人类又面临了一项危机随着人口不断膨胀，到2050年人类总人口也许要达到100亿，然而，地球却没有等比例放大，这意味着同样面积的土地资源必须喂饱翻了n备的人口。随着全球变暖以及跟随而来的水资源短缺，人类将面临严重的粮食问题。
也许机器的到来是一个历史偶然。真正智能的机器人和机器学习算法也许能帮助推动一场新的“绿色革命”，从而解决日渐严重的口粮问题。想象一下，如果卫星可以自动检测旱灾发生模式，如果拖拉机可以通过“目测”消灭患病的农作物，如果一个人工智能支持的智能APP可以让农民知道如何应对农田里的农作物病害。
稻草人要成为历史了，保护农业的未来就拜托人工智能了。
AI给农作物“看病”
深度学习是一种计算方法，程序员不用确切地告诉计算机该做什么，而是训练计算机识别某些模式。你可以给计算机输入患病和健康的农作物叶子图片，并做上标记。计算机可以以此学会患病和健康的叶子看起来有什么不同，并能独立判断新作物是否健康。
这就是生物学家David Hughes和流行病学家Marcel Salathe的研究，他们用感染了26种疾病的14株作物进行了实验。他们在计算机中输入了超过五万张图片，计算机程序通过自主学习，最终能够以99.35%的正确率判断研究人员输入的新图片。
不过，这些是动过手脚的图片，其中的灯光和背景都是一致的，为计算机识别叶片图像降低了难度。如果从互联网上随机下载一张患病作物的叶片照片，让计算机去判断，软件的准确率就降低到了30%-40%。
不太好。不过，Hughes和Salathe希望能使用这项人工智能技术支持他们的APP“Plant Village”，这个APP可以让世界各地的农民给自己患病的作物拍张照片，上传到论坛上，让专家来诊断农作物疾玻为了提高这项技术的“智商”，他们会继续给AI输入更多的患病作物照片。“从各种不同渠道而来的图片越多越好，渠道指的是照片拍摄的方式、季节、位置等等因素。”Salathe说，“软件可以吸收这些信息，不断学习。”
这不只是排除农作物之间的疾病传染，还有很多其他因素会影响农作物。“大部分影响生长的都是生理压力，例如缺钙、缺镁或者盐分太高、热量太高等，”Hughes说，“人们有时候会以为是细菌或者真菌疾玻”误诊导致农民浪费了时间和金钱去买杀虫剂或者除草剂。未来，人工智能可以帮助农民更加准确地定位问题所在。
在那之后，人类将夺回控制权因为虽然APP可以定位问题，但是没法像人类专家一样，考虑紧气候、突然、季节等因素，给农民提供最适合的解决办法。联合国粮食及农业组织（FAO）认为这类技术是农作物管理的一种“有用工具”，但还是要听专家说了算。因此，FAO的植物病理学家Fazil Dusunceli说，非常欢迎这样的技术帮助，但是“最终病害管理决策应该与现场的专家一起合作制定。”
走路“长眼”的拖拉机
可以说，现在没有哪一个国家在农业方面可以高枕无忧发展中国家亟需农业知识，而发达国家则淹没在杀虫剂和除草剂之中。在美国，仅仅在玉米、大豆和棉花作物上，每年农民使用的除草剂就多达三亿一千万磅（编者注：相当于大约一亿四千万公斤）。
一家叫做蓝色河流科技（Blue River Technology）的公司可能找到了一种解决办法，至少对卷心菜来说有了新的希望。公司的“卷心菜机器人”（LettuceBot）长得像一台普通的拖拉机，但是其中包含了机器学习的智能技术支持。
公司称，“卷心菜机器人”可以在驶过农田的时候，每分钟拍摄五千张幼苗的照片，使用算法和机器视觉来识别每一株植物到底是卷心菜还是杂草。“这是基于机器学习计算和计算机视觉的力量，”Jeremy Howard说，他是深度学习机构Enlitic的创始人。他补充道，一块图形芯片识别图像只要0.02秒的时间。
