صور Pokémon Go التي تبلغ 300 مليار صورة، تُعلم روبوت توصيل الطعام كيفية التعرف على الطريق

المؤلف: ويل دوغلاس هيفن

الترجمة: عمق تيك فلو

مقدمة عمق: حولت Niantic، شركة الذكاء الاصطناعي التابعة لها، 300 مليار صورة حضرية التقطها لاعبو Pokémon Go إلى عمل جديد. استخدمت شركتها الفرعية Niantic Spatial هذه البيانات لتدريب نظام تحديد المواقع البصري، الذي يمكنه تحديد الموقع بدقة تصل إلى السنتيمتر، متفوقًا بشكل كبير على GPS في وادي المدينة. أول عميل رئيسي هو شركة الروبوتات لتوصيل الطعام Coco Robotics. من التقاط بيكاتشو إلى توصيل البيتزا، ربما يكون هذا أحد أكثر الطرق غير المتوقعة لتحويل البيانات الجماعية إلى تجارية.

النص الكامل كالتالي:

Pokémon Go هي أول لعبة واقع معزز ظاهرة على مستوى العالم. أطلقتها شركة Niantic، التابعة لجوجل، في عام 2016، وسرعان ما اجتاحت العالم، مبنية على حقوق ملكية Pokémon. من شيكاغو إلى أوسلو إلى جزيرة جوجي، تدفق اللاعبون إلى الشوارع، يأملون في التقاط بياديس، نيمون، أو (إذا كانت الحظوظ حظًا عظيمًا) طائر الرعد جالير، الذي يطفو فوق العالم الحقيقي، على بعد قليل من الوصول إليه.

ببساطة، هذا يعني أن عددًا هائلًا من الناس يحملون هواتفهم ويصورون المباني والمناظر الحضرية. قال برايان مكليندون، المدير التقني لشركة Niantic Spatial: “خمس مئة مليون شخص قاموا بتثبيت هذا التطبيق خلال 60 يومًا”. شركة Niantic Spatial هي شركة الذكاء الاصطناعي التي انفصلت عنها Niantic في مايو من العام الماضي. وفقًا لبيانات شركة الألعاب Scopely (التي استحوذت على Pokémon Go في نفس الوقت من Niantic)، لا تزال اللعبة تحتوي على أكثر من 100 مليون لاعب نشط في عام 2024، بعد مرور 8 سنوات على إطلاقها.

الآن، تستخدم Niantic Spatial كنز البيانات الجماعية الفريد هذا — صور معالم المدينة الملتقطة من قبل مئات الملايين من لاعبي Pokémon Go على هواتفهم، مع علامات مواقع دقيقة جدًا — لبناء نموذج عالمي (World Model). هذا هو الاتجاه التقني الرائج حاليًا، بهدف ربط ذكاء نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) بالبيئة الحقيقية.

أحدث منتجات الشركة هو نموذج: يحتاج فقط إلى بضع لقطات لمبنى أو معلم آخر، ليحدد موقعك على الخريطة بدقة تصل إلى بضعة سنتيمترات. يهدفون إلى استخدامه لمساعدة الروبوتات على التنقل بشكل أكثر دقة في المناطق التي تكون فيها إشارة GPS غير موثوقة.

كاختبار أولي للتقنية، أبرمت Niantic Spatial مؤخرًا شراكة مع Coco Robotics. شركة Coco هي شركة ناشئة تنشر روبوتات توصيل الطعام في آخر ميل في عدة مدن في أمريكا وأوروبا. قال الرئيس التنفيذي زاك راش: “الجميع يعتقد أن الواقع المعزز هو المستقبل، وأن نظارات الواقع المعزز ستأتي”، وأضاف: “لكن الروبوتات هي التي أصبحت الآن في أيدي المستخدمين.”

من بيكاتشو إلى توصيل البيتزا

نشرت Coco Robotics حوالي 1000 روبوت بحجم حقيبة سفر في لوس أنجلوس، شيكاغو، جيرسي سيتي، ميامي، وهلسنكي، يمكنها حمل ما يصل إلى 8 بيتزا ضخمة أو 4 أكياس من البقالة. وفقًا لمديرها التنفيذي زاك راش، أكمل هؤلاء الروبوتات أكثر من 500 ألف عملية توصيل، وسارت ملايين الأميال في ظروف جوية متنوعة.

