14、人工智能在农业及相关领域的应用与发展

人工智能在农业及相关领域的应用与发展

1. AI 概述

人工智能（AI）是计算机科学的一个分支，旨在开发能够模拟人类解决问题能力的系统。它起源于上世纪中叶，最初只是哲学家、数学家和计算机科学家讨论的理论领域。20 世纪 50 年代初 AI 刚被提出时，由于当时技术有限，未能受到广泛关注。但近几十年来，微电子学、信息学和工程学的飞速发展，催生了大数据、高性能处理单元和先进的启发式算法，这些因素的结合使 AI 克服了发展瓶颈，开始在众多任务和应用中蓬勃发展。

AI 融合了多个研究领域，如神经网络（NNs）、进化计算和模糊逻辑等。这些领域在数据挖掘、计算机视觉（CV）、自然语言处理（NLP）系统和自主机械等方面都有应用。AI 的核心是机器学习（ML）算法，它彻底改变了数据分析，尤其适用于非结构化和多维数据，而这类数据占据了互联网传输数据的大部分。ML 算法的输出是一个模型，ML 模型可以通过以下三种学习机制之一创建：
- 监督学习（预测模型） ：在数学上指分类或回归操作，学习过程包括训练和测试两个阶段。它有“监督者”（标记数据）来引导学习过程。
- 无监督学习（描述性模型） ：通过关联、分组（聚类）、异常值检测、标准序列和汇总算法等对整个数据进行描述来生成模型。对于非结构化数据（如大数据）和来自辐射传感器的多维数据，无监督学习算法是强大的工具。该方法需要对模型进行后期分析，以了解机器学到了什么。
- 强化学习模型 ：系统通过与环境交互从自身经验中学习，这种自我探索的方法基于奖励和惩罚机制。当机器学习时，它试图达到给定的目标，根据正确和失败的行为分别给予奖励和惩罚。