UC BERKELEY

我（作者，以下简称我）喜欢植物，但我对它们又不太在行。因此我将照顾植物的任务托付给了机器人。请注意，这并不是花俏无用的机器人：它们是自动水培系统，可以搞定水、营养和（假）阳光，而且它们做得很好。尤其是加州大学伯克利分校的机器人专家现在有数据支持这样一种说法，即机器人园丁可以做得和最好的人类园丁一样好。事实上，在某些指标上，机器人甚至可以做得更好。

1950年，Alan Turing考虑了“机器能思考吗（Can Machines Think）？”这个问题（https://academic.oup.com/mind/article/LIX/236/433/986238），并提出了一个基于比较人类和机器回答问题能力的测试。在这篇论文中，我们考虑了“机器能进行园艺工作吗？”这个问题，基于比较人类和机器管理真正的混养栽培园艺的能力。

加州大学伯克利分校有着悠久的机器人园艺历史，至少可以追溯到90年代初。而且（正如我所经历的），你完全可以用机器人打理花园。但真正的问题是：机器人能够高效地照料花园吗？是时候需要一个科学解释了！

AlphaGarden是商业龙门机器人耕作系统和加州大学伯克利分校的AlphaGarendSim的组合，能够指导机器人如何最大限度地提高植物健康和生长。该系统包括一个高分辨率相机和土壤湿度传感器，用于监测植物生长，从种子种植到滴灌再到修剪，一切（大部分）都是完全自动化的。花园本身有点复杂，因为它是一个混合栽培的花园（意思是有着不同的植物）。多元养殖模仿了植物在自然界中的生长方式；它的好处包括害虫抵御能力、减少施肥需求和改善土壤健康。但是，由于不同的植物有不同的需求，以不同的方式及不同的速度生长，混合养殖比单一养殖更劳动密集，这就是大多数大规模养殖的方式。

为了测试AlphaGarden的性能，加州大学伯克利分校的研究人员同时种植了两块并排的农田，种子相同。共有32种植物，包括羽衣甘蓝、琉璃苣、瑞士甜菜、芥菜、芜菁、芝麻菜、绿生菜、香菜和红生菜。在两个月的时间里，AlphaGarden全职照料其地块，而专业园艺师则照料隔壁的地块。然后，重复实验，只是允许AlphaGarden错开种子种植，让生长较慢的植物优先。人类不时地可能会帮助机器人进行修剪，但也仅限于修剪工具无法完全完成机器人指令时。

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这些测试的结果表明，该机器人在整体植物多样性和覆盖率方面都能跟上专业人类的步伐。换句话说，当由机器人进行照料时，东西生长得和由专业人类照料时一样好。最大的不同是，该机器人在减少44%的用水的同时保持了生长速度：以至于在两个月内减少了几百升水的使用。

研究人员说：“AlphaGarden因此通过了园艺的图灵测试。“不过他们仍然表示，“还有很多工作要做”，主要是通过改进AlphaGardenSim植物生长模拟器来进一步优化用水，尽管还有其他变量需要探索，比如人工光源。这里的未来有点不确定 —— 硬件相当昂贵，人力（相对）便宜。当然，人类的专业知识并不便宜。但对于我们这些非常不专业的人来说，想象一下在花园上方安装一些摄像头和传感器，然后按照模拟器的命令，在哪里、什么时候以及浇水和如何修剪 —— 把事情交给一个比自己更清楚在做什么的机器人或许更好。

来自加州大学伯克利分校的Simeon Adebola、Rishi Parikh、Mark Presten、Satvik Sharma、Shrey Aeron、Ananth Rao、Sandeep Mukherjee、Tomson Qu、Christina Wistrom、Eugen Solowjow和Ken Goldberg所著的文章“Can Machines Garden? Systematically Comparing the AlphaGarden vs. Professional Horticulturalists”在伦敦的ICRA 2023（https://www.icra2023.org/）上进行了宣讲。

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