ChatGPT-4 และ OpenAI ในภาคเกษตร: AI พลิกโฉมการจัดการฟาร์ม

นี่คือคำแปลเป็นภาษาไทย โดยรักษาคำศัพท์ทางเทคนิค ตัวเลข หน่วย URL การจัดรูปแบบ markdown และชื่อแบรนด์ พร้อมทั้งใช้ศัพท์เกษตรที่เป็นมืออาชีพ:

การแนะนำแบบจำลองภาษา AI ในภาคเกษตรกรรม

คำถามที่ผมถามตัวเอง: แบบจำลองภาษาของ OpenAI และ ChatGPT สามารถนำมาใช้ประโยชน์ในภาคเกษตรกรรมได้อย่างไร และโดยทั่วไปแล้ว? ในบทความนี้ ผมจะอธิบายเกี่ยวกับ:

คุณต้องการทดสอบว่า ChatGPT และภาคเกษตรกรรมทำงานร่วมกันอย่างไรหรือไม่? หลังจากใช้เวลาพิจารณา ผมได้ตัดสินใจรวมภาคเกษตรกรรมเข้ากับแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ ซึ่งนำไปสู่ agri1.ai

ยุคของผู้รอบรู้

นี่เป็นเครื่องมืออันทรงพลังสำหรับผู้รอบรู้ เนื่องจากช่วยให้พวกเขาได้รับและทำความเข้าใจข้อมูลใหม่ๆ ได้อย่างรวดเร็ว และพัฒนาความเข้าใจในหัวข้อที่ซับซ้อนได้อย่างรวดเร็ว ยิ่งไปกว่านั้น แบบจำลองภาษา เช่น ChatGPT ยังช่วยให้ผู้รอบรู้สามารถเรียนรู้ได้เร็วและมีประสิทธิภาพมากขึ้นจากความรู้และข้อมูลจำนวนมหาศาลทางออนไลน์

สิ่งนี้เป็นประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับเกษตรกร ซึ่งมักจะต้องได้รับข้อมูลที่ครอบคลุมในหัวข้อที่หลากหลาย ตั้งแต่กลไกการทำงาน การเงิน ไปจนถึงชีววิทยา การตลาดและการขาย การใช้แบบจำลองภาษา เช่น ChatGPT เกษตรกรสามารถเรียนรู้ข้อมูลใหม่ๆ ได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพมากขึ้น สิ่งนี้ช่วยให้พวกเขาได้รับความรู้และความเข้าใจในหัวข้อที่จำเป็นต้องรู้ ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญในงานประจำวันของพวกเขา ตัวอย่างเช่น พวกเขาสามารถใช้ ChatGPT เพื่อทำความเข้าใจการทำงานที่ซับซ้อนของเครื่องจักรได้อย่างรวดเร็ว หรือเพื่อทำความเข้าใจด้านการเงินของการทำฟาร์มได้อย่างรวดเร็ว

คำตอบที่ชัดเจนที่สุดสำหรับคำถามนี้คือ ในอีกไม่กี่ปีข้างหน้าอย่างแน่นอน: ถามอะไรก็ได้ เกษตรกรน่าจะเป็นกลุ่มที่จะได้รับประโยชน์จาก AI และ Robotics มากที่สุด เนื่องจากพวกเขาต้องรับมือกับความท้าทายที่หลากหลายในด้านชีววิทยา เทคโนโลยี และธุรกิจประเภทต่างๆ

เราพร้อมที่จะมองไปสู่อนาคตแล้ว: OpenAI เป็นองค์กรวิจัยชั้นนำในสาขาปัญญาประดิษฐ์ ความสำเร็จที่โดดเด่นที่สุดอย่างหนึ่งของพวกเขาคือการพัฒนาแบบจำลองภาษาที่ทันสมัยที่เรียกว่า GPT-3 (Generative Pretrained Transformer 3) ซึ่งมีความสามารถในการสร้างข้อความที่เหมือนมนุษย์

ในขอบเขตของภาคเกษตรกรรม GPT-3 หรือที่รู้จักในชื่อ ChatGPT มีศักยภาพที่จะปฏิวัติอุตสาหกรรมนี้โดยการให้ข้อมูลเชิงลึกและความช่วยเหลือที่มีคุณค่าแก่เกษตรกร นี่เป็นเพียงตัวอย่างเล็กๆ น้อยๆ ของวิธีที่ ChatGPT สามารถนำมาใช้ในภาคเกษตรกรรมได้

แบบจำลองภาษาสามารถช่วยในภาคเกษตรกรรมได้อย่างไร

เพิ่มผลผลิตโดยรวมของเกษตรกรและผู้เชี่ยวชาญด้านธุรกิจเกษตร: ChatGPT สามารถทำให้งานที่ต้องใช้ความคิดซ้ำๆ ง่ายขึ้นและรวดเร็วขึ้น ซึ่งนำไปสู่ประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้นสำหรับเกษตรกร และส่งผลให้ผลผลิตโดยรวมเพิ่มขึ้น ด้วยความสามารถในการประมวลผลภาษาขั้นสูง ChatGPT สามารถทำงานหลายอย่างโดยอัตโนมัติ ทำให้มีเวลาว่างมากขึ้นและช่วยให้เกษตรกรสามารถมุ่งเน้นไปที่แง่มุมที่สำคัญของงานของตนได้ ไม่ว่าจะเป็นการปรับปรุงการเก็บบันทึก การสร้างรายงาน หรือการช่วยเหลือในการตัดสินใจ ChatGPT สามารถช่วยให้เกษตรกรมีประสิทธิผลและประสิทธิภาพในการทำงานมากขึ้น ผู้เชี่ยวชาญด้านธุรกิจเกษตรจะได้รับความช่วยเหลืออย่างน่ายินดีเมื่อต้องทำงานต่างๆ เช่น การสร้างเนื้อหา เทมเพลตอีเมล การปรับปรุงอีเมลให้มีประสิทธิภาพ วัสดุฝึกอบรม เครื่องมือสืบค้นข้อมูลด้วยตนเอง และอื่นๆ อีกมากมาย

