【熱門】人工智慧作文錦集六篇
在日常學習、工作抑或是生活中，大家都嘗試過寫作文吧，作文是人們以書面形式表情達意的言語活動。還是對作文一籌莫展嗎？下面是小編為大家收集的人工智慧作文6篇，僅供參考，希望能夠幫助到大家。
人工智慧作文 篇1
這個週六下午，我跟班裡幾位同學一起到少兒圖書館三樓，參加了一個很有意義的講座。有陽光少年報舉辦的暑期大講堂，講的是‘’人類會被人工智慧控制嗎‘’？光聽這個名字就充滿了好奇心，真想多瞭解一下人工智慧。
一開始老師跟我們說，她不是現實中人，她是從20xx年穿越回來的，同學們哪裡相信。老師讓同學們積極回答了什麼是人工智慧？同學們知識都很淵博，每個回答的都很生動，那什麼是人工智慧呢，我也查了一些資料，人工智慧就是計算機科學的一個分支，研究應用計算機來模擬人類的某些智慧活動，從而代替人類的某些腦力勞動。我們生活中常用的有人工智慧手機，智慧家電，智慧汽車，現在有智慧商店。老師講到了阿爾法狗下圍棋，已經沒有任何人能超越了。我真的很擔心再過幾十年，人工智慧將會發展的一個更高的領域，會控制人類，控制地球嗎？
時間過得真快，不知不覺中講完了，我還沉浸在思考中，人類如果不被人工智慧控制就不要變得懶惰，合理的利用人工智慧，為人類服務。
人工智慧作文 篇2
顯然，人們在面對這個洪荒的手勢時已經開始驚慌失措了。
人工智慧似乎不像變遷來得那樣安靜，彷彿更接近於一種狂潮與風暴。我們能否做出理智而大度的回應？當然可以。
突如其來的人工智慧讓人們驚喜出一種緊張，這不是科技本身的錯誤。隨著機器人餐廳開始罕見地生長在城市的一隅，不僅提高了服務效率，更重要的是它確是可以增長一個國度的創造力的。孩子是機器人餐廳的常客，在想象力萌發的階段讓科技的魅力入股，是大有益處的。同時，今年的就用到了智慧機器人進行身份驗證，各代表無不為人工智慧折服。“人工智慧未來將創造更多的價值。”這樣的說法並沒有根本性的錯誤。
人工智慧造福人類。如果真要達到造福的目的，就不應該畏畏縮縮失去莊矜；也不要鋪張過度，過分自信，這也顯得粗俗。
凡事有度，這兒要講的是感性與智慧的度。雖然二者看來並不矛盾，但是人們常認為只能吞掉了感性，世界的低溫彷彿都正裹挾著你我。要使二者達到新的平衡，我們還要事事作出重要的抉擇。不知哪位文人墨客常說：“我依然習慣於寫。”這話說得平靜卻充滿自信。給遠方親友親手寫一封信，文筆雖攀不上什麼陸海潘江，但帶著溫度的字型確是比人工智慧軟體定時傳送的信件豐盈得多。創造感性來與智慧的理性達到新的張力才是我們應該去追求的。
人類的惰性是貪婪的，倘若使得人工智慧擠佔了我們的思考空間，而讓惰性漸漸生長起來，倒是件可怕的事。用得好，它可以成為一種媒介，用得不好，一旦失足進去，便很難自拔。人們應當在社會事件中做足了思考，然後巧用人工智慧這一跳板。韓國首爾舉辦的五場人機大賽中，李世石失敗了。但是他與人工智慧系統所展開的積極競爭，正是我們接下來應該回應的態度。不要僵死地使用人工智慧系統，而要靈活地利用它，這一方面，李世石是一面很好的鏡子。所以，請留給自己充足的空間，去思考。
人們對於人工智慧不同的反響取決於人們不同的心態，對於霍金所言的“人工智慧對人類產生威脅”我認為他看得還是太近，或者說這本質是他的一種膽怯，總是害怕人類被替代。其實，越是放不開手腳，反而越容易被束縛。只要培養起健康的科技心態，大膽地巧用人工智慧，想必霍金的擔心也不是問題。可是，他的貪心正反映了現狀的不健康，所以認真腳踏實地改變回應的態度是關鍵。
