为什么机器学习对灾难响应至关重要？

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#111723#<p>呆板进修能够辅助决议者答复诸如“何时？”、“有多蹩脚？”、“有几多人处于伤害当中？”等诸多成绩。
<p>飓风多里何在巴哈马形成了重大损坏亚马逊丛林大火残虐。往年炎天，美国加州南部产生了7.1级地动和余震。印度喀拉拉邦遭遇了近一个世纪以来最大的大水
<p>很显明，天下各地的天然灾祸正在形成越来越多的损坏，并且将来可能还会产生更多的损坏性变乱。然而，咱们怎样维护本人免受弗成防止的灾害呢？
<p>谜底在于咱们要有才能更好地猜测、计划和应答天然灾祸可能剖析大批数据的新技巧长短常有前程的东西，能够辅助社区引导人和应急治理职员做出更理智的决议。这些技巧是从呆板进修范畴开展起来的，能够弥补和增强现有的灾祸应答打算。

<p>呆板进修技巧能够辅助决议者更正确地答复紧迫成绩，比方：灾害甚么时间产生？它的损坏性有多大？哪些地域将遭到最重大的袭击，有几多人在这些地域生涯和任务？哪些建造最轻易遭到攻打？会不会停电？假如会，在那里停电？须要甚么装备和资本，须要多长时光？救灾任务将破费几多？等等。
<p>简而言之，呆板进修让盘算机模拟人类进修剖析从前灾害的大批数据，从而对以后和将来的相似变乱发生新的看法。练习盘算机去“思考”、处置信息并开展出远超人脑盘算才能的洞察力。
<p>呆板进修能够应用从前灾害的大批数据。现实上，它曾经被用于改良灾祸应答。比方，一些公用奇迹公司正在应用俄亥俄州立大学的史蒂文·奎林（Steven Quiring）开辟的呆板进修东西，来猜测飓风和其余卑劣气象变乱形成的电力中止。公用奇迹公司讲演说，呆板进修供给了要害信息，辅助他们改良了决议
<p>在另一个例子中，一家始创公司开辟了一个穿插灾祸平台，应用基于工程和呆板进修的模子，向社区引导人和应急治理职员供给信息，以加强临时抗灾才能和短期灾祸呼应才能。另一家非营利始创公司正在应用数据剖析和舆图技巧，将灾害受害者与抢救职员和意愿者构造接洽起来。
<p>另外，呆板进修技巧也有范围性。他们只能处置和剖析输入电脑的信息。比方，假如一个特大灾害的数据不是数据集的一部份，那末呆板进修技巧很可能没法对将来的相似变乱做出正确的猜测。呆板进修的猜测随同着不肯定性，决议者很难完整懂得这类不肯定性。
<p>必需夸大，呆板进修毫不能代替人类的决议，它只是弥补了专家断定和传统的灾祸应答方式。这与呆板进修在其余范畴（如主动驾驶汽车）的利用有着要害的区分，在主动驾驶汽车范畴，该技巧追求最少在必定水平上代替人类决议。呆板进修不能也不该该代替传统的灾害应答方式。鉴于情形的庞杂性和重大性，人类专家的断定是相对要害的。
<p>良多人对呆板进修持猜忌立场。他们担忧这门未经证明的迷信，没有充足的数据来猜测将来的变乱。但这些只是谬见。呆板进修假如应用准确，并基于与将来情形相干的牢靠数据，在很多行业中都失掉了证实。即便在天然灾祸范畴，也有大批的数据能够用于差别的变乱和情形。
<p>跟着大水、地动和野火在将来形成越来越多的损坏，呆板进修应当成为灾祸应答打算的主要构成部份。假如不应用它，咱们就褫夺了应急治理职员在要害时辰改良决议的主要东西。
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