精選人工智慧作文彙編七篇
在平日的學習、工作和生活裡，大家都接觸過作文吧，寫作文是培養人們的觀察力、聯想力、想象力、思考力和記憶力的重要手段。那要怎麼寫好作文呢？以下是小編幫大家整理的人工智慧作文8篇，歡迎大家借鑑與參考，希望對大家有所幫助。
人工智慧作文 篇1
以前我們談起科技的進步和網路的運用，總是會說它是一把雙刃劍，有利也有弊。而如今，面對日益發達的人工智慧，我卻要說：如今，擺在我們眼前的任務是，讓它變成一把單刃劍。
讓人工智慧變成單刃劍，是要我們用正確的態度去面對它。就像險勝阿爾法狗一局的李世石說：人機大戰並沒有讓我感到失敗的痛苦，反而是有更理解棋的快樂。就像是三局連敗的天才棋手柯潔說：阿爾法狗讓我更理解圍棋的奧妙。我們在面對人工智慧越來越迅猛的發展時，也要有更積極的態度和更清醒的認識，不能一味的誇讚，人工智慧如何優秀，如何無敵也不能盲目的貶低人類看清人類，我們要知道的是阿法狗只是一個機器，一個我們人類創造出來的玩意兒，他沒有頭腦，沒有情感，甚至沒有智商他的智商，不過就是我們研發時輸入的那一堆冰冷的程式碼罷了，所以無需驕傲自大，也無需妄自菲薄，我們與人工智慧是平等的地位，而在某些時候他們可以成為我們的工具。
讓人工智慧變成單刃劍，需要我們去了解他。俗話說知己知彼，百戰不殆。網上曾有人說，如果人工智慧獲得人的意識，那麼它們便反過來奴役人類了。未來將是人工智慧的天下，由此搞得人心慌慌。首先，人類現在還沒有能力使一個機器擁有意識，很多人也沒有了解到意識產生的起源。做出這的無用的猜測，其實沒有任何的實際意義。而現在我們能做的，不過是摸清它的執行規律，瞭解他的優點與缺點。掌握運用人工智慧的方法。接下她神秘的面紗，而不是看著他蒙起的面紗做出胡亂的揣測。
讓人工智慧變成單刃劍，最重要的是揚其長避其短。是的，事物都有兩面性，就如先前一直爭論的學生該不該用手機的問題一樣，手機在自律性差的人手中，自然得不到什麼好的運用，而在有清醒頭腦和強自律性的人手中，他卻能把他的優勢發揮的淋漓盡致。而絲毫不會讓劣勢影響的自己，人工智慧也是一樣。我們現在要注意的是提高自己應用人工智慧的能力。讓這些過分聰明的機器在我們手中得到合理的應用，使其劣勢消融，讓優勢彌彰，如此，才能讓人工智慧得其所才，盡其所用。
問：如何讓人工智慧成為單刃劍？答曰：以正確的態度面對他，以積極的方式瞭解他，而後揚其長，避其短，如此，乃利用人工智慧之良策也。
人工智慧作文 篇2
如今，隨著科技越來越發達，人工智慧也越來越多，同時，也給我們帶來了許許多多的方便。
最近，關於人工智慧的報道也不少，例如有關siri不可以問的問題，如果問了，那麼siri就會回答一些讓人看不懂或者是恐慌的答案；又比如alphago，在圍棋比賽中，他戰勝了一個又一個高手，按照設計者所設計的程式，一步一步地應對著棋手的出棋，他有著許許多多有關圍棋的解決策略，同時，他還可以現場學習對方的出棋，變成他的另一個程式。越來越多的報道似乎都在說著人工智慧像人類一樣思考，我們對此感到恐懼，不安。但是，這對我們來說是一種威脅，是不好的嗎？
記得之前看到的一則小故事，siri成為了這個世界的統治者，而我們人類也害怕著siri，但是有一個小女孩，她與siri分享著自己的快樂，害怕與期待，有一天，這個女孩遇到了危險，siri通知並讓整個世界的siri發出警告和求助，只是因為這個女孩在這段時間裡讓siri感受到了快樂。像人類一樣有感情的思考對我們來說真的是不好的.嗎？或許，在某些方面，他們這樣的思考能夠有更好的解決方案。
再看我們，因為經驗的原因，我們常常按部就班，遇到問題，都按照以往的人的解決方法去應對著，從來沒有想過新的方案。或許，會有人說這樣是為了減少出錯機率。可是，當一個問題有新的解決方案的時候並且比現在的這個方法更簡單，那為何不去嘗試？不去思考呢？而這些經驗，正如計算機的程式一樣，我們這樣的思考又何嘗不是像計算機呢？
