雖然人工智能正在滲透生活的方方面面，但對(duì)于世界難題——地震預(yù)測，它到底能起到什么作用呢？

當(dāng)?shù)貢r(shí)間24日凌晨3點(diǎn)36分，意大利中部城市佩魯賈東南76公里處發(fā)生6.2級(jí)地震，造成249人的死亡，超過380人受傷。而在相隔幾小時(shí)后，緬甸中部城市密鐵拉以西一百三十多公里附近發(fā)生6.9級(jí)地震，造成3死2傷的局面。

在自然災(zāi)害面前，人總是那么的渺小。雖然各國都在往地震預(yù)測這個(gè)方向努力，但結(jié)果都是收效甚微，畢竟傳感器不能深入地下，而光靠地表的檢測，對(duì)于預(yù)測而言是萬萬不夠的。

今年以來，人工智能一直是一個(gè)熱門話題，生活中幾乎在各個(gè)方面都能看到它的影子。而作為目前最牛掰的存在，它是否也可以對(duì)地震進(jìn)行預(yù)測？

最靠譜：云服務(wù)+大數(shù)據(jù)，全方面分析微觀前兆

地震的微觀前兆有很多，包括地面的變形，地球的磁場、重力場的變化，地下水化學(xué)成分的變化，小地震的活動(dòng)等，這些都是需要專業(yè)儀器來進(jìn)行監(jiān)測的。

但是，隨著每天數(shù)據(jù)的變化，大數(shù)據(jù)的分析工作就變得日益沉重，這個(gè)單靠人工完成是件不可能的事情，更何況還要與縱向、橫向的數(shù)據(jù)相結(jié)合。

在此方面，云服務(wù)不妨為一個(gè)最佳選擇。現(xiàn)如今，像谷歌、亞馬遜等科技公司都推出了自家的云服務(wù)平臺(tái)，其所提供的數(shù)據(jù)庫、云分析等服務(wù)，恰恰符合了內(nèi)容龐大的數(shù)據(jù)分析，而且效率也是杠杠的。

最科學(xué)：加載機(jī)器學(xué)習(xí)，預(yù)測板塊運(yùn)行路線

地震的成因有多種，其中以由于深處巖層錯(cuò)動(dòng)、破裂所造成的構(gòu)造地震次數(shù)最多，約占全世界地震的90%以上。這類地震起源于板塊構(gòu)造之間的碰撞、擠壓等因素，因而需要將板塊的運(yùn)行路線掌握手中。

此前，MIT人工智能實(shí)驗(yàn)室曾經(jīng)發(fā)明一套算法，在用600個(gè)小時(shí)的視頻對(duì)該算法進(jìn)行訓(xùn)練后，它已經(jīng)能夠?qū)酉聛?秒出現(xiàn)的目標(biāo)進(jìn)行預(yù)測。如果進(jìn)一步對(duì)該算法進(jìn)行訓(xùn)練，提高它的成功率以及延長預(yù)測的時(shí)間，那是不是就可以對(duì)板塊的移動(dòng)路線進(jìn)行預(yù)測，進(jìn)而預(yù)測它發(fā)生碰撞、擠壓的時(shí)機(jī)，為地震的發(fā)生進(jìn)行預(yù)測？

最接地氣：用傳感器充當(dāng)“耳目”，準(zhǔn)確把握宏觀前兆

由于宏觀前兆往往在臨近地震發(fā)生時(shí)出現(xiàn)，因此，了解它的特點(diǎn)，學(xué)會(huì)識(shí)別它們，對(duì)地震預(yù)測、防震減災(zāi)有重要作用。其中包括井水的升降、變渾，動(dòng)物行為反常，地聲、地光等現(xiàn)象。

對(duì)于這些現(xiàn)象，人們多是用眼睛、耳朵去進(jìn)行觀察，而傳感器就相當(dāng)于人工智能的一雙“眼睛”或“耳朵”。比如說用傳感器感應(yīng)地光的光線、地表之下的聲波傳動(dòng)，這些簡直就是小菜一碟！

在感應(yīng)到后，傳感器便可把這些數(shù)據(jù)傳送給數(shù)據(jù)后臺(tái)，從而進(jìn)行地震分析，預(yù)測地震的可能性。

最無厘頭：投放仿真機(jī)器人，打入動(dòng)物內(nèi)部

動(dòng)物能夠感知地震的說法由來已久，最早可追溯到公元前373年，在一場大地震把希臘的海利斯城（Helice）夷為平地之前，很多人看到老鼠、蛇和鼬紛紛遷出城外。而在上世紀(jì)七十年代，美國地質(zhì)調(diào)查局曾對(duì)此發(fā)起一項(xiàng)研究，結(jié)果“沒有找到二者間可信的聯(lián)系”。雖然多數(shù)科學(xué)家都不相信“動(dòng)物可以預(yù)測地震”的說法，更是將堅(jiān)持這種說法的幸存者判定為患了“心理聚焦效用”。

不過，沒找到可不代表聯(lián)系的不存在，我們要抱著“寧可信其有，不可信其無”的心理。畢竟在2009年意大利的一天，當(dāng)?shù)氐捏蛤芗娂婋x開池塘，而在這異常之后沒幾天，就發(fā)生了拉奎拉地震，這其中的“巧合”不得忽視。

動(dòng)物的感官是人類無法企及的，因而有時(shí)候還是相當(dāng)具有可信度的，可世界那么大，單憑現(xiàn)在的技術(shù)要想處處監(jiān)測到是不可能的。但是，不要輕易灰心，仿生機(jī)器人的出現(xiàn)為這個(gè)計(jì)劃的實(shí)施提供了一個(gè)可能性，比如希臘研究員發(fā)明的一種章魚機(jī)器人，在實(shí)際測試中，它可是成功騙過魚類。因而，為了提高地震預(yù)測的可能性，不妨在世界各地投放一些仿生機(jī)器人，當(dāng)群體發(fā)生異常時(shí)，將數(shù)據(jù)返回到衛(wèi)星，進(jìn)而進(jìn)行預(yù)測。

當(dāng)然，考慮到成本的問題，仿生機(jī)器人可以做成老鼠、蛇、魚等體型嬌小的動(dòng)物，而鑒于群體相處的問題，在投入前最好對(duì)機(jī)器人的語言系統(tǒng)進(jìn)行訓(xùn)練，以防遭到動(dòng)物群體的排斥。

以上只是鎂客君的一些想法，不管是吃瓜群眾，還是磚家，請(qǐng)輕噴。但是作為技術(shù)最為先進(jìn)的人工智能，在地震預(yù)測方面必須還有許多上升空間。

去年，IBM宣布隊(duì)Watson進(jìn)行預(yù)測地震、火山的培訓(xùn)，雖然不知目前的進(jìn)展如何，但這也是人工智能技術(shù)在地震預(yù)測領(lǐng)域跨出的第一步。對(duì)于該研究項(xiàng)目，鎂客君覺得倒可以期待一下，只不過，希望到時(shí)候的美利堅(jiān)帝國可以“大方無私”一點(diǎn)，不要這樣那樣搞什么“陽謀陰謀”之類的。

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