文/胡宗政

1 人工智能发展简述

人工智能（ArtificialIntelligence），简称AI，随着二十世纪五十年代电子计算机的不断发展进而创造出了机器智能，但在之后的发展中，速度较为缓慢，到了二十一世纪，信息技术得到了进一步的发展，特别是近几年来，信息技术的发展速度逐渐加快，在一定程度上推动了人工智能领域的向前发展。谷歌研发的人工智能程序在与世界围棋冠军的围棋比赛中取得胜利，在一定程度上表明了人工智能在实际的应用中的巨大潜能，在未来的生活之中，人工智能将会不断的向前发展，将会为人类未来的生活带来更大的冲击。

2 人工智能的算法概述

计算机算法简单来说是指一系列的机器指令，通过这些机器指令，在有限的时间里给出用户所需求的输出，一般我们用时间复杂度和空间复杂度来衡量一个算法的优劣，在解决问题的基础上，所占用空间资源小，用时更短的算法则优先使用，下面是关于人工智能方面算法的一些简单概述：

2.1 决策树算法

决策树(Decision Tree)是人工智能常见的经典算法之一，现在已经广泛应用在数据的分类方面，决策树可以分为分类决策树和回归决策树两种，分类决策树就是通过树的简单概念来对不同的数据进行划分，根据一些特征进行分类，每个子节点提出一个问题，经过算法判断，将数据进行遍历划分，下一个节点再继续提出问题，经过判断进行下一步的划分，就这样进行一步一步的节点对应类型划分，当每个节点只有一种类型的时候则停止模型的构建，这些问题是有根据学习的基础上进行的分类划分，当有新收据的投入时，根据决策树上的问题，将数据进行合理准确的分类，分类到相应的叶子上面。

2.2 k近邻算法

k 近邻算法是一种较为简单的计算机人工算法之一，它的基本思想简单来说就是给定一个数据集合，当我们需要判定新的物品是属于哪一类的时候，将该物品的数据输入，通过对数据集中实例对比，找到最为接近的k 个实例，这k 个实例中属于最多的一类，即可以认为输入的新物品的种类。当集群样本选定时，k 近邻算法中k 值的选取对实验结果有着很明显的影响,k 近邻算法的设计思想简单明了，它的效果较为强大，可以解决多数的物品分类问题，但k 近邻算法也存在诸多的缺点，比如说实验结果的严谨性问题，当实验数据集中存在一些误差数据时，预测结果也会存在错误的可能，还有该算法的效率问题，预测结果的得出需要考虑新样品对比过程中时间复杂度问题，该过程中可以利用树结构对其进行优化，但相应的用时会增加，效率就会显得比较低下。

3 人工智能在农业上的具体应用

人工智能被应用于农业领域有其自身独特的优势所在，其主要依托计算机技术，为农业的生产提供指导、分析、检验、规划等工作，为农业生产的各个阶段提供有利的帮助，有利于提高农业生产的粮食产量和质量，为解决现代耕地不断减少，人口不断增长的粮食供需问题提供了一种较为可行的方法。以下是人工智能在农业生产前期、中期和后期的实际应用。

3.1 人工智能在农业产前阶段的应用

农业生产开始之前需要做好充分的准备，选取适合种植的土地区域并且对土壤进行分析，做好前期种植规划工作。并且对农业所需的灌溉用水周边水源情况进行详细分析，做好农业生产日常灌溉用水规划，对于将要种植的种子的品种的选取及其质量的检查也是一个在农业生产前需要完成的一项重要工作。唯有做好充分的农业产前工作，才能使后续的农业生产顺利进行。人工智能在这些产前工作领域有着良好的应用。

（1）人工智能可以结合种植区域土壤的土质等各方面数据，根据农业的种植需要选取适合种植的土壤，通过人工神经网络算法对所分析的土壤数据与要种植的弄作为建立起联系，综合分析双方的关联，进行农业生产土壤环境的正确选择。

