Melissa Besgrove
章节指引
人工智能术语
机器人，辅助驾驶
我知道您在解读岩石和矿物的语言方面非常擅长，但您是否发现自己在面对新兴技术术语时感到困惑，尤其是那些悄悄进入科学领域的流行词汇？
别担心，"数据湖"并不是您从未听说过的地质结构。让我们深入了解一下资源领域中一些正在崭露头角的人工智能术语，这些术语将彻底改变我们处理地质学和矿产勘探的方法。
我将从基础开始讲解。
1. 人工智能
人工智能是指机器或软件的智能，而非人类或动物的自然智能。
人工智能在地质学和矿产勘探中的应用无数，从高级图像识别、预测建模、分析海量数据，到生成实时模拟或验证研究结果。
接下来，让我们继续定义人工智能术语，我会帮助您理解这些应用场景是如何实现的。
2. 机器学习
机器学习是人工智能的一个子集，专注于开发能够从数据中学习并在没有明确编程的情况下做出预测或决策的算法和模型。机器学习通过使用统计技术，使系统随着数据的积累而不断改进其在特定任务上的表现。
应用到地质学中时，机器学习成为您个人的虚拟地质学家。它筛选庞大的数据集，识别异常，预测地质特征。就像有一只预测罗盘引导您的勘探，帮助您发现有价值的矿藏。
3. 认知计算
认知计算是指开发能够模拟人类思维过程的计算机系统。它通过使用人工智能和机器学习算法，使系统能够以模仿人类认知功能的方式进行学习、推理和解决问题。认知计算系统旨在理解、解释和与数据交互，方式上接近人类的智能。
在地质学中，认知计算成为您的“思考帽”。它模拟地质学家的思维、推理和问题解决方式，为决策提供强大的支持。
4. 神经网络
神经网络是认知计算的一个分支，灵感来源于人脑的结构和功能。神经网络由互联的节点（也称为神经元）组成，节点被组织成多个层级，分别是输入层、隐藏层和输出层。神经网络具有多种用途，可以用于回归、分类和模式识别等任务。它们通过在训练过程中调整神经元之间的连接权重来学习。
当应用于地质数据时，这些人工智能奇迹模拟人脑的工作方式，学习并适应复杂的环境模式、季节和循环，帮助您解开地质数据的复杂面纱。它们能够识别那些可能被人眼忽视的微妙相关性，使您的勘探更加智能和高效。
5. 深度学习
深度学习是机器学习的另一个子领域，专注于具有多层结构的神经网络，通常称为深度神经网络。换句话说，深度学习涉及训练多个隐藏层的神经网络。这些深度神经网络能够自动学习数据的层级表示，从而学习数据中的复杂和抽象特征。
对于地质学家来说，深度学习就像是数据的显微镜。它深入到细节中，从地质数据集中提取复杂和抽象的特征。它类似于有一个地质侦探揭示地下的秘密。
6. 自然语言处理
自然语言处理是人工智能的一个广泛领域，专注于计算机与人类语言之间的交互。它涉及到开发使计算机能够理解、解释和生成人类语言的算法和模型。自然语言处理包括语言翻译、情感分析、文本摘要和语音识别等任务。
在地质学中，自然语言处理就像是语言的桥梁。它将岩石的语言翻译成有价值的见解，使地质报告和发现更加易于理解。就像在多样化的地质数据景观中有一位多语言向导。
7. 生成式预训练变换器
您可能已经听说过GPT，这个术语在ChatGPT的火爆推出后变得广为人知。生成式预训练变换器（GPT）是自然语言处理领域中的一种架构。它代表了语言模型发展的一个高级阶段，GPT模型的一个显著特点是其生成能力，允许它根据提供的上下文生成类似人类的文本。
GPT是通过大量的多样化数据进行训练的，能够生成连贯且上下文相关的类似人类的文本。GPT模型以其执行各种自然语言处理任务的能力而闻名，包括语言翻译、文本生成和代码补全。
