關(guān)于人工智能的利與弊的作文
人工智能的出現(xiàn)到底對(duì)人類(lèi)有沒(méi)有影響呢，那么關(guān)于人工智能的利弊作文有哪些呢?下面是學(xué)習(xí)啦小編為你整理的關(guān)于人工智能的利與弊的作文，供大家閱覽!
人工智能的利與弊的作文：人工智能的利與弊
研究背景：隨著現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的飛速發(fā)展，先進(jìn)的技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域都得到了廣泛的應(yīng)用，使得生產(chǎn)力獲得了大幅度的提高，為改善人民生活水平作出了巨大貢獻(xiàn)。下一次生產(chǎn)力飛躍的突破口在哪里?目前越來(lái)越多的科學(xué)家把希望寄托于人工智能。他們認(rèn)為人工智能將帶來(lái)一次史無(wú)前例的技術(shù)革命。人的智能創(chuàng)造了世界，如今，人們?nèi)斯ぶ圃炝顺橄蟮闹悄堋Ｈ斯ぶ悄軐?shí)現(xiàn)了用機(jī)器模擬人類(lèi)智能，從而為人類(lèi)服務(wù)。人工智能在現(xiàn)實(shí)生活中已經(jīng)大量存在并且發(fā)揮著重要作用。
研究意義：這種將包含感知、思維等各種智能集于一身的技術(shù)，將為并正在為人類(lèi)做著巨大貢獻(xiàn)，人類(lèi)對(duì)它的研究更加透徹也將更加全面，各種還未涉及或研究并不成熟的人工智能將被開(kāi)發(fā)，使人工智能技術(shù)更趨于成熟，使被賦予人工智能的機(jī)器們更趨于生命化，或者說(shuō)，人類(lèi)化。這些機(jī)器，擁有高等的只能，并有強(qiáng)大的運(yùn)算能力。擁有這種機(jī)器，不僅可以替代許多人類(lèi)的工作，并且可以由它們做超越人類(lèi)能力的工作。
然而，萬(wàn)事皆有利有弊。使機(jī)器有自己的思維是否會(huì)對(duì)人類(lèi)自身產(chǎn)生威脅，這是人們需要考慮的意見(jiàn)事情。電影《我與機(jī)器人》便描述了一個(gè)機(jī)器反而要消滅人類(lèi)的悲劇。同時(shí)，大量人工智能的產(chǎn)生會(huì)造成大量的失業(yè)。由此而見(jiàn)，我們需要做的還有很多。但有一點(diǎn)事確定的，只要正確運(yùn)用人工智能，它將極大程度上推動(dòng)人類(lèi)文明的進(jìn)步。
研究方法：人工智能的研究方法主要可以分為三類(lèi)：
一、結(jié)構(gòu)模擬，神經(jīng)計(jì)算，就是根據(jù)人腦的生理結(jié)構(gòu)和工作機(jī)理，實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)的智能，即人工智能。結(jié)構(gòu)模擬法也就是基于人腦的生理模型，采用數(shù)值計(jì)算的方法，從微觀上來(lái)模擬人腦，實(shí)現(xiàn)機(jī)器智能。采用結(jié)構(gòu)模擬，運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和神經(jīng)計(jì)算的方法研究人工智能者，被稱(chēng)為生理學(xué)派、連接主義。
二、功能模擬，符號(hào)推演，就是在當(dāng)前數(shù)字計(jì)算機(jī)上，對(duì)人腦從功能上進(jìn)行模擬，實(shí)現(xiàn)人工智能。功能模擬法就是以人腦的心理模型，將問(wèn)題或知識(shí)表示成某種邏輯網(wǎng)絡(luò)，采用符號(hào)推演的方法，實(shí)現(xiàn)搜索、推理、學(xué)習(xí)等功能，從宏觀上來(lái)模擬人腦的思維，實(shí)現(xiàn)機(jī)器智能。以功能模擬和符號(hào)推演研究人工智能者，被稱(chēng)為心理學(xué)派、邏輯學(xué)派、符號(hào)主義。
三、行為模擬，控制進(jìn)化，就是模擬人在控制過(guò)程中的智能活動(dòng)和行為特性。以行為模擬方法研究人工智能者，被稱(chēng)為行為主義、進(jìn)化主義、控制論學(xué)派。
