面對(duì)預(yù)測(cè)自然災(zāi)害，AI還OK嗎？

從古至今，自然災(zāi)害給人類帶來(lái)了無(wú)盡的損失。隨著城市社會(huì)的發(fā)展程度越來(lái)越高，一場(chǎng)突如其來(lái)的自然災(zāi)害將會(huì)造成巨大的生命和財(cái)產(chǎn)損失。人們?yōu)榱吮苊獗蛔匀粸?zāi)害“偷襲”，總結(jié)了很多經(jīng)驗(yàn)，探索了很多的辦法，形成了與自然斗爭(zhēng)的獨(dú)特智慧。

時(shí)至今日，人類已經(jīng)能夠掌握大部分自然災(zāi)害的活動(dòng)習(xí)性，并作出相應(yīng)的綢繆，以最大限度降低災(zāi)害造成的損失。但在一些頑疾面前，人類仍然束手無(wú)策。

AI時(shí)代來(lái)臨之后，可以說(shuō)對(duì)那些預(yù)測(cè)起來(lái)駕輕就熟的自然災(zāi)害來(lái)說(shuō)，人類又多了一把利器。那么，對(duì)以往一籌莫展的災(zāi)害，AI又能否成為一把開(kāi)山刀？

在這些災(zāi)害面前，AI說(shuō)“OK”

人們很早就開(kāi)始通過(guò)對(duì)自然災(zāi)害的預(yù)測(cè)來(lái)防患于未然，傳統(tǒng)上靠經(jīng)驗(yàn)，現(xiàn)代則是靠科學(xué)。這代表著人們預(yù)測(cè)技術(shù)的進(jìn)化。在AI興起的幾年里，人們也已經(jīng)把注意力轉(zhuǎn)移到了它的身上，看看其是否能夠?yàn)轭A(yù)測(cè)自然災(zāi)害貢獻(xiàn)一份力量。

目前來(lái)說(shuō)，AI在以下幾個(gè)方面的預(yù)測(cè)還是比較靠譜的。

1. 預(yù)測(cè)風(fēng)暴。我國(guó)東南沿海地區(qū)幾乎每年都會(huì)發(fā)生臺(tái)風(fēng)登陸的情況，對(duì)城市電力等基礎(chǔ)設(shè)施造成巨大的破壞。以現(xiàn)在的天氣預(yù)報(bào)水平，雖然有足夠的時(shí)間發(fā)出預(yù)警，但在受到一些強(qiáng)力風(fēng)暴的襲擊之后，城市災(zāi)后應(yīng)對(duì)工作仍然會(huì)存在一定的困難。

為了應(yīng)對(duì)這一點(diǎn)，IBM為美國(guó)安大略省電力公司hydro One開(kāi)發(fā)了一款A(yù)I工具。通過(guò)與氣象公司觀察的實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)相結(jié)合，其能夠預(yù)測(cè)風(fēng)暴的嚴(yán)重程度和嚴(yán)重的區(qū)域，從而幫助hydro One提前布置電工，以幫助城市快速地恢復(fù)供電。并且，其還能夠根據(jù)多年來(lái)積累的天氣數(shù)據(jù)來(lái)對(duì)風(fēng)暴作出更精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)，從而有針對(duì)性地應(yīng)對(duì)。

2. 預(yù)測(cè)泥石流。泥石流多發(fā)于暴雨之后，多見(jiàn)于山區(qū)。沙土由于被雨水浸透，在重力的作用下就向山下流動(dòng)。大規(guī)模的泥石流可以輕而易舉摧毀一座村莊。傳統(tǒng)的泥石流預(yù)測(cè)是基于對(duì)泥石流的機(jī)理進(jìn)行研究，在預(yù)測(cè)雨量的前提下建立山體的泥石流發(fā)生模型。雖然已經(jīng)取得了很大的進(jìn)步，但仍然不能滿足對(duì)泥石流進(jìn)行高精準(zhǔn)預(yù)測(cè)的現(xiàn)實(shí)需求。

在這方面，大阪大學(xué)的研究人員針對(duì)日本全國(guó)50多萬(wàn)處的泥石流侵害點(diǎn)的現(xiàn)實(shí)情況，開(kāi)發(fā)出了一款能夠預(yù)測(cè)泥石流發(fā)生的AI系統(tǒng)。該系統(tǒng)主要結(jié)合降水量預(yù)告、分析降水臨界點(diǎn)時(shí)間，再結(jié)合可以測(cè)量斜面上的水分含量和傾斜度的傳感器，從而預(yù)測(cè)出降雨之后斜面的水分含量，來(lái)判斷是否發(fā)出泥石流預(yù)警。比起只能提前幾分鐘預(yù)報(bào)泥石流，AI預(yù)報(bào)把這一時(shí)間增加到了幾個(gè)小時(shí)。