（2）人工智能可以智能分析种植区域周边的灌溉水源分布情况，对农业生产期间的灌溉水源进行合理的规划，为农业生产提供优质充足的灌溉水源。并且，对其周围河流的水文情况进行监测和分析，为农业生产提供科学的指导。

（3）在农业种植种子的品种的选取和质量的检验方面，人工智能也有独特优势。人工智能可以利用图像分析等方法不破坏种子对种子的质量品种进行检测，为农业生产选取最优良的种子，提高农业生产的总体产量。

3.2 人工智能在农业产中阶段的应用

在农业生产的过程之中，人工智能的应用对于促进农业生产的高效率、高质量发展以及促进农业产量的提升有着重要作用。

（1）人工智能可以通过对种植土壤的实时分析以及农业专家系统的专业知识对农业生产进程分析，对农业生产中的水源灌溉，温湿度把控，施肥等进行系统完整的规划，在节省人力资源的同时，加强对农业生产的实时监控。

（2）人工智能能够对农业生产中产生的各种数据进行记录和分析。在农业生产的过程之中，对于出现的问题，人工智能可以利用农业专家系统里的专业知识对所遇到的问题进行专业的分析，在没有专家在场的情况之下，为农业生产问题提供切实可行的解决方法，减少农业生产中不必要的损失。

3.3 人工智能在农业产后阶段的应用

人工智能在农业生产之后的阶段也有重要应用。农产品的质量检测是后期的重要环节，人工智能可以保障食品的绝对安全。并且，人工智能可以通过对农产品各种特征的精确分析，将农产品按照一定的标准进行分类，减少人工分类成本，降低农产品生产的总消耗，提高农业生产总体效率。除此之外，人工智能可以很好的将农产品的供应与市场需求结合起来，解决后续农产品的对外销售问题。人工智能可以利用高超的互联网技术，通过对于市场需求大数据的分析以及网络销售渠道的开辟，完美农产品的供应与市场需求的对接，提高农业收益的同时，促进农业生产规模化、现代化和体系化的发展。

4 现阶段人工智能在农业上应用的不足

4.1 人工智能技术现阶段还不够完善，在农业生产中仍旧存在一定缺陷

人工智能虽然在近几年得到了加大的发展，但是其技术还不够成熟与完善，在很多方面还有待科学家进一步的研究探索。虽然人工智能对于物体的识别技术以及有了一定发展，但是其识别仍旧不能与人的器官识别相比，并且其智能程度远远不能与人脑相比，即便有谷歌的人工智能系统在围棋比赛中大胜围棋世界冠军，但其人工智能仍旧有较大缺陷，需要科技的进一步发展弥补。人工智能在农业中的应用也是如此，其技术仍不够成熟，仍旧需要进一步的研究发展。

4.2 农业专家系统现阶段研制难度较大，其理论体系还不够成熟

农业专家系统是人工智能应用于农业领域的一个重要的分支，其将有关于农业的专业知识系统通过计算机系统的整理并且应用于农业的实际生产之中，对解决农业生产上所遇到的问题有重要作用。但在现阶段，农业专家系统的建立因为涉及知识理论等范围较广且较为复杂以及农业自身的特点，研制成熟难度较大，并且在实际应用之中也存在一定的问题还有待解决，因此，农业专家系统是人工智能应用于农业领域仍旧需要完善的问题之一。

5 人工智能在农业应用上的发展前景

人工智能近几年快速发展，成为现今最具有发展潜力的领域之一，在各大领域也不断出现它的身影，促进了各大领域的现代化进程。人工智能在农业领域的应用虽然面临一些问题，但人工智能在农业领域的应用仍旧有较大的作用，并且其具有不可估量的发展潜力，有利于促进农业精细化发展，加快互联网+农业体系的建立，在降低农业生产成本的同时，提高农业生产的效率和效益，促进因为人口激增耕地减少而产生的粮食问题的解决。总之，人工智能在农业领域的应用发展前景广阔，即便现在技术还不够成熟，仍旧存在一些问题，但在未来，随着技术水平的提高和一个个技术难关的突破，这些问题都将得到有效解决[8]。