众所周知，人工智能尚处于初级阶段，但没有人可以否认它的潜力。随着人工智能的发展，它在人们的日常生活中变得越来越重要。

淘宝购物、外卖接单、移动支付等等都离不开人工智能的支持。

人工智能技术的潜力大家都有目共睹，但未来人工智能可以用来做什么，会给人类社会带来多大的变革，也在考验大众的想象力。尽管人工智能技术还处在初级发展阶段，但它现有的能力也足以改变众多领域，尤其是那些有着大量数据却无法有效利用的领域。

浅显的应用：有效改善人类的生存空间

第一次工业革命以来，人类活动对自然界造成的影响越来越大，日益增长的资源需求使得土地利用情况产生巨大变化，污染愈发严重，生物多样性锐减，人类的生存空间变得越来越恶劣。进入人工智能时代后，怎样更好地利用大数据和机器学习等前沿技术，为环保和绿色产业赋能，成为了政府、科学家、公众以及企业的关注焦点。

在能源利用方面，谷歌旗下的DeepMind无疑走在了最前面。2016年开始，DeepMind将人工智能工具引入到谷歌数据中心，帮助这家科技巨头节省能源开支。DeepMind利用神经网络的识别模式系统来预测电量的变化，并采用人工智能技术操控计算机服务器和相关散热系统，成功帮助谷歌节省了40%的能源，将谷歌整体能效提升了15%。2018年后，DeepMind更是将“触手”伸向了清洁能源领域。我们都知道，风力发电因为有较大的波动性和不可预测性，因而难以并入电网，无法有效利用。

DeepMind利用天气预报、气象观测等数据训练神经网络模型，可以提供36小时后的风力预测，从而让农场的风力发电变得能够预测。一旦风力发电可以预测，电厂就能有充裕的时间启动需要较长时间才能上线的发电手段，与风力互补。如此一来，风电并网难的问题就可轻松解决。

在自然环境保护方面，微软的“人工智能地球计划(AI of Earth)”则为大家做出了表率。这一计划于2017年7月启动，旨在借助云计算、物联网和AI技术，保护和维持地球及其自然资源，通过资助、培训和深入合作的方式，向水资源、农业、生物多样性和气候变化等领域的个人和组织机构提供支持。

例如，“SilviaTerra”项目通过使用Microsoft Azure、高分辨卫星图像和美国林务局的现场数据来训练机器学习模型，实现对森林的监测;“WildMe”项目通过使用计算机视觉和深度学习算法，可对濒临灭绝的动物进行识别;“FarmBeats”项目在户外环境下可以通过传感器、无人机以及其它设备改进数据采集，进而提高农业的可持续性。

一直以来，人们寄希望于未来的科学技术进步能够解决当下的自然环境问题，而人工智能技术的出现点燃了这一希望。一旦人工智能技术可以加速基础科学理论的突破，实现生产效率的大幅提升，有效改善人类的生存空间，一切发展与自然环境的问题也就迎刃而解。

本质是动力：推动基础科学理论突破

材料、化学、物理等基础科学领域的研究过程中充满了“大数据”，从设计、实验、测试到证明等环节，科学家们都离不开数据的搜集、选择和分析。由于物理、化学或力学规律的存在，这些领域的数据往往都是结构化的、高质量的以及可标注的。

人工智能技术(机器学习算法)擅长在海量数据中寻找“隐藏”的因果关系，能够快速处理科研中的结构化数据，因此得到了科研工作者的广泛关注。人工智能在材料、化学、物理等领域的研究上展现出巨大优势，正在引领基础科研的“后现代化”。

尽管人工智能商业化发展更容易受关注，但人工智能在基础科研中的应用，却更加激动人心。因为社会生产力的变革，归根结底在于基础科研的进一步突破。在这个时代，没有爱因斯坦、牛顿那样的科学巨人，更多需要的是通过大量实验数据来获取真理的工作。

大到宇宙起源的探索，小到蛋白质分子的折叠，都离不开一批又一批科学家们前赴后继、执着探索。人工智能技术的应用，或许能帮助蓝色星球的科学家们摆脱无穷无尽实验的痛苦，加速重大科学理论的发现，将人类文明提升到新的台阶。

近年来，许多行业都已切实感受到人工智能带来的颠覆，包括金融、制造、教育、医疗和交通等等。但人工智能的价值维度还有很多，本文例举的例子，只是两个方面而已。未来，人工智能会为人类社会带来怎样的变革，无法预测，但应该是好的、值得期待的。