你是否曾想過電腦能否「思考」或「學習」？嗯，這就是人工智能（AI）的奇妙之處！「人工」代表由人類製造，而「智能」則指其擁有學習、解決問題及執行通常需要人類大腦才能完成的任務之驚人能力。你可以將人工智能想像成電腦的超級智能助手。
但人工智能如何變得如此聰明？它就像一個超級學生，能夠在眨眼之間閱讀數百萬本書籍、查看無數圖片或聆聽無盡的聲音──這些資訊被稱為「數據」。透過研究所有這些數據，人工智能學會了識別模式。例如，為了教導人工智能貓的樣子，科學家會向它展示成千上萬張貓的圖片。人工智能會仔細研究這些圖片，注意牠們的共同特徵，如尖耳朵、鬍鬚和毛茸茸的尾巴。在看過足夠多的例子後，它便學會了「貓的模式」。然後，當它看到一張從未見過的新圖片時，便能自信地說：「嘿，這看起來像隻貓！」這種從大量數據中識別模式的能力是人工智能最強大的技能之一，使其能夠比人類更快、更大規模地完成任務。
人工智能也會從經驗中學習，有點像教小狗新技巧。當小狗聽到指令坐下並獲得獎勵（獎賞）時，它很快就會學會坐下是件好事。同樣地，當人工智能系統進行猜測──比如說，嘗試識別一張圖片──並且猜對時，它會因為知道自己成功而獲得「獎勵」。如果它犯了錯誤，例如將狗誤認為貓，它會從錯誤中學習，並在下次做得更好。這種從數據中學習而無需為每個步驟進行明確編程的過程通常被稱為機器學習（ML），這是人工智能中非常重要的一部分。
一旦人工智能從大量數據中學會了這些模式，它就能對以前從未見過的新事物做出非常聰明的猜測。這些有根據的猜測被稱為「預測」。這與人們在日常生活中預測事物的方式相似。如果天空佈滿烏雲，過去的經驗告訴我們可能很快就會下雨。人工智能做的事情非常相似，但它可以分析比人腦所能容納的更複雜的資訊和更多的例子，使其能夠對各種事物做出驚人準確的預測。
很有可能，人工智能已經成為日常生活的一部分！當串流服務推薦它認為某人可能會喜歡的新節目時，這就是人工智能在運作，它從許多用戶那裡學到了觀看偏好。當地圖應用程式在手機上找到最快的路線，避開交通擠塞時，這就是人工智能在分析路況和出行時間。甚至將垃圾郵件過濾掉的垃圾郵件過濾器也是利用人工智能來區分重要郵件和垃圾郵件。這些例子表明，人工智能並非遙不可及的未來概念；它是一種已經讓事情變得更輕鬆、更智能的實用技術。
我們奇妙的地球：為何它需要像你（和人工智能！）這樣的超級英雄
我們的地球是一個令人難以置信的地方，充滿了令人屏息的山脈、廣闊的海洋、茂密的森林和奇妙的動物。它為我們提供了生活所需的一切：呼吸的潔淨空氣、飲用的淡水和食用的食物。但目前，我們的地球正面临一些重大挑戰。氣候正在變化，這意味著天氣模式變得更加極端，海平面正在上升。作為地球之肺的森林，在世界某些地區正在消失。許多動植物因家園改變而難以生存。
這些都是嚴重的問題，但有好消息！就像故事中的超級英雄一樣，世界各地的人們都在努力保護我們的地球。而且他們有了一個強大的新夥伴：人工智能！人工智能可以成為一個超級工具，幫助我們更好地理解這些環境挑戰並找到巧妙的解決方案。
北美原住民豪丹諾蘇尼人（Haudenosaunee，亦稱易洛魁人 Iroquois）有一句充滿智慧的諺語。他們相信，在做出的每一個決定中，都應該考慮到對未來七代的影響。這意味著要長遠思考今天的行動將如何影響地球的未來以及將生活在地球上的人們。經過深思熟慮後使用的人工智能，可以幫助我們收集資訊並做出明智的選擇，從而成為地球的好管家，造福現在和未來七代的每一個人。透過了解人工智能如何運作以及它如何提供幫助，年輕人可以成為這項重要使命的一部分，成為下一代的地球保護者。環境問題通常涉及大量複雜的資訊和數據。人工智能擅長處理所有這些複雜的數據──遠超任何人類所能處理的數量──並幫助人們理解它們。它可以將令人困惑的數字和衛星圖像轉化為清晰的警報、易懂的地圖或有用的預測。這意味著不僅僅是科學家才能理解地球上正在發生的事情；人工智能可以幫助包括學生在內的每個人都能獲取這些資訊。當人們清楚地了解問題時，他們更有可能願意幫助尋找解決方案。
人工智能如何預測晴天、雨天，甚至大風暴！
了解天氣狀況對許多事情都至關重要。農民需要知道何時種植作物以及何時預期降雨。飛行員需要晴朗的天氣才能安全飛行。當然，知道野餐是否會因雨而泡湯也很有幫助！多年來，被稱為氣象學家的科學家一直使用氣象氣球、衛星和功能強大的電腦等工具來預測天氣。他們已經做得很好了，但人工智能現在正幫助天氣預測變得更好、更快，有時甚至更準確。
把人工智能天氣預報員想像成天空的超級偵探。他們的主要工作是在大量關於過去天氣狀況的資訊中尋找線索。這些「歷史數據」包括氣溫記錄、風力強度和風向、降雨量或降雪量，以及無數的雲層衛星圖片，所有這些都是在許多許多年間收集的。人工智能系統可以篩選這堆積如山的過去天氣數據，遠遠超過任何人類所能處理的數量，從而學習天氣行為的複雜模式。例如，人工智能可能會學習到，當某種類型的雲層在海洋上空出現，並且風以特定速度向特定方向吹拂時，幾天後發生大風暴並襲擊海岸的可能性非常高。它透過在歷史數據中一次又一次地看到類似情況的發生來學習這些關聯。
由 Google DeepMind 開發的名為 GraphCast 的模型就是這樣一個聰明的人工智能例子。這個人工智能專門進行中期天氣預報，也就是預測未來大約 3 到 10 天的天氣。它非常出色，路易斯安那州立大學（LSUS）的學生甚至能夠使用 GraphCast 來建立他們自己的天氣應用程式，名為 Heimdall。這個應用程式可以獲取人工智能的預測並將其顯示在全球地圖上，預測未來長達 16 天的氣溫、降雨量和風速等狀況！ 同樣地，其他學生也正在學習建立自己的人工智能模型，稱為神經網絡，以預測像厄爾尼諾現象這樣可能影響全球天氣模式的大規模天氣事件。
