Descrição de chapéu The Wall Street Journal

Apesar do investimento, carro autônomo ainda é futurismo

Competição deve ser modesta até que alguém coloque esforço comparável ao da Waymo no setor

Christopher Mims
Baltimore

A Mercedes-Benz revelou seu sonho de um veículo modular completamente autoguiado na semana passada. O anúncio do Vision Urbanetic diz que o carro "permite o movimento de pessoas e bens on demand, de forma sustentável e eficiente", e "reduz os fluxos de tráfico, alivia a infraestrutura urbana e contribui para a melhora da qualidade da vida urbana".

Não passa uma semana sem novas indicações de que o futuro autônomo está chegando. Mas a verdade é que isso provavelmente não acontecerá. Para que ele se concretize, serão precisas décadas. (Mesmo um carro como o da Mercedes é mais um rascunho daquilo que está por vir do que um projeto real.)

Carro autônomo da Mercedes-Benz
Vision Urbanetic, modelo de carro autônomo da Mercedes-Benz; veículo modular foi anunciado na semana passada - Divulgação

Muitas das empresas que vinham acumulando fortunas hipotéticas com base na ideia de que esse futuro logo chegaria já estão ajustando suas estratégias para se adaptar à realidade.

A Uber, por exemplo, recentemente fechou sua unidade de caminhões autônomos, e suspendeu os testes de rua de seus carros autônomos, depois que um deles atropelou uma pedestre e causou sua morte. O presidente-executivo da Uber chegou a anunciar que estaria aberto a uma parceria com seu maior concorrente, na tecnologia para veículos autônomos.

Enquanto isso, John Krafcik, da Waymo, disse recentemente que demoraria "mais do que você imagina" para que haja veículos autoguiados disponíveis em toda parte.

"A tecnologia autônoma tem o potencial de tornar nossas vias mais seguras e nossas cidades mais habitáveis, mas chegar lá vai requerer muito trabalho duro, e muito tempo", diz uma porta-voz da Uber.

Nos dois últimos anos, Elon Musk, o presidente-executivo da Tesla, planejou, e em seguida abandonou, um sistema de veículos autônomos para viagens de costa a costa nos Estados Unidos. Já a previsão de John Zimmer, presidente-executivo da Lyft, que em 2016 apostou que os carros autônomos "praticamente poriam fim" à propriedade particular de veículos já em 2025, parece quase ridícula agora.

Existem muitos motivos para que o setor de veículos autônomos subitamente esteja se vendo no "fosso da desilusão", e o principal deles é a tecnologia.

Ainda não sabemos como criar um motorista computadorizado capaz de apresentar desempenho tão bom quanto, ou melhor que, o desempenho humano, em todas as condições.

Ao que parece, a capacidade humana de criar modelos mentais não é algo que a inteligência artificial disponível atualmente seja capaz de aprender, não importa que volume de dados lhe seja fornecido. Mesmo que cheguemos a dispor da tecnologia necessária, ainda assim teríamos de lidar com os imprevisíveis seres humanos, em seus carros, bicicletas, scooters, e a pé.

Quanto mais veículos autônomos houver nas ruas, mais premente as questões de segurança e as questões legais e regulatórias se tornarão.

Isso significa preocupações –especialmente nos círculos acadêmicos –quanto à "erosão da qualidade de emprego" dos caminhoneiros do Estados Unidos. Também significa que as cidades ainda não precisam começar a se preocupar com o que acontecerá aos seus sistemas de transporte de massa.

Significa que a Uber e a Lyft não devem dispensar seus motoristas humanos tão cedo, e que os investidores nessas empresas devem reavaliar melhor o seu valor.

Enquanto isso, teremos de nos ajustar à realidade de que os veículos autônomos podem se ver destinados a aplicações mais estreitas –e ainda assim transformadoras.

O treinamento baseado em dados sobre a maneira pelas quais motoristas humanos conduzem seus veículos não basta para que os carros aprendam a se autoguiar, diz Gary Marcus, professor da Universidade de Nova York e antigo diretor da divisão de inteligência artificial da Uber.

"É por isso que a empresas como a Waymo têm de dividir [o processo da condução autônoma] em partes que possam ser resolvidas por meio de engenharia, em lugar de tratar o processo como um gigantesco problema de dados", ele acrescenta.

