Los autos que conducen solos todavía son propensos a cometer errores, en parte porque el entrenamiento de las plataformas de Inteligencia Artificial solo puede dar cuenta de un número de situaciones.
Microsoft y MIT podrían simplemente llenar esos vacíos de conocimiento, ya que han desarrollado un modelo que puede detectar estos "puntos ciegos" virtuales, tal como los describe el instituto de tecnología.
El enfoque hace que la IA compare las acciones de un humano en una situación dada con lo que este habría hecho, y altera su comportamiento en función de la forma en que concuerde lo más posible con la respuesta.
Si un vehículo autónomo no sabe cómo detenerse cuando una ambulancia está corriendo por la calle, podría aprender observando a un conductor de carne y hueso que se mueve a un lado del trayecto en la misma situación.
El modelo también funcionaría con correcciones en tiempo real. Si la IA se saele de la línea, un conductor humano podría asumir el control e indicar que algo va mal.
Los investigadores incluso tienen una manera de evitar que el vehículo sin conductor se confíe demasiado y marque todos los casos de una respuesta dada como seguros.
Un algoritmo de aprendizaje automático no solo identifica respuestas aceptables e inaceptables, sino que también utiliza cálculos de probabilidad para detectar patrones y determinar si algo es realmente seguro o si aún deja el potencial para los problemas. Incluso si una acción es correcta el 90 por ciento del tiempo, todavía puede ver una debilidad que debe abordar.
Esta tecnología aún no está lista para llevarse a pruebas en la calle. Los científicos solo han probado su modelo con videojuegos, donde hay parámetros limitados y condiciones relativamente ideales. Microsoft y MIT todavía necesitan probarlo con autos reales.
Sin embargo, si esto funciona, podría contribuir en gran medida a hacer más seguros los autos que se conducen solos. Los primeros vehículos equipados con esta tecnología aún tienen problemas para lidiar con cosas tan simples como la nieve o con problemas de tránsito complejos. Esto podría ayudarles a enfrentar situaciones difíciles sin requerir soluciones personalizadas cuidadosamente diseñadas o poner en riesgo a los pasajeros.