可解释的机器学习如何有益于地球科学中的过

Earth's Future | 可解释的机器学习如何有益于地球科学中的过程理解 人工智能是一个迅速发展的领域，其中可解释机器学习（Interpretable Machine Learning, IML）被认为具有显著改善我们对地球复杂环境系统理解的潜力。IML超越了机器学习模型的预测能力，更侧重于揭示模型学习过程中数据内在关系。然而，目前尚缺乏针对地球科学家的直接且实用的领域特定指南，以促进在该领域的更广泛和更谨慎的应用。本文旨在展示IML在典型地球科学分析中的实际效益。我们提供了一个清晰的、逐步的工作流程，展示了如何使用IML来解决具体问题。我们还指出了使用IML时的一些常见陷阱，并提供了解决方案以避免这些问题。我们的目标是使IML对更广泛的地球科学家群体更具可操作性和实用性，并相信如果正确和深思熟虑地使用IML，它可以成为推进我们对复杂地球系统理解的重要且有价值的工具。 人工智能（AI）及其子领域可解释机器学习（Interpretable Machine Learning, IML）的快速发展为包括地球科学在内的各种科学学科开辟了新的前沿。然而，在IML使用迅速扩展的过程中，存在着不谨慎和表面应用的趋势，以及对其在该领域更广泛潜力的低估。本研究旨在解决这些问题，提高IML对更广泛地球科学家群体的可及性和相关性，更重要的是，促进这些创新工具的更有效和适当使用。本文特别关注IML在地球科学中对过程理解的潜在益处。预期IML将成为增强我们当前常常是概念性和定性的理解、提供可量化的非线性洞见以及利用大数据集生成创新假设的不可或缺的方法。特别是，IML在评估和修正现有基于过程的模型中有望发挥重要作用。然而，必须认识到，单靠AI工具不足以推动领域科学的进步，并要警惕由AI主导的科学可能导致的科学单一文化的潜在风险。我们并不主张放弃基于过程的建模，而是强调IML在解决传统方法难以应对的任务中所起的互补作用。尽管目前IML在理解地球系统复杂性方面的应用还处于早期阶段，但其深远影响是不可否认的。我们展望一个未来，广泛的地球科学家将受益于IML提供的见解，利用它作为数据丰富时代的先进分析方法，以直接和间接的方式加深我们对地球复杂系统的理解。