基於深度學習的地震預測方法研究

Ⅰ 地震預測的預測方法

地震是大地構造活動的結果，所以地震的發生必然和一定的構造環境有關。同時，地震不是孤立發生的，它只是整個構造活動過程中的一個事件，在這個事件之前，還會發生其他事件。如果能確認地震前所發生的事件，就可以利用它作為前兆來預測地震。另外，地震的發生又帶有隨機性。在積累著的構造應力作用下，岩石在何時、何處發生破裂，決定於局部構造中的薄弱點及其性質，而對這些薄弱點的分布和性質常常不能清楚了解；此外，地震還可能受一些未知因素的影響。因此，預測地震有時就歸結為估計地震發生的概率問題。 根據以上這些考慮,地震預測方法大致可以分為3類：地震地質、地震統計和地震前兆。它們不是彼此無關，而是互有聯系的。若將3種方法配合使用，效果會更好。 是根據前兆現象預測未來地震的時間、地點與強度的方法。地質方法的著眼點是地震發生的地質條件和在比較大的空間、時間尺度內地震活動的變化。統計方法所指出的只是地震發生的概率和地震活動的某種「平均」狀態。若要明確地預測地震的發生地點、強度和時間，還是要靠地震的前兆。所以尋找地震前兆是地震預測的核心問題。為了取得可靠的地震前兆，必須開展長期、廣泛的觀測和研究。

Ⅱ 在現代DNA中發現古代人類的痕跡！

在深度學習技術的幫助下，古人類學家發現了人類家譜上丟失已久的分支證據。深度學習技術能幫助古生物學家和遺傳學家尋找古人類的痕跡嗎？7萬年前，當現代人第一次走出非洲時，至少有兩個已經滅絕的相關種群在歐亞大陸等候著他們。這兩個相關種群就是古代人類尼安德特人和丹尼索瓦人，而後古代人類與早期的現代人雜交，現今的非洲後裔基因組還存留著古代人類DNA片段。越來越多的跡象表明，這段 歷史 遠比我們了解到的精彩。一個研究小組在《自然》(Nature)上報道稱：他們在西伯利亞的一個洞穴中發現了一塊屬於人類雜交後代的骨頭碎片，這一後代的母親是尼安德特人，父親是丹尼索瓦人，這塊骨頭碎片是第一代人類雜交的第一個化石證據。

不幸的是，類似的化石十分罕見，例如對丹尼索瓦人的了解基於從一根指骨中提取的DNA。雖然那些來自早期雜交群體的結合以及其他祖先結合很容易被發現，但當涉及到物理證據時，它們可能難以求證。它們出現過的線索可能只存在於某些人的DNA中，即便如此，它們也可能比尼安德特人和丹尼索瓦人的基因更微妙。統計模型幫助科學家在沒有化石數據的情況下推斷出這些種群的存：例如2013的古人類和現代人基因變異模式表明，一個未知的人類種群與丹尼索瓦人(或他們的祖先)進行了雜交。但專家們認為，這些方法也不可避免地忽視了許多細節。

還有誰對現今人類的基因組做出了貢獻？這些種群長什麼樣子？它們生活在哪裡？它們與其他人類物種互動和交配的頻率是多少？發表在《自然通訊》(Nature Communications)上的一篇論文中，研究人員展示了深度學習技術的潛力，這種技術可以幫助填補一些缺失部分，填補的部分專家甚至可能還沒有意識到。他們通過深入研究，挑選出了另一個種群的存在證據：歐亞大陸上一個未知的人類祖先，它可能是尼安德特人和丹尼索瓦人的混血，也可能是丹尼索瓦人的親戚。這項研究工作指出了人工智慧在古生物學中的未來用途，它不僅能識別不可預見的痕跡，還能揭示出我們在進化過程中的缺失部分。

目前統計方法涉及同時檢測4個基因組的共同特徵，這是對相似性的測試，但不一定是對實際祖先的測試；因為很多不同的方法都可以解釋它揭示的少量基因混合物。例如這些分析可能表明，現代歐洲人與尼安德特人的基因組有某些共同特徵，但與現代非洲人不同，然而這並不意味著這些基因來自尼安德特人與歐洲祖先的雜交。後者可能與一個與尼安德特人關系密切的種群繁殖，而不是尼安德特人本身。因為缺乏物理證據來表明這些古老的假定基因變異來源於何時、何地以及如何生活的種群，所以很難說在眾多的推測祖先中，明確指出是哪一個。

威斯康星大學麥迪遜分校(University of Wisconsin-Madison)的古人類學家約翰·霍克斯(John Hawks)說：這項技術簡單而強大，但在理解進化論方面還有很多問題沒有解決。深度學習方法試圖解釋基因流動的水平，雖然基因流動水平相對於統計方法來說太小了，但它提供了更廣泛、更復雜的模型來解釋。通過訓練，神經網路可以學習在基因組數據中根據最可能產生它們的人口 歷史 對各種模式進行分類，而不需要被告知如何建立這些聯系。

深度學習技術的使用可以發現研究人員沒有懷疑過的古人類痕跡。首先，我們沒有任何理由認為尼安德特人、丹尼索瓦人和現代人是人類 歷史 脈絡中僅有的三個種群。根據霍克斯的說法，這樣的種群可能有幾十個。紐約州立大學石溪分校(Stony Brook University)人類學家賈森·劉易斯(Jason Lewis)贊同這種觀點並表示：我們的想像力一直受到限制，因為我們總是在關注活著的人，或者在歐洲、非洲和西亞發現的化石。深度學習技術以一種奇怪的方式重新聚焦這些可能性，這種方法不再受我們想像力的限制。

