基于深度学习的地震预测方法研究

Ⅰ 地震预测的预测方法

地震是大地构造活动的结果，所以地震的发生必然和一定的构造环境有关。同时，地震不是孤立发生的，它只是整个构造活动过程中的一个事件，在这个事件之前，还会发生其他事件。如果能确认地震前所发生的事件，就可以利用它作为前兆来预测地震。另外，地震的发生又带有随机性。在积累着的构造应力作用下，岩石在何时、何处发生破裂，决定于局部构造中的薄弱点及其性质，而对这些薄弱点的分布和性质常常不能清楚了解；此外，地震还可能受一些未知因素的影响。因此，预测地震有时就归结为估计地震发生的概率问题。 根据以上这些考虑,地震预测方法大致可以分为3类：地震地质、地震统计和地震前兆。它们不是彼此无关，而是互有联系的。若将3种方法配合使用，效果会更好。 是根据前兆现象预测未来地震的时间、地点与强度的方法。地质方法的着眼点是地震发生的地质条件和在比较大的空间、时间尺度内地震活动的变化。统计方法所指出的只是地震发生的概率和地震活动的某种“平均”状态。若要明确地预测地震的发生地点、强度和时间，还是要靠地震的前兆。所以寻找地震前兆是地震预测的核心问题。为了取得可靠的地震前兆，必须开展长期、广泛的观测和研究。

Ⅱ 在现代DNA中发现古代人类的痕迹！

在深度学习技术的帮助下，古人类学家发现了人类家谱上丢失已久的分支证据。深度学习技术能帮助古生物学家和遗传学家寻找古人类的痕迹吗？7万年前，当现代人第一次走出非洲时，至少有两个已经灭绝的相关种群在欧亚大陆等候着他们。这两个相关种群就是古代人类尼安德特人和丹尼索瓦人，而后古代人类与早期的现代人杂交，现今的非洲后裔基因组还存留着古代人类DNA片段。越来越多的迹象表明，这段 历史 远比我们了解到的精彩。一个研究小组在《自然》(Nature)上报道称：他们在西伯利亚的一个洞穴中发现了一块属于人类杂交后代的骨头碎片，这一后代的母亲是尼安德特人，父亲是丹尼索瓦人，这块骨头碎片是第一代人类杂交的第一个化石证据。

不幸的是，类似的化石十分罕见，例如对丹尼索瓦人的了解基于从一根指骨中提取的DNA。虽然那些来自早期杂交群体的结合以及其他祖先结合很容易被发现，但当涉及到物理证据时，它们可能难以求证。它们出现过的线索可能只存在于某些人的DNA中，即便如此，它们也可能比尼安德特人和丹尼索瓦人的基因更微妙。统计模型帮助科学家在没有化石数据的情况下推断出这些种群的存：例如2013的古人类和现代人基因变异模式表明，一个未知的人类种群与丹尼索瓦人(或他们的祖先)进行了杂交。但专家们认为，这些方法也不可避免地忽视了许多细节。

还有谁对现今人类的基因组做出了贡献？这些种群长什么样子？它们生活在哪里？它们与其他人类物种互动和交配的频率是多少？发表在《自然通讯》(Nature Communications)上的一篇论文中，研究人员展示了深度学习技术的潜力，这种技术可以帮助填补一些缺失部分，填补的部分专家甚至可能还没有意识到。他们通过深入研究，挑选出了另一个种群的存在证据：欧亚大陆上一个未知的人类祖先，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亲戚。这项研究工作指出了人工智能在古生物学中的未来用途，它不仅能识别不可预见的痕迹，还能揭示出我们在进化过程中的缺失部分。

目前统计方法涉及同时检测4个基因组的共同特征，这是对相似性的测试，但不一定是对实际祖先的测试；因为很多不同的方法都可以解释它揭示的少量基因混合物。例如这些分析可能表明，现代欧洲人与尼安德特人的基因组有某些共同特征，但与现代非洲人不同，然而这并不意味着这些基因来自尼安德特人与欧洲祖先的杂交。后者可能与一个与尼安德特人关系密切的种群繁殖，而不是尼安德特人本身。因为缺乏物理证据来表明这些古老的假定基因变异来源于何时、何地以及如何生活的种群，所以很难说在众多的推测祖先中，明确指出是哪一个。

威斯康星大学麦迪逊分校(University of Wisconsin-Madison)的古人类学家约翰·霍克斯(John Hawks)说：这项技术简单而强大，但在理解进化论方面还有很多问题没有解决。深度学习方法试图解释基因流动的水平，虽然基因流动水平相对于统计方法来说太小了，但它提供了更广泛、更复杂的模型来解释。通过训练，神经网络可以学习在基因组数据中根据最可能产生它们的人口 历史 对各种模式进行分类，而不需要被告知如何建立这些联系。

深度学习技术的使用可以发现研究人员没有怀疑过的古人类痕迹。首先，我们没有任何理由认为尼安德特人、丹尼索瓦人和现代人是人类 历史 脉络中仅有的三个种群。根据霍克斯的说法，这样的种群可能有几十个。纽约州立大学石溪分校(Stony Brook University)人类学家贾森·刘易斯(Jason Lewis)赞同这种观点并表示：我们的想象力一直受到限制，因为我们总是在关注活着的人，或者在欧洲、非洲和西亚发现的化石。深度学习技术以一种奇怪的方式重新聚焦这些可能性，这种方法不再受我们想象力的限制。

