【精品】人工智慧作文合集3篇
在平時的學習、工作或生活中，大家都有寫作文的經歷，對作文很是熟悉吧，作文是由文字組成，經過人的思想考慮，透過語言組織來表達一個主題意義的文體。那要怎麼寫好作文呢？以下是小編收集整理的人工智慧作文5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
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2
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3
在現在這樣一個科技發展突飛猛進的社會，我們身邊的電子產品逐漸變得人工智慧化，它們正變得像人類大腦一樣靈活、聰明。思維脫去了以往的死板，按程式行事而是更加貼近人類生活，有了感情色彩，不再冷漠。
然而，與之相反卻是正在使用它們的人們，在享受它們帶來的樂趣和方便時，他們的思維
正在緩慢地流逝著。人工智慧正一步步地吞噬著人們的思考方式以及能力，讓人類步入失去價值觀和同情心的危險地步，同時讓其後果變得極其嚴重。
電子產品的人工智慧化固然能夠推進我們社會的發展，方便了我們的生活，科普了我們的知識，發達了我們的商業，加強了我們的軍事，這是一個極好的現象。但是當我看到人與人在交流時失去了溫度，只是刻意地去做出應答；無情地一個“不”，一個否定詞帶來的無限殺傷力；甚是在人們真正需要幫助時，不經過大腦思考直接忽視等等，都能給我們重重一擊。這是冷漠無情，毫無溫情所言，失去了價值觀和同情心的一幕幕。人們只會拿著人工智慧不停地滑動、點選、長按，一個個動作變得機械化，眼神始終在光源處停滯，慢慢地人們就不會關注身邊的點點滴滴，它們的思維也就變得機器化，思考的方式和機器一樣只會按程式套路來，僵硬的思維變得普遍化，現象變得廣泛，那種人與人明明相識卻擦肩而過，明明可以互幫互助卻冷眼相待，讓我感到心底裡的難受，無奈。
就如同蘋果公司總裁庫克認為的一樣：“我不擔心人工能會讓計算機像人類一樣思考，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。”我們應該理性的思考，人與人之間多一點兒關心、關注，不要讓這個社會失去色彩，失去溫暖，失去它本該有的溫馨和諧，不要讓我們丟失了正確的價值觀和人們本該擁有的同情心。我們不應該受人工智慧的影響和控制，發自內心的去同情他人，面對事物的價值觀要正確，我想這個世界會朝著更美好的方向發展。
人工智慧應該和人類攜手構建更美好的環境。
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