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，是在于如何使專業技術和知識變的更加「民主化」，降低那些曾經只受限于一小部分專家才能執行的任務的基礎門檻，例如存在許多氣候、地理和人為變量的農業領域。據報導，透過使用機器學習算法來吸收大量的數據、識別模式并應用統計概率，便能使AI選擇出一種最有可能導致成功結果的行動方向與過程。

盡管如此，若欲將機器學習應用于農業生存領域中，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，觀察者都可輕易注意到，農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的種植結果亦不全然相同，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。

因此對于農民而言，不到最后收割日，種植的結果便難以真正被有效預測出來。這樣的情況，主要是因為受到了數千個相互關聯的變量因子交織在一起的結果所致，例如土壤中所含的養份比重、土壤質量的變化、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境條件并轉化為統計數據，再由算法來處理這些數據，進而適應和學習預測一系列的結果。農民也能利用這些AI技術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，農場的生產力往往取決于種植者的經驗；倘若能夠改變這種現況，便能在農業領域中創造出重大的轉變，甚至為新手農民提供最佳耕作決策并增長其種植技術。更重要的是，這種轉變對于無豐富耕作經驗的發展中國家尤有助益。

精準農業（precision agriculture）的崛起，為廣泛傳播機器專業知識的道路開啟了一扇契機之門。遠程傳感器、衛星和無人飛行載具（UAVs）可全天候在整塊農田中搜集信息和數據，用來監測作物健康、土壤狀況、溫度和濕度，并以有效的方式解讀這些數據，使作物的收獲愈來愈穩定，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用在抵抗干旱或昆蟲的育種過程之中。透過AI技術在育種中的應用，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，進而推升整體產量。