人工智能议论文1000字
人工智能议论文1000字
随着人工智能的快速发展，机器人越来越像人。前有妙语连珠的siri、小冰，后有世界第一位机器人公民索菲亚。这不禁使一些人产生了担忧，机器人的发展，会不会对人类本身造成威胁？
在我看来，机器人对人类的模拟只是计算的产物，但在机械得以被广泛应用的这个时代，如何守护好我们与机器人的根本区别——人性，才是最紧迫的问题。
当阿尔法狗击败李世石和柯洁时，人们都感受到了人脑与计算机计算能力的巨大差距。面对只望一眼棋盘就能纵观千万种可能性，一直看到棋局最后的阿尔法狗，我相信天才的棋手也只能败下阵来。但是，正如柯洁所言，他在棋局中的汗水和纠结、对进步的喜悦、对失败的苦痛，是任何机械都无法感受到的。它们只是知道如何下，却不知道为何而下，更感受不到下棋的乐趣。在刘慈欣的短篇小说《诗云》中曾有这样一个场景：超级文明掏空了地球，耗尽了太阳系的全部资源，创造出了巨型的诗歌储存器，里面包含了古往今来以及未来的所有诗歌。但是，它却无法分辨诗歌的好坏，只能就这么漂浮在太空中；它包含着所有美的可能性，却只能等待人们将它们写出。所以，机器人越来越像人又如何？机器人会下棋、会写诗又如何？机械终究只是机械，只有人类才能感受到那背后所包含的爱、乐与美。
但是，在机器的背后，藏着的还是人类。与其关注机器人会如何越来越像人，担心着那些子虚乌有的威胁，不如关注它们对人类本身造成的影响。早在工业革命时期，近代机器大工业的发展就曾使得社会结构发生了巨大变化，社会生产力发展，大量农民被迫转移至二、三产业。如今，机器人被应用的范围更加广泛：除了工业机器人，极通“人性”的机器人们更是被应用于服务业等领域，照顾孩童、陪伴老人、餐厅点餐上菜……许多人又因此而担忧，害怕机器人会在许多方面替代人类，进而导致失业等一系列风波。但我要说，无论这些机器人再怎么像人、怎么替代人类完成基础性工作，也终究无法在创造力等方面代替人类。而为了应对失业困境，我们更会在机器施加的压力之下普遍提高教育水平、提高艺术鉴赏力和创造力水平，让人性站在更高的巅峰。正如法国科学家苏埃尔所言，“机器高度拟人化，将重新定义‘人’的价值”。我想，紧紧抓住我们与机械间的区别，珍惜人性的闪光，这才是生而为人的崭新价值所在。
那么，如何才能在机械背后更好地让人性闪光呢？首先，我们应防范不法之徒利用科技危害人类安全。真正的威胁不来自机器人本身，而来自于操控它们的人类。第二，应当大力宣扬主流价值观，从源头上根绝恶性思潮的出现，同时播撒人性之美。第三，提高人的创造力的同时，加强艺术、文化的熏陶，在机器轰鸣声中，品茗读书，成就一方净土。
库克说：“我并不担忧机器人像人一样思考，我只担心人像机器人一样思考。”让冰冷的机器背后，永远保留人性的闪光，不至于让人变得同机械无异，这才是我们最需要的。
人工智能的理解
人工智能的起源：人工智能在五六十年代时正式提出，1950年，一位名叫马文·明斯基(后被人称为“人工智能之父”)的大四学生与他的同学邓恩·埃德蒙一起，建造了世界上第一台神经网络计算机。这也被看做是人工智能的一个起点。巧合的是，同样是在1950年，被称为“计算机之父”的阿兰·图灵提出了一个举世瞩目的想法——图灵测试。
更详细的历史参考链接：https://www.jianshu.com/p/501e840619e1
人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
——维基百科
总结人工智能的理解：
人工智能（AI）实现过程中，有感知层处理、认知层处理，最后到现实中应用即称应用层。
感知层感知层包含语音识别与合成和计算机视觉。
语音识别与合成包含：语音识别、信号处理、模式识别、信息处理等。
计算机视觉包含：人脸识别、图像识别、机器识别、视频识别、体感识别等。
认知层认知层包含自然语言处理、知识图谱、规划与决策等。
自然语言处理包含：文档分析、词法分析、平滑技术、数据稀疏等。
知识图谱包含：可视化、知识工程等。
规划与决策包含：自动规划、推理机制、专家系统等。
应用层实际应用方面包含机器人、无人驾驶、推荐系统、计算广告、搜索引擎等。
机器人应用包含：聊天机器人、服务机器人、工业机器人等。
无人驾驶应用包含：智能模拟、自动工程等。
推荐系统应用包含：个性推荐、协同过滤等。
计算广告应用包含：广告竞价、数据挖掘、广告交易平台等。
搜索引擎应用包含：智能搜索、统计学法等。
弱人工智能弱人工智能是指能擅长于单个方面的人工智能，规则是封闭的。AlphaGo的判断可以用于围棋，达到很高的水平，它要下象棋也能达到很高的水平，但是就要从头再搞一套象棋的软硬件，它在围棋的深度学习无法通用于其他领域。
强人工智能强人工智能是指在各方面都能和人类比肩的人工智能，人类能做的脑力活动它都能做。它没有既定规则和领域，是开放式的。
人工智能+机器学习+深度学习的包含关系
1、机器学习只是人工智能的一种非常有效的实现方法，但人工智能不只是机器学习；
2、深度学习只是实现机器学习的一种非常有效的技术，但机器学习不只是深度学习；
3、深度学习只是目前最热的一种技术，但不意味着人工智能的终点。未来：小数据大任务，大数据小任务。
机器学习分类根据训练的模型不同，一般有如下的几种机器学习方法：
