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从现如今的人工智能前景看，人工智能有没有可能脱离人类的控制

世界上没有绝对的事情，人工智能现在看来只能帮我们做一些简单而重复性高的工作。没有自我意识和学习功能。那是因为还没出现一个把各种人工智能模块化组合的平台。假如这个平台出现以后人工智能有自我学习的意识之后很可能会不受控制。

人之初性本善，你教他坏的还能指望它自己学好吗？人工智能不外乎如此。应该还是人类入侵控制病毒感染都是大概率。未来人工智能应该有一套像人类免疫力系统一样的个体防御系统，感染了病毒就像人生病一样。不至于失控。

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我不认为人工智能的出现是件坏事,而且人工智能的出现我认为是必然的.人工智能的广泛使用出现的问题人类社会也会有相应的应对.人工智能确实有很多预想不到的问题,但从另外一个角度想,会学习的机器人不一定会往坏的方向发展啊,它可能会为人类社会贡献更多.人类生存的威胁很多,说不定哪天人类会死于未知的疾病也说不定.人类把自己的意识放入机器人内来延续人类文明的发展.

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。top域名认为人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

人工智能与农业结合的例子有

人工智能在农业领域可实现土壤探测、病虫害防护、产量预测、畜禽患病预警等功能。

在土壤探测领域，IntelinAir公司开发了一款无人机，通过类似核磁共振成像技术拍下土壤照片，通过电脑智能分析，确定土壤肥力，精准判断适宜栽种的农作物。

在病虫害防护领域，生物学家戴维·休斯和作物流行病学家马塞尔·萨拉斯将关于作物叶子的5万多张照片导入计算机，并运行相应的深度学习算法开发了一款手机App Plant Village（美国），农户将在合乎标准光线条件及背景下拍摄出来的农作物照片上传，App能智能识别作物所患虫害。

人工智能怎么给农作物看病

深度学习是一种计算方法，程序员不用确切地告诉计算机该做什么，而是训练计算机识别某些模式。你可以给计算机输入患病和健康的农作物叶子图片，并做上标记。计算机可以以此学会患病和健康的叶子看起来有什么不同，并能独立判断新作物是否健康。

这就是生物学家David Hughes和流行病学家Marcel Salathe的研究，他们用感染了26种疾病的14株作物进行了实验。他们在计算机中输入了超过五万张图片，计算机程序通过自主学习，最终能够以99.35%的正确率判断研究人员输入的新图片。

不过，这些是动过手脚的图片，其中的灯光和背景都是一致的，为计算机识别叶片图像降低了难度。如果从互联网上随机***一张患病作物的叶片照片，让计算机去判断，软件的准确率就降低到了30%-40%。

不太好。不过，Hughes和Salathe希望能使用这项人工智能技术支持他们的APP“Plant Village”，这个APP可以让世界各地的农民给自己患病的作物拍张照片，上传到论坛上，让专家来诊断农作物疾病。为了提高这项技术的“智商”，他们会继续给AI输入更多的患病作物照片。“从各种不同渠道而来的图片越多越好，渠道指的是照片拍摄的方式、季节、位置等等因素。”Salathe说，“软件可以吸收这些信息，不断学习。”

这不只是排除农作物之间的疾病传染，还有很多其他因素会影响农作物。“大部分影响生长的都是生理压力，例如缺钙、缺镁或者盐分太高、热量太高等，”Hughes说，“人们有时候会以为是细菌或者真菌疾病。”误诊导致农民浪费了时间和金钱去买杀虫剂或者除草剂。未来，人工智能可以帮助农民更加准确地定位问题所在。

在那之后，人类将夺回控制权——因为虽然APP可以定位问题，但是没法像人类专家一样，考虑紧气候、突然、季节等因素，给农民提供最适合的解决办法。联合国粮食及农业组织（FAO）认为这类技术是农作物管理的一种“有用工具”，但还是要听专家说了算。因此，FAO的植物病理学家Fazil Dusunceli说，非常欢迎这样的技术帮助，但是“最终病害管理决策应该与现场的专家一起合作制定。”

走路“长眼”的拖拉机

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