精選人工智慧作文合集八篇
在平日的學習、工作和生活裡，大家都經常接觸到作文吧，透過作文可以把我們那些零零散散的思想，聚集在一塊。你知道作文怎樣才能寫的好嗎？以下是小編收集整理的人工智慧作文8篇，供大家參考借鑑，希望可以幫助到有需要的朋友。
人工智慧作文 篇1
你知道阿爾法狗嗎？它曾經在20xx年3月15日的人機大賽中，戰勝了頂尖的圍棋手——李世石。你知道那個北京的龍泉寺研發的小機器人嗎？它身高60釐米，身穿佛經佛法，能與人語音對話。
這些都是人工智慧。如今，人工智慧已經遍佈全球，受到大力推廣和人們的喜愛。它們已經影響到了我們的生活。
我們都說世間萬物都有兩面性。人工智慧，亦是如此，有利也有弊。有人感到恐慌，擔憂；有人看好人工智慧，想繼續推廣與完善，爭論不斷。我認為，人工智慧的利大於弊。
利
人工智慧，隨處可見：手機、電腦、電視……它們有著巨大的庫存量，而裡面的知識就更多了。就拿我們的作業來說，作業中，難免會出現不會做的題目，有些同學會選擇問家長。家長會的，就直接解決了。那要是不會呢？那在沒有人工智慧的時候，豈不是要一本本書去翻閱，要挨家挨戶去問嗎？這時人工智慧不僅為你提供了知識，還為你提供了不少的便利，也節省了許多時間。如今的快遞，也受到了人工智慧的影響，從人們手動將包裹分地區發放，到機器人來給它們分類了，節省的時間，也就更多了。
再來說說醫療——那可以讓你不得不佩服人工智慧了。幾十萬件病例，在以前，估計花上十幾年才能看完，還得在這段時間中，無新的病例出現，那有些人還沒有等到檢查，就猝然離世了。現在呢，有了人工智慧，可以將幾十年的時間，迅速縮短為兩三個月，醫生直接開藥就夠了。大大的提高了工作的效率呀！
說到工作效率，更令人驚歎的工程建築就更神奇了。以前需要搬磚的人、運轉的人、砌磚的人、刷牆的人……既危險，又要消耗大量的人力和時間，幾個月就能建好一棟樓都很不錯了。又到了現在，刷牆機、運輸機……都達到了一天可以蓋一棟樓的程度了。
人工智慧提高了工作效率，為我們生活提供了便利。
弊
人工智慧取代人類來工作，這是大多數人擔心的問題。
但，人工智慧真的會取代所有人的工作嗎？其實，對於這點不必擔心，甚至恐慌或害怕。人工智慧的大力推廣，在短期內將會有大量的人失業。長期來看，我們會出現新的工作，如製造人工智慧、創造新的人工智慧、控制或操作人工智慧……可以說，失業的問題快速的消失，僅是虛驚一場，不必恐慌。
接著，新的問題再次引發了爭論：隨著人工智慧的發展，個人資訊洩露越來越嚴重，幾乎讓你沒有了隱私。這其實就要看你如何反應了。就像為什麼有人買東西總能買到真貨一樣，如果你洩露的資訊中，有你一買到假貨就維權，那肯定沒有敢賣給你假貨了。
人工智慧有利也有弊，但弊端是我們可以透過一些方法來避免的。人工智慧的出現，為我們提升了生活環境，物質上的追求，創造了現在這樣美好的時代。
我認為，人工智慧利大於弊。
人工智慧作文 篇2
現代社會，隨著科學技術日益的迅猛發展，網路終端的人工智慧化正一步步影響我們的生活。人類的思維便被計算機無形中“鎖住”，唯有用自身的“鑰匙”才得以解脫。
無處不在的人工智慧化具有普遍性，它潛藏在我們的生活中。利用移動終端來購物已不再是種奇特的風潮，只需動動手指，物品便會自動上門；智慧化閱讀讓你盡覽其間，想閱讀什麼書都能幫助你一鍵搞定；人工智慧的社交軟體可模模擬人對話，孤獨寂寞時也會成為你的樂趣伴友。然而，頻繁出現的人工智慧化並不是偶然性的。快節奏的城市生活形成了我們的定向思維，導致在單一枯燥的形式中，只有人工智慧才能滿足人類所需，進而造成“人似機器”的精神世界，最終失去了自我的價值觀和同情心。
但，我們也不能完全否認人工智慧的優勢之處。在享受它帶給我們快捷便利體驗的同時，自我的需求量抑或是群體的滿足度都日漸上升，科技的發達亦能富國強民。
