關於人工智慧作文集錦六篇
在日常學習、工作和生活中，大家總免不了要接觸或使用作文吧，透過作文可以把我們那些零零散散的思想，聚集在一塊。作文的注意事項有許多，你確定會寫嗎？以下是小編幫大家整理的人工智慧作文6篇，僅供參考，歡迎大家閱讀。
人工智慧作文 篇1
每個人都有自己的理想。曾經，我想做一名華羅庚那樣赫赫有名的數學家，我想做一名巴菲特那樣馳名世界的銀行家，我還想做一名屠呦呦那樣為人類做出巨大貢獻的科學家但是，自從我學了計算機課，瞭解了程式設計，我就迷上了程式設計。這時我才明白，我最想做的還是人工智慧高手。
一開始，我喜歡玩計算機遊戲，後來我發現，透過程式設計，我可以自己設計出更好玩的遊戲，更有趣的小程式，這可比玩遊戲有意思多了。透過半年的學習後，我參加了全國程式設計大賽，還獲得了優秀獎。這件事更加堅定了我的信心，我可以在人工智慧開發方面做得更好。
成功的路註定不是一帆風順的。在學習程式設計的過程中，我也經常遇到攔路虎。我在用程式畫一個空心五角星的時候，我不但要學習新的英語單詞forward，turn right，turn left等，計算畫筆轉彎的角度還需要運用幾何知識，還要有新穎的創意才能設計出好的作品。這時候，我才發現我非常需要更熟練的電腦操作技能，更多的英語知識，更強的數學計算能力，更豐富新穎的創意要想把程式設計學好，可真不是一件容易的事情啊！看來，我要以後把各門功課都學得紮紮實實的。
我在新聞裡看到，到了20xx年，我國的人工智慧水平將走在世界的前列，人工智慧將會給我們的生活帶來更多的方便。那時候，我22歲，已經是一名大學生了，我將成為一名人工智慧高手，我會開發出更多的人工智慧作品，為我們的科技強國夢添磚加瓦！
人工智慧作文 篇2
歷史的齒輪不停地轉動，人類的智慧在歷史的燦爛星河裡熠熠生輝，從人類誕生的這幾千年裡，不斷地演變、進步、發明、創新。至如今，人類進入了一個史無前例的高發展時代——網際網路時代。人們又將之稱為人工智慧時代。
在這樣一個時代裡，人們迎來了生活中不可或缺的一個朋友——人工智慧。隨著科技的進步，從阿法狗到小胖，再到日本的反人類女性機器人。這一產業的不斷更新，創造了奇蹟，書寫了歷史。
人工智慧的出現無疑給人類帶來了便利，人工智慧可以幫忙打掃衛生，可以幫忙做實驗，可以幫忙碌的父母照顧無人照看的孩子，在人工智慧的研究上，人類還處於初級階段，但我相信隨著社會的進步，人類一定能夠走到輝煌的彼岸，人工智慧一定能夠發展得越來越好。
然而人工智慧所帶來的不只是機遇，還有挑戰。
在發展迅速的表象後面，人類還面臨著“能源問題”“環境問題”，而其中最頭痛的是如何處理人工智慧與人類的關係。近年來啊，阿法狗打遍圍棋界，憑藉其高超精細的計算打敗了一個又一個圍棋大師。令人類驚歎，又令人類惶恐，並且有許多機器人在照顧孩子的時候打傷了孩子，讓人類不得不去思考未來，假使智慧發展到一定階段，人類的命運又將何去何從？也許現在人工智慧還是冰冷的機器，但是誰也不能保證他們會不會成為與人類一樣有思想有感情的“人”，並與人類爭奪地球的“居住權”。
日本的仿人類女性機器人，其外表與普通女性基本沒有區別，他們甚至有細膩的皮膚，當這方面的人工智慧發展到一定階段，人類又將如何？
正因如此，人類才要不斷地進化，不斷地演變。幾萬年前我們的祖先還只是在森林裡到處盪來盪去的猿人，然後我們祖先下到地上走出了叢林，拿起了工具，一步步進步演變，直到現在成為了現在的我們。而現在的我們面臨著人工智慧潛在的危險，更應該盡最大的努力讓自己變得更加強大更加優秀。
人工智慧所帶來的機遇與挑戰可能會促進人類的進步，我們要朝著未來努力前進，直到夢的遠方，迎接一切機遇與挑戰，成就自我。
人工智慧作文 篇3
星辰執行的軌跡捉摸不定，人類發展的痕跡歷久彌新。茹毛飲血到刀耕火種，部落戰爭到思想之戰，獨裁領袖到明主共和。人類文明經歷的每一次的蛻變都伴隨著科技的銳變！從對自然的敬畏變成利用並改造自然，時至今日，演變成了對自然無休止的破壞。有限的自然資源怎麼能讓人永恆的繁衍下去呢？我們需要科技的力量。
科技讓我們更加自信。物理學讓我們認識自然的本質，化學讓我們明白物質的構成，生物學讓我們瞭解生命的奧秘，天文學讓我們瞭解天體的浩瀚… 科技讓我們不再是井底之蛙（和過去相比較來說）變得豐富起來，變得更加獨立，更加相信自己的力量，相信自己的雙手和大腦可以創造屬於人類自己的未來。
