2014年1月16日，一名戴着口罩的女性走在北京街头

　　国际商业机器公司(IBM)正借助人工智能，测试一种可减缓北京严重空气污染的新方法。作为中国的首都，北京同国内其他很多城市一样，周边遍及排放有害颗粒物的工厂，其中很多都是燃煤工厂。不过，污染水平也会因工业活动、交通拥堵状况和天气条件等因素的不同而不同。

　　IBM研究人员正在测试一种计算机系统——通过综合多个不同模型的大量数据，该系统可以提前预测北京不同地区空气污染的严重程度。当然，这也是一个极其复杂的计算挑战。该系统最终会给出如何将污染降低到可接受的水平的具体建议，比如关闭某些工厂或对出行司机的数量采取临时限制措施等。在污染严重的华北省份河北，一个针对该地某市的类似系统也正在开发中。

　　“我们已经建立了一个可提前72小时生成高分辨率空气质量预测结果的原型系统。”IBM中国研究院(IBM Research China)院长沈晓卫说，“目前，我们的研究人员正在改进系统，提升它的中长期预测能力(最多可提前至10天)，以及强化其在追踪污染源、进行假设情景分析和为减排行动提供决策支持等方面的能力。”

　　这个名为“绿色地平线”(Green Horizon)的项目是IBM运用先进机器学习技术从海量数据中获取深刻见解的一个实例——该公司将这种算法称为“认知计算”。此外，这个项目也强调了技术的运用，IBM希望将该技术出口到其他污染问题日趋严重的国家。

　　目前，IBM正在众多不同行业推进人工智能，从医疗保健到咨询业，不一而足。认知计算包括原本为沃森计算机系统开发的自然语言处理技术和统计技术，以及其他很多机器学习方法。值得一提的是，沃森计算机系统曾参加过益智竞赛节目《危险境地》(Jeopardy!)，并获得胜利。

　　污染预测是一项富有挑战的工作。IBM利用北京市环境保护局的数据进一步完善它的各种模型。沈晓卫表示，系统预测可以达到1公里分辨率，而准确率也较传统方法提升30%以上。他说，该系统采用“自适应机器学习”，以确定各模型之间的最佳组合。

　　污染是中国面临的一个重大公共卫生问题。据加州大学伯克利分校(University of California, Berkeley)研究人员的一项研究，中国每年因污染而死亡的人数超过100万人。此外，这也是一个重大的公共和政治辩论议题。

　　中国发布《大气污染防治行动计划》，承诺到2017年将空气质量提升10%。今年4月，总部设在北京的慈善机构绿色和平东亚分部(Greenpeace East Asia)，对中国的360个城市进行了分析，结果显示351个城市的污染水平超过了中国自身制定的空气质量标准——尽管在过去的12个月里，这些城市污染情况已经得到改善。此外，所测大气颗粒物的平均污染水平也是世界卫生组织(World Health Organization)所推荐限值标准的2.5倍。

　　文：威尔·奈特(Will Knight)

　　翻译：陈召强