隨着科技的不斷髮展，人工智能已經成為了當前最熱門的話題之一。作為一名編輯，我深刻感受到人工智能的快速進展和廣泛應用，也認識到其所帶來的巨大變革。在日常工作中，我不斷學習、探索、思考，希望能更好地理解和應用人工智能。
第1篇
今天上午線上參加了萊西市信息技術學科人工智能與編程教學研討會，觀摩了張老師《變量》一堂課，本課張老師精湛的業務知識和巧妙的駕馭課堂的能力讓我受益匪淺。下面我從幾個方面來談一下感受：
學生們都對刮獎非常感興趣，通過刮獎環節的設計，學生很快的融入課堂環境中，學生們積極參入，踴躍發言，學習興趣盎然，在寓教於樂額學習氛圍中學習新知識，掌握新技能。
學生們利用之前所學程序可以計算出簡單的價格，但是當問題逐漸增多，利用之前的方法就非常麻煩了，這時候引導學生提出問題，教給學生新的知識點—變量。
本節課學生參入度高，動手實踐能力強，設計的問題層層遞進，環環相扣，過渡環節都處理的非常到位，更多的是讓學生自己去探索，把課堂交給學生，不斷創新，發揮了學生的主體學習地位，讓其自主探索，合作學習，做到真正的掌握一門技能。這也是培養學生不斷創新的手段之一。
希望以後能有更多這樣的學習機會，以便於在信息技術的教學上有更大的進步和提高。
第2篇
人工智能改變了我們的生活方式，理解什麼是人工智能，才能知道人工智能教育要培養學生什麼知識，什麼素養，才能為社會發展提供源源不斷的動力源泉。
人工智能簡稱ai，它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學，在此次人工智能教育論壇中，黃錦輝教授對人工智能用更加利於理解的解釋是人工智能等於雲計算、大數據、機器學習和5g技術綜合的產物，做好人工智能教育能實現不斷提升人們生活的質量，在論壇中，劉三女牙教授指出人工智能教育的智能化新模式正在形成，其教育的着力點集中在算力、數據處理、算法以及場景化的學習，使學生對教材可以理解，教育情景可以感知，學習服務可以定製，使人工智能教育從智能增強，轉變為智能補償，最終達到智能替代。
在實際過程中，很多學校沒有開展人工智能教育，人工智能教育不是一蹴而就的事情，那要怎麼逐步開展起來呢？人工智能開展過程中，主要面臨的問題主要有：第一教材的缺乏，第二師資的缺乏，第三課程實施的場地缺乏，第四怎麼教的問題。在18日下午分論壇中，很多同行教師提供不同學校具有特色的人工智能教育開展模式，為我們提供了開展人工智能教育參照案例，針對教材缺乏問題，對人工智能比較重視的學校有的建立區域教研和課程資源建設，有的開發人工智能課程、有的建立研學基地，還有的建立網絡學習平台；針對師資問題，教師主要通過自學，網絡學習與多參加線下培訓學習方式自我成長，提高課程融合能力和課程開發能力；針對實施場地和怎麼教的問題，大部分學校沒有開展起來的原因可能主要也是因為資金對場地和平台投入比較大，但是可以利用信息技術課堂作為人工智能教育的切入點，融入數據、算法、程序設計、機器人課程、開源硬件類課程等，利用項目式教學或其他活動如科技創新、創客、跨學科活動等助力課程落地，逐步建立課程——空間——活動的人工智能教育活動實踐，在論壇中也介紹了人工智能教育需要遵循學生各年齡層的學情特點，分為三個階段，第一階段大班stem基礎教學，第二輪實踐教學建立社團校隊，第三開展項目式專訓，培育科技特長生，或者各年級年級培養學生人工智能教育的不同目標，國小低年級可以主要培養綜合素養，國小高年級跨學科應用，國中形成目標方向，高中向目標方向進行研究。