深度學習似乎不太可能解決古生物學家的問題，因為這種方法通常需要大量的訓練數據。以其最常見的圖像分類器為例，當專家訓練一個模型識別貓的圖像時，專家有成千上萬張可以訓練的圖片，並且專家本身知道它是否有效，因為他知道貓應該長什麼樣。由於缺乏相關的人類學和古生物學數據，想要利用深度學習技術的研究人員不得不通過創造自己的數據來讓它變得更聰明。巴塞羅那國家基因組分析中心(National Center of Genomic Analysis)的研究員奧斯卡·勞(Oscar Lao)說：我們在玩骯臟的把戲，能夠使用無限數量的數據來訓練深度學習引擎，因為我們使用的是模擬。

研究人員根據不同的人口統計細節組合生成了成千上萬的模擬進化史：祖先人口的數量，大小，當他們彼此分離時的混血率等等。從這些模擬的 歷史 中，科學家們為現代人生成了大量的模擬基因組。他們對這些基因組進行了深度學習演算法的訓練，使其了解哪種進化模型最有可能產生給定的遺傳模式。然後，研究小組將人工智慧釋放，以推斷出最符合實際基因組數據的 歷史 。最終，該系統得出結論，一個以前未被確認的人類群體也對亞洲後裔的祖先有所貢獻。從所涉及的基因模式來看，這些人本身可能要麼是30萬年前丹尼索瓦人和尼安德特人雜交產生的一個獨特種群

要麼是在那之後不久從丹尼索瓦人後裔中進化而來的一個群體。這並不是深度學習第一次被這樣使用，該領域的一些實驗室已經在應用類似方法來解決進化研究的其他線索。俄勒岡大學(University of Oregon)的安德魯•科恩(Andrew Kern)領導的一個研究小組，利用基於模擬的方法和機器學習技術，對包括人類在內的物種如何進化的各種模型進行了區分。發現進化所青睞的大多數適應並不依賴於種群中有益的新突變的出現，而是依賴於已經存在的遺傳變異的擴展，將深度學習應用於這些新問題正產生令人興奮的結果。

存在一些問題，首先、如果實際的人類進化史與深度學習方法訓練的模擬模型不相同，那麼這項技術將產生錯誤的結果。這是科恩和其他人一直在努力解決的問題，為了提高准確性，還有很多工作要做。普林斯頓大學(Princeton University)生態學家和進化生物學家約書亞·阿基(Joshua Akey)說：我認為人工智慧在基因組學方面的應用被過度誇大了。深度學習技術是一種奇妙的新工具，但它只是一種方法，這並不能解決我們想要了解人類進化中的所有謎團和復雜性。

一些專家甚至持懷疑態度，哈佛大學(Harvard University)和皮博迪博物館(Peabody Museum)的古生物學家戴維·皮爾比姆(David Pilbeam)在一封電子郵件中寫道：我的判斷是，除了經過深思熟慮的、智能的、非人工的分析之外，數據的密度和質量並不理想。然而在其他古生物學家和遺傳學家看來，這是一個很好的進步，可以用來預測未來可能的化石發現和人類幾千年前應該存在的遺傳變異。我認為深入學習真的會促進群體遺傳學，對於我們可以訪問數據但不能訪問生成數據過程的其他欄位，情況可能也是如此。

大約在科恩和其他種群遺傳學家和進化生物學家開發基於模擬的人工智慧技術來解決問題的同時，物理學家也在研究如何篩選大型強子對撞機和其他粒子加速器產生的海量數據，地質研究和地震預測方法也開始受益於深度學習方法。麻省理工學院和哈佛大學布羅德研究所(Broad Institute of the Massachusetts Institute of Technology)的計算生物學家尼克·帕特森(Nick Patterson)說：我真的不知道會發生什麼，但有新方法出現總是好的。它如果能很好地回答我們的問題，我們會盡所能發展它！

博科園-科學科普｜參考期刊文獻: 《natural》,《Nature Communication》

文: Jordana Cepelewicz/Quanta magazine/Quanta Newsletter

DOI: 10.1038/s41586-018-0455-x

DOI: 10.1038/nature12886

DOI: 10.1038/s41467-018-08089-7

博科園-傳遞宇宙科學之美

Ⅲ 地震是如何預測的

遠期地震預測：是一種以地震發生的地質構造條件為基礎，宏觀地對某一地區在較長時間內（如幾十年、上百年甚至更長時間內）可能發生的最大地震及其影響范圍進行預測的方法即地震地質方法。這種方法在大面積上劃分未來地震的危險地帶，確定不同強度的危險地區。它包括地震危險區劃和地震烈度區劃兩類。地震區劃的具體方法是：①劃分強震活動帶（地震帶），確定未來百年的地震危險區；②分析地震活動趨勢，估計地震危險區內未來可能發生地震的最大震級；③預測未來百年內發生的地震的烈度影響場。在上述前兩項工作基礎上作出地震危險區劃圖。在上述
3項工作基礎上進行地震區劃並作出地震烈度區劃圖。地震烈度區劃能為建設規劃和工程設計提供合理的抗震設防指標——基本烈度。我市建築物的抗震設計就是建立在該項工作的基礎上。
近期地震預測：
對幾年到十幾年內可能發生的地震的三要素（時間、地點、震級）進行預測。通常採用地震統計方法和地震前兆預測方法
①地震統計方法
是從地震發生的記錄中去探索可能存在的統計規律，估計地震的危險性，求出發生某種強度地震的概率。統計方法的可靠程度決定於資料的多寡。統計方法所指出的只是地震發生的概率和地震活動的某種"平均"狀態。若要明確地預測地震的發生地點、強度和時間，還要依靠地震前兆觀測。
②地震前兆方法是根據地震前兆現象預測未來地震的時間、地點與強度的方法。該方法通過對地震活動性、地殼形變、地下水位、水化學成分、地電、地磁、重力、波速比、原地應力和震前動物異常反應等的測量和觀察，對地震前出現的各種異常現象進行綜合分析，找出與地震直接相關的前兆現象，研究它們與地震三要素之間的關系，並利用這種經驗關系進行地震預測。但由於影響異常的因素很多，且不同地震前出現的異常在種類、數量、分布范圍和幅度上往往都各不相同，從異常中區別真正的前兆性異常非常困難，因此尋找地震前兆是地震預測的核心問題。迄今為止該項工作仍處於探索和研究階段。

