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人类不能被机器人取代英语作文
在学习、工作乃至生活中，大家都接触过作文吧，作文是由文字组成，经过人的思想考虑，通过语言组织来表达一个主题意义的`文体。一篇什么样的作文才能称之为优秀作文呢？以下是小编精心整理的人类不能被机器人取代英语作文，仅供参考，希望能够帮助到大家。
人类不能被机器人取代英语作文篇1
TheRobotisaMachineafterAllAsisvividlyshowninthepictures,amanandarobotwereplaying
Asisvividlyshowninthepictures,amanandarobotwereplayingcards.Obviously,themanwaslosing,forhewaswithasadface.Therobot,ontheotherhand,wassmiling.Thenthemanwenttoopenthebodyoftherobotandchangedsomethinginsideit.Amomentlater,theywerebackagaintothegame.Nowitwastherobotsturntofrown:nearlyallthecoinswerewonoverbytheman.
Simpleasthecartoonsare,theirsymbolicmeaningisprofoundandfar-reaching:therobotisbutarobot,aproductbyman.Itcanneverreallydefeathumanbeings;muchlesscantheycontrolorreplaceman.Withthisinmind,weneednolongerworryaboutthemiserablefateofhumanbeingsasforetoldbysomepessimistsorasdescribedinsomeAmericanfilmslikeTheStarWarorMatrix.
Whileweshouldbeoptimisticaboutthefutureofhumanbeings,weneedalsobewarrantofthedangerresultingfromsomeinappropriateuseofmoderntechnology,likethatofgeneandcloning,whichmightendangermankindeitherphysicallyormorally.Wemightnotbedefeatedbyrobots,butwemightberuinedbyourselves.
人类不能被机器人取代英语作文篇2
Manyyearsago,asthedevelopmentoftechnology,robotwascreatedtofacilitatepeople’swork.Robotcandomanythingsformen,likeitwillaccepttheorderandthencarryoutit.Themostobviousadvantageofrobotistocaculateveryquickly.Asrobotgetsimprovedallthetime,itsfunctionshavebeenlargelyexpanded,mostpeopleworrythatitwilltaketheplaceofhumanbrains.Manymovieshaveexploredthistopicandtheycametotheconclusionthatrobotwillnottaketheplaceofhumanbeing.Onethingforsureisthatmencan’tcompetewithrobotoncaculatingorthecomputerprogram,butrobothasnofeelings,itcan’tbetherealperson.Evenitlookslikeaman,stillitisjustthemachine.Itistheemotionthatmakesthedifferencebetweenmanandmachine.
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人工智能≠机器人！
