台灣處在環太平洋火山地震帶，幾百年來不停受到地震侵擾。2018年甚至被很多人預測之為「大地震之年」，從二月六日7級的花蓮大地震，十一月二十六日6.1級的澎湖大地震等⋯全世界有許多大大小小的國家也在今年感受到了地震的威力。然而，今天的我們仍然無法知道下一個地震將在什麼時候到來。
對於A.I.的應用，我們已經非常熟悉他的廣泛使用情境，例如：dipp 把A.I.用在製作廣告圖片，許多電商業者也把A.I.用在圖片與聲音搜尋，而這世界上也有一群科學家，正在訓練A.I.，使其能透過數據預測地震將在何時何地發生。這些研究，有可能將人類從地震的恐懼中慢慢解救出來。
想了解科學家們正在做什麼事嗎？我們到舊金山看看吧！
無數科學家投入了大量的金錢和整個科學生涯，就為了準確預測地震將發生在何時何地。然而，地震預報跟天氣預報的發展有所不同，因為人造衛星和數學模型的演進，天氣預報已經有十足的進步。地震預報呢？不停的失敗。
某些破壞力最強的地震，例如2008中國汶川大地震、2010海地大地震、2011東日本大震災，發生在地震危害地圖中標示為相對安全的地方。洛杉磯的上一個大地震，1994年的北嶺地震，則發生在一個不存在於地震危害地圖的斷層上。
現在，越來越多的科學家認為地震預測正在發生改變。有了人工智慧的幫助，科學家可以一次分析更大量的地震數據，他們可以更加了解地震及其模式，藉此發出更快、更準確的地震警報。
「我真的非常高興，這是我職涯中第一次可以親眼見到我們將解決這個問題。」Paul Johnson如是說，身為洛斯阿拉莫斯國家實驗室（Los Alamos National Laboratory）的一員，他是這項研究的先驅之一。
全球地震危害地圖
因為過去的種種失敗，科學家在回答A.I.地震預報的進展時總是比較謹慎。某些人用 “the P word” 來代替預測（prediction），因為他們不想透漏出任何一點「真的有可能準確預測地震」的想法。但是，對他們而言，至關重要的目標就是提供準確的預測。
地震危害地圖提供的地震機率影響至大，它使工程師們了解該如何建造建築，然而，批評者指出這類地圖非常地不精確。
一份洛杉磯的地震危害地圖列出一段時間內一個地震造成劇烈搖晃的機率。這段時間通常是五十年，這是根據複雜的公式所得出的，這公式的因子有跟斷層的距離、斷層移動到另一邊的速度，以及地震在該區域的循環，還有更多更多。
美國地質調查局的地質學家Katherine M. Scharer領導一項研究，該研究估算從西元八世紀以來，南聖安地列斯斷層發生的九次地震的日期。上一個發生在聖安地列斯的大地震是在西元1857年。
發生大地震的平均間隔是135年，換句話說，加州可能要發生大地震了。然而這樣的間隔時間變化很大，短至44年、大至305年，所以用平均來估算並不準確。一個大地震可能在明天發生，也可能是一、兩個世紀後了。
這引致Philip Stark的批評，他是加州大學柏克萊分校理學院的聯合院長。Stark院長形容預測地震機率的整個系統的處境「在沒意義和誤導之間」，且指出應該廢棄這個系統。
A.I.地震預報相關研究是以神經網路（Artificial Neural Network）為基礎，神經網路以人腦為模型，是個可以自己學習任務的複雜的數學系統。日常生活中，從數位助理到無人車都能見到神經網路的使用。
科學家說，地震資料跟Google、Amazon用來訓練神經網路分辨聲音指令的聲音資料非常的相似，觀測地震資料的時候，尋找地震模式的是電腦而不是肉眼。
日本和墨西哥有地震警報系統，洛杉磯則剛推出一份他們自己的系統，科學家指出，人工智慧可以大幅改善這些系統的準確度、幫助預測地層斷裂的方向和強度，且可以讓它們更早發出警報給醫院和相關機構，使他們多幾秒的時間進行準備。
科學家們相信，當感應器變得更小、更便宜，他們將能夠獲得更多的地震資料。因此他們能夠持續對A.I.地震預測保持樂觀，藉由神經網路和相關A.I.技術的幫助，他們希望能從這些資料獲得新的發現。
「我們有的不是一連串的文字，而是一連串的地動測量數據。」Zachary Ross說，他是一名加州科技地震實驗室的研究員，目前正在研究這樣的A.I.技術。
「我們從這些數據中尋找地震的模式」Ross教授和其他加州理工學院的研究者們正運用這些技術建造一個可以更準確判斷地震、預測震央和震波傳送方向的系統。
「你抓住越多細節，你的預測就越準確」Ross教授說，「我們正在一個科技可以做得跟專家一樣好，甚至比專家更好，的時代。」
在Google度過了一個假期之後，哈佛的地球與行星科學教授Brendan Meade開始研究這些技術。他的第一個專案結果顯示，機器學習的技術最少能夠大幅度加速他的實驗過程：使用神經網路進行地震資料分析比起以前的技術快了500倍，以前需要花幾天完成的事，現在只要幾分鐘就能完成。
Meade教授還從A.I.技術中獲得新發現。秋季，他與一群來自Google、哈佛等機構的研究者聯合發表了一篇論文，論文指出神經網路如何預測餘震。他相信，這種專案的出現代表著地震科學產生了巨大的轉變。加州理工學院、史丹佛大學也正要進行類似的工作。
投入A.I.預測的科學家們說明了神經網路也有他的限制。雖然神經網路很擅長在資料裡找相似的訊號，他們卻不一定適合用來找新訊號，像是板塊聚合時發出的聲音。
但是，在洛斯阿拉莫斯的實驗室中，Johnson教授和他的同事證明了透過「隨機森林」法，神經網路可以辨認出模擬斷層的未知訊號。在一次實驗中，他們的系統顯示出某個一直被科學家當成無意義的聲音，它的真實身分其實是地震將至的警訊。
某些科學家，像是東京大學的地震學家Robert Geller，不接受A.I.可以加強地震預測的說法，他質疑「以前的地震可以用來預測未來的地震」的假設。最後，他說，當地震預測不再隨機，我們才有可能了解到A.I.地震預報的能力。
「這沒有捷徑」Geller博士說，「如果你無法預測未來，那你的假設就是錯的。」
原文出處：A.I. Is Helping Scientists Predict When and Where the Next Big Earthquake Will Be