人工智能在農業上的應用與展望

文/胡宗政

1 人工智能發展簡述

人工智能（ArtificialIntelligence），簡稱AI，隨著二十世紀五十年代電子計算機的不斷發展進而創造出了機器智能，但在之后的發展中，速度較為緩慢，到了二十一世紀，信息技術得到了進一步的發展，特別是近幾年來，信息技術的發展速度逐漸加快，在一定程度上推動了人工智能領域的向前發展。谷歌研發的人工智能程序在與世界圍棋冠軍的圍棋比賽中取得勝利，在一定程度上表明了人工智能在實際的應用中的巨大潛能，在未來的生活之中，人工智能將會不斷的向前發展，將會為人類未來的生活帶來更大的沖擊。

2 人工智能的算法概述

計算機算法簡單來說是指一系列的機器指令，通過這些機器指令，在有限的時間里給出用戶所需求的輸出，一般我們用時間復雜度和空間復雜度來衡量一個算法的優劣，在解決問題的基礎上，所占用空間資源小，用時更短的算法則優先使用，下面是關于人工智能方面算法的一些簡單概述：

2.1 決策樹算法

決策樹(Decision Tree)是人工智能常見的經典算法之一，現在已經廣泛應用在數據的分類方面，決策樹可以分為分類決策樹和回歸決策樹兩種，分類決策樹就是通過樹的簡單概念來對不同的數據進行劃分，根據一些特征進行分類，每個子節點提出一個問題，經過算法判斷，將數據進行遍歷劃分，下一個節點再繼續提出問題，經過判斷進行下一步的劃分，就這樣進行一步一步的節點對應類型劃分，當每個節點只有一種類型的時候則停止模型的構建，這些問題是有根據學習的基礎上進行的分類劃分，當有新收據的投入時，根據決策樹上的問題，將數據進行合理準確的分類，分類到相應的葉子上面。

2.2 k近鄰算法

k 近鄰算法是一種較為簡單的計算機人工算法之一，它的基本思想簡單來說就是給定一個數據集合，當我們需要判定新的物品是屬于哪一類的時候，將該物品的數據輸入，通過對數據集中實例對比，找到最為接近的k 個實例，這k 個實例中屬于最多的一類，即可以認為輸入的新物品的種類。當集群樣本選定時，k 近鄰算法中k 值的選取對實驗結果有著很明顯的影響,k 近鄰算法的設計思想簡單明了，它的效果較為強大，可以解決多數的物品分類問題，但k 近鄰算法也存在諸多的缺點，比如說實驗結果的嚴謹性問題，當實驗數據集中存在一些誤差數據時，預測結果也會存在錯誤的可能，還有該算法的效率問題，預測結果的得出需要考慮新樣品對比過程中時間復雜度問題，該過程中可以利用樹結構對其進行優化，但相應的用時會增加，效率就會顯得比較低下。

3 人工智能在農業上的具體應用

人工智能被應用于農業領域有其自身獨特的優勢所在，其主要依托計算機技術，為農業的生產提供指導、分析、檢驗、規劃等工作，為農業生產的各個階段提供有利的幫助，有利于提高農業生產的糧食產量和質量，為解決現代耕地不斷減少，人口不斷增長的糧食供需問題提供了一種較為可行的方法。以下是人工智能在農業生產前期、中期和后期的實際應用。

3.1 人工智能在農業產前階段的應用

農業生產開始之前需要做好充分的準備，選取適合種植的土地區域并且對土壤進行分析，做好前期種植規劃工作。并且對農業所需的灌溉用水周邊水源情況進行詳細分析，做好農業生產日常灌溉用水規劃，對于將要種植的種子的品種的選取及其質量的檢查也是一個在農業生產前需要完成的一項重要工作。唯有做好充分的農業產前工作，才能使后續的農業生產順利進行。人工智能在這些產前工作領域有著良好的應用。

（1）人工智能可以結合種植區域土壤的土質等各方面數據，根據農業的種植需要選取適合種植的土壤，通過人工神經網絡算法對所分析的土壤數據與要種植的弄作為建立起聯系，綜合分析雙方的關聯，進行農業生產土壤環境的正確選擇。

