Google se pochlubil experimentální technologií, která dokáže zpracovat množství fotografií od surfařů z celého světa a rozpoznat na nich a animovat v čase se měnící objekty.
Když jsem před pár lety navštívil londýnský Google a zeptal se Jacka Menzela z kalifornského ústředí, kdy už tedy konečně vyhledávač porozumí tomu, co po něm opravdu chci, a zkonstruuje dokonalou odpověď, Jack si jen povzdechl a prohlásil, že si to novináři občas malují až příliš růžově. Občas totiž máme poněkud naivní představu, že stačí mít po ruce data a zbytek se už tak nějak udělá.
Google má data. Ohromné množství dat. V jeho datových centrech se vlastně skrývá natolik obří balík informací, že zatím ani on samotný přesně netuší, jak s nimi naložit. A tak v rámci různých stipendií a grantů spolupracuje s předními americkými univerzitami a teprve hledá zajímavé algoritmy, které těmto datům dají v budoucnu nějaký zcela nový smysl.
Plody podobných výzkumů se čas od času promění v samostatné experimenty (Google Flu Trends), anebo se stanou dílčí součástí produkční verze vyhledávače (třeba Knowledge Graph) a dalších služeb Googlu. No a ten zbytek bude fungovat jen na papíře a v uzavřených laboratorních podmínkách.
Time-lapse Mining
Do této třetí skupiny zatím patří i projekt Time-lapse Mining, na kterém pracuje Google s University of Washington.
Time-lapse Mining je idea, která chce dát smysl fotografiím, které celá internetová komunita den co den publikuje na internetu. Podle loňské studie nahrajeme na Facebook, Instagram, Flickr, Snapchat a WhatsApp 1,8 miliardy fotografií každý den. Když k tomu připočteme ještě Picasu od Googlu a další menší lokální galerie, číslo bude mnohem vyšší.
Všechny tyto fotografie jsou na internetu a nějakým způsobem dokumentují každodenní realitu. A teď si představte stroj – software, který by je dokázal průběžně zpracovávat, vzájemně propojovat a dávat jim nějaký kontext. V takovém případě bychom z nich dokázali jistě vydolovat ohromné množství dalších zajímavých informací. Přesně o toto se pokusili i naši inženýři z projektu Time-lapse Mining a stáhli vzorek 86 milionů fotografií z různých destinací vystavených převážně na Flickru.
Mapa fotografií z Flickru, které vědci prozkoumali. Nejvíce turistů zpravidla míří do Evropy, ta je tedy zastoupená i v tomto vzorku zdaleka nejlépe.
Tak třeba takový New York. Každý den se po Manhattanu projdou tisíce turistů, kteří hlava nehlava fotografují vše okolo sebe. Album jednoho takového turisty vytvoří snad i hezkou dokumentaci dovolené, ale představte si ty teoretické možnosti, kdybychom dali dohromady alba všech těch milionů turistů, kteří New York fotografovali v průběhu desetiletí.
Technika rozpoznávání objektů na fotografiích za posledních několik let výrazně pokročila, takže chytrý stroj by mohl na snímcích identifikovat různá místa a ty postupně prolnout napříč snímky, vyrovnat je a výsledkem by bylo dokonalé časosběrné video. Nevytvořila by jej žádná dedikovaná statická kamera namířená třeba na stavbu mrakodrapu, ale naši turisté. Vzhledem k tomu, že opravdu fotí vše a prakticky neustále, procházku v čase bychom mohli uskutečnit u každé přírodní i inženýrské zajímavosti na planetě.
Úbytek pevninského ledovce v animaci složené z fotografií vystavených na internetu
Vědcům z University of Washington se podařilo sestavit sadu algoritmů a programů, které automatickou cestou přelouskaly fotografii po fotografii a vytvořily tisíce časosběrných animací nejrůznějších hojně fotografovaných míst na celém světě. Správně identifikovaly stejná místa, rozpoznaly, že se scéna na fotografiích průběžně mění, fotografie geometricky prolnuly, barevně sjednotily a časově zařadily.
Výsledek je v mnoha prezentovaných příkladech opravdu ohromující. Z centra Manhattanu na jedné z animací roste Goldman Sachs Tower, přičemž je jen stěží uvěřitelné, že jednotlivé snímky vytvořili zcela nezávislí fotografové. Komunita podobným způsobem přispěla i fotografiemi, díky kterým vznikla působivá animace pomalu tajícího ledovce Jostedalsbreen (respektive jednoho z jeho jazyků Briksdalsbreen).
Hotová časosběrná animace výstavby Goldman Sachs Tower. Ne, nejedná se o snímky ze statické dedikované kamery, ale o prolnuté a geometricky a barevně opravené snímky turistů, kteří je vystavili na Flickru.
Velkým bratrem budeme možná my samotní
Podobné analýzy nad velkými soubory dat povalujících se na internetu jim tedy mohou dát zcela nový a doposud netušený rozměr. Možnosti využití jsou ale pochopitelně ještě mnohem rozsáhlejší.
Představte si například hypotetickou společnost, ve které jsou indexovací a interpretační schopnosti softwarových botů prolézajících internet už natolik vysoké, že dokážou na fotografiích sledovat třeba člověka a zmapovat tak jeho pohyb jednoduše proto, že se jen letmo mihnul na snímku někoho druhého, kdo jej vystavil třeba právě na veřejný Flickr. Něco podobného už dnes s různou mírou přesnosti umí některé policejní systémy pro analýzu dat z bezpečnostních kamer, ovšem v prostředí globálního internetu by se jednalo o naprostý unikát s poměrně brutálním dopadem. Alespoň teoretickým.
Bez nadsázky by se dalo konstatovat, že až to jednou chytrý software skutečně dokáže, udělá nakonec Velkého bratra z nás všech – jednotlivců, kteří čímkoliv přispívají na internet. Samo o sobě se bude jednat o informaci, která bude zajímat jen nás a třeba pár čtenářů našeho blogu, v rámci nějakého širšího kontextu už ale půjde o malý dílek rozsáhlejší informační skládačky, na jejímž konci třeba policie dopadne kriminálníka, protože jsme se na Twitteru zmínili, že nás na D1 minul nějaký šílený blázen v modrém autě nedbající předpisů a o třicet minut dříve se zase modré auto objevilo v levém rohu snímku od Vojtěcha Omáčky, který na Facebooku zrovna publikoval snímek historického průčelí v přímém sousedství banky, kterou ten den kdosi vykradl.
Symbolem Velkého bratra by tedy už nebyly ony policejní průmyslové kamery, které jako houby po deští rostou po celém světě, ale vlastně my samotní – všichni, kteří den co den tvoříme obsah internetu.
Na závěr vás ale přeci jen uklidním. Toto je opravdu jen vize z alternativního časoprostoru, protože nic takového zatím nikdo neumí a dokazuje to i aktuální stav technologického pokroku a ostatně i studie jako Time-lapse Mining, které spíše napovídají, jak by mohla vypadat společnost v druhé polovině 21. století.
