Hace un par de semanas Bill Gates fue invitado a transportarse en un vehículo autónomo por las calles de Londres. Después de haber realizado un complejo trayecto por estrechas calles de la ciudad para ir a comprar fish& chips en un restaurante, el fundador de Microsoft declaró que estamos cerca de alcanzar un punto de inflexión.
Gates se subió a un Jaguar operado por la startup británica de inteligencia artificial, Wayve, acompañado por el cofundador y CEO de la empresa, Alex Kendall, y por Theepa, una operadora de seguridad que iba sentada al volante, aunque sin tocarlo.
El vehículo recorrió las calles de la ciudad en una hora de mucho tránsito y con actividad no solo de autos y autobuses, sino que también de ciclistas y peatones. El auto condujo de manera autónoma hasta el restaurante, dejando a Gates visiblemente emocionado.
“¡Esto es el mundo real! Les doy crédito por escoger una de las situaciones más difíciles que he visto para un vehículo autónomo”, dijo Gates.
Casi al mismo tiempo subió una nota a su sitio, Gates Notes, en la que explicó que el día en el que los vehículos autónomos sean una realidad “llegará más temprano que tarde. Hemos logrado un tremendo progreso en vehículos autónomos, o AV, en los últimos años, y creo que alcanzaremos un punto de inflexión en la próxima década. Cuando suceda, los AV cambiarán el transporte tan dramáticamente como la PC cambió el trabajo de oficina. Gran parte de este desarrollo ha sido posible gracias al progreso realizado en inteligencia artificial (IA) en general”.
¿Por qué son distintos los vehículos de Wayve?
En el video Kendall explica a Bill Gates qué es lo que hace diferente a la inteligencia artificial utilizada por sus vehículos: el deep learning (aprendizaje profundo), un tipo de aprendizaje automatizado que utiliza algoritmos para funcionar de manera similar al cerebro humano. Más que programar al vehículo con una interminable serie de reglas para intentar predecir todas las posibles situaciones con las que le vehículo se podría enfrentar, la idea es que el sistema aprenda sobre la marcha y utilice esa información para el futuro, tal cual lo hacemos los humanos.
En la página web de la empresa se explica: “Nuestra solución utiliza el aprendizaje profundo para resolver los desafíos de la conducción autónoma, eliminando la necesidad de pilas robóticas costosas y complejas que requieren mapas altamente detallados y reglas programadas. El resultado es una solución algorítmica basada en datos que aprende de la experiencia para conducir en cualquier entorno, incluso en lugares nuevos, sin programación explícita. Llamamos a este enfoque centrado en la IA de próxima generación: AV2.0”.
Según Wayve su modelo de inteligencia artificial posee la habilidad para adaptarse de manera apropiada a datos nuevos que nunca ha visto.