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人工智慧作文

【必備】人工智慧作文錦集7篇

  在現實生活或工作學習中,大家都經常接觸到作文吧,根據寫作命題的特點,作文可以分為命題作文和非命題作文。相信很多朋友都對寫作文感到非常苦惱吧,下面是小編收集整理的人工智慧作文8篇,供大家參考借鑑,希望可以幫助到有需要的朋友。

人工智慧作文 篇1

  蘋果創始人喬布斯曾說過“活著是為了改變世界。”愛國詩人文天祥也曾說過:“人固有一死或輕於浮毛或重於泰山。都告訴我們“人”之所以稱之為人就是因為我們擁有著高於普通生物的智慧與思考能力,作為人,我們就要為社會的發展做出貢獻。”

  在科技日益發展的今天每天都有無數發明橫空出世,他們使人類的生活變得更方便,逐步趨向科技化。在這些讓人數不完道不盡的發明中,最震驚世人的當屬人工智慧的誕生。人工智慧幾乎可以和人類那一樣思考,它的工作效率也高於常人。在人機大戰中機器人的多次勝利讓人類害怕了。但回到問題的本質,是人類創造出的機器而不是機器創造出了人。

  有人說機器人可以替代人類完成所有的任務,可以挑戰所有的職業。我不同意這個觀點,就從教師這個職業出發,“十年樹木百年樹人”作為一個就是他的任務不是僅僅淡淡的給學生叫只是而是將會他做的道理,真正的教育是你離開教育。作為一個就是他的任務不是簡簡單單的給學生教知識,而是教會他做人的道理,真正的教育是你離開校園幾十年還看完。在你腦海裡留下的“知識”。敢問機器人能做到這一點嗎?答案是否定的。因為教育是一個人性的傳遞,價值觀的開始,同情心養成的過程。

  機器人取代人類這不可能也不可怕,但人類卻像機器人一樣缺乏人性,失去價值觀正在我們的生活中發生。老人倒地,糾結於扶不扶?一個生命即將在你面前逝去,你卻在忙著拍照,傳到社交網站……這樣的事件讓人寒心,讓人懷疑。這是人性的缺乏,還是價值觀的變化?

  為什麼會有這樣的事件發生,這比機器人統領世界更加可怕。有一天人都像機器人一樣只會運算,只計較得失,不計過程,只重結果。這樣的世界我不敢想象,也不願想。

  說到底這些現象的產生也和社會的發展脫不了干係,隨著社會的發展人們的初心發生了變化,在這個社會夜不閉戶只是書本名詞,室外桃源也終究只是你一下。世外桃源也終究只是理想。人們忙於追名逐利,像五柳先生一樣,“採菊東籬下,悠然見南山”的雅緻,“出淤泥而不染,濯清漣而不妖”的品性,生我者父母也,知我者相如也”交情都不復存在,所以才會導致這些現象的產生。

  時間在發展,科技在進步,在這過程中不忘初心,不失人性,不缺人情。紙醉金迷的生活讓人迷茫,喧囂的社會難以靜心。有時,朝對流雲,暮聽鼓聲。安安靜靜的獨處,給自己一個悠遠的四方世界,這未嘗不是一件好事。

人工智慧作文 篇2

  第三次科技革命以來,計算機與機器人被髮明出來,並一步步邁入大眾視野,而當下將二者高度結合的人工智慧快速發展,名字中有“人”的機器人愈發擬人化,這給許多人敲響警鐘。霍金也曾十分擔憂:“如果管理不善,會思考的機器人可能會給人類文明劃上句號。”柳暗花明又一村,在他的警示中,重要的是管理妥當。而在我看來,機器人擬人化與否並非問題,最重要的是,放風箏的人要緊握住線,製造出機器人的人類要掌握這“擬人化”的命脈。

