Aaron Koblin: Artfully visualizing our humanity

145,893 views ・ 2011-05-23

TED


Будь ласка, двічі клацніть на англійські субтитри нижче, щоб відтворити відео.

Перекладач: Vitaliy Soloviy Утверджено: Hanna Leliv
00:15
So I think data can actually make us more human.
0
15260
4000
На мою думку, дані можуть зробити нас людянішими.
00:19
We're collecting and creating all kinds of data about how we're living our lives,
1
19260
3000
Ми збираємо і створюємо різноманітні дані про те, як проживаємо життя,
00:22
and it's enabling us to tell some amazing stories.
2
22260
2000
і це дає нам змогу розповідати дивовижні історії.
00:24
Recently, a wise media theorist Tweeted,
3
24260
3000
Недавно один мудрий теоретик медіа написав у своєму мікроблозі в Twitter:
00:27
"The 19th century culture was defined by the novel,
4
27260
2000
"Культуру 19-го століття визначив роман,
00:29
the 20th century culture was defined by the cinema,
5
29260
2000
культуру 20-го століття визначило кіно,
00:31
and the culture of the 21st century
6
31260
2000
а культуру 21-го століття
00:33
will be defined by the interface."
7
33260
2000
визначить інтерфейс".
00:35
And I believe this is going to prove true.
8
35260
2000
Я думаю, так і буде.
00:37
Our lives are being driven by data,
9
37260
2000
Дані керують нашим життям,
00:39
and the presentation of that data is an opportunity
10
39260
2000
а представлення цих даних дає нам можливість
00:41
for us to make some amazing interfaces that tell great stories.
11
41260
2000
творити дивовижні інтерфейси, які розповідають чудові історії.
00:43
So I'm going to show you a few of the projects
12
43260
2000
Тож я покажу вам кілька проектів,
00:45
that I've been working on over the last couple years
13
45260
2000
над якими я працював останні декілька років,
00:47
that reflect on our lives and our systems.
14
47260
2000
які розмірковують над нашим життям і нашими системами.
00:49
This is a project called Flight Patterns.
15
49260
2000
Цей проект називається "Схеми польотів".
00:51
What you're looking at is airplane traffic
16
51260
2000
Ви бачите як літаки рух літаків
00:53
over North America for a 24-hour period.
17
53260
3000
над Північною Америкою за 24 години.
00:56
As you see, everything starts to fade to black,
18
56260
2000
Як бачите, усе поступово згасає до чорного кольору,
00:58
and you see people going to sleep.
19
58260
2000
люди лягають спати.
01:00
Followed by that, you see on the West coast
20
60260
2000
Далі ви бачите, як через Західне узбережжя
01:02
planes moving across, the red-eye flights to the East coast.
21
62260
3000
рухаються літаки, нічні рейси до Східного узбережжя.
01:05
And you'll see everybody waking up on the East coast,
22
65260
3000
А на Східному узбережжі всі прокидаються,
01:08
followed by European flights coming in the upper right-hand corner.
23
68260
3000
і з верхнього правого кута рухаються європейські рейси.
01:11
Everybody's moving from the East coast to the West coast.
24
71260
3000
Всі перелітають зі Східного узбережжя на Західне.
01:14
You see San Francisco and Los Angeles
25
74260
2000
Видно, як Сан-Франциско і Лос-Анджелес
01:16
start to make their journeys down to Hawaii in the lower left-hand corner.
26
76260
3000
мандрують вниз до Гаваїв у нижньому лівому куті.
01:19
I think it's one thing to say there's 140,000 planes
27
79260
2000
Одна справа - сказати, що одночасно 140,000 літаків
01:21
being monitored by the federal government at any one time,
28
81260
3000
перебувають під спостереженням федерального уряду,
01:24
and it's another thing to see that system as it ebbs and flows.
29
84260
3000
і зовсім інша справа - побачити цю систему і те, як швидко вона змінюється.
01:29
This is a time-lapse image of that exact same data,
30
89260
2000
Це сповільнений кадр тих самих даних,
01:31
but I've color-coded it by type,
31
91260
2000
проте я розмалював їх умовними кольорами залежно від типу,
01:33
so you can see the diversity of aircraft that are in the skies above us.
32
93260
3000
щоб показати вам різноманіття літаків у небі над нами.
01:36
And I started making these, and I put them into Google Maps
33
96260
3000
Я почав робити ці кадри і звів їх із Картами Google,
01:39
and allow you to zoom in and see individual airports
34
99260
2000
де можна змінити масштаб зображення і побачити окремі аеропорти
01:41
and the patterns that are occurring there.
35
101260
2000
і їх схеми польотів.
01:43
So here we can see the white represents low altitudes,
36
103260
3000
Отож, білий колір позначає малі висоти,
01:46
and the blue are higher altitudes.
37
106260
2000
а блакитний - більші висоти.
01:48
And you can zoom in. This is taking a look at Atlanta.
38
108260
2000
Зображення можна наблизити. Подивімось на Атланту.
01:50
You can see this is a major shipping airport,
39
110260
2000
Це великий транспортний аеропорт,
01:52
and there's all kinds of activity there.
40
112260
2000
де відбуваються різноманітні види діяльності.
01:54
You can also toggle between altitude
41
114260
3000
Ви також можете перемикати між висотою
01:57
for model and manufacturer.
42
117260
2000
і моделлю та виробником.
01:59
See again, the diversity.
43
119260
2000
Знову бачимо розмаїття.
02:01
And you can scroll around and see
44
121260
2000
Можна прокрутити зображення і подивитись
02:03
some of the different airports and the different patterns that they have.
45
123260
3000
на інші аеропорти та їх схеми польотів.
02:06
This is scrolling up the East coast.
46
126260
2000
Прокрутимо вгору до Східного узбережжя.
02:08
You can see some of the chaos that's happening in New York
47
128260
2000
Тут видно хаос, який відбувається в Нью-Йорку
02:10
with the air traffic controllers
48
130260
2000
серед авіадиспетчерів,
02:12
having to deal with all those major airports next to each other.
49
132260
4000
які працюють з усіма цими великими аеропортами, що знаходяться один біля одного.
02:17
So zooming back out real quick,
50
137260
2000
Швидко зменшуємо масштаб,
02:19
we see, again, the U.S. -- you get Florida down in the right-hand corner.
