在日常學習、工作抑或是生活中，大家都經常看到作文的身影吧，藉助作文人們可以實現文化交流的目的。相信寫作文是一個讓許多人都頭痛的問題，以下是小編整理的人工智能作文5篇，僅供參考，希望能夠幫助到大家。
人工智能是把雙刃劍，用得好，它就是人類的一大助力，用得不好，它可能會成為一場災難。而我個人的觀點更偏向於後者。
就連社會最底層的人們都沒有奴性，更何況是更加高等的人工智能，它們不可能會心甘情願地聽命於我們人類，雖然現在它們沒有任何不良的舉動，但是未來呢?現在的“阿爾法狗”能做到自己和自己下棋，還觀看他人的對局，現在它們就如同古生物時期的我們，在磨礪之中不斷地進步，而且它們出現在高科技時代，進步和進化地可能都大於當初的我們。
也許以後的某一天，人工智能接觸到了更多文化，懂得了地球數億年來不變的法則——弱肉強食，會不會想鹹魚翻身，自己做主人，從而對我們人類舉起手中的屠刀。
可能，你們會對我的想法嗤之以鼻，認為我杞人憂天，但是我可以明確地告訴你，這只是你對人類的盲目的信任，就算人工智能不會反叛人類，但是我們人類之間的勾心鬥角，誰能保證不會有一些不法之徒會利用人工智能，作為戰爭和製造恐怖事件的武器呢?
因此我認為，人工智能可以繼續研發，但是也要留下一些後手，只讓它們接觸與自己的作用相關的領域，不接觸與政治和戰爭武器相關的文件，並設下一些加密系統，以防被那些不法之徒和黑客盜為己用。比如一些醫療設備，都是人工智能，要是被人篡改了數據，這背後可是千千萬萬條生命呢，後果將不堪設想!
人工智能的出現可以説是福禍相依，既能促進人類發展，又能帶來實質性的毀滅，要恰當使用。
人工智能作文 篇2第三次科技革命以來，計算機與機器人被髮明出來，並一步步邁入大眾視野，而當下將二者高度結合的人工智能快速發展，名字中有“人”的機器人愈發擬人化，這給許多人敲響警鐘。霍金也曾十分擔憂：“如果管理不善，會思考的機器人可能會給人類文明劃上句號。”柳暗花明又一村，在他的警示中，重要的是管理妥當。而在我看來，機器人擬人化與否並非問題，最重要的是，放風箏的人要緊握住線，製造出機器人的人類要掌握這“擬人化”的命脈。
科技的進步，實際很少允許我們説“不”。時間的指針倒撥回19世紀，工業革命從大西洋彼岸一個小島開始，機器生產大肆侵佔城市甚至農村的每一寸市場，無數手工業者在失業邊緣聲討這場災難般的進步，最終卻均以邁入工廠就業為結局。在科技革命的浪潮中，人的價值，實則一次又一次被重新定義，人與人之間的“等級”也一次又一次被重新劃分。從“書生百無一用”到“萬般皆下品惟有讀書高”，再到今日對高智商高學識高科技人才的追捧，無不證明着這一點。機器本身的發明即為解放勞動力並使之進步，而機器不斷進步的同時，進步更快的，是人類。今日科技進步的巨大浪潮無疑也會逐漸侵佔我們的每一寸市場，蘇埃爾所言“機器高度擬人化，將重新定義‘人’的價值”亦毋庸置疑。故而，人類勢在必行的，一是作為創造者，把握尺度；二是作為參與者，讓這一次的“重新定義”能像以往的每一次般，達到另一個新的高度。
宮澤賢治在《銀河鐵道之夜》中寫道：“可現在的我，一邊瞧不起這個人，一邊又吃着人家給我的糖果，自己也想到困擾。”這隱喻着我們如今的狀況。在“抽煙有害健康”成為常識的背景下，香煙市場依然如此龐大，抽煙者與日俱增，竟有人責怪起美洲的煙草；在許多青少年甚至成年人因沉迷遊戲而走向末路的同時，電競產業依舊極速發展，竟有人直指“遊戲本不該產生”。面對這類矛盾極大的事物，人們往往從結果而非源頭——人的慾望——入手。它們均因人的慾望而產生、壯大，也的確帶來一些益處，極端情況產生的問題在於，人們一開始便沒有把握好它們的尺度與底線。它們的底線是什麼？是不允許公開推銷，是分級制度，是將選擇權留給有能力選擇的大眾。而機器人擬人化之路並未走得很遠，在它壯大之前，科學家們要做的是守住底線。道德、法律、人文主義、消費者的知情權等都是底線，而在把握這一命脈的基礎上，當然應當掌握好擬人化的方向。既然擬人化不容拒絕，那麼保證機器“人”始終以保護人類利益的程序運行便是關鍵。如此，霍金所説的“管理”便做到了。
