El nivel más elevado del sistema de asistencia a la conducción es prescindir por completo del conductor. Sabemos que los automóviles autónomos son básicamente computadoras móviles con funciones de percepción visual, algoritmos de toma de decisiones y control mecánico.
Sobre la base de los tres puntos anteriores, podemos pensar en el futuro de los vehículos autónomos como la compresión continua de los costos de la tecnología, la mejora gradual de la precisión visual con algoritmos optimizados, y productos finales con tecnología de conducción autónoma para el consumidor, introducidos al mercado paso a paso después de haber enfrentado una serie de retos.
No hay dudas acerca del trayecto para todas las empresas de tecnología automotriz / de internet en general. No podemos detener la ley de desarrollo rápido de Moore y seguiremos cosechando los beneficios de este desarrollo vertiginoso. El hardware y los componentes de nuestra cadena de suministro automotriz también han abatido rápidamente nuestros costos. Asimismo, las leyes pertinentes también avanzarán con rapidez una vez que la tecnología sea una realidad en el mercado.
Sabemos que en algunos países está permitido manejar en las autopistas a velocidades de 200 km/h o más, mientras que en otros países abundan los accidentes a baja velocidad. Hay una gran diversidad en los accidentes viales, pero entre las principales causas están el hecho de que los conductores no respetan las reglas de tránsito y que no todos los elementos del entorno vial cumplen con las normas establecidas. La conducción automatizada es un conjunto complejo de tecnologías que combina la toma de decisiones computarizada, la tecnología de redes y la industria automotriz.
Cuando usamos algoritmos en vez del freno y el acelerador, o incluso el volante, se debe tratar, en esencia, de un proceso de automatización de una máquina. La automatización de máquinas es algo que conocemos bien, a menudo dentro de un proceso muy estandarizado que funciona de manera automática con un conjunto de normas de conducta completas y prescriptivas. Por ejemplo, en el ámbito de la manufactura industrial, ha reemplazado a nuestra mano de obra manual con una mayor rapidez y precisión. Pero me parece que la conducción automatizada en el entorno de transporte tiene un rol diferente – junto con la aportación cognitiva del conductor.
Reemplazando al conductor
En gran medida, lo que el vehículo autónomo tiene que reemplazar es al conductor – o a los pensamientos del conductor. Los conductores más sofisticados adquirieron sus conocimientos y experiencia por medio de incidentes de tránsito menores, choques, o accidentes. En realidad, se trata de una cuestión de cognición. Por ejemplo, en una esquina en la que suceden accidentes con frecuencia, un conductor experimentado se anticiparía a las condiciones, pues ya le ha sucedido alguna vez que se topa repentinamente con una bicicleta. Pero el vehículo autónomo no puede anticipar con base en la experiencia previa, y le resultará difícil actuar en forma temprana la próxima vez que esté en una situación similar, incluso después de haber tenido un accidente. En su “cabeza” sólo existe un programa, y el programador le dice que siempre debe “verificar la situación que se le presenta y si de pronto aparece una persona, deberá frenar”.
Por supuesto que en ocasiones, podría no ser capaz de detectar la aparición súbita de una persona, y sería demasiado tarde para detener el vehículo.
En general, la tecnología de vehículos automatizados debería reemplazar al conductor a nivel cognitivo para poder enfrentarse al entorno vial. El entorno de tránsito es relativamente complejo – no sólo hay conductores inexpertos, sino también conductores con diferentes estilos de manejo y conductores con deficiencias – y a nivel cognitivo, el vehículo autónomo es, hoy por hoy, un conductor absolutamente principiante.
La gente puede juzgar con facilidad, sin tener que pensarlo mucho, si el conductor que va delante de ellos es principiante, simplemente porque no va en línea recta y a veces baja la velocidad. La gente puede resumir las habilidades de conducción en un entorno vial relativamente complicado. Las decisiones que toma el vehículo exigen percepciones más precisas y una toma de decisiones algorítmica más compleja, pero las situaciones que van más allá de la toma de decisiones mediante algoritmos suceden constantemente.
Imagine un mundo sin conductores
La gente evitará las complicadas condiciones viales, durante las horas pico, pero los vehículos autónomos pueden seguir circulando gracias a su sistema de navegación de alta precisión, haciendo alto de vez en cuando: un hombre cruza la calle, alto; un triciclo exprés se cuela por un hueco estrecho, alto. A la gente le gusta cambiarse de carril y rebasar a los vehículos que van despacio delante de ellos en la autopista, con diferentes velocidades. En cambio, en el caso de los vehículos autónomos, es más probable que aceleren o bajen la velocidad manteniéndose en un mismo carril. Por supuesto que también es posible incorporar al sistema del vehículo autónomo el código de manejo de rebases para usarlo en condiciones predeterminadas, pero la situación puede resultar más complicada cuando el auto se enfrenta a un conductor que cambia de carril y adelanta constantemente.
Si todos los vehículos en el camino fueran autónomos, sería mejor. Imagine que conductores con distintos estilos de conducción y vehículos autónomos circularan al mismo tiempo: al conductor en el carril de la izquierda le gusta acelerar y rebasar, y el conductor novato en el carril de la derecha frena de vez en cuando; luego, alguien que ni siquiera sabe conducir podría decidir, “más me valdría mantenerme alejado de ellos” antes que los vehículos autónomos dotados de avanzadas habilidades de manejo. De hecho, en eso consiste usar un nivel cognitivo de reducción dimensional para comparar varias cosas a nivel perceptivo. Esto pasa en las condiciones de tránsito más complejas.
Los fabricantes automotrices y otros actores de la industria consideran que los vehículos autónomos primero realizarán pruebas en caminos o entornos específicos, por ejemplo, en instalaciones dedicadas, con rutas de autobuses autónomos. En opinión de un investigador del sector de los vehículos autónomos, el proceso se asemeja más a automatizar máquinas bajo el concepto del Internet de las Cosas. Llevar la conducción automatizada del nivel perceptivo al nivel cognitivo equivale a voltear de cabeza nuestra manera de pensar para deliberar nuevamente sobre el tema. Es como agregar un cerebro a las cuatro ruedas mecánicas automatizadas, y el cerebro no es para procesar información sensorial sino para anticipar las condiciones de tránsito y agregar conocimientos.
Sea cual sea la industria, se requiere más investigación de largo plazo al nivel cognitivo de las computadoras, y es por ello que los conceptos más interesantes en la actualidad tienen que ver con inteligencia artificial.
Para los vehículos autónomos, deberíamos tratar ya sea de conducir bajo todo tipo de condiciones de tránsito, y que el programador agregue cada situación como código de programación después de cada accidente (con lo que se iría creando una colección de código capaz de manejar todas estas situaciones), o bien hacer del vehículo autónomo un cerebro cognitivo que aprenda los estilos de manejo y las decisiones de los conductores y se anticipe a las condiciones del camino.
La mayoría de los fabricantes de automóviles no son agresivos, y sus sistemas auxiliares de conducción no son más que mejoras a los sistemas previos a un accidente. Aun cuando hay fabricantes radicales que quieren poner a prueba vehículos completamente autónomos, eligen predominantemente el área de Silicon Valley en California, donde las calles y autopistas lucen mucho más limpias y ordenadas.