Eu geralmente vou muito a casa de duas pessoas: Meu amigo da faculdade que mora perto de Poughkeepsie, NY; e minha namorada que mora no centro de Nova Jersey.

Chegar a Poughkeepsie é fácil – há uma rota significativa da minha casa em Connecticut, com duas variações para as últimas milhas. As viagens para Nova Jersey têm várias rotas, atravessando o Hudson em vários cruzamentos. As condições de direção podem variar de acordo com o clima, tráfego, obras e acidentes.

Uso o Google Maps para evitar essas paradas e avaliar caminhos alternativos. Felizmente, o Google Maps sempre oferece a rota mais curta e eficiente.

Pelo menos foi o que me disseram.

O Google Maps agrega dados em tempo real de telefones celulares habilitados para GPS para determinar padrões de tráfego. Esta informação sobrepõe mapas rodoviários, permitindo que o software sugira o caminho mais curto entre os dois pontos.

O objetivo é otimizar o tempo de viagem para usuários do Google Maps. Mas vamos supor que o Google Maps não tenha informações sobre a recente densidade de tráfego em um determinado trecho da estrada? O software direcionaria alguns motoristas para uma rota não avaliada para reunir informações sobre as condições atuais?

De vez em quando, ignoro uma recomendação do Google Maps. Às vezes, duas alternativas têm tempos de viagem semelhantes. Uma delas será escolhida e a outra terá uma observação de “tempo similar”.

O software do Maps analisa discrepâncias no tempo de viagem com uma granularidade de um minuto. Quando duas rotas têm um tempo similar significa que são equivalentes. Às vezes escolho uma rota alternativa mesmo que demore um pouco mais. Embora o tempo de viagem seja três minutos mais demorada, eu atravesso o Hudson. Cruzar o Hudson na Ponte Tappan Zee é fascinante, pois podemos ver a evolução da construção da ponte. (Acesse http://www.newnybridge.com/about/ para mais detalhes).

O novo trecho, projetado para durar 100 anos, tem oito pistas largas. A calçada é suspensa por cabos grossos em torres altas, finas e chanfradas que chegam a 419 pés acima do nível da água. É muito bonito e vale alguns minutos extras para admirar.

Imagine minha surpresa quando o Google Maps mudou de ideia sobre o tempo de viagem. Antes de seguir para o oeste na I-287, aparece que o caminho passando pela cidade de Nova York e pela Ponte George Washington será o mais rápido. Virar para o oeste custará mais seis minutos. Depois de mudar a direção, o Maps recalcula o tempo de viagem. E olha só! A viagem agora é cinco minutos mais rápida.

(Devo enfatizar que não pedi ao Maps para evitar pedágios. Na direção leste, a Tappan Zee custa US$ 5 e a George Washington custa US$ 15. Eu sei disso e aumento o tempo de viagem para economizar. No entanto, a configuração “Evitar rotas de pedágio” não é granular. Há muitas estradas com pedágio na direção Nordeste. Se eu selecionasse essa opção ao dirigir de Connecticut para Nova Jersey, o Google Maps provavelmente poderia me direcionar para a Columbia Britânica.)

Na primeira vez que notei a distorção do tempo, achei que fosse alguma ineficiência no software do Google Maps. Se o código tinha decidido que aquela era a rota mais curta, então não recalcularia continuamente outras rotas. Talvez o software apenas recalcule tempos de rota alternativos quando as condições de trânsito mudam na rota primária.

O caminho padrão para voltar é atravessando a Ponte George Washington, mesmo quando rotas alternativas eram consideradas similares. Notei que, quando mudava a configuração para a alternativa mais barata, a dilatação do tempo desaparecia assim que passasse direto pelo último acesso à ponte George. Às vezes, a estimativa de tempo aumentava dinamicamente na rota alternativa, mais barata e mais cênica.

A algumas milhas do retorno, o tempo estimado era quatro minutos mais devagar (não vá por aqui). Quando me aproximei, o tempo estimado era cinco minutos mais devagar (você realmente deveria evitar essa rota).

No cruzamento, o tempo era seis minutos mais devagar (apenas um tolo seguiria por essa rota). No entanto, ao seguir pela rota alternativa, o tempo estimado de chegada fica igual ou até melhor que o da rota original e preferida. Por que isso acontece? A Autoridade Portuária de NY e NJ está pagando o Google Maps para lucrar mais? Inconcebível.

O software com IA pode ser inescrutável. Suspeito que até mesmo a equipe de desenvolvimento do Google Maps não saberia explicar completamente o comportamento do algoritmo. Será que os algoritmos autodirigidos de machine learning valorizam os dados recentes de rotas alternativas, e intencionalmente direcionam o motorista por esse caminho para preencher um conjunto incompleto de dados.

Uso esse software há anos, então ele deve conhecer certos padrões que são típicos do meu estilo de direção. Até o momento, não vi consequências desse conjunto de dados pessoais.

É possível que algumas das minhas rotas sejam selecionadas de acordo com meu estilo de direção ou que sejam selecionadas para desenvolver minha habilidade em outros estilos de direção mais convencionais (o sistema de machine learning evolui para um sistema educacional).

No futuro, o Google Maps poderá compartilhar detalhes do meu estilo de direção com a seguradora do meu carro, gerando uma mudança no valor do meu seguro. Ou o Google Maps poderá compartilhar dados agregados sobre motoristas de uma determinada região geográfica, para ajudar as seguradoras a atender essa área e melhor avaliar o risco.

O Google Maps poderá até compartilhar dados demográficos de direção com organizações rodoviárias, para construir estradas mais seguras e mais eficientes. E poderá compartilhar esses dados com as agências policiais para ajudá-los a cumprir as metas de fiscalização do tráfego.

Por enquanto, suspeito que o Google Maps, na melhor das hipóteses, está reunindo dados sobre as condições da estrada para fornecer uma cobertura total mais precisa dos tempos de viagem, nada mais.