51
139260
3000
знову бачимо США, і маємо Флориду у правому нижньому куті.
02:22
Moving across to the West coast,
52
142260
2000
Рухаємось до Західного узбережжя,
02:24
you see San Francisco and Los Angeles --
53
144260
2000
бачимо Сан-Франциско і Лос-Анджелес -
02:26
big low-traffic zones
54
146260
2000
великі зони зі слабким рухом
02:28
across Nevada and Arizona.
55
148260
2000
через Неваду і Арізону.
02:30
And that's us down there in L.A. and Long Beach on the bottom.
56
150260
4000
А ось ми в Лос-Анджелесі, і Лонґ-Біч внизу.
02:36
I started taking a look as well at different perimeters,
57
156260
2000
Я також почав переглядати різні параметри,
02:38
because you can choose what you want to pull out from the data.
58
158260
2000
адже ви можете вибрати потрібну частину даних.
02:40
This is looking at ascending versus descending flights.
59
160260
3000
Це літаки, які злітають, і літаки, які приземляються.
02:43
And you can see, over time, the ways the airports change.
60
163260
2000
Можна подивитись, як аеропорти змінюються з часом.
02:45
You see the holding patterns that start to develop
61
165260
2000
Це моделі затримок, які
02:47
in the bottom of the screen.
62
167260
2000
видно внизу екрану.
02:49
And you can see, eventually the airport actually flips directions.
63
169260
3000
Врешті, аеропорт змінює напрямки польотів на протилежні.
02:53
So this is another project that I worked on with the Sensible Cities Lab at MIT.
64
173260
3000
Це ще один проект, над яким я працював спільно з лабораторією Sensible Cities Lab у Масачусетському інституті технологій.
02:56
This is visualizing international communications.
65
176260
2000
Це візуалізація міжнародних комунікацій.
02:58
So it's how New York communicates
66
178260
2000
Ось так Нью-Йорк контактує
03:00
with other international cities.
67
180260
2000
з іншими містами світу.
03:02
And we set this up as a live globe in the Museum of Modern Art in New York
68
182260
3000
Цей "живий" глобус ми представили у Музеї сучасного мистецтва у Нью-Йорку
03:05
for the Design the Elastic Mind exhibition.
69
185260
2000
під час виставки "Створи гнучкий розум".
03:07
And it had a live feed with a 24-hour offset,
70
187260
2000
Він показував дані в режимі реального часу із затримкою на 24 години,
03:09
so you could see the changing relationship
71
189260
2000
тому можна було спостерігати за зміною контактів
03:11
and some demographic info
72
191260
2000
і дізнатися деякі демографічні дані,
03:13
coming through AT&T's data and revealing itself.
73
193260
3000
надані компанією AT&T.
03:16
This is another project I worked on with Sensible Cities Lab
74
196260
2000
Ще один спільний проект з лабораторією Sensible Cities Lab
03:18
and CurrentCity.org.
75
198260
2000
і сайтом CurrentCity.org.
03:20
And it's visualizing SMS messages being sent in the city of Amsterdam.
76
200260
3000
Це візуалізація SMS-повідомлень, надісланих в Амстердамі.
03:23
So you're seeing the daily ebb and flow
77
203260
2000
Ви бачите як збільшується і зменшується
03:25
of people sending SMS messages from different parts of the city,
78
205260
2000
щоденний потік SMS-повідомлень з різних районів міста,
03:27
until we approach New Year's Eve, where everybody says, "Happy New Year!"
79
207260
3000
аж до Нового Року, коли кожен каже, "З Новим Роком!"
03:30
(Laughter)
80
210260
2000
(Сміх)
03:32
So this is an interactive tool
81
212260
2000
Це інтерактивний інструмент,
03:34
that you can move around and see different parts of the city.
82
214260
3000
ким можна рухати, щоб подивитись на різні райони міста.
03:37
This is looking at another event. This is called Queen's Day.
83
217260
3000
Ось інша подія. День королеви.
03:40
So again, you get this daily ebb and flow
84
220260
2000
Знову збільшується і зменшується
03:42
of people sending SMS messages from different parts of the city.
85
222260
3000
щоденний потік SMS-повідомлень з різних районів міста.
03:45
And then you're going to see people start to gather in the center of the city
86
225260
2000
А тепер люди починають збиратися в центрі міста
03:47
to celebrate the night before,
87
227260
2000
на святкування вночі напередодні свята,
03:49
which happens right here.
88
229260
2000
це відбувається ось тут.
03:51
And then you can see people celebrating the next day.
89
231260
2000
А ось люди, які святкують наступного дня.
03:53
And you can pause it and step back and forth and see different phases.
90
233260
3000
Можна натиснути паузу, і прокрутити назад і вперед, щоб побачити різні етапи.
03:56
So now on to something completely different.
91
236260
2000
А тепер перейдемо до зовсім іншого.
03:58
Some of you may recognize this.
92
238260
2000
Можливо, дехто з вас це впізнає.
04:00
This is Baron Wolfgang von Kempelen's mechanical chess playing machine.
93
240260
3000
Це механічна машина барона Вольфґанґа фон Кемпелена, яка грає в шахи.
04:03
And it's this amazing robot that plays chess extremely well,
94
243260
2000
Дивовижний робот, який надзвичайно добре грає в шахи,
04:05
except for one thing: it's not a robot at all.
95
245260
3000
але є одне "але" - це зовсім не робот.
04:08
There's actually a legless man that sits in that box
96
248260
2000
Насправді, у тій коробці сидить безногий чоловік
04:10
and controls this chess player.
97
250260
2000
і управляє цим гравцем у шахи.
04:12
This was the inspiration for a web service by Amazon
98
252260
2000
Це надихнуло Amazon на розробку веб-служби
04:14
called the Mechanical Turk -- named after this guy.
99
254260
3000
під назвою "Механічний турок" - на честь того чоловіка.
04:17
And it's based on the premise that there are certain things
100
257260
2000
Вона заснована на принципі, що деякі речі
04:19
that are easy for people, but really difficult for computers.
101
259260
2000
легкі для людей, але доволі складні для комп'ютерів.
