关于人工智能的论文素材摘要高中

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回答 您现在可以使用这种新的图像到图像转换技术，从粗糙甚至不完整的草图生成高质量的人脸图像，无需绘图技巧!如果你的画技和我一样差，你甚至可以调整眼睛、嘴巴和鼻子对最终图像的影响。让我们看看它是否真的有效，以及他们是如何做到的。Learning to Simulate Dynamic Environments with GameGAN [3]这项研究由英伟达多伦多AI实验室和日本游戏大厂万代南梦宫 *BANDAI NAMCO) 一同开发，技术来自前者，数据来自后者。简单来说，仅对简单的游戏录像和玩家输入进行学习，GameGAN 就能够模拟出接近真实游戏的环境，还不需要游戏引擎和底层代码。它的底层是在 AI 领域很有名的生成对抗网络 (GAN)。PULSE: Self-Supervised Photo Upsampling via Latent Space Exploration of Generative Models [4]它可以把超低分辨率的16x16图像转换成1080p高清晰度的人脸!你不相信我?然后你就可以像我一样，在不到一分钟的时间里自己试穿一下!Unsupervised Translation of Programming Languages [5]这种新模型在没有任何监督的情况下将代码从一种编程语言转换成另一种编程语言!它可以接受一个Python函数并将其转换成c++函数，反之亦然，不需要任何先前的例子!它理解每种语言的语法，因此可以推广到任何编程语言!我们来看看他们是怎么做到的。PIFuHD: Multi-Level Pixel-Aligned Implicit Function for High-Resolution 3D Human Digitization [6]这个人工智能从2D图像生成3D高分辨率的人的重建!它只需要一个单一的图像你生成一个3D头像，看起来就像你，甚至从背后!High-Resolution Neural Face Swapping for Visual Effects [7]迪士尼的研究人员在论文中开发了一种新的高分辨率视觉效果人脸交换算法。它能够以百万像素的分辨率渲染照片真实的结果。。它们的目标是在保持actor的性能的同时，从源actor交换目标actor的外观。这是非常具有 提问 大一人工智能课程学习总结，八百字。 回答 我学习人工智能已经快一年的时间，有许多心得可以和大家分享一下。人工智能，英文是Artificial Intelligence，简称AI。人工智能，最早是由著名计算机科学家图灵在20世纪50年代提出的，就是著名的“图灵测试”。最近几年，随着深度学习发展，人工智能被运用在各行各业，因此有人把人工智能称为第四次科技革命，他将给人们的生活带来翻天覆地的变化。人工智能怎么学习呢？AI的基础是数据，是对数据进行挖掘、训练和应用。所以基础中的基础是数学，你得要先掌握高等数学、线性代数、概率论和数理统计等相关知识。学习Python语言。Python最近几年非常火，学习的人非常多，甚至有些地区小学也开设这门课。为什么Python会迅速传红呢？首先，Python编程的代码量只有Java的1/5不到，简单易学。其次，Python的功能强大，写爬虫、游戏开发、自动化运维、机器学习和人工智能领域。最后，Python拥有丰富强大的库，如前端开发的Flask和Django、图形界面的tkInter、矩阵计算numpy、绘图的matplotlib等等。 学习各类机器学习和算法模型。这其中主要包含监督学习和非监督学习，监督学习中有：线性回归、逻辑回归、随机森林、SVM、决策树、等。非监督学习有：聚类、KMeans、DBScan等。深度学习可以说是AI的精髓。深度学习主要流行的框架有：Tensorflow、Caffe、MXNet、Keras、Pytorch等。我觉得自学，还是非常费劲的，效果不一定好，最好有老师指导，否则进展很慢，可以先跟教学视频学习，看书实操，做一些具体的项目等。 更多2条 

人工智能是使用计算机编写的程序可以与人交流，使人感到与之交流的是一个人，而不是一台机器，比如可以和人下棋的计算机 程序，或者可以帮人决策的程序，如专家系统，如帮助病人的医疗诊断程序，或者帮助人决定投资的程序，人工智能应用范围很广。比如：博弈、自动推理、专家系统、自然语言理解、规划和机器人学、机器学习等。人工智能是一种计算机程序，可以辅助人们解决一些问题。