ให้คำแนะนำจากผู้เชี่ยวชาญ: ChatGPT สามารถฝึกฝนด้วยข้อมูลทางการเกษตรจำนวนมหาศาล รวมถึงข้อมูลเกี่ยวกับสภาพดิน รูปแบบสภาพอากาศ และการควบคุมศัตรูพืช สิ่งนี้ช่วยให้สามารถให้คำแนะนำและคำปรึกษาเฉพาะบุคคลแก่เกษตรกรเกี่ยวกับวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพการเพาะปลูกของตนได้ ChatGPT สามารถฝึกฝนให้จดจำสภาพดินและสภาพภูมิอากาศเฉพาะของฟาร์มใดฟาร์มหนึ่งได้ สิ่งนี้ช่วยให้สามารถให้คำแนะนำที่ปรับให้เหมาะสมกับพืชที่เหมาะสมที่สุดสำหรับฟาร์มนั้น โดยคำนึงถึงปัจจัยต่างๆ เช่น ระดับสารอาหารในดินและรูปแบบสภาพอากาศในท้องถิ่น

ปรับปรุงผลผลิตพืชผล: ChatGPT สามารถช่วยเกษตรกรในการระบุพืชที่เหมาะสมที่สุดสำหรับสภาพดินและสภาพภูมิอากาศเฉพาะของตนได้ สิ่งนี้สามารถเพิ่มโอกาสในการเก็บเกี่ยวที่ประสบความสำเร็จ และท้ายที่สุดจะปรับปรุงผลผลิต

การควบคุมศัตรูพืช: ChatGPT สามารถให้ข้อมูลอันมีค่าแก่เกษตรกรเกี่ยวกับวิธีการควบคุมศัตรูพืช เช่น การระบุสารกำจัดศัตรูพืชที่มีประสิทธิภาพสูงสุด และให้คำแนะนำเกี่ยวกับวิธีการนำไปใช้ สิ่งนี้สามารถช่วยเกษตรกรปกป้องพืชผลของตนและเพิ่มผลกำไร การควบคุมศัตรูพืชเป็นแง่มุมที่สำคัญของการเกษตร เนื่องจากศัตรูพืชสามารถสร้างความเสียหายอย่างมากต่อพืชผลและลดผลผลิตได้

โมเดลภาษา เช่น ที่จัดทำโดย OpenAI มีศักยภาพในการปฏิวัติการควบคุมศัตรูพืชในอุตสาหกรรมการเกษตร วิธีการสำคัญประการหนึ่งที่โมเดลสามารถช่วยเหลือในการควบคุมศัตรูพืชได้คือการให้ข้อมูลอันมีค่าแก่เกษตรกรเกี่ยวกับสารกำจัดศัตรูพืชที่มีประสิทธิภาพสูงสุดที่จะใช้

ซึ่งอาจรวมถึงข้อมูลเกี่ยวกับศัตรูพืชเฉพาะที่สารกำจัดศัตรูพืชมีประสิทธิภาพ และวิธีการนำไปใช้สารกำจัดศัตรูพืชอย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด เครื่องมือเช่น ChatGPT สามารถให้ข้อมูลอัปเดตแบบเรียลไทม์เกี่ยวกับกิจกรรมของศัตรูพืชในพื้นที่เฉพาะ สิ่งนี้สามารถช่วยให้เกษตรกรดำเนินการป้องกันและปกป้องพืชผลของตนก่อนที่ศัตรูพืชจะมีโอกาสสร้างความเสียหายอย่างมีนัยสำคัญ

นอกจากนี้ ChatGPT ยังสามารถให้คำแนะนำเฉพาะบุคคลแก่เกษตรกรเกี่ยวกับกลยุทธ์การควบคุมศัตรูพืชที่ดีที่สุดสำหรับพืชผลและสภาพอากาศเฉพาะของพวกเขา สิ่งนี้สามารถช่วยเกษตรกรเพิ่มประสิทธิภาพความพยายามในการควบคุมศัตรูพืชของตน และท้ายที่สุดก็เพิ่มผลผลิตของตน ให้ข้อมูลเชิงลึกและช่วยเหลือเกษตรกรได้อย่างมีคุณค่า

