關於人工智能作文合集七篇

在學習、工作、生活中，許多人都有過寫作文的經歷，對作文都不陌生吧，作文是人們把記憶中所存儲的有關知識、經驗和思想用書面形式表達出來的記敍方式。相信許多人會覺得作文很難寫吧，以下是小編為大家整理的人工智能作文7篇，僅供參考，歡迎大家閲讀。

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。

顯然，人們在面對這個洪荒的手勢時已經開始驚慌失措了。

人工智能似乎不像變遷來得那樣安靜，彷彿更接近於一種狂潮與風暴。我們能否做出理智而大度的迴應？當然可以。

突如其來的人工智能讓人們驚喜出一種緊張，這不是科技本身的錯誤。隨着機器人餐廳開始罕見地生長在城市的一隅，不僅提高了服務效率，更重要的是它確是可以增長一個國度的創造力的。孩子是機器人餐廳的常客，在想象力萌發的階段讓科技的魅力入股，是大有益處的。同時，今年的就用到了智能機器人進行身份驗證，各代表無不為人工智能折服。“人工智能未來將創造更多的價值。”這樣的説法並沒有根本性的錯誤。

人工智能造福人類。如果真要達到造福的目的，就不應該畏畏縮縮失去莊矜；也不要鋪張過度，過分自信，這也顯得粗俗。

凡事有度，這兒要講的是感性與智能的度。雖然二者看來並不矛盾，但是人們常認為只能吞掉了感性，世界的低温彷彿都正裹挾着你我。要使二者達到新的平衡，我們還要事事作出重要的抉擇。不知哪位文人墨客常説：“我依然習慣於寫。”這話説得平靜卻充滿自信。給遠方親友親手寫一封信，文筆雖攀不上什麼陸海潘江，但帶着温度的字體確是比人工智能軟件定時發送的信件豐盈得多。創造感性來與智能的理性達到新的張力才是我們應該去追求的。

人類的惰性是貪婪的，倘若使得人工智能擠佔了我們的思考空間，而讓惰性漸漸生長起來，倒是件可怕的事。用得好，它可以成為一種媒介，用得不好，一旦失足進去，便很難自拔。人們應當在社會事件中做足了思考，然後巧用人工智能這一跳板。韓國首爾舉辦的五場人機大賽中，李世石失敗了。但是他與人工智能系統所展開的積極競爭，正是我們接下來應該回應的態度。不要僵死地使用人工智能系統，而要靈活地利用它，這一方面，李世石是一面很好的鏡子。所以，請留給自己充足的空間，去思考。

人們對於人工智能不同的反響取決於人們不同的心態，對於霍金所言的“人工智能對人類產生威脅”我認為他看得還是太近，或者説這本質是他的一種膽怯，總是害怕人類被替代。其實，越是放不開手腳，反而越容易被束縛。只要培養起健康的科技心態，大膽地巧用人工智能，想必霍金的擔心也不是問題。可是，他的貪心正反映了現狀的不健康，所以認真腳踏實地改變回應的態度是關鍵。

李世石的失敗是勝利的前奏，人人都像他那樣冷靜地迴應的話，人類與人工智能是可以攜手共進的。

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。因為電腦比人類快得多，所以它提高的速度非常快。

我通常在圍棋對弈平台弈城上面下棋。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。

説了這麼多，你們還不知道leelazero的真正實力吧？在一台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。

隨着時間的推移，科技作為第一生產力，在21世紀，也得到了飛速的發展。人工智能這一領域也不再模糊，漸漸走入了人們的視線中。

例如英國物理學家霍金先生所使用的英特爾系統，可以將他的所想轉化成語言告訴人們。如今社會，計算機和智能手機已經逐漸進入了大眾化的時代。人工智能也頻頻出現在了人們的視線中。但正如蘋果公司總裁庫克認為，人類像人工智能一樣思考，失去價值觀和同情心，才是最可怕的。

試想一下，在未來，人工智能漸漸發展，擁有了思考的能力，而人類卻慢慢退化，失去了感情，再也不會思考，只會如同計算機那樣冷冰冰的思考、儲存自己所需要的，將過期文件刪除。那種場景該有多可怕。或許屆時，侏羅紀時代恐龍滅絕那樣，人類也終將走向滅亡。人類發明了計算機，如果最終被計算機所統治，不也是人類的一大悲哀麼？

是的，在如今的這個時代，計算機已經成為生活中不可或缺的一部分。人們每天用它工作、生活。商人用它收發郵件；學生用它查閲資料；科學家用它計算數據。

人類之所以強大，是因為我們有思考，有同情心和價值觀。人們可以使用計算機，但不能過分依賴於它。它是科技的產物，而人類卻發展了科技。一旦依賴感產生了，只要遇到困難，大家的第一反應就會是“找百度”。但殊不知，自己尋找方法的過程才是最為珍貴的。

縱使計算機擁有了思考的能力，但它的本質也不會變，它是一台冷冰冰的機器，它沒有人類的感情，沒有同情心。我們會因為親人的過世而傷心流淚，它們不會；我們會因為感人事蹟為之動容，它們不會；我們會為一個走失的孩子倍感焦急，它們不會；我們會為朋友兩肋插刀，它們不會；我們會為取得成功激動喜悦，它們不會。

