AI威胁论?别害怕,AI都能养猪了

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10月27日,得到大学在北京举行了2019秋季开学典礼暨夏季毕业典礼。5位老师和9位优秀毕业学员依次登台,通过14场聚焦“怎么办”的“How-Talk”演讲,分享各行业知识和思考方法。

得到大学上海4期2班学员侯云忆,是一名人工智能产品专家,她正在做的工作,是利用AI人工智能技术养猪。在18分钟的演讲中,她分享了“AI养猪”的心得,以及用AI+改造一个行业的方法论。

以下为侯云忆演讲全文实录:

我叫侯云忆,是一名人工智能产品专家,正在用AI改变一个古老而肥美的行业,畜牧业,更确切的说,我是个养猪的。在不久的未来,你有大概率会遇到像我这样的养猪人,我们深入一线,走进农村、走进猪圈,用AI提升养殖户的生产效率——我们是敲代码务农的“码农”。

过去几年,我们听到了太多人工智能威胁论,说它会不会抢走我们的工作,甚至反过来奴役我们呢?那AI真的是饿狼吗?

其实,这些“狼来了”的忧虑,都是把科幻电影里的情节,跟现实的技术进步混淆了。我可以负责任的告诉你,现在的人工智能,想要颠覆世界是不可能的,但改造传统行业,进而让我们的生活变得更好是有可能的,而且已经在发生了。

不过呢,不是所有的行业都能被AI改变的。能够被人工智能改造的行业,必须符合以下三个条件:超大规模、非标准化以及不确定性。

第一,超大规模,AI的落地最依赖的就是数据量,越大越好;所以,你看像考古这样听起来高大上的行业,因为数据量太小了,并不能发挥AI的价值;

第二,非标准化,很多人会误以为,AI擅长的,是解决标准化和重复性的工作,错啦。这两个问题,在工业革命时代就被流水线解决了,而AI真正擅长的,是解决个性化问题;

第三,是具备不确定性,因为确定性的事件可以通过规则来解决,而对未知风险的预测能力,才是AI能发挥优势的地方。

那符合这条三条标准的行业有哪些呢?养猪就是。今天我就来带你看看,人工智能这头“饿狼”,是如何成为了我们人 类的好帮手,帮我们养好猪的呢?

我们首先来说,超大规模性的问题。中国是世界第一的猪肉消费大国,但到底有多大呢?你可能没有概念。我为你准备了一支小视频直观的感受一下。视频中的柱状图表示了每年世界各国的猪肉消费量,尾声这跟冲出天际的柱子代表的就是我国的年消耗量,7亿头猪。你知道你有多能吃么?这相当于人均每年半只猪,40KG左右。而我国的猪肉进口比例不到3%,基本属于自给自足,我国存栏的猪在4亿左右的规模。今天我们又见证了一个中国的世界第一,你看需求这么大,但坏消息是啥?养猪这事儿,很难,而且干的人越来越少。

我们经常说,“没吃过猪肉,还没见过猪跑啊?”在座的和在线的亲同学们扪心自问,大多数人都吃过猪肉吧?有几个真的见过猪呢?养猪是个特别有技术含量的活儿,母猪该何时配种?疫病怎么防治?猪成长的每个阶段怎 么喂养?......这些都需要生物学、兽医学、营养学、管理学的多学科交叉融合,需要复合型人才。

然而现在的90后,大都去了城市工作,不愿意留在农村从事畜牧业。养猪成了个“无人留守”却非常重要的行业。

那怎么办呢?也很简单,既然没人了,就不用人呗,我们让 AI“无人值守”顶上。

更加反直觉的是,养猪这件事虽然感觉很缺人,但阻碍养好猪的,恰恰就是人,别看猪能吃,长得快,但猪其实很娇贵,怕被传染生病, 而猪生病最主要的传染源是什么?答案就是我们人,人怕猪生病,猪怕人接触。猪有多嫌弃人呢?进养猪场的人员,必须提前48小时无菌环境隔离、体检、全身消毒,穿上两层防护服,再戴上帽子口罩全副武装后才能进入。