การวิเคราะห์ข้อมูลและการคาดการณ์: โมเดลภาษาปัญญาประดิษฐ์ที่พัฒนาโดย OpenAI มีศักยภาพในการช่วยเหลืออย่างมากในการวิเคราะห์ข้อมูลและการคาดการณ์ในการเกษตร เครื่องมือนี้สามารถประมวลผลข้อมูลจำนวนมากและทำการคาดการณ์ตามข้อมูลนั้น เพื่อให้บรรลุเป้าหมายนี้ จำเป็นต้องจัดหาชุดข้อมูลที่เพียงพอและแนวทางที่ชัดเจนเกี่ยวกับวิธีการตีความข้อมูลนั้นให้กับโมเดล สิ่งนี้จะช่วยให้โมเดลภาษา AI สามารถทำการคาดการณ์ที่แม่นยำและให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณค่าแก่เกษตรกร อย่างไรก็ตาม หากข้อมูลไม่เพียงพอหรือกฎการตีความไม่ชัดเจน ผลลัพธ์ที่ได้จากโมเดลภาษา AI อาจไม่ถูกต้องหรือไม่น่าเชื่อถือ ดังนั้น จึงเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งที่จะต้องแน่ใจว่าโมเดลภาษา AI ได้รับการฝึกฝนจากข้อมูลคุณภาพสูงที่เกี่ยวข้อง และกฎการตีความได้รับการกำหนดไว้อย่างดีเพื่อให้แน่ใจว่าการคาดการณ์ของมันมีความแม่นยำที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ หากธุรกิจเกษตรขนาดใหญ่มี API ที่เชื่อมต่อกับระบบภายในของตน โมเดลภาษาอาจได้รับการฝึกฝนจากข้อมูลภายในของตนเพื่อเพิ่มความสามารถ

การระบุโรค: ในฐานะส่วนหนึ่งของการวิเคราะห์ข้อมูลดังกล่าว ChatGPT สามารถได้รับการฝึกฝนให้จดจำอาการของโรคพืชต่างๆ ได้ สิ่งนี้สามารถช่วยให้เกษตรกรสามารถระบุและรักษาโรคก่อนที่จะแพร่กระจาย ลดการสูญเสียผลผลิตและเพิ่มผลผลิต

แนวทางที่อาจน่าสนใจกว่า คือการฝึกโมเดลภาพให้ใช้รูปถ่ายและข้อมูลภาพอื่นๆ โดยตรง ซึ่งอาจทำได้โดยการรวมข้อมูลเข้าด้วยกัน ตัวอย่างเช่น ผมได้ทดลองฝึก Microsoft’s LOBE เพื่อทำนายโรคของเถาองุ่น และผลลัพธ์นั้นน่าทึ่ง อย่างไรก็ตาม หัวข้อนี้สมควรได้รับการอภิปรายแยกต่างหากในบทความบล็อกอื่น

ถึงกระนั้น ChatGPT ก็สามารถฝึกฝนให้จดจำอาการเฉพาะของโรคพืชได้ ซึ่งอาจรวมถึงสัญญาณภาพ เช่น การเปลี่ยนแปลงสีหรือพื้นผิวของพืช รวมถึงการเปลี่ยนแปลงพฤติกรรม เช่น อัตราการเจริญเติบโตที่ลดลง หรือความต้านทานต่อแมลงศัตรูพืชที่ลดลง เมื่อโรคพืชได้รับการระบุแล้ว โมเดลสามารถให้คำแนะนำส่วนบุคคลแก่เกษตรกรเกี่ยวกับทางเลือกการรักษาที่ดีที่สุด

ซึ่งอาจรวมถึงข้อมูลเกี่ยวกับสารกำจัดศัตรูพืชที่มีประสิทธิภาพสูงสุด หรือวิธีการอื่นๆ ในการควบคุมโรค รวมถึงคำแนะนำเกี่ยวกับวิธีการใช้การรักษาอย่างมีประสิทธิภาพที่สุด นอกจากนี้ โมเดลเช่น ChatGPT สามารถให้ข้อมูลอัปเดตแบบเรียลไทม์เกี่ยวกับการแพร่ระบาดของโรคในพื้นที่ใดพื้นที่หนึ่ง ซึ่งจะช่วยให้เกษตรกรสามารถดำเนินการป้องกันและปกป้องพืชผลของตน ก่อนที่โรคจะก่อให้เกิดความเสียหายอย่างมีนัยสำคัญ โดยรวมแล้ว การบูรณาการโมเดลภาษาในการระบุและรักษาโรคพืชมีศักยภาพในการให้ข้อมูลเชิงลึกและความช่วยเหลืออันมีค่าแก่เกษตรกร ซึ่งสามารถช่วยป้องกันการแพร่ระบาดของโรค และท้ายที่สุดก็เพิ่มผลผลิตของอุตสาหกรรมการเกษตร

คำถามใดๆ ที่เกิดขึ้นในบริบทของฟาร์ม: ดังที่คุณอาจทราบ เกษตรกรเป็นผู้จัดการที่มีความสามารถหลากหลาย ซึ่งจำเป็นต้องรู้ทุกสิ่งและเป็นผู้เชี่ยวชาญรอบด้านอย่างสูงสุด

การเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานและลดต้นทุน: ด้วยตัวเลือกที่มีอยู่ทั้งหมด มีความเป็นไปได้สูงที่จะเกิดการลดต้นทุน อย่างไรก็ตาม ยังคงต้องรอดูว่าตัวอย่างเฉพาะใดที่จะเกิดขึ้นจริง และโมเดลภาษาจะสามารถสร้างผลกระทบที่สำคัญได้ที่ใด นั่นคือเหตุผลที่ผมจะพิจารณาตัวอย่างบางส่วนตั้งแต่เดือนธันวาคม 2022 ถึงกุมภาพันธ์ 2023 ที่ผมทราบในรายละเอียดเพิ่มเติมด้านล่าง