利用人工智能進行天氣預報的一個真正令人興奮的部分是速度。人工智能模型處理所有必要數據並生成預報的速度比許多舊方法快得多。有時，它們可以用少得多的計算能力來完成這項工作，這意味著它們也更節能。這種速度至關重要，因為快速發布天氣資訊可以產生重大影響，尤其是在惡劣天氣即將來臨之際。人工智能能夠識別龐大天氣數據集中非常細微的模式，這些模式是人類預報員可能不容易發現的，這有助於提高預測的準確性。它不僅僅是觀察一兩件事；它觀察數百或數千種不同的天氣「成分」如何相互作用，從而產生更可靠的預報。
為了幫助形象化人工智能如何學習預測天氣，想像一個簡單的圖表。
圖表概念：「人工智能學習天氣秘密」
圖表的第一部分可以標記為「過去的天氣線索」。這個方框裡會充滿代表歷史天氣數據的小圖片──晴天、不同類型的雨雲、雪花、顯示風向和風速的箭頭，以及舊的溫度計讀數的圖標。
一個箭頭會從這個方框指向第二個方框，標記為「人工智能天氣大腦」。在這個方框內，可以有一個簡單的大腦圖標，旁邊有一個對話泡泡寫著「學習模式！」。這代表人工智能正在處理所有過去的線索。
另一個箭頭會指向第三個方框，標記為「未來天氣預報！」。這個方框會顯示預測天氣的圖標──也許是明天的太陽、後天的幾朵雨雲，以及下週可能出現的帶有閃電的大風暴雲，同時還有「明日天氣！」或「下週風暴警報！」等文字。這種圖表有助於顯示基本流程：人工智能接收過去的資訊，從中學習，然後利用所學知識對接下來會發生的事情做出猜測。
人工智能為天氣預報帶來的改進具有顯著的現實效益。當預報更快、更準確時，社區就能更好地做好準備。例如，如果能更確定、更提前地預測到長時間的乾旱，農民就能更好地決定種植哪些作物或如何管理他們的供水。如果能更準確地預測颶風的路徑和強度，當局就能更及時、更有針對性地發布疏散警告，從而可能挽救生命並減少財產損失。這不僅僅是為了方便；這是為了建立更具韌性的社區，使其能夠更好地應對天氣挑戰，並根據可能出現的天氣狀況更有效地管理水等寶貴資源。
發現麻煩：人工智能與極端天氣
除了日常的晴雨之外，人工智能正成為預測「極端天氣」的關鍵工具。這意味著非常巨大、強大，有時甚至是危險的天氣事件，如颶風（在世界不同地區也稱為颱風或氣旋）、大規模暴風雪、漫長而危險的熱浪，或大範圍的洪水。人工智能也正在幫助我們理解和預測可能導致毀滅性山火的情況，這些山火通常與極端高溫和乾旱有關。
人工智能系統在識別這些重大事件的早期預警信號方面表現得非常出色，通常比以前更早、更詳細。這就像為整個地球安裝了一個超級敏感的警報系統，時刻警惕著麻煩的醞釀。它是如何實現這一點的呢？透過分析更廣泛的數據。這不僅包括通常的氣象站資訊，還包括大量的衛星圖像，顯示雲層模式和海洋溫度，來自海洋浮標的數據，測量波浪高度和海水溫度，以及關於大氣中濕度水平的資訊。人工智能篩選所有這些「成分」，尋找已知會「炮製」出這些極端天氣現象的特定組合和順序。
例如，為了預測颶風的強度，人工智能可以持續監測海面溫度，因為溫暖的海水為風暴增強提供了更多能量。對於山火預測，像 DeepFire 這樣的人工智能系統可以分析植被的乾燥程度，查看預測的風速和風向，並考慮最近的天氣模式，以識別火災發生或迅速蔓延的高風險區域。一些先進的人工智能系統，例如一個名為 Aardvark Weather 的系統，正在開發中，旨在透過在標準電腦上極快地處理數據，來改進對非常局部和強烈事件（包括龍捲風）的預測。
這些由人工智能驅動的早期預警的真正力量在於它們提供的額外時間。如果社區知道很可能發生大洪水，或者條件非常適合發生山火，人們就有更多時間做準備。他們可以保護自己的房屋，收集必要的物資，或者在必要時疏散到更安全的地區。消防員和醫療隊等緊急服務部門也有更多時間來規劃他們的應對措施，並將資源部署到最需要的地方。這種預測和準備的能力至關重要，尤其是當科學家觀察到氣候變化可能使某些類型的極端天氣事件更加頻繁或更加強烈時。因此，人工智能工具正成為幫助社會適應這些不斷變化的條件的必要工具，為我們提供一個更清晰的未來威脅窗口。
此外，能夠在功能較弱的電腦上高效運行的人工智能預報系統（如 Aardvark 系統）的發展前景廣闊。超級電腦價格昂貴，並非隨處可得。如果能夠讓目前缺乏此類資源的發展中國家或偏遠地區也能使用先進的人工智能天氣預測工具，那將改變遊戲規則。這些地區往往最容易受到極端天氣的影響，但用於準備和應對的資源卻最少。普及這些由人工智能驅動的預警，可以賦予世界各地的當地社區採取積極措施保護自己的能力，從而可能挽救許多生命並減少苦難。
天空之眼：人工智能守護我們的樹木
森林對我們的地球而言，既神奇又極其重要。它們就像巨大的綠色肺葉，吸入二氧化碳（一種會使地球變暖的氣體），呼出我們賴以生存的氧氣。森林也是數百萬種不同動植物、昆蟲的家園，使其充滿生物多樣性。此外，它們在維持氣候穩定方面發揮著巨大作用。但可悲的是，在世界許多地方，森林正以驚人的速度被砍伐。這就是所謂的森林砍伐，對野生動物、氣候以及依賴森林的人們來說都是一個大問題。
但現在，人工智能正以高科技守護者的身份介入，保護我們的樹木，就像一個擁有太空之眼的超級偵探！它是如何做到的呢？它使用由衛星拍攝的特殊圖片，這些衛星就像不斷環繞地球並俯瞰其表面的超強相機。這些衛星捕捉全球森林的圖像。
那麼，人工智能如何「看見」樹木消失呢？這是一個聰明的學習過程。科學家透過向人工智能展示大量的衛星圖片來「訓練」它。其中一些圖片是健康、茂密的森林，長滿了綠樹。其他圖片則顯示了最近樹木被砍伐的區域，或者森林大火燒過的區域。人工智能研究這些圖像，學習識別視覺上的差異。例如，它學會了健康的森林從上方看呈現某種綠色調並具有特定的紋理，而被砍伐的區域可能看起來是棕色、光禿禿的，或者有不同的圖案。它甚至可以學會區分天然林和樹木排列整齊的人工林，這對於理解不同類型的森林變化非常重要。
