作者：广州年夜学大众治理学院传授、人工博士生导师周利敏择要：人类正步入一个“人工智能”时代，时代它为灾难管理厘革提供了主要能源。灾的研人工智能灾难管理模子分为平台、害治东西、理基地舆、于多模仿、案例决议计划与社会六个基本维度，人工它建构在复杂顺应体系、时代社会技能和人类要素节制体系的灾的研根蒂根基上。这一阐发框架分为“人工智能—管理趋向”“人工智能—管理情况”“人工智能—管理系统”与“人工智能—管理步履”四个面向。害治研究以为人工智能提供了一种更利便与迷信的理基模仿管理、仿真理论和情境管理，于多在高度复杂与静态的案例灾害情境下，人机协作有用辅助灾难相应是人工灾难管理成败要害。它虽然具备地舆体系与人工智能联合、人工超等智能与新技能联合、群体智能与计较智能联合、遥感图像与人类思维模子化联合等光亮远景，但也存在技能激增与人类闭幕、自立性与靠得住性、体积与种类等陷阱。研究末了夸大灾难管理与人工智能联合是新兴的交织研究范畴，它把握了跨学科灾难研究的全数复杂性，为学界、和实务界提供了主要的实践范式、政策东西和理论指南。要害词：人工智能；灾难管理；年夜数据；辅助决议计划；群体智能一、缘起：“人工智能”时代灾难管理的厘革人类正步入一个“人工智能”时代。2015年1月，一多量高科技和迷信范畴出名人士和人工智能专家揭晓了一篇名为“强无力和无益的人工智能研究重点：一封公然信”，呼吁研究Al的社会影响。［1］2016年美国发布《人工智能成长与研究陈诉》和《为人工智能的将来做好预备》，提出推进人工智能在灾难管理中的使用。2017年7月8日中国国务院在印发与实行《新一代人工智能成长计划》中明确提出促成人工智能在大众安全范畴深度使用，围绕地动灾难、地质灾难、景象形象灾难、水旱灾难和陆地灾难等庞大天然灾难，构建智能化监测预警与综合应答平台。海内各个省市踊跃相应，以广东省为例，2018年7月广东省颁发的《对于印发广东省新一代人工智能成长计划的告诉》、2017年8月广东省发布的《广东省战略性新兴财产成长“十三五”计划》及2018年10月广东省迷信技能厅印发的《广东省新一代人工智能立异成长步履规划视频，同时是一个收费、开源且易于应用的平台，用于人性主义危机时期过滤和分类微博动静。［2］②“呆板人代办署理新举动论”。树模进修是呆板人灾难管理代办署理的新举动要领，从自立轨迹映射到灾害相应，呆板人能自立操作、记载GPS位置及标志及时灾难信息。［3］③“社交媒体人工智能管理论”。呆板智能在灾害时期经由过程应用AI和呆板进修，主动从社交媒体数据中提取有效信息。［4］④“人工智能管理技能论”。例如，混淆人工神经收集技能具备情境感知功效，它能猜测和相应不确定性地质情况危害，“近似人类视觉留意的智能体系”能有用提高应答职员对顽劣灾难情况熟悉。［5］⑤“人工智能模仿灾难管理论”。虚构化是灾害恢复最佳技能之一，地动防灾撑持东西应用加强实际3DCG动画功效，在有或没有地动灾难环境下模仿与体验家具摇摆。［6］⑥“智能型可视化灾难管理论”。经由过程将专家体系和人工神经收集使用到防洪减灾决议计划撑持体系，设计GIS智能型防洪减灾决议计划撑持体系总体框架，完成灾难信息可视化治理。［7］虽然学界在这一范畴取得了一些研究结果，但也存在一些有余：①研究绝对分离。年夜多偏重于技能、治理与实践使用层面，专门针对人工智能灾难管理的研究很是少见。②差别学科之间交流与对话有余，基本的人工智能灾难管理共鸣尚未造成。③研究的广度和深度有所短缺。年夜多逗留无理念与观点层面，案例研究少见，量化研究更为有余。④很多研究采纳自上而下视角，集中于治理、轨制和政策设计，较少取自下而上的平易近间与社会管理视角，双向联合研究更为少见。⑤重要做形容性、诊断性及使用猜测性阐发，缺乏在此根蒂根基上深切的实践研究。⑥海内与外洋研究对话有余。海内学界虽应安身于现有国情与社情，但人工智能是一场寰球规模内的灾难管理技能与思维反动，外洋研究结果有很多可自创之处，不然难以挣脱海内研究绝对滞后的近况。基于此，本研究将聚焦这些问题：怎样建构人工智能灾难管理模子以供理论参考，怎样构建人工智能灾难管理阐发框架以供学界参考，人工智能在灾难管理理论中怎样详细使用，它具备哪些光亮远景，又会碰到哪些陷阱，怎样成立切合中国国情的外乡化人工智能灾难管理模式？二、人工智能时代灾难管理模子因为灾难具备静态性、复杂性、紧急性和不确定性等特性，使得灾难管理很是具备应战性，决议计划者在此情境下作出迷信决议计划每每很是坚苦，人工智能为防灾、减灾和救灾提供了快捷、抽象与直不雅的迷信决议计划。