#светофорноерегулирование Почему ИИ не починит светофоры: индуцированный спрос, парадокс Брайеса и вечный вопрос «для кого оптимизируем» На Хабре вышел материал «Почему нельзя идеально оптимизировать светофоры: дело не в алгоритмах». Каждый, кто стоял на пустом перекрестке в 3 часа ночи, думал: «Да я бы это за выходные пофиксил». Автор статьи тоже так подумал — и пошёл разбираться. В итоге получилась не инструкция по настройке фаз, а честный рассказ о том, почему «оптимизация светофоров» — это почти всегда не техническая задача. Выясняется, что: — NP-трудность здесь не главное: да, пространство решений растёт экспоненциально, но эвристики и адаптивные системы (SCOOT, SCATS) работают с 80-х годов; — нет целевой функции: «оптимально» — это выбор между водителями, пешеходами, автобусами, экологией и справедливостью. Минимизируя одно, вы неизбежно подавляете другое; — система сопротивляется: если вы разгрузили проспект, по нему начинают ездить больше (индуцированный спрос). Ваш выигрыш съедается за неделю. А иногда «улучшение» перекрёстка по парадоксу Брайеса делает хуже всем; — ИИ работает, но скромно: Google Project Green Light — лучший пример: он не рулит перекрёстком, а даёт рекомендации инженеру. В Манчестере их игнорируют, в Сиэтле откатывают. Потому что алгоритм не знает про школу, автобусный маршрут и местные приоритеты. Вывод автора: правильный вопрос звучит не «как оптимизировать», а «кого мы ставим в приоритет, измеримо ли это и как удержать систему в осознанном компромиссе, когда цель убегает, данные врут, а люди перестраиваются». Настоящее бутылочное горлышко — не код, а живая социотехническая система. И за выходные это точно не пофиксить. Ссылка на полный текст статьи: https://habr.com/ru/companies/selectel/articles/1061308/ Источник фото: avtocod.ru