用 AI 机器人大军改造当前的农业生产模式，是未来发展的必然趋势_36氪
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哪些工作会最先被人工智能和机器人取代？
本文为媒体针对人工智能话题对盘古智库学术委员、中国科学院社会计算与平行系统研究中心主任王飞跃进行的专访，深度解析了目前人工智能技术的现状…
　　本文为新智元针对人工智能话题对盘古智库学术委员、中国科学院社会计算与平行系统研究中心主任王飞跃进行的专访，原载于科学网。&&下文Q代表记者，A代表王飞跃。　　Q：您如何定义人工智能和（Robotics）？　　A：我对AI的定义基本上还是上世纪80年代教科书上的定义，但现在认为机器学习和博弈论，还有计算智能(模糊逻辑、神经网络、遗传演化算法等)，应是AI的标准和和核心方法。在我的博士论文中，机器学习和博弈论是作为决策和控制方法引入的，我还记得NilsNilsson关于神经网络学习的书，最早不叫机器学习而叫学习机器(LearningMachines)，但更早工程化应用是从学习控制开始的。当时许多人认为AI与Robotics的关系可用一句话概括：AI是&软&智能，而Robotics是&硬&智能研究。此外，还有人工智能AI与机器智能MI之分：AI是研究如何把人的智慧功能转化到机器上，MI是研究如何利用机器的机械功能模仿人的智能。一个可以忽略机器的可实现问题，一个必须考虑机器实现问题。当然，理想情况下两个都一样，目前也很少有人再谈AI与MI的区别了。　　Q：过去5年，人工智能最重要的技术突破是什么？　　A：显然，近年来最引人关注的还属机器学习，AlphaGo成名之后，深度学习更是备受瞩目。有意思的是，差不多十年前AI的主流并不认为这类机器学习是正统的AI，尽管它们一开始就被认定是AI的核心内容之一。　　　　Q：未来5年，人工智能会怎样改变我们的生活？未来15年呢？　　A：未来5年，许多知识性工作将逐渐被以AI技术为主的知识自动化流程替代。未来10年，我希望人工智能在知识自动化上有重要突破，助力智能制造、智能网络等智能产业的兴起，通过软件定义的系统，以及虚实互动的平行智能技术，构建智慧农业、企业、城市、社会和健康体系，使我们真正进入一个智能的时代。未来15年，有人控制的无人车，如物流车、公交车、出租车等，还有有人操作的机器人化无人车间、无人工厂将风行。人们不是失业，而是有了更多更好的工种可以选择。就像我一直在提的，不是&机器换人&，而是&机器扩人&&机器化人&。智能机将产生更多的工作，就像计算机一样。　　Q：哪些类型的工作，会最先被人工智能和机器人取代？这会在多久之后发生？　　A：规则明确但繁杂费神的知识工作，比如一些管理工作，从现在开始可以逐渐交给机器来做。知识自动化一定先于一般人工智能技术的应用。基于信息的服务(IBS)、基于决策的服务(DBS)、基于任务的服务(TBS)等面向特定问题的智能技术将被广泛应用。　　Q：很多人说人工智能会毁灭人类，ElonMusk、BillGates、霍金都在不同场合表达过担忧，您认为这种可能性有多大？
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以后你吃的粮食可能来自“机器农民”
来源：作者：宁宇责编：书生
5月27日消息，美国《连线》杂志日前撰文指出，随着机器学习等人工智能技术的发展，其将在作物培育、防治病虫害以及农业资源分配方面发挥显著作用，对未来农业发展带来深远影响。现将原文编译如下：一直以来，人类如何养活自己就是一个棘手的问题。进入智人时代以来，人口数量不断膨胀，2050年世界人口总数或将接近100亿。这意味着同样的土地必须养活更多的人口。加之全球变暖以及水资源短缺对农业带来的影响，势必对人类养活自己造成不小的麻烦。或许可以说是人类进化的偶然，但也是时代发展的必然，机器技术无可避免地来到我们面前。