精選人工智能作文彙編六篇

在學習、工作乃至生活中，大家都嘗試過寫作文吧，藉助作文可以宣泄心中的情感，調節自己的心情。你寫作文時總是無從下筆？以下是小編精心整理的人工智能作文6篇，僅供參考，大家一起來看看吧。

當今社會，機器人在我們的日常生活中隨處可見，人工智能的普及與應用也給我們帶來了不少便利，更加推進了信息化高速發展的社會。

這個所謂的人工智能看似方便了人類，實則這卻是一把隱形的雙刃劍，一灘淤泥。正在一點點刺進人們的胸口或是令人們深陷其中……

人工智能機器人在許多方面都超過了人類，他們由人類所創，一切的編程、思維方式都是通過人類不可以逾越的：它們能在圍棋中戰勝圍棋大師，人類的大腦的精力是有限的，但人工智能卻能夠不做休息，一遍遍地將人類的習慣、思維方式研究透徹。

這聽起來確實蠻嚇人的，人工智能能像人類一樣思考，人工智能就要統治人類了。許多影片也以此為背景，機器人拿起激光武器對人類進行殺害；它們運用監控設備使得人類隱私毫無保留，它們冰冷無血，卻又無可逃避無可避免。人工智能真的要取代人類的地位嗎？

但這還不是人類最擔心的問題，計算機、機器人再怎麼説也都是效仿人類所創造，它們如果沒有在前期編制程序，給予它們指令，人工智能計算機也不過是一堆廢銅爛鐵。因此，庫克認為，我不擔心人工智能會讓計算機像人類一樣思考，我更擔心人類像計算機一樣思考，失去了價值觀與同情心，罔顧後果。

人，與生俱來就是有感情。有温度的動物；計算機不過是冷血者，假如人類沒有了這些情感，就會使整個世界變得沒有人性：當一位小女孩在奔跑過程中重重地摔在地上，你若無其事地走過，甚至不看一眼，女孩的哭聲更加響了；當步履緩慢、腿腳不便的乘客走上公交，你目光呆滯地坐着，不予理會，老人的腿在顫抖；當你因為指令錯誤誤傷路人，也不會道歉，只會繼續執行下一個任務……

我想這才是人類最值得關注的問題，這應該是人類所具備的價值觀和同情心，呢麼活在當下，人類又該怎麼辦？

不能思維定式，要有自己的見解。這要我們平日裏多讀書，多思考，書中的温情、人性化、愛都是有温度的；不要隨波逐流，不要模仿別人不善無愛的行為，憑着自己心中最真實的意願去幫助別人。

人工智能只是人類自己嚇唬自己的一種形式，社會的人情與温度是由人類一點點微小的星星之火所點燃。人工智能的冰冷也會怯其力量。

我相信，只有人人心中充滿愛，人工智能也會被我們踩在腳下，人工智能永遠不會戰勝人類那心中最真實最温暖的那一束光芒。

當今，人工智能越來越普遍地出現在大眾眼前，手機、平板以及各式各樣的機器人，它們現在或替代或掌控着人類。

機器人被科研家們研製的愈發像人類，有形似人類的外表，他們能跳舞，能調酒，能對話，毫不誇張地説它們中的部分已經具備了一些人類的思想，他們中的一些甚至已經能想人類一樣思考了，雖然並不是很全面，因為它們不具備人類的情感，從這點就能輕鬆分辨出人與人工智能。

科研家們還在努力，他們在嘗試讓更多的機器人像人類一樣思考，全面的那種。有許多人擔心再這樣下去，遲早有一天，機器人將完完全全替代人類，甚至成為這個世界的者，使人類像努力一般為其工作。

當人這般害怕時，蘋果總裁庫侖卻十分淡定，他並不擔心人工智能像人一樣思考，因為他並不認為他們擔心的事會發生，但他擔心人類變工智能，沒有情感，只是機械化地達成目標或度過一生，那這樣的後果將不可想象。

很多人覺得他擔心的事情很可笑，人生來就是由情感的，人是高等動物，怎麼可能會變工智能。但現在的種種跡象表明，離這樣的日子其實已經不遠了。電視新聞荔一大半的都是拾金不昧、捨己救人、救人不留姓名，這些在以前而言，那是正常不過的事情，應該不算是什麼新聞，但在這些好事愈來愈少的現代，那可是個大新聞。

