Blaise Aguera y Arcas: Jaw-dropping Photosynth demo

Phác thảo của Blaise Aguera Y Arcas về công nghệ tổng hợp hình ảnh

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

Thứ mà tôi sẽ trình bày đến các bạn trước, một cách nhanh nhất có thể

is some foundational work, some new technology

là một công trình cơ bản, một công nghệ mới

that we brought to Microsoft as part of an acquisition

mà chúng tôi đã mang đến Microsoft trong cuộc sát nhập

almost exactly a year ago.

cách đây một năm. Đây là Seadragon.

This is Seadragon, and it's an environment

Là một môi trường mà bạn có thể tương tác trong phạm vi

in which you can either locally or remotely interact

with vast amounts of visual data.

xa hoặc gần với nhiều loại dữ liệu hình ảnh.

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

Chúng ta đang nhìn thấy rất nhiều Gb ảnh điện tử ở đây

and kind of seamlessly and continuously zooming in,

và gần như đang liên tục thu hẹp lại,

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

xoay trái phải, xếp đặt lại chúng bằng mọi cách mà ta muốn

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

Và không quan trọng chuyện lượng thông tin ta cần đến lớn bao nhiêu,

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

những bộ sưu tập này và những hình ảnh đó lớn bao nhiêu.

Most of them are ordinary digital camera photos,

Tất cả đều là những hình ảnh chụp từ máy ảnh số,

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

nhưng cái này chẳng hạn, là bản quét từ Thư viện Quốc hội,

and it's in the 300 megapixel range.

và có khối lượng khoảng 300 mega điểm ảnh.

It doesn't make any difference

Những cũng chẳng có gì khác biệt

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

vì điều duy nhất làm giới hạn khả năng

của một hệ thống như thế này chính là số điểm ảnh trên màn hình của bạn

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

It's also very flexible architecture.

tại bất cứ thời điểm nào. Kiến trúc của nó cũng rất đa dạng.

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

Đây là một quyển sách, ví dụ về dữ liệu không hình ảnh.

This is "Bleak House" by Dickens.

Đây là quyển Ngôi nhà lạnh lẽo của Dickens. Mỗi cột là một chương.

Every column is a chapter.

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

Để chứng minh với các bạn rằng đây chính là một văn bản và không phải là hình ảnh,

we can do something like so, to really show

chúng ta có thể làm như thế này, để thực sự thấy rằng

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

đây là phần trình bày của một văn bản; nó không phải là một bức tranh.

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

Có thể đây là một cách để đọc một quyển sách điện tử

I wouldn't recommend it.

Tôi không khuyến khích cách này.

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

Đây là một trường hợp thực tế hơn. Đây là một số báo của tờ The Guardian.

Every large image is the beginning of a section.

Mỗi bức ảnh to bắt đầu một mục.

And this really gives you the joy and the good experience

Và nó thực sự mang lại cho bạn sự hứng khởi và vui vẻ

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

khi đọc một tờ báo thực sự

which is an inherently multi-scale kind of medium.

và là một phương tiện đa dạng xuyên suốt.

We've done something

Chúng tôi đã làm thay đổi một chút

with the corner of this particular issue of The Guardian.

với góc của tờ báo The Guardian này.

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

Chúng tôi đã tạo ra một mẩu quảng cáo với độ phân giải cao--

much higher than in an ordinary ad --

cao hơn hẳn cái thường có ở quảng cáo thông thường --

and we've embedded extra content.

và chúng tôi đính thêm nhiều nội dung khác.

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

Nếu bạn muốn xem các nét đặc trưng của chiếc xe này, bạn có thể xem ở đây.

Or other models, or even technical specifications.

Cũng có thể xem các mẫu khác, thậm chí cả đặc tính kĩ thuật.

And this really gets at some of these ideas

Và điều này mang đến một vài ý tưởng

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

về việc vượt qua giới hạn trên màn hình.

We hope that this means no more pop-ups

Chúng tôi mong rằng điều này có nghĩa là sẽ không còn các quảng cáo dạng pop-up

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

và các dạng tương tự -- chúng không cần thiết.

Of course, mapping is one of those obvious applications

Tất nhiên, bản đồ là một trong những ứng dụng thiết yếu

for a technology like this.

cho công nghệ dạng này.

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

Và tôi sẽ không dành thời gian nói nhiều về nói

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

ngoài việc nói rằng chúng tôi cũng đóng góp vào lĩnh vực này.

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

Nhưng đó là những con đường ở nước Mỹ

superimposed on top of a NASA geospatial image.

