Steve Silverman pomógł zbudować kamery dla dwóch łazików NASA, które udały się na Marsa. W mniej egzotycznym krajobrazie parkingu Google’a patrzy z sentymentem na swoje najnowsze dzieło, przykręcone do dachu Hyundai’a hatchbacka. Ten szpetny zespół prawie podwaja wysokość samochodu: cztery białe nogi podtrzymujące pionową czarną łodygę, na której umieszczono osiem kamer. „Myśleliśmy o tym, żeby to zakryć, ale jesteśmy nerdami” – mówi Silverman. „Jesteśmy z tego dumni”

Silverman i jego zespół budują sprzęt, który przechwytuje obrazy dla Google Street View, projektu, który od 2007 roku umieszcza w sieci panoramy ponad 10 milionów mil dróg, budynków i sporadycznych aktów publicznego oddawania moczu, aby wszyscy mogli je zobaczyć. Nowy projekt kamer, pierwsza duża modernizacja od ośmiu lat, zaczął regularnie patrolować ulice w zeszłym miesiącu. Dane, które właśnie zaczyna wracać wzmocni cyfrowy uścisk Google na świecie.

Jak można się spodziewać, jeśli myślisz z powrotem do aparatu w telefonie komórkowym 2009, obrazowanie Street View ma zamiar uzyskać dużo wyraźniejsze. Czekamy na poślizgu przez świat z kanapy w wyższej rozdzielczości i punchier kolory. Ale nowy sprzęt Google’a nie został zaprojektowany tylko z myślą o ludzkich oczach. W skład samochodowej platformy wchodzą dwie kamery, które rejestrują nieruchomy obraz HD, patrząc z każdej strony pojazdu. Są tam, aby nakarmić wyraźniejsze, bliższe ujęcia budynków i znaków ulicznych do algorytmów rozpoznawania obrazu Google.

Te algorytmy mogą przeglądać miliony znaków i witryn sklepowych bez zmęczenia. Poprzez zbieranie ogromnych ilości informacji widocznych na ulicach świata – szyldów, nazw firm, być może nawet godzin otwarcia wywieszonych w oknie delikatesów na rogu – Google ma nadzieję ulepszyć swoją już i tak pokaźną bazę danych cyfrowych map. Firma, zbudowana na bazie algorytmów, które indeksowały sieć, stosuje tę samą strategię w świecie rzeczywistym.

Globalny nadzór

Pomysł stojący za Street View jest niemal tak stary jak samo Google. W 2001 roku, trzy lata po założeniu firmy, dyrektor generalny Larry Page zabrał kasetę wideo, którą nakręcił, jeżdżąc po Bay Area, do laboratorium graficznego Stanforda. Poprosił tamtejszych naukowców, aby wymyślili sposób na podsumowanie jej w formie obrazów, i rozpoczęli projekt nazwany „indeksowaniem fizycznej sieci”. Jego technologia została wchłonięta przez Google w 2006 roku, kiedy samochody firmy po raz pierwszy wyjechały na drogi przed publicznym uruchomieniem Street View w następnym roku.

Dziesięć lat później samochody Street View zrobiły ponad 80 miliardów zdjęć w tysiącach miast i 85 krajach. Dane firmy dotyczące konwencjonalnego mapowania są jeszcze bardziej obszerne. Ale Google wciąż łaknie lepszego indeksu świata. Jen Fitzpatrick, wiceprezes, która kieruje działem map w firmie, wini za to nas. „Ludzie przychodzą do nas codziennie z trudniejszymi i głębszymi pytaniami”, mówi.

Pierwszy raz, gdy przeszukiwałeś Mapy Google lub Street View, prawdopodobnie wpisałeś adres ulicy – być może swój własny. Fitzpatrick mówi, że firma dostaje teraz trudniejsze zapytania, które wymagają świeższego, bardziej szczegółowego cyfrowego modelu świata, jak na przykład: „Co to za tajska knajpa otwarta teraz, która realizuje dostawy na mój adres?”

