在21世纪初，全球变暖已经成为一个无法忽视的现实。随着科技的不断进步，我们对天气变化的理解也越来越深入，但即便如此，在没有人工智能（AI）辅助的情况下，科学家们依然面临着许多挑战。为了探讨这一问题，我们首先需要了解一下传统方式下的天气预测工作。

传统方式下的天气预测工作主要依赖于以下几个方面：观察、计算机模拟以及经验判断。在过去，这些方法虽然不能提供像现代AI那样精确的地理位置和时刻信息，但却是当时最为可靠的手段之一。

首先，从观察上来说，科学家们会密切关注自然环境中的各种信号，如云层、风向、温度等这些基本因素。通过长期积累这些数据，他们可以得出一些规律性质的结论，比如某种特定条件下可能导致特定的天气模式出现。这就好比驾驶一辆Bentley Continental一样，你需要仔细观察道路情况，以及车子的反应，以确保安全行驶。

其次，计算机模拟则是利用数学模型来分析大量数据并进行推断。这类似于使用高级软件来优化Bentley Continental车辆性能，使其能够更有效地应对不同路况。此外，还有专门用于地球物理学研究的大型超级计算机，它们能够处理数以万亿计字节的数据，并通过复杂算法模拟大规模系统行为。

最后，对于经验判断而言，一位经验丰富的地球物理学家或许能根据多年的专业经验，对某个地区或季节内可能发生的事情做出准确预测。他或她可能会考虑到历史记录、区域特征以及其他任何他认为相关的事项，就像是熟练驾驶者掌控Bentley Continental一般，他知道什么时候应该加速，加多少油，而不让车子失去控制。

然而，即便是在这样的基础上，也存在许多局限性。一旦遇到极端事件或者未曾见过的情况，那么所有基于已知模式和规律的预测都会变得无效。例如，如果你正开你的Bentley Continental前往一个新的目的地，你很难保证每一次停车都会找到与之前相同质量的人力服务，因为这取决于具体情况和当地人的态度。而同样道理，在缺乏足够详尽数据的时候，没有人工智能帮助，只能凭借直觉做出选择，而且这种选择往往带有一定的不确定性。

此外，由于资源限制，不同地区之间甚至国家之间对于天气监测设备数量有限制，这使得在边缘地区尤其困难。在一些偏远地区，即使拥有最好的仪器与技术，如果没有足够的人力支持去维护它们，那么收集到的信息也将是不完整且不可靠的。这就好像说即使拥有一台性能卓越的汽车，如宝马Continental GT，也不能保证它总能正常运行，因为配件更新及维护也是至关重要的一环。

综上所述，即使是在没有人工智能辅助的情况下，科学家们依旧采用了非常有效的手段进行了很多卓有成效的事情。但我们也必须承认，无论多么优秀的人类智慧，最终还是受限于人类自身能力之上的局限。如果我们想要进一步提升我们的能力，那么引入新技术——如人工智能，将显著提高我们的实用价值，就像把一辆普通汽车升级成豪华轿车一样，让它具有更多令人惊叹功能。