李世石的失敗是勝利的前奏，人人都像他那樣冷靜地回應的話，人類與人工智慧是可以攜手共進的。
人工智慧作文 篇3
“我們來自一個良心卻各自藏起。”——題記
近日，棋士柯潔與ALPHAGO的圍棋人機大戰再次引發了社會各界對人工智慧的關注，民眾對於人工智慧具備自我意識然後統治人類的恐慌亦隨之再度升溫。根據恐怖谷理論，人類總傾向於恐懼與自己相像卻又並非人類的事物，但這次我們或許應當轉而恐懼恐懼本身，正如庫克所言：“人類像計算機一樣思考，失去了價值觀和同情心，罔顧後果。”
近些年“精緻的利己主義者”的概念廣為流傳，甚至儼然成為了一個褒義詞。這本身無可厚非，畢竟在當今社會競爭激烈的大背景下，每個人都想抓住機會向上走，想呼吸新鮮的上層空氣，想一窺自己沒有見過的風景。但試問，我們會不會有一天為了所謂的出人頭地義無反顧地丟棄名為“道德”，“良知”和“同情心”的累贅包袱？我們會不會有一天為了那個達到那個所謂的理想目標而罔顧他人的利益？“沒辦法，我只是為了保全自己而已”————那一天的我們這樣辯解，人類文明數萬年的道德體系搖搖欲墜。
人工智慧的概念自從初生就似乎被人們看成了壓垮這個脆弱的道德體系的最後一根稻草。我們用精緻的外殼武裝自己，我們漸漸懷疑這個支撐了我們上萬年的信仰是否真的存在過，於是我們在僅僅是人工智慧的概念面前潰不成軍，我們久久的埋藏自己的良心，久到幾乎忘了它曾經帶我們走出矇昧的黑暗，支援著我們度過漫長歲月，去尋找光和熱。
“我們的心死了嗎？”有人這樣問。
於是有人停下腳步徘徊不定，有人自欺欺人的矇住眼睛當作一切與自己無關，有人揮舞起旗幟大喊原始社會萬歲！田園牧歌萬歲！
他們唯獨不願回頭看看那個奄奄一息的道德體系，亦不願回頭撿拾一路走來丟掉的價值觀，同情心和良知。
這無疑是荒唐的，科學發展的腳步從來都不會因為個人意志而停滯。我們應當做的，也許是單純的回頭，去重新構建那個曾經堅固恢弘的道德大廈，去重新構建我們柔軟的內心。
我們研究人工智慧，我們追求最簡短的科技和最精密的邏輯，我們在嘗試賦予人工智慧“意識”的同時試圖將我們的思維貼近計算機的，試圖將自己塑造成刀槍不入的盡善盡美的“完人”。如是，幾十年後，我們或許需要依靠計算機來教會我們什麼是“愛”。
別走得太快，等一等靈魂。
人工智慧作文 篇4
深度學習目前最接近人類智慧
要回答上述問題，需要先了解一下人工智慧在自然語言處理中的工作模式。
所謂自然語言處理，簡單點說，就是利用計算機對人類語言進行分析，以完成自動分詞、詞性標註、語音識別、自動文摘、機器翻譯、人機對話等一系列由簡到繁的語言任務。
在自然語言處理技術的發展過程中，經歷了三種研發模式：
第一種是基於規則的自然語言處理模式，主要透過對話語進行語法分析和語義分析，然後轉換成計算機程式以實現自然語言的理解和表達。這種工作模式是最容易想到也是最早進行廣泛研究的，它依賴於語言學家和計算機專家的通力合作。
但是，這種模式很快就遇到了無法突破的瓶頸，因為人類的語言理解過程實在太複雜，而語言學家對自然語言的分析很不充分，無法提供充足的語法規則和語義規則，計算機專家就陷入了“巧婦難為無米之炊”的窘境。
第二種是基於統計的自然語言處理模式，主要是對語言表達進行機率統計。這種模式下的人工智慧，不需要了解話語的句法結構和語義關係，只需考察它被人類說出的可能機率就行，被說出的機率越大，相關話語就越合理。而機率的計算，可以透過大語料庫基礎上的詞頻統計來實現。
