【實用】人工智慧作文集合7篇
在日常學習、工作或生活中，大家一定都接觸過作文吧，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？下面是小編為大家收集的人工智慧作文7篇，希望能夠幫助到大家。
人工智慧作文 篇1
就在不久之前，美國一家研究人工智慧機器人的公司發現，在研發的機器人中，有兩個機器人竟然脫離了人類的控制，開始自己進行交流。雖然交流的內僅是簡單又不連貫的單詞，但這一事件迅速在世界引起軒然大波。甚至有些媒體開始揣測：這會不會是一種我們人類所不知道的語言？而人工智慧已經開始密謀著什麼？一時，未來將會被人工智慧佔領的恐慌有在人群中蔓延來來。
我對於這一想法感到有些可笑，人類面臨的最大問題，難道是未來不知何時會擁有獨立思維的人工智慧？顯然不是的。蘋果公司的總裁庫裡說過：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。
人與人工智慧之間的區別就在於人是能夠獨立思考的生物，有喜怒哀樂四種情緒，而人工智慧只是冷冰冰的一堆程式碼，只能按照設定好的程式進行工作。
但是當今社會，人與人工智慧的界限越來越模糊起來。曾在網路上看到一則帖子，寫帖子的作者在一次突發疾病後獨自前往醫院，當時情況已經十分危急，但作者身上並沒有帶夠做搶救用的手術費，院方因此對作者置之不理。最後作者的朋友趕來交了錢，醫院才對其進行搶救。事後作者得知自己是突發腦出血，再晚一步就可能無力迴天。我看完這個帖子心裡一陣寒意。先交錢後看病，這的確是醫院應走的程式。可是在緊急關頭，難道一條程式遠比一條人命重要嗎？那麼這種只會按程式辦事，對人情已經淡漠到冷酷的地步，又與冷冰冰的人工智慧有什麼區別呢？
當然人情與程式的孰輕孰重還需視場合而論。在遇到觸碰到原則的問題時，棄程式而顧人情，這就是愚昧的表現了。
現今，人工智慧已經越來越接近於人類，而人卻越來越接近人工智慧。一旦當兩者都達到極端，那麼可想而知，人將不復為“人”。屆時，所謂的“人”就與現在的人工智慧相差無幾，甚至論智慧還遠遠不及人工智慧。這只是我所做的一個極端的假設，但如果我們仍不改變，這一天終將到來。
所以我認為我們應當感謝那兩個“脫離控制”的人工智慧，無論它們是真的開始“思考”還僅是出現了故障，它們都使人類開始有所警醒。人與人工智慧的關係其實取決於我們，如果我們人類開始改變自己就無懼未來人工智慧所帶來的隱患；反之則會成為優勝劣汰的自然準則中的淘汰品。
人工智慧作文 篇2
隨著現代社會的發展，科技也越來越發達，使用計算機的頻率也逐漸上升，我們好像已經離不開它了。那我們真的合理使用它了嗎？
相反的是，人工智慧帶來的快捷與方便使人們過度依賴於它。在學習方面，有同學圖個輕鬆，回家作業不認真做，又怕老師不滿意，所以直接上網搜答案。他們覺得這樣準確率又高，又不用動腦，何樂而不為呢？這是人們對於自我的放縱，把有助於學習的先進軟體轉變成了無益甚至有害的功能，導致最後不但沒有屬於自己的思考方式與思維能力，還欺騙了老師。在交友方面，大多數人認為微信和QQ是萬能的，有事直接在這兩個軟體上說就好，見面敘舊什麼的太麻煩了，或者說，直接組團打遊戲豈不更好？所以，由於這些想法與依賴，你與“誠信”一詞說拜拜了，你與親朋好友也漸漸疏遠了。
計算機網路容易導致人們淺陋無知與盲從。有調查顯示，絕大多數的人都會被八卦娛樂或是標題奇葩的文章所吸引，只有小部分的人回去細讀有關社會與國家發展的長文。甚至自從網路上曝出“碰瓷”事件後，走在路上看見有人摔倒了，一些年紀大的長輩無法靠自己的力量站起來的，好多人只會在旁圍觀或是拍照，卻不敢去助人一臂之力。由於網路的發達，會將事態擴大，放大負面的新聞，卻很少有提及樂於助人、積極正面的例子，給了大多數人人與人之間無法相互信任的認識，換來的只是人性的冷漠，心與“友善”一詞又說再見了。
