農(nóng)業(yè)和林業(yè)這兩個領(lǐng)域承載著地球上每個人的生活必需品。 它們的運作很復雜，對可持續(xù)發(fā)展目標具有重要影響。 可持續(xù)發(fā)展作為生態(tài)、經(jīng)濟和社會系統(tǒng)目標的交叉點，需要這些系統(tǒng)之間的平衡。 巴比爾和伯格斯指出，僅最大化一個系統(tǒng)可能會對其他系統(tǒng)產(chǎn)生負面影響。 因此，數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要考慮系統(tǒng)之間的交互，而不僅僅是某個系統(tǒng)的優(yōu)化。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型所涵蓋的內(nèi)容遠不止上述系統(tǒng)和目標。 它必須考慮各個系統(tǒng)和參與者之間的相互作用。 特別是在農(nóng)業(yè)和林業(yè)領(lǐng)域，廣泛的數(shù)據(jù)收集可以幫助農(nóng)民更有效地耕作并保護自然資源。 這將帶來更加可持續(xù)和環(huán)境友好的糧食生產(chǎn)方式，同樣的原則也適用于林業(yè)。 通過可持續(xù)森林利用，不僅可以實現(xiàn)樹木再生，還可以最大限度地減少碳排放。

為了實現(xiàn)這些目標，需要適當?shù)姆椒▉矸治?、評估和優(yōu)化農(nóng)業(yè)和林業(yè)的可持續(xù)和資源節(jié)約型生產(chǎn)過程。 生命周期評估方法已得到廣泛應(yīng)用，歐盟也做出了戰(zhàn)略變革，以提高可持續(xù)性，實現(xiàn)更智能、現(xiàn)代和可持續(xù)的農(nóng)業(yè)和糧食生產(chǎn)的可持續(xù)發(fā)展目標。

在此背景下，人工智能（AI）應(yīng)運而生。 人工智能是計算機科學中最古老的領(lǐng)域之一，但由于計算能力的限制，它在 20 世紀 50 年代初流行，但在 20 世紀 80 年代衰落。 然而，近十年來，數(shù)據(jù)驅(qū)動的統(tǒng)計機器學習的巨大成功再次引發(fā)了AI熱潮。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工智能的重要組成部分，其復雜性在一定程度上得益于當今強大的計算能力。 然而，這種復雜性也引發(fā)了可理解性問題，尤其是在影響人類生活的領(lǐng)域使用人工智能時。 可理解性對于確保安全性和合規(guī)性至關(guān)重要，因此人工智能應(yīng)用程序必須安全、可追溯、透明、可解釋、有效和可驗證。

那么，什么是以人為本的人工智能？ 這是一種協(xié)作方法，可確保人工智能解決方案符合人類價值觀、道德原則和法律要求，以確保安全性和合規(guī)性。 這種方法不僅提高了人工智能算法的性能，而且消除了早期對人工智能將取代人類的擔憂。 將人類專業(yè)知識整合到循環(huán)中具有幾個優(yōu)點，因為農(nóng)民和林農(nóng)可以利用豐富的先驗知識將新信息嵌入到由個人經(jīng)驗和先驗知識形成的概念知識空間中。

因此，我們的指導原則是利用概念知識作為實用的指導模型，幫助開發(fā)更穩(wěn)健、可解釋和公正的人工智能模型。 這有助于國際研究界做出先進貢獻，并在各個領(lǐng)域找到新的人工智能應(yīng)用，特別是在農(nóng)業(yè)、林業(yè)、氣候和健康領(lǐng)域。 全自動化是一個熱門話題，但在農(nóng)業(yè)和林業(yè)中，其復雜性比自動駕駛汽車高得多。

機器人和實體智能的結(jié)合是一種很有前途的方法，它允許機器人和人類超越各自的能力一起工作。 為了實現(xiàn)這一目標，強化學習代理需要達到一定的基本性能水平，以便它們能夠與人類有效交互。 機器人可以通過人類演示或基于獎勵的學習來有效學習。 持續(xù)的團隊合作可以幫助機器人從未知中學習并更好地概括。

以人為中心的人工智能的出現(xiàn)，將智能引入硬件，為農(nóng)林業(yè)帶來無限可能。 這不僅提供了上下文和相關(guān)信息，而且還直接讓領(lǐng)域?qū)＜覅⑴c決策過程。 憑借人類專家豐富的經(jīng)驗和知識，人工智能可以更好地服務(wù)人類，解決我們面臨的各種挑戰(zhàn)。