【精华】人工智能作文集锦六篇
在平日的学习、工作和生活里，大家都不可避免地会接触到作文吧，作文是通过文字来表达一个主题意义的记叙方法。那么你有了解过作文吗？下面是小编整理的人工智能作文6篇，仅供参考，大家一起来看看吧。
人工智能作文 篇1
深度学习目前最接近人类智能
要回答上述问题，需要先了解一下人工智能在自然语言处理中的工作模式。
所谓自然语言处理，简单点说，就是利用计算机对人类语言进行分析，以完成自动分词、词性标注、语音识别、自动文摘、机器翻译、人机对话等一系列由简到繁的语言任务。
在自然语言处理技术的发展过程中，经历了三种研发模式：
第一种是基于规则的自然语言处理模式，主要通过对话语进行语法分析和语义分析，然后转换成计算机程序以实现自然语言的理解和表达。这种工作模式是最容易想到也是最早进行广泛研究的，它依赖于语言学家和计算机专家的通力合作。
但是，这种模式很快就遇到了无法突破的瓶颈，因为人类的语言理解过程实在太复杂，而语言学家对自然语言的分析很不充分，无法提供充足的语法规则和语义规则，计算机专家就陷入了“巧妇难为无米之炊”的窘境。
第二种是基于统计的自然语言处理模式，主要是对语言表达进行概率统计。这种模式下的人工智能，不需要了解话语的句法结构和语义关系，只需考察它被人类说出的可能概率就行，被说出的概率越大，相关话语就越合理。而概率的计算，可以通过大语料库基础上的词频统计来实现。
这种工作模式不需要语言学家提供复杂的规则，让计算机搞统计正是它最拿手的工作。统计模式的广泛运用，在语音识别、机器翻译等领域产生了革命性变化，使很多技术从实验室走向了实际应用。
第三种是深度学习的自然语言处理模式。深度学习依赖的是大规模人工神经网络，也就是利用大量电脑处理单元对人类大脑的神经元系统进行模拟，然后让这个人工神经网络通过不断自我学习和自我调整来完成相应的工作。
这可能是目前最接近人类智能的一种人工智能模式，目前的发展态势惊人，全面超越“阿尔法围棋”的“阿尔法元”利用的主要就是深度学习技术。
把作文评分交给电脑？高利害考试中无法实施
三种工作模式下的不同人工智能能不能应用于语文教育呢？我们不妨以作文评分为例来分别加以说明。
如果让人工智能给学生作文评分，按照基于规则的工作模式，就必须把评价一篇作文好坏的要素都找出来，如语言、结构、内容、思想等等。最关键的工作还要把这些评分因素量化，比如给一篇作文的“语言”项目打10分，你就得告诉电脑，这10分的依据是什么？是词汇量多少，还是句子的复杂度，还是句式的不同类型？
在第二语言教学中，类似的评分系统已经得到较为广泛的应用，因为仅是“语言”项目的话还比较容易量化，但在母语作文评价中其可行性显然不大。因为对于母语作文评分来说，结构、思想等项目更为重要，之前人类阅卷者的评价主要依赖整体感知，但这种感觉很难分解，更无法量化。因此，基于规则的人工智能模式很难在作文评分上有用武之地。
如果是基于统计的工作模式，那我们就必须掌握足够数量的作文语料，然后构建大型语料库，分析其中各类型作文的各种数据。
比如，优秀作文和一般作文在词汇量和句子结构上有什么统计差异；
比如，议论文平均用几个例子，平均引用多少句名人名言；
又比如，记叙文写了几个细节，每个细节平均多少字……
在统计的基础上，把每篇作文在各方面的表现与平均值进行比对，然后评分数。
显然，基于统计的人工智能模式可以详细描写作文的各方面数据，也可以根据这些数据对作文进行等级排序，但是统计哪些数据、这些数据的解释意义，这些数据与作文分数之间的关系，仍然需要语文专家提供意见，而这方面的研究仍然非常薄弱的。
如果是深度学习的工作模式，那就需要有大量事先标注好的作文对机器进行训练，这些已经精准给分的学生作文，被称为“训练语料”。
将训练语料输入到人工神经网络，由其分解为一组向量，再通过分层计算得出评分，然后将机器评分与已经标注好的得分相比较，得到误差值。
