Blaise Aguera y Arcas: Jaw-dropping Photosynth demo

Blaise Aguera y Arcas Photosynth'i Gösteriyor

Gözden geçirme: Koray Al

What I'm going to show you first, as quickly as I can,

Şimdi sizlere hızlıca göstermek istediğim şey,

is some foundational work, some new technology

yaklaşık bir yıl önce bir satın alma işlemi ile

that we brought to Microsoft as part of an acquisition

Microsoft'a kazandırdığımız, temel bir çalışma,

almost exactly a year ago.

yeni bir teknoloji. Seadragon'dan bahsediyorum.

This is Seadragon, and it's an environment

Bu yazılım, büyük miktarda görsel veriyle, yerel olarak

in which you can either locally or remotely interact

with vast amounts of visual data.

veya uzaktan etkileşim kurmanızı sağlayan bir ortam sunuyor.

We're looking at many, many gigabytes of digital photos here

Şu anda, gigabaytlarca büyüklükte dijital fotoğraflara bakıyoruz,

and kind of seamlessly and continuously zooming in,

sorunsuz şekilde, sürekli zum yapıyoruz,

panning through it, rearranging it in any way we want.

fotoğrafları kaydırıyor, istediğimiz her şekilde yeniden düzenliyoruz.

And it doesn't matter how much information we're looking at,

Ve ne kadar çok bilgiye baktığımızın, bu koleksiyonların

how big these collections are or how big the images are.

veya resimlerin ne kadar büyük olduğunun bir önemi yok.

Most of them are ordinary digital camera photos,

Bunların çoğu sıradan dijital fotoğraf makinesi resimleri,

but this one, for example, is a scan from the Library of Congress,

ama örneğin bu, Library of Congress'ten bir tarama,

and it's in the 300 megapixel range.

ve 300 megapiksel aralığında.

It doesn't make any difference

Bunun bir önemi yok çünkü

because the only thing that ought to limit the performance of a system like this one

bunun gibi bir sistemin performansını sınırlayabilecek

tek şey, belirli bir anda ekranınızdaki

is the number of pixels on your screen at any given moment.

It's also very flexible architecture.

piksel sayısıdır. Bu aynı zamanda son derece esnek bir mimari.

This is an entire book, so this is an example of non-image data.

Bu komple bir kitap, görüntü dışı verilere bir örnek.

This is "Bleak House" by Dickens.

Dickens'in Kasvetli Ev kitabı. Her sütun bir bölüm oluşturuyor.

Every column is a chapter.

To prove to you that it's really text, and not an image,

Size bunun gerçekten metin olduğunu, görüntü olmadığını

we can do something like so, to really show

kanıtlamak için şöyle bir şey yapabiliriz,

that this is a real representation of the text; it's not a picture.

bunun gerçekten metin olduğunun, resim olmadığının bir göstergesi.

Maybe this is an artificial way to read an e-book.

Bu belki de bir e-kitap okumak için yapay bir çeşit yol.

I wouldn't recommend it.

Bunu pek tavsiye etmem.

This is a more realistic case, an issue of The Guardian.

Bu daha çok gerçekçi bir durum. Bu, The Guardian'ın bir baskısı.

Every large image is the beginning of a section.

Her büyük resim bir bölümün başlangıcı.

And this really gives you the joy and the good experience

Ve bu size gerçekten bir derginin veya gazetenin

of reading the real paper version of a magazine or a newspaper,

gerçek kağıt versiyonunu okumanın keyfini ve güzel hissini verir,

which is an inherently multi-scale kind of medium.

ki bu doğal olarak çoklu ölçek çeşidi bir araç.

We've done something

The Guardian'ın bu özel baskısının köşesine de

with the corner of this particular issue of The Guardian.

bir şeyler yaptık.

We've made up a fake ad that's very high resolution --

Çok yüksek çözünürlükte bir taklit ilan ürettik

much higher than in an ordinary ad --

sıradan bir ilandakinden çok daha yüksek bir çözünürlük kullandık

and we've embedded extra content.

ve içine daha çok içerik koyduk.

