【精華】人工智能作文集錦六篇

在平日的學習、工作和生活裏，大家都不可避免地會接觸到作文吧，作文是通過文字來表達一個主題意義的記敘方法。那麼你有了解過作文嗎？下面是小編整理的人工智能作文6篇，僅供參考，大家一起來看看吧。

人工智能作文 篇1

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2

隨着科技的不斷攀升與發展，人工智能逐漸走進大衆的視野。人工智能，顧名思義，代替人類做工。人工智能的出現意味着我們的生活會更加便利和輕鬆。

據我所知，人工智能可以做家務。譬如掃地機器人，可以自動將地清掃乾淨，不需我們動絲毫。我們可以用這些零碎的時間幹更多的事。

有人說，人類做的事情人工智能都可以做到，我覺得不然。我每日伴着晨曦出門上學，都會在門口的早餐店買早點，空氣中夾雜着溼潤的淡淡白霧，一股濃郁的清香鑽入鼻腔，新鮮的包子出爐了。老阿姨笑着把早餐遞給我，觸及她溫熱的雙手時，心中涌出一股暖意。這與人工智能截然不同。

而且計算機本就有人類產出，本就是沒有情感的死物，它不會像人類有複雜的心緒，充盈的精神世界。假如，讓一個人與人工智能同處月下，人工智能或許只能回答實時的溫度與天氣情況，而人類或許回因自身的遭遇而由衷地感嘆月涼如水，明月幾多愁。

但是現在，許多人活着跟機器人越發相像。他們都過着千篇一律的生活，對身邊的一切都異常冷漠，失去了價值觀與同情心，成爲生活的傀儡。他們會在看到別人的悲慘後冷笑；會對別人的缺陷冷嘲熱諷；會對別人的乞求熟視無睹……每當我遇見這些毫無情感的機器人時，我總會思考縈懷爲什麼會有如此可悲的人出現？

我認爲的生活，雖有一點黑白，但不乏姿彩；雖有喧鬧和煩憂，卻時有銀鈴般的歡笑；雖會有挫折與艱辛，但也有克服苦難，戰勝挑戰後真正的'快樂……這些豐富的情感，它們是否能感受到呢？

是這個時代生產出這些機器人，也是他們把自己改變成機器人。人際關係的日漸淡薄，親人間的疏遠，朋友間的虛情都在提醒着我，讓我不要成爲這種人。

我向往的生活是鄰里間的相互問好，而非漠視；是與陌生人之間的一個微笑，而非向下的脣角；是與親人間的擁抱，而非禮貌性的點頭……

希望我向往的生活是我以後的生活，人與人之間充滿愛與溫情。也希望機器人越來越少，能有歡笑與淚水，淚水雖鹹，亦是真情……

人工智能作文 篇3

星辰運行的軌跡捉摸不定，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着科技的銳變！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祕，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爲了方便人們的生活。汽車方便了人們出行，手機方便了人們聯絡與獲取信息，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持。開外外太空這種簡短項目，自然需要頂尖的科技成果纔可以達成。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持，如果你想在車上小憩一會兒，會有智能駕駛…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，它吸引着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！

人工智能作文 篇4

隨着時代的進步，科技的發展，人工智能這一詞脫穎而出，因此一個問題就產生了——-“人和人工智能的區別在哪？”人之所以被稱爲高級動物，不是因爲能雙腿站立、走路，而是因爲有人情味，有感覺，有情感；而人工智能，它所具有的僅是運算速度和那永不感到疲勞的“大腦”。

還記得《開學第一課》中，朗朗和他的徒弟，還有一位特殊的鋼琴家——電器人。主持人讓朗朗分別聽完兩段聲音後，讓其區分，哪段是人彈奏？哪段是機器人的？郎朗區別出來了。他區別出來的原因，讓我更加理解了人工智能——-第一段音餘樂，談的很好，沒有彈錯。第二段音樂，有彈錯的地方，但是有感情、有色彩。難道不是如此嗎？正是因爲人有感情、有色彩，所以，人工智能永遠無法取代我人的地位。

當然，我們生活中不能缺少人工智能。對於企業家而言，人工智能的出現，讓他們的工作質量和效率大幅度提高。對人們而言，人工智能的出現，讓生活更方便、更美好。比如，你在車上就可以控制所有的家電；所有的重要事件，都不用擔心沒人提醒。所以說，人工智能讓生活更美好。但是，這並不代表人工智能就能完全取代或者勝任一切工作。就好比雕刻這個職業，機器人也能做到，把木頭雕的惟妙惟肖。栩栩如生。還能在同樣時間裏連續雕刻，甚至能永不停歇的雕刻，然而與人雕刻的東西相比之下，人雕刻的東西，雖然有小的瑕疵，它具有感情色彩。在其栩栩如生的情況下，讓其有了“藝術生命力”。

