人工智能會取代預報員嗎?
科幻小說作家劉慈欣曾在其小說《球狀閃電》中描述了這樣一種天氣預報：故事的主人公從氣象學院畢業(yè)后開發(fā)了一種系統(tǒng)，可以用來探測龍卷風，并且把即將生成的龍卷風扼殺在搖籃之中……
事實上，龍卷風的預測在當今仍然是一個難題，更不用說要駕馭龍卷風使其變成戰(zhàn)爭武器。不過，人類或許可以借助一種新興技術在預測龍卷風方面取得突破，這種技術就是人工智能——
2010年以后，尤其是最近兩三年，人工智能迎來增長爆發(fā)期，在數(shù)值模式資料同化和參數(shù)化、天氣系統(tǒng)識別、災害性天氣監(jiān)測和臨近預報等天氣預報領域的應用得到不斷擴展。
伴隨人工智能應用爆發(fā)式增長而來的是氣象預報員對于自身價值的擔憂：人工智能最終會取代預報員嗎，人工智能會對氣象預報甚至整個氣象行業(yè)帶來顛覆式變革嗎，未來預報員的價值何在?這一系列問題如幽靈一般，自人工智能在棋類比賽等領域徹底擊敗人類的那一刻起，就一直盤旋在氣象領域的上空。
在本文專家看來，未來，一定是預報員與人工智能和諧共處。
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人工智能的崛起
從20世紀80年代末到90年代初，人工智能技術在美國、加拿大、英國、法國等國家天氣預報中的應用掀起了一場熱潮。但這個時期的人工智能系統(tǒng)大多處于研制階段，只有不到20%的系統(tǒng)經(jīng)過實地驗證，極少數(shù)投入業(yè)務使用。
一直到2010年后，隨著新一代信息技術引發(fā)信息環(huán)境與數(shù)據(jù)基礎變革，海量圖像、語音、文本等多模態(tài)數(shù)據(jù)不斷涌現(xiàn)，以及計算能力的大幅提升，人工智能才迎來增長爆發(fā)期。
國家氣象中心高級工程師朱文劍說：
“最近兩三年國外人工智能在天氣預報領域的應用呈現(xiàn)爆發(fā)式增長，并且呈現(xiàn)出由傳統(tǒng)的機器學習向深度學習發(fā)展的趨勢?！?/p>
目前，人工智能在天氣預報領域的應用包括觀測數(shù)據(jù)質量控制、數(shù)值模式資料同化、數(shù)值模式參數(shù)化、模式后處理、天氣系統(tǒng)識別、災害性天氣監(jiān)測和臨近預報、預報公文自動制作等很多方面。
國內氣象行業(yè)對人工智能技術的關注度也快速提高。中央氣象臺和清華大學聯(lián)合開發(fā)出一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡的雷達回波外推方法，該方法比之前運用傳統(tǒng)方法進行回波預報的準確率提高了40%左右。
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弱人工智能時代
伴隨人工智能應用爆發(fā)式增長而來的是氣象預報員對于自身價值的擔憂：人工智能會對氣象預報甚至整個氣象行業(yè)帶來顛覆式變革嗎，未來預報員的價值何在?
的確，人工智能憑借其超強的計算能力和強大的算法，在某些方面的能力遠遠超過了人類。
比如，美國有一個關于雷暴生命史的實時預測模型做出的預報結果已經(jīng)明顯優(yōu)于人的主觀經(jīng)驗。
然而，在朱文劍看來：
未來預報員與人工智能的關系一定是和諧且融洽的。盡管在圍棋等領域人工智能現(xiàn)在已經(jīng)可以完勝人類，但目前其仍處于弱人工智能階段，當它能通過圖靈測試后才算進入強人工智能的范疇。
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預報員的“嬰兒”
現(xiàn)在的人工智能幾乎都還局限于僅能夠有效完成專業(yè)任務的“狹義人工智能”范疇。
可以說，在目前的弱人工智能背景下，有多少“智能”，背后就有多少“人工”，因為人工智能應用包含了大量的數(shù)據(jù)挖掘分析、模型訓練學習、檢驗反饋等工作，而這些工作目前基本都是由人類來指導或訓練機器完成的。
對此，朱文劍打了一個很生動的比方：
在弱人工智能背景下，人工智能更像是預報員的嬰兒。
