不要亂扔塑膠！人工智慧如何改善回收利用。
回收利用是一件深受我喜愛的事情，因此我將重點討論這個機器學習範例。在 www.bigdata-madesimple.com 有一篇 2019 年 5 月的文章「機器學習的十大真實範例」，其中羅列了許多其他範例。
我的一項家務是清空家裡的回收箱。我們回收當地回收站接受的所有物品——新聞用紙、鋁罐、金屬罐和某些塑膠製品。只要在他們的清單上，我們就回收。我們也不需要對回收物進行預先分揀——我們可以把所有東西放入一個回收箱（以前不是這樣，以前我們必須對所有可回收物進行分揀）。
但回收站並不是什麼都收。它們可能不回收粘土塗層紙（如光滑的目錄封面）、較薄的塑膠（這是最近才有的變化）或接觸過食物的紙板。
因此，我們（人類）決定什麼可以回收，什麼不可以回收。我們識別塑膠容器上的編碼並進行分揀，檢查紙張塗層（如果有的話）並進行分揀，查看紙板（是的）並進行分揀。但人類的分揀工作到此為止。所有東西被放進一個回收箱，每週開車運到當地的回收站。
回收人員的工作要艱巨得多。他們必須快速分揀所有運來的數量巨大的可回收物。他們必須識別無糖飲料罐，然後將其與週日漫畫、湯罐、可回收塑膠和電池分開。
他們採用的方法類似於我決定哪些東西進入回收箱、哪些不進入回收箱的過程。回收站的人工分揀員需要站在分揀區附近，觀察混合回收物，識別出特定的可回收物，將其從混合回收物中取出，放入分類好的回收箱。
如果使用人工（在回收站）識別並將其指定的可回收物分揀到回收箱，想一想，當我們有更多的人進行回收時，擴大這一規模所面臨的挑戰。使用人工分揀員的回收站如何有效地擴大規模？ 它們如何處理可回收物的變化？ 它們會關閉分揀線並訓練分揀團隊嗎？ 可回收物總量的波動如何？ 如果數量翻了三倍怎麼辦？ 這些都是人工分揀難以解決的問題。在家裡很簡單——我只為我的家庭分類，我不著急，而且我把目前可回收物清單放在回收箱附近。
回收站如何才能高效率、高效益地管理可回收物的變化？ 解決方案：支援機器學習的自動分揀機。
如果我們能在回收站部署以 AI 為基礎的和經過 ML 訓練的分揀機，分揀情況將大為改觀。
有了以 AI 為基礎的分揀機，我們在評估通過分揀帶的可回收物時就不會出現人為錯誤。我們可以使用一台無偏見的分揀機，對哪些物品放入哪個回收箱做出相同的決定。
如果可回收物清單發生變化，或者回收箱移動或分揀規則改變，該怎麼辦？ 這也變得更加簡單——我們只需將最新的分揀模型下載到 AI 分揀機，就能讓分揀線快速運轉起來。
以 AI 為基礎的分揀機對大型回收站意味著什麼？ 這可能意味著分揀效率更高、速度更快、錯誤更少，或者對回收物和回收價值的條件變化反應更快。這也可能意味著回收規模可以更快地擴大，使我們能夠回收更多資源。
這是不是表示我不用分類和清空家庭回收箱了？ 不是，但是！如果我可以將更多回收物放入回收箱，我會很高興！
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