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本文聚焦农业推广（AE）领域，探讨在人工智能快速发展下，利用多媒体数据挖掘（MDM）技术开发智能 AE 平台的相关问题。分析了 MDM 技术和 AI 辅助决策框架面临的挑战，提出标准化数据集、解决数据隐私等策略，并构建概念框架，为智能 AE 平台发展提供参考。
发展智慧农业推广平台的挑战与机遇：多媒体数据挖掘技术
农业推广（AE）研究在人工智能（AI）快速发展的背景下面临诸多挑战，如何从海量多媒体农业资料中高效提取知识并转化为决策工具成为关键问题。本文通过全面的文献综述，揭示了多媒体数据挖掘（MDM）技术和 AI - 辅助决策框架的应用、挑战，并提出应对策略和概念框架。
1. 多媒体数据挖掘方法
农业数据具有多媒体特性，涵盖科学出版物和非科学信息，且格式多样。MDM 技术可从这些数据中提取知识，包括静态媒体挖掘和动态媒体挖掘。
- 静态媒体挖掘
- 文本挖掘：文本挖掘整合多领域方法，通过一系列步骤处理和分析文本数据。常用方法包括自然语言处理（NLP）、信息检索（IR）、情感分析（SA）、问答（QA）等，在农业中应用广泛，如数据分析、知识提取和改善用户体验等。
- 图像挖掘：图像挖掘融合数据挖掘和图像处理，用于发现图像模式和提取隐藏信息，在农业等多领域有应用。主要方法包括图像检索、索引、分类聚类、人工神经网络（ANN）和关联规则挖掘等，可解决农业中的地理问题和辅助 AE 工作。
- 动态媒体挖掘
- 视频挖掘：视频挖掘在多领域重要，可分析视频序列获取隐藏信息，但面临语义差距和算法选择等挑战。主要方法包括模式挖掘、聚类分类、运动挖掘、关联挖掘和视频内容结构挖掘等，在农业的畜牧行为评估、作物管理和无人机操作等方面有应用。
- 音频挖掘：音频挖掘分析音频信息，包括预处理和特征提取两个主要步骤，面临精度和成本等挑战。主要方法包括稀疏自动编码器、隐马尔可夫模型（HMMs）等，在农业中可用于作物疾病诊断、回答农民问题和牲畜发声分类等。
2. AI - 辅助决策框架
AI 和机器学习技术在农业领域应用广泛，但在 AE 中，决策 - making 过程面临挑战。一方面，现有研究在改善农业决策时，未充分考虑 AI 系统；另一方面，聚焦 AI 系统的研究未将决策作为最终目标。
- 挑战：AI 和 ML 模型结果可能与专家评估不一致，导致透明度问题和用户信任缺失，影响 AI 在 AE 决策中的应用。
- 理论与应用：众多学者提出方法改进 ML 模型性能，如混合主动策略、融合专家判断等。在农业决策中，部分研究不依赖 AI 系统，部分则融合 AI 和数据分析，但 AI 在 AE 实践中的应用仍较少。
3. 知识差距和改进建议
多媒体数据挖掘存在诸多问题，如标注数据稀缺、ML 技术有限、分析范围窄等，需收集更多数据、采用深度学习（DL）模型、结合专家知识等解决。AI - 辅助决策框架面临 AI 结果与专家评估不一致、信任问题等，需增强透明度、促进 AI 开发者与 EEs 合作解决。
4. 智慧农业推广平台发展的初步步骤
- 标准化 AI 数据集的实用策略：标准化数据集需具备特定特征，农业系统复杂，获取标准化数据集困难。可通过确定关键数据类型和来源，处理和标注数据，并以易理解格式呈现数据来实现。
- 缓解数据隐私和安全挑战的实用策略：数据隐私和安全问题影响 AI 驱动系统，在 AE 中涉及专家知识产权和农民个人信息保护。可通过确保数据开放获取、限制访问、加密和匿名化数据等措施应对。
5. 农业推广中多媒体驱动 AI 系统的案例研究
目前，成功整合主流 AI 方法和多媒体挖掘技术的案例较少。多数案例分为依赖多媒体数据库但非 AI 方法，或使用 AI 方法但仅集成到文本数据库两类。Farmer.Chat 是满足 AI 和多媒体挖掘标准的案例，ExtensionBot 则为美国 AE 社区提供了基线参考。
6. 智慧农业推广平台的概念框架
提出概念性智慧农业推广框架（C - SEAF），作为未来 AE 平台的通用模板。
- 核心组件：包括数据处理、基础 AI 模型、神经符号管道和用户界面平台四个核心模块，各模块分工明确，共同实现平台功能。
- 人在回路生命周期：HITL 机制确保 C - SEAF 的准确性，包括验证、确认、统一和评估四个迭代过程，涉及多方人员参与，保障系统质量。
- 治理结构：设立数据标准化、伦理与安全、问责与透明度三个关键机构，监督平台运行，确保符合标准和规范。
7. 结论
本研究揭示了 AE 中知识提取和决策 - making 面临的挑战，现有 MDM 技术不足且 AI 应用缓慢。未来研究应聚焦创建标准化数据集和自动化基准系统，开发 AI - 辅助 AE 平台，利用 C - SEAF 框架缓解伦理和透明度问题，实现快速信息检索和问答。
