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人工智慧在養豬業的應用:勢不可擋

戈定軍 譯

 

人工智慧(artificial intelligence,AI)並不是養豬業的曇花一現,而是一場正在重新定義該產業的持續革命。

 

人工智慧(AI)及其在養豬業中的應用,多年來一直是一個反覆出現的主題,但今年,隨著ChatGPT 的出現,我們無疑發現了這項技術的力量,並了解了它可以在多大程度上影響我們,無論是在組織層面,或是個人層面。 未來五年,人工智慧將改變許多組織的流程(變得更好),它將侵蝕許多類型工作的價值,同時也創造許多新類型的工作。 為了適應並充分利用這組技術,我們需要了解它們的工作原理、局限性和應用程序,所有這些我們將在下一篇文章中嘗試闡明。

 

機器學習或數據品質的重要性

 

當我們談論人工智慧時,我們指的是電腦,完成人類特別擅長的事情的能力,例如說話、閱讀、處理圖像、推理、規劃或感知。 為此,人工智慧涵蓋了包括數學、電腦科學、機器人學、神經科學等在內的知識領域。但重要的是,要了解,我們正在經歷的,圍繞人工智慧的整個革命,與一個非常具體的領域有關。人工智慧領域稱為機器學習。 這是從現實中生成模型的能力,這些模型可以從過去的數據中學習來預測未來。 近年來,我們在人工智慧領域,看到的所有重大進步,無論是 ChatGPT、電腦視覺或預測建模,都是由同一個推動力推動的:機器學習。

 

當我們對 ChatGPT 給出的答案,感到驚訝時,我們看到了一個正在發揮作用的機器學習模型,特別是深度學習,它屬於機器學習的許多家族。 這是基於神經網絡,更具體地說是 Transformer 類型,今天更被稱為生成人工智慧。

 

ChatGPT 之所以成為可能,是因為演算法(定義為解決計算或抽象問題的指令清單)已經使用從互聯網提取的數十億文字的龐大資料庫,進行了訓練。 正如我們所看到的,大數據(海量數據處理)和機器學習齊頭並進,推動了人工智慧世界的這場革命。

 

我解釋這一點是因為很多時候,組織渴望談論人工智慧,但談論數位化、雲端、大數據或物聯網等數據或概念,對他們來說吸引力不大。

 

組織內良好的數據文化,是人工智慧應用的前提。

 

讓我們能夠為新一代人工智慧演算法提供支援並充分利用它們的四大支柱是:

 

•數位化:使用 IT 工具來管理我們的流程,將引導我們轉變流程,使其留下數位痕跡。

 

•雲端(在雲端中租用運算資源,而不是購買實體資源)將使我們能夠更靈活地部署新的通訊、儲存和運算資源。

 

(詳細內容請參閱2024年3月號現代養豬第69頁)