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[導(dǎo)讀] 如今,越來越多的人呼吁迅速采取行動(dòng)應(yīng)對(duì)即將到來的全球變暖威脅。然而,解決環(huán)境問題的戰(zhàn)略進(jìn)展仍然緩慢,而迫在眉睫的危機(jī)的速度只會(huì)加劇——廢物回收仍然是民眾為解決這一問題而采取的最普遍行動(dòng),而且許多

如今,越來越多的人呼吁迅速采取行動(dòng)應(yīng)對(duì)即將到來的全球變暖威脅。然而,解決環(huán)境問題的戰(zhàn)略進(jìn)展仍然緩慢,而迫在眉睫的危機(jī)的速度只會(huì)加劇——廢物回收仍然是民眾為解決這一問題而采取的最普遍行動(dòng),而且許多節(jié)能技術(shù)(例如太陽能發(fā)電)成本太高,無法更加普遍地采用。

那么,下一代將在應(yīng)對(duì)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(gè)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(duì)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(gè)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(gè)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(dòng)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(huì)錯(cuò)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(dòng),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(shí)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(duì)時(shí)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(gè)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(huì)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(duì)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(dòng)”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(shí)建立公眾的信任和信心。

與許多時(shí)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(huì)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(jì)和芯片制造方面沒有實(shí)質(zhì)性的創(chuàng)新,其用電量將會(huì)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(huì)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(dòng)人工智能的巨大進(jìn)步,并為解決這一問題提供機(jī)會(huì)。

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(tái)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(duì)共同創(chuàng)建了一個(gè)有效的框架,以更好地了解數(shù)據(jù)中心的動(dòng)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(gè)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(gè)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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