一旦人工智能訓練完成，它就可以開始工作了。當新的衛星圖像傳來時──有些衛星非常頻繁地提供新的圖像──人工智能會以令人難以置信的速度掃描它們。它會將新的圖片與同一地區的舊圖片以及它所學到的關於健康森林的知識進行比較。如果它檢測到顯著的變化，例如上週還是綠色的一片森林現在變成了棕色，它就會發出警報：「糟糕，這個地方的樹木不見了！」。這個過程使用了先進的人工智能技術，有時被稱為「深度學習」或「卷積神經網絡」（ConvNets），這些技術特別擅長理解圖像。這些人工智能系統可以分析衛星圖像中不同類型的光，不僅僅是我們肉眼所能看到的（如紅光、綠光和藍光），還包括其他類型的光，如近紅外光（NIR），它可以提供更多關於植物健康的資訊。
這項技術的一個驚人應用實例是一個名為「全球森林觀察」（Global Forest Watch, GFW）的線上平台。這是一個任何人──科學家、政府、記者，甚至好奇的學生──都可以上去查看世界各地森林數據的網站。GFW 使用強大的人工智能工具和衛星數據來提供近乎即時的資訊。其主要功能之一是一種名為 GLAD（全球土地分析與發現）的森林砍伐警報。這些警報幾乎可以在熱帶森林樹木覆蓋消失的同時顯示出來，有時每週都會提供更新。這意味著我們不必等待數月或數年才能發現森林陷入困境；人工智能幫助我們立即看到它。
為了更好地理解這一點，讓我們想像一個簡單的圖表：
圖表概念：「人工智能發現樹木問題」
我們圖表中的第一張圖片可以命名為「衛星拍攝照片」。它會顯示一個小衛星圖標在茂密的綠色森林區域上方運行。
一個箭頭會指向下一張圖片，「人工智能大腦掃描圖片」。這可以顯示一個放大鏡懸停在森林的衛星圖片上，旁邊有一個小的「人工智能大腦」圖標。人工智能正在將這張新圖片與它儲存的舊圖片進行比較。
最後一個箭頭會指向第三張圖片，「警報！樹木不見了！」。這會顯示相同的森林區域，但現在其中一塊清晰的區域變成了棕色和光禿禿的，表明樹木已經消失。一個巨大、鮮紅色的感嘆號或警報符號會放在這個變化的區域上。這個簡單的流程──衛星圖像、人工智能分析和警報──是人工智能如何有效地幫助我們監測森林砍伐的核心。
人工智能為監測我們的森林帶來的真正巨大優勢是速度和規模。在人工智能出現之前，監測廣闊、偏遠的森林是一項緩慢而艱鉅的工作。這可能需要護林員徒步巡邏大片區域，或者科學家費力地手工比較衛星照片，這可能需要很長時間。人工智能可以分析覆蓋全球的衛星數據，並在「幾天內」檢測到變化。這種快速檢測至關重要，因為這意味著可以更快地獲得幫助，或者在造成太大損害之前採取行動。
此外，這種由人工智能驅動的透明度是一股強大的向善力量。當關於森林砍伐發生地點和時間的資訊透過像全球森林觀察這樣的平台免費提供給每個人時，就產生了問責制。如果發生非法砍伐，或者公司不可持續地砍伐森林，這些人工智能系統可以幫助迅速揭露。這些公開資訊可以向政府和公司施壓，要求他們更好地保護森林，並對其活動如何影響這些重要的生態系統更加負責。它將聚光燈投向森林破壞，使其更難在不被注意的情況下發生。
現實生活中的英雄事蹟：人工智能如何幫助捉拿砍樹惡棍
由人工智能驅動的森林砍伐警報不僅僅是有趣的數據點；它們會促使實地採取實際行動，幫助保護森林以及依賴森林的人們和動物。這些系統作為關鍵的第一步，為保育組織、政府和當地社區的介入提供了所需的及時資訊。
一個鼓舞人心的例子來自亞馬遜雨林。亞馬遜保育協會（ACA）利用全球森林觀察的 GLAD 森林砍伐警報來監測保護區。當警報彈出，顯示潛在的非法金礦開採或伐木活動時，ACA 可以迅速核實並通知政府當局。由於這些警報非常迅速，有時在森林砍伐發生後的幾天內就能收到，官員們能夠在收到 ACA 資訊後的 24 至 48 小時內到達現場並採取行動──例如阻止非法活動！ 如果沒有人工智能迅速查明如此廣闊偏遠地區的麻煩點，這種快速反應幾乎是不可能的。
記者在森林監督方面也扮演著至關重要的角色，而人工智能為他們提供了強大的新工具。像 Mongabay 這樣的環境新聞平台利用 GFW 的森林砍伐和火災警報來識別突發新聞。例如，如果秘魯某個保護區開始受到火災侵襲，這些警報能讓 Mongabay 的記者近乎即時地追蹤情況，並調動他們的團隊進行報導。這種及時的報導不僅能告知公眾，還能促使官員採取行動。在秘魯的一個案例中，此類報導促使秘魯當局立即前往處理火災情況。
這不僅僅是阻止非法活動；這也關乎幫助公司做出更可持續的選擇。例如，生產許多受歡迎糖果和寵物食品的瑪氏公司（Mars），非常關注其供應鏈中的森林砍伐問題，尤其是棕櫚油等成分。他們使用 GFW Commodities 上的工具，這些工具利用人工智能和衛星數據來評估其棕櫚油供應商，並評估與之相關的森林砍伐風險。這有助於瑪氏公司在採購原料方面做出更好的決策，推動其供應商採取更環保的做法。
這些例子表明，人工智能不僅僅是一個偵測系統；它更是一個賦權工具。它提供了關鍵且及時的資訊，使各種團體能夠有效行動。對於資源不足的保育組織或負責保護廣大森林面積的政府機構而言，人工智能就像一個力量倍增器。傳統上，監測這些廣闊的景觀需要大量的人力和財力。人工智能系統提供了一種相對低成本、覆蓋範圍廣泛的監控能力，使這些團體能夠將其有限的人員和資源引導到最迫切需要它們的確切位置。這種針對性的方法意味著他們在保護森林方面可以產生比以往更大的影響。來自人工智能的資訊有助於將對森林砍伐的擔憂轉化為拯救地球珍貴森林的具體、可行的步驟。
聰明植物：田間的人工智能
農業是世界上最重要的工作之一──我們每天吃的食物都來自於此！但是，為每個人種植足夠的食物可能具有挑戰性，並且會消耗大量自然資源，尤其是水。有時，農民還會使用化肥或農藥來幫助作物生長或保護它們免受害蟲侵害。如果過量使用這些物質，有時會對環境造成不良影響，可能會流入河流或影響土壤。這就是人工智能介入幫助農民更「聰明」地種植作物的地方。
有一個很酷的概念叫做「精準農業」，而人工智能在其中扮演著重要角色。「精準」意味著非常精確。因此，精準農業就是利用科技為作物提供它們真正需要的東西──適量的水、適量的養分，在適當的時間──不多也不少。這有助於節約資源，並且對環境更好。
