The Economist: vehículos autónomos están atrapados en el tráfico

Pedir robotaxis mediante una aplicación volvería obsoleto el hecho de poseer un automóvil. Lo mejor de todo es que los reflejos que operan a la velocidad de la electrónica mejorarían drásticamente la seguridad. Los líderes de la industria automotriz y tecnológica hablaron de un mundo de “cero accidentes”.

Y la tecnología estaba a la vuelta de la esquina. En el 2015, Elon Musk, CEO de Tesla, predijo que sus autos serían capaces de tener “total autonomía” para el 2017. Musk es famoso por no cumplir con sus propios plazos. Pero él no está solo. General Motors dijo en el 2018 que lanzaría una flota de automóviles sin volantes o pedales en el 2019; en junio cambió de opinión.

Waymo, la subsidiaria de Alphabet ampliamente conocida como líder de la industria, se comprometió a lanzar un servicio de taxi sin conductor en Phoenix, donde ha estado probando sus autos, a fines del 2018. El plan ha sido un fiasco. Solo una parte de la ciudad tiene cobertura; solo pueden participar usuarios aprobados. Las calles anchas y soleadas de Phoenix son algunas de las más fáciles de recorrer en cualquier parte del mundo; aun así, los autos de Waymo por si acaso tienen conductores humanos detrás del volante en caso de emergencia.

Jim Hackett, CEO de Ford, reconoce que la industria “sobreestimó la llegada de vehículos autónomos”. Chris Urmson, una pieza clave en los esfuerzos de conducción autónoma de Alphabet (se fue en el 2016), solía esperar que su hijo pequeño nunca necesitara una licencia de conducir. Urmson ahora habla de autos sin conductor que aparecerán gradualmente en los próximos 30 a 50 años.

Las empresas están cambiando cada vez más a un enfoque más gradual, basándose en tecnologías como el mantenimiento de carriles o el estacionamiento automático. Una serie de muertes que involucran autos sin conductor han descartado la idea de que un mundo de cero choques está cerca. Los mercados están empezando a darse cuenta. En setiembre, el banco Morgan Stanley redujo su valoración de Waymo en un 40%, a US$ 105,000 millones, citando retrasos en su tecnología.

En otras palabras, el futuro está atrapado en el tráfico. En parte, eso refleja la predilección de la industria tecnológica por las promesas grandiosas. Pero los vehículos autónomos también estaban destinados a ser un buque insignia del poder de la IA. Sus batallas ofrecen lecciones valiosas sobre los límites de la tecnología más moderna del mundo.

Pisando el freno

Una es que, a pesar de todos los avances en aprendizaje automático, las máquinas todavía no son muy buenas para aprender. La mayoría de los humanos necesitan unas pocas docenas de horas para dominar la conducción. Los autos de Waymo han tenido más de 10 millones de millas de práctica, y aún se quedan cortos. Y una vez que los humanos han aprendido a conducir, incluso en las calles amigables de Phoenix, pueden, con un poco de esfuerzo, aplicar ese conocimiento en cualquier lugar, aprendiendo rápidamente a adaptar sus habilidades a la hora punta de Bangkok o una pista de grava en la Grecia rural. Las computadoras son menos flexibles. Los investigadores de IA han quemado muchas pestañas buscando técnicas para ayudarlos a igualar el aprendizaje rápido que muestran los humanos. Hasta ahora, no han tenido éxito.

Otra lección es que los sistemas de aprendizaje automático son frágiles. Aprender únicamente de los datos existentes significa que luchan con situaciones que nunca antes habían visto. Los humanos pueden usar conocimiento general y razonamiento en el momento para reaccionar ante cosas nuevas para ellos: un avión pequeño que aterriza en una carretera, por ejemplo, como sucedió en el estado de Washington en agosto (gracias a la flexibilidad cognitiva de los humanos, nadie salió herido). Los investigadores de automóviles autónomos llaman a estas situaciones inusuales "casos extremos".

Conducir está lleno de ellos, aunque la mayoría son menos dramáticos. Los casos extremos mal manejados parecen haber sido un factor en al menos algunas de las muertes causadas hasta la fecha por vehículos autónomos. El problema es tan difícil que algunas empresas, particularmente en China, piensan que podría ser más fácil rediseñar ciudades enteras para apoyar una limitada conducción autónoma que fabricar vehículos totalmente autónomos.

El punto más general es que, como la mayoría de las tecnologías, lo que actualmente se llama “IA” es poderoso y limitado. El reciente progreso en aprendizaje automático ha sido transformador. Al mismo tiempo, el objetivo final —la creación de una máquina de una inteligencia fluida, general y humana— sigue siendo distante. La gente necesita separar la justificada emoción de la exageración oportunista. Pocos dudan de que un automóvil completamente autónomo es posible en principio. Pero cada vez más el consenso es que no es inminente. Cualquiera que cuente con la IA para negocios o placer podría hacer algo peor que recordar esa historia de advertencia.