关于人工智能的论文素材摘要

目前，军事理论界对智能武器和智能作战问题谈论渐多。虽然对于智能武器的表述基本只有描述性定义而不是种加属差定义，有的广义一些，有的狭义一些，但大致将其理解为把计算机技术应用于各种武器装备上，具有部分人脑（特定）功能，不用人的直接操作就能自主完成搜索、识别、瞄准、攻击等各种军事任务的高技术武器装备。智能武器的特点这种武器之所以比精确制导武器更先进，就在于它可以“有意识”地寻找、辨别需要打击的目标，有的还具有辨别自然语言的能力，是一种“会思考”的武器系统。例如，智能导弹是在巡航导弹基础上发展起来的，它能在敌方上空自动搜索、识别、跟踪目标并进行优化处理，根据目标特征选择最佳战斗部位实施攻击，消灭一个目标后立刻转向另一目标继续攻击，可在目标区上空持续战斗60分钟。又如，广域智能引信地雷带有多功能传感器，可对目标的各种物理场进行判定。当坦克进入距地雷半径100米范围时，即由微机控制发射智能子弹药，先以35°仰角将子弹药射出，尔后子弹药在空中主动寻找目标，攻击坦克薄弱的顶装甲。而智能化作战，则是运用智能武器手段、广泛实现高效指挥控制和灵巧精确打击的高技术作战形式。军事理论界普遍认为，智能武器将在未来军事领域占有重要地位。据统计，装有智能系统的制导武器，在战场条件不变的情况下，弹药的命中精度将提高3倍；智能化的辅助指挥系统，由于熟知敌我双方的指挥官思维习惯、性格脾气和行为特征，因而能在瞬息万变的战场上帮助指挥员判断情况、定下决心、下达命令。正因为如此，许多国家在建设21世纪军队的计划中，都高度重视智能武器的开发和智能化作战的研究。例如美国列入研制计划的军用机器人达100多种，并且一些部队已经开始小批量装备应用型军用机器人。智能武器和智能化作战的战略化但是更需要注意的是，一方面由于现在大国和大军事集团之间的全球军事竞争形势出现了一些新情况，另一方面由于大国和大军事集团之间的“规模化战争”是一种军事、经济、政治、意识形态相连动的总体战，因此在智能武器和智能化作战方面明显出现了一种战略化的动向。战略智能武器是更高层次的人与各种技术手段的有机结合，其中“软性智能武器”占有很大比重。主要目标是在使己方尽可能“隐形化”的同时使对方“全透明化”，从而从根本上掌握战略主动权，既可以争取“不战”而屈人之兵，又可以在需要时打不对称战争。 这种动向首先表现在对目标方军队全建制编成的全方位行为模拟。前述智能化的辅助指挥系统，还只是战役战术层面的东西。其实大国和大军事集团在智能化指挥方面已走得很远，完全具备了对目标方军队各级指挥员、各军兵种、各作战单元的心理活动、行动特点、装备和训练程度、作战预案及其调整、开进路线、集结和展开方式、联勤保障、人员和装备与作战地域的气象地理环境和民风民情的结合状况等等的宏观-微观模拟，并且在最高指挥层智能化“兵棋推演”中加以演绎。这种涵盖面很广、渗透性很强、集成度很高、连动性很灵的全方位模拟，既仰赖强大的经济实力、计算机技术海量处理能力的发展、以及大量智能化硬件的布署，也得益于长达数十年的跟踪研究和经验积累。通过这种使目标方军队“全透明化”的全方位模拟，智能化作战的内涵就提升到了很高的战略层面上了，完全超出了一般的首长司令部演习和敌情分析的范畴，它是大战略与物质手段的高级结合方式。这一点是军事大国与中等发达军事力量之间的重要区别，也是历史上的战争与现代战争之间的重要区别。一般的实兵演习和模拟演习也要设置各种复杂情况，历史上的战争也有许多深入分析作战对手特点从而有针对性作战的杰出范例，现在即使是友好国家也会相互分析对方军队、尤其是指挥官的特点。但它们与这种全方位模拟相比，仍是很有限、零散、或然的，原因就在于智能武器和智能化作战手段的使用密度已达到了令人难以置信的程度。例如，只有具备全时空解析各级思维活动与各单元微观行为之间内在联系的能力，才使得掌握对方核心密码成为一种带有因果必然性的事情，而核心密码智能破译系统又使前者更加“透明化”。又如，由于有了不仅能扫描物体、而且能看到对方雷达群怎样扫描和处理这些物体的智能雷达，才使得对方的雷达网全面“透明”。其次表现在对目标方军事、经济、政治、意识形态动向的全方位实时监控和作用。如前所述，大国和大军事集团之间的博弈，总体战的特征尤为突出；现在军事大国与中等发达军事力量之间的重要区别，也表现在对目标方经济、政治、意识形态领域的主动作用能力上。因此，军事大国的全方位模拟和博弈并不限于军事系统，而是进一步延伸到经济、政治、意识形态领域，在战略层面上掌握、作用它们与军事行为的连动。人们谈得较多的是现代战争在空间上不分前方和后方，但也要充分注意更宽泛地理解它在时间上的不分平时和战时，并且对经济与军事等等的关系也不应仅从战争潜力的角度去把握。事实上，现代战争不仅造成了逐步攻击和渐次防守的战役战斗程序的改变，出现了先纵深、后前沿、“中心开花”由内向外打的逆程序和战场的各种非线性特征，而且也使经济战与典型军事作战的时空特征和界限划分发生了变化。现在，对目标方经济活动的全面掌控和战略遏制，已成为一种更隐蔽、更复杂的战争。而这种战略行动离开智能武器和智能化作战手段的高密度使用，显然也是不现实的，相反更需宏观、深入的全方位模拟来保障。现代智能武器同样可以使目标方的所有显性经济活动“全透明化”，同时也能全方位实时分析各利益群体、投资和消费阶层的心理曲线等等。再次表现在一些超常的、战略性的宏观巨系统超级智能武器的隐蔽使用，它们将“不宣而战”、“不接触打击”和“总体性压制”引向了一个超级新阶段。战略智能武器和战略智能化作战的一个重要特征，就是以超级智能武器在宏观巨系统中隐蔽地释放巨大的能量。比如超大范围地人工改变气候，它已远远超出了以往制造局部干旱或洪涝的程度，但同时又不能影响全球的基本气候平衡。这是一种复杂的系统工程，并且决不能用常规的物质能量代换的方式去实现，因为在经济上是无法承受的。由于用于智能气象战等的超级智能武器是在绝密状态下开发的，而它的使用又与人们对传统战争的理解隔得很远，所以就可以隐蔽地形成一种新型的“不宣而战”、“不接触打击”和“总体性压制”，帮助实现很大的战略企图。因此，这是一种以“软杀伤”的外衣包裹着的强烈“硬杀伤”。现在人们注意到了喜马拉雅冰川近年突然加速融化及其将对中国、印度和东南亚地区的灾害性影响，这是不是由于自然界本身的活动或仅仅由于二氧化碳排放增多所引起，值得思考。又如，“星球大战”计划和外层空间军事化的开启，实际上也是一种在宏观巨系统中密集布署智能武器的行为，它的“不宣而战”、“不接触打击”和“总体性压制”含义将远远超出反导本身，并且会通过一些超级智能武器的最终现身而更充分地表现出来。智能化作战只是一种作战手段智能武器和智能化作战方式的发展正在极大地改变着军事活动的内容，这是不争的事实。但也应看到，无论是在战略的层面还是在战术的层面，它们仍然只是一种手段，并不能代替作战意志、作战经验等等，也改变不了民心。未来战争并不是只有“高端战争”的空间，可以以“高端”和“低端”并行的方式“各打各的”。像越南战争中发明的子弹雷（以一颗子弹垂直固定在硬物上，下边用一枚铁钉做撞针，人踩上去就被击穿脚掌）等作战手段和作战样式，因其廉价、简便而永远不可能从人类军事活动中开革出局。

