四级人工智能考试
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2020-12-0810:41:46阅读全文人工智能的利与弊作文800字高中范文
人工智能的利与弊作文800字高中范文
【篇一】
人工智能利弊共存
据报道，对于机器人的崛起，专家们曾发出警告，“机器取代人类劳动力可能致使人口冗余”，他们担心“这种超能技术的发展已经超越了人类的驾驭能力，”如今，一些人表示担忧，如果人工智能继续进化，我们会失去赖以为生的工作、丧失存在感，甚至会被“终结者”们赶尽杀绝。但事实上，这些恐惧与两个世纪以前人们对机械化和蒸汽机发展的讨论如出一辙，那时，人们针对机器威胁展开一场名为“机器问题”的讨论。而现在，一场关于人工智能利弊的辩论正在悄然兴起。
诞生初期，人工智能技术(AI)也经历过大起大落，但在过去几年的发展黄金期，AI技术突飞猛进，这都得益于“深度学习”技术开启的新篇章。深度学习旨在模拟人脑结构建立大规模(或者“深度”)神经网络，在充沛的数据支持下，神经网络可以通过训练来处理各种各样的事情。
其实所谓深度学习技术已经默默为我们服务多年了，谷歌搜索、Facebook的自动图片标记功能、苹果的siri语音助手、亚马逊推送的购物清单，甚至特斯拉的自动驾驶汽车都是深度学习的产物。但是这种快速的发展也引发了人们对于安全和失业问题的担忧。霍金、马斯克等科技大佬都公开发声，担心人工智能会失去控制，上演科幻小说中人机大战的情节，其他人则害怕认知工作的自动化会将会导致大面积的失业。两个世纪以后的今天，曾经的“机器问题”卷土重来，我们需要找出可行的解决方案。
“机器问题”和解决方案
启示人们最为担忧的是人工智能技术会破开牢笼，变得邪-恶而不可控。早在工业革命浪潮席卷全球时，人机矛盾已经出现，现在的矛盾不过是披上了人工智能的新外衣，人类的焦虑依旧，《科学怪人》及此后类似的文学作品都是这种担忧的映射。然而，尽管人工智能技术已成为一门显学，但是它们只能完成特定的任务。想在智商上战胜人类，AI还差得远呢。此外，AI是否真能超越人类还未可知。名为安德鲁的AI研究人员表示，对人工智能的恐惧无异于在火星殖民还未实现时就担心人口膨胀的问题。在“机器问题”上，人们更加关注人工智能对人类就业和生活方式的影响。
失业恐惧由来已久。“科技性失业”的恐慌在20世纪60年代(公司开始安装计算机和使用机器人)和80年代(个人电脑开始上市)都曾弥漫开来，似乎大规模的自动化办公马上就要到来，让人类下岗。
但事实上，每一次恐慌之后，科技进步为社会创造的就业岗位远多于它杀死的过时职位，我们需要更多人从事全新的工作。举例来说，ATM机替代了一些银行柜员，为银行设立分行节约了成本，让雇员进入了机器不能做的销售和客服领域。同样地，电子商务的出现增加了零售商的生存空间。而在办公中引进电脑则不是为了取代员工的位置，员工习得新技能后，会成为电脑的辅助。尽管此前曾有报道称，未来10年或20年间，美国47%的岗位将面临自动化，但是我们的研究显示，这一数值恐怕连10%都不到。
尽管短期内一些工作消失的弊端会被全新职位出现的长期影响完全抵消且带来更大的好处，但是19世纪工业革命的经验表明，转变的过程极其痛苦。从停滞不前的生活水平上反映出经济的增长需要几百年，而从显著的收入变化上来看只需几十年。人口从乡村大量涌入城市工厂，在当时的欧洲引发动荡。各国政府花费了整整一百年的时间构建新的教育和福利体系适应这种转变。
这一次的转变似乎更为迅速，当前科技传播的速度可比200多年前快多了。得益于技术的辅助，高技术工作者的薪资会更高，因此收入不平等的现象正在不断加深。这给用人公司和政府带来了两大挑战：如何帮助工作者学习掌握新技能;如何让后代做好准备，在满世界都是人工智能的社会求得工作机会。
聪明的回应
技术的发展使得岗位的需求产生变化，工作者必须适应这种转变。这意味着要调整教育和训练模式，使其足够灵活，从而快速、高效地教授全新的技能。终生学习和在职培训的重要性更加凸显，在线学习和电子游戏式的仿真模拟会更加普遍。而人工智能可以帮助制定个性化计算机学习计划，依照工作者技能差距提供新技术培训机会。