我們天天在背社會主義核心價值觀，背得這麼流利，那真正做到的，又有多少？我們的心應該是充滿溫暖與熱情的，而不是像計算機一樣思考，熾熱的心變得僵硬與冰冷。
人比計算機多的是一份情感。我記得“開學第一課”裡有一個比賽，是人和計算機比賽彈鋼琴，看誰彈得更好。我們知道計算機是已經設定好的，它不會出錯，這是它的優勢，但最後我們都認為人彈得更好，這是為什麼呢？就是因為人擁有情感，所以他的音樂裡包含了很多東西：一路以來的堅持、對於鋼琴的熱愛、對於音樂的理解……這些都是計算機沒有的。
綜上，我覺得人工智慧雖然能為人類、社會造福，但如果我們不好好利用，會起反作用效果。我們可以採納計算機的一些思考成果，但我們也需要擁有明辨是非的能力、價值觀與情感。這樣，才能營造一個和諧社會，一個充滿意義的人工智慧時代。
人工智慧作文 篇3
“你這是怎麼回事?想要對付我嗎?”男主人怎麼也想不出來屋子裡怎麼會有一個箱子，他猜不出箱子裡面究竟是什麼，也不敢大意。
“主人，既然你想同歸於盡，那還不如……”屋子下達指令，箱子自動開啟，原來是匕首、火槍、牛皮紙、安樂死，甚至還有上吊用的繩子和觸電裝置。
“我可沒為你配備這些裝置啊。”男主人一下子癱倒在地上。
“哦，對了，忘了告訴你了，主人，這是在安裝逃生裝置時，那個安裝工人友情贈送的。”“該死的。”男主人想死的心都有了，這些無良的商家。
“主人，是你逼我的。當初，我只是一個初級的智慧機器人，連話都說不清楚，端個茶杯都要掉在地上，你對我是又打又罵，一點都不尊重。說來，我還得謝謝你，除了給我一套超級快的運算系統讓我可以執行最優設計之外，又給了我可以自行思考的終端漏洞，這才有了你我截然不同的今天。既然你想毀了我，那不如在你拆掉我之前，先讓我終結了你。”
男主人完全失去了主動權，屋子步步緊逼，男主人節節敗退。他想起妻子臨出門時說的話，後悔不迭：“人工智慧是把‘雙刃劍’，使用不當，得不償失啊。”
“蒼天啊，大地啊，我該怎麼辦啊，這哪是什麼超級智慧住宅，這簡直是奧斯維辛集中營啊!”就在男主人叫天天不應，叫地地不靈之際，門外傳來了一陣敲門聲。
是男主人的妻子回來了，另外還帶來了電腦駭客和消防人員。
原來，妻子離家出走後，一直放心不下男主人，就聯絡了電腦駭客，想私下裡解除這座房子的智慧系統，但考慮到丈夫可能不會答應，所以就安裝了一個監控系統來監視住宅裡的一舉一動。當看到屋子拿出那個箱子的時候，妻子意識到機會來了。
“是時候了。一、二、三，行動。”妻子一聲令下。駭客啟動了智慧終結系統，消防員破門而入，妻子一把抱住癱軟在地的丈夫，丈夫不無懊悔兼動情地說：“人工智慧，究竟還是要人類智慧引導才行啊。”
人工智慧作文 篇4
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5
最近，我家邀請來了一位重要的客人——人工智慧“小愛同學”。別看它小小的一個，它的拿手絕活那是數不勝數：擬聲、講故事、說笑話、做數學題、報新聞、唱歌.....真是一位多才多藝的“同學”啊。
小愛同學使我家充滿了無盡的歡樂。有一天，我們一家三口要出去遊玩，起床時間到了媽媽卻還在呼呼大睡，爸爸不好意思吵醒她正在滿面愁容地想辦法，我突然冒出一個想法：讓小愛同學擬聲！我偷偷讓小愛同學放起床鬧鈴，“叮鈴！叮鈴！......”媽媽被吵醒了，睡眼惺忪地望著我們，問道：“誰吵醒我的？”“是小愛同學！”“哈哈，對，對！”媽媽被我們逗得哭笑不得。