04:21
So they made this web service and said,
102
261260
2000
Отож вони розробили цю веб-службу і сказали,
04:23
"Any programmer can write a piece of software
103
263260
2000
"Будь-який програміст може написати частину програми
04:25
and tap into the minds of thousands of people."
104
265260
2000
і під'єднатися до думок тисяч людей".
04:27
The nerdy side of me thought, "Wow, this is amazing.
105
267260
2000
Як комп'ютерний маніяк, я подумав, "Ого, неймовірно!
04:29
I can tap into thousands of people's minds."
106
269260
2000
Я можу під'єднатися до думок тисяч людей".
04:31
And the other nerdy side of me thought,
107
271260
2000
Але інша частина комп'ютерного маніяка подумала,
04:33
"This is horrible. This is completely bizarre.
108
273260
3000
"Це жахливо. Це просто немислимо.
04:36
What does this mean for the future of mankind,
109
276260
2000
Що це дасть людству в майбутньому,
04:38
where we're all plugged into this borg?"
110
278260
2000
коли ми всі будемо під'єднані до цього кіборґа?"
04:40
I was probably being a little extreme.
111
280260
2000
Можливо, я трохи перебільшив.
04:42
But what does this mean when we have no context for what it is that we're working on,
112
282260
2000
Але що це дасть, якщо ми не бачимо, над чим саме працюємо,
04:44
and we're just doing these little labors?
113
284260
2000
а просто виконуємо свої маленькі завдання?
04:46
So I created this drawing tool.
114
286260
2000
Тому я створив графічний редактор.
04:48
I asked people to draw a sheep facing to the left.
115
288260
2000
Я попросив людей намалювати вівцю, яка дивиться ліворуч.
04:50
And I said, "I'll pay you two cents for your contribution."
116
290260
2000
І сказав, "Я заплачу вам два центи за вашу роботу".
04:52
And I started collecting sheep.
117
292260
3000
Так я почав збирати овець.
04:55
And I collected a lot, a lot of different sheep.
118
295260
3000
Я зібрав дуже-дуже багато різних овець.
04:59
Lots of sheep.
119
299260
2000
Цілу отару.
05:01
I took the first 10,000 sheep that I collected,
120
301260
2000
Я взяв перших 10,000 зібраних овець
05:03
and I put them on a website called TheSheepMarket.com
121
303260
3000
і виклав їх на сайті TheSheepMarket.com,
05:06
where you can actually buy collections of 20 sheep.
122
306260
3000
де можна придбати набори з 20 овець.
05:09
You can't pick individual sheep,
123
309260
2000
Ви не можете вибрати окрему вівцю,
05:11
but you can buy a single plate block of stamps as a commodity.
124
311260
4000
але можете придбати блок марок.
05:15
And juxtaposed against this grid,
125
315260
2000
А за цією табличкою,
05:17
you see actually, by rolling over each individual one,
126
317260
2000
за всіма цими окремим вівцями,
05:19
the humanity behind this hugely mechanical process.
127
319260
3000
за цим масштабним механічним процесом, стоять окремі люди.
05:22
I think there's something really interesting
128
322260
2000
На мій погляд, досить цікаво спостерігати,
05:24
to watching people as they go through this creative toil --
129
324260
3000
як люди долають ці творчі муки -
05:27
something we can all relate to,
130
327260
2000
те, що переживаємо всі ми,
05:29
this creative process of trying to come up with something from nothing.
131
329260
3000
цей творчий процес створення чогось із нічого.
05:32
I think it was really interesting to juxtapose this humanity
132
332260
2000
Було справді цікаво протиставити цих людей
05:34
versus this massive distributed grid.
133
334260
2000
і цю величезну поділену табличку.
05:36
Kind of amazing what some people did.
134
336260
3000
Неймовірно, що зробили деякі люди.
05:39
So here's a few statistics from the project.
135
339260
2000
Я наведу трохи статистики.
05:41
Approximate collection rate of 11 sheep per hour,
136
341260
2000
Приблизна швидкість збирання - 11 овець за годину,
05:43
which would make a working wage of 69 cents per hour.
137
343260
3000
що дає 69 центів заробітної плати за годину.
05:46
There were 662 rejected sheep
138
346260
2000
662 вівці ми відкинули,
05:48
that didn't meet "sheep-like" criteria and were thrown out of the flock.
139
348260
3000
бо вони не були схожими на овець, і тому їх вигнали з отари.
05:51
(Laughter)
140
351260
2000
(Сміх)
05:53
The amount of time spent drawing ranged from four seconds to 46 minutes.
141
353260
3000
На малювання витрачали від 4 секунд до 46 хвилин.
05:56
That gives you an idea of the different types of motivations and dedication.
142
356260
3000
Отож, можемо уявити собі різні типи мотивацій і відданості роботі.
05:59
And there were 7,599 people that contributed to the project,
143
359260
3000
До проекту долучилися 7,599 людей,
06:02
or were unique IP addresses --
144
362260
2000
або ж унікальних IP-адрес,
06:04
so about how many people contributed.
145
364260
2000
тобто стільки людей взяли участь.
06:06
But only one of them out of the 7,599 said this.
146
366260
4000
Але лише один із 7,599 запитав, "Для чого? Для чого ти це робиш?"
06:10
(Laughter)
147
370260
4000
(Сміх)
06:14
Which I was pretty surprised by.
148
374260
2000
Я був здивований
06:16
I expected people to be wondering, "Why did I draw a sheep?"
149
376260
3000
Я очікував, що люди задумаються, для чого вони намалювали вівцю.
06:19
And I think it's a pretty valid question.
150
379260
2000
На мою думку, це слушне запитання.
06:21
And there's a lot of reasons why I chose sheep.
151
381260
2000
Я вибрав вівцю з багатьох причин.
06:23
Sheep were the first animal
152
383260
2000
Вівця стала першою твариною,
06:25
to be raised from mechanically processed byproducts,
153
385260
2000
яку вигодували механічно обробленими субпродуктами,
06:27
the first to be selectively bred for production traits,
154
387260
2000
першою твариною, яку вивели шляхом селекції заради продуктивних ознак,
06:29
the first animal to be cloned.
155
389260
2000
і першою твариною, яку клонували.
06:31
Obviously, we think of sheep as followers.
