Carros autónomos têm de adaptar-se à cultura de condução de cada país

Conduzir no Egito, Marrocos ou na Índia é muito diferente da realidade ocidental. O que pode parecer o completo caos, sem respeito pelos códigos da estrada, acaba por resultar num tráfego aparentemente funcional.

No Ocidente, as regras ditam que se dê prioridade a quem se apresenta pela direita. Já na Índia, por exemplo, o que se observa é uma mescla de carros, motociclos, bicicletas e peões, tudo a "trabalhar" em conjunto para garantir o fluxo de tráfego. Resta perceber como é que um carro autónomo programado na Califórnia se comportaria face à cultura de condução de cada país.

Além do código da estrada, as normas sociais e culturais definem a forma como conduzimos e tratamos o próximo quando estamos a circular; variáveis que contribuem para uma cultura de tráfego muito específica consoante a geografia. Caso os engenheiros e programadores não encontrem forma de ajudar a Inteligência Artificial (IA) a entender isto, corre-se o risco de excluir uma grande parte da população desta nova fronteira de mobilidade.

Treinar a Inteligência Artificial a conduzir como os locais, com os locais

No início deste ano, a Tesla mostrou ao público como treina a sua inteligência artificial. A frota de carros que serve de testes para a empresa alimenta ininterruptamente os sistemas de videovigilância distribuídos pela Califórnia. Segundo a Tesla, tal permite criar uma base de dados com todas as situações e aspetos do comportamento humano. Este é um método eficaz para treinar a IA, mas é limitado geograficamente, criando uma lacuna no que concerne a toda a abrangência da cultura de tráfego.

Naturalmente, a Tesla não é a única que está a desenvolver recursos autónomos, mas o padrão é semelhante para outros programadores e fabricantes automóveis; cada um treinará a sua inteligência artificial no seu próprio "quintal".

Para introduzir carros autónomos com sucesso em todos os lugares do mundo, a inteligência artificial necessita de aprender os costumes locais, por forma a identificar padrões únicos. Esta seria uma das etapas de aprendizagem, que precederia, obrigatoriamente, a universal, subordinada à capacidade básica do carro de se deslocar com segurança do ponto A ao B. Ao combinar estas duas camadas de inteligência artificial, os carros não apenas teriam uma condução mais segura, mas também um comportamento na estrada mais aproximado a um condutor local.

O dia em que as estradas serão povoadas exclusivamente por carros autónomos é ainda um cenário hipotético. Até lá, ainda terão de partilhar o asfalto com automóveis conduzidos por humanos, mesmo que as viaturas já sejam inteligentes. Mas até nessa fase será importante que os carros que dividem a estrada com condutores humanos estejam já treinados para interpretar a cultura de condução, podendo assim evitar conflitos entre homens e máquinas, além de tornar a experiência da condução autónoma mais familiar para os passageiros.

Inteligência Artificial mais inclusiva

Com a inteligência artificial adaptada à realidade local, solicitações como pedir ao carro que acelere ou reduza a velocidade de marcha poderiam ter resultados diferentes consoante as culturas. Um bom exemplo disso: buzinar em Nova Deli provou ser um valioso canal de comunicação para consciencializar para o perigo; noutros lugares do mundo, apenas os sinais de luzes podem ser suficientes.

O maior desafio é promover o entendimento mútuo entre os utilizadores e a inteligência artificial para que possam operar efetivamente juntos. Por conseguinte, antes que os carros autónomos cheguem às cidades, é imprescindível garantir que estes não sejam cegos à cultura.

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