Los vehículos autónomos han revolucionado la industria automotriz, pero una investigación reciente realizada en el Departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad de Copenhague revela un obstáculo importante al que aún se enfrentan: comprender y gestionar las interacciones sociales en el tráfico.
Mientras que los humanos toman sin esfuerzo decisiones en fracciones de segundo sobre cuándo ceder el paso o ceder el paso, los coches autónomos luchan con estas señales sociales, como se destaca en el estudio.
Al analizar numerosos vídeos subidos por usuarios de YouTube que capturan coches autónomos en diversas situaciones de tráfico, la investigación arroja luz sobre las dificultades que encuentran los vehículos autónomos a la hora de determinar cuándo detenerse y cuándo continuar.
Interacciones sociales durante el tráfico
El profesor Barry Brown, un experto que ha estado estudiando el comportamiento de los vehículos autónomos durante cinco años, enfatiza que navegar en el tráfico no se basa únicamente en las reglas de tránsito, sino que también depende en gran medida de las interacciones sociales y el lenguaje corporal.
Señaló que la programación de los vehículos autónomos no logra interpretar estas señales sociales, lo que genera desafíos para comprender constantemente cuándo detenerse o cuándo alguien está cediendo el paso. Esta limitación puede resultar a la vez incómoda y peligrosa, poniendo en peligro tanto a peatones como a conductores.
Aunque empresas como Waymo y Cruise han implementado servicios de taxi utilizando vehículos autónomos, y Tesla ha presentado su modelo FSD (conducción totalmente autónoma) a conductores voluntarios, las verdaderas capacidades y el rendimiento de los vehículos autónomos han permanecido relativamente desconocidos.
En un esfuerzo por aclarar este asunto, el profesor Brown y su equipo realizaron un análisis exhaustivo utilizando 18 horas de imágenes de YouTube capturadas por entusiastas que probaron autos sin conductor desde el asiento trasero.
La investigación proporciona ejemplos, como un vídeo que muestra a una familia intentando cruzar una calle residencial. Aunque no hay paso de peatones, la familia hace señales al coche autónomo para que avance. Sin embargo, el coche se detiene inesperadamente junto a ellos durante 11 segundos, confundiendo a la familia.
Cuando comienzan a cruzar la calle, el automóvil reanuda el movimiento, lo que hace que regresen apresuradamente a la acera. La frustración del encuentro se resume cuando alguien desde el asiento trasero baja la ventanilla y exclama: “¡Lo siento, coche autónomo!”.
¿Socialmente poco inteligente?
“La situación es similar al problema principal que encontramos en nuestro análisis y demuestra la incapacidad de los vehículos autónomos para comprender las interacciones sociales en el tráfico”. dicho Profesor Brown.
“El vehículo sin conductor se detiene para no atropellar a los peatones, pero acaba atropellándolos porque no entiende las señales. Además de crear confusión y pérdida de tiempo en el tráfico, también puede ser francamente peligroso”.
En San Francisco, una ciudad a la vanguardia de la tecnología, los vehículos autónomos han enfrentado resistencia debido a sus reacciones inapropiadas hacia otros usuarios de la vía. Han surgido informes de eventos de tráfico caóticos causados por vehículos autónomos que reaccionan excesivamente a la niebla, lo que provoca paradas innecesarias y congestión del tráfico.
A pesar de una década de desarrollo e inversiones sustanciales, los vehículos autónomos siguen cometiendo numerosos errores, obstruyendo a otros conductores e interrumpiendo el flujo del tráfico, según el equipo.
El profesor Brown sugiere que parte de la dificultad radica en la supervisión por parte de la industria del elemento social de la conducción. Si bien los humanos navegan instintivamente en las interacciones sociales, el diseño de sistemas de conducción autónoma requiere una comprensión integral y la incorporación de estas interacciones a la tecnología.
Los hallazgos del estudio fueron publicado en las actas de la Conferencia CHI de 2023 sobre factores humanos en sistemas informáticos.
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