高中有关人工智能的议论文

【导语】人工智能是一门研究机器智能的高技术学科，是计算机科学，控制论，信息论，心理学，语言学等多种学科相互渗透和发展起来的学科，励志台Lztai.com为大家提供《高中有关人工智能的议论文》，欢迎阅读。

高中有关人工智能的议论文篇一

　　随着科技的发展社会的进步，新一代信息技术正在着力打造智慧生活，互联网、智能机、液晶电视、空调也逐渐步入了千千万万的家庭。

　　1977年英国世界上的互联网公司的经理预料，将来任何人都不会在自己的家里拥有一台属于自己的计算机。计算机不会被大多数人使用，然而在日新月异发展的现代化社会里不是用电脑这几乎是不可能的，高楼大厦里职员们正使用计算机记录完成上级布置的任务;漫画家打好画稿在用计算机进行扫描、上色;学校里每一间教室都放置一台，老师则利用计算机为学生讲解课文;打印店里一台台计算机正忙碌的工作着。然而那位经理怎么也想不到将近半个世纪的今天计算机已经在我们的生活中起着不可代替的作用，也从原来笨重的以至于塞满一整个房间的机器到如今教科书厚的液晶。

　　展望未来。

　　未来，一个抽象的代名词――触摸不到，感受不到。每个人都有美好的畅想，我畅想畅想着城市美好的未来。城市的美好，必然少不了那一片霓虹灯。繁华的夜景，热闹的人市。那繁荣景象的背后又是什么呢?是一片黑暗吗?不，至少有盏明灯。是那些流浪者的家吗?不，至少有间草屋。光明固然美好，黑暗也将会被无数明灯所点亮。我畅想，畅想城市那份恬静。

　　当人们迎着朝阳开始一天的工作时，他们的心情是平静而喜悦的。此时，自行车已成“古董”，人们只能在博物馆才能见到。在宽阔、现代化的立交桥上，一辆辆高级轿车来回穿梭。在居民小区里，物业管理是机器人，二十四小时服务。工作的地方没有了原来的狭隘，不再只是人手一台电脑埋头工作，而是两三个人一个办公室，摄像头、监视器什么的都不在有，人们诚实守信、勤勤恳恳。工厂是机器人工作的岗位。

　　我们把美好的梦想层层堆砌，让高瞻远瞩的目光投向时代的前沿，审视昨天，展望未来，沿着金光大道，一步一步靠近我们心中向往的地方。让我们畅想美好的明天，走向美好的未来!

　　其实幸福。很难!当黑暗笼罩住了城市，永远没有那一角：有人在打架斗殴。难道这就是美好城市?现在这份重任落下来了，在每个人的肩上，还有我们――新时代的中学生，更落在了我们的笔尖，我们要用笔去描绘未来的城市，画出她最可爱的一面、美丽的一面。我们的校园里，纸屑很珍贵，因为它从不露面。微笑很普通，因为它洋溢在每个人的脸上。城市的美好如同筑房子――第一层是文明，第二层是平安，第三层是繁华，第四层是快乐。只有不停地建造，才能盖上它的屋顶――美好。让我们共同携起手来，建造这幢“美好”的城市!

高中有关人工智能的议论文篇二

　　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。

高中有关人工智能的议论文篇三

　　智能处理工具通常处理的问题是不确定的,非结构的,没有固定算法的，处理的过程是推理控制的过程，最终得到的结果常常是不太确定的，可能是正确的，可能能是不正确。

　　自然语音理解主要是研究如何使计算机能够理解和生或自然语音的技术，自然语音理解过程可以分为三个层次：词法分析，句法分析和语义分析，由于自然语音是丰富多彩的，所以，自然语音理解也是相当困难的，从话动中，我们可以发现目前水平的自然语音理解能力的一些不足。

　　广播、电视和网络通过电波、数字线路进行传播，发布的速度快，报纸需要排版印刷，速度慢了一步。杂志、书籍、电影更慢。发布速度快的工具，在发布新闻方面占有很大的优势;发布速度慢的工具，则多用来发布需要思考和研究的材料，如发布各种社会科学和自然科学的研究成果，常采用杂志与书籍的形式。

　　在信息社会中，利用网络进行进行网络进行交流已经越来越快受到人们的重视，因为网络给人们提供了广阔的空间，缩短了人与人之间的距离。在一定的时间内，我们可以聚集不同地方、不同年龄、不同学历、不同阶层的人们进行交流和探讨，使人们的视野更加广阔，了解到信息更为全面，得到的经验更加丰富，因此，随着信息技术的进一步发展和社会的进步，相信会有更多的人利用网络这种媒介进行交流和学习，但是我们也应该看到，网络上也存在各种各样的问题，如有些人在网上发布一些不良的信息，设置各种信息陷阱。对比我们应该分辨是非，明察秋毫，劫为存真，让因特网成为我们学习交流的好地方。

　　智能接口技术是研究如何使人们能够方使自然地与计算机交流，为了实现这目标，要求计算机能够看懂文字、听懂语言、说话表达，甚至能够进行不同语言之间的翻译，而这些功能的实现又依赖于知识表达方法的研究，因此，智能接口技术已经取得显著成果，文字识别、语言识别、语音合成、图像机器翻译以及自然语言理解等技术已经实用化。