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爱与否科技 来自复杂系统的出行指南( 五 )


从社会态度到人工智能：复杂系统的难题在系统之外
通过研究不同情景下的复杂性问题 ， Gershenson认为提高城市流动性的最大挑战不是来自科学 ， 而是来自政治和社会 。 如果说要“改善城市交通” ， 每个人都会同意的 。 没有人愿意继续我们现在的生活方式——环境污染、经济损失、时间浪费、压力加大等等 。 喊口号 ， 每个人都会同意 。 但是具体到做什么的时候 ， 每个人又都不同意了 。 所以 ， Gershenson认为最大的挑战是如何发展出协调机制 ， 来协调政府、公司、学术界与社会其他部门提出的解决方案 。 有识之士正在努力让不同的部门参与进来 ， 政府部门的人也正在尽可能快地给出方案 。 但是这些事情仍然需要几年的时间 。 而且 ， 社会情况恶化得更快 。
爱与否科技 来自复杂系统的出行指南
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Gershenson认识的大多数研究交通的人都是骑自行车的 ， 因为这是在城市里最好的出行方式 。 对于中等出行距离 ， 骑车可能是一个不错的解决方案 ， 但并非适合每个人 。 不过 ， 你会发现在那些已经投资修建自行车道路的城市 。 骑车出行是一种非常不同的生活方式 ， 我认为每个人都能从中受益 。 因为汽车的减少 ， 那些不骑车的人也能受益 。
面对人工智能带来的挑战 ， Gershenson认为机器正变得逐渐与我们融为一体 ， 但我不认为机器会取代人类 。 机器能帮助我们扩展认知和协调能力 。
有可能在未来 ， 决策将更加分散 。 但最终 ， 我们还会遇到责任问题 ， 这又回到了保险难题上：如果一辆自动驾驶汽车出了交通事故 ， 那是谁的责任 ， 店主？制造商？还是 ， 程序开发者？这样的系统能使人们做那些做不到的事情 ， 这就是为什么人们会相信机器 。 但是 ， 机器也会失灵 ， 所以不应该完全信任机器 。 这也是我们需要适应性的原因 ， 自组织系统给了我们这样的机会：在维护现有功能的同时 ， 也提供适应能力 ， 这样我们就可以为意料之外的事情做好准备 ， 我们对未来应当抱有期待 。 本文编译自QuantaMagazine对CarlosGershenson的采访 。
参考资料：ComplexityScientistBeatsTrafficJamsThroughAdaptationhttps://www.quantamagazine.org/complexity-scientist-beats-traffic-jams-through-adaptation-20200928/
编译：Leo
编辑：邓一雪


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