如何最有效利用地球表面的每一平方米

编译 胡德良 李转

卢卡斯·乔帕是微软公司“人工智能服务地球”项目的创始人，他正在采用工程方法解决环境问题。

卢卡斯·乔帕（Lucas Joppa）的想法很宏大。即使在华盛顿州雷德蒙市微软园区的办公室里凝视着自己的那杯茶时，他似乎也能看到整个地球就像球形茶包一样在那儿晃动。

作为微软公司的第一任首席环境官，乔帕为公司提出了“人工智能服务地球（AI for Earth）”计划，该计划历时五年，斥资5 000万美元，用于提出AI驱动的解决方案来应对全球环境挑战。人工智能服务地球计划于2017年12月启动，此后乔帕的团队已向全球400多个组织提供了资金支持，一些获赠组织还可以从微软的数据科学家那里获得帮助，并可以访问该公司的计算资源。

乔帕告诉美国电气电子工程师学会《科技纵览》（IEEE Spectrum）杂志的记者：“这跟思维定式有关。人们利用一种方式来思考自己正在开发的技术，他们也用同样的方式来思考地球，这其实是一种托词。我们从一个目标开始，那么地球的目标函数是什么呢？”（在计算机科学中，对目标函数的描述是：为了获得最佳结果，努力使一个或多个参数最大化或最小化。）

乔帕描述了他对“最终优化问题”的看法——确定应将地球的哪些部分用于农业，哪些部分用于城市，哪些部分用于野生动植物保护区，哪些部分用于能源生产等。地球上每平方米的土地和水都有无限可能的效用功能。现代人类的工作就是描述治理地球的总体目标，计算机的工作就是产生与人类定义的目标相符的优化结果。

随着气候变化已经开始重塑我们的地球和社会，这些问题变得越来越紧迫。政府间气候变化专门委员会（IPCC）称，全球海平面上的气温比工业化之前的水平已经平均升高了1℃。2019年9月，世界各国领导人聚集在纽约参加联合国气候行动峰会，会议上提出将全球气温升高幅度限制在1.5℃内的计划。乔帕表示，此类峰会讨论的目的应该在于寻求真正的整体解决方案。

在谈论如何解决气候变化问题的同时，对于社会来说，存在一些更高层次的问题：我们想要什么样的气候？我们想要从大自然中获得什么样的馈赠？如果能够在这些事情上达成共识，我们就可以建立相应的体制来优化环境。然而事实相反，我们通常是尝试局部优化。但是，局部优化的总和绝不是全局优化。

世界经济论坛和普华永道共同编制了《利用人工智能为地球服务》报告（2018年），该报告讨论了如何利用AI应对全球最紧迫的六个环境挑战：气候变化、生物多样性、海洋的良性发展、水安全、清洁空气和抗灾能力。

对于使用人工智能解决全球环境的问题，科学家的兴趣日益浓厚。新的传感技术使科学家能够收集有关地球及其居民的大量数据，这是史无前例的，而且对于解释这些数据，AI正在变得不可或缺。有关AI应用的许多建议都涉及对人类和自然系统的监控，以及能够实现更佳预测和更加高效利用自然资源的模拟应用。

乔帕表示，人工智能服务地球计划正在采取双管齐下的方法，一方面为收集和解释大量数据的工作提供资金，另一方面也为利用这些数据帮助人类做出更佳决策提供资助，这就是全局优化“引擎”真正派上用场的地方。

在陆地上，只有海拔几百英尺内的数据才真正有趣；而在海洋中，深度却很重要。我们需要一颗带有传感器和遥感器的地球，让我们去了解地球上的任何地方：那里有什么？有多少？正在发生怎样的变化？更重要的是：那里应该有什么？

人工智能服务地球计划资助的一些项目似乎符合这种愿望。例如：SilviaTerra项目使用卫星图像和AI绘制了全美森林地区920亿棵树木的地图；非营利组织OceanMind可以检测非法捕鱼事件并帮助海洋管理部门强制执行法规；Wildbook和iNaturalisableable这样的平台能够使普通科技人员上传动植物的图片，帮助开展动植物保护工作和生物多样性研究；FarmBeats项目旨在通过低成本的传感器、无人机和云服务来实现数据驱动的农业。

想象一下，将这些服务整合到一个优化引擎中，而该引擎对陆地、水域和地球生物的一切了如指掌，然后，我们只需要对引擎发出指令，它就能立即进行处理。这并非不可能做到！