Eu tenho um par de filhos com idade para aprender, e é meu dever paternal dar-lhes algumas dicas de condução para que eles não sejam uma ameaça para si mesmos e para todos os outros. Por isso tenho estado a analisar a forma como conduzo: Como é que eu sabia que o outro condutor ia virar à esquerda à minha frente? Porque é que estou a prestar atenção ao cão solto na calçada, mas não aos ramos das árvores por cima? Que sinais subconscientes me dizem que uma luz está prestes a mudar para vermelho ou que a porta de um carro estacionado está prestes a abrir?

Este exercício deu-me uma apreciação renovada pela terrível complexidade da condução – e isso é apenas o que eu sei pensar. O próprio carro já cuida de um milhão de detalhes que fazem o carro ir, parar e dirigir, e esse processo era suficientemente complexo quando eu era jovem e os carros eram essencialmente mecânicos e elétricos. Agora, os carros se tornaram computadores rolantes, com os humanos controlando (no máximo) velocidade, direção e conforto.

Para que um veículo se aproxime da autonomia, ele tem que entender as mudanças instantâneas no seu ambiente imediato e o que elas significam. Ele tem que saber como reagir. E tem que saber as coisas importantes que estão próximas, que não mudam – como onde estão as casas e as árvores.

Isto é difícil. Uber suspendeu seu programa de carros autônomos no início de 2018, quando um de seus carros bateu e matou um ciclista. A empresa esperou até o final do ano para pedir permissão (que tecnicamente não precisava) para colocá-los de volta na estrada em Pittsburgh, onde eles eram uma visão não comum antes do acidente.

A Society for Automotive Engineering e o Departamento de Transportes dos EUA especificam seis graus de autonomia, indo do Nível 0 (motoristas humanos em controle total) para o Nível 5 (um veículo totalmente auto-conduzido). O carro comercialmente disponível atualmente considerado o mais autônomo – o Cadillac CT6 com Super Cruise – leva-o ao Nível 2… mas somente nas 130.000 milhas (muitas delas rodovias) que seus mapas conhecem. O modo piloto automático de Tesla, apesar do nome, é também considerado o Nível 2. Nenhum deles é nada parecido com sistemas set-and-forget.

Daimler está tendo algum sucesso testando caminhões autônomos em rodovias alemãs selecionadas. Mas estradas de acesso limitado, com faixas bem marcadas e apenas alguns lugares para entrar e sair, são um problema relativamente fácil, particularmente na Alemanha, onde os motoristas são qualificados e previsíveis.

Waymo lançou oficialmente um serviço comercial de táxi auto-conduzido esta semana – embora apenas um pequeno grupo tenha acesso a ele até agora. E a GM diz que terá um serviço de táxi totalmente autónomo na estrada em São Francisco no próximo ano (embora haja muitas dúvidas sobre essa linha temporal). A Volkswagen diz que terá carros elétricos autônomos da marca Moia disponíveis em 2021, no mesmo ano em que a Ford diz que produzirá carros autônomos em massa. A Toyota, pelo contrário, diz que vai usar IA para tornar os carros pilotados por humanos mais seguros e mais divertidos de conduzir (no entanto, mede-se “diversão”).

Os carros de topo precisam de ruas inteligentes

Como um carro pode ser inteligente, precisa de uma infra-estrutura igualmente inteligente (se não mais inteligente) à sua volta. Por mais rápido que seja o computador de bordo de um carro, ele também deve ser capaz de aprender e entender o que o rodeia, depois tomar decisões imediatas por conta própria – e deve saber quando consultar com recursos remotos quando necessário.

Um exemplo: você está “dirigindo” até a casa da sua avó uma noite chuvosa quando um gato corre pela estrada. O carro precisa ver um obstáculo repentino, reconhecê-lo como tal, e decidir como lidar com ele; isso requer uma resposta rápida, local e assistida por IA. Mas o carro também precisa saber o limite de velocidade local e se ele deve se ajustar ao tempo, o que também precisa entender. Algumas dessas informações podem vir de recursos remotos, como informações meteorológicas altamente localizadas e um mapa municipal compreensível (que, a propósito, provavelmente parecerá um arquivo XML e não como você entenderia um mapa para se parecer). Porque largura de banda alta e baixa latência serão fundamentais, isso é um trabalho para uma rede 5G.

Se houver outros carros ao redor quando o seu carro tomar medidas para evitar o gato, seu carro deve ser capaz de se comunicar com eles também, para que eles possam entender instantaneamente se eles precisam frear, desviar ou acelerar; caso contrário, o seu carro pode atingi-los em vez do gato. Para fazer isso funcionar, você precisa de comunicação veículo-a-veículo (chamado V2V), o que exigirá um padrão industrial interoperável que ainda não existe.

Como você procede para a avó – que você não visita quase tão frequentemente como deveria e, portanto, não sabe realmente o caminho – seu carro vai tomar decisões sobre o melhor caminho. Isso significa que vai querer saber sobre semáforos, congestionamentos, desvios ou construção de estradas em tempo real. Para o seu carro entender todos esses perigos, ele precisa de um pouco de infra-estrutura chamada V2X-“veículo para tudo” ou V2I (veículo-para-infra-estrutura). E, como será um bom tempo antes de cada veículo na estrada ser auto-conduzido e seguro, o seu carro terá que levar em conta a má condução pelo número considerável de veículos com piloto de carne ainda na estrada.

Isso é um monte de recursos apenas para manter você e a avó felizes (sem mencionar o gato e todos os outros veículos na estrada). A IA no seu carro é apenas o começo.

Algumas destas coisas estão começando a entrar no lugar. Las Vegas tem um sistema V2I ao vivo que pode dizer a certos modelos de Audis em que estado está um semáforo e quanto tempo vai demorar até que o semáforo mude. Nevada como um todo também está construindo uma rede V2V.

Nada disto leva em conta o que acontece se a vovó mora em algum lugar no boondocks, onde não há 5G ou mapeamento decente ou infra-estrutura V2I inteligente. Talvez um dia, para dirigir em áreas rurais, você ainda precisará operar um carro por conta própria – assim como ainda é útil hoje em dia para saber como usar um stick shift.

AI e aprendizagem de máquina sentar no centro de tudo isso. Conduzir é uma habilidade ridiculamente complicada, que requer experiência, atenção e reflexos. Contudo, por toda a sua complexidade, é uma habilidade finita com requisitos, inputs e resultados compreensíveis. A condução ainda não cedeu à IA, mas lembre-se: não deixamos crianças ao volante até que elas tenham 16 anos. O computador médio não é tão perspicaz quanto um miúdo de 16 anos. Mas será, e talvez em breve.

O que é bom. Porque, sabes, a avó não está satisfeita com o FaceTime.