真正智能化的机器人技术以及机器学习算法为人类社会带来了新的农业革命，我们可以称之为新的“绿色革命”（Green Revolution），技术的发展有助于帮人类养活自己。太空中的卫星可以帮助探测气候是否会出现干旱；田间的拖拉机可以观察种植物并剔除不良作物；而基于人工智能的智能手机应用可以实时告诉农业人员什么疾病正在对农作物产生影响。忘记田间的那些稻草人吧。农业的未来掌握在机器手中。数字化培育技术深度学习是计算机行业的创新方式。通过深度学习，程序员不用再明确告诉计算机需要做什么，而是训练机器识别特定的模式。目前深度学习技术已经应用于园艺技能（Green Thumb）。你可以在计算机中输入患病作物叶子以及健康作物叶子的相关照片，通过深度学习算法计算机可以识别出现实中哪些作物是健康的。通过深度学习算法，生物学家戴维·休斯（David Hughes）和作物流行病学家马塞尔·萨拉斯（Marcel Salathé）可以检测出14种作物的26种疾病。他们将关于植物叶子的5万多张照片导入计算机，并运行相应的深度学习算法。最终程序正确识别作物疾病的准确率高达99.35%。但是实现这一切的基础，是要在明亮的光线条件及合乎标准的背景下拍摄出植物的照片。若在互联网上随机选取植物叶子照片，其识别准确率将降至30%至40%。休斯和萨拉斯希望将这种人工智能算法应用于他们开发的手机应用PlantVillage。目前该手机应用可以让世界各地的农民上传患病作物照片，并有农业专家对此做出相应的诊断。休斯和萨拉斯将通过导入更多的患病作物照片，使这种人工智能算法更为聪明可靠。萨拉斯表示，“我们从多个来源获取了关于作物的大量图片，其中也包含了照片是如何拍摄的、拍摄地点、年份等大量信息。这些照片能够有效提升算法的精确度。”算法的应用不仅仅是对植物病虫害的深度挖掘，对作物影响的因素还有很多。休斯指出，“大部分妨碍作物生长的因素都是生理性的，譬如土壤养分中缺钙元素或镁元素，亦或是钠含量过多或环境温度过高。农民却往往认为是细菌或真菌导致的作物疾病。”对作物的误诊会导致农民滥用农药和除草剂，对时间和金钱都是一种浪费。而在未来，人工智能可以帮助农民快速准确查明问题所在。一个手机应用便可帮助农民确定问题，而专家也可根据环境给出相应的解决方法。理想情况下，未来人类可以完全控制农作物的生长。联合国粮食和农业计划署认为这种技术对于作物管理来说是“有用的工具”，但这种情况下农业专家做出的论断过于形而上。联合国粮农组织植物病理学家法兹尔·杜桑瑟理(Fazil Dusunceli)指出，“这种电子诊断方法是好的，但‘最终的决策应当是与实地调查相结合’。”拖拉机升级版目前，发展中国家农业知识匮乏，而发达国家却存在滥用杀虫剂以及除草剂的情况。据统计，美国农民每年使用除草剂应对玉米、大豆和棉花种植就要花费3.1亿英镑。这完全是一种粗放式的防治手段。而农业机器人公司Blue River Technology则针对生菜种植提出了一种新的解决方式。其开发的农业机器人LettuceBot外观与田间的拖拉机没有什么两样，但却是一个智能化的机器人。公司称LettuceBot可在田间运行，通过携带的照相设备每分钟扫描月5000株幼苗，利用机器学习以及计算机视觉技术识别出作物幼苗和杂草。深度学习算法公司Enlitic创始人杰里米·霍华德（Jeremy Howard）指出，“这是关于机器学习和计算机视觉技术的最佳应用。”他补充称开发的图形处理芯片目前识别一幅图像仅需要0.02秒。Blue River Technology开发的LettuceBot机器人对杂草和作物幼苗的定位精度能够达到四分之一英寸。如果机器确定当前植株是杂草或长势不好的作物，就会利用农药喷雾杀死植物；如果机器判断两棵幼苗的种植间距过小，就会拔掉一棵。这种方法为农业带来了显著改变，大幅减少了除草剂的使用。公司商务副总裁本·考斯特纳（Ben Chostner）表示，“此前的方法就像是旧金山市的少部分人感染了病菌，你唯一的方法就是让城市中的每一个人都使用抗生素。