlenku hudebního videa, které je určeno pro web,
16:14
beyond the four-by-three or sixteen-by-nine window
380
974260
3000
za hranici okna formátu 4:3 nebo 16:9
16:17
and try to make it play out and choreograph throughout the screen.
381
977260
3000
a pokusit se pohrát si s choreografií po celé obrazovce.
16:20
But most importantly, I think,
382
980260
2000
Ale především si myslím,
16:22
we really wanted to make an experience that was unlike the Johnny Cash Project,
383
982260
3000
že jsme chtěli vytvořit zážitek, který je naprosto odlišný od projektu Johnny Cash,
16:25
where you had a small group of people spending a lot of time
384
985260
3000
kde malá skupina lidí strávila spoustu času
16:28
to contribute something for everyone.
385
988260
2000
vytvářením něčeho pro všechny.
16:30
What if we had a very low commitment,
386
990260
3000
Co když se raději zapojíme málo,
16:33
but delivered something individually unique to each person who contributed?
387
993260
3000
ale dodáme něco, co je unikátní pro každého, kdo se zapojí?
16:36
So the project starts off by asking you to enter the address
388
996260
2000
Projekt začíná tím, že vás požádá o zadání adresy
16:38
of the home where you grew up.
389
998260
2000
domu, ve kterém jste vyrostli.
16:40
And you type in the address --
390
1000260
2000
Zadáte tedy adresu --
16:42
it actually creates a music video specifically for you,
391
1002260
2000
a to vlastně vytvoří hudební video specifické pro vás,
16:44
pulling in Google maps and Streetview images
392
1004260
2000
přičemž použije Google mapy a Streetview obrázky
16:46
into the experience itself.
393
1006260
2000
při tvorbě animace.
16:48
So this should really be seen at home with you typing in your own address,
394
1008260
3000
Tohle byste tedy měli raději sledovat doma s vlastní adresou,
16:51
but I'm going to give you a little preview of what you can expect.
395
1011260
3000
ale dám vám alespoň malou ukázku toho, co můžete očekávat.
16:54
(Video) Win Butler: ♫ Now our lives are changing fast ♫
396
1014260
4000
(Video) Win Butler: ♫ Naše životy se rychle mění ♫
16:58
♫ Now our lives are changing fast ♫
397
1018260
4000
♫ Naše životy se rychle mění ♫
17:02
♫ Hope that something pure can last ♫
398
1022260
3000
♫ Doufaje, že něco čistého přetrvá ♫
17:06
♫ Hope that something pure can last ♫
399
1026260
4000
♫ Doufaje, že něco čistého přetrvá ♫
17:13
♫ Ooh we used to wait ♫
400
1033260
4000
♫ Ooh byli jsme zvyklí čekat ♫
17:17
♫ Ooh we used to wait ♫
401
1037260
4000
♫ Ooh byli jsme zvyklí čekat ♫
17:21
♫ Ooh we used to wait ♫
402
1041260
3000
♫ Ooh byli jsme zvyklí čekat ♫
17:24
♫ Sometimes it never came ♫
403
1044260
3000
♫ Někdy to vůbec nepřišlo ♫
17:27
♫ Sometimes it never came ♫
404
1047260
4000
♫ Někdy to vůbec nepřišlo ♫
17:31
♫ Still moving through the pain ♫
405
1051260
3000
♫ Pořád se zmítáme v bolesti ♫
17:34
♫ We used to wait for it ♫
406
1054260
4000
♫ Byli jsme zvyklí čekat ♫
17:38
♫ We used to wait for it ♫
407
1058260
4000
♫ Byli jsme zvyklí čekat ♫
17:42
♫ We used to wait for it ♫
408
1062260
4000
♫ Byli jsme zvyklí čekat ♫
17:50
AK: So I think, if there's one thing to take away from my talk today,
409
1070260
3000
Myslím si, že pokud je něco, co stojí z mého dnešního povídání za zmínku,
17:53
it's that an interface can be a powerful narrative device.
410
1073260
2000
je to, že prezentace může být silný nástroj na vyprávění.
17:55
And as we collect more and more personally and socially relevant data,
411
1075260
4000
A jak budeme získávat čím dál více osobně a sociálně relevantních dat,
17:59
we have an opportunity, and maybe even an obligation,
412
1079260
2000
budeme mít možnost, či možná dokonce povinnost,
18:01
to maintain the humanity and tell some amazing stories
413
1081260
2000
zachovat lidství a vyprávět úžasné příběhy
18:03
as we explore and collaborate together.
414
1083260
2000
při objevování a vzájemné spolupráci.
18:05
Thanks a lot.
415
1085260
2000
Děkuji mnohokrát.
18:07
(Applause)
416
1087260
4000
(Potlesk)
O tomto webu

Tato stránka vám představí videa na YouTube, která jsou užitečná pro výuku angličtiny. Uvidíte lekce angličtiny vedené špičkovými učiteli z celého světa. Dvojklikem na anglické titulky zobrazené na každé stránce s videem si video přehrajete přímo odtud. Titulky se posouvají synchronizovaně s přehráváním videa. Pokud máte nějaké připomínky nebo požadavky, kontaktujte nás prosím pomocí tohoto kontaktního formuláře.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7