El término AI se acuñó por primera vez en 1955 en una propuesta para “llevar a cabo un estudio de inteligencia artificial de 2 meses y 10 hombres … en el Dartmouth College en Hanover, New Hampshire”. En 1968, el mundo fue presentado a HAL, una computadora inteligente en la película “2001: Una odisea del espacio”. En 2011, Watson, una computadora de preguntas y respuestas en lenguaje natural, compitió en “Jeopardy” y derrotó a dos ex campeones.
En otras palabras, el concepto de inteligencia artificial ha existido durante más de 60 años, y cada década la tecnología mejora.
La pregunta es, sin embargo, ¿es lo suficientemente bueno para conducir automóviles?
- ¿Quién parece más cercano a dar a luz una inteligencia artificial fuerte?
- ¿Por qué las personas estudian inteligencia artificial?
- ¿La IA será aficionada, apática o despreciará a los humanos? ¿Hay alguna forma de saber antes de crearlo?
- ¿Qué son los métodos libres de modelo (MFM) y cómo funcionan?
- ¿Cuánto tiempo tomará para que la IA (inteligencia artificial) adecuada entre en acción?
En resumen, la respuesta es no, todavía no.
Claro, ha habido grandes avances en IA respaldados por el aumento de la potencia informática y el desarrollo de sensores, sin embargo, todavía hay mucho trabajo por hacer detrás de escena. El desafío es lidiar con la imprevisibilidad de conducir. Hay tantos escenarios que podrían suceder. Además, la tecnología que utilizan los automóviles autónomos para reconocer su entorno, LIDAR, es una tecnología realmente tonta. Todo lo que hace es intentar replicar el ojo humano, con una visión o tiempos de respuesta no mucho mejores. Falla constantemente en condiciones climáticas adversas y puede sabotearse fácilmente con unas tiras de cinta adhesiva en una señal de alto.
La mayoría de las compañías que intentan fabricar automóviles autónomos también emplean a cientos de miles de trabajadores cuyo único trabajo es enseñar al vehículo autónomo cómo reconocer a los peatones, detener las señales y otros objetos. Todo este etiquetado se realiza sentando y mirando videos cuadro por cuadro e identificando objetos manualmente. Esto puede conducir a un error humano.
¿Pero qué pasa con el aprendizaje profundo? El aprendizaje profundo tiene como objetivo replicar el cerebro humano, pero aún tiene sus fallas. Las empresas como Facebook y Twitter utilizan el aprendizaje profundo para identificar el acoso escolar y todavía no lo han hecho bien, a pesar de que tienen millones de publicaciones y personas para capacitar sus sistemas.
Aun así, la mayoría de los fabricantes de automóviles afirman que tendrán autos autónomos totalmente capaces para 2020 gracias a los continuos avances tecnológicos. Toyota incluso invirtió mil millones en tecnologías de IA y robótica el año pasado. La pregunta sigue siendo si las leyes y regulaciones federales apropiadas estarán vigentes para entonces también.
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