2、AI在地球科学中的发展与应用

AI在地球科学中的发展与应用

1. AI技术的发展历程

AI并非新兴技术，其与数学、天文学和物理学等领域有着紧密的历史联系，基本概念和算法早在很久以前就已被发明。1944年，Warren McCullough和Walter Pitts发明了神经网络；70年代开发出了优化骨干算法反向传播（其基础在60年代或更早形成，关于其真正发明者存在争议）；1951年，Robbins和Monro在《随机近似方法》中首次描述了反向传播中使用的随机梯度下降，随后Kiefer和Wolfowitz在论文中引入了机器学习变体随机梯度下降；80年代，Yann LeCun在博士后研究期间首次引入卷积神经网络；1986年设计出循环神经网络；1997年，Sepp Hochreiter和Jürgen Schmidhuber提出了长短期记忆网络，这是用于语音识别和翻译等序列数据处理的最成功的工业工具之一。

然而，在80 - 90年代，大多数神经网络模型受当时计算能力和内存容量的限制，训练模型耗时久、成本高，地球科学领域的AI研究也面临同样挑战，经历了另一个AI寒冬。进入2010年代，随着计算机硬件的快速发展和摩尔定律（密集集成电路上的晶体管数量大约每两年翻一番），训练更多层的AI模型成为现实。著名的ImageNet竞赛表明，模型规模是释放AI真正力量以追求高级智能的关键之一。深度学习成为最热门的研究领域之一，如今几乎在地球科学的每个分支都能看到其身影。深度学习的理念是在神经网络中添加更多隐藏层，通过一系列方法控制模型正则化，平衡过拟合和欠拟合问题。

目前，强大的神经网络比几年前更大，例如GPT - 3有96层和约1750亿个可训练参数。训练这些模型需要大量计算时间和专业硬件（如GPU或TPU）以利用并行性降低时间成本