最近這一段花了很多時(shí)間在開發(fā)新的檢測(cè)設(shè)備上，從無到有這種工作對(duì)精力的消耗還是挺大的。從傳感器加工到系統(tǒng)調(diào)試都需要反復(fù)修正，但是最終能在顯示屏上看到一串一串快速涌出的數(shù)組，總算還是把原來設(shè)想的高通量檢測(cè)實(shí)現(xiàn)了，算是一個(gè)比較圓滿的結(jié)果。其實(shí)在這個(gè)快兩個(gè)月的過程中，對(duì)人工智能快速發(fā)展時(shí)期的科學(xué)數(shù)據(jù)類型及數(shù)據(jù)獲取，也有了越來越深的理解。

　　人工智能正以我們難以想象的速度重塑這個(gè)世界，而數(shù)據(jù)的力量，無疑可能是這場(chǎng)變革背后最關(guān)鍵的驅(qū)動(dòng)力。然而，我們現(xiàn)在獲取和處理數(shù)據(jù)的方式，很大程度上還是基于人類的認(rèn)知框架，這在一定程度上限制了AI的發(fā)展。在環(huán)境領(lǐng)域，我們主要還是受到還原論思維的影響，傾向于將復(fù)雜的環(huán)境問題分解為若干個(gè)孤立的部分進(jìn)行研究。這種方法忽略了環(huán)境系統(tǒng)各要素之間復(fù)雜的相互作用，導(dǎo)致我們對(duì)環(huán)境問題的理解常常是片面的、局限的。AI的出現(xiàn)，可能為我們提供了一種超越還原論的新視角，它能夠從整體上把握環(huán)境系統(tǒng)的復(fù)雜性，并揭示隱藏在海量數(shù)據(jù)背后的規(guī)律。

　　過去，數(shù)據(jù)分析追求的是可解釋性和可理解性，目標(biāo)是把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成人類能夠理解的知識(shí)。但AI，特別是深度學(xué)習(xí)，具備了從海量數(shù)據(jù)中自主提取復(fù)雜特征的能力。這意味著數(shù)據(jù)的價(jià)值不再局限于人類能夠理解的表象，而是極大可能蘊(yùn)藏著超越我們認(rèn)知的復(fù)雜性。傳統(tǒng)的污染物來源解析方法往往依賴于排放清單和擴(kuò)散模型，這些方法難以準(zhǔn)確追蹤非點(diǎn)源污染和突發(fā)性污染事件。而AI可以通過分析海量的環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)，自動(dòng)識(shí)別污染源指紋，并追蹤污染物的擴(kuò)散路徑，實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的來源解析，這實(shí)際上突破了人類傳統(tǒng)認(rèn)知模型對(duì)于復(fù)雜系統(tǒng)溯源的局限性。目前來看，我們可能需要承認(rèn)，AI的視角與我們不同，它能看到我們看不到的東西。

　　我們過去積累的知識(shí)，是基于特定視角和認(rèn)知框架構(gòu)建的，目的是為了滿足人類的理解和應(yīng)用需求。但在AI面前，這些知識(shí)體系可能并非最優(yōu)，甚至?xí)蔀樾实慕O腳石。例如，我們習(xí)慣于把世界劃分為物理、化學(xué)、生物等不同的學(xué)科，但在真實(shí)世界中，這些學(xué)科之間存在著復(fù)雜的相互作用。如果AI僅僅基于這些割裂的知識(shí)體系進(jìn)行學(xué)習(xí)，就難以捕捉到真實(shí)世界的完整圖景。傳統(tǒng)知識(shí)體系往往將環(huán)境問題割裂為大氣污染、水污染、土壤污染等獨(dú)立的研究領(lǐng)域。然而，這些環(huán)境要素之間存在著復(fù)雜的相互影響，例如，大氣沉降可以將污染物輸送到水體和土壤中，導(dǎo)致復(fù)合污染。AI在這里的價(jià)值在于，它可以打破學(xué)科壁壘，將不同環(huán)境要素的數(shù)據(jù)整合起來，構(gòu)建一個(gè)統(tǒng)一的知識(shí)網(wǎng)絡(luò)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)環(huán)境問題的整體性理解。這實(shí)際上與生態(tài)系統(tǒng)理論強(qiáng)調(diào)的整體性、關(guān)聯(lián)性相契合。

　　下來我們更深入一步理解和思考，如果面向AI的數(shù)據(jù)不再受限于人類的理解，那么數(shù)據(jù)獲取的途徑也將變得更加多樣和高效。過去，我們需要人為地設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)、收集數(shù)據(jù)、清洗數(shù)據(jù)，這些環(huán)節(jié)都受到人類認(rèn)知和經(jīng)驗(yàn)的限制。而面向AI的數(shù)據(jù)獲取，可以采用更加自動(dòng)化、智能化的方式。我們目前的環(huán)境監(jiān)測(cè)站點(diǎn)數(shù)量有限，一般難以覆蓋所有時(shí)間和空間尺度，這導(dǎo)致我們對(duì)環(huán)境質(zhì)量的認(rèn)知常常只能算是盲人摸象。而AI卻可以通過整合衛(wèi)星遙感、無人機(jī)航拍、地面?zhèn)鞲衅鞯榷嘣磾?shù)據(jù)，構(gòu)建一個(gè)全方位、立體化的環(huán)境監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)對(duì)環(huán)境質(zhì)量的全息感知。這種全息感知超越了人類感官的局限，為我們提供了更全面、更精準(zhǔn)的環(huán)境信息。因此，面向AI的數(shù)據(jù)，必須打破人類認(rèn)知的束縛，允許包含高度復(fù)雜、甚至難以解釋的信息。這種復(fù)雜性，源于真實(shí)世界中各種因素之間千絲萬縷的聯(lián)系，而不是人為簡(jiǎn)化和抽象的結(jié)果。

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　　為了獲得高質(zhì)量的混合數(shù)據(jù)，我們需要在測(cè)量方法和測(cè)量原理上有所突破。傳統(tǒng)的傳感器往往只能測(cè)量單一物理量，例如溫度、濕度、壓力等等。而現(xiàn)實(shí)世界中，各種物理量之間存在著復(fù)雜的相互作用。因此，我們需要開發(fā)新型的傳感器，能夠同時(shí)測(cè)量多種物理量，并且能夠感知到人類無法感知的微小變化?，F(xiàn)在在使用的環(huán)境監(jiān)測(cè)傳感器，往往存在靈敏度低、選擇性差、易受干擾等等各種問題。筆者近些年計(jì)較感興趣的新型傳感器，比如高通量傳感器、量子傳感器、生物傳感器等，具有更高的靈敏度和選擇性，能夠檢測(cè)傳統(tǒng)傳感器難以檢測(cè)的痕量污染物或污染的組合特性，可能可以實(shí)現(xiàn)對(duì)環(huán)境微變化的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，為我們提供更及時(shí)、更準(zhǔn)確的專業(yè)信息。

　　最后，我想提一下，面向AI的數(shù)據(jù)范式變革可能涉及一場(chǎng)深刻的涉及科學(xué)本質(zhì)的基本革命。很明顯，要求我們科研工作者能夠突破傳統(tǒng)的認(rèn)知框架，重新審視數(shù)據(jù)的本質(zhì)，探索全新的數(shù)據(jù)獲取和處理方式。這個(gè)可能才是AI對(duì)科學(xué)影響最大的地方。

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