Chce, aby jej usługa obsługiwała zapytania, które zakładają wiedzę o tym, jak wygląda świat: „Jak nazywa się ten różowy sklep obok kościoła na rogu?”. Parcie Google’a, by skłonić nas do rozmowy ze swoim wirtualnym asystentem w stylu Siri, zachęca nas do większej konwersacyjności w naszych żądaniach. „Są to pytania, na które możemy odpowiedzieć tylko wtedy, gdy mamy bogatsze i głębsze informacje”, mówi Fitzpatrick.

Ogromne inwestycje Google w uczenie maszynowe i AI zapewniają naturalny sposób na uzyskanie tych informacji. Dzięki ostatnim badaniom w dziale map, gdy samochód Street View rejestruje zdjęcia odcinka drogi, algorytmy mogą teraz automatycznie tworzyć nowe adresy w bazie danych map firmy, lokalizując i przepisując wszystkie nazwy ulic i numery. Street View był pierwszym z grup produktów Google do korzystania z firmy potężne niestandardowe chipy AI, zwanych TPUs.

System zespołu nauczył się dowiedzieć skróty, takie jak „AV.” dla avenida, biorąc podpowiedzi z innych znaków w kraju, gdzie są one pisane w całości, i innych wskazówek w danych map Google. Oprogramowanie zostało również przeszkolony do rozpoznawania nazw firm, i jest wystarczająco inteligentny, aby zignorować wizualne zagrożenia podróży, takie jak gigantyczne logo Bridgestone, który może skarleć nazwę sklepu opon.

Wyższa jakość obrazów pochodzących z nowego sprzętu teraz na szczycie Google Street View pojazdów pozwoli tych systemów, aby wydobyć informacje, takie jak to bardziej wiarygodne. „Z perspektywy uczenia maszynowego wszystko staje się lepsze” – mówi Andrew Lookingbill, inżynier pracujący nad tą technologią. Pomoże to również jego zespołowi w wysiłkach zmierzających do stworzenia nowego oprogramowania jeszcze lepiej rozumiejącego świat. Myślą o próbach automatycznego rozpoznawania różnych typów firm na podstawie ich wyglądu i odczytywania bardziej szczegółowych informacji, takich jak znaki godzin otwarcia.

Nowe terytorium

Dekodowanie obrazów Street View za pomocą algorytmów może być szczególnie przydatne w miejscach, w których drogi, miasta i firmy zmieniają się najszybciej – w mniej rozwiniętych gospodarkach, w których Google i jego konkurenci mają nadzieję znaleźć kolejnych kilka miliardów użytkowników. Rząd Indii poinformował w tym roku, że niedawno położył średnio 14 mil nowej drogi każdego dnia. Street View poszedł na żywo tego lata w nigeryjskim megamiasta Lagos-populacja 21 milionów. Fitzpatrick mówi, że algorytmy Google’a przeszukujące obrazy mogą pomóc przełożyć nowe zdjęcia na znaczny skok jakości map. Google sprzedaje reklamy wewnątrz map, więc nowy zasięg i dokładność może przełożyć się na większe przychody, jeśli przyciągają nowych użytkowników i wykorzystanie do usługi.

Google chce, aby pomóc karmić swoje algorytmy głodny obrazu. Ostatnie zainteresowanie branży technologicznej wirtualną rzeczywistością sprawiło, że kamery 360 stopni stały się stosunkowo tanie. Tego lata Google zaczęło certyfikować niektóre kamery jako „Street View ready”, co oznacza, że można przesyłać własne panoramy za pośrednictwem aplikacji mobilnej Street View, aby żyć na usługi firmy. Ten materiał filmowy będzie przetwarzany przez algorytmy rozpoznawania obrazu Google dla świeżych danych mapy, tak jak jego własne imagery.

Google liczy na crowdsourcing, aby dane Street View świeższe niż jest teraz. „Oczekiwania są takie, że Google ma zindeksowany cały świat” – mówi Charles Armstrong, menedżer produktu Street View. „Ale to nigdy nie spełnia oczekiwań”. Aplikacja mobilna Street View firmy Google nagradza osoby, które składają zdjęcia, wirtualnymi trofeami, a nawet zasugeruje lokalne miejsca, w które warto zabrać aparat. Co ważniejsze, Armstrong przewiduje, że firmy, tablice turystyczne, a nawet rządy wkrótce będą prowadzić własne samochody z kamerą, aby upewnić się, że świat dostaje aktualny widok ich ulic i miast.

