千，等待他的解释。
“相信您已经注意到，来时路上畅通无阻？”刘中千问。
杨小千恍然，安排那部专车果然有所意图。
“能够在上京的复杂路况里始终保持匀速，想必也只有‘系统’来导航才能做到了？”杨小千问。
要在错综复杂的道路中找到一条畅通无阻的道路，全程保持匀速行进，就要以道路上无处不在的摄像头测算出车辆的位置、行进方向以及行进速度，在随时加入新变量的情况下瞬间完成计算，找到正确路线。
这不是人类能做到的事情，但对于机器而言却不像想象中的那么难，因为大部分交通状况的预判都可以看作参入许多复杂变量的计算题，而计算机最擅长做的自然是计算。既然零一基地内的人工智能雏形能够同时监控全上京所有摄像头与手机，并通过逻辑推理，判断出即将发生的犯罪案件，那么对它而言，计算交通状况应是小菜一碟。
可如果真是小菜一碟，为什么没能完全阻止所有交通意外？
“因为留给我们的缓冲时间不够，绝大部分凶杀案，哪怕是临时起意激情犯罪，也必然有一个过程，当时间极为紧张时，我们甚至会调动直升机或觉醒者。但，交通意外不一样，随机出现的变量实在太多，以‘系统’的能力只能做到计算出即将发生的交通意外，却做不到阻止一切交通意外。您看，假设现在有一部轿车即将撞上另一部轿车，这是很简单的计算题，‘系统’能将它们撞击发生的时间地点精确计算出来。但，突然，某个行人跑过斑马线，或是司机旁边某人接了一个电话，在这道计算题里加入了新的变量，那么结果将会大相径庭，而任何一个新变量不可能只影响一道计算题，千万条街道上的计算题都可能受到影响。”
“所以在这种情况下，目前的‘系统’还做不到长时间的完全模拟，有时‘系统’能在事故发生前几分钟预测到，但很快这起‘系统’预测到可能会发生的交通意外就因某个随机变量被排除，也有时‘系统’直到意外发生前几秒才能预测到，结果意外几秒钟后果然发生，留给我们的反应时间却太短。”
杨小千点点头，叹道：“即便给你们几分钟时间，你们也未必能出手相救，交通状况那么复杂，很可能你们阻止意外时一个不小心，就引起蝴蝶效应，造成了更多事故，致使更多人丧生。”
“是的，有时我们就会面临这样的火车岔道问题，杀一个，还是杀五个？我知道这么说很冷酷，但恕我直言，目前机器的语言中只有数字，单纯的
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