Setki milionów ludzi przez lata chodziły po ulicach z telefonami w dłoniach, łapiąc wirtualne stworki. Nie wiedzieli, że przy okazji budują coś znacznie większego niż kolekcję Pokemonow. Ich telefony skanowały otoczenie, zbierały dane o chodnikach, krawężnikach, schodach i przejściach dla pieszych, tworząc trójwymiarową mapę fizycznego świata o bezprecedensowej szczegółowości. Teraz ta mapa pomaga robotom dostarczać pizzę.
Jak Pokemon Go stało się największym projektem kartograficznym w historii
Niantic, firma stojąca za Pokemon Go, od początku była czymś więcej niż studiem gier. Jej korzenie sięgają Google Maps i projektu Keyhole, który dał początek Google Earth. Kiedy w 2016 roku miliony graczy ruszyły na ulice, ich smartfony robiły coś, o czym większość użytkowników nie miała pojęcia. Czujniki inercyjne rejestrowały każdy krok. Kamery i skanery LiDAR w nowszych modelach telefonow zbierały dane o geometrii otoczenia. GPS znaczył trasy. Wszystko to trafiało na serwery Niantic, gdzie algorytmy składały fragmenty w spójną całość.
Efekt? Jak opisuje MIT Technology Review, Niantic zbudowało Visual Positioning System (VPS), czyli wizualny system pozycjonowania, który rozpoznaje konkretne miejsca na podstawie obrazu, a nie tylko współrzędnych GPS. To tak, jakby robot mógł rozejrzeć się dookoła i powiedzieć: wiem dokładnie, gdzie jestem, bo rozpoznaję ten mur, tę latarnię i ten krawężnik.
Od łapania Pikachu do prowadzenia autonomicznych maszyn
GPS ma dokładność kilku metrow. Dla człowieka szukającego restauracji to wystarczy. Dla robota jadącego chodnikiem, nie. Robot musi wiedzieć, czy przed nim jest krawężnik o wysokości pięciu centymetrów, czy podjazd dla wózków. Musi odróżnić chodnik od jezdni. Musi rozumieć, że ta metalowa barierka kończy się za dwa metry i można ją objechać.
Dane zebrane przez graczy Pokemon Go dają właśnie taki poziom szczegółowości. Niantic udostępniło swoją platformę Lightship, która pozwala deweloperom i firmom robotycznym korzystać z tej mapy. Roboty dostawcze, jak te testowane przez kilka startupow w USA, wykorzystują VPS do nawigacji po chodnikach. Nie polegają wyłącznie na własnych czujnikach. Mają dostęp do warstwy informacji, którą zbudowały miliony ludzi, krok po kroku, raid po raidzie, Pokestop po Pokestopie.
Warto zaznaczyć, że sztuczna inteligencja odgrywa tu podwójną rolę. Najpierw przetwarza surowe dane z telefonow na użyteczną mapę 3D, a potem pozwala robotom interpretować tę mapę w czasie rzeczywistym.
Crowdsourcing na skalę, jakiej nikt nie planował
Najciekawsze w tej historii jest to, że nikt nie prosił graczy o kartografowanie świata. Nie było żadnej kampanii w stylu: pomóż nam zmapować chodniki. Gracze po prostu grali. Chcieli złapać kolejnego rare’a, zdobyć kolejny gym, przejść kolejne kilometry dla wylęgu jajek. A przy okazji ich telefony zbierały dane, które okazały się bezcenne dla robotyki.
To zjawisko ma swoją nazwę: implicit crowdsourcing, czyli niejawne pozyskiwanie danych od tłumu. W odróżnieniu od projektów takich jak OpenStreetMap, gdzie wolontariusze świadomie rysują mapy, tutaj wkład użytkowników był efektem ubocznym rozrywki. Niantic nie jest jedyną firmą stosującą tę strategię. Tesla zbiera dane z kamer swoich samochodow, Google wykorzystuje zdjęcia z telefonow użytkowników. Ale skala Pokemon Go jest wyjątkowa, bo gra przyciągnęła ponad miliard pobrań i generowała dane z miejsc, do których samochody Google Street View nigdy nie dotarły: wąskich alejek, parkow, podwórek, ścieżek rowerowych.
