Aaron Koblin: Artfully visualizing our humanity

Аарон Коблин: Искусно визуализируя человечество

145,953 views

2011-05-23 ・ TED


New videos

Aaron Koblin: Artfully visualizing our humanity

Аарон Коблин: Искусно визуализируя человечество

145,953 views ・ 2011-05-23

TED


Пожалуйста, дважды щелкните на английские субтитры ниже, чтобы воспроизвести видео.

Переводчик: Nikita Sukhochev Редактор: Irina Makarova
00:15
So I think data can actually make us more human.
0
15260
4000
Я думаю, что информация может сделать нас более человечными.
00:19
We're collecting and creating all kinds of data about how we're living our lives,
1
19260
3000
Мы собираем и создаем все типы информации про то, как мы живем,
00:22
and it's enabling us to tell some amazing stories.
2
22260
2000
и это даёт нам возможность рассказывать поразительные истории.
00:24
Recently, a wise media theorist Tweeted,
3
24260
3000
Недавно, один мудрый медиа теоретик написал в Twitter:
00:27
"The 19th century culture was defined by the novel,
4
27260
2000
«Культура 19-ого века определялась романом,
00:29
the 20th century culture was defined by the cinema,
5
29260
2000
культура 20-ого века определялась кино,
00:31
and the culture of the 21st century
6
31260
2000
а культура 21-ого
00:33
will be defined by the interface."
7
33260
2000
будет определяться интерфейсом».
00:35
And I believe this is going to prove true.
8
35260
2000
И я уверен, что это подтвердится.
00:37
Our lives are being driven by data,
9
37260
2000
Нашими жизнями управляет информация,
00:39
and the presentation of that data is an opportunity
10
39260
2000
и способ её подачи – это возможность
00:41
for us to make some amazing interfaces that tell great stories.
11
41260
2000
для нас создать необычные интерфейсы, которые рассказывают удивительные истории
00:43
So I'm going to show you a few of the projects
12
43260
2000
Я покажу вам несколько проектов,
00:45
that I've been working on over the last couple years
13
45260
2000
над которыми я работал последние два года.
00:47
that reflect on our lives and our systems.
14
47260
2000
Эти проекты отражают нашу жизнь и системы.
00:49
This is a project called Flight Patterns.
15
49260
2000
Этот проект называется «Модели полётов».
00:51
What you're looking at is airplane traffic
16
51260
2000
Вы видите движение самолётов
00:53
over North America for a 24-hour period.
17
53260
3000
над Северной Америкой за 24 часа.
00:56
As you see, everything starts to fade to black,
18
56260
2000
Вот всё начинает темнеть
00:58
and you see people going to sleep.
19
58260
2000
– это люди отходят ко сну.
01:00
Followed by that, you see on the West coast
20
60260
2000
Далее, самолёты, устремлённые с Западного побережья
01:02
planes moving across, the red-eye flights to the East coast.
21
62260
3000
на Восточное, – это ночные рейсы.
01:05
And you'll see everybody waking up on the East coast,
22
65260
3000
А вот видно, как просыпается Восточное побережье,
01:08
followed by European flights coming in the upper right-hand corner.
23
68260
3000
после чего в правом верхнем углу наблюдаются рейсы в Европу.
01:11
Everybody's moving from the East coast to the West coast.
24
71260
3000
Все движутся с Восточного побережья на Западное.
01:14
You see San Francisco and Los Angeles
25
74260
2000
Из Сан-Франциско и Лос-Анджелеса
01:16
start to make their journeys down to Hawaii in the lower left-hand corner.
26
76260
3000
устремляются вниз, на Гавайи, в левом нижнем углу.
01:19
I think it's one thing to say there's 140,000 planes
27
79260
2000
Одно дело – сказать, что здесь 140 000 самолётов,
01:21
being monitored by the federal government at any one time,
28
81260
3000
постоянно контролируемых правительством США,
01:24
and it's another thing to see that system as it ebbs and flows.
29
84260
3000
и совсем другое дело – увидеть саму систему со всеми её быстрыми изменениями.
01:29
This is a time-lapse image of that exact same data,
30
89260
2000
Это изображение тех же данных за некоторое время,
01:31
but I've color-coded it by type,
31
91260
2000
но я промаркировал их разными цветами,
01:33
so you can see the diversity of aircraft that are in the skies above us.
32
93260
3000
чтобы вы могли увидеть многообразие самолётов в небе над нами.
01:36
And I started making these, and I put them into Google Maps
33
96260
3000
Я начал делать это и наложил на Google Maps [Карты Google],
01:39
and allow you to zoom in and see individual airports
34
99260
2000
чтобы можно было приближать отдельные аэропорты
01:41
and the patterns that are occurring there.
35
101260
2000
и наблюдать происходящие там модели [полётов].
01:43
So here we can see the white represents low altitudes,
36
103260
3000
Здесь белым цветом обозначены низкие высоты,
01:46
and the blue are higher altitudes.
37
106260
2000
голубым – высокие.
01:48
And you can zoom in. This is taking a look at Atlanta.
38
108260
2000
Карту можно приблизить. Это – Атланта.
01:50
You can see this is a major shipping airport,
39
110260
2000
Это огромный транспортный аэропорт,
01:52
and there's all kinds of activity there.
40
112260
2000
где происходят различные виды деятельности.
01:54
You can also toggle between altitude
41
114260
3000
Вы также можете переключаться между высотами
01:57
for model and manufacturer.
42
117260
2000
для модели и производителя.
01:59
See again, the diversity.
43
119260
2000
Взгляните ещё раз на это многообразие.
02:01
And you can scroll around and see
44
121260
2000
Картинку можно прокручивать и просматривать
02:03
some of the different airports and the different patterns that they have.
45
123260
3000
некоторые аэропорты и их разнообразные модели.
02:06
This is scrolling up the East coast.
46
126260
2000
Прокрутим вверх по Восточному побережью.
02:08
You can see some of the chaos that's happening in New York
47
128260
2000
Здесь видно хаос, творящийся в Нью-Йорке
02:10
with the air traffic controllers
48
130260
2000
у авиадиспетчеров,
02:12
having to deal with all those major airports next to each other.