如果人類像計算機一樣思考，那麼也將失去這些情緒，成為一台冷冰冰的機器，試想你和親人、朋友互不理睬。你在路邊看到乞討的小女孩或許會伸出援助之手，但一旦如計算機一般失去同情心，你就會對她視而不見，任她自生自滅。這該有多麼可怕，世界將沒有任何情感存在，整個地球將陷入死寂。

正如學生該不該使用手機一樣，計算機也是如此。它也是一柄雙刃劍，如果使用得當，會成為一個好幫手，而如果過於依賴，則會讓自己走向滅亡。所以，請別讓人工智能取代大腦。

自從人工智能圍棋軟件AlphaGo打敗了世界冠軍柯潔，人工智能就在各個範疇超越了人類。往常，人工智能影響到了我們生活的方方面面，往常我就給大家引見一下，人工智能圍棋軟件Leelazero，以及運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才幹的人工智能圍棋軟件。它能夠經過自我對局，不時學習，進步自己的圍棋水平。由於電腦比人類快得多，所以它進步的速度十分快。

我通常在圍棋對弈平台弈城上面下棋。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討如何避免這種錯誤。在leelazero的輔佐下，我瞭解到圍棋最前沿的學問，我的.棋力也得到了提升。這裏面leelazero功不可沒。

而且我經過察看leelazero給出的選點，學會了很多適用的招法，在對局中不會那麼容易掉進對手佈下的圈套。

説了這麼多，你們還不知道leelazero的真正實力吧？在一台高配置的電腦中運轉它，它每一手棋只需求思索5秒鐘，就能夠打敗大部分業餘選手，假如延長它的思索時間，它能夠輕鬆擊敗人類頂尖的職業棋手。

人工智能正在深化的改動着我們的生活，給我們帶來很多便利和益處。

蘋果創始人喬布斯曾説過“活着是為了改變世界。”愛國詩人文天祥也曾説過：“人固有一死或輕於浮毛或重於泰山。都告訴我們“人”之所以稱之為人就是因為我們擁有着高於普通生物的智慧與思考能力，作為人，我們就要為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。

有人説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”作為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。作為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。因為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？

為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。

説到底這些現象的產生也和社會的發展脱不了干係，隨着社會的發展人們的初心發生了變化，在這個社會夜不閉户只是書本名詞，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，所以才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。

信息時代已經來臨，信息的更替以及數碼產品的研發也有如“長江後浪推前浪”般迅速，人們的生活也逐漸離不開科技發展，離不開人工智能，這不禁會引起我們的反思。蘋果總裁庫克曾經在一個新品發佈會上表明他擔心人心最後會由於人工智能的普遍而變得像機器一樣冰冷，擔心人工智能的人性化正在加速促進着人類的機械化，最終人們會失去價值觀和同情心……

我覺得庫克的擔心不無道理，我們首先要清楚，人工智能是什麼？我認為人工智能是一種給機器定義公式，並由其實行以達到模擬或擴展人類智能高新的技術。人們馬不停蹄地加速着科技的發展，以便它能作用於人工智能。同時也能看出，人工智能在科技界屬於尖端的技術。在這門技術中，人類是定義者，而機器是實行者，所以人類總是超前於人工智能一小步。而這小小的一步，我認為會成為人類意識到對於人工智能的過於依賴時，及時回頭的重要一步。

前段時間，多名全國圍棋大師向阿爾法狗開戰，可是都以失敗告終。阿爾法狗是人工智能的產物，它的勝利也表示着人工智能在某些層面上的勝利。還比如説，著名科幻小説《三體》的作者劉慈欣曾在書中提到過一支被“思想鋼印”的軍隊。他們的腦子裏被印刻着“人類必勝”的觀念。最終卻因一個負號全盤皆崩，功虧一簣。

阿爾法狗的事例體現了人類在思維的縝密性和計算力上比不過人工智能。而在那支軍隊裏，人類自己同時扮演着定義者和實行者的角色，這已超越了人工智能的範疇，卻是在用着人工智能的技術，最後的結局體現了人工智能的不容錯誤性。

這些都是人工智能的特徵，它們不應該出現在人類的思想中。一個人的思維如果極其縝密，那麼他勢必要浪費掉許許多多的時間和精力，因為現實發生的情況只會是其中的一種，剩下的想法都顯得多餘且無用，有時甚至還會對選擇造成反面的影響。另外，如果不允許一個人犯錯也就是阻礙了一個人的進步。我們在一次次失敗中成長，沒有了失敗，何談成長？

因此，我認為我們應該充分利用人工智能這個平台、這種技術來達成我們想要的效果，而不是過度的依賴於它。這種優秀的工具應該被用來促進人類對自己的探索，而不是止步不前，停滯於此。

從結果的角度來看，我認為人們逐漸失去價值觀和同情心的原因在於快節奏的生活環境下，人們過於依賴人工智能的高效與便利。同時也是社會經濟高速發展需求的必然產物。即使沒有了人工智能這樣高效的工具，也勢必會有另一種可以代替人工智能的工具出現。所以，我們既要感謝人工智能帶來的便利，也要意識到人工智能可能帶來的危機；我們應該不斷地學習和創新，秉持探索的精神，以批判的眼光來看待事物，讓人工智能更好的為人所用。