GPT4 และการอธิบายภาพมีประโยชน์ต่อการเกษตรอย่างไร

ChatGPT เวอร์ชันล่าสุด GPT4 มาพร้อมกับความสามารถในการอธิบายภาพขั้นสูง ซึ่งมีประโยชน์อย่างยิ่งในสาขาการเกษตร ด้วยความสามารถในการอธิบายภาพในภาษาธรรมชาติ ChatGPT 4.0 จึงเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสำหรับการวิเคราะห์สุขภาพพืช การระบุแมลงศัตรูพืช และการวิเคราะห์ภาพพืชผลและพื้นที่เพาะปลูกโดยละเอียด

การวิเคราะห์สุขภาพพืชผลเป็นสิ่งจำเป็นเพื่อให้แน่ใจว่าพืชผลมีสุขภาพดีและให้ผลผลิตสูง โดยการวิเคราะห์ภาพพืชผล ChatGPT 4.0 สามารถช่วยเกษตรกรระบุสัญญาณความเครียดใดๆ เช่น การเปลี่ยนสีหรือการเหี่ยวเฉา ที่อาจบ่งชี้ถึงปัญหาที่อาจเกิดขึ้น ซึ่งจะช่วยให้เกษตรกรดำเนินการแก้ไขปัญหาได้ทันท่วงที และป้องกันความเสียหายหรือการสูญเสียพืชผล

การวิเคราะห์ศัตรูพืชก็มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการรักษาพืชผลให้แข็งแรง การวิเคราะห์ภาพถ่ายพืชผล GPT4 สามารถช่วยระบุสัญญาณของการระบาดของศัตรูพืช เช่น รอยกัดหรือใยแมงมุม สิ่งนี้จะช่วยให้เกษตรกรสามารถดำเนินการที่เหมาะสมเพื่อควบคุมศัตรูพืชและป้องกันความเสียหายต่อพืชผลของตนได้

นอกเหนือจากภาพถ่ายพืชผลโดยละเอียดแล้ว GPT4 ยังสามารถวิเคราะห์ภาพถ่ายทุ่งนาเพื่อมอบภาพรวมที่ครอบคลุมของภูมิทัศน์ทางการเกษตร การวิเคราะห์ภาพถ่ายทุ่งนา ChatGPT 4.0 สามารถช่วยระบุปัญหาที่อาจเกิดขึ้น เช่น การกัดเซาะหน้าดิน น้ำท่วมขัง หรือการขาดธาตุอาหาร สิ่งนี้จะช่วยให้เกษตรกรตัดสินใจเกี่ยวกับการปลูกพืชหมุนเวียน การชลประทาน และการใส่ปุ๋ยได้อย่างมีข้อมูล

โดยรวมแล้ว เทคโนโลยีเช่นความสามารถในการอธิบายภาพของ GPT4 สามารถเป็นตัวเปลี่ยนเกมสำหรับอุตสาหกรรมการเกษตร ด้วยการให้ข้อมูลเชิงลึกโดยละเอียดแก่เกษตรกรเกี่ยวกับสุขภาพพืชผล การวิเคราะห์ศัตรูพืช และภาพถ่ายทุ่งนา โมเดลภาษานี้สามารถช่วยให้พวกเขาตัดสินใจได้อย่างมีข้อมูลมากขึ้นและดำเนินการอย่างทันท่วงทีซึ่งสามารถปรับปรุงผลผลิตพืชผลและความสามารถในการทำกำไรได้

autoGPT สามารถช่วยเหลือภาคเกษตรและเกษตรกรได้อย่างไร

ดังนั้น ฉันจึงลองใช้ autoGPT เป็นผู้ช่วยเพื่อช่วยฉันในหัวข้อทางการเกษตร โดยเฉพาะอย่างยิ่งเพื่อช่วยในการค้นหาเงินอุดหนุน ตัวแทน GPT แบบอัตโนมัติที่ค้นหาและขูดข้อมูลจากอินเทอร์เน็ตอาจมีประโยชน์มาก ดังนั้นฉันจึงเรียกตัวแทน AI นี้ว่า "subsidyAI" และขอให้ค้นหาโครงการปัจจุบันที่น่าสนใจ ในขณะที่ AI สามารถเข้าถึงเว็บไซต์ที่ถูกต้องเพื่อทำการวิจัยได้ แต่ก็ล้มเหลวในการรวบรวมข้อมูลที่ถูกต้อง (และอย่าเพิ่งพูดถึงผลลัพธ์) ฉันเชื่อว่า autoGPT สำหรับภาคเกษตรอาจกลายเป็นเรื่องใหญ่ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อเชื่อมต่อกับการตรวจจับภาพ autoGPT มาแล้ว มาให้เวลาอีก 2-3 เดือน แล้วฉันจะลองอีกครั้ง อ่านด้านล่างว่าโปรแกรมของฉันพยายามทำอะไรที่นี่