科技改變我們的生活。科技經過多次發展，應用與生產生活方面是為了方便人們的生活。汽車方便了人們出行，手機方便了人們聯絡與獲取資訊，電腦使人足不出戶便可進行娛樂休閒。
科技拯救人類。不說人力不可抵抗的自然災害，就現在的自然資源消耗情況來看，最樂觀來看，人類能維持現在的能源消耗必須依靠科技的力量，各種環境問題必須依靠科技的力量才能的到改善。發現新的可利用資源更是離不開科技的技術支援。開外外太空這種簡短專案，自然需要頂尖的科技成果才可以達成。影片中遇到不可避免的全球性災害，人類可以依靠遺傳學，船舶建造，動力學，材料學等一系列豐繁複雜的科學技術來把人類火種保留下來，來抵擋末日的侵襲。客觀來講，自然和人類兩個不同方面，自然有自然的力量，災害只是自然的一張牌，人類有人類的手段，而人類只有打出科技這張最強的牌，才能打敗自然，獲得勝利。
科技是人類的未來。未來，科技將充斥在人生活的方方面面，如果你想在天上飛，會有普及到人身上的飛行器，如果你想在家中，手指一動，房間就會整理好，會有物聯網技術來支援，如果你想在車上小憩一會兒，會有智慧駕駛…科技使一切不可能變成可能。科技可以製造最快的車，最強大的飛行器，探索最遠的星系，卻又可以探究最細微的原子機構，最精巧的細胞構成，最細緻的器官功能。然後將一類發現歸與專門學科，一代代的學習舊知識然後進行創新，拓展，延伸。科技就這樣一步步發展起來，其中一些天才性人物，憑藉自己的智慧和意志，甚至可以創造新的學科，新研究方向，新的體系。
科技就是這樣強大富有魅力，它吸引著一代代人去追尋它的腳步，它擁有的力量又是那樣強大，對科技的追尋也是人類對於力量的追尋，人類最有一天會使用自己創造的科技來改造並戰勝自然，剖析最細微的問題，然後用最大膽的方式來改變！科技才能最終拯救人類的未來！
人工智慧作文 篇4
隨著科學的發展，我們的生活越來越便利。人工智慧也廣泛地得到應用：在工廠，各種智慧機器人能代替人工作業，不僅速度快、效率高，而且精準度高，實現無縫對接，相較於人工操作，需要大量的人數、時間，還免不了誤差，更主要是大大降低了生產成本，它成功地獲取了企業家們的芳心。
深圳作為我國改革開放的前沿陣地，前段時間實現了汽車無人駕馭。眾所周知，人工駕馭的汽車，行車安全除了與車況、路況、天氣情況有關外，更與駕馭員的身體狀況、心態等因素密切相關，一旦控制不好，悲劇隨時就會發生。無人駕馭的汽車能自動轉彎、停車，能對路面發的各種突發情況作出快速準確的反應，從而有效避免車禍的發生。今後，無人駕馭的汽車可能真的'會離我們越來越近。
今年還發生一件有趣的事，圍棋天才柯潔與智慧機器人阿爾法狗的對弈中，居然以微弱的劣勢惜敗。一時間，人腦竟然輸給了電腦成為了人們的熱談，簡直不要太逆天。就連柯潔本人也不得不說：“阿爾法狗太出色，我輸得沒脾氣，它已接近圍棋上帝了。”
人工智慧有這麼多的優點，就一定沒有弊端嗎?人工智慧其實是把雙刃劍，它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、技術及應用的一門科學，是對人的意識、思維的資訊過程的模擬，它不是人的智慧，卻能象人一樣思考，也可能超過人的智慧，它可能反抗人類。這種隱患在多部電影中發生過，其主要的關鍵是決不允許機器擁有自主意識的產生與延續，甚至是產生情感，那將是一件很可怕的事情。如果人工智慧也可以依據經驗獨立思考，也就和人類一樣，一念天堂一念地獄。而模式化的機器整體實力會越來越強，破壞力也就越來越大。就像《機械姬》裡所說的，當機器學會了欺騙，邪惡會比人本身更可。個人覺得人工智慧這個方向要謹慎發展，如果將來機器人也有了思想，那將是人類的末日，之前看過一個電影《機械公敵》就有這樣的場景，想想都可怕。萬一，有一天，它造反了，統治了人類，我們豈不成為它的奴僕。而且大量工廠應用機器人，導致人口失業，就業困難，豈不是也給人們的生活帶來了災難。所以，人工智慧是人類發明的，是為了人類的生活造福的，我們一定發發揚它的優點，規避它的風險，讓它全心全意的為人類提供服務。
人工智慧作文 篇5
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6
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。
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