经由过程建构人工智能灾难管理模子，无利于为灾难管理者提供理论参考、把握管理逻辑及发明内涵纪律。管理模子与理论之间存在必然的差距，韦伯以为“抱负模子”就像“双面镜”，经由过程比力二者之间的差异，发明真正的理论问题并促成其有用解决，这一模子包孕平台、东西、地舆、模仿、决议计划与社会六个基本管理维度。平台维度：3D图像、在线论坛与微型呆板人网络最新状况的灾难信息关于灾难管理很是主要。人工智能平台不只能有用网络巨量信息，还能优化处置惩罚巨量信息并举行有用决议计划，是以，它是灾难管理的根蒂根基和焦点。今朝，正在切磋的平台技能是3D图像技能，它能模仿灾难管理情况，不只为介入者提供了在线论坛，并且介入者在复杂的3D图形情境中能有用举行交互、交流和模仿管理，为其提供了虚构化解决方案和共享平台，尤其是在太远、太分离甚至数目太多的社区，救援职员每每无奈实时亲赴现场，经由过程其提供的名贵救援信息举行针对性救援。［8］微型呆板人流动体系是人工智能平台的另一项新兴技能，在灾难主动搜刮和救援范畴中使用很广，它是一种基于呆板人平台的灾难决议计划东西，对灾难救援和应急治理孕育发生了主要影响。东西维度：人工神经收集、混淆智能与新技能研发人工智能灾难管理触及一系列详细技能，包孕评价、预防与阐发等技能，人工智能体系起首是一种有用的危害预防东西，危害评价需求年夜数据，但年夜数据每每布满了很多变量、不确定性和恍惚性。为了降服这一难题，最有用的技能就是经由过程人工智能算法体系处置惩罚巨量数据并举行危害评价，这一算法体系由专家体系、人工神经收集和混淆智能体系组成。［9］实际糊口中，年夜数据阐发复杂化和业余化每每让人望而生畏，但人性主义援助/救灾阐发师和专家在没无数据迷信家帮忙下经由过程新兴智能要领创立了灾难阐发模子，它是一种简化的阐发建模要领，有用解决了危害年夜数据阐发复杂性问题。［10］今朝正在应用与研究的人工智能灾难管理新技能还包孕物联网、纳米技能、生物技能、量子计较和呆板人技能等，原始人工智能技能还将进一步创立超等人工智能技能。地舆维度：GIS舆图阐发、地舆空间信息与恍惚熟悉舆图地舆维度在灾难管理中很是主要，任何灾害都触及详细的时空，天然灾难更是云云。是以，人工智能需求将空间数据库与地舆框架有用联合起来，运用收集GIS使用步伐对数据库体系举行有用运算，进而经由过程地舆空间数据品质模子监控空间收集、评价空间数据及包管数据天生品质。经由过程复杂性体系和GIS舆图阐发危害收集和危害要害点，然后联合地舆空间信息技能，以有用改善灾难管理各个阶段，这一“人工智能+地舆信息体系”模式在灾难范畴获得开端使用。另一种地舆技能即“恍惚认知舆图”是从人工智能借来的观点，联合了恍惚逻辑和神经收集技能模仿灾难管理，它是一种复杂与有用的阐发东西。［11］模仿维度：收集通讯、智能仿真与情境管理人工智能一个很是主要的特点是为灾难提供了一种越发利便与迷信的模仿管理、仿真理论和情境管理，这一人工智能模仿体系在伤害舆图上构建了虚构灾区，经由过程收集通讯技能和伤害舆图不只能有用猜测危害，并且能在模仿情境中举行通讯试验及抉择管理计谋。灾难评价智能仿真体系是一种正在开发的主要模仿体系，它重要使用于四个范畴：智能灾难伤害性评价、灾难粉碎和丧失评价、优化应急相应和灾难恢复规划，重要由四个部门组成：信息数据库、阐发模块、智能决议计划子体系和敌对的用户界面，它能有用模仿都会灾难疏散中的人群静止。一些还最先使用通讯技能建构加强实际情境的人工智能模仿体系，［12］经由过程链接危害区域的物理虚构范畴及哄骗人工智能技能，为管理者提供可视化、直不雅化与疾速化的相应办事。决议计划维度：呆板人代办署理、自立决议计划与辅助决议计划在高度复杂与静态的灾害情境下，人机协作能有用辅助灾难决议计划，这是人工智能管理的要害。人工智能自治体系是由呆板自立代办署理与人类长途节制交融而成，为治理者和平易近众提供辅助决议计划撑持。用于救援的呆板人虽然具备必然的代办署理性和自立性，但依然依靠于人类的长途操作，这一体系有用提高了救援职员、呆板人团队和社会群体的协同相应。自立呆板人关于灾难站点的监督很是主要，它使得越来越多的社会群体提高了应答灾害、变乱和危害的能力。［13］人工智能为灾前预防、灾中应急和灾后重修提供了新的决议计划东西，经由过程计较灾难救援车辆路线，在最短时间内为治理者和平易近众提供最合理的救援计谋，［14］它使呆板人可以或许举行更为复杂的灾难救援与决议计划。