一個模型要想在實際應用中取得良好的效果，離不開大量的參數(shù)調試(學習過程)，并且要保證“飲食健康”(輸入數(shù)據(jù)要可靠，數(shù)據(jù)量要充足)。當一個人工智能模型被訓練好后(嬰兒長大成熟了)，就可以讓預報員減少很多繁瑣的工作，并享受更準確的預報結果。
所以說，未來預報員就是人工智能的爸爸媽媽。
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優(yōu)勢互補才是相處之道
無論如何，在預測和分析關鍵性和轉折性天氣過程中，人類的作用暫時還無法被替代。
人類在掌握天氣氣候動力學知識的基礎上，對復雜天氣形勢能夠有更為準確的把握，并且會對小概率事件進行有針對性的分析和聯(lián)合會商，而這正是目前人工智能的短板所在。
中央氣象臺與港澳氣象部門首次聯(lián)合會商，共織“天網(wǎng)”捕捉風王“山竹”。
朱文劍說：
“一方面，人類需要做好數(shù)據(jù)的前期處理工作，確保人工智能吃進的食物安全、健康;另一方面，人類需要站在人工智能的肩膀上，利用深度學習、圖像識別等技術在資料同化、模式參數(shù)優(yōu)化、模式后處理等方面的優(yōu)勢，使其成為數(shù)值預報的得力助手。如果將氣象預報比作一支雙人舞的話，那么這支舞需要‘人工’和‘智能’通力協(xié)作才能跳好?！?/p>
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人工智能遇上物聯(lián)網(wǎng)
處于弱發(fā)展階段的人工智能，“營養(yǎng)”當然要跟上。
朱文劍解釋說：
“人工智能的‘食物來源’主要有兩類，一類是氣象站、衛(wèi)星等獲取的實況數(shù)據(jù)，另一類是數(shù)值模式方面的資料和產(chǎn)品，也就是模式數(shù)據(jù)?！?/p>
在將這些數(shù)據(jù)用來“喂養(yǎng)”人工智能算法之前，需要確保數(shù)據(jù)的質量，否則人工智能就可能“生病”。
朱文劍認為：
在物聯(lián)網(wǎng)技術的幫助下，任何物品，包括手機、車輛、雨傘等都可能成為潛在的獲取氣象數(shù)據(jù)的通道，尤其是隨著可穿戴設備的不斷發(fā)展，未來每個人都可能成為氣象數(shù)據(jù)源。
2015年成立的美國天氣技術公司ClimaCell開創(chuàng)了利用現(xiàn)有的無線通信基礎設施和物聯(lián)網(wǎng)設備收集實時天氣數(shù)據(jù)的技術，可獲得時間分辨率至分鐘級、空間分辨率精細至街道的溫度、降水、風向風速等觀測數(shù)據(jù)。
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人工智能遇上大數(shù)據(jù)和AR
有了豐富的“食物”之后，就可以結合大數(shù)據(jù)挖掘等技術，提取出對氣象預報最有價值的信息。朱文劍說：
“我們可以利用AR、VR(虛擬現(xiàn)實)、MR(混合現(xiàn)實)等技術來加強公眾的防災減災意識，并且教他們在臺風、暴雨、冰雹等強天氣事件發(fā)生時如何有效避險?！?/p>
AR具有很強的趣味性，因此公眾參與的積極性應該會很高。當公眾在AR中知道如何避險后，遇到真實世界中的突發(fā)性氣象災害就能更好地應對，這是保障公眾生命財產(chǎn)安全的關鍵一環(huán)。
例如，之前美國天氣頻道公司利用混合現(xiàn)實技術展示了2021年颶風“佛羅倫薩”引發(fā)的巨大風暴潮及其嚴重影響。
近2米高的海浪就在氣象預報主持人的身后波動起伏，在風中搖擺的樹木、被洪水淹沒的街道、街道上漂浮的汽車等各種物體、建筑物發(fā)出的吱吱聲……所有這些都能讓居民更好地意識到颶風的嚴重性，從而更快地做好應對準備或及時撤離。
當這些技術發(fā)展到一定階段時，我們不難想象這樣的場景：
—當你在導航地圖App上設定好路線之后，人工智能系統(tǒng)會自動根據(jù)行程提醒你在行程中將會面臨哪些不利的天氣現(xiàn)象，并給出相應的解決方案;
—在行程當中，車輛會利用物聯(lián)網(wǎng)技術自動感知周邊環(huán)境，比如路面濕滑情況、空氣污染狀況、能見度等，并實時播報車外的環(huán)境狀況;
—在手機上可以通過攝像頭疊加AR技術將未來可能出現(xiàn)的各種天氣現(xiàn)象以非常逼真的形式展現(xiàn)出來……