Ⅳ 地震預測

地震預測從時間尺度來說可分為長期預測和短期預測。在我國的地震預測工作中又分為長期、中期、短期和臨震四個層次。從強度來說，則可分為特大地震預測（8～8.5級）、大震預測（7～8級）、強震預測（6～7級）和中等地震預測（5～6級）四個層次。就預測的方法、思路來分，有確定性地震預測和概率性地震預測。前者認為按成因觀點去預測更具有物理意義，後者認為在成因不明情況下用概率預測更現實。

圖13.3.3 中國地震帶分布（指發生7級以上地震的地震帶）

13.3.2.1 在工程抗震意義上的地震預測——長期預測

這個預測主要是指地震烈度區劃工作。即把國土上今後某時段內可能遇到不同強度的地震區域劃分出來，以供建設單位參考進行設計抗震。在大震後重建家園時也要考慮較長時間可能遇到的地震及強度，這也是長期地震預測。關於中國的地震烈度區劃工作，建國以來曾進行過四次。下面我們從科學思路上加以介紹。1955～1957年，在蘇聯專家幫助下，由李善邦先生領導完成了中國第一代地震烈度區劃圖。該圖的區劃原則是「重演類比原則」，即歷史上某地遭遇過多大地震，將來還會重演；已知在什麼地質構造條件下發生了某種強度的地震，別處類似地質構造條件的地方將來可能也會發生類似強度的地震。第二代中國地震烈度區劃圖是1977年編制出版的。它的區劃原則沒有關鍵詞表達，我們按其實質稱其為「缺震找主原則」，即在一個地震帶和地震區內統計它們已經發生的不同震級地震的數目比例和活動水平，即所謂的b值曲線；然後按此曲線去外推未來一定時段內可能還會發生不同震級的地震多少次；再按地震活動的指標和發震構造的指標去找這個缺的地震可能在哪個具體地段發生，這就是「找主」。一旦認定，即把該強度的地震安放在這個具體地段，然後按它們發生時的波及情況去區劃其影響范圍內的地震烈度。以上兩代地震烈度區劃圖，都是具有一定成因背景來做未來地震烈度區劃的。

第三代地震烈度區劃圖是1990年問世的。考慮到現時地震成因還不很清楚，因之把地震發生的事件當作隨機性事件來考慮，並借鑒美國學者Cornell提出的地震危險性概率方法加以改進和充實編制了中國第三代地震烈度區劃圖。具體做法是通過區域地震活動性、地球物理場和地震地質條件的認識，劃分出能反映地震活動特徵和地震活動水平的統計單元，即地震區和帶（共得出27個帶）。再以地震帶為基礎，統計大小地震的震級-頻度關系，分析未來100年內該帶的地震活動趨勢，由此確定該地震帶的地震年平均發生率。在地震帶中以強震發生的地質標志和地震活動圖像為依據，進一步劃分出具有不同震級上限的潛在震源區（共得733個潛在震源區）。對於這些潛在震源區，考慮各種預測因素，按震級間隔分檔，分配地震年平均發生率於每個潛在震源區內。以上是從發震的震源來講的。對於某地點上遭遇的地震烈度來說，則當地發生的地震與外來地震的波及烈度都要考慮，這就涉及到等震線衰減的研究。在進一步預測未來各潛在震源區地震發生時強調了地震發生的隨機性，此時如知道某種震級地震的年平均發生率，則可用分段的泊松過程來求未來一定時段內不同震級地震發生的概率。對某一點上的地震烈度來說，凡影響到該點達6度破壞的地震，包括當地和周圍地震帶和潛在震源區發生的地震概率都要考慮。這就要把各概率迭加起來，即所謂該點上的全概率。在全國3萬個控制點上都求全概率，最後把超越概率達10%的那個烈度定為該點上今後50年內的烈度，並把同樣烈度的點連起來即得到全國地震烈度區劃圖。這個圖上的烈度與第一代、第二代烈度區劃圖上的定義不同。第一代和第二代為今後一定時段內的最高烈度，而第三代圖上的烈度是概率性的，其中還包含有10%的概率可能超過此烈度。在地震烈度區劃中有用烈度表示的，還有用振動三參數（最大振動的加速度值，最大振動的持時，和最大震動的周期）表示的。這兩個表示是有關聯性的，但也各有其優缺點。烈度值的優點是綜合性的，它可包括振動、地裂、地陷、崩塌等，但物理意義含混。三參數物理思路明確，但卻不能包括大量其他現象。因之前者可稱為綜合烈度，後者可稱為物理烈度。