โปรแกรมนี้เป็นสคริปต์ Python ที่ใช้ AutoGPT API เพื่อทำงานบางอย่างที่เกี่ยวข้องกับการตรวจสอบเงินอุดหนุนทางการเกษตรในภูมิภาค Poitou-Charentes ของฝรั่งเศส โปรแกรมเริ่มต้นด้วยการค้นหาและรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับตัวชี้วัดระดับภูมิภาคและสิ่งแวดล้อมที่เกี่ยวข้อง เช่น ข้อมูลเกี่ยวกับประชากรศาสตร์ ห้องปฏิบัติการหรือตลาด และสถิติทางสังคม จากนั้นจึงใช้ข้อมูลนี้เพื่อระบุแหล่งเงินอุดหนุนทางการเกษตรที่เป็นไปได้ในภูมิภาค โดยเฉพาะอย่างยิ่งที่เกี่ยวข้องกับพืชผล เช่น แอปเปิ้ล องุ่น AOC คอนญัก และอัลฟัลฟา

โปรแกรมยังวางแผนที่จะเริ่มตัวแทน GPT เพื่อช่วยสร้างแนวคิดเกี่ยวกับวิธีการมีคุณสมบัติและใช้เงินอุดหนุนทางการเกษตรเหล่านี้ ตัวแทนจะได้รับพร้อมท์ที่ชัดเจนและละเอียดเพื่อเน้นการตอบสนอง และคาดว่าจะให้แนวคิดอย่างน้อยห้าประการที่แตกต่างกันเกี่ยวกับวิธีการที่เกษตรกรสามารถมีคุณสมบัติสำหรับเงินอุดหนุนทางการเกษตรในฝรั่งเศส และห้าแนวคิดที่แตกต่างกันเกี่ยวกับวิธีการใช้ประโยชน์จากเงินอุดหนุนเหล่านี้ให้เกิดประโยชน์สูงสุด

โปรแกรมนี้มีเป้าหมายเพื่อวิจัยวิธีการกำหนดมูลค่าของเงินอุดหนุน และเกษตรกรจะสามารถยื่นขอรับเงินอุดหนุนที่ตนมีสิทธิ์ได้รับในภูมิภาค Poitou-Charentes ได้อย่างไร โดยมีแผนที่จะดำเนินการค้นหาข้อมูลอย่างละเอียดจากเว็บไซต์ของหน่วยงานรัฐบาลและองค์กรที่เกี่ยวข้อง ตรวจสอบกับเกษตรกรในภูมิภาค และปรึกษาผู้เชี่ยวชาญด้านการเกษตร เพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับกระบวนการยื่นขอรับเงินอุดหนุนเหล่านี้

ตลอดการดำเนินงานของโปรแกรม โปรแกรมจะตระหนักถึงข้อจำกัดที่อาจเกิดขึ้นของข้อมูลที่รวบรวมได้ และจะดำเนินการตรวจสอบขั้นตอนหรือคำแนะนำใดๆ ที่เสนอโดย GPT agent หรือแหล่งข้อมูลอื่นๆ อย่างรอบคอบ อย่างไรก็ตาม สิ่งนี้ยังไม่ประสบความสำเร็จ

แต่ก่อนอื่น มาดูกันว่าแบบจำลองภาษาไม่สามารถทำอะไรได้บ้าง (ในขณะนี้):

ข้อจำกัด: ความไม่สามารถของ ChatGPT ในการสรุปและทำความเข้าใจความสัมพันธ์เชิงเหตุและผล

เทคโนโลยี AI และ machine learning ได้มอบข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าแก่เกษตรกร เช่น การเพิ่มผลผลิตทางการเกษตร อย่างไรก็ตาม ข้อจำกัดของแบบจำลองภาษา เช่น ChatGPT ได้ปรากฏชัดเจนมากขึ้นเรื่อยๆ แบบจำลองภาษาขาดความสามารถในการสรุปและทำความเข้าใจความสัมพันธ์เชิงเหตุและผล ทำให้ไม่เพียงพอที่จะทดแทนความเข้าใจเชิงประชานของเกษตรกรที่มีประสบการณ์ได้

ในการประสบความสำเร็จในการเกษตร เกษตรกรต้องมีความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับสภาพแวดล้อมของตน และมีความสามารถในการปรับเปลี่ยนแนวปฏิบัติของตนตามสภาวะที่เปลี่ยนแปลงอยู่เสมอ: คิดอย่างเป็นนามธรรมและตัดสินใจอย่างมีข้อมูลโดยอาศัยข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์หรือไม่แน่นอน แม้ว่า AI จะสามารถช่วยเหลือในกระบวนการตัดสินใจเหล่านี้ได้ แต่ก็ไม่สามารถทดแทนทักษะการคิดเชิงวิพากษ์และประสบการณ์ของเกษตรกรได้ (ก็ค่อนข้างชัดเจน อย่างน้อยก็สำหรับฉัน)

ดังนั้น จึงเป็นสิ่งสำคัญสำหรับเกษตรกรที่จะต้องพึ่งพาความรู้และประสบการณ์เชิงประชานของตนเองต่อไป ในขณะเดียวกันก็ใช้เทคโนโลยี AI เป็นเครื่องมือในการเสริมการตัดสินใจและปรับปรุงผลลัพธ์ทางการเกษตร ทั้งหมดนี้คือการสร้างสมดุลที่เหมาะสมระหว่างประโยชน์ของเทคโนโลยี AI และคุณค่าที่ (ในขณะนี้) ไม่สามารถทดแทนได้ของความเข้าใจและการปฏิสัมพันธ์ของมนุษย์

