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　　美國(guó)*機(jī)器人專(zhuān)家牽手樂(lè)山科研機(jī)構(gòu)

　　“今后，農(nóng)民可通過(guò)田里的機(jī)器人設(shè)備，進(jìn)行土壤檢測(cè)、防蟲(chóng)除害等。”3月6日，樂(lè)山市首屆國(guó)際人工智能（農(nóng)業(yè)科技）研討會(huì)上，美國(guó)通用人工智能協(xié)會(huì)主席、漢森機(jī)器人公司首席科學(xué)家Ben Goertzel拋出了當(dāng)前人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的新研究實(shí)例。與會(huì)者紛紛感慨，傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)中的“天時(shí)+地利”今后有望被智能農(nóng)業(yè)取代。

　　Ben Goertzel還是全球首位擁有公民身份的機(jī)器人——索菲亞的研發(fā)者之一。此次來(lái)樂(lè)山，是Ben Goertzel作為樂(lè)山西美農(nóng)業(yè)技術(shù)產(chǎn)業(yè)研究院首席科學(xué)家的*亮相。他將和西美農(nóng)業(yè)就農(nóng)作物病蟲(chóng)害智能圖片識(shí)別工程等項(xiàng)目展開(kāi)合作，為樂(lè)山農(nóng)業(yè)插上人工智能的“翅膀”。

　　“超級(jí)大腦”當(dāng)“醫(yī)生”助農(nóng)民種出優(yōu)質(zhì)農(nóng)作物

　　研討會(huì)上，Ben Goertzel以一個(gè)例子開(kāi)頭——

　　美國(guó)賓夕法尼亞州立大學(xué)和瑞士聯(lián)邦理工學(xué)院（EPFL）的研究人員將關(guān)于農(nóng)作物葉子的5萬(wàn)多張照片導(dǎo)入計(jì)算機(jī)，通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法開(kāi)發(fā)了一款手機(jī)軟件。農(nóng)民在合乎標(biāo)準(zhǔn)光線(xiàn)條件及背景下拍攝農(nóng)作物的照片，并將其上傳，軟件就能識(shí)別作物所患蟲(chóng)害。該款軟件可檢測(cè)出14種農(nóng)作物的26種疾病，識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)99.35%，被人形象地稱(chēng)為“超級(jí)大腦”。

　　“但如果拍攝的圖片不符合標(biāo)準(zhǔn)，識(shí)別率就會(huì)大大下降。”Ben Goertzel話(huà)鋒一轉(zhuǎn)，指出該項(xiàng)技術(shù)應(yīng)用的限制性，要想讓“超級(jí)大腦”成為“醫(yī)生”，真正看病問(wèn)診，還要加強(qiáng)人工智能的通用化能力，“它應(yīng)該具備這樣一種能力，即便換一個(gè)地方、角度、光源，也能識(shí)別農(nóng)作物所患的疾病。”

　　讓“超級(jí)大腦”識(shí)別、預(yù)防農(nóng)作物病蟲(chóng)害，只是*步。

　　在Ben Goertzel看來(lái)，更重要的是利用該技術(shù)將田間地頭的海量數(shù)據(jù)及時(shí)變成更有價(jià)值的信息，幫農(nóng)民擇優(yōu)選取農(nóng)作物，提高產(chǎn)出和效率，減少農(nóng)藥和化肥的使用。

　　“未來(lái)‘超級(jí)大腦’還有望對(duì)植物樣本進(jìn)行基因檢測(cè)，并對(duì)比找出*的品種。這樣，育種站就能鼓勵(lì)農(nóng)民種植更優(yōu)質(zhì)的品種，從源頭減少疾病的發(fā)生。一些基因研究院所也能借此對(duì)農(nóng)作物基因進(jìn)行改良，以增強(qiáng)其抗病性。”Ben Goertzel還希望，借助農(nóng)作物病蟲(chóng)害智能圖片識(shí)別工程在樂(lè)山的實(shí)施，獲取足夠的經(jīng)驗(yàn)，并將此推廣至世界其他地方，惠及更多的農(nóng)民。

　　打通“數(shù)據(jù)孤島”補(bǔ)齊數(shù)據(jù)安全短板

　　農(nóng)作物病蟲(chóng)害智能圖片識(shí)別工程的實(shí)施也有難點(diǎn)。

　　“現(xiàn)實(shí)中，農(nóng)民所面臨的農(nóng)作物病蟲(chóng)害要比論文研究復(fù)雜得多。”參加此次研討會(huì)前，Ben Goertzel在樂(lè)山考察了草莓大棚、茶場(chǎng)、農(nóng)資店等6個(gè)點(diǎn)位，實(shí)地了解當(dāng)?shù)胤N植業(yè)的情況。

　　他認(rèn)為，目前該工程*的難點(diǎn)不在于技術(shù)而在于資源，根據(jù)人工智能在其他領(lǐng)域的應(yīng)用來(lái)看，20%靠技術(shù)，80%靠數(shù)據(jù)。“必須采集海量的、來(lái)自農(nóng)民的一手?jǐn)?shù)據(jù)，賦予‘超級(jí)大腦’海量的數(shù)據(jù)，讓其進(jìn)行深度學(xué)習(xí)。”

　　對(duì)此，與會(huì)農(nóng)業(yè)專(zhuān)家表示贊同。“農(nóng)業(yè)涉及的不可知因素很多，包括地理位置、土壤環(huán)境、氣候、病蟲(chóng)害等方面。如果要企業(yè)去搜集這些數(shù)據(jù)需要耗費(fèi)大量的精力，能否將政府部門(mén)對(duì)病蟲(chóng)害的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)共享給企業(yè)，這樣，項(xiàng)目的實(shí)施速度會(huì)更快。”樂(lè)山西美農(nóng)業(yè)技術(shù)產(chǎn)業(yè)研究院副總經(jīng)理成洪山建議。

　　“政府部門(mén)的數(shù)據(jù)能否對(duì)外公開(kāi)還涉及脫敏等問(wèn)題。”省科協(xié)委員張權(quán)解釋?zhuān)瑪?shù)據(jù)安全性得不到保障、數(shù)據(jù)存在被操縱的可能等，都讓政府、企業(yè)形成各自的“數(shù)據(jù)孤島”，無(wú)法發(fā)揮數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的真正價(jià)值。他建議，如果暫時(shí)不能打通政府的農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)，企業(yè)可通過(guò)市場(chǎng)的方式，鼓勵(lì)農(nóng)民自發(fā)參與到數(shù)據(jù)的采集工作中。

　　Ben Goertzel也提出了解決意見(jiàn)：在區(qū)塊鏈的作用下，對(duì)區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)的查詢(xún)、存儲(chǔ)、獲取以及寫(xiě)入，每個(gè)過(guò)程都是一個(gè)軌跡，且不可消除。“將區(qū)塊鏈和大數(shù)據(jù)相結(jié)合，也可補(bǔ)齊數(shù)據(jù)安全短板，增強(qiáng)數(shù)據(jù)提供方和使用者的信任度。”

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