Los entrenadores de Pokémon Go también han estado ayudando a entrenar la IA

Arkansas juego movil El fabricante Niantic está trabajando actualmente en un nuevo tipo de modelo de inteligencia synthetic destinado a ayudar a las computadoras a comprender y navegar mejor en los espacios físicos. Como ocurre con cualquier IA, este modelo requiere datos con los que entrenarse. Parece que la empresa se apoya en la gran cantidad de datos que proporcionan sus jugadores para esta tarea.

Si tienes un interés pasajero en Pokémon, es posible que reconozcas a Niantic como la compañía detrás del in style juego AR. Pokémon Ir. También ha creado otros juegos y aplicaciones de realidad aumentada, como su aplicación de escaneo 3D Scaniverse. Estos juegos y aplicaciones escanean el entorno circundante para que funcionen sus funciones AR.

En una publicación de weblog, descubierta por primera vez por 404 MediosNiantic tiene anunciado que está desarrollando lo que llama un gran modelo geoespacial (LGM). Haciendo comparaciones con grandes modelos de lenguaje (LLM), como Gemini y ChatGPT, que se entrenan en colecciones de texto para generar lenguaje escrito, la compañía explica que su LGM se entrena en “miles de millones de imágenes del mundo, todas ancladas en ubicaciones precisas del mundo”. permitiendo a las computadoras “percibir, comprender y navegar por el mundo físico”. La compañía sugiere que la tecnología podría usarse para respaldar la realidad aumentada, la robótica, la creación de contenido y más.

En cuanto a los datos con los que entrena este LGM, Niantic revela que está utilizando los escaneos recopilados a través de sus juegos móviles y Scaniverse:

Durante los últimos cinco años, Niantic se ha centrado en construir nuestro Sistema de posicionamiento visible (VPS), que utiliza una sola imagen de un teléfono para determinar su posición y orientación mediante un mapa 3D creado a partir de personas que escanean ubicaciones interesantes en nuestros juegos y Scaniverse.

Si has jugado Pokémon Go, probablemente hayas experimentado este VPS a través de la función Pokémon Playgrounds. Pokemon Playgrounds permite al usuario colocar un Pokémon en una ubicación específica. Esos datos pueden permanecer en esa ubicación, lo que permite que otros jugadores interactúen con la criatura digital cuando ingresan a esa área.

Según la empresa, ha entrenado más de 50 millones de redes neuronales, cada una de las cuales representa una ubicación o ángulo de visión específico. Estas redes son capaces de comprimir miles de imágenes cartográficas, creando una representación de un espacio físico. Esta representación puede ofrecer un posicionamiento preciso para una ubicación con “precisión de nivel centimétrico” cuando se le proporciona una imagen de consulta. Múltiples redes podrían combinar este conocimiento para mapear un área y comprender cualquier ubicación, incluso en ángulos desconocidos.

Un ejemplo que proporciona la empresa es el de estar cerca de una iglesia donde solo se ha visto un ángulo. El LGM permitiría que una IA full los espacios en blanco sobre cómo podría verse ese edificio basándose en otras imágenes similares:

Imagínese parado detrás de una iglesia. Supongamos que el modelo native más cercano solo ha visto la entrada principal de esa iglesia y, por lo tanto, no podrá decirle dónde se encuentra. La modelo nunca ha visto la parte trasera de ese edificio. Pero a escala world, hemos visto muchas iglesias, miles de ellas, todas capturadas por sus respectivos modelos locales en otros lugares del mundo. Ninguna iglesia es igual, pero muchas comparten características comunes. Un LGM es una forma de acceder a ese conocimiento distribuido.

La escala de la operación de Niantic es bastante impresionante, por decir lo menos. Afirma que recibe más de un millón de nuevos escaneos de lugares del mundo actual aportados por usuarios por semana.

¿Qué opinas de que Niantic utilice tus datos para entrenar su LGM? Háganos saber en los comentarios a continuación.