在生活、工作和学习中，大家都写过作文，肯定对各类作文都很熟悉吧，作文是一种言语活动，具有高度的综合性和创造性。那么一般作文是怎么写的呢？下面是小编精心整理的人工智能作文4篇，欢迎大家分享。
随着工业4·0的逐步推进、深入，人工智能的概念一再被提及乃至应用到生活实际。从阿尔法狗大败人类棋手到各类手机内置的语音助手，人类在不断设法同化计算机——即用“ai”让计算机像人类一样思考。这仿佛够令人们紧张了，“‘ai’革命”、人工智能控制人类。然而，恰如库克所言，我们应当警惕的是另一种同化。人工智能时代下，计算机对人的同化才是人类如临的大敌。
生活中，我们时常会遇到这样的人：凡事精打细算、讲究最佳策略却遇事冷漠、自我中心。他们甚至为了自身利益而罔顾因此对他人所造成的后果，循环往复地机械操作着每一件其主观肯定的流程。这类计算机同化下的精致利己主义者无疑是遭人厌恶的，是社会的害群之马。归根结底，乃是计算机对人类的同化才导致了今人与前人的异化。
同化之本，当是价值观的同化。人有三观，三观正则人不歪。计算机的一大重要组成部分即算法——运算某个程序的逻辑顺序。计算机本是人类制造以供使用的工具，算法也是人类依据自然科学的规律编码而成，是以最优解为根本目的的。而现如今，人们推崇的是算法而非价值观。从修改同学志愿，到寝室内下毒，这一件件悲剧不正是因为当事人摒弃了其价值观的判断、取舍，选取了某个他所认为的“最优解”吗？没有了价值观的约束，算法得出的“解”会是答案吗？失去了价值观，人变得如同一台台直立行走的计算机。
与此同时，同化也在同情心、同理心上进行着。计算机是冰冷、生硬的工业造物，而人类是热血流淌的血肉之躯。而现在，越来越多的人将自己的心脏换成了“机械芯”，从此不问人情冷暖。鲁迅笔下的看客在新时代以新的面貌、新的形式呈现在世人面前——受机械同化的、无同情心的人。他们机械地接收信息、机械地进行运算、机械地进行输出。何其可怖！
当一个人失去了价值观和同情心后，他还剩下什么？我不禁想起千年前那个经典的悖论——当一艘船上所有的木板都被更换以后，这艘船还是原来的那艘船吗？我想，当一个人全身上下都被计算机同化过后，他已经就是一台计算机了，他已彻底与人类异化而绝缘了。那么，让我们设想一下：当人类完完全全像计算机一样思考呢？嗬！还担心什么人工智能威胁人类？人类就是人工智能啊。
请重视起人工智能这个同化与被同化的话题吧，莫让“救救人类”的呼声最终回响在计算机房。
人工智能作文 篇2以前我们谈起科技的进步和网络的运用，总是会说它是一把双刃剑，有利也有弊。而如今，面对日益发达的人工智能，我却要说：如今，摆在我们眼前的任务是，让它变成一把单刃剑。
让人工智能变成单刃剑，是要我们用正确的态度去面对它。就像险胜阿尔法狗一局的李世石说：人机大战并没有让我感到失败的痛苦，反而是有更理解棋的快乐。就像是三局连败的天才棋手柯洁说：阿尔法狗让我更理解围棋的奥妙。我们在面对人工智能越来越迅猛的发展时，也要有更积极的态度和更清醒的认识，不能一味的夸赞，人工智能如何优秀，如何无敌也不能盲目的贬低人类看清人类，我们要知道的是阿法狗只是一个机器，一个我们人类创造出来的玩意儿，他没有头脑，没有情感，甚至没有智商他的智商，不过就是我们研发时输入的那一堆冰冷的代码罢了，所以无需骄傲自大，也无需妄自菲薄，我们与人工智能是平等的地位，而在某些时候他们可以成为我们的工具。