49
132260
4000
вынужденных работать с крупнейшими аэропортами.
02:17
So zooming back out real quick,
50
137260
2000
Быстро уменьшим масштаб –
02:19
we see, again, the U.S. -- you get Florida down in the right-hand corner.
51
139260
3000
и вновь видим США, Флориду, в правом нижнем углу.
02:22
Moving across to the West coast,
52
142260
2000
Передвинемся на Западное побережье –
02:24
you see San Francisco and Los Angeles --
53
144260
2000
вот Сан-Франциско и Лос-Анджелес,
02:26
big low-traffic zones
54
146260
2000
большие зоны с малым трафиком
02:28
across Nevada and Arizona.
55
148260
2000
через Неваду и Аризону.
02:30
And that's us down there in L.A. and Long Beach on the bottom.
56
150260
4000
А здесь внизу – это мы, в Лонг-Бич, Лос-Анджелес.
02:36
I started taking a look as well at different perimeters,
57
156260
2000
Я начал смотреть также под разными периметрами,
02:38
because you can choose what you want to pull out from the data.
58
158260
2000
так как можно выбрать нужную вам часть данных.
02:40
This is looking at ascending versus descending flights.
59
160260
3000
Это взлетающие и приземляющиеся самолёты.
02:43
And you can see, over time, the ways the airports change.
60
163260
2000
Можно заметить, что со временем пути и аэропорты меняются.
02:45
You see the holding patterns that start to develop
61
165260
2000
А это – модели задержек, которые растут
02:47
in the bottom of the screen.
62
167260
2000
внизу экрана.
02:49
And you can see, eventually the airport actually flips directions.
63
169260
3000
И в результате, аэропорт меняет направления на противоположные.
02:53
So this is another project that I worked on with the Sensible Cities Lab at MIT.
64
173260
3000
Это другой проект, разработанный мною совместно с лабораторией Sensible Cities Lab Массачусетского технологического института.
02:56
This is visualizing international communications.
65
176260
2000
Это визуализация международных коммуникаций –
02:58
So it's how New York communicates
66
178260
2000
вот как Нью-Йорк сообщается
03:00
with other international cities.
67
180260
2000
с другими городами мира.
03:02
And we set this up as a live globe in the Museum of Modern Art in New York
68
182260
3000
Такой «живой» глобус мы представили в музее современного искусства в Нью-Йорке
03:05
for the Design the Elastic Mind exhibition.
69
185260
2000
на выставке «Дизайн и Гибкий Ум».
03:07
And it had a live feed with a 24-hour offset,
70
187260
2000
Он показывал в [данные] реальном времени,
03:09
so you could see the changing relationship
71
189260
2000
и можно было наблюдать за изменением взаимосвязей
03:11
and some demographic info
72
191260
2000
и демографической информации,
03:13
coming through AT&T's data and revealing itself.
73
193260
3000
поступающей от AT&T.
03:16
This is another project I worked on with Sensible Cities Lab
74
196260
2000
Это еще один проект, над которым я работал с лабораторией Sensible Cities Lab
03:18
and CurrentCity.org.
75
198260
2000
и CurrentCity.org.
03:20
And it's visualizing SMS messages being sent in the city of Amsterdam.
76
200260
3000
Это визуализация СМС-сообщений в Амстердаме.
03:23
So you're seeing the daily ebb and flow
77
203260
2000
Вы видите увеличивающиеся и уменьшающиеся потоки
03:25
of people sending SMS messages from different parts of the city,
78
205260
2000
отправляемых СМС из разных частей города,
03:27
until we approach New Year's Eve, where everybody says, "Happy New Year!"
79
207260
3000
и вот – Новый Год, когда все посылают «С Новым Годом!»
03:30
(Laughter)
80
210260
2000
(Смех)
03:32
So this is an interactive tool
81
212260
2000
Это интерактивный инструмент,
03:34
that you can move around and see different parts of the city.
82
214260
3000
можно перемещаться, чтобы увидеть разные части города.
03:37
This is looking at another event. This is called Queen's Day.
83
217260
3000
Посмотрим на другое событие. Это День Королевы.
03:40
So again, you get this daily ebb and flow
84
220260
2000
Здесь опять наблюдаются увеличивающиеся и уменьшающиеся потоки
03:42
of people sending SMS messages from different parts of the city.
85
222260
3000
отправляемых из разных частей города СМС.
03:45
And then you're going to see people start to gather in the center of the city
86
225260
2000
Потом люди начинают собираться в центре города,
03:47
to celebrate the night before,
87
227260
2000
чтобы погулять ночью накануне.
03:49
which happens right here.
88
229260
2000
Это происходит здесь.
03:51
And then you can see people celebrating the next day.
89
231260
2000
А это – люди, празднующие на следующий день.
03:53
And you can pause it and step back and forth and see different phases.
90
233260
3000
Можно поставить на паузу и прокрутить назад или вперёд, чтобы увидеть различные фазы.
03:56
So now on to something completely different.
91
236260
2000
Теперь поговорим о совершенно ином.
03:58
Some of you may recognize this.
92
238260
2000
Некоторые из вас могут узнать это.
04:00
This is Baron Wolfgang von Kempelen's mechanical chess playing machine.
93
240260
3000
Это механическая машина для игры в шахматы барона Вольфганга фон Кемпелена.
04:03
And it's this amazing robot that plays chess extremely well,
94
243260
2000
И это удивительный робот, который играет в шахматы чрезвычайно хорошо,
04:05
except for one thing: it's not a robot at all.
95
245260
3000
если бы не одно «но»: это не робот.
04:08
There's actually a legless man that sits in that box
96
248260
2000
На самом деле в коробке сидит безногий человек
04:10
and controls this chess player.
97
250260
2000
и играет за робота.
04:12
This was the inspiration for a web service by Amazon
98
252260
2000
Это вдохновило Amazon на создание программы
04:14
called the Mechanical Turk -- named after this guy.
99
254260
3000
«Механический Турок», названной в честь того человека.
04:17
And it's based on the premise that there are certain things
100
257260
2000
Она основана на том, что определённые вещи
04:19
that are easy for people, but really difficult for computers.