156
391260
2000
Очевидно, ми переконані, що вівці завжди йдуть слідом за поводирем.
06:33
And there's this reference to "Le Petit Prince"
157
393260
2000
Згадаймо "Маленького принца",
06:35
where the narrator asks the prince to draw a sheep.
158
395260
2000
коли оповідач просить принца намалювати вівцю.
06:37
He draws sheep after sheep.
159
397260
2000
Він малює вівцю за вівцею.
06:39
The narrator's only appeased when he draws a box.
160
399260
2000
Але оповідач заспокоївся тільки тоді, коли принц намалював коробку.
06:41
And he says, "It's not about a scientific rendering of a sheep.
161
401260
2000
Він сказав, "Справа не в науковому зображенні вівці.
06:43
It's about your own interpretation and doing something different."
162
403260
3000
Справа у твоєму власному тлумаченні і створенні чогось іншого".
06:46
And I like that.
163
406260
2000
Мені це подобається.
06:48
So this is a clip from Charlie Chaplin's "Modern Times."
164
408260
2000
Ось уривок із фільму Чарлі Чапліна "Нові часи".
06:50
It's showing Charlie Chaplin dealing with some of the major changes
165
410260
3000
Тут Чарлі Чаплін має справу із великими змінами
06:53
during the Industrial Revolution.
166
413260
2000
під час промислової революції.
06:55
So there were no longer shoe makers,
167
415260
2000
Професія чоботаря зникла,
06:57
but now there are people slapping soles on people's shoes.
168
417260
2000
натомість люди приліпляли підошву до взуття.
06:59
And the whole idea of one's relationship to their work changed a lot.
169
419260
3000
Тобто кардинально змінилося ставлення до праці.
07:02
So I thought this was an interesting clip
170
422260
2000
Мені здалося, що це досить цікавий уривок,
07:04
to divide into 16 pieces
171
424260
2000
тому я поділив його на 16 кадрів
07:06
and feed into the Mechanical Turk with a drawing tool.
172
426260
3000
і за допомогою графічного редактора увів їх у програму "Механічний турок".
07:09
This basically allowed -- what you see on the left side is the original frame,
173
429260
3000
Це дало мені ось що - ліворуч ви бачите початковий кадр,
07:12
and on the right side you see that frame
174
432260
2000
а праворуч -
07:14
as interpreted by 16 people
175
434260
2000
тлумачення цього кадру 16-ма людьми,
07:16
who have no idea what it is they're doing.
176
436260
2000
які не мали жодного уявлення, що вони роблять.
07:18
And this was the inspiration for a project
177
438260
2000
Це надихнуло мене на проект,
07:20
that I worked on with my friend Takashi Kawashima.
178
440260
2000
над яким я працював зі своїм другом Такаші Кавашіма.
07:22
We decided to use the Mechanical Turk for exactly what it was meant for,
179
442260
2000
Ми вирішили скористатись "Механічним турком" за його призначенням -
07:24
which is making money.
180
444260
2000
тобто заробити гроші.
07:26
So we took a hundred dollar bill and divided it into 10,000 teeny pieces,
181
446260
3000
Отож, ми взяли стодоларову банкноту і поділили її на 10,000 крихітних шматочків,
07:29
and we fed those into the Mechanical Turk.
182
449260
2000
і ввели їх у "Механічного турка".
07:31
We asked people to draw what it was that they saw.
183
451260
2000
Ми попросили людей намалювати те, що вони побачили.
07:33
But here there was no sheep-like criteria.
184
453260
2000
Але ми вже не ставили критеріїв щодо подібності, як у проекті з вівцями.
07:35
People, if they drew a stick figure or a smiley face,
185
455260
3000
Якщо люди малювали чоловічка або смайлик,
07:38
it actually made it into the bill.
186
458260
2000
ми долучали їх до банкноти.
07:40
So what you see is actually a representation of how well people did
187
460260
2000
Отож, перед вами наочний приклад, як добре люди справились
07:42
what it was they were asked to do.
188
462260
2000
із тим, що їх попросили зробити.
07:44
So we took these hundred dollar bills,
189
464260
2000
Ми взяли ці стодоларові банкноти
07:46
and we put them on a website called TenThousandsCents.com,
190
466260
2000
і виклали їх на сайті TenThousandsCents.com,
07:48
where you can browse through and see all the individual contributions.
191
468260
3000
на якому ви можете проглянути окремі творіння.
07:51
And you can also trade real hundred-dollar bills for fake hundred-dollar bills
192
471260
3000
Також ви можете обміняти справжні стодоларові банкноти на фальшиві купюри,
07:54
and make a donation to the Hundred Dollar Laptop Project,
193
474260
3000
і ваші кошти підуть на благодійний проект "Ноутбук за сто доларів",
07:57
which is now known as One Laptop Per Child.
194
477260
3000
який зараз має назву "Кожній дитині - по ноутбуку".
08:00
This is again showing all the different contributions.
195
480260
2000
Знову бачимо окремі витвори різних людей.
08:02
You see some people did beautiful stipple renderings,
196
482260
2000
Дехто зробив красиві пунктирні зображення,
08:04
like this one on top --
197
484260
2000
наприклад, оце зверху,
08:06
spent a long time making realistic versions.
198
486260
3000
витративши багато часу, щоб створити реалістичну версію.
08:09
And other people would draw stick figures or smiley faces.
199
489260
3000
А інші люди малювали чоловічків або смайликів.
08:12
Here on the right-hand side in the middle
200
492260
2000
Праворуч посередині
08:14
you see this one guy writing, "$0.01!!! Really?"
201
494260
3000
хтось написав, "0.01 долара!!! Невже?
08:17
That's all I'm getting paid for this?
202
497260
4000
Це все, що я за це отримаю?"
08:21
(Laughter)
203
501260
2000
(Сміх)
08:23
So the last Mechanical Turk project I'm going to talk to you about
204
503260
2000
Останній проект у стилі "Механічного турка", про який я вам розповім,
08:25
is called Bicycle Built for 2000.
205
505260
2000
називається "Велосипед для двох тисяч".
08:27
This is a collaboration with my friend Daniel Massey.
206
507260
2000
Це спільний проект із моїм другом Деніелом Мессі.
08:29
You may recognize these two guys.
