Игроки Pokémon GO стимулируют амбициозные усилия Niantic в области ИИ
Niantic, создатель Pokémon GO, строит модель ИИ, направленную на картографирование и предсказание реальных окружающих.
Известная как "Большая геопространственная модель" (LGM), эта ИИ использует огромные объемы данных о местоположении, предоставленные игроками Pokémon GO и другими пользователями приложений Niantic, для обучения своей системы.
Компания объявила 12 ноября, что это развитие сосредоточено на достижении того, что она называет "пространственным интеллектом", инновационным способом, позволяющим компьютерам воспринимать и ориентироваться в физическом мире.
Niantic тихо использует ваши данные Pokémon Go для обучения крупномасштабным геопространственным моделям ИИ. Niantic разрабатывает геопространственные модели ИИ, чтобы помочь компьютерам ориентироваться в реальных пространствах, и использует ваши данные Pokémon Go для этого. Niantic тихо объявила о своих планах по ИИ в корпоративном блоге и… pic.twitter.com/B3Z6jWBK0m
— ConsiouSean (@ConsiouSean) 22 ноября 2024
Как работает модель Niantic
Подход Niantic полагается на крупномасштабное машинное обучение для связи миллионов реальных сцен.
Эта модель обучается с использованием изображений, отправленных игроками, собранных через ее Систему Визуального Позиционирования (VPS).
Эти фотографии комбинируются для создания детализированных 3D-карт, отражающих различные условия, включая сезонные изменения, вариации освещения и перспективы, к которым автомобили или дроны не могут получить доступ.
На сегодняшний день Niantic собрала более 10 миллионов отсканированных мест по всему миру, при этом каждую неделю добавляется 1 миллион новых сканов.
Модель ИИ анализирует эти данные, чтобы понять места, даже когда полные сканы недоступны, позволяя ей предсказывать внешний вид мест.
Например, распознавая парки, церкви или дома, он может делать обоснованные предположения о похожих окружениях в других местах.
Niantic сравнивает этот подход с тем, как ChatGPT понимает язык — используя обширные данные для выявления паттернов и генерации значимых ответов.
Почему игроки Pokémon GO являются ключевыми для этого проекта
Pokémon GO — это не просто игра; это стало инструментом для сбора данных, которые питают амбициозную модель ИИ Niantic.
Когда игроки взаимодействуют с окружающей средой, они вносят геопространственные данные через действия, такие как сканирование покестопов, спортзалов или конкретных достопримечательностей.
Эта информация имеет решающее значение для VPS Niantic, который определяет точное местоположение и ориентацию телефона с сантиметровой точностью.
Pokémon Playgrounds, экспериментальная функция в Pokémon GO, является одним из примеров этой интеграции.
Это позволяет игрокам оставлять виртуальных покемонов в реальных местах для взаимодействия с ними и фотографирования.
Это не только улучшает игровой процесс, но и предоставляет ИИ ценные инсайты на уровне пешеходов.
Что отличает VPS от Niantic?
В отличие от традиционных картографических систем, которые зависят от транспортных средств или аэрофотосъемки, VPS от Niantic собирает данные с уровня земли, часто охватывая места, недоступные для автомобилей.
Этот уникальный подход предоставляет подробные сведения о общественных и частных пространствах.
Более того, Niantic обучила свою модель, используя 50 миллионов продвинутых нейронных сетей и более 150 триллионов параметров.
Сжимая тысячи изображений в легкие нейронные данные, система становится способной анализировать окружающую среду на беспрецедентном уровне.
Применения Большой Геопространственной Модели
Хотя игры — это наиболее очевидное применение LGM от Niantic, его потенциал значительно шире.
Компания видит применения в дополненной реальности (AR), городском планировании, логистике и даже дистанционном сотрудничестве.
AR-очки, например, могут использовать модель для плавного сочетания цифровых объектов с физическим миром.
Аналогично, городские планировщики могут использовать это для пространственного анализа, в то время как бизнес может оптимизировать маршруты доставки, понимая пешеходные паттерны.
Niantic рассматривает этот проект как основу для пространственных вычислений, соединяющую цифровую и физическую сферы.
По мере роста популярности AR-устройств LGM может изменить то, как люди взаимодействуют с технологиями в повседневной жизни.
Проблемы конфиденциальности и использования данных
Зависимость Niantic от данных игроков вызывает вопросы о конфиденциальности.
Согласно своей политике конфиденциальности, компания собирает данные о местоположении, имена и адреса электронной почты, среди прочих деталей.
Однако не уточняется, как эта информация обрабатывается помимо ее использования в играх.
Для детей существует отдельная политика, с порталом для родителей для управления профилем своего ребенка.
Антон Дахбура, исполнительный директор Института информационной безопасности Университета Джонса Хопкинса, отметил, что компании, использующие данные клиентов для таких целей, становятся "новой нормой".
Niantic утверждает, что сбор данных предлагает уникальную ценность, сосредоточиваясь на перспективах пешеходов, что отличает его от других технологий картографирования.