101
259260
2000
легко могут быть выполнены людьми, но весьма тяжело – компьютерами.
04:21
So they made this web service and said,
102
261260
2000
Компания создала этот веб-сервис и заявила, что
04:23
"Any programmer can write a piece of software
103
263260
2000
"Любой программист может написать часть программы
04:25
and tap into the minds of thousands of people."
104
265260
2000
и подключиться к умам тысяч людей".
04:27
The nerdy side of me thought, "Wow, this is amazing.
105
267260
2000
Занудная сторона меня подумала: "Ух ты, это поразительно.
04:29
I can tap into thousands of people's minds."
106
269260
2000
Я могу подключится к уму тысяч людей."
04:31
And the other nerdy side of me thought,
107
271260
2000
А другая занудная сторона меня подумала:
04:33
"This is horrible. This is completely bizarre.
108
273260
3000
"Это ужасно. Это совершенно ненормально.
04:36
What does this mean for the future of mankind,
109
276260
2000
Что это принесёт будущему человечества,
04:38
where we're all plugged into this borg?"
110
278260
2000
когда все мы подключимся к этому киборгу?»
04:40
I was probably being a little extreme.
111
280260
2000
Я наверно ударился в крайности.
04:42
But what does this mean when we have no context for what it is that we're working on,
112
282260
2000
Но что это значит, если мы работаем безо всякой связи,
04:44
and we're just doing these little labors?
113
284260
2000
просто выполняем свои маленькие задания?
04:46
So I created this drawing tool.
114
286260
2000
И я создал эту программу для рисования.
04:48
I asked people to draw a sheep facing to the left.
115
288260
2000
Я просил людей нарисовать овцу, смотрящую налево.
04:50
And I said, "I'll pay you two cents for your contribution."
116
290260
2000
Я сказал, что заплачу им 2 цента [60 коп.] за вклад
04:52
And I started collecting sheep.
117
292260
3000
и стал коллекционировать овец.
04:55
And I collected a lot, a lot of different sheep.
118
295260
3000
И я собрал много, много разных овец.
04:59
Lots of sheep.
119
299260
2000
Стада овец.
05:01
I took the first 10,000 sheep that I collected,
120
301260
2000
Выбрав первые 10 тысяч овец,
05:03
and I put them on a website called TheSheepMarket.com
121
303260
3000
я разместил их на сайте TheSheepMarket.com [Рынок овец],
05:06
where you can actually buy collections of 20 sheep.
122
306260
3000
где можно купить коллекцию из 20 овец.
05:09
You can't pick individual sheep,
123
309260
2000
Нельзя купить одну овцу,
05:11
but you can buy a single plate block of stamps as a commodity.
124
311260
4000
а только целый блок.
05:15
And juxtaposed against this grid,
125
315260
2000
Если же рассмотреть каждый рисунок,
05:17
you see actually, by rolling over each individual one,
126
317260
2000
но становится понятно, что
05:19
the humanity behind this hugely mechanical process.
127
319260
3000
за всем этим огромным механическим процессом стоят люди.
05:22
I think there's something really interesting
128
322260
2000
Я думаю, действительно интересно
05:24
to watching people as they go through this creative toil --
129
324260
3000
наблюдать за тем, как люди проходят через этот созидательный труд –
05:27
something we can all relate to,
130
327260
2000
к чему все мы имеем отношение –
05:29
this creative process of trying to come up with something from nothing.
131
329260
3000
процесс создания нечто из ничего.
05:32
I think it was really interesting to juxtapose this humanity
132
332260
2000
Мне кажется, действительно интересно было сопоставить присущие человеку черты
05:34
versus this massive distributed grid.
133
334260
2000
и эту массивную распределённую сеть.
05:36
Kind of amazing what some people did.
134
336260
3000
Поразительно, что сделали некоторые люди.
05:39
So here's a few statistics from the project.
135
339260
2000
Вот немного статистики проекта.
05:41
Approximate collection rate of 11 sheep per hour,
136
341260
2000
Примерная скорость собирания – 11 овец в час,
05:43
which would make a working wage of 69 cents per hour.
137
343260
3000
что дает зарплату в 69 центов [21 руб.]в час.
05:46
There were 662 rejected sheep
138
346260
2000
Было 662 отвергнутые овцы,
05:48
that didn't meet "sheep-like" criteria and were thrown out of the flock.
139
348260
3000
которые не подходили под критерий похожести на овцу и были выброшены из стада.
05:51
(Laughter)
140
351260
2000
(Смех)
05:53
The amount of time spent drawing ranged from four seconds to 46 minutes.
141
353260
3000
Количество времени, потраченного на рисование, варьировалось от 4 секунд до 46 минут.
05:56
That gives you an idea of the different types of motivations and dedication.
142
356260
3000
Это даёт представление о разных типах мотивации и приверженности.
05:59
And there were 7,599 people that contributed to the project,
143
359260
3000
Проекту содействовали 7 599 человек,
06:02
or were unique IP addresses --
144
362260
2000
или уникальных IP адресов,
06:04
so about how many people contributed.
145
364260
2000
за которыми могло быть и больше человек.
06:06
But only one of them out of the 7,599 said this.
146
366260
4000
И только один из них написал: «Зачем? Зачем ты это делаешь?»
06:10
(Laughter)
147
370260
4000
(Смех)
06:14
Which I was pretty surprised by.
148
374260
2000
Чем я был довольно удивлён.
06:16
I expected people to be wondering, "Why did I draw a sheep?"
149
376260
3000
Я ожидал, что люди зададутся вопросом «Зачем я нарисовал овцу?»
06:19
And I think it's a pretty valid question.
150
379260
2000
Думаю, это вполне справедливый вопрос.
06:21
And there's a lot of reasons why I chose sheep.
151
381260
2000
Есть много причин, по которым я выбрал овец.
06:23
Sheep were the first animal
152
383260
2000
Овцы были первыми животными,
06:25
to be raised from mechanically processed byproducts,
153
385260
2000
выращенными с помощью механически обработанных субпродуктов,
06:27
the first to be selectively bred for production traits,
154
387260
2000
первыми животными, селективно выведенными для производственных целей,
06:29
the first animal to be cloned.
