【推薦】人工智慧作文彙總七篇
在日復一日的學習、工作或生活中，大家對作文都不陌生吧，藉助作文可以提高我們的語言組織能力。相信很多朋友都對寫作文感到非常苦惱吧，以下是小編精心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
我的媽媽是1978年出生的，也就是祖國媽媽開始改革開放的年代，巧吧。她可是改革開放的見證人之一!媽媽說呀，四十年來，我們的祖國發生了日新月異的變化。我還在新聞上看到我們國家的人工智慧已經走在世界的前列了!
什麼是人工智慧呢?為了滿足我的好奇心，爸爸帶我來到了人工智慧科技基地參觀了一番!
“3號桌的客人，您好!請取下您的飲料。”服務員機器人雙手端著托盤，用悅耳的聲音向我說道。
太厲害了!我的機器人!早就聽說智慧機器人十分厲害，今天我是第一次親眼目暏，第一次與機器人如此近距離的親密接觸。我真想伸出手去摸摸它!懷著激動的心情，我取下了飲料。機器人“見”我取走了飲料，便轉了個身走了。
“爸爸，太謝謝你了!謝謝你帶我來這科技基地參觀!我一定要好好地玩玩!”我對爸爸叫道。“去吧!去吧!我的小機器人迷!”爸爸哈哈大笑。
“智慧機器人，我來了!”我大叫道!
前面又來了個小胖機器人!它長得真可愛：胖胖的身材，肚子中間有一個螢幕，大腦袋上兩隻大眼睛一閃一閃的。“小胖，唱一首歌來聽。”小胖眨了眨眼睛，嗡聲嗡氣地說：“請問，您要聽什麼歌?”“嗯，唱首張也的《走進新時代》吧!”“好的，請稍等片刻。”我在心裡默唸著：1……2，不到2秒，耳邊就響起優美的歌聲：“改革開放富起來，繼往開來的領路人，帶領我們走進那新時代，高舉旗幟開創未來!”“哇哦!好厲害啊!”我和一旁的人們邊鼓掌邊讚歎。爸爸感嘆道：“改革開放四十年，變化實在太大了!”
接下來，我又和爸爸參觀好幾種智慧機器人，有精通全國各種菜系，能煮出幾百種菜色的“大廚”機器人;有自動清潔打掃，整理家務的“清潔”機器人;有上知天文，下曉地理，無事不精通的“教師”機器人……這些機器人讓我大開眼界，讓我既興奮又羨慕，我多想也能擁有一個屬於自己的機器人啊!
我們還參觀了程式設計、智慧家居、VR技術……人工智慧原來是如此神奇!我多想成為一個人工智慧專家呀!創造科技，改變未來!晚上，帶著甜甜的夢，我睡著了!夢中，無數的機器人在穿梭著……
人工智慧作文 篇2
今天這個時代，人工智慧與人類的聯絡已越來越緊密，逐漸令人熟知。今年“阿法go”三戰中國棋手皆告勝利，令人驚訝之餘也令人惶恐——人工智慧會奪走就業機會嗎？會如“變形金剛”般獨立思考嗎？而正如庫克所認為的那樣，他不擔心的人工智慧不會思考如人，而他更擔心人會如人工智慧那樣去思考。
曾看到過一句話：“人類與其他生物最大的區別就是會思考。”但在這個時代，人們的思想卻愈發偏重於機器般的冷漠、機械。而我想人與機器思考的最大區別，大概就是感情色彩了。
人與人工智慧差別在於情感的有無。在今年的“開學第一課”中，機器與人共同彈奏鋼琴曲。機器彈奏得完美無缺、百曲無錯。但它彈出的終究只是一堆冰冷的音符而已。但是每一首曲子背後都是作者濃濃的情感，無論是《月光奏鳴》、《克羅埃西亞狂想曲》還是《英雄》，曲子中的情感都好像要呼之欲出了。而機器終歸只是機器，無錯又能如何？我寧可聽有錯之曲，也不願聽冰冷的音符。
人與人工智慧差異在於邏輯與資料。曾聽過一個故事，故事中的女兒是位程式設計員，有天母親問女兒：“你能設計一個程式問一下，如果有兩塊表，一塊停了不能走了，一塊慢了幾分鐘，電腦會留下哪塊表？”女兒第二天送來了答案——留下停的那塊表。理由是停的表24小時可以準時一次，而另一塊表卻要幾年。很顯然故事中的“人工智慧”就留下了令人驚訝的答案，更說明電腦沒有感情，有的只是資料與“機器邏輯”結合的運轉。人腦有感情，而電腦只會用二進位制演算法去製造邏輯。算的終究沒有感情。