此外，社会交往技能也会变得更加重要。由于工作岗位的更迭变快，技术革新的脚步也逐渐加快，人类的工作年限越来越长，社交技能成了社会的基石。它能在人工智能主导的社会保持人类的优势，帮助人类完成基于情感和人际往来的工作，这是机器无法拥有的优越性。
对人工智能和自动化的担忧也催生了人们对“安”的渴望，有了它普通人就能免受劳动力市场动-乱影响。一些人认为应该革新福利系统，让每个人都享有保障生存的“基本收入”。但是在没有充足证据表明技术革命会导致劳动力需求锐减的形势下，这种做法并不可龋反之，各国应该学习丹麦的“灵活安全系统”制度，让企业裁员更加容易，但是在被裁员的职工接受再培训和再求职期间提供保障。这种制度下，福利、养老金、医保等应该跟随个体本身，而不是与职员身份挂钩。
尽管技术快速进步，工业时代的教育和福利系统并没有完全实现现代化，相关制度也不够灵活。革新势在必行，决策者必须行动起来，否则当前福利系统会面临更大的压力。19世纪40年代，约翰•穆勒(JohnStuartMill，英国经济学家)写道，“没有什么比立法者对这类人的照顾更为正当了”，他们的生活被技术的发展所累。在蒸汽时代，这是真理，在人工智能的时代，同样也是。
【篇二】
围棋博弈的人机大战，以机器的获胜而落下帷幕，而人工智能的利弊，再度引发了争议。但我想的更多的是，科技背后的那份渐行渐远的人文情怀。
围棋对弈，被列为琴棋书画四大雅事之一。而今，当人类与一个冰冷的机器，只争技术的优劣，只论智商的高下时，那份弈棋时的淡泊宁静的心境，那份“闲敲棋子落灯花”的情怀，又该置于何地?
科技的发达，让通讯变得便捷，于是，当下的我们很少再能写出“多情自古伤离别”的优美诗句，很少能体会“家书抵万金”的情谊万钧。
科技的进步，让农耕变得机械化，于是，当下的我们很少能吟诵出“带月荷锄归”的悠闲辞章，很少能感受“汗滴禾下土”的辛劳苦楚。
科技的演变，让社交变得多元，于是，当下的我们很少再能唱出“对影成三人”的独处情怀，很少能理解“执子之手，与子偕老”的至情专一。
正如木心先生所说：“从前的日色变得慢，车、马、邮件都慢，一生只够爱一个人。”科技带给我们便利、快捷的同时，也将我们原本质朴、美好的那份生活味道、人文的情怀稀释很多!
因此，让科技拥有人文的情怀，回归如璞玉般的美好生活，才是正途。
我国古代，那些璨如星辰的科技巨擘，无一不是既有科技头脑又有人文情怀。
东汉“科圣”张衡，“通五经，贯六艺，拟作《二京赋》，精思傅会，”文采斐然。但同时，他又“善机巧，尤致思于天文阴阳历算”，发明浑天和地动两仪器，且著有多部科学著作。
张衡的科技发明，就是插上了人文情怀的翅膀，才飞的更高更远!
众所周知，伟大的物理学家爱因斯坦，不仅拥有超人的科学头脑，还同时有极高的音乐修养，他擅长钢琴和小提琴演奏。他曾坦言，是音乐这位欢乐女神为他驱散了忧郁和喧嚣，驱走了混乱和邪-恶。是音乐让科学更美丽与和-谐。
无独有偶，我国科学家钱学森也曾说过：“在我对一件工作遇到困难而百思不得其解的时候，往往是蒋英的歌声使我豁然开朗，得到启示......我钱学森要强调的一点，就是文艺与科技的相互作用。”
可以窥见，古往今来，科学和人文，从来都是人类发展中相辅相成，不可或缺的两大重要力量。如果人类是飞翔的鸟儿，那么科技和人文就是一对，彼此依托的翅膀，缺了谁，都会产生不可预料的后果!
唯有科技的理性，人类会变得坚硬、冷漠、可憎;唯有人文的欢乐，人类会变得软弱、迷乱、醉生梦死。
让科技拥有人文情怀，人类才会走得更远、更久、更好!
放下手机，拿起书籍，在翰墨馨香、书册函影中，与智慧交流;
关掉空调，走出户外，在春花秋月、夏雨冬雪中，与自然对话;
停驻汽车，迈出脚步，在山川河流、花草树木中，与大地亲近；
【篇三】
人工智能的曙光
强大的电脑科技将重新规划人类的未来，但如何才能确保其带来的好处会多于危险呢?