155
389260
2000
первыми клонированными животными.
06:31
Obviously, we think of sheep as followers.
156
391260
2000
Очевидно, мы думаем об овцах как о ведомых.
06:33
And there's this reference to "Le Petit Prince"
157
393260
2000
Приведу пример из «Маленького Принца»,
06:35
where the narrator asks the prince to draw a sheep.
158
395260
2000
когда принц просит рассказчика нарисовать ему овцу.
06:37
He draws sheep after sheep.
159
397260
2000
Он рисует овцу за овцой.
06:39
The narrator's only appeased when he draws a box.
160
399260
2000
И принц успокоился только тогда, когда тот нарисовал коробку.
06:41
And he says, "It's not about a scientific rendering of a sheep.
161
401260
2000
Это не научное изображение овцы.
06:43
It's about your own interpretation and doing something different."
162
403260
3000
Это твоё истолкование и создание чего-то совершенно иного.
06:46
And I like that.
163
406260
2000
И мне нравится это.
06:48
So this is a clip from Charlie Chaplin's "Modern Times."
164
408260
2000
Это фрагмент из фильма Чарли Чаплина "Новые Времена".
06:50
It's showing Charlie Chaplin dealing with some of the major changes
165
410260
3000
Он показывает, как Чарли Чаплин обходится с некоторыми важными изменениями
06:53
during the Industrial Revolution.
166
413260
2000
во время индустриальной революции.
06:55
So there were no longer shoe makers,
167
415260
2000
Не было больше профессии чеботарь,
06:57
but now there are people slapping soles on people's shoes.
168
417260
2000
зато появилась профессия прибивальщика подошвы к обуви.
06:59
And the whole idea of one's relationship to their work changed a lot.
169
419260
3000
В целом, отношение людей к работе сильно изменилось.
07:02
So I thought this was an interesting clip
170
422260
2000
Мне показалось интересным
07:04
to divide into 16 pieces
171
424260
2000
разбить этот клип на 16 частей
07:06
and feed into the Mechanical Turk with a drawing tool.
172
426260
3000
и вставить в программу рисования по типу «Механического турка».
07:09
This basically allowed -- what you see on the left side is the original frame,
173
429260
3000
Слева вы видите оригинальный кадр,
07:12
and on the right side you see that frame
174
432260
2000
а справа – тот,
07:14
as interpreted by 16 people
175
434260
2000
что был трактован 16 людьми,
07:16
who have no idea what it is they're doing.
176
436260
2000
которые не имели представления о том, что делают.
07:18
And this was the inspiration for a project
177
438260
2000
Это послужило вдохновением проекта,
07:20
that I worked on with my friend Takashi Kawashima.
178
440260
2000
над которым я работал с моим другом Такаши Кавашима.
07:22
We decided to use the Mechanical Turk for exactly what it was meant for,
179
442260
2000
Мы решили использовать «Механического Турка» по его прямому назначению,
07:24
which is making money.
180
444260
2000
то есть для зарабатывания денег.
07:26
So we took a hundred dollar bill and divided it into 10,000 teeny pieces,
181
446260
3000
Мы взяли стодолларовую купюру и разделили ее на 10 тысяч маленьких кусочков
07:29
and we fed those into the Mechanical Turk.
182
449260
2000
и скормили их «Механическому Турку».
07:31
We asked people to draw what it was that they saw.
183
451260
2000
Мы просили нарисовать людей то, что они увидели,
07:33
But here there was no sheep-like criteria.
184
453260
2000
но не требовали, чтобы «овца походила на овцу».
07:35
People, if they drew a stick figure or a smiley face,
185
455260
3000
Люди могли нарисовать контур или рожицу –
07:38
it actually made it into the bill.
186
458260
2000
и всё это объединялось в купюру.
07:40
So what you see is actually a representation of how well people did
187
460260
2000
В итоге получилось изображение того, насколько хорошо люди исполнили то,
07:42
what it was they were asked to do.
188
462260
2000
что им было поручено.
07:44
So we took these hundred dollar bills,
189
464260
2000
Мы разместили эти стодолларовые купюры
07:46
and we put them on a website called TenThousandsCents.com,
190
466260
2000
на сайте TenThousandsCents.com,
07:48
where you can browse through and see all the individual contributions.
191
468260
3000
где можно просмотреть всю купюру и отдельные её части.
07:51
And you can also trade real hundred-dollar bills for fake hundred-dollar bills
192
471260
3000
На сайте также можно купить эту фальшивую купюру за реальные сто долларов,
07:54
and make a donation to the Hundred Dollar Laptop Project,
193
474260
3000
пожертвовав таким образом в проект «Ноутбук за сто долларов»,
07:57
which is now known as One Laptop Per Child.
194
477260
3000
сейчас известный как проект «Ноутбук каждому ребёнку».
08:00
This is again showing all the different contributions.
195
480260
2000
Это снова изображение отдельных частей.
08:02
You see some people did beautiful stipple renderings,
196
482260
2000
Некоторые люди создавали красивые точечные изображения,
08:04
like this one on top --
197
484260
2000
как это сверху,
08:06
spent a long time making realistic versions.
198
486260
3000
и потратили уйму времени, воссоздавая реалистичные версии.
08:09
And other people would draw stick figures or smiley faces.
199
489260
3000
Другие же рисовали контуры и смайлики.
08:12
Here on the right-hand side in the middle
200
492260
2000
А здесь, справа,
08:14
you see this one guy writing, "$0.01!!! Really?"
201
494260
3000
один парень написал в центре: «1 цент? Серьёзно?
08:17
That's all I'm getting paid for this?
202
497260
4000
Это всё, что я получу за это?»
08:21
(Laughter)
203
501260
2000
(Смех)
08:23
So the last Mechanical Turk project I'm going to talk to you about
204
503260
2000
И последний проект по типу «Механического турка», про который я хочу рассказать,
08:25
is called Bicycle Built for 2000.
205
505260
2000
называется Велосипед-2000.
08:27
This is a collaboration with my friend Daniel Massey.
206
507260
2000
Это совместная работа с моим другом Дэниэлом Мэсси.
08:29
You may recognize these two guys.
207
509260
2000
Вы наверняка узнали двух этих мужчин.