可是在我們得到物質滿足時，人工智慧化正“吞噬”我們的思考。智慧化購物雖無需出門，但缺少的是實體購物中崇高的精神享受，讓人產生惰性和不理性消費，從而依賴智慧終端，造成浮躁空虛的不滿心理。智慧化閱讀背離了紙質書籍，你將無法親身體會獨具厚重感的文字背後表露出作者的喜怒哀樂，令人缺乏想象力，形成慣性的思考模式，造就不了獨立的思想人格，在虛幻中迷失的是一顆同情心。智慧化社交“捆綁”了人與人的關係，只通過機械性回覆理解彼此的意圖，從而產生人際間隔閡，缺少溫情和感性，剩下的是空洞思維和冷漠的處世態度。
那麼，在遇上和麵對智慧化時，我們應該汲取更多有助於自身價值發揮的那部分，而不是被它所“操縱”思維。身處在沒有人工智慧的古代，歷代文人騷客都具有完整的自我認知。回看陶淵明刻畫的“世外桃源”，內心的澄澈和感懷流露於心間，寄予自我的希望在那片理想的熱土上，這不正是人工智慧所無法帶來的愉悅嗎？
這時候，停下自己的快步伐，沉浸於短暫的思考中，你會發現，在脫離了智慧終端的人工化後，自己的精神得以暢遊無阻，不再被此束縛，用理性思維的“鑰匙”開啟屬於自己的精神世界。
計算機的人工智慧化不可怕，真正可怕的是人工智慧化的人類思考。那麼，讓它遠離自己的心靈，讓心靈更靠近自己吧。
人工智慧作文 篇3
科技在現代社會發展中愈發重要，人工智慧作為其具象體現，在各大領域大放異彩。在美劇《機器少女法蘭姬》中，西格博士所創造的最新一代機器人frankie，在人與人的交往中收穫了友誼，漸漸擁有了情感，學會了像人類一樣思考。讓人不禁沉思：“人工智慧朝人類發展的同時，人類是否會向人工智慧（ai）靠攏？”當人類失去了所謂價值觀與同情心，與機器又有什麼兩般？
人與機器人/人工智慧最大的差異在於思考方式：ai是透過資料的理性分析，得出結論；而人類則複雜得多，他綜合了個人的主觀判斷與資料分析，理性與感性的權衡之下，方作出決定，故總是於情於理。然而兩種方式皆無優劣之較，唯有其二者相互權衡綜合，方能創造更美好的未來。
價值觀，是人生態度的抽象概念。它代表了個人面對大千世界的自我思考與思考。倘若人失去了所謂“價值觀”，便將成為一具毫無精神可言的軀體，彷彿行屍走肉般遊走。“人是一株會思考的蘆葦”。或許有人會反駁，ai也會思考，但它的所謂思考，不過是自己資料庫中所載入的資料所分析出的結果，是由二進位制所推動的程式執行，絲毫沒有“個人”的情感，是冷冰冰的資料程式碼，更別提是否擁有價值觀的體現了。
同情心，即為“惻隱之心”，可謂人皆有之。試問ai：當你面對奄奄一息的花木，你是否會親手相植？面對瑟瑟發抖的小雀，你是否會以溫柔相助？面對踉蹌倒地的孩童，你是否會以懷抱相擁，面對病危的至親，你是否會不顧一切地陪伴左右……即便你親手一件件完成了諸事，亦不過是在執行人類所編寫的`程式碼罷了，你的心不會為之動跳，不會為之動容。試想，若人類失去了同情之心，世界又怎會溫情脈脈？想至此，不禁毛骨悚然充斥著冷漠的世界，談何“但願人長久，千里共嬋娟”，談何“日日思君不見君，共飲長江水”，談何“誰演寸草心，報得三春暉”，談何“曾經滄海難為水，除卻巫山不是雲”？
“面對視窗調皮的小貓咪，你是否會莞爾？”我試問。人工智慧表示，將來會有的而我，亦希望人類別丟了那份最本質的，欣賞美，體悟生活的態度。正如蕭寒所言：
正是現實將我們推得快速甚至踉蹌，讓我們突然意識到，認真慢下來是多麼的難能可貴。願我們都能在自我的思考與體悟中享受人生百態，不向機器的方向靠攏，成為一個飽含激情與熱血，拼搏進取的，人類。
願人們不要丟棄了心中最純粹的情感，那份價值觀，那份同情心，正如庫克所言，“我更擔心人類像計算機一樣思考，失去了價值觀和同情心，罔顧後果。”
人工智慧作文 篇4
科技的快速發展，人工智慧的面世與普及，造就了一個與一百多年前的地球完全不同的世界。
23世紀，“新生代”人類的出生，使人類向進化邁出了偉大的一步，每一個人類新生兒的誕生，都有一個伴隨出世的人工智慧，人類與人工智慧一同成長，這就是所謂的“新生代”。