“世上真的有上帝吗?”科学家用颤抖的声音问道。
“现在有了。”世界上最聪明的人工智能电脑回答。话毕，一道电光闪过它的电源插头――人们再也关不掉它了。
这是斯蒂芬・霍金在出席脱口秀时阐述的一则“恐怖故事”，而在前不久的伦敦“谷歌时代精神”大会上，霍金平静地描述了人类的命运：“在未来100年内，结合人工智能的计算机将会变得比人类更聪明。”
斯蒂芬・霍金警示道：“人工智能的全面发展可能为让人类征途画上句号。”特斯拉汽车公司与美国太空探索技术公司CEO伊隆・马斯克则担心人工智能可能会成为人类生存所要面临的威胁。持有同样看法的还有微软创始人比尔・盖茨。今年年初，他们都在在一封提倡控制人工智能发展的公开信上签下自己的名字。
人们害怕自己所创造出来的人工智能会反客为主成为自己的主宰，或是刽子手――虽然这种观点还很新，但已然成为一种不可忽视的新趋势。毕竟，这是由的宇宙论者，硅谷企业家以及微软的创始人，可能还是卢德派分子(强烈反对提高机械化和自动化者)提出的，而这一观点也被用来反对诸如谷歌、微软等大公司对于人工智能开发的巨大投资。随着超级电脑的日益普及，机器人在各个战场的无往不胜，只把人工智能和机器人定义在科学领域就显得太自欺欺人了，现在的问题是，我们究竟该担心什么?
你教我语言以及……
首先我们需要了解一下电脑现在能做什么，以及它们未来可能能做什么。得益于加工工艺的发展以及越来越丰富的数码数据，人工智能的能力得到了爆炸性增长。通过模仿人类大脑的神经元以及摄入大量的数据，如今的“深度学习”系统可以教会他们自己完成诸多任务。从图形识别到翻译，人工智能几乎可以和人类做的一样好。结局就是，那些需要动脑完成的游戏，如“青蛙过河”，现在已经可以通过电脑程序解决。20xx年由Facebook公司推出的DeepFace演算系统，就可以从图片中识别出人脸，识别率高达97%。
尤为关键的是，这项能力是有特定用途的。如今的人工智能是通过简单粗暴的数值计算来伪装成“智能”，而不是像人类的思想一样是在自主地思考，或是出于对某物的兴趣和渴望进行思考。现在的电脑智能尚无法像人类那样拥有灵活的推测判断的能力。
不过，人工智能已有足够的力量给人类的生活带来翻天覆地的影响。它可以与人类互补，从而增强人类的能力。就拿国际象棋来说，电脑现在已经玩得比任何人都好，虽然世界顶尖的国际象棋大师并不是机器，但被世界棋王卡斯帕洛夫称为“半人马”的就是混合着人类与演算程序的队伍。这样一种集成形态会逐渐成为人机追逐赛的常态：有了人工智能的帮助，医生可以更方便地标记癌症;智能手机中的语音识别系统可以将互联网带给数百万发展中国家的文盲人群;数字助理会对学术研究提出有用的假说;图像分类系统让可穿戴电脑将真实世界的有用信息直观呈现在人们的眼前。
从短期来看，不是所有的情况都是乐观的。比如，人工智能又唤醒了机械设备对于国家安全的作用。无论是*国家还是民主国家，这种可以监视上亿个场景，并且可以通过人脸或声音从人群中识别出每一个市民的能力，都会对民众自由构成重大的威胁。
即使整个社会都能从人工智能那儿得到巨大的好处，仍会有许多个人遭受损失。曾经，做着如今电脑们做的活儿的是苦工们，而且大多是女性：她们为自己的上司们做着无尽的计算工作。而就像现在电脑替代了她们一样，人工智能可能会让整个白领阶层都丢了工作。当然，更多的教育和训练会有所帮助，而借助人工智能产生的财富也会被用于创造新的工作，不过工人们注定会失去位置。
监视手段和混乱并不是霍金、马斯克和盖茨所担心的，也不是好莱坞近期密集推出未来人工智能电影的原因。他们所担心的是更长远、更具启示的问题：这些具有超人的智慧与能力的机器人们会最终与人类作对。
不过，离这样的人工智能出现还有很长一段路要走，而实际上它们可能根本不会被创造出来。即使对大脑进行了长达一个世纪之久的研究，心理学家、神经学家、社会学家以及哲学家们仍旧无法理解大脑是由什么构成的，或者它是什么。
我知道如何诅咒
不过即使霍金认为人工智能很有希望将实现，对于科学家们而言这仍是仍重而道远，必须小心谨慎地进行规划。其实这一过程比看上去要容易，尤其是人类已经创造出了有着超人能力和没有共同利益的自治实体，并且使用了很长一段时间。政府官僚、市场以及军队都可以完成独立的、无组织的人类所不能完成的任务。而这些团体都如人工智能一样，可以自主运作，承担自己的生活，以及如果没有法律法规的管辖，它们都会对社会造成危害。
