人類又面臨了一項(xiàng)危機(jī)隨著人口不斷膨脹，到2050年人類總?cè)丝谝苍S要達(dá)到100億，然而，地球卻沒有等比例放大，這意味著同樣面積的土地資源必須喂飽翻了n備的人口。隨著全球變暖以及跟隨而來(lái)的水資源短缺，人類將面臨嚴(yán)重的糧食問題。
也許機(jī)器的到來(lái)是一個(gè)歷史偶然。真正智能的機(jī)器人和機(jī)器學(xué)習(xí)算法也許能幫助推動(dòng)一場(chǎng)新的“綠色革命”，從而解決日漸嚴(yán)重的口糧問題。想象一下，如果衛(wèi)星可以自動(dòng)檢測(cè)旱災(zāi)發(fā)生模式，如果拖拉機(jī)可以通過(guò)“目測(cè)”消滅患病的農(nóng)作物，如果一個(gè)人工智能支持的智能APP可以讓農(nóng)民知道如何應(yīng)對(duì)農(nóng)田里的農(nóng)作物病害。
稻草人要成為歷史了，保護(hù)農(nóng)業(yè)的未來(lái)就拜托人工智能了。
AI給農(nóng)作物“看病”
深度學(xué)習(xí)是一種計(jì)算方法，程序員不用確切地告訴計(jì)算機(jī)該做什么，而是訓(xùn)練計(jì)算機(jī)識(shí)別某些模式。你可以給計(jì)算機(jī)輸入患病和健康的農(nóng)作物葉子圖片，并做上標(biāo)記。計(jì)算機(jī)可以以此學(xué)會(huì)患病和健康的葉子看起來(lái)有什么不同，并能獨(dú)立判斷新作物是否健康。
這就是生物學(xué)家David Hughes和流行病學(xué)家Marcel Salathe的研究，他們用感染了26種疾病的14株作物進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)。他們?cè)谟?jì)算機(jī)中輸入了超過(guò)五萬(wàn)張圖片，計(jì)算機(jī)程序通過(guò)自主學(xué)習(xí)，最終能夠以99.35%的正確率判斷研究人員輸入的新圖片。
不過(guò)，這些是動(dòng)過(guò)手腳的圖片，其中的燈光和背景都是一致的，為計(jì)算機(jī)識(shí)別葉片圖像降低了難度。如果從互聯(lián)網(wǎng)上隨機(jī)下載一張患病作物的葉片照片，讓計(jì)算機(jī)去判斷，軟件的準(zhǔn)確率就降低到了30%-40%。
不太好。不過(guò)，Hughes和Salathe希望能使用這項(xiàng)人工智能技術(shù)支持他們的APP“Plant Village”，這個(gè)APP可以讓世界各地的農(nóng)民給自己患病的作物拍張照片，上傳到論壇上，讓專家來(lái)診斷農(nóng)作物疾玻為了提高這項(xiàng)技術(shù)的“智商”，他們會(huì)繼續(xù)給AI輸入更多的患病作物照片。“從各種不同渠道而來(lái)的圖片越多越好，渠道指的是照片拍攝的方式、季節(jié)、位置等等因素。”Salathe說(shuō)，“軟件可以吸收這些信息，不斷學(xué)習(xí)。”
這不只是排除農(nóng)作物之間的疾病傳染，還有很多其他因素會(huì)影響農(nóng)作物。“大部分影響生長(zhǎng)的都是生理壓力，例如缺鈣、缺鎂或者鹽分太高、熱量太高等，”Hughes說(shuō)，“人們有時(shí)候會(huì)以為是細(xì)菌或者真菌疾玻”誤診導(dǎo)致農(nóng)民浪費(fèi)了時(shí)間和金錢去買殺蟲劑或者除草劑。未來(lái)，人工智能可以幫助農(nóng)民更加準(zhǔn)確地定位問題所在。
在那之后，人類將奪回控制權(quán)因?yàn)殡m然APP可以定位問題，但是沒法像人類專家一樣，考慮緊氣候、突然、季節(jié)等因素，給農(nóng)民提供最適合的解決辦法。聯(lián)合國(guó)糧食及農(nóng)業(yè)組織（FAO）認(rèn)為這類技術(shù)是農(nóng)作物管理的一種“有用工具”，但還是要聽專家說(shuō)了算。因此，F(xiàn)AO的植物病理學(xué)家Fazil Dusunceli說(shuō)，非常歡迎這樣的技術(shù)幫助，但是“最終病害管理決策應(yīng)該與現(xiàn)場(chǎng)的專家一起合作制定。”
走路“長(zhǎng)眼”的拖拉機(jī)
可以說(shuō)，現(xiàn)在沒有哪一個(gè)國(guó)家在農(nóng)業(yè)方面可以高枕無(wú)憂發(fā)展中國(guó)家亟需農(nóng)業(yè)知識(shí)，而發(fā)達(dá)國(guó)家則淹沒在殺蟲劑和除草劑之中。在美國(guó)，僅僅在玉米、大豆和棉花作物上，每年農(nóng)民使用的除草劑就多達(dá)三億一千萬(wàn)磅（編者注：相當(dāng)于大約一億四千萬(wàn)公斤）。
一家叫做藍(lán)色河流科技（Blue River Technology）的公司可能找到了一種解決辦法，至少對(duì)卷心菜來(lái)說(shuō)有了新的希望。公司的“卷心菜機(jī)器人”（LettuceBot）長(zhǎng)得像一臺(tái)普通的拖拉機(jī)，但是其中包含了機(jī)器學(xué)習(xí)的智能技術(shù)支持。
公司稱，“卷心菜機(jī)器人”可以在駛過(guò)農(nóng)田的時(shí)候，每分鐘拍攝五千張幼苗的照片，使用算法和機(jī)器視覺來(lái)識(shí)別每一株植物到底是卷心菜還是雜草。“這是基于機(jī)器學(xué)習(xí)計(jì)算和計(jì)算機(jī)視覺的力量，”Jeremy Howard說(shuō)，他是深度學(xué)習(xí)機(jī)構(gòu)Enlitic的創(chuàng)始人。他補(bǔ)充道，一塊圖形芯片識(shí)別圖像只要0.02秒的時(shí)間。