Em Chandler, Arizona, a Waymo estabeleceu um serviço de carros autônomos. A empresa merece crédito por resolver um problema imensamente difícil –a criação de um serviço de táxis plenamente autônomos. Mas ela o fez em parte ao restringir cuidadosamente as circunstâncias sob as quais seus veículos são operados.

O serviço só opera em uma área mapeada extensamente por sua equipe de desenvolvimento. Chandler "é uma cidade bem estruturada, com vias e condições modernas", diz Nathaniel Fairfield, principal engenheiro de software da Waymo.

Os carros autônomos em geral dependem de um sistema de detecção conhecido como "lidar", e os lasers que o integram podem ser enganados quando o clima é inclemente. "Não chove muito por lá, e não há neve", diz Fairfield.

Chandler também tem densidade populacional de pouco mais de 1,5 mil pessoas por quilômetro quadrado, o equivalente a apenas 5% da densidade de Manhattan.

Fairfield aponta que a Waymo também treina constantemente os seus veículos sob condições muito mais difíceis. Mas isso nada nos diz sobre quando a tecnologia para veículos autônomos chegará a lugares em que existem estações do ano, as vias são menos que perfeitas, e a densidade populacional é maior.

Porque passam boa parte de suas vidas dirigindo, os seres humanos se especializaram em numerosas subtarefas, de perceber pedestres distraídos a questionar a orientação quando operários os instruem a passar despreocupados com seus carros por um canteiro de obras.

Embora muito se tenha dito sobre o número total de quilômetros de testes que diversos sistemas autônomos acumularam, superar essas pequenas inconveniências na verdade requer um imenso volume de trabalho intelectual, por muitas equipes de engenheiros.

Embora as montadoras de automóveis e os investidores estejam despejando muito dinheiro nesse campo, a competição deve ser modesta até que alguém coloque esforço comparável ao da Waymo na nova tecnologia. A empresa está trabalhando em seus projetos desde 2009, e têm alguns dos engenheiros mais bem remunerados do planeta.

Mesmo que obtenhamos um sistema autônomo capaz de ir a qualquer parte, haveria uma miríade de desafios legais e comportamentais a enfrentar, diz Meredith Broussard, autora de "Artificial Unintelligence: How Computers Misunderstand the World" [desinteligência artificial: como os computadores desentendem o mundo].

Quando um Tesla que viajava a 100 km/h colidiu contra um caminhão de bombeiros parado, o motorista processou a empresa, afirmando que ela tinha exagerado quanto à capacidade de seu sistema Autopilot.

Quem é responsável quando um carro autônomo se envolve em um acidente? Ainda não resolvemos a questão, que pode resultar em muitas mudanças na maneira pela qual fazemos seguro de nossos veículos.

Tampouco é verdade que devemos promover a transição para os veículos autônomos porque os veículos dirigidos por seres humanos são muito letais, diz Broussard.

Incontáveis inovações tornaram os carros radicalmente mais seguros, da década de 1950 para cá, e continuam a fazê-lo. Enquanto isso, novas distrações, como as causadas pelos smartphones, podem ser resolvidas de maneira mais barata, sem recorrer a autonomia plena.

Nosso caso de amor com os carros autônomos é uma forma de "chauvinismo tecnológico", diz Broussard. "É a ideia de que a tecnologia é sempre a mais alta e melhor solução, e superior a soluções cuja base sejam as pessoas."

Enquanto resolvemos tudo isso, também precisaremos começar a gastar dinheiro pesado na reforma de nossas cidades, ciclovias e calçadas, para que os carros autônomos se acomodem melhor a elas.

Isso teria de coincidir com a instalação de uma internet sem fio 5G robusta e abrangente, capaz de sustentar uma grande infraestrutura de comunicação entre veículos.

Se cada carro dirigido por cada motorista humano for rastreado, bem como cada veículo autônomo, talvez seres humanos e máquinas possam dividir as estradas.

Afinal, não é ficar na faixa de rodagem que é difícil, mas sim prever o que todos os motoristas humanos erráticos e distraídos que nos cercam podem fazer a seguir. É isso que tira os sonos dos programadores de computador.

The Wall Street Journal, tradução de Paulo Migliacci

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