08:31
This is Max Mathews and John Kelly from Bell Labs in the '60s,
208
511260
3000
Это Макс Мэтьюз и Джон Келли из лаборатории Bell Labs в 60-х,
08:34
where they created the song "Daisy Bell,"
209
514260
2000
где они создали песню "Daisy Bell",
08:36
which was the world's first singing computer.
210
516260
2000
ставшей первой песней, исполненной компьютером.
08:38
You may recognize it from "2001: A Space Odyssey."
211
518260
2000
Вы можете узнать ее в фильме "2001 год: Космическая Одиссея”.
08:40
When HAL's dying at the end of the film he starts singing this song,
212
520260
3000
В конце фильма умирающий ХЭЛ начинает петь эту песню,
08:43
as a reference to when computers became human.
213
523260
3000
в знак того, что компьютер становится человеком.
08:46
So we resynthesized this song.
214
526260
2000
Мы переделали эту песню.
08:48
This is what that sounded like.
215
528260
2000
Вот как она звучала.
08:50
We broke down all the individual notes
216
530260
2000
Мы разложили её по нотам
08:52
in the singing as well as the phonemes in the singing.
217
532260
3000
на отдельные партии голоса.
08:55
Daisy Bell: ♫ Daisy, Daisy ... ♫
218
535260
4000
♫ Дэйзи, Дэйзи ♫
08:59
Aaron Koblin: And we took all of those individual pieces,
219
539260
2000
Аарон Коблин: Получившиеся части
09:01
and we fed them into another Turk request.
220
541260
2000
мы заложили в очередную программу «Механический турок».
09:03
This is what it would look like if you went to the site.
221
543260
2000
Вот как выглядит сайт.
09:05
You type in your code,
222
545260
2000
Вы вводите свой код,
09:07
but you first test your mic.
223
547260
2000
но сначала тестируете микрофон.
09:09
You'd be fed a simple audio clip.
224
549260
2000
Вам даётся простенький аудио отрывок.
09:11
(Honk)
225
551260
2000
(Гудок)
09:13
And then you'd do your best to recreate that with your own voice.
226
553260
3000
И вы изо всех сил пытаетесь воспроизвести его своим голосом.
09:22
After previewing it and confirming it's what you submitted,
227
562260
3000
После предварительного прослушивания и подтверждения вашей записи,
09:25
you could submit it into the Mechanical Turk with no other context.
228
565260
3000
можно разместить её в программе без всякого контекста.
09:28
And this is what we first got back from the very first set of submissions.
229
568260
3000
Вот записи, которые мы получили в самом начале.
09:31
Recording: ♫ Daisy, Daisy ♫
230
571260
5000
Звукозапись: ♫ Дэйзи, Дэйзи ♫
09:36
♫ give me your answer do ♫
231
576260
5000
♫ Дай мне ответ, дай ♫
09:41
♫ I'm half crazy ♫
232
581260
4000
♫ Я почти сошёл с ума ♫
09:45
♫ all for the love of you ♫
233
585260
5000
♫ И всё из-за любви к тебе ♫
09:50
♫ It can't be a stylish marriage ♫
234
590260
5000
♫ У нас не будет модной свадьбы ♫
09:55
♫ I can't afford a carriage ♫
235
595260
4000
♫ У меня нет денег на карету ♫
09:59
♫ But you'll look sweet upon the seat ♫
236
599260
5000
♫ Но ты так хороша на сиденье ♫
10:04
♫ of a bicycle built for two ♫
237
604260
5000
♫ велосипеда для двоих ♫
10:09
AK: So James Surowieki has this idea of the wisdom of crowds,
238
609260
3000
АК: Джеймс Суровики как-то сказал о мудрости толпы,
10:12
that says that a whole bunch of people are smarter than any individual.
239
612260
3000
что группа людей «мудрее» отдельного человека.
10:15
We wanted to see how this applies to collaborative, distributed music making,
240
615260
3000
Нам захотелось применить это к совместному, распределённому созданию музыки,
10:18
where nobody has any idea what it is they're working on.
241
618260
3000
где никто не подозревает, над чем он работает.
10:21
So if you go to the BicycleBuiltforTwoThousand.com
242
621260
2000
Если вы зайдёте на сайт BicycleBuiltforTwoThousand.com,
10:23
you can actually hear what all this sounds like together.
243
623260
2000
то сможете послушать, как это звучит вместе.
10:25
I'm sorry for this.
244
625260
2000
Извините меня за это.
10:27
(Noise)
245
627260
5000
(Шум)
10:32
Chorus: ♫ Daisy, Daisy ♫
246
632260
4000
Хор: ♫ Дэйзи, Дэйзи ♫
10:36
♫ Give me your answer do ♫
247
636260
5000
♫ Дай мне ответ ♫
10:41
♫ I'm half crazy ♫
248
641260
5000
♫ Я почти сошёл с ума ♫
10:46
♫ all for the love of you ♫
249
646260
4000
♫ И всё из-за любви к тебе ♫
10:50
♫ It can't be a stylish marriage ♫
250
650260
5000
♫ У нас не будет модной свадьбы ♫
10:55
♫ I can't afford a carriage ♫
251
655260
4000
♫ У меня нет денег на карету ♫
10:59
♫ But you'd look sweet upon the seat ♫
252
659260
5000
♫ Но ты так хороша на сиденье ♫
11:04
♫ of a bicycle built for two ♫
253
664260
6000
♫ велосипеда для двоих ♫
11:10
AK: So stepping back for a quick second,
254
670260
3000
АК: Вернёмся назад на секунду.
11:13
when I was at UCLA going to grad school,
255
673260
2000
Когда я учился в Калифорнийском университете в Лос-Анджелесе на последнем курсе,
11:15
I was also working at a place called the Center for Embedded Network Sensing.
256
675260
3000
я параллельно работал в Центре встроенных сенсорных сетевых технологий.
11:18
And I was writing software to visualize laser scanners.
257
678260
3000
Я писал программы для лазерных сканеров,
11:21
So basically motion through 3D space.
258
681260
2000
в основном, для движения в 3D пространстве.
