不少人對(duì)人工智能（AI）的刻板認(rèn)知，大多是類(lèi)似語(yǔ)音助理提醒用戶每日生活行程等。事實(shí)上，AI的和機(jī)器學(xué)習(xí)的真正力量，是在于如何使專業(yè)技術(shù)和知識(shí)變的更加「民主化」，降低那些曾經(jīng)只受限于一小部分專家才能執(zhí)行的任務(wù)的基礎(chǔ)門(mén)檻，例如存在許多氣候、地理和人為變量的農(nóng)業(yè)領(lǐng)域。據(jù)報(bào)導(dǎo)，透過(guò)使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)吸收大量的數(shù)據(jù)、識(shí)別模式并應(yīng)用統(tǒng)計(jì)概率，便能使AI選擇出一種最有可能導(dǎo)致成功結(jié)果的行動(dòng)方向與過(guò)程。

盡管如此，若欲將機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用于農(nóng)業(yè)生存領(lǐng)域中，則整體過(guò)程勢(shì)必仍存在著相當(dāng)程度的復(fù)雜性。舉例來(lái)說(shuō)，無(wú)論一塊田地處于多平靜的狀態(tài)，觀察者都可輕易注意到，農(nóng)田本身就混雜著許多不同的變量和條件。同樣的種子在不同地區(qū)的種植結(jié)果亦不全然相同，甚至相差甚遠(yuǎn)。即便是在同一塊連接的土地上，也可能出現(xiàn)一端部分田地的整體耕作條件與其它部分不相同的情況。

因此對(duì)于農(nóng)民而言，不到最后收割日，種植的結(jié)果便難以真正被有效預(yù)測(cè)出來(lái)。這樣的情況，主要是因?yàn)槭艿搅藬?shù)千個(gè)相互關(guān)聯(lián)的變量因子交織在一起的結(jié)果所致，例如土壤中所含的養(yǎng)份比重、土壤質(zhì)量的變化、陽(yáng)光或多云等不同天氣變化過(guò)程、降雨量、溫度、昆蟲(chóng)的出沒(méi)、作物疾病、以及其它許多變量。

然而，這正是機(jī)器學(xué)習(xí)能藉此展現(xiàn)出由一片混亂之中厘出清晰之處的所在之地。例如透過(guò)放置于田野中的遠(yuǎn)程傳感器便能接收到環(huán)境條件并轉(zhuǎn)化為統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，再由算法來(lái)處理這些數(shù)據(jù)，進(jìn)而適應(yīng)和學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)一系列的結(jié)果。農(nóng)民也能利用這些AI技術(shù)作出更好的田野決策，進(jìn)而幫助提高耕作成功的機(jī)率。

一直以來(lái)，農(nóng)場(chǎng)的生產(chǎn)力往往取決于種植者的經(jīng)驗(yàn)；倘若能夠改變這種現(xiàn)況，便能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域中創(chuàng)造出重大的轉(zhuǎn)變，甚至為新手農(nóng)民提供最佳耕作決策并增長(zhǎng)其種植技術(shù)。更重要的是，這種轉(zhuǎn)變對(duì)于無(wú)豐富耕作經(jīng)驗(yàn)的發(fā)展中國(guó)家尤有助益。

精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)（precision agriculture）的崛起，為廣泛傳播機(jī)器專業(yè)知識(shí)的道路開(kāi)啟了一扇契機(jī)之門(mén)。遠(yuǎn)程傳感器、衛(wèi)星和無(wú)人飛行載具（UAVs）可全天候在整塊農(nóng)田中搜集信息和數(shù)據(jù)，用來(lái)監(jiān)測(cè)作物健康、土壤狀況、溫度和濕度，并以有效的方式解讀這些數(shù)據(jù)，使作物的收獲愈來(lái)愈穩(wěn)定，同時(shí)減少浪費(fèi)與降低成本，最終將利益回饋至消費(fèi)者。

機(jī)器學(xué)習(xí)算法也可應(yīng)用在抵抗干旱或昆蟲(chóng)的育種過(guò)程之中。透過(guò)AI技術(shù)在育種中的應(yīng)用，將有助于孕育出擁有更佳外觀、更長(zhǎng)保鮮期、口感更佳、以及更強(qiáng)壯健康的品種，進(jìn)而推升整體產(chǎn)量。