现在终于见到猪跑了,不好意思,人的感官毕竟灵敏度有限,很难及时发现猪疾病和异常。以疫病排查来说,以前的做法,是人工巡场发现猪有临床症状的时候,才去测体温做排查,这样一来,很容易错过最佳的治疗,和隔离传染源的时机,然后只好要么整栏喂药,导致药物滥用的问题、要么整栏处死,导致养殖户亏损的问题。

那AI是怎么做的呢? 要解决病死率下降的问题,其实就是要在一群猪里快速、准确找到发热的那头,换句话说,要把肇事的那头猪揪出来。这其实很像用电子警察在十字路口抓违章,要知道,电子警察背后可是要比对14亿的公 安数据库,一栏猪一般也就四五十头,应该挺简单的吧。

确实,收集了2千多个样本,不足两周,我们就能把世界第一的人脸识别算法迁移到猪脸识别,训练出了准确率还不错的第一个版本,然而上线1个月不到问题逐渐出现了。原因你估计也想不到,竟是因为,猪长得太快了!猪的生长周期只要半年,也就是说,6个月左右,就从佩奇,长成了八戒。

面对这个“成长的烦恼”,一方面,我们转换视角,把“猪脸识别” 升级为“猪只识别”,通过结合面部、体型、纹理、外貌的细节特征抽取,用更多维度的信息提升辨识率; 另一方面,我们给每只猪,打上了一个辨别身份的电子标签。现在我们已经可以做到栏内100%身份辨识了。

接下来再结合红外监控和环境传感器,就可以精准识别发热的猪, 及时做早期的疫病诊断和防治。

除了生病,猪还有没有其它的死亡风险?你可能想不到,有很多奇葩死法:有母猪把亲生的小猪仔压死的、有猪同学间的霸凌打架撕咬的、有不安分想要去外面的世界看看跳栏崴脚的......我们咋办呢?我们通过猪的运动轨迹、行为分析和步态识别,来及时发现这些异常的行为。通过AI,可以有效再降低2~3%的死亡率。

不知道你有没有想过一个细思极恐的问题:那些死猪病猪去哪儿了? 每死一头猪,都是农户的损失,谁不心疼钱呢,有的农户,就会把死猪想办法混入市场流通,来减少损失。但是现在呢,通过「猪只识别」追踪了每只猪,从生到死的全过程。病猪死猪会被持续追踪到它被无害化处理的最后一秒,火化前,还会对遗像进行比照,这就杜绝了死猪流入市场的风险。AI让我们吃到嘴里的猪肉变得更安全了。

所以你看,要精准识别大规模群体中的个体,还要能发现异常,这事我们人并不擅长,但AI很擅长,这是它在养猪这件事上发挥的第 一个优势。

第二个优势是,AI擅长在非标准化场景下,还能做出精准的决策,不仅提高生产的效率,还保证最终产品的稳定品质。

养猪是一个非标准化的事儿,猪肉也是非标准化的产品。其实直到2019年的今天,中国绝大多数的养殖户,都还停留在“靠经验”, “凭感觉”,“纯人工”的养殖方式。

那人工智能是如何做决策的呢?就拿喂养来说。我们先来看看,现在所谓“自动化”的机器是怎么做的,在规模稍大的养殖厂,会有自动投喂系统,饲料通过管道运输,到饭点,就会同时放料,可以想象一 下万猪抢食的画面,非常壮观。但你注意啊,“自动”并不等于高效啊!同样设备、环境和流程下养的猪,依然有燕瘦环肥的区别,有多少饲料是被浪费的,又有多少猪没有吃饱呢?其实养殖户心里是不知道的。

