AI 报告 · MIT · 2026-10-02 · 博客 / 评论
应对社会最复杂挑战的计算工具
原标题: Computational tools for society’s most complex challenges
麻省理工学院（MIT）副教授 Cathy Wu 运用机器学习和强化学习，帮助规划包括交通在内的复杂系统的改进方案。Wu 认为，设计交通系统需要对数十乃至数千种变体进行建模，若要使这一过程以证据为依据，这超出了当今工具的能力范围。强化学习被视为一种方式，可让交通研究人员及其从业伙伴自由设计他们所期望的系统。