Os jogadores de Pokémon Go estão involuntariamente treinando um sistema avançado de IA projetado pela Niantic para completar locais do mundo real. Esta iniciativa centra-se num “Grande Modelo Geoespacial” (LGM), que se baseia em dados gerados pelos utilizadores para melhorar a realidade aumentada e as aplicações robóticas.
Jogadores de Pokémon Go treinaram IA avançada para aplicações do mundo real
Niantic blog oficial descreve que o LGM funciona de forma semelhante a um “modelo de linguagem grande”, como o ChatGPT, mas se refere especificamente a ambientes físicos. O LGM é treinado em extensos pontos de dados de locais do mundo real, como igrejas, parques e residências. Ao utilizar este modelo, a Niantic pretende prever as características dos locais que não encontrou diretamente. A empresa destacou que, embora sejam exclusivas da sua localidade, muitas estruturas compartilham características comuns que tornam este modelo eficaz para a compreensão da geografia urbana.
Para facilitar isso, a Niantic está desenvolvendo um Sistema de Posicionamento Visual (VPS). Esta tecnologia emprega imagens de smartphones para discernir a posição e orientação do usuário com alta precisão, permitindo sobreposições digitais precisas na paisagem física. A Niantic explicou que isso permitirá que o conteúdo de realidade aumentada permaneça em locais específicos, contribuindo para uma experiência de usuário mais complexa. Por exemplo, o recurso “Pokémon Playgrounds”, lançado recentemente, permite aos jogadores colocar Pokémon em locais precisos do mundo real, que permanecem acessíveis para outros usuários.
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O grande volume de dados gerados pelos jogadores de Pokémon Go foi fundamental para este projeto. A Niantic possui atualmente cerca de 10 milhões de locais escaneados, sendo 1 milhão viável para seu serviço VPS. A empresa coleta aproximadamente 1 milhão de novas digitalizações por semana, contendo centenas de imagens cada. Esse fluxo contínuo de dados de localização é essencial para refinar a funcionalidade de IA geoespacial que a Niantic está desenvolvendo.
“Imagine-se atrás de uma igreja. Suponhamos que o modelo local mais próximo tenha visto apenas a entrada frontal daquela igreja e, portanto, não será capaz de lhe dizer onde você está. A modelo nunca viu a parte de trás daquele prédio. Mas numa escala global, temos visto muitas igrejas, milhares delas, todas capturadas pelos seus respectivos modelos locais noutros lugares do mundo. Nenhuma igreja é igual, mas muitas compartilham características comuns. Um LGM [Large Geospatial Model] é uma forma de acessar esse conhecimento distribuído.”
-Niantic
Apesar destas aplicações optimistas, persistem preocupações sobre a privacidade dos dados e as implicações mais amplas da formação em IA. Conforme descrito por vários comentadores, incluindo Elise Thomas, analista da OSINT, as potenciais aplicações militares de tal tecnologia levantam questões éticas. A tecnologia aproveitada para jogos poderá evoluir para ferramentas com ramificações significativas em vários campos, além do entretenimento.
As aplicações podem começar de forma inócua – como a criação de Pokémon digitais em locais específicos do mundo real – mas as investigações sobre as implicações mais amplas desta tecnologia provavelmente continuarão. À medida que a Niantic avança com o projeto LGM, o equilíbrio entre o aproveitamento de dados valiosos e a garantia da privacidade do usuário continua sendo um assunto central para o debate contínuo.
Crédito da imagem em destaque: Pokémon Go