11:23
And this was seen by a director in L.A. named James Frost
259
683260
2000
[Мою работу] как-то увидел режиссёр клипов Джеймс Фрост.
11:25
who said, "Wait a minute.
260
685260
2000
«Подожди-ка, – сказал он. –
11:27
You mean we can shoot a music video without actually using any video?"
261
687260
2000
Получается, что возможно снять клип, не используя видеокамеру?»
11:29
So we did exactly that.
262
689260
2000
Так мы и сделали.
11:31
We made a music video for one of my favorite bands, Radiohead.
263
691260
2000
Мы создали клип для одной из моих любимых групп, Radiohead [Рэдиохэд].
11:33
And I think one of my favorite parts of this project
264
693260
2000
Но любимой частью проекта для меня
11:35
was not just shooting a video with lasers,
265
695260
2000
явилась не просто съёмка клипа с помощью лазеров,
11:37
but we also open sourced it,
266
697260
2000
а размещение его в открытом доступе,
11:39
and we made it released as a Google Code project,
267
699260
2000
в качестве проекта Google Code,
11:41
where people could download a bunch of the data and some source code
268
701260
2000
в котором можно скачивать блок данных и часть исходного кода,
11:43
to build their own versions of it.
269
703260
2000
чтобы сделать свои собственные версии клипа.
11:45
And people were making some amazing things.
270
705260
2000
И люди делали совершенно потрясающие вещи.
11:47
This is actually two of my favorites:
271
707260
2000
Вот две из моих излюбленных:
11:49
the pin-board Thom Yorke and a LEGO Thom Yorke.
272
709260
2000
Том Йорк на коммутационной доске и он же из Lego.
11:51
A whole YouTube channel of people submitting really interesting content.
273
711260
3000
Целый канал YouTube, где люди выкладывали очень интересные идеи.
11:54
More recently, somebody even 3D-printed Thom Yorke's head,
274
714260
3000
А совсем недавно кто-то даже напечатал голову Тома Йорка на 3D принтере.
11:57
which is a little creepy, but pretty cool.
275
717260
3000
Рисунок получился страшноватым, но всё же классным.
12:00
So with everybody making so much amazing stuff
276
720260
2000
[Когда я увидел], какие восхитительные вещи создают люди
12:02
and actually understanding what it was they were working on,
277
722260
3000
и при этом понимают, что делают,
12:05
I was really interested in trying to make a collaborative project
278
725260
2000
я весьма заинтересовался запустить совместный проект,
12:07
where people were working together to build something.
279
727260
2000
где люди совместно что-то создают.
12:09
And I met a music video director named Chris Milk.
280
729260
2000
Я встретил Криса Милка, режиссёра музыкальных клипов.
12:11
And we started bouncing around ideas
281
731260
2000
Мы начали живо обсуждать идеи
12:13
to make a collaborative music video project.
282
733260
2000
проекта совместно созданного музыкального клипа.
12:15
But we knew we really needed the right person
283
735260
2000
Но мы нуждались в правильном человеке,
12:17
to kind of rally behind and build something for.
284
737260
3000
ради которого можно объединиться и создавать.
12:20
So we put the idea on the back burner for a few months.
285
740260
2000
Поэтому идея была отложена на несколько месяцев.
12:22
And he ended up talking to Rick Rubin,
286
742260
2000
В итоге, Крис переговорил с Риком Рубином,
12:24
who was finishing up Johnny Cash's final album
287
744260
2000
который заканчивал работу над последним альбомом Джонни Кэша
12:26
called "Ain't No Grave."
288
746260
2000
"Ain't No Grave" [Нет могилы].
12:28
The lyrics to the leading track are "Ain't no grave can hold my body down."
289
748260
3000
Заглавный трек начинается со слов "Нет могилы, способной удержать моё тело".
12:31
So we thought this was the perfect
290
751260
2000
Мы решили, что это было идеальный
12:33
project to build a collaborative memorial
291
753260
2000
проект для создания совместного памятника
12:35
and a virtual resurrection for Johnny Cash.
292
755260
2000
и виртуального воскрешения Джонни Кэша.
12:37
So I teamed up with my good friend Ricardo Cabello, also known as Mr. doob,
293
757260
3000
И я объединился с моим хорошим другом Рикардо Кабелло, известным как Mr. doob [Мистер Дуб].
12:40
who's a much better programmer than I am,
294
760260
2000
Он более крутой программист, чем я,
12:42
and he made this amazing Flash drawing tool.
295
762260
2000
и это он является создателем инструментов рисования Flash.
12:44
As you know,
296
764260
2000
Как известно,
12:46
an animation is a series of images.
297
766260
2000
анимация – это серия картинок.
12:48
So what we did was cross-cut a bunch of archival footage of Johnny Cash,
298
768260
3000
Так что мы нарезали слайдов из архивных материалов о Джонни Кэше.
12:51
and at eight frames a second,
299
771260
2000
И, на скорости 8 кадров в секунду,
12:53
we allowed individuals to draw a single frame
300
773260
2000
люди могли рисовать отдельные кадры,
12:55
that would get woven into
301
775260
2000
которые соединяются в
12:57
this dynamically changing music video.
302
777260
2000
динамично сменяющееся музыкальное видео.
12:59
So I don't have time to play the entire thing for you,
303
779260
2000
Нет времени проигрывать весь ролик,
13:01
but I want to show you two short clips.
304
781260
2000
но я смогу показать вам два коротких отрывка.
13:03
One is the beginning of the music video.
305
783260
2000
Один – начало клипа.
13:05
And that's going to be followed by a short clip
306
785260
2000
За ним последует короткая запись
13:07
of people who have already contributed to the project
307
787260
2000
тех, кто уже внёс свой вклад в проект.
13:09
talking about it briefly.
308
789260
3000
Они кратко расскажут об этом.
