当AI学会种黄瓜

腾讯大讲堂

发布于 2019-05-16 15:49:35

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发布于 2019-05-16 15:49:35

文章被收录于专栏：腾讯大讲堂的专栏

人生三大终极问题——

早上吃什么？中午吃什么？晚上吃什么？

俗话说得好，民以食为天。人工智能时代的食物，会不会带一点数字的味道呢？

别说，还真会。

会码代码的吃货们在追求美味的路上越走越远，竟然把人工智能用在大蒜酱上。

多亏了人工智能与数据科学，麻省理工的吃货们找到了最好吃的大蒜酱。也许不久的将来，我们吃到的青酱意面里酱和面的原材料都是人工智能种出来的了！

前不久，麻省理工大学的研究者就用数据科学和机器学习让做大蒜酱的罗勒叶变得更好吃了。他们通过机器学习让人工智能改变种植条件，使罗勒叶一直散发着青酱意面特有的香气。如此神奇的“智能大蒜酱”具体是如何实现的呢？

首先，罗勒被栽植在改装过的培养皿中，温度、光线、湿度和其他环境因素都是自动控制的。研究者通过化学上气体的色层分析法和光谱测定法测量植物中特定化合物的浓度，以此作为衡量罗勒味道的标准。得出结果后，通过一套机器学习算法对数据进行处理。结果非常反常识——对罗勒来说一天24小时的光照能够带来最佳味道。知道了这个秘密，人工智能就可以据此调整温室的光照环境，让你的青酱意面一直散发着香气。

同时，研究团队也研究了如何使用这一技术提升植物的抗病能力，以及不同植物群对气候变化的反应。

“我们对建立一套能够记录植物表征、外部环境和遗传学特征的数据网络非常感兴趣，将这些数字化能让我们更好地理解植物与环境之间的相互作用。”麻省理工大学媒体实验室开放农业组的主任Caleb Harper这样说。

当然，除了让大蒜酱变好吃，人工智能在帮助农业发展上还是有更高的追求的。

去年，荷兰瓦格宁根大学（Wageningen University）组织了国际人工智能温室种植大赛。参赛团队开发种植黄瓜的算法，评选消耗资源最少的种植策略。在他们试验的温室里，许多因素都是实时可控的。

然而，另一批程序员是这么做的，他们通过人工智能和大数据的结合，能将很多食品变得更加美味。

加州大学戴维斯分校研究味道的博士生塔里尼·纳拉瓦内(Tarini Naravane)说:“如果我在农贸市场拍下一个特别可爱的蘑菇，但我没法拍下一张精确的‘味道图像’，然后拿给别人看，让人们理解这个蘑菇的具体味道。”“我怎么知道我所说的红色和你说的红色是一个颜色呢?”这是一个古老的哲学问题。

事实上这种事情在味觉上比在视觉上会发生的多得多。味觉是指食物在人的口腔内对味觉器官化学感受系统的刺激并产生的一种感觉。人类的味觉系统是复杂的，酸，甜，苦，鲜，咸这五种基本味道是食物直接刺激味蕾并由大脑相应区域反射所得的信息，自从人类文明出现以来人类一直无法解决量化味觉信息难题，直至现在绝大多数人评定食物味道的表达还仅限于相对模糊化的形容词：“这个菜做的太咸了，这道菜有点淡”等等评价方式。

那么我们怎么通过人工智能来实现对味觉的量化测量呢，2016年一款名为Gastrograph(胃动描记器)的APP被推出，这款APP旨在通过人工智能来评定食品风味。其工作原理是让人们品尝食物。当人们尝试一种新的食物或饮料时，他们会将自己对食物的印象输入到Gastrograph的蛛网式界面中。

在这个界面中，每一个辐条代表一个口味类别，从花香到木香再到后鼻香。当用户为一个类别选择一个值之后，他们会更深入地研究，选择特定的描述;如果一种食物是水果味的，它更像青苹果、橘子还是接骨木果呢？

该系统利用许多用户之前输入的数据，开发了自己的表示方式，来表示每种食品和饮料在应用程序的详细风味空间中的显示方式，该空间有600多个维度。任何拥有智能手机的人都可以下载这个APP，当用户输入他们对食物或饮品的反馈信息，该应用可以利用人工智能分析他们输入的信息，并把信息上传至数据库。

当有人食用一个未被录入味道信息的食物时，Gastrograph将会把该信息与已有的数据库中的信息可以确定味道的食物进行对比，利用人工智能分析，最终可以产生一个能够表达味道信息的蛛网图。

