你應該要知道的食事
農業本就是世界上最難掌握的科學領域之一，種植環境不停改變，極難控制種種變量，目前大數據以及人工智能有其極限。當然，我們不可否認具備深度學習的自動化機器人，在農業科技的領域中極有潛力，假以時日，也許能掀起另一場糧食革命！
撰文=嚴永龍
2017年，世界人口突破75億的關口，聯合國預測在2050年時將達到98億，全球糧食供應的問題愈見嚴峻。自從AlphaGo Master擊敗頂尖圍棋選手柯潔，人工智能的高速發展，都讓大家驚嘆不已。到底，我們能否在農業上應用人工智能科技，增加農作物產量與提高種植速度，使人類免受饑餓之苦？
機器人技術日趨成熟 效率超出人類數倍
FFRobotics是一家美國的農業科技新創公司，他們在2017年推出了一款自動化機器人，通過深度學習（Deep learning）所得之演算法，機器人可以用視覺辨析不同的水果，如蘋果、梨子或柑橘等，使用機械爪子安全摘取，並放在採收箱裡。FFRobotics表示，比起人類農夫，他們的自動化機器人能夠採摘數量達10倍多的成熟果實，效率更佳。
自動化機器人確實正在改變傳統農業的型態，不但節省人力，而且效率大幅提升。以無人機為例，隨著微機電技術（Micro-electro-mechanical system）逐漸成熟，無人機的價格也愈來愈便宜。台灣農夫平均62歲，不便於高強度的體力勞動，農用無人機可協助施肥或噴灑；台灣易圖科技公司於2017年成功研發單旋翼的農用無人機，總經理陳彥宏接受媒體採訪時指出，人力噴藥1個人單日最多只能噴3甲地，農用無人機卻能單日噴12至15甲地，整體效率可達人力噴藥的4至5倍！
人工智能受知識所限 IBM農業雲端運算計劃喊停
雖然人工智能在農業科技的舞台上嶄露頭角，但要想取代人類當農夫，還是言之尚早。早在2011年，國際商業機器股份有限公司（International Business Machines Corporation）開展了一個農業雲端運算的計劃，試圖從農耕實地收集大量農業相關的數據，分析並歸納出最可行的種植方法，以供農夫參考。最後，研究團隊發現以大數據找出農業解方，遠比想像中困難許多，該公司與農業相關的科技計劃被縮減規模，甚或永久終止。
歸根究底，不是人工智能的問題，而是農業本就是世界上最難掌握的科學領域之一，難以實行準確的數據化研究。人類個體變化極多，但終究是有限的環境，然而農業涉及大自然的方方面面，涵蓋這星球上一切有機體的互動。譬如說，農作物生長在自然環境，天氣以至氣候的變遷、地理的差異性、害蟲或微生物等都會影響收成結果，試問我們如何將數之不盡的變因亦計算在內？退一步來說，即便我們盡可能輸入已知數據，可這廣袤的天地中，仍有人類不曾探知的科學原理；如果真要準確預測農業環境的變化，恐怕必先窮極萬物在物理、化學上的運作及互動機制。
全球瘋農技砸32.2億 機器人有潛能也有極限
2016年全球在農業科技新創的投資高達32.3億美元，其中有不少屬於農用自動化機器人的開發計劃，足見世界各地對人工智能的應用抱有巨大的期望。不過，我們必須瞭解到，種植環境不停改變，極難控制種種變量，目前大數據以及人工智能有其極限。當然，我們不可否認具備深度學習的自動化機器人，在農業科技的領域中極有潛力，假以時日，也許能掀起另一場糧食革命！
延伸閱讀
▶「台灣具備科技與農業的雙重優勢！」 新加坡創投看好台灣食農發展前景
▶ 天生千里馬必生伯樂！新加坡創投舉辦未來食品大賽尋覓食農新創明日之星！
▶ 資源革命是未來食農關鍵！黃重球鼓勵青年開拓眼界 勇敢去做
參考資料
▶ The Challenges for Artificial Intelligence in Agriculture
▶ FF Robotics
▶ A Year of Contrasts: Agtech Funding Dips to $3.2bn while Deal Activity Rises 10% in 2016