这种方法虽然可以治愈疾病，但却开销巨大。”而相比之下，使用LettuceBot则可以帮助农民减少90%的化学药剂使用。目前，LettuceBot服务的生菜种植面积占到美国生菜种植的10%左右。LettuceBot功能之所以强大，是因为它将机器学习技术与机器固有的操作精确优势相结合。机器人或许不能够像人类一样在田间劳作，但是作物管理方面却有着不可比拟的精度优势。穹顶之上在距地面600英里的太空轨道种，美国航空航天局的遥感卫星可以精确探测到地球表面的大范围光谱。虽然这些数据无法被人们直接利用，但通过机器学习算法，能够为农业提供帮助。特别是在发展中国家，当政府和银行向农民发放贷款或是提供紧急援助时，往往面临相关数据匮乏的问题，很难做出正确的决策，把每一份援助送给真正需要的人。譬如在印度发生了干旱，不同地区的受灾状况不同，但或许有些地区的农民会有更好的办法获得水源。目前一个名为Harvesting的初创企业正在通过机器学习技术分析卫星数据，以帮助政府和民间机构更好地分配援助资源。Harvesting首席执行官什特·加格(Ruchit Garg)指出，“我们希望通过这种技术，筛选出那些真正需要帮助的农民和村庄，让银行和政府的援助资金都能够物尽其用。分析人员一次可以处理10个或15个信息变量，但机器学习算法却可以一次性处理2000个信息变量，这将大幅提高工作效率。”在全旗变暖加剧，气候变化捉摸不定的大环境下，如何分配农业资源是各国政府普遍面临的迫切问题。在印度，以往种植业相对来说可以预测，人们能够按照自己的经验来克服环境带来的变化。加格称，“我怎样种植，怎样去适应季节，以往这些经验都可以从我的父亲、我的祖父那里得知。但现在，由于气候的剧烈变化，父辈的经验不再适应了。”这是一个新的环境，新的秩序，新的世界。你可以继续采用传统方法从事农业生产，也可以选择以更明智的方式，使用大数据、人工智能和机器人。或许人工智能就像之前农业种植中一直被人们所忽视的西红柿一样，但其终将在农业上广泛发展
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[摘要]酒店前台接待，销售员，纹身师，出租车司机，演员，记者作家将被机器人取代，但仍旧各有利弊。
腾讯数码讯（编译：郑双艳）电脑可以让我们的生活更有效率，同时通过解决更复杂的计算来让我们更多的需求得到满足。同时，计算机还可以让一切自动化起来，晚上自动打开屋里的灯光，同时启动厨房里的咖啡机。但是，计算机技术更加进步也存在一些副作用，虽然它可以让我们的生活更加轻松，但是也取代了一些劳动力，让一些工种或职业边缘化。从前，农业劳作没有机器参与，农民们必须用手将土豆和胡萝卜一个一个的挖出来，而现在有了机械化，一下就可以挖出数百斤的土豆和胡萝卜。不仅仅是挖土豆和胡萝卜，机械化还可以在同一时间将小麦的秸秆和谷物分离，这就意味着之前要10位农民做的事情，现在只需要一位驾驶操作员就能够完成。而农业只是一个简单的例子，在工厂中许多生产线流水工作都已经被机器人取代，因此下面让我们一起来看看终有一天可以被机器人/电脑取代的职业。酒店前台接待员无论是汽车旅店还是五星级酒店，前台接待员都是最受气和辛苦的工作之一。而在日本开设了一家名为Henn-na的机器人酒店，这家酒店配备了各种怪异的机器人服务员，将成为世界上第一家机器人酒店。这家Henna-na酒店在待客前台，有3台帮助客人入住的机器人，其中女性机器人负责办理入住和必要的人脸识别手续等，旁边还有怪异的恐龙样式的机器人协助。客人通过提示办完入住手续后，将有2台机器人引导其到客房。在大厅里，看不到一名员工，在存包处还有机械手帮助客人将行李放入柜子，客房通过脸部识别系统进出。虽然人工智能现在还存在一些局限性，但是至少这些机器人已经可以简单的与人类进行交互，并且入住、引导等多个工作都能够胜任，已经是非常不错的效果。