科幻小说的作家刘慈欣，在本人所创作的小说《球状闪电》里，描述了这般一种天气预报，故事当中的主人公，于气象学院毕业之后，研发出了一种系统，该系统能够用以探测龙卷风，还能够将即将生成的龙卷风掐灭在初始阶段，此系统迅速在全球范围得以推广。直至某一日，中国的航空母舰遭受了三颗导弹的袭击，然而这三颗导弹并未径直对航空母舰发起攻击，而是于其周边形成为三股巨大的龙卷风，航空母舰由此被击沉。
这样的科幻场景，或许会让人觉着不可思议，实际上，龙卷风的预测，在当今依旧是个难题，更别说要操控龙卷风，使其变为战争武器了，然而，人类或许能够借助一种新兴技术，在预测龙卷风方面获得突破。
这种技术就是人工智能。
本期嘉宾：国家气象中心高级工程师 朱文剑
本期所表达的观点涵盖这些内容，其中包括，在2010年往后，特别是最近的两三年时间里，人工智能迎来了增长的爆发时期，在天气预报领域，于数值模式资料同化以及参数化方面，还有天气系统识别层面，包括灾害性天气监测以及临近预报等环节的应用，取得了不断的扩展，然而当前尚处于弱人工智能的阶段。未来，预报员会与人工智能达成和谐共处的状态。人工智能依据其在与物联网、大数据、增强现实也就是AR等新技术相融合的进程当中，将会获得迅速的发展。
采访人：中国气象报记者 吴鹏
人工智能的崛起
概念人工智能是由麻省理工学院的约翰·麦卡锡于1956年在达特矛斯会议上提出的，最早把人工智能技术运用到天气预报大概发生在20世纪80年代，像1984年美国国家天气局研发出一种主要针对预测美国中部灾害性雷暴的WILLARD系统，而同一时期加拿大环境局也开发出一种强天气智能预报终端系统SWIFT，借助人工智能技术来提升数值预报模式的效果。
在二十世纪八十年代末至九十年代初的时候，人工智能技术在位于美国、加拿大、英国、法国等这些国家的天气预报里的应用，掀起了一场热潮。这些预报系统，大多是基于专家系统以及自然语言处理去研制的，预报对象主要是那些强对流灾害性天气，像雷暴、冰雹、雾、海雾、闪电等，此外，也有不少系统是基于人工神经网络系统去做强降水、龙卷风、闪电等这些方面的预报。然而在这个时期，人工智能系统大多处在研制阶段，只有不到百分之二十的系统经过了实地验证，极少数被投入业务使用。直至2010年往后，伴随新一代信息技术促使信息跟环境还有数据基础出现了改变，大量的图像、语音以及文本等多种模态数据持续降临，同时计算方面的能力大规模取得提升，这一系列情况之下，人工智能才迎来促使其数量增多发生剧烈变化的时期。
由一系列标志性事件引发，人工智能才真正广泛进入公众的视野，朱文剑说。2012年，在一个含有大量经典人工智能数据集以检验各种算法的计算机视觉系统识别项目ImageNet挑战赛里，深度卷积神经网络算法取得全面胜利，2016年，阿尔法狗凭借4:1的成绩，战胜了世界冠军韩国九段棋手李世石，2017年，阿尔法狗-Zero经过3天的学习，以100:0的成绩完美击败阿尔法狗等等，借助这些具有标志性的 Events，人工智能、机器学习等一些新奇的词语开始挺进公众的视野。在这个进程当中，像谷歌、IBM这样作为代表的国际领先互联网企业，在人工智能领域所进行的探索，以及所开展的应用，成为了各个行业应用人工智能技术的风向标。
当前，人工智能于天气预报范畴的运用含有观测数据资质控制、数值模式资料同化、数值模式参数化、模式后处理、天气系统辨别、灾害性天气监测与临近预报、预报公文自行制作等诸多方面。举例而言，中央气象台跟清华大学联手研发出一种基于深度神经网络的雷达回波外推办法，此办法相较于之前运用传统手段开展回波预报的精准率提升了40%左右。