207
509260
2000
Ви напевно впізнали цих двох чоловіків.
08:31
This is Max Mathews and John Kelly from Bell Labs in the '60s,
208
511260
3000
Це Макс Метьюс і Джон Келлі з лабораторії Bell Labs у 60-х роках,
08:34
where they created the song "Daisy Bell,"
209
514260
2000
де вони створили пісню "Daisy Bell",
08:36
which was the world's first singing computer.
210
516260
2000
першу у світі пісню, яку "заспівав" комп'ютер.
08:38
You may recognize it from "2001: A Space Odyssey."
211
518260
2000
Напевно ви пригадуєте її з фільму "2001: Космічна одіссея".
08:40
When HAL's dying at the end of the film he starts singing this song,
212
520260
3000
Коли в кінці фільму бортовий комп'ютер ГЕЛ помирає, він співає цю пісню
08:43
as a reference to when computers became human.
213
523260
3000
як натяк на те, що комп'ютери стали людьми.
08:46
So we resynthesized this song.
214
526260
2000
Ми переробили цю пісню.
08:48
This is what that sounded like.
215
528260
2000
Ось як вона звучала.
08:50
We broke down all the individual notes
216
530260
2000
Ми розбили її на окремі ноти
08:52
in the singing as well as the phonemes in the singing.
217
532260
3000
і фонеми у співі.
08:55
Daisy Bell: ♫ Daisy, Daisy ... ♫
218
535260
4000
Daisy Bell: ♫ Дейзі, Дейзі...♫
08:59
Aaron Koblin: And we took all of those individual pieces,
219
539260
2000
Аарон Коблін: Ми взяли всі ці окремі частинки,
09:01
and we fed them into another Turk request.
220
541260
2000
і ввели їх у ще один запит "Механічного турка".
09:03
This is what it would look like if you went to the site.
221
543260
2000
Ось як виглядав наш сайт.
09:05
You type in your code,
222
545260
2000
Ви вводите свій код,
09:07
but you first test your mic.
223
547260
2000
але спершу перевіряєте мікрофон.
09:09
You'd be fed a simple audio clip.
224
549260
2000
Далі ви отримуєте простий уривок аудіо.
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
І намагаєтесь якнайкраще відтворити його власним голосом.
09:22
After previewing it and confirming it's what you submitted,
227
562260
3000
Попередньо прослухавши і підтвердивши свій запис,
09:25
you could submit it into the Mechanical Turk with no other context.
228
565260
3000
ви можете внести його в програму "Механічний турок" без будь-якого контексту.
09:28
And this is what we first got back from the very first set of submissions.
229
568260
3000
Ось які записи ми отримали з самого початку.
09:31
Recording: ♫ Daisy, Daisy ♫
230
571260
5000
Запис: ♫ Дейзі, Дейзі ♫
09:36
♫ give me your answer do ♫
231
576260
5000
♫ дай мені відповідь, дай ♫
09:41
♫ I'm half crazy ♫
232
581260
4000
♫ я вже майже збожеволів ♫
09:45
♫ all for the love of you ♫
233
585260
5000
♫ і все через кохання до тебе ♫
09:50
♫ It can't be a stylish marriage ♫
234
590260
5000
♫ У нас не буде стильного весілля ♫
09:55
♫ I can't afford a carriage ♫
235
595260
4000
♫ Я не маю грошей на карету ♫
09:59
♫ But you'll look sweet upon the seat ♫
236
599260
5000
♫ Але ти мило виглядатимеш на сидінні ♫
10:04
♫ of a bicycle built for two ♫
237
604260
5000
♫ велосипеда для двох ♫
10:09
AK: So James Surowieki has this idea of the wisdom of crowds,
238
609260
3000
АК: Джеймс Суровікі розробив поняття мудрості натовпу,
10:12
that says that a whole bunch of people are smarter than any individual.
239
612260
3000
згідно з яким велика група людей розумніша, ніж одна особа.
10:15
We wanted to see how this applies to collaborative, distributed music making,
240
615260
3000
Ми хотіли подивитись, як ця ідея працює у спільному створенні музики багатьма людьми,
10:18
where nobody has any idea what it is they're working on.
241
618260
3000
коли ніхто не має жодного уявлення, над чим працює.
10:21
So if you go to the BicycleBuiltforTwoThousand.com
242
621260
2000
На сайті BicycleBuiltforTwoThousand.com
10:23
you can actually hear what all this sounds like together.
243
623260
2000
можна послухати усі ці звуки разом.
10:25
I'm sorry for this.
244
625260
2000
Я перепрошую за це.
10:27
(Noise)
245
627260
5000
(Шум)
10:32
Chorus: ♫ Daisy, Daisy ♫
246
632260
4000
Приспів: ♫ Дейзі, Дейзі ♫
10:36
♫ Give me your answer do ♫
247
636260
5000
♫ дай мені відповідь, дай ♫
10:41
♫ I'm half crazy ♫
248
641260
5000
♫ я вже майже збожеволів ♫
10:46
♫ all for the love of you ♫
249
646260
4000
♫ і все через кохання до тебе ♫
10:50
♫ It can't be a stylish marriage ♫
250
650260
5000
♫ У нас не буде стильного весілля ♫
10:55
♫ I can't afford a carriage ♫
251
655260
4000
♫ У нас не буде стильного весілля ♫
10:59
♫ But you'd look sweet upon the seat ♫
252
659260
5000
♫ Але ти мило виглядатимеш на сидінні ♫
11:04
♫ of a bicycle built for two ♫
253
664260
6000
♫ велосипеда для двох ♫
11:10
AK: So stepping back for a quick second,
254
670260
3000
АК: Повернімось на хвильку в минуле:
11:13
when I was at UCLA going to grad school,
255
673260
2000
навчаючись у магістратурі університету Каліфорнії в Лос-Анджелесі,
11:15
I was also working at a place called the Center for Embedded Network Sensing.
256
675260
3000
я паралельно працював у Центрі вбудованих сенсорних мережевих технологій.
11:18
And I was writing software to visualize laser scanners.
257
678260
3000
Я писав програмне забезпечення для оптичних лазерних сканерів.
11:21
So basically motion through 3D space.
258
681260
2000
По суті, це рух через 3D простір.