再根据误差值，调整人工神经网络的计算方法和各个向量的权重，这样反复训练后最后可以达到理想效果：人工神经网络的评分结果和事先标注的作文分数高度一致。
这样，就算在训练语料的封闭环境里获得了成功，然后就可以推向开放环境，也就是提供没有正确评分的陌生作文，直接由机器打分。如果经验证后和人类专家的评分结果一致，那么我们就得到了一个能自动评分的`人工智能。
深度学习的自动评分在理论上是有可能获得成功的，但是问题也很多。
首先，即使评分结果可用，过程的可解释性也很差。人工神经网络把输入的作文仅当作一个数据序列，不考虑这篇作文的语言表现、思想内容，只是通过各种复杂计算的调试获得理想的结果。机器的分析过程是没有理据的，准确地说是和人类评价作文优劣的理据截然不同——它只是把活干了，但是它是以机器的方式干成的，人类无法理解。
其次，我们刚才对研发过程的说明其实是过于轻描淡写了，真正要获得实用的理想结果，训练复杂度以及因此而要耗费的精力和财力在目前技术条件下恐怕是没法想象的。
更重要的是，这里还存在一个“智能伦理”问题，如果把代表人类智能结晶的作文交给机器去评分，而这机器又是以人类无法理解的方式评阅的，这恐怕会大规模引发公众的质疑甚至恐惧，在高利害考试中是根本无法实施的。
根据以上分析，要在作文评价领域完全使用人工智能，不说完全不可能，至少要走的路还很长很长。
作为语文教育的辅助工具人工智能将大有作为
那么，在语文教育领域，人工智能是否毫无作为呢？当然不是。我们认为，人工智能可以成为一个很好的辅助工具，在诸多领域大有可为。
在阅读教学中，人工智能可以全面统计阅读材料的各种表现，为阅读材料的难度分级提供可量化的标准，从而为教材选文、编制课外阅读书目等教学实践提供有效的帮助。
在写作教学中，人工智能可以通过自动摘要、自动校对等技术对学生作文进行辅导，从而提升一些基本的语言技能和写作技术。
在练习系统中，人工功能可以构建封闭的专家系统，对一些有标准答案的知识自动出题、自动测试、自动讲解，极大提高参与性和趣味性……
在评价领域，我们还是以之前分析过的作文评分来详细谈谈人工智能的可能应用吧。在中考、高考这样的高利害考试中，套题写作是一个非常严峻的问题，在实际评分时，有时难以认定并客观给分。
今后，如果有统计型的人工智能参与，那就可以找出相似度很高的作文来对比、评判，并且给出精确的重复率百分比。在记叙文评价时，甚至可以更精细地通过自动摘要技术、关键词技术找出同样事例来一起评分。这些技术处理无疑为杜绝抄袭、套题等不良行为提供了有效的防治措施。
此外，可以通过计算作文语句在大数据库中出现的概率值来对作文语言的规范性进行评价。作文语言的出现概率值越高，说明其用法越常规，越符合大众的语言规范。而概率值特别低则提示了两种可能性，一个是语言不规范，应给予负面评价，一个是语言新颖，应给予正面评价，机器初步筛选后的具体判断工作可以交给人类专家来执行，从而使作文语言项目的评分更加准确规范。
还有，统计型人工智能还可以对学生作文的整体表现进行系统评估。通过对历届考试作文的统计分析，可以得出一系列大数据，如作文平均词量和字量、平均句长和句法复杂度、虚词使用情况等进行统计分析，为基层的作文教学提供充足的科学数据。
最后想强调的是，人工智能除了在实际应用中对语文教育有多方面的辅助作用，其开发和研究中遇到的一些问题也在倒逼语文教育工作者思考一些最基本的语文问题：
要解决阅读材料难度分级的问题，就必须搞清楚构成阅读材料难度的因素有哪些；
要解决人工智能自动命题自动训练的问题，就必须搞清楚语文学科必备的知识点有哪些；
要解决作文自动评分的问题，就必须搞清楚作文的可操作的评价量表是怎么样的……
这些基本的语文难题以前都是含混处理掉了，这些问题不解决，人工智能再先进也不可能对语文教育产生决定性的影响。
人工智能作文 篇2
随着科技的不断攀升与发展，人工智能逐渐走进大众的视野。人工智能，顾名思义，代替人类做工。人工智能的出现意味着我们的生活会更加便利和轻松。