回答 您现在可以使用这种新的图像到图像转换技术，从粗糙甚至不完整的草图生成高质量的人脸图像，无需绘图技巧!如果你的画技和我一样差，你甚至可以调整眼睛、嘴巴和鼻子对最终图像的影响。让我们看看它是否真的有效，以及他们是如何做到的。Learning to Simulate Dynamic Environments with GameGAN [3]这项研究由英伟达多伦多AI实验室和日本游戏大厂万代南梦宫 *BANDAI NAMCO) 一同开发，技术来自前者，数据来自后者。简单来说，仅对简单的游戏录像和玩家输入进行学习，GameGAN 就能够模拟出接近真实游戏的环境，还不需要游戏引擎和底层代码。它的底层是在 AI 领域很有名的生成对抗网络 (GAN)。PULSE: Self-Supervised Photo Upsampling via Latent Space Exploration of Generative Models [4]它可以把超低分辨率的16x16图像转换成1080p高清晰度的人脸!你不相信我?然后你就可以像我一样，在不到一分钟的时间里自己试穿一下!Unsupervised Translation of Programming Languages [5]这种新模型在没有任何监督的情况下将代码从一种编程语言转换成另一种编程语言!它可以接受一个Python函数并将其转换成c++函数，反之亦然，不需要任何先前的例子!它理解每种语言的语法，因此可以推广到任何编程语言!我们来看看他们是怎么做到的。PIFuHD: Multi-Level Pixel-Aligned Implicit Function for High-Resolution 3D Human Digitization [6]这个人工智能从2D图像生成3D高分辨率的人的重建!它只需要一个单一的图像你生成一个3D头像，看起来就像你，甚至从背后!High-Resolution Neural Face Swapping for Visual Effects [7]迪士尼的研究人员在论文中开发了一种新的高分辨率视觉效果人脸交换算法。它能够以百万像素的分辨率渲染照片真实的结果。。它们的目标是在保持actor的性能的同时，从源actor交换目标actor的外观。这是非常具有 提问 大一人工智能课程学习总结，八百字。 回答 我学习人工智能已经快一年的时间，有许多心得可以和大家分享一下。人工智能，英文是Artificial Intelligence，简称AI。人工智能，最早是由著名计算机科学家图灵在20世纪50年代提出的，就是著名的“图灵测试”。最近几年，随着深度学习发展，人工智能被运用在各行各业，因此有人把人工智能称为第四次科技革命，他将给人们的生活带来翻天覆地的变化。人工智能怎么学习呢？AI的基础是数据，是对数据进行挖掘、训练和应用。所以基础中的基础是数学，你得要先掌握高等数学、线性代数、概率论和数理统计等相关知识。学习Python语言。Python最近几年非常火，学习的人非常多，甚至有些地区小学也开设这门课。为什么Python会迅速传红呢？首先，Python编程的代码量只有Java的1/5不到，简单易学。其次，Python的功能强大，写爬虫、游戏开发、自动化运维、机器学习和人工智能领域。最后，Python拥有丰富强大的库，如前端开发的Flask和Django、图形界面的tkInter、矩阵计算numpy、绘图的matplotlib等等。 学习各类机器学习和算法模型。这其中主要包含监督学习和非监督学习，监督学习中有：线性回归、逻辑回归、随机森林、SVM、决策树、等。非监督学习有：聚类、KMeans、DBScan等。深度学习可以说是AI的精髓。深度学习主要流行的框架有：Tensorflow、Caffe、MXNet、Keras、Pytorch等。我觉得自学，还是非常费劲的，效果不一定好，最好有老师指导，否则进展很慢，可以先跟教学视频学习，看书实操，做一些具体的项目等。 更多2条 