لكن لمنافسة البشر، يجب أن تكون روبوتات Coco (التي تسير بسرعة حوالي 5 أميال في الساعة على الأرصفة) موثوقة بما يكفي. قال راش: “أفضل طريقة للعمل معنا هي أن تصل في الوقت المحدد”، مما يعني عدم الضياع.

المشكلة التي تواجه Coco هي عدم الاعتماد على GPS. في المدينة، تتناثر إشارات الراديو بين المباني وتتداخل، وتكون إشارة GPS ضعيفة جدًا. قال راش: “نقوم بالتوصيل في مناطق كثيفة تحتوي على مبان عالية وأنفاق وجسور مرتفعة، حيث يكون GPS غير فعال تقريبًا”.

وأضاف: “وادي المدينة هو المكان الذي يظهر فيه GPS أسوأ أداء على مستوى العالم”، وقال مكليندون: “انظر إلى النقطة الزرقاء على هاتفك، غالبًا ما تتطاير بمقدار 50 مترًا، وتضعك في حي آخر، أو في اتجاه آخر، أو على الجانب الآخر من الشارع”. هذه هي المشكلة التي تسعى Niantic Spatial لحلها.

على مدى السنوات الماضية، كانت Niantic Spatial تنظم البيانات الناتجة عن لاعبي Pokémon Go وIngress (اللعبة السابقة التي أطلقتها Niantic في 2013) لبناء نظام تحديد المواقع البصري (Visual Positioning System) — الذي يحدد مكانك استنادًا إلى ما تراه. قال جون هانكي، الرئيس التنفيذي لشركة Niantic Spatial: “جعل بيكاتشو يركض في الشارع بشكل واقعي، وتمكين روبوتات Coco من عبور المدينة بأمان ودقة، هما في الأساس نفس المشكلة”.

قال: “التحليل البصري للموقع ليس تقنية جديدة”، وأضاف كونراد وينزل، من شركة ESRI المتخصصة في الخرائط الرقمية والتحليل الجغرافي: “لكن من الواضح أن عدد الكاميرات الخارجية يزيد، وكلما زاد، زادت فائدتها”.

درّبت Niantic Spatial النموذج باستخدام 300 مليار صورة التقطت في البيئة الحضرية. تركزت هذه الصور بشكل خاص حول “نقاط ساخنة” — أماكن مهمة في ألعاب Niantic، مثل ساحات معركة Pokémon. قال مكليندون: “لدينا أكثر من مليون موقع حول العالم يمكننا تحديد موقعك بدقة، تصل إلى بضعة سنتيمترات”. وأضاف: “نحن نعرف أين تقف، ونحدد ذلك بدقة عالية، والأهم أننا نعرف الاتجاه الذي تنظر إليه”.

النتيجة هي أن Niantic Spatial تمتلك آلاف الصور لكل من هذه المواقع، ملتقطة من زوايا مختلفة، في أوقات مختلفة، وفي ظروف جوية متنوعة، وكل صورة مرفقة ببيانات وصفية مفصلة: الموقع الدقيق للهاتف في الفضاء، والاتجاه، والوضعية، وما إذا كان في حركة، والسرعة، والاتجاه، وغيرها.

تستخدم الشركة مجموعة البيانات هذه لتدريب النموذج، بحيث يمكنه تحديد موقعه بدقة استنادًا إلى “ما يراه”، حتى في المناطق التي تقع خارج تلك النقاط الساخنة، حيث تكون الصور وبيانات الموقع نادرة نسبيًا.

بالإضافة إلى GPS، تستخدم روبوتات Coco (المزودة بأربعة كاميرات) الآن هذا النموذج أيضًا لتحديد مكانها، ووجهتها. الكاميرات مثبتة عند مستوى الورك، وتوجه في جميع الاتجاهات، مع زاوية رؤية مختلفة قليلاً عن لاعبي Pokémon Go، لكن راش قال إن تكييف البيانات ليس معقدًا.

