Cada vez que se habla de conducción autónoma, se está hablando de Inteligencia Artificial y Machine Learning. Son los sistemas tecnológicos a través de los cuales, el ser humano le enseña a una computadora a registrar cada información que recibe de sus receptores de actividad externa, ya sean sensores, ultrasonidos, micrófonos, cámaras, radares o Lidar.
El hombre debe ser tan preciso en la programación, de modo tal que la máquina vea cualquier elemento que debe reconocer para conducir un auto sin la ayuda de una persona, y lo reconozca sin duda alguna. Además, la programación incluye el aprendizaje, ya que de cada situación se hace un registro que contribuye al ajuste cada vez más fino de ese acontecimiento. Así, después que a un automóvil se le cruzaron 100 peatones en distintas circunstancias, el procesamiento de la tecnología, permite detectarlo a mayor distancia y con mayor certeza que al comienzo. Por eso existen las actualizaciones de software.
Lo que pocos hubieran imaginado, es que el proceso podría hacerse algún día a la inversa. Sin embargo, una patente presentada por General Motors en la United States Patent and Trademark Office (USPTO), que es la oficina de patentes y marcas de EE.UU., parece indicar lo contrario, según reporta el portal Motor1.
La patente en sí, muestra el modo por el cual un auto puede entrenar a un aprendiz usando un vehículo autónomo en lugar de un instructor humano. Y será el propio sistema de conducción autónoma del auto el que vaya juzgando el aprendizaje de la persona que está en el volante, liberando cada vez más funciones autónomas para que queden en poder del conductor.
El sistema funciona midiendo a través de uno o más sensores, las acciones manuales del aprendiz con respecto al control del vehículo autónomo, y tras compararlas con las formas recomendadas en su programación, evalúa el progreso del alumno. Una vez que esta comparación se llevó a cabo, el auto emite un informe y asigna una puntuación para el aprendiz, basada en la comparación.
La presentación de la patente de GM, tiene además una interesante argumentación. Según han expresado, “en ciertas situaciones, las técnicas típicas que utilizan un instructor humano pueden no ser siempre óptimas, por ejemplo, ya que esto puede introducir sesgos del instructor humano y/o puede llevar más tiempo, ser costoso y/o difícil de programar”. El criterio o gusto personal de un ser humano puede estar también influenciando la programación del sistema, es cierto, pero un sistema se trata de algo que no hace una persona solamente sino un equipo, y que se puede perfeccionar o corregir con el mismo método de Machine Learning con el que se progresa cuando se enseña a conducir autónomamente a un vehículo.
La tecnología seguirá siendo desarrollada por personas, y para el bien de las personas. La máquina no está en camino a reemplazar al ser humano, porque lo necesita para colaborar en hacer más fácil su vida. De hecho, esta patente asegura que las personas podrían disponer de un instructor más preciso, menos subjetivo y con mayor disponibilidad de tiempo para enseñarles a conducir.
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