（2）人工智能可以智能分析種植區域周邊的灌溉水源分布情況，對農業生產期間的灌溉水源進行合理的規劃，為農業生產提供優質充足的灌溉水源。并且，對其周圍河流的水文情況進行監測和分析，為農業生產提供科學的指導。

（3）在農業種植種子的品種的選取和質量的檢驗方面，人工智能也有獨特優勢。人工智能可以利用圖像分析等方法不破壞種子對種子的質量品種進行檢測，為農業生產選取最優良的種子，提高農業生產的總體產量。

3.2 人工智能在農業產中階段的應用

在農業生產的過程之中，人工智能的應用對于促進農業生產的高效率、高質量發展以及促進農業產量的提升有著重要作用。

（1）人工智能可以通過對種植土壤的實時分析以及農業專家系統的專業知識對農業生產進程分析，對農業生產中的水源灌溉，溫濕度把控，施肥等進行系統完整的規劃，在節省人力資源的同時，加強對農業生產的實時監控。

（2）人工智能能夠對農業生產中產生的各種數據進行記錄和分析。在農業生產的過程之中，對于出現的問題，人工智能可以利用農業專家系統里的專業知識對所遇到的問題進行專業的分析，在沒有專家在場的情況之下，為農業生產問題提供切實可行的解決方法，減少農業生產中不必要的損失。

3.3 人工智能在農業產后階段的應用

人工智能在農業生產之后的階段也有重要應用。農產品的質量檢測是后期的重要環節，人工智能可以保障食品的絕對安全。并且，人工智能可以通過對農產品各種特征的精確分析，將農產品按照一定的標準進行分類，減少人工分類成本，降低農產品生產的總消耗，提高農業生產總體效率。除此之外，人工智能可以很好的將農產品的供應與市場需求結合起來，解決后續農產品的對外銷售問題。人工智能可以利用高超的互聯網技術，通過對于市場需求大數據的分析以及網絡銷售渠道的開辟，完美農產品的供應與市場需求的對接，提高農業收益的同時，促進農業生產規?；?、現代化和體系化的發展。

4 現階段人工智能在農業上應用的不足

4.1 人工智能技術現階段還不夠完善，在農業生產中仍舊存在一定缺陷

人工智能雖然在近幾年得到了加大的發展，但是其技術還不夠成熟與完善，在很多方面還有待科學家進一步的研究探索。雖然人工智能對于物體的識別技術以及有了一定發展，但是其識別仍舊不能與人的器官識別相比，并且其智能程度遠遠不能與人腦相比，即便有谷歌的人工智能系統在圍棋比賽中大勝圍棋世界冠軍，但其人工智能仍舊有較大缺陷，需要科技的進一步發展彌補。人工智能在農業中的應用也是如此，其技術仍不夠成熟，仍舊需要進一步的研究發展。

4.2 農業專家系統現階段研制難度較大，其理論體系還不夠成熟

農業專家系統是人工智能應用于農業領域的一個重要的分支，其將有關于農業的專業知識系統通過計算機系統的整理并且應用于農業的實際生產之中，對解決農業生產上所遇到的問題有重要作用。但在現階段，農業專家系統的建立因為涉及知識理論等范圍較廣且較為復雜以及農業自身的特點，研制成熟難度較大，并且在實際應用之中也存在一定的問題還有待解決，因此，農業專家系統是人工智能應用于農業領域仍舊需要完善的問題之一。

5 人工智能在農業應用上的發展前景

人工智能近幾年快速發展，成為現今最具有發展潛力的領域之一，在各大領域也不斷出現它的身影，促進了各大領域的現代化進程。人工智能在農業領域的應用雖然面臨一些問題，但人工智能在農業領域的應用仍舊有較大的作用，并且其具有不可估量的發展潛力，有利于促進農業精細化發展，加快互聯網+農業體系的建立，在降低農業生產成本的同時，提高農業生產的效率和效益，促進因為人口激增耕地減少而產生的糧食問題的解決。總之，人工智能在農業領域的應用發展前景廣闊，即便現在技術還不夠成熟，仍舊存在一些問題，但在未來，隨著技術水平的提高和一個個技術難關的突破，這些問題都將得到有效解決[8]。