المنافسون يستخدمون أيضًا أنظمة تحديد المواقع البصرية. على سبيل المثال، شركة Starship Technologies، التي أُنشئت في إستونيا عام 2014، وتقول إن روبوتاتها تستخدم مستشعرات لبناء خرائط ثلاثية الأبعاد للبيئة المحيطة، وتحدد حواف المباني وأعمدة الإنارة.

لكن راش يراهن على أن تقنية Niantic Spatial ستمنح Coco ميزة. يعتقد أن ذلك سيمكن الروبوتات من التوقف بدقة أمام المطاعم بشكل صحيح، دون عرقلة المرور، وأن تتوقف عند أبواب المنازل بدلاً من بعد خطوات قليلة — وهو أمر يحدث كثيرًا في السابق.

الانفجار العظيم للروبوتات

بدأت Niantic Spatial في تطوير نظام تحديد المواقع البصري بهدف استخدامه في الواقع المعزز، وفقًا لهانكي. “إذا كنت ترتدي نظارات AR، وترغب في أن يثبت العالم الافتراضي في الاتجاه الذي تنظر إليه، فستحتاج إلى طريقة لتحقيق ذلك. لكن الآن نشهد انفجارًا في مجال الروبوتات”.

بعض الروبوتات تحتاج إلى مشاركة المساحة مع البشر، مثل مواقع البناء والأرصفة. قال هانكي: “إذا أراد الروبوت أن يندمج في هذه البيئة دون إزعاج البشر، فيجب أن يمتلك قدرة فهم للمساحة مشابهة للبشر”، وأضاف: “عندما يتعرض الروبوت للدفع أو الاصطدام، يمكننا مساعدته على استعادة مكانه بدقة”.

شراكة Coco Robotics ليست سوى البداية. قال هانكي إن Niantic Spatial تعمل على بناء “خريطة حية” (Living Map) — نموذج افتراضي عالي الدقة يتغير مع تغير العالم الحقيقي. مع تحرك روبوتات Coco وشركات أخرى في جميع أنحاء العالم، ستوفر مصادر جديدة لبيانات الخرائط، مما يجعل نسخة العالم الرقمي أكثر تفصيلًا.

في نظر هانكي ومكليندون، تتغير الخرائط ليس فقط في التفاصيل، بل وتُستخدم بشكل متزايد من قبل الآلات. هذا يغير وظيفة الخرائط. منذ زمن طويل، كانت تساعد البشر على تحديد مواقعهم. من ثنائية الأبعاد إلى ثلاثية الأبعاد ثم إلى رباعية الأبعاد (مثل النماذج الرقمية الحية)، لم يتغير المبدأ الأساسي: النقاط على الخريطة تمثل نقاطًا في الفضاء أو الزمن.

لكن الخرائط الموجهة للآلات قد تحتاج إلى أن تكون أشبه بدليل سياحي، مليئة بالمعلومات التي يعتقد البشر أنها بديهية. تريد Niantic Spatial وESRI إضافة أوصاف إلى الخرائط، لإخبار الآلات بما تراه فعليًا، مع تصنيف كل جسم بخصائصه. قال هانكي: “مهمة هذا العصر هي بناء أوصاف مفيدة للعالم للآلات”، وأضاف: “البيانات التي نمتلكها الآن تشكل نقطة انطلاق جيدة لفهم كيف تعمل الروابط والتنظيمات في العالم”.

الآن، النموذج العالمي يحظى بشعبية كبيرة، وNiantic Spatial تدرك ذلك جيدًا. تبدو نماذج اللغة الكبيرة وكأنها تفهم كل شيء، لكنها تكاد تفتقر إلى المعرفة العامة عند التفاعل مع البيئة اليومية. النموذج العالمي هو الحل لهذه المشكلة. بعض الشركات، مثل Google DeepMind وWorld Labs، تطور نماذج يمكنها توليد عوالم افتراضية خيالية بشكل فوري، وتستخدمها كبيئة تدريب لوكلاء الذكاء الاصطناعي.

قالت Niantic Spatial إنهم يقتربون من حل المشكلة من زوايا مختلفة. إذا جعلت الخرائط متقنة بما يكفي، فستتمكن في النهاية من التقاط كل شيء، قال مكليندون: “لم نصل بعد إلى تلك المرحلة، لكننا نطمح إليها. أنا الآن مركز جدًا على محاولة إعادة بناء العالم الحقيقي”.