人工智能是个风头正盛的概念，一提起来首先想到的是华为、BAT、科大讯飞或者谷歌、苹果、亚马逊这些高科技公司，无一不是高大上、Gorgeous。矿业与农业同为经济体系最基础的行业，在灯红酒绿的都市人看来不仅远离现代生活，简直低到尘埃里。
人工智能与矿业，一如航天技术与种地，似乎是霄壤之别，能扯上什么关系？还真能。太空青椒它又大又圆，宇宙面条它又长又宽，人工智能和矿业相距也不远。
人工智能
人工智能（Artificial Intelligence，AI）看似新潮，其实年龄比多数读者更大。1956年，一群计算机科学家在达特茅斯学院组织了为期一个多月的研讨会，梦想用当时刚刚出现的计算机来建造拥有人类智慧的复杂机器，提出了人工智能的概念。1980年代霹雳游侠中的基特可能是笔者对人工智能最早的理解，存储容量高达5G，其他银幕形象比如C-3PO、R2-D2和终结者等等不胜枚举。
人工智能的研究领域不断扩大，研究方法有诸多分支，包括规划调度、专家系统、多智能体系统、进化计算、模糊逻辑、机器学习、知识表征、推荐系统和机器人感知等。
然而如基特般真正与人类同样思考的“强人工智能”研究难度很大，在近期出现在现实生活中还难以出现，目前的科研工作都集中在“弱人工智能”。弱人工智能让机器具备观察和感知的能力，可以做到一定程度的理解和推理；强人工智能让机器获得自适应能力，解决一些之前没有遇到过的问题。
实现人工智能最基本的办法是机器学习，使用算法来分析数据、从中学习，然后对真实世界中的事件做出推断或预测。与传统的为解决特定任务而手工编写程序不同，机器学习是用大量的数据来“训练”，通过算法从数据中学习如何完成任务。
举个简单的例子，当我们浏览购物网站时，经常会出现商品推荐。这就是商城根据购物记录、购物车和收藏夹，推测我们会购买哪些商品。
为了完成机器学习的目标，需要使用多种方法或者说算法，包括监督学习（比如解决分类问题）、半监督学习、无监督学习（比如解决聚类问题）、集成学习、强化学习和深度学习等。概念枯燥，我们单独看看深度学习。
深度学习可利用其它算法，早期是从人工神经网络发展而来的，而人工神经网络是受人类大脑的启发而来的，通过模拟人脑进行训练。为了提高训练效果，人们对神经元的连接方法和激活函数等方面做出相应的调整。由于训练数据量不足、计算能力落后，早期人工神经网络的效果不尽如人意。2012年以后，得益于数据量的上涨和运算力的提升，深度学习算法迅速进步，推动了许多机器辅助功能的实现，比如无人驾驶、自动翻译和人脸识别，其中最知名的大概是打哭柯洁的AlphaGo。
从上面看出，机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习目的的技术，拗口的术语让笔者这种刚下飞船人在火星的知乎用户深感无聊。简而言之，三者是俄罗斯套娃的关系。
看完概念，再看几个人工智能在矿业应用的例子。
区域成矿预测
总部位于温哥华的卑诗省地球科学组织（Geoscience BC）是一家非盈利组织，致力于促进对卑诗省矿产、能源和水资源进行独立公开的研究，发展地学技术。
上周他们公布了一项利用机器学习进行矿产资源预测的研究。通过分析卑诗省西南部Quest南流域的水系沉积物地球化学数据，将多元素地球化学数据与MINFILE数据库中的矿床、矿点、勘查项目和物化探异常数据进行整合，利用高级数据分析和机器学习的算法估算不同矿床类型出现的概率，并生成了成矿预测图。
项目负责人表示，“报告中描述的方法和生成的预测图证明，现代统计方法与机器学习相结合，可以根据区域地球化学调查数据预测各种类型的矿产资源。”
总部在加州的地球人工智能（Earth AI）公司宣称设计了一套勘探预测系统，通过NASA的卫星影像训练机器学习，生成成矿概率图，并可结合手持式X射线荧光分析仪（PXRF）与地球化学等野外数据，进行强化学习。他们在澳大利亚边远地区进行了绿地项目测试，由于公司网站一年多未更新，测试结果未公布。
该公司推广Farm-in和Farm-out计划，即可通过提供服务获得项目权益，也接受投资。此外他们开发了无人机航空磁测系统和自主钻探系统，相信自己的技术可用于太空采矿。
矿区勘探
总部位于多伦多的金点探索公司（GoldSpot Discoveries Corp.）致力于利用将地球科学与大数据结合，利用人工智能发现隐伏矿体。