跟着人工智能技能的疾速成长，还需求不停革新和调解基于AI体系的灾难决议计划东西。社会维度：身体传感器、社交媒体与社区介入人工智能不只为自上而下的管理提供了新东西，也为自下而上的平易近间介入提供了主要路子。平易近间紧迫相应者、哀鸿与平凡平易近众是灾难管理的主要构成部门，其携带的古代通讯设备也是身体传感器，具备定位、跟踪与通讯等功效，［15］为灾难管理提供了静态、连续与真实信息，推特、脸书和微信等社交媒体逐渐成为灾难管理的主要东西。因为社交媒体具备年夜数据性子，经由过程人力资源对其举行筛选是一项劳动密集型事情，人工智能更好相识谁共享信息、过滤信息与及时辨认潜在危害，社交媒体经由过程复杂的自顺应体系、社区介入和社区赋权促使平易近间社会成为灾难管理的主要气力，也无利于韧性社区的创立。中国国务院在《新一代人工智能成长计划》中要求撑持有前提的社区开展基于人工智能的大众安防区域树模，为自下而上的社区介入提供了政策撑持与轨制摆设。世界列国踊跃运用人工智能解决灾难管理问题，灾难管理模子成立在复杂顺应体系、社会技能和人类要素节制体系根蒂根基之上，表现了复杂危害配景下灾难管理的静态历程，年夜年夜提高了灾前预防、灾中应急与灾后重修的效率。需求夸大的是这是一个摸索性的实践模子，将来需求联合理论进一步切磋拦阻或促成人工智能灾难管理的要素。三、人工智能时代灾难管理阐发框架今世社会是一个懦弱而又灾难频发的社会，学界遍及以为人工智能无利于提高灾难监测、评价、应急与处置惩罚能力，已成为灾难管理的主要立异，也为维护社会不变与社会良性提供了新路子。人工智能实践模子偏重于理论层面，试图将形象实践引导理论并彼此对照。人工智能阐发框架以人工智能实践、灾难管理系统、灾难管理历程及灾难管理要领为依据，研究人工智能灾难管理趋向有哪些——为什么需求人工智能灾难管理——怎样成立人工智能灾难管理模子——怎样哄骗人工智能应答已发作的灾难的思绪而睁开。面向一：“人工智能——管理趋向”阐发这一壁向的基本假定是灾难管理已成为寰球主要议题，人工智能阐发具备复杂性、主动化和智能性特性，它是灾难管理成长的基本趋向。在国际灾难管理范畴，人工智能已开端获得使用，逐渐成为国际趋向和成长标的目的。我国虽然在“汶川年夜地动”与“芦山年夜地动”等灾难管理事情中取得了伟大成效，但仍旧存在很多有余，尤其是新的管理模式还比力缺乏。我国现有的灾难管理照旧传统模式，虽然能解决灾难发生的“当下问题”，但无奈满意频发性、复杂性和不确定性灾难管理需要。经由过程比力研究国际与海内管理新实践与新理论，无利于成立切合我国国情与社情的人工智能灾难管理新模式。面向二：“人工智能——管理情况”阐发人工智能研究需求将宏观构造外部情况与微观社会内部情况联合，才气建构体系性与迷信性人工智能灾难管理系统。跟着复合型灾难、次生灾难与衍生灾难等新型灾难不停呈现，灾难发生的内部情况有了很年夜变化，繁多、固化与迟缓的传统管理模式已无奈有用应答，人工智能管理模式则应运而生。构造外部顺应性是人工智能管理的内涵根蒂根基，它为灾难管理提供了何故可能与何故可为的构造要素。人工智能能有用增强构造外部与内部情况的沟通，促成差别管理主体协同管理。人们每每器重人工智能宏观构造层面，轻忽人工智能技能及其构造赖以保存的微观内部情况，使得管理理论难以顺应微观社会情况需要。面向三：“人工智能——管理系统”阐发跟着新型灾难的不停呈现，需求成立合适古代灾难成长新趋向的高效人工智能管理系统，它触及一系列理论难题，例如，怎样成立完备的灾难信息网络、阐发、决议计划及灾难因应步履系统以有用降服传统系统僵化、分离与缓慢等局限，这是焦点的理论难题，事关灾难管理的详细成效，学者也是以提出了很多假想。哈利勒等学者以为呆板人、本体与语义网等建构的多智能灾难管理系统，具备充足的韧性和顺应性，能有用解决灾难静态情况中的复杂性问题。［16］人工智能灾难管理系统是一个综合体系，包孕猜测、预警、预控、应急及重修等层面，各体系外部与体系之间协调运转，才气阐扬灾难管理的最佳效应。面向四：“人工智能——管理步履”阐发灾难管理需求大众机构、私家构造和平易近间社会配合介入，才气有用升高灾难危害。怎样在人工智能情境中成立灾难管理的“公私合力”关系，怎样鼓动勉励与撑持平易近间社会介入灾难管理，怎样协调构造外部与公私构造之间的管理步履，这些都是人工智能面对的主要步履议题。