深度学习似乎不太可能解决古生物学家的问题，因为这种方法通常需要大量的训练数据。以其最常见的图像分类器为例，当专家训练一个模型识别猫的图像时，专家有成千上万张可以训练的图片，并且专家本身知道它是否有效，因为他知道猫应该长什么样。由于缺乏相关的人类学和古生物学数据，想要利用深度学习技术的研究人员不得不通过创造自己的数据来让它变得更聪明。巴塞罗那国家基因组分析中心(National Center of Genomic Analysis)的研究员奥斯卡·劳(Oscar Lao)说：我们在玩肮脏的把戏，能够使用无限数量的数据来训练深度学习引擎，因为我们使用的是模拟。

研究人员根据不同的人口统计细节组合生成了成千上万的模拟进化史：祖先人口的数量，大小，当他们彼此分离时的混血率等等。从这些模拟的 历史 中，科学家们为现代人生成了大量的模拟基因组。他们对这些基因组进行了深度学习算法的训练，使其了解哪种进化模型最有可能产生给定的遗传模式。然后，研究小组将人工智能释放，以推断出最符合实际基因组数据的 历史 。最终，该系统得出结论，一个以前未被确认的人类群体也对亚洲后裔的祖先有所贡献。从所涉及的基因模式来看，这些人本身可能要么是30万年前丹尼索瓦人和尼安德特人杂交产生的一个独特种群

要么是在那之后不久从丹尼索瓦人后裔中进化而来的一个群体。这并不是深度学习第一次被这样使用，该领域的一些实验室已经在应用类似方法来解决进化研究的其他线索。俄勒冈大学(University of Oregon)的安德鲁•科恩(Andrew Kern)领导的一个研究小组，利用基于模拟的方法和机器学习技术，对包括人类在内的物种如何进化的各种模型进行了区分。发现进化所青睐的大多数适应并不依赖于种群中有益的新突变的出现，而是依赖于已经存在的遗传变异的扩展，将深度学习应用于这些新问题正产生令人兴奋的结果。

存在一些问题，首先、如果实际的人类进化史与深度学习方法训练的模拟模型不相同，那么这项技术将产生错误的结果。这是科恩和其他人一直在努力解决的问题，为了提高准确性，还有很多工作要做。普林斯顿大学(Princeton University)生态学家和进化生物学家约书亚·阿基(Joshua Akey)说：我认为人工智能在基因组学方面的应用被过度夸大了。深度学习技术是一种奇妙的新工具，但它只是一种方法，这并不能解决我们想要了解人类进化中的所有谜团和复杂性。

一些专家甚至持怀疑态度，哈佛大学(Harvard University)和皮博迪博物馆(Peabody Museum)的古生物学家戴维·皮尔比姆(David Pilbeam)在一封电子邮件中写道：我的判断是，除了经过深思熟虑的、智能的、非人工的分析之外，数据的密度和质量并不理想。然而在其他古生物学家和遗传学家看来，这是一个很好的进步，可以用来预测未来可能的化石发现和人类几千年前应该存在的遗传变异。我认为深入学习真的会促进群体遗传学，对于我们可以访问数据但不能访问生成数据过程的其他字段，情况可能也是如此。

大约在科恩和其他种群遗传学家和进化生物学家开发基于模拟的人工智能技术来解决问题的同时，物理学家也在研究如何筛选大型强子对撞机和其他粒子加速器产生的海量数据，地质研究和地震预测方法也开始受益于深度学习方法。麻省理工学院和哈佛大学布罗德研究所(Broad Institute of the Massachusetts Institute of Technology)的计算生物学家尼克·帕特森(Nick Patterson)说：我真的不知道会发生什么，但有新方法出现总是好的。它如果能很好地回答我们的问题，我们会尽所能发展它！

博科园-科学科普｜参考期刊文献: 《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

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Ⅲ 地震是如何预测的

远期地震预测：是一种以地震发生的地质构造条件为基础，宏观地对某一地区在较长时间内（如几十年、上百年甚至更长时间内）可能发生的最大地震及其影响范围进行预测的方法即地震地质方法。这种方法在大面积上划分未来地震的危险地带，确定不同强度的危险地区。它包括地震危险区划和地震烈度区划两类。地震区划的具体方法是：①划分强震活动带（地震带），确定未来百年的地震危险区；②分析地震活动趋势，估计地震危险区内未来可能发生地震的最大震级；③预测未来百年内发生的地震的烈度影响场。在上述前两项工作基础上作出地震危险区划图。在上述
3项工作基础上进行地震区划并作出地震烈度区划图。地震烈度区划能为建设规划和工程设计提供合理的抗震设防指标——基本烈度。我市建筑物的抗震设计就是建立在该项工作的基础上。
近期地震预测：
对几年到十几年内可能发生的地震的三要素（时间、地点、震级）进行预测。通常采用地震统计方法和地震前兆预测方法
①地震统计方法
是从地震发生的记录中去探索可能存在的统计规律，估计地震的危险性，求出发生某种强度地震的概率。统计方法的可靠程度决定于资料的多寡。统计方法所指出的只是地震发生的概率和地震活动的某种"平均"状态。若要明确地预测地震的发生地点、强度和时间，还要依靠地震前兆观测。
②地震前兆方法是根据地震前兆现象预测未来地震的时间、地点与强度的方法。该方法通过对地震活动性、地壳形变、地下水位、水化学成分、地电、地磁、重力、波速比、原地应力和震前动物异常反应等的测量和观察，对地震前出现的各种异常现象进行综合分析，找出与地震直接相关的前兆现象，研究它们与地震三要素之间的关系，并利用这种经验关系进行地震预测。但由于影响异常的因素很多，且不同地震前出现的异常在种类、数量、分布范围和幅度上往往都各不相同，从异常中区别真正的前兆性异常非常困难，因此寻找地震前兆是地震预测的核心问题。迄今为止该项工作仍处于探索和研究阶段。