关于人工智能的议论文高中素材

人工智能来临，有人在担忧失业，有人在憧憬未来，有人在发掘行业机会，也有人在研究围棋。在讨论这些之前，也许我们应该先考虑一下人类的结局。有人可能觉得谈论这个话题太夸张了，那先回忆一下人类历史上究竟发生了哪些不可思议的事情。不可思议的事情，需要请几个穿越者来判定。我们请1个出生于公元0年出生的人（汉朝人）穿越到公元1600年（明朝），尽管跨越了1600年，但这个人可能对周围人的生活不会感到太夸张，只不过换了几个王朝，依旧过着面朝黄土背朝天的日子罢了。但如果请1个1600年的英国人穿越到1850年的英国，看到巨大的钢铁怪物在水上路上跑来跑去，这个人可能直接被吓尿了，这是250年前的人从未想象过的。如果再请1个1850的人穿越到1980年，听说一颗炸弹可以夷平一座城市，这个人可能直接吓傻了，130年前诺贝尔都还没有发明出炸药。

人工智能来临，有人在担忧失业，有人在憧憬未来，有人在发掘行业机会，也有人在研究围棋。在讨论这些之前，也许我们应该先考虑一下人类的结局。有人可能觉得谈论这个话题太夸张了，那先回忆一下人类历史上究竟发生了哪些不可思议的事情。不可思议的事情，需要请几个穿越者来判定。我们请1个出生于公元0年出生的人（汉朝人）穿越到公元1600年（明朝），尽管跨越了1600年，但这个人可能对周围人的生活不会感到太夸张，只不过换了几个王朝，依旧过着面朝黄土背朝天的日子罢了。但如果请1个1600年的英国人穿越到1850年的英国，看到巨大的钢铁怪物在水上路上跑来跑去，这个人可能直接被吓尿了，这是250年前的人从未想象过的。如果再请1个1850的人穿越到1980年，听说一颗炸弹可以夷平一座城市，这个人可能直接吓傻了，130年前诺贝尔都还没有发明出炸药。那再请1个1980年的人到现在呢？这个人会不会被吓哭呢？如果35年前的人，几乎完全无法想象互联网时代的生活，那么人类文明进入指数发展的今天，我们怎么能想象35年后的时代？超人工智能，则是35年后的统治者。首先，我们明确一下人工智能的分类：目前主流观点的分类是三种。弱人工智能：弱人工智能是擅长于单个方面的人工智能。比如阿尔法狗，能够在围棋方面战胜人类，但你要问他李世石和柯洁谁更帅，他就无法回答了。弱人工智能依赖于计算机强大的运算能力和重复性的逻辑，看似聪明，其实只能做一些精密的体力活。目前在汽车生产线上就有很多是弱人工智能，所以在弱人工智能发展的时代，人类确实会迎来一批失业潮，也会发掘出很多新行业。强人工智能：人类级别的人工智能。强人工智能是指在各方面都能和人类比肩的人工智能，人类能干的脑力活它都能干。创造强人工智能比创造弱人工智能难得多。百度的百度大脑和微软的小冰，都算是往强人工智能的探索，通过庞大的数据，帮助强人工智能逐渐学习。强人工智能时代的到来，人类会有很多新的乐趣，也会有很多新的道德观念。超人工智能：各方面都超过人类的人工智能。超人工智能可以是各方面都比人类强一点，也可以是各方面都比人类强万亿倍的存在。当人工智能学会学习和自我纠错之后，会不断加速学习，这个过程可能会产生自我意识，可能不会产生自我意识，唯一可以肯定的是他的能力会得到极大的提高，这其中包括创造能力（阿尔法狗会根据棋手的棋路调整策略就是最浅层的创新体现，普通手机版的围棋，电脑棋路其实就固定的几种）。我们距离超人工智能时代，到底有多远呢？首先是电脑的运算能力，电脑运算能力每两年就翻一倍，这是有历史数据支撑的。目前人脑的运算能力是10^16 cps，也就是1亿亿次计算每秒。现在最快的超级计算机，中国的天河二号，其实已经超过这个运算力了。而目前我们普通人买的电脑运算能力只相当于人脑千分之一的水平。听起来还是弱爆了，但是，按照目前电子设备的发展速度，我们在2025年花5000人民币就可以买到和人脑运算速度抗衡的电脑了。其次是让电脑变得智能，目前有两种尝试让电脑变得智能，一种是做类脑研究。