ตัวอย่างวิธีการที่เกษตรกรและผู้ปลูกพยายามใช้ chatGPT

• หลังจากสังเกต ทดลอง และอ่านเกี่ยวกับ chatGPT และการเกษตร ฉันตัดสินใจสร้าง GPT เวอร์ชันการเกษตรของตัวเอง

แจ้งให้เราทราบว่าคุณกำลังคิดอะไรอยู่ที่ twitter.com/agtecher_com หรือส่ง ข้อเสนอแนะ

นี่คือคำแปลเป็นภาษาไทย โดยรักษาคำศัพท์ทางเทคนิค ตัวเลข หน่วย URL รูปแบบ Markdown และชื่อแบรนด์ พร้อมใช้ศัพท์เกษตรกรรมที่เป็นมืออาชีพ:

• โครงการเสริมนี้ ชื่อว่า Farmer GPT ใช้ ChatGPT และ Whisper เพื่อให้ความช่วยเหลืออันมีค่าแก่เกษตรกรในอินเดีย ช่วยให้พวกเขาปรับปรุงแนวทางการทำฟาร์ม ผลผลิต และความสามารถในการทำกำไร โดยให้ข้อมูลสภาพอากาศแบบเรียลไทม์ คำแนะนำพืชผลเฉพาะบุคคล และการสื่อสารแบบ peer-to-peer กับผู้เชี่ยวชาญและเกษตรกรรายอื่น ผู้ช่วย AI ประเภทนี้มีศักยภาพที่จะเข้ามาแทนที่นักปฐพีวิทยา ปฏิวัติแนวทางการทำฟาร์มในอินเดีย โดยใช้พลังของ AI และการส่งข้อความที่ปลอดภัย เพื่อช่วยให้เกษตรกรประสบความสำเร็จในอุตสาหกรรมที่มีการแข่งขันสูง

“Farmer GPT” มีข้อเสีย เนื่องจากปัจจุบันให้ผลลัพธ์ที่คล้ายคลึงกับ GPT มาตรฐาน โดยไม่มีโมเดล finetuning หรือฐานข้อมูลที่เชื่อมต่อ นอกจากนี้ ผู้ใช้อาจได้รับคำตอบนอกเรื่อง เช่น คำตอบสำหรับคำถามว่า “จะอบมันฝรั่งอย่างไร” แม้ว่าจะไม่เกี่ยวข้องกับการเกษตรก็ตาม

• การประมาณผลผลิตและกรณีมะม่วง: Vishnu Sankar ถามเมื่อวันที่ 11 ก.พ.: ได้รับคำตอบที่แตกต่างกันเกี่ยวกับศักยภาพผลผลิตทางพันธุกรรมของมะม่วงและช่องว่างผลผลิตจากผลผลิตจริง จึงได้ตรวจสอบกับ ChatGPT มะม่วง #การปลูกมะม่วง #UHDP #การทำฟาร์ม #เกษตรกรรม #ผลไม้ #สวนผลไม้ โมเดลภาษาคาดการณ์ว่าต้นมะม่วงหนึ่งต้นสามารถผลิตมะม่วงได้ระหว่าง 50-300 ลูกต่อปีต่อต้น โดยต้นที่ให้ผลผลิตสูงสามารถผลิตได้ถึง 1,000 ลูกต่อต้นต่อปี

• อีกตัวอย่างที่ดีที่พบคือเรื่อง เกษตรกรรมฟื้นฟูในไร่องุ่น: wine thinker หรือ post.news/robertjoseph @robertjoseph เขียนเมื่อวันที่ 5 ก.พ. 2023: “มีใครทราบเกี่ยวกับการใช้ขนไก่ในการปลูกองุ่นบ้างไหม? @SpierWineFarm ใช้ และ #ChatGPT อธิบายเหตุผลบางประการ” ฉันได้ขอให้มัน เขียนเรียงความเกี่ยวกับบทบาทของขนไก่ในเกษตรกรรมฟื้นฟู ฉันได้สอบถาม Spier Wine Farm ผ่านทาง twitter ว่าเรียงความนั้นมีความถูกต้องมากน้อยเพียงใด ดังนั้นเรามารอดูกัน

• การศึกษาด้านการเกษตร: ตัวอย่างที่เฉพาะเจาะจงมากจากครูเกษตรกร Cassie Joiner @Cass_Joiner ผู้เขียนเมื่อวันที่ 1 ก.พ. 2023: "งานแรกที่ฉันมอบหมายให้ ChatGPT คือการเขียนแผนการสอนสำหรับสิ่งที่ฉันจะสอนในวันพรุ่งนี้ 'พันธุศาสตร์ในการเกษตร' และชีวิตครูของฉันก็เปลี่ยนไปตลอดกาล"

การควบคุมศัตรูพืชในมะเขือเทศ ทั้งคำถามในรูปแบบข้อความและโค้ด Python สำหรับการตรวจจับภาพ: คำถามที่เฉพาะเจาะจงมากอีกประการหนึ่งในสาขาการหลีกเลี่ยงโรคราแป้งในมะเขือเทศ: Shailendra singh @srj0408 เขียนเมื่อวันที่ 10 ธันวาคม 2022: ได้ลองใช้ ChatGPT วันนี้กับคำถามเกี่ยวกับ #agritech และผลลัพธ์นั้นยอดเยี่ยมมาก #agriculture #chatgpt3 #ChatGPT #OpenAI #OpenAIChatGPT #startup