第四代地震烈度區劃圖的編圖思路是與第三代相似的，但不再用烈度表示了，而是用加速度峰值A和地震反應譜特徵周期T_g來表示。這些值是與烈度有一定關系的。概率的規定仍是採用50年超越概率為10%來考慮，即某地點所定的A和T_g在今後50年內超過它們的概率為10%。由於不同的場地其地震波的反應譜不一樣，所以規定這個圖上所標的加速度峰值A和T_g是在平均場地上，即中硬場地上的數值。另外，由於我國缺乏全國各地點上實際觀測到的A和T_g值，烈度值是有的；於是把美國的不同烈度下的A和T_g值經過轉換而成為中國不同烈度所相應的A和T_g值。鑒於中國東部和西部同樣震級的地震其烈度衰減不同，所以又分別對中國東西部定出了不同A和T_g的衰減關系，以用於中國地震動參數區劃圖。這個中國地震動參數區劃圖與以前三次區劃圖不同的地方是，它作為中華人民共和國國家標准，從2001年2月2日起強制執行。這個圖公布後不久，2001年11月14日昆侖山口西發生的8.1級地震和2003年2月24日新疆巴楚伽師發生的6.8級地震都超過了該圖上的標准。因此，我們認為，地震烈度區劃或地震動參數區劃工作還需進一步深入研究。

我國海域也有強地震活動，有關人員也在1987年作了一個較概括的海域地震烈度區劃圖。海域區劃圖與陸地區劃圖的最大不同處是海區內有的地方組成岩石圈上層的花崗岩層很薄或缺失，稱為海洋型地殼，那裡不發生大震。

13.3.2.2 監測、預測意義上的地震預測

這是指中期（數年尺度）、短期（數月尺度）和臨震（數天尺度）三個時間尺度的地震預測。現在人們習慣於把這三個時間段的預測稱為地震預測。下面我們分別作些討論。

預測的物理基礎有以下幾個方面。

a.大震前震源區有微裂縫出現。這個現象是人們從岩石模擬實驗中得出的，即岩石加壓後快接近岩石大破壞時，岩石中先有小破裂發生，並伴有聲發射現象。這相當於地殼中完整岩石破裂錯動發生大地震前，震源地方先有小破裂發生。這種小破裂包括剪切型小破裂，引張型小破裂和擴容型小破裂。所謂擴容型小破裂是裂縫面走向平行於壓力方向的破裂。以上幾種類型的小破裂發生則會伴有波速異常、前震、地聲以及電磁波前兆等。另外，也可能伴有重力異常前兆。

b.大震前的預滑（或稱預位移）出現。在地質上老斷層因受構造力的正壓力分量作用粘住的情況下，當構造力的剪切應力促使斷層大錯動前，斷層面上就先有慢慢的小幅滑動，這就是預滑或稱預位移。預位移的發育程度與作用在斷層面上的構造壓力大小有關，壓力太小了，預位移和大錯動就重合在一起同時發生了。另外預位移大小也與後面主震震級大小有關。震級大時預位移的幅度也越大。根據實驗和天然地震可知，預位移的幅度約為後面大震時錯動幅度的2%～5%。預位移的發生可引起地形變、地傾斜、地應力、地下水位變化以及長周期地震波等前兆。

c.大震前的讓位運動。大震發生前與震源相關聯的周圍構造環境要發生變動，特別是在大震斷層盤欲錯動的方向上構造運動產生的讓位更為重要，它使斷層盤體緩慢向前運動最後發生大錯動。這種讓位運動也是大震發生的前兆基礎之一，它可在GPS測量、基線測量、地下流體逸出等方面表現出前兆。一般讓位的范圍越大，後面的地震也就越大。這就導致了前兆范圍越大，後面地震越大的關系。它是震級預報的基礎之一。1976年唐山大震前，在其震源斷層東南盤欲錯動的方向上有大范圍地裂縫發生，這可能就是構造讓位的表現。

d.預測地震的外因條件。在大量前兆現象出現的情況下，估計可能要發生地震了，但哪一天或哪幾天發生還是不知道的。於是人們就參考可能觸發地震的外因（如引潮力大的初一和十五，易於發生氣象過程變化的節氣以及可能觸發地震的磁暴等）出現的時間，來預測這個地震可能出現的時間。以上這種預測是把前兆和外因單獨考慮的。如果認為臨震前震源地方已經很不穩定了，平時不起作用的微小外因此時可激勵震源過程從而表現出與外因同步的較明顯的前兆，則可認為大震快要發生了，並用外因再出現的時間預測大震發生的時間，這就是「調制模式」預測地震的思想。

e.關於地震的地點預測。地震預測必須是時間、地點和強度的三要素預測。其中地點預測更難。對於這個問題，一般認為地點可能會在地震帶交會區、以往震中遷移所至地區、能量未釋放的地震空區、前震發生地區和能圈定應力積累單元的震源孕育模式所代表的地區。另外，大震平靜期中發生過6級地震的地方在下一個大震高潮來臨時該地方也是大震預測的選擇區之一。

f.關於特大震和大震的預測。這里談的是7級到8.5級大地震的預測問題。我們認為對如此大的地震必須專門研究，其規律不宜與中小型地震預測指標和思路混在一起。對於這種特大震和大震的預測首先要用歷史上的震例建立起預測模式，例如三性法，即周期性、倍周期性和黃金分割性組合的方法是可用的，它在預測實踐中曾取得了較好的效果。