这些相似点应该能够安抚人们对于未来人工智能的恐惧，而这同时也为科学家如何安全地开发人工智能提出了实质性的建议。就如同军队需要平民的监督，市场需要被调节，以及政府需要公开化和透明化一样，人工智能系统也需要公开检验。而由于在设计系统时不可能预见到所有的情况及应对方法，所以该系统也一定要有一个关闭按钮。这些措施也能在不妨碍人工智能系统开发的同时有效地约束它。从核武器到交通规则，人类有能力用巧妙的技术和合法的约束控制这些强大的科技革新。
“人类最终会创造出一种自主的非人类的智能”这一观点就像幽灵一样一直萦绕在人们心头。这实在是太特别了，让人们不断地为其争论。是的，这里危机重重，不过这也不能掩盖，人工智能的曙光所带来的巨大利益。
2023年人工智能十大技术进展
2020年即将过去，今年人工智能领域有哪些重大进展呢？下面，我们一起来看！
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进展1：OpenAI发布全球规模最大的预训练语言模型GPT-3
2020年5月，OpenAI发布了迄今为止全球规模最大的预训练语言模型GPT-3。GPT-3具有1750亿参数，训练所用的数据量达到45TB，训练费用超过1200万美元。对于所有任务，应用GPT-3无需进行任何梯度更新或微调，仅需要与模型文本交互为其指定任务和展示少量演示即可使其完成任务。GPT-3在许多自然语言处理数据集上均具有出色的性能，包括翻译、问答和文本填空任务，还包括一些需要即时推理或领域适应的任务等，已在很多实际任务上大幅接近人类水平。
进展2：DeepMind的AlphaFold2破解蛋白质结构预测难题
2020年11月30日，Google旗下DeepMind公司的AlphaFold2人工智能系统在第14届国际蛋白质结构预测竞赛(CASP)中取得桂冠，在评估中的总体中位数得分达到了92.4分，其准确性可以与使用冷冻电子显微镜(CryoEM)、核磁共振或X射线晶体学等实验技术解析的蛋白质3D结构相媲美，有史以来首次把蛋白质结构预测任务做到了基本接近实用的水平。《自然》(Nature)杂志评论认为，AlphaFold2算法解决了困扰生物界“50年来的大问题”。
进展3：深度势能分子动力学研究获得戈登·贝尔奖
2020年11月19日，在美国亚特兰大举行的国际超级计算大会SC20上，智源学者、北京应用物理与计算数学研究院王涵所在的“深度势能”团队，获得了国际高性能计算应用领域最高奖项“戈登·贝尔奖”。“戈登·贝尔奖”设立于1987年，由美国计算机协会(ACM)颁发，被誉为“计算应用领域的诺贝尔奖”。该团队研究的“分子动力学”，结合了分子建模、机器学习和高性能计算相关方法，能够将第一性原理精度分子动力学模拟规模扩展到1亿原子，同时计算效率相比此前人类最好水平提升1000倍以上，极大地提升了人类使用计算机模拟客观物理世界的能力。美国计算机协会(ACM)评价道，基于深度学习的分子动力学模拟通过机器学习和大规模并行的方法，将精确的物理建模带入了更大尺度的材料模拟中，将来有望为力学、化学、材料、生物乃至工程领域解决实际问题(如大分子药物开发)发挥更大作用。
进展4：DeepMind等用深度神经网络求解薛定谔方程促进量子化学发展
薛定谔方程是量子力学的基本方程，即便已经提出70多年，能够精确求解薛定谔方程的方法少之又少，多年来科学家们一直在努力攻克这一难题。2019年，DeepMind开发出一种费米神经网络(Fermionicneuralnetworks，简称FermiNet)来近似计算薛定谔方程，为深度学习在量子化学领域的发展奠定了基础，2020年10月，DeepMind开源了FermiNet，相关论文发表在物理学期刊PhysicalReviewResearch上。FermiNet是第一个利用深度学习来从第一性原理计算原子和分子能量的尝试，在精度和准确性上都满足科研标准，且是目前在相关领域中最为精准的神经网络模型。另外，2020年9月，德国柏林自由大学的几位科学家也提出了一种新的深度学习波函数拟设方法，它可以获得电子薛定谔方程的近乎精确解，相关研究发表在NatureChemistry上。该类研究所展现的，不仅是深度学习在解决某一特定科学问题过程中的应用，也是深度学习能在生物、化学、材料以及医药领域等各领域科研中被广泛应用的一个远大前景。