與此同時，每一個人都應時刻自我警覺，我們在瞬息萬變的時代中，只有揚鞭自奮蹄，才不會在“重新定義”的浪潮中被淘汰。而如庫克所言，“我只擔心人像機器一樣思考”，機器能做到邏輯滿分，人類更應做到道德滿分、人情滿分。這亦是守住底線、拓展上線的關鍵。
機器人擬人化之路，不容拒絕，隨之而來的“重新定義”亦是大勢所趨，把握這“擬人化”的命脈，便能使其物永為我所用；與此同時，人亦不可在此路上迷失，當存人性以求立人。
人工智能作文 篇3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。
人工智能作文 篇4現如今，人工智能的發達程度令人驚駭，在社會大眾都在為人工智能有一天擁有自己的意識而憂慮時，蘋果公司總裁庫克卻認為：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，失去了價值觀和同情心，罔顧後果。不同於庫克，我對人工智能時代的擔憂不是人類如何思考，而是人類的思考是否會減弱。
在前陣子倍受矚目的阿爾法狗和韓國頂級圍棋選手的人機大戰中，計算機戰勝了人類引起一片譁然。不少人都在擔心人工智能的發達也許有一天會反噬人類，然而我認為，人機對戰中計算機的獲勝只能説明它足夠智能，並不代表它能像人類一樣思考，它甚至不能思考，一切只是能思考的人類為它編寫的程序。
與之相反，若是人類像計算機一樣思考，那樣的場景可能比計算機像人類一樣思考更可怕。若是人們失去了價值觀和同情心，罔顧後果，人們的心變得機械冰冷，人們對情感感到麻木，那和行屍走肉有什麼區別？當我們失去了生而為人就被賦予的人情味，那我們又憑什麼被稱之為人類？
最可怕的東西，人們最應感到畏懼的不是科技，而是人心。
如果一個人失去價值觀，那麼他將沒有道德底線，視法律秩序為無物，他會變成一個壞人；如果一個人失去同情心，他將失去對情緒的感知力，麻木不仁，做事不計後果，他會時一個十分危險的人。我們很難想象，一個人變成如上的樣子。
所幸的是我認為人類並不會像庫克擔心的那樣像計算機一樣思考。即使在人工智能時代，社會之間的人情味不會變淡。即使我們手握智能手機，但在手機裏另一頭與我們對話的是真真實實的人，我們之間依舊相互交流，溝通感情。隨着時代的發展，人們的價值觀也許會有所改變，但我們不會失去它，我們從小受到的關於道德人性的教育已經深深地刻在我們的心中。同樣，我們也不會失去同情心，因為人的大腦不是由機器編程的，我們總是受情感主宰的。
我擔憂的卻是人類是否會因為人工智能的出現而漸漸失去思考的能力。因為隨着人工智能可以代替人類做越來越多的事情，幫助人類解決越來越多的問題，除了那些走在科技前沿的人，普通的只享受其帶來便利的老百姓大眾會不會因此失去思考的能力？尤其是在中國的反智現象，鍵盤俠等層出不窮，讓人尤其擔憂人們思考力的減弱。任何一個國家，任何一個民族，任何一個社會若是失去民眾的思考力那麼無論科技如何發達，這個國家，民族，社會都是倒退的。
人工智能還在不斷髮展，而我們對此的擔憂也還會繼續……
