终极优化问题:如何最好地利用地球表面的每一平方米 | 智能技术

发布日期:2019-09-30 10:00

Lucas Joppa微软地球人工智能项目的创始人,正在采取一种工程方法来解决环境问题



卢卡斯·乔帕(Lucas Joppa)想得很大。即使是在他位于华盛顿州雷德蒙德微软园区的办公室里低头凝视着他的茶杯时,他似乎也看到了整个地球就像一个球形茶袋一样在里面晃动。
作为微软的第一位首席环境官,乔帕(Joppa)提出了公司的”AI for Earth”计划,这是一项为期五年的努力,将花费5000万美元用于基于AI的解决方案,以应对全球环境挑战。
然而,该计划不仅仅是关于具体的交付成果。这也与心态有关,乔帕(Joppa)在7月份的一次采访中告诉IEEE Spectrum。他说:“这是对人们用他们正在开发的技术同样的方式来思考地球的恳求。”“你从一个目标开始。那么我们对地球的目标函数是什么呢?“。(在计算机科学中,目标函数描述您试图最大化或最小化以获得最佳结果的一个或多个参数。)
地球人工智能于2017年12月启动,乔帕(Joppa)的团队自那时起已向世界各地400多个组织提供了赠款。除了获得资金外,一些受赠者还得到了微软数据科学家的帮助,并获得了对公司计算资源的访问权限。
在对该项目的广泛采访中,乔帕(Joppa)描述了他对“终极优化问题”的设想-找出地球上哪些地方应该用于农业、城市、荒野保护区、能源生产等。



地球上每一平方米的土地和水都有无限多的可能的效用函数。智人的工作就是描述我们对地球的总体目标。然后,计算机的工作就是产生与人类定义的目标一致的优化结果。

我不认为我们能做到这一点。我认为我们从技术角度-能够运行模型-比从社会角度-更接近于我们能够做出关于目标应该是什么的决定。我们想对地球表面做什么?
这些问题越来越紧迫,因为气候变化已经开始重塑我们的星球和我们的社会。根据政府间气候变化专门委员会的数据,全球海洋和空气表面温度已经比工业化前的水平平均上升了1摄氏度。

今天,世界各地的人们参加了一场“气候罢工”,年轻人带头要求全球向可再生能源过渡。周一,世界各国领导人将齐聚纽约参加联合国气候行动峰会,预计他们将在会上提出将全球变暖限制在1.5摄氏度以内的计划。

乔帕(Joppa)说,这样的峰会讨论应该着眼于一个真正的整体解决方案。

我们谈论如何解决气候变化。社会有一个更高层次的问题:我们想要什么样的气候?我们想要和渴望的自然输出是什么?如果我们能在这些事情上达成一致,我们就可以建立相应的系统来优化我们的环境。相反,我们有这种分散的方法,我们尝试局部优化。但是局部优化的总和永远不是全局优化。

人们对使用人工智能来解决全球环境问题的兴趣与日俱增。新的传感技术使科学家能够收集关于地球及其居民的空前数量的数据,而人工智能工具对于解释所有这些数据正变得至关重要。

由世界经济论坛(World Economic Forum)和咨询公司普华永道(PwC)共同撰写的2018年报告“为地球利用人工智能”(Harnessing AI For The Earth)讨论了如何利用人工智能来应对世界上最紧迫的六大环境挑战(气候变化、生物多样性和健康的海洋、水安全、清洁空气和抗灾能力)。

许多提议的应用程序涉及更好地监控人类和自然系统,以及建模应用程序,这些应用程序将实现更好的预测和更有效地利用自然资源。

乔帕说,地球AI正在采取双管齐下的方法,资助收集和解释大量数据的努力,以及利用这些数据帮助人类做出更好决策的努力。这就是全局优化引擎真正派上用场的地方。

对于地球上的任何地方,你都应该能够去问:那里有什么,有多少,以及它是如何改变的?更重要的是:那里应该有什么?

在陆地上,这些数据实际上只对最初的几百英尺感兴趣。而在海洋中,深度维度非常重要。

我们需要一个有传感器,有流动剂,有遥感的星球。否则我们的决定就不会有任何好处。

乔帕(Joppa)强调,地球人工智能不会在五年内创建这样一个在线门户。但他希望他资助的项目最终将有助于使这样的门户成为可能。

我们在问自己:在技术堆栈中,哪些是基本缺失的层,可以让人们构建一个全局优化引擎?其中一些是清晰的,有些对我来说仍然是不透明的。
到五年结束时,我希望已经确定了这些缺失的层,并至少拥有每个组件的一个示例。

地球AI资助的一些项目似乎符合这一愿望。例如SilviaTerra,它使用卫星图像和人工智能创建了一张美国森林地区920亿棵树的地图。还有一家名为OceanMind的非盈利性组织,该组织检测非法捕鱼,并帮助海洋当局强制执行合规。像Wildbook和iNaturalist这样的平台使公民科学家能够上传动植物的图片,帮助保护工作和研究生物多样性。FarmBeats的目标是通过低成本传感器、无人机和云服务实现数据驱动农业。

不是不可能想象将这些服务组合到一个优化引擎中,这个引擎知道关于地球上的土地、水和生物的一切。然后我们只需要告诉引擎我们想要做什么。