少兒編程助力人工智能，實現(xiàn)對災害的準確預測

23日中午，臺灣花蓮縣海域發(fā)生6級地震，震源深度30千米，福建沿海多地有震感。這已經(jīng)是花蓮繼2月4日6.4級地震之后，又一次震級在6級以上的地震。

據(jù)國家地震局統(tǒng)計，今年以來，地球仿佛開啟了“震動模式”，全球7級以上強烈地震高達13次，造成了難以挽回的人員傷亡及財產(chǎn)損失。為盡可能地降低地震危害，千年來，人類一直試圖攻克“地震預測”的難題，但進展緩慢。中國地震局地殼應力研究所總工程師申旭輝，列舉了阻攔科學家預測地震的3座大山。

一是(強烈)地震事例不足，無法完成有效的統(tǒng)計分析，“重復實踐”進行檢驗的機會也很難碰到。

二是所謂“上天容易下地難”，地震科學研究的方法和手段受到很多制約。

三是地震相關理論更新較慢，這種大規(guī)模的地下巖體破裂現(xiàn)象，也難以在實驗室或野外進行模擬。

在地球物理學家、中科院院士陳運泰看來，自然科學問題必有解決辦法，需要探索新的思路。而“無所不能”人工智能，或許就是解決這個難題的“救世主”。

位于美國的洛斯·阿拉莫斯國家實驗室，集結了地球上最優(yōu)秀的物理學家、地理學家，以及程序員，正研究利用AI準確預測地震。他們給機器輸入原始數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)都來源于實驗室模擬地震發(fā)生之前，之中、和之后持續(xù)進行的大量測量。 然后，他們通過算法篩選數(shù)據(jù)，查找當人造地震發(fā)生時發(fā)出信號的可靠模式。

研究人員發(fā)現(xiàn)，當他們將采集到的模擬“地層運動”的聲波信息送入機器學習算法當中，AI就能精準地預測出距離地震發(fā)生前的剩余時間。利用機器學習，有幫助發(fā)現(xiàn)和了解斷層斷裂新的物理特性，也為相關研究提供了新思路”。

目前，研究人員已經(jīng)開始使用真實的數(shù)據(jù)，試圖搞清楚如何抽離正確的信號，從而準確測定地震何時即將發(fā)生。他們相信，地震科學的變革已經(jīng)開始，而這一切將由AI來推動。

不僅是預測地震，面對其他自然災害，如洪水、山體滑坡等對象，人工智能也展現(xiàn)出了其“無所不能”的功力。

今年6月，Google就與洪水重災區(qū)印度的中央水務委員會建立了伙伴關系，通過建立人工智能預測模型，幫助準確預測洪水發(fā)生的時間和地點，甚至是嚴重程度。這些預測信息會被整合至Google搜索引擎及地圖等應用程序中，給用戶提供預警。

(Google對印度海德拉巴河的洪水模擬)

9月，澳大利亞團隊通過整合土地于東、降雨、土地侵蝕等數(shù)據(jù)，借助X射線與數(shù)字化技術，開發(fā)出了高精度的陸地滑坡預警檢測網(wǎng)絡。同時，他們仿照實際山地，搭建了觀測模型，通過將模擬數(shù)據(jù)映射在檢測網(wǎng)絡得到測算結果，可以提前兩周預測滑坡位置，從而對滑坡進行風險評估。

隨著人工智能的技術日漸增強，人們對于AI在災難預測中發(fā)揮作用的期望，也越來越高。編程，作為人工智能的核心能力，不只是未來人機交互時代的標配技能，更是保護人類生命財產(chǎn)安全的關鍵一環(huán)。

科學數(shù)據(jù)已經(jīng)證明，6歲的孩子已具備了一定的理解能力，可以開始接觸編程的啟蒙教育。學習編程，可以鍛煉孩子的邏輯思維，幫助激發(fā)他們的學習興趣與創(chuàng)造力，同時培養(yǎng)孩子和機器打交道的能力，當他們了解人工智能是怎么利用算法，對不同狀況進行分析，他們可以更好地運用人工智能到實際問題中。

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