13:12
(Music)
309
792260
6000
(Музыка)
13:18
(Video) Johnny Cash: ♫ There ain't no grave ♫
310
798260
2000
♫ Нет могилы, ♫
13:20
♫ can hold my body down ♫
311
800260
4000
♫ способной удержать моё тело. ♫
13:24
♫ There ain't no grave ♫
312
804260
2000
♫ Нет могилы, ♫
13:26
♫ can hold body down ♫
313
806260
3000
♫ способной удержать моё тело. ♫
13:30
♫ When I hear the trumpet sound ♫
314
810260
4000
♫ Когда я услышу звук трубы, ♫
13:34
♫ I'm going to ride right out of the ground ♫
315
814260
2000
♫ я выскочу из-под земли. ♫
13:36
♫ Ain't no grave ♫
316
816260
3000
♫ Нет могилы, ♫
13:39
♫ can hold my body ... ♫
317
819260
3000
♫ способной удержать моё тело ♫
13:42
(Applause)
318
822260
2000
(Аплодисменты)
13:44
AK: What better way to pay tribute to the man
319
824260
3000
АК: Нет лучшего способа отдать дань уважения этому человеку,
13:47
than to make something for one of his songs.
320
827260
3000
чем сделать что-то для его песни.
13:50
Collaborator: I felt really sad when he died.
321
830260
2000
Соавтор: Я очень расстроился, когда он умер.
13:52
And I just thought it'd be wonderful,
322
832260
2000
И подумал, что будет здорово
13:54
it'd be really nice to contribute something to his memory.
323
834260
3000
и очень хорошо как-то почтить его память.
13:57
Collaborator Two: It really allows
324
837260
2000
Соавтор 2: Это действительно делает
13:59
this last recording of his
325
839260
3000
его последнюю запись
14:02
to be a living, breathing memorial.
326
842260
5000
живым, дышащим памятником.
14:07
Collaborator Three: For all of the frames to be drawn by fans,
327
847260
3000
Соавтор 3: Каждый кадр, нарисованный фанатами,
14:10
each individual frame,
328
850260
2000
каждый единый кадр,
14:12
it's got a very powerful feeling to it.
329
852260
2000
наполнен очень сильным чувством.
14:14
Collaborator Four: I've seen everybody
330
854260
2000
Соавтор 4: Я видел всех –
14:16
from Japan, Venezuela, to the States,
331
856260
2000
из Японии, Венесуэлы, США,
14:18
to Knoxville, Tennessee.
332
858260
2000
даже Ноксвилля, Теннесси.
14:20
Collaborator Five: As much as is different from frame to frame,
333
860260
3000
Соавтор 5: Насколько различны кадры,
14:23
it really is personal.
334
863260
2000
настолько каждый из них индивидуален.
14:25
Collaborator Six: Watching the video in my room,
335
865260
2000
Соавтор 6: Смотря видео в своей комнате,
14:27
I could see me not understanding at the beginning of it.
336
867260
3000
я поначалу не понимал.
14:30
And I just worked and worked through problems,
337
870260
3000
И я просто работал и работал, решая проблемы,
14:33
until my little wee battles that I was fighting within the picture
338
873260
4000
пока мои битвы, которые я вел внутри картины,
14:37
all began to resolve themselves.
339
877260
3000
не разрешились сами собой.
14:40
You can actually see the point when I know what I'm doing,
340
880260
2000
И я вижу смысл в том, что я сейчас делаю.
14:42
and a lot of light and dark comes into it.
341
882260
3000
Много света и тени привносится в рисунки.
14:45
And in a weird way,
342
885260
2000
Странно,
14:47
that's what I actually like about Johnny Cash's music as well.
343
887260
2000
но это я и люблю в музыке Джонни Кэша.
14:49
It's the sum total of his life,
344
889260
2000
Это сумма его жизни,
14:51
all the things that had happened --
345
891260
2000
всё, что произошло, –
14:53
the bad things, the good things.
346
893260
2000
плохое и хорошее.
14:55
You're hearing a person's life.
347
895260
3000
Вы слышите жизнь человека.
15:01
AK: So if you go to the website JohnnyCashProject.com,
348
901260
2000
АК: На сайте JohnnyCashProject.com
15:03
what you'll see is the video playing above.
349
903260
2000
вы увидите видео, играющее вверху.
15:05
And below it are all the individual frames
350
905260
2000
Под ним – отдельные кадры,
15:07
that people have been submitting to the project.
351
907260
2000
которые люди выкладывают для проекта.
15:09
So this isn't finished at all,
352
909260
2000
Проект ещё не закончен,
15:11
but it's an ongoing project where people can continue to collaborate.
353
911260
2000
в настоящее время он продолжается, и люди могут продолжить совместно работать.
15:13
If you roll over any one of those individual thumbnails,
354
913260
2000
Если вы перевернёте любой из этих отдельных рисунков,
15:15
you can see the person who drew that individual thumbnail
355
915260
2000
то увидите, кто его нарисовал
15:17
and where they were located.
356
917260
2000
и где рисунок расположен.
15:19
And if you find one that you're interested in,
357
919260
2000
Если вам заинтересует какой-либо рисунок,
15:21
you can actually click on it and open up an information panel
358
921260
2000
вы можете кликнуть по нему и открыть панель информации,
15:23
where you're able to rate that frame,
359
923260
2000
где можно дать оценку кадру,
15:25
which helps it bubble up to the top.
360
925260
2000
продвинув его в топ.
15:27
And you can also see the way that it was drawn.
361
927260
2000
Можно посмотреть, как он был нарисован.
15:29
Again, you can get the playback and personal contribution.
362
929260
2000
Можно проиграть кадры и посмотреть вклад [соавторов].
15:31
In addition to that, it's listed, the artist's name, the location,
363
931260
3000
Кроме того, указано имя соавтора, место его кадров в клипе,
15:34
how long they spent drawing it.
364
934260
2000
как долго он рисовал.
15:36
And you can pick a style. So this one was tagged "Abstract."
365
936260
3000
Можно выбрать стиль, например, этот – «Абстрактный».
15:39
But there's a bunch of different styles.
366
939260
2000
Здесь много разных стилей.
15:41
And you can sort the video a number of different ways.
367
941260
2000
Видео также можно отсортировать по-разному.
15:43
You can say, "I want to see the pointillist version
368
943260
2000
Скажем, вы хотите версию в стиле пуантилизма,
15:45
or the sketchy version or the realistic version.
369
945260
2000
или версию в стиле скетча, или реалистичную версию.
