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El caballo, el coche y la inteligencia artificial: historia de una relación peculiar, por Jorge Villagra

Inteligencia Artificial


Las supuestas ventajas del caballo Dobbin sobre el automóvil explican muy bien la reticencia al cambio de las sociedades y el proceso inherente a la adopción de cualquier tecnología novedosa



El caballo, el coche y la inteligencia artificial: historia de una relación peculiar, por Jorge Villagra
En 1915, ante el auge del Ford T, el empresario Ed Klein colocó un anuncio interesante en el Lawrence Journal-World, cuyo cuerpo decía: “Antes de deshacerse de su caballo y comprar un automóvil, calcule cuánto gasta en arneses y luego piense a cuánto ascienden los neumáticos nuevos. Calcule lo que se necesita para alimentar a Dobbin durante un año y luego piense en gasolina, reparaciones y costes de almacenamiento. Entra y obtén un nuevo arnés en lugar de un nuevo automóvil, y recuerda que Dobbin te llevará tanto a través de la nieve y del barro, como de las buenas carreteras… y su carburador nunca se averiará".
 

Cien años después y en medio de la revolución tecnológica más intensa y acelerada que el ser humano ha vivido, la argumentación de las supuestas ventajas del caballo Dobbin sobre el automóvil resultan como mínimo cómicas, pero explican muy bien la reticencia al cambio de las sociedades y el proceso inherente a la adopción de cualquier tecnología novedosa, ambos elementos universales y por ende muy presentes en la sociedad de nuestro tiempo.
 
Unos de los conceptos disruptivos de mayor alcance de nuestro tiempo van a ser los nuevos modelos de movilidad, marcados por dos aspectos fundamentales: (i) la irrupción de las tecnologías que pueden hacer posible la conducción autónoma y, (ii) el despliegue masivo de modos de movilidad a demanda y compartidos. Los debates ya no estarán centrados en torno a la mayor o menor conveniencia de un medio de locomoción u otro, sino más bien alrededor de los diferentes servicios de movilidad ofrecidos. En esta línea, ya hoy un 60% de los consumidores consideran que cuando se democratice esta tecnología, lo único que marcará su preferencia por un servicio u otro será lo que puedan hacer dentro del coche.

Se trata, pues, de un cambio de paradigma, que no tendrá consecuencias sólo desde el punto de vista del usuario. Según Eurostat, tres cuartos de la población de la UE viven en ciudades y la mitad de ellos se desplaza habitualmente en vehículo privado. La bajísima tasa de ocupación del vehículo (en torno a 1.3 pasajeros/desplazamiento) en ese contexto de utilización masiva del coche particular hace que el escenario de las grandes urbes europeas sea de atascos frecuentes, altas tasas de contaminación y uso extensivo del espacio público para circular y aparcar. Si en lugar de tener tanto vehículo infra-ocupado circulando se implantase el modelo de movilidad autónoma a demanda, los vehículos, que actualmente permanecen el 97% del tiempo sin usarse, tendrían un aprovechamiento mucho mayor y, según la UITP, todos los ciudadanos podrían llegar a su destino con un 80% menos de coches en la calle.
 
Sin embargo, encuestas recientes alertan sobre la percepción del usuario en relación a la seguridad de este tipo de vehículos: 3 de cada 4 piensan que no serán lo suficientemente seguros. Esta falta de confianza, sin duda alimentada por algunos de los recientes accidentes que han tenido los vehículos de Tesla o los prototipos de Uber, se puede explicar también parcialmente por una inversión del “espíritu de Dobbin”. En efecto, el vertiginoso ritmo actual de avances tecnológicos, unido a la cultura imperante de consumo cuasi-instantáneo de noticias ha hecho que los ciclos de adopción de la tecnología se aceleren de manera drástica. Y, como consecuencia de ello, nos encontremos, en ocasiones, con un efecto rebote respecto a la tradicional reticencia al cambio tecnológico: si llega tarde o de manera desigual respecto a lo esperado, parece que deja de ser creíble.
 
Gartner modela desde hace años estos fenómenos a partir de la gestión de las expectativas, siempre infladas tras la aparición de cualquier tecnología y su entusiasta puesta en escena. Siguiendo ese serpentín emocional descrito por Gartner, nos encontramos ahora en pleno descenso al valle de la desilusión. El desencanto que trasladan un buen número de ciudadanos tiene una relación directa con la manera en que los agentes más relevantes del sector han magnificado los avances tecnológicos. Y la realidad es tozuda: no sólo es necesario un avance significativo en la percepción y cognición artificiales para poder navegar de manera autónoma en cualquier entorno, sino que, en el caso de que esos sistemas fuesen lo suficientemente robustos, tampoco tendríamos el avance tecnológico necesario para poder validar y certificar dichos componentes. Si no hacemos suficiente pedagogía, regulamos de manera coherente y establecemos modelos de negocio de nicho que permiten mejorar gradualmente la percepción actual, corremos el riesgo de entrar un en un invierno de la conducción autónoma, similar al que vivió la Inteligencia Artificial (IA) en los 70 y 80.
 
Más concretamente, el camino hacia la recuperación de la ilusión y, sobre todo, hacia la “meseta de la productividad” pasa por dos elementos fundamentales: (i) el desarrollo e implantación de una IA explicable y verificable, y (ii) la asunción de que, al menos durante un periodo no corto de tiempo, el vehículo operará de manera autónoma cuando el contexto se lo permita, y necesitará las capacidades humanas de abstracción, de razonamiento simbólico y de gestión de la incertidumbre para resolver ciertas situaciones complejas de conducción. De manera análoga a la simbiosis existente entre el jinete y el caballo, conductor e inteligencia artificial interactuarán dentro del coche en función del contexto, siempre con el objetivo de ir de un punto A a un punto B de la manera más eficiente y segura posible.  Paradojas de la historia, veremos entonces como nuestro amigo Ed Klein no andaba tan desencaminado en su defensa encendida del caballo Dobbin. 

Jorge Villagra Serrano

Senior Scientist, Head of Autopia Program, Centre for Automation and Robotics (CSIC-UPM). Fue Director de I+D en UNIXON Industry and Aerospace (2013-2016). Fue profesor en la Universidad Carlos III (2007-2009). Doctor en Informática tiempo real, Robótica y Automática NotaCum Laude por unanimidad en el Ecole nationale supérieure des Mines de Paris (2002-2006). Ingénieur 3ème année, Opción Robótica y Control de Sistemas en el Ecole Nationale Supérieure des Techniques Avancées. Ingeniero Superior Industrial Especialidad Automática y Electrónica por la Universidad Politécnica de Madrid. 

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