  科技的進步,實際很少允許我們說“不”。時間的指標倒撥回19世紀,工業革命從大西洋彼岸一個小島開始,機器生產大肆侵佔城市甚至農村的每一寸市場,無數手工業者在失業邊緣聲討這場災難般的進步,最終卻均以邁入工廠就業為結局。在科技革命的浪潮中,人的價值,實則一次又一次被重新定義,人與人之間的“等級”也一次又一次被重新劃分。從“書生百無一用”到“萬般皆下品惟有讀書高”,再到今日對高智商高學識高科技人才的追捧,無不證明著這一點。機器本身的發明即為解放勞動力並使之進步,而機器不斷進步的同時,進步更快的,是人類。今日科技進步的巨大浪潮無疑也會逐漸侵佔我們的每一寸市場,蘇埃爾所言“機器高度擬人化,將重新定義‘人’的價值”亦毋庸置疑。故而,人類勢在必行的,一是作為創造者,把握尺度;二是作為參與者,讓這一次的“重新定義”能像以往的每一次般,達到另一個新的高度。

  宮澤賢治在《銀河鐵道之夜》中寫道:“可現在的我,一邊瞧不起這個人,一邊又吃著人家給我的糖果,自己也想到困擾。”這隱喻著我們如今的狀況。在“抽菸有害健康”成為常識的背景下,香菸市場依然如此龐大,抽菸者與日俱增,竟有人責怪起美洲的菸草;在許多青少年甚至成年人因沉迷遊戲而走向末路的同時,電競產業依舊極速發展,竟有人直指“遊戲本不該產生”。面對這類矛盾極大的事物,人們往往從結果而非源頭——人的慾望——入手。它們均因人的慾望而產生、壯大,也的確帶來一些益處,極端情況產生的問題在於,人們一開始便沒有把握好它們的尺度與底線。它們的底線是什麼?是不允許公開推銷,是分級制度,是將選擇權留給有能力選擇的大眾。而機器人擬人化之路並未走得很遠,在它壯大之前,科學家們要做的是守住底線。道德、法律、人文主義、消費者的知情權等都是底線,而在把握這一命脈的基礎上,當然應當掌握好擬人化的方向。既然擬人化不容拒絕,那麼保證機器“人”始終以保護人類利益的程式執行便是關鍵。如此,霍金所說的“管理”便做到了。

  與此同時,每一個人都應時刻自我警覺,我們在瞬息萬變的時代中,只有揚鞭自奮蹄,才不會在“重新定義”的浪潮中被淘汰。而如庫克所言,“我只擔心人像機器一樣思考”,機器能做到邏輯滿分,人類更應做到道德滿分、人情滿分。這亦是守住底線、拓展上線的關鍵。

  機器人擬人化之路,不容拒絕,隨之而來的“重新定義”亦是大勢所趨,把握這“擬人化”的命脈,便能使其物永為我所用;與此同時,人亦不可在此路上迷失,當存人性以求立人。

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

  這個週六下午,我跟班裡幾位同學一起到少兒圖書館三樓,參加了一個很有意義的講座。有陽光少年報舉辦的暑期大講堂,講的是‘’人類會被人工智慧控制嗎‘’?光聽這個名字就充滿了好奇心,真想多瞭解一下人工智慧。

  一開始老師跟我們說,她不是現實中人,她是從20xx年穿越回來的,同學們哪裡相信。老師讓同學們積極回答了什麼是人工智慧?同學們知識都很淵博,每個回答的都很生動,那什麼是人工智慧呢,我也查了一些資料,人工智慧就是計算機科學的一個分支,研究應用計算機來模擬人類的某些智慧活動,從而代替人類的某些腦力勞動。我們生活中常用的有人工智慧手機,智慧家電,智慧汽車,現在有智慧商店。老師講到了阿爾法狗下圍棋,已經沒有任何人能超越了。我真的很擔心再過幾十年,人工智慧將會發展的一個更高的領域,會控制人類,控制地球嗎?