這次的粵港澳台人工智能教育論壇學習，拓寬了我對人工智能教育的認識，對我的教學如何開展人工智能教育具有指導和借鑑意義。
第3篇
人工智能改變了我們的生活方式，理解什麼是人工智能，才能知道人工智能教育要培養學生什麼知識，什麼素養，才能為社會發展提供源源不斷的動力源泉。
人工智能簡稱ai，它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學，在此次人工智能教育論壇中，黃錦輝教授對人工智能用更加利於理解的解釋是人工智能等於雲計算、大數據、機器學習和5g技術綜合的產物，做好人工智能教育能實現不斷提升人們生活的質量，在論壇中，劉三女牙教授指出人工智能教育的智能化新模式正在形成，其教育的着力點集中在算力、數據處理、算法以及場景化的學習，使學生對教材可以理解，教育情景可以感知，學習服務可以定製，使人工智能教育從智能增強，轉變為智能補償，最終達到智能替代。
在實際過程中，很多學校沒有開展人工智能教育，人工智能教育不是一蹴而就的事情，那要怎麼逐步開展起來呢？人工智能開展過程中，主要面臨的問題主要有：
在18日下午分論壇中，很多同行教師提供不同學校具有特色的人工智能教育開展模式，為我們提供了開展人工智能教育參照案例，
針對教材缺乏問題，對人工智能比較重視的學校有的建立區域教研和課程資源建設，有的開發人工智能課程、有的建立研學基地，還有的建立網絡學習平台；
針對師資問題，教師主要通過自學，網絡學習與多參加線下培訓學習方式自我成長，提高課程融合能力和課程開發能力；
針對實施場地和怎麼教的問題，大部分學校沒有開展起來的原因可能主要也是因為資金對場地和平台投入比較大，但是可以利用信息技術課堂作為人工智能教育的切入點，融入數據、算法、程序設計、機器人課程、開源硬件類課程等，利用項目式教學或其他活動如科技創新、創客、跨學科活動等助力課程落地，逐步建立課程——空間——活動的人工智能教育活動實踐，在論壇中也介紹了人工智能教育需要遵循學生各年齡層的學情特點，
第三開展項目式專訓，培育科技特長生，或者各年級年級培養學生人工智能教育的不同目標，國小低年級可以主要培養綜合素養，國小高年級跨學科應用，國中形成目標方向，高中向目標方向進行研究。
這次的粵港澳台人工智能教育論壇學習，拓寬了我對人工智能教育的認識，對我的教學如何開展人工智能教育具有指導和借鑑意義。
第4篇
人工智能主要研究用人工方法模擬和擴展人的智能，最終實現機器智能。人工智能研究與人的思維研究密切相關。邏輯學始終是人工智能研究中的基礎科學問題，它為人工智能研究提供了根本觀點與方法。
12世紀末13世紀初，西班牙羅門·盧樂提出製造可解決各種問題的通用邏輯機。17世紀，英國培根在《新工具》中提出了歸納法。隨後，德國萊布尼茲做出了四則運算的手搖計算器，並提出了“通用符號”和“推理計算”的思想。19世紀，英國布爾創立了布爾代數，奠定了現代形式邏輯研究的基礎。德國弗雷格完善了命題邏輯，創建了一階謂詞演算系統。20世紀，哥德爾對一階謂詞完全性定理與n形式系統的不完全性定理進行了證明。在此基礎上，克林對一般遞歸函數理論作了深入的研究，建立了演算理論。英國圖靈建立了描述算法的機械性思維過程，提出了理想計算機模型(即圖靈機)，創立了自動機理論。這些都為1945年匈牙利馮·諾依曼提出存儲程序的思想和建立通用電子數字計算機的馮·諾依曼型體系結構，以及1946年美國的莫克利和埃克特成功研製世界上第一台通用電子數學計算機eniac做出了開拓性的貢獻。