监督学习无监督学习半监督学习强化学习强化学习（ReinforcementLearning，简称RL）是机器学习的一个重要分支。在强化学习中，包含两种基本的元素：状态与动作，在某个状态下执行某种动作，这便是一种策略，学习器要做的就是通过不断地探索学习，从而获得一个好的策略。例如：在围棋中，一种落棋的局面就是一种状态，若能知道每种局面下的最优落子动作，那就攻无不克/百战不殆了~
若将状态看作为属性，动作看作为标记，易知：监督学习和强化学习都是在试图寻找一个映射，从已知属性/状态推断出标记/动作，这样强化学习中的策略相当于监督学习中的分类/回归器。但在实际问题中，强化学习并没有监督学习那样的标记信息，通常都是在尝试动作后才能获得结果，因此强化学习是通过反馈的结果信息不断调整之前的策略，从而算法能够学习到：在什么样的状态下选择什么样的动作可以获得最好的结果。
强化学习任务通常使用马尔可夫决策过程（MarkovDecisionProcess，简称MDP）来描述，具体而言：机器处在一个环境中，每个状态为机器对当前环境的感知；机器只能通过动作来影响环境，当机器执行一个动作后，会使得环境按某种概率转移到另一个状态；同时，环境会根据潜在的奖赏函数反馈给机器一个奖赏。综合而言，强化学习主要包含四个要素：状态、动作、转移概率以及奖赏函数。
状态（X）：机器对环境的感知，所有可能的状态称为状态空间； 动作（A）：机器所采取的动作，所有能采取的动作构成动作空间； 转移概率（P）：当执行某个动作后，当前状态会以某种概率转移到另一个状态； 奖赏函数（R）：在状态转移的同时，环境给反馈给机器一个奖赏。因此，强化学习的主要任务就是通过在环境中不断地尝试，根据尝试获得的反馈信息调整策略，最终生成一个较好的策略π，机器根据这个策略便能知道在什么状态下应该执行什么动作。
来自：https://www.cnblogs.com/CJT-blog/p/10281396.html
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参考:
http://www.360doc.com/content/19/1006/20/410279_865196339.shtml
https://cloud.tencent.com/developer/news/15608
https://www.jianshu.com/p/2fc2afc2bc85
对人工智能的认识作文1400字
时代不断发展，越来越多的信息和工作量需要处理，也促使人工智能成为了大势所趋。人工智能的出现最根本的原因就是人类的需求，它不断地被应用在各大领域。
人们也是不断的思考与表达对人工智能的期望。这里不得不提一些大火的科技影片。《终结者》《星际迷航》《机械公敌》等影片中有人类对人工智能的设想。比如《机械公敌》中人工智能机器人被塑造成了一种会威胁人类的危险物。公元20xx年的机器人具备了自我进化能力并有了自我感知，随之而来的必然是一场制造者和被制造者之间的战争。而在现实生活中，人工智能不仅仅是机器人形式存在，更多会被应用于人类生活质量的提高及工作环境的改善。
AI是人工智能的英文简称，越来越多产品推出A工特色”。手机在当今已经变得越来越“智能”，拍照可以AI识别”，讲话可以“AI识别“等；家中的电视，者箱都已可以“听懂”人类的指令；汽车变成无人驾驶”让人们心生好奇与疑惑；动画片的形象越来越生动。这一项项应用案例都体现了人工智能的目的：让机器有人的智能。人类自衣食任行等基本生活方式丰富化发展。
人工智能对生活的影响是显而易见的。逐渐代替行业工作者的工作，尤其是工厂流水线职位等，如物流行业的快递机器人。物流快递的工作量在信息化时代直线上升，无疑要增加选购人员，可机器人与云仓库的有机结合，大大减少了对工人的需求而且提高了工作效率，快递机器人可24小时工作。与网络购物相关联的便是网络支付安全。网络中账号都有自己的密码数字容码是最容易破解的，而人工智能领域图家识别和算加视觉等技术，提供了面识别、指纹识别，虹膜识别等保密方式，使人们生活中的密秘、隐私。以及人身财产安全能够得到更多的保障。还有一方面的变化是我们学生可以切身体验到的——提高了学习和工作生活效率。过去，学生需要用笔记本手写一个个重点，教师使用花名册点名，而大学生在课堂上使用云课堂APP，将能直接理解和保存教师传授的知识点，而且教师也能接在软件上签到，更有效拳的监督学生的出勤和听课效率等。
人工智能的到来，不可否认为人类的生产生活带来了巨大的便利，可说到底人工智能也不是人类，不能像人类一样，人类会有工作出错的时候，人工智能也不例坏外，一旦某些程序出现差错，可能造成的后果不堪设想。比如knightscope制途的一款商场保安机器人在购物中心懂到并打伤一个男孩；美国一名女子被自动驾驶的汽车撞伤后不治身亡……由此可见，人工智能的存在有一定的风险，某些方面有时候是不能完全替代人类准确执行。而且也正因机器人为人类工作，某些岗位完全被代替，导致了许多人失业，社会的不安定因素也被放大。
正确认识人工智能的好处有许多，可以推动科技的发展，更高效率的工作，更便利的生活。但错误的认识，也是有许多的不处如阻碍科技的发展，智能产物将受到打击，人类在关于这方面的发展可能停滞不前。人工智能决今不断进入与改变人们的生活，或许“日久见机心”，在人工智能彻底暴露出严重至不可挽回的问题时，我们要做的就只有不断完善功能，让其更好地为人类做贡献发挥出它相身的作用，让人工智能永远利大于弊。
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