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自从计算机或机器的发明以来，它们执行各种任务的能力呈指数增长。人类已经开发出计算机系统的功能，包括各种工作领域，它们的速度越来越快，并且随着时间的推移缩小了尺寸。
图片来源：图虫创意
人工智能和机器学习开始产生影响的许多领域中，灾难准备和救援都有可能使他们做很多好事。以正确的方式实施，以协助和通知第一响应者以及受影响的社区，可以利用人工智能来拯救灾难生活中的生命。
人工智能预测和预测自然灾害
人工智能的主要优势之一是它提高了我们预测事件和环境的能力，因此也计划了事件和情况。考虑到在灾难中拯救生命的最重要方法之一就是预警，技术可以做很多好事。
正如FEMA前负责人Craig Fugate在接受“科学美国人”采访时所说：
“真正把它卖给我的是涉及多少数据，以及我们如何以高分辨率和快速的方式看待事物。我们可以在暴风雨到来之前的几天内运行各种场景，并了解系统何时以及如何失败。使用AI会降低阈值以执行“假设分析”。
人工智能的潜力不仅在于预测灾难将会发生，而且在于预测灾难将会发生的最严重的地方，哪些防御系统可能会失败，以及哪些社区处于最危险之中。该信息可用于改进有关发放建筑许可和保险的决策。
特别是在飓风，洪水，海啸和地震等自然灾害中，自然灾害往往对贫困社区造成的打击最为严重。像石油泄漏这样的人为灾难也是如此，弗林特水危机就是一个例证。Fulgate提到的挑战之一是使用无助于擦除和破坏贫困社区的数据集来训练AI。
在所有灾难中，有许多变量在不断变化，人工智能可能能够得出人类错过的结论。例如，在对寨卡病毒进行分类时，考虑到季节性蚊子种群的影响一直是一个争论问题。世界卫生组织（WHO）对其分类存在分歧，该组织宣布结束病毒作为全球卫生突发事件的地位，但一些分析人士担心重新分类可能过早。
人工智能可以证明对跟踪和准备工作以及关键设备和防御系统的更新和维护绝对有价值。
在灾难期间AI在地面上
近年来，当自然灾害发生时，当地人经常转向社交媒体和临时志愿者团体，除了依靠政府或传统慈善组织的援助之外，有时甚至取而代之。社区已经证明，面对灾难和援助，他们能够团结在一起，而这种情况并不是很快。
2017年的墨西哥城地震是无处不在的社交媒体用于组织公民志愿者拯救生命的一个例子。人们使用社交媒体有效地集中救援行动，提出物品和援助请求，然后由志愿者团体分发，然后使用社交媒体协调会议和交付。
大多数社交媒体平台已经依赖于机器学习算法，但是在灾难期间，额外的AI功能可以提供很大帮助，帮助普通人和第一响应者保持最新和有条理。以正确的方式部署，现有的时间线算法可用于在最需要的地方传递和分发信息。或者，人工智能可以用来从数百万社交媒体帖子中获取信息，并将救援人员传达给受灾最严重的地区和最需要帮助的人。
人工智能灾后：恢复工作
灾难发生后，保险公司被索赔所淹没。这通常会给那些依靠保险金来重新获得生活的人带来噩梦般的延迟。这通常对贫困社区产生不成比例的影响 - 保险索赔延迟的时间越长，他们承受的困难就越大。车辆保险索赔的延误可能使人们无法上下班，或迫使他们在不安全的条件下操作车辆。家庭保险索赔的延误使人们流离失所并面临相当大的经济困难。人工智能可以帮助筛选索赔数据，并帮助保险公司识别高优先级的索赔，简化每个参与者的流程。
机器人已经在现场，我们需要AI来协调
无人机器人正在被用于灾害响应的各个方面。他们可以更准确地收集有关飓风的数据，而人类飞行员不必冒险接近; 他们可以在灾难发生后进入危险区域来评估损害并寻找幸存者; 他们可以协助救援工作。
为了充分利用机器人以及我们收集更多数据的能力，我们的数据收集和分析技术必须跟上。只有我们有能力得出结论才能增加响应时间，才能接收更多数据。自动机器和人工智能算法结合起来，可以成为我们在灾难中保护人员和财产的能力的重要力量倍增器。
人工智能在以下各个领域占据主导地位 -
游戏 - 人工智能在国际象棋，扑克，井字游戏等战略游戏中起着至关重要的作用，机器可以根据启发式知识来思考大量可能的位置。
自然语言处理 - 可以与理解人类自然语言的计算机进行交互。
专家系统 - 有一些应用程序集成了机器，软件和特殊信息，以传授推理和建议。它们为用户提供解释和建议。
视觉系统 - 这些系统理解，解释和理解计算机上的视觉输入。例如，
间谍飞机拍摄照片，用于计算空间信息或区域地图。
医生使用临床专家系统来诊断患者。
警方使用的计算机软件可以识别法庭艺术家所存储的肖像，从而识别犯罪者的脸部。
语音识别 - 一些智能系统能够在人类与之对话的同时，通过句子及其含义来听取和理解语言。它可以处理不同的重音，俚语，背景噪音，寒冷引起的人体噪音变化等。
手写识别 - 手写识别软件通过笔或笔在屏幕上读取写在纸上的文本。它可以识别字母的形状并将其转换为可编辑的文本。
智能机器人 - 机器人能够执行人类给出的任务。它们具有传感器，用于检测来自现实世界的物理数据，例如光，热，温度，运动，声音，碰撞和压力。他们拥有高效的处理器，多个传感器和巨大的内存，以展示智能。此外，他们能够从错误中吸取教训，并能适应新的环境。