以上經典數理邏輯的理論成果，為1956年人工智能學科的誕生奠定了堅實的邏輯基礎。
現代邏輯發展動力主要來自於數學中的公理化運動。20世紀邏輯研究嚴重數學化，發展出來的邏輯被恰當地稱為“數理邏輯”，它增強了邏輯研究的深度，使邏輯學的發展繼古希臘邏輯、歐洲中世紀邏輯之後進入第三個高峯期，並且對整個現代科學特別是數學、哲學、語言學和計算機科學產生了非常重要的影響。
邏輯學是一門研究思維形式及思維規律的科學。從17世紀德國數學家、哲學家萊布尼茲(niz)提出數理邏輯以來，隨着人工智能的一步步發展的需求，各種各樣的邏輯也隨之產生。邏輯學大體上可分為經典邏輯、非經典邏輯和現代邏輯。經典邏輯與模態邏輯都是二值邏輯。多值邏輯，是具有多個命題真值的邏輯，是向模糊邏輯的逼近。模糊邏輯是處理具有模糊性命題的邏輯。概率邏輯是研究基於邏輯的概率推理。
當今人工智能深入發展遇到的一個重大難題就是專家經驗知識和常識的推理。現代邏輯迫切需要有一個統一可靠的，關於不精確推理的邏輯學作為它們進一步研究信息不完全情況下推理的基礎理論，進而形成一種能包容一切邏輯形態和推理模式的，靈活的，開放的，自適應的邏輯學，這便是柔性邏輯學。而泛邏輯學就是研究剛性邏輯學(也即數理邏輯)和柔性邏輯學共同規律的邏輯學。
泛邏輯是從高層研究一切邏輯的一般規律，建立能包容一切邏輯形態和推理模式，並能根據需要自由伸縮變化的柔性邏輯學，剛性邏輯學將作為一個最小的內核存在其中，這就是提出泛邏輯的根本原因，也是泛邏輯的最終歷史使命。
3、邏輯學在人工智能學科的研究方面的應用
邏輯方法是人工智能研究中的主要形式化工具，邏輯學的研究成果不但為人工智能學科的誕生奠定了理論基礎，而且它們還作為重要的成分被應用於人工智能系統中。
人工智能誕生後的20年間是邏輯推理佔統治地位的時期。1963年，紐厄爾、西蒙等人編制的“邏輯理論機”數學定理證明程序(lt)。在此基礎之上，紐厄爾和西蒙編制了通用問題求解程序(gps)，開拓了人工智能“問題求解”的一大領域。經典數理邏輯只是數學化的形式邏輯，只能滿足人工智能的部分需要。
人工智能發展了用數值的方法表示和處理不確定的信息，即給系統中每個語句或公式賦一個數值，用來表示語句的不確定性或確定性。比較具有代表性的有：1976年杜達提出的主觀貝葉斯模型，1978年查德提出的可能性模型，1984年邦迪提出的發生率計算模型，以及假設推理、定性推理和證據空間理論等經驗性模型。
歸納邏輯是關於或然性推理的邏輯。在人工智能中，可把歸納看成是從個別到一般的推理。藉助這種歸納方法和運用類比的方法，計算機就可以通過新、老問題的相似性，從相應的知識庫中調用有關知識來處理新問題。
常識推理是一種非單調邏輯，即人們基於不完全的信息推出某些結論，當人們得到更完全的信息後，可以改變甚至收回原來的結論。非單調邏輯可處理信息不充分情況下的推理。20世紀80年代，賴特的缺省邏輯、麥卡錫的限定邏輯、麥克德莫特和多伊爾建立的nml非單調邏輯推理系統、摩爾的自認知邏輯都是具有開創性的非單調邏輯系統。常識推理也是一種可能出錯的不精確的推理，即容錯推理。
此外，多值邏輯和模糊邏輯也已經被引入到人工智能中來處理模糊性和不完全性信息的推理。多值邏輯的三個典型系統是克林、盧卡西維茲和波克萬的三值邏輯系統。模糊邏輯的研究始於20世紀20年代盧卡西維茲的研究。1972年，扎德提出了模糊推理的關係合成原則，現有的絕大多數模糊推理方法都是關係合成規則的變形或擴充。