預測地震的戰略有以下幾個方面。

a.塊、帶、源、兆、場、觸、報的預測思路。即塊體與塊體之間有相對運動，遂成為地震帶，而帶中有積累應力的地段和調整應力的地段，因之就有若干個震源。找到源後，再研究它孕育和發生時牽動的地區范圍多大，這就是場。在震源地方有預滑或其附近有讓位時就會出現前兆，這就是兆，然後考慮外因的觸發，最後預測和預報地震。

b.關於漸近式預測與跨越式預測。所謂漸近式預測就是在中期預測有可能發震的地區，不斷加強監測和追蹤以實現地震預測。所謂跨越式預測就是根據地震活動周期和外因調制觸發地震的周期跨越式地預測何時可能發生地震。在這里要討論一下混沌問題。現代物理學中發現了事物確定性演變過程中會出現混沌，有混沌就不易作早期預測了。對於地震來說，混沌的原因是因為震源演變過程中出現了原來不知道的變化（漲落），它改變了以前按確定性演化所作的預測。這就是早期不可預測的混沌。漸近式預測是不斷追蹤的，如有原來不知道的變化就可監測到，從而在新的條件下作預測仍是可能的。另外震源地方在臨震前有外因在震源區和其周圍大范圍作用，它可協同震源地方各個不穩定處共同進入劇烈不穩定而發震，這樣亦可用外因再出現的時間作跨越式地震預測。

c.關於短臨地震預測的戰略。這個戰略是：抓短期、捕臨震、以場求源、以源求源、源場結合求強度，因地制宜、不斷攔截、綜合分析。所謂以源求源就是大震震源區的預測或前震都屬於源的前兆，研究它就可圈定震源所在地段。所謂不斷攔截就是前兆可能幾起幾落，我們不知道哪一次發震，所以我們要每出現一次就作三要素的考慮。可能虛報，但一旦報准，就能減少損失。

Ⅳ 目前地震可以通過哪些方法預報

（二）利用現代技術進行地震預報的新方法（1）衛星熱紅外遙感法。這種方法主要基於熱紅外異常與地震孕育過程之間的關系研究。由於地震孕育過程地殼內部結構變化會引起地表溫度變化。根據國內外地震學家所做的地震熱紅外異常機理、岩石實驗、熱紅外遙感技術的應用及典型震例分析，以及從衛星熱紅外遙感資料的實際應用等實踐證明，強震發生前一個月左右，震源區地表溫度會出現一次較為明顯的增溫過程。因此，這種方法利用衛星遙感技術探測地表和底層大氣溫度變化進行地震預測。但是，衛星熱紅外遙感資料在地震預測應用研究中還存在一些問題，所以利用這種方法預測地震仍然處於積累資料和實驗預測的探索階段。（2）地震雲。在某些中強地震發生前，其周圍地區的天空中，一般在凌晨或傍晚會出現條帶狀的地震雲。另外，也可能有一種輻射狀的地震雲，一般由數條帶狀雲同時相交在一點，雲的交點垂直於地面就是震中所在地。根據地震雲判斷震中較為復雜。（3）磁暴二倍法。磁暴是由於太陽上的黑子群或耀斑等所產生的強大電磁輻射或微粒輻射引起了全球性的磁擾動。數據表明：通過幾百次地震與磁暴組合分析結果，磁暴強度越大，對應地震越多，震級越大。張鐵錚認為形成地震的原因是由於地球深部聚積的應變能，隨著地球旋轉沿著地殼底部深斷裂向外擴散，沿途一環套一環形成震源點，經過短期聚積和收縮，使高磁性地殼受到機械振動產生地磁波轉化為磁暴。這種方法已被用於多次地震預測，是一種有效地地震預報手段。（4）引潮力共振的異常疊加法。這種方法認為多種地球物理因子和天文因子可能會促使地震突然發生。通過進一步研究發現只有月亮奇異位置時的引潮力共振的異常疊加方可以觸發地震。 

Ⅵ 地震學家是如何預判地震發生的時間呢

地震是不可預測的，但是專家說他們現在可以計算未來地震的概率。

來自義大利、加利福尼亞、紐西蘭和日本的地震專家相信，他們現在可以通過一項新的研究來計算地震的可能性。

預測地震發生的時間和地點的能力可以挽救生命。

地震預測：地震學家認為他們現在可以計算地震的概率。

在收集的數據中，義大利科學家研究了2012年造成27人死亡的羅馬尼亞埃米利亞地震。

義大利科學家還將研究致命的2016年8月地震，該地震在義大利中部造成近300人死亡。

位於波茨坦的德國地球科學研究中心（GFZ）的丹尼爾·斯科爾默說：「CSEP的基本思想原則上簡單，但在實踐中卻很復雜：預測模型應該與未來的觀測結果進行比較，以評估其性能，以確保模型的預測能力S的測試是公平的。」

Ⅶ 預測地震的新方法有哪些

Ⅷ 地震的研究方法

地震又稱地動、地振動，是地殼快速釋放能量過程中造成的振動，期間會產生地震波的一種自然現象。地球上板塊與板塊之間相互擠壓碰撞，造成板塊邊沿及板塊內部產生錯動和破裂，是引起地震的主要原因。地震開始發生的地點稱為震源，震源正上方的地面稱為震中。破壞性地震的地面振動最烈處稱為極震區，極震區往往也就是震中所在的地區。地震監測
手段方法
(1)測震：記錄一個區域內大小地震的時空分布和特徵，從而預報大地震。人們常說的「小震鬧，大震到」，就是以震報震的一種特例。當然，需要注意的是「小震鬧」並不一定導致「大震到」。

(2)地殼形變觀測：許多地震在臨震前，震區的地殼形變增大，可以是平時的幾倍到幾十倍。如測量斷層兩側的相對垂直升降或水平位移的參數，是地震預報重要的依據。(3)地磁測量：地球基本磁場可以直接反映地球各種深度乃至地核的物理過程，地磁場及其變化是地球深部物理過程信息的重要來源之一。震磁效益的研究有其理論依據和實驗基礎，更有震例的事實。