上的行人一個個健步如飛；四周發生車禍也只是冷漠地站在一旁看戲，任由車主們互相爭吵甚至；在公交車上給老人讓座的現象也是稀少。這不就是人工智能的種種表現嗎？機械化的工作、吃飯、睡覺，冷漠得似冰塊，怪不得冬天越來越冷了，温情都沒了，氣温能高到哪裏去？

庫侖所擔心的事似乎正一點一點實現着，人類逐漸失去了價值觀和同情心，在一大部分時間裏人都活成了人工智能，而人類卻絲毫不自知，這才是真正的之處。

但人工智能是人創造出來的，應該是讓人工智能活類，製造出來的目的也是為人類效勞，怎麼最後反倒是人變成了人工智能。

可別讓庫侖的擔心實現。人是人，人工智能是人工智能。人創造出人工智能，而不是“進化”工智能。

隨着時代的進步，科技在不斷髮展，人工智能以各種形式出現在我們的生活中，小到一片幾納米的芯片，大到整個互聯網的交互系統，可以説我們的生活離不開人工智能。

人工智能使我們的生活變得更加便利，就按“付款”這最基本的資金流通方式來説，從最早人們出門在外需要拿着大把的錢幣，到後來出現了銀行卡，人們可以施行刷卡支付，再到現在支付寶，微信支付，人們甚至不用帶卡僅需掃二維碼即可完成支付。是人工智能造就了現今如此快捷的生活方式

人工智能也使得人類在工作上更加有效率。最早的人力勞動不僅耗時耗力，在精度方面也有着極大的限制，如今的電子一體化科技不僅節省了大量的人力資源，其工作精度也達到了人工不可超越的程度。人工智能可以説是現今最偉大的發明之一。

人工智能有眾多的好處，是否人工智能便可完全取代人類了呢？我想答案是未必的。人工智能説到底依舊是由人類開發出的程序，它只能單一地完成人類給其施加的指令，它的形式是單調且僵硬的。

假如你把心理調節師這一職務交給一個人工智能去做，我想它應該會使一個患上抑鬱症的人變得更為抑鬱，甚至我認為它都能使一個普通的正常人也變得抑鬱煩躁。這樣的原因是顯而易見的，人類的情緒千變萬化，一個情緒的背後可能隱藏着更多的情緒，這是人工智能所無法瞭解的。

所以我們不必擔心人工智能是否會在將來超越人類從來替代人類，值得我們思考的應是人類是否因為人工智能而變得懶惰，死板，沒有情趣。如果人類變得像人工智能那樣，我想這個世界將會變得十分恐怖，人們只追求工作的效率而不顧及後果，人類失去了交流，社會變得單一無趣，生活也失去了原來的多彩而變為黑白兩色

人工智能的益處眾多，我們應提倡且更多得去運用這一偉大的科技。與此同時我們也要對人工智能有所思考，不能因其的諸多便利而忘了屬於人類最珍貴的東西——人情。

在這快速發展的新時代，越來越多的新生事物出現在人們眼中。許多舊的事物逐漸被人們淘汰。那麼我們怎樣看待這些新生事物呢？

進入21世紀，人工智能也慢慢進入人們的視野。在機器人方便了人們的生活的同時，有一些人開始擔心起人工智能的未來。人工智能可以對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。所以人們開始擔心在未來，人工智能會有支配人類的能力。越來越多的科學家開始研究人工智能。在各個領域，人工智能超過人類的例子也越來越多。但是，我們不能過於依賴人工智能。人工智能永遠脱離不了人類的掌控，如果脱離了人類的控制，那就不是人工智能了。它的好處是解放了人類的一部分繁瑣的'腦力和體力勞動，使人類有更多的精力投入到更新更好的智慧創造之中。而問題也正是這個，人類把解放出來的智慧用在何處，如果不加以控制任其氾濫，那人類也將會自取滅亡。

另外，人工智能的崛起也導致一部分人的失業。儘管短期內一些工作消失的弊端會被全新職位出現的長期影響完全抵消且帶來更大的好處，但是19世紀工業革命的經驗表明，轉變的過程極其痛苦。從停滯不前的生活水平上反映出經濟的增長需要幾百年，而從顯著的收入變化上來看只需幾十年。人口從鄉村大量湧入城市工廠，在當時的歐洲引發動盪。各國政府花費了整整一百年的時間構建新的教育和福利體系適應這種轉變。但這一次的轉變似乎更為迅速，當前科技傳播的速度可比200多年前快多了。得益於技術的輔助，高技術工作者的薪資會更高，因此收入不平等的現象正在不斷加深。這給用人公司和政府帶來了兩大挑戰：如何幫助工作者學習掌握新技能；如何讓後代做好準備，在滿世界都是人工智能的社會求得工作機會。

