构建人工智能与环境科学共同发展的完整蓝图

导 读

人工智能（AI）具有非线性和灵活性的模型结构，能够通过大数据揭示环境科学中复杂变量之间的关系，在环境科学中的应用具有巨大潜力。然而，目前人们对AI与环境科学结合过程中的问题和挑战缺乏一定理解，特别是忽视了在数据、模型和结果层面上的一些缺失之处。本文强调了降低AI对数据的依赖性和改善环境数据管理的重要性，并探讨了AI模型解释性和环境机理探索的问题，最后提出了AI在新型环境数据应用时可能面临的问题和展望。

图1图文摘要

人工智能（AI）具有很强的非线性特征表达能力和灵活的模型结构，能够揭示环境科学中复杂变量之间的关系，从而提高对环境问题的理解。然而，AI在环境科学中面临着数据不足、数据质量差、模型解释性不足和结果偏差大等问题。这些问题可能会导致错误的科学发现，尤其在AI应用缺乏完善的经验时。随着新一代AI技术的诞生，例如ChatGPT，AI即将进入下一个世代。在科学发展的十字路口，我们有必要关注如何应对新的AI浪潮对环境科学的影响，以及思考如何抓住浪潮中的机遇，促进环境科学的发展。

数据是AI在环境科学应用的关键，但受限于环境检测系统、数据来源不统一和数据库维护不足等原因，环境科学中存在数据不足和数据质量差等问题。因此，从AI发展角度上，我们需要降低AI对大量高质量数据的依赖性。数据增强、优化学习等方法是解决这一困难的途径；从环境科学角度上，我们需要加强数据记录、数据采集标准化、数据库建立和数据共享推广，以避免AI在环境科学应用过程中出现数据债务和数据获取困难等问题。

另一个挑战是模型解释性，即AI算法的黑盒性使得解释模型结果变得困难。针对这个问题，基于启发式分析的可解释性AI（XAI）和机理约束的AI神经网络算法（PINN）的提出，可增加对模型输出的解释性，有效帮助理解环境复杂变量交互作用的机制。

此外，AI模拟结果的偏差也是一个重要挑战。强化数据质量和使用合适的AI算法是减少偏差的关键。不同的AI算法在处理不同数据类型上具有各自的优势和局限性，因此熟知研究的科学问题、了解数据类型和掌握AI算法特点，是应用AI于环境科学问题前的重要准备工作。

随着环境科学发展，数据信息不断丰富，但是数据的维度也在不断增高，例如图像类数据、文本信息类数据等。如何降低分析这类数据的偏差仍具有挑战性，这也是我们在AI和环境科学共同发展道路上需要不断关注和解决的问题。

总结与展望

AI在帮助我们更好地理解人类活动与环境之间复杂的相互作用上具有极大的潜力，从而可能改变环境科学的发展方式。然而，要充分发挥AI在环境科学应用中的潜力，必须解决一些不可忽略的挑战，例如环境数据问题、模型可解释性和模拟结果偏差。减少AI对数据的依赖、改进环境数据管理、开发AI模型解释技术是攻克挑战的关键。然而，在模拟结果上，AI对新型环境数据的分析将面临巨大的不确定性。在AI与环境科学发展前进的过程中，彼此在新时代的发展道路上仍然存在许多未知的挑战，这需要更多的关注和技术发展。