3. 預(yù)測(cè)洪水。在一般人看來(lái)，要預(yù)測(cè)洪水就要從對(duì)天氣的的分析出發(fā)，研究降水量和降水時(shí)間。但為了實(shí)現(xiàn)洪水預(yù)警，英國(guó)科學(xué)家們卻另辟蹊徑，主張用AI+社交平臺(tái)數(shù)據(jù)的方式來(lái)進(jìn)行。

英國(guó)鄧迪大學(xué)的研究人員利用AI從Twitter中提取數(shù)據(jù)，從而可以洪水的嚴(yán)重程度、地位置等信息，并且通過(guò)視覺(jué)識(shí)別技術(shù)來(lái)識(shí)別用戶發(fā)布的洪水場(chǎng)景。通過(guò)對(duì)這些數(shù)據(jù)的綜合處理，其能夠?qū)Τ鞘惺欠裾谠獾胶樗那治g而做出判斷，從而可以改進(jìn)預(yù)報(bào)和預(yù)警系統(tǒng)。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，就是通過(guò)搜集人們發(fā)布的社交內(nèi)容，判斷洪水可能侵襲的重點(diǎn)區(qū)域、程度等。

另外，利用AI的精準(zhǔn)分析，天氣預(yù)報(bào)甚至已經(jīng)達(dá)到了分鐘級(jí)的預(yù)測(cè)。在森林防火上，利用遙感技術(shù)，AI也可以實(shí)現(xiàn)重點(diǎn)防范區(qū)域的監(jiān)控和一旦出現(xiàn)火災(zāi)后的火情判斷，以將損失最小化。那么，仔細(xì)看看，這些在AI預(yù)測(cè)方面應(yīng)用比較靠譜的自然災(zāi)害，是不是有什么值得總結(jié)的特點(diǎn)？

可觀+數(shù)據(jù)，正中了AI的下懷

在筆者看來(lái)，AI預(yù)測(cè)應(yīng)用比較成熟的這幾類自然災(zāi)害存在著以下幾個(gè)方面的相似之處。

首先，這些自然災(zāi)害的形成過(guò)程都是可以直接觀察的。比如通過(guò)氣象衛(wèi)星，可以觀察到天空中云層的聚集和流動(dòng)方向，結(jié)合對(duì)氣壓的檢測(cè)，就可以判斷什么時(shí)候會(huì)形成氣旋、什么時(shí)候登陸、風(fēng)力多大、雨量如何等指標(biāo)。包括通過(guò)傳感器對(duì)泥石流的含水量的分析、森林火點(diǎn)的檢測(cè)及風(fēng)向判斷等，可以說(shuō)觀察的數(shù)據(jù)夠多，預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度也就更高。

其次，歷史數(shù)據(jù)積累豐富。對(duì)這幾類自然災(zāi)害，人們已經(jīng)有了一段相當(dāng)長(zhǎng)的研究歷史，在這個(gè)過(guò)程中積累了大量的有價(jià)值的經(jīng)驗(yàn)、數(shù)據(jù)材料。那么，正確的歷史經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)+即時(shí)的現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)觀察，使得AI預(yù)測(cè)的難度并不算高。

而對(duì)AI而言，這兩項(xiàng)也正是其優(yōu)勢(shì)所在。目前AI所擅長(zhǎng)者，一是識(shí)別，二是數(shù)據(jù)處理。以上幾種自然災(zāi)害要么跟視覺(jué)識(shí)別有關(guān)系（衛(wèi)星云圖、洪水圖片等），要么跟自然語(yǔ)言處理有關(guān)系（Twitter用戶內(nèi)容搜集），可以說(shuō)正中AI下懷。而對(duì)由于易于檢測(cè)而產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)，自然也難不倒數(shù)據(jù)處理大師AI。

來(lái)自天上和來(lái)自地表的自然災(zāi)害既然AI都能應(yīng)對(duì)，那么對(duì)最未可知的來(lái)自地球內(nèi)部的災(zāi)害，它是不是就束手無(wú)策了呢？

上天沒(méi)問(wèn)題，入地AI暫時(shí)可能不“0K”

