【實用】人工智能作文彙總五篇

在學習、工作乃至生活中，許多人都寫過作文吧，藉助作文可以提高我們的語言組織能力。那麼一般作文是怎麼寫的呢？以下是小編爲大家收集的人工智能作文5篇，歡迎閱讀與收藏。

人工智能作文 篇1

自從人工智能圍棋軟件AlphaGo打敗了世界冠軍柯潔，人工智能就在各個領域超過了人類。如今，人工智能影響到了我們生活的方方面面，現在我就給大家介紹一下，人工智能圍棋軟件Leelazero，以及使用它之後對我的影響。

它是一位比利時的程序員參考AlphaGo寫出的一款具有深度學習能力的人工智能圍棋軟件。它可以通過自我對局，不斷學習，提高自己的圍棋水平。因爲電腦比人類快得多，所以它提高的速度非常快。

我通常在圍棋對弈平臺弈城上面下棋。一旦輸棋，爸爸就讓leelazero幫我覆盤，以便找出我的錯誤，再參考leelazero給出的選點和後續變化來研究如何避免這種錯誤。在leelazero的幫助下，我瞭解到圍棋最前沿的知識，我的棋力也得到了提升。這裏面leelazero功不可沒。

而且我通過觀察leelazero給出的選點，學會了很多實用的招法，在對局中不會那麼容易掉進對手佈下的陷阱。

說了這麼多，你們還不知道leelazero的真正實力吧？在一臺高配置的電腦中運行它，它每一手棋只需要思考5秒鐘，就可以打敗大部分業餘選手，如果延長它的思考時間，它可以輕鬆擊敗人類頂尖的職業棋手。

人工智能正在深刻的改變着我們的生活，給我們帶來很多便利和益處。

人工智能作文 篇2

蘋果創始人喬布斯曾說過“活着是爲了改變世界。”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”之所以稱之爲人就是因爲我們擁有着高於普通生物的智慧與思考能力，作爲人，我們就要爲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能的誕生。人工智能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”作爲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。作爲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。在你腦海裏留下的“知識”。敢問機器人能做到這一點嗎？答案是否定的。因爲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，你卻在忙着拍照，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？

爲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，隨着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，所以纔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。

人工智能作文 篇3

深度學習目前最接近人類智能

要回答上述問題，需要先了解一下人工智能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，主要通過對話語進行語法分析和語義分析，然後轉換成計算機程序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，因爲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“巧婦難爲無米之炊”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概率統計。這種模式下的人工智能，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概率就行，被說出的概率越大，相關話語就越合理。而概率的計算，可以通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絡，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絡通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能的一種人工智能模式，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能能不能應用於語文教育呢？我們不妨以作文評分爲例來分別加以說明。

如果讓人工智能給學生作文評分，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”項目打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，還是句式的不同類型？

在第二語言教學中，類似的評分系統已經得到較爲廣泛的應用，因爲僅是“語言”項目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。因爲對於母語作文評分來說，結構、思想等項目更爲重要，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，基於規則的人工智能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，分析其中各類型作文的各種數據。

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，基於統計的人工智能模式可以詳細描寫作文的各方面數據，也可以根據這些數據對作文進行等級排序，但是統計哪些數據、這些數據的解釋意義，這些數據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，被稱爲“訓練語料”。

將訓練語料輸入到人工神經網絡，由其分解爲一組向量，再通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，調整人工神經網絡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：人工神經網絡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裏獲得了成功，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能。

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。人工神經網絡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，只是通過各種複雜計算的調試獲得理想的結果。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，我們剛纔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，這裏還存在一個“智能倫理”問題，如果把代表人類智能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衆的質疑甚至恐懼，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能，不說完全不可能，至少要走的路還很長很長。