人工智能的研究方法，已從“一枝獨(dú)秀”的符號(hào)主義發(fā)展到多學(xué)派的“百花爭(zhēng)艷”，除了上面提到的三種方法，又提出了“群體模擬，仿生計(jì)算”“博采廣鑒，自然計(jì)算”“原理分析，數(shù)學(xué)建模”等方法。人工智能的目標(biāo)是理解包括人在內(nèi)的自然智能系統(tǒng)及行為，而這樣的系統(tǒng)在實(shí)在世界中是以分層進(jìn)化的方式形成了一個(gè)譜系，而智能作為系統(tǒng)的整體屬性，其表現(xiàn)形式又具有多樣性，人工智能的譜系及其多樣性的行為注定了研究的具體目標(biāo)和對(duì)象的多樣性。人工智能與前沿技術(shù)的結(jié)合，使人工智能的研究日趨多樣化。 研究?jī)?nèi)容:下面就由我?guī)ьI(lǐng)大家一起一起來(lái)觀看我們小組在有關(guān)人工智能調(diào)查過(guò)程中所獲得的的收獲：
根據(jù)調(diào)查結(jié)果我們不難看出相對(duì)于對(duì)人工智能不了解的人數(shù)來(lái)看對(duì)其有一定了解的人數(shù)大約占了調(diào)查總?cè)藬?shù)的87%。根據(jù)后來(lái)跟蹤采訪一部分在校被調(diào)查人員得知大部分人是由于對(duì)人工智能的定義并不是很了解，所以有部分人對(duì)身邊一些人工智能也缺乏判斷。
通過(guò)本題調(diào)查，被調(diào)查者們發(fā)現(xiàn)人工智能早已進(jìn)入我們
的生活，而其中人臉識(shí)別，和指紋識(shí)別更是與我們生活貼近，被廣泛用于校園，企業(yè)等社會(huì)團(tuán)體。而知道智能控制的人群較少，可能說(shuō)明我們周?chē)隧?xiàng)人工智能技術(shù)并未太過(guò)普及，也可能說(shuō)明我們對(duì)人工智能概念有偏解沒(méi)有將此項(xiàng)技術(shù)列入人工智能當(dāng)中。
本題只有“有”與“沒(méi)有”兩種結(jié)果。由餅狀圖我們可以直觀的
看到對(duì)比，兩種結(jié)果相差并不是很大，可能是由于被調(diào)查者工作崗位不同所以有的人會(huì)感覺(jué)對(duì)人工智能接觸太少，如在校師生企業(yè)高層對(duì)人工智能接觸相對(duì)就較多一些而一些水果攤主或者私家手工作坊對(duì)人工智能接觸就較少一些。
人工智能的研究領(lǐng)域:
人工智能是一種外向型的學(xué)科，它不但要求研究它的人懂得人工智能的只知識(shí)，而且要求有比較扎實(shí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)及哲學(xué)和生物學(xué)基礎(chǔ)，只有這樣才可能讓一臺(tái)什么也不知道的機(jī)器模擬人的思維。人工智能的研究領(lǐng)域非常廣泛，而且涉及的學(xué)科也非常多。目前，人工智能的主要研究領(lǐng)域包括：?jiǎn)栴}求解、邏輯推理與定理證明、自然語(yǔ)言處理、智能信息檢索技術(shù)、專(zhuān)家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識(shí)別、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。1、問(wèn)題求解、人工智能的第一大成就是下棋程序，在下棋程度中應(yīng)用的某些技術(shù)，如向前看幾步，把困難的問(wèn)題分解成一些較容易的子問(wèn)題，發(fā)展成為搜索和問(wèn)題歸納這樣的人工智能基本技術(shù)。
今天的計(jì)算機(jī)程序已能夠達(dá)到下各種方盤(pán)棋和國(guó)際象棋的錦標(biāo)賽水平。但是，尚未解決包括人類(lèi)棋手具有的但尚不能明確表達(dá)的能力。如國(guó)際象棋大師們洞察棋局的能力。另一個(gè)問(wèn)題是涉及問(wèn)題的原概念，在人工智能中叫問(wèn)題表示的選擇，人們常能找到某種思考問(wèn)題的方法，從而使求解變易而解決該問(wèn)題。到目前為止，人工智能程序已能知道如何考慮它們要解決的問(wèn)題，即搜索解答空間，尋找較優(yōu)解答。2、邏輯推理與定理證明、邏輯推理是人工智能研究中最持久的領(lǐng)域之一，其中特別重要的是要找到一些方法，只把注意力集中在一個(gè)大型的數(shù)據(jù)庫(kù)中的有關(guān)事實(shí)上，留意可信的證明，并在出現(xiàn)新信息時(shí)適時(shí)修正這些證明。對(duì)數(shù)學(xué)中臆測(cè)的題。