(4)地電觀測：地震孕育過程中，會伴隨有地下介質(主要是岩石)電阻率的變化及大地電流和自然電場的變化，由於這些變化與岩石受力變形及破裂過程有關，因此提取這一信息可以預測地震。

(5)重力觀測：地球重力場是一種比較穩定的地球物理場之一，它與觀測點的位置和地球內部介質密度有關。因此，通過重力場變化可以了解到地殼的變形、岩石密度的變化，從而預測地震。

(6)地應力觀測：地震孕育不論機制如何，其實質是一個力學過程，是在一定構造背景條件下，地殼體中應力作用的結果。觀測地殼應力的變化，可以捕捉地震前兆的信息。

(7)地下水物理和化學的動態觀測：地下水動態在震前異常現象，宏觀現象如水井水位上漲，水中翻花冒泡、井水變色變味等；微觀現象如水化學成分改變(如水中溶解氡氣量變化等)，固體潮(天體引潮力引起的地下水位漲落現象)的改變等。通過地下水動態的觀測，可以直接地了解含水層受周圍的影響情況和受力的情況，從而進行地震預報。

類似這樣的經常性的監測手段和預報方法還有不少。地震學家們根據多種手段觀測的結果，綜合考慮環境因素、構造條件和地球動力因素等，提出慎之又慎的分析預測意見。

Ⅸ 18年後，無人倖免

1

AI，真的覺醒了？

人工智慧，會蘇醒嗎？

這是一個古老而又新奇的話題。

「 深度學習 」天生的 不可預測 ，加深了這種憂慮。

「 神經網路 」的 生物性類比 ，讓「AI黑匣子」更讓人擔心。

最近，一個谷歌工程師再次引爆該話題：AI覺醒了？

2022年6月 ，谷歌工程師 Lemoine 表示，自己在與AI「 LaMDA 」聊天中，發現了後者的回答已經 高度人格化 ，認為該AI已經「 覺醒 」。

為此，Lemoine寫了一篇長達 21頁的調查報告 ，試圖讓高層認可AI的人格。

不過，谷歌高層暫未表態，希望獲得更清晰的認定。

但Lemoine彷彿化身科幻電影主角，他沒有放棄，將自己和AI的 聊天記錄 公布於眾，引發軒然大波。《 華盛頓郵報 》跟進報道後，更是在全球炸圈。

AI真的覺醒了嗎？ 爭議不斷。

不管真相如何，有一點可以肯定：

因為 深度學習 和 神經網路 的加持，人工智慧已經越來越「 不可捉摸 」。

2

那一夜，人類安然睡去

關於AI覺醒，讓人想起了6年前的另一件事。

2016年3月13日 ，人類和AI在圍棋上進行一場 智力的終極較量 。

在此之前，AI與人類較量屢屢得手。

但人類認為， 圍棋是AI不可突破的天花板 。

因為可測宇宙原子總數約為 10^80 ，而圍棋走法有 2.08*10^170 ，AlphaGo不可能依靠 計算量 和 算力枚舉 來獲勝，那麼，擁有創造力的人類，怎麼可能敗給AI。如果圍棋上敗給了AI，那麼說明它已經完成了「 圖靈測試 」。

然而，前三局，李世石 一敗再敗 ，全世界震驚了。

第四局，李世石判斷黑空中有棋，下出白 78挖 。李世石這史詩級的「 神之一手 」，體現了人類巔峰的 直覺、算力和創造力 。這也是人類 最後的尊嚴之戰。

當年一個作者寫下上段內容（有修改），並提到「 23年後，無人倖免 」，科學家建立了一個數學模型，判斷 2040年 人工智慧可能會達到普通人的智能水平，並引發 智力爆炸 。

面對越來越普遍的AI， 機器即將代替人類，AI正在迅速擴張 。

五年過去了，人類朝著「黑客帝國」大步邁進。

那麼 18年 後，真的 無人倖免 ？

3

AI的另一面：不夠穩定

以上兩件事，本質上都是對 AI覺醒 的擔憂。

一個擁有 自由意志 的AI不可信，最終會威脅到人類。

霍金 警告人類要正視人工智慧帶來的威脅。

比爾·蓋茨 認為人工智慧是「召喚惡魔」。

《 2001太空漫遊 》中，超級電腦 HAL9000 在宇宙中將人類無情抹殺。

《 黑客帝國 》中，人類被AI禁錮在 矩陣 之中。

不過，實事求是地講，對AI覺醒的不可信，仍然只是人類臆測。

雖然科幻電影里描寫得殘酷冰冷，也還沒有得到普遍證實。

但AI的另一個「不可信」，卻是真實存在的。

它不是太聰明太智慧或者產生意識，而是不夠穩定 。

這種不穩定，產生的後果才真的「瘮人」。

關於人工智慧「 失靈 」的例子還有很多很多，這是AI 不夠沉穩 的一面。

這才是實實在在「 不可信 」的地方，也是AI對人類真正的威脅。

我們不願意看到 AI 的 「覺醒」， 但更不能接受 人工智慧 的 「輕率」 。

4

人類需要的是一個可信的AI

所以，人類需要一個「 可信AI 」。

AI是聰明還是愚蠢，也許並不重要。

AI是進化還是退化，可能暫時只是一個偽命題。

人類需要的是一個可靠的助手，一個值得信任的機器助理 。

我是你的創造者，你得聽我的吧，不能瞎搗亂。

阿西莫夫在七十年前就提出了「 機器人學三大定律 」：

這是人類在 AI倫理 思考中的方向。

可以把它稱為是 人工智慧 社會 的道德准則 。

對於人類來說，可信，才是我們對AI最重要的需求。

如果從「 貝葉斯-拉普拉斯 」定理開始溯源人工智慧，目標是解決「 逆向概率 」問題，其實本質就是解決AI的 可信賴度 。

如果不能做到可信，AI就有可能反噬人類。

最起碼AI與我們相伴要保證人類兩點： 生命安全 與 財產安全 。

以 自動駕駛 為例，如果人工智慧以准確率為 99.99% 概率推算， 0.01% 的失誤率依舊會讓人心驚膽戰。如果未來城市有 一百萬輛 自動駕駛 汽車 ，即便是 0.01% 的失誤率，對人類生命安全造成威脅的隱患車輛仍有 一百輛 。