朱文剑说，最近的两三年当中，那个国外的人工智能，在天气预报这个领域的应用，呈现出了爆发式的增长态势，并且呢，呈现出一种从传统的机器学习朝着深度学习发展的趋势，与此同时，国内的气象行业，对于人工智能技术的关注度，也快速地提高了。中央气象台呀，在定量降水融合预报方面，采用了人工智能技术，在强对流天气分类潜势预报方面，采用了人工智能技术，在台风智能检索方面，采用了人工智能技术，在预报公文自动制作方面，采用了人工智能技术，并且取得了令人鼓舞的效果。
弱人工智能背景下的“婴儿”时代
人工智能应用呈现爆发式增长，在此情况下来临的时候，气象预报员产生了对自身价值的担忧，担忧的问题是，人工智能最终是不是会取代预报员，人工智能是不是会对气象预报连带着整个气象行业带来颠覆式的变革，未来来说预报员的价值身在何处，这一系列的问题如同幽灵一样，自从人工智能在棋类比赛等领域完全击败人类的那一个时刻以来，就始终盘旋在气象领域的上空了。
确实，人工智能借助其极为强大的计算能力以及超强的算法，在特定一些方面的能力显著超越了人类，举例来说，美国存在一个针对雷暴生命史的实时预测模型给出的预报结果已然明显胜过了人的主观经验，经调查显示，在该项业务领域，当预报员遭遇模棱两可情况时，更倾向于相信人工智能的预报结果。
然而，朱文剑觉得，未来预报员跟人工智能的关系必定是和谐又融洽的，“虽说在围棋等领域人工智能现今已然能完胜人类，可当下它仍处在弱人工智能阶段，等它通过图灵测试后才算是进入强人工智能的范畴。”。
当下的人工智能大多就局限在了仅能有效达成专业任务的“狭义人工智能”范围之内，天气气候系统是个具多个不稳定之源的高阶非线性系统，还是个耗散的系统，其复杂的内部交互作用以及随机变化致使天气气候有了可变性与复杂性，并且它的初值、边界值、输入、输出、物理机制等并非百分百确定，人工智能若要处理这般多的变量以及不确定性明显面临着不小的挑战。
能够讲，于当下的弱人工智能情形下，有多少的“智能”存在着，其背后所对应的就有多少的“人工”成分在着呢；这其中的缘由在于，人工智能往相关项目之中在开展相应应用之时，是涵盖包含了数量众多的数据挖掘以及进行分析的环节，还有模型训练学习的诸多事情以及与之连带引发的检验反馈等一系列工作的；然而，这些所涉及的各种劳动工作，在目前阶段基本上全都是依靠人类去指导或者借助人类训练机器才得以完成的呀。
与之相应地，朱文剑使出了一个极形象鲜活的比方啊：处于弱人工智能的背景状况下，人工智能仿若预告员的婴孩呢。婴孩自呱呱坠地起始头脑全然混沌、对世间诸事懵懂不知，而后逐步拥有诸如爬行、行走、言语等这般能力，此一历程事实上与人工智能的成长是极为相仿的呀。一个模型若要于实际运用里收获优良效果，离不开数量众多的参数调试（也就是学习进程），并且得确保“饮食康健”（输入的数据要切实可靠，数据量得充裕充足）。即便人工智能模型已然完成训练（似婴儿成长至成熟阶段），它也能够促使预报员削减诸多繁杂工作，进而得以享有更为精准的预报成果。故而可以讲，在未来的情境下，预报员之于人工智能恰似爸爸妈妈的角色那般重要呢。
不管怎样，在针对关键性以及转折性天气过程展开预测与分析时，人类所发挥的作用当下暂时没办法被取代。人类是在掌握了天气气候动力学知识的基础之上，才能够对复杂天气形势拥有更为精准的把握，而且还会针对小概率事件开展有针对性的分析以及联合会商，然而这恰恰就是当下人工智能存在短板的地方了。一方面，人类得做好数据前期处理工作，保证人工智能所依托之信息安全、健康；另一方面，人类要借助人工智能，运用在影像辨别等技术于资料同化等方面的长处，使其成为数值预报之得力帮手。试想把气象预报当成双人舞，那么得需要“人工”与“智能”尽力配合才能舞得美。朱文剑表示。
强强联手——人工智能与物联网、大数据、AR
处在弱发展阶段的人工智能，“营养”自然得跟上。人工智能的“食物来源”主要涵盖两类，其一为气象站、卫星等所获取的实况数据，其二是数值模式层面的资料以及产品，也就是模式数据。朱文剑阐释道，于把这些数据用以“喂养”人工智能算法以前，得保证数据的质量，不然人工智能便有可能“生病”。