được xếp chồng trên bản đồ của NASA.

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

Nên hãy kéo lên, bây giờ, xem một thứ khác.

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

Nó đã có ở trên trang web và bạn có thể tìm hiểu thêm.

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

Đây là một dự án tên gọi Photosynth,

kết hợp hai công nghệ khác nhau.

One of them is Seadragon

Một trong số đó là Seadragon

and the other is some very beautiful computer-vision research

và công nghệ còn lại là một nghiên cứu tầm nhìn điện tử

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

bởi Noah Snavely, sinh viên cao học của trường đại học Washington,

co-advised by Steve Seitz at U.W.

đồng chỉ đạo bởi Steve Seitz ở UW

and Rick Szeliski at Microsoft Research.

và Rick Szeliski ở Trung tâm nghiên cứu Microsoft. Một sự hợp tác rất tuyệt vời.

A very nice collaboration.

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

Dự án này đã có trên mạng. Được cấp nguồn bởi Seadragon.

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

Bạn có thể thấy khi chúng tôi tiến hành thử những góc nhìn này,

where we can dive through images

khi chúng tôi lướt qua các hình ảnh

and have this kind of multi-resolution experience.

và có sự trải nghiệm về sự phân giải nhiều lớp.

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

Nhưng sự sắp đặp không gian của các hình ảnh ở đây rất có ý nghĩa.

The computer vision algorithms have registered these images together

Các thuật toán máy tính đã xắp xếp những hình ảnh này cùng nhau.

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

và chúng tương ứng với không gian thật, trong đó những bức hình này --

all taken near Grassi Lakes in the Canadian Rockies --

tất cả được chụp gần Grassi Lakes ở Canadian Rockies --

all these shots were taken.

Giờ các bạn có thể thấy ở đây những yếu tố

So you see elements here

of stabilized slide-show or panoramic imaging,

của slide-show được ổn định hoặc toàn bộ hình ảnh,

and these things have all been related spatially.

và những thứ này được liên hệ không gian với nhau.

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

Tôi không chắc mình có đủ thời gian để trình bày về các môi trường khác.

Some are much more spatial.

Có một vài môi trường với nhiều không gian hơn rất nhiều.

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

Tôi muốn đề cập thẳng đến một trong những bộ dữ liệu nguyên bản của Noah --

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

có nguồn gốc từ một mẫu nguyên thủy của Photosynth

mà chúng tôi bắt đầu nghiên cứu lần đầu vào mùa hè --

to show you what I think

để trình bày cho các bạn những gì tôi nghĩ

is really the punch line behind the Photosynth technology,

là điểm nút đằng sau công nghệ này,

It's not necessarily so apparent

công nghệ Photosynth. Và nó thực sự không rõ rệt

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

nếu chỉ nhìn vào những môi trường được tạo dựng trên trang web.

We had to worry about the lawyers and so on.

Chúng tôi đã phải lo lắng về luật sư và những điều khác.

This is a reconstruction of Notre Dame Cathedral

Đây là bản tái thiết nhà thờ Notre Dame

that was done entirely computationally from images scraped from Flickr.

đã được làm hoàn toàn bằng máy tính

từ những hình ảnh lấy từ Flickr. Bạn chỉ cần đánh "Notre Dame" vào Flickr,

You just type Notre Dame into Flickr,

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

và bạn có thể thấy hình ảnh những cậu sinh viên mặc áo phông, hoặc ảnh của trường

và nhiều nữa. Và mỗi hình nón màu cam này báo hiệu một hình ảnh

And each of these orange cones represents an image

that was discovered to belong to this model.

được coi là thuộc mẫu hình này.

And so these are all Flickr images,

Và đây là tất cả những hình ảnh lấy từ Flickr,

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

và chúng được liên kết không gian theo cách này.

We can just navigate in this very simple way.

Chúng ta chỉ cần tìm hiểu chúng một cách rất đơn giản.

(Applause)

(Vỗ tay).

(Applause ends)

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

Bạn biết đấy, tôi chưa từng nghĩ rằng cuối cùng mình lại làm việc ở Microsoft.

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

Và thật phấn khởi khi được đón nhận như thế này.

(Laughter)

(Cười).

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

Tôi nghĩ các bạn có thể thấy

ở đây có rất nhiều các loại máy ảnh:

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

nó có tất cả từ máy ảnh điện thoại đến máy SLR chuyên nghiệp,

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

một số lớn trong chúng được cài vào

trong môi trường này.

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

Và nếu có thể, tôi sẽ tìm những loại kì cục nhất.