人工智能是由人類創造，為人類服務的。儘管技術快速進步，工業時代的教育和福利系統並沒有完全實現現代化，相關制度也不夠靈活。革新勢在必行，決策者必須行動起來，否則當前福利系統會面臨更大的壓力。19世紀40年代，約翰·穆勒寫道，“沒有什麼比立法者對這類人的照顧更為正當了”，他們的生活被技術的發展所累。在蒸汽時代，這是真理，在人工智能的時代，同樣也是。

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，簡單點説，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，只需考察它被人類説出的可能概率就行，被説出的概率越大，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為例來分別加以説明。

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為廣泛的應用，因為僅是“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。因為對於母語作文評分來説，結構、思想等項目更為重要，之前人類閲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，記敍文寫了幾個細節，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，被稱為“訓練語料”。

將訓練語料輸入到人工神經網絡，由其分解為一組向量，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，準確地説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説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閲的，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能，不説完全不可能，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能將大有作為

那麼，在語文教育領域，人工智能是否毫無作為呢？當然不是。我們認為，人工智能可以成為一個很好的輔助工具，在諸多領域大有可為。

在閲讀教學中，人工智能可以全面統計閲讀材料的各種表現，為閲讀材料的難度分級提供可量化的標準，從而為教材選文、編制課外閲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。在記敍文評價時，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，説明其用法越常規，越符合大眾的語言規範。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，為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：

要解決閲讀材料難度分級的問題，就必須搞清楚構成閲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。

隨着現代社會的發展，科技也越來越發達，使用計算機的頻率也逐漸上升，我們好像已經離不開它了。那我們真的合理使用它了嗎？

相反的是，人工智能帶來的快捷與方便使人們過度依賴於它。在學習方面，有同學圖個輕鬆，回家作業不認真做，又怕老師不滿意，所以直接上網搜答案。他們覺得這樣準確率又高，又不用動腦，何樂而不為呢？這是人們對於自我的放縱，把有助於學習的先進軟件轉變成了無益甚至有害的功能，導致最後不但沒有屬於自己的思考方式與思維能力，還欺騙了老師。在交友方面，大多數人認為微信和QQ是萬能的，有事直接在這兩個軟件上説就好，見面敍舊什麼的太麻煩了，或者説，直接組團打遊戲豈不更好？所以，由於這些想法與依賴，你與“誠信”一詞説拜拜了，你與親朋好友也漸漸疏遠了。

計算機網絡容易導致人們淺陋無知與盲從。有調查顯示，絕大多數的人都會被八卦娛樂或是標題奇葩的文章所吸引，只有小部分的人回去細讀有關社會與國家發展的長文。甚至自從網絡上曝出“碰瓷”事件後，走在路上看見有人摔倒了，一些年紀大的長輩無法靠自己的力量站起來的，好多人只會在旁圍觀或是拍照，卻不敢去助人一臂之力。由於網絡的發達，會將事態擴大，放大負面的新聞，卻很少有提及樂於助人、積極正面的例子，給了大多數人人與人之間無法相互信任的認識，換來的只是人性的冷漠，心與“友善”一詞又説再見了。

我們天天在背社會主義核心價值觀，背得這麼流利，那真正做到的，又有多少？我們的心應該是充滿温暖與熱情的，而不是像計算機一樣思考，熾熱的心變得僵硬與冰冷。

人比計算機多的是一份情感。我記得“開學第一課”裏有一個比賽，是人和計算機比賽彈鋼琴，看誰彈得更好。我們知道計算機是已經設定好的，它不會出錯，這是它的優勢，但最後我們都認為人彈得更好，這是為什麼呢？就是因為人擁有情感，所以他的音樂裏包含了很多東西：一路以來的堅持、對於鋼琴的熱愛、對於音樂的理解……這些都是計算機沒有的。

綜上，我覺得人工智能雖然能為人類、社會造福，但如果我們不好好利用，會起反作用效果。我們可以採納計算機的一些思考成果，但我們也需要擁有明辨是非的能力、價值觀與情感。這樣，才能營造一個和諧社會，一個充滿意義的人工智能時代。