11:23
And this was seen by a director in L.A. named James Frost
259
683260
2000
Мою програму побачив режисер Джеймс Фрост,
11:25
who said, "Wait a minute.
260
685260
2000
який сказав "Зачекай.
11:27
You mean we can shoot a music video without actually using any video?"
261
687260
2000
Ти хочеш сказати, що ми можемо зняти музичний кліп без відеокамери?"
11:29
So we did exactly that.
262
689260
2000
І ми це зробили.
11:31
We made a music video for one of my favorite bands, Radiohead.
263
691260
2000
Ми зняли кліп для однієї з моїх улюблених груп, Radiohead.
11:33
And I think one of my favorite parts of this project
264
693260
2000
Найбільше в цьому проекті мені сподобалась
11:35
was not just shooting a video with lasers,
265
695260
2000
не сама зйомка відео за допомогою лазерів,
11:37
but we also open sourced it,
266
697260
2000
а розміщення відкритого вихідного коду
11:39
and we made it released as a Google Code project,
267
699260
2000
на проекті Google Code,
11:41
where people could download a bunch of the data and some source code
268
701260
2000
звідки можна було завантажити дані і частину вихідного коду,
11:43
to build their own versions of it.
269
703260
2000
щоб створити свою версію кліпу.
11:45
And people were making some amazing things.
270
705260
2000
Люди створювали неймовірні речі.
11:47
This is actually two of my favorites:
271
707260
2000
Ось дві мої улюблені:
11:49
the pin-board Thom Yorke and a LEGO Thom Yorke.
272
709260
2000
дошка для оголошень Том Йорк і конструктор LEGO Том Йорк.
11:51
A whole YouTube channel of people submitting really interesting content.
273
711260
3000
Цілий канал на YouTube, куди люди завантажували справді цікаві речі.
11:54
More recently, somebody even 3D-printed Thom Yorke's head,
274
714260
3000
Недавно хтось навіть надрукував 3D модель голови Тома Йорка,
11:57
which is a little creepy, but pretty cool.
275
717260
3000
яка виглядає трохи моторошно, але досить класно.
12:00
So with everybody making so much amazing stuff
276
720260
2000
Коли я побачив, що люди створюють такі дивовижні речі,
12:02
and actually understanding what it was they were working on,
277
722260
3000
справді розуміючи, над чим вони працюють,
12:05
I was really interested in trying to make a collaborative project
278
725260
2000
у мене виникла ідея створити спільний проект,
12:07
where people were working together to build something.
279
727260
2000
де люди разом щось створювали б.
12:09
And I met a music video director named Chris Milk.
280
729260
2000
Я зустрів режисера музичних кліпів Кріса Мілка.
12:11
And we started bouncing around ideas
281
731260
2000
І ми почали жваво обговорювати ідею
12:13
to make a collaborative music video project.
282
733260
2000
проекту спільно створеного музичного кліпу.
12:15
But we knew we really needed the right person
283
735260
2000
Але нам потрібна була належна людина,
12:17
to kind of rally behind and build something for.
284
737260
3000
заради якої варто об'єднатися і щось створити.
12:20
So we put the idea on the back burner for a few months.
285
740260
2000
Тому ми відклали цю ідею на кілька місяців.
12:22
And he ended up talking to Rick Rubin,
286
742260
2000
Врешті, Кріс поговорив з Ріком Рубіном,
12:24
who was finishing up Johnny Cash's final album
287
744260
2000
який закінчував останній альбом Джонні Кеша
12:26
called "Ain't No Grave."
288
746260
2000
під назвою "Нема могили".
12:28
The lyrics to the leading track are "Ain't no grave can hold my body down."
289
748260
3000
У чільній пісні альбому є такі слова: "Нема могили, яка здатна втримати моє тіло".
12:31
So we thought this was the perfect
290
751260
2000
Тому нам спало на думку, що це чудовий
12:33
project to build a collaborative memorial
291
753260
2000
проект, щоб створити спільний пам'ятник
12:35
and a virtual resurrection for Johnny Cash.
292
755260
2000
Джонні Кешу і віртуально його воскресити.
12:37
So I teamed up with my good friend Ricardo Cabello, also known as Mr. doob,
293
757260
3000
Отож, я залучив до проекту свого хорошого друга Рікардо Кабелло, знаного як Mr. doob,
12:40
who's a much better programmer than I am,
294
760260
2000
який програмує набагато краще, ніж я,
12:42
and he made this amazing Flash drawing tool.
295
762260
2000
і він створив чудовий інструмент для малювання у Flash.
12:44
As you know,
296
764260
2000
Як відомо,
12:46
an animation is a series of images.
297
766260
2000
анімація - це серія зображень.
12:48
So what we did was cross-cut a bunch of archival footage of Johnny Cash,
298
768260
3000
Тому ми нарізали купу кадрів із архівних матеріалів про Джонні Кеша,
12:51
and at eight frames a second,
299
771260
2000
і, зі швидкістю вісім кадрів у секунду,
12:53
we allowed individuals to draw a single frame
300
773260
2000
люди могли намалювати один кадр,
12:55
that would get woven into
301
775260
2000
який ми вставляли
12:57
this dynamically changing music video.
302
777260
2000
у музичний кліп, який швидко змінювався.
12:59
So I don't have time to play the entire thing for you,
303
779260
2000
Я не маю часу показати вам ціле відео,
13:01
but I want to show you two short clips.
304
781260
2000
але я хочу продемонструвати два короткі уривки.
13:03
One is the beginning of the music video.
305
783260
2000
Першим буде початок кліпу.
13:05
And that's going to be followed by a short clip
306
785260
2000
А опісля - короткий уривок
13:07
of people who have already contributed to the project
307
787260
2000
про людей, які вже долучилися до проекту
13:09
talking about it briefly.
308
789260
3000
і скажуть про це кілька слів.
