“Με την ανάπτυξη της επιστήμης αρχίσαμε να καταλαβαίνουμε περισσότερο τι συμβαίνει στα συστήματα πρωτογενούς παραγωγής. Σιγά σιγά άρχισαν οι γνώσεις μας, που πολλαπλασιάζονται να βοηθούν στη διαχείριση των αγροκτημάτων αλλά η ατομική ικανότητα και εμπειρία του κάθε αγρότη έπαιζε ένα σημαντικό ρόλο. Καθώς οι γνώσεις μας πολλαπλασιάζονταν ο αγρότης έπρεπε να διαχειρίζεται όλες τις πληροφορίες που λάμβανε και να τις μετατρέπει σε αποφάσεις διαχείρισης των αγροκτημάτων”
Γράφει ο Θεοφάνης Γέμτος
Γεωπόνος, ομότιμος Καθηγητής του Πανεπιστημίου Θεσσαλίας, μέλος της Ε.Δ.Υ.ΘΕ.
Τελευταία πολλή συζήτηση γίνεται για τις εφαρμογές της τεχνητής νοημοσύνης. Ως συνήθως στη χώρα αλλά και γενικότερα στο κόσμο αρχίζει μια αντίδραση. Αυτό συμβαίνει πάντα όταν κάτι αλλάζει ριζικά ότι γνωρίζαμε μέχρι σήμερα. Ανατρέπει υπάρχουσες δομές και καταστάσεις που τις είχαμε συνηθίσει. Αυτό συνέβη ιστορικά σε κάθε μεγάλη αλλαγή. Ειδικότερα η ΤΝ φαίνεται να θίγει σημαντικές βεβαιότητες που είχαμε ως σήμερα. Η εμφάνιση συστημάτων όπως του CHAT GTP που μπορεί να γράψει κείμενα όπως αυτά που μέχρι τώρα έγραφε ανθρώπινο χέρι μας ξάφνιασε. Αλλά πίσω από αυτά προβάλλονταν ο κίνδυνος οι μηχανές να μας ξεπεράσουν και να μας επιβληθούν. Εύλογες ανησυχίες αλλά μέχρι να φτάσουμε εκεί που πρέπει να το αποτρέψουμε καλά είναι να αξιοποιήσουμε τις δυνατότητες που δίνονται. Για να δοκιμάσω το σύστημα έθεσα το ερώτημα τι είναι η ΤΝ και πήρα την πιο κάτω απάντηση:
Τι είναι η Τεχνητή Νοημοσύνη
Εισαγωγή
Η Τεχνητή Νοημοσύνη (ΤΝ) είναι ένας κλάδος της πληροφορικής που εστιάζει στη δημιουργία συστημάτων ικανών να εκτελούν καθήκοντα που κανονικά απαιτούν ανθρώπινη νοημοσύνη. Αυτά τα καθήκοντα περιλαμβάνουν τη μάθηση, την επίλυση προβλημάτων, την κατανόηση της γλώσσας, την αναγνώριση της ομιλίας και της εικόνας, καθώς και τη λήψη αποφάσεων.
Ιστορική Αναδρομή
Η ιδέα της τεχνητής νοημοσύνης χρονολογείται από την αρχαιότητα, αλλά η σύγχρονη έρευνα ξεκίνησε τη δεκαετία του 1950. Ο Alan Turing, ένας από τους πρωτοπόρους του τομέα, πρότεινε το περίφημο «Turing Test» για να αξιολογήσει την ικανότητα μιας μηχανής να επιδεικνύει ανθρώπινη νοημοσύνη.
Βασικές Τεχνικές και Μεθοδολογίες
Οι τεχνικές της ΤΝ περιλαμβάνουν:
- Μηχανική Μάθηση (Machine Learning): Η ικανότητα των συστημάτων να μαθαίνουν από δεδομένα και να βελτιώνονται με την πάροδο του χρόνου χωρίς να είναι ρητά προγραμματισμένα.
- Νευρωνικά Δίκτυα (Neural Networks): Μοντέλα που εμπνέονται από τον ανθρώπινο εγκέφαλο και χρησιμοποιούνται για την επεξεργασία μεγάλων ποσοτήτων δεδομένων.
- Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας (Natural Language Processing): Τεχνικές που επιτρέπουν στους υπολογιστές να κατανοούν και να παράγουν ανθρώπινη γλώσσα.
- Ρομποτική (Robotics): Η ανάπτυξη αυτόνομων συστημάτων που μπορούν να αντιληφθούν και να αλληλεπιδρούν με το περιβάλλον τους.
Εφαρμογές της Τεχνητής Νοημοσύνης
Η ΤΝ έχει πολλές εφαρμογές σε διάφορους τομείς της καθημερινής ζωής:
- Ιατρική: Χρησιμοποιείται για τη διάγνωση ασθενειών, την πρόβλεψη επιδημιών και την εξατομικευμένη ιατρική.
- Επιχειρήσεις: Βοηθά στην ανάλυση δεδομένων, τη διαχείριση πελατειακών σχέσεων και τη βελτιστοποίηση της εφοδιαστικής αλυσίδας.
- Μεταφορές: Εφαρμόζεται στην ανάπτυξη αυτόνομων οχημάτων και τη βελτίωση της διαχείρισης της κυκλοφορίας.
- Ψυχαγωγία: Χρησιμοποιείται για τη δημιουργία ρεαλιστικών χαρακτήρων στα βιντεοπαιχνίδια και τη βελτίωση των συστημάτων προτάσεων σε πλατφόρμες ροής.
Ηθικά και Κοινωνικά Ζητήματα
Η εφαρμογή της ΤΝ εγείρει σημαντικά ηθικά και κοινωνικά ζητήματα, όπως:
- Ιδιωτικότητα: Η συλλογή και η χρήση προσωπικών δεδομένων.
- Απασχόληση: Η πιθανή αντικατάσταση των εργαζομένων από αυτόματα συστήματα.
- Ασφάλεια: Η ανάπτυξη αυτόνομων όπλων και η προστασία από κυβερνοεπιθέσεις.
Συμπέρασμα
Η Τεχνητή Νοημοσύνη αποτελεί έναν από τους πιο συναρπαστικούς και ταχέως αναπτυσσόμενους τομείς της τεχνολογίας. Η σωστή κατανόηση και διαχείριση της μπορεί να οδηγήσει σε σημαντικά οφέλη για την κοινωνία, ενώ ταυτόχρονα απαιτεί προσεκτική αντιμετώπιση των ηθικών και κοινωνικών προκλήσεων που προκύπτουν.
Όπως καταλαβαίνετε είναι ένα πολύ γενικό κείμενο που δίνει μια εικόνα της ΤΝ και των προβλημάτων που αντιμετωπίζουμε. Μια καλή γενική εισαγωγή. Όταν όμως έβαλα το ερώτημα ΤΝ και Γεωργία η απάντηση ήταν γενική και δεν κάλυπτε το θέμα. Βέβαια, για την ώρα βρισκόμαστε στα αρχικά στάδια των εφαρμογών και κάθε μέρα βελτιώνονται. Αυτό όμως που πρέπει να δούμε είναι πως η ΤΝ εφαρμόζεται στη Γεωργία και ποιες ωφέλειες πρέπει να αναμένουμε τα επόμενα χρόνια. Αυτό θα προσπαθήσω να περιγράψω στα επόμενα.
Αρχικά πρέπει να καταλάβουμε ότι η γεωργία είναι ένα ιδιαίτερα πολύπλοκο σύστημα. Δεκάδες παράμετροι αλληλοεπιδρούν για να πετύχουμε το αποτέλεσμα που είναι η παραγωγή τροφίμων και πρώτων υλών αλλά και η προστασία των φυσικών πόρων και του περιβάλλοντος. Οι περισσότεροι από αυτούς μη ελεγχόμενοι από εμάς όπως ο καιρός ή κάποια χαρακτηριστικά του εδάφους. Κάθε παράγων που βρίσκεται σε ανεπάρκεια μπορεί να μειώσει τη παραγωγή ανεξάρτητα αν οι άλλοι παράγοντες είναι σε επαρκή επίπεδα. Για χιλιάδες χρόνια οι αγρότες αντιλαμβάνονταν όλα αυτά εμπειρικά και είχαν αρκετή επιτυχία στο να προμηθεύουν τις κοινότητες που ζούσαν με τα απαραίτητα. Με την ανάπτυξη της επιστήμης αρχίσαμε να καταλαβαίνουμε περισσότερο τι συμβαίνει στα συστήματα πρωτογενούς παραγωγής.