以下是人工智能如何幫助農業實現超精準：
首先，一切都與從農場收集線索（數據）有關。農民可以在土壤中放置特殊的感測器。這些感測器可以測量土壤中的水分含量，或者存在哪些養分。他們還使用無人機──就像小型遙控直升機一樣──配備特殊的相機。這些無人機飛越田野，從上方拍攝作物的詳細照片。這些相機通常能看到我們肉眼無法看到的東西，例如植物葉片顏色的細微變化，這可能表明植物口渴、生病或需要某些養分。
接下來，所有這些線索──來自土壤感測器的資訊和來自無人機的圖片──都被輸入到人工智能「大腦」中。人工智能就像一個超快速的農場分析師。它查看所有這些數據，並找出田地不同部分正在發生的情況。例如，人工智能可能會分析無人機圖像和土壤數據，發現田地某個角落的植物比其他區域乾燥得多，或者它可能會發現一小塊植物開始看起來有點不健康，也許是因為疾病或害蟲。
然後就是聰明的行動！ 根據其分析，人工智能可以給農民非常具體的建議。農民不再只是以相同的方式灌溉整個田地，人工智能可能會說：「西北角的植物今天需要多一點水」，或者「中間部分的那些植物看起來很好，不需要額外的水」，或者「你可能需要檢查那一小塊植物是否有疾病的跡象」。一些先進的人工智能系統甚至可以直接控制農用機械，例如僅在需要水的特定區域打開灑水器，或者在拖拉機駛過田地時調整施肥量。這種由人工智能引導的針對性方法，與傳統農業中大面積統一處理（無論較小區域的具體需求如何）相比，是一個巨大的轉變。
人工智能在其他農場任務方面也表現得越來越好。它可以幫助及早發現作物疾病，有時甚至在農民注意到之前就能發現，從而可以迅速進行治療，防止疾病蔓延到整個作物。同樣，人工智能可以幫助識別生長在作物中的雜草。一些由人工智能驅動的機器人甚至可以精確地清除這些雜草，這可以減少農民在整個田地上噴灑除草劑的需求。像 AgroAI 這樣的公司正在開發利用這些人工智能和感測器技術的平台，為農民提供此類詳細建議，幫助他們更有效地利用資源，並通常獲得更高的作物產量。
為了形象化這一點，想像一個簡單的數據流：
圖表概念：「人工智能的農場節水計劃」
步驟一：「感測器與無人機收集線索。」 圖表的這一部分會顯示一個從土壤中伸出的感測器，旁邊有一個小圖標指示「口渴」的植物（也許是一片下垂的葉子）。附近，一個小型無人機圖標會在田野上空飛行，並有線條指示它正在拍照。
一個箭頭指向步驟二：「數據傳輸至人工智能大腦。」 在這裡，代表數據流的波浪線從感測器和無人機流向一個簡單的「人工智能大腦」圖標。
從人工智能大腦，另一個箭頭指向步驟三：「人工智能制定智能計劃。」 人工智能大腦圖標旁邊會有一個思想泡泡，寫著類似這樣的話：「A區田地需要1公升水。B區沒問題！檢查C區是否有害蟲。」
最後一個箭頭指向步驟四：「農民收到計劃或智能灑水器啟動！」 這可以顯示兩種可能性：一位農民看著平板電腦上顯示的人工智能計劃，或者一個智能灑水系統僅在人工智能識別為需要水的特定「A區」啟動。這個圖表有助於展示人工智能如何利用來自農場的即時資訊來指導非常具體、有針對性的行動，這是節約水和肥料等資源的關鍵。
透過從概括性的農業實踐轉向這些高度具體、數據驅動的干預措施，人工智能為農業的可持續未來提供了一條途徑。當農民能夠準確地為田地的每個部分提供其所需的東西時，他們不僅節省了寶貴的資源，而且通常還能種植更多的糧食。例如，AgroAI 的系統已被證明可以將作物產量提高多達 20%，同時還能減少水和化學品的使用。在一個人口不斷增長、我們需要生產更多糧食的世界裡，以對環境壓力更小的方式做到這一點──例如減少用水量和減少可能污染河流溪澗的化學品徑流──至關重要。人工智能正在幫助實現這一目標。
節水巫師：人工智能減少水資源浪費的巧妙方法
水是我們星球上最寶貴的資源之一。我們都需要它來飲用，植物需要它來生長，動物需要它來生存。但在世界許多地方，淡水正變得稀缺，這意味著沒有足夠的水供大家使用。農業消耗了世界上大量的淡水，因此找到讓農場更有效地用水的方法非常重要。人工智能正在這個領域成為真正的「節水巫師」，幫助農場節省大量的水。
人工智能提供幫助的主要方式之一是實現精準灌溉。這意味著在正確的時間、正確的地點，用恰到好處的水量灌溉作物。不再需要猜測，也大大減少了過度澆水（浪費水，甚至可能對植物有害）或澆水不足（可能減少糧食產量）的情況。
以下是人工智能如何實現這一目標：
人工智能系統連接到農田中的感測器網絡。這些感測器持續測量土壤不同深度的濕度等數據。人工智能還會考慮當前的天氣狀況和天氣預報──是炎熱晴朗，還是涼爽多雲？預計很快會下雨嗎？它甚至會考慮正在種植的作物類型及其生長階段，因為不同的植物在不同的時間需要不同量的水。
人工智能即時處理所有這些資訊，然後精確計算何時以及向田地的每個特定區域澆多少水。然後，它可以向自動灌溉系統（如智能灑水器或滴灌系統）發送指令，將恰到好處的水量直接輸送到植物的根部，最大限度地減少因蒸發或徑流造成的浪費。像 Arable 和 CropX 這樣的公司以開發此類智能感測器和由人工智能驅動的平台而聞名，這些平台幫助農民大幅提高用水效率。
結果可能令人驚嘆！例如，使用人工智能和物聯網（IoT）感測器的 AgroAI 公司，已幫助農場減少高達 25% 的用水量。另一家專注於節水技術的公司 AquaIntelligence，也透過人工智能優化的灌溉實踐，幫助其農業用戶實現了類似的高達 25% 的節水效果。想像一下，如果全世界的農場都能節省這麼多水──這將對我們地球的水資源供應產生巨大影響！
人工智能的節水才能不僅僅適用於農場。AquaIntelligence 還利用人工智能幫助城鎮更好地管理水資源，透過偵測向家庭和企業供水的地下管道洩漏。漏水的管道會浪費大量的水，因此迅速找到並修復它們非常重要。他們的人工智能系統分析來自供水管網感測器的數據，以發現可能表明洩漏的異常模式，從而實現快速維修。