销售代表另一个同样是来自日本的机器人是名为Pepper的销售代表，而雇佣它们的是全球食品行业巨头雀巢。雀巢在日本雇佣了1000名Pepper机器人销售员，在日本各大零售商店销售咖啡机和咖啡胶囊。Pepper机器人有日本软银公司发明，高120厘米，通过底部的滚轮移动，胸部装有一块类似平板电脑的装置。而且Pepper的眼睛很大，很会卖萌，据称它“情感丰富”，十分健谈，能够听懂人们70%至80%的日常对话。并且甚至还能通过内置的传感器读懂顾客的表情和语调。因此下一次如果你在超市中看到一位机器人向你推销雀巢咖啡，说不定就会决定买上一份。纹身师许多喜欢纹身的朋友都愿意在网上找到最喜欢的纹身图案然后拿给纹身师照着纹起来，不过就算水平再高的纹身师，都难以100%将网上图案复制到皮肤上，尤其是阴影和颜色的差异，实际效果有时和想象的出入很大，看起来一点都不酷。而来自法国的一群学生用3D打印机改造出了一台可以进行纹身的机器，可以在皮肤上打印出临时纹身。这群学生将打印喷头换成了纹身用的针头。当他们在人造皮肤上成功试验后，便开始转向真人皮肤，而目前最大的挑战是如何将纹身的那块皮肤拉紧，还有更精确的计算等。据悉，完成一次纹身的时间大约需要不到一小时的时间，非常快速。出租车司机许多汽车厂商都开始制造无人驾驶汽车已经不是什么秘密了，而这就意味着未来像出租车这样的公共交通工具或许不再需要驾驶员了。只要你输入目的地后，它就可以自动开始驾驶。像谷歌、沃尔沃、特斯拉和苹果这样的科技公司和汽车厂商都已经开始研制类似的技术，未来我们甚至可以通过智能手机召唤无人驾驶出租车，然后在App上输入目的地和当前的位置，一切完全无需人工参与。当然，这项技术这正成熟还需要很久的时间，福特就预测到2020年无人驾驶汽车才会上路行驶。另外，许多无人驾驶汽车还面临法律和监管层面上的问题，同时还要面对大众的接受程度。来看未来我们有希望不会遇到那些让人非常生气的出租车司机了。演员过去，我们在电影中看到了许多机器人的身影，比如詹姆斯?卡梅隆的《终结者》就是最典型的代表。而未来电影中的场景会真的出现在我们的生活中吗？机器人或许可以更加随意的发挥喜怒无常的状态，更适合成为一名演员，同时片酬也没有那么高。又是在日本，由机器人专家石黑浩制造的一位Geminoid F美女机器人的定位就是一位专业的演员，而它已经在日本电影《再见》中担任女主角，与真人女演员一同对戏，并且已经上映。据悉，这位机器人在2010年就已经开始研发，其外形以20多岁的日俄混血女性为模本，能做出眨眼、微笑、皱眉等65种不同面部表情，皮肤则由柔软的硅胶制成，十分逼真。此外，她还能像真人一样发声、对话、唱歌，远看几乎与真正的美女无异，可由人工操作远程控制。
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记者/作家有没有想过当你在网上或手机上看到一些风格和排版非常类似的文章是出自同一位作家之手？其实它们还有可能是由机器人写作完成。一款名为Wordsmith的软件就是由Automated Insights公司开发的软件，可以自行编写简单的体育、财经等行业新闻事件。值得一提的是，雅虎、美联社的部分新闻已经开始由WordSmith编写，导入最新的数据之后，该软件在1分钟内最快可以生成2000篇报道，这种速度显然不是人类编辑能比的。总结虽然机器人更便宜更高效，但是这并不意味着机器人能够在逻辑性上取代忍了的所有工作。比如虽然机器人可以作为酒店的前台，但是如果顾客想要更加深入的了解客房状况或者干脆就是想聊聊天，机器人似乎就无能为力了。人类也是如此，虽然人类比机器人更灵活，但是在机械性的内容上，人类并没有机器人的准确度和精度高。我们假设如果这一天已经到来，一些职业将被机器人和计算机所取代，那么会不会因此催生一些新的职业呢？来源：
[责任编辑：jienvwang]
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