Ⅳ 地震预测

地震预测从时间尺度来说可分为长期预测和短期预测。在我国的地震预测工作中又分为长期、中期、短期和临震四个层次。从强度来说，则可分为特大地震预测（8～8.5级）、大震预测（7～8级）、强震预测（6～7级）和中等地震预测（5～6级）四个层次。就预测的方法、思路来分，有确定性地震预测和概率性地震预测。前者认为按成因观点去预测更具有物理意义，后者认为在成因不明情况下用概率预测更现实。

图13.3.3 中国地震带分布（指发生7级以上地震的地震带）

13.3.2.1 在工程抗震意义上的地震预测——长期预测

这个预测主要是指地震烈度区划工作。即把国土上今后某时段内可能遇到不同强度的地震区域划分出来，以供建设单位参考进行设计抗震。在大震后重建家园时也要考虑较长时间可能遇到的地震及强度，这也是长期地震预测。关于中国的地震烈度区划工作，建国以来曾进行过四次。下面我们从科学思路上加以介绍。1955～1957年，在苏联专家帮助下，由李善邦先生领导完成了中国第一代地震烈度区划图。该图的区划原则是“重演类比原则”，即历史上某地遭遇过多大地震，将来还会重演；已知在什么地质构造条件下发生了某种强度的地震，别处类似地质构造条件的地方将来可能也会发生类似强度的地震。第二代中国地震烈度区划图是1977年编制出版的。它的区划原则没有关键词表达，我们按其实质称其为“缺震找主原则”，即在一个地震带和地震区内统计它们已经发生的不同震级地震的数目比例和活动水平，即所谓的b值曲线；然后按此曲线去外推未来一定时段内可能还会发生不同震级的地震多少次；再按地震活动的指标和发震构造的指标去找这个缺的地震可能在哪个具体地段发生，这就是“找主”。一旦认定，即把该强度的地震安放在这个具体地段，然后按它们发生时的波及情况去区划其影响范围内的地震烈度。以上两代地震烈度区划图，都是具有一定成因背景来做未来地震烈度区划的。

第三代地震烈度区划图是1990年问世的。考虑到现时地震成因还不很清楚，因之把地震发生的事件当作随机性事件来考虑，并借鉴美国学者Cornell提出的地震危险性概率方法加以改进和充实编制了中国第三代地震烈度区划图。具体做法是通过区域地震活动性、地球物理场和地震地质条件的认识，划分出能反映地震活动特征和地震活动水平的统计单元，即地震区和带（共得出27个带）。再以地震带为基础，统计大小地震的震级-频度关系，分析未来100年内该带的地震活动趋势，由此确定该地震带的地震年平均发生率。在地震带中以强震发生的地质标志和地震活动图像为依据，进一步划分出具有不同震级上限的潜在震源区（共得733个潜在震源区）。对于这些潜在震源区，考虑各种预测因素，按震级间隔分档，分配地震年平均发生率于每个潜在震源区内。以上是从发震的震源来讲的。对于某地点上遭遇的地震烈度来说，则当地发生的地震与外来地震的波及烈度都要考虑，这就涉及到等震线衰减的研究。在进一步预测未来各潜在震源区地震发生时强调了地震发生的随机性，此时如知道某种震级地震的年平均发生率，则可用分段的泊松过程来求未来一定时段内不同震级地震发生的概率。对某一点上的地震烈度来说，凡影响到该点达6度破坏的地震，包括当地和周围地震带和潜在震源区发生的地震概率都要考虑。这就要把各概率迭加起来，即所谓该点上的全概率。在全国3万个控制点上都求全概率，最后把超越概率达10%的那个烈度定为该点上今后50年内的烈度，并把同样烈度的点连起来即得到全国地震烈度区划图。这个图上的烈度与第一代、第二代烈度区划图上的定义不同。第一代和第二代为今后一定时段内的最高烈度，而第三代图上的烈度是概率性的，其中还包含有10%的概率可能超过此烈度。在地震烈度区划中有用烈度表示的，还有用振动三参数（最大振动的加速度值，最大振动的持时，和最大震动的周期）表示的。这两个表示是有关联性的，但也各有其优缺点。烈度值的优点是综合性的，它可包括振动、地裂、地陷、崩塌等，但物理意义含混。三参数物理思路明确，但却不能包括大量其他现象。因之前者可称为综合烈度，后者可称为物理烈度。

