Niantic のブログ投稿によると、Pokemon Go プレイヤーはしばらくの間、機械学習モデルのトレーニングを支援してきました。
Niantic Web サイトのブログ投稿が多くの人の注目を集めました。ポケモンGOアプリを通じて機械学習を活用した地理空間モデルをトレーニングするという同社の取り組みについての長い説明により、ファンもテクノロジーに精通した人々も同様に注目を集めています。つまり、あなた、そう、あなたも、その構築に関与した可能性があるということです。
問題のブログ投稿のタイトルは「空間インテリジェンスを実現するための大規模な地理空間モデルの構築「Niantic のビジュアル ポジショニング システムを通じて、たくさん大量のデータを収集し、その地理空間モデルに多くのトレーニングを適用しました (ありがとう、404 メディア）。
「Niantic の Visual Positioning System (VPS) の一部として、150 兆を超えるパラメーターを備えた 5,000 万以上のニューラル ネットワークをトレーニングし、100 万を超える場所での運用を可能にしました。大規模地理空間モデル (LGM) に関する私たちのビジョンでは、それぞれがこれらのローカル ネットワークは、地理的位置に関する共通の理解を実装し、まだ完全にスキャンされていない場所を把握することで、世界規模の大規模モデルに貢献するでしょう。」
さて、ここでおそらくいくつかの大きな質問があるでしょう。まず、この地理空間モデルは実際に何をするのでしょうか?簡単に言えば、コンピュータが現実世界の環境を認識し、ナビゲートするのに役立ちます。前述のブログ投稿で説明されているように、これがテクノロジーにとって実際に意味することは、AR メガネ、ロボット、自律システムなどが、向かっている街灯を識別するのに苦労することなく通りを横切ることができるようになるということです。
https://bsky.app/profile/josephcox.bsky.social/post/3lbcr7erh2c2r
2 番目の質問は、この視覚測位システムとは何ですか?まあ、Pokemon Go プレイヤーは、ゲームの AR マッピング ツールのレンズを通してそれを知っているかもしれません。これらは少しの間フィールドリサーチタスクの一部となっており、プレイヤーはゲーム内の報酬を得るために世界の一部をスキャンする必要があります。 VPS、別の Niantic ブログ投稿で説明されているようには、AR コンテンツを現実世界にうまくマッピングするためのちょっとした技術です。もう一度簡単に言うと、ゲームがポケストップをパブのトイレではなく地元の博物館にマッピングする方法です。
Niantic は、現在、多くのゲームにわたってユーザーによって 1,000 万以上の場所がスキャンされており、このデータの大部分が日本、米国沿岸部、中央ヨーロッパで収集されていることを示すヒート マップも提供していると述べています。 AI と機械学習モデルは、役に立たない行為に使用されているため、当然のこととして悪い評価を受けています。しかし、あなたが AI 開発に参加しているのであれば、これは AR に関する限り、真の技術的向上を示していることになります。現実世界のメタクロスが『シャイニング』のようにバスルームのドアを破壊しないように、ポケモン GO を使って家全体をスキャンして Niantic を調べていないことを祈るばかりだ。
このことについてどう思いますか?個人的に言えば、少なくともエネルギー危機に対する良い解決策が見つかるまでは、私は環境レベルでは AI テクノロジーにほぼ反対ですが、もしかしたら皆さんは違うように感じているかもしれません。以下にお知らせください。
