自從計(jì)算機(jī)或機(jī)器的發(fā)明以來，它們執(zhí)行各種任務(wù)的能力呈指數(shù)增長。人類已經(jīng)開發(fā)出計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的功能，包括各種工作領(lǐng)域，它們的速度越來越快，并且隨著時(shí)間的推移縮小了尺寸。

人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)開始產(chǎn)生影響的許多領(lǐng)域中，災(zāi)難準(zhǔn)備和救援都有可能使他們做很多好事。以正確的方式實(shí)施，以協(xié)助和通知第一響應(yīng)者以及受影響的社區(qū)，可以利用人工智能來拯救災(zāi)難生活中的生命。

人工智能預(yù)測和預(yù)測自然災(zāi)害

人工智能的主要優(yōu)勢之一是它提高了我們預(yù)測事件和環(huán)境的能力，因此也計(jì)劃了事件和情況?？紤]到在災(zāi)難中拯救生命的最重要方法之一就是預(yù)警，技術(shù)可以做很多好事。

正如FEMA前負(fù)責(zé)人Craig Fugate在接受“科學(xué)美國人”采訪時(shí)所說：

“真正把它賣給我的是涉及多少數(shù)據(jù)，以及我們?nèi)绾我愿叻直媛屎涂焖俚姆绞娇创挛?。我們可以在暴風(fēng)雨到來之前的幾天內(nèi)運(yùn)行各種場景，并了解系統(tǒng)何時(shí)以及如何失敗。使用AI會(huì)降低閾值以執(zhí)行“假設(shè)分析”。

人工智能的潛力不僅在于預(yù)測災(zāi)難將會(huì)發(fā)生，而且在于預(yù)測災(zāi)難將會(huì)發(fā)生的最嚴(yán)重的地方，哪些防御系統(tǒng)可能會(huì)失敗，以及哪些社區(qū)處于最危險(xiǎn)之中。該信息可用于改進(jìn)有關(guān)發(fā)放建筑許可和保險(xiǎn)的決策。

特別是在颶風(fēng)，洪水，海嘯和地震等自然災(zāi)害中，自然災(zāi)害往往對(duì)貧困社區(qū)造成的打擊最為嚴(yán)重。像石油泄漏這樣的人為災(zāi)難也是如此，弗林特水危機(jī)就是一個(gè)例證。Fulgate提到的挑戰(zhàn)之一是使用無助于擦除和破壞貧困社區(qū)的數(shù)據(jù)集來訓(xùn)練AI。

在所有災(zāi)難中，有許多變量在不斷變化，人工智能可能能夠得出人類錯(cuò)過的結(jié)論。例如，在對(duì)寨卡病毒進(jìn)行分類時(shí)，考慮到季節(jié)性蚊子種群的影響一直是一個(gè)爭論問題。世界衛(wèi)生組織（WHO）對(duì)其分類存在分歧，該組織宣布結(jié)束病毒作為全球衛(wèi)生突發(fā)事件的地位，但一些分析人士擔(dān)心重新分類可能過早。

人工智能可以證明對(duì)跟蹤和準(zhǔn)備工作以及關(guān)鍵設(shè)備和防御系統(tǒng)的更新和維護(hù)絕對(duì)有價(jià)值。

繼人工智能學(xué)的誕生，人工智能在救災(zāi)中的潛力必定是發(fā)展趨勢

在災(zāi)難期間AI在地面上

近年來，當(dāng)自然災(zāi)害發(fā)生時(shí)，當(dāng)?shù)厝私?jīng)常轉(zhuǎn)向社交媒體和臨時(shí)志愿者團(tuán)體，除了依靠政府或傳統(tǒng)慈善組織的援助之外，有時(shí)甚至取而代之。社區(qū)已經(jīng)證明，面對(duì)災(zāi)難和援助，他們能夠團(tuán)結(jié)在一起，而這種情況并不是很快。

2017年的墨西哥城地震是無處不在的社交媒體用于組織公民志愿者拯救生命的一個(gè)例子。人們使用社交媒體有效地集中救援行動(dòng)，提出物品和援助請(qǐng)求，然后由志愿者團(tuán)體分發(fā)，然后使用社交媒體協(xié)調(diào)會(huì)議和交付。