If you want to see the features of this car, you can see it here.

Bu arabanın özelliklerini görmek isterseniz, buradan görebilirsiniz.

Or other models, or even technical specifications.

Veya başka modeller veya hatta başka teknik özellikler.

And this really gets at some of these ideas

Ve bu ekranda gayrimenkullerle ilgili sınırlamaların

about really doing away with those limits on screen real estate.

kaldırılması fikrini destekliyor.

We hope that this means no more pop-ups

Artık açılır pencereler ve diğer benzeri

and other rubbish like that -- shouldn't be necessary.

can sıkıcı şeylerin gerekli olmayacağını umuyoruz.

Of course, mapping is one of those obvious applications

Elbette, böyle bir teknoloji için öne çıkacak

for a technology like this.

uygulamalardan biri haritacılık.

And this one I really won't spend any time on,

Buna gerçekten vakit ayırmak istemiyorum,

except to say that we have things to contribute to this field as well.

sadece bu alana katabileceğimiz şeyler olduğunu belirtmek istiyorum.

But those are all the roads in the U.S.

Bunlar, NASA'nın uzaydan çektiği görüntülerin

superimposed on top of a NASA geospatial image.

üzerine yerleştirilen ABD yollarının tamamı.

So let's pull up, now, something else.

Şimdi başka bir konuya geçelim.

This is actually live on the Web now; you can go check it out.

Buna şu anda internet; kendiniz de kontrol edebilirsiniz.

This is a project called Photosynth, which marries two different technologies.

Bu Photosynth isminde bir projedir,

ve gerçekten iki farklı teknolojiyi birleştiriyor.

One of them is Seadragon

Bunlardan biri Seadragon

and the other is some very beautiful computer-vision research

ve diğeri, Washington Üniversitesinden bir

done by Noah Snavely, a graduate student at the University of Washington,

yüksek lisans öğrencisi olan Noah Snavely ile aynı üniversiteden Steve Seitz

co-advised by Steve Seitz at U.W.

ve Microsoft Research'ten Rick Szeliski'nin birlikte

and Rick Szeliski at Microsoft Research.

yaptığı çok güzel bir bilgisayar görüşü çalışmasıdır.

A very nice collaboration.

And so this is live on the Web. It's powered by Seadragon.

Şu anda internette mevcut. Seadragon'la destekleniyor.

You can see that when we do these sorts of views,

Bunu, yaptığımız bu tarz görüntülerde görebilirsiniz,

where we can dive through images

resimlerin arasına dalıp da

and have this kind of multi-resolution experience.

bu çok çözünürlüklü deneyimleri elde ettiğimiz zaman.

But the spatial arrangement of the images here is actually meaningful.

Ama burada bu görüntülerin boyutsal düzenlemesi oldukça anlamlı.

The computer vision algorithms have registered these images together

Bilgisayarla görüş algoritmaları bu görüntüleri bir araya kaydetmiş,

so that they correspond to the real space in which these shots --

dolayısıyla bu resimlerin çekildiği gerçek alanın,

all taken near Grassi Lakes in the Canadian Rockies --

hepsi Kanada Rocky Dağları'nda bulunan Grassi Lakes'te çekilmiş,

all these shots were taken.

görüntüsüne birebir uyuyor. Burada,

So you see elements here

of stabilized slide-show or panoramic imaging,

sabit slayt gösterisinin veya panoramik görüntülemenin öğelerini görüyorsunuz

and these things have all been related spatially.

ve bunların hepsi uzamsal olarak birbiriyle bağdaştırılmıştır.

I'm not sure if I have time to show you any other environments.

Sizlere daha da başka ortamlar göstermek için vaktim var mı bilmiyorum.

Some are much more spatial.

Çok daha uzamsal olanları da var.