并不是养殖户不想知道,而是其中的关键变量,一直非常难获取,这个变量,就是体重。养猪的信息获取难点,就是怎么给猪称体重。

要给猪称体重,可不容易了,传统的方式,是把猪赶上秤,再把猪赶 下来,整个过程既混乱、又耗时不说、还容易出错。但我们发现,个别有经验的老养殖户,看一眼猪,确认下眼神,就知道这头猪的大概重量了,这给了我们灵感,我们能不能把这种能力,教给AI呢。其实是可以的。

我们是怎么做的呢?要让机器能通过摄像头,就能推算出猪的尺寸大小和重量。

是不是听起来觉得很厉害,但其实这背后的技术,我们日常使用的手 机上已经运用了,比如最近热卖的苹果浴霸三摄和华为滚筒洗衣机四摄手机,都可以通过摄像头,测量物体面积、体积,也可以运用人脸识别,来推测身高,爱美的女生还可以用“立体美颜”得到更好的美妆体验,我们不过是把服务可爱妹妹的技术,运用到了可爱猪猪身上。

别笑,我们一视同仁,男人我们也没放过,我们还移植了健身房里撸铁后测体脂的技术,让机器能“看出”猪的瘦肉率和体脂率。有了这些数据,再结合猪的生长模型和营养学的知识图谱,就可以决定:什么时候喂、喂多少是最高效的,甚至可以稳定控制出栏时的肥瘦标准。你看,这才叫真正的智能喂养管理:个性化、可迭代,而这,就是AI养猪的第二个优势。

那AI养猪还有什么绝活呢?

有了前面说的两条保驾护航,养猪这件事,是不是就可以100%像流水线一样稳定输出了呢?

答案是,No—不行!

猪毕竟是一种生物,它们也有心理疾病!你可能不知道,猪特别容易得抑郁症。你说什么?猪还能得抑郁症?把你圈180天,除了吃啥也不让干,还有可能被亲妈压死、被同僚欺负,你试试,换你,你不抑郁?

猪得抑郁症的典型症状就是绝食、厌食。而得了抑郁症的猪,必须被挑出来“分栏”,也就是分开单独照料。结果呢,这些猪就会长的特别慢,很消耗养殖的时间和资源。

目前行业里有些做法是给猪听音乐,让它们high起来,改善他们的情绪。而我们正在尝试的,是使用表情识别技术,来监测猪的情绪状态。那现在,对于人的表情识别,AI已经驾轻就熟,微表情的抓取已经用于金融场景的风控审核中。相信在不久的的未来,这套表情识别技术,也能用到猪的情绪分析上。

这就是AI的第三个优势,对于不确定性的预测推理能力。当AI能看懂猪的喜怒哀乐,预测情绪变化的时候,我们才能做到及早干预,防患心理疾病于未然,让猪吃着火锅唱着歌,不找麻烦光长肉。

好,咱们总结一下,我刚刚说的,就是AI在传统行业里养猪的故事。

而这也是AI在传统行业可以发挥的优势的缩影:如果,你所在的行 业,你所面对的对象、组织或场景,也符合超大规模、非标准化以及不确定性,这三条的话,不妨试试让人工智能来帮帮忙。

但我今天更想说的是,人工智能技术的突飞猛进,正发生在中国,发生在这片土地上,因为人工智能最需要的,就是数据,不止是养殖 业,教育、医疗、交通等等大量的领域,中国的人工智能技术都在急速前进着,世界上没有任何一个其他国家,具备中国这样的超大规模性,能提供无法企及的天量数据。这也提醒着我们,看待同一样事物的视角不同,得出的结论也会完全不同,原先以为的问题可以变为新的机会。

不知道你是否还记得,上个世纪,全世界还在为人口越来越多,怕粮食不够吃而担忧,中国的人口多似乎是个大问题,但在今天新的技术条件下,规模反而成为巨大的资源池和领先优势,在可见的未来,这种优势还会越来越大。

如果我是诗人,最自豪的一定是生在了李白、杜甫的盛唐;如果我是艺术家,最幸福的一定是生在文艺复兴时期的佛罗伦萨;我是侯云忆,人工智能产品专家。干我们这行的,最幸运的,就是生活在这个时代的中国。


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