任何事物都有兩面性。人工智能，有好有壞。而我們應該清楚並明白一點，是我們掌控它，而不是人工智能來改變我們。同時，我們人類還會將自己的優點更大化、更突出，讓其毅力，堅持和決心更加強。人工智能——沒有毅力，所以它只是一臺機器，充其量是臺具備運算能力的機器；人工智能—它沒有堅持，所以他不懂得、不理解辛苦和痛苦的滋味；人工智能——沒有決心，所以它沒有目標和理想，因此它沒有奮鬥的精神；人工智能——沒有價值觀和感情色彩，所以它只能讓我們的生活更美好，只會推進我們人類變得更優秀，遇到困難勇往直前，遇到挫折永不言敗，不輕言放棄。知道孟子所說的，“故天將大任於斯人也必先苦其心志……”其中的人生道理、勇於奮鬥、勇於拼搏、知難不退。還記得愛迪生的一句名言——唯有強者才能在風暴中生存。這就是人與人工智能的區別。這就是人工智能永遠無法取代人類在地球上的地位之根本所在。

讓我們更加堅強，決心更加強大，毅力更加堅強吧！讓我們的生活充滿色彩，充滿奮鬥的目標吧！讓我們奮鬥拼搏起來吧！這就是人類永遠勝過人工智能的原因。

人工智能作文 篇5

今天這個時代，人工智能與人類的聯繫已越來越緊密，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——人工智能會奪走就業機會嗎？會如“變形金剛”般獨立思考嗎？而正如庫克所認爲的那樣，他不擔心的人工智能不會思考如人，而他更擔心人會如人工智能那樣去思考。

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。

人與人工智能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》、《克羅地亞狂想曲》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。

人與人工智能差異在於邏輯與數據。曾聽過一個故事，故事中的女兒是位編程員，有天母親問女兒：“你能設計一個程序問一下，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“人工智能”就留下了令人驚訝的答案，更說明電腦沒有感情，有的只是數據與“機器邏輯”結合的運轉。人腦有感情，而電腦只會用二進制算法去製造邏輯。算的終究沒有感情。

人與人工智能之間的關係是人制造人工智能，而人與人工智能的差異消失時，便是人與人工智能劃等號之時。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？他可能從我這裏得到什麼？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數據去說話，那活得豈不是太累了？

人不是機器，人是活的，機器是死物。人在家裏種花草考慮的愛好，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”的人工智能來一樣。是選擇“零”與“壹”的二進制相處，還是選擇和有感情的人類相處，我必選後者。

因爲人工智能永遠不能完全代替人。

人工智能作文 篇6

人工智能研究日益受到重視的另一個分支是機器人學，其中包括對操作機器人裝置程序的研究。這個領域所研究的問題，從機器人手臂的最佳移動到實現機器人目標的動作序列的規劃方法，無所不包。

(1)人工智能的遠期研究目標

人工智能的近期研究目標在於建造智能計算機，用以代替人類從事腦力勞動，即使現有的計算機更聰明更有用。正是根據這一近期研究目標，我們才把人工智能理解爲計算機科學的一個分支。人工智能還有它的遠期研究目標，即探究人類智能和機器智能的基本原理，研究用自動機(automata)模擬人類的思維過程和智能行爲。

根據計算機的特點，我們有理由相信在不久的將來人工智能實體將首先在精確思維能力上超過人，然後在模糊思維能力上超過人。由於創造力是個性化的產物，較高的創造力不是複製及經驗的吸收所能產生的，它需要通過個性化的學習來獲得，而個性化的學習不是短時間內所能完成的，因而人工智能實體在創造力上全面超過人將需要較長的時間。一旦人工智能實體的創造力超過人其智力水平也就能遠遠超過人。

(2)存在的問題

這個長期目標遠遠超出計算機科學的範疇，幾乎涉及自然科學和社會科學的所有學科，所以尚存在着不少問題，這主要表現在下列幾個方面：

1.宏觀與微觀隔離一方面是哲學、認知科學、思維科學和心理學等學科所研究的智能層次太高、太抽象;另一方面是人工智能邏輯符號、神經網絡和行爲主義所研究的智能層次太低。這兩方面之間相距太遠，中間還有許多層次未予研究，無法把宏觀與微觀有機地結合起來和相互滲透。

2.全局與局部割裂人類智能是腦系統的整體效應，有着豐富的層次和多個側面。但是，符號主義只抓住人腦的抽象思維特性;連接主義只模仿人的形象思維特性;行爲主義則着眼於人類智能行爲特性及其進化過程。它們存在明顯的侷限性。必須從多層次、多因素、多維和全局觀點來研究智能，才能克服上述侷限性。

3.理論和實際脫節大腦的實際工作，在宏觀上我們已知道得不少;但是智能的千姿百態，變幻莫測，複雜得難以理出清晰的頭緒。在微觀上，我們對大腦的工作機制卻知之甚少，似是而非，使我們難以找出規律。在這種背景下提出的各種人工智能理論，只是部分人的主觀猜想，能在某些方面表現出"智能"就算相當成功了。

上述存在問題和其它問題說明，人腦的結構和功能要比人們想象的複雜得多，人工智能研究面臨的困難要比我們估計的重大得多，人工智能研究的任務要比我們討論過的艱鉅得多。同時也說明，要從根本上了解人腦的結構和功能，解決面臨的難題，完成人工智能的研究任務，需要尋找和建立更新的人工智能框架和理論體系，打下人工智能進一步發展的理論基礎。

我們至少需要經過幾代人的持續奮鬥，進行多學科聯合協作研究，纔可能基本上解開"智能"之謎，使人工智能理論達到一個更高的水平。