現代邏輯創始於19世紀末葉和20世紀早期，其發展動力主要來自於數學中的公理化運動。21世紀邏輯發展的主要動力來自哪裏?筆者認為，計算機科學和人工智能將至少是21世紀早期邏輯學發展的主要動力源泉，並將由此決定21世紀邏輯學的另一幅面貌。由於人工智能要模擬人的智能，它的難點不在於人腦所進行的各種必然性推理，而是最能體現人的智能特徵的能動性、創造性思維，這種思維活動中包括學習、抉擇、嘗試、修正、推理諸因素。例如，選擇性地蒐集相關的經驗證據，在不充分信息的基礎上做出嘗試性的判斷或抉擇，不斷根據環境反饋調整、修正自己的行為，由此達到實踐的成功。於是，邏輯學將不得不比較全面地研究人的思維活動，並着重研究人的思維中最能體現其能動性特徵的各種不確定性推理，由此發展出的邏輯理論也將具有更強的可應用性。
一方面我們試圖找到一個包容一切邏輯的泛邏輯，使得形成一個完美統一的邏輯基礎;另一方面，我們還要不斷地爭論、更新、補充新的邏輯。如果二者能夠有機地結合，將推動人工智能進入一個新的階段。概率邏輯大都是基於二值邏輯的，目前許多專家和學者又在基於其他邏輯的基礎上研究概率推理，使得邏輯學儘可能滿足人工智能發展的各方面的需要。就目前來説，一個新的泛邏輯理論的發展和完善需要一個比較長的時期，那何不將“百花齊放”與“一統天下”並行進行，各自發揮其優點，為人工智能的發展做出貢獻。目前，許多制約人工智能發展的因素仍有待於解決，技術上的突破，還有賴於邏輯學研究上的突破。在對人工智能的研究中，我們只有重視邏輯學，努力學習與運用並不斷深入挖掘其基本內容，拓寬其研究領域，才能更好地促進人工智能學科的發展。
第5篇
在看李開復老師的《人工智能》之前，我有許多疑惑，人工智能是什麼？是男是女，長什麼樣兒？漂亮嗎？會不會生病？會不會老？人工智能聰明嗎？會下象棋嗎？會打麻將嗎？會玩dota或者王者榮耀嗎？會打乒乓球嗎？會打籃球嗎？會游泳嗎？人工智能有記憶嗎？能不能教他説話、拿筷子夾花生米？人工智能好玩嗎？怎麼玩？怎麼跟它交流？它會不會説話？能陪我唱歌嗎？要不要吃飯？要不要充電？人工智能有什麼用？能幫我寫文章/搬磚/做報表/開車嗎？能用來賺錢嗎？人工智能怕什麼？下雨天能出門嗎？天熱會不會出汗？從樓上摔下去會不會變形？能修好嗎？人工智能有什麼危險？會不會吃了我？它要是想傷害我，我該怎麼辦？我該怎麼了解人工智能？學習人工智能？和人工智能和諧相處？人工智能有什麼愛好？喜歡聽什麼歌？吃豆腐腦喜歡鹹的還是甜的？會看書嗎？能不能體會“今宵酒醒何處，楊柳岸，曉風殘月”的寂寞和“醉卧沙場君莫笑，古來征戰幾人回”的豪邁？人工智能有感情嗎？會喜歡我嗎？我離開它的時候，它會不會難過，會不會想我？
通過學習李開復老師的《人工智能》，我獲益良多，很多問題也有了答案。我認為這是一本很好的面向大眾的科普讀物，介紹了人工智能的基本理念，發展歷程和對未來的展望。
其實，人工智能已經到處都是，什麼都做：可以陪人聊天，可以寫標準新聞，能畫畫，能翻譯，能開車，能認出人的樣子，能在互聯網上搜答案，能在倉庫搬貨，能送快遞到家。
人工智能是什麼，眾説紛紜，一般有以下五種定義（可能有交叉）：1)在某方面特別聰明的計算機程序，比如alphago，下圍棋下得特別好，世界冠軍也下不過它。
