墨西哥科学家Carlos Gershenson：城市交通的自适应与自组织之道
墨西哥首都墨西哥城以其丰富的博物馆、美食和文化资源而闻名，然而，这座城市的交通拥堵问题也同样令人头疼。拥有2200万人口和600万辆汽车的墨西哥城，许多人每天的上下班通勤时间长达2小时，迟到在这里已成为常态。上学、开会迟到十分钟、一刻钟似乎已司空见惯。墨西哥城的交通出行问题是一个复杂的社会现象，这也是墨西哥国立自治大学的计算机科学家Carlos Gershenson在过去二十年里一直关注的研究课题。
Gershenson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。他认为，我们不能简单地将交通问题归结为一两个变量，生活在墨西哥城的居民所面临的交通出行问题实际上是全球半数人口共同面临的挑战。
Gershenson认为，要解决复杂问题，科学家需要摒弃传统的研究方法，寻求新的研究途径以应对不断变化的挑战。2016年，在美国麻省理工学院（MIT）和东北大学担任客座教授期间，他写道：“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。”因此，要想解决交通问题，我们需要学会用新的视角看待复杂系统。
城市交通是一个实现、实验理论的理想场所。对于具有工程学和哲学背景的Gershenson来说，他热衷于开发新的概念，并利用这些概念解决实际问题或构建系统。在20世纪90年代末期，对人工智能产生浓厚兴趣的Gershenson，开始着迷于复杂性问题。后来，他在萨塞克斯大学攻读进化和适应系统的硕士学位。然而，在布鲁塞尔自由大学读博士时，他的兴趣又重新回到了自组织系统。
墨西哥科学家CarlosGershenson城市交通的自适应与自组织之道
Gershenson的第一项博士项目就是关于自组织系统的，他当时设想的目的是“尝试让汽车车队像鸟群一样”。鸟群是自组织系统的典型例子。在模拟系统中实施不同的策略，其中一个策略就是自组织：例如，一个车队，每辆车都试图与相邻车辆保持速度一致。
Gershenson认为，解决城市交通问题的方法是让交通系统能够做到自适应和自组织，而不是试图控制交通。这需要我们摒弃传统的思维方式，寻求新的研究途径以应对不断变化的挑战。
本文主题词：墨西哥交通特征,墨西哥城轨道交通,墨西哥轨交设施,墨西哥的交通工具,墨西哥城市化进程,墨西哥交通标志,墨西哥首都轨交设施坍塌,墨西哥最大的交通系统,墨西哥轨道交通项目,墨西哥城市化
