【精華】人工智能作文4篇

在生活、工作和學習中，大家都寫過作文，肯定對各類作文都很熟悉吧，作文是一種言語活動，具有高度的綜合性和創造性。那麼一般作文是怎麼寫的呢？下面是小編精心整理的人工智能作文4篇，歡迎大家分享。

隨着工業4·0的逐步推進、深入，人工智能的概念一再被提及乃至應用到生活實際。從阿爾法狗大敗人類棋手到各類手機內置的語音助手，人類在不斷設法同化計算機——即用“ai”讓計算機像人類一樣思考。這彷彿夠令人們緊張了，“‘ai’革命”、人工智能控制人類。然而，恰如庫克所言，我們應當警惕的是另一種同化。人工智能時代下，計算機對人的同化才是人類如臨的大敵。

生活中，我們時常會遇到這樣的人：凡事精打細算、講究最佳策略卻遇事冷漠、自我中心。他們甚至為了自身利益而罔顧因此對他人所造成的後果，循環往復地機械操作着每一件其主觀肯定的流程。這類計算機同化下的精緻利己主義者無疑是遭人厭惡的，是社會的害羣之馬。歸根結底，乃是計算機對人類的同化才導致了今人與前人的異化。

同化之本，當是價值觀的同化。人有三觀，三觀正則人不歪。計算機的一大重要組成部分即算法——運算某個程序的邏輯順序。計算機本是人類製造以供使用的工具，算法也是人類依據自然科學的規律編碼而成，是以最優解為根本目的的。而現如今，人們推崇的是算法而非價值觀。從修改同學志願，到寢室內下毒，這一件件悲劇不正是因為當事人摒棄了其價值觀的判斷、取捨，選取了某個他所認為的“最優解”嗎？沒有了價值觀的約束，算法得出的“解”會是答案嗎？失去了價值觀，人變得如同一台台直立行走的計算機。

與此同時，同化也在同情心、同理心上進行着。計算機是冰冷、生硬的工業造物，而人類是熱血流淌的血肉之軀。而現在，越來越多的人將自己的心臟換成了“機械芯”，從此不問人情冷暖。魯迅筆下的看客在新時代以新的面貌、新的形式呈現在世人面前——受機械同化的、無同情心的人。他們機械地接收信息、機械地進行運算、機械地進行輸出。何其可怖！

當一個人失去了價值觀和同情心後，他還剩下什麼？我不禁想起千年前那個經典的悖論——當一艘船上所有的木板都被更換以後，這艘船還是原來的那艘船嗎？我想，當一個人全身上下都被計算機同化過後，他已經就是一台計算機了，他已徹底與人類異化而絕緣了。那麼，讓我們設想一下：當人類完完全全像計算機一樣思考呢？嗬！還擔心什麼人工智能威脅人類？人類就是人工智能啊。

請重視起人工智能這個同化與被同化的話題吧，莫讓“救救人類”的呼聲最終迴響在計算機房。

以前我們談起科技的進步和網絡的運用，總是會説它是一把雙刃劍，有利也有弊。而如今，面對日益發達的人工智能，我卻要説：如今，擺在我們眼前的任務是，讓它變成一把單刃劍。

讓人工智能變成單刃劍，是要我們用正確的態度去面對它。就像險勝阿爾法狗一局的李世石説：人機大戰並沒有讓我感到失敗的痛苦，反而是有更理解棋的快樂。就像是三局連敗的天才棋手柯潔説：阿爾法狗讓我更理解圍棋的奧妙。我們在面對人工智能越來越迅猛的發展時，也要有更積極的態度和更清醒的認識，不能一味的誇讚，人工智能如何優秀，如何無敵也不能盲目的貶低人類看清人類，我們要知道的是阿法狗只是一個機器，一個我們人類創造出來的玩意兒，他沒有頭腦，沒有情感，甚至沒有智商他的智商，不過就是我們研發時輸入的那一堆冰冷的代碼罷了，所以無需驕傲自大，也無需妄自菲薄，我們與人工智能是平等的地位，而在某些時候他們可以成為我們的工具。

