本节核心论点：荷兰代夫特的自行车，给我们展现了一个设计的要点：要有能被预见的特点。并且让机器的行为可以预见，而让人来做出适当的响应要更好一些。
荷兰的代夫特市坐落于大西洋沿岸，是非常迷人的一个小城市，代夫特科技大学（Technische Universiteit Delft-简称TUD）便在此地。该市的街道比较窄，还有几条环绕商业区的运河。从旅馆区到代夫特大学的路上风景如画，沿着运河畔漫步，时而走在小桥上，时而走在幽静蜿蜒的小路上。在代夫特，走路时潜在的危险不是来自于汽车，而是来自于成群结队的自行车，他们从各个方向飞驰而来，继而飞驰着前往各个方向，在我看来，这些自行车简直都是突然冒出来的。在荷兰，自行车有专门的自行车道，和汽车道路以及人行道是分开的，然而在代夫特的中心广场就不是这样的了。在这里，自行车和行人混杂在一起。
荷兰是自行车的国度，尽管这是环境友好的交通工具，但却给穿行广场的人带来危险。这里的规则在于：要有预见能力。而不要故意等待或者避让自行车，如果你停下来或者突然避让，自行车可能就会撞上你。（本图片由作者本人拍摄。）
“这极其安全，”陪同我的人一再告诉我，让我安心，“你不要太礼貌，不要试图避让自行车，不要停下来或者突然转弯，就没有问题。要有预见能力。”换句话说，保持稳定的步伐和稳定的方向。骑自行车的人看到前面的人时，已经精确地计算好行车路线，这样就可以准确无误地避开每一个行人和每一辆自行车，这一切的前提是要有预见能力。如果行人要刻意的避让自行车，其结果可能是非常危险的。
代夫特的自行车给我们提供了一个模型，我们或许可以将这个模型运用智能机器上。因为，在代夫特的这种交通场合下，人也就是行人，他正在和一个智能机器进行交互，这个智能机器就是自行车，确切的说是“自行车+人”的组合体，而人在这个组合体充当动力源并提供智能。尽管行人和“自行车+人”这两者都完全具备人的智能，但这两者却无法通过双方都调整而达到协调一致。“自行车+人”的组合体并不缺乏智能：它缺乏的是交流的能力。有很多的自行车，每个自行车的行进速度都比行人要快。行人不可能和骑自行车的人进行交流，因为当他们互相接近到可以谈话的距离时，这个时候已经太晚了，已经来不及协商了。在缺乏有效的交流的情况下，还要进行交互，这个时候就必须要求行人的步伐是可以预见的，这样就无须行人进行调整了：这两者之间只有一方，也就是“自行车+人”组合体，来做调整计划、并实施调整行动就可以了。
刚刚讲述的这个情况为设计师们带来一个很好的思路。如果一个人无法同一个智能机器、或者是一个由人驾驶的机器、或者是一个“自行车+人”的组合体，来同时调整相互间的行动，为什么我们不考虑一下刚才这种情形呢？我们可以让智能机器这一方来调整就可以了，这样不是更加容易吗？从代夫特自行车和行人可以协调自如的这种情况来看，我们根本就不应该去让双方都做调整。在未来，智能机器不应该试图去读懂与之交互的人们的想法，也不应该试图去推测人们的动机或者试图预测人们的下一步行动。因为这样做有两个问题：第一，机器的推测和预测是错误的；第二，机器如果这样做，机器的行为就变得不可预知了。这如果人需要猜测机器的行动，与此同时，机器也在试图推测人的行为——这样一定会造成混乱。让我们记住代夫特的自行车，它们给我们展现了一个设计的一个要点：要有能被预见的特点。
现在我们来看看另一个难点：哪一方应该是可以被预见的，人？还是智能机器？如果这两方具备同等的能力和智能，则不存在什么问题。例如，骑自行车的人和行人，两方面的智能和能力都来自于人，因此这两方中哪一方都可以成为可被预见的一方。只要双方对各自的角色没有异议，事情就会是很顺畅的。不过在大多数情况下，两方并不是完全对等的。目前来说，人类的智力和对世界的认识和了解远远超出了机器。骑自行车的人和行人具有同样多的共识或者共同立场：他们两者遇到的唯一的困难，是由于他们行进速度的不同而导致没有足够的时间进行交流和调整。但对于机器和人这样的组合来说，则缺乏相互了解的基础，没有共同立场；因此，让机器的行为可以预见，而让人来做出适当的响应要更好一些。在这种情况下，前面所讲的“战术本”的方法可能会很奏效，人去阅读战术本，从而了解机器正在遵循怎样的工作规则。
如果让机器试图去推测人们的动机，或者去揣摩人们的行为，机器则很有可能出现错误，甚至导致危险事件的发生。