假使你是一位醫生，有一位病人需要做手術，可是手術的成功機率只有三成並且即使成功了，病人也不過是有半年的存活時間，可如果不做這個手術，病人有三個月的存活時間。那麼，這個手術你是勸他做還是勸他不做。如果是人工智慧，他會按照之前所設定的程式，去給這個病人做手術，而至於這個手術的結果並不在他的考慮範圍之內，他所要做的只是完成這個程式而已。可是，你是一個人，你要考慮的不僅僅是這個手術，做與不做既存在於病人的決定也存在於你的決定。不能像計算機一樣死板地去思考問題。
我們可以像計算機一樣冷靜地去解決，但並不是像他一樣沒有同情心，失去自己的價值觀去對待一切問題。
我們無法斷言，人工智慧像人類一樣思考是好是壞，但是，我們像計算機一樣思考是不可行的。我們需要的是他們的冷靜，沉著，也需要我們自己的同情心和價值觀。
人工智慧作文 篇3
伴隨著社會經濟的越發強盛，科技領域愈發展露頭角，各種新型機器在眾人的期待的目光下張開了惺忪睡眼，人們迎來了一個新興的人工智慧時代。
高節奏的生活速度以及繁複的工程作業讓人工智慧的地位愈發被抬高，因為它的快捷方便。當這樣的簡單明瞭的便捷之風在社會中吹起，人們也不免受這種程式式的思考方式所影響，羨慕能像計算機那樣在“頭腦風暴”後找出最能達到目的的途徑，可如此一來，人們不由得走上了一個極端。
日新月異的網路世界時時都有新鮮事物但是發生，人們各抱心態在評論區留下一筆，可又有幾句是帶著人性的溫度的？看到“惡人”做事，便不思前顧後的判以“死刑”，亦或只是哈哈笑過，當這些折射進現實生活又何嘗不是？人性似乎變得歪曲，人的心也變得不再那麼灼熱。人們開始習慣性的將已知的因素揉合在一起，不顧及其他的未知因素，一條路摸黑到底的方式去處理或是評判事物，而這些不又正與計算機的將已有條件放入公式中處理問題的方式大相類似嗎？
當人們變得如同機器一樣擁有機械式的思維方式後，那樣的後果便是不可預判的了，冷酷的思想會讓人如同機器一樣不加以感情的排程來行事作為，可以為了謀利而不擇手段，可這樣絕對的人性並不是人們應有的。
計算機憑藉它已被告知的條件再附上一個處理的尺標來求得結果，這個尺標便是一系列的公式，而人也有一套處事的標尺，且這把尺遠遠比機械要涵蓋的更多、更遠、更耐人尋味，那就是一根衡量在天地間的大標杆，它就是仁、是義、是情亦或是其他有溫度的東西，但絕非是公式化的絕對冷酷。
馮友蘭的人生四大境界中的最高的兩層境界便是道德與天地境界，而為之鋪墊的則是自然與功利境界。這也剛好印證了機器與人心的區別。固然尋找最便捷的獲利方式是節省時間的一個無可厚非的方式，但人生於天地間，作為一根有思想的蘆葦又怎能不追尋那根最大的天地標杆？人能立於世，有自己的價值觀念與處事方式，人性賦予人情感，這樣才會在處事時有不同角度的思考，這樣比機器更成熟的思考。
在人工智慧的時代，人們更應該追求的應是將理性與感性相結合的處世之道，而不是被機器洗去了人性的溫度。從來沒有機器統治世界，只有人立於天地間對人性溫暖的堅守。
人工智慧作文 篇4
“你覺得人工智慧是什麼？”剛上大學的哥哥和我影片時問道。我歪著頭反問：“是電腦和手機嗎？”哥哥笑了一下，接著說：“差不多吧，人工智慧的英文叫做artificial，technology，簡稱ai，而真正意義上的人工智慧就是能夠幫助人類完成複雜工作的東西。”說著，他把電腦開啟，然後在一個黑黑的螢幕上敲出了一連串大多數我不認識的英文單詞，敲完後按下回車鍵，一個用虛線連線的卡通人物出現在螢幕中，真是太奇妙了！
