养殖业人工智能漫谈之：养殖场的人工智能

本篇是我要写的关于人工智能的第二篇。如果没有读过第一篇的，链接在此《定义人工智能》，因为这是“连续剧”，不是“系列剧”。

不论是从行业层面还是企业层面、养殖场层面、畜舍层面、动物群体层面、个体层面，无时无刻不在进行着各种动作，而这些动作有着不同的控制机制。而其中像人的智能行为一样的控制机制，就是我们要讨论的人工智能养殖。
我们不妨先试着从一个养殖场的层面来分类一下都有哪些行为：

自主行为：只要有能量驱动且没有干扰的情况下就一直维持运转的行为，如计时器只要有电就一直在走，电灯只要有电就一直亮着，风机只要通电就一直在转。
自主行为在养殖行业里可以称之为电气化或机械化。

反射行为：因为外界条件的变化而产生相应的动作，这些动作是事先设定好的，只会响应某个/某些条件的变化，其控制逻辑在人为设定好之后不会自动因历史经验而发生改变。比如设定供料系统在9点启动，那么当时间条件达到后，机器便开始运行。再比如设定温度在21度时启动风机通风，那么，当温度达到21度时，该风机就会启动。
即便是看上去非常复杂的控制器，如我们常见的“智能温控器”，其变量不只一个（比如环境控制参数包括但不限于温度、湿度、压力、风速），动作也更为复杂（可以操作风机、水帘、进风口、加热器，并可进行不同的组合），看上去很“智能”的样子，但是这样一台控制器一旦被人设定好，它的控制逻辑就不能改变。也就是说，它的控制机制是通过编程的方式固化在机器里面的（Hard-wired Connection）。因此，其实它一点也不智能。
牧场是否存在条件反射呢？我的观点是。有一些无法或难以获取的数据，我们在研究的过程中发现其它可以或容易获取的数据与之存在关联关系，因此，可以把这种关联关系建立起来。举一个例子：可以用平均采食量来回归猪/鸡的体重，就可以把体重作为变量代入控制模型。朋友们也可以放飞思维，想像一下牧场有哪些行为是条件反射。
即便是条件反射，这种关联一旦建立，系统也无法自动因记忆而改变，因此其控制逻辑还是固定的。
反射行为在养殖行业也可称为自动化。自动化的逻辑是：数据采集→信号输入→固定因果关系的控制逻辑→信号输出→产生动作。

下面是前述两种行为的示意图。

智能行为：“这个可以有”，但是“这个目前真没有”，尽管已经有人声称“智慧牧场”或“智能养殖”。像人的智能行为一样，养殖行业的智能行为与自动化的根本区别也在于像人一样进行“识别、判断、决策、学习”。下面还是按照人的智能行为的模型做出牧场智能行为的模型。
几点说明：
1，之所以需要解码单元的参与，是因为有些探头采集的数据杂乱或数据格式不能被处理单元直接使用，如图像和声音，这需要解码单元进行处理。
2，并不是所有数据都需要经过解码单元。
3，处理单元是各种算法的集合。

也许很多朋友现在还想象不到养殖场有什么样的行为可以称的上是智能行为，下一篇我会举一个简单的例子：疾病诊断。
肯定有人会说，这哪是一个简单的例子啊？你这不是一下子砸了不少兽医的饭碗吗？但是在我看来，与管理决策相比，疾病诊断真的是一件简单的事。大家有兴趣请先回顾一下我以前写的《猪病四诊》，《利用大数据进行疫情预警》两篇文章。