I would like to jump straight to one of Noah's original data-sets --

Hemen Noah'nın orijinal veri gruplarına geçip,

this is from an early prototype that we first got working this summer --

bunlar ilk kez bu yaz üzerinde çalışmaya başladığımız

Photosynth'in ilk prototipinden,

to show you what I think

size bu teknolojinin, Photosynth teknolojisinin arkasında yatan

is really the punch line behind the Photosynth technology,

en önemli noktanın ne olduğunu göstermek istiyorum.

It's not necessarily so apparent

Ve bu, web sitesine koyduğumuz

from looking at the environments we've put up on the website.

ortamlara bakarak pek anlaşılamıyor.

We had to worry about the lawyers and so on.

Avukatları vesaire düşünmek zorundaydık.

This is a reconstruction of Notre Dame Cathedral

Bu, Notre Dame Katedrali'nin yeniden inşası

that was done entirely computationally from images scraped from Flickr.

ve Flickr'dan topladığımız görüntüler ile

tamamen bilgisayar ortamında yapıldı. Flickr'a sadece Notre Dame yazıyorsunuz

You just type Notre Dame into Flickr,

and you get some pictures of guys in T-shirts, and of the campus and so on.

ve tişörtlü adamların, kampüsün vesaire görüntüleri çıkıyor.

Ve bu turuncu konilerin her biri, bu modele ait olduğu anlaşılan

And each of these orange cones represents an image

that was discovered to belong to this model.

resimleri temsil ediyor.

And so these are all Flickr images,

Bunların hepsi Flickr görüntüleri

and they've all been related spatially in this way.

ve hepsi uzamsal olarak bu şekilde birbiriyle bağdaştırılmıştır.

We can just navigate in this very simple way.

Ve böylece çok kolay bir şekilde gezinebiliyoruz.

(Applause)

(Alkış.)

(Applause ends)

You know, I never thought that I'd end up working at Microsoft.

Bilirsiniz, asla Microsoft’ta çalışacağım aklıma gelmezdi.

It's very gratifying to have this kind of reception here.

Burada bu şekilde karşılanıyor olmak çok sevindirici.

(Laughter)

(Gülüşmeler.)

I guess you can see this is lots of different types of cameras:

Sanırım, bunların

birçok çeşit kamera olduğunu görebiliyorsunuz:

it's everything from cell-phone cameras to professional SLRs,

Cep telefonu kameralarından profesyonel SLR'lere kadar, hepsi,

quite a large number of them, stitched together in this environment.

oldukça büyük bir miktarı

bu ortamda birbiriyle bağdaştırılmış.

If I can find some of the sort of weird ones --

Ve eğer yapabilirsem, o garip cinslerinden bir tane bulacağım.

So many of them are occluded by faces, and so on.

Çoğunu yüzler kapatmış, vesaire.

Somewhere in here there is actually a series of photographs -- here we go.

Aslında burada bir yerde

bir takım fotoğraflar olacaktı, işte buldum.

This is actually a poster of Notre Dame that registered correctly.

Bu aslında Notre Dame'ın doğru bir şekilde kaydedilen bir posteri.

We can dive in from the poster

Bu posterden

to a physical view of this environment.

bu ortamın fiziki görüntüsüne geçebiliriz.

What the point here really is

Buradaki asıl nokta sosyal çevreyle bir şeyler

is that we can do things with the social environment.

yapabiliyor olmamızdır. Bu şimdi herkesten veri topluyor,

This is now taking data from everybody --

from the entire collective memory, visually, of what the Earth looks like --

Dünya'nın, nasıl göründüğüne ilişkin

ortak belleklerin hepsinden,

and link all of that together.

ve bunların hepsini birbirleriyle bağdaştırıyor.

Those photos become linked, and they make something emergent

Bütün bu fotoğraflar birbirine bağlanıyor

ve parçalarının toplamından çok daha büyük olan

that's greater than the sum of the parts.

yeni bir şey oluşturuyorlar.

You have a model that emerges of the entire Earth.