据我所知，人工智能可以做家务。譬如扫地机器人，可以自动将地清扫干净，不需我们动丝毫。我们可以用这些零碎的时间干更多的事。
有人说，人类做的事情人工智能都可以做到，我觉得不然。我每日伴着晨曦出门上学，都会在门口的早餐店买早点，空气中夹杂着湿润的淡淡白雾，一股浓郁的清香钻入鼻腔，新鲜的包子出炉了。老阿姨笑着把早餐递给我，触及她温热的双手时，心中涌出一股暖意。这与人工智能截然不同。
而且计算机本就有人类产出，本就是没有情感的死物，它不会像人类有复杂的心绪，充盈的精神世界。假如，让一个人与人工智能同处月下，人工智能或许只能回答实时的温度与天气情况，而人类或许回因自身的遭遇而由衷地感叹月凉如水，明月几多愁。
但是现在，许多人活着跟机器人越发相像。他们都过着千篇一律的生活，对身边的一切都异常冷漠，失去了价值观与同情心，成为生活的傀儡。他们会在看到别人的悲惨后冷笑；会对别人的缺陷冷嘲热讽；会对别人的'乞求熟视无睹……每当我遇见这些毫无情感的机器人时，我总会思考萦怀为什么会有如此可悲的人出现？
我认为的生活，虽有一点黑白，但不乏姿彩；虽有喧闹和烦忧，却时有银铃般的欢笑；虽会有挫折与艰辛，但也有克服苦难，战胜挑战后真正的快乐……这些丰富的情感，它们是否能感受到呢？
是这个时代生产出这些机器人，也是他们把自己改变成机器人。人际关系的日渐淡薄，亲人间的疏远，朋友间的虚情都在提醒着我，让我不要成为这种人。
我向往的生活是邻里间的相互问好，而非漠视；是与陌生人之间的一个微笑，而非向下的唇角；是与亲人间的拥抱，而非礼貌性的点头……
希望我向往的生活是我以后的生活，人与人之间充满爱与温情。也希望机器人越来越少，能有欢笑与泪水，泪水虽咸，亦是真情……
人工智能作文 篇3
星辰运行的轨迹捉摸不定，人类发展的痕迹历久弥新。茹毛饮血到刀耕火种，部落战争到思想之战，独裁领袖到明主共和。人类文明经历的每一次的蜕变都伴随着科技的锐变！从对自然的敬畏变成利用并改造自然，时至今日，演变成了对自然无休止的破坏。有限的自然资源怎么能让人永恒的繁衍下去呢？我们需要科技的力量。
科技让我们更加自信。物理学让我们认识自然的本质，化学让我们明白物质的构成，生物学让我们了解生命的`奥秘，天文学让我们了解天体的浩瀚… 科技让我们不再是井底之蛙（和过去相比较来说）变得丰富起来，变得更加独立，更加相信自己的力量，相信自己的双手和大脑可以创造属于人类自己的未来。
科技改变我们的生活。科技经过多次发展，应用与生产生活方面是为了方便人们的生活。汽车方便了人们出行，手机方便了人们联络与获取信息，电脑使人足不出户便可进行娱乐休闲。
科技拯救人类。不说人力不可抵抗的自然灾害，就现在的自然资源消耗情况来看，最乐观来看，人类能维持现在的能源消耗必须依靠科技的力量，各种环境问题必须依靠科技的力量才能的到改善。发现新的可利用资源更是离不开科技的技术支持。开外外太空这种简短项目，自然需要顶尖的科技成果才可以达成。影片中遇到不可避免的全球性灾害，人类可以依靠遗传学，船舶建造，动力学，材料学等一系列丰繁复杂的科学技术来把人类火种保留下来，来抵挡末日的侵袭。客观来讲，自然和人类两个不同方面，自然有自然的力量，灾害只是自然的一张牌，人类有人类的手段，而人类只有打出科技这张最强的牌，才能打败自然，获得胜利。
科技是人类的未来。未来，科技将充斥在人生活的方方面面，如果你想在天上飞，会有普及到人身上的飞行器，如果你想在家中，手指一动，房间就会整理好，会有物联网技术来支持，如果你想在车上小憩一会儿，会有智能驾驶…科技使一切不可能变成可能。科技可以制造最快的车，最强大的飞行器，探索最远的星系，却又可以探究最细微的原子机构，最精巧的细胞构成，最细致的器官功能。然后将一类发现归与专门学科，一代代的学习旧知识然后进行创新，拓展，延伸。科技就这样一步步发展起来，其中一些天才性人物，凭借自己的智慧和意志，甚至可以创造新的学科，新研究方向，新的体系。