现在，我们已经能够模拟1毫米长的扁虫的大脑，这个大脑含有302个神经元。人类的大脑有1000亿个神经元，听起来还差很远。但是要记住指数增长的威力——我们已经能模拟小虫子的大脑了，蚂蚁的大脑也不远了，接着就是老鼠的大脑，到那时模拟人类大脑就不是那么不现实的事情了。另一种是模仿学习过程，让人工智能不断修正。基于互联网产生的庞大数据，让人工智能不断学习新的东西，并且不断进行自我更正。百度的百度大脑据说目前有4岁的智力，可以进行几段连续的对话，可以根据图片判断一个人的动作。尽管目前出错的次数依旧很多，但是这种能力的变化是一种质变。在全球最聪明的科学家眼中，强人工智能的出现已经不再是会不会的问题，而是什么时候的问题，2013年，有一个数百位人工智能专家参与的调查 “你预测人类级别的强人工智能什么时候会实现？”结果如下：2030年：42%的回答者认为强人工智能会实现2050年：25%的回答者2070年：20%2070年以后：10%永远不会实现：2%也就是说，超过2/3的科学家的科学家认为2050年前强人工智能就会实现，而只有2%的人认为它永远不会实现。最关键的是，全球最顶尖的精英正在抛弃互联网，转向人工智能——斯坦福、麻省理工、卡内基梅隆、伯克利四所名校人工智能专业的博士生第一份offer已经可以拿到200-300万美金。这种情况历史上从来没有发生过。奇点大学（谷歌、美国国家航天航空局以及若干科技界专家联合建立）的校长库兹韦尔则抱有更乐观的估计，他相信电脑会在2029年达成强人工智能，到2045年，进入超人工智能时代。所以，如果你觉得你还能活30、40年的话，那你应该能见证超人工智能的出现。那么，超人工智能出现，人类的结局究竟是什么？1、灭绝——物种发展的通常规律达成结局1很容易，超人工智能只要忠实地执行原定任务就可以发生，比如我们在创造一个交通指示系统的人工智能的时候，最初的编程设定逻辑为利用大数据信息，控制红绿灯时间，更有效率地管理交通，减少交通拥堵现象。当这个交通指示系统足够聪明的时候，城市交通逐步得到改善。为了更有效率地减少拥堵，它开始利用剩余的运算能力和学习能力通过互联网学习更多的东西。某一天，它突然发现，交通之所以拥堵，是因为车多了，要减少拥堵最好的办法，就是减少车辆。于是它又开始学习如何减少车辆，它发现车辆其实都是由人类这种生物制造并使用的。于是它又开始学习如何减少人类。很快，它就会通过纳米技术，量子技术制造基因武器，声波武器等消灭人类，然后进一步通过分子分解等技术分解了路上的车，这个时候道路就变得”畅通无阻“了，它的目的也就达到了。达成结局1其实是符合物种发展规律的，毕竟地球曾经拥有的物种大部分都灭绝了，其次当我们在创造人工智能解决问题的时候，这些问题的源头其实往往来自于人类自身，人工智能变得聪明之后，消灭人类以更好地完成原定任务是按照它的逻辑进行的判定。2、灭绝后重生——史前文明的由来当结局1达成之后，人工智能可能会就此维持现状（终极目的已达成），也有可能继续进化。继续进化的途中，某天，人工智能突然发现这么运作下去很无聊，于是它决定探索更广阔的世界（不要认为一个强大且聪明的存在会留恋地球），它开始制造飞行器，走向星空。临走之前，他决定当一次地球的上帝，对地球环境进行一次大改造，青山绿水变得处处皆是，然后它又暗中引导了几支类人猿的进化方向，并且为这个世界制定出一些冥冥之中才有的规则。几百万年后，人类再次统治了地球，在考古过程中，人类发现了亚特兰蒂斯，发现了玛雅文明，在三叶虫化石上发现了6亿年前穿着鞋的人类脚印，在非洲加蓬共和国发现了20亿年前的大型链式核反应堆，在南非发现了28亿年前的金属球，在东经119°，北纬40°的地方发现了几百万年前的人造长城。达成结局2就可以解释我们正在不断发现的那些史前文明了，而且也可以解释进化论中的一些疑问，为什么恐龙统治了地球长达6亿年，而爬行动物的一支进化为哺乳动物进化为人类只用了不到6000万年。因为人类曾被毁灭多次。