大多數(shù)社交媒體平臺(tái)已經(jīng)依賴于機(jī)器學(xué)習(xí)算法，但是在災(zāi)難期間，額外的AI功能可以提供很大幫助，幫助普通人和第一響應(yīng)者保持最新和有條理。以正確的方式部署，現(xiàn)有的時(shí)間線算法可用于在最需要的地方傳遞和分發(fā)信息。或者，人工智能可以用來從數(shù)百萬社交媒體帖子中獲取信息，并將救援人員傳達(dá)給受災(zāi)最嚴(yán)重的地區(qū)和最需要幫助的人。

人工智能災(zāi)后：恢復(fù)工作

災(zāi)難發(fā)生后，保險(xiǎn)公司被索賠所淹沒。這通常會(huì)給那些依靠保險(xiǎn)金來重新獲得生活的人帶來噩夢般的延遲。這通常對(duì)貧困社區(qū)產(chǎn)生不成比例的影響 - 保險(xiǎn)索賠延遲的時(shí)間越長，他們承受的困難就越大。車輛保險(xiǎn)索賠的延誤可能使人們無法上下班，或迫使他們?cè)诓话踩臈l件下操作車輛。家庭保險(xiǎn)索賠的延誤使人們流離失所并面臨相當(dāng)大的經(jīng)濟(jì)困難。人工智能可以幫助篩選索賠數(shù)據(jù)，并幫助保險(xiǎn)公司識(shí)別高優(yōu)先級(jí)的索賠，簡化每個(gè)參與者的流程。

機(jī)器人已經(jīng)在現(xiàn)場，我們需要AI來協(xié)調(diào)

無人機(jī)器人正在被用于災(zāi)害響應(yīng)的各個(gè)方面。他們可以更準(zhǔn)確地收集有關(guān)颶風(fēng)的數(shù)據(jù)，而人類飛行員不必冒險(xiǎn)接近; 他們可以在災(zāi)難發(fā)生后進(jìn)入危險(xiǎn)區(qū)域來評(píng)估損害并尋找幸存者; 他們可以協(xié)助救援工作。

為了充分利用機(jī)器人以及我們收集更多數(shù)據(jù)的能力，我們的數(shù)據(jù)收集和分析技術(shù)必須跟上。只有我們有能力得出結(jié)論才能增加響應(yīng)時(shí)間，才能接收更多數(shù)據(jù)。自動(dòng)機(jī)器和人工智能算法結(jié)合起來，可以成為我們?cè)跒?zāi)難中保護(hù)人員和財(cái)產(chǎn)的能力的重要力量倍增器。

人工智能在以下各個(gè)領(lǐng)域占據(jù)主導(dǎo)地位

游戲 - 人工智能在國際象棋，撲克，井字游戲等戰(zhàn)略游戲中起著至關(guān)重要的作用，機(jī)器可以根據(jù)啟發(fā)式知識(shí)來思考大量可能的位置。

自然語言處理 - 可以與理解人類自然語言的計(jì)算機(jī)進(jìn)行交互。

專家系統(tǒng) - 有一些應(yīng)用程序集成了機(jī)器，軟件和特殊信息，以傳授推理和建議。它們?yōu)橛脩籼峁┙忉尯徒ㄗh。

視覺系統(tǒng) - 這些系統(tǒng)理解，解釋和理解計(jì)算機(jī)上的視覺輸入。例如，

間諜飛機(jī)拍攝照片，用于計(jì)算空間信息或區(qū)域地圖。

醫(yī)生使用臨床專家系統(tǒng)來診斷患者。

警方使用的計(jì)算機(jī)軟件可以識(shí)別法庭藝術(shù)家所存儲(chǔ)的肖像，從而識(shí)別犯罪者的臉部。

語音識(shí)別 - 一些智能系統(tǒng)能夠在人類與之對(duì)話的同時(shí)，通過句子及其含義來聽取和理解語言。它可以處理不同的重音，俚語，背景噪音，寒冷引起的人體噪音變化等。

手寫識(shí)別 - 手寫識(shí)別軟件通過筆或筆在屏幕上讀取寫在紙上的文本。它可以識(shí)別字母的形狀并將其轉(zhuǎn)換為可編輯的文本。

智能機(jī)器人 - 機(jī)器人能夠執(zhí)行人類給出的任務(wù)。它們具有傳感器，用于檢測來自現(xiàn)實(shí)世界的物理數(shù)據(jù)，例如光，熱，溫度，運(yùn)動(dòng)，聲音，碰撞和壓力。他們擁有高效的處理器，多個(gè)傳感器和巨大的內(nèi)存，以展示智能。此外，他們能夠從錯(cuò)誤中吸取教訓(xùn)，并能適應(yīng)新的環(huán)境。