回到最初的问题，如何通过此应用程序让食物变得更美味呢？每个人喜好的口味不同所以每个人对好吃的定义也大相径庭。通过能够量化味觉信息的蛛网图，每个APP使用者也就可以把自己最喜好的口味呈现到数据层面。将味觉信息上传至烹饪机器人端，人们就再也不用担心不是每顿饭都能吃到自己最喜欢的口味了。

在荷兰举办的2018国际AI温室种植大赛里，腾讯 AI Lab 推出了一个“很会种黄瓜的AI”，获得“AI策略”单项第一名、总分第二名的成绩。比赛中，腾讯AI专家建立了一套模拟气候环境和作物生长的仿真器，并开创性地搭建出农业人工智能系统，将农业专家的知识和经验自然地嵌入仿真器中。

本来，大棚的大规模使用和环境控制已经很大地节省了管理成本和人力成本有了人工智能控制的仿真器，不仅对大棚环境的控制更精确，更可以依靠算法随时计算出最适合植物生长的环境，从而及时做出调整。

如果说农业的规模化和机械化是农业从人工种植向机械种植的一大飞跃，那么，算法和人工智能带来的从机械化到智能化则是从机械种植到数字种植的又一大飞跃。

没错，都9102年的数字时代了，农业也要迎头赶上数字化的浪潮呀。这个首创性的农业AI系统提高了农产品的产量和自然资源利用率，同时大幅降低了传感器成本，展现出“AI+农业”的应用潜力。

不要以为这种尝试目前只局限于比赛和实验室阶段，有一些人工智能已经开始服务于大规模商业种植。

德国拜耳公司的数据科学团队主管Naveen Singla说：“农产品的口味是我们使用机器学习最多的一个领域，这对我们理解不同蔬菜的口味有很大帮助。”

可见，美味是全世界人民共同的追求啊。不过，Singla也谈到，机器学习在温室种植上很有优势，但对于开放农场并不那样有效。在开放的土地上，控制植物生长的环境因素并不那么简单。那么，面对不能完全控制的开放农场，人工智能怎么帮助农民省力提效呢？

机智的人工智能设计者们当然有办法。伟巴斯特集团最新设计的Quantix VTOL混合式无人机，通过人工智能、算法学习等技术实现在开放农场的精准播种、施肥等一系列程序，可以说是开放农场上人工智能在农业生产上的一项突破。从此农民伯伯不再需要“锄禾日当午”，无人机满天飞就够了。

在果实采摘方面，曾经的农业机械由于粗放收割，无法胜任随机性很强的果实采摘工作。因此，果实采摘目前仍以人力为主，也是最耗费人力的农业生产活动之一。但是，人工智能也可以摘苹果啊！在新西兰的苹果园，T&G Global公司与美国创企Abundant Robotics合作开发了可以自动采摘的机器人。这些机器人通过雷达探测两行树之间的距离，并用视觉传感和图像分析评估苹果是否成熟，是否达到采摘标准。之后，机器人以抽真空的方式将符合条件的苹果“吸”出苹果树。眼看着红彤彤的苹果从树上飞到篮子里，想想都是一件幸福的事。

其实，比起基因编辑、算法大棚的实验室创新，这些通过人工智能提高机械效率和机械智能化的努力是各大科技公司与市场取向的商业农场更普遍的实践。毕竟，改进人造的机器比改善自己生长的植物要容易一些，也能更快地转化为商业利润。

当然，人工智能在农业领域的开发不仅仅能为农场主带来好处。更重要的是，这是人工智能帮助人类解决饥饿和贫困的有效方式。

4月3日，联合国人居署与腾讯在纽约联合国总部共同举办主题研讨会，探讨地球所面临的最基础的挑战，以及如何利用人工智能（AI）等新兴技术提供解决方案，创新高效地实现可持续发展目标。

腾讯首席探索官 David Wallerstein （网大为）曾提出，腾讯将打造“会救命的AI”并利用AI技术解决地球级挑战。“科技的发展必须用于解决地球所面临的最大挑战。我把它称之为FEW（Food, Energy, Water），也就是食物、能源和水资源。这些问题是人类未来需要面对的最重要、最基础的问题。”

微软公司也提出了AI for Earth的计划，通过人工智能帮助促进农业生产，为解决世界的饥饿和环境污染问题作出贡献。除了吃，农业与人工智能的结合也播下了科技向善的种子，为全球人民造福。

人工智能对农业的影响是方方面面的，几项研究只是冰山一角。

无论是吃货还是心系人类命运的地球人，我们都期待人工智能和农业生产越抱越紧，为我们带来更多美味，让农民伯伯更轻松，也让世界更美好。

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作者 |

王静姝 | 腾讯研究院助理研究员

杨振瀚 | 腾讯研究院助理研究员

王健飞 | 腾讯研究院研究员

本文来源：腾讯研究院（cyberlawrc）

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