人工智能在節約用水方面如此有效，不僅僅是因為它可以制定澆水計劃。更重要的是，它創建了一個反應靈敏且具適應性的系統。它根據來自感測器和天氣預報的最新資訊不斷學習和調整。如果出現意外的熱浪，人工智能可以調整澆水計劃。如果一場突如其來的陣雨經過，它就知道要減少或跳過下一次預定的灌溉。與可能使用固定澆水時間表或依賴較不頻繁的人工檢查的舊方法相比，這種對現實世界條件的持續適應導致了如此顯著的節水效果。
這項技術的影響可能非常巨大。農業是全球最大的淡水用戶之一。如果更多的農場採用人工智能驅動的水資源管理系統，並實現像 AgroAI 和 AquaIntelligence 那樣約 25% 的節水效果，就能顯著減輕對河流、湖泊和地下蓄水層等當地水源的壓力。這不僅能為人們留下更多的用水，還有助於保護依賴這些水源的自然生態系統──魚類、鳥類和其他野生動物。此外，當灌溉用水減少時，從農田流入河流溪澗的化肥和農藥徑流通常也會減少，這有助於保持我們的水道更清潔、更健康。因此，人工智能不僅幫助農民種植糧食，還幫助保護我們至關重要的水資源，造福每一個人。
數碼偵探：人工智能識別動植物
我們的地球擁有令人難以置信的生命多樣性──數百萬種不同的動物、植物、真菌和微小微生物。這種驚人的多樣性被稱為生物多樣性，對於維持我們生態系統的健康和平衡至關重要。研究生物多樣性的科學家，即生態學家和保育學家，希望了解哪些物種生活在哪裡，它們的數量有多少，以及它們的種群是否健康、正在增長，或者可悲地正在萎縮。了解這些有助於他們找出哪些物種可能需要額外保護。但是，由於物種眾多，遍布全球，而且往往位於偏遠或難以到達的地方，這是一項艱鉅的任務！
這就是人工智能發揮作用的地方，它扮演著一個超快速、超敏銳的數碼偵探。人工智能在幫助科學家（甚至普通人！）比以往任何時候都更快、更準確地識別不同種類的動植物方面，表現得越來越出色。
其中一個最酷的方式是透過公民科學。這意味著包括學生在內的普通人可以協助進行真正的科學研究。有一些很棒的應用程式，例如 iNaturalist，就使用了人工智能。它的運作方式如下：如果有人在散步時看到有趣的昆蟲、漂亮的花朵，甚至蘑菇，他們可以用智能手機拍下照片並上傳到 iNaturalist 應用程式。然後，應用程式中的人工智能會將該照片與它已經學習過的數百萬張其他動植物圖像進行比較。根據這種比較，人工智能會建議它可能是什麼物種。其他用戶，包括專家科學家，然後可以確認或幫助完善鑑定。所有這些資訊──看到了什麼、在哪裡、什麼時候──都成為科學家可以用來繪製不同物種生活地點地圖並追蹤其種群隨時間變化的寶貴數據。這對於任何人來說都是成為自然偵探並為科學做出貢獻的絕佳方式！
科學家也使用一種稱為相機陷阱的技術。他們在野生區域設置特殊的動態感應相機。當動物白天或晚上經過時，相機會自動拍攝照片或短片。這可能會產生數千甚至數十萬張圖像！手動查看所有這些圖像以找出捕捉到了哪些動物將花費大量時間。但人工智能可以更快地完成這項工作。可以訓練人工智能演算法來查看這些相機陷阱圖像，並自動識別存在的不同動物──「那是一隻鹿」、「那是一隻狐狸」、「哦，看，一隻稀有的鳥！」。像 Zooniverse 這樣的平台甚至有一些項目，學生和志願者可以在其中幫助分類來自這些相機陷阱的數據，有時與人工智能一起對圖像進行排序。像 Wildlife Insights 這樣的應用程式也使用人工智能來幫助分析相機陷阱圖像，以監測瀕危物種。
人工智能的偵探技能不僅限於圖片。一些人工智能系統正在接受訓練，透過聲音來識別動物──例如在森林的錄音中識別不同的鳥鳴或蛙鳴。這可以幫助科學家了解即使很難看到的物種也存在。人工智能也正在協助發現科學界前所未知的新物種這項令人興奮的工作！像 BioCLIP 這樣專門的人工智能工具可以分析圖像，以檢測生物體可能表明它們是先前未知物種的細微特徵和特性。另一個名為 Antenna 的平台使用人工智能進行自動昆蟲監測，這有助於識別許多新的昆蟲物種。
為了幫助理解人工智能如何從照片中識別動物，想像一下這個簡單的過程：
圖表概念：「人工智能的動物身份識別」
步驟一：「你拍張照片！」 圖表的這一部分會顯示一個孩子開心地用智能手機拍攝一隻色彩鮮豔的蝴蝶。
一個箭頭會指向步驟二：「上傳到人工智能應用程式。」 在這裡，智能手機顯示正在將蝴蝶圖像發送到一個雲端圖標，雲端圖標內部有一個小的「人工智能大腦」符號。這代表應用程式正在將照片發送給人工智能進行分析。
另一個箭頭指向步驟三：「人工智能比較並識別！」 人工智能大腦圖標現在顯示上傳的蝴蝶照片旁邊是其龐大數據庫中許多其他不同蝴蝶照片的拼貼畫。比較之後，人工智能大腦會彈出一個對話泡泡，說：「這是帝王蝶！科學家已在您所在地區記錄到它。」這個視覺效果有助於展示像 iNaturalist 這樣用戶友好的人工智能工具如何將觀察結果迅速轉化為有用的科學資訊。
人工智能對生物多樣性研究的影響確實是革命性的。從成千上萬張照片或錄音片段中手動識別物種，或者試圖在大片區域調查稀有生物，都非常緩慢且耗費人力。例如，在人工智能出現之前，生物學家可能需要數週或數月的艱苦工作才能從斑馬條紋圖案的照片中識別出個別斑馬。人工智能通常可以在毫秒內完成類似的任務，並且可以處理來自更多來源的更大量的數據。這意味著科學家可以監測更多的物種，覆蓋更大的地理區域，並更快地獲得結果，從而使他們對生物多樣性的狀況有更清晰、更即時的了解。
此外，由人工智能驅動的公民科學計劃不僅僅是收集數據。它們使研究民主化，這意味著更多的人可以參與到科學過程中。當學生使用像 iNaturalist 這樣的應用程式來識別校園裡的植物或當地公園裡的鳥類時，他們不僅貢獻了寶貴的數據，而且還直接了解了周圍的自然環境。這種親身參與可以激發好奇心，增加知識，並培養與當地野生動物和生態系統更深層次的聯繫和欣賞。反過來，這可以激發更強烈的責任感和保護這些自然寶藏的願望。