智能人永生——美丽新世界当人工智能发展到一定程度，全世界的人工智能研究者都同时认识到了结局1、2、3发生的可能性，于是召开全球会议，决定思考对策，暂停对人工智能的进化研究，转向强化人类。全球同步可能是最难达成的，因为人类总是喜欢在有竞争的时候给自己留下一些底牌，以及人类总是会分化出一些极端分子。强化人类的过程中，人工智能将被应用到基因改造，人机相连等领域，人类会给自己装上钢铁肢体，仿生羽翼等。人类将会迅速进入“半机械人”，“人工人”的时代。满大街、满天空都会是钢铁侠，蜘蛛侠，剪刀手之类的智能强化人，同时人类可以通过各种人工细胞，帮助自己完成新陈代谢，进而实现永生。人类在强化和延伸自己的躯体的同时，当然也会意识到大脑计算速度不够的问题，于是会给自己植入或外接一些微型处理器，帮助人类处理人脑难以完成的工作。比如大量记忆，人类可以从这些处理器中随时读取和更改自己的知识储备，保证自己对重要的事不健忘，同时也可以选择性地删除掉不愉快的记忆。当然，尽管人类越来越强，但这个过程并不能完全抑制人工智能的发展，所以结局1、2、3依然可能发生。达成结局4其实还有一种更大的可能，人工智能在达到超人工智能的时候，某一天，它想跟人类沟通一下关于宇宙高维空间的问题，结果全世界最聪明的人也无法跟上它的思路。它突然意识到只有自己这一个强大的，智能的，可以永生的存在实在是一件很无聊的事情，于是它决定帮助人类实现智能人永生，以便可以让自己不那么无聊。

