那么，下一代將在應(yīng)對氣候變化中使用哪些工具?
人工智能(AI)是各行業(yè)專家都喜歡采用的流行術(shù)語。正是這種技術(shù)被廣泛地應(yīng)用于從娛樂到安全的各種不同應(yīng)用中。政府、企業(yè)甚至個人都能夠以自己的方式利用這種新力量，但是如何將人工智能應(yīng)用于應(yīng)對氣候變化的斗爭中?
預(yù)測未來
之所以將人工智能視為下一個重大技術(shù)進(jìn)步，是因?yàn)槿斯ぶ悄茉陬A(yù)測分析中發(fā)揮的重要作用。通過處理成千上萬個數(shù)據(jù)點(diǎn)生成的大量信息，人工智能能夠增強(qiáng)甚至挑戰(zhàn)人類的決策能力。
在全球氣候變化問題上，人工智能可以在加強(qiáng)氣候預(yù)測、破解如何分配可再生能源以及在能源方面做出更明智的決策方面發(fā)揮關(guān)鍵作用。
通過分析來自世界各地的傳感器、儀表和監(jiān)視器頻繁產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)，人工智能可以快速、自動地發(fā)現(xiàn)模式，為科學(xué)家描繪出一幅關(guān)于地球如何變化的非常精確的畫面。
幾十年來，人類主導(dǎo)的研究已經(jīng)確定了氣候變化，證實(shí)了確實(shí)正在發(fā)生，并研究了影響它的因素。人工智能具有分析大量的數(shù)據(jù)的能力，因此有更多的生態(tài)變量，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出人類的能力，如果沒有人工智能，可能會錯過關(guān)鍵模式。
但是，通過利用人工智能，人們能夠以高度準(zhǔn)確的視角了解地球的當(dāng)前狀態(tài)，從而迅速采取行動，并更有效地開發(fā)氣候模型，從而為決策者提供信息。
例如，使用識別熱帶氣旋、颶風(fēng)和其他天氣情況的基于人工智能和基于機(jī)器學(xué)習(xí)的算法，可以減少造成破壞的可能性。預(yù)警和對時機(jī)的更準(zhǔn)確預(yù)測可以使受影響地區(qū)的人們迅速做出反應(yīng)，在某些情況下甚至可以拯救生命。
然而，隨著人工智能出現(xiàn)透明度的問題——解釋如何做出決定的過程可以說與結(jié)果同樣重要。
在人工智能做出的每一個決定都具有透明度之前，領(lǐng)導(dǎo)全球變暖斗爭的研究人員和科學(xué)家可能會謹(jǐn)慎地支持人工智能主導(dǎo)或人工智能推薦的任何決定。
如果人工智能被用于應(yīng)對氣候變化，那么參與其中的工作人員必須完全了解人工智能是如何做出決定的，以便能夠支持它。為了確保完全了解情況，決策者需要掌握全部情況，以便作出準(zhǔn)確的結(jié)論。
例如，如果他們只能從歐洲而不是全球獲取數(shù)據(jù)，那么做出的決定可能是不正確的。人工智能工具所使用的大量數(shù)據(jù)必須進(jìn)行相應(yīng)的收集、集成和分析，以便決策者掌握做出正確決策所需的所有信息。
為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，“可解釋的人工智能運(yùn)動”正致力于確保機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的完全可見性，使科學(xué)家能夠描述氣候?yàn)?zāi)難的原因，同時建立公眾的信任和信心。
與許多時代定義的技術(shù)一樣，人工智能可以為人類進(jìn)步做出貢獻(xiàn)，其程度與它可能阻礙和導(dǎo)致問題的程度相同。
Applicated Materials公司首席執(zhí)行官Gary Dickerson最近在舊金山的一次會議上表示，到2025年，數(shù)據(jù)中心將占全球能源使用量的25%，目前的能源使用量不到2%，但是如果在材料、設(shè)計和芯片制造方面沒有實(shí)質(zhì)性的創(chuàng)新，其用電量將會激增。
Gary提出這一主張的理由是，處理海量數(shù)據(jù)的人工智能芯片的激增將會導(dǎo)致功耗增長比以往更快。但是，正如谷歌公司最近發(fā)布的有關(guān)量子技術(shù)聲明的那樣，量子機(jī)器可以推動人工智能的巨大進(jìn)步，并為解決這一問題提供機(jī)會。
那么，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)是否可以與氣候變化作斗爭?如上所述，這些新技術(shù)的應(yīng)用范圍非常廣泛，其中包括能夠減少其自身效率低下和環(huán)境成本。
谷歌公司的DeepMind AI項(xiàng)目降低了谷歌數(shù)據(jù)中心的冷卻費(fèi)用，該項(xiàng)目使總能源消耗減少了40%，不僅幫助谷歌公司提高了能源效率，并減少了總排放量，還為??其他在谷歌云平臺上運(yùn)行的公司提供幫助。
DeepMind和谷歌公司的數(shù)據(jù)中心團(tuán)隊共同創(chuàng)建了一個有效的框架，以更好地了解數(shù)據(jù)中心的動態(tài)并提高效率。
為此，他們分析了數(shù)據(jù)中心內(nèi)傳感器已收集的歷史數(shù)據(jù)，并將其用于訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以降低未來的能源使用效率(PUE)。
他們使用網(wǎng)絡(luò)來預(yù)測未來數(shù)據(jù)中心的溫度和壓力，模擬來自PUE模型的操作，以確保數(shù)據(jù)中心盡可能高效地運(yùn)行。
這是非常成功的，因?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)始終將總能耗降低了40%，使其數(shù)據(jù)中心達(dá)到了最低的PUE。
全球性的努力
氣候變化是一個巨大的問題，將影響到全球各地的人們。它極其復(fù)雜，需要將人類智慧和人工智能技術(shù)結(jié)合起來，才能有效地解決這一問題。但光靠技術(shù)是不夠的。
從預(yù)測極端天氣事件到監(jiān)測森林砍伐，人工智能的潛在用途極其廣泛，將受到一線研究人員和科學(xué)家的歡迎。但是必須記住人工智能仍在不斷發(fā)展。
為了讓人工智能充分發(fā)揮其潛力，還必須解決信任、透明度和可見性等問題。
全球氣候變化是一個全球性問題，各國政府和公民都必須團(tuán)結(jié)起來以減緩氣候變化。無論是通過使用人工智能監(jiān)視能源浪費(fèi)，還是通過人類的行為減少能耗，每一點(diǎn)都有助于解決拯救地球這一真正的挑戰(zhàn)。
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