Prywatność i etyka zbierania danych przez gry
Nie sposób pominąć pytań o prywatność. Gracze Pokemon Go wyrażali zgodę na zbieranie danych lokalizacyjnych, ale czy rozumieli, do czego te dane zostaną wykorzystane? Niantic twierdzi, że wszystkie dane są anonimizowane i agregowane, co oznacza, że nie da się powiązać konkretnej trasy z konkretnym graczem.
Organizacje zajmujące się ochroną prywatności, takie jak Electronic Frontier Foundation, od lat zwracają uwagę na to, że dane lokalizacyjne należą do najbardziej wrażliwych informacji o człowieku. Nawet zanonimizowane trasy mogą wiele powiedzieć o nawykach, miejscach zamieszkania i pracy. Kwestia wykorzystywania tych danych do celów komercyjnych, takich jak nawigacja robotów dostawczych, dodaje nową warstwę do tej dyskusji. Warto śledzić, jak rozwija się regulacja AI i zbierania danych na poziomie globalnym.
Roboty na chodnikach, czyli kto naprawdę korzysta
Firmy takie jak Serve Robotics czy Starship Technologies od lat testują roboty dostawcze w miastach. Ich największy problem nie polegał na budowie samego robota. Problem polegał na tym, że roboty nie miały wystarczająco dobrych map chodników. Mapy samochodowe są świetne. Mapy dla pieszych, z uwzględnieniem każdego krawężnika i każdej nierówności, praktycznie nie istniały.
Dane z Pokemon Go wypełniają tę lukę. Robot korzystający z VPS nie musi od zera uczyć się terenu. Ma gotową bazę, którą może uzupełniać własnymi obserwacjami. To skraca czas wdrożenia w nowym mieście z tygodni do dni. A im więcej robotów jeździ, tym mapa staje się dokładniejsza. Powstaje pętla zwrotna: gra buduje mapę, mapa umożliwia nawigację robotom, roboty ulepszają mapę.
Trójwymiarowa mapa świata i przyszłość nawigacji
To, co zbudowało Niantic, wykracza daleko poza dostawy pizzy. Trójwymiarowa, stale aktualizowana mapa świata na poziomie pieszego to infrastruktura, z której mogą korzystać autonomiczne wózki inwalidzkie, roboty sprzątające miejskie chodniki, drony dostarczające paczki na ostatnim odcinku trasy czy systemy rozszerzonej rzeczywistości nowej generacji.
Wizja Niantic jest ambitna. CEO firmy, John Hanke, wielokrotnie mówił o budowaniu cyfrowego bliźniaka rzeczywistego świata. Nie chodzi o statyczny model 3D. Chodzi o żywą, dynamiczną reprezentację, która wie, że ta ławka została przesunięta tydzień temu, a na tym rogu postawiono nowy słupek. Taką mapę mogą budować tylko ludzie, a raczej miliony ludzi z telefonami w kieszeniach.
Dla osób zainteresowanych szerszym kontekstem zastosowań AI w robotyce to fascynujący przykład tego, jak pozornie niezwiązane ze sobą dziedziny, gry mobilne i autonomiczna nawigacja, mogą się niespodziewanie połączyć.
Mapa zbudowana z milionów spacerów
Historia Pokemon Go i robotów dostawczych to opowieść o tym, jak ogromne rzeczy rodzą się z małych, powtarzanych czynności. Jeden gracz idący do Pokestopu nie zmienia niczego. Ale miliard takich spacerów tworzy coś, czego żadna firma kartograficzna nie byłaby w stanie zbudować samodzielnie. Szczegółową, trójwymiarową mapę chodników, alejek i ścieżek całego świata.
Czy gracze powinni dostać coś w zamian? Czy powinni mieć prawo veta (jak Karol Nawrocki) wobec wykorzystania ich danych? To pytania, na które nie ma jeszcze dobrych odpowiedzi. Jedno jest pewne: następnym razem, gdy ktoś powie ci, że granie na telefonie to strata czasu, możesz odpowiedzieć, że pomagasz robotom znaleźć drogę.