进展5：美国贝勒医学院通过动态颅内电刺激实现高效率“视皮层打印机”功能
对于全球4000多万盲人来说，重见光明是一个遥不可及的梦想。2020年5月，美国贝勒医学院的研究者利用动态颅内电刺激新技术，用植入的微电极阵列构成视觉假体，在人类初级视皮层绘制W、S和Z等字母的形状，成功地能够让盲人“看见”了这些字母。结合马斯克创办的脑机接口公司Neuralink发布的高带宽、全植入式脑机接口系统，下一代视觉假体有可能精准刺激大脑初级视觉皮层的每一个神经元，帮助盲人“看见”更复杂的信息，实现他们看清世界的梦想。
进展6：清华大学首次提出类脑计算完备性概念及计算系统层次结构
2020年10月，智源学者，清华大学张悠慧、李国齐、宋森团队首次提出“类脑计算完备性”概念以及软硬件去耦合的类脑计算系统层次结构，通过理论论证与原型实验证明该类系统的硬件完备性与编译可行性，扩展了类脑计算系统应用范围使之能支持通用计算。该研究成果发表在2020年10月14日的《自然》(Nature)期刊。《自然》周刊评论认为，“‘完备性’新概念推动了类脑计算”，对于类脑系统存在的软硬件紧耦合问题而言这是“一个突破性方案”。
进展7：北京大学首次实现基于相变存储器的神经网络高速训练系统
2020年12月，智源学者、北京大学杨玉超团队提出并实现了一种基于相变存储器(PCM)电导随机性的神经网络高速训练系统，有效地缓解了人工神经网络训练过程中时间、能量开销巨大并难以在片上实现的问题。该系统在误差直接回传算法(DFA)的基础上进行改进，利用PCM电导的随机性自然地产生传播误差的随机权重，有效降低了系统的硬件开销以及训练过程中的时间、能量消耗。该系统在大型卷积神经网络的训练过程中表现优异，为人工神经网络在终端平台上的应用以及片上训练的实现提供了新的方向。
进展8：MIT仅用19个类脑神经元实现控制自动驾驶汽车
受秀丽隐杆线虫等小型动物脑的启发，来自MIT计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)、维也纳工业大学、奥地利科技学院的团队仅用19个类脑神经元就实现了控制自动驾驶汽车，而常规的深度神经网络则需要数百万神经元。此外，这一神经网络能够模仿学习，具有扩展到仓库的自动化机器人等应用场景的潜力。这一研究成果已发表在2020年10月13日的《自然》杂志子刊《自然·机器智能》(NatureMachineIntelligence)上。
进展9：Google与FaceBook团队分别提出全新无监督表征学习算法
2020年初，Google与Facebook分别提出SimCLR与MoCo两个算法，均能够在无标注数据上学习图像数据表征。两个算法背后的框架都是对比学习(contrastivelearning)。对比学习的核心训练信号是图片的“可区分性”。模型需要区分两个输入是来自于同一图片的不同视角，还是来自完全不同的两张图片的输入。这个任务不需要人类标注，因此可以使用大量无标签数据进行训练。尽管Google和FaceBook的两个工作对很多训练的细节问题进行了不同的处理，但它们都表明，无监督学习模型可以接近甚至达到有监督模型的效果。
进展10：康奈尔大学提出无偏公平排序模型可缓解检索排名的马太效应问题
近年来，检索的公平性和基于反事实学习的检索和推荐模型已经成为信息检索领域重要的研究方向，相关的研究成果已经被广泛应用于点击数据纠偏、模型离线评价等，部分技术已经落地于阿里和华为等公司的推荐及搜索产品中。2020年7月，康奈尔大学ThorstenJoachims教授团队发表了公平无偏的排序学习模型FairCo，一举夺得了国际信息检索领域顶会SIGIR2020最佳论文奖。该研究分析了当前排序模型普遍存在的位置偏差、排序公平性以及物品曝光的马太效应问题等，基于反事实学习技术提出了具有公平性约束的相关度无偏估计方法，并实现了排序性能的提升，受到了业界的广泛关注和好评。