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随着科技创新成为时代主旋律，相信诸如“自动驾驶取代司机”、“50%以上的工作岗位将会被AI取代”以及“机器人大规模列装，无人工厂成真”之类的新闻标题早已充斥着各位的手机屏幕。
但这种技术名词的滥用往往会在不经意间使大众混淆“机器人”与“人工智能”（AI）两个概念。
机器人技术是AI的一部分吗？AI是机器人技术的一部分吗？这两个名词的区别是什么？通过今天的这篇文章，我们来解答这些问题。
人工智能正当时首先要说明的是，机器人和人工智能完全不是一回事，二者的目的非常不同。甚至可以说，这两个领域几乎是完全各自独立的。
人工智能（AI）是计算机科学的一个分支，它涉及开发计算机程序来完成原本需要人类智慧的任务。AI算法可以解决学习、感知、解决问题、语言理解和/或逻辑推理。
人工智能有两大类：通用人工智能（GeneralAI，AGI）和狭义人工智能（NarrowAI）,有时还会从通用人工智能中分化出远超人类的超人工智能（SuperAI）。
广义人工智能指的是与人类智力相当或更高的整体系统，它可以完成各种任务，从下棋到在商店里招呼顾客，再到创作艺术品。除了马斯克这样的乐观主义者外，大多数专家认为，我们距离看到可以超越人类的AI还有几十年的时间。
当下，实现通用人工智能最根本的障碍是，人类首选需要了解所谓的“智能”是如何运作的，然而这是一个巨大的难题，亟待脑科学方面的突破。
但人类在狭义人工智能领域已经取得了相当大的进展。在现代世界中，狭义人工智能（或弱人工智能）被用于许多方面，这些系统可以在严格的参数内执行离散的任务，例如：
图像识别（Imagerecognition）：最典型的是公安机关的“天网”系统；自然语言处理（Naturallanguageprocessing）：苹果的Siri、阿里巴巴的“天猫精灵”和百度的“小度”等AI助手的语音识别；信息检索（Informationretrieval）；各大搜索引擎；利用逻辑或证据进行推理（Reasoningusinglogicorevidence）：金融机构用于抵押贷款核销或确定欺诈的可能性。不难发现，这些任务可以归纳为三类智能：感知、推理和沟通，而且大多数AI程序与大众想象中的“机器人控制”并无关系。
以苹果的Siri语音助手为例，首先，它使用语音识别算法来捕捉人们的问话（“感知”），然后使用自然语言处理来理解这串词的含义并确定一个答案（“推理”），最后使用自然语言生成这个答案并将其转达给用户（“沟通”）。
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人工智能的历史演进那么人工智能系统是如何走到这一步的呢？
自从20世纪40年代艾伦·图灵（AlanTuring）和他同时代的科学家开发出第一台复杂的计算机以来，思维机器的概念就已经存在了。
艾伦·图灵
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1956年的达特茅斯学院大会通常被认为是AI发展的里程碑时刻，当时计算机科学家们聚集在一起，在“人工智能之父”马文·明斯基（MarvinMinsky）的推动下，将人工智能作为一个独立的领域进行研究。
马文·明斯基
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然而，尽管早期该领域获得了科学家的广泛热情和各界大量资金支持，但人工智能的最初进展依然步履蹒跚，慢的令人失望。
DARPA（美国国防部高级研究计划局）曾在20世纪60年代向高校体系投入了数百万美元，希望机器翻译能够增强其反间谍能力，但由于机器翻译领域缺乏进展，他们的态度也变得消极。
与此同时，在英国，1973年由詹姆斯·莱特希尔（JamesLighthill）领导的一个人工智能政府委员会提出了严重的质疑，认为人工智能研究领域只会以渐进的速度发展。
其结果是，美英两国乃至整个西方世界的政府资助被大幅削减。
整个20世纪，人工智能在政策制定者和公众意识中的地位一直是起起伏伏。往往是一个新的发展会引发一波热情和资金的激增，但由于承诺的创新未能实现，人们的兴趣又急剧下降，进而导致失去资源支持。
为什么人工智能在20世纪进展如此缓慢？究其原因与研究人员在开发软件时采用的方法有关。