不可否認(rèn)的是，地球上最難預(yù)測(cè)的自然災(zāi)害大概要數(shù)火山和地震了。

雖然人們把火山分為了活火山和休眠火山，但每一次火山造成的重大傷亡事故幾乎都是由于死火山的突然噴發(fā)，附近的居民無(wú)法及時(shí)撤離而葬身于此。目前而言，對(duì)火山噴發(fā)的預(yù)測(cè)幾乎還是靠對(duì)火山周?chē)諝獬煞值淖兓M(jìn)行預(yù)警。但當(dāng)此時(shí)，往往已經(jīng)離噴發(fā)只有很短的一段時(shí)間了。

但火山一個(gè)明顯特征是它就那么幾座，不知道什么時(shí)候爆發(fā)，我們只要遠(yuǎn)離它就行了。相較之下，地震就不行了。千余年來(lái)，人們一直苦于對(duì)地震的預(yù)測(cè)，也形成了許多經(jīng)驗(yàn)性的認(rèn)知，比如地震云、動(dòng)物行為異常、水面波動(dòng)等等，但這遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能稱得上是“預(yù)測(cè)地震”，因?yàn)樵谌藗兛吹竭@些景象的時(shí)候，往往是地震已經(jīng)發(fā)生，S波由于速度快率先達(dá)到了地面。正因如此，在觀察到異常的時(shí)候，往往也就距離地震很近了。

也就是說(shuō)，人類從未真正意義上“預(yù)測(cè)”過(guò)地震的發(fā)生。首先，發(fā)生在地下60公里以上的地震就可以被稱為淺源地震，有記錄的最深震源超過(guò)了700公里，什么儀器能深入這么深的地下？顯然靠現(xiàn)在的技術(shù)還無(wú)法實(shí)現(xiàn)。另外，地震發(fā)生的時(shí)間很短，基本是幾十秒鐘，這就令研究者們捕捉地震信息非常困難。并且，由于其突然性，也難以做好應(yīng)對(duì)的準(zhǔn)備。稍縱即逝的最佳地震研究時(shí)間，令地震預(yù)測(cè)變成了一件幾乎不可能的事情。

而在沒(méi)有輔助工具幫助獲取數(shù)據(jù)的情況下，AI也難以施展身手。不過(guò)，也有一些研究者用AI的方式來(lái)試圖預(yù)測(cè)地震。比如劍橋大學(xué)的研究者們認(rèn)為，地震在發(fā)生的時(shí)候會(huì)對(duì)巖石形成擠壓，從而在地球內(nèi)部產(chǎn)生聲音。他們據(jù)此研發(fā)了一款能夠聆聽(tīng)?zhēng)r石的機(jī)器人，其在實(shí)驗(yàn)室中再現(xiàn)了強(qiáng)大地震對(duì)巖石產(chǎn)生的影響，并用AI系統(tǒng)識(shí)別了一場(chǎng)大地震到來(lái)前的跡象。

但這畢竟是基于實(shí)驗(yàn)室的理想環(huán)境而進(jìn)行的。要做到精確的地震預(yù)測(cè)，最好的方式還是能以某種方式“看”到它的活動(dòng)：直接的地下觀測(cè)巖石移動(dòng)、間接的振波檢測(cè)甚至可能是尚待發(fā)現(xiàn)的某種地震輻射粒子之類。只有找到真正和地震的發(fā)生密切相關(guān)的物質(zhì)，才能對(duì)其進(jìn)行數(shù)據(jù)的整理和分析，這個(gè)時(shí)候AI才能大顯身手。

而現(xiàn)在來(lái)看，我們掌握的地震資料大多是關(guān)于震級(jí)、震前震后的地質(zhì)變化、非常粗糙但又努力從中尋找出地震規(guī)律的地震頻率等，這些幾乎還不能被認(rèn)為是研究地震成因的正確方法，又怎能拿給AI去進(jìn)行學(xué)習(xí)處理呢？

所以，或許對(duì)這些地下不可知的災(zāi)害，我們能做的是開(kāi)發(fā)創(chuàng)新性的數(shù)據(jù)觀測(cè)和收集硬件，能伸到地球深處。經(jīng)過(guò)多次的地震經(jīng)驗(yàn)，AI就可以進(jìn)行學(xué)習(xí)，從而做出預(yù)測(cè)地震的模型。

這樣的未來(lái)或許仍然很遠(yuǎn)，但仍是值得期待的。畢竟，AI之所大用，根本在于造福人類。

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