自媒体写作的 QRIES 方法论,初学者如何写出让人信服的好文章

Gotta Catch 'Em All:《Pokémon Go》如何多年来秘密捕获您的数据来训练大型 AI 模型

2024-11-21 16:12:53 英文原文

作者:Ben TurnerSocial Links NavigationStaff Writer

Leo, aged 9, looks at his phone during the Pokemon Go Festival on July 4, 2019 at the Westfalenpark in Dortmund, western Germany.
2019 年 7 月 4 日,在德国西部多特蒙德的威斯特法伦公园举行的 Pokemon Go 节上,9 岁的 Leo 正在看手机。 (图片来源:盖蒂图片社)

“Pokémon Go”(一款增强现实 (AR) 手机游戏,自 2016 年发布以来风靡全球)的玩家一直在不知不觉中训练人工智能(AI)模型在街道层面绘制地球地图。

这款流行游戏背后的公司 Niantic 透露,它将使用从 AR 应用程序中抓取的数据来构建“大型地理空间模型”(LGM),该模型将使机器人和其他设备能够更好地导航物理世界 - 即使他们只有有限的信息。

该公告于 11 月 12 日发布博客文章Niantic 网站上透露,该公司已从全球超过 1000 万个扫描位置提取数据,用户每周还会增加约 100 万个新扫描。

该公司表示,这些数据已用于训练 5000 万个本地神经网络(结构类似于人脑的机器学习算法的集合),以便在全球超过 100 万个地点运行。

Niantic 科学家表示:“在我们对大型地理空间模型 (LGM) 的愿景中,每个本地网络都将为全球大型模型做出贡献,实现对地理位置的共同理解,并理解尚未完全扫描的地点。”埃里克·布拉赫曼和首席科学家维克托·阿德里安·普里萨卡留帖子中写道。“LGM 将使计算机不仅能够感知和理解物理空间,而且能够以新的方式与它们交互,形成 AR 眼镜和其他领域的关键组成部分,包括机器人、内容创建和自主系统。”

正如 ChatGPT 等大型语言模型 (LLM) 会消耗大量文本来准确猜测最可能的单词来完成句子一样,LGM 也会大量利用地理数据来推断物理空间中的建筑物应该是什么样子。

有关的:“我以前从未见过如此大胆的匿名攻击”:Clearview AI 和可通过单张图片识别您身份的令人毛骨悚然的技术

将世界上最迷人的发现直接发送到您的收件箱。

这似乎是一项奇怪的任务。对于人类来说,我们在物理世界中的存在已经让我们接触到无数的例子,帮助我们建立强大的空间理解。

“但对于机器来说,这项任务异常困难。即使是当今最先进的人工智能模型,也很难可视化和推断场景中缺失的部分,或者从新的角度想象一个地方,”Niantic 代表在帖子中写道。

Niantic 的 LGM 建立在其视觉定位系统的基础上,该系统使用单个智能手机摄像头图像来精确定位物体的位置和方向,精确到厘米(0.4 英寸)。

对于《Pokémon Go》的粉丝来说,许多人似乎基本上不受影响和惊讶他们的数据已被人工智能系统抓取以供使用。然而批评者担心 Niantic 技术的一些潜在应用可能远非良性。

“2020 年代的编码如此令人难以置信,以至于 Pokémon Go 被用来构建人工智能系统,而该系统几乎不可避免地最终会被自动化武器系统用来杀人,”埃莉斯·托马斯,政治倡导组织战略对话研究所的高级情报分析师,写在X上

本·特纳 (Ben Turner) 是《Live Science》驻英国的特约撰稿人。他涵盖物理学和天文学,以及科技和气候变化等其他主题。他毕业于伦敦大学学院,获得粒子物理学学位,之后接受记者培训。当他不写作时,本喜欢阅读文学作品、弹吉他和下棋。

关于《Gotta Catch 'Em All:《Pokémon Go》如何多年来秘密捕获您的数据来训练大型 AI 模型》的评论


暂无评论

发表评论

摘要

Pokémon Go 背后的公司 Niantic 正在利用其 AR 应用程序的数据创建“大型地理空间模型”(LGM),帮助机器人和设备更有效地导航物理世界。LGM 使用全球超过 1000 万个扫描位置,并在全球数百万个地方训练本地神经网络。该模型旨在使机器能够感知、理解物理空间并与之交互,从而促进 AR 眼镜、机器人、内容创建和自主系统的进步。然而,批评者对这项技术潜在的军事化表示担忧。