Los científicos alemanes construyeron coches autónomos ya en los años 1980.
Casi 30 años antes de que Google, Tesla y Uber iniciaran la conducción autónoma, un equipo de ingenieros dirigido por un científico alemán llamado Ernst Dickmanns había logrado con éxito la conducción autónoma.
Hoy el director hablará sobre el piloto automático de Dickmanns y cómo cayó en el olvido. Por cierto, la conducción autónoma ha experimentado altibajos en la ola histórica de la IA.
Dickmans, de 82 años, ya no ofrece consejos generales a los investigadores. "Nunca se debe ignorar por completo un enfoque que ha tenido mucho éxito", afirmó.
Antes de convertirse en "el inventor de facto de la conducción autónoma", Dickmanns pasó los primeros diez años de su carrera analizando las trayectorias necesarias para que las naves espaciales regresaran a la Tierra a través de la atmósfera.
Como ingeniero aeroespacial, ascendió rápidamente en las filas de la ambiciosa industria aeroespacial de Alemania Occidental. En 1975, cuando tenía menos de 40 años, trabajaba en el instituto de investigación de la universidad.
Durante este periodo, su misión en la vida cambió: quería que los coches encontraran su propio camino. Dickmans estaba cada vez más convencido de que su futuro no estaba en el espacio sino en la tierra. A los pocos años, compró una camioneta, le instaló computadoras, cámaras y sensores, y comenzó a probarla en la universidad en 1986.
Los colegas de la universidad decían que era un bicho raro, pero le hacían la vista gorda debido a sus logros anteriores en el campo aeroespacial.
En 1986, la furgoneta de Dickmanns se convirtió en el primer coche autónomo. Al año siguiente, el coche fue probado a una velocidad de 90 kilómetros por hora en una carretera no revelada de Baviera. Poco después, el fabricante de automóviles alemán Daimler se acercó a Dickmans y se convirtió en su patrocinador. A principios de la década de 1990, propusieron un proyecto. Querían un autobús grande que pudiera demostrar la conducción autónoma en la feria de París de 1994.
Después de escuchar esta petición, Dickmanns respiró hondo y le dijo a Daimler que "mi equipo y nuestros métodos pueden hacerlo".
En octubre de 1994, el equipo de Dickman recogió a un grupo de invitados de alto nivel en el aeropuerto Charles de Gaulle. En la carretera, utilizan la conducción autónoma para completar las tareas de conducción. El ingeniero Behringer estaba sentado en el asiento del conductor del vehículo con las manos en el volante por si algo salía mal. 24 años después, Behringer todavía habla de ello con entusiasmo.
Muchos titulares de periódicos informaron del incidente. Un año después, el equipo probó otro coche nuevo. En la autopista de Baviera a Dinamarca recorrieron 1.700 kilómetros con conducción autónoma y la velocidad máxima superó los 1,75 kilómetros por hora.
Sin embargo, el proyecto se detuvo poco después.
Las habilidades de Dickmans llegaron a su límite, Daimler perdió el interés y se olvidó la oportunidad de realizar un trabajo pionero en Dickmans.
La historia de la inteligencia artificial ha superado los 60 años, y muchas veces va acompañada de un "pleno verano" y otro "invierno". El proyecto Dickman comienza a mediados de verano y finaliza en invierno.
A finales de la década de 1950, la dirección de investigación de la inteligencia artificial era cómo hacer que las máquinas pensaran como humanos. Al principio, la característica más importante del campo de la inteligencia artificial era que había grandes truenos pero poca lluvia, todo tipo de publicidad y varias plataformas. En la década de 1960, el economista Herbert Simon predijo que “las máquinas reemplazarán los empleos humanos dentro de 20 años”.
Estos estimularon la inversión y una gran cantidad de dinero caliente llegó a raudales, pero la tecnología no pudo lograrlo. A mediados de la década de 1970, la burbuja estalló, la financiación disminuyó y la tecnología de inteligencia artificial se enfrió.
A mediados de la década de 1980, el proyecto de conducción autónoma de Dickmanns alcanzó una nueva ola de verano y su concepto despertó el interés de los capitalistas. Su equipo una vez se expandió a 20 personas. Luego llegó el invierno de los años 90, cuando el concepto de Dickmann dejó de ser atractivo.
Behringer, un ingeniero que se encontraba en ese momento sentado en la cabina, dijo: "Es un concepto interesante, pero para mucha gente está demasiado adelantado a su tiempo".
Los expertos técnicos dicen que hay dos tipos de inventos: al igual que las bombillas, han sido utilizados y mejorados desde su invención. Otro tipo de avión supersónico, como el Concorde, incorpora una tecnología revolucionaria, pero es demasiado avanzado para ser adecuado en la actualidad.
La conducción autónoma de Dickmann entra en la segunda categoría.
Cuando empezó a desarrollarlo en los años 80, los ordenadores todavía necesitaban 10 minutos para analizar imágenes, reaccionar al entorno y conducir.
