La dificultad del autoaprendizaje de los vehículos autónomos
Uno de los principales problemas que se plantean a la hora de conseguir que los coches funcionen sin necesidad de conductor es la dificultad de hacer que los coches autoaprendan según la casuística que se encuentren cuando circulan
Nunca dejarías que un sistema de autoaprendizaje manejara un avión, ¿por qué un coche si? El autoaprendizaje es la característica más importante y compleja de la conducción autónoma y es por ello que se debe poner especial atención.
¿Cómo podrá demostrar un fabricante de coches autónomos que sus vehículos son seguros? Lo tendrán muy complicado por una razón: el autoaprendizaje, el núcleo de la inteligencia del futuro de la automoción.
En el desarrollo convencional los ingenieros escriben líneas de código que luego comprueban, validan y si tienen que hacer alguna mejora o modificación, la hacen en base a unos requisitos, pero esto no sucede con la IA de los coches autónomos por su extremada complejidad. Y vamos a poner algún ejemplo concreto de los problemas a los que se enfrentan los ingenieros.
Imagina que todas las pruebas, o la gran mayoría de ellas, se realizan durante el día. Esto significa que el coche autónomo podría no reaccionar bien ante la misma calle si fuera de noche, los peatones pueden llevar otra ropa y las señales costaría más identificarlas. Además las luces de la carretera estarían encendidas así como los locales comerciales. Estímulos muy diferentes entre la noche y el día, o el amanecer y el atardecer.
Un coche autónomo, o mejor dicho, su inteligencia artificial, tendrá que aprender a trabajar bajo cualquier circunstancia pero no es posible probarlo para toda la casuística por lo que conforme recorran más kilómetros, más información tendrán para mejorar.
Otro caso es que en la ciudad donde se hagan las pruebas nadie lleve sombrero pero luego el coche autónomo podría circular por carreteras que tengan peatones con sombreros y no sepa cómo reconocerlos. Para las pruebas del autoaprendizaje se cobra especial importancia la calidad de la información. ¿Qué sucederá si existe niebla y el coche no capta buenas imágenes?
Será imposible predecir todas las situaciones a las que se deba enfrentar un coche autónomo como por ejemplo ante un accidente, un incendio o una explosión. Situaciones muy complejas que son casi imposible de repetir para que un coche autónomo las aprenda antes, tendrá que hacerlo, evaluar y responder en tiempo real. Eso, o quedarse parado.
En las pruebas que se realizan con coches autónomos no existe la transparencia, los diferentes fabricantes no comparten la información, compiten entre ellos. ¿Es este el camino a seguir si pensamos solo en el beneficio de la sociedad?
El contenido de este comunicado fue publicado primero en la página web de Hipertextual