人工智能之于食品工业--是机会而非威胁

简介:

人工智能可以挽救我们现有的食品体系吗?从精准耕作到个性化营养,在农业、食品生产与食品消费等领域都存在许多潜在的技术应用。然而,技术效能、用户接受度以及该技术的实际应用仍然面临许多挑战。本篇文章分为三个系列部分,Chiara Cecchini调查了这一领域所面临的主要挑战与机遇,探索了我们应该如何应用一个个“人造大脑”以确保健康生活并提高幸福指数。

人工智能之于食品工业--是机会而非威胁

如前所述,人工智能(AI)是一种非人类大脑,可用于收集、分析与阐释大量数据,而如此体量的数据是人类穷极一生都无法完成处理的。AI的概念于1950年出现,彼时的计算机科学先驱Alan Turing将AI描述为:“未来终将有那么一个时刻,人类能够与机器进行无障碍的交流。”

许多人表示Alan Turing所言的“那个时刻”即是现在。而对此,Klaus Schwab 教授则作出了如下宣言:“第四次工业革命已经到来。”技术成本正在下降,IT与运营技术日益融合,大数据与云端现已成为民主化现实; 除此之外,设备与投资也处于飙升阶段。

然而,消费者对于AI仍抱有一定的怀疑态度,其中主要的忧虑来自于民众担心其将失去工作、丢失控制权并被AI所取代。但我们也可以从其他视角看待该技术——事实上,食品工业中的多数企业正在尽全力利用此次机会。

作为食客,我们依据个人的知识与以往的经验选择日常食物。然而,人造大脑可以精准的创建大量的食物数据库,从而对其进行分析、提问并获取答案。对此,伦敦帝国理工学院的认知机器人学科教授 Murray Shanahan解释称:“我们才刚处于此段进程的初期,最终的选择权仍在人类手上。”换而言之,目前该领域的情况即是机器提出建议,食客们选择是否采纳——人类选择采用AI,而一切都还在我们的控制范围之内。

目前已经有一些公司开始为确保健康生活与提高幸福指数而研发人造大脑。例如,位于旧金山的初创企业Wellio即是应用机器学习与行为科学以构建并向食客推荐个性化食谱,而该公司推出的产品只是提出建议而非为消费者做出选择,并且该公司的首席执行官Tjarko Leifer表示:“此类产品的职责在于阐述如何在家中准备并享受食物。”

Zipongo公司也在努力尝试通过应用AI以建立食物与健康之间的关系。Zipongo公司提供了一个数字化营养平台,该平台“可以通过使用生物识别技术并结合用户的食物偏好以提供健康的个性化膳食建议。”

Habit公司的首席执行官Neil Grimmer解释称:“我们都应该知道什么食物对我们而言是最好的——而这通常意味着需要从细胞层面了解我们的身体与我们自身。”对此,Neil Grimmer设想了一个全新的世界——一个超越食物金字塔理论、普拉提与常规建议的世界。这个全新的世界整合了DNA分析、人工智能与食物数据,并借此以达成可定制的营养模式。

加利福尼亚大学戴维斯分校 IC-FOODS主任Matthew Lange教授表示,这将形成一个市场力量与积极的社会成果相统一的世界。未来,公司在市场中将会为追求更加透明、可溯源并值得信赖而相互竞争,同时也将竞相提供更健康、更可持续以及更美味的食品。

最后,世界经济论坛创始人兼执行主席 Klaus Schwab表示,AI将消除市场中不合理的繁荣,巩固科学、合理决策与能源自给的市场地位。此外,人工智能还可助力实现“7项可持续发展目标” ——《2030年议程》中主要的关键业绩指标。《2030年议程》是联合国所有成员国于2015年通过的一项计划,该项计划的目标在于可持续发展与落实在应对现代社会主要政治、环境与社会挑战等方面的问责制度。


