最近，约旦死海周围地区发生了自然灾害，该区域被洪水淹没，造成21名正在学校上课的儿童死亡，还有35人受伤。这些灾难每年给数百万人造成了影响，造成价值数千亿美元的财产损失。仅2017年，就有近335起自然灾害发生，对9560多万人造成影响，其中造成9697人死亡，累计损失大约3350亿美元。
但是如果我们能够预测自然灾害的发生，这些自然灾害造成的负面影响就可以大幅减少。目前人工智能驱动的系统已经可以用来预测股票的价格，而这已经涉及到对众多变量的分析。同样，研究人员已经正在利用人工智能技术来准确预测自然灾害的发生。如果能够成功预测自然灾害的发生，我们就可以拯救成千上万的生命，并采取有针对性的措施减少造成的财产损失。
利用人工智能预测自然灾害
人工智能一直在客户服务、贸易和医疗保健等领域给人类提供帮助。而现在，研究人员发现人工智能技术还可以用来预测自然灾害。人工智能拥有大量高质量的数据集，可以预测许多自然灾害的发生，这可能会对成千上万人的生死造成影响。
目前人工智能可以预测的自然灾害包括：
地震
目前研究人员正在收集大量的地震数据，以便利用其深度学习系统对其数据进行分析。人工智能可以利用地震数据来分析地震的震级和模式，而这样的数据对预测地震的发生是有很大好处的。例如谷歌和哈佛大学正在开发一种能够预测地震极其余震的人工智能系统。科学家们研究了13.1万多次地震和余震的数据，建立了一个神经网络。研究人员对3万个类似事件进行了神经网络测试，与传统方法相比，该系统更精确地预测余震的位置。
同样，许多研究人员也在开发自己预测地震和余震的应用模型。在未来，我们就有可能实现提前预测地震，然后政府和相关部门就可以提前开始相应的疏散行动。目前，日本已近开始利用卫星分析地球图像来预测自然灾害。同时基于人工智能的系统会在大量的图像中寻找变化规律，一次来预测地震和海啸等灾难发生的风险。此外，这些人工智能系统还可以用来监视老化的基础设施。人工智能系统可以检测地壳结构的变形，还可以用来减少建筑物和桥梁倒塌或道路下沉所造成的破坏。
洪水
谷歌目前正在建立一个人工智能平台来预测印度的洪水，并通过谷歌地图和谷歌搜索来警告用户。人工智能系统的训练数据是在降雨记录和洪水模拟的帮助下收集的。同样，研究人员正在开发基于人工智能的系统，该系统可以从降雨和气候记录中学习，并通过洪水模拟进行测试，这种模拟要比传统的系统更好更准确的预测洪水。此外，人工智能还可以用来监测城市洪水。英国邓迪大学的研究人员正试图通过Twitter和其他移动应用程序收集来自人群的数据，来监测城市洪水。这些数据包含图像和关于某个地点和情况的具体信息，以此来被人工智能技术识别。这样的系统可以用来监测和预测洪水造成的破坏以及其他方法。同样，基于人工智能和深度学习的应用程序对灾害管理也能起到很大的帮助作用。
火山喷发
一直以来，研究人员都在努力寻找能够有效预测火山爆发等自然灾害的方法。但是现在，科学家们已经开始训练使用人工智能识别来自火山中喷发出的微小火山灰颗粒。通过对火山灰颗粒形状的分析可以用来确定火山的类型。而这样的技术可以帮助预测火山爆发，减轻火山爆发灾害对周围环境产生的影响。
IBM公司正在开发沃森人工智能系统，它能利用地震传感器和地质数据来预测火山爆发情况。IBM的目标是在沃森的帮助下预测火山爆发的位置和强度，而这样的应用可以帮助防止在活火山周围地区由于喷发造成的生命和财产损失。
飓风
通过媒体的报道，我们看到每年都会因飓风而造成数百万美元的财产损失。因此，气象部门正在寻找更好的技术来预测飓风和气旋等自然灾害现象，并跟踪它们的路径和强度。现在有了更有效的预测技术，相关部门可以以此挽救更多的生命，进一步减少财产损失。
最近，美国宇航局和Development Seed利用卫星图像和机器学习技术来追踪哈维飓风。事实证明，这种方法比常规的技术效果好6倍，因为新方法可以让飓风每小时被追踪一次，而传统方法只能每6小时跟踪一次。因此，技术的发展有助于监测飓风和预测飓风的路径，从而有助于减轻灾害损失。
但人工智能也有局限性
尽管人工智能已经足够先进，可以在各种应用场景中发挥作用，但人工智能的局限性阻碍了该技术在现实生活中的进一步应用。人工智能的局限性之一就是它虽然可以在操作的数量和速度上与人类竞争，但不能在预测的质量上与人类相比并论。在很多情况下，人工智能都会犯错，因为人工智能输入系统的数据是由人类收集的，而这就有天生造成缺陷的可能。因此，人工智能产生的结果可能是不准确的。此外，看看以前人工智能技术的使用趋势，我们都过于依赖人工智能技术。因此，如果人工智能犯了错误，我们仍然会相信系统并采取相应的行动。例如，如果预测余震系统在预测余震的位置时出错，会有很多人因此失去生命。也就是说，研究人员仍需进行多项大量的测试，提高这种技术的可靠性，并适合进一步实际应用。
人工智能的另一个问题是，这些数据是基于过去发生的自然灾害而记录。因此，人工智能应用程序无法处理洪水和地震等自然灾害的变化趋势和震级。而且在目前的人工智能应用中，没有办法展示气候变化对自然灾害的影响。由于人工智能是使用过去发生的记录来进行训练，因此系统无法分析气候变化的影响。因此，人工智能很难预测受气候变化影响的各种自然灾害所带来的长期影响趋势。
开发部署人工智能相关的路线图
人工智能和机器学习等现代技术的引入一定助于预测自然灾害的发生。但是，在实际场景中部署人工智能之前，必须解决该技术的局限性。因此研究人员需要专注于解决人工智能存在的问题。
为了成功部署人工智能技术，政府部门需要一种可以简化采用过程的路线图，而能够有效被采用和应用的路线图包括以下步骤：
雇佣有经验的研究人员和与人工智能合作过的技术专家；
为训练AI驱动的应用程序收集良好的质量数据；
招募能够帮助制定采纳策略的专业技术人员；
对政府人员进行人工智能教育及培训；
采用人工智能技术来预测自然灾害将拯救数百万人的生命。此外，人工智能系统分析的数据集将有助于了解洪水、地震和海啸等自然灾害的规模和模式，有助于更好地规划易发灾害地区的基础设施。因此，政府机构需要部署人工智能来预测自然灾害，并准确监测它们，以确保公民的安全。