保護我們珍貴的野生動物
除了識別動植物之外，人工智能在直接保護它們免受威脅和幫助保護其棲息地方面發揮著越來越積極的作用。這正是人工智能真正成為保育學家超級英雄夥伴的地方。
對許多標誌性動物，如大象、犀牛和老虎而言，最嚴重的威脅之一是盜獵──非法狩獵或捕捉野生動物。人工智能正被用來反擊。配備相機（有些帶有熱成像功能以便在夜間觀察）的無人機可以在大型野生動物保護區巡邏。來自這些無人機的影片可以由人工智能即時分析。可以訓練人工智能識別動物和人類之間的區別，甚至偵測可能表明盜獵者在場的可疑人類活動。如果人工智能發現令人擔憂的情況，它可以立即通知公園管理員，後者可以隨後進行調查，並有望在盜獵者傷害任何動物之前阻止他們。甚至還有正在開發的、用於犀牛等動物的人工智能智能項圈，可以偵測異常活動模式（例如動物是否因受驚而奔跑）並發送警報。雖然有些故事，例如一段影片顯示人工智能幫助嚇跑犀牛盜獵者，可能是虛構的描述，但其底層技術及其潛力卻非常真實。
人工智能也正在幫助我們理解和保護動物的遷徙。許多動物，從鳥類到鯨魚再到牛羚，都會進行長途遷徙。這些旅程對它們的生存至關重要，但如果它們的路線穿過人類活動區域，或者它們的停歇點受到干擾，這些旅程就可能變得危險。人工智能可以幫助科學家分析來自衛星標籤、GPS 項圈，甚至公民科學觀測的數據，以更準確地繪製遷徙路線圖。了解這些路線有助於保育學家識別沿途需要保護的關鍵棲息地。
有時候，僅僅計算動物數量就是一個巨大的挑戰，尤其是如果它們生活在偏遠地區或廣闊的海洋中。人工智能在這方面也能提供幫助。透過分析高解像度衛星圖像或航空照片，可以訓練人工智能演算法來發現和計算非洲草原上的大象、南極洲的企鵝，甚至在海洋中浮出水面的鯨魚。這為科學家提供了更準確的動物種群數量估計，這對於了解一個物種是否狀況良好，或者是否正在衰退並需要幫助至關重要。
我們的海洋是數量驚人的海洋生物的家園，但也面臨著污染的威脅，尤其是塑膠廢棄物。令人興奮的是，人工智能正被用於開發解決這個問題的機械人方案。一些公司正在創造由人工智能驅動的無人機和自主水下航行器，它們可以找到並收集海洋表面甚至更深水域的塑膠碎片。例如，WasteShark 是一種自主水上無人機，可以在港口和沿海地區「吃掉」漂浮的垃圾。SeaClear 系統利用人工智能和水下機械人來定位和回收海底垃圾，其設計採用了先進的感測器和人工智能演算法，以區分垃圾和海洋生物，從而不會意外傷害它們。以其大規模清除太平洋垃圾帶塑膠而聞名的「海洋清理」（The Ocean Cleanup）項目，也使用人工智能驅動的相機來識別塑膠最集中的區域，從而提高其清理工作的效率。
在人工智能輔助野生動物保育方面，非洲斑馬的例子是一個極好的成功故事！每隻斑馬都有獨特的條紋圖案，就像人類的指紋一樣。科學家意識到，如果他們能夠透過條紋識別個別斑馬，就能了解很多關於牠們的社交生活、活動和種群數量的資訊。但是，從成千上萬張照片中手動完成這項工作非常緩慢。因此，研究人員開發了像 StripeSpotter 和後來的 HotSpotter 這樣的人工智能程式。人們可以上傳斑馬的照片，人工智能會分析條紋圖案以識別個別動物，如果它們以前被見過，就會將它們與數據庫中的其他動物進行匹配。這種人工智能可以在毫秒內完成生物學家過去需要花費許多天才能完成的工作，大大加快了這些美麗動物的研究和保育工作。
這些例子表明，人工智能為監測和保護野生動物提供了強大且通常是非侵入性的方法。傳統方法，如實際捕捉和標記動物，可能會給它們帶來壓力，有時甚至有風險。人工智能允許大部分監測工作遠程進行，使用來自相機陷阱、無人機或衛星的圖像，甚至透過分析聲音。這對動物的干擾較小，並且可以擴展到比單獨使用手動方法更大的區域和更多的物種。
也許人工智能在野生動物保護方面最重要的貢獻之一是它有助於將保育工作從被動應對（在諸如盜獵事件等不良事件發生後做出反應）轉變為主動預防（在不良事件發生之前阻止其發生）。透過分析過去盜獵事件的模式、動物活動，甚至環境條件，人工智能可以幫助預測盜獵最有可能發生的時間和地點。這使得保育當局能夠更具策略性地將其有限的資源（如巡邏隊）部署到這些高風險區域，起到威懾作用，並增加在盜獵者下手前将其捉獲的機會。對於極度瀕危的物種而言，每一隻動物都彌足珍貴，人工智能的這種主動預測能力可以真正挽救生命。
像人工智能一樣思考！有趣的挑戰與專案構想
既然大家對人工智能如何幫助我們的地球有了更深入的了解，現在是時候讓年輕的創新者們開動腦筋，成為人工智能冒險家了！人工智能的核心在於從資訊中學習並做出明智的決策。以下是一些有趣的挑戰和專案構想，可以激發大家的創意思維。
挑戰一：超級回收分類員！
想像一下，一大堆混合垃圾裡有紙張、塑膠瓶、玻璃罐，可能還有一些廚餘。如果讓人工智能來分類，它會如何學習分辨它們呢？人工智能會尋找哪些「特徵」或線索？例如，紙張可能是扁平且容易彎曲的，塑膠瓶可能較輕且有特定形狀，而玻璃可能光滑且透明。思考每種材料的不同特性。感測器或相機能如何將這些資訊提供給人工智能？這個挑戰與人工智能如何利用圖像識別和感測器數據來識別和分類物體有關，這項技術已經在用於改進回收流程。
挑戰二：設計一個環保人工智能超級英雄！
每個超級英雄都需要酷炫的超能力，而人工智能可以為保護環境提供一些驚人的能力！你的人工智能超級英雄會解決哪個迫切的環境問題？也許是海洋塑膠、空氣污染，或是幫助瀕危動物。這個超級英雄會叫什麼名字？它會擁有什麼樣由人工智能驅動的小工具或能力？例如：
- 清潔隊長： 使用一支由人工智能引導的無人機隊伍，配備智能視覺系統，來定位和收集公園、海灘甚至海洋中的垃圾。
- 氣象預警員： 一個能分析複雜大氣數據的人工智能，可以超早期預警洪水或乾旱，幫助社區做好準備。
