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神经网络只知道他们以前发生了什么：如果在观察史中从未发现过该事件，则该模型将无法预测。
来源:OSP网站大数据新闻现代神经网络已经在短期天气预报中展现出令人印象深刻的准确性。然而，芝加哥大学科学家在纽约大学和加州大学圣克鲁斯分校专家参与下进行的一项新研究发现，人工智能无法预测历史已知数据之外的极端天气事件。这些“灰天鹅”包括200年一遇的洪水、创纪录的热浪和最大强度的飓风。尽管它们不像黑天鹅（例如杀死恐龙的小行星）那么罕见，但它们的后果对于某些地区来说可能是相当毁灭性的。
大多数现代基于人工智能的天气预报模型都按照神经网络的原理运行：它们接受大量历史数据的训练并识别重复模式。然后，通过接收当前状况的数据，该模型对未来几天的情况将如何发展做出结论。这些模型已经在与使用复杂物理方程并需要强大超级计算机的传统计算模型竞争。与此同时，人工智能模型解决相关问题所花费的时间和精力要少数万倍和数十万倍。
为了测试神经网络的功能，科学家使用天气数据对其进行训练，排除了所有第二类以上的飓风。几天后，它经历了导致 5 级飓风的大气条件。该模型能否推断数据来预测飓风的严重程度？答案是否定的。该模型总是低估飓风的强度，最多将其归类为第二类。这种假阴性错误在现实环境中尤其危险。如果系统警告 2 级飓风而不是 5 级飓风，社区将不会撤离并可能受到严重伤害。