对于地质学家而言，GPT工具就像是为您的地质叙事提供诗意的支持。它们从地质数据中生成连贯且相关的见解，将原始数据转化为有意义的故事。这是地质学科学中的艺术，而您如何真正讲好您的发现。
“没有数据的叙事只是空洞，没有叙事的数据是可遗忘的，数据加上叙事才是史诗。”
8. 计算机视觉
计算机视觉是计算机科学的一个领域，旨在使计算机能够解读和理解来自世界的视觉信息。它涉及开发算法和模型，用于分析和解读图像和视频，使机器能够识别物体、检测模式并基于视觉数据做出决策。
在地质领域，计算机视觉成为您在现场的视觉助手。它扫描图像，能够监控实时摄像头画面，识别地质构造，并帮助您可视化地下结构。就像有一位对细节极其敏感的地质学家始终在现场监督。
9. 大数据
大数据是指超出传统数据库系统处理能力的大型复杂数据集，具有以下三个特征：
·体量（大量数据）
·速度（数据生成和处理的高速度）
·多样性（各种类型的数据，如结构化和非结构化数据）
大数据技术和方法用于存储、处理和分析海量数据集，以提取有价值的见解，并支持决策过程。
数据是地质学家最宝贵的资源，而大数据则是信息的宝库。它是等待被探索的地质细节的存储库。人工智能将您的勘探转变为一次数据驱动的冒险，从庞大的地质信息中提取有价值的见解。
10. 数据湖
数据湖是一个集中的存储库，用于存储大量的原始和非结构化数据，保持其原始格式。它提供了一种可扩展且灵活的解决方案，用于存储结构化和非结构化数据，包括文本、图像、视频等。与传统数据库不同，数据湖允许存储数据而不需要预定义的模式，适用于大数据分析和勘探。
在2000年至2020年间，我们见证了数据淘金热，企业面临着前所未有的数据管理需求。根据IBM的数据，今天我们每天生成约2.5 quintillion字节的数据。如此庞大的数据量很难让人理解。让我们用人类迄今为止最远的载人探索——登月作为例子。人类飞行的伟大成就产生了11,000小时的音频录音和240,000张图像，总计38GB。这意味着我们每天生成的数据是阿波罗团队的65亿倍。因此，您现在可以理解今天数据湖的深度和必要性。
想象一下您的数据就像一座巨大的矿藏，等待被开发。人工智能让您可以精准地挖掘这个数据湖，从中快速提取有价值的见解。把它看作是给您的地质勘探加速——人工智能可以迅速筛选大量数据，帮助您在不费力的情况下挖掘金矿。
11. 机器人
机器人是一个软件应用程序，旨在自动化任务并以对话的方式与用户互动。机器人可以是简单的，也可以是复杂的，从基本的基于规则的系统到复杂的AI驱动代理。它们通常用于消息平台、网站和应用程序中，为用户提供信息、执行任务或促进互动。
把机器人想象成您的虚拟实习生，它们可以自动化常规地质任务，提供即时信息，并协助数据解读。就像是一个永不疲倦的助手，随时准备支持您的地质工作。
12. 辅助驾驶
辅助驾驶通常指的是一种协作软件工具或服务，帮助用户从技术解决方案中获得最大收益。有许多副驾驶工具正在上线，支持用户的工作，例如帮助开发人员完成代码、云工程师管理存储或网络安全经理优先处理警报。
希望这篇文章帮助您定义了一些新技术语言。在我们一起踏上人工智能的冒险旅程时，记住这些术语不仅仅是行话，它们是开启矿业卓越新时代的钥匙。拥抱人工智能的淘金热，让明日的技术塑造地质学和矿业工程的未来。
免 责 声 明
凡本公众号的文章、图片、音频、视频文件等资料的版权归版权所有人所有，如有侵权，请及时用电子邮件通知我们，以迅速采取适当措施。
