На планете насчитывается более 13000 сейсмических станций, которые постоянно фиксируют все, что происходит в недрах Земли. Они собирают гигантское количество данных – гораздо больше, чем успевают проанализировать специалисты соответствующего профиля. Пытаясь понять, можно ли доверить обработку огромного массива информации искусственному интеллекту, один научный коллектив в 2020 году устроил состязание между людьми и компьютерами. Оно было призвано определить, кто из названных участников успешнее фиксирует землетрясения.
Объектами идентификации в данном случае выступили «сейсмические явления на больших расстояниях» (телесейсмические события). Они генерируются, когда волны мощного, но далекого землетрясения провоцируют подземные толчки меньшего масштаба. Среди геофизиков пока нет единого мнения относительно того, как одно событие вызывает другое, поэтому они активно исследуют данный процесс. Ученые надеются, что в дальнейшем смогут предсказывать, какие области наиболее уязвимы для вторичных землетрясений.
В рамках упомянутого исследования, результаты которого были опубликованы в журнале «Frontiers in Earth Science», анализу «участников соревнования» подверглись данные, собранные сейсмическими станциями на Аляске при фиксации 30 сильных землетрясений и множества вторичных подземных толчков. Человеческое сообщество выставило в качестве своих представителей более 2000, как их сегодня принято называть, «граждан-ученых», то есть добровольцев, не занимающихся наукой профессионально, но желающих внести собственный вклад в прогресс цивилизации. Проще говоря, это были обычные люди, которые решили поучаствовать в исследовании в свободное от своих основных занятий время.
Чем конкретно они занимались? Рассматривали сейсмограммы и слушали аудиофайлы, в которые были преобразованы записанные приборами волны. Особенно важным выглядело второе занятие, так как человеческий мозг, воспринимая различные звуки, совершенно естественно и где-то даже неосознанно осуществляет сложнейшую работу по анализу и классификации поступающей в него информации. Мощные землетрясения, если говорить конкретно об этом случае, легко идентифицируются по характерному звуку, похожему на хлопок двери. Вторичные подземные толчки, с другой стороны, напоминают что-то вроде шума поезда, идущего по рельсам. Фоновый звук может быть представлен в широком диапазоне от свиста ветра до потрескивания статики.
Каждый аудиофайл отслушивался 10 добровольцами, которые должны были отнести звук к одной из трех категорий: «землетрясение», «вторичный толчок» или «фоновый шум». То же самое делал и конкурент в лице искусственного интеллекта, использовавший алгоритм машинного обучения. Компьютер классифицировал данные на основе анализа множества признаков, всякий раз извлекая уроки из своих прежних ошибок и все более совершенствуя свои прогнозы. Если у него возникали какие-то сомнения, он сверял новую для себя сигнатуру со справочной базой данных, где все события были заранее идентифицированы экспертами. Грубо говоря, алгоритм позволял компьютерной программе брать за основу своей классификации самые похожие образцы.
Победителем в описанном соревновании оказались люди. Они правильно идентифицировали предложенные им события в 85% случаев, обойдя искусственный интеллект почти на 10%. Толчки они определяли хуже, чем землетрясения, но у компьютера с этим видом событий была вообще полная катастрофа – он как будто отказывался видеть их. На этом, естественно, дело не закончилось. Эксперимент не имел бы никакого смысла, если бы исследователи не попытались улучшить результаты ИИ. Если бы дальнейшее происходило в большом спорте, в ход бы пошли апелляции и заявленные протесты, но в научной среде все ради того и затевалось: ученые использовали ответы людей, чтобы улучшить алгоритмы компьютерной программы.
Естественно, это принесло свои плоды. Уже в 2021-ом году та же группа ученых опубликовала ещё одну статью, в которой сообщалось, что ИИ смог превзойти человека в идентификации землетрясений. Более того, программа стала опознавать телесейсмические события. Таким образом, вся эта история может в очередной раз подтвердить все более очевидную истину, что люди и машины могут добиться самых больших успехов, если будут работать вместе. Скорее всего, роль ИИ в слежении за сейсмической активностью на нашей планете в дальнейшем будет только расти. Но чтобы откалибровать его и направить в нужную сторону, наверняка потребуется человеческая помощь. Это, кстати, нашло отражение в одной из обсуждаемых сегодня статей. Её авторы призвали коллег по цеху привлекать граждан-ученых для классификации информации и увеличения объема баз данных, посредством которых происходит обучение искусственного интеллекта.