如果我們不能擁有可信AI，我們自然無法確定，人工智慧給我們帶來的到底是技術的進步，還是無數潛在的威脅。

但實際上 它才是人工智慧領域最有價值的航燈，也是現在 科技 公司追求的方向 。

5

什麼是可信AI，

這16個技術小哥在做什麼？

所以，什麼是可信AI？

可能很多人還不知道，先得把這個定義弄清楚。

我們可以先看一檔節目《 燃燒吧，天才程序員2·可信AI 》。

這款綜藝節目第一季在 豆瓣評分8.0 ，讓人腦洞大開。

在第二季中，1 6個AI技術小伙 分為四個團隊待在「小黑屋」中 四天三夜 ，完成 60個小時 任務挑戰。

比賽中，他們需要與「 黑產 」進行無數次較量，培養出與幫助人類的「可信AI」，打敗「黑產」，最終決出 最強團隊 。

關於程序技術的綜藝節目，在中國乃至世界都非常稀缺 。

一方面程序與代碼本身過於硬核，普通人難以理解。

另一方面則是節目腳本設置沖突相比其他綜藝要更難一些。

但《燃燒吧，天才程序員2·可信AI》通過「 反詐騙 」這一實際場景需要，以此構建起節目的比賽邏輯。

16個AI技術小伙需要直面欺詐交易識別、聯合反詐等關卡的挑戰 。

通過AI與攻防互相協作，覆蓋反詐全鏈路。

比賽之中，程序員們通過創造「可信AI」，完成「 科技 反詐」。

哪一個團隊產出的 演算法和模型 在數據的 識別准確率 和 覆蓋率 更好，就能贏得比賽勝利。

雖然不如《 黑客帝國 》那般深刻宏大，也不如《 人工智慧 》那樣發人深省。

但《燃燒吧，天才程序員》卻通過 真實的應用場景 ，解決現實生活存在的實際問題。

當你看完整個節目時就會明白，原來這就是可信AI：依照 現有數據 構建 智能模型 ，非常穩定地解決 現實難題 。

可信AI的 技術應用范圍 非常廣泛， 反詐 是其中一個重要應用場景。

可信AI沒有那麼遙遠，它近在咫尺。它也沒有那麼神秘，很多時候它就是你身邊的小助理。

當前基於 神經網路 的AI技術非常酷，同時占據AI話題至高點，以創造力和神秘性提供太多想像空間，也是許多AI技術員仰視的聖殿。但它面臨的問題也非常多： 具有不可解釋、魯棒性差、過於依賴數據等缺陷，隱藏著許多潛在危害 。

而可信AI的存在，就是為了解決這些「 信任危機 」問題。

如果說基於 神經網路 的AI技術有著 強烈的理想主義 ，那麼基於 大數據整理 的AI技術則是一個 腳踏實地的現實執行者。

6

可信AI的技術特點

要真正了解可信AI對人類的幫助，需要從技術底層入手。

可信AI有四大技術特點：魯棒性、隱私保護、可解釋性、公平性 。

01

魯棒性

魯棒性指 在異常和危險情況下系統生存的能力和演算法穩定 。

1、前者指的是 系統抗打擊的能力 ，如計算機軟體在 輸入錯誤 、磁碟故障、 網路過載 或惡意攻擊情況下，能否 不死機 、 不崩潰 。打個比方，如果把一個 AI模型 比喻成 萬里長城 ，那麼其魯棒性便是長城在面對惡劣天氣（如台風）、自然災害（如地震）時，人工轟炸時仍然可以做到 不輕易倒塌 。

2、後者指的是 AI模型中演算法本身的穩定性 ，如果添加擾動的熊貓照片，輕易就繞開了AI模型的「眼睛」，則說明其魯棒性比較差；比如在 欺詐交易 中，由於 作案手法 不斷升級，可能導致基於既往數據訓練的模型，面臨著新風險數據帶來的 穩定性考驗 ，需要 不斷迭代 來保障模型的 分析和識別能力 。

以 支付寶 為例。支付寶每天都有 上億筆交易 ，其 對抗的不是散戶，而是專業的黑產團伙 。他們可能有兩種攻擊方式：

為了保障資金安全，螞蟻集團引入「 博弈智能攻防 」技術，該技術具有對 風險知識 和 模型 的 提前模擬、提前訓練、提前補防 的能力。應用該技術的AI模型魯棒性有大幅提升，實現「 左右互搏 」，既能夠更智能地「攻」，也能更安全地「防」。

02

隱私保護

傳統的數據保護方法客觀上形成了「 數據孤島 」，影響了如醫療、金融等領域的協同作戰，也制約 AI 技術以及行業發展。

所以， 拓展數據價值的隱私計算技術，對實現「數據不動價值動」顯得尤為重要 。

在AI領域， 聯邦學習 作為一種新的機器學習模型和演算法，就是為解決數據孤島問題而提出的。在保證每個參與方不泄露原始數據，即 數據不出域 的前提下，用多方的數據聯合建模，實現數據 可用不可見 ，進而實現「數據不動價值動」。

