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現(xiàn)代科技農(nóng)業(yè)發(fā)展若干思考,現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科技發(fā)展趨勢

Time:2024-04-14 07:09:57 Read:0 作者:

大家好,今天小編關注到一個比較有意思的話題,就是關于現(xiàn)代科技農(nóng)業(yè)發(fā)展若干思考的問題,于是小編就整理了2個相關介紹現(xiàn)代科技農(nóng)業(yè)發(fā)展若干思考的解答,讓我們一起看看吧。

人工智能農(nóng)業(yè)的利與弊?

利:目前人工智能已經(jīng)為人類創(chuàng)造出了非??捎^的經(jīng)濟效益,人工智能可以代替人類做大量人類不想做、不能做的工作,而且機器犯錯誤的概率比人低,并且能夠持續(xù)工作,大大的提升工作效率。

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節(jié)約了大量的成本,未來的人工智能可能還會代替人類工作,代替人類做家務,幫助人類學習,甚至可以照顧老人和小孩,實時監(jiān)護人類的健康,生病了直接給人來治療,延長人類的壽命,讓人類的生活變得越來越美好。

弊:霍金曾發(fā)出警告,人類面臨一個不確定的未來,先進的人工智能設備能夠獨立思考,并適應環(huán)境變化,它們未來或?qū)⒊蔀閷е氯祟悳缤龅慕K結(jié)者!如果真的有一天,人工智能機器人變成了能獨立思考,獨立的做出準確的判斷,一旦有一天人工智能反客為主,到時人工智能對于人類將會是毀滅性的災難。甚至被人工智能消滅。地球?qū)⒈蝗斯ぶ悄芙y(tǒng)治。

當人工智能處于一個低級階段的時候,人類可以讓人工智能來代替人類進行一些需要基本思考的工作,比如記賬,審計,閱讀,還有風險更低的體力勞動,畢竟現(xiàn)在由純機器操作的工廠還是有一定事故發(fā)生率的,而人工智能是可以通過自己分析預判來減少風險的。

雖然可能會帶來大量的失業(yè),但是這本來就是社會前進必須經(jīng)歷的過程,當新技術被發(fā)明出來時一定會影響某些群體的既得利益,然而只要這個前進的方向是對的,也就無可厚非了,畢竟被取代的是所需能力不高的工種,只能怨自身沒有什么不可替代的價值了。

溫鐵軍教授面對中國農(nóng)業(yè)的解決方案是什么?

中國農(nóng)村的的根本出路是集體化道路,只有沿著毛主席的農(nóng)村戰(zhàn)略方針,中國就有希望走出符合自己國情的農(nóng)村農(nóng)業(yè)康莊大道。要以計劃經(jīng)濟為主,市場經(jīng)濟為輔的發(fā)展模式來推動農(nóng)村農(nóng)業(yè)的快速發(fā)展,做到政策精準,因地制宜的產(chǎn)業(yè)調(diào)整鏈。

從國家提倡補貼土地流轉(zhuǎn)看,這是行不通的,土地承包給承包商種沒有利潤,他們主要是拿國家補貼,前三年是按八百,五百,三百補助,過了三年沒補貼了就跑路了,地還得老百姓種。

溫教授的建議很好,只有走集體化道路才能使農(nóng)業(yè)穩(wěn)步發(fā)展。

溫教授深入基層,三農(nóng)領域太熟悉。農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化是農(nóng)業(yè)發(fā)展農(nóng)村振興的必由之路,教授作為多年來政策制度的參與者,不可能不支持。只是產(chǎn)業(yè)化發(fā)展到現(xiàn)在,重數(shù)量輕質(zhì)量,走形式而非結(jié)構(gòu),規(guī)模化并不能解決三農(nóng)所有問題。溫教授鼓勵發(fā)展合作社,也是產(chǎn)業(yè)化一種形式,著重因地制宜,適度規(guī)模,這是比較切合農(nóng)村耕作實際,實事求是的一種發(fā)展模式。

我看了溫教授的農(nóng)村發(fā)展目標是搞農(nóng)村合作社道路,我認為搞農(nóng)村合作社,有可能搞不通。因為你再合作,必競沒有年富力強的人呢,都是些老弱病殘,關建是怎么留住青年人,只有青年的參與,才能搞合作社。目前需要解決的是,怎樣才能吸引青壯年人回農(nóng)村。從這些年看,我發(fā)現(xiàn)從農(nóng)村外出打工的人員,多數(shù)反應難,想回村發(fā)展,一是地少,二是沒工廠,找工作確實難,留在城市,剛好解決溫飽,也沒有什么發(fā)展前途。即然如此,國家何不先試試每人先承包50畝看看如何,有愿意回農(nóng)村的就回農(nóng)村,不愿意回農(nóng)村的把承包地賣了也行,給他們一個自由選擇的空間。根據(jù)情況國家再給他們一些優(yōu)惠改策來帶動一下農(nóng)村發(fā)展如何。

到此,以上就是小編對于現(xiàn)代科技農(nóng)業(yè)發(fā)展若干思考的問題就介紹到這了,希望介紹關于現(xiàn)代科技農(nóng)業(yè)發(fā)展若干思考的2點解答對大家有用。

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