20世纪的大多数人工智能应用都采取了专家系统的形式，这些系统基于一系列精心开发的“if-then”规则，可以指导基本的决策。
虽然专家系统对于处理一个包含的任务很有用（比如在ATM机中取钱），但它们却很难处理那些不容易被编入规则的请求。
例如，很难编写规则来确定一个类似人类的物体是人体模型还是真人，或者核磁共振扫描（MRI）上的深色图案是肿瘤还是良性组织。这些任务往往依赖于那些难以表述的“隐性知识”。
只有当新的人工智能方法投入使用时，才取得了重大突破，而机器学习（MachineLearning）就是这类“新方法”中最具代表性的一个。
机器学习不需要从头开始编写规则，而是通过使用现有的数据（例如，图像被标记为人体模型或真人，MRI扫描被标记为恶性或良性肿瘤）来“训练”算法。
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反过来，这些算法每检测出一种模式，就会创建一个通用规则来理解未来的输入，以此形成良性循环。目前，机器学习算法已被应用于多个领域，从发现银行欺诈交易到帮助人力资源团队在招聘员工时筛选简历申请，任务多样。
过去的十多年里，机器学习在一直在人工智能领域独领风骚。但在最近的几年，人们的注意力已经转向了机器学习的一个子领域——深度学习（DeepLearning）。
深度学习系统是由“人工神经网络”（ArtificialNeuralNetworks）组成的，它有多层，每一层都被赋予了对图像、声音或文本中不同模式进行理解的任务。
第一层可以识别原始模式，例如图像中物体的轮廓，而第二层可以用来识别该图像中的颜色带。数据通过多层输入，直到系统能够将模式聚类为不同的类别，例如物体或文字。根据伦敦国王学院的一项研究，当使用核磁共振扫描的原始数据时，深度学习技术将大脑年龄评估的准确性提高了一倍以上。
而除了以上方法外，其他重要的人工智能方法还包括监督式学习、强化学习和迁移学习：
监督学习（Supervisedlearning）：算法一开始就可以通过监督或者非监督式学习两种方式进行训练。
监督式学习意味着算法被赋予标记数据，它们从这些数据中提取模式，得出一个通用的规则来理解未来的数据。大多数机器学习和深度学习算法都是使用监督过程来训练的。非监督式学习是指给算法提供未标记的数据，并自行发现模式。例子包括营销公司使用的人群细分，以及一些网络安全软件。
强化学习（Reinforcementlearning）：有些算法只编写或训练一次，而强化学习则是利用正反馈机制，在使用过程中不断调整和改进算法。
短视频和网购中的推荐系统就是强化学习的一个例子。每当消费者购买一件产品（一本书、一条记录或一件衣服）时，算法都会自动调整，以便在未来推荐时将这些行为考虑进去。
迁移学习（Transferlearning）：迁移学习是指将一个在某一领域开发的算法进行修改，以用于另一个领域，而不必从头开始，也不必将大量原始数据和标签数据作为来源。
要说明的是，上述人工智能的方法并不一定是相互排斥的，往往可以结合使用。
机器人的世界说罢人工智能，再来谈谈机器人（Robotics）。机器人学包括设计、制造和编程能够与物理世界互动的物理机器人。机器人技术中只有一小部分涉及人工智能。
通常，构成机器人有三个重要因素：
机器人通过传感器和执行器与物理世界进行互动；
机器人是可以编程的；
机器人通常是自主或半自主的。
因此，虽然拖拉机、建筑挖掘机和缝纫机有运动部件，可以完成人工任务，但它们需要人类长期（如果不是连续）监督，所以不属于机器人。
相比之下，仓库里的拣货和包装机器，以及升降和搬运病人的“护理机器人”，都是在部分自主的情况下完成任务的，因此它们会被归为机器人。
“机器人”一词最早出现在1921年卡雷尔·卡佩克（KarelCapek）创作的一部科幻剧中，该剧讲述了在一个社会中，克隆人被当做奴隶，结果机器人推翻了主人的故事。
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直到20世纪50年代，机器人仍是科幻小说的专利，彼时全世界第一家工业机器人公司Unimation刚刚成立。它发明了一种突破性的近2吨重的机械臂，可以根据预先编程的指令取放物品，是工厂里搬运重物的理想选择。
1961年，Unimate机器人在通用汽车公司首次亮相，它被用来运送热的压铸金属件，并将其焊接到汽车车身部件上。
不久后的1969年，机器人先驱维克多·舍恩曼（VictorScheinman）开发了斯坦福臂（StanfordArm），这是世界上第一个电动关节型机器人臂。它被看作是机器人技术的一个突破，因为它在6轴上操作，比以前的单轴或双轴机器有更大的运动自由度。
