人類本身已經(jīng)成為一個(gè)問(wèn)題。

　　到了2050年，全球人口估計(jì)會(huì)達(dá)到100億，但是地球的大小不會(huì)改變，也就是說(shuō)同樣的土地需要養(yǎng)活更多的人口。

　　也許是幸運(yùn)，機(jī)器終于到來(lái)了。真正智能、真正驚人的工具，機(jī)器學(xué)習(xí)算法，它們也許可以引爆新一輪“綠色革命”，讓人類可以在越來(lái)越善變的地球上維持生計(jì)。不妨想像一下：衛(wèi)星可以自動(dòng)偵測(cè)干旱模式，拖拉機(jī)可以盯著土地，醫(yī)治病變的地塊，用AI驅(qū)動(dòng)的智能手機(jī)APP可以告訴農(nóng)民什么病害正在攻擊他的農(nóng)作物。

　　忘掉稻草人吧，未來(lái)的農(nóng)業(yè)將會(huì)由機(jī)器掌控。

　　數(shù)字綠色

　　深度學(xué)習(xí)是一種強(qiáng)大的計(jì)算形式，程序員沒(méi)有必要明確告訴計(jì)算機(jī)應(yīng)該做什么，相反，他們訓(xùn)練計(jì)算機(jī)，讓它們識(shí)別特定的模式。你可以向計(jì)算機(jī)輸入染病植物的圖片和健康植物葉子的圖片，為這些圖片貼上標(biāo)簽。機(jī)器會(huì)學(xué)習(xí)，知道什么是病蟲(chóng)災(zāi)害，知道健康的葉子是什么樣的，從而判斷新葉子是否健康。

　　生物學(xué)家大衛(wèi)?休斯(David Hughes)和流行病學(xué)家馬塞爾?薩拉瑟(Marcel Salathé)正是這樣做的，他們?cè)?4種農(nóng)作物上做實(shí)驗(yàn)，這些作物感染了26種疾病?？茖W(xué)家向計(jì)算機(jī)傳輸了5萬(wàn)張圖片，讓它自己學(xué)習(xí)，當(dāng)專家丟入新的圖片時(shí)，程序準(zhǔn)確識(shí)別的概率達(dá)到99.35%。

　　

　　盡管如此，這些圖片還是受到人的操縱，它們擁有統(tǒng)一的照明條件和背景，這樣可以方便計(jì)算機(jī)理解葉子。如果從互聯(lián)網(wǎng)上抽出一張染病植物的圖片，將它送入計(jì)算機(jī)，識(shí)別的精準(zhǔn)率只有30-40%。

　　并不糟糕，但是休斯和薩拉瑟希望AI能夠驅(qū)動(dòng)他們的APP——PlantVillage，目前這個(gè)應(yīng)用程序允許全球農(nóng)民將染病植物的圖片上傳到論壇，方便專家診斷。為了讓AI更聰明，他們不斷向機(jī)算機(jī)傳輸染病植物的圖片。薩拉瑟稱：“從不同的源頭收集的圖片越來(lái)越多，根據(jù)圖片拍攝的方式、年份、位置等信息，算法可以挑選圖片進(jìn)行學(xué)習(xí)。”

　　要找出傳染病并不是一件簡(jiǎn)單的事：摧毀植物的東西太多了。休斯說(shuō)：“困擾種植者的大多病害都是生理應(yīng)激造成的，比如鈣或者鎂不足，或者鹽與熱量太多。許多人認(rèn)為它們是細(xì)菌或者真菌造成的。”如果診斷錯(cuò)誤，農(nóng)民就會(huì)在農(nóng)藥和除草劑上浪費(fèi)時(shí)間和金錢。未來(lái)，AI可以幫助農(nóng)民快速、準(zhǔn)確找到問(wèn)題的要害。

　　之后，人類開(kāi)始介入，盡管APP能夠找到問(wèn)題，但是只有專家可以定制解決方案。

　　機(jī)器學(xué)習(xí)拖拉機(jī)

　　一家名為Blue River Technology的美國(guó)科技公司推出了LettuceBot，它看起來(lái)像是一臺(tái)普通的拖拉機(jī)，實(shí)際上卻是一臺(tái)具備機(jī)器學(xué)習(xí)能力的設(shè)備。Blue River聲稱自己的LettuceBot在滾過(guò)田地時(shí)，每分鐘可以給5000棵幼小植物拍照，然后利用算法和機(jī)器視覺(jué)來(lái)分辨哪些是生菜苗芽，哪些是雜草。聽(tīng)起來(lái)似乎快得不可思議。機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)提供商Enlitic創(chuàng)始人杰里米?霍華德(Jeremy Howard)稱：“在機(jī)器學(xué)習(xí)計(jì)算和計(jì)算機(jī)視覺(jué)上，這種速度很不錯(cuò)。”他還說(shuō)，圖形芯片可以在0.02秒內(nèi)識(shí)別一張圖片。

　　在0.25英寸之內(nèi)機(jī)器可以保持精準(zhǔn)度，它可以精準(zhǔn)定位，從上空為每一株雜草噴藥。如果機(jī)器的“眼睛”發(fā)現(xiàn)了生菜植物，認(rèn)定它的生長(zhǎng)狀況不好，也會(huì)給生菜噴藥。

　　如果不加分辨噴霧，成本無(wú)疑太高。有了LettuceBot之后，農(nóng)民可以將化學(xué)品的使用量減少90%。LettuceBot機(jī)器已經(jīng)投入使用，Blue River處理的土地每年供應(yīng)的生菜占了美國(guó)的10%。

　　LettuceBot之所以如此強(qiáng)大，主要是因?yàn)樗褂昧藱C(jī)器學(xué)習(xí)，讓機(jī)器人原本很擅長(zhǎng)的技藝更上層樓：精準(zhǔn)。

　　在我們頭頂400英里的軌道上，NASA的Landsat衛(wèi)星可以對(duì)地表進(jìn)行調(diào)查，衛(wèi)星使用了大量的頻寬，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)可見(jiàn)光譜。所有的信息人類都很難發(fā)現(xiàn)，這是很自然的事，但是對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)算法而言，這些信息十分重要。

　　要監(jiān)視農(nóng)業(yè)生產(chǎn)狀況，這些信息很有價(jià)值。

　　一家名叫Harvesting的創(chuàng)業(yè)公司致力于分析衛(wèi)星數(shù)據(jù)，用機(jī)器學(xué)習(xí)大規(guī)模分析，目的是幫助機(jī)構(gòu)更合理地分配資金。Harvesting CEO魯治特?加格(Ruchit Garg)說(shuō)：“我們希望通過(guò)自己的技術(shù)對(duì)農(nóng)戶和農(nóng)村進(jìn)行區(qū)分，讓銀行或者政府向正確的人投入資金。”加格稱，在同一時(shí)間，人類可以分析大約10或者15個(gè)變量，但是機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以處理2000個(gè)甚至更多。