灾难步履重要有步履疾速准则、确定优先事变准则、步履协调准则、步履凝结力准则与步履高效准则等，灾难管理职员包孕业余救援职员、呆板人团队和社会群体等，在人工智能情境中，步履者易于开展预警、预防、预控、应急、救援与重修等步履，［17］无利于提高平易近众自救、互救与他救的步履能力。人工智能具备应用规模广、矫捷性强、地舆可视化和有用哄骗社交收集等功效，能在虚构空间和实际物理世界中为差别群体提供灾难管理辅助决议计划撑持，也能有用预防、预控与应急处置惩罚潜在或发作的灾难。人工智能灾难管理阐发框架为学界提供了无益的研究自创，但它需求在后续研究中进一步革新与完美。四、案例阐发与命题提出在近几年洪水、地动、工地变乱、飞机变乱、工业变乱、地动易损性、减灾及核工业晚期妨碍检测等案例中，成果显示近60％的人应用人工智能作为灾难管理东西，以此应答外部和内部非布局化情况的变化，［18］人工智能已成为一些灾难管理的主要理论问题，国际与海内呈现了一些典型案例。在对这些案例深切切磋的根蒂根基上，进一步归纳出人工智能灾难管理的基本命题。人工智能怎样促成灾前预警？人工智能要领能完成灾前预警三维阐发表达，为灾前预警提供了新的技能要领。2018年5月27日，美国马里兰州埃利科特市发生了千年一遇暴雨。在暴雨前几天，美国领土安全数哄骗人工智能举行了有用预警，经由过程航拍图像天生了高分辩率舆图，比传统舆图切确了约莫1，000倍。遥感图像包孕天然地形特性分类、地盘哄骗监测、地上水勘探、情况灾难评价和都会计划等，计较智能基于群体智能、人类思维模子化、天然开导和其余一些智能技能，它能有用处置惩罚巨量遥感图像。［19］谷歌和哈佛年夜学正在结合开发猜测地动的人工智能体系，研究职员对13.1万屡次地动数据举行了研究，对3万余个灾难事务举行神经收集测试，试验注解能切确猜测余震位置。印度占寰球洪水患害灭亡人数20％，Google与印度互助创立了AI洪水猜测模子，并哄骗GooglePublicAlerts革新洪水警报，2018年9月，收回第一次洪水预警，年夜年夜提高了猜测灾难发生位置、发生时间和丧失水平的正确性。按照以上案例，可以推出以下命题：命题1.1：灾难猜测中人工智能运用越多，越能提高猜测正确性。人工智能和呆板进修能有用辨认、处置惩罚与升高灾难危害，尤其能有用举行灾前危害辨认，［20］从而将灾难危害降到最低，Google大众安全报警体系是发布灾难紧迫信息的平台，2018年9月已收回恒河沙数的天然灾难预警，笼罩美国、加拿年夜、日本和巴西等十多个，用户阅读量已跨越15亿次，激活了200屡次SOS警报。2017年九寨沟发生了7.0级地动，由成都高新减灾所研发设置装备摆设的地动预警体系，经由过程电视弹窗、预警播送、手机APP、公用吸收终端预警与微博等提前几十秒举行预警，同时主动封闭煤气、主动堵截电力与紧迫制动高铁等生命线，有用防止次生灾难、衍生灾难和复合型灾难发生。在技能层面，灾害计划OWS是一种新的主动解决方案，经由过程AI计划与Web使用步伐能有用预警灾害。［21］按照以上案例，推出以下命题：命题1.2：灾难预警中人工智能运用越多，越能削减灾难丧失。SilviaTerra是一家位于旧金山的公司，今朝正在开发丛林火警人工智能预防技能，经由过程卫星数据、空中影像与激光扫描技能联合，举行丛林高空测绘、抓取遥感信息和网络丛林地形数据，进而绘制了加州天国市丛林火警潜在区域，还制订了火警危害等级舆图，［22］并用白色标出危害最高区域，使恰当局能预先采纳火警防备办法。美国宇航局和DevelopmentSeed公司哄骗卫星图像和呆板进修追踪哈维飓风，在效果上它比通例技能好6倍，每小时可追踪一次飓风，传统要领每6小时才气跟踪一次，年夜年夜提高飓风预防的时效性，［23］人工智能在灾难预防中很是强盛且具备厘革性。［24］按照上述案例，推出以下命题：命题1.3：灾难预防中人工智能运用越多，越能升高灾难危害。在这一命题的根蒂根基上，还可进一步推出以下命题：命题1.4：灾难预控中人工智能运用越多，越能节制灾难危害。人工智能怎样促成灾中应急？在人工智能时代，灾难管理需求捕捉及时社交媒体年夜数据，开发与运用特定危机分类、实体分类及数据汇总技能刻不容缓，还需求经由过程舆图出现社交年夜数据并使其可视化，这一基于社友爱境的人工智能要领在2015年5月尼泊尔地动人性主义相应中获得了有用运用。［25］在2017年9月墨西哥城地动中，自愿者哄骗社交媒体迅速构造救援步履与急救哀鸿生命，AI从数百万社交媒体帖子中抓取与阐发年夜数据，为灾中应急提供主要信息办事和辅助决议计划撑持，同时为受灾最严峻地域和最需求救助的哀鸿实时提供救援职员。