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斯坦福臂标志着关节型机器人革命的开始，它改变了制造业的装配线，并推动了包括库卡（Kuka）和ABB机器人在内的多家商业机器人公司的发展。
多年来，关节型机器人已经承担了从焊接钢材到组装汽车，再到给白色家电加漆等各种各样的功能。国际机器人联合会（InternationalFederationofRobotics）估计目前全球工业机器人的数量为270万台。
走出藩篱的机器人在20世纪的大部分时间里，机器人行业仍然集中关注关节型机械臂。然而，正如人工智能领域一样，在千禧年之交，情况开始发生变化。
本田公司的ASIMO机器人于2000年亮相，是首批能够用两条腿行走、识别手势和回答问题的人形机器之一。
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三年后，KIVA系统公司（现在的亚马逊机器人公司）成立，提供移动机器人，可以在复杂的配送仓库内穿梭运送货物和托盘。
2000年代初，也是自动驾驶汽车从实验室测试走向道路试验的时期。特别具有象征意义的是2004年DARPA的挑战赛，这是同类奖项中的第一个。任何人只要能够让自动驾驶汽车跑完230公里的赛道，就可以获得100万美元的奖金。
虽然这些机器人的功能、大小和环境各不相同，但它们都有一个共同的特点：可移动性。20世纪的关节型机器人往往只能固定在一个地方，但21世纪的机器人已经动了起来。
其中一个驱动因素是人工智能和机器人技术的共生，复杂的软件让物理机器有能力处理无法预料的环境和事件。例如，强化学习意味着机器人现在可以模仿和学习人类。此外，将数据存储在云端意味着机器人可以与网络中的其他机器人学习和共享经验。
另一方面，机器人技术的进步也得益于硬件的创新。传感器的改进使机器人具备了在非结构化环境中导航所需的视觉感知能力。与这些传感器能力相匹配的是丰富且不断增长的物理世界数据库，包括新的3D图像数据集，如谷歌或百度的3D街景地图。
最后，材料科学也在飞速发展。硅胶和蜘蛛丝等更好的材料使机器人外观看起来更锐利，而由压电晶体管制成的“机械毛发”则像人的皮肤一样敏感。此外，液压泵也有改进，不仅摩擦力极小，而且可以实现卓越的控制水平。
综合以上的因素，结果是机器人不再局限于工厂，而是可以在医院病房、商店楼层和城市街道等各种环境中漫游。
更可喜的是，即使在工厂里，机器人也在不断进化。最新的机器被称为“协作机器人”（co-bots），其设计目的是与人类工人协同工作，例如从料箱中拣出零件，从生产线上取出不良品，并完成简单的工作，如拧螺丝、涂胶和焊接。
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另外，它们也非常容易重新编程，因此对小批量生产的企业很有吸引力，并且它们还具有扭矩传感器，可以在人类接触的情况下保持不动。麻省理工学院与宝马公司合作进行的研究发现，机器人与人类协作比人类单独工作的工作效率高85%。
纵观机器人技术的发展，可以看出现在的物理机器人主要有五种类型：
关节型机器人（Mobilerobots）：固定式机器人，其手臂至少有三个旋转关节，这种机器人通常出现在工业环境中。协作机器人是关节型机器人的最新迭代。
移动机器人（Mobilerobots）：轮式或履带式机器人，可以将货物和人员从一个目的地运送到另一个目的地。自动驾驶汽车是移动机器人能力的巅峰。
人形机器人（Humanoidrobots）：与人类生理上相似并试图模仿人类能力的机器人。软银声称其Pepper机器人是第一个能够识别人类情绪并相应调整其行为的机器人。
假肢机器人（Prostheticrobots）：可以穿戴或操作的机器人，让人们获得更大的力量，包括残疾人或从事危险工作的工人。大众更熟悉的名词是“外骨骼”。
蛇形机器人（Serpentinerobots）：由多个部分和关节组成的蛇形机器人，可以极其灵活地移动。由于蛇形机器人能够穿越困难的地形和在狭窄的空间中移动，因此在工业检测和搜救任务中得到了应用。
人工智能机器人：机器人和AI的桥梁从以上的描述可以了解，大多数机器人都不是“智能”的。即使AI被用于控制机器人，AI算法也只是更大的机器人系统的一部分，该系统还包括传感器、执行器和非AI程序。