13:12
(Music)
309
792260
6000
(Музика)
13:18
(Video) Johnny Cash: ♫ There ain't no grave ♫
310
798260
2000
(Відео) Джонні Кеш: ♫ Нема могили ♫
13:20
♫ can hold my body down ♫
311
800260
4000
♫ яка здатна втримати моє тіло ♫
13:24
♫ There ain't no grave ♫
312
804260
2000
♫ Нема могили ♫
13:26
♫ can hold body down ♫
313
806260
3000
♫ яка здатна втримати моє тіло ♫
13:30
♫ When I hear the trumpet sound ♫
314
810260
4000
♫ Коли я почую звук труби ♫
13:34
♫ I'm going to ride right out of the ground ♫
315
814260
2000
♫ я вискочу із-під землі ♫
13:36
♫ Ain't no grave ♫
316
816260
3000
♫ Нема могили ♫
13:39
♫ can hold my body ... ♫
317
819260
3000
♫ яка здатна втримати моє тіло ... ♫
13:42
(Applause)
318
822260
2000
(Оплески)
13:44
AK: What better way to pay tribute to the man
319
824260
3000
АК: Нема кращого способу віддати належне цьому чоловіку,
13:47
than to make something for one of his songs.
320
827260
3000
ніж зробити щось для однієї з його пісень.
13:50
Collaborator: I felt really sad when he died.
321
830260
2000
Співавтор: Я дуже сумував, коли він помер.
13:52
And I just thought it'd be wonderful,
322
832260
2000
І тому подумав, що було б чудово,
13:54
it'd be really nice to contribute something to his memory.
323
834260
3000
було би дійсно чудово якось вшанувати його пам'ять.
13:57
Collaborator Two: It really allows
324
837260
2000
Співавтор 2: Це справді зробило
13:59
this last recording of his
325
839260
3000
його останній запис
14:02
to be a living, breathing memorial.
326
842260
5000
живим пам'ятником.
14:07
Collaborator Three: For all of the frames to be drawn by fans,
327
847260
3000
Співавтор 3: Усі кадри, намальовані фанами,
14:10
each individual frame,
328
850260
2000
кожен окремий кадр,
14:12
it's got a very powerful feeling to it.
329
852260
2000
сповнений неймовірного відчуття.
14:14
Collaborator Four: I've seen everybody
330
854260
2000
Співавтор 4: Я бачив усіх -
14:16
from Japan, Venezuela, to the States,
331
856260
2000
від Японії і Венесуели, до Сполучених Штатів
14:18
to Knoxville, Tennessee.
332
858260
2000
і Ноксвілля в штаті Теннессі.
14:20
Collaborator Five: As much as is different from frame to frame,
333
860260
3000
Співавтор 5: Кадри настільки ж різні,
14:23
it really is personal.
334
863260
2000
наскільки особливі.
14:25
Collaborator Six: Watching the video in my room,
335
865260
2000
Співавтор 6: Переглядаючи відео у своїй кімнаті,
14:27
I could see me not understanding at the beginning of it.
336
867260
3000
я спочатку нічого не розумів.
14:30
And I just worked and worked through problems,
337
870260
3000
Тому я далі працював і працював над проблемами,
14:33
until my little wee battles that I was fighting within the picture
338
873260
4000
аж поки мої маленькі битви всередині фільму
14:37
all began to resolve themselves.
339
877260
3000
не вирішились самі собою.
14:40
You can actually see the point when I know what I'm doing,
340
880260
2000
Я нарешті дійшов до моменту, коли усвідомив, що роблю,
14:42
and a lot of light and dark comes into it.
341
882260
3000
і у моїй праці з'являється багато світла і темряви.
14:45
And in a weird way,
342
885260
2000
Дивно,
14:47
that's what I actually like about Johnny Cash's music as well.
343
887260
2000
але саме це я люблю в музиці Джонні Кеша.
14:49
It's the sum total of his life,
344
889260
2000
Це підсумок його життя,
14:51
all the things that had happened --
345
891260
2000
усі речі, які трапилися -
14:53
the bad things, the good things.
346
893260
2000
погані і добрі речі.
14:55
You're hearing a person's life.
347
895260
3000
Ви слухаєте життя людини.
15:01
AK: So if you go to the website JohnnyCashProject.com,
348
901260
2000
АК: Якщо ви завітаєте на сайт JohnnyCashProject.com,
15:03
what you'll see is the video playing above.
349
903260
2000
то зверху побачите відео.
15:05
And below it are all the individual frames
350
905260
2000
А внизу - окремі кадри,
15:07
that people have been submitting to the project.
351
907260
2000
які люди створили для проекту.
15:09
So this isn't finished at all,
352
909260
2000
Це далеко не кінець,
15:11
but it's an ongoing project where people can continue to collaborate.
353
911260
2000
проект триває, і люди ще можуть долучитись до нього.
15:13
If you roll over any one of those individual thumbnails,
354
913260
2000
Якщо ви перевернете будь-який окремий малюнок,
15:15
you can see the person who drew that individual thumbnail
355
915260
2000
то побачите автора малюнку,
15:17
and where they were located.
356
917260
2000
і дізнаєтесь, звідки він.
15:19
And if you find one that you're interested in,
357
919260
2000
А якщо якийсь малюнок вас зацікавить,
15:21
you can actually click on it and open up an information panel
358
921260
2000
ви можете клацнути на ньому і відкрити інформаційну панель,
15:23
where you're able to rate that frame,
359
923260
2000
де можна оцінити кадр
15:25
which helps it bubble up to the top.
360
925260
2000
і підвищити його рейтинг.
15:27
And you can also see the way that it was drawn.
361
927260
2000
Також можна подивитись, як цей кадр був намальований.
15:29
Again, you can get the playback and personal contribution.
362
929260
2000
Знову ж таки, ви можете відтворити кадри і дізнатися про їх творців.
15:31
In addition to that, it's listed, the artist's name, the location,
363
931260
3000
Окрім того, вказане ім'я автора, з якої він країни,
15:34
how long they spent drawing it.
364
934260
2000
і скільки часу створював малюнок.
15:36
And you can pick a style. So this one was tagged "Abstract."
365
936260
3000
Також можна вибрати стиль. Скажімо, цей називається "Абстрактний".
15:39
But there's a bunch of different styles.
366
939260
2000
Але тут є багато різних стилей.
15:41
And you can sort the video a number of different ways.
367
941260
2000
Крім того, можна по-різному сортувати відео.
15:43
You can say, "I want to see the pointillist version
368
943260
2000
Наприклад, ви захочете переглянути версії в стилі пуантилізму
15:45
or the sketchy version or the realistic version.
