Игроки «Pokémon Go» — мобильной игры с дополненной реальностью (AR), которая произвела фурор с момента своего выхода в 2016 году — невольно обучали искусственный интеллект (ИИ), создающий карты планеты на уровне улиц.
Компания Niantic, разработавшая эту популярную игру, заявила, что использует данные, собранные через свои AR-приложения, для создания «крупной геопространственной модели» (Large Geospatial Model, LGM). Эта модель позволит роботам и другим устройствам лучше ориентироваться в физическом мире, даже при ограниченном объеме информации.
Как сообщается в блоге на сайте Niantic от 12 ноября, компания собрала данные более чем с 10 миллионов отсканированных локаций по всему миру, при этом каждую неделю пользователи добавляют около 1 миллиона новых сканов.
Эти данные уже использовались для обучения 50 миллионов локальных нейронных сетей (комбинаций алгоритмов машинного обучения, организованных по принципу работы человеческого мозга), которые функционируют более чем в миллионе локаций по всему миру.
«В нашем видении крупной геопространственной модели (LGM) каждая из этих локальных сетей будет вносить вклад в глобальную модель, формируя общее понимание географических мест и осмысление мест, которые ещё предстоит полностью отсканировать, — написали в блоге научный сотрудник Niantic Эрик Брахманн (Eric Brachmann) и главный научный сотрудник Виктор Адриан Присакариу (Victor Adrian Prisacariu). — LGM позволит компьютерам не только воспринимать и понимать физические пространства, но и взаимодействовать с ними новыми способами, став важнейшим элементом AR-очков, а также других областей, включая робототехнику, создание контента и автономные системы.»
Так же, как крупные языковые модели (Large Language Models, LLM), такие как ChatGPT, анализируют огромные объемы текстов, чтобы точно предсказать наиболее вероятные слова в предложении, LGM обрабатывают геоданные, чтобы восстановить внешний вид зданий в физическом пространстве.
Это может показаться странной задачей. Для людей наше повседневное существование в физическом мире уже предоставило бесчисленные примеры, которые сформировали наше пространственное понимание.
«Но для машин эта задача чрезвычайно сложна. Даже самые современные модели ИИ сегодня испытывают трудности с визуализацией и восстановлением отсутствующих частей сцены или представлением места под новым углом», — отмечают представители Niantic в своем блоге.
Геопространственная модель Niantic основана на их визуальной системе позиционирования (Visual Positioning System), которая использует изображение с камеры смартфона, чтобы с точностью до сантиметра определить положение и ориентацию объекта.
Что касается поклонников «Pokémon Go», многие из них, похоже, не удивлены тем, что их данные использовались для обучения системы ИИ. Однако критики опасаются, что некоторые потенциальные применения технологии Niantic могут быть далеки от безобидных.
«Это настолько типично для 2020-х: Pokémon Go используется для создания системы ИИ, которая почти неизбежно будет задействована в автоматизированных оружейных системах для убийства людей», — написала на платформе X аналитик Института стратегического диалога Элис Томас (Elise Thomas).
