这是科学的一个定义：它本质上是一个构建模型的迭代过程，具有越来越强的解释力。
模型只是我们对世界运作方式的近似或简化。在过去，这些模型可能非常简单，实际上就像数学公式一样简单。但随着时间的推移，它们已经进化，随着新数据的出现，科学家们已经建立了越来越复杂的模拟世界。
地球气候的计算机模型可以告诉我们，随着我们继续向大气中释放温室气体，气温将会上升。例如，模型还可以预测传染病将如何在人群中传播。
如果实验证据不支持，计算机模型可以被拒绝。因此，随着新数据的出现，为了保持模型的竞争力，存在一种军备竞赛。人工智能（AI）领域发生的革命可能会使这些重要工具变得更好。
以天气和气候预报为例。用于预测天气的数值模型庞大、复杂，对运行它们所需的计算能力要求很高。
它们也无法从过去的天气模式中学习。然而，基于人工智能的方法，包括被称为机器学习的人工智能子集，已经显示出巨大的潜力，可以改善我们目前所拥有的。
机器学习涉及创建算法（执行特定任务的数学规则集），这些算法可以从数据中学习，并将这些经验教训应用于看不见的数据。
但直到最近，纳入机器学习技术的天气模型才被认为不适合所谓的集合预报，即一组显示未来可能天气条件范围的预报。与短期预报相比，它们对长期的天气和气候模拟也没有用处。
然而，最近发表在《自然》杂志上的一项研究表明，一种名为NeuralGCM的机器学习模型产生的集合预测与领先的模型一样好。它还可以对气候变化做出现实的长期预测。
机器学习模型必须通过提供大量数据来“训练”，从中学习和改进它们的工作。训练过程很昂贵，需要大量的计算机能力。
然而，在一个模型被训练之后，用它来进行预测是相对快速和廉价的。结果表明，人工智能可以增强大规模物理模拟，这对理解和预测气候系统至关重要。
正如英国统计学家George E.P. Box所说：“所有的模型都是错误的，但有些模型是有用的。”我们还必须记住，所有的测量都是错误的。我们的数据中总是存在一些噪音，它并不能完全准确地反映世界的状况。
但采用机器学习的模型是由“大数据”实现的。大量的信息和测量数据可以用来训练这些模型，使它们具有更强的预测能力。总的来说，大数据的特点是3v：体积（volume）、速度（velocity）和多样性（variety）。
现在的数据量更大，速度更快，种类也更多。这部分是由于不同的电子设备可以通过所谓的“物联网”连接起来。
提高我们对未来几十年地球气候系统将如何演变的理解，对于为解决温室气体排放的努力提供信息至关重要。它还将帮助我们适应全球变暖的影响。
使用机器学习的模型和另一种称为深度学习的基于人工智能的方法已被用于检测和跟踪COVID-19。研究人员开发了机器学习模型，将临床、遗传和生活方式因素结合起来，预测个人患心血管疾病的风险。
科学家们还利用深度强化学习的人工智能技术来开发工具，使他们能够控制产生核聚变反应所需的热等离子体。
过去，人工智能是一个相当狭窄的领域，有着非常具体的应用，比如下棋。随着生成式人工智能的出现，其用途更加广泛，该技术能够创建文本、图像和视频等新内容。
这使我们离通用人工智能的目标更近了一步，在这个目标中，技术能够完成人类能做的任何任务。在人工智能的帮助下建立基于计算机的世界模型是另一个重要的里程碑。
科学界正开始认识到人工智能的力量，今年两项与人工智能相关的诺贝尔奖就证明了这一点。也许我们离诺贝尔奖授予人工智能已经不远了——或者甚至离由机器来决定奖项授予谁的情况也不远了。