Tüm dünyadan oluşan bir modelimiz var.

Think of this as the long tail to Stephen Lawler's Virtual Earth work.

Bunu, Stephen Lawler'in Sanal Dünya eserinin uzun bir kuyruğu gibi düşünün.

And this is something that grows in complexity as people use it,

Ve bu, insanlar kullandıkça karmaşıklaşan,

ve kullanıcılar kullandıkça faydaları

and whose benefits become greater to the users as they use it.

daha da büyüyen bir şey.

Their own photos are getting tagged with meta-data that somebody else entered.

Kendi fotoğrafları, başkalarının girmiş olduğu

meta verilerle etiketleniyor.

If somebody bothered to tag all of these saints

Eğer birileri bu azizleri imlemek zahmetine girseydi

and say who they all are, then my photo of Notre Dame Cathedral

ve kim olduklarını söyleseydi, o zaman benim Notre Dame Katedrali resmim

suddenly gets enriched with all of that data,

birden bütün o veriler ile donatılırdı

and I can use it as an entry point to dive into that space,

ve ben bunu o ortama, o meta verilerine dalmak için

into that meta-verse, using everybody else's photos,

giriş noktası olarak kullanırdım ve o şekilde herkesin resimlerini kullanıp,

and do a kind of a cross-modal

bir çeşit modaliteler arası

and cross-user social experience that way.

ve kullanıcılar arası sosyal deneyim elde ederdim.

And of course, a by-product of all of that is immensely rich virtual models

Ve elbette, tüm bunların bir yan ürünü ise

dünyanın bütün ilginç taraflarının son

of every interesting part of the Earth,

derece zengin sanal modelleridir,

collected not just from overhead flights and from satellite images

sadece uçakların çektiği görüntüler ve uydu görüntülerinden vesaire toplanan görüntüler

and so on, but from the collective memory.

değil aynı zamanda ortak bellekten de alınan görüntüler.

Thank you so much.

Çok teşekkür ederim.

(Applause)

(Alkış.)

(Applause ends)

Chris Anderson: Do I understand this right?

Chris Anderson: Şunu doğru mu anladım? Sizin yazılımınız

What your software is going to allow,

is that at some point, really within the next few years,

bir yerden sonra, gerçekten önümüzdeki birkaç yıl içerisinde,

all the pictures that are shared by anyone across the world

dünya üzerinde insanlar tarafından paylaşılan bütün resimlerin

are going to link together?

temel olarak birbiriyle bağlantılandırılmasını mı sağlayacak?

BAA: Yes. What this is really doing is discovering,

BAA: Evet. Bunun aslında yaptığı şey keşfetmek.

creating hyperlinks, if you will, between images.

Eğer isterseniz görüntüler arasında köprüler oluşturuyor.

It's doing that based on the content inside the images.

Ve bunu, görüntülerin

içindeki bilgilere göre yapıyor.

And that gets really exciting when you think about the richness

Ve bu, bu görüntülerin çoğunda bulunan semantik bilgilerin

of the semantic information a lot of images have.

zenginliğini düşündüğünüz zaman gerçekten heyecan verici oluyor.

Like when you do a web search for images,

Tıpkı internette görüntü aramak için

you type in phrases,

cümleler yazdığınız ve web sayfasındaki metnin

and the text on the web page is carrying a lot of information

o resmin ne olduğuna ilişkin birçok bilgi içerdiği gibi.

about what that picture is of.

What if that picture links to all of your pictures?

Peki, ya o resim sizin bütün resimlerinize bağlanırsa?

O zaman bunun beraberinde getireceği semantik ara bağlantıların toplamı

The amount of semantic interconnection and richness

ve zenginliklerin toplamı

that comes out of that is really huge.

gerçekten çok büyük. Klasik bir ağ etkisi.

It's a classic network effect.

CA: Truly incredible. Congratulations.

CA: Blaise, bu gerçekten inanılmaz. Tebrik ederim.

BAA: Çok teşekkür ederim.