چالش الگوریتم های وارداتی در ترافیک ایران: گذر به هوش مصنوعی زمینه مند

در عصر کنونی که هوش مصنوعی (AI) به عنوان پیشران اصلی تحول در مدیریت شهری شناخته می شود، سیستم های حمل ونقل هوشمند (ITS) در ایران با پارادوکس پیچیده ای مواجه شده اند. از یک سو، عطش مدیران شهری برای بکارگیری آخرین فناوری های جهانی نظیر سیستم های کنترل تطبیقی (مانند SCATS) و خودروهای خودران مشهود است و از سوی دیگر، آمارها و مشاهدات میدانی حکایت از ناکارآمدی نسبی، خطاهای فاحش سیستمی و عدم تحقق وعده های کاهش ترافیک دارد. این پژوهش با الهام از نظریه «متن مندسازی تخصص» و با کالبدشکافی عمیق زیست بوم ترافیک ایران، استدلال می کند که ریشه این ناکارآمدی در «واردات کورکورانه الگوریتم ها» نهفته است. الگوریتم هایی که در آزمایشگاه های غربی و برای ترافیک های منظم و خط مبنا (Lane-based) آموزش دیده اند، در مواجهه با واقعیت «ناهمگن» و «آشوبناک» خیابان های شهرهای ایران دچار توهم شناختی می شوند. پدیده هایی نظیر «خزش» موتورسیکلت ها و تداخل جریان، مفروضات پایه این مدل ها را نقض می کند. این مقاله با بررسی دقیق اسناد بالادستی نظیر نشریات ۴۱۵ و ۸۰۰ و تحلیل چالش های حقوقی (ماده ۱۴ رسیدگی به تخلفات)، مدلی نوین تحت عنوان «نظارت هیبریدی زمینه مند» را پیشنهاد می دهد. در این مدل، هوش مصنوعی نه به عنوان جایگزین انسان، بلکه به عنوان ابزاری در خدمت مهندسان ترافیک، با بهره گیری از داده های بومی و تعریف دقیق مرزهای دانش، بازطراحی می شود تا از چالش های حقوقی و فنی عبور کرده و به راه حلی پایدار برای بحران ترافیک ایران بدل گردد.

کلیدواژه ها:

مهندسی ترافیک ، هوش مصنوعی زمینه مند ، ترافیک ناهمگن ، سیستم SCATS ، بومی سازی فناوری