气候科学中的人工智能革命

伦敦—我们刚刚见证了地球科学范式转变的开始。今年7月发表在《自然》杂志 上的一篇论文显示，某神经网络（人工智能）的天气预测优于欧洲中期天气预报中心（European Center for Medium-Range Weather Forecasts），后者拥有世界上最先进的预报系统。接着在11月，谷歌的DeepMind宣布其天气预报人工智能已经产生了更强的预测。

传统的天气预报方法是使用在某个时间点进行的观测作为基于物理原理的方程的初始条件。相比之下，人工智能将摄取在长时间内收集的数据，然后“学习”传统方程式必须明确描述的动态。传统方法和基于人工智能的方法都依赖于超级计算机，但人工智能不需要形式上的理论。

天气预报决定了飞机飞行的时间和地点，船只的航线，并帮助管理多变环境带来的各种民事和军事风险。这很重要。人工智能在该领域的应用还处于相对早期的阶段，与其他领域一样，还有很多工作要做，但人工智能驱动的预测可能会取代熟练劳动力，因为神经网络不需要动态气象学知识（ 《自然》 论文的作者就是没有这一背景的工程师）。但其影响并不止于此。