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人工智慧作文

【必備】人工智慧作文錦集5篇

  在生活、工作和學習中,大家對作文都再熟悉不過了吧,作文要求篇章結構完整,一定要避免無結尾作文的出現。那麼,怎麼去寫作文呢?下面是小編為大家整理的人工智慧作文5篇,僅供參考,大家一起來看看吧。

人工智慧作文 篇1

  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2

  在這快速發展的新時代,越來越多的新生事物出現在人們眼中。許多舊的事物逐漸被人們淘汰。那麼我們怎樣看待這些新生事物呢?

  進入21世紀,人工智慧也慢慢進入人們的視野。在機器人方便了人們的生活的同時,有一些人開始擔心起人工智慧的未來。人工智慧可以對人的意識、思維的資訊過程的模擬。人工智慧不是人的智慧,但能像人那樣思考、也可能超過人的智慧。所以人們開始擔心在未來,人工智慧會有支配人類的能力。越來越多的科學家開始研究人工智慧。在各個領域,人工智慧超過人類的例子也越來越多。但是,我們不能過於依賴人工智慧。人工智慧永遠脫離不了人類的掌控,如果脫離了人類的控制,那就不是人工智慧了。它的好處是解放了人類的一部分繁瑣的腦力和體力勞動,使人類有更多的精力投入到更新更好的智慧創造之中。而問題也正是這個,人類把解放出來的智慧用在何處,如果不加以控制任其氾濫,那人類也將會自取滅亡。

  另外,人工智慧的崛起也導致一部分人的失業。儘管短期內一些工作消失的弊端會被全新職位出現的長期影響完全抵消且帶來更大的好處,但是19世紀工業革命的經驗表明,轉變的過程極其痛苦。從停滯不前的生活水平上反映出經濟的增長需要幾百年,而從顯著的收入變化上來看只需幾十年。人口從鄉村大量湧入城市工廠,在當時的歐洲引發動盪。各國政府花費了整整一百年的時間構建新的教育和福利體系適應這種轉變。但這一次的轉變似乎更為迅速,當前科技傳播的速度可比200多年前快多了。得益於技術的輔助,高技術工作者的薪資會更高,因此收入不平等的現象正在不斷加深。這給用人公司和政府帶來了兩大挑戰:如何幫助工作者學習掌握新技能;如何讓後代做好準備,在滿世界都是人工智慧的社會求得工作機會。

  人工智慧是由人類創造,為人類服務的。儘管技術快速進步,工業時代的教育和福利系統並沒有完全實現現代化,相關制度也不夠靈活。革新勢在必行,決策者必須行動起來,否則當前福利系統會面臨更大的壓力。19世紀40年代,約翰·穆勒寫道,“沒有什麼比立法者對這類人的照顧更為正當了”,他們的生活被技術的發展所累。在蒸汽時代,這是真理,在人工智慧的時代,同樣也是。

人工智慧作文 篇3

  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4

  人工智慧是研究、開發用於模擬、延伸和擴充套件人的智慧的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智慧已經漸漸走入了我們的生活。

  阿爾法狗是一個很棒的人工智慧!它曾經以4:1的總比分,打敗了職業九段棋手李世石,在20xx年5月,他又以3:0的總比分打敗了,中國圍棋第一人柯潔。

  我正好也是一個圍棋愛好者。有一天,我驚奇的在弈客上發現了一個ai對抗,裡面有一個巔峰挑戰,我毫不猶豫的點了進去。我好奇的和機器人下了起來。我下的每一步棋都被他巧妙的擋了回來。漸漸的,我感覺有些招架不住了,這個機器人咋這麼厲害,莫非,這是阿發狗吧?錯,阿法狗的力量至少是這個的十倍!為什麼現在人工智慧都能把人遙遙甩在腦後呢?

  阿法狗連線了神經網路系統。在後來又在中國企業網站上以master為註冊賬號,與數十位圍棋高手進行快棋對決,連續60局全部贏了。現在人工智慧,的發展水平比人類高多了!

  在我家還有一個智慧掃地的機器人,只要你一按按鈕,機器人就會幫你把房子從裡到外掃的乾乾淨淨,即使你不在家也能自動導航,你也可以定時,而且掃過的地方不會再重複掃幾遍,他還有記憶功能,不會在牆壁上撞來撞去了。

  我的EV3樂高機器人也不遜於他們哦!我在空餘時間搭了個還原魔方的機器人,運用了顏色識別系統,可在電腦上程式設計,特別酷,說不定就能還原起來魔方的呢。

  現在人工智慧已經,滲入我們的生活,更好地為人類服務。

人工智慧作文 篇5

  身處於21世紀的我們,科技正處於噴薄之勢,每天,訊息如同波濤洶湧般的向我們襲來;每天,這個世界都在改變,日新月異。

  不知從何時起,人工智慧這一詞彙如同一顆耀眼的新星一般進入了我們的生活之中,隨著越來越多的智慧化裝置出現在我們的視野中,不免有些人杞人憂天的想到,“終結者”這一電影之中的情節。機器人統治人類?可笑!但社會趨勢卻又確實如此!

  在我看來,是科技的發展致使了某些人的胡思亂想。

  現如今的社會,人人都擁有手機,每戶人家都擁有電腦。我們可以利用手機做到以前我們所無法想象的事,我們可以利用電腦將世界“縮小化”,可以隨時隨地的向親朋好友分享自己的所見所聞,將地球縮小化為“地球村”。

  我曾讀到過這樣一則事例:“一處聞名遠近的景點發生了火災,可當消防員趕到之時,卻看見近乎於水洩不通的人流在此拍照,閒聊這火勢,卻完全沒有一個人有絲毫救火之意”。

  這也許就是科技發展所導致的弊端吧。

  現如今的我們,每天都在受到外界訊息的干擾,有些人受到不良訊息的干擾,出去混社會;有些人受到網路文學的干擾,形成了“君子報仇,十年不晚”的思想價值觀和“人不為己,天誅地滅”的行徑;更有甚者,有些稚氣未脫的臉龐之上已有了歷經人生大起大落的滄桑之感。

  這些錯誤的價值觀和人生觀在我看來很大一部分的原因皆因網路和計算機的迅速發展。

  其實,我們早已活在了計算機與網路的“陰影”之下,所謂的人工智慧不如說是智慧人工,不知是社會進化了,還是人類退化了。

  蘋果公司總裁庫克曾說過:“我不擔心人工智慧社會讓計算機像人類一樣思考,反而,我更擔心人類像計算機一樣思考,失去價值觀和同情心,罔顧後果。”

  其實,我們所處社會的“價值觀”早已扭曲。我們都是“拜金拜房”之人,這整個社會的“同情心”也早已扭曲,我們早已不再談論可憐之人,卻在談論他們的可恨之處。

  其實,我們早已成為罔顧後果之人!悲哉,那又何為?

  也許,當計算機與網路淡出人類視野之時,才是我們真正迴歸於初心之時,才是人類真正悔悟之時。

  也許那時,我們才能真正歸於初始;也許那時,我們才真正理解我們的本心;也許那時,我們才真真正正的稱為“21世紀”這一新世紀之人!

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