社交媒体与人工智能的联合为社区灾害应答提供了主要路子，它构建了社区集体与应急构造之间的新型关系。［26］按照上述案例，推出上面命题：命题2.1：灾难应急中人工智能运用越多，越能提供有效的应急信息。当灾难发生后，人工智能能有用监控社交收集与社交东西，经由过程将一切推文存储到灾难数据库中并实时阐发，［27］为应抢救援提供辅助决议计划撑持。在印度，谷歌哄骗人工智能检测技能发布洪水正告，在启感人工智能预警之后，再哄骗谈天呆板人Hakeem帮忙救灾职员与差别言语哀鸿举行应急沟通。2017年九寨沟7.0级地动后，地动信息播报呆板人就主动编发紧迫稿件向天下实时发布，短短25秒后，呆板人就实现了数据抓取、开掘、阐发、主动撰写与发布的整个历程，为灾中应急博得了名贵的救援时间。命题2.2：灾难应急中人工智能运用越多，越能提高应急沟通效率。在2019年1月珙县5.3级地动中，四川省地动局自立研发的智能地动编目处置惩罚体系第一次使用于灾中应急，在余震资料处置惩罚历程中完成了无人工干涉干与、及时主动阐发与主动编目，为地动应急提供了巨量信息。2017年九寨沟地动发生后，年夜疆公司哄骗无人机对现场举行航测与追踪，为灾中应急提供了巨量数据信息。中国挪动与华为公司初次运用无人机地面基站疾速恢复了30多平方公里受灾区的通讯，无人驾驶航行器是一种用于灾害情景中的矫捷且疾速部署的通讯收集，能为救援队成员提供有用的通讯链接。无人机联合了人工智能算法，能最年夜限度为受益者提供给急办事。［28］经由过程应用自立无人驾驶航行器、有人驾驶车辆技能和自立无人驾驶高空车辆在难以达到的伤害区域提供医疗用品办事，从而削减救援老本及消弭救援危害。［29］它还能迷信地将受益者调配到病院，同时构造紧迫车辆运输，在最合理时间内提供即时性、开导性和完备性应急处置惩罚方案，从而挽救更多的受益者。［30］由此，推出以下命题：命题2.3：灾难应急中人工智能运用越多，越能提高灾难应抢救援步履效率。人工智能怎样促成灾后重修？因为灾害日益复杂，迷信的管理决议计划也变得越发坚苦。巨量数据作为决议计划的迷信依据，越来越遭到决议计划者们的器重。人工智能具备虚构化、情境化和迷信化等特性，是灾后恢复的最佳技能之一，人工智能管理成立在高资源哄骗率、高可用性、易于治理、实时恢复和静态治理的根蒂根基架构之上。［31］Facebook研究小组创立了“灾难影响指数”量化指标，用来权衡某一地域水患或火警丧失，它是一种“从卫星图像到灾害洞察”的东西，成立在人工智能神经收集根蒂根基上。2017年德州哈维飓风发生后，它有用地辨认了受损门路，正确率到达了88.8%，辨认圣罗莎火警受损修建正确率也到达了81.1%，［32］经由过程比照灾前和灾后航照相片，人工智能将一切照片分化成更小与更轻易鉴别的巨量照片集，为灾后评价提供间接和主要依据。命题3.1：灾难重修中人工智能运用越多，越能有用评价灾后丧失。评价天然灾难危害是海内和国际学界强烈热闹争执的问题，灾后丧失评价更具争议性，尤其客观层面丧失每每无奈估量，怎样成立迷信的灾后丧失评价机制成为困扰学界的难题。［33］人工智能年夜年夜提高了灾后丧失评价的正确性，也能针对性提供灾后重修计谋和提高灾后重修效率。美国安粗略省电力公司在IBM的帮忙下开发AI风灾管理东西，2018年4月，安粗略省风灾四天内，电力公司按照AI评价采纳有用办法迅速恢复了供电。经由过程AI抓取与阐发积年巨量天气数据与及时气候年夜数据，提前72小时猜测风灾等级、丧失环境和最严峻的懦弱区域，hydroOne公司在灾前就将1400名火线电工摆设到受灾区域举行预防并制定了应急规划。［34］人工智能还能有用猜测灾后一年心田理压力源、精力状态、感情撑持与小我私家自我意识。基于上述案例，推出以下命题：命题3.2：灾难重修中人工智能运用越多，越能提高灾后恢复速率。在此根蒂根基上，进一步推出以下命题：命题3.3：灾难应急中人工智能运用越多，越能提高灾后重修效率。人工智能怎样提高灾难模仿管理？灾难情境具备不确定性、噪声数据输出性和举动随机性，使得灾难决议计划变得异样复杂，人工智能模仿管理与情境管理年夜年夜提高了灾难决议计划的迷信性。灾难管理触及巨量数据信息阐发和数据治理等复杂技能，它需求升高巨量信息不确定性、升高管理老本及降服传统科层制局限，无利于在不成猜测的灾难情况中解决复杂性决议计划问题。