- 生物守護者： 一個能即時識別任何動植物，了解其需求，並偵測其棲息地是否處於危險之中的人工智能。畫出超級英雄並描述其人工智能技術，可以作為一種有趣的方式來將這些想法形象化。
專案構想：課堂 iNaturalist 挑戰！
以班級或朋友小組為單位，進行為期一周或一個月的 iNaturalist 挑戰。使用 iNaturalist 應用程式（它使用人工智能），嘗試尋找並識別學校周圍或當地公園中盡可能多的不同種類的植物、昆蟲、鳥類或任何其他生物。記錄下所發現的一切。最後，討論人工智能是如何幫助識別以前可能不知道的物種的。這是為公民科學做出貢獻並了解當地生物多樣性的一種真正方式。
專案構想：智能廢物分類器（適合對編程有興趣的年長學生）
對於那些對編程感興趣的人，即使是使用像 Scratch 這樣適合初學者的平台，或者對 Python 有基本了解，也可以集思廣益，甚至嘗試建立一個非常簡單的模型，嘗試對不同類型的廢物圖像進行分類。學生可以收集「紙張」、「塑膠」和「玻璃」的圖片，然後思考人工智能如何被編程以根據視覺特徵區分它們。這個專案涉及機器學習和電腦視覺的基礎知識。
專案構想：節水小尖兵！
受到人工智能如何幫助農場節約用水的啟發，為學校花園甚至家裡的盆栽設計一個人工智能系統。這個人工智能如何知道植物何時需要澆水？它會使用什麼「數據」？也許它可以根據土壤看起來或感覺有多乾燥（手動輸入）、植物葉子的顏色或下垂程度（觀察和記錄），甚至簡單的濕度感測器（如果有的話）來判斷。學生可以創建一個圖表或一套規則，他們的「人工智能」將遵循這些規則來決定何時「提醒」該澆水了。
參與這類專案，即使只是概念上的，也有助於培養重要的技能。它鼓勵像科學家或工程師一樣思考：將複雜問題分解成更小的部分，考慮需要哪些數據，以及思考規則或演算法如何能夠導致解決方案。這些是 STEM（科學、技術、工程和數學）的基礎技能，有助於建立科技素養──理解技術如何運作以及如何利用技術解決現實世界的問題。更重要的是，透過展示人工智能不僅僅用於電子遊戲或社交媒體，而且可以成為環境保護的強大工具，這些活動可以激發持久的興趣。這種早期接觸人工智能的創造性和解決問題的潛力，可能會激勵一些人追求事業或開發創新，以應對我們星球最大的環境挑戰。
你的偉大構想是什麼？你如何利用人工智能提供幫助？
這是一個直接向所有年輕創新者發出的呼籲：既然你們已經初步了解了人工智能在保護我們地球方面的驚人方式，那麼你們有什麼絕妙的想法呢？人工智能是一種工具，其向善的力量取決於富有創造力、有愛心和富有想像力的人們來引導它。年輕人通常有新鮮的視角，並且不害怕跳出框框思考，而這正是解決重大挑戰所需要的。
思考一下你周圍的環境──學校、社區、附近的公園或當地的溪流。你是否注意到任何環境問題？
- 你最喜歡的公園裡是不是有太多垃圾？
- 學校或家裡是否浪費能源？
- 是否有本地的動植物似乎處於困境？
- 社區的回收工作是否可以更輕鬆或更有效？
一旦確定了問題，就開始集思廣益。如何設計一個人工智能助手來解決這個問題？這個人工智能需要什麼樣的資訊（數據）？它會如何處理這些資訊？它的「超能力」會是什麼？
不要擔心一個想法一開始看起來很小或很簡單。世界上許多偉大的發明和人工智能工具都是從某人提出一個簡單的問題開始的：「如果……會怎麼樣？」或者「我們怎樣才能讓這個變得更好？」年輕人看待世界的獨特方式非常有價值。他們的想法不受舊思維方式的束縛，可以帶來全新的解決方案。
也許這個想法是一個應用程式，透過使用人工智能為剩餘食材建議食譜，幫助家庭減少食物浪費。或者，也許這是一款人工智能遊戲，教導玩家關於瀕危物種以及如何保護它們。或者，它可能是一個小型機械人的概念，利用人工智能識別並清除花園中的入侵雜草。沒有哪個想法太小而不值得探索。重要的是保持好奇心，不斷學習，並相信想像的力量。
未來綠色巨星：運用人工智能造福環境的酷炫職業！
對於那些對人工智能和保護地球都感到興奮的人來說，未來充滿了將這兩種熱情結合起來的絕佳職業機會。隨著人工智能在尋找環境解決方案方面變得越來越重要，將越來越需要能夠建立、管理和使用這些智能技術造福人類的人才。這些「綠色人工智能職業」正處於使我們的世界更具可持續性的前沿。
以下僅列舉一些未來可能出現的酷炫工作類型：
- 氣候數據科學家： 這些科學家利用人工智能分析大量的氣候資訊──從衛星數據到海洋溫度再到溫室氣體水平。他們建立人工智能模型，以更好地了解我們的氣候如何變化，預測未來的風險，如海平面上升或極端高溫，並幫助制定減少氣候變化影響的策略。
- 人工智能解決方案架構師（永續發展方向）： 這些專家設計和建構專門幫助公司和組織以更環保的方式運作的人工智能系統。例如，他們可能會開發一個人工智能來優化工廠的能源使用，或者創建一個更高效的送貨路線系統以減少燃料消耗。
- 可再生能源分析師： 太陽能和風能是很棒的清潔能源。人工智能可以讓它們變得更好！可再生能源分析師利用人工智能和機器學習來預測太陽何時最猛烈或風何時最強勁，從而幫助更有效地管理電網，並從這些可再生能源中獲取最多的電力。
- 環境數據科學家（廢棄物與回收）： 這些科學家將人工智能應用於廢棄物管理等挑戰。他們可能會使用帶有電腦視覺的人工智能來更準確地自動分揀可回收材料，或者分析數據以找到減少城市廢棄物產生量的方法。
- 野生動物保育技術專家/生物學家： 這些職位將對動物和自然的熱愛與技術技能結合起來。他們可能會使用由人工智能驅動的無人機來監測偏遠地區的動物種群，開發人工智能系統來偵測盜獵活動，分析動物的聲音以追蹤生物多樣性，或者使用人工智能來繪製和保護重要的野生動物棲息地。
- 智慧城市規劃師： 想像一下未來的城市超級環保且高效！智慧城市規劃師利用人工智能和其他技術來設計城市環境，使其消耗更少的能源，擁有更清潔的交通系統（例如減少怠速的智能交通燈），明智地管理水資源，並為人類和野生動物提供更多的綠色空間。
