3. ¿Y esto para qué sirve? Estos mapas tienen la capacidad de ayudar a máquinas y robots a comprender y navegar espacios físicos, lo cual puede ser muy útil en zonas donde hay fallas de GPS. Niantic ha estado aplicando esta tecnología en proyectos fuera de los videojuegos, formando alianzas con compañías de robótica. Hace poco anunció una colaboración con Coco Robotics para mejorar la navegación de sus robots repartidores. Si no has visto uno de estos robots en persona, seguro has visto videos, en ocasiones tropezando con escaleras o chocando con jardineras. Mapas más detallados del mundo real sirven para prevenir ese tipo de accidentes y mejorar su eficiencia, así tu pizza llega más rápido.
4. Eso no suena tan mal, ¿cuál es la polémica? El problema es que muchos usuarios no sabían que mientras trataban de capturar a un Charmander o a un Psyduck, a la vez estaban contribuyendo a entrenar sistemas de IA y logística. A juzgar por los comentarios en foros de Reddit, todavía hay mucha confusión en torno al asunto, e incluso indiferencia por las implicaciones que podría haber. No obstante, ha revivido algunos debates familiares entre activistas y expertos sobre temas relacionados al consentimiento, la privacidad y el uso comercial de datos generados, en este caso por millones de jugadores.
¿Cómo funciona esta tecnología?
5. ¿Qué es un modelo geoespacial de gran tamaño? En una publicación de noviembre de 2024, Eric Brachmann y Victor Adrian Prisacariu, dos de los principales científicos de esta empresa (antes Niantic Labs, ahora Niantic Spatial tras ser adquirida por Scopely), explicaron cómo funciona esta innovación. “Cuando observamos una estructura familiar, ya sea una iglesia, una estatua o una plaza, es bastante fácil imaginar cómo se vería desde otros ángulos, incluso si no la hemos visto desde todos los lados. Como humanos, poseemos una ‘comprensión espacial’ que nos permite completar estos detalles basándonos en innumerables escenas similares que hemos visto antes. Pero para las máquinas, esta tarea es extraordinariamente difícil”.
La solución sería la inteligencia espacial como la próxima frontera de los modelos de IA. Así como los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM, por su nombre en inglés) dependen de grandes cantidades de texto para generar las palabras más probables que completarían un párrafo, los modelos geoespaciales de gran tamaño (LGM) dependen de grandes cantidades de datos de geolocalización para inferir la forma de estructuras en espacios físicos, incluso en lugares que no han sido escaneados por los usuarios. “En nuestra visión de un LGM, cada una de estas redes locales contribuiría a un gran modelo global, implementando una comprensión compartida de las ubicaciones geográficas y comprendiendo los lugares que aún no han sido escaneados por completo”.
6. Muy bien, ¿pero cómo es que el LGM se alimenta de los datos proporcionados por los jugadores de Pokémon Go? Los investigadores de Niantic explicaron que desarrollaron un Sistema de Posicionamiento Visual (VPS). Con esta tecnología, “los usuarios pueden ubicarse en el mundo con una precisión milimétrica. Esto significa que pueden ver el contenido digital colocado en el entorno físico de forma precisa y realista. Este contenido es persistente, ya que permanece en la ubicación incluso después de que el usuario se haya marchado, y luego se puede compartir con otros”. Un ejemplo reciente es la función experimental Pokémon Playgrounds, que permite dejar criaturas virtuales en un punto concreto para que otros jugadores las vean e interactúen con ellas.
En suma, el VPS se alimenta de escaneos capturados por los propios usuarios desde múltiples perspectivas, en distintos momentos del día y a lo largo de varios años, cada uno acompañado de datos de ubicación. Según el artículo de MIT citado arriba, el VPS de Niantic ha capturado 30,000 millones de imágenes. Con esta información, la empresa construye una representación tridimensional extremadamente detallada del entorno físico, la cual tiene un valor especial porque se obtiene desde la perspectiva de peatones, lo que incluye espacios a los que los automóviles no pueden acceder, como plazas, parques, senderos o interiores de complejos urbanos.
Cuestiones éticas
7. El tema ha llamado la atención de varios activistas y organismos, como la Red de Defensa de Derechos Digiales (R3D).Esta recoge una cita de Elise Thomas, analista senior de inteligencia en el Instituto para el Diálogo Estratégico, quien indica que es sintomático de la época que “Pokémon Go esté siendo usado para construir un sistema de IA que inevitablemente terminará siendo usado en sistemas automatizados de armas para asesinar gente”. Además, el juego ha estado circulando por 10 años. No hay manera de que usuarios que descargaron el juego en 2016 supieran que sus datos iban a ser empleados para entrenar un sistema de IA y lucrar con los avances producidos, incluso si hubieran leído los términos y condiciones, ya que esta tecnología no estaría en el radar sino hasta unos años después.
8. En defensa de Niantic. Aunque no es de esperarse que los usuarios estén al pendiente de todas las noticias publicadas por los desarrolladores de sus juegos, Niantic ha sido transparente sobre sus intenciones de aprovechar los datos recogidos en sus juegos para desarrollar tecnologías ajenas a estos (además de Pokémon Go, también han desarrollado Monster Hunter Now y Pikmin Bloom). En su publicación de 2024, la empresa aclaró que “la función de escaneo es totalmente opcional: los usuarios deben visitar una ubicación pública específica y hacer clic para escanear. Esto permite a Niantic ofrecer nuevas experiencias de realidad aumentada. Simplemente caminar y jugar a nuestros juegos no entrena un modelo de IA”.
9. ¿Cuál es el futuro de estas innovaciones? Niantic Spatial hoy parece más enfocada en inteligencia artificial y robótica que en juegos móbiles. En ese sentido, Pokémon Go es un medio para lograr un fin, y ese fin es seguir entrenando su LGM para llevar la IA de la pantalla a las calles. “El problema radica en que la IA, en muchos sentidos, está confinada a la pantalla, posee un profundo conocimiento de conceptos derivados de la ingente cantidad de texto en internet, pero a la vez ignora por completo el mundo fuera de los centro de datos”, escribió John Hanke, CEO de Niantic. “Para liberar el potencial de la IA en este vasto sector de la economía, debemos dotarla de conocimiento del mundo, habilidades para interactuar con él y formas físicas para manipularlo. Necesita un cerebro adaptado al mundo real y un cuerpo para moverse por él”.
afirmó Hanke sobre el acuerdo alcanzado con Coco Robotics. “Estamos encantados de colaborar con Coco Robotics como nuestro primer socio en robótica y de implementar inteligencia espacial para abordar estos desafíos de frente”. Queda por ver si habrá jugadores de Pokémon Go que no estén de acuerdo con el uso que se le ha dado a los datos recogidos en sus pokéaventuras, y cuáles son las acciones a las que van a recurrir, aparte de quejarse en foros de Reddit.