Google公司哄骗AI和古代计较能力为印度创立了AI洪水患害猜测模子，它对巨量汗青事务、河道水位读数、地形和海拔等举行存储、抓取与阐发，同时整合印度海得拉巴河道域巨量数据，在此根蒂根基上天生危害舆图，然后对每一灾难举行数十万次模仿管理，当灾难发生后，相干职员能迅速赶赴现场举行应抢救援。命题4.1：灾难模仿中人工智能运用越多，越能有用提高危害猜测。加州OneConcern公司正在开发人工智能地动灾难模仿东西，它起首网络修建种别、春秋和质料等巨量数据，在此根蒂根基上构建都会人工智能修建模子，模仿地动到临时衡宇坍毁环境，为灾中救援和灾后重修提供辅助决议计划撑持。［35］这一体系哄骗人工智能设置地动事务模版，可以在线及时持续扫描地动波、自立辨认和自立处置惩罚地动灾难。英国剑桥年夜学在试验室哄骗智能呆板人对岩石震惊举行鉴别，不只能正确抓取与阐发地动信息，还能有用猜测地动危害，它为地动猜测提供了新要领，无望破除“地动灾难不成猜测”的迷思。命题4.2：灾难模仿中人工智能运用越多，越能提高灾难救援效率。在后面两个命题根蒂根基上，进一步推出以下两个命题：命题4.3：灾难模仿中人工智能运用越多，越能提高灾难决议计划的迷信性。命题4.4：灾难模仿中人工智能运用越多，越能提高因应步履的迷信性。案例总结经由过程梳理多个案例发明，人工智能在灾难管理范畴中偏重预防、预控、预警、应急与决议计划等层面，无利于迷信解决潜在与已发作的危机。因为人工智能应用目的、规模和特性差别，从案例中归纳进去的基本命题也有很年夜差别，但大抵可以分为灾前预防、灾中应急、灾后重修与模仿管理四个层面，每一层面又包罗了若干个子命题。需求夸大的是本研究经由过程案例归纳进去的基本命题属于摸索性研究和实践铺垫，需求后续研究进一步证明与证伪，终极为成立切合中国国情的外乡化人工智能灾难管理模式提供无益开导。五、实践远景与理论陷阱基于地舆信息体系和人工智能等技能根蒂根基之上的灾难管理体系，不只能有用辨认灾前危害布局和社会体系懦弱性，还能疾速评价灾后丧失环境，为、社会构造与平易近众灾难管理提供主要的辅助决议计划撑持。在灾难管理范畴，人工智能不只具备主要的实践意义，另有光亮的实践远景。起首，“地舆体系、人工智能与灾难管理”联合新趋向。地舆信息体系和人工智能在灾难管理中的使用不只为灾难管理提供了新的技能上风，也为迷信家、工程师、治理者和平易近众提供了新的理论手腕，成为将来灾难管理的主要辅助决议计划东西。其次，“人工智能”“人工超等智能”与其余新技能联合趋向。跟着人工智能技能的不停成长，它险些可以或许实现人类的一切使命。AI还将进一步成长为“人工超等智能”，它触及技能立异、软件设计、收集计较和虚构东西等新技能，为灾难管理提供了更高效的信息、映射和通讯东西，在将来具备无穷的技能后劲和理论图景。再次，群体智能、计较智能与虚构东西联合新趋向。在将来的人工智能灾难管理历程中，传感器收集、云、人群、点对点智能技能、多代办署理、进化计较和群体智能等技能可以加强计较智能，经由过程将这些技能使用于实践与理论创立新的灾难管理模式，将进一步提高灾难管理效率。末了，遥感图像、人类思维模子化与灾难管理联合新趋向。灾难遥感图像分为天然地形特性、地盘哄骗监测、地下勘探、情况灾难评价和都会计划等，它在灾难管理范畴中取得了伟大乐成。同时，它与计较智能的联合促成了群体智能、人类思维模子化与天然开导等技能在灾难管理范畴的使用。虽然人工智能在灾难管理范畴正派历一系列立异勾当，但也存在一些理论陷阱：起首，技能激增、人道危害与人类闭幕的陷阱。物理学家和宇宙学家斯蒂芬霍金近来指出，“全人工智能的成长可能象征着人类的闭幕”，比尔·盖茨和伊隆·马斯克在内的出名技能职员也收回进步前辈人工智能技能激增可能带来严峻的潜在伤害和正告。为了防止人工智能对人类社会带来的庞大打击，需求采纳踊跃有用的办法化解社会危害，经由过程成立法令与政策掩护框架，当AI在灾难管理范畴发生致命掉误时，能实时有用补偿灾难丧失各方。其次，非布局化、自立性与靠得住性陷阱。在灾难情境中举行迷信决议计划是人工智能面对的庞大难题，因为灾难情况具备非布局性、复杂性、静态性、不确定性和随机性等特点，同时年夜数据也存在噪声与冗余等局限，在如许的情况中应用全主动智能呆板人技能举行及时决议计划将会变得异样复杂，新的谬误决议计划危害也年夜年夜增长。自立呆板人可否顺应外部和内部情况变化，可否包管自立处置惩罚的准确性及防止算法安全危害，可否在灾害情景中举行有用搜刮、救援与监督，这些都是人工智能管理历程中面对的主要应战。末了，体积、种类与隐衷陷阱。