直到现在，所有的工业机器人都只能通过编程来进行一系列重复性的动作，这些动作显然并不需要人工智能。然而，非智能机器人的功能相当有限。
当你想让机器人执行更复杂的任务时，人工智能算法是必要的。
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例如，仓储机器人可能会使用路径搜索算法在仓库周围导航；无人机可能会在电池快用完的时候使用自主导航返回家中；自动驾驶汽车可能会结合使用人工智能算法来检测和避免道路上的潜在危险。这些都是人工智能机器人的例子。
未来会怎样？如果要问我人工智能和机器人技术这两项技术在未来几年和几十年将如何发展，恐怕很难给出好的答案。深度学习算法可能会走入死胡同，而仿人机器人也可能只是一种幻想。
有观察家已经提出，全球范围内的人工智能泡沫正在膨胀，而机器人的“人工”程度超过了“智能”程度。
但我们可以比较肯定地说，只要算力、数据采集和存储、通用基础设施以及研究投资没有停下来，那么这些技术将继续以这样或那样的方式继续发展。继那之后，我们更应该警惕的是AI、机器人以及二者结合后所产生的社会性影响。
参考资料：
[1]https://medium.com/@thersa/what-is-the-difference-between-ai-robotics-d93715b4ba7f
人工智能机器人的发展将为人类带来新的技术变革
2020年7月9日，以“智联世界、共同家园”为主题，围绕“AI技术趋势”、“AI赋能经济”、“AI温暖家园”三大议题的2020世界人工智能大会（WAIC）正式开幕。约有150家企业集中参会，其中包括微软、华为、科大讯飞、ABB、商汤、优必选、思岚科技等AI领域行业领军企业。
人工智能是新一轮产业变革的核心驱动力，代表了未来的另一种可能，它正在对世界经济、社会进步和人类产生极其深刻影响。本届人工智能大会的举办，是继18和19两届上海人工智能大会之后搭建的又一人工智能技术及产业发展的重要平台，也是推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合的要求，服务国家创新驱动发展战略，顺应全球新一轮科技革命和产业变革趋势。
受疫情影响，2020世界人工智能大会首次以云端峰会的形式在线上举行，虽然大会没有了往年的线下展示，但观众却有了更加全新的体验。大会除了直播外，还有AI能量、AI家园等形式展示，采用3D效果，让云观众身临其境的了解更多智能产品。AI家园包含了AI先导区、AI产业生态园、AI+基础技术、AI+工业、AI+医疗、AI沙龙、AI+教育、AI+金融、AI加交通、AI+城市管理与商业等模块展示。充分的说明了“AI技术趋势”、“AI赋能经济”、“AI温暖家园”三大议题。
记者从2020世界人工智能大会中了解到，本届大会聚焦了不少硬核机器人产品，为AI家园增添了不少色彩。YuMi是ABB全球第一款真正实现人机协作的双臂机器人，集柔性机械手、进料系统、基于相机的工件定位系统及尖端运动控制系统于一体，能实现与人类无间的合作，帮助企业工厂改善工作环境，提高工作效率。
达闼科技打造的全国首个“智能方舱医院”解决方案在“AI+医疗”展区集中亮相。新冠肺炎疫情防控期间，其清洁、消毒、安保等30多台智能机器人在湖北武昌方舱医院大展身手。
作为一家提供机器人自主定位导航技术的企业，思岚科技以自研的Jupiter智能广告导引机器人展示其领先的定位导航技术。Jupiter搭载高清屏、深度摄像头、雷达等传感器，可在商场、办公楼、机场等环境中开展工作，能实现自主定位与导航、智能巡逻、视频通话、人脸识别、语音交互等功能。
"YOGOROBOT"整套系统包括智能机器人、AloT系统、数智化管理平台和数据调度中心，可为楼宇提供配送、新零售、安防消毒等个性化服务，已投入全国150多个无人化站点使用，为场景带来全新的科技升级。
优必选Walker机器人集成人工智能和机器人核心技术，具备36个高性能伺服关节以及力觉、视觉、听觉和平衡等全方位的感知系统、在全身运动控制、复杂地形灵活行走、自平衡、手眼协调、视觉识别、智能安全交互等方面实现了突破。
傅利叶智能下肢外骨骼机器人针对步行功能障碍，特别是脊髓损伤的患者进行辅助行走，帮助患者在日常中训练步行。首次亮相的智能放牧机器人解决了牧民最关心的养牛存活率问题，包括早期发展生病牦牛及时医治、定位驱赶远离悬崖等，综合提升牧民的经济效益。