  時間過得真快,不知不覺中講完了,我還沉浸在思考中,人類如果不被人工智慧控制就不要變得懶惰,合理的利用人工智慧,為人類服務。

人工智慧作文 篇5

  隨著時間的推移,科技作為第一生產力,在21世紀,也得到了飛速的發展。人工智慧這一領域也不再模糊,漸漸走入了人們的視線中。

  例如英國物理學家霍金先生所使用的英特爾系統,可以將他的所想轉化成語言告訴人們。如今社會,計算機和智慧手機已經逐漸進入了大眾化的時代。人工智慧也頻頻出現在了人們的視線中。但正如蘋果公司總裁庫克認為,人類像人工智慧一樣思考,失去價值觀和同情心,才是最可怕的。

  試想一下,在未來,人工智慧漸漸發展,擁有了思考的能力,而人類卻慢慢退化,失去了感情,再也不會思考,只會如同計算機那樣冷冰冰的思考、儲存自己所需要的,將過期檔案刪除。那種場景該有多可怕。或許屆時,侏羅紀時代恐龍滅絕那樣,人類也終將走向滅亡。人類發明了計算機,如果最終被計算機所統治,不也是人類的一大悲哀麼?

  是的,在如今的這個時代,計算機已經成為生活中不可或缺的一部分。人們每天用它工作、生活。商人用它收發郵件;學生用它查閱資料;科學家用它計算資料。

  人類之所以強大,是因為我們有思考,有同情心和價值觀。人們可以使用計算機,但不能過分依賴於它。它是科技的產物,而人類卻發展了科技。一旦依賴感產生了,只要遇到困難,大家的第一反應就會是“找百度”。但殊不知,自己尋找方法的過程才是最為珍貴的。

  縱使計算機擁有了思考的能力,但它的本質也不會變,它是一臺冷冰冰的機器,它沒有人類的感情,沒有同情心。我們會因為親人的過世而傷心流淚,它們不會;我們會因為感人事蹟為之動容,它們不會;我們會為一個走失的孩子倍感焦急,它們不會;我們會為朋友兩肋插刀,它們不會;我們會為取得成功激動喜悅,它們不會。

  如果人類像計算機一樣思考,那麼也將失去這些情緒,成為一臺冷冰冰的機器,試想你和親人、朋友互不理睬。你在路邊看到乞討的小女孩或許會伸出援助之手,但一旦如計算機一般失去同情心,你就會對她視而不見,任她自生自滅。這該有多麼可怕,世界將沒有任何情感存在,整個地球將陷入死寂。

  正如學生該不該使用手機一樣,計算機也是如此。它也是一柄雙刃劍,如果使用得當,會成為一個好幫手,而如果過於依賴,則會讓自己走向滅亡。所以,請別讓人工智慧取代大腦。

人工智慧作文 篇6

  前幾天,我讀完了一本名叫《輝煌七十年,奮進新時代》的書,受益匪淺。這本書分為上篇和下篇,上篇主要記錄了中華民族七十年的輝煌歷程,下篇則教我們學時代先鋒,做時代新人。

  在這本書中,使我印象最深的一篇,就要數那篇“人工智慧走進生活”了。

  隨著時代的變遷,大家對人工智慧已經不陌生了,越來越多的人工智慧走進了我們的生活,就比如:我們身邊的某些餐廳,有一種服務員機器人,為客人們端菜;地鐵站裡,有一種“刷臉”進站裝置,有了它,每個人檢票進站只需5~10秒。

  人工智慧已經廣泛地運用在我們的生活當中。智慧掃地機器人,大家都不陌生吧?全自動的非常的方便,它利用人工智慧,很難打掃的地方也能搞定,這樣一來就給家庭減輕了工作的負擔;還有智慧試衣間,你不需要把衣服脫了再穿,直接站在一個機器面前,它就能用自動識別,然後幫你試穿衣服。正因為這些人工智慧進入我們的生活,我們的生活才會如此方便快捷。

  疫情當前,我們的祖國又發明了一種“智慧頭盔”,一分鐘能檢測200多人的體溫……這種例子數不勝數。

  當我看到這一篇的內容時,不禁感慨:“人工智慧走進生活,也正代表著中國已經變得強盛,不再是以前那個“東亞病夫”了!”

  是啊,中國這幾十年來,日新月異,讓其他國家刮目相看,正一天天走向富強。而我們作為學生,應該好好學習,天天向上,長大了做祖國的棟樑,為祖國的事業做出貢獻。

人工智慧作文 篇7

  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。

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