近期，“世界氣象組織（WMO）發(fā)布未來5年全球年平均氣溫較工業(yè)化前水平暫時升高1.5攝氏度的可能性達到66%”的消息一度引來坊間對人工智能會否對傳統(tǒng)氣象預測方法形成挑戰(zhàn)，甚至取而代之的關(guān)注討論。
中國科學院大氣物理研究所研究員馬柱國長期專注氣候變化領(lǐng)域研究，作為氣候模型專家，更深知算力、算法與信息數(shù)據(jù)處理之間的密切關(guān)系。他從觀察者視角向中國經(jīng)濟時報記者表達了對目前氣象氣候領(lǐng)域人工智能技術(shù)應(yīng)用的正向反饋，包括對氣象預報帶來的積極改變和未來的應(yīng)用前景。
“人工智能為氣象預報帶來技術(shù)方法提升”
馬柱國認為，WMO發(fā)布消息旨在形成警示，畢竟極端氣象和氣候表現(xiàn)帶來的經(jīng)濟損失和人身安全是不可忽視的。這也是人類社會至今不斷強化技術(shù)支撐提高氣象預測準確度的一大原因。
“大家關(guān)注通過提升技術(shù)手段，實現(xiàn)更高準確度的預警，繼而為最大限度地規(guī)避極端氣候氣象災(zāi)害帶來的損失。”馬柱國說，“人工智能正可為氣象預報帶來技術(shù)和方法的提升，以此提升預報效率和準確度，讓更精準預警成為可能。”
人工智能應(yīng)用于氣象領(lǐng)域，實質(zhì)上是利用大數(shù)據(jù)、高算力等技術(shù)與氣象預測的深度結(jié)合，形成智能跨域、多尺度、精準的氣象體系，實現(xiàn)大幅度提升氣象預報速度，增強預報時效性，以及從數(shù)據(jù)中挖掘規(guī)律和數(shù)理方程互補的局面。
氣象預報采用的技術(shù)手段經(jīng)歷了快速迭代和進步。馬柱國自己也曾親身歷經(jīng)在氣候研究領(lǐng)域使用早期微型計算機到如今人工智能的迭代變化。他說，20世紀80年代初，一種可編程的袖珍計算機，俗稱PC-1500，就能整合錄入氣象分析員的經(jīng)驗信息和專業(yè)數(shù)據(jù)，形成指標參考對降雨、冰雹、大風等氣象條件進行預報。
40余年時光荏苒帶來的技術(shù)進步尤為驚人。“從大量信息里高效準確地提取有用和全面的信息，需要日益強化的計算能力支撐。人工智能背后的大模型算法和高算力正是針對數(shù)據(jù)信息處理能力的提升，能夠快速提取可用的信息。”他說。
“局限性難突破，人工智能并非萬能”
新技術(shù)的發(fā)展往往難以突破本身局限性。馬柱國認為，即便是擁有了大數(shù)據(jù)和高算力的人工智能技術(shù)，也只是實現(xiàn)了對“足夠龐大的已經(jīng)存在的信息數(shù)據(jù)”的處理。他說，用這種“過去的數(shù)據(jù)”推測未來，就是基于一個基本前提：未來的發(fā)展規(guī)律和過去的存在一定關(guān)聯(lián)性和類似性，這才能依托“過去的數(shù)據(jù)”形成算法模型，繼而實現(xiàn)對未來的預測。“但是預測未來，有很多不可預知性。”
結(jié)合最近持續(xù)火熱的ChatGPT，馬柱國給出了一個直觀對比，以說明人工智能的局限性所在。假設(shè)一個用戶對ChatGPT輸入“2+8=12”的信息，它會回復“不對”。用戶再反問“這是對的”。它會回復“我的數(shù)據(jù)庫不存在2+8=12數(shù)據(jù)，也許你是對的”。
“這無形中就體現(xiàn)了以此為代表的人工智能顯然也存在一定局限性。”馬柱國認為，ChatG?PT代表的大語言模型，以及由此衍生出的人工智能技術(shù)，本質(zhì)內(nèi)核并不是一個創(chuàng)造者，但卻是一個非常熟練的信息加工處理和整合者。
“一定程度上，氣象和氣候預測也存在這樣的問題。”馬柱國說，以當前最新建的氣候模型做氣候預測為例，一旦模型某個環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)出現(xiàn)準確率不足，對結(jié)果一定會造成誤差。
氣候模型，就是利用數(shù)學方法對天氣變化進行模擬。“目前人們對氣候變化的過程并非十分了解，因為對某些氣候現(xiàn)象的研究不得不進行假設(shè)，而且越精確的模式需要的觀測資料越多。”馬柱國認為，人工智能技術(shù)在氣象領(lǐng)域應(yīng)用，包括大算力和算法帶來的信息和資料處理能力的大幅度提升值得肯定，但依舊難免有局限性。
正如“無論怎樣通讀史書也難以對未來運籌帷幄”一樣，馬柱國說，氣象學家無論怎樣了解過去的氣候發(fā)展規(guī)律，也難以完全準確地預測天氣。
“人工智能和傳統(tǒng)主流預測方法互為促進”
在馬柱國看來，人工智能進入氣象預報和大氣物理應(yīng)用場景中，本質(zhì)上帶來的還是通過算力、算法對大數(shù)據(jù)等信息進行整合，對模型模式提供更多新的技術(shù)支持和方法，繼而對預報準確性和效率加以提升，“但不能期待或者簡單說人工智能取代傳統(tǒng)的主流預測方法，至少目前尚不具備條件。”
以大家耳熟能詳?shù)男l(wèi)星云圖為例，馬柱國解釋稱，天氣預報中，衛(wèi)星監(jiān)測是十分有效的，能夠直觀看到云團行進軌跡和速度，一旦用數(shù)據(jù)化的模式算法取代人工直觀觀測，實質(zhì)上帶來的改變也是明顯的。
現(xiàn)在的天氣預報，常規(guī)方法是使用天氣預報模式進行定量化預報。馬柱國介紹，模式本質(zhì)上是一個數(shù)學模型，即利用流體力學變化運動規(guī)律對大氣流體建立一種運動方程，繼而生成一個伴隨時間變化的預報方程。比如，已知這個時刻的天氣，根據(jù)運動方程可以判斷下一個時間段的天氣情況。
“但在方程的運行過程中要做很多假設(shè)限定，這個過程就會出現(xiàn)對數(shù)據(jù)的取舍，從而帶來一定誤差，因為只有在流體動力學的條件下進行一定假設(shè)，才能進行推測和計算。”馬柱國認為，一旦大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)得以引用和應(yīng)用，可以輸入大量的數(shù)據(jù)信息，將可數(shù)據(jù)化的全部信息，如將衛(wèi)星云團走動之間的關(guān)系加以統(tǒng)計輸入后，人工智能會生成提取更加精確的可用信息。
當前，人類對于氣象領(lǐng)域的研究仍存在局限，更多新的認知有賴于科學研究探索和突破約束，馬柱國認為，人工智能關(guān)聯(lián)技術(shù)一定會利好科學研究，助力取得新的科學成果。在氣象和氣候預測領(lǐng)域，人工智能和傳統(tǒng)主流預測方法互為促進。