让人工智能变成单刃剑，需要我们去了解他。俗话说知己知彼，百战不殆。网上曾有人说，如果人工智能获得人的意识，那么它们便反过来奴役人类了。未来将是人工智能的天下，由此搞得人心慌慌。首先，人类现在还没有能力使一个机器拥有意识，很多人也没有了解到意识产生的起源。做出这的无用的猜测，其实没有任何的实际意义。而现在我们能做的，不过是摸清它的运行规律，了解他的优点与缺点。掌握运用人工智能的方法。接下她神秘的面纱，而不是看着他蒙起的面纱做出胡乱的揣测。
让人工智能变成单刃剑，最重要的是扬其长避其短。是的，事物都有两面性，就如先前一直争论的学生该不该用手机的问题一样，手机在自律性差的人手中，自然得不到什么好的运用，而在有清醒头脑和强自律性的人手中，他却能把他的优势发挥的淋漓尽致。而丝毫不会让劣势影响的自己，人工智能也是一样。我们现在要注意的是提高自己应用人工智能的能力。让这些过分聪明的机器在我们手中得到合理的应用，使其劣势消融，让优势弥彰，如此，才能让人工智能得其所才，尽其所用。
问：如何让人工智能成为单刃剑？答曰：以正确的态度面对他，以积极的方式了解他，而后扬其长，避其短，如此，乃利用人工智能之良策也。
人工智能作文 篇3我认为比起机器像人类一样思考，人类像机器一样思考更有可能。
首先，人工智能是由人类研发的，且目前尚未发展成熟。
人工智能，顾名思义就是有人类开发制造的，具有智慧性能的机器。它的思想，它的一切都是由我们人类设定好之后，给予它的，它没有过多的自主思考的空间。并且人工智能的出现和发展不过数载，比起人类在历史长河中的时间相比，可谓不过弹指一挥间。再者，如同达尔文所提出的《物种起源》的进化论，我们人类发展的过程中，经历了大自然的物竞天择，适者生存，优胜劣汰这样的阶段，早已经具备了比较完善的模样。
但是人工智能并不成熟，现在所诞生的一些产品并不是最好的或者说比较好的，而是仍然在摸索中的。这样的人工智能如何代替我们？
其次，人类的思想是多元化的，但人工智能的是较为单一的。
人类的思想最多只是相似，即使这个世界上存在着与你音貌笑容完全一致的人，却也不会出现思想与你一模一样的人，除非是克隆了你或者其他的。毕竟“一千个读者就有一千个哈姆雷特。”这句话不无道理。
在汉武帝实施“罢黜百家，独尊儒术”的措施前，我国历史上曾经有过一个文化十分辉煌的阶段，便是战国时期。那是诸子百家，百家争鸣的场面，在我国历史上添上了一笔浓厚鲜明的色彩。而这里的“百”只是虚词，实际上那个时代还有更多的文化流派，这么多流派终归是会有相似的思想，但是不会存在相同的。如果真实存在，那么这些流派自然会变成同一流派而流传下来，而不会分成这么多部分。
然而，人工智能所具有的思想，都是我们人类提前编辑好输入给它的，它无法改变无法拒绝，只能接受我们所给它灌输的想法却不会产生新的。
再其次，当今社会人愈发冷漠。
我们人类和机器最大的区别是什么？便是我们同时拥有理性和感性，而机器只拥有前者。当我们现代人在如今这样快节奏的城市生活中，我们的感性正在不知不觉中被磨灭，当有一天我们的感性完全消失了，那么我们与机器又有什么不同？
这是一件可怕的事情，04年发生的“小悦悦事件”即使过去久远，但它依旧是个活生生的例子展现在我们眼前。所以，我们所需要做的，不是担忧人工智能是否会代替我们，而是要担忧我们是否会变成，现在的我们最讨厌的样子。这不仅仅是每个人的所要思考的，更是每个人要去解决的问题。
假使我们忽视现在的问题，未来有一天，我们变得像计算机一样思考那天真的到来，那么这样才是人工智能会代替我们人类的时候。综上所述，我认为，人类像机器一样思考更有可能。
人工智能作文 篇4深度学习目前最接近人类智能
要回答上述问题，需要先了解一下人工智能在自然语言处理中的工作模式。