科技就是这样强大富有魅力，它吸引着一代代人去追寻它的脚步，它拥有的力量又是那样强大，对科技的追寻也是人类对于力量的追寻，人类最有一天会使用自己创造的科技来改造并战胜自然，剖析最细微的问题，然后用最大胆的方式来改变！科技才能最终拯救人类的未来！
人工智能作文 篇4
随着时代的进步，科技的发展，人工智能这一词脱颖而出，因此一个问题就产生了——-“人和人工智能的区别在哪？”人之所以被称为高级动物，不是因为能双腿站立、走路，而是因为有人情味，有感觉，有情感；而人工智能，它所具有的仅是运算速度和那永不感到疲劳的“大脑”。
还记得《开学第一课》中，朗朗和他的徒弟，还有一位特殊的钢琴家——电器人。主持人让朗朗分别听完两段声音后，让其区分，哪段是人弹奏？哪段是机器人的？郎朗区别出来了。他区别出来的原因，让我更加理解了人工智能——-第一段音余乐，谈的很好，没有弹错。第二段音乐，有弹错的地方，但是有感情、有色彩。难道不是如此吗？正是因为人有感情、有色彩，所以，人工智能永远无法取代我人的地位。
当然，我们生活中不能缺少人工智能。对于企业家而言，人工智能的出现，让他们的工作质量和效率大幅度提高。对人们而言，人工智能的出现，让生活更方便、更美好。比如，你在车上就可以控制所有的家电；所有的重要事件，都不用担心没人提醒。所以说，人工智能让生活更美好。但是，这并不代表人工智能就能完全取代或者胜任一切工作。就好比雕刻这个职业，机器人也能做到，把木头雕的惟妙惟肖。栩栩如生。还能在同样时间里连续雕刻，甚至能永不停歇的雕刻，然而与人雕刻的东西相比之下，人雕刻的东西，虽然有小的瑕疵，它具有感情色彩。在其栩栩如生的情况下，让其有了“艺术生命力”。
任何事物都有两面性。人工智能，有好有坏。而我们应该清楚并明白一点，是我们掌控它，而不是人工智能来改变我们。同时，我们人类还会将自己的`优点更大化、更突出，让其毅力，坚持和决心更加强。人工智能——没有毅力，所以它只是一台机器，充其量是台具备运算能力的机器；人工智能—它没有坚持，所以他不懂得、不理解辛苦和痛苦的滋味；人工智能——没有决心，所以它没有目标和理想，因此它没有奋斗的精神；人工智能——没有价值观和感情色彩，所以它只能让我们的生活更美好，只会推进我们人类变得更优秀，遇到困难勇往直前，遇到挫折永不言败，不轻言放弃。知道孟子所说的，“故天将大任于斯人也必先苦其心志……”其中的人生道理、勇于奋斗、勇于拼搏、知难不退。还记得爱迪生的一句名言——唯有强者才能在风暴中生存。这就是人与人工智能的区别。这就是人工智能永远无法取代人类在地球上的地位之根本所在。
让我们更加坚强，决心更加强大，毅力更加坚强吧！让我们的生活充满色彩，充满奋斗的目标吧！让我们奋斗拼搏起来吧！这就是人类永远胜过人工智能的原因。
人工智能作文 篇5
今天这个时代，人工智能与人类的联系已越来越紧密，逐渐令人熟知。今年“阿法go”三战中国棋手皆告胜利，令人惊讶之余也令人惶恐——人工智能会夺走就业机会吗？会如“变形金刚”般独立思考吗？而正如库克所认为的那样，他不担心的人工智能不会思考如人，而他更担心人会如人工智能那样去思考。
曾看到过一句话：“人类与其他生物最大的区别就是会思考。”但在这个时代，人们的思想却愈发偏重于机器般的冷漠、机械。而我想人与机器思考的最大区别，大概就是感情色彩了。
人与人工智能差别在于情感的有无。在今年的“开学第一课”中，机器与人共同弹奏钢琴曲。机器弹奏得完美无缺、百曲无错。但它弹出的终究只是一堆冰冷的音符而已。但是每一首曲子背后都是作者浓浓的情感，无论是《月光奏鸣》、《克罗地亚狂想曲》还是《英雄》，曲子中的.情感都好像要呼之欲出了。而机器终归只是机器，无错又能如何？我宁可听有错之曲，也不愿听冰冷的音符。