2)試圖像人一樣思考的計算機程序。但這事兒太難，人的意識，連人自己都搞不清楚，更別説教給自己編出來的程序了。
3)怎麼想的不知道，行為方式倒是很像人，比如可以和人聊天的eliza。
4)會自己學習的，剛開始笨笨的，慢慢地就越來越聰明。alphago也是因為頭懸梁錐刺股，苦學了海量棋譜才變得這麼厲害的。
5)根據對環境的感知，做出合理的行動，並獲得最大收益的計算機程序。
這五種定義各有根據和侷限，也可以認為人工智能首先是感知，包括視覺、語音、語言；然後是決策，根據識別的信息，做出預測和判斷；最後是反饋，就像機器人或自動駕駛。
我的理解：人工智能是高性能的計算機程序，或者使用了人工智能的產品、服務和應用。
人工智能有很多分支，其中之一是機器學習，機器學習裏面有一個分支是深度學習，深度學習是當今乃至未來很長一段時間內引領人工智能發展的核心技術。
深度學習是一種神經網絡，把計算機要學習的東西看成數據，把數據丟進多個層級的數據處理網絡，然後檢查經過網絡處理的結果數據是否符合要求。如果符合，就保留網絡作為目標模型，如果不符合，就反覆修改參數，直到符合為止。
書中舉了一個例子，非常形象生動：把數據看成水流，深度學習網絡看成多層水管網絡，通過調節管道和閥門，使輸出滿足要求。
歷史上有過3次ai熱潮，第一次因為圖靈測試，第二次因為語言識別，都熱了一段時間又沉寂下去。
目前，深度學習攜手大數據引領的第三次熱潮，處於技術曲線的攀升和成熟期，前景極為廣闊。
人工智能不僅是技術革命，還與經濟變革、教育變革、思想變革、經濟變革、文化變革等同步，可能成為下一次工業革命的核心驅動力。主要的商業應用場景：
自動駕駛：這個不用多説，google，tesla，百度。都在研究2．智慧金融：量化交易與智能投顧、風控、安防與客户身份認證、智能客服、精準營??
智慧醫療：輔助診斷疾病、對疑難病症的醫療科學研究。
5.人工智能可能有什麼負面影響？會不會失控，威脅人類的安全？可能會引起失業。根據開復老師提出的“五秒鐘準則”，一項人從事的工作，如果可以在5秒鐘內完成思考並做出決策，那麼這項工作很可能會被人工智能取代。如保安、股票交易員、司機、新聞報道、翻譯。但人工智能也會帶來新的工作。
1)弱人工智能：在某方面很聰明，但只在這方面聰明，別的事啥也不會。比如alphago，下圍棋世界第一，別的方面就是個弱智，連棋子都得別人幫它拿。
2)強人工智能：人能做什麼，它就能做什麼。跟美劇《西部世界》裏的機器人差不多，但它有沒有意識，不好説。
3)超人工智能：比最聰明的人類還要聰明100000000倍。都不止，它的nb，超乎你想象。我們不知道它是誰，不知道它在哪裏，不知道它什麼時候出現，也不知道它會幹什麼。
可能在某個時刻（奇點）之後，超人工智能就會天神降臨，整個世界籠罩在它無邊的法力之下。
也可能，因為物理學和生物學的限制，超人工智能永遠不會來。
無論如何，人工智能，或者説，對人工智能的研究和使用，需要受到監管和限制，也需要應對轉型過程中對失業的衝擊。
跨領域推理，人類強大的跨領域聯想、類比能力，可以舉一反三，觸類旁通。不過遷移學習也正在發展，可以將計算機在一個領域學到的經驗轉換到另一個領域
1.抽象能力知其然，也知其所以然，瞭解事物運行的本質規律
不過，已經有軟件可以吟詩作詞，而且相當高明。比如這首根據遺傳算法生成的《清平樂-黃菊》：
“相逢縹緲,窗外又拂曉.長憶清弦弄淺笑,只恨人間花少.黃菊不待清尊,相思飄落無痕.風雨重陽又過,登高多少黃昏.”平仄相符，語句通順，很有意境。
