【精品】人工智能作文錦集4篇

在現實生活或工作學習中，大家或多或少都會接觸過作文吧，作文是人們以書面形式表情達意的言語活動。你所見過的作文是什麼樣的呢？下面是小編為大家收集的人工智能作文5篇，歡迎閲讀，希望大家能夠喜歡。

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。

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。

我們這一代人，無不在幼時做過這樣的美夢——當清晨的第一縷陽光從窗外透進，熱氣騰騰的早餐被一雙冰冷的鋼鐵手擱在了你的`牀頭——那是你的私家機器人。你只稍一揮手，它便能為你鞍前馬後地忙碌。

然而，隨着時代的變遷，科技的飛速發展令我忽然如夢初醒般地意識到這樣一個可怕的事實：指不準哪天，機器人要翻身了。到時候，那個鞍前馬後忙碌的，沒準就是我本人了；而那位高高在上、坐享其成的，則是個頭腦裏裝着芯片的傢伙。

且先勿笑。你可能會説，人工智能既是人類的產物，不也終究受人類的制約嗎？何況，機器人沒有思想和情感，可是人類有呀。然而細想一下，僅在十年間的功夫，我們已從手握按鍵電話、出門琢磨半天地圖、不帶錢包無法過活的時代，到了如今一部手機就能走天下，這發展速度快得簡直令人瞠目，人工智能超越人類的那一天便也指日可待了。

更可怕的，是人類在對於人工智能的進化進行催化的同時，將自身異化了。對於這一點，沒有誰比從事高科技產業的蘋果公司總裁庫克更深有感觸了——“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，失去了價值觀和同情心，罔顧後果。”隨着電子產品的普及，人類已步入信息化的時代，然而大量信息的湧入卻正使人們生活變得碎片化，思考變得功利化。畢竟人腦不似機器腦，能大量且迅速地處理各類繁瑣的事務，只得濾去一些自認為不重要的部分，例如在一個陽光和暖的午後與三五好友相約在野外，沏上一壺香茗，抒發一下生活的感悟。取而代之的，興許是在一個工作得昏天黑地的午夜，忽然想起有件事兒要麻煩一位舊相識，便急不可耐地拿起手機，點開了“聯繫人”中某個塵封已久的名字，如同計算機提取數據一般。

但這都只是些小事了——若同人類利用人工智能來改造自身相比。當年，“多利羊”的誕生其實已預示了人類未來廣闊的發展前途，幸而人類還是有所節制的，並未以此來胡作非為。但誰又能信誓旦旦地為未來擔保呢？哪個人不想擁有超強的大腦抑或是非凡的體力呀；一些領導人可能就會盤算，既然不能千古留名，那就千古留身吧。於是各類大腦芯片、長生不老藥、電子心臟、電子手臂等開始浮出水面，富家子弟爭相購買。而平民百姓們則在人工智能的壓迫下失業、被淘汰，日益沉淪。世界將被人的慾望所支配，並最終迫使人類自身走向滅亡。到那時，人類唯一優越於人工智能的最後一根救命稻草——價值觀和同情心，也將蕩然無存。

……

幸而，這不過是關於人類未來設想的其中之一罷了。只要人類懂得節制，還是有機會免於成為行屍走肉，被人工智能所淘汰的。

那麼，我們現在該做些什麼？

我只能説，先放下你的手機吧。暫且將你的目光從枯燥的工作中拉回，眺望一下遠方的朝霞，靜心聆聽枝頭的鳥鳴，亦或是雨滴拍打在枝葉上的聲音。然後，走出家門，去造訪一下你所關心和愛的人，留心生活中點滴的美好。

畢竟，這才是人生真正的意義與價值呀。

那些繁瑣的事務和程式化的思考，還是交給人工智能去做吧。

作為一名在人工智能時代的作家，我從未擔心過自己失業，也絕不相信人工智能可以成為像我一樣的作家，寫下精美的文字。但是，最近幾個月，我的作品的銷量卻一直在降低，我便決定去附近的一家書店去尋找靈感。

但是，在我走進一家書店時，卻發現店中的圖書幾乎都沒有署名，封面上還大多寫着“中國人工智能出版社”。至於我自己的書，自然是難尋蹤跡。

走過一排排書架，我發現人工智能所著之書種類繁多，不僅有小説，還有紀實文學、散文……甚至還有人工智能文言文選集。可以説，大半個書店都被它們“佔領”了。

我不禁拿起了書架上的一本小説細細翻看，其中內容與平常的小説並無差別，但是對人物、風景的描述卻是十分精細。有時還會引經據典，在文中引用幾個詩句，畢竟人工智能能記住所有先人的作品，世界上所有的好詞佳句。這樣的書自然受人歡迎。

再往前走，就到了書店的盡頭，擺放着幾排非人工智能的著作。書架旁站着幾位學生，還有一位正在讀書的老者。我走向前去，仔細欣賞這幾排書。其中有一些是文學名著，還有一些哲學類書籍，剩下的則是詩歌鑑賞之類。

學生們告訴我，他們的語文老師讓他們去讀一本叫做《平凡的世界》的小説，我連忙問道：“那你們的老師為什麼讓你們讀這些書呢？”幾位學生面露難色，不知如何回答。

這時，那位老者放下了手中的《哈姆雷特》，看向了我，“人工智能是寫不出這樣的書的，”他拿起了手中的書，“比如説莎士比亞，他的閲歷，思考，那些人工智能是不會有的。它們的書裏，有人物，有情節，有情感，但是唯獨沒有思想。這可不是你“博覽羣書”就能獲得的。”

我不禁歎了口氣，的確，人工智能作家不比人類強，但這不也恰恰是很多人類作家所缺少的嗎？

回到家，我開始構思一部與人工智能不同，與以前的作品也不同的書。