El año pasado, un extraño automóvil de conducción automática fue lanzado en las calles tranquilas del Condado de Monmouth, Nueva Jersey. El vehículo experimental, desarrollado por investigadores de la fabricante de chips Nvidia, no se veía diferente de otros autos autónomos, pero no era nada como lo demostrado por Google, Tesla o General Motors, y mostró el creciente poder de la inteligencia artificial. El coche no siguió una sola instrucción proporcionada por un ingeniero o un programador. En su lugar, se basó enteramente en un algoritmo que se había enseñado a conducir viendo cómo lo hacía un humano.

Conseguir un coche para conducir de esta manera fue una hazaña impresionante. Pero también es un poco inquietante, ya que no está completamente claro cómo el automóvil toma sus decisiones. La información de los sensores del vehículo va directamente a una enorme red de neuronas artificiales que procesan los datos y luego entregan los comandos necesarios para operar el volante, los frenos y otros sistemas. El resultado parece coincidir con las respuestas que usted esperaría de un conductor humano. Pero ¿qué pasaría si un día hiciera algo inesperado: se estrellara contra un árbol o se sentaba a la luz verde? Tal y como están las cosas ahora, podría ser difícil averiguar por qué. El sistema es tan complicado que incluso los ingenieros que lo diseñaron pueden tener dificultades para aislar la razón de una sola acción. Y no se puede preguntar: no hay forma obvia de diseñar un sistema de este tipo para que siempre podría explicar por qué hizo lo que hizo.

La mente misteriosa de este vehículo señala un problema inminente con la inteligencia artificial. La tecnología subyacente de IA del automóvil, conocida como aprendizaje profundo, ha demostrado ser muy poderosa para resolver problemas en los últimos años y ha sido ampliamente implementada para tareas como el subtítulo de imágenes, el reconocimiento de voz y la traducción de idiomas. Ahora existe la esperanza de que las mismas técnicas serán capaces de diagnosticar enfermedades mortales, tomar decisiones comerciales de millones de dólares, y hacer innumerables otras cosas para transformar industrias enteras.