03

可解釋性

人類對一切未知的東西，始終都會有一種莫名的恐懼。

如果人工智慧的行為無法進行解釋，只有結果沒有過程，那麼它就像是一個盲盒，你永遠不知道放出來的是「阿拉丁」，還是「潘多拉」。

AI 模型是許多重要決策的重要依據，在很多應用里它的思考過程不能是黑盒 。

人類希望知道模型 背後的邏輯 、收獲新的知識，並在它出現問題時踩好剎車，確保 AI 思考的過程和結果 合規合法 。

這背後需要 數據驅動 與 模型推理能力 結合起來，產生 可解釋的結果 。

04

公平性

AI公平性是可信AI的重要組成部分。

只有實現「 公平性 」，才能真正推動技術 造福 於整個 社會 。

一方面，公平性需要重視 弱勢人群 、兼顧 落後地區發展 ，在重視 社會 倫理原則下進行 AI 調優 ，通過 AI 技術，讓老年人、殘障人士、欠發達地區用戶，享受到 數字經濟時代 的價值。

另一方面，公平性要思考如何從技術上思考如何減少演算法、數據等因素可能帶來的 AI 決策偏見 。

魯棒性、隱私保護、可解釋性、公平性 。

這是可信AI的 四大基本原則 。

今天，發展可信AI，已經成為 全球共識 。

特別是對於領先的 科技 公司來講，他們是要服務用戶且不能犯錯誤的。

微軟 、谷歌、 螞蟻 、京東、 騰訊 、曠世等 科技 企業，都在積極開展可信AI的研究和 探索 。

其中，螞蟻在可信AI上已有很多 技術優勢 ，自 2015年 開始投入研究起，已經完成了 長達7年 的 可信AI技術積累之路 。

據 2021年 權威專利機構 IPR daily 發布的《 人工智慧安全可信關鍵技術專利報告 》顯示，螞蟻集團旗下的 支付寶 在該領域的 專利申請數 和 授權數 ，均位列全 球第一 。

7

可信AI的應用 探索

基於可信AI的以上特點，應用場景多種多樣。

AI在 醫療 、教育、 工業 、金融等多個領域的廣泛應用，演算法安全性、數據濫用、數據歧視等問題也層出不窮。當前AI技術的 主要矛盾， 已經轉化為 人們對AI日益增長的應用范圍需求和AI不可信不夠穩的發展之間的矛盾 。

2018年，IBM開發了多個AI可信工具，以評估測試人工智慧產品在研發過程中的公平性、魯棒性、可解釋性、可問責性、價值一致性。之後IBM將這些工具捐獻給Linux Foundation並成為了開源項目，幫助開發人員和數據科學家構建可信、安全、可解釋的人工智慧系統。

作為可信AI領域的先行者之一，螞蟻也做了不少 探索 。

螞蟻的可信AI技術應用最好的實踐結果是，自研了一套 智能風控解決方案 ，定名 IMAGE 。這套技術體系實現了用可信AI技術保障風控業務安全的問題，且達到了非常好的效果。

它能將支付寶 資損率 控制在 千萬分之0.098， 解決了 風控場景 中的諸多 世界難題 。

還有一個例子，是支付寶的「 叫醒熱線 」——從系統識別到用戶遇到詐騙風險，到AI機器人向用戶呼出「 叫醒電話 」，它能把整個過程式控制制在 0.1秒 內 。

螞蟻集團基於可信AI的IMAGE風控體系

另外在可信AI的公平性方面，螞蟻也有自己的實際應用。

目前業內廣泛使用的「 圖形滑塊驗證碼 」一直是視障人群接入數字化服務的巨大障礙。但許多 APP 為了防範機器批量操作，又不得不保留驗證碼服務。

為此，螞蟻開發了一套「 空中手勢 」驗證碼方案，可以利用「 行為識別 」技術幫助視障群體通過「 驗證碼 」關卡。

可信AI的應用 探索 ，並不會讓AI技術失去它的可能性。

它更像是一種倫理規范的約束條約，讓AI在正確的軌道上前行 。

8

18年後，人類真的無人倖免？

讓我們回到一開始的問題。

AI真的會覺醒嗎？

一百年前的人類，很難想像我們如今生活的這個高度數字化世界 。

那麼，一百年後，人工智慧會發生什麼變革，我們真的無法預測。

但AI對人類是福是禍，是一個攸關人類命運的重要課題。

按照現在AI發展的模式來看，未來的AI可能會分為兩大派：

一派是自我獨立的智能AI，一派是追隨人類的可信AI 。

當然，還有人在問，AI真的會存在 獨立意志 嗎？

這要看從科學上如何去解釋，一個AI系統是可以「坎陷」到具有「 自我意識 」的狀態，差別只在於「坎陷」的深度和魯棒性，這可以解釋AlphaZero為什麼能夠自我「坎陷」到圍棋大師，如果再 「 坎陷 」下去呢？ 這 一派AI，可能會對人類造成我們認定的「威脅」 。

另一派AI，即可信AI，它們會在 四大基本原則 的架構中不斷完善自我 ，幫助人類解決更多實際問題，成為人類可靠的助手，並與人類共存共生 。那麼，它們會一直幫助和保護人類嗎？

但無論未來如何發展，不同的技術方向或許帶來不同的悲劇或者喜劇，但有一點可以確定：

AI技術在四面突擊，不論是可信AI還是智能AI，最終會落地深入到我們生活的方方面面 。它會滲透到世界的每一個角落，在很多方面取代「無用之人」。

不管我們如何擔憂，AI只會變得越來越強大，而人類的進化又顯得如此龜速，甚至退化墮落。

那麼， 18年後，有多少人可以倖免？