科幻作家劉慈欣在小說(shuō)《球狀閃電》中描述了這樣一種天氣預(yù)報(bào)：故事的主人公從氣象學(xué)院畢業(yè)后開(kāi)發(fā)了一種系統(tǒng)，可以用來(lái)探測(cè)龍卷風(fēng)，并且把即將生成的龍卷風(fēng)扼殺在搖籃中。這樣的科幻場(chǎng)景至今仍讓人覺(jué)得不可思議，龍卷風(fēng)的預(yù)測(cè)在當(dāng)今仍然是一個(gè)難題。不過(guò)，人類(lèi)可以借助人工智能這一新興技術(shù)來(lái)試著破解龍卷風(fēng)預(yù)測(cè)難題。

在天氣預(yù)報(bào)領(lǐng)域，人工智能呈爆發(fā)式增長(zhǎng)

2010年以后，尤其是最近兩三年，人工智能迎來(lái)發(fā)展爆發(fā)期，在數(shù)值模式資料同化和參數(shù)化、天氣系統(tǒng)識(shí)別、災(zāi)害性天氣監(jiān)測(cè)和臨近預(yù)報(bào)等天氣預(yù)報(bào)領(lǐng)域的應(yīng)用得到不斷擴(kuò)展，但目前仍處于弱人工智能階段。

從20世紀(jì)80年代末到90年代初，人工智能技術(shù)在美國(guó)、加拿大、英國(guó)、法國(guó)等國(guó)家的天氣預(yù)報(bào)中的應(yīng)用掀起了一場(chǎng)熱潮。這些預(yù)報(bào)系統(tǒng)大多基于專(zhuān)家系統(tǒng)和自然語(yǔ)言處理來(lái)研制，預(yù)報(bào)對(duì)象以強(qiáng)對(duì)流災(zāi)害性天氣為主，如雷暴、冰雹、霧、閃電等。另外，也有不少系統(tǒng)基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)來(lái)進(jìn)行強(qiáng)降水、龍卷風(fēng)、閃電等預(yù)報(bào)。這一時(shí)期的人工智能系統(tǒng)大多處于研制階段，極少投入業(yè)務(wù)使用。直到2010年左右，隨著新一代信息技術(shù)引發(fā)信息環(huán)境與數(shù)據(jù)基礎(chǔ)變革，海量圖像、語(yǔ)音、文本等多模態(tài)數(shù)據(jù)不斷涌現(xiàn)，以及計(jì)算能力的大幅提升，人工智能才迎來(lái)發(fā)展爆發(fā)期。

近兩年，國(guó)外人工智能在天氣預(yù)報(bào)領(lǐng)域的應(yīng)用呈現(xiàn)爆發(fā)式增長(zhǎng)，并且呈現(xiàn)出由傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)向深度學(xué)習(xí)發(fā)展的趨勢(shì)，而國(guó)內(nèi)氣象行業(yè)對(duì)人工智能技術(shù)的關(guān)注度也快速提高。

人工智能，有多少智能，背后就有多少人工

人工智能最終會(huì)取代氣象預(yù)報(bào)員嗎？人工智能會(huì)對(duì)氣象預(yù)報(bào)甚至整個(gè)氣象行業(yè)帶來(lái)顛覆式變革嗎？未來(lái)氣象預(yù)報(bào)員的價(jià)值何在？

我們不得不承認(rèn)，人工智能的確很“強(qiáng)悍”，比如美國(guó)關(guān)于雷暴生命史的實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)模型，其作出的預(yù)報(bào)結(jié)果已經(jīng)明顯優(yōu)于人的主觀(guān)經(jīng)驗(yàn)。調(diào)查表明，在該項(xiàng)業(yè)務(wù)上，氣象預(yù)報(bào)員在面臨模棱兩可的情況下更愿意相信人工智能的預(yù)報(bào)結(jié)果。

不過(guò)，未來(lái)氣象預(yù)報(bào)員與人工智能的關(guān)系一定是和諧且融洽的。盡管現(xiàn)在在圍棋等領(lǐng)域人工智能已經(jīng)可以完勝人類(lèi)，但目前仍處于弱人工智能階段，當(dāng)它通過(guò)圖靈測(cè)試后才算進(jìn)入強(qiáng)人工智能的范疇。

現(xiàn)在的人工智能幾乎還局限于僅能夠有效完成專(zhuān)業(yè)任務(wù)的“狹義人工智能”范疇，而天氣氣候系統(tǒng)是一個(gè)耗散的、具有多個(gè)不穩(wěn)定源的高階非線(xiàn)性系統(tǒng)。其復(fù)雜的內(nèi)部相互作用和隨機(jī)變化導(dǎo)致天氣氣候的可變性和復(fù)雜性，而且其初值、邊界值、輸入、輸出、物理機(jī)制等都不是百分之百確定的。人工智能要處理如此多的變量和不確定性因素，顯然還面臨著不小的挑戰(zhàn)。

可以說(shuō)，在目前的弱人工智能背景下，有多少智能，背后就有多少人工。因?yàn)槿斯ぶ悄軕?yīng)用包含了大量的數(shù)據(jù)挖掘分析、模型訓(xùn)練學(xué)習(xí)、檢驗(yàn)反饋等工作，而這些工作目前基本都是由人類(lèi)指導(dǎo)或訓(xùn)練機(jī)器完成的。打一個(gè)生動(dòng)的比方：在弱人工智能背景下，人工智能更像是氣象預(yù)報(bào)員的嬰兒，嬰兒從剛出生時(shí)大腦一片混沌、不知世事，到后來(lái)慢慢具備爬行、走路、說(shuō)話(huà)等能力，這個(gè)過(guò)程其實(shí)和人工智能的發(fā)展是非常相似的。

但是，當(dāng)孩子長(zhǎng)大成熟了，即一個(gè)人工智能模型被訓(xùn)練好后，就可以減少氣象預(yù)報(bào)員的很多煩瑣工作，并享受更準(zhǔn)確的預(yù)報(bào)結(jié)果。