“剛剛你在螢幕上看到的那些英文單詞和數字組成的就叫做‘程式碼’，有了程式碼就有了這個卡通人物。你經常用的瀏覽器也是用程式碼開發出來的。你知道嗎？你經常用的那款經常推送學習乾貨的應用程式也是用哥哥現在寫程式碼的這個小窗做出來的。”哥哥說道。忽然間我有了一個新的想法，便問哥哥：“哥哥，機器人算不算人工智慧呀？”哥哥說：“當然是了，它是由許多的演算法整合的。”快掛影片時，哥哥告訴我：“玲玲，如果以後你想學人工智慧，那你要好好學習，掌握更好的學習方法，為以後大學的專業打牢基礎咯。”
人工智慧已經滲透到了各類行業中，不願意接受“智慧世界”的洗禮，最後只能被這個時代拒之門外。因為哥哥給我的介紹，我對人工智慧多了一層瞭解，並對人類的智慧感到無比的敬畏。
人工智慧作文 篇5
隨著科技的發展，人工智慧走進了我們的生活，改變了我們的生活。而人工智慧帶給我們便利的同時，也存在著弊端。但我想更多的是，科技背後的那份漸行漸遠的人文情懷。
近日有媒體報道，某學生用壓歲錢購買了一臺“寫字機器人”，幫其抄寫寒假作業。由於她再兩天內抄寫作業，且沒有錯別字，被家長瞧出端倪，隨後機器人被摔碎。
寒假作業，本應是由學生認真寫完，獲取知識，卻被機器人替之，失去了它應有的價值，讓我對機器人有了特殊的看法。
在浙江馬鎮舉行的中國烏鎮圍棋峰會上，世界排名第一的柯潔九段與圍棋人工智慧Alpha Go正式展開比賽，打響了“人機大戰”第二季。柯潔執黑先行，但最終以1比4的劣勢輸得比賽。
圍棋對弈，被列為琴棋書畫四雅之一。而現在，人類卻與一個冰冷的機器，爭奪技術的高低，若只論智商的高低，那份下棋的淡泊寧靜的心境，那份“閒敲棋子落燈花”的情懷，又在哪裡呢?
人工智慧，讓通訊變得便捷，微信，QQ等聊天工具數無勝數，無一不方便著我們。但我們卻很難體會到“家書抵萬金”的情懷。人工智慧，讓農業變得自動化，機械化，但我們卻很難體會到“粒粒皆辛苦，汗滴禾下土”的辛苦，人工智慧，讓社交變得多元，但我們很難體會到“執子之手，與子偕老”的深情專一。
而我希望，人類與人工智慧能夠和諧相處，保持平衡，能夠彼此尊重。願人工智慧可以攜手人類，共同建設這個世界，展現出新的面貌。
人工智慧作文 篇6
人工智慧是把雙刃劍，用得好，它就是人類的一大助力，用得不好，它可能會成為一場災難。而我個人的觀點更偏向於後者。
就連社會最底層的人們都沒有奴性，更何況是更加高等的人工智慧，它們不可能會心甘情願地聽命於我們人類，雖然現在它們沒有任何不良的舉動，但是未來呢?現在的“阿爾法狗”能做到自己和自己下棋，還觀看他人的對局，現在它們就如同古生物時期的我們，在磨礪之中不斷地進步，而且它們出現在高科技時代，進步和進化地可能都大於當初的我們。
也許以後的某一天，人工智慧接觸到了更多文化，懂得了地球數億年來不變的法則——弱肉強食，會不會想鹹魚翻身，自己做主人，從而對我們人類舉起手中的屠刀。
可能，你們會對我的想法嗤之以鼻，認為我杞人憂天，但是我可以明確地告訴你，這只是你對人類的盲目的信任，就算人工智慧不會反叛人類，但是我們人類之間的勾心鬥角，誰能保證不會有一些不法之徒會利用人工智慧，作為戰爭和製造恐怖事件的武器呢?
因此我認為，人工智慧可以繼續研發，但是也要留下一些後手，只讓它們接觸與自己的作用相關的領域，不接觸與政治和戰爭武器相關的檔案，並設下一些加密系統，以防被那些不法之徒和駭客盜為己用。比如一些醫療裝置，都是人工智慧，要是被人篡改了資料，這背後可是千千萬萬條生命呢，後果將不堪設想!
人工智慧的出現可以說是福禍相依，既能促進人類發展，又能帶來實質性的毀滅，要恰當使用。
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。
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