定理尋找一個(gè)證明或反證，不僅需要有根據(jù)假設(shè)進(jìn)行演繹的能力，而且許多非形式的工作，包括醫(yī)療診斷和信息檢索都可以和定理證明問(wèn)題一樣加以形式化，因此，在人工智能方法的研究中定理證明是一個(gè)極其重要的論題。3、自然語(yǔ)言處理、自然語(yǔ)言的處理是人工智能技術(shù)應(yīng)用于實(shí)際領(lǐng)域的典型范例，經(jīng)過(guò)多年艱苦努力，這一領(lǐng)域已獲得了大量令人注目的成果。目前該領(lǐng)域的主要課題是：計(jì)算機(jī)系統(tǒng)如何以主題和對(duì)話情境為基礎(chǔ)，注重大量的常識(shí)——世界知識(shí)和期望作用，生成和理解自然語(yǔ)言。這是一個(gè)極其復(fù)雜的編碼和解碼問(wèn)題。4、智能信息檢索技術(shù)、信息獲取和精化技術(shù)已成為當(dāng)代計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)研究中迫切需要研究的課題，將人工智能技術(shù)應(yīng)用于這一領(lǐng)域的研究是人工智能走向廣泛實(shí)際應(yīng)用的契機(jī)與突破口。5、專(zhuān)家系統(tǒng)、所謂專(zhuān)家系統(tǒng)就是一種在相關(guān)領(lǐng)域中具有專(zhuān)家水平解題能力的智能程序系統(tǒng)，
它能運(yùn)用該領(lǐng)域?qū)＜叶嗄攴e累的經(jīng)驗(yàn)與知識(shí)，模擬人類(lèi)的思維過(guò)程，求解需要專(zhuān)家才能解決的困難問(wèn)題。
專(zhuān)家系統(tǒng)一般具有如下一些基本特征：具有專(zhuān)家水平的專(zhuān)門(mén)知識(shí);能進(jìn)行有效的推理;具有獲取知識(shí)的能力;具有靈活性;具有透明性;具有交互性;具有實(shí)用性;具有一定的復(fù)雜性及難度。6、機(jī)器學(xué)習(xí)、“學(xué)習(xí)”是一個(gè)有特定目的的知識(shí)獲取過(guò)程，其內(nèi)在行為是獲取知識(shí)、累積經(jīng)驗(yàn)、發(fā)現(xiàn)規(guī)律;外部表現(xiàn)是改進(jìn)性能、適應(yīng)環(huán)境、實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的自我完善。所謂機(jī)器學(xué)習(xí)，就是要使計(jì)算機(jī)能模擬人的學(xué)習(xí)行為，自動(dòng)地通過(guò)學(xué)習(xí)獲取知識(shí)和技能，不斷改善性能，實(shí)現(xiàn)自我完善。機(jī)器學(xué)習(xí)主要研究學(xué)習(xí)的機(jī)理、學(xué)習(xí)的方法以及針對(duì)相應(yīng)的學(xué)習(xí)系統(tǒng)建立學(xué)習(xí)系統(tǒng)。7、模式識(shí)別、所謂模式識(shí)別，是指研究一種自動(dòng)技術(shù)。計(jì)算機(jī)通過(guò)運(yùn)用這種技術(shù)，就可自動(dòng)地或者人盡可能少干預(yù)地把待識(shí)別模式歸入到相應(yīng)的模式類(lèi)中去。也就是說(shuō)，模式識(shí)別研究的主要內(nèi)容就是讓計(jì)算機(jī)具有自動(dòng)獲取知識(shí)的能力，能識(shí)別文字、圖形、圖像、聲音等。一般來(lái)說(shuō)，模式識(shí)別需要經(jīng)歷模式信息采集、預(yù)處理、特征或基元抽取、模式分類(lèi)等幾個(gè)步驟。8、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是指模擬人腦神經(jīng)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和功能，運(yùn)用大量的處理部件，由人工方式建立起來(lái)的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。它是在生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的基礎(chǔ)上建立起來(lái)的，是對(duì)腦神經(jīng)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和功能的模擬，具有學(xué)習(xí)能力、記憶能力、計(jì)算機(jī)能力以及智能處理功能。