文/漂流的亚特兰蒂斯

作为地球科学九大分支的大气科学实际上是和AI应用关系最密切的学科之一。AI的本质依赖于算法的支持，通过一系列具有逻辑性的操作来实现某种类似认为干预的活动，目前用的最广泛的就是AI＋大数据实现人力无法完成的数据逻辑内在识别，以充分开发和利用原始数据。

AI正在天气预测领域大显身手

而题主所提到的天气预报则恰恰是符合这种要求。当我们谈论“天气数据”时，我们通常是在处理大数据、大时间和地理跨度的海量信息。

我们都知道这些数据对于预测天气非常有价值，但棘手的是如何弄清楚，并充分利用它们，而同时又不会出现过度解读是其复杂化。这就是AI和机器学习的用武之地，它们对于我们了解天气的方式可能是革命性的。

谢请

↑这个是鹰眼－A加上一体化巡检车。

记者从日前举办的“2018中国国际城市管线展览会”上获悉，中国航天科工三院35所产品“鹰眼-A”新型探地雷达，可实现人工智能技术在地质探测领域的应用，管线智能检测正确率已超过90%，误报率小于5%。

伴随着城市化进程，地下空间安全问题日益凸现，越来越多的管线和路面已经或将老化。城市地下空间如同看不见的“暗网”，潜藏着路面塌陷、燃气管线泄露等危险。今年10月7日，四川省达州市城区内人行道路面突然塌陷，就是由地下空洞所引起。 “鹰眼”探地雷达可无损、快速、全面、精准地“透视”地下6米深度多材质市政管线、油气管线信息，以及城市道路空洞、疏松、富水等土体病害信息，护卫城市地下空间安全。

当前，我国地下空间探测在技术实现上还存在着外业操作效率低、人工数据处理效率低等问题，探测成本较高。“鹰眼-A”探地雷达则可有效破解以上问题。即便在要求最为严苛的地下空间详查中，“鹰眼-A”相较于常见的由人工操作的单通道雷达，探测耗时可缩短80%；相较于车载拖曳的非阵列式探地雷达，探测耗时可缩短50%。同时，在数据分析方面，“鹰眼-A”可自动完成地下异常信息的检测、识别及标记，即时生成通用结果“报文”，大大减少了人工数据分析工作量以及人工判读的主观性，提高了数据解释效率、准确度和置信度。

AI在地球科学中的应用是非常广泛的，英伟达目前也有几个关于这方面的项目，一个是在地球气候气象中，利用AI和DeepLearning（深度学习）的方法对云图进行分析和挖掘它的规律，然后去判断云图的走势，如可能的降水以及其他可能发生的天气变化等；另外一个是在地学的石油勘探，在地下的成像分析、数据的分析等。而这些项目工作目前都只是处于起步阶段，在学术上是非常有前景的，由于目前的AI非常火，因此我们想做出一些好的成果给气候学领域的专家来评审指导。

在面对海量地理空间数据时，使用人工智能技术可以拓宽我们对这些数据处理能力，加快数据的处理速度、准确性等。通过智能搜索，可以快速精准的找到我们需要的信息。比如智能周边搜索，当人们走在城市街道的时候，系统可以搜索并显示我们感兴趣的一些旅游景点、饭店、游乐场等信息，再比如非常实用的智能导航。可以这么说人工智能跟大数据技术的结合可以应用于生活中的方方面面，需要数据统计分析的东西都可以运用人工智能来处理庞大的数据得到结论。

人工智能（英语：Artificial Intelligence，缩写为AI）亦称智械、机器智能，指由人制造出来的机器所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通计算机程序来呈现人类智能的技术。

人工智能成为了学习的智能工具

人工智能的研究是高度技术性和专业的，各分支领域都是深入且各不相通的，因而涉及范围极广。

AI的核心问题包括建构能够跟人类似甚至超卓的推理、知识、规划、学习、交流、感知、移物、使用工具和操控机械的能力等。当前有大量的工具应用了人工智能，其中包括搜索和数学优化、逻辑推演。而基于仿生学、认知心理学，以及基于概率论和经济学的算法等等也在逐步探索当中。

思维来源于大脑，而思维控制行为，行为需要意志去实现，而思维又是对所有数据采集的整理，相当于数据库，所以人工智能会演变为机器为人类提供生活的便利。

感请

AI可以说是今年来非常热门的一个话题，AI英文翻译过来称为人工智能，目前我们的AI准确来说有学习功能，但是给我们的感觉还是不太“聪明”。下面我从几个方面去解释

1.实质上的AI其实主要是我们的研究人员给输入一套算法，但是这套算法刚开始并不是很成熟的，可能也只会简单的命令，但是我们这里所说的人工智能，其实就是机器适应一个工作环境的过程，举个例子，现在很多公司都推出了智能音箱，但是我们都会发现有些音箱并不“智能”，通过几代升级以后慢慢可以更聪明一些。所以我们不要将AI给升华了，本质上就是适应工作环境，然后通过我们的科研人员不断的去调试，不断的去修复，让机器可以代替我们完成一些工作，但是真正成熟的AI，是要经过多年的积累，学习；才会，越来越聪明，至于目前说的机器可以“自主学习”。个人认为还需要长时间的技术积累！