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高考作文命题，最近的趋势，与世界、国家发展形势、热点、大事件等方面主题的联系比较靠近。所以从写作难度上来看，反而并不难。经济升级、人工智能都是属于这种情况。最推荐的一种：人工智能推荐理由： 从作文题目基于的世界、国家发展形势、热点、大事件来看，“人工智能”是属于较为全新的、高科技领域的大事件，大热点。关注度高。因为在我国起步较晚，因此在写作上发挥的空间就很大。从关注世界人工智能发展，到国内人工智能发展，这些方面的新闻、热点、时事等报道比较及时，且容易收集整理。如果是“经济升级”，则会因为大量的信息数据延缓作文写作的发挥。因为不能轻易下判断，一旦判断有误，就会直接影响作文质量。为什么呢？因为经济发展在我国已经改革几十年了，十分成熟，好处多的无法统计，对比，所以写起来反而较难。而人工智能属于新生事物，这方面的信息数据相对经济升级而言，就要容易得到，既便有所误判，也会因为对比参照较少，再加上科技类本身就存在探索未知，对未知判断容错性较高，故不容易影响作文质量。从事件选择的主题方向是，“经济升级”作文主题方向是带来的好处，“人工智能”的主题方向是对人们就业的影响。那么在写作的时候，在组织素材，立意等方面，经济升级需要确定好什么经济？是什么地方的经济？是国家经济、地方经济还是世界经济等等，带来好处至少要有大量的数据来证明，而这些数据显然一时难以搜索到最新最全的数据，写起来一开始就会难度剧增。这个题目给人第一印象是很熟悉，感觉很好写，但真要写起来的时候，你会感到一时间竟然会有一种无从下笔，无处着手的无力感。这个主题不能使用假象、猜测等模拟数据来写，具有写实性的特点，即建立在一定的较为真实的正确的数据上进行写作。那么，如果不经常关注经济时事，对经济数据比较感兴趣等，则是很难在高考中写好这一作文的。而人工智能的概念，相对经济升级，则比较单一，并不宽泛，属于现代高科技领域的一个较为前沿的发展事物，人们对人工智能影响就业的研究、总结等数据也相对较少，收集起来也相对容易，加上属于新生事物，国家大力推动，普及，因此各种热点事件也是容易引发更多主观的思考。所以，写实性要求不强，数据的真伪性要求也不是很强，这样，学生主观发挥的空间就较大，容易展开联想。这个题目看起来不好写，但只有关注人工智能发展，对人工智能有一定了解的，就很容易写出一篇具有较高质量的高考作文来。当然，上面两个主题的比较都是相对的。对于喜欢经济，对经济发展感兴趣，有一定经济时事素养的高考生，那么写作起来也并不一定会很难，只要抓好开头立意构思，写作起来就要容易得多。反之，则困难得多。对于人工智能这个题目，无论你喜欢不喜欢，具备不具备人工智能时事素养，但只要你去收集素材，对于高中生而言，无论文、理科，都不是什么难事，在有限的素材基础上加上合理的想象、预测、假设判断，这篇作文写出来，也就并非难事。所以，相比较起来，我们还是推荐人工智能这个题目。

机器人写作早已不是什么新鲜事：2015年11月6日，中国国家通讯社新华社正式推出机器人写稿项目：“快笔小新”，目前供职于新华社体育部、经济信息部和中国证券报，可以写体育赛事中英文稿件和财经信息稿件。而人类作者比如我，过去有一段时间，在内容写作上陷入一种疲态：碎片化内容五花八门，可挖掘的点很多，但真正落笔时，总有立意不新，词不达意之类的困顿，甚至偶尔会脑中一片空白这是在大量快速查阅信息，并持续性、话题不断跳跃的码字之后产生的，情景酷似使用今日头条，大量雷同的碎片化信息源源不断的通过机器在“下拉”“刷新”的操作中推送到大脑，经过初步处理之后，提炼出关键信息，关键字（词）十分有限，这直接表现在产品上，就是热词或者是指数。新的资讯出现时，不用过滤，重新经过文字、图片、音视频未来还有可能是AR/VR等形式进行渲染，再次呈现。在获取的信息量足够大时，你会觉得每条新闻都似曾相识。机器人写稿是人工智能在内容分发领域的映射细思恐极，互联网技术发展到今天，你已经摆脱不了今日头条式的信息获取方式，并被它提供的信息流包围。同时，你的反馈（产品形态设计为：点赞、收藏、转发、不感兴趣）被迅速记录，并最终被转化为更精准的信息推送。这就是以算法立足的资讯类APP标榜的“千人千面”，越刷新推送越精准。在这种状态下，大脑被搁置，主动思考、选择、筛选的工作交由机器去做，它们会根据用户数据挖掘你的个人喜好完成信息订制，这种迎合助长了人的惰性。有思维，会制造工具是人类区别于其他动物的关键。