這種工作模式不需要語言學家提供複雜的規則，讓計算機搞統計正是它最拿手的工作。統計模式的廣泛運用，在語音識別、機器翻譯等領域產生了革命性變化，使很多技術從實驗室走向了實際應用。
第三種是深度學習的自然語言處理模式。深度學習依賴的是大規模人工神經網路，也就是利用大量電腦處理單元對人類大腦的神經元系統進行模擬，然後讓這個人工神經網路透過不斷自我學習和自我調整來完成相應的工作。
這可能是目前最接近人類智慧的一種人工智慧模式，目前的發展態勢驚人，全面超越“阿爾法圍棋”的“阿爾法元”利用的主要就是深度學習技術。
把作文評分交給電腦？高利害考試中無法實施
三種工作模式下的不同人工智慧能不能應用於語文教育呢？我們不妨以作文評分為例來分別加以說明。
如果讓人工智慧給學生作文評分，按照基於規則的工作模式，就必須把評價一篇作文好壞的要素都找出來，如語言、結構、內容、思想等等。最關鍵的工作還要把這些評分因素量化，比如給一篇作文的“語言”專案打10分，你就得告訴電腦，這10分的依據是什麼？是詞彙量多少，還是句子的複雜度，還是句式的不同型別？
在第二語言教學中，類似的評分系統已經得到較為廣泛的應用，因為僅是“語言”專案的話還比較容易量化，但在母語作文評價中其可行性顯然不大。因為對於母語作文評分來說，結構、思想等專案更為重要，之前人類閱卷者的評價主要依賴整體感知，但這種感覺很難分解，更無法量化。因此，基於規則的人工智慧模式很難在作文評分上有用武之地。
如果是基於統計的工作模式，那我們就必須掌握足夠數量的作文語料，然後構建大型語料庫，分析其中各型別作文的各種資料。
比如，優秀作文和一般作文在詞彙量和句子結構上有什麼統計差異；
比如，議論文平均用幾個例子，平均引用多少句名人名言；
又比如，記敘文寫了幾個細節，每個細節平均多少字……
在統計的基礎上，把每篇作文在各方面的表現與平均值進行比對，然後評分數。
顯然，基於統計的人工智慧模式可以詳細描寫作文的各方面資料，也可以根據這些資料對作文進行等級排序，但是統計哪些資料、這些資料的解釋意義，這些資料與作文分數之間的關係，仍然需要語文專家提供意見，而這方面的研究仍然非常薄弱的。
如果是深度學習的工作模式，那就需要有大量事先標註好的作文對機器進行訓練，這些已經精準給分的學生作文，被稱為“訓練語料”。
將訓練語料輸入到人工神經網路，由其分解為一組向量，再透過分層計算得出評分，然後將機器評分與已經標註好的得分相比較，得到誤差值。
再根據誤差值，調整人工神經網路的計算方法和各個向量的權重，這樣反覆訓練後最後可以達到理想效果：人工神經網路的評分結果和事先標註的作文分數高度一致。
這樣，就算在訓練語料的封閉環境裡獲得了成功，然後就可以推向開放環境，也就是提供沒有正確評分的陌生作文，直接由機器打分。如果經驗證後和人類專家的評分結果一致，那麼我們就得到了一個能自動評分的人工智慧。
深度學習的自動評分在理論上是有可能獲得成功的，但是問題也很多。
首先，即使評分結果可用，過程的可解釋性也很差。人工神經網路把輸入的作文僅當作一個數據序列，不考慮這篇作文的語言表現、思想內容，只是透過各種複雜計算的除錯獲得理想的結果。機器的分析過程是沒有理據的，準確地說是和人類評價作文優劣的理據截然不同——它只是把活幹了，但是它是以機器的方式幹成的，人類無法理解。
其次，我們剛才對研發過程的說明其實是過於輕描淡寫了，真正要獲得實用的理想結果，訓練複雜度以及因此而要耗費的精力和財力在目前技術條件下恐怕是沒法想象的。