讓人工智能變成單刃劍，需要我們去了解他。俗話説知己知彼，百戰不殆。網上曾有人説，如果人工智能獲得人的意識，那麼它們便反過來奴役人類了。未來將是人工智能的天下，由此搞得人心慌慌。首先，人類現在還沒有能力使一個機器擁有意識，很多人也沒有了解到意識產生的起源。做出這的無用的猜測，其實沒有任何的實際意義。而現在我們能做的，不過是摸清它的運行規律，瞭解他的優點與缺點。掌握運用人工智能的方法。接下她神祕的面紗，而不是看着他蒙起的面紗做出胡亂的揣測。

讓人工智能變成單刃劍，最重要的是揚其長避其短。是的，事物都有兩面性，就如先前一直爭論的學生該不該用手機的問題一樣，手機在自律性差的人手中，自然得不到什麼好的運用，而在有清醒頭腦和強自律性的人手中，他卻能把他的優勢發揮的淋漓盡致。而絲毫不會讓劣勢影響的自己，人工智能也是一樣。我們現在要注意的是提高自己應用人工智能的能力。讓這些過分聰明的機器在我們手中得到合理的應用，使其劣勢消融，讓優勢彌彰，如此，才能讓人工智能得其所才，盡其所用。

問：如何讓人工智能成為單刃劍？答曰：以正確的態度面對他，以積極的方式瞭解他，而後揚其長，避其短，如此，乃利用人工智能之良策也。

我認為比起機器像人類一樣思考，人類像機器一樣思考更有可能。

首先，人工智能是由人類研發的，且目前尚未發展成熟。

人工智能，顧名思義就是有人類開發製造的，具有智慧性能的機器。它的思想，它的一切都是由我們人類設定好之後，給予它的，它沒有過多的自主思考的空間。並且人工智能的出現和發展不過數載，比起人類在歷史長河中的時間相比，可謂不過彈指一揮間。再者，如同達爾文所提出的《物種起源》的進化論，我們人類發展的過程中，經歷了大自然的物競天擇，適者生存，優勝劣汰這樣的階段，早已經具備了比較完善的模樣。

但是人工智能並不成熟，現在所誕生的一些產品並不是最好的或者説比較好的，而是仍然在摸索中的。這樣的人工智能如何代替我們？

其次，人類的思想是多元化的，但人工智能的是較為單一的。

人類的思想最多隻是相似，即使這個世界上存在着與你音貌笑容完全一致的人，卻也不會出現思想與你一模一樣的人，除非是克隆了你或者其他的。畢竟“一千個讀者就有一千個哈姆雷特。”這句話不無道理。

在漢武帝實施“罷黜百家，獨尊儒術”的措施前，我國曆史上曾經有過一個文化十分輝煌的階段，便是戰國時期。那是諸子百家，百家爭鳴的場面，在我國曆史上添上了一筆濃厚鮮明的色彩。而這裏的“百”只是虛詞，實際上那個時代還有更多的文化流派，這麼多流派終歸是會有相似的思想，但是不會存在相同的。如果真實存在，那麼這些流派自然會變成同一流派而流傳下來，而不會分成這麼多部分。

然而，人工智能所具有的思想，都是我們人類提前編輯好輸入給它的，它無法改變無法拒絕，只能接受我們所給它灌輸的想法卻不會產生新的。

再其次，當今社會人愈發冷漠。

我們人類和機器最大的區別是什麼？便是我們同時擁有理性和感性，而機器只擁有前者。當我們現代人在如今這樣快節奏的城市生活中，我們的感性正在不知不覺中被磨滅，當有一天我們的感性完全消失了，那麼我們與機器又有什麼不同？

這是一件可怕的事情，04年發生的“小悦悦事件”即使過去久遠，但它依舊是個活生生的例子展現在我們眼前。所以，我們所需要做的，不是擔憂人工智能是否會代替我們，而是要擔憂我們是否會變成，現在的我們最討厭的樣子。這不僅僅是每個人的所要思考的，更是每個人要去解決的問題。

假使我們忽視現在的問題，未來有一天，我們變得像計算機一樣思考那天真的到來，那麼這樣才是人工智能會代替我們人類的時候。綜上所述，我認為，人類像機器一樣思考更有可能。

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。