7、农业食品系统中的人工智能：机器学习与深度学习的应用

农业食品系统中的人工智能：机器学习与深度学习的应用

1. 引言

人工智能（AI）旨在让机器具备智能，以替代人工进行自动化决策和操作。工业革命初期，为克服手动任务的繁琐、耗时和劳动密集等难题，机械化生产应运而生，并不断发展。如今，随着技术的进步，为实现利益最大化，分析和管理复杂任务与系统变得至关重要。经过充分训练的智能机器能够在更短时间内解决或优化这些任务。

农业食品系统需要采用先进技术，以满足到2050年养活近100亿人口的需求。自动化对于克服传统技术的弊端也十分必要。AI已在农业食品系统的多个方面得到应用，如作物健康监测、灌溉调度、杂草检测和收获调度等。在农产品处理方面，AI有助于减少损失并满足消费者需求。

基于规则的专家系统在处理复杂的农业食品系统时能力有限，因为消费者需求多变、产品特性存在生物差异以及系统行为难以预测。而基于机器学习（ML）的AI能够处理大量数据，提取规则或模式，并据此做出决策，因此在解决农业食品系统的复杂问题方面越来越受欢迎。此外，AI技术还用于食品质量评估、自动分类和分级、食谱识别以及饮食评估等任务。

2. 人工智能

2.1 人类大脑的运作

人工智能试图让机器模仿人类。人类智能的特点在于思考、学习、行动和决策的能力，而这一切的根源在于人类大脑的运作。人类大脑由数千亿个神经细胞（神经元）分层连接而成，这些神经元传递信息并进行计算。

一个神经元由树突、细胞体、轴突和突触组成。树突收集信号并将信息传递到细胞体和轴突，同时突触将信息传递给下一个神经元。当突触释放神经递质时，神经元之间就会进行信息传递。人工智能的一个基本步骤是模仿人类大脑处理信息的方式，这种技术被称为人工神经网