更重要的是，這裡還存在一個“智慧倫理”問題，如果把代表人類智慧結晶的作文交給機器去評分，而這機器又是以人類無法理解的方式評閱的，這恐怕會大規模引發公眾的質疑甚至恐懼，在高利害考試中是根本無法實施的。
根據以上分析，要在作文評價領域完全使用人工智慧，不說完全不可能，至少要走的路還很長很長。
作為語文教育的輔助工具人工智慧將大有作為
那麼，在語文教育領域，人工智慧是否毫無作為呢？當然不是。我們認為，人工智慧可以成為一個很好的輔助工具，在諸多領域大有可為。
在閱讀教學中，人工智慧可以全面統計閱讀材料的各種表現，為閱讀材料的難度分級提供可量化的標準，從而為教材選文、編制課外閱讀書目等教學實踐提供有效的幫助。
在寫作教學中，人工智慧可以透過自動摘要、自動校對等技術對學生作文進行輔導，從而提升一些基本的語言技能和寫作技術。
在練習系統中，人工功能可以構建封閉的專家系統，對一些有標準答案的知識自動出題、自動測試、自動講解，極大提高參與性和趣味性……
在評價領域，我們還是以之前分析過的作文評分來詳細談談人工智慧的可能應用吧。在中考、高考這樣的高利害考試中，套題寫作是一個非常嚴峻的問題，在實際評分時，有時難以認定並客觀給分。
今後，如果有統計型的人工智慧參與，那就可以找出相似度很高的作文來對比、評判，並且給出精確的重複率百分比。在記敘文評價時，甚至可以更精細地透過自動摘要技術、關鍵詞技術找出同樣事例來一起評分。這些技術處理無疑為杜絕抄襲、套題等不良行為提供了有效的防治措施。
此外，可以透過計算作文語句在大資料庫中出現的機率值來對作文語言的規範性進行評價。作文語言的出現機率值越高，說明其用法越常規，越符合大眾的語言規範。而機率值特別低則提示了兩種可能性，一個是語言不規範，應給予負面評價，一個是語言新穎，應給予正面評價，機器初步篩選後的具體判斷工作可以交給人類專家來執行，從而使作文語言專案的評分更加準確規範。
還有，統計型人工智慧還可以對學生作文的整體表現進行系統評估。透過對歷屆考試作文的統計分析，可以得出一系列大資料，如作文平均詞量和字量、平均句長和句法複雜度、虛詞使用情況等進行統計分析，為基層的作文教學提供充足的科學資料。
最後想強調的是，人工智慧除了在實際應用中對語文教育有多方面的輔助作用，其開發和研究中遇到的一些問題也在倒逼語文教育工作者思考一些最基本的語文問題：
要解決閱讀材料難度分級的問題，就必須搞清楚構成閱讀材料難度的因素有哪些；
要解決人工智慧自動命題自動訓練的問題，就必須搞清楚語文學科必備的知識點有哪些；
要解決作文自動評分的問題，就必須搞清楚作文的可操作的評價量表是怎麼樣的……
這些基本的語文難題以前都是含混處理掉了，這些問題不解決，人工智慧再先進也不可能對語文教育產生決定性的影響。
人工智慧作文 篇5
隨著時代的進步，科技在不斷髮展，人工智慧以各種形式出現在我們的生活中，小到一片幾奈米的晶片，大到整個網際網路的'互動系統，可以說我們的生活離不開人工智慧。
人工智慧使我們的生活變得更加便利，就按“付款”這最基本的資金流通方式來說，從最早人們出門在外需要拿著大把的錢幣，到後來出現了銀行卡，人們可以施行刷卡支付，再到現在支付寶，微信支付，人們甚至不用帶卡僅需掃二維碼即可完成支付。是人工智慧造就了現今如此快捷的生活方式
人工智慧也使得人類在工作上更加有效率。最早的人力勞動不僅耗時耗力，在精度方面也有著極大的限制，如今的電子一體化科技不僅節省了大量的人力資源，其工作精度也達到了人工不可超越的程度。人工智慧可以說是現今最偉大的發明之一。
