中國氣象報記者 趙曉妮
4:1。
這是人工智慧AlphaGo對李世石的圍棋戰績。當這場人機世紀大戰落下帷幕，圍繞人工智慧的討論仍然喧囂不止。AlphaGo的勝利昭示了人工智慧技術的迅猛發展，而除了在棋盤上豪取勝利之外，人們不禁發問，使其贏得勝利的技術進步會有更廣泛的意義嗎？
經歷過數次沉浮後，人工智慧熱潮再次席捲科技領域，未來也可能在智能服務、交通、安全防衛、醫療、金融等領域掀起風暴。而當人工智慧「遭遇」到與人們生產生活密切相關的氣象領域，很多人也在好奇，人工智慧將在這個棋盤上如何「落子」？
AlphaGo給許多領域帶來新刺激,氣象領域也波瀾漸起
人工智慧並非突然發展起來的。它其實已經走過了60年的歷史，並幾經高峰和低谷，逐漸滲透進我們生活的方方面面，也改變著我們的生活。
市面上有無數的下棋程序，但並不是每個都只是為了下棋。DeepMind的開發團隊沒有幾個是懂圍棋的，他們開發AlphaGo並讓它與人類下圍棋，更多的是為了讓它找到邏輯判斷的方法並不斷自我學習，這些是人工智慧深度學習的基礎。
「我認為人工智慧離我們並不遙遠，就在我們身邊。」南京信息工程大學大氣科學學院教授智協飛告訴記者。
目前，人工智慧的應用領域包括機器翻譯、智能控制、專家系統、機器人學、語言和圖像理解、遺傳編程機器人工廠、自動程序設計、航天應用、巨量信息處理、儲存與管理及人類無法執行的或複雜或規模龐大的任務等。
實際上，人工智慧早已在氣象領域得到應用，如天氣預報專家系統、智能天氣信息採集系統、智能預報系統、智能氣象信息發布系統以及應用在天氣預報中的人工神經網絡等。智協飛說，在氣象領域，至少有智能控制、專家系統、圖像理解、自動化程序設計、大數據處理、儲存與管理等與人工智慧相關。
其中，天氣預報專家系統是源於上世紀70年代發展起來的專家系統在氣象領域的重要應用；基於人工智慧的圖像理解技術目前已廣泛用於衛星雲圖、雷達圖和天氣圖的圖像識別和理解；自動程序設計可大大減少程式設計師的工作量。
當矽谷的大佬們利用人工智慧在金融、醫療、安防、無人駕駛等領域「激戰」正酣之時，氣象領域也波瀾漸起。2015年7月，IBM創建團隊，利用機器學習法研發雲預測模式。這一模式比目前其他雲預測模式準確率提高了30%。兩年前，「彩雲天氣」APP也將認識大氣活動交給了機器，用人工智慧進行天氣預報的應用，使人們能夠享受精準到分鐘、精確到街道的預報服務。
AlphaGo的勝利給許多領域帶來了新的刺激，或許經過數度沉浮，現在正是人工智慧最有前途的階段。「現在人工智慧成為人們關注的焦點是一件好事。從歷史上看，每一次科學技術進步都推動了氣象事業的發展。氣象界應當對人工智慧發展更加重視，並思考如何把新的技術更好地用在氣象領域。」北京師範大學教授葉謙認為，「當然，對人工智慧也不應過於關注其聳人聽聞的負面效應而陷入恐慌。」
在氣象領域，人工智慧將搶佔哪些「大場」?
正如AlphaGo並非人工智慧的全部，與人們日常生產生活密切相關的氣象領域也涵蓋了豐富內容。在氣象領域，人工智慧將搶佔哪些「大場」，或者氣象工作者將如何利用人工智慧的深度學習、大數據收集和強大的分析能力盤活局面，人們都在拭目以待。而跳出這場「對弈」之外，最終目的都是為人們提供更精確更貼心的服務。
「未來，人工智慧數據採集系統、天氣預報自動預測系統和天氣新聞自動撰寫發布系統等將在氣象領域得到更廣泛的應用。」智協飛認為在氣象領域需要重視人工智慧的應用研究，人工智慧的應用可以提高預報員的工作效率，甚至有助於探索新發現；在天氣預報工作中，它可以大大減輕預報員的工作量，提高氣象服務水平。
事實上，早在2001年，智協飛在德國天氣在線工作時已經接觸到人工智慧在氣象領域的應用。天氣在線開發的氣象數據自動處理系統、天氣預報自動預測系統、天氣新聞自動發布系統已具備人工智慧的雛形。有時候，他外出度假一周也無需有人替班，每天系統會從多個數據源自動下載氣象數據，然後進行自動處理，接著天氣預報自動預測系統開始工作，然後對天氣預報進行自動發布。全球1.5萬多個城市的預報和天氣實況信息源源不斷地自動發布在網站上和各種媒體平臺上。「而這些系統只需要幾個工作人員維護就可以了。」
近年來，澳門地球物理暨氣象局也在積極提升各項氣象業務工作的自動化程度，包括氣象監測系統、數值天氣預報系統和資訊發布系統等的整合與自動化。澳門地球物理暨氣象局氣象處處長鄧耀民說：「希望通過電腦將氣象資料及既定的規則和標準做綜合分析，完成一些常規性業務工作，以提升各項氣象服務的效率；同時亦讓氣象工作者騰出更多空間，開發更多滿足經濟社會發展需求的氣象服務產品。」
「對氣象工作者而言，這是衝擊也是機遇。人工智慧發展能使氣象工作者從重複性勞動中解脫出來，更好地從事服務業務，更好地了解用戶需求，分析新問題，甚至開闢新的領域，製造新的行業機遇。」葉謙對人工智慧在氣象領域的應用表示樂觀，「氣象工作不僅僅是要提高預報準確率。如果從提高預報準確率來看，可能會有機器取代人類的趨勢，但要想滿足用戶的需求，就永遠脫離不了人。我們要從僅僅提高預報準確率的圈子裡跨出去。比如說思考如何利用人工智慧將更多的人類社會活動數據與氣象數據相結合。」
當然，也有預報員擔心人工智慧在天氣預報領域的應用使得氣象部門對預報員的需求大大減少。鄧耀民告訴記者，從氣象預報層面來看，由於涉及多種複雜的物理過程和局部地理環境等複雜因素，一般的綜合氣象預報系統目前仍難以全面取代預報員的工作。預報員利用其經驗對各種氣象資料進行綜合分析，對預報準確率和可用性有很大的提升，而且對於一些災害性天氣預警的發布，還需從風險管理等層面綜合考量各種情況。
（來源：《中國氣象報》2016年4月12日三版 責任編輯：張林）