2008 年的中國地震、2010 年的海地地震和 2011 年的日本地震……世界上破壞性最大的地震都發生在地震危險圖認為相對安全的地區。美國境內上一次大地震發生在 1994 年的洛杉磯北嶺市(Northridge)，而震源地處于一個沒有出現在地震地圖上的斷層上。
目前，在人工智能的幫助下，越來越多的科學家表示，大規模地震數據分析方式的改變，可以幫助他們更好地理解地震，預測地震形態，并提供更快、更準確的早期預警。
“我對我們能在這個問題上取得進展滿懷信心——實際上，這在我職業生涯中還是頭一遭，”保羅·約翰遜(Paul Johnson)說。他是洛斯阿拉莫斯國家實驗室(Los Alamos National Lab)的研究員，也是這項研究的重要人物之一。
科學家們很清楚地震預報失敗的歷史。當被問及使用人工智能技術取得了多大進展時，他們非常謹慎。這個領域的一些人把預測(prediction)稱為“P 字”，因為他們甚至不想暗示預測地震是可能的。但他們說，他們努力的一個重要目標，便是能夠提供可靠的預測。
例如，地震危險圖上提供的地震概率就具有至關重要的作用，其中最明顯的就是指導工程師該如何建造建筑物。但批評人士說，這些地圖非常不精確。
洛杉磯的一張地圖列出了在給定的時間內(通常是 50 年)發生強烈地震的可能性。這些預測基于一個復雜的公式，該公式考慮到了某地距離斷層的距離、斷層一側向另一邊移動的速度，以及該地區再次發生地震的情況等等。
美國地質調查局地質學家凱瑟琳·謝勒(Katherine M. Scharer)領導的一項研究，估計了圣安德烈亞斯(San Andreas)斷層南加州部分可追溯到 8 世紀的前 9 次地震的日期。上一次圣安德烈亞斯大地震發生在 1857 年。
由于這些大地震之間的平均間隔是 135 年，一個普遍的解釋是，南加州將再次發生大地震。然而，地震之間的間隔也是非常不同——從 44 年到 305 年不等——所以取平均值并不是一個非常有用的預測工具。大地震可能明天就會發生，也可能在一個半世紀或更長的時間之后才會發生。
這也是加州大學伯克利分校數學與物理科學專業副主任菲利普·斯塔克(Philip Stark)的批評意見之一。斯塔克說，地震概率這套體系“介于無意義和誤導之間”，呼吁將其廢除。
全新的、與人工智能有關的地震研究則依賴于神經網絡技術——從會說話的數字助理到無人駕駛汽車，很多事物的發展背后依賴的都是這項技術。神經網絡是一個復雜的數學系統，大致模擬了人腦的神經元網絡，能夠獨立學習任務。
科學家們表示，地震數據與 Google 和亞馬遜等公司用來訓練神經網絡識別 Alexa 等數字助手的語音命令的音頻數據非常相似。在研究地震時，計算機會在海量的數據中尋找各種模式，而以前靠的是科學家疲憊的雙眼。
加州理工學院地震實驗室的研究員扎卡里?羅斯(Zachary Ross)正在研究此類人工智能技術，他說：“我們監測的是地層震動測量數據，而不是一系列的詞匯。我們要尋找的是這些數據中蘊含的模式。”
哈佛大學地球和行星科學教授布倫丹·米德(Brendan Meade)在 Google 休完學術假期后，開始探索這些技術。Google 在人工智能研究領域處于前沿位置。
米德的第一個項目表明，這些機器學習方法至少可以顯著加速他的實驗。他和他的研究生使用神經網絡進行地震分析，速度比過去快了 500 倍。過去花幾天時間才能完成的分析，現在只要幾分鐘。
米德還發現，這些人工智能技術可以帶來新的見解。今年秋天，他與 Google 和哈佛大學的其他研究人員一起發表了一篇論文，展示了神經網絡如何預測地震余震。他認為，這類項目代表了地震科學研究方式的巨大轉變。加州理工學院和斯坦福大學等機構也在開展類似的工作。
羅斯說：“現在這項技術的表現和人類專家一樣好，或者比人類專家做得更好。”
科學家們之所以會有這種謹慎樂觀的態度，是因為隨著傳感器的體積越來越小、成本越來越低，科學家將能夠收集到更多的地震數據。在神經網絡等人工智能技術的幫助下，他們希望從這些數據中獲得新的發現。
羅斯和加州理工學院的其他研究人員正在利用這些技術建立系統，以便在地震發生時更準確地識別地震，并預測震中的位置和地震擴散的方向。
日本和墨西哥都有預警系統，加州也剛剛推出了自己的預警系統。但科學家們表示，人工智能可以極大地提升其準確性，幫助預測地殼破裂的方向和強度，并向醫院和其他機構提供早期預警——對于它們來說，額外的幾秒鐘準備工作會非常有幫助。
羅斯說：“擁有的細節越多，預測就會越準確。”
從事這些項目的科學家說，神經網絡也有其局限性。雖然神經網絡擅長在數據中找到熟悉的信號，但它們不一定適合于尋找新的信號——比如地殼板塊碰撞時發出的聲音。
但是在洛斯阿拉莫斯，約翰遜博士和他的同事們已經證明了一種叫做“隨機森林”(random forests)的機器學習技術，它能夠在實驗室內產生的模擬斷層中發現先前未知的信號。有一次，他們的系統顯示，由斷層發出的特定聲音實際上預示了地震將在何時到來，而科學家們以前認為這種聲音毫無意義。
另外一些科學家——比如東京大學的地震學家羅伯特·蓋勒(Robert Geller)——并不相信人工智能將改善地震預測。他對過去的地震可以預測未來地震的假設表示了質疑。他說，只有當地震預測不再是碰運氣時，我們才能最終了解到人工智能預測地震的有效性(到底有多高)。
“(地震預測)沒有捷徑好走，”蓋勒說，“如果不能預測未來，那么你的假設就是錯的。”
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