所谓自然语言处理，简单点说，就是利用计算机对人类语言进行分析，以完成自动分词、词性标注、语音识别、自动文摘、机器翻译、人机对话等一系列由简到繁的语言任务。
在自然语言处理技术的发展过程中，经历了三种研发模式：
第一种是基于规则的自然语言处理模式，主要通过对话语进行语法分析和语义分析，然后转换成计算机程序以实现自然语言的理解和表达。这种工作模式是最容易想到也是最早进行广泛研究的，它依赖于语言学家和计算机专家的通力合作。
但是，这种模式很快就遇到了无法突破的瓶颈，因为人类的'语言理解过程实在太复杂，而语言学家对自然语言的分析很不充分，无法提供充足的语法规则和语义规则，计算机专家就陷入了“巧妇难为无米之炊”的窘境。
第二种是基于统计的自然语言处理模式，主要是对语言表达进行概率统计。这种模式下的人工智能，不需要了解话语的句法结构和语义关系，只需考察它被人类说出的可能概率就行，被说出的概率越大，相关话语就越合理。而概率的计算，可以通过大语料库基础上的词频统计来实现。
这种工作模式不需要语言学家提供复杂的规则，让计算机搞统计正是它最拿手的工作。统计模式的广泛运用，在语音识别、机器翻译等领域产生了革命性变化，使很多技术从实验室走向了实际应用。
第三种是深度学习的自然语言处理模式。深度学习依赖的是大规模人工神经网络，也就是利用大量电脑处理单元对人类大脑的神经元系统进行模拟，然后让这个人工神经网络通过不断自我学习和自我调整来完成相应的工作。
这可能是目前最接近人类智能的一种人工智能模式，目前的发展态势惊人，全面超越“阿尔法围棋”的“阿尔法元”利用的主要就是深度学习技术。
把作文评分交给电脑？高利害考试中无法实施
三种工作模式下的不同人工智能能不能应用于语文教育呢？我们不妨以作文评分为例来分别加以说明。
如果让人工智能给学生作文评分，按照基于规则的工作模式，就必须把评价一篇作文好坏的要素都找出来，如语言、结构、内容、思想等等。最关键的工作还要把这些评分因素量化，比如给一篇作文的“语言”项目打10分，你就得告诉电脑，这10分的依据是什么？是词汇量多少，还是句子的复杂度，还是句式的不同类型？
在第二语言教学中，类似的评分系统已经得到较为广泛的应用，因为仅是“语言”项目的话还比较容易量化，但在母语作文评价中其可行性显然不大。因为对于母语作文评分来说，结构、思想等项目更为重要，之前人类阅卷者的评价主要依赖整体感知，但这种感觉很难分解，更无法量化。因此，基于规则的人工智能模式很难在作文评分上有用武之地。
如果是基于统计的工作模式，那我们就必须掌握足够数量的作文语料，然后构建大型语料库，分析其中各类型作文的各种数据。
比如，优秀作文和一般作文在词汇量和句子结构上有什么统计差异；
比如，议论文平均用几个例子，平均引用多少句名人名言；
又比如，记叙文写了几个细节，每个细节平均多少字……
在统计的基础上，把每篇作文在各方面的表现与平均值进行比对，然后评分数。
显然，基于统计的人工智能模式可以详细描写作文的各方面数据，也可以根据这些数据对作文进行等级排序，但是统计哪些数据、这些数据的解释意义，这些数据与作文分数之间的关系，仍然需要语文专家提供意见，而这方面的研究仍然非常薄弱的。
如果是深度学习的工作模式，那就需要有大量事先标注好的作文对机器进行训练，这些已经精准给分的学生作文，被称为“训练语料”。
将训练语料输入到人工神经网络，由其分解为一组向量，再通过分层计算得出评分，然后将机器评分与已经标注好的得分相比较，得到误差值。
再根据误差值，调整人工神经网络的计算方法和各个向量的权重，这样反复训练后最后可以达到理想效果：人工神经网络的评分结果和事先标注的作文分数高度一致。