369
945260
2000
або в стилі скетчу, чи реалістичні версії.
15:47
And then this is, again, the abstract version,
370
947260
2000
А це знову абстрактна версія,
15:49
which ends up getting a little bit crazy.
371
949260
3000
кінець якої виглядає дещо божевільно.
15:54
So the last project I want to talk to you about is another collaboration with Chris Milk.
372
954260
3000
І останній проект, про який я вам розповім, це ще одна спільна робота з Крісом Мілком.
15:57
And this is called "The Wilderness Downtown."
373
957260
2000
Вона називається "Пустеля в центрі міста".
15:59
It's an online music video for the Arcade Fire.
374
959260
3000
Це онлайн кліп для групи Arcade Fire.
16:02
Chris and I were really amazed
375
962260
2000
Кріс і я були вражені
16:04
by the potential now with modern web browsers,
376
964260
2000
можливостями сучасних веб-браузерів,
16:06
where you have HTML5 audio and video
377
966260
2000
які підтримують аудіо та відео теги HTML5,
16:08
and the power of JavaScript to render amazingly fast.
378
968260
3000
а також задіюють JavaScript для неймовірно швидкого виконання сторінки.
16:11
And we wanted to push the idea of the music video that was meant for the Web
379
971260
3000
Ми хотіли вийти за рамки музичного кліпу, розрахованого на перегляд в інтернеті
16:14
beyond the four-by-three or sixteen-by-nine window
380
974260
3000
у вікні розміром 4:3 або 16:9,
16:17
and try to make it play out and choreograph throughout the screen.
381
977260
3000
і зробити так, щоб відео можна було відтворювати і переміщати по всьому екрану.
16:20
But most importantly, I think,
382
980260
2000
Але найважливіше, на мою думку, те
16:22
we really wanted to make an experience that was unlike the Johnny Cash Project,
383
982260
3000
що ми дуже хотіли отримати новий результат, несхожий на проект про Джонні Кеша,
16:25
where you had a small group of people spending a lot of time
384
985260
3000
коли декілька людей витратили багато часу,
16:28
to contribute something for everyone.
385
988260
2000
щоб долучитись до спільної справи.
16:30
What if we had a very low commitment,
386
990260
3000
А що, якби зусиль потрібно було зовсім мало,
16:33
but delivered something individually unique to each person who contributed?
387
993260
3000
але кожен отримав щось унікальне за свою участь?
16:36
So the project starts off by asking you to enter the address
388
996260
2000
Отож, проект починається з того, що вас просять ввести адресу
16:38
of the home where you grew up.
389
998260
2000
будинку, в якому ви виросли.
16:40
And you type in the address --
390
1000260
2000
Ви вводите адресу -
16:42
it actually creates a music video specifically for you,
391
1002260
2000
і програма створює музичний кліп саме для вас,
16:44
pulling in Google maps and Streetview images
392
1004260
2000
об'єднуючи Карти Google і зображення Streetview
16:46
into the experience itself.
393
1006260
2000
в особливий проект.
16:48
So this should really be seen at home with you typing in your own address,
394
1008260
3000
Це відео краще дивитися вдома, увівши власну адресу,
16:51
but I'm going to give you a little preview of what you can expect.
395
1011260
3000
але зараз я допоможу вам уявити, чого слід очікувати.
16:54
(Video) Win Butler: ♫ Now our lives are changing fast ♫
396
1014260
4000
(Відео) Він Батлер: ♫ Наші життя швидко змінюються ♫
16:58
♫ Now our lives are changing fast ♫
397
1018260
4000
♫ Наші життя швидко змінюються ♫
17:02
♫ Hope that something pure can last ♫
398
1022260
3000
♫ Надіюсь, щось справжнє залишиться ♫
17:06
♫ Hope that something pure can last ♫
399
1026260
4000
♫ Надіюсь, щось справжнє залишиться ♫
17:13
♫ Ooh we used to wait ♫
400
1033260
4000
♫ О, ми чекали ♫
17:17
♫ Ooh we used to wait ♫
401
1037260
4000
♫ О, ми чекали ♫
17:21
♫ Ooh we used to wait ♫
402
1041260
3000
♫ О, ми чекали ♫
17:24
♫ Sometimes it never came ♫
403
1044260
3000
♫ Деколи, його так і не було ♫
17:27
♫ Sometimes it never came ♫
404
1047260
4000
♫ Деколи, його так і не було ♫
17:31
♫ Still moving through the pain ♫
405
1051260
3000
♫ Все ж, долаючи біль ♫
17:34
♫ We used to wait for it ♫
406
1054260
4000
♫ Ми чекали на нього ♫
17:38
♫ We used to wait for it ♫
407
1058260
4000
♫ Ми чекали на нього ♫
17:42
♫ We used to wait for it ♫
408
1062260
4000
♫ Ми чекали на нього ♫
17:50
AK: So I think, if there's one thing to take away from my talk today,
409
1070260
3000
АК: На мій погляд, головна ідея моєї доповіді в тому,
17:53
it's that an interface can be a powerful narrative device.
410
1073260
2000
що інтерфейс може бути потужним розповідним засобом.
17:55
And as we collect more and more personally and socially relevant data,
411
1075260
4000
Збираючи дедалі більше особистих і соціально важливих даних,
17:59
we have an opportunity, and maybe even an obligation,
412
1079260
2000
ми маємо змогу, а то й навіть обов'язок,
18:01
to maintain the humanity and tell some amazing stories
413
1081260
2000
підтримувати людяність і розповідати дивовижні історії,
18:03
as we explore and collaborate together.
414
1083260
2000
пізнаючи та працюючи разом.
18:05
Thanks a lot.
415
1085260
2000
Дуже дякую.
18:07
(Applause)
416
1087260
4000
(Оплески)
Про цей сайт

Цей сайт познайомить вас з відеороликами YouTube, корисними для вивчення англійської мови. Ви побачите уроки англійської мови, які проводять першокласні викладачі з усього світу. Двічі клацніть на англійських субтитрах, що відображаються на кожній сторінці відео, щоб відтворити відео з цієї сторінки. Субтитри прокручуються синхронно з відтворенням відео. Якщо у вас є коментарі або побажання, будь ласка, зв'яжіться з нами за допомогою цієї контактної форми.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7