La polémica estaba servida. Ayer nos enterábamos gracias a un informe filtrado a The Associated Press de que California tenía constancia de cuatro accidentes en los que habrían estado involucrados vehículos autónomos desde septiembre, desde que se comenzasen a expedir las nuevas licencias para las pruebas de automóviles sin conductor, que entre otras cosas exigen al beneficiario notificar cualquier incidente. De esos cuatro, en tres de ellos se habría visto involucrado el famoso coche autónomo de Google. Y esa fue la razón que invitó a Google a hacer pública la naturaleza de los accidentes sufridos por sus coches autónomos, que en los últimos años habrían sido un total de 11. ¿Cuál es el mayor peligro del coche autónomo, el que ha llevado a estos coches sin conductor a sufrir accidentes? La respuesta no deja de ser inquietante, el mayor peligro de estos coches son los humanos con los que comparten la carretera.
Al menos eso es lo que dice Chris Urmson, director del proyecto de Google. Urmson aclaró la situación del desarrollo del coche autónomo de Google con una publicación en Medium, aunque la falta de informes oficiales públicos nos obliga a tener fe en sus declaraciones, y creernos la versión oficial de Google.
Las cifras son contundentes, el coche de Google habría sufrido 11 choques de chapa, con pocos daños materiales y ningún herido. 11 choques de chapa en 1.7 millones de millas recorridas, en más de 2.7 millones de kilómetros. El cuarto accidente desde septiembre lo habría sufrido el coche de Delphi, en un giro a izquierdas que salió mal, pero habría sucedido cuando un conductor humano iba a los mandos. Este último se habría filtrado a la prensa, a pesar de que todos estos informes son confidenciales.
Google asegura que los 11 choques leves que habría sufrido su coche autónomo, en ningún caso se debieron a su tecnología, sino a un error cometido por otro conductor. Y quizás esa sea la gran aportación que pueden hacer estos sucesos al desarrollo de la tecnología. El coche autónomo, como un conductor novel, ha de perfeccionar sus aptitudes, sus habilidades al volante, debe ser capaz de prevenir una situación de riesgo, y eso implica adquirir experiencia enfrentándose precisamente a situaciones de riesgo, que en algunos casos pueden acabar inexorablemente en un accidente leve.
El ejemplo del coche autónomo es el mismo del conductor novel. Cuando un conductor recibe una licencia para conducir, en el mejor de los casos, ha adquirido las habilidades necesarias para moverse en coche desde un punto X a un punto Y. A partir de entonces comienza una labor de aprendizaje que se prolongará a lo largo de toda su vida como conductor. Un aprendizaje que le llevará a anticiparse con absoluta normalidad a situaciones tan cotidianas como la del coche que apura demasiado un semáforo, y se lo salta en rojo; a saber que ese coche que va adelantando por detrás en zig-zag muy probablemente se nos cruzará más adelante; o a levantar el pie del acelerador cuando veamos que en una intersección más adelante se aproxima un coche demasiado rápido y es probable que no respete nuestra prioridad de paso.
Ese aprendizaje debe redundar en coches autónomos más efectivos anticipándose a cualquier accidente posible, por absurdo que ese accidente pueda parecer. De manera que según Google la labor más importante de estas pruebas está siendo la de crear algoritmos que interpreten los patrones de comportamiento de cada conductor. Interesante, ¿no crees?
En Diariomotor: Atropellar a un niño o chocar contra un árbol: conducción autónoma y la paradoja de las tres leyes de Asimov