其中學(xué)習(xí)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要特征之一，可以根據(jù)外界環(huán)境來(lái)修改自身的行為。學(xué)習(xí)的過(guò)程既是對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練的過(guò)程和不斷調(diào)整它的連接權(quán)值，以使它適應(yīng)環(huán)境變化的過(guò)程。學(xué)習(xí)可分為有教師(或稱(chēng)有監(jiān)督)學(xué)習(xí)與無(wú)教師(無(wú)監(jiān)督)學(xué)習(xí)兩種類(lèi)型。對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究使人們對(duì)思維和智能有了進(jìn)一步的了解和認(rèn)識(shí)，開(kāi)辟了另一條模擬人類(lèi)智能的道路。
人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域：
總的來(lái)說(shuō)人工智能是面向應(yīng)用的：機(jī)器視覺(jué)——指紋識(shí)別、人臉識(shí)別、視網(wǎng)膜識(shí)別、虹膜識(shí)別、掌紋識(shí)別，專(zhuān)家系統(tǒng),智能搜索，定理證明，博弈，自動(dòng)程序設(shè)計(jì)，還有航天應(yīng)用等。未來(lái)人工智能的應(yīng)用研究方向主要有：人工智能理論、機(jī)器學(xué)習(xí)模型和理論、不精確知識(shí)表示及其推理、常識(shí)知識(shí)及其推理、人工思維模型，智能人機(jī)接口、多智能主體系統(tǒng)、只是發(fā)現(xiàn)與知識(shí)獲取、人工智能應(yīng)用基礎(chǔ)等。當(dāng)代人已不再把這種計(jì)算看作是“需要人類(lèi)智能才能完成的復(fù)雜任務(wù)”,可見(jiàn)復(fù)雜工作的定義是隨著時(shí)代的發(fā)展和技術(shù)的進(jìn)步而變化的,人工智能這門(mén)科學(xué)的具體目標(biāo)也自然隨著時(shí)代的變化而發(fā)展。它一方面不斷獲得新的進(jìn)展，一方面又轉(zhuǎn)向更有意義、更加困難的目標(biāo)。目前人工智能還在研究中，但有學(xué)者認(rèn)為讓計(jì)算機(jī)擁有智商是很危險(xiǎn)的，它可能會(huì)反抗人類(lèi)。但是我相信，只要應(yīng)用的好，人工智能一定可以造福千萬(wàn)人類(lèi)，促進(jìn)人類(lèi)的進(jìn)步發(fā)展，使我們擁有更加便利的生活，帶給我們更加輝煌的文明。
本次實(shí)踐調(diào)查的總結(jié)：
社會(huì)實(shí)踐活動(dòng)與馬克思教學(xué)相結(jié)合，是一種十分特殊的教學(xué)方式，讓我們能夠親身的從曾經(jīng)一味的接受到現(xiàn)在可以親自動(dòng)手親身體驗(yàn)一項(xiàng)教學(xué)活動(dòng)，其中間接經(jīng)驗(yàn)只有通過(guò)直接經(jīng)驗(yàn)才能更好地被我們所掌握，并加以運(yùn)用，從而內(nèi)化為知識(shí)結(jié)構(gòu)的一個(gè)組成;同時(shí)，我們?cè)诜e極參與實(shí)踐獲取直接經(jīng)驗(yàn)的過(guò)程也是豐富個(gè)人的情感體驗(yàn)的過(guò)程;增加對(duì)知識(shí)和技能的形成與發(fā)展的體驗(yàn)過(guò)程;以及良好意志心理品質(zhì)形成與發(fā)展的過(guò)程。這些心理體驗(yàn)必將對(duì)我們今后的學(xué)習(xí)生活巨大影響。同時(shí)一次成功的社會(huì)實(shí)踐也會(huì)讓我們更直觀的去認(rèn)識(shí)到每一次活動(dòng)的艱辛，以及認(rèn)識(shí)到每一次活動(dòng)所需的各種前期思想準(zhǔn)備和物質(zhì)準(zhǔn)備的重要性，和讓我們更加能夠注重團(tuán)隊(duì)意識(shí)。
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