2、人工智能与机器学习在水利信息学中的应用与原理

人工智能与机器学习在水利信息学中的应用与原理

1. 机器学习在水资源问题中的挑战与优势

在水资源问题的解决中，机器学习（ML）模型存在一定的挑战。水资源问题的解读隐藏在ML模型这个所谓的“黑匣子”中。如何正确地提出问题是一大挑战，即领域知识如何驱动ML模型的选择、构建和调整。此外，数据的缺乏及其不确定性也让从业者难以对ML模型充满信心。

然而，ML也有其显著优势。只要有足够的数据，它就能很好地呈现输入与输出之间的关系。尽管深度学习的最新进展为时空数据的使用开辟了新途径，也推动了基于空间模式的新算法发展以及各类计算机视觉算法的进步，但并非所有问题都能靠ML解决。输入和输出之间的关系可能极为复杂，ML技术或许无法发现其中隐藏的模式。在这种情况下，就需要结合ML和过程模型的混合模型（即所谓的物理感知人工智能）。目前，这种混合方法在水利信息学中受到了更多关注。

2. 人工智能与机器学习的定义

2.1 人工智能的定义

人工智能（AI）有众多不断演变的定义，这是由于其持续发展、优先级的转变以及所使用数学工具的进步。1956年达特茅斯会议上，约翰·麦卡锡、艾伦·图灵等AI先驱首次提出了“人工智能”这一术语。不同来源对AI有不同定义：
- 《斯坦福哲学百科全书》（2018）：“AI是致力于构建人造动物（或至少是在适当环境中看似动物的人造生物），对许多人来说，还有人造人（或至少是在适当环境中看似人的人造生物）的领域”。
- 维基百科（2022）：“AI是机器所展现出的智能，不同于人类和动物所表现出的自然智能”。
- （有时被认为是IBM给出的定义）：“AI利用计算机和机器来模仿人类大脑的问题解决和决策能力”。