El taxi autónomo ya es una realidad en China. La compañía Pony.Ai ha confirmado que ha recibido el visto bueno para operar en el país y cobrar por sus trayectos, aunque todavía contará con algunas limitaciones que esperan eliminar muy pronto.
Aunque Pony.Ai, empresa respaldada por Toyota, ya operaba en un zona industrial de Pekín, es la primera vez que una empresa de taxis autónomos tiene permitido realizar viajes con clientes reales y cobrar por ello. En total, contará con una flota de 100 vehículos que se moverá por el distrito de Nansha y sus alrededores, en la ciudad de Guangzhou. De hecho, la compañía afirma que tiene permiso para operar en 800 km2 de terreno, por encima de la extensión del distrito mencionado.
Las tarifas se asemejarán a las que se pueden encontrar en la ciudad de Guangzhou y los trayectos estarán disponibles entre las 8:30 y las 22:30 horas. De momento, eso sí, contarán con un conductor que vigilará el correcto funcionamiento de todos los sistemas, que esperan no necesitar "en un periodo de tiempo corto o intermedio". Pese a todo, hay que tener en cuenta que Pony.Ai se ha impuesto en una carrera con multitud de compañías inmersas.
El robotaxi chino
Pony.Ai es una compañía que cuenta con el respaldo de Toyota y que también ha estado realizando pruebas en Estados Unidos o en otras ciudades chinas, como Pekín, Shanghái o Shenzen. Incluso ha realizado pruebas con camiones autónomos. Y con esta licencia da un paso de gigante en la carrera por ofrecer taxis autónomos en el país asiático.
Además de la mencionada Pony.Ai, el fabricante chino SAIC, uno de los más importantes del país, está realizando pruebas en el distrito de Jiading en Shanghái. Y lo mismo sucede con Weride, una compañía apoyada por el Grupo Renault-Nissan-Mitsubishi, que está examinando sus vehículos en Guangzhou. Auto X también hace pruebas en Shenzen, pero en este caso con conductores de vigilancia a los mandos.
En cuanto al funcionamiento de estos primeros robotaxi de China, los primeros datos apuntan a que pueden tener las mismas limitaciones que los vehículos de Waymo o Cruise que ya operan en Estados Unidos. De momento, estos automóviles están acotados a viajes dentro de una zona concreta, no operan por la noche y, al menos de momento, deberán mantener a un conductor en el asiento del copiloto. Este último paso ya lo han superado en Estados Unidos aunque, por el contrario, en la web de Pony.Ai anuncian que sus automóviles pueden trabajar con climatología complicada.
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p2dzca
Para conocer el verdadero estado de la conducción autónoma, no hay que fiarse ni de lo que afirman las empresas fabricantes y desarrolladoras, ni de sus departamentos de comunicación (que buscan financiación y reconocimiento), ni de las declaraciones de quienes que tengan intereses en ellas.
La realidad que comunican los expertos en inteligencia artificial es que la conducción autónoma ni está ni se la espera en bastante tiempo. Porque dejémoslo claro: si un coche lleva conductor o no lo lleva pero circula en condiciones especiales (como ocurre ahora), no tiene conducción autónoma.
El gran problema es que todavía no se ha desarrollado la inteligencia artificial (IA) necesaria para la conducción autónoma. Los que conocen el tema de la IA y han probado coches, afirman cosas como estas:
Los supuestos coches autónomos actuales suelen ir a baja velocidad y frenan mucho, en situaciones en las que nunca lo haría un conductor normal. Esto resulta molesto para los ocupantes del coche y crea accidentes, el más común de ellos se suele producir cuando el coche de atrás choca con el coche autónomo porque ha identificado un supuesto obstáculo y frena en seco. Aunque sea cierto que la culpa la tiene el vehículo de atrás, no deja de ser una ironía que se produzca un accidente con un coche autónomo, que no se hubiera producido entre coches con conductor, cuando se defiende que los coches autónomos reducirán los accidentes. Esto será cuando sean realmente autónomos, pero ahora, no.
Los actuales coches autónomos son incapaces de identificar una bolsa de plástico o un trozo de cartón llevado por el viento. Si nosotros vemos pasar por delante de nuestro coche una bolsa de plástico, no paramos. Un coche autónomo, sí. El gran problema que tienen las empresas que diseñan el software de conducción es establecer el umbral que determine cuándo debe frenar un coche autónomo. Si el umbral permitido es alto, corren el riesgo de atropellar a alguien o a otro coche, y si el umbral es bajo, frenan en situaciones en las que una persona nunca frenaría.
El gran problema es la IA que tenemos, que no nos sirve para conducir un coche. Para que se entienda mejor, podemos retrotraernos a la adquisición de Deep Mind por parte de Google. Deep Mind consiguió crear una IA para jugar a antiguos juegos de videoconsolas de Atari mucho mejor que las personas. Uno de esos juegos fue Beakout, donde una barrera de ladrillos, en la parte superior, debía romperse con una pelota golpeada con una pala que estaba en la parte inferior ( https://es.wikipedia.org/wiki/Breakout_(videojuego) ). Este éxito de la empresa Deep Mind fue relevante para que Google la comprara. Fue más tarde cuando algunos investigadores hicieron pruebas con la IA creada por Deep Mind y se dieron cuenta de que si movían la pala para golpear la pelota unos pocos píxeles más arriba, la IA ya no era capaz de jugar, tenía que aprender de nuevo. Esto no nos ocurre a las personas. La conclusión fue que la IA no veía ni entendía los conceptos raqueta, ladrillos, pelota, etc. Simplemente estaba 'viendo' píxeles.
Lo anterior, que las actuales IA no ven realmente, se ha comprobado en multitud de ocasiones:
* En una imagen con objetos reconocibles se añade la imagen de un elefante, sin solapar los objetos reconocibles, y muchos se dejan de identificar o se identifican mal.
* Si una señal de tráfico de "STOP" tiene pegada una pegatina, puede no reconocerse como señal de "STOP", con las graves consecuencias que esto tiene. Las personas seguimos viendo una señal de "STOP" más una pegatina.
* Si se crea una IA que reconoce adecuadamente una gama de objetos, por ejemplo, barcos, y se gira el objeto, no se reconoce o se identifica como otra cosa. Esto es muy grave. Imaginemos que una IA de conducción autónoma aprende a reconocer objetos en una posición y luego se le presentan en otra. ¿Qué hará?
* Han habido casos llamativos, como enseñar a una IA qué es un tren y tras analizar cómo se llevaba a cabo el reconocimiento, darse cuenta de que, en realidad, había aprendido a identificar fotos con vías. O el caso de la IA que debía identificar entre animales y paisajes. Tras analizarla, se dieron cuenta que no identificaba animales, sino fotos con el fondo desenfocado, porque ese era el tipo de foto más habitual en las fotos de animales.
En resumen, hasta que no desarrollemos un tipo de inteligencia artificial que ahora no tenemos, capaz de entender realmente que está viendo a través de sus sensores, no tendremos conducción autónoma. Cabe recordar que Tesla prometió coches totalmente autónomos para 2019, y otras empresas, para 2020. Lo dicho antes: la verdadera conducción autónoma ni está ni se la espera próximamente.