Wszystkie aktualizacje do Street View mogą pomóc Google utrzymać swoją pierwszorzędną pozycję w cyfrowych mapach. Firma jest najbardziej widoczny wśród garstki wiodących globalnych projektów mapowania. Inne mocne uderzenia są HERE, własnością koalicji niemieckich firm samochodowych; TomTom, znany z samodzielnych jednostek GPS i zegarków; i współpracy projekt Open Street Map. „Każdy z nich mierzy się z innymi” – mówi Alyssa Wright, prezes amerykańskiego oddziału Open Street Map. (W świecie, w którym większość z nas ma przy sobie smartfony wyposażone w GPS, dane mapowe są ważne nie tylko ze względu na wskazówki dojazdu. „Mapowanie ma fundamentalne znaczenie dla tego, jak budujemy naszą cyfrową przyszłość, od autonomicznych pojazdów po aplikacje randkowe” – mówi Wright.

Nowe kamery Street View i parcie Google’a na zbierane przez tłumy zdjęcia mogą również doprowadzić firmę do nowych kontrowersji związanych z prywatnością. Obawy o Google czyniąc efemeryczne sceny publiczne stałymi elementami internetu dudniły, a czasami wybuchały, odkąd Street View się zaczęło. Niemcy i Austria są w dużej mierze niewidoczne na Google Street View, i były przez lata, po tym jak firma wpadła w kłopoty za rejestrowanie danych Wi-Fi z pojazdów Street View. Flota Google’a dopiero niedawno wróciła do obu krajów. W 2012 roku sąd najwyższy Szwajcarii nakazał Google przyciąć swoje kamery, aby zapobiec ich podglądania przez ściany i zamazać pewne miejsca, takie jak schroniska dla kobiet.

Fitzpatrick odrzuca sugestię, że wyższa jakość obrazu może prowadzić do większych obaw o prywatność. „Nie widzieliśmy ani nie słyszeliśmy o miejscach, gdzie są dodatkowe wrażliwości,” mówi. Google będzie nadal automatycznie zamazywać twarze i tablice rejestracyjne na swoich własnych zdjęciach Street View. Ale nie będzie to robić domyślnie na crowdsourced materiału, zamiast tego pozostawiając go do użytkowników, aby wybrać, czy użyć technologii Google rozmycia, kiedy przesłać nowe zdjęcia 360.

Jak wiele więcej może Google wyodrębnić z Street View przy użyciu algorytmów przetwarzania obrazu? A lot.

Na początku tego roku naukowcy Stanford, w tym profesor Fei-Fei Li, obecnie główny naukowiec w dziale chmury Google, pokazali, że mogą przewidzieć dochody, rasę i wzorce głosowania dla miast USA z oprogramowaniem, które rejestruje markę, model i rok samochodów na zdjęciach Street View. Zapytany, czy coś takiego było planowane w Google, rzecznik powiedziałby tylko, że firma zawsze szuka sposobów wykorzystania danych Street View do poprawy firmy platformy, w tym poza maps.

Przetwarzanie obrazów Street View z Google i jego użytkowników może również pomóc samojeżdżących samochodów z kolegów Alphabet zależnej Waymo zrozumieć świat. „Zespół od czasu do czasu współpracuje nad różnymi rzeczami” – to wszystko, co Fitzpatrick powie na ten temat. Ale jej zespół ma tyle samo do zyskania w zamian od Waymo.

Z powrotem na tym parkingu Google, aparat-wizard Silverman wyznaje, że trolling autostrad w Street View samochód sportowy jeden z urządzeń jego zespołu nie jest dużo zabawy. „Po jednym dniu jesteś gotowy, by nie być kierowcą autobusu i wrócić do inżynierii” – mówi. Tak jak samokierujące się pojazdy zmieniłyby ekonomię usług przewozowych na żądanie, tak brak konieczności płacenia ludziom za nudę za kierownicą byłby dobrodziejstwem dla Street View. Algorytmiczny indeks świata fizycznego firmy może dopiero się rozkręcać.