不少人對人工智能（AI）的刻板認知，大多是類似語音助理提醒用戶每日生活行程等。事實上，AI的和機器學習的真正力量，是在于如何使專業(yè)技術(shù)和知識變的更加「民主化」，降低那些曾經(jīng)只受限于一小部分專家才能執(zhí)行的任務(wù)的基礎(chǔ)門檻，例如存在許多氣候、地理和人為變量的農(nóng)業(yè)領(lǐng)域。據(jù)報導，透過使用機器學習算法來吸收大量的數(shù)據(jù)、識別模式并應(yīng)用統(tǒng)計概率，便能使AI選擇出一種最有可能導致成功結(jié)果的行動方向與過程。

盡管如此，若欲將機器學習應(yīng)用于農(nóng)業(yè)生存領(lǐng)域中，則整體過程勢必仍存在著相當程度的復雜性。舉例來說，無論一塊田地處于多平靜的狀態(tài)，觀察者都可輕易注意到，農(nóng)田本身就混雜著許多不同的變量和條件。同樣的種子在不同地區(qū)的種植結(jié)果亦不全然相同，甚至相差甚遠。即便是在同一塊連接的土地上，也可能出現(xiàn)一端部分田地的整體耕作條件與其它部分不相同的情況。

因此對于農(nóng)民而言，不到最后收割日，種植的結(jié)果便難以真正被有效預(yù)測出來。這樣的情況，主要是因為受到了數(shù)千個相互關(guān)聯(lián)的變量因子交織在一起的結(jié)果所致，例如土壤中所含的養(yǎng)份比重、土壤質(zhì)量的變化、陽光或多云等不同天氣變化過程、降雨量、溫度、昆蟲的出沒、作物疾病、以及其它許多變量。

然而，這正是機器學習能藉此展現(xiàn)出由一片混亂之中厘出清晰之處的所在之地。例如透過放置于田野中的遠程傳感器便能接收到環(huán)境條件并轉(zhuǎn)化為統(tǒng)計數(shù)據(jù)，再由算法來處理這些數(shù)據(jù)，進而適應(yīng)和學習預(yù)測一系列的結(jié)果。農(nóng)民也能利用這些AI技術(shù)作出更好的田野決策，進而幫助提高耕作成功的機率。

一直以來，農(nóng)場的生產(chǎn)力往往取決于種植者的經(jīng)驗；倘若能夠改變這種現(xiàn)況，便能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域中創(chuàng)造出重大的轉(zhuǎn)變，甚至為新手農(nóng)民提供最佳耕作決策并增長其種植技術(shù)。更重要的是，這種轉(zhuǎn)變對于無豐富耕作經(jīng)驗的發(fā)展中國家尤有助益。

精準農(nóng)業(yè)（precision agriculture）的崛起，為廣泛傳播機器專業(yè)知識的道路開啟了一扇契機之門。遠程傳感器、衛(wèi)星和無人飛行載具（UAVs）可全天候在整塊農(nóng)田中搜集信息和數(shù)據(jù)，用來監(jiān)測作物健康、土壤狀況、溫度和濕度，并以有效的方式解讀這些數(shù)據(jù)，使作物的收獲愈來愈穩(wěn)定，同時減少浪費與降低成本，最終將利益回饋至消費者。

機器學習算法也可應(yīng)用在抵抗干旱或昆蟲的育種過程之中。透過AI技術(shù)在育種中的應(yīng)用，將有助于孕育出擁有更佳外觀、更長保鮮期、口感更佳、以及更強壯健康的品種，進而推升整體產(chǎn)量。