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

Có rất nhiều loại được bít kín bởi các mặt, và nhiều hơn nữa.

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

Vài nơi trong này thực ra đã có một series

các bức ảnh -- chúng ta bắt đầu.

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

Đây là một bức ảnh của Notre Dame được đăng kí đúng.

We can dive in from the poster

Chúng ta có thể khám phá bức ảnh này

to a physical view of this environment.

để có cái nhìn của môi trường này.

What the point here really is

Ý chính ở đây là chúng ta có thể làm những điều tương tự

is that we can do things with the social environment.

với môi trường xã hội. Giờ nó đang lấy dữ liệu từ tất cả mọi người --

This is now taking data from everybody --

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

từ một bộ nhớ

về hình ảnh trái đất

and link all of that together.

và nối chúng lại với nhau.

Those photos become linked, and they make something emergent

Tất cả những bức ảnh đó được nối lại với nhau

và nó tạo nên những thứ

that's greater than the sum of the parts.

còn tuyệt vời hơn tất cả các phần góp lại.

You have a model that emerges of the entire Earth.

Giờ ta có một mẫu mô phỏng toàn bộ Trái đất.

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

Hãy coi nó như bản thêm của chương trình Trái đất Ảo của Stepehn Lawler.

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

Và đây là thứ mà càng trở nên phức tạp

khi người ta sử dụng, và lợi ích từ nó càng trở nên lớn hơn

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

cho người dùng.

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

Những bức ảnh của người dùng sẽ được đính với dữ liệu dang meta

khi một người khác nhập vào.

If somebody bothered to tag all of these saints

Nếu có ai đó có thể tag tất cả những vị thánh này

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

và điền thông tin về họ, thì bức ảnh về nhà thờ Notre Dame của tôi

suddenly gets enriched with all of that data,

sẽ cập nhật những thông tin này luôn,

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

và tôi có thể dùng nó như điểm vào để lướt vào không gian đó,

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

dữ liệu đó, sử dụng hình ảnh của những người khác,

and do a kind of a cross-modal

và thực hiện thao tác xuyên mô hình

and cross-user social experience that way.

và xuyên mạng lưới người xử dụng.

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

Và tất nhiên, sản phẩm đi kèm sau đó

là những mô hình giàu tính hình ảnh

of every interesting part of the Earth,

về những khu vực thú vị của thế giới, được thu thập

collected not just from overhead flights and from satellite images

không chỉ từ những ảnh chụp từ trên máy bay hay vệ tinh

and so on, but from the collective memory.

mà còn từ bộ nhớ có tính năng thu thập dữ liệu.

Thank you so much.

Cảm ơn các bạn rất nhiều.

(Applause)

(Vỗ tay)

(Applause ends)

Chris Anderson: Do I understand this right?

Chris Anderson: Không biết tôi hiểu có đúng không? Rằng điều mà phần mềm của ngài đang cho phép,

What your software is going to allow,

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

đó là tại một thời điểm nào đó, trong vòng vài năm tới,

all the pictures that are shared by anyone across the world

tất cả những bức ảnh được chia sẻ bởi bất cứ ai trên thế giới

are going to link together?

chúng sẽ được kết nối với nhau?

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

BAA: Đúng vậy. Những gì phầm mềm này là để khám phá.

creating hyperlinks, if you will, between images.

Nó tạo nên những siêu kết nối giữa những hình ảnh.

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

Và nó làm điều đó

dựa trên nội dung bên trong bức ảnh.

And that gets really exciting when you think about the richness

và điều đó làm bạn thực sự phấn khích khi nghĩ đến những

of the semantic information a lot of images have.

thông tin phong phú mà những hình ảnh này có.

Like when you do a web search for images,

Chẳng hạn khi bạn thực hiện lệnh tìm kiếm hình ảnh trên mạng,

you type in phrases,

bạn gõ vào những cụm từ, và những từ khóa trên trang web

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

chứa rất nhiều thông tin về bức ảnh đó.

about what that picture is of.

What if that picture links to all of your pictures?

Giờ, nếu bức ảnh đó được kết nối với tất cả những bức ảnh của bạn thì sao?

Thì khối lượng của liên kết ngữ nghĩa

The amount of semantic interconnection and richness

và khối lượng thông tin phong phú kèm với nó

that comes out of that is really huge.

là rất lớn. Đây chính là hiệu ứng mạng lưới điển hình.

It's a classic network effect.

CA: Truly incredible. Congratulations.

CA: Blaise, điều này thực sự kì diệu. Xin chúc mừng.

BAA: Cảm ơn rất nhiều.