灾难年夜数据来历浩繁，虽然为灾难管理提供了巨量数据与富厚信息，但也会陪同着很多噪声数据，巨量数据还面对体积与种类等陷阱，人工智能可否从巨量数据中分辩出噪声与谬误讯号也存在系列坚苦，将来需求成立一套能准确分辩噪声数据和处置惩罚巨量数据的人工智能数据处置惩罚体系以应答数据安全与信息安全危害。隐衷和收集安全始终广受人们存眷，人们担忧网络和应用灾难管理数据缺乏通明度，只管一些年夜数据在应用历程中被匿名化，但仍旧存在小我私家隐衷被识破的危害。人工智能与灾难管理的联合被以为是新鼓起的交织研究范畴，它整合了差别学科与差别范畴，把握了跨学科灾难研究的复杂性。同时，它也促成了灾难管理实践的庞大转型，为新灾难治理学提供了主要的实践指向，也为和实务界提供了极具开导性的政策东西和理论指南。［参考文献］［1］DevdattD，ShalomL.ViewpointAIDangers：Im­aginedandReal，AssociationforComputingMachine­ry，CommunicationsoftheACM，2017，60.［2］SarahV，AdamH.RethinkingContext：LeveragingHumanandMachineComputationinDisasterResponse，Computer，2014，47.［3］NathanielE，On-line，On-board，EvolutionaryLearningfromDemonstrationinAutonomousmobilesRobots，MastersAbstractsInternational，2014，53-01.［4］ShettyD，AComputationalTaskAllocationsModelforDisasterResponse.DissertationsTheses-Grad­works，2010.［5］MadaniK，KachurkaV，SabourinC，etal，AHuman-likeVisual-attention-basedArtificialVisionSystemforWildandFirefightingAssistance，AppliedIntel­ligence，2017，48.［6］YoshidaK，UrabeM，TsuchiyaH，etal，Eart­hquakeDisasterPreventionSupportTool–Visualiz­ationofPreven­tionEffectivenessbyUtilizingAug­mentedReality.In：StephanidisC.HCIInter­national2011–Posters’ExtendedAbstracts.HCICommunicationsinComputerandInformationScience，Springer，Berlin，Heidelberg.2011.［7］Jun-AiYan.StudyonDecision-makingSupportSyst­emforUrbanIntelligentFloodControlandDisasterMitigationBasedonGIS，WaterResourcesandHyd­ropowerEngineering，2006，37.［8］DethridgeL，QuinnB，RealtimeEmergencyCom­municationinVirtualWorlds，InternationalJournalofDisasterResilienceintheBuiltEnvironment，2016，7.［9］GuzmanA，IshidaS，ChoiE，etal，ArtificialIn­telligenceImprovingSafetyandRiskAnalysis：ACom­parativeAnalysisforCriticalInfrastructure//IEEEIn­ternationalConferenceonIndustrialEngineeringEngineeringManagement.IEEE，2016.pp471-475.［10］WidenerD，MazzuchiT，SarkaniS.SimplifyingHumanitarianAssistance/disasterReliefAnalyticModelsUsingActivity-basedIntelligence，DisasterPreventionandManagement，2018，27.