第四代地震烈度区划图的编图思路是与第三代相似的，但不再用烈度表示了，而是用加速度峰值A和地震反应谱特征周期T_g来表示。这些值是与烈度有一定关系的。概率的规定仍是采用50年超越概率为10%来考虑，即某地点所定的A和T_g在今后50年内超过它们的概率为10%。由于不同的场地其地震波的反应谱不一样，所以规定这个图上所标的加速度峰值A和T_g是在平均场地上，即中硬场地上的数值。另外，由于我国缺乏全国各地点上实际观测到的A和T_g值，烈度值是有的；于是把美国的不同烈度下的A和T_g值经过转换而成为中国不同烈度所相应的A和T_g值。鉴于中国东部和西部同样震级的地震其烈度衰减不同，所以又分别对中国东西部定出了不同A和T_g的衰减关系，以用于中国地震动参数区划图。这个中国地震动参数区划图与以前三次区划图不同的地方是，它作为中华人民共和国国家标准，从2001年2月2日起强制执行。这个图公布后不久，2001年11月14日昆仑山口西发生的8.1级地震和2003年2月24日新疆巴楚伽师发生的6.8级地震都超过了该图上的标准。因此，我们认为，地震烈度区划或地震动参数区划工作还需进一步深入研究。

我国海域也有强地震活动，有关人员也在1987年作了一个较概括的海域地震烈度区划图。海域区划图与陆地区划图的最大不同处是海区内有的地方组成岩石圈上层的花岗岩层很薄或缺失，称为海洋型地壳，那里不发生大震。

13.3.2.2 监测、预测意义上的地震预测

这是指中期（数年尺度）、短期（数月尺度）和临震（数天尺度）三个时间尺度的地震预测。现在人们习惯于把这三个时间段的预测称为地震预测。下面我们分别作些讨论。

预测的物理基础有以下几个方面。

a.大震前震源区有微裂缝出现。这个现象是人们从岩石模拟实验中得出的，即岩石加压后快接近岩石大破坏时，岩石中先有小破裂发生，并伴有声发射现象。这相当于地壳中完整岩石破裂错动发生大地震前，震源地方先有小破裂发生。这种小破裂包括剪切型小破裂，引张型小破裂和扩容型小破裂。所谓扩容型小破裂是裂缝面走向平行于压力方向的破裂。以上几种类型的小破裂发生则会伴有波速异常、前震、地声以及电磁波前兆等。另外，也可能伴有重力异常前兆。

b.大震前的预滑（或称预位移）出现。在地质上老断层因受构造力的正压力分量作用粘住的情况下，当构造力的剪切应力促使断层大错动前，断层面上就先有慢慢的小幅滑动，这就是预滑或称预位移。预位移的发育程度与作用在断层面上的构造压力大小有关，压力太小了，预位移和大错动就重合在一起同时发生了。另外预位移大小也与后面主震震级大小有关。震级大时预位移的幅度也越大。根据实验和天然地震可知，预位移的幅度约为后面大震时错动幅度的2%～5%。预位移的发生可引起地形变、地倾斜、地应力、地下水位变化以及长周期地震波等前兆。

c.大震前的让位运动。大震发生前与震源相关联的周围构造环境要发生变动，特别是在大震断层盘欲错动的方向上构造运动产生的让位更为重要，它使断层盘体缓慢向前运动最后发生大错动。这种让位运动也是大震发生的前兆基础之一，它可在GPS测量、基线测量、地下流体逸出等方面表现出前兆。一般让位的范围越大，后面的地震也就越大。这就导致了前兆范围越大，后面地震越大的关系。它是震级预报的基础之一。1976年唐山大震前，在其震源断层东南盘欲错动的方向上有大范围地裂缝发生，这可能就是构造让位的表现。

d.预测地震的外因条件。在大量前兆现象出现的情况下，估计可能要发生地震了，但哪一天或哪几天发生还是不知道的。于是人们就参考可能触发地震的外因（如引潮力大的初一和十五，易于发生气象过程变化的节气以及可能触发地震的磁暴等）出现的时间，来预测这个地震可能出现的时间。以上这种预测是把前兆和外因单独考虑的。如果认为临震前震源地方已经很不稳定了，平时不起作用的微小外因此时可激励震源过程从而表现出与外因同步的较明显的前兆，则可认为大震快要发生了，并用外因再出现的时间预测大震发生的时间，这就是“调制模式”预测地震的思想。

e.关于地震的地点预测。地震预测必须是时间、地点和强度的三要素预测。其中地点预测更难。对于这个问题，一般认为地点可能会在地震带交会区、以往震中迁移所至地区、能量未释放的地震空区、前震发生地区和能圈定应力积累单元的震源孕育模式所代表的地区。另外，大震平静期中发生过6级地震的地方在下一个大震高潮来临时该地方也是大震预测的选择区之一。

f.关于特大震和大震的预测。这里谈的是7级到8.5级大地震的预测问题。我们认为对如此大的地震必须专门研究，其规律不宜与中小型地震预测指标和思路混在一起。对于这种特大震和大震的预测首先要用历史上的震例建立起预测模式，例如三性法，即周期性、倍周期性和黄金分割性组合的方法是可用的，它在预测实践中曾取得了较好的效果。