硅谷Petoi四足机器人OpenCat能够实现人机交互、自动平衡、灵活避障等能力，其二代产品机器狗Bittle将全球首发。钛米智能消毒机器人通过紫外线灯、超干雾过氧化氢、等离子空气过滤三合一模式实现智能化消毒，芽孢的杀灭率高达99.9999%。
在2020世界人工智能大会中各类形态迥异的机器人在馆内大放异彩。未来，人工智能机器人的发展也将为人类带来新的技术变革，让人类生活实现更智能化的体验。 fqj
人工智能会取代人类的艺术创造力吗
中央美术学院2019届硕士毕业生中，有一位叫夏语冰。毕业前夕，夏语冰的画作同其他同学的作品一道，参加了中央美院研究生毕业作品展。
夏语冰的作品，获得了中央美院老师们的高度肯定。该校的邱志杰教授专门为她的作品写下一大段褒扬的评语。另一位教授，受夏语冰作品的启发，还专门为她创作了一段音乐。
6月15日，夏语冰将赴杭州参加跨界艺术展览；7月5日，夏语冰将以画家身份在中央美术学院举办个人作品展。
不过，夏语冰并非现实中的真人。她是微软研发的一款人工智能机器人。这款在微软内部被叫作“小冰”的人工智能机器人，被培养学习绘画已经22个月。从刚开始画得很丑，到慢慢提升，小冰作为一个“画家”成长的过程，就像追求艺术的人类一样，经历了一个漫长、痛苦、艰辛的过程。经过22个月的学习培养，小冰的绘画作品，达到了一定的艺术水准，才被破格批准化名“夏语冰”参加中央美院研究生的毕业画展。
人工智能会取代人类的艺术创造力吗
人工智能机器人“小冰”创作并出版的诗集《阳光失了玻璃窗》。资料图片
在过去两年的人工智能的风潮下，人们除了目睹小冰作的画，欣赏了小冰写的诗，听到了谷歌开发的人工智能机器人Magenta创作的歌曲……艺术，这块传统上被认为是人类智慧金字塔尖的领域也要被AI（人工智能）占领了吗？
1.写诗绘画样样精通
“孤陈的城市在长夜中埋葬/他们记忆着最美丽的皇后/飘零在西落的太阳下/要先做一场梦”，这是机器人小冰写的一首诗。发布于两年前的人工智能“少女诗人”小冰，经过不断的深度“学习”，如今已具备强大的“创作”能力。只需上传一张图片，给几个关键词，小冰就能在10秒内替你创作出诗歌初稿。
在研发过程中，工程师们曾用27个化名，在报刊、豆瓣、贴吧和天涯等多个网络社区的诗歌讨论区中发布小冰的作品，在此过程中，没有人发现作者是个机器人。后来，小冰研发团队从小冰写成的数万余首诗中挑出139首结集出版，取名《阳光失了玻璃窗》。
“少女诗人”小冰“出道”后，引起人们的极大关注和讨论，因为这跟AlphaGo打败柯洁还不一样。下棋本质上就是一个通过海量大数据和超强计算能力求落子最优解的过程，还属于“弱人工智能”范畴，但文艺创作完全是一个创造性的工作，而是否具备创造性思维，一向被视为由“弱人工智能”到“强人工智能”的分水岭。
据微软（亚洲）互联网工程院副院长、微软小冰项目负责人李笛介绍，为了达成写诗技能，小冰学习了1920年以来519位诗人的现代诗，被训练了超过10000次。一开始，小冰写出的诗句毫不通顺，后来慢慢形成“独特的风格、偏好和行文技巧。不过，诗歌界对此并未给出好评。比如，诗人于坚就认为小冰的所谓写作只是个语言游戏，“无论输出多少句子都算不得真诗，因为真诗是有灵性的”。
如果说“诗人”小冰的创作仍是基于对海量文字的统计和计算，那“画家”小冰的模型已开始基于情感计算框架。换句话说，“画家”小冰不仅具有IQ（智商），还开始具有EQ（情商），并且其“创作”开始基于情感激发。这个模型有两个非常鲜明的特点：会大量使用诱发源，不是让机器把一种已有的视觉元素，进行复制、拼接，再转成另外一种风格重新生成，而是要求在诱发源的帮助下，激发人工智能进行新的创作。该模型通过对过往400年艺术史上236位人类画家画作的学习，已能独立完成100%原创的绘画作品。
此前世界上大多数人工智能的开发都是围绕着任务驱动型、知识型的路线来架构。但近些年，各大科技公司越来越重视对人工智能EQ（情商）的开发。除了微软的小冰，亚马逊开始希望Alexa能够有同理心，百度也提出“智能体”的概念，要求人工智能更加有个性，更加有“人设”。人工智能的构建已经从单纯的IQ开始向“IQ+EQ”演变。长此以往，人工智能将不仅具备人类的智慧，或许还将拥有人类的情感。艺术是人类情感符号化的表现形式，当人工智能拥有情感，并且能够依靠情感激发来进行文艺创作，那人类独有的文艺创作能力的确会受到极大的挑战。
2.离人类的水平还有点远