亚马纳黄金（Yamana Gold）智利El Peñón金银矿具有悠久的勘探历史，数据库完善，金点公司结合岩性、矿物结晶度以及物化探异常等特征，利用人工智能预测钻探区域，经过钻探验证准确性较高，2019年帮助该矿增加了66%的金矿产资源量。
出于El Peñón金银矿取得的成功，亚马纳黄金近期聘请金点公司帮助勘探阿根廷Cerro Moro金银矿。金点公司将重新处理卫星影像、地球物理、地球化学和地质数据，对整个数据库进行检查、整理和分析，利用机器学习寻找以前不确定的趋势，预测矿化的范围和深度，指导钻探设计。
加拿大金业公司（Goldcorp）曾与IBM联合开发人工智能程序，筛选长期累积的地质数据，随着该公司被纽蒙特合并，不知目前进展如何。
矿石分选
陶朗公司（Tomra）是全球最大的光学分选设备商，利用传感器和人工智能开发了矿石分选系统，可应用于有色金属、黑色金属、宝石、工业矿物和煤炭等不同矿产资源。
对于石英脉型金矿，X射线投射和激光传感器的数据传递到人工智能系统使用深度学习算法，经过两步分选区分矿石与废石，分选回收率可达到90%以上。在魁北克Renard钻石矿，深度学习算法帮助回收了超过96%重量的大于1mm的钻石。
矿山自动驾驶
利用视觉感知终端和机器学习的自动驾驶技术发展较早，并随着深度学习的发展取得了快速进步。矿山驾驶具有鲜明的特点，路线明确，所有车辆均可受控制，适于应用自动驾驶技术。矿山自动驾驶技术先进的车企主要有美国卡特皮勒和日本小松两家，在多国多类型矿山取得了较好应用效果，可减少安全风险，改善司机工作环境，控制采矿成本（最后这一点在我国不一定适用）。
中国企业快速进入自动驾驶市场，技术不弱。
矿企例如中国神华哈尔乌素煤矿测试了矿用自卸车无人驾驶系统，洛阳钼业在澳洲北帕克斯铜金矿（Northparkes）实现无人驾驶的装载车自行装载、运输和卸矿。
车企例如中国重汽开发了豪沃L4级无人矿卡、徐工开发了蓝星无人矿卡。
驾驶系统方面，踏歌智行、易控智驾等初创公司专注于无人驾驶技术研究，可用于大型矿卡和自卸车等多种车型。
加上中国5G发展迅速，其大带宽和低延时等特点将帮助矿山无人驾驶发展取得更大进展。
简评
以上简单举了几个矿业利用人工智能的例子。其他比如在行政、财务、安全、运输和环境监测等领域的应用，与其他行业类似，在此不再赘述。
作为地质师，最关心的自然是在矿产勘查上的应用。机器学习是人工智能的子集，要在没有得到明确指令的情况下依靠大量数据进行学习，探索更接近真实情况的模型，而深度学习所需的数据更是海量。这是一种黑箱测试，我们不知道箱子的内部结构和相互关系，只能用输入和输出验证理论；想要得到尽量准确的输出结果，自然需要尽量准确的数据，在地质勘查中也是。鉴于地球科学尚未能上升到物理、化学一样可以用公式描述的地步，我们不妨换个说法，人工智能在地质勘查中的应用需要海量而干净的数据库。
首先，数据要全面，涵盖地质、地球物理、地球化学、勘查工程、卫星影像、遥感、地形、水文地质、环境地质、工程地质和矿产资源分布等各种类型，类似应试教育，背得多了成绩才能好。只盯着其中一部分看，比如只看卫星影像，无疑会陷入“寻龙分金看缠山，一重缠是一重关”的困境。
第二，数据量要充足。若是一片区域只有寥寥可数的数据，比如只有小比例填图、化探或者分别率很低的重磁数据，没法期望人工智能给出准确的靶区。部分发达国家统一而公开的数据库，对勘查很有利。
第三，数据要准确，一段错误数据可能污染一大片，错误数据得到的结论没办法应用在正确数据上。
最后，数据要一致，例如填图和编录数据库岩性和蚀变要有一致的标准，再如化学分析数据相同元素要采用相同的方法和检测限。
如同其他行业一样，技术创新大多数由大企业和初创公司引领。巴里克黄金曾聘请了首席创新官和首席数字官研究人工智能和其他数字工具在矿业的应用，使公司成为一家从事矿业的高科技公司。一年以后，巴里克董事长表示机器学习的革命尚未到来，两位首席官和团队离职。
在一名勘探地质师看来，人工智能不是找矿的灵丹妙药，但将海量数据结合起来，发现以前没有注意或者无法确定的联系，或许会是锦囊妙计。
人工智能在找矿上是否有成功先例？欢迎留言评论。
参考资料
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