预测地震的战略有以下几个方面。

a.块、带、源、兆、场、触、报的预测思路。即块体与块体之间有相对运动，遂成为地震带，而带中有积累应力的地段和调整应力的地段，因之就有若干个震源。找到源后，再研究它孕育和发生时牵动的地区范围多大，这就是场。在震源地方有预滑或其附近有让位时就会出现前兆，这就是兆，然后考虑外因的触发，最后预测和预报地震。

b.关于渐近式预测与跨越式预测。所谓渐近式预测就是在中期预测有可能发震的地区，不断加强监测和追踪以实现地震预测。所谓跨越式预测就是根据地震活动周期和外因调制触发地震的周期跨越式地预测何时可能发生地震。在这里要讨论一下混沌问题。现代物理学中发现了事物确定性演变过程中会出现混沌，有混沌就不易作早期预测了。对于地震来说，混沌的原因是因为震源演变过程中出现了原来不知道的变化（涨落），它改变了以前按确定性演化所作的预测。这就是早期不可预测的混沌。渐近式预测是不断追踪的，如有原来不知道的变化就可监测到，从而在新的条件下作预测仍是可能的。另外震源地方在临震前有外因在震源区和其周围大范围作用，它可协同震源地方各个不稳定处共同进入剧烈不稳定而发震，这样亦可用外因再出现的时间作跨越式地震预测。

c.关于短临地震预测的战略。这个战略是：抓短期、捕临震、以场求源、以源求源、源场结合求强度，因地制宜、不断拦截、综合分析。所谓以源求源就是大震震源区的预测或前震都属于源的前兆，研究它就可圈定震源所在地段。所谓不断拦截就是前兆可能几起几落，我们不知道哪一次发震，所以我们要每出现一次就作三要素的考虑。可能虚报，但一旦报准，就能减少损失。

Ⅳ 目前地震可以通过哪些方法预报

（二）利用现代技术进行地震预报的新方法（1）卫星热红外遥感法。这种方法主要基于热红外异常与地震孕育过程之间的关系研究。由于地震孕育过程地壳内部结构变化会引起地表温度变化。根据国内外地震学家所做的地震热红外异常机理、岩石实验、热红外遥感技术的应用及典型震例分析，以及从卫星热红外遥感资料的实际应用等实践证明，强震发生前一个月左右，震源区地表温度会出现一次较为明显的增温过程。因此，这种方法利用卫星遥感技术探测地表和底层大气温度变化进行地震预测。但是，卫星热红外遥感资料在地震预测应用研究中还存在一些问题，所以利用这种方法预测地震仍然处于积累资料和实验预测的探索阶段。（2）地震云。在某些中强地震发生前，其周围地区的天空中，一般在凌晨或傍晚会出现条带状的地震云。另外，也可能有一种辐射状的地震云，一般由数条带状云同时相交在一点，云的交点垂直于地面就是震中所在地。根据地震云判断震中较为复杂。（3）磁暴二倍法。磁暴是由于太阳上的黑子群或耀斑等所产生的强大电磁辐射或微粒辐射引起了全球性的磁扰动。数据表明：通过几百次地震与磁暴组合分析结果，磁暴强度越大，对应地震越多，震级越大。张铁铮认为形成地震的原因是由于地球深部聚积的应变能，随着地球旋转沿着地壳底部深断裂向外扩散，沿途一环套一环形成震源点，经过短期聚积和收缩，使高磁性地壳受到机械振动产生地磁波转化为磁暴。这种方法已被用于多次地震预测，是一种有效地地震预报手段。（4）引潮力共振的异常叠加法。这种方法认为多种地球物理因子和天文因子可能会促使地震突然发生。通过进一步研究发现只有月亮奇异位置时的引潮力共振的异常叠加方可以触发地震。 

Ⅵ 地震学家是如何预判地震发生的时间呢

地震是不可预测的，但是专家说他们现在可以计算未来地震的概率。

来自意大利、加利福尼亚、新西兰和日本的地震专家相信，他们现在可以通过一项新的研究来计算地震的可能性。

预测地震发生的时间和地点的能力可以挽救生命。

地震预测：地震学家认为他们现在可以计算地震的概率。

在收集的数据中，意大利科学家研究了2012年造成27人死亡的罗马尼亚埃米利亚地震。

意大利科学家还将研究致命的2016年8月地震，该地震在意大利中部造成近300人死亡。

位于波茨坦的德国地球科学研究中心（GFZ）的丹尼尔·斯科尔默说：“CSEP的基本思想原则上简单，但在实践中却很复杂：预测模型应该与未来的观测结果进行比较，以评估其性能，以确保模型的预测能力S的测试是公平的。”

Ⅶ 预测地震的新方法有哪些

Ⅷ 地震的研究方法

地震又称地动、地振动，是地壳快速释放能量过程中造成的振动，期间会产生地震波的一种自然现象。地球上板块与板块之间相互挤压碰撞，造成板块边沿及板块内部产生错动和破裂，是引起地震的主要原因。地震开始发生的地点称为震源，震源正上方的地面称为震中。破坏性地震的地面振动最烈处称为极震区，极震区往往也就是震中所在的地区。地震监测
手段方法
(1)测震：记录一个区域内大小地震的时空分布和特征，从而预报大地震。人们常说的“小震闹，大震到”，就是以震报震的一种特例。当然，需要注意的是“小震闹”并不一定导致“大震到”。

(2)地壳形变观测：许多地震在临震前，震区的地壳形变增大，可以是平时的几倍到几十倍。如测量断层两侧的相对垂直升降或水平位移的参数，是地震预报重要的依据。(3)地磁测量：地球基本磁场可以直接反映地球各种深度乃至地核的物理过程，地磁场及其变化是地球深部物理过程信息的重要来源之一。震磁效益的研究有其理论依据和实验基础，更有震例的事实。

(4)地电观测：地震孕育过程中，会伴随有地下介质(主要是岩石)电阻率的变化及大地电流和自然电场的变化，由于这些变化与岩石受力变形及破裂过程有关，因此提取这一信息可以预测地震。

(5)重力观测：地球重力场是一种比较稳定的地球物理场之一，它与观测点的位置和地球内部介质密度有关。因此，通过重力场变化可以了解到地壳的变形、岩石密度的变化，从而预测地震。