这样，就算在训练语料的封闭环境里获得了成功，然后就可以推向开放环境，也就是提供没有正确评分的陌生作文，直接由机器打分。如果经验证后和人类专家的评分结果一致，那么我们就得到了一个能自动评分的人工智能。
深度学习的自动评分在理论上是有可能获得成功的，但是问题也很多。
首先，即使评分结果可用，过程的可解释性也很差。人工神经网络把输入的作文仅当作一个数据序列，不考虑这篇作文的语言表现、思想内容，只是通过各种复杂计算的调试获得理想的结果。机器的分析过程是没有理据的，准确地说是和人类评价作文优劣的理据截然不同——它只是把活干了，但是它是以机器的方式干成的，人类无法理解。
其次，我们刚才对研发过程的说明其实是过于轻描淡写了，真正要获得实用的理想结果，训练复杂度以及因此而要耗费的精力和财力在目前技术条件下恐怕是没法想象的。
更重要的是，这里还存在一个“智能伦理”问题，如果把代表人类智能结晶的作文交给机器去评分，而这机器又是以人类无法理解的方式评阅的，这恐怕会大规模引发公众的质疑甚至恐惧，在高利害考试中是根本无法实施的。
根据以上分析，要在作文评价领域完全使用人工智能，不说完全不可能，至少要走的路还很长很长。
作为语文教育的辅助工具人工智能将大有作为
那么，在语文教育领域，人工智能是否毫无作为呢？当然不是。我们认为，人工智能可以成为一个很好的辅助工具，在诸多领域大有可为。
在阅读教学中，人工智能可以全面统计阅读材料的各种表现，为阅读材料的难度分级提供可量化的标准，从而为教材选文、编制课外阅读书目等教学实践提供有效的帮助。
在写作教学中，人工智能可以通过自动摘要、自动校对等技术对学生作文进行辅导，从而提升一些基本的语言技能和写作技术。
在练习系统中，人工功能可以构建封闭的专家系统，对一些有标准答案的知识自动出题、自动测试、自动讲解，极大提高参与性和趣味性……
在评价领域，我们还是以之前分析过的作文评分来详细谈谈人工智能的可能应用吧。在会考、大学联考这样的高利害考试中，套题写作是一个非常严峻的问题，在实际评分时，有时难以认定并客观给分。
今后，如果有统计型的人工智能参与，那就可以找出相似度很高的作文来对比、评判，并且给出精确的重复率百分比。在记叙文评价时，甚至可以更精细地通过自动摘要技术、关键词技术找出同样事例来一起评分。这些技术处理无疑为杜绝抄袭、套题等不良行为提供了有效的防治措施。
此外，可以通过计算作文语句在大数据库中出现的概率值来对作文语言的规范性进行评价。作文语言的出现概率值越高，说明其用法越常规，越符合大众的语言规范。而概率值特别低则提示了两种可能性，一个是语言不规范，应给予负面评价，一个是语言新颖，应给予正面评价，机器初步筛选后的具体判断工作可以交给人类专家来执行，从而使作文语言项目的评分更加准确规范。
还有，统计型人工智能还可以对学生作文的整体表现进行系统评估。通过对历届考试作文的统计分析，可以得出一系列大数据，如作文平均词量和字量、平均句长和句法复杂度、虚词使用情况等进行统计分析，为基层的作文教学提供充足的科学数据。
最后想强调的是，人工智能除了在实际应用中对语文教育有多方面的辅助作用，其开发和研究中遇到的一些问题也在倒逼语文教育工作者思考一些最基本的语文问题：
要解决阅读材料难度分级的问题，就必须搞清楚构成阅读材料难度的因素有哪些；
要解决人工智能自动命题自动训练的问题，就必须搞清楚语文学科必备的知识点有哪些；
要解决作文自动评分的问题，就必须搞清楚作文的可操作的评价量表是怎么样的……
这些基本的语文难题以前都是含混处理掉了，这些问题不解决，人工智能再先进也不可能对语文教育产生决定性的影响。
