Игроки в Pokémon Go обучили роботов Когда в Pokémon Go в 2016 году играли сотни миллионов людей, казалось, что это просто глобальная истерия вокруг дополненной реальности. Игроки бродили по улицам, наводя камеры телефонов на здания, площади и памятники в надежде поймать виртуального покемона. Но спустя почти десятилетие выясняется, что эта массовая «охота» создала один из самых ценных наборов данных для робототехники. Игра была разработана компанией Niantic, а сегодня её технологическое наследие развивает новая структура — Niantic Spatial. За годы существования игр вроде Pokémon Go и Ingress пользователи сделали миллиарды фотографий городских пространств. Каждое изображение сопровождалось точными метаданными: координатами телефона, углом камеры, направлением движения и даже скоростью. В сумме это превратилось в уникальную базу из примерно 30 миллиардов изображений городской среды. Теперь эти данные используются для создания так называемой системы визуального позиционирования — технологии, которая определяет местоположение не по GPS, а по тому, что «видит» камера. Новая модель Niantic Spatial может определить положение устройства с точностью до нескольких сантиметров, просто анализируя несколько фотографий окружающих зданий или других ориентиров. Это особенно важно для городских роботов. Стартап Coco Robotics уже тестирует эту технологию на своих автономных курьерах — небольших роботах, которые развозят еду и продукты в городах вроде Лос-Анджелеса, Чикаго и Хельсинки. Роботы движутся по тротуарам со скоростью около 8 км/ч и могут перевозить несколько коробок пиццы или пакеты с продуктами. Но для них главная проблема — навигация. В плотной городской застройке GPS часто ошибается. Сигналы отражаются от высотных зданий и создают так называемый «городской каньон», где позиция на карте может «прыгать» на десятки метров. Для человека это просто раздражающий баг синей точки на карте. Для робота-курьера — риск застрять не на той улице или подъехать к ресторану с другой стороны квартала. Технология Niantic Spatial позволяет роботам использовать камеры как систему ориентации: сравнивая окружающую картинку с огромной базой изображений, они могут точно понять, где находятся. Это помогает подъезжать к нужному входу ресторана, останавливаться прямо у двери клиента и не мешать прохожим. Интересно, что изначально компания разрабатывала эту систему ради будущих AR-очков. Чтобы виртуальные объекты выглядели реалистично, система должна идеально понимать, где пользователь стоит и куда смотрит. Но, как признают разработчики, неожиданной аудиторией для этой технологии стали роботы. Фактически Niantic Spatial пытается построить то, что её основатели называют «живой картой» мира — гипердетальную цифровую модель реальности, которая постоянно обновляется. Роботы, двигаясь по городам, будут добавлять новые данные и уточнять карту. В результате появится не просто навигационная система, а своего рода цифровой двойник мира. В этом и состоит новая идея так называемых world models — моделей, которые позволяют искусственному интеллекту понимать физическую реальность, а не только тексты и изображения. Пока большие языковые модели хорошо работают с информацией, но плохо ориентируются в реальном пространстве. Чтобы роботы могли безопасно ходить по тротуарам или работать на стройках, им нужно не только «знать», но и буквально понимать, как устроен мир вокруг. Парадокс в том, что фундамент для такой машинной карты мира заложили миллионы людей, которые просто гуляли по улицам, пытаясь поймать виртуального Пикачу. В итоге игра, задуманная как развлечение, оказалась гигантским проектом по картографированию реальности — и, возможно, одной из самых неожиданных инфраструктур для будущей робототехники. @anti_robots