未來，人類食物供應或掌握在人工智慧手中
選自 連線
作者：MATT SIMON
機器之心編譯
參與：Chen Xiaoqing，微胖
人類給自己出了個難題。到 2050 年，人口或許將逼近 100 億，但是，地球還是那麼大，也就是說，相同的土地面積要養活更多的人。再加上全球變暖、隨之而來的淡水缺乏等等諸多狀況，人類還能不能養活自己？這是個大問題。
或許天意，機器最終來到人類身邊。真正智能、讓人印象深刻的機器人以及機器學習演算法，或許會帶來一場綠色革命，讓人們在這個日益有限的星球上養活自己。想像一下，可以自動探測乾旱圖樣的衛星，識別並殺死感染疾病的植物的拖拉機，告訴農民哪種疾病感染作物的人工智慧手機應用。
忘了稻草人吧。農業的未來掌握在機器的手中。
數字農業專家
深度學習是一種功能強大的計算方法，程序員並不需要清楚告知計算機做什麼，只用訓練它識別特定模式。你可以給計算機輸入病變以及健康農作物葉子的圖片，然後如是標籤。演算法會通過這些數據，掌握病變以及健康農作物葉子的樣子，自己決定新葉子是否健康。
這正是生物學家 David Hughes 和流行病學家 Marcel Salathé 對14種感染了26中疾病的農作物所做的。他們給一台計算機輸入了50,000多張圖片，通過自我學習，程序可以識別新輸入的照片情況，準確率達99.35%。
這些仍然是人為處理過的圖片，這些圖片亮度和背景都是統一的，因此，對於計算機來說，這不是很難。只要從互聯網上隨便摘取一張病變植物照片，識別的正確率就降到了30%到40%。
結果也不是太糟糕，不過， Hughes 和 Salathé 希望看見這款人工智慧系統驅動他們的應用 PlantVillage，目前，這款應用允許全世界的農民上傳自己作物照片到一個論壇，請讓專家診斷。為了讓人工智慧更聰明，他們會繼續給系統輸入染病作物的圖片。Salathé 說道，「輸入照片越來越多，來源各異，比如，這些照片是如何拍攝，時間、地點信息又是如何等等。演算法可以自行吸收學習。」
目標不僅僅是排除染病植物，畢竟，病因很多。「大部分影響植物生長的疾病都源自生理上的壓力，比如，鈣鎂元素不足，或太多鹽，溫度太高等等。」Hughes 說道，「人們經常誤認為是細菌或真菌感染。」錯誤的診斷會浪費農民時間，以及金錢（農藥與除草劑上）。將來，人工智慧可以幫助農民迅速、準確地找到病因。
找到病因後，人類會奪回控制權——因為，雖然應用也許可以找到問題，但是，只有人類專家才能找到一套適合於時間、土地與氣候的解決方案。聯合國糧食與農業組織認為，對作物管理而言，這種技術是一個「有效工具」，但是，專家才有資格板上釘釘。該組織的一位植物病理學家 Fazil Dusunceli 說道，這樣的電子設備會很受歡迎，但是，「最終的農害管理，應該與當地專家們一起決定。」
拖拉機訓練者
發展中國家急需農業知識，但發達國家卻被殺蟲劑和農藥淹沒了。在美國，農民每年要用掉3.1億磅除草劑——這還僅僅是在玉米，大豆和棉花田上。並且是「噴洒（出去）並祈禱（農藥起作用）」的作業方式，與其說是狙擊蟲害，不如說是地毯式轟炸。
一家叫做 Blue River Technology 的公司，也許已經想到了解決方案，至少就生菜而言，是這樣。它的LettuceBot（生菜機器人）看起來很像拖拉機，但實際上它是一個機器學習支持的...機器。
Blue River 宣稱， LettuceBot 可以一分鐘拍攝5,000張幼小的植物的照片，利用演算法和機器視覺去識別每株植物是生菜還是雜草。如果速度快到你難以想像，「這仍在機器視覺和機器學習的計算能力範圍內。」深度學習設備 Enlitic 的創始人 Jeremy Howard ，一個圖像晶元只需0.02秒，就可以識別出一張圖片。
應用的精確度可達四分之一英寸，機器人可以在運行中精確定位每株雜草並噴洒農業。如果看見了一株生菜，判定它長得不健康，也會噴洒農藥（農民種下的生菜會是收成的5倍，因此可以犧牲多餘的生菜）。如果兩株芽長的過近（不理想的情況），機器也可以加以區分，而不是誤認為一大株植物，也會分別噴洒。
現在，再考慮一下這方案：不管願意不願意，統統給地里噴洒農藥。Blue River Technology 的 Ben Chostner說道：「這就像是說，如果舊金山的一小部分人感染了疾病，你的唯一選擇就是給城裡所有人一片抗生素。」Blue River 科技的 Ben Chostner 說，「病治好了，但是，成本太高，沒有很好地利用抗生素潛能。」
另一方面，有了 LettuceBot，Chostner 稱，農民可以減少90%的農藥用量。現在，機器已經被用於市場——Blue River 所服務的農田，每年供應的生菜佔全美生菜供應量的10%。
Blue River Technology 的 LettuceBot 可以在一分鐘內拍攝並處理5,000株植物。
LettuceBot 非常的強大，因為它利用機器學習加強了機器人的自身優勢：精確性。雖然不能像我們一樣奔跑或者操控物體，但是，它們細緻謹慎，做事前後一致——一個完美的農業狙擊手。
處理衛星數據的人工智慧
頭上400英里的軌道上，NASA 的 Landsat 衛星利用空間光譜之外的電磁波段，為我們提供了地球表面調查數據，堪稱神奇。對於人類來說，這些信息難以消化，不過，對於機器學習演算法來說，小菜一碟。
而且，在監視農業種植方面，這些數據極具價值，尤其是發展中國家，當決定是否給農民發放貸款或者給予緊急援助時，政府和銀行往往面臨著數據短缺，這些數據的價值也就彰顯出來。在印度的一場乾旱期間，不同的地區，旱情也不同，而且，在這些地區中，一些農民比其他地區的農民，有更好的辦法獲取水資源。
因此，一家叫做 Harvesting 的公司正在用深度學習來大規模分析衛星數據，幫助機構能夠更有效地分配資金。Harvesting 的 CEO Ruchit Garg說道，「我們的願望是，利用這種技術來區分出這樣的農民和村莊，幫助銀行或政府把錢貸給正確的對象。」他還指出，儘管一個分類分析師可能同時分析10或15個變數，機器學習可以同時處理2,000或更多。
隨著地球變暖所引發的氣候變化，政府面臨這一個特別緊迫的問題：如何分配資源。一直以來，印度的農業相對具有可預測性。Garg說，「因此，我從我父親、祖父身上學會如何種植，以及分辨四季。但是，由於劇烈的氣候變化，情況已經變化，過去的那套做法不管用了。」
夥計們，這是新的世界秩序。農民可以接受失敗，或者以智能的方式種植農業。亦即，更多的數據，更多的人工智慧，以及更多噴洒農藥的機器人。
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