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尽管人工智能（AI）及其在养猪业中的应用成为近年来反复讨论的主题，但直至今年，当ChatGPT出现后，无论从组织层面还是个人层面，我们才对这项技术的能量不再存疑，才充分理解它能够在多大程度上影响我们。在接下来的五年里，AI将推动许多组织的流程得到改善，它将削弱多种工作的价值，也将创造许多新的工作种类。想要适应并充分利用这一技术集群，我们需要理解它们的工作原理、局限性及应用，本文将就这些问题进行阐述。
机器学习或数据质量的重要性
当谈论AI时，我们指的是计算机执行人类特别擅长的事情的能力，比如说话、阅读、处理图像、推理、做计划或者感受。为此，AI这把伞下囊括了数学、计算机科学、机器人科学及神经学等领域的知识。 但有一点非常重要，我们要明白关于AI我们所经历的整个变革都与一个AI的特殊领域，即机器学习，密切相关。机器学习就是利用已有的数据建立模型去预测未来的能力。我们近年来见证的所有这些AI的重要进展，比如ChatGPT、计算机视觉及预测模型，都是机器学习推动的结果。
当我们被ChatGPT给的答案惊艳到时，我们看到了工作中的机器学习模型，具体来说，就是深度学习，它也是众多机器学习中的一员。深度学习是基于神经网络，再具体一点讲，是一种变形金刚式的的类型，是目前更为人熟知的生成式AI。
ChatGPT 是可能的，用于解决计算一种计算或抽象问题的一系列指令被成为算法，而从网络上获取的巨大的文字数据库已经用来训练这种算法。我们可以看到，大数据处理和机器学习并肩而行，促使AI不断向前发展。
我以上的解释是因为很多时候组织或公司急切地谈论AI，但对数据或概念，比如数字化、云盘、大数据或者物联网，兴趣却不大。
良好的数据文化是人工智能在组织中应用的前提条件。
以下四种核心元素将为新一代AI算法提供数据材料并使得这种算法得到充分的应用：
- 数字化: 运用IT工具管理流程将引导我们转变程序，也因此留下数字轨迹。
- 云盘 （在云盘中租界计算资源而不是购买硬盘）将允许更有弹性的新型沟通、储存和计算资源形式的发展。
- 大数据 （大数据处理）将处理数据的终点置于AI算法开始运行的起点。
- 物联网 （开发测量和发送数据的设备）将允许农场中装置传感器以收集温度、湿度、动物体重和疾病流行等方面的重要数据。
AI在养猪业中应用的蓝图是什么？
- 数据生成。转换我的处理过程（数字化）并添加新的传感器（物联网），将允许获取新的数据以最大化利用AI。图1展示了AI在育肥猪舍的应用案例。
- 数据整合。适当整合中央存储库中的数据，必要时使用云计算或大数据技术。
- 数据开发。选择商业智能工具并利用它为组织创建数据文化，授权组织内的最高端用户作为数据分析的攻坚者。启动有效警报的生成，在各个层面上（技术、操作和经济等）正确管理组织内的运营部门。
- 人工智能。将AI应用到具体商业问题中，从应用范围狭窄但非常具体的案例开始，从简单但数据和目标清晰明了的问题出发。逐步将此框架应用到更多跨领域的案例中，直到所有影响我们价值链的变量都得到控制。
图 1. AI在育肥猪舍的应用。
面向未来，产业不仅要拥抱AI，也要培养创新和持续学习的文化氛围。AI不是终点，而是一种结合人类智慧和经验的工作，将引领养猪业进入一个繁荣且有韧性的未来。