人與人工智慧之間的關係是人制造人工智慧，而人與人工智慧的差異消失時，便是人與人工智慧劃等號之時。很難想象，我請馬上要跑1500米的同學幫我扔垃圾或倒水時，他要仔細的考慮自己會損失多少體能？我欠他了什麼？他可能從我這裡得到什麼？那麼我和同學之間不會再存在“友情”。如果互相幫忙，甚至於舉手之勞都要用理性的資料去說話，那活得豈不是太累了？
人不是機器，人是活的，機器是死物。人在家裡種花草考慮的愛好，也許機器種花草考慮的是可以吸收多少二氧化碳，放出多少氧氣。所以，我從不羨慕機器“完美”的正確率，我只喜歡帶有人的氣息之產品，就像機器寫不出個筆名叫“魯迅”的人工智慧來一樣。是選擇“零”與“壹”的二進位制相處，還是選擇和有感情的人類相處，我必選後者。
因為人工智慧永遠不能完全代替人。
人工智慧作文 篇3
向阿里巴巴開發的無人超市之中，如果到達各地的話，甚至滲透到其他各個領域，一大批的人將會失去工作崗位，而這些無用群體是否會危害，是為我們不得而知。
人工智慧加速了人們的退化，人工智慧本意是給人們提供便利，創造更便捷的生活，但隨著人類對智慧裝置的依賴及弊端也逐漸的暴露了出來，滋生惰性，設想你處在一個除了吃喝拉撒都能給你解決的環境之中，久而久之你就會形成一種依賴，甚至你不用動腦子，你不用學習勞動，那些人類，活著的意義在哪裡？如此的往復迴圈世界就會產生高知識種類和一群什麼都不會的，豬一般的兩種極端，這不是文明的進步，這是人類的退化。
可以見，要想維持社會的穩定，整體是不可忽視的，就好比人工智慧大量取代人類工作崗位，這樣的急功近利是完全不可取的，只有整體的發展了，社會才能是平衡的。
人工智慧加速了人類的退化，並非進步的思想在排斥，只是想告訴我們，圖發展也不能一邊倒，走極端中會翻船，如果出現了大量所謂的無用群體，想來社會也是很難發展下去了，存在的弊端及其巨大。人工智慧加速了人們的退化，若想發展，萬事
人工智慧作文 篇4
作為電影愛好者的我會常常用電影來感悟這個世界。在到來的科技時代至今出現了許多歎為觀止的智慧機器人。在人們歡呼的同時同樣產生了眾多焦慮。而這些焦慮會被人們投放在電影中——人工智慧統治人類。而事實上這類焦慮只侷限於人們的恐懼中，並不會成為現實。
人類之所以能夠成為高階動物主宰著這個星球是因為我們擁有著人倫道德、情感和思維思考。而這些是任何一種人工智慧所無法授予計算機的。但比人工智慧更可怕的是人類失去自己的情感與思考。
現在存在著許多人高喊著“逃離城市”的口號，因為他們有的無法適應快節奏的城市生活，有的卻害怕被這種“快節奏”所吞噬，當人類依賴計算機無法自拔時他們便潛移默化的被計算機控制，手機是他們的一切，失去手機便失去了活下去的動力，這與當人工智慧的奴隸又有何區別？蘋果公司總裁庫克曾說過：“我不擔心人工智慧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。”是啊，城市中存在著相當大一部分人，每天重複著同樣一件事就像機器人，早已失去了彩色的`天空。無論發生什麼，他們都不會期待，不再想象。如同木偶一樣，被這個時代所操控。就像所謂的人工智慧，事實上仍被人類所操控，從未想過去反抗。他們心裡想著：我這輩子就這樣了。那麼一年中的三百六十五天，我們到底是過了三百六十五天，還是隻過了一天卻重複了三百六十五次？