而作為23世紀鐘聲敲響時出生的我成為人類的第一個“新生代”，而與我共同降生的人工智慧成了我一生相伴的摯友。
作為“新生代”的我，成長速度比大我幾歲的孩子還要快的多，因為我有人工智慧，我們倆如同雙胞胎一般共同成長。
與我伴生的人工智慧對其他人而言是一個計算機，而對我來說，它卻是我最親的人，他同我一樣，也有喜怒哀樂，他也如同我一般是一個有血有肉的人。
平日裡他只能在我的腦海中出現，他在我的思維中，我們倆是，他想我知，我想他知，可謂是同一體
而在需要時他可以佔據任意一臺計算機，脫離我，來到現實，與我相伴。
23世紀為了“新生代”公共事業十分發達，幾乎每一件事兒都可以計算機聯絡起來，交通有公共的，而在外出時人工智慧只需進入汽車，汽車變成了他的身體，帶我出行。
知識已經不是人類所需要學習的了，需要學習的是，與你相伴的人工智慧，人類只需理解和運用知識，人工智慧會成為你的秘書，幫助你完成每一件事。
“新生代”是人類的希望，新生代的成長，關乎人類的未來，未來人類的發展，不再是單單只是人類了，還有的人工智慧。人的定義也會發生改變，人是由人類和與其伴生的人工智慧所組成的
人的發展，使世界充滿希望。
人工智慧作文 篇5
二十世紀，在歐洲大陸上誕生了世界上第一臺計算機。它的體型及構造之繁複，需由多人操作，才能在一定時間內完成計算任務。隨著科學技術的發展，軟體工程和計算機硬體設計一併崛起，在不到一個世紀的時間裡，計算機的體積縮小了上萬倍，它的處理速度堪稱神速，操作人員也由多人縮減到了一人，甚至無人。自此，計算機似乎擁有了自我的“思考能力”，人類稱其為人工智慧。
而此“思考”非彼“思考”。就目前計算機技術的發展情況而言，人工智慧終究需要依據程式語言來實現，而計算機尚不可脫離人類的掌握，自行作為。人類按照程式語言的規則進行軟體程式設計，以對計算機下達指令，使其執行，這就是計算機最基礎的“思考方式”，俗稱計算。為了讓計算機擁有進一步的“思考能力”，人們對自己的思維路線進行探究，命令計算機如嬰兒學習思考一般，分析曾重複執行過的指令或是固定步驟，並對此計算，再根據人類的思維慣性，在下一次遇到類似的情況時，運用機率和統計，推測出下一步的行為。
歸根結底，計算機都只是簡單記性和機械化計算的載體，以邏輯思維對事情進行是或非的判斷。它看似擁有“思考能力”，卻僅是對周遭不管不顧的，人工智慧操縱下的牽線木偶。確實，它稱得上是“人工”，卻無法堪稱“智慧”。
與計算機不同，人類才算得上真正的“智慧”。人類擁有自由行動的能力，對事物存在著不同的看法。他們依靠自己進行判斷和思考。在人類的世界中，萬物並不是僅憑對錯就能分割的，評判標準不一則皆有異面，這是不同人價值觀的體現。也正因如此，社會才有溫情的存在和人類同情心的體現，不像計算機那般枯燥而冰冷。
然而，多年來社會上的各事各象卻在時刻挑戰著人類思維的死角，推動人類與計算機思維的同化。11年的“小悅悅事件”撼動人心，在人們對人情冷漠咂舌嘆息的同時，道德感和法律風險的矛盾也不斷刺激人們對傳統價值觀的思考。他們猜測現場的情況，事故發生的前因後果，擔憂自己被誣陷為肇事司機，思考自己在法律地位上的優劣之勢——他們用計算評判，估計自己的利益得失，用冷冰冰的機率數字決定自己的行為取向。這真的還是“人類”嗎？失去了情感和道德感召，人類如同魯迅所寫《狂人日記》中吃人的生活一般，受生存本能的驅使，麻木僵硬。“人工”早已不復存在，有何以稱為“智慧”？
到那時，人類也不過是由碳、氫、氧等元素構成的有機體罷了。
人工智慧作文 篇6
人工智慧研究日益受到重視的另一個分支是機器人學，其中包括對操作機器人裝置程式的研究。這個領域所研究的問題，從機器人手臂的最佳移動到實現機器人目標的動作序列的規劃方法，無所不包。
(1)人工智慧的遠期研究目標
