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据外媒thenextweb报道，IBM应对AI的方法可能是“全面的”。沃森是这家公司的旗舰深度学习系统，从格莱美奖到国际空间站，人们可以在许多地方看到它的身影。然而，IBM的贡献不仅仅局限于B2B和政府项目，在“业余时间”，这家公司还利用AI拯救地球。
AI已经迅速发展成了努力扭转气候变化、发展清洁能源和对农业展开革命化的环境科学家和研究人员的重要工具。
IBM的研究人员正在为人类生活的星球和物种所面临的问题寻找解决方案，其中机器学习占了非常重要的一部分地位。
为了深入了解，外媒thenextweb采访了IBM研究员Lloyd Treinish。据悉，Treinish是这家公司一位杰出的工程师和首席科学家，涉及领域包括了环境建模、气候、天气和深雷。
以下为采访的主要内容：
人工智能带来了哪些在5年前不曾有过的东西？
我认为AI最大的贡献就在于它帮助人们在环境问题上做出更好的决策，特别是当存在不确定因素的时候。然而，我们必须从科学开始，不然的话AI就没有数据可用。打个比方，对于天气预报，我们利用我们对大气物理学的知识建立数学模型，这个过程中我们使用超级计算机来完成。
数据也可用于机器人学习制作更进一步的模型，这样我们就能预测天气所产生的影响，这些则都是作出更好决策所需要的。我们研究这个已经有十多年了。但在过去的几年时间里，它变得有用了。事实上，我们现在已经有了使用该方法的商业产品。
打个比方，想想当几天后遭到风暴天气破坏后而发生断电情况的预测能力。风暴预测是一个物理问题。预测停电使用的AI（也就是机器学习）由物理告诉我们的和公共设备告诉我们关于中断的信息驱动。就是说，我们能够分解一个非常难的问题，像预测断电，可以将它分成两个简单的问题然后再把它们重新结合到一起（也就是物理学+AI）。
5年后，IBM的拯救地球AI计划将会发展成什么样子？
如果你不介意的话，让我重新解释一下这个问题。它们将是可以帮助拯救星球的环保计划，不仅仅只是AI计划。通过大量学科的坚实科学推动，我们将利用AI和其他技术。它们将帮助人们、企业和政府作出更好的决策、评估不同情况下的不确定性以及了解不同选择将产生的影响。
为了表达明白我的意思，让我来举几个例子吧。想一下一个热衷于通过政策减轻气候变化影响的城市规划者。尤其令人担忧的是更强烈热浪所造成的影响，这些热浪将会影响到公民的健康、能源使用等。
规划师可能会问需要使用哪些途径，比如让所有的屋顶绿化。但是人们又怎样才能知道比起其他选择它们真的在起作用了呢？权衡是什么？它包括成本吗？通过物理学，我们能够模拟出未来几十年一个城市的气候。
然后我们通过一些调整做出一个反应出不同缓解策略下的城市新模型以此来了解热浪将演变的不同方式。模拟的结果可以为一个AI助手使用，这个助手可以帮助城市规划师做一些选择模拟以及来自全球气候变化和城市化更强热浪所带来的后果。
再举个例子，在即将到来的季节，农业需要在两种不同品种的玉米中做出选择。它们各有不同的产量特征，而这取决于生长季节的温度和降雨量以及市场上的不同价值。种植成本也有一些变化，包括化肥、杀虫剂和灌溉的使用情况，所有一切则都依赖于天气。
大气的物理模型输出、作物生长的农业模型和玉米的经济模型、覆盖生长季节的水和电力市场，农民可以用一套AI助手来帮助他们评估权衡利润和环境影响（如碳足迹、用水量、对土壤的影响）进而做出一个更优的选择。
那我的读者可以做些什么来帮助IBM拯救地球呢？
他们可以去了解气候变化、人类活动对环境的影响以及与他人共享这些东西。另外还有一些在线课程像Communicating Climate Change Scenarios、或是来自The Intergovernmental Panel on Climate Change等来源还有来自The Weather Company为期一年的数字系列、美国气候变化机构，然后可以调查调查气候变化对美国的影响以及对美国50个各州生活的影响。
他们还可以改变他们个人和工作生活、减少对能源的使用、使用可再生能源、回收利用等能源，他们也可以用空闲时间用他们的计算设备访问IBM今日宣布的世界社区电网项目。
cnBeta
苹果并不热衷人工智能研究，因为他们有非常保密的企业文化。如果凡事都秘密进行，那你肯定是不可能做成领头羊的。如果你不发表研究，那就不算是研究。最多只能算是科技发展。
微软做了很多突出的工作，但他们的很多人才都跳槽到脸书和谷歌去了。微软在语言中的深度学习方面有突出成就；在21世纪初，微软还没陷入如今的混乱之前，他们在书写识别方面也有一些成就。但是，比起FAIR和DeepMind，他们近期在这方面的努力似乎已经缺少野心。
谷歌在产品和服务的深度学习部署上可能居于领先地位，因为他们比其他人开始得都早，也因为谷歌公司确实很大。他们已经做了很多背景建设工作，例如TensorFlow和Tensor处理单元硬件。但是他们大多数的关注点都在应用和产品研发上，而不是长期的人工智能研究。谷歌大脑很多顶尖的研究人员也因此离开了谷歌，去做DeepMind, OpenAI, 或是 FAIR。
DeepMind在学习型人工智能方面工作出色。他们的长期研究目标与我们在FAIR上的长期目标基本一致，很多正在进行的研究主题也和我们差不多：无人管理模型、计划、强化学习、游戏、记忆增强网络、区分编程等等。他们正面临巨大挑战，在地理上和组织结构上，他们要和最大的内部客户——谷歌，分手了。对他们来说，以后可能要自掏腰包搞研究了，这是很困难的。但他们似乎适应得不错。
脸书是在两年半前开始FAIR的，并力求在短时间内在人工智能研究方面领先。我非常震惊，我们竟然能吸引这么多世界级研究人员，FAIR现在已经有大约60名研究人员和工程师，分布在纽约、门罗帕克、巴黎和西雅图。对于我们在过去的两年半间完成的研究的质量和影响，我也印象深刻。对于我们的目标，我们充满斗志，我们这个项目是长期项目，我们对公司有影响，这让我们感受到了自己的存在感。更重要的是，我们非常开放：我们的研究者每年要发表很多论文。一个有潜力的研究人员加入了一个闭塞的高兴死，从此消失在研究圈子里，这其实是一个很悲伤的故事。
Rockets
我觉得谷歌和微软的不错 不过不一样 谷歌怎么说也做了那么多年的智能机器人 而且可以把阿法狗弄得那么6实力毋庸置疑，而现在微软的小娜也是666虽然只是软件 但是那实力也是可以的 比起Siri的答非所问好多了 总体来说我觉得谷歌应该算是最6的 因为很早之前就做人工智能了
