即便是在熟悉的市区，人类也不善于找出最短路径
我们设计城市 。 我们活在城里 。 我们想出去 ， 外面的人想进来 。 我们在城里却不善于寻路 。
根据来自手机的、超14000人的日常生活数据 ， 人类在计算通过城市街道的最短路线方面非常糟糕 。 原因其实很简单：我们的大脑希望我们不要迷路 ， 即使为此牺牲时间 。
由麻省理工学院领导的国际研究小组现在把这称为 \"最尖锐路径\" ， 并认为它的发生是因为我们的大脑以导航效率为代价优先考虑其他任务 。
麻省理工学院可感知城市实验室的建筑师和工程师卡罗·拉蒂(Carlo Ratti)说：\"似乎存在一种权衡 ， 使我们大脑中的计算能力可以用于其他事情--3万年前 ， 为了避开狮子 ， 或者现在 ， 为了避开危险的SUV 。 基于矢量的导航并不能产生最短路径 ， 但它足够接近最短路径 ， 而且计算起来非常简单 。 \"
这项研究的种子在二十年前就已经种下 ， 当时拉蒂还是英国剑桥大学的学生 。 他注意到 ， 他沿着一条路线前往他的系楼 ， 但采取不同的路线回到他的房间 。 按理说 ， 一条路线比另一条短 ， 但行为模式却牢固不变 。
从那时起 ， 技术发生了变化--现在我们有了收集我们活动的大量数据的工具 。 许多城市中的大量居民现在都在身上放着一台小型的、强大的计算机 ， 可以追踪他们的行动 ， 这对想要知道我们为什么选择这样路径的科学家来说绝对是一个宝库 。
这就是研究人员所挖掘的东西 。 来自14000多名行人的完全匿名的数据 ， 他们在马萨诸塞州的波士顿和剑桥市以及加利福尼亚州的旧金山市的一年时间里 ， 其GPS坐标被记录下来 。 这包括超过550000条路径--足够辨别出某些模式 。
当然 ， 迷人的模式确实出现了 。 行人不是选择最短的路径 ， 而是压倒性地选择让他们尽可能更直接地朝向目的地的路径 。
然后 ， 研究人员更进一步 ， 生成了一个模型来预测数据中出现的非理性的路径 。 这证实了人们确实更愿意朝向他们的目的地 。
麻省理工学院和意大利国家研究委员会的计算机科学家保罗·桑蒂(Paolo Santi)说：\"我们发现 ， 最具预测性的模型不是找到最短的路径 ， 而是试图最小化角度位移的模型--尽可能直接指向目的地 ， 即使选择大角度的偏离道路实际上会更有效率 。 我们提议将这称为最尖锐的路径 。 \"
【即便是在熟悉的市区，人类也不善于找出最短路径】此外 ， 当进行一次往返旅行时 ， 人们倾向于选择不同的路线往返 ， 就像拉蒂在剑桥大学发现自己所做的一样 。
最尖锐的路径不仅在人类身上被观察到 。 它在动物身上也有记录 ， 就是所谓的基于矢量的导航 。 这些研究表明 ， 大脑通过计算矢量进行导航；由于我们大多数人的大脑中没有自上而下的地图 ， 无法像GPS那样进行导航 ， 基于矢量的导航似乎是当前最佳策略(整体次佳) 。
这是因为进化并不寻求优化 ， 而是 \"当然 ， 好的 ， 这很有效 ， 我还没死\"--这种东西被称为 \"适者生存\" 。
研究结果可以帮助我们设计更好的城市 ， 但它们也强调了了解大脑和机器不同工作方式的必要性 。
\"计算机是完全理性的 。 他们完全按照代码的要求去做 。 另一方面 ， 大脑实现了'足够好'和必要妥协的'有界理性' 。 ”拉蒂为《对话》杂志写道 ， \"随着这两个不同的实体日益纠缠和碰撞--在谷歌地图、Facebook或自动驾驶汽车上--重要的是要记住它们之间有什么不同 。 人们越是与技术结缘 ， 使技术适应人类的非理性和特异性就越重要 。 \"
这项研究已经发表在《自然·计算科学》上 。
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