形勢一片大好：國家大力支持，業界投入巨大的人力和財力進行研究，軟硬件技術都已經成熟。
ai的商業路線分三步走：線上業務（3年）、線下業務（5~7年）和個人業務（10年以上）
4)可複用和標準化的技術框架、平台、工具、服務尚未成熟
2)中國有龐大的理工科學生基礎，數學知識紮實，具備人才優勢
對應上面提到的五大基石，人才、海量數據、閉環標註數據、應用場景、計算力都有解決方案，再加上開復老師創立的微軟亞洲研究院和創新工場提供的人才和資金優勢，我也覺得中國發展ai的前景一片光明。
另外，創新工場成立了人工智能研究院，這是專門面向人工智能的創業人才培養基地和創業項目孵化實驗室。
1.對接科研成果與商業實踐，幫助海內外頂級人工智能人才創業
3.積累和建設人工智能數據集，促進大數據的有序聚合和合理利用
未來ai是風口。有人總結，只要以ai域名為後綴，融資過程都會比較快，或者融到的錢會比較多。
借鑑了密涅瓦大學的“沉浸式全球化體驗”教學方式和清華大學姚期智院士創辦的清華學堂計算機科學實驗班（姚班）的教學模式，開復老師提出ai時代的學習方法：
3.關注啟發式教育，培養創造力和獨立解決問題的能力
機器越來越像人，人越來越像機器，隨着生物科技和量子科技的發展，人機融合，達到了生命的大和諧。
ai時代，程式化的、重複性的、僅靠記憶與練習的技能將越來越沒有價值。
最能體驗人的綜合素質的技能，將最有價值，最值得培養、學習，比如：
4.基於人自身的情感（愛、恨、熱情、冷漠等）與他人互動的能力要想獲得以上這些能力，大部分都是個性化培養，而非大規模圈養教育系統的設計，也要考慮到個性化、定製化、可持續化和公平。可能感性思維很難被機器取代，理性思維人類是幹不過ai的。無處不在的年代，人生還有意義嗎？
開復老師通過自己康復的經驗，在書中進行了富有哲理，詩意盎然的闡述。
我的答案：我思故我在。今天我坐在這裏打完這份讀後感，説明我的人生就是有意義的。
ai不過是新的工具，正如小石錘、輪子、蒸汽機、航天飛機、計算機和互聯網，不會取代，只會豐富。
第6篇
近年來，人工智能成為了時代熱詞，二零一六年的人機圍棋大戰更是將其推到了風口浪尖，伴隨而來的爭議也從未停止。越來越多的人工智能產品，時時聽聞的負面新聞，讓大眾常常“悲喜交加”，我們到底該不該歡迎ai時代的到來？而我認為，與其恐懼，不如主動擁抱，與ai一起共築新時代，讓ai真正變成時代大“愛”。
ai其實本質上與互聯網、智能手機等科技相差無幾，其終極目標都是為了讓我們的生活更快捷方便，為何要拒絕ai的到來？正如騰訊所推出的新聞寫作機器人，十多分鐘便能完成上千字文章的撰寫和編輯，大大提高工作效率，讓新聞工作者從低效、重複的工作中解脱出來，去完成更高質量的工作，大眾也能在最短的時間裏獲得最新的資訊，這難道不是我們每個人最願看到的高效生活嗎？在幾十年前，我們沒人能想像到如今的互聯網科技能徹底改變我們的生活，同樣地，我們也無法否認未來在ai時代我們的生活會再次被*。拒絕ai更是對更美好未來的拒絕，唯有與ai同行，讓複雜的世界更簡單，我們才能迎來更好的時代。
其次，ai的誕生不是為了消滅、打敗人類，而是要讓人類不斷突破自我，尋找新的可能。圍棋天才少年柯潔迎戰alphago，結果卻未能獲勝，這更是引起許多人恐慌，柯潔也因“沒有為人類爭口氣”而淚灑現場。而在之後的幾個月裏，柯潔潛心鑽研計算機算法，在戰敗後的數個大賽中幾乎全勝，此時的他一臉從容地説道：“與人工智能的對抗，無論誰贏都是人類的勝利。”“人工智能能幫助我們人類棋手取得更大進步。”誠哉斯言，正是有了ai的加持，我們人類才有更多的可能和進步的空間，新時代是我們與ai的時代。