ผู้ใช้กำลังทดสอบ chatGPT ในฐานะเครื่องมือสนับสนุนการเขียนโค้ด (การเขียนโค้ด Python ด้วย chatGPT ทำงานได้อย่างน่าประทับใจแล้ว แม้ว่าจะไม่ได้ถูกฝึกมาเพื่อสิ่งนี้ก็ตาม) เพื่อนำโมเดล Support Vector Machine (SVM) มาใช้ใน Python สำหรับการวิเคราะห์ภาพใบพืช

เพื่อหลีกเลี่ยงโรคราแป้งในต้นมะเขือเทศ คุณสามารถดำเนินการตามขั้นตอนต่อไปนี้:

1. ปลูกพันธุ์ที่ต้านทานโรค: มะเขือเทศบางพันธุ์มีความต้านทานต่อโรคราแป้งมากกว่าพันธุ์อื่น เลือกพันธุ์ที่มีความต้านทานต่อโรคดีเป็นที่รู้จัก เช่น 'Mountain Magic' หรือ 'Legend'
2. จัดให้มีการหมุนเวียนอากาศที่ดี: โรคราแป้งเจริญเติบโตได้ดีในอากาศที่ชื้นและนิ่ง เพื่อป้องกันโรค ตรวจสอบให้แน่ใจว่าต้นมะเขือเทศของคุณมีระยะห่างระหว่างกันเพียงพอ และจัดให้มีการหมุนเวียนอากาศที่ดีรอบๆ ต้นโดยการตัดแต่งกิ่งอย่างสม่ำเสมอและหลีกเลี่ยงการรดน้ำมากเกินไป
3. หลีกเลี่ยงการรดน้ำจากด้านบน: การรดน้ำต้นมะเขือเทศจากด้านบนอาจทำให้ใบเปียก ซึ่งสร้างสภาพแวดล้อมที่เอื้อต่อการเจริญเติบโตของโรคราแป้ง แทนที่จะเป็นเช่นนั้น ให้รดน้ำต้นไม้ที่โคนลำต้น หรือใช้ระบบน้ำหยด
4. ใช้สารกำจัดเชื้อราที่มีส่วนผสมของกำมะถัน: หากต้นมะเขือเทศของคุณเป็นโรคราแป้ง คุณสามารถใช้สารกำจัดเชื้อราที่มีส่วนผสมของกำมะถันเพื่อรักษาโรคได้ ใช้สารกำจัดเชื้อราตามคำแนะนำบนฉลาก และทำซ้ำการใช้เป็นระยะๆ เพื่อป้องกันไม่ให้โรคแพร่กระจาย
5. ปฏิบัติการหมุนเวียนพืช: โรคราแป้ง…

กฎ: รักษาคำศัพท์ทางเทคนิค ตัวเลข หน่วย URL การจัดรูปแบบ markdown และชื่อแบรนด์ ใช้ศัพท์เกษตรกรรมที่เป็นมืออาชีพ

• ไม่ใช่ตัวอย่างที่เฉพาะเจาะจง แต่เป็นเรื่องที่น่าสนใจที่ ผู้เชี่ยวชาญด้านเรือนกระจกและข้อมูล John Beauford ได้หยิบยกขึ้นมา: ChatGPT อาจส่งผลกระทบต่ออุตสาหกรรมพืชสวนอย่างไร: ChatGPT สามารถเป็นผู้ช่วยที่ยอดเยี่ยมสำหรับผู้ปลูกพืชสวน โดยการจัดหาระบบเทคโนโลยีขั้นสูงและบูรณาการสำหรับเรือนกระจกของพวกเขา

ด้วยการผสานรวมกับซอฟต์แวร์ ERP ของผู้ปลูก เซ็นเซอร์ การพยากรณ์อากาศ และการวิเคราะห์การขาย โมเดลภาษานี้สามารถช่วยให้ผู้ปลูกเข้าใจการดำเนินงานของตนได้ดีขึ้น สร้างและดำเนินการตามแผนที่ดีขึ้น เพิ่มผลกำไรให้เหมาะสม และปรับปรุงประสิทธิภาพการเติมสินค้า สามารถทำงานซ้ำๆ และการวิเคราะห์ข้อมูลที่ซับซ้อนโดยอัตโนมัติ ทำให้มีเวลามากขึ้นสำหรับงานที่สำคัญกว่า เทคโนโลยีนี้จะเป็นส่วนสำคัญของระบบอัตโนมัติทางธุรกิจระลอกต่อไปสำหรับผู้ปลูก และมีศักยภาพในการนำไปใช้กับการวินิจฉัยพืชแบบเรียลไทม์และการวิเคราะห์ต้นทุน การผสานรวมโมเดลภาษาเข้ากับข้อมูลและระบบเฉพาะสำหรับการดำเนินงานของผู้ปลูก สามารถให้ส่วนต่อประสานที่เหมือนมนุษย์มากขึ้นกับธุรกิจเรือนกระจกของพวกเขา ทำให้ผู้ปลูกเข้าถึงและวิเคราะห์ข้อมูลที่สำคัญได้ง่ายขึ้น

นี่คือคำถามที่แท้จริงที่ฉันมีในช่วงฤดูร้อนปี 2022 และฉันได้ทดสอบกับ chatGPT ของ openAI:

คำถาม: "ฉันมีพื้นที่ 1.5 เฮกตาร์ของไร่องุ่นใกล้กับเมือง Bordeaux และฉันต้องการติดตั้งระบบชลประทาน ฉันต้องการอุปกรณ์อะไรบ้างและต้องใช้แรงดัน PSI เท่าใดจึงจะครอบคลุมพื้นที่ 1.5 เฮกตาร์ได้"

คำตอบจาก openAI: "การติดตั้งระบบชลประทานในไร่องุ่นเป็นขั้นตอนสำคัญเพื่อให้แน่ใจว่าเถาวัลย์มีสุขภาพดีและให้ผลผลิต อุปกรณ์เฉพาะที่คุณต้องการจะขึ้นอยู่กับปัจจัยหลายประการ รวมถึงขนาดของไร่องุ่น ประเภทของระบบชลประทานที่คุณเลือก และงบประมาณของคุณ

โดยทั่วไป ไร่องุ่นขนาด 1.5 เฮกตาร์จะต้องใช้ระบบชลประทานขนาดค่อนข้างใหญ่ ซึ่งน่าจะรวมถึงท่อส่งน้ำหลัก รวมถึงเครือข่ายท่อข้างและหัวฉีดน้ำหรือหัวจ่ายน้ำหยดเพื่อกระจายน้ำไปทั่วไร่องุ่น คุณอาจต้องติดตั้งปั๊มเพื่อเพิ่มแรงดันน้ำและให้แน่ใจว่าครอบคลุมเพียงพอ

สำหรับแรงดันน้ำ ไร่องุ่นทั่วไปจะต้องใช้แรงดันอย่างน้อย 40 PSI (ปอนด์ต่อตารางนิ้ว) เพื่อให้แน่ใจว่าครอบคลุมเพียงพอ อย่างไรก็ตาม สิ่งนี้อาจแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับปัจจัยต่างๆ เช่น ประเภทของระบบชลประทานและการจัดวางไร่องุ่น ควรปรึกษาผู้เชี่ยวชาญด้านชลประทานเพื่อกำหนดข้อกำหนดแรงดันน้ำเฉพาะสำหรับไร่องุ่นของคุณ"

สรุปแล้ว การติดตั้งระบบชลประทานสำหรับสวนองุ่นขนาด 1.5 เฮกตาร์ จะต้องใช้ระบบที่ค่อนข้างใหญ่และซับซ้อน คุณจะต้องมีท่อส่งน้ำหลัก (main water supply line) เครือข่ายท่อแขนง (lateral lines) และหัวสปริงเกลอร์ (sprinklers) หรือหัวน้ำหยด (drip emitters) และอาจต้องใช้ปั๊มน้ำ (pump) เพื่อเพิ่มแรงดันน้ำ อุปกรณ์เฉพาะที่คุณต้องการจะขึ้นอยู่กับปัจจัยต่างๆ เช่น รูปแบบการวางผังสวนองุ่นและงบประมาณของคุณ แนะนำให้ปรึกษาผู้เชี่ยวชาญด้านระบบชลประทาน เพื่อกำหนดอุปกรณ์และข้อกำหนดแรงดันน้ำที่แน่นอนสำหรับสวนองุ่นของคุณ

---

คำถามที่พบบ่อย (Frequently Asked Questions)

---

• โมเดลภาษา AI ในการสนับสนุนการตัดสินใจทางการเกษตร (2023) - การวิจัยเกี่ยวกับประสิทธิภาพของโมเดลภาษา AI สำหรับการประยุกต์ใช้ในการเกษตร
• AgFunder (2023) - แนวโน้มการลงทุนใน AI และเทคโนโลยีการเกษตร
• @agtecher_com บน Twitter (2023)
• Cassie Joiner บน Twitter (2023) - การศึกษาทางการเกษตรและการวางแผนบทเรียนด้วย ChatGPT
• Robert Joseph บน Twitter (2023) - การเกษตรแบบฟื้นฟูในไร่องุ่น
• Shailendra Singh บน Twitter (2022) - การควบคุมศัตรูพืชในมะเขือเทศและการตรวจจับภาพ
• John Deere (2023) - การประยุกต์ใช้ AI เชิงพาณิชย์ในอุปกรณ์และระบบการเกษตรสมัยใหม่
• องค์การอาหารและเกษตรแห่งสหประชาชาติ (2023) - มุมมองระดับโลกเกี่ยวกับ AI และเครื่องมือดิจิทัลในการเกษตร
• Greenhousegrower (2023) - ChatGPT ส่งผลกระทบต่ออุตสาหกรรมพืชสวนอย่างไร
• Microsoft Research (2023) - แพลตฟอร์มข่าวกรองทางการเกษตรที่ขับเคลื่อนด้วย AI โดยใช้โมเดลภาษา
• IBM Watson Decision Platform for Agriculture (2023) - โซลูชัน AI และ Machine Learning สำหรับการตัดสินใจทางการเกษตร
• โมเดลภาษาขนาดใหญ่สำหรับการจัดการความรู้ทางการเกษตร (2023) - การวิเคราะห์ทางวิชาการเกี่ยวกับการประยุกต์ใช้ LLM ในระบบความรู้ทางการเกษตร
• เอกสารทางเทคนิค OpenAI GPT-4 (2023) - เอกสารเกี่ยวกับความสามารถและการประยุกต์ใช้ GPT-4 อย่างเป็นทางการ