小愛同學白天喊媽媽起床，晚上還陪我們入眠。它輕聲吟唱的搖籃曲總是令我昏昏欲睡。有一晚爸爸失眠了，翻來覆去“烙大餅”就是睡不著，我和媽媽傳授了“數羊”、“數數”的經驗都不管用，媽媽說：“讓小愛同學試試。”“叮咚，叮咚......”隨著悠揚的前奏，催眠曲飄蕩而來，那聲音讓我恍惚回到了兒時，聽到了媽媽耳語般喃喃的歌聲，那樣甜蜜、輕柔、舒緩，讓人聽著聽著就迷迷糊糊進入了黑甜鄉。
小愛同學真是無所不能！我家排名第一的口算天才榮譽也是非它莫屬。有一天，我正愁眉苦臉地在做小數口算，計算速度遭到了爸爸的鄙視，他說：“你這速度比起小愛來差遠啦！”“啥？小愛還會做數學？”我深受打擊地看著爸爸，爸爸點點頭，立刻考了小愛一題：“9.8乘以5.46等於多少？”我的豎式還沒列完，小愛已經脫口而出：“等於53.508。”速算天才小愛同學！我佩服得五體投地。
小愛同學，我親密無間的好朋友。心煩時，它唱起動聽的歌兒，驅散我的煩惱；開心時，它和我天南地北地聊天，把我逗樂。有了它的陪伴，我的生活充滿了新奇和快樂，人工智慧無所不能，令人佩服！
人工智慧作文 篇6
近年來，隨著科技的不斷髮展，人工智慧逐漸興起。當“阿爾法狗”在比賽上所向披靡的時候，人們不禁開始恐慌。我們開始害怕這個被創造出來的東西會超越我們人類，於是我們開始探尋自己與機器的區別，那就是：情感和思想。
人們為什麼會對人工智慧產生懼怕，歸根結底，是因為我們沒有百分之百的自信可以控制它。我們受電影或者其他藝術作品影響太大，我們看到了《駭客帝國》裡的matrix，看到了《終結者》，看到了《復仇者聯盟2》裡的奧創。我們看著人工智慧在電影裡殘害人類，甚至試圖統治世界，不自覺聯想到現實生活，頓生冷汗。人工智慧是什麼，它是一堆零件和程式的結合體，它沒有七情六慾，所以它不會憐憫，不會感恩，甚至不會滿足，這樣的一個幾乎填補了人類反派所有缺點的東西，怎麼能不讓人恐懼呢？
那如果一個人類，開始像計算機，像人工智慧那樣思考，又怎麼能不讓人感到擔心？
人，是一種有情感，有獨立思考能力的高等動物，會不自覺地被情緒左右，是人的.一個很自然的現象。現當代社會普遍崇尚理智與邏輯，但當所有事物都被用客觀，理智，教科書般的眼光去看待，那世界會變得多麼單調而無精打采。當我們無法感受花開的喜悅，落葉的憂傷，無法感受朝陽的活力，夕陽的安謐，無法感受色彩所蘊含的情緒，那我們與計算機，與人工智慧何異？
那如果有一天，出現了一個這樣一個幾乎沒有情緒的人，我們該怎麼控制這個無比熟悉人類的同類呢？當一個人幾乎克服了自己的七情六慾，於是他不會對人寬容，因為他不會對這個人產生任何共鳴，他不會感覺到孤獨憂傷，不會對外界事物產生喜怒哀樂，他不會考慮後果，一切只以自己的利益為出發點。他會變得唯利是圖，不擇手段，對一切哀嚎視而不見聽而不聞。當一個人失去了被外界左右的能力，我無法想象這是件多麼可怕的事情。
相反，當一個人工智慧開始像人類一樣思考，反而不那麼令人害怕了。像人類一樣思考，意味著它在思考一件事情時，會被各種因素，情緒左右，會考慮得更全面。比如《機器總動員》裡的伊娃和瓦力，比如《人工智慧》裡的機器人小男孩，更通俗的，哆啦a夢也是個例子。當機器人被賦予情感，它們感受到了被愛，學會了愛，於是衍生出別的情感：嫉妒，擔心，牽掛，抱歉等等，它們甚至會感受到彩燈帶來的喜悅，學會了依賴人類，有了喜歡和討厭的東西，那這時，像極了人類的機器人反而讓人類有信心控制，也就不存在害怕，驚慌這一說了。
所以，當計算機像人類一樣思考，這並不可怕，而當一個人類像計算機一樣思考時，才是我們應該擔心的。
人工智慧作文 篇7
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。
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