A medida que busca ayudar a las empresas y organizaciones a desarrollar inteligencia artificial que sea confiable y ética, la Comisión Europea ha emitido un documento que describe las reglas y regulaciones para el desarrollo de la tecnología.
Las pautas, publicadas en abril, establecen que la IA confiable debe ser:

• Legal, cumpliendo con todas las leyes y regulaciones aplicables.
• Ética, asegurando la adhesión a los principios y valores éticos.
• Robustos desde una perspectiva tanto técnica como social, ya que, incluso con buenas intenciones, los sistemas de inteligencia artificial pueden causar daños no intencionados.

Esto plantea preguntas importantes sobre la carrera mundial para desarrollar e implementar la tecnología de inteligencia artificial en prácticamente todas las máquinas. Eso incluye, en nuestro mundo, camiones autocontrolados. La misión de la comisión es fundamental para garantizar la armonía entre las personas y las máquinas. La tecnología debe ser desarrollada de una manera que sirva a la humanidad.

Con la intención y la ejecución correctas, las regulaciones pueden impulsar el desarrollo tecnológico global y entrelazado. ¿Qué debemos considerar para la industria de camiones?

El éxito de esta tecnología en la corriente principal depende en gran medida de que las personas confíen y crean que la IA está aquí para ayudar. Estas regulaciones son una forma de decir que la IA está aquí para quedarse, pero ¿cómo podemos aprovecharla para que podamos prosperar?

Esto depende de la confianza de los seres humanos. Las redes neuronales artificiales (ANN) son una parte crítica de la tecnología IA. Este sistema de hardware y/o software está diseñado para funcionar de manera similar al cerebro humano cuando se trata de tomar decisiones y procesar datos.

Dicho esto, una parte clave de esta tecnología es su capacidad de adaptación y modificación a medida que aprende del mundo. Para camiones inteligentes, eso significa carreteras y vehículos circundantes y tráfico. Un problema importante con esto es el sesgo; ¿Cómo podemos eliminar el sesgo de la tecnología si está aprendiendo de un mundo lleno de ella?

Por ejemplo, si un camión auto-conducido tiene que chocar con más de un objeto, ¿cómo decide qué colisión hace menos daño?

Para regular el sesgo dentro de la IA, necesita algo más que una ANN. También necesitas una capa adicional de razonamiento simbólico. Por ejemplo, Driveri de Netradyne puede detectar el flujo de tráfico y eventos, pero también la razón antes de emitir un juicio.

Por ejemplo, si un conductor tiene una parada difícil, ¿podría haber sido porque otro vehículo lo cortó? A medida que avancemos y comencemos a integrar camiones autónomos en las carreteras, este tipo de razonamiento de nivel superior será integral para eliminar el sesgo de la tecnología.

SEGURO E IA

Alrededor del 2 por ciento del tiempo total de conducción para los conductores comerciales se considera peligroso. Este 2 por ciento a menudo define un controlador, especialmente cuando se asume automáticamente una falla en el evento de una falla.

Esta es una de las razones por las que más flotas están implementando plataformas para monitorear y proteger a los conductores mientras utilizan la IA para asignar causalidad. Dicho esto, a medida que integramos los AV en las carreteras, la forma en que asignamos la causalidad tendrá que mantenerse al día con las nuevas tendencias.

Si bien las regulaciones de la UE no abordan el seguro específicamente, será importante que las futuras regulaciones de EU diseñen una hoja de ruta para la forma en que asignamos las fallas a los vehículos autónomos, especialmente cuando comparten la carretera con sus homólogos humanos.

Esta es solo una de las razones por las que más flotas deberían adoptar la tecnología AI ahora. Esto facilitará las transiciones a medida que estos vehículos se vuelvan más comunes.

ALGORITMOS Y SUS POSIBLES RESULTADOS

Otro problema crítico planteado por estas regulaciones es que la tensión no puede existir entre los sistemas. Tomar camiones autónomos: un sistema de IA enciende las luces y otro conserva la energía. Si un camión auto-conducido emprende un largo viaje durante la noche, ¿el sistema a cargo de encender las luces anula el sistema de ahorro de energía?

¿Qué sistema tiene la última palabra cuando ambos están diseñados para una función específica? ¿Cómo podemos saber que estos sistemas deben funcionar al unísono para garantizar un resultado positivo?

Y hay una pregunta que estas reglamentaciones no abordan que carga la mente de muchos: ¿Se permitirá a la IA cometer errores y aprender de ellos como lo hacen los humanos? Los gerentes de flotas pueden entrenar a un conductor humano a través de errores para ayudar a garantizar que no ocurran en el futuro.

La tecnología IA también puede aprender. ¿Pero permitiremos que lo haga o, más bien, esperar que la tecnología sea perfecta desde el principio?