［11］AndreouAS，MateouNH，ZombanakisGA.SoftComputingforCrisisManagementandPoliticalDecisionMaking：theUseofGeneticallyEvolvedFuzzyCognitiveMaps，SoftComputing，2005，9.［12］ParkS，ParkS，ParkL，etal.DesignandImplement­ationofaSmartIoTBasedBuildingandTownDis­asterManagementSysteminSmartCityInfras­tructure，AppliedSciences，2018，8.［13］KuboM，YoshimuraT，YamaguchiA，etal.In­dividualRecognition-freeTargetEnclosureModel，ArtificialLifeandRobotics，2012，17.［14］RobertoA，ImaneS，JacopoM，etal.AConstraint-BasedModelforFastPost-DisasterEmergencyVehicleRouting，InternationalJournalofInteractiveMultimediaandArtificialIntelligence，2013，2.［15］KunnathAT，MadhusoodananA，RameshMV，LocatingEmergencyRespondersinDisasterAreaUsingWirelessSensorNetwork//WirelessCommunicationsandApplications，2012.［16］Khalil，KM.；Abdel-Aziz，M.；NazmyTT，etal，TheRoleofArtificialIntelligenceTechnologiesinCrisisResponse，NewYork：CornellUniversity，2017.［17］JamilM；RidwanM，Lessy.WebApplicationToMoni­torLogisticsDistributionofDisasterReliefUsingtheCodeIgniterFramework，InternationalJournalofArtificialIntelligenceResearch，2017，1.［18］PitiwutT，ArtificialHormoneNetworkforAdaptableRobots，UniversityofYork，2013.［19］［20］SinghV，KumarG，SabherwalD，ACom­parativeStudyofComputationalIntelligencebasedTech­niquesintheFieldofRemoteSensingImageClassification//InternationalConferenceonComputingforSustain­ableGlobalDevelopment.IEEE，2015.［21］MohamadJ，MohammadRL，WebApplicationToMonitorLogisticsDistributionofDisasterReliefUsingtheCodeIgniterFramework，InternationalJournalofArtificialIntelligenceResearch，2017，1.［22］佚名，科技防灾：猜测天然灾难的人工智能新技能［Z］，纽约时报中文网，2019-03-23.［23］用AI猜测地动、洪水、飓风和火山喷发，此刻曾经成为了可能［Z］，每天快报，2019-03-17.［24］ArmstrongS，BostromN，ShulmanC.RacingtothePrecipice：AModelofArtificialIntelligenceDevelopment，AISOCIETY，2016，31.［25］AndrewsS，GibsonH，DomdouzisK，etal.CreatingCorro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