Carro autônomo: decisões baseadas em dados serão suficientes para evitar acidentes?

Na tecnologia, o carro autônomo se tornou um dos temas mais abordados nos últimos tempos.

Cientistas de diversas partes do mundo “correm” para desenvolver os detalhes e infraestrutura para o veículo do futuro, que está cada vez mais próximo.

Países como Estados Unidos e Alemanha anunciaram recentemente a criação de automóveis autônomos de nível 4 (se movimenta por conta própria, mas ainda requer intervenção humana) e a China esteja se programando para testar o de nível 5 (100% autônomo) para aplicativos de transporte, diversos questionamentos pairam sobre o funcionamento do carro autônomo na prática.

Além dos investimentos de infraestrutura das vias, do próprio automóvel, segurança de dados e redes móveis com alta velocidade e redundância para transmissão de dados em tempo real – itens que o Brasil ainda precisa evoluir – uma das principais perguntas é como o carro autônomo tomará decisões durante o tráfego.

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É fato que os investimentos em Internet of Things (Internet das Coisas) e Inteligência Artificial vem crescendo.

De acordo com pesquisa do IDC, os gastos mundiais com IA devem chegar a US$ 35,8 bilhões neste ano, um crescimento de 44% em relação a 2018, com previsão de dobrar até 2022.

Já os investimentos em IoT devem atingir US$ 9 bilhões e seguir com 20% de crescimento anual até 2022.

Essa tendência engloba e deve impactar a produção do carro 100% autônomo e situações como semáforo vermelho e interação com os demais automóveis certamente poderão ser programadas na inteligência do veículo, mas o tráfego nas grandes cidades é muito mais complexo, contando com uma série de situações inesperadas e a decisão previamente programada nem sempre será a melhor saída.

Por exemplo: em uma situação de colisão inevitável entre outro automóvel e um carrinho de supermercado, o que você escolheria? E se ao invés do carrinho de supermercado fosse um carrinho de bebê?

E se a decisão for colidir com outro automóvel, como será essa escolha: pelo menor dano causado ao outro ou ao próprio carro? Como o carro autônomo saberá diferenciar esses casos para tomar a melhor e óbvia decisão?

O grande debate é que a inteligência dos robôs precisa ser programada e, embora tecnologias como o machine learning permitam o aprendizado, é preciso que um fato ocorra para que a máquina armazene aquela informação daquela maneira, ou seja, primeiro se paga o preço e depois gerencia os danos.

Além disso, é preciso considerar que o raciocínio humano é confuso para os robôs e vice-versa.

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Adiciona-se a isso a infinidade de situações possíveis e a conta fica difícil de resolver: faixas obstruídas, animais e objetos na pista, ciclistas etc, tudo isso precisa ser identificado em tempo real, assim como a decisão de como agir necessita ser instantânea para evitar desastres.

Como prever todos esses imprevistos e dar ao carro autônomo o comando correto para que ele seja totalmente seguro? Como fazer as perguntas certas para evitar que o aprendizado via machine learning não seja equivocado?

Além da inteligência, também existem as questões jurídicas e éticas. Em casos de acidente, quem será responsabilizado? A empresa que criou o veículo ou proprietário do automóvel? E se ele precisar acelerar a velocidade para desviar de um pedestre na via e também evitar a colisão com outro veículo, ele deve seguir a lei ou preservar vidas?

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Considere-se também que o automóvel necessita de câmeras, tanto na via quanto em sua estrutura para funcionar de forma segura. Como fica a privacidade dos dados nesta situação?

São muitas perguntas para poucas respostas e é crucial que a ciência e a sociedade façam todas elas antes que o carro 100% autônomo se torne realidade.

É possível que a tecnologia avance a ponto de termos robôs capazes de interpretar situações tais quais os humanos, mas, enquanto isso não acontece, é ideal que automóveis com este nível de autonomia circulem apenas em vias próximas, para a segurança de todos e o bem-estar do desenvolvimento tecnológico.