利用人工智能推进地球科学
人工智能正在越来越多地赋能地球科学研究。确保社区对其成果的信任需要教育和透明度。
公众对人工智能（AI）的意识在过去几年里随着生成式AI工具如ChatGPT的发布而迅速增长，但地质科学家使用机器学习等AI方法自2015年以来一直在加速（参见参考文献）。1这一趋势体现在使用人工智能技术发表的研究论文数量不断增加中。自然地学自然科学（备注：Nature Geoscience更准确的翻译应该是“自然地质科学”或者在某些语境下使用“自然地学”以强调其关注地球科学领域的综合性内容）原文中似乎没有需要直接翻译的具体文本，仅提供名称解释。根据要求只输出翻译结果或原文，此处按照指示处理。自从2021年以来，这些内容被汇总在了一个中聚焦附带此问题一起讨论的还有关于在地球科学中使用人工智能的相关评论文章。
图片提供：NicoElNino / Alamy Stock Photo
本文集中的文章展示了人工智能技术在地球科学中提供重要见解的潜力。它们还强调了可以使用AI工具分析的各种地学数据来源和类型，以及各种各样的AI方法本身，从简单的分类算法到受大脑启发的深度学习模型。人工智能不仅为诸如收集和处理数据及调整模型参数等任务提供了高效的方法，而且某些AI技术可以直接提供对过程的洞察，例如确定一个变量的主要控制因素。对于那些由于定义而过大以至于传统方法无法处理的大数据来说，人工智能特别有价值，在地球科学中，随着远程感应和现场传感以及数值模拟技术的发展，这些大数据变得越来越普遍。
更广泛地采用人工智能技术可能有利于许多地球科学领域，但在这方面存在相当大的挑战。例如，许多地球科学数据集具有多模态和偏差等属性，这些属性使得使用AI工具进行分析变得复杂。1，而现实世界的流程通常很复杂。在某些情况下，可以通过将AI工具与物理模型集成来克服流程的复杂性，正如在多尺度地球系统建模中所论证的那样。视角在此问题中。
另一个挑战是地质科学社区在人工智能方面的经验和技术有限，这可能会导致不恰当地使用AI并产生错误的结果。2并使得专家使用人工智能彻底审查地球科学变得复杂。有人认为，解决这一挑战将需要对教育和研究政策进行改革，以优先考虑教授如何将人工智能应用于地球科学的教学，并资助相关研究。2. A评论本期由地球科学家和人工智能专家提出，跨学科的合作与教育也可以应对这一挑战，并推动人工智能和地学的共同发展，因为他们认为地学可以促进人工智能研究。
尽管人工智能（AI）具有潜在的好处和机会，但数据和流程的复杂性以及对AI的不熟悉导致了地质科学界在使用AI方面的信任缺失。1,2在一個问答在这期中，受访者——所有使用人工智能进行研究的地球和环境科学家——建议，为了提高对使用AI的信任，透明度至关重要。他们一致认为，透明度要求公开数据、代码和模型，并且采用物理上可解释的人工智能方法，而不是用户不知道结果是如何生成的“黑箱”方法。对于任何方法而言，在我们发表的论文中，我们都鼓励这种透明度，通过要求数据具备FAIR特性（可查找性、可访问性、互操作性和可重用性）。3并通过使其更易于分享和同行评审代码recently改为最近可以翻译为：并通过最近使代码更容易分享和进行同行评审。4.
AI为地球科学带来了巨大的机遇，但也提出了巨大的挑战。与此问题相关的焦点强调了如果适当利用，AI如何能够推动地球科学发展。实现这一潜力将需要共同努力，教育和装备地质科学家必要的知识和专长，以理解AI及其局限性，并培养一种透明的文化。
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