居民正為颶風(fēng)佛羅倫薩而苦苦掙扎，這是創(chuàng )紀錄的風(fēng)暴，襲擊了美國東海岸，并導致至少32人死亡，洪水和房屋損毀。同時(shí)，山竹臺風(fēng)肆虐中國南部。超過(guò)三百萬(wàn)人被疏散。
在過(guò)去的幾年中，人工智能變得越來(lái)越強大。它可以診斷疾病，預訂餐廳，偽造總統演講，甚至可以創(chuàng )作流行音樂(lè )并制作恐怖電影的預告片。因此，在“大數據”和“人工智能”的新時(shí)代中，我們是否擁有新的工具來(lái)保護我們的社會(huì )并管理此類(lèi)風(fēng)暴的破壞?
在2016年，AlphaGo程序在歷史上最復雜的游戲Go中擊敗了18屆世界冠軍李·塞多爾(Lee Sedol)，人工智能展現出了理解某些情況的卓越能力。但是在其他地方也能看到這種卓越的功能嗎?例如，人工智能能否比人類(lèi)更好地理解，預測和管理洪水等自然災害?
電腦游戲和洪水顯然是兩件事。但是，人工智能正在趕上人類(lèi)對“事物”的理解。例如，研究人員最近證明，人工智能可以幫助從醫學(xué)影像診斷乳腺腫瘤。更初步的研究表明，人工智能無(wú)疑可以幫助我們監控洪水，甚至在不久的將來(lái)甚至可以提供更準確的預警信息。
在最近發(fā)表的一篇論文中，我描述了如何使用兩種最流行的AI技術(shù)來(lái)監視從Twitter和一個(gè)名為MyCoast的移動(dòng)應用流式傳輸的推文和照片。這些基于A(yíng)I的算法可以識別有關(guān)洪水的推文中提到的位置，并通過(guò)對經(jīng)過(guò)精心訓練的“工作實(shí)例”(人為使用關(guān)鍵詞手動(dòng)標記的照片)描述照片的內容，以識別洪水場(chǎng)景。經(jīng)過(guò)這樣的訓練后，訓練有素的AI可以對新照片是否為洪水場(chǎng)景做出預測。
當然，診斷乳腺腫瘤和識別水災是人類(lèi)可以做的事情。但是，人工智能可以在很大程度上擴大這種人類(lèi)能力的潛力。例如，一個(gè)AI程序可以在幾秒鐘內讀取數千條推文和照片。此外，AI不會(huì )疲倦–它的判斷力始終保持在同一水平。相比之下，人類(lèi)的判斷是主觀(guān)的，由于專(zhuān)注力下降和情緒波動(dòng)而改變。因此，是的，在這些方面，尤其是在速度和音量方面，人工智能比人類(lèi)強大得多。
反烏托邦炒作
那么我們應該擔心這種力量嗎?許多人認為，我們應該擔心人工智能會(huì )利用自然災害摧毀人類(lèi)社會(huì )，就像最近的電影《地理風(fēng)暴》中所想象的那樣?？萍即蠛喟Ｂ?middot;馬斯克(Elon Musk )也談到 AI對人類(lèi)構成“生存風(fēng)險”。但重要的是要注意，至少在可預見(jiàn)的將來(lái)，人工智能無(wú)法在許多其他領(lǐng)域與人類(lèi)競爭。
首先，人工智能是人類(lèi)判斷的模仿算法。AI在速度和數量上比人類(lèi)更好，但在質(zhì)量上卻不如人類(lèi)。洪水監控尤其如此。我的研究表明，人工智能在識別洪水現場(chǎng)時(shí)可能會(huì )犯錯誤。但是，這種情況將來(lái)可能會(huì )改變，就像在Go游戲中一樣。隨著(zhù)更多訓練數據集的出現，人工智能預測的準確性和可靠性將進(jìn)一步提高。
其次，在預測方面，人工智能仍然很薄弱。盡管這些算法可以在過(guò)去的范圍內做出可接受的預測，但是當預測超出訓練數據的參數時(shí)，預測就會(huì )變得瘋狂。假設您獲得了一系列與直線(xiàn)相連的點(diǎn)。猜測點(diǎn)之間是相對容易的，因為猜測不可能是錯誤的(假設數據波動(dòng)不大)。但是，要猜測最右邊和最左邊點(diǎn)之外的點(diǎn)將更加困難，因為沒(méi)有證據表明它們將如何變化。
因此，就洪水監測而言，難以根據過(guò)去的訓練數據來(lái)預測長(cháng)期洪水趨勢，因為氣候變化從根本上改變了許多水文因素的趨勢。在這種情況下，我們沒(méi)有可接受的培訓數據。
但我認為，人工智能與人類(lèi)之間最根本的區別在于意識的不同，或者更確切地說(shuō)是動(dòng)機的不同。到目前為止，人工智能將按照用戶(hù)的要求做任何事情，但是它無(wú)法提出自己的想法。當我兩歲的女兒說(shuō)“我想要那糖果”時(shí)，她很容易超過(guò)AI。她甚至可以反復說(shuō)“我想要那個(gè)糖果”來(lái)強調自己的需求，以即興創(chuàng )作。我無(wú)法想象有什么AI算法可以做到甚至接近它。歸根結底，我們需要創(chuàng )新的解決方案，而AI無(wú)法提供這些解決方案。
因此，人工智能目前僅是擴大人類(lèi)“理解”甚至“預測”的工具。要趕上人類(lèi)的思維，創(chuàng )造力和動(dòng)力，還有很長(cháng)的路要走。