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爱与否科技 来自复杂系统的出行指南


爱与否科技 来自复杂系统的出行指南
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导语
交通出行几乎困扰着每一个生活在大城市中的居民 ， 这一点在全球范围内几乎没有例外 。 墨西哥国立自治大学的计算机科学家CarlosGershenson 。 通过他的研究经验告诉我们 ， 不要试图通过一两个简单的变量来模拟真实的交通出行场景 。 预期去精准的预测未来的交通变化 ， 不如让系统能够自己适应变化 。 CarlosGershenson在QuantaMagazine的采访中指出：如果想治理城市交通 ， 让交通系统能够做到自适应和自组织比试图控制交通要好很多 。
没事 ， 大家都堵在路上呢
墨西哥的首府墨西哥城因其独特出色的博物馆、美食与文化资源而闻名于世 。 不过 ， 墨西哥城拥堵的交通也同样出名 。 这座城市拥有2200万人口和600万辆汽车 。 很多人的上下班通勤时间是2小时 。 迟到也是家常便饭 ， 上学、开会迟到个十分钟、一刻钟也没什么大不了的 。 在墨西哥城 ， 人们的出行方式是一个复杂的问题 。 这个问题也是墨西哥国立自治大学的计算机科学家CarlosGershenson在过去的二十年间最喜欢研究的问题 。 CarlosGershenson供职于墨西哥国立自治大学应用数学与系统研究所和复杂性科学中心 。 他给出的最基本的一条建议就是：我们无法简单地用一两个变量就对交通问题加以概括 ， 生活在墨西哥城的居民代表了全世界半数人口所面临的交通出行问题 。
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墨西哥国立自治大学的计算机科学家CarlosGershenson|图片来源：www.quantamagazine.org
Gershenson认为 ， 如果想解决一个复杂的问题 ， 科学家就需要放弃传统的研究方法 ， 转而去寻找新的研究方法来应对不断变化的挑战 。 2016年 ， 他在MIT和东北大学担任客座教授时曾写道：“科学和工程都假定世界是可预测的 ， 我们只要能找到适当的自然法则就可以预见未来……但从对复杂系统的研究来看 ， 这种假设是错误的 。 ”如果想解决交通问题 ， 就要学会用新的观点来看待复杂系统 。
城市交通：复杂科学的练兵场
研究城市交通是一个实现、实验理论的完美方式 。 对于有工程学和哲学背景的Gershenson来说 ， 他也乐于开发新的概念 ， 也乐于利用这些概念来解决问题或者构建系统 。 在20世纪90年代末期 ， Gershenson在ArturoRosenblueth基金会读计算机工程专业时 ， 对人工智能产生了兴趣 ， 从那时开始 ， 他就着迷于复杂性问题 。 后来 ， 他在萨塞克斯大学攻读进化和适应系统的硕士学位 。 但他在FreeUniversityinBrussels读博士时 ， 他的兴趣点又重新回到了自组织系统 。
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DesignandControlofSelf-organizingSystems（自组织系统的设计与控制）该书试图提提供一种能处理复杂性问题的通用方法
只要构建了一个系统 ， 开发出来的新概念中就会出现一些漏洞 。 也会面临着一些你没有预见到的问题 ， 这需要去完善对概念的理解 ， 并加以修正 。 答案总是会带来新的挑战 ， 只要解决了这些挑战 ， 就可以回过头来 ， 让概念更加完备 。
应当从理论走到实践 ， 再回头去完善理论 。
在20世纪90年代 ， 加州伯克利大学也开发了一个研究汽车车队的项目 。 墨西哥著名工程师LuisAgustínálvarez-icaza参与了该项目 。 他曾致力于自动化车队的开发 。 在这一项目中 ， 汽车可以以88km/h的速度一辆紧挨一辆车的前进 ， 并以此来提高高速公路的通行能力 。 LuisAgustínálvarez-icaza做得很成功 ， 但是因为保险公司的缘故 ， 这个项目无法推广 。 有趣的是 ， 过了20年 ， 现在的自动驾驶公司也面临同样的问题——保险公司也给了他们约束限制 。
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