Lenguaje universal para vehículos autónomos

Melissa Cefkin es científica principal y antropóloga de diseño en Nissan. Fue contratada por la compañía en 2015 para garantizar que los humanos sigan ocupando un lugar central en el desarrollo de automóviles autónomos, a pesar de la automatización extensa.

El desafío en la elaboración de los vehículos autónomos (VAs) es poder traducir el comportamiento impulsivo, aleatorio y social del ser humano en algoritmos que ofrecen la capacidad de cálculo y decisión a estos sistemas de Inteligencia Artificial (IA). La antropología, debe aportar las técnicas de análisis y comprensión.

La antropología cultural utiliza métodos comparativos, y el método central de la observación participativa o la etnografía nos permite familiarizarnos con nuestras propias suposiciones.

¿Por qué la antropología es esencial para la tecnología sin conductor?

Escuchar a las personas expresar sus entendimientos y sentimientos es especialmente importante en estas primeras etapas del desarrollo autónomo de vehículos. Pero pensamos que eso es solo una parte de la historia, y también es necesario profundizar para comprender lo que eso significa para las personas en términos de sus prácticas.

Incluso si en algún momento los humanos ya no son necesarios para conducir vehículos, seguirán interactuando con ellos, ya sea como un pasajero, un usuario de la carretera en otro vehículo, un ciclista o un peatón. Por lo tanto, no puede hacer daño que alguien con “conocimiento de la naturaleza humana” acompañe este proceso y garantice una coexistencia sin problemas. No importa cómo lo mires: incluso con la conducción autónoma, el ser humano sigue siendo el centro.

¿Hombre o máquina?

Todavía pasarán muchos años antes de que la electrónica de un vehículo pueda asumir todas las tareas de manejo en todo momento, bajo todas las condiciones. Más bien, se tratará de establecer una cooperación fluida entre los dos, con un énfasis en el trabajo en equipo y el intercambio de tareas. Debe comprender a los seres humanos si desea proporcionarles un socio automatizado.

¿Cuáles son los temas principales?

La comunicación entre el hombre y la máquina, dentro del vehículo, así como entre el vehículo y su entorno. ¿Cómo creamos la confianza necesaria de los pasajeros? ¿Cómo informamos a otros usuarios de la carretera sobre lo que nuestro auto está pensando y haciendo?

Un auto autónomo no podrá comunicarse mediante gestos con las manos o contacto visual como conductores humanos. Esto suena trivial, pero no lo es. Necesitamos encontrar un “lenguaje” que sea lo más universal posible. Como productor masivo de automóviles asequibles, no solo estamos considerando los mercados japonés, estadounidense o centroeuropeo para nuestros modelos autónomos. También estamos tomando en cuenta otros países que pueden no estar tan desarrollados.

¿Cómo trabaja un equipo con enfoque antropológico?

Trabajamos en conexión con programadores, ingenieros electrónicos y expertos en inteligencia artificial para resolver temas como tomar las reglas del derecho de paso en una encrucijada, por ejemplo. Puede transferirlos fácilmente a un algoritmo; pero a diferencia de un sistema de piloto automático, los seres humanos no siempre siguen las reglas. Existen innumerables situaciones que hacen necesario romper las reglas o al menos interpretarlas con flexibilidad.

Los robots no pueden lidiar con eso si están basados ​​en programas rígidos. En su lugar, tenemos que proporcionar a la máquina rasgos “humanos”. Esto significa crear un ámbito de interpretación y acción para que la máquina pueda completar la tarea. Aquí es donde ayudamos. Nos aseguramos de que la teoría y la práctica no divergan. Somos una especie de verificación de la realidad para los modelos de cálculo de los sistemas de conducción.

¿Cómo se puede apreciar el papel humano en esta área?

Cada vez que el ProPilot alcanza sus límites en una situación compleja, recibe el asesoramiento de un experto, un tipo de supervisor que puede iniciar sesión en el flujo de datos del vehículo y analizar la situación en cuestión de segundos. El experto entonces puede reaccionar. Por ejemplo, pueden “permitir” que un automóvil ignore las marcas viales, como conducir sobre una línea sólida para adelantar en lugar de esperar horas detrás de un vehículo averiado, solo si el carril adyacente está libre, por supuesto. Esta información se compartirá a través de la nube en tiempo real y, por lo tanto, se recordará la acción. Entonces, incluso si un día no hay conductores a bordo, los humanos aún prevalecerán.

¿Qué necesita un vehículo autónomo para tener éxito?

La conducción autónoma es más que un algoritmo basado en datos de sensores y un mapa digital. Un automóvil con la tecnología perfecta, que siempre toma la decisión correcta, no sería suficiente si los pasajeros consideren que el comportamiento del automóvil no es natural. Ellos no aceptarían el vehículo. Un vehículo autónomo también necesita ser “humano” para tener éxito completo.

La meta es conseguir que los vehículos autónomos se integren en el sistema de conducción de una forma socialmente aceptable, lo que significa que se ha de entender qué ocurre cada vez que una persona se sube al volante.

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