人与人工智能差异在于逻辑与数据。曾听过一个故事，故事中的女儿是位编程员，有天母亲问女儿：“你能设计一个程序问一下，如果有两块表，一块停了不能走了，一块慢了几分钟，电脑会留下哪块表？”女儿第二天送来了答案——留下停的那块表。理由是停的表24小时可以准时一次，而另一块表却要几年。很显然故事中的“人工智能”就留下了令人惊讶的答案，更说明电脑没有感情，有的只是数据与“机器逻辑”结合的运转。人脑有感情，而电脑只会用二进制算法去制造逻辑。算的终究没有感情。
人与人工智能之间的关系是人制造人工智能，而人与人工智能的差异消失时，便是人与人工智能划等号之时。很难想象，我请马上要跑1500米的同学帮我扔垃圾或倒水时，他要仔细的考虑自己会损失多少体能？我欠他了什么？他可能从我这里得到什么？那么我和同学之间不会再存在“友情”。如果互相帮忙，甚至于举手之劳都要用理性的数据去说话，那活得岂不是太累了？
人不是机器，人是活的，机器是死物。人在家里种花草考虑的爱好，也许机器种花草考虑的是可以吸收多少二氧化碳，放出多少氧气。所以，我从不羡慕机器“完美”的正确率，我只喜欢带有人的气息之产品，就像机器写不出个笔名叫“鲁迅”的人工智能来一样。是选择“零”与“壹”的二进制相处，还是选择和有感情的人类相处，我必选后者。
因为人工智能永远不能完全代替人。
人工智能作文 篇6
人工智能研究日益受到重视的另一个分支是机器人学，其中包括对操作机器人装置程序的研究。这个领域所研究的问题，从机器人手臂的最佳移动到实现机器人目标的动作序列的规划方法，无所不包。
(1)人工智能的远期研究目标
人工智能的近期研究目标在于建造智能计算机，用以代替人类从事脑力劳动，即使现有的计算机更聪明更有用。正是根据这一近期研究目标，我们才把人工智能理解为计算机科学的一个分支。人工智能还有它的远期研究目标，即探究人类智能和机器智能的基本原理，研究用自动机(automata)模拟人类的思维过程和智能行为。
根据计算机的特点，我们有理由相信在不久的将来人工智能实体将首先在精确思维能力上超过人，然后在模糊思维能力上超过人。由于创造力是个性化的产物，较高的创造力不是复制及经验的吸收所能产生的，它需要通过个性化的学习来获得，而个性化的学习不是短时间内所能完成的，因而人工智能实体在创造力上全面超过人将需要较长的时间。一旦人工智能实体的创造力超过人其智力水平也就能远远超过人。
(2)存在的问题
这个长期目标远远超出计算机科学的范畴，几乎涉及自然科学和社会科学的所有学科，所以尚存在着不少问题，这主要表现在下列几个方面：
1.宏观与微观隔离一方面是哲学、认知科学、思维科学和心理学等学科所研究的智能层次太高、太抽象;另一方面是人工智能逻辑符号、神经网络和行为主义所研究的智能层次太低。这两方面之间相距太远，中间还有许多层次未予研究，无法把宏观与微观有机地结合起来和相互渗透。
2.全局与局部割裂人类智能是脑系统的整体效应，有着丰富的层次和多个侧面。但是，符号主义只抓住人脑的抽象思维特性;连接主义只模仿人的形象思维特性;行为主义则着眼于人类智能行为特性及其进化过程。它们存在明显的局限性。必须从多层次、多因素、多维和全局观点来研究智能，才能克服上述局限性。
3.理论和实际脱节大脑的实际工作，在宏观上我们已知道得不少;但是智能的千姿百态，变幻莫测，复杂得难以理出清晰的头绪。在微观上，我们对大脑的`工作机制却知之甚少，似是而非，使我们难以找出规律。在这种背景下提出的各种人工智能理论，只是部分人的主观猜想，能在某些方面表现出"智能"就算相当成功了。
上述存在问题和其它问题说明，人脑的结构和功能要比人们想象的复杂得多，人工智能研究面临的困难要比我们估计的重大得多，人工智能研究的任务要比我们讨论过的艰巨得多。同时也说明，要从根本上了解人脑的结构和功能，解决面临的难题，完成人工智能的研究任务，需要寻找和建立更新的人工智能框架和理论体系，打下人工智能进一步发展的理论基础。
我们至少需要经过几代人的持续奋斗，进行多学科联合协作研究，才可能基本上解开"智能"之谜，使人工智能理论达到一个更高的水平。
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