如何讓人工智能參與到抗震救災？

簡巖

8月8日，四川阿壩州九寨溝縣發生7級地震，地震發生后僅25秒，全國人民就已經收到了相關信息播報。驚訝之余，人們才知道，這是一個由“地震信息播報機器人”自動編發的稿件。

機器人寫稿是人工智能在信息傳播中的新貢獻。就地震災情信息傳播的時效性來看，人工智能占了上風，但是，就抗震和災后重建等更大范圍來看，人工智能是否還有更多的應用呢？這無疑是人工智能發展的方向。

雖然人工智能寫稿和發稿比記者快得多，但是，在有關地震原因、災情分析、后果評估，甚至更長遠的目標——地震預測和預報方面，人工智能現在還剛剛起步，有些方面甚至尚未涉足。例如，在對此次九寨溝地震的原因分析上，人工智能還不足以擔當重任。人們對地震的消息需要完整性，即5個W，但人工智能寫出的報道只能提供地震時間、地點、震中位置等信息，以及更進一步的震中的簡介，地震發生地的地形、人口、經濟情況，地震后的天氣等，對于更深層次的地震成因以及地震會造成什么樣的后果就難以解答。

這些問題只有在后期通過記者采訪或專家出面，根據專業知識和理論來分析，才能為公眾答疑解惑。震后幾個小時，國家地震局的專家解釋了為何九寨溝會發生地震以及此次地震有多大后果。九寨溝地區原本是地震多發區域，地震震中位于岷江斷裂、塔藏斷裂和虎牙斷裂附近。岷江斷裂是西傾的全新世逆斷裂。塔藏斷裂和虎牙斷裂是全新世斷裂。發震構造推測為塔藏斷裂南側分支和虎牙斷裂北段。

專業人員還根據震中周邊情況預測此次地震可能造成2.4萬間房屋倒塌或嚴重損壞，11.2萬間房屋一般損壞，數十人至上百人死亡，上千人受傷。這個預測在震后災情中得到初步驗證。

由此自然產生一個推論，既然專業人員可以在已有文獻和數據基礎上進行預測，人工智能為何不能呢？而且，在處理大數據上，人工智能更有優勢。只需要教會人工智能進行深度學習，就有可能讓其預測地震后果、分析地震原因，并觸及到防震救災的核心——地震的預報。

盡管人工智能在精確分析、邏輯推理、預見性、依靠經驗和舉一反三上遠不及人類，但是，讓人工智能介入抗震救災，至少也能成為人類的好幫手。endprint