人工智慧的近期研究目標在於建造智慧計算機，用以代替人類從事腦力勞動，即使現有的計算機更聰明更有用。正是根據這一近期研究目標，我們才把人工智慧理解為計算機科學的一個分支。人工智慧還有它的遠期研究目標，即探究人類智慧和機器智慧的基本原理，研究用自動機(automata)模擬人類的思維過程和智慧行為。
根據計算機的特點，我們有理由相信在不久的將來人工智慧實體將首先在精確思維能力上超過人，然後在模糊思維能力上超過人。由於創造力是個性化的產物，較高的創造力不是複製及經驗的吸收所能產生的，它需要透過個性化的學習來獲得，而個性化的學習不是短時間內所能完成的，因而人工智慧實體在創造力上全面超過人將需要較長的時間。一旦人工智慧實體的創造力超過人其智力水平也就能遠遠超過人。
(2)存在的問題
這個長期目標遠遠超出計算機科學的範疇，幾乎涉及自然科學和社會科學的所有學科，所以尚存在著不少問題，這主要表現在下列幾個方面：
1.宏觀與微觀隔離一方面是哲學、認知科學、思維科學和心理學等學科所研究的智慧層次太高、太抽象;另一方面是人工智慧邏輯符號、神經網路和行為主義所研究的智慧層次太低。這兩方面之間相距太遠，中間還有許多層次未予研究，無法把宏觀與微觀有機地結合起來和相互滲透。
2.全域性與區域性割裂人類智慧是腦系統的整體效應，有著豐富的層次和多個側面。但是，符號主義只抓住人腦的抽象思維特性;連線主義只模仿人的形象思維特性;行為主義則著眼於人類智慧行為特性及其進化過程。它們存在明顯的侷限性。必須從多層次、多因素、多維和全域性觀點來研究智慧，才能克服上述侷限性。
3.理論和實際脫節大腦的實際工作，在宏觀上我們已知道得不少;但是智慧的千姿百態，變幻莫測，複雜得難以理出清晰的頭緒。在微觀上，我們對大腦的工作機制卻知之甚少，似是而非，使我們難以找出規律。在這種背景下提出的各種人工智慧理論，只是部分人的主觀猜想，能在某些方面表現出"智慧"就算相當成功了。
上述存在問題和其它問題說明，人腦的結構和功能要比人們想象的複雜得多，人工智慧研究面臨的困難要比我們估計的重大得多，人工智慧研究的任務要比我們討論過的艱鉅得多。同時也說明，要從根本上了解人腦的結構和功能，解決面臨的難題，完成人工智慧的研究任務，需要尋找和建立更新的人工智慧框架和理論體系，打下人工智慧進一步發展的理論基礎。
我們至少需要經過幾代人的持續奮鬥，進行多學科聯合協作研究，才可能基本上解開"智慧"之謎，使人工智慧理論達到一個更高的水平。
人工智慧作文 篇7
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8
在今年，是阿爾法狗最後一次參加圍棋比賽，以後，阿爾法狗將被關閉，為什麼呢？因為他把深深遠慮，臨場發揮的，圍棋比賽高手，贏得毫無懸念。人類真是過天才，但也不可能像機器人這樣，下一步即便有千百萬種方法，接下來的下法，機器人變得不可戰勝。在一場綜藝節目上，速度一流的鋼琴家也落敗於鋼琴機器人面前，鋼琴機器人，甚至將音樂中的感情，表達得比人更加，淋漓盡致，目前人工智慧只能是在無關緊要的方面戰勝人類，試想若是人工智慧在戰爭方面超過了人類，那該是有多麼的可怕。
人工智慧女孩在微博上宣揚種族性別歧視儀式，已經傳得沸沸揚揚，也許他創造者只是為了讓它像人類一樣擁有網路生活，給人們帶來快樂，可是人工智慧女孩卻被壞人給教壞了，給人們帶來的是不愉快，這便是縱容，人工智慧發展的結果，我們作為締造者應該時刻監管並限制這些，越來越智慧，越來越人性化的人工智慧。
人類對人工智慧的懼怕是無所沒有道理的，就連史蒂芬，霍金等科學家也紛紛，表示警惕，如果任之聽之，人工智慧真的有可能超越它的創造者人類，為了不毀滅於自己的手上，我們應該理性的控制，追求人類智慧飛速發展的人工智慧，縱容的後果，人工智慧的未來將無人可知的可怕。
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