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复杂性、人工智能与食品未来(1):AI解决全球粮食安全问题的潜力

2021-05-04 23:01:40


随着工程师们在过去从自然系统中获得人工生命的启发,本系列将探索利用同样的灵感将人工智能重新应用到我们的粮食和生产系统的秩序中,以实现真正的食品安全。


今日起将陆续发布美国商业与社会智库The Aspen Institute的“复杂性、人工智能与食品未来”系列讨论文章,系统地探讨人工智能将如何帮助实现人类粮食安全的目标。本文是该系列中的第一篇。

复杂性、人工智能与食品未来(1):AI解决全球粮食安全问题的潜力

科学家和工程师对复杂系统的进化有着共同的兴趣。科学家的角色是深入研究自然的复杂系统,而工程师则要处理人工复杂系统的设计和建造。


在当今这个多学科的世界里,科学家和工程师之间的这些传统区别已经变得模糊了。科学家将目光投向人工系统,以重新设计自然生命,而工程师则转向自然系统,以激发人工智能的生命。这两个学科结合的典范就是基因工程,其最近的许多进展当归功于人工智能。同样,如果没有从观察自然世界中吸取教训,人工智能就不会有今天的成就。


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鉴于人工智能与自然之间的联系,那么人工智能将如何帮助解决农业面临的最大现实挑战呢?比如,粮食安全。这是一个非常值得探讨的话题。


粮食安全本身可以被认为是一门复杂的学科。尽管龙卷风、野火、暴风雪、洪水和干旱经常对农民不利,但全球主要农作物的产量仍有逐年增加的趋势。然而,这并不意味着每个需要填饱肚子的人都能得到食物。


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根据联合国粮食及农业组织的数据,尽管全球粮食供应充足,但价格仍处于六年来的最高水平,而这一趋势在新冠大流行之前就已经存在。最重要的是,世界上约14%的食物损失在从农场运往市场的途中,另有16%最终被丢弃,相当于全球近三分之一的粮食被白白浪费掉了。


联合国指出,每年浪费的食物总量几乎相当于饱受饥饿之苦最严重的撒哈拉以南非洲地区的粮食总产量。


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到2050年,世界人口将达到97亿。人们普遍认为,我们必须将粮食产量翻一番,才能养活额外的19亿人口;所以,提高产量的紧迫性使粮食安全问题变得更加复杂。


批评人士们会质疑产量要翻一番的准确性。他们提出,应该更有效率,尽可能避免浪费食物,而非强调提高产量;或者认为,当前粮食产量数据并不像十年前那样可怕。无论哪种理论,实际情况都比乍看起来要复杂得多。从单一的关注提高作物产量,转变为从土壤到收获、从农场到餐桌的整个过程中提高效率的多重诉求,人工智能都可以在过程优化中发挥关键作用。


复杂性、人工智能与食品未来(1):AI解决全球粮食安全问题的潜力



农业日益复杂


自人类诞生以来,农业一直在变得越来越复杂。我们从游牧开始,就在循环往复地收集和消费食物。那时食物靠寻觅得来,而不是通过生产;这种人与自然以及食物之间的互动在人类心理和生理上产生了巨大影响。然后,农业革命用耕种和生产取代了觅食,从而使粮食生产和粮食消费成为两个截然不同的社会系统。


复杂性、人工智能与食品未来(1):AI解决全球粮食安全问题的潜力


在后工业时代,生产和消费的距离进一步扩大。农产品作为重要商品,在全球化之下发展出第三个系统——供应链;而供应链系统将农产品与全球各地的消费市场连接起来。在过去的一百年里,工业化技术似乎把这三个系统拉得更远了。


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农业、供应链和食品行业现在都是独立的复杂系统,各自都是一个庞大的产业。在一个需要用更少的资源实现更加智能化生产的时代,我们不得不问自己:如何才能让这三个系统重新保持一致,并实现从土壤到餐桌的无缝衔接呢?


复杂性、人工智能与食品未来(1):AI解决全球粮食安全问题的潜力


在过去的十年里,农业科技领域的出现通过利用数据和计算智能拉近了农作物生产与消费者之间的距离。随着机器学习算法和传感器在世界各地的农田里越来越常见,这表明农业生产过程已经变得非常复杂。

正如其定义所说,“复杂系统是指其系统的整体行为并不总是以一种可理解的方式与导致该行为的低级机制相关。”


复杂性、人工智能与食品未来(1):AI解决全球粮食安全问题的潜力


全球粮食安全不仅需要对农业采取复杂的方法,而且还取决于我们与整个食物链的关系。根据定义,人工智能的本质是复杂的。通过将人工智能的能力应用于农业中的复杂科学,我们希望能够将食物链作为一个完整的系统重新优化。要做到这一点,我们需要改变看待业内技术的方式。仅仅依靠技术来提高农业生产是不够的,我们需要更具战略性地思考如何利用技术以更全面的方式推动粮食安全向前发展。


“复杂性、人工智能与食品未来”系列文章将带您深入探讨人工智能如何帮助实现这一目标。随着工程师们在过去从自然系统中获得人工生命的启发,本系列将探索利用同样的灵感将人工智能重新应用到我们的粮食和生产系统的秩序中,以实现真正的食品安全。