Afrontando obstáculos aparentemente insuperables, se inspiró en la biología humana. Creía que los coches deberían ser tan conscientes de la calle y sus alrededores como el ojo humano. Los humanos sólo pueden prestar atención al centro de visión en alta resolución. Del mismo modo, los coches sólo deberían centrarse en aspectos relacionados con la conducción, como las marcas viales.
Esto reducirá significativamente la cantidad de información procesada por la computadora.
En realidad, es relativamente sencillo para los automóviles conducir de forma autónoma en las autopistas porque la superficie de la carretera no es complicada, los carriles están despejados y las señales son claras.
Hubo algunos problemas en ese momento, como que el coche de delante bloqueaba la señal o que la señal era demasiado antigua para verse con claridad, lo que provocaría problemas con la conducción autónoma.
En el frío invierno, Daimler le dijo a Dickmans que esperaba comenzar la investigación lo antes posible, pero Dickmans sabía que la investigación no se comercializaría hasta dentro de varios años. Daimler fue perdiendo gradualmente el interés en continuar.
Jürgen Schmidhuber, codirector del Instituto Dalle Molle de Inteligencia Artificial en Lugano, Suiza, dijo: "En retrospectiva, puede haber sido un error que estos proyectos no continuaran inmediatamente. Si hubieran continuado, , el campo de la conducción autónoma ahora sería No existirán Google y Uber”.
Las empresas alemanas poseen ahora más de la mitad de las patentes de tecnología de conducción autónoma, pero nuevos actores como Alphabet's Waymo y otros gigantes tecnológicos estadounidenses se están poniendo al día.
A finales de los años 90, Dickmans firmó un contrato de cuatro años con el Laboratorio de Investigación del Ejército de Estados Unidos. Además de una nueva generación de vehículos autónomos, su colaboración podría gestionar carreteras más complejas. Cuando Dickmans se retiró, el proyecto llamó la atención de Darpa, el brazo de tecnologías emergentes del Pentágono. Por eso, en 2004, el departamento lanzó una serie de "desafíos" para animar a los científicos a participar en competiciones de conducción autónoma.
En 2005, Sebastian Trent, profesor de informática de la Universidad de Stanford, ganó el desafío y creó el equipo de conducción autónoma de Google. Es una celebridad en el mundo de la IA. Mientras tanto, Dickmanns, el tema de este artículo, y su trabajo pionero han sido olvidados.
En 2011, después de la demostración de conducción autónoma de Dickmann en París el 17 de julio, el New York Times informó que Sebastian Trent había trabajado duro para construir el primer coche autónomo, pero luego se revisó para decir que aunque Sebastian Trent desarrolló un coche sin conductor, no fue la primera persona en hacerlo.
Con el revuelo previo de la inteligencia artificial en 2018, ¿se acerca un nuevo invierno? Mucha gente piensa que sí.
Recientemente, el aprendizaje profundo se ha utilizado ampliamente en la investigación de IA y ha sido reconocido por el algoritmo. El principio básico es encontrar correlaciones en datos complejos, lo cual es factible para la mayoría de las aplicaciones, pero en algunos casos es un callejón sin salida. Dado que el aprendizaje profundo se basa en datos, tiene limitaciones.
Anteriormente traduje el artículo de Piekniewski "AI Winter is Coming" en informática en San Diego. Dijo que se está invirtiendo mucho dinero caliente en la IA, especialmente en los campos de la conducción autónoma y la robótica, y que no es realista esperar resultados inmediatos.
Muchos inversores están muy angustiados. Han invertido mucho dinero, pero sus expectativas no se han cumplido.
Virginia Dignum, profesora de la Universidad de Delft, dijo: “El personal de IA seguirá centrándose en el aprendizaje profundo y los resultados serán decepcionantes. Si quieres lograr un gran avance en este campo, simplemente. Los modelos deben construirse con menos datos o relaciones causales, en lugar de depender de correlaciones generadas por grandes cantidades de datos. Pero ella no cree que se acerque el invierno de la IA, porque ya existe una gran cantidad de IA comerciales. de la disminución de la IA desde 2010. Los avances tecnológicos, especialmente en la potencia informática y el almacenamiento de datos, todavía creen que se necesitará más de una década para que la conducción autónoma madure verdaderamente. Los automóviles de hoy realmente no tienen la capacidad de distinguir los datos. solía entrenar, lo que significa que estará bien en algunas carreteras y en situaciones generales, pero se producirán accidentes en algunas circunstancias específicas.
Dickmanns dijo: "Mi tecnología de conducción autónoma se llama '. Pathfinder Vision. ', un enfoque en el que todavía están trabajando varias agencias, podría permitir que los automóviles circulen en cualquier lugar y en cualquier situación, ya sea después de una tormenta, un terremoto o una zona de guerra. "
Predijo que algún día la industria se dará cuenta de las limitaciones de los métodos comunes actuales, y entonces él saldrá de nuevo.
Añadió: "Estoy muy feliz de que Ser uno de los pioneros, pero si tuviera que empezar de nuevo hoy con la tecnología existente, sería una historia completamente diferente.
”