Σιγά σιγά άρχισαν οι γνώσεις μας, που πολλαπλασιάζονται να βοηθούν στη διαχείριση των αγροκτημάτων αλλά η ατομική ικανότητα και εμπειρία του κάθε αγρότη έπαιζε ένα σημαντικό ρόλο. Καθώς οι γνώσεις μας πολλαπλασιάζονταν ο αγρότης έπρεπε να διαχειρίζεται όλες τις πληροφορίες που λάμβανε και να τις μετατρέπει σε αποφάσεις διαχείρισης των αγροκτημάτων. Με την ανάπτυξη των ηλεκτρονικών και της πληροφορικής οι πληροφορίες που παράγονταν κάθε χρόνο πολλαπλασιάζονταν και απαιτούσαν ιδιαίτερες ικανότητες για να αναλυθούν και χρησιμοποιηθούν. Στο τέλος του προηγούμενου αιώνα και κυρίως στις αρχές του 21ου αναπτύχθηκαν αισθητήρες που επέτρεπαν την μέτρηση πολλών παραμέτρων των αγροκτημάτων.
Η Γεωργία Ακριβείας που αναπτύχθηκε έδινε δυνατότητες μελέτης των χαρακτηριστικών του εδάφους, των φυτειών και των ζώων με πολύ μικρή κλίμακα.
Πλέον τα χωράφια μπορούσαν να δέχονται καλλιεργητικές φροντίδες σε επίπεδο υποομάδας με μεγάλη ακρίβεια κάτι που οδηγούσε σε μείωση των εισροών και του κόστους παραγωγής αλλά και σε μείωση των αρνητικών επιπτώσεων στο περιβάλλον. Καθώς οι υπολογιστικές ικανότητες των συστημάτων βελτιώνονταν νέες εφαρμογές αναπτύσσονταν, Όλες αυτές οι εφαρμογές δημιουργούσαν τεράστιους όγκους δεδομένων που έπρεπε να επεξεργαστούν για να δώσουν στοιχεία για την καλύτερη διαχείριση των αγροκτημάτων. Οι υπολογιστικές ικανότητες των συστημάτων που ήταν διαθέσιμα ήταν σχετικά μικρές και η επεξεργασία των στοιχείων απαιτούσε χρόνο οπότε και η αντίδραση ήταν καθυστερημένη.
Η τεχνητή νοημοσύνη που αναπτύχθηκε έδωσε μια τεράστια υπολογιστική ικανότητα που επέτρεψε τόσο τη χρήση και ανάλυση τεράστιου όγκου δεδομένων αλλά και κυρίως την άμεση απάντηση στα ερωτήματα που τίθενται. Για παράδειγμα η δυνατότητα να αναγνωρίζουμε τα φυτά και να ξεχωρίζουμε τα χρήσιμα από τα ζιζάνια σε πραγματικό χρόνο επιτρέπει να τα καταστρέφουμε με κάποιο τρόπο (μηχανική καταστροφή, καταστροφή με laser ή με ηλεκτρισμό, με ψεκασμό μόνο των ζιζανίων ατομικά) επιτρέποντας είτε τη μη χρήση ζιζανιοκτόνων είτε την ελαχιστοποίηση της χρήσης τους. Οι εφαρμογές είναι πολλές από τη χρήση αναγνώρισης ασθενειών για ψεκασμούς, ή χρήση αυτόνομων συστημάτων ή καθοδήγηση drones που μπορούν να συμβάλλουν στη λύση προβλημάτων διαχείρισης των αγροκτημάτων. Αυτή είναι η επανάσταση που φέρνει η τεχνητή νοημοσύνη στη γεωργία και θα προσπαθήσω να σας δώσω κάποια στοιχεία στα επόμενα.
Πηγή: ΕΝΤΥΠΗ LARISSANET
Ακολουθήστε το 
στο Google News και μάθετε πρώτοι όλες τις ειδήσεις.
