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El vehículo autónomo reto de la inteligencia artificial

Do Rebelión, 18 de Dezembro, 2017
Por Fernando G. Jaén Coll


La Presidencia del Senado de Francia ha admitido, el 27 de noviembre de 2017, el Rapport d’information fait au nom de la commission des affaires européennes sur la stratégie de l’Union européenne pour le véhicle autonome (Nº 117), y con base en él podemos ver cuáles son los elementos fundamentales que se ponen sobre la mesa, en el orden práctico, teniendo presente que actualmente hay unos mil millones de vehículos en el planeta, según nos indica el informe, y que su sustitución de golpe significaría una cantidad de dinero impresionante.

El sector del automóvil, como otros, está sometido a la presión del cambio tecnológico y la innovación: En cuanto a los combustibles, buscando la reducción de la contaminación; pero apenas las empresas se adentran en la fabricación del coche eléctrico que sea aceptable para el consumidor por sus prestaciones (particularmente por el recorrido posible sin tener que recargar los acumuladores o baterías), que ya se abre una nueva fuente de incertidumbre, de inversión y de necesidades de financiación con la posibilidad de fabricar vehículos autónomos, que puedan circular sin conductor utilizando la aplicación de inteligencia artificial, cuyo dominio técnico es de un alcance que “tendrá consecuencias determinantes para la geoeconomía del siglo XXI”. La inmediatez con que se puede producir dependerá de la extensión que consideramos para su aplicación, ya que, circunscrita la circulación a las autopistas, podría implementarse en un par de años o tres, visto que ya están circulando camiones y otros vehículos autónomos, sin conductor, transportando a empleados por recintos industriales privados.

Podemos clasificar en tres grupos los principales factores a tomar en consideración respecto de la conducción sin chófer: 1) la seguridad a las carreteras, 2) las infraestructuras, y 3) el papel de la inteligencia artificial al volante.

En cuanto al primero, se considera que el error humano es causante del 90 % de las muertes en las carreteras y se estima que una robotización completa podría dividir por diez su incidencia, salvando, según el presidente de Audi, 900.000 vidas por año a escala planetaria y reduciendo los heridos en número de 36 millones al año. Esto tendría consecuencias directas en las aseguradoras, reduciendo el volumen de las indemnizaciones que pagarían, a menos que se cambien los baremos de las indemnizaciones (Alemania lo ha hecho en la primavera del 2017) o, añadimos nosotros, que los valores nuevos de los vehículos, como consecuencia de la nueva tecnología, aumentaran considerablemente, manteniendo constantes primas y baremos. Otro aspecto a considerar tiene que ver con el hecho de coexistir la conducción por robots y por humanos, de forma que la irracionalidad humana puede resultar poco compatible con la automatización y también hay que considerar la captación de las imágenes en la carretera (lectura de una señal de tráfico, por ejemplo). Un factor añadido hoy en día es el riesgo de que los vehículos sin conductor puedan transformarse en un tipo de robots asesinos al servicio de malhechores, terroristas o estados hostiles.

En cuanto al segundo grupo, los dos aspectos principales que más preocupan son la comunicación entre vehículos (su armonización técnica) y la comunicación entre vehículos e infraestructuras. No hay duda de que la señalización de las carreteras tendría que cambiar y los vehículos tendrán que llevar equipamientos de captación adecuados, si bien se puede pensar en que la conexión con las infraestructuras pueda preceder a la aparición de robots-conductores. Para mejor circular y evitar las congestiones hay que aplicar los principios siguientes: 1) cada vehículo comunicaría a la infraestructura el lugar de salida y de llegada; 2) un dispositivo informático, centralizando la información, deduciría los itinerarios correspondientes; y 3) cada vehículo habría de seguir el trayecto indicado por el sistema informático, excepción hecha de eventuales correcciones realizadas por el propio sistema central. Dado el volumen de inversiones a hacer en infraestructuras públicas, y su financiación, cabe pensar en nuevas figuras impositivas.

En el tercer grupo de factores, el del papel de la inteligencia artificial, el deep learning (aprendizaje profundo) ha introducido, en los últimos cinco años, la consideración de dos etapas en cuanto a la programación de ordenadores, el aprendizaje inicial y el perfeccionamiento, este último compartiendo la experiencia de los propios robots, a modo de un ordenador que, partiendo de unos ejemplos iniciales, aprende por él mismo. Este es el reto mayor o, como dice el director general de Apple, y queda recogido al informe: el coche-robot es “la madre de todos los proyectos de inteligencia artificial y el [proyecto] más complejo”.

Fernando G. Jaén Coll, profesor titular de la Facultad de Empresa y Comunicación de la Universidad de VIC- UCC.

Rebelión ha publicado este artículo con el permiso del autor mediante una licencia de Creative Commons, respetando su libertad para publicarlo en otras fuentes.

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