Jucatorii Pokemon Go au antrenat un AI pentru a completa automat lumea reală
Îți amintești de vara anului 2016 când întreaga lume avea impresia că se juca Pokémon Go? Ei bine, datele pe care le-ați colectat jucând acel joc de realitate augmentată (AR) și altele asemenea ar putea fi cheia unui nou tip de model AI.
Dezvoltatorul Pokémon Go, Niantic, muncește din greu pentru a construi și a antrena un AI pentru a putea, în esență, să completeze automat locațiile din lumea reală cu doar o cantitate limitată de informații. Și folosește datele colectate de jucătorii Pokémon Go pentru a face acest lucru.
Într-o postare oficială pe blog, Niantic a dezvăluit că vrea sa construiasca ceva numit „Model geospațial mare”. Poate știți deja ce este un „Model AI” – este Chat GPT. Este un AI care este antrenat pe cantități enorme de text existent, astfel încât să poată produce apoi text pe cont propriu care sună normal și, probabil, ca ceea ce un utilizator ar dori să audă.
Un model geospațial mare este în esență aceeași idee, dar aplicat lumii fizice. Este instruit despre cum arată locurile din lumea reală (o biserică, un parc, o casă etc.), apoi poate folosi acele date pentru a produce informații despre cum ar putea arăta locurile reale pe care nu le-a văzut încă.
Niantic a susținut că acest lucru va fi util pentru tehnologii precum ochelarii AR, robotică, crearea de conținut și alte lucruri.
Imaginează-ți că stai în spatele unei biserici. Să presupunem că cel mai apropiat model local a văzut doar intrarea din față a acelei biserici și, astfel, nu vă va putea spune unde vă aflați. Modelul nu a văzut niciodată spatele acelei clădiri. Dar la scară globală, am văzut o mulțime de biserici, mii dintre ele, toate surprinse de modelele lor locale respective în alte locuri din întreaga lume. Nicio biserică nu este la fel, dar multe au caracteristici comune. Un LGM [Large Geospatial Model] este o modalitate de a accesa acele cunoștințe distribuite.
Dar pentru ca acest lucru să funcționeze, Niantic are nevoie de o mulțime de date pentru a antrena acea inteligență artificială și poate face atât de multe pe cont propriu. Google colectează de ani de zile date despre locație prin Google Maps și acele mașini amuzante pe care le folosește pentru a obține informații despre street view, dar acest lucru nu este suficient în acest caz.
Mașinile pot circula doar pe drumuri, iar Niantic are nevoie de informații despre pietoni din locurile în care mașinile nu pot merge. Din fericire, Niantic are mii de oameni la nivel global care își îndreaptă telefoanele către lucruri și trimit acele informații înapoi prin diversele sale proiecte și aplicații, inclusiv Pokémon Go sau Ingress.
Utilizăm scanări ale unor locații publice din lumea reală realizate de jucători pentru a ajuta la construirea modelului nostru geospațial mare. Această funcție de scanare este complet opțională – oamenii trebuie să viziteze o anumită locație accesibilă publicului și să facă clic pentru a scana. Acest lucru permite Niantic să ofere noi tipuri de experiențe AR pentru ca oamenii să se bucure. Simpla plimbare jucând jocurile noastre nu antrenează un model AI.