人工智慧有眾多的好處，是否人工智慧便可完全取代人類了呢？我想答案是未必的。人工智慧說到底依舊是由人類開發出的程式，它只能單一地完成人類給其施加的指令，它的形式是單調且僵硬的。
假如你把心理調節師這一職務交給一個人工智慧去做，我想它應該會使一個患上抑鬱症的人變得更為抑鬱，甚至我認為它都能使一個普通的正常人也變得抑鬱煩躁。這樣的原因是顯而易見的，人類的情緒千變萬化，一個情緒的背後可能隱藏著更多的情緒，這是人工智慧所無法瞭解的。
所以我們不必擔心人工智慧是否會在將來超越人類從來替代人類，值得我們思考的應是人類是否因為人工智慧而變得懶惰，死板，沒有情趣。如果人類變得像人工智慧那樣，我想這個世界將會變得十分恐怖，人們只追求工作的效率而不顧及後果，人類失去了交流，社會變得單一無趣，生活也失去了原來的多彩而變為黑白兩色
人工智慧的益處眾多，我們應提倡且更多得去運用這一偉大的科技。與此同時我們也要對人工智慧有所思考，不能因其的諸多便利而忘了屬於人類最珍貴的東西——人情。
人工智慧作文 篇6
隨著資訊科技的不斷髮展，人工智慧技術亦也越來越普及，愈多令人驚歎的技術躍入人們的視野，許多過去人們從不敢想的成就透過計算機和人工智慧逐一實現。從日常瑣事到更高階的領域，資訊科技幾乎覆蓋一切領域。同時，藉助大資料的幫助，人工智慧在許多人類擅長的事物上體現出更勝一籌的“智慧”，這當中在近期被關注諸多的就是在圍棋領域人類不斷的挑戰失敗。
資訊科技的強大所導致的便是人類開始擔心被取代，科幻電影中涉及人工智慧產生獨立思維的題材也屢見不鮮。在這些影片中，人工智慧憑藉“不會犯錯”和“沒有感知疼痛的能力”而佔據絕對的上風，故然影視作品最後的結局總是美好的，人類取得了勝利，但也不由得使人們思考起“被取代”這一問題了。
所謂“我思故我存”，人類不斷開發出人工智慧而暫未被取代的真正原因，我認為正是在於人類具有獨立思考的能力和對生活便利性的追求，是“人”的思維揚決定的，而人工智慧相較於人類而言，就顯得“麻木不仁”了。構成人工智慧究其本源無非一串串的編碼，人工智慧只是根據編碼來行動，而編碼的決定權始終在人類手上。或許這就是庫克“不擔心計算機像人類一樣思考”的理由。
那麼真正值得擔心的是什麼呢？是人類因過度依賴計算機而導致失去了自我判斷和學習的能力，從而放棄了思考。同時，人工智慧是不存在感情認知的，當人類的思維被編碼固化之後，其價值觀和同情心便會消失殆盡。
最為直觀的例子在於，越來越多的人使用電子裝置進行社交之後，面對面談話的能力直線下降。寫字時也因慣於拼音輸入而忘記原本看來很簡單的字形。此外，人的判斷能力亦有下降的趨勢，因為計算機的編碼只有“1與0”，正確與錯誤。在快節奏的生活中，人們也開始和計算機一樣給看到的事物下定義，第一眼看覺得是錯便大聲宣揚其錯誤性並加以鄙夷，覺得對就高調傳播“正能量”，卻理所當然的無視了對與錯的辯證關係，這是價值觀的缺失。當面對網路上發起的捐助時，一部分人咬死不信，一部分人對打著道德旗號盲目跟風捐贈，兩者都是典型的“計算機思考方式”。
學而不思則罔，學是人與計算機都能做到的，思卻是獨屬人類的特性。因而如果人類將“思”都與計算機同化，那麼終有一天人類的大腦跟不上計算機的更新，從而失去本心，這才是電影所表現出來的事件的根本原因。並非人工智慧有統治人類的智慧，而是人類放棄了存在的本質“思”而甘於被統治。
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