Hombre frente a máquina: el problema del handover
By Enrique Dans
El Consumer Electronics Show de 2017 que hoy termina ha sido extraordinariamente pródigo en anuncios que permiten prever una aceleración de los progresos en torno a la conducción autónoma: alianzas como la de BMW, Intel y Mobileye que informan de que tendrán flotas de vehículos autónomos en las carreteras este mismo año 2017, marcas como la coreana Hyundai que anuncia modelos autónomos en torno a los $30,000 para competir con el anunciado Tesla Model 3, o la japonesa Honda tomando posiciones en torno a la idea de ecosistemas autónomos, entre otros. Sin duda, la idea de la conducción autónoma, que muchos consideraban prácticamente ciencia-ficción hace muy poco tiempo, está tomando ya una importancia crucial en la estrategia de muchas marcas, y en el planteamiento de las ciudades tal y como las conocemos.
Pero a medida que las experiencias con vehículos autónomos van permitiendo establecer más bases solidas de trabajo, un problema parece estar configurándose como relativamente complejo: el llamado handover, o transferencia del control del vehículo desde el sistema autónomo al conductor cuando resulta necesario. El problema, de hecho, fue uno de los factores fundamentales que Google tuvo en cuenta hace algunos años cuando tomó la decisión de orientarse directamente hacia la autonomía total, saltándose los pasos previos por los que la mayoría de las compañías optaron y que consistían en ir suplementando cada vez más la conducción con ayudas automáticas hasta llegar a un punto en que el humano no tuviese que intervenir.
El problema del handover estriba en la capacidad del humano para hacer frente a una situación compleja como una circunstancia de la conducción ante la que un sistema automatizado no sabe qué hacer, con un preaviso que, por lo general, sería sumamente breve. Según investigaciones desarrolladas en Stanford, esa toma de control afecta fuertemente al comportamiento del conductor, y puede resultar sumamente problemática. Por otro lado, las circunstancias en la conducción habitual pueden alejarse en muchas ocasiones de lo previsible: obras, accidentes, bloqueos, instrucciones de policías o personal de mantenimiento, acciones de otros conductores, etc. generan situaciones que se salen de la norma, en las que es preciso en ocasiones llevar a cabo acciones no previstas, como invadir el carril contrario o hacer caso omiso de una línea continua.
Este tipo de cuestiones han llevado a Carlos Ghosn, CEO de Nissan, a estimar que la posibilidad de que un sistema autónomo sea capaz de reaccionar adecuadamente a todas estas circunstancias está aún muy lejos, y a decidir que proveerá a sus vehículos autónomos con acceso a un sistema de ayuda remota en el que habrá personas que tomarán decisiones cuando el vehículo se encuentre ante una situación en la que no sepa qué hacer. El equivalente de un call-center, preparado para asistir al vehículo en situaciones que puedan exceder las capacidades de toma de decisiones de los algoritmos. La idea, por supuesto, no es que una persona entre en acción desde un lugar remoto para reaccionar intentando mantener el coche en la carretera cuando se ha encontrado hielo de forma inesperada, porque eso sería humanamente imposible, pero sí que cuando un vehículo se encuentre en una situación poco habitual, pueda detenerse y pedir asistencia remota.
La idea se contrapone con las tesis mantenidas por quienes defienden que una inteligencia artificial, tras los adecuados procesos de machine learning, no solo podrá hacer frente a este tipo de situaciones, sino que además, lo hará previsiblemente mejor que un ser humano. Es decir, que el entrenamiento progresivo es capaz de generar algoritmos que no se limitan a cumplir las normas de la circulación de manera estricta, sino que también son capaces de entender las situaciones en las que es preciso infringirlas por alguna razón, sea una excepción, una obra, un guardia indicándonos que pasemos cuando el semáforo está en rojo, etc. A favor de esta teoría, la demostración palpable de los progresos de los algoritmos y sensores de conducción autónoma de vehículos ya comerciales como los de Tesla, capaces ya incluso de prevenir un accidente segundos antes de que tenga lugar. Indudablemente, la idea del aprendizaje compartido por flotas enteras de vehículos que se aplica a todos ellos de manera inmediata cobra aquí un indudable valor.
¿Quién gestiona mejor las excepciones? Una persona avisada con muy pocos instantes de antelación, o un algoritmo adecuadamente entrenado para lidiar con ellas y que cuenta con la experiencia de toda una flota? La idea planteada por Nissan parece simplemente configurarse como una ayuda adicional en determinadas circunstancias puntuales en las que sea posible detenerse para tomar una decisión asistida remotamente, circunstancias que indudablemente no se darán en todos los casos, pero ¿qué hacer ante una emergencia ante la que devolver el control a un conductor distraído resulte poco menos que demencial? La respuesta a esta pregunta afecta claramente a la estrategia de las marcas: Google – ahora Waymo – y su salto directo a la autonomía total retirando completamente al humano de la responsabilidad, frente a Tesla y otros con sus sistemas progresivos de ayuda en determinadas circunstancias. Comercialmente, el primer enfoque es mucho más radical, requiere mayores inversiones y plantea un panorama absolutamente disruptivo en el que muy pocos tendrían un vehículo propio, sino que accederían a su uso como servicio. El segundo es más gradual, más aceptable sobre todo por las compañías de automoción, y posiblemente menos brusco también para muchos usuarios, que prefieren seguir planteando la conducción autónoma como una posibilidad, no como una obligación.
Sin embargo, que Google ya considere su tecnología, a pesar de su radicalidad, tan madura como para hacer spin-off de la misma con supuesta viabilidad comercial podría alterar este panorama. Como en otras ocasiones, me inclino por pensar que esta transición se va a dar de manera bastante más rápida de lo que muchos esperan… incluidas las compañías tradicionales de automoción.
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