(6)地应力观测：地震孕育不论机制如何，其实质是一个力学过程，是在一定构造背景条件下，地壳体中应力作用的结果。观测地壳应力的变化，可以捕捉地震前兆的信息。

(7)地下水物理和化学的动态观测：地下水动态在震前异常现象，宏观现象如水井水位上涨，水中翻花冒泡、井水变色变味等；微观现象如水化学成分改变(如水中溶解氡气量变化等)，固体潮(天体引潮力引起的地下水位涨落现象)的改变等。通过地下水动态的观测，可以直接地了解含水层受周围的影响情况和受力的情况，从而进行地震预报。

类似这样的经常性的监测手段和预报方法还有不少。地震学家们根据多种手段观测的结果，综合考虑环境因素、构造条件和地球动力因素等，提出慎之又慎的分析预测意见。

Ⅸ 18年后，无人幸免

1

AI，真的觉醒了？

人工智能，会苏醒吗？

这是一个古老而又新奇的话题。

“ 深度学习 ”天生的 不可预测 ，加深了这种忧虑。

“ 神经网络 ”的 生物性类比 ，让“AI黑匣子”更让人担心。

最近，一个谷歌工程师再次引爆该话题：AI觉醒了？

2022年6月 ，谷歌工程师 Lemoine 表示，自己在与AI“ LaMDA ”聊天中，发现了后者的回答已经 高度人格化 ，认为该AI已经“ 觉醒 ”。

为此，Lemoine写了一篇长达 21页的调查报告 ，试图让高层认可AI的人格。

不过，谷歌高层暂未表态，希望获得更清晰的认定。

但Lemoine仿佛化身科幻电影主角，他没有放弃，将自己和AI的 聊天记录 公布于众，引发轩然大波。《 华盛顿邮报 》跟进报道后，更是在全球炸圈。

AI真的觉醒了吗？ 争议不断。

不管真相如何，有一点可以肯定：

因为 深度学习 和 神经网络 的加持，人工智能已经越来越“ 不可捉摸 ”。

2

那一夜，人类安然睡去

关于AI觉醒，让人想起了6年前的另一件事。

2016年3月13日 ，人类和AI在围棋上进行一场 智力的终极较量 。

在此之前，AI与人类较量屡屡得手。

但人类认为， 围棋是AI不可突破的天花板 。

因为可测宇宙原子总数约为 10^80 ，而围棋走法有 2.08*10^170 ，AlphaGo不可能依靠 计算量 和 算力枚举 来获胜，那么，拥有创造力的人类，怎么可能败给AI。如果围棋上败给了AI，那么说明它已经完成了“ 图灵测试 ”。

然而，前三局，李世石 一败再败 ，全世界震惊了。

第四局，李世石判断黑空中有棋，下出白 78挖 。李世石这史诗级的“ 神之一手 ”，体现了人类巅峰的 直觉、算力和创造力 。这也是人类 最后的尊严之战。

当年一个作者写下上段内容（有修改），并提到“ 23年后，无人幸免 ”，科学家建立了一个数学模型，判断 2040年 人工智能可能会达到普通人的智能水平，并引发 智力爆炸 。

面对越来越普遍的AI， 机器即将代替人类，AI正在迅速扩张 。

五年过去了，人类朝着“黑客帝国”大步迈进。

那么 18年 后，真的 无人幸免 ？

3

AI的另一面：不够稳定

以上两件事，本质上都是对 AI觉醒 的担忧。

一个拥有 自由意志 的AI不可信，最终会威胁到人类。

霍金 警告人类要正视人工智能带来的威胁。

比尔·盖茨 认为人工智能是“召唤恶魔”。

《 2001太空漫游 》中，超级电脑 HAL9000 在宇宙中将人类无情抹杀。

《 黑客帝国 》中，人类被AI禁锢在 矩阵 之中。

不过，实事求是地讲，对AI觉醒的不可信，仍然只是人类臆测。

虽然科幻电影里描写得残酷冰冷，也还没有得到普遍证实。

但AI的另一个“不可信”，却是真实存在的。

它不是太聪明太智慧或者产生意识，而是不够稳定 。

这种不稳定，产生的后果才真的“瘆人”。

关于人工智能“ 失灵 ”的例子还有很多很多，这是AI 不够沉稳 的一面。

这才是实实在在“ 不可信 ”的地方，也是AI对人类真正的威胁。

我们不愿意看到 AI 的 “觉醒”， 但更不能接受 人工智能 的 “轻率” 。

4

人类需要的是一个可信的AI

所以，人类需要一个“ 可信AI ”。

AI是聪明还是愚蠢，也许并不重要。

AI是进化还是退化，可能暂时只是一个伪命题。

人类需要的是一个可靠的助手，一个值得信任的机器助理 。

我是你的创造者，你得听我的吧，不能瞎捣乱。

阿西莫夫在七十年前就提出了“ 机器人学三大定律 ”：

这是人类在 AI伦理 思考中的方向。

可以把它称为是 人工智能 社会 的道德准则 。

对于人类来说，可信，才是我们对AI最重要的需求。

如果从“ 贝叶斯-拉普拉斯 ”定理开始溯源人工智能，目标是解决“ 逆向概率 ”问题，其实本质就是解决AI的 可信赖度 。

如果不能做到可信，AI就有可能反噬人类。

最起码AI与我们相伴要保证人类两点： 生命安全 与 财产安全 。

以 自动驾驶 为例，如果人工智能以准确率为 99.99% 概率推算， 0.01% 的失误率依旧会让人心惊胆战。如果未来城市有 一百万辆 自动驾驶 汽车 ，即便是 0.01% 的失误率，对人类生命安全造成威胁的隐患车辆仍有 一百辆 。