如果人類失去自己的倫理道德、情感和思考，就會被這個智慧化的世界所統治，而不是我們人類統治這個世界。
其實有時候，我們可以幫助別人，多和家人親近，孝敬老人和父母，或者讓自己的心靜下來，哪怕是浪費一兩分鐘發一會兒呆，或是與自己的親朋好友走進大自然，重新用孩童時對世界充滿好奇的眼光來看待世界。告訴所有人：世界這麼大，我想去看看。這就是為什麼牛頓被一顆蘋果砸中後，能引發他對未知的思考，從而發現了萬有引力；卻不是被砸中後怨天怨地，為什麼被砸中的是我而不是別人。
在這個世界中我們只是一個個渺小的個體，但我們並不是這個世界棋盤上的一粒棋子。我們同樣應該有夢，因為我們是人類，我們有著獨立的人倫道德、情感與思考。我們並不應該被這個已經進入人工智慧時代的世界所掌控，而是應該用於質疑與挑戰這個世界。
人工智慧作文 篇5
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6
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7
隨著當代科學技術的發展，人們更多的依賴於人工智慧，他們將這類科技歸於生活必不可少的一部分。蘋果公司總裁庫克認為，“我不擔心人工智慧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。”由於掃地機器人，按摩沙發等智慧型傢俱的嶄露頭角，人類的生活似乎離不開了這些替代品。漸漸地，遺忘了生活的本質以及人與人之間的溝通交流。
猶記得，去年熱議的“是否要扶摔倒的老人？”對於老人這一敏感話題，許多人是心有餘而力不足。他們擔心老人碰瓷，倚老賣老；擔心自己的滿腔熱情最終會石沉大海，無人問津，反而遭遇無盡的謾罵。在有了這一點的擔憂上，多數人選擇忽視，而甚至可能錯過一條生命。就近，中國剛頒佈了“好人法”來維護好人的利益。而早年，美國已實施了這項政策。我不禁感嘆人類難道要像人工智慧一樣冷血而沒有熱度嗎？現在人與人之間的同情心竟要建立在一部法律上。回顧中華五千年曆史，這是何其的恥辱！
因為今天要參加競賽，我早早起了床，準備好了一切。可當我來到車站時，卻發現那輛公交車已將要開走。我奮力追趕，那司機也看到我了，但他卻沒有停下車。我焦急而又不甘。我想，司機應該不會知道因為他的這一舉動，我可能再要等半小時的車而錯過這如此重要的比賽。司機有錯嗎？當然沒有，我們不該道德綁架一定說是他的過錯。他也只是按照程式的指令做事罷了，彷彿一個披著人皮的智慧機器，喪失了人與人之間的同情心，嚴重的說，他已經沒有了價值觀，罔顧後果。
當今社會，因為有了手機和電腦，我們終日面對著的是一張冰冷的螢幕，習慣地發出任何文字都必須配上表情包，否則便尷尬地聊不下去。世界彷彿快變成人工智慧的天下，全球將被覆蓋冰雪的刺骨寒冷，孤寂而又冷漠。我們每天的生活都將變成一套程式，每天來回枯燥地重複著相同的指令，而喪失人與人之間的真情和溫暖。這一天真會如期而至嗎？我覺得不會，人性不會被泯滅，人與人之間仍有著溫暖和真情。失去的價值觀和同情心都將被一聲久違的寒暄，一次不留名的樂於助人，一次眾人團聚的歡笑而喚回。只要人人都獻出一份愛，世界將變成美好的明天。
我堅信，人類作為地球的統治者將永不會四分五裂，真情永駐人類心頭，人工智慧即使能代替甚至完善人類的行動，但他們永遠無法替代人類，替代人類的溫暖的心靈以及人與人之間的真情。
人類將永遠不會變成人工智慧。
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