伦敦出租车司机的规划策略可以帮助了解人工智能的未来
作者：by University of York
作为人工智能路线图未来研究的一部分，研究人员测量了伦敦出租车司机的思考时间（他们因了解全市 26,000 多条街道而闻名）。
与卫星导航不同的是，卫星导航会计算到达目的地之前的所有可能路线，约克大学的研究人员与伦敦大学学院和尚帕利莫基金会合作发现，伦敦出租车司机首先合理规划每条路线，优先考虑最具挑战性的区域，并围绕这些棘手的点填写剩余的路线。
工作是发表在日记中美国国家科学院院刊。
目前理解人类规划系统的计算模型很难应用于现实世界或大规模应用，因此研究人员测量了伦敦出租车司机在计划前往首都各个目的地的旅行时的思考时间。
此前的研究已经证明了伦敦出租车司机大脑的独特性。他们的后海马体区域比普通人更大，他们的大脑体积会因出租车驾驶经验而发生变化。
约克大学英国科学院博士后研究员巴勃罗·费尔南德斯·贝拉斯科 (Pablo Fernandez Velasco) 博士表示：“伦敦非常复杂，因此‘随心所欲’快速规划乘车旅程是一项了不起的成就。
“如果出租车司机像大多数人一样，逐条街道地按顺序规划路线，我们会期望他们响应时间根据他们沿路线的距离而发生显着变化。
“相反，他们会关注整个街道网络，优先考虑道路上最重要的路口路线首先，使用理论指标来确定什么是重要的。这是一种高效的规划方式，也是我们第一次能够在行动中研究它。”
研究人员表明，出租车司机使用认知资源的方式比当前技术更有效，并认为了解人类规划专家可以在很多方面帮助人工智能的发展。
Champalimaud 基金会的 Dan McNamee 表示：“未来人工智能导航技术的发展可以受益于人类灵活的规划策略，特别是当必须考虑到许多环境特征和动态时。
“增强这些技术的另一种方法是将人类专家的信息集成到旨在与人类协作的人工智能算法中。这是非常重要的一点，因为如果我们想要优化人工智能算法与人类交互的方式，该算法必须具有‘知道’人类是如何思考的。”
伦敦大学学院的雨果·斯皮尔斯教授补充道：“这项研究肯定证实了其他研究的发现——伦敦出租车司机的大脑非常高效，其较大的容量可以很好地利用来理解像伦敦这样高度复杂的城市。”
更多信息：Pablo Fernandez Velasco 等人，专家导航器部署基于合理复杂性的决策预缓存以进行大规模现实世界规划，美国国家科学院院刊（2025）。DOI：10.1073/pnas.2407814122
引文:伦敦出租车司机的规划策略可以帮助了解人工智能的未来（2025 年，1 月 23 日）检索日期：2025 年 1 月 24 日来自 https://techxplore.com/news/2025-01-london-cabbies-strategies-future-ai.html
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