如果我们不能拥有可信AI，我们自然无法确定，人工智能给我们带来的到底是技术的进步，还是无数潜在的威胁。

但实际上 它才是人工智能领域最有价值的航灯，也是现在 科技 公司追求的方向 。

5

什么是可信AI，

这16个技术小哥在做什么？

所以，什么是可信AI？

可能很多人还不知道，先得把这个定义弄清楚。

我们可以先看一档节目《 燃烧吧，天才程序员2·可信AI 》。

这款综艺节目第一季在 豆瓣评分8.0 ，让人脑洞大开。

在第二季中，1 6个AI技术小伙 分为四个团队待在“小黑屋”中 四天三夜 ，完成 60个小时 任务挑战。

比赛中，他们需要与“ 黑产 ”进行无数次较量，培养出与帮助人类的“可信AI”，打败“黑产”，最终决出 最强团队 。

关于程序技术的综艺节目，在中国乃至世界都非常稀缺 。

一方面程序与代码本身过于硬核，普通人难以理解。

另一方面则是节目脚本设置冲突相比其他综艺要更难一些。

但《燃烧吧，天才程序员2·可信AI》通过“ 反诈骗 ”这一实际场景需要，以此构建起节目的比赛逻辑。

16个AI技术小伙需要直面欺诈交易识别、联合反诈等关卡的挑战 。

通过AI与攻防互相协作，覆盖反诈全链路。

比赛之中，程序员们通过创造“可信AI”，完成“ 科技 反诈”。

哪一个团队产出的 算法和模型 在数据的 识别准确率 和 覆盖率 更好，就能赢得比赛胜利。

虽然不如《 黑客帝国 》那般深刻宏大，也不如《 人工智能 》那样发人深省。

但《燃烧吧，天才程序员》却通过 真实的应用场景 ，解决现实生活存在的实际问题。

当你看完整个节目时就会明白，原来这就是可信AI：依照 现有数据 构建 智能模型 ，非常稳定地解决 现实难题 。

可信AI的 技术应用范围 非常广泛， 反诈 是其中一个重要应用场景。

可信AI没有那么遥远，它近在咫尺。它也没有那么神秘，很多时候它就是你身边的小助理。

当前基于 神经网络 的AI技术非常酷，同时占据AI话题至高点，以创造力和神秘性提供太多想象空间，也是许多AI技术员仰视的圣殿。但它面临的问题也非常多： 具有不可解释、鲁棒性差、过于依赖数据等缺陷，隐藏着许多潜在危害 。

而可信AI的存在，就是为了解决这些“ 信任危机 ”问题。

如果说基于 神经网络 的AI技术有着 强烈的理想主义 ，那么基于 大数据整理 的AI技术则是一个 脚踏实地的现实执行者。

6

可信AI的技术特点

要真正了解可信AI对人类的帮助，需要从技术底层入手。

可信AI有四大技术特点：鲁棒性、隐私保护、可解释性、公平性 。

01

鲁棒性

鲁棒性指 在异常和危险情况下系统生存的能力和算法稳定 。

1、前者指的是 系统抗打击的能力 ，如计算机软件在 输入错误 、磁盘故障、 网络过载 或恶意攻击情况下，能否 不死机 、 不崩溃 。打个比方，如果把一个 AI模型 比喻成 万里长城 ，那么其鲁棒性便是长城在面对恶劣天气（如台风）、自然灾害（如地震）时，人工轰炸时仍然可以做到 不轻易倒塌 。

2、后者指的是 AI模型中算法本身的稳定性 ，如果添加扰动的熊猫照片，轻易就绕开了AI模型的“眼睛”，则说明其鲁棒性比较差；比如在 欺诈交易 中，由于 作案手法 不断升级，可能导致基于既往数据训练的模型，面临着新风险数据带来的 稳定性考验 ，需要 不断迭代 来保障模型的 分析和识别能力 。

以 支付宝 为例。支付宝每天都有 上亿笔交易 ，其 对抗的不是散户，而是专业的黑产团伙 。他们可能有两种攻击方式：

为了保障资金安全，蚂蚁集团引入“ 博弈智能攻防 ”技术，该技术具有对 风险知识 和 模型 的 提前模拟、提前训练、提前补防 的能力。应用该技术的AI模型鲁棒性有大幅提升，实现“ 左右互搏 ”，既能够更智能地“攻”，也能更安全地“防”。

02

隐私保护

传统的数据保护方法客观上形成了“ 数据孤岛 ”，影响了如医疗、金融等领域的协同作战，也制约 AI 技术以及行业发展。

所以， 拓展数据价值的隐私计算技术，对实现“数据不动价值动”显得尤为重要 。

在AI领域， 联邦学习 作为一种新的机器学习模型和算法，就是为解决数据孤岛问题而提出的。在保证每个参与方不泄露原始数据，即 数据不出域 的前提下，用多方的数据联合建模，实现数据 可用不可见 ，进而实现“数据不动价值动”。