這些只是一些例子，新的綠色人工智能工作類型層出不窮。它們的共同點是需要同時了解技術（尤其是人工智能和數據分析）和環境科學的人才。現在學習人工智能、編程、數據和環境問題，可以為這些令人興奮且具影響力的職業開闢道路。透過展示這些職位，可以清楚地看到，對技術的熱情可以直接為解決世界上一些最緊迫的生態問題做出貢獻，從而使 STEM 領域對具有環保意識的學生更具吸引力和相關性。
一點思考：讓人工智能也保持綠色！
人工智能正被證明是保護我們星球的絕佳盟友。然而，重要的是要記住，即使是超級科技也有其自身的環境足跡。運行複雜人工智能演算法的強大電腦和龐大的數據中心需要大量的電力來運作，並需要水來保持冷卻。兒童節目《小醫師大玩偶》（Doc McStuffins）中有一集，玩具醫院的新自動化機器因耗電過多導致「玩具北極」融化，這可以作為這個現實世界問題的一個簡單類比。
這意味著，隨著人工智能越來越多地用於解決環境問題，也越來越需要確保人工智能本身的開發和使用方式對環境負責。如果用於訓練大型人工智能模型或運行全球環境感測器網絡的能源來自燃燒化石燃料，那麼人工智能應用帶來的一些環境效益就可能被抵消。根據一些估計，許多為人工智能提供動力的數據中心的電力消耗預計將大幅增長，到 2026 年，其總用電量可能在全球排名第五，介於日本和俄羅斯的總用電量之間。這些數據中心所需的水量也是一個重大問題，尤其是在世界上許多地區已經面臨水資源短缺的情況下。
科學家和工程師已經意識到這個挑戰，並積極致力於所謂的「綠色人工智能」（Green AI）。這涉及幾種方法：
- 設計更節能的人工智能演算法： 創建能夠以更少計算能力學習和做出預測的人工智能模型。
- 開發專用電腦晶片： 針對人工智能任務進行優化並消耗更少能源的硬件。
- 使用可再生能源為數據中心供電： 確保人工智能使用的電力來自太陽能或風能等清潔能源。
- 改進數據中心的冷卻技術： 尋找使用更少水和能源來保持電腦冷卻的方法。
這有點像確保超級英雄的太空船超級省油，並且在拯救世界的同時不會造成污染！這種考量至關重要，因為目標是讓人工智能對地球產生淨正面效益。人工智能應用在氣候建模、能源優化或可持續農業等領域所獲得的環境效益，理想情況下應遠遠超過運行人工智能系統本身的環境成本。
這對未來的創新者──甚至對今天的學生──來說都是一個令人興奮的挑戰。思考技術的整個生命週期和影響非常重要。這不僅僅關乎一項技術能做些什麼了不起的事情，還關乎它如何做這些事情以及它消耗什麼資源。培養一種既考慮人工智能能力又考慮其可持續性的思維模式，將是確保這項強大技術真正有助於建設更綠色未來的關鍵。
結論：你就是未來──有人工智能在你身邊！
縱觀人工智能及其在保護地球方面的作用，我們可以看出這項技術的強大潛力。從提供更早、更準確的天氣預報以幫助社區為風暴做好準備，到充當我們珍貴森林的守護者，從太空中發現森林砍伐，人工智能正在產生真正的影響。它正在幫助農民在節約寶貴水資源的同時種植更多糧食，並且正在成為理解和保護與我們共享地球的奇妙動植物多樣性的寶貴工具。
下表簡要介紹了人工智能一些令人難以置信的環境超能力：
表 1：人工智能為地球施展的超能力！
|
環境挑戰 |
人工智能如何提供幫助 |
酷炫的人工智能技術/範例 |
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極端天氣與氣候變化 |
更早預測風暴、洪水、熱浪；模擬氣候影響 |
GraphCast、Aardvark Weather、人工智能氣候模型 |
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森林砍伐 |
近乎即時地從衛星圖像中發現非法砍伐樹木 |
全球森林觀察（GFW）、GLAD 警報、人工智能圖像分析 |
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農業用水浪費 |
準確告知農民作物何時需要多少水 |
精準農業感測器、AgroAI、AquaIntelligence |
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保護動物與生物多樣性 |
識別物種、追蹤瀕危動物、幫助阻止盜獵、清潔海洋 |
iNaturalist、野生動物無人機、人工智能相機陷阱、海洋清理機械人 |
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污染與廢棄物管理 |
監測空氣/水質、改進回收、減少食物浪費 |
人工智能空氣品質感測器、智能回收分類器、食物浪費人工智能 |
重要的是要記住，人工智能，儘管它很聰明，但仍然是一種工具。它真正的向善力量來自於那些富有創造力、有愛心和敬業奉獻的開發者以及決定如何使用它的人們。而這正是年輕人的用武之地！今天的學生在一個技術日新月異的世界中長大，他們擁有獨特的機會，成為真正利用人工智能造福地球的一代。
年輕人的想法、好奇心和熱情至關重要。正如在一些讓兒童就人工智能未來發表看法的倡議中所見，他們的聲音很重要。我們地球的未來取決於創新思維和對可持續發展的承諾。透過對人工智能和環境保持好奇心，透過提問，並敢於想像新的解決方案，學生可以成為我們星球需要的超級英雄。他們可以成為發明下一個有助於拯救物種的人工智能工具的人，或者設計一個使我們的城市更環保的系統的人，或者找到一種利用人工智能應對氣候變化的新方法的人。
前方的道路充滿了令人興奮的可能性。我們的地球面臨的挑戰是巨大的，但憑藉人工智能等強大工具以及下一代聰明才智的共同努力，一個更綠色、更智能、更可持續的未來觸手可及。相信思想的力量，並知道人工智能可以成為將這些想法變為現實，為更健康的地球做出貢獻的絕佳夥伴。
