机器学习如何助力对抗气候变化？

在过去的NeurIPS会议上，众多人工智能领域的专家共同探讨了人工智能如何应对气候变化对地球的影响。

参会的专家包括图灵奖得主、蒙特利尔大学教授尤舒亚·本吉奥（Yoshua Bengio）；谷歌人工智能部门负责人杰夫·迪安（Jeff Dean）；LandingAI创始人吴恩达（Andrew Ng）；康奈尔大学教授卡罗拉·戈麦斯（Carla Gomes）以及斯坦福大学统计学教授莱斯特·麦克凯（Lester Mackey）。

气候变化已经成为人类面临的一大挑战。全球变暖、冰川融化、海平面上升和极端天气事件频发，都在威胁着人类的生活。科学家们已经从多个角度深入研究气候变化，并提出了一系列应对策略。而机器学习作为一项炙手可热的技术，也在积极地参与到这场战斗中。

强调研究价值

本吉奥指出，要更好地应对全球性挑战，关键在于转变对人工智能研究的价值观。机器学习领域需要评估自身工作对世界的影响，而不仅仅是将研究成果提交给顶级会议。他认为，机器学习的进步，如生成对抗网络（GAN）的研究，虽然重要，但在应对气候变化这样的全球问题上的影响力可能更大。

“我们常常过于关注论文的数量，认为这代表了领域的发展。但实际上，我们应该更多地考虑工作的社会意义。”本吉奥强调，“过多地追求发表论文是一种不健康的心态，不应成为研究人员的追求目标。”

从小处着手

专家小组还讨论了一些具体的技术进步，这些进步可以帮助更有效地应对气候变化。他们提倡使用较小的数据集和新技术，如自监督学习和迁移学习，从而减少数据需求。吴恩达指出，许多机器学习和深度学习的应用场景是在拥有海量数据的大公司中发展起来的，而在气候变化领域，数据往往非常有限。

“我们需要探索新的方法来解决这些小数据集的问题。”吴恩达说，“同时，这也为机器学习带来了创新的机会。”

戈麦斯也认同这一观点：“应对气候变化需要计算机科学与相关领域专家的合作。只有这样，我们才能找到切实可行的解决方案。”

基础工作

尽管专家们没有提供具体的解决方案，但他们一直在致力于气候变化的研究。今年6月，本吉奥、吴恩达和戈麦斯加入了由20多位气候变化AI顾问组成的团队，并共同撰写了一篇题为《利用机器学习应对气候变化》的论文。该论文引用了650篇文献，探讨了机器学习在预测天气、优化城市基础设施等方面的应用。

吴恩达建议，机器学习研究人员应从小处着手，从分析数据开始，与同行合作开展实验，最终发表研究成果或与气候科学家交流。

戈麦斯补充说：“我们必须认识到，我们的解决方案必须具备实际应用价值，与相关领域的专家紧密合作至关重要。”

加强AI伦理规范

吴恩达还提议，人工智能界应制定更为严格的伦理规范，并提供相应的法律保障。现有的许多伦理规范过于笼统，缺乏实际效果。他提到谷歌、微软和经合组织提出的规范是经过深思熟虑的，但仍需进一步完善。

专家小组还强调了在制定应对气候变化方案时，让受气候变化影响的人群参与进来的重要性。杰夫·迪安在主题演讲中指出，气候变化是21世纪的重大问题，并强调了人工智能结合无碳足迹的潜力。

“我们可以通过计算技术实现零碳排放，这不仅有助于减少负面影响，还能促进解决方案的实施。”迪安说，“算法本身是不够的，我们需要将其整合到实际应用中。”

迪安还介绍了谷歌的一些机器学习项目，这些项目有望带来显著的气候效益，如创造聚变能源、改进天气预报以及通过观察屋顶和天气模式来预测安装太阳能电池板的经济效益。

此外，谷歌还在今年扩大了对印度恒河和布拉马普特拉河沿岸社区的洪水预警系统。

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