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　　Arthur Samuel是斯坦福大學的一位奇異的計算機工程師，他參與了在跳棋界被認為*重要的*比賽。Arthur用他設計的下棋計算機向當時康涅狄格州的*發起挑戰。
　　
　　令人驚訝的是，這并不是近代歷史的產物，這場決定性的比賽是在1961年舉行的。在個人電腦革命發生前的幾十年里，Aurther教授創造了一個能夠實現我們現在所說的“機器學習”（Machine Learning）的可用原型機。Aurther并沒有為它輸入幾千億種可能的對局情形，而是命令電腦根據過去玩的游戲做出反應。完成*又*游戲后，電腦通過“學習”成為了跳棋大師。
　　
　　計算機沒有明確編程指令也能開發技能跳棋這種游戲需要對數十個因素進行權衡、計算風險，并計劃如何高效地走下一步棋。Arthur Samuel在他早期的機器學習實驗中所應用的原理一直沿用至今，特別是在現代農業中。“人工智能”領域中增長迅速的技術之一就是機器學習。這項技術正被應用于現代農業，用于創造應用在更大規模的、更高精度的解決方案。
　　
　　機器學習使用算法來分析數據，從中學習，并在沒有人類干預的情況下做出決策。
　　
　　數百萬計的選擇植物育種家一直在尋找特定的性狀。他們想要尋找質量性狀來幫助作物更高效地利用水、養分，適應氣候變化，或是抵御病害。要讓一株植物遺傳一項有益性狀，研究人員必須找到正確的基因序列。但究竟哪一段序列才是正確的那個呢?這是一開始就會遇到的難題。
　　
　　開發新品種時，植物育種家面臨著數百萬計的選擇深度學習算法能夠提取十年的農田數據——關于作物在不同氣候條件下表現如何以及對某種特定性狀的遺傳性如何等信息——然后用這些數據來建立一個概率模型。有了這些遠遠超出某一個人所能夠掌握的信息，機器學習就能夠預測哪些基因*有可能參與植物的某種有益性狀。面對數百萬計的排列組合數據，先進的軟件極大地縮小了搜索范圍。
　　
　　深度學習是機器學習的一個分支，能夠從原始數據的不同集合中推導出結論
　　
　　有了機器學習的幫助，植物育種正變得越來越*、高效，并有能力對更大范圍內的變量進行評估。科學家們能夠用電腦模擬來開展早期測試，以評估一個新品種在面臨不同的亞氣候環境、土壤類型、天氣模式和其他因素條件時會如何表現。數字測試并不會完全取代實地田間研究，但允許植物育種家更準確地預測作物的表現。當一個新的品種被種到土壤中前，機器學習已經幫助育種家們篩選出了經過前所未有的更全面測試的產品。
　　
　　在追蹤病害時，早期和準確的鑒定至關重要。傳統的植物病害鑒定方法是通過視覺檢查完成的。這一過程的普遍問題是效率低，并且容易產生人為誤差。對于一臺訓練有素的計算機來說，診斷植物病害本質上就是一個模式識別。在將成千上萬張患病植物照片進行歸類后，機器學習算法能夠確定病害類別、嚴重程度，并在未來甚至 有可能給出推薦方案，減少病害帶來的損失。
　　
　　農業中的機器學習允許更*的病害診斷，同時幫助減少因誤診而產生的能源和資源的浪費。種植者能夠將衛星、無人機、田間巡游器等拍下的農田影像資料以及智能手機拍攝的照片上傳，使用軟件進行診斷并制定管理計劃。
　　
　　作物病害是全球饑餓和糧食危機的一個主要原因。現代農業的核心目標就是創造出可減緩這些全球挑戰的種子和作物保護產品。機器學習能帶來許多好處，其中之一就是如何讓農業生產過程得到更*地改進。在植物育種領域，機器學習正在幫助創造更高效的種子。這些進展為創造更具適應能力、更高產種子提供了更大潛力，以更好地利用我們彌足珍貴的天然資源。
　　
　　那些以前常常為大型研究機構所有的計算機現在已經觸手可及，供小型但有能力的團隊使用。與使用更便宜的服務器和微處理器帶來的變化類似，使用機器學習的小型初創公司正開始重塑現代農業的產業格局。理論上，一個5000美元的超級計算機和幾個雄心勃勃的計算機工程師就可以在植物育種上取得巨大突破。而僅僅在十年前，這種念頭還只是不切實際的幻想。
　　
　　就像軟件一樣，機器學習的改進似乎有無限的可能性。現代農業的研究人員正在更大的規模上測試他們的理論，并幫助做出更準確的實時的預測。現代農業有可能發現更多的方法來節約用水，更有效地使用資源和能源，并適應氣候變化。誰會料想，當年Arthur Samuel的跳棋游戲會在這么多項進展方面為現代農業的發展鋪平道路呢?
　　
　　專業術語：
　　
　　植物育種：植物育種在歷史上被定義為對植物的雜交繁育，以獲得含有父本母本中理想特性的后代。
　　
　　作物保護：作物保護是工具、產品和*農事操作實踐的集合，供種植者用于保護他們的作物免受雜草、害蟲和病害的侵害。

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