15:47
And then this is, again, the abstract version,
370
947260
2000
Это опять же абстрактная версия,
15:49
which ends up getting a little bit crazy.
371
949260
3000
с немного сумасшедшим финалом.
15:54
So the last project I want to talk to you about is another collaboration with Chris Milk.
372
954260
3000
Последний проект, которым я хочу поделиться с вами – ещё одна совместная работа с Крисом Милком,
15:57
And this is called "The Wilderness Downtown."
373
957260
2000
"The Wilderness Downtown" [Пустынный центр города].
15:59
It's an online music video for the Arcade Fire.
374
959260
3000
Это онлайн клип для музыкальной группы The Arcade Fire.
16:02
Chris and I were really amazed
375
962260
2000
Мы с Крисом были сильно удивлены
16:04
by the potential now with modern web browsers,
376
964260
2000
потенциалом современных веб-браузеров,
16:06
where you have HTML5 audio and video
377
966260
2000
где есть видео и аудио на языке HTML5,
16:08
and the power of JavaScript to render amazingly fast.
378
968260
3000
и мощью JavaScript для супербыстрого воспроизведения.
16:11
And we wanted to push the idea of the music video that was meant for the Web
379
971260
3000
Мы хотели раздвинуть границы музыкального видео, предназначенного для Web,
16:14
beyond the four-by-three or sixteen-by-nine window
380
974260
3000
за грань обычных соотношений сторон окна 4:3 или 16:9
16:17
and try to make it play out and choreograph throughout the screen.
381
977260
3000
и попробовать сделать так, чтобы видео перемещалось и играло по всему экрану.
16:20
But most importantly, I think,
382
980260
2000
Но самое важное, как мне кажется,
16:22
we really wanted to make an experience that was unlike the Johnny Cash Project,
383
982260
3000
мы хотели получить опыт, непохожий на опыт проекта с Джонни Кэшем,
16:25
where you had a small group of people spending a lot of time
384
985260
3000
где у нас была небольшая группа людей, тратящих много времени
16:28
to contribute something for everyone.
385
988260
2000
на создание общего вклада.
16:30
What if we had a very low commitment,
386
990260
3000
А что, если бы обязательства были ничтожно малы,
16:33
but delivered something individually unique to each person who contributed?
387
993260
3000
но при этом каждый получал бы что-то индивидуально уникальное за вклад?
16:36
So the project starts off by asking you to enter the address
388
996260
2000
Проект начинается с того, что вы вводите адрес
16:38
of the home where you grew up.
389
998260
2000
дома, в котором выросли.
16:40
And you type in the address --
390
1000260
2000
И когда адрес введён,
16:42
it actually creates a music video specifically for you,
391
1002260
2000
программа создаёт клип специально для вас,
16:44
pulling in Google maps and Streetview images
392
1004260
2000
и с помощью карт Google и картинок Streetview
16:46
into the experience itself.
393
1006260
2000
превращает это в личное переживание.
16:48
So this should really be seen at home with you typing in your own address,
394
1008260
3000
Это стоит того, чтобы посмотреть одному дома,
16:51
but I'm going to give you a little preview of what you can expect.
395
1011260
3000
сейчас я дам вам представление о том, что следует ожидать.
16:54
(Video) Win Butler: ♫ Now our lives are changing fast ♫
396
1014260
4000
(Видео) Уин Батлер: ♫ Наши жизни сейчас быстро меняются ♫
16:58
♫ Now our lives are changing fast ♫
397
1018260
4000
♫ Наши жизни сейчас быстро меняются ♫
17:02
♫ Hope that something pure can last ♫
398
1022260
3000
♫ Надеюсь, что-нибудь настоящее останется ♫
17:06
♫ Hope that something pure can last ♫
399
1026260
4000
♫ Надеюсь, что-нибудь настоящее останется ♫
17:13
♫ Ooh we used to wait ♫
400
1033260
4000
♫ Мы ждали... ♫
17:17
♫ Ooh we used to wait ♫
401
1037260
4000
♫ Мы ждали... ♫
17:21
♫ Ooh we used to wait ♫
402
1041260
3000
♫ Мы ждали... ♫
17:24
♫ Sometimes it never came ♫
403
1044260
3000
♫ Иногда это не случалось ♫
17:27
♫ Sometimes it never came ♫
404
1047260
4000
♫ Иногда это не случалось ♫
17:31
♫ Still moving through the pain ♫
405
1051260
3000
♫ Всё ещё преодолеваю боль ♫
17:34
♫ We used to wait for it ♫
406
1054260
4000
♫ Мы ждали этого ♫
17:38
♫ We used to wait for it ♫
407
1058260
4000
♫ Мы ждали этого ♫
17:42
♫ We used to wait for it ♫
408
1062260
4000
♫ Мы ждали этого ♫
17:50
AK: So I think, if there's one thing to take away from my talk today,
409
1070260
3000
АК: Если вынести только одну главную мысль из моей речи,
17:53
it's that an interface can be a powerful narrative device.
410
1073260
2000
то она гласит, что интерфейс может быть мощным инструментом рассказа.
17:55
And as we collect more and more personally and socially relevant data,
411
1075260
4000
И так как мы собираем всё больше и больше персональной и социально значимой информации,
17:59
we have an opportunity, and maybe even an obligation,
412
1079260
2000
у нас есть возможность, или даже обязательство,
18:01
to maintain the humanity and tell some amazing stories
413
1081260
2000
сохранять присущие человеку качества и рассказывать удивительные истории,
18:03
as we explore and collaborate together.
414
1083260
2000
познавая и сотрудничая вместе.
18:05
Thanks a lot.
415
1085260
2000
Большое спасибо.
18:07
(Applause)
416
1087260
4000
(Аплодисменты)
Об этом сайте

Этот сайт познакомит вас с видеороликами YouTube, полезными для изучения английского языка. Вы увидите уроки английского языка, преподаваемые высококлассными учителями со всего мира. Дважды щелкните по английским субтитрам, отображаемым на каждой странице видео, чтобы воспроизвести видео оттуда. Субтитры прокручиваются синхронно с воспроизведением видео. Если у вас есть какие-либо комментарии или пожелания, пожалуйста, свяжитесь с нами, используя эту контактную форму.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7