作爲語文教育的輔助工具人工智能將大有作爲

那麼，在語文教育領域，人工智能是否毫無作爲呢？當然不是。我們認爲，人工智能可以成爲一個很好的輔助工具，在諸多領域大有可爲。

在閱讀教學中，人工智能可以全面統計閱讀材料的各種表現，爲閱讀材料的難度分級提供可量化的標準，從而爲教材選文、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，人工智能可以通過自動摘要、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能的可能應用吧。在會考、大學聯考這樣的`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能參與，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，甚至可以更精細地通過自動摘要技術、關鍵詞技術找出同樣事例來一起評分。這些技術處理無疑爲杜絕抄襲、套題等不良行爲提供了有效的防治措施。

此外，可以通過計算作文語句在大數據庫中出現的概率值來對作文語言的規範性進行評價。作文語言的出現概率值越高，說明其用法越常規，越符合大衆的語言規範。而概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，從而使作文語言項目的評分更加準確規範。

還有，統計型人工智能還可以對學生作文的整體表現進行系統評估。通過對歷屆考試作文的統計分析，可以得出一系列大數據，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，爲基層的作文教學提供充足的科學數據。

最後想強調的是，人工智能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；

要解決人工智能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，人工智能再先進也不可能對語文教育產生決定性的影響。

人工智能作文 篇4

就在上個月，一場世紀之戰拉開序幕。李世石九段與人工智能系統“阿爾法狗”展開圍棋之戰。雖然李世石憑神之一手在第四局中獲得唯一而寶貴的勝利，卻仍然以1：4的比分敗給人工智能。

由此無數人開始感到慌張。就在幾年前，人們還普遍認爲人工智能無法學會圍棋這一最複雜的遊戲，如今卻只能接受這一事實。不僅如此，“阿爾法狗”甚至能夠在棋局中進行自主學習，按照如此快的發展速度繼續下去，難道人工智能真的會像科幻片中那樣毀滅人類，稱霸地球？不僅普通民衆如此想，霍金也深表堪憂，他說：“人工智能的發明是人類歷史上最偉大的一個事件，不幸的是，它可能成爲人類歷史上最後一個事件。”

然而並不是所有人都這麼認爲，有些人說雖然李世石敗了，但是棋壇第一人柯潔還在堅守陣地呢，殊不知此言不過是自欺欺人罷了。

我不持上述觀點，也不盲目樂觀或悲觀，我只是簡單地認爲機器無法擁有和人類一樣的情感。人類下棋是爲了養神或者娛樂，而人工智能則是僅僅執行命令而已。它們能贏，卻不知道快樂；它們會下棋，卻不知道爲什麼要下棋。聽聞人工智能在圍棋上勝出後，下一個目標便要轉向電競，我嗤之以鼻。人工智能終究難以和人類一樣思考。我在閱讀此熱點時看到一句話，恰好可以形容我現在的態度，卻又指出令人堪憂的一點，它說：現在人工智能贏了，但只是贏而已，等到哪天它開始故意讓我們贏的時候，那纔是真正的危險。

爲此有人提出，人類的思維實際上是由神經衝動傳達不同的陰陽離子形成的，而人工智能執行命令則是靠“1、0”代碼完成的，二者本就有相同之處，使人工智能像人類一樣思考、擁有感情並非不可能。因此應更加註重防範人工智能。

然而我想，處在這個快速發展的時代，不僅是人工智能在以不可思議的速度進步，人類的其他科技都在以類似的速度發展着。若在某天人工智能真的達到了如此恐怖的水平，相比人類也已創造出許多對應的方法。畢竟我們都知道這樣一個故事：一個農夫將一隻小老虎養大，關係親密，卻沒忘記隨身準備一把用來支付它的槍。

人工智能作文 篇5

人工智能是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智能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能！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，裏面有一個巔峯挑戰，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！爲什麼現在人工智能都能把人遙遙甩在腦後呢？

阿法狗連接了神經網絡系統。在後來又在中國企業網站上以master爲註冊賬號，與數十位圍棋高手進行快棋對決，連續60局全部贏了。現在人工智能，的發展水平比人類高多了！

在我家還有一個智能掃地的機器人，只要你一按按鈕，機器人就會幫你把房子從裏到外掃的乾乾淨淨，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，可在電腦上編程，特別酷，說不定就能還原起來魔方的呢。

現在人工智能已經，滲入我們的生活，更好地爲人類服務。