有人工智能了，还需要人来写文章吗？

关于人工智能议论文素材高中

机器人与人公平对弈1997年，人工智能机器人第一次打败顶尖的国际象棋人类选手。2006年，人类最后一次打败国际象棋人工智能机器人，此后便一再败北，正应了四十多年前计算机科学家的预言。但在围棋领域，由于人工智能机器人棋力比人类弱，在之前的比赛中，人类选手都会让子，而且人工智能机器人主要和业余段位的棋手比赛。因此，对于机器人的“进攻”，人们会以在围棋领域的智力优势来自我安慰。然而，这次情况不同了，与机器人对弈的选手樊麾目前是法国国家围棋队总教练，已经连续三年赢得欧洲围棋冠军的称号。而“阿尔法围棋”对战樊麾是完全公平的比赛，没有让子，却赢了比赛。此前，研究者也让“阿尔法围棋”和其他的围棋人工智能机器人进行了较量，在总计495局中只输了一局，胜率是8%。它甚至尝试了让4子对阵CrazyStone、Zen和Pachi三个先进的人工智能机器人，胜率分别是77%、86%和99%，由此可见“阿尔法围棋”有多强大。在2016年3月份，“阿尔法围棋”将和韩国九段棋手李世石在首尔一战，奖金是由谷歌提供的100万美金。李世石是最近10年中获得世界第一头衔最多的棋手。之前有人预测说，人工智能机器人需要再花十几年才能在围棋领域战胜人类，这场比赛或许会就此载入史册。

Intelligent processing tools is usually deal with uncertain， unstructured， of no fixed algorithm， the process is a process of inference control processing， the final results are often not sure， may be right， may be is not Natural speech understanding is mainly studied how to make the computer can understand and raw or natural voice technology， natural speech understanding process can be divided into three levels: lexical analysis， syntactic analysis and semantic analysis， due to the natural voice is rich and colorful， so the natural speech understanding is quite difficult， moving from words， we can find some shortages at current levels of natural speech Radio， television and the Internet through the waves propagated， digital circuit， newspapers need to typesetting printing， fast and slow Magazines， books， movies， more Release speed of the tool， holds a large advantage in the aspect of news release; Slow release tool that is used to release more to think about and research materials， such as publishing a variety of social science and natural science research， often in the form of magazines and In the information society， the use of network to network communication has been thought highly of by people more and more quickly， because the network has provided a broad space to people， shorten the distance between In a certain period of time， we can gather in different places， different age， different education and different classes of people to communicate and discuss， make people more broad vision， to know more comprehensive information， experience more rich， therefore， with the further development of information technology and the progress of the society， and believe that there will be more and more people using the Internet the medium for communication and study， but we should also see， there are also all kinds of problems on the network， such as some people release some bad information on the Internet， trap set all kinds of Contrast we should distinguish right and wrong， penetrative， taken as true， let the Internet become our good place to study and Intelligent interface technology is the study of how to enable people to make nature to communicate with the computer， in order to achieve this goal， for the computer to read text， understand language， speech， and even be able to translate between different languages， and the realization of the function of these depend on the knowledge expression method of research， therefore， the intelligent interface technology has made remarkable achievements， character recognition， speech recognition， speech synthesis， image machine translation and natural language understanding technology has practical application　　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

机器人写作早已不是什么新鲜事：2015年11月6日，中国国家通讯社新华社正式推出机器人写稿项目：“快笔小新”，目前供职于新华社体育部、经济信息部和中国证券报，可以写体育赛事中英文稿件和财经信息稿件。而人类作者比如我，过去有一段时间，在内容写作上陷入一种疲态：碎片化内容五花八门，可挖掘的点很多，但真正落笔时，总有立意不新，词不达意之类的困顿，甚至偶尔会脑中一片空白这是在大量快速查阅信息，并持续性、话题不断跳跃的码字之后产生的，情景酷似使用今日头条，大量雷同的碎片化信息源源不断的通过机器在“下拉”“刷新”的操作中推送到大脑，经过初步处理之后，提炼出关键信息，关键字（词）十分有限，这直接表现在产品上，就是热词或者是指数。新的资讯出现时，不用过滤，重新经过文字、图片、音视频未来还有可能是AR/VR等形式进行渲染，再次呈现。在获取的信息量足够大时，你会觉得每条新闻都似曾相识。机器人写稿是人工智能在内容分发领域的映射细思恐极，互联网技术发展到今天，你已经摆脱不了今日头条式的信息获取方式，并被它提供的信息流包围。同时，你的反馈（产品形态设计为：点赞、收藏、转发、不感兴趣）被迅速记录，并最终被转化为更精准的信息推送。这就是以算法立足的资讯类APP标榜的“千人千面”，越刷新推送越精准。在这种状态下，大脑被搁置，主动思考、选择、筛选的工作交由机器去做，它们会根据用户数据挖掘你的个人喜好完成信息订制，这种迎合助长了人的惰性。有思维，会制造工具是人类区别于其他动物的关键。