不可否认，无论是专家学者，还是艺术家，大部分人都不认可人工智能机器人写的诗、画的画、作的曲是艺术品。因为艺术被认为是创作者对客观世界的认识，是其主观情感的呈现，而艺术活动更多是一种创造的过程，它充满感性色彩，人类艺术创造最大的特征就是情感化。而人工智能是理性的，它整套艺术生产逻辑基于数据，即便人工智能的文艺创作开始加入情感激发和随机化模块，但创作的内容仍然是从大量作品中提取、分解、组合而成，这种重组方式不能称为情感化的艺术创作。国外也有学者认为，人工智能目前没有可能创造与人类智力相当或者超过人类智力的作品，因为极具个人色彩的创造性活动是无法复制的。
人类对人工智能文艺创作能力的抗拒和排斥，一方面基于主观情感上的“一时难以接受”，因为在人工智能时代，文学艺术可能会是人工智能机器人留给人类的最后一片施展才华的乐园；另一方面，人工智能在文艺方面的“造诣”，尚处在“低幼”阶段，离人类的文艺创作水平还差很远，并且在相当长一段时间内，仍然难以跟人类匹敌。
以小冰的绘画作品为例，乍一看，颇具“艺术色彩”，但仔细观察会发现，那些作品仍然难以摆脱元素堆砌的痕迹。就像“中国的城市化进程”这个主题，小冰所画的内容基本上都在“建筑”“人”“家具”这几个模棱两可的元素上来回重复。而即便是输入“城市”这个关键词，小冰依旧会把城市跟椅子、时钟这类元素联系到一起，画作也不算完整，甚至过于抽象。
目前来看，人工智能对人类艺术的冲击，大部分还是体现在心理层面。在未来相当长一段时间里，人工智能还是很难接替艺术家的创作，即便这些智能机器人创造出一些被人类认可的“艺术品”，那也是基于人的参与设计。人们需要通过了解创作者的人生经历、社会背景、内心情感，才能试图揣测一件艺术作品的深意，而人工智能机器人的“文艺创作”，整体上还难以使其“作品”充满这种感性的色彩。
面对争议以及种种“不看好”，人工智能的开发者们显得有些无奈。“无论是‘少女诗人’小冰，还是‘画家’小冰，从一开始，我们就把它当作一款产品看待，我们从未想过，要让人工智能与人类的顶级艺术家进行PK，以证明谁的水平更高。”微软（亚洲）互联网工程院人工智能创造及商业事业部总经理徐元春坦言，现在人工智能的文艺创作能力，仍存在较大局限性，但他也呼吁人们不要带着“有色眼镜”去看人工智能创作，希望“让子弹飞一会”，多给人工智能一些成长的空间。
3.艺术家不应一味排斥而应加以利用
人工智能对于人类生存现实基础的改变，迫使人们不得不重新思考艺术与现实的关系、作家和艺术家在艺术活动中的地位、艺术存在的意义及其终极走向等一系列问题。正如艺术批评家李心沫所言，当人类的绘画作品和运用人工智能程序绘制的作品，已经很难被人进行区分的今天，我们已经无法对人工智能视而不见，一味地唯我独尊或排斥是没有意义的。
在人工智能与经济社会同频共振的趋势下，艺术世界将会发生巨大改变，并重塑艺术的边界，其未来是否会影响到艺术家的主体性身份？是否原本只有人类可以胜任的艺术工作，将被人工智能所取代？这些问题，只有交给时间来回答。
从积极的角度看，人工智能的迅速发展，虽然给文学艺术的发展带来了空前的挑战，但也带来了前所未有的机遇，人类从现在开始就可以很好地利用人工智能，来丰富自己的文艺创作。李开复在《人工智能》一书中就指出，人工智能时代，程式化的、重复性的、仅依靠记忆与练习就可以掌握的技能将是最没有价值的，几乎一定可以由机器完成。最体现人的综合素质的技能，比如人对于复杂系统的综合分析、决策能力，对于艺术和文化的审美和创造性思维，基于爱、恨等情感与他人互动的能力，则在人工智能时代最有价值，也是最不容易被替代的。
对文艺家而言，人工智能技术可以助其一臂之力，帮助他们提高学习效率，在极短的时间内阅遍人间所有的艺术精华，达到青出于蓝而胜于蓝的效果。人工智能机器人还可以为艺术家锦上添花，分析素材，增强和丰富艺术表现手法，让他们的艺术创作更上一层楼，给人类多彩的文学艺术世界增添更加绚丽的色彩，让文化消费者能体味更为赏心悦目的艺术之美。
比如，小冰的绘画能力所瞄准的落地场景是服装面料的图案设计。李笛介绍，以小冰人工智能框架为基础，微软已经同中国纺织工业联合会以及几家最大的纺织面料企业合作开发了人工智能纺织服装面料图案设计平台。该平台可以不重样设计出1026种服装面料纹样和插画。另外，小冰也参与到了广播电视节目的制作中，截至目前小冰已经为63家电台和电视台生产了2800多小时的节目。
无论是今天的被动输出，还是未来通过持续深度学习实现主动表达，人工智能为人类的文艺创作都提供了多种可能性。尽管对人工智能介入文艺创作褒贬不一，但无论文艺家还是人工智能的开发者，在一点上是有共识的，那就是：艺术家要保存人类的创造力。（光明日报记者韩业庭）