Este fin de semana apareció un artículo fascinante en el Atlántico. Se trata principalmente de los coches autónomos de Google y de cómo funcionan técnicamente. Pero también se trata de algo mucho más grande: cómo Google ahora está «rastreando» efectivamente el mundo real como lo ha hecho durante años. La analogía o intuición no es mía, es del Atlántico. Pero es […]
Fascinante artículo en el Atlántico apareció este fin de semana. Se trata principalmente de los coches autónomos de Google y de cómo funcionan técnicamente. Pero también se trata de algo mucho más grande: cómo Google ahora está «rastreando» efectivamente el mundo real como lo ha hecho durante años.
La analogía o intuición no es mía, es del Atlántico. Pero es perfecto.
Con sus múltiples iniciativas del «mundo real» (Street View, Project Tango, Indoor Maps, ubicación de Android y otras), Google está construyendo una representación virtual del mundo real que se puede utilizar para muchos y variados propósitos, incluido el seguimiento de anuncios sin conexión, de servicios para consumidores móviles y mejoras de búsqueda (Google Now).
El artículo afirma que Google está haciendo que el mundo sea «legible» para los robots. Sin embargo, aquí hay una excepción que muestra que los autos sin conductor de Google están a años de ser un fenómeno generalizado:
La clave del éxito de Google ha sido que estos autos no están obligados a procesar una escena completa desde cero. En cambio, sus equipos viajan y mapean cada camino por el que viajará el automóvil. Y estos no son mapas antiguos. Ni siquiera son los mapas enriquecidos y llenos de lógica de carreteras de Google Maps para consumidores.
Probablemente se piense mejor en ellos como digitalizaciones ultra precisas del mundo físico, hasta pequeños detalles como la posición y la altura de cada bordillo. Un mapa digital normal mostraría una intersección de carreteras; estos mapas tendrían una precisión medida en pulgadas.
Pero el «mapa» va más allá de lo que cualquiera de nosotros conoce como mapa. «De Verdad, [our maps] son cualquier información geográfica que podamos decirle al automóvil con anticipación para facilitar su trabajo ”, explicó Andrew Chatham, líder de mapeo del equipo de automóviles autónomos de Google.
“Le decimos qué tan alto están los semáforos del suelo, la posición exacta de los bordillos, para que el automóvil sepa dónde no conducir”, dijo. «También incluimos información que ni siquiera puedes ver como límites de velocidad implícitos».
Por lo tanto, Google está generando y procesando cantidades masivas de datos (la altura de los semáforos, la posición exacta de los bordillos) para hacer que el mundo sea inteligible para los autos autónomos (y más allá). Para que los coches autónomos funcionen en ubicaciones distintas de Mountain View, California, Google necesitaría obtener datos mucho más detallados para prácticamente todas las calles de EE. UU. Y del mundo.
Es «Street View 2.0» pero a un nivel de precisión casi inimaginable. Y para trabajar a escala, pronto, Google debe comenzar a subcontratar (a los fabricantes de automóviles y / o ciudadanos al azar) la función de mapeo. No tengo claro que esto sea posible, pero eso es lo que dictaría la lógica para lograr una cobertura nacional e internacional.
Hay muchos escenarios en los que los vehículos autónomos beneficiarían a las personas y tal vez a la sociedad en su conjunto (por ejemplo, menos accidentes). Sin embargo, es muy probable que Google se reúna con fuerte resistencia porque el esfuerzo por mapear el mundo con este nivel de precisión alimentará aún más la paranoia de Google.
En última instancia, es posible que Google necesite «abrir el código» del esfuerzo y atraer a múltiples empresas e incluso gobiernos a la iniciativa para acelerar el proceso y asegurar su aprobación o aquiescencia.
Las opiniones expresadas en este artículo pertenecen al autor invitado y no necesariamente a El Blog informatico. Los autores del personal se enumeran aquí.