繼人工智能學的誕生人工智能在救災中的潛力必定是發展趨勢

自從計算機或機器的發明以來，它們執行各種任務的能力呈指數增長。人類已經開發出計算機系統的功能，包括各種工作領域，它們的速度越來越快，并且隨著時間的推移縮小了尺寸。

人工智能和機器學習開始產生影響的許多領域中，災難準備和救援都有可能使他們做很多好事。以正確的方式實施，以協助和通知第一響應者以及受影響的社區，可以利用人工智能來拯救災難生活中的生命。

人工智能預測和預測自然災害

人工智能的主要優勢之一是它提高了我們預測事件和環境的能力，因此也計劃了事件和情況。考慮到在災難中拯救生命的最重要方法之一就是預警，技術可以做很多好事。

正如FEMA前負責人Craig Fugate在接受“科學美國人”采訪時所說：

“真正把它賣給我的是涉及多少數據，以及我們如何以高分辨率和快速的方式看待事物。我們可以在暴風雨到來之前的幾天內運行各種場景，并了解系統何時以及如何失敗。使用AI會降低閾值以執行“假設分析”。

人工智能的潛力不僅在于預測災難將會發生，而且在于預測災難將會發生的最嚴重的地方，哪些防御系統可能會失敗，以及哪些社區處于最危險之中。該信息可用于改進有關發放建筑許可和保險的決策。

特別是在颶風，洪水，海嘯和地震等自然災害中，自然災害往往對貧困社區造成的打擊最為嚴重。像石油泄漏這樣的人為災難也是如此，弗林特水危機就是一個例證。Fulgate提到的挑戰之一是使用無助于擦除和破壞貧困社區的數據集來訓練AI。

在所有災難中，有許多變量在不斷變化，人工智能可能能夠得出人類錯過的結論。例如，在對寨卡病毒進行分類時，考慮到季節性蚊子種群的影響一直是一個爭論問題。世界衛生組織（WHO）對其分類存在分歧，該組織宣布結束病毒作為全球衛生突發事件的地位，但一些分析人士擔心重新分類可能過早。

人工智能可以證明對跟蹤和準備工作以及關鍵設備和防御系統的更新和維護絕對有價值。

繼人工智能學的誕生，人工智能在救災中的潛力必定是發展趨勢

在災難期間AI在地面上

近年來，當自然災害發生時，當地人經常轉向社交媒體和臨時志愿者團體，除了依靠政府或傳統慈善組織的援助之外，有時甚至取而代之。社區已經證明，面對災難和援助，他們能夠團結在一起，而這種情況并不是很快。

2017年的墨西哥城地震是無處不在的社交媒體用于組織公民志愿者拯救生命的一個例子。人們使用社交媒體有效地集中救援行動，提出物品和援助請求，然后由志愿者團體分發，然后使用社交媒體協調會議和交付。

大多數社交媒體平臺已經依賴于機器學習算法，但是在災難期間，額外的AI功能可以提供很大幫助，幫助普通人和第一響應者保持最新和有條理。以正確的方式部署，現有的時間線算法可用于在最需要的地方傳遞和分發信息。或者，人工智能可以用來從數百萬社交媒體帖子中獲取信息，并將救援人員傳達給受災最嚴重的地區和最需要幫助的人。

人工智能災后：恢復工作

災難發生后，保險公司被索賠所淹沒。這通常會給那些依靠保險金來重新獲得生活的人帶來噩夢般的延遲。這通常對貧困社區產生不成比例的影響 - 保險索賠延遲的時間越長，他們承受的困難就越大。車輛保險索賠的延誤可能使人們無法上下班，或迫使他們在不安全的條件下操作車輛。家庭保險索賠的延誤使人們流離失所并面臨相當大的經濟困難。人工智能可以幫助篩選索賠數據，并幫助保險公司識別高優先級的索賠，簡化每個參與者的流程。

機器人已經在現場，我們需要AI來協調

無人機器人正在被用于災害響應的各個方面。他們可以更準確地收集有關颶風的數據，而人類飛行員不必冒險接近; 他們可以在災難發生后進入危險區域來評估損害并尋找幸存者; 他們可以協助救援工作。

為了充分利用機器人以及我們收集更多數據的能力，我們的數據收集和分析技術必須跟上。只有我們有能力得出結論才能增加響應時間，才能接收更多數據。自動機器和人工智能算法結合起來，可以成為我們在災難中保護人員和財產的能力的重要力量倍增器。

人工智能在以下各個領域占據主導地位

游戲 - 人工智能在國際象棋，撲克，井字游戲等戰略游戲中起著至關重要的作用，機器可以根據啟發式知識來思考大量可能的位置。

自然語言處理 - 可以與理解人類自然語言的計算機進行交互。

專家系統 - 有一些應用程序集成了機器，軟件和特殊信息，以傳授推理和建議。它們為用戶提供解釋和建議。

視覺系統 - 這些系統理解，解釋和理解計算機上的視覺輸入。例如，

間諜飛機拍攝照片，用于計算空間信息或區域地圖。

醫生使用臨床專家系統來診斷患者。

警方使用的計算機軟件可以識別法庭藝術家所存儲的肖像，從而識別犯罪者的臉部。

語音識別 - 一些智能系統能夠在人類與之對話的同時，通過句子及其含義來聽取和理解語言。它可以處理不同的重音，俚語，背景噪音，寒冷引起的人體噪音變化等。