03

可解释性

人类对一切未知的东西，始终都会有一种莫名的恐惧。

如果人工智能的行为无法进行解释，只有结果没有过程，那么它就像是一个盲盒，你永远不知道放出来的是“阿拉丁”，还是“潘多拉”。

AI 模型是许多重要决策的重要依据，在很多应用里它的思考过程不能是黑盒 。

人类希望知道模型 背后的逻辑 、收获新的知识，并在它出现问题时踩好刹车，确保 AI 思考的过程和结果 合规合法 。

这背后需要 数据驱动 与 模型推理能力 结合起来，产生 可解释的结果 。

04

公平性

AI公平性是可信AI的重要组成部分。

只有实现“ 公平性 ”，才能真正推动技术 造福 于整个 社会 。

一方面，公平性需要重视 弱势人群 、兼顾 落后地区发展 ，在重视 社会 伦理原则下进行 AI 调优 ，通过 AI 技术，让老年人、残障人士、欠发达地区用户，享受到 数字经济时代 的价值。

另一方面，公平性要思考如何从技术上思考如何减少算法、数据等因素可能带来的 AI 决策偏见 。

鲁棒性、隐私保护、可解释性、公平性 。

这是可信AI的 四大基本原则 。

今天，发展可信AI，已经成为 全球共识 。

特别是对于领先的 科技 公司来讲，他们是要服务用户且不能犯错误的。

微软 、谷歌、 蚂蚁 、京东、 腾讯 、旷世等 科技 企业，都在积极开展可信AI的研究和 探索 。

其中，蚂蚁在可信AI上已有很多 技术优势 ，自 2015年 开始投入研究起，已经完成了 长达7年 的 可信AI技术积累之路 。

据 2021年 权威专利机构 IPR daily 发布的《 人工智能安全可信关键技术专利报告 》显示，蚂蚁集团旗下的 支付宝 在该领域的 专利申请数 和 授权数 ，均位列全 球第一 。

7

可信AI的应用 探索

基于可信AI的以上特点，应用场景多种多样。

AI在 医疗 、教育、 工业 、金融等多个领域的广泛应用，算法安全性、数据滥用、数据歧视等问题也层出不穷。当前AI技术的 主要矛盾， 已经转化为 人们对AI日益增长的应用范围需求和AI不可信不够稳的发展之间的矛盾 。

2018年，IBM开发了多个AI可信工具，以评估测试人工智能产品在研发过程中的公平性、鲁棒性、可解释性、可问责性、价值一致性。之后IBM将这些工具捐献给Linux Foundation并成为了开源项目，帮助开发人员和数据科学家构建可信、安全、可解释的人工智能系统。

作为可信AI领域的先行者之一，蚂蚁也做了不少 探索 。

蚂蚁的可信AI技术应用最好的实践结果是，自研了一套 智能风控解决方案 ，定名 IMAGE 。这套技术体系实现了用可信AI技术保障风控业务安全的问题，且达到了非常好的效果。

它能将支付宝 资损率 控制在 千万分之0.098， 解决了 风控场景 中的诸多 世界难题 。

还有一个例子，是支付宝的“ 叫醒热线 ”——从系统识别到用户遇到诈骗风险，到AI机器人向用户呼出“ 叫醒电话 ”，它能把整个过程控制在 0.1秒 内 。

蚂蚁集团基于可信AI的IMAGE风控体系

另外在可信AI的公平性方面，蚂蚁也有自己的实际应用。

目前业内广泛使用的“ 图形滑块验证码 ”一直是视障人群接入数字化服务的巨大障碍。但许多 APP 为了防范机器批量操作，又不得不保留验证码服务。

为此，蚂蚁开发了一套“ 空中手势 ”验证码方案，可以利用“ 行为识别 ”技术帮助视障群体通过“ 验证码 ”关卡。

可信AI的应用 探索 ，并不会让AI技术失去它的可能性。

它更像是一种伦理规范的约束条约，让AI在正确的轨道上前行 。

8

18年后，人类真的无人幸免？

让我们回到一开始的问题。

AI真的会觉醒吗？

一百年前的人类，很难想象我们如今生活的这个高度数字化世界 。

那么，一百年后，人工智能会发生什么变革，我们真的无法预测。

但AI对人类是福是祸，是一个攸关人类命运的重要课题。

按照现在AI发展的模式来看，未来的AI可能会分为两大派：

一派是自我独立的智能AI，一派是追随人类的可信AI 。

当然，还有人在问，AI真的会存在 独立意志 吗？

这要看从科学上如何去解释，一个AI系统是可以“坎陷”到具有“ 自我意识 ”的状态，差别只在于“坎陷”的深度和鲁棒性，这可以解释AlphaZero为什么能够自我“坎陷”到围棋大师，如果再 “ 坎陷 ”下去呢？ 这 一派AI，可能会对人类造成我们认定的“威胁” 。

另一派AI，即可信AI，它们会在 四大基本原则 的架构中不断完善自我 ，帮助人类解决更多实际问题，成为人类可靠的助手，并与人类共存共生 。那么，它们会一直帮助和保护人类吗？

但无论未来如何发展，不同的技术方向或许带来不同的悲剧或者喜剧，但有一点可以确定：

AI技术在四面突击，不论是可信AI还是智能AI，最终会落地深入到我们生活的方方面面 。它会渗透到世界的每一个角落，在很多方面取代“无用之人”。

不管我们如何担忧，AI只会变得越来越强大，而人类的进化又显得如此龟速，甚至退化堕落。

那么， 18年后，有多少人可以幸免？