原文发布时间为:2017年11月12日

本文作者:foodtank

本文来自云栖社区合作伙伴至顶网,了解相关信息可以关注至顶网。

目录
相关文章
|
机器学习/深度学习 人工智能 安全
CCAI 讲师专访 | 机器学习奠基人Thomas Dietterich:人类将如何受到AI威胁
火热之夏,一场人工智能业界领袖齐聚的盛事即将到来! 2017中国人工智能大会(CCAI 2017)即将于7月22-23日在杭州国际会议中心举行,大会会期2天,每天上午邀请本年度有最新研究成果的顶级专家学者发表独立演讲。
5404 0
|
7天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
当前AI大模型在软件开发中的创新应用与挑战
2024年,AI大模型在软件开发领域的应用正重塑传统流程,从自动化编码、智能协作到代码审查和测试,显著提升了开发效率和代码质量。然而,技术挑战、伦理安全及模型可解释性等问题仍需解决。未来,AI将继续推动软件开发向更高效、智能化方向发展。
|
11天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
AI在医疗领域的应用及其挑战
【10月更文挑战第34天】本文将探讨人工智能(AI)在医疗领域的应用及其面临的挑战。我们将从AI技术的基本概念入手,然后详细介绍其在医疗领域的各种应用,如疾病诊断、药物研发、患者护理等。最后,我们将讨论AI在医疗领域面临的主要挑战,包括数据隐私、算法偏见、法规合规等问题。
31 1
|
13天前
|
存储 XML 人工智能
深度解读AI在数字档案馆中的创新应用:高效识别与智能档案管理
基于OCR技术的纸质档案电子化方案,通过先进的AI能力平台,实现手写、打印、复古文档等多格式高效识别与智能归档。该方案大幅提升了档案管理效率,确保数据安全与隐私,为档案馆提供全面、智能化的电子化管理解决方案。
110 48
|
9天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
AI在医疗领域的应用与挑战
本文探讨了人工智能(AI)在医疗领域的应用,包括其在疾病诊断、治疗方案制定、患者管理等方面的优势和潜力。同时,也分析了AI在医疗领域面临的挑战,如数据隐私、伦理问题以及技术局限性等。通过对这些内容的深入分析,旨在为读者提供一个全面了解AI在医疗领域现状和未来发展的视角。
40 10
|
9天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 监控
探索AI在医疗领域的应用与挑战
本文深入探讨了人工智能(AI)在医疗领域中的应用现状和面临的挑战。通过分析AI技术如何助力疾病诊断、治疗方案优化、患者管理等方面的创新实践,揭示了AI技术为医疗行业带来的变革潜力。同时,文章也指出了数据隐私、算法透明度、跨学科合作等关键问题,并对未来的发展趋势进行了展望。
|
13天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
当前AI大模型在软件开发中的创新应用与挑战
【10月更文挑战第31天】2024年,AI大模型在软件开发领域的应用取得了显著进展,从自动化代码生成、智能代码审查到智能化测试,极大地提升了开发效率和代码质量。然而,技术挑战、伦理与安全问题以及模型可解释性仍是亟待解决的关键问题。开发者需不断学习和适应,以充分利用AI的优势。
|
13天前
|
人工智能 安全 测试技术
探索AI在软件开发中的应用:提升开发效率与质量
【10月更文挑战第31天】在快速发展的科技时代,人工智能(AI)已成为软件开发领域的重要组成部分。本文探讨了AI在代码生成、缺陷预测、自动化测试、性能优化和CI/CD中的应用,以及这些应用如何提升开发效率和产品质量。同时,文章也讨论了数据隐私、模型可解释性和技术更新等挑战。
|
10天前
|
传感器 人工智能 算法
AI在农业中的应用:精准农业的发展
随着科技的发展,人工智能(AI)在农业领域的应用日益广泛,尤其在精准农业方面取得了显著成效。精准农业通过GPS、GIS、遥感技术和自动化技术,实现对农业生产过程的精确监测和控制,提高产量和品质,降低成本和环境影响。AI在作物生长监测、气候预测、智能农机、农产品品质检测和智能灌溉等方面发挥重要作用,推动农业向智能化、高效化和可持续化方向发展。尽管面临技术集成、数据共享等挑战,但未来前景广阔。