在新時代中，ai更是為我們的生活注入了更多愛的元素。有智能機器人與孩子共度快樂時光，有ai幫助尋找走失兒童，還有手術枱上人工智能給患者帶去生的希望……在新時代裏，人工智能已不再是冰冷的機器，它能給我們帶來無窮的美好回憶，更是我們人類的得力助手。新時代，讓我們與ai一起創造愛。
對於人工智能種種令人擔憂的事故，我認為那不應也不是我們拒絕ai的理由。正如ai專家李飛飛所言：“人工智能僅有60年曆史，與物理學對比，人工智能可能還處於‘伽利略時代’。”人工智能的發展還只是起步階段，技術的不完善也無可厚非，而為了儘可能避免這些事故的發生，科研人員更應擔起這義不容辭的責任，真正讓這項科技惠民惠國。
ai時代的到來，我們不必恐慌，而應主動擁抱ai，與ai共築新時代，奏響新的時代華章。
第7篇
在今年，是阿爾法狗最後一次參加圍棋比賽，以後，阿爾法狗將被關閉，為什麼呢？因為他把深深遠慮，臨場發揮的，圍棋比賽高手，贏得毫無懸念。人類真是過天才，但也不可能像機器人這樣，下一步即便有千百萬種方法，接下來的下法，機器人變得不可戰勝。在一場綜藝節目上，速度一流的鋼琴家也落敗於鋼琴機器人面前，鋼琴機器人，甚至將音樂中的感情，表達得比人更加，淋漓盡致，目前人工智能只能是在無關緊要的方面戰勝人類，試想若是人工智能在戰爭方面超過了人類，那該是有多麼的可怕。
人工智能女孩在微博上宣揚種族性別歧視儀式，已經傳得沸沸揚揚，也許他創造者只是為了讓它像人類一樣擁有網絡生活，給人們帶來快樂，可是人工智能女孩卻被壞人給教壞了，給人們帶來的是不愉快，這便是縱容，人工智能發展的結果，我們作為締造者應該時刻監管並限制這些，越來越智慧，越來越人性化的人工智能。
人類對人工智能的懼怕是無所沒有道理的，就連史蒂芬，霍金等科學家也紛紛，表示警惕，如果任之聽之，人工智能真的有可能超越它的創造者人類，為了不毀滅於自己的手上，我們應該理性的控制，追求人類智慧飛速發展的人工智能，縱容的後果，人工智能的未來將無人可知的可怕。
第8篇
科技在現代社會發展中愈發重要，人工智能作為其具象體現，在各大領域大放異彩。在美劇《機器少女法蘭姬》中，西格博士所創造的最新一代機器人frankie，在人與人的交往中收穫了友誼，漸漸擁有了情感，學會了像人類一樣思考。讓人不禁沉思：“人工智能朝人類發展的同時，人類是否會向人工智能（ai）靠攏？”當人類失去了所謂價值觀與同情心，與機器又有什麼兩般？
人與機器人/人工智能最大的差異在於思考方式：ai是通過數據的理性分析，得出結論；而人類則複雜得多，他綜合了個人的主觀判斷與數據分析，理性與感性的權衡之下，方作出決定，故總是於情於理。然而兩種方式皆無優劣之較，唯有其二者相互權衡綜合，方能創造更美好的未來。
價值觀，是人生態度的抽象概念。它代表了個人面對大千世界的自我思考與思考。倘若人失去了所謂“價值觀”，便將成為一具毫無精神可言的軀體，彷彿行屍走肉般遊走。“人是一株會思考的蘆葦”。或許有人會反駁，ai也會思考，但它的所謂思考，不過是自己數據庫中所載入的數據所分析出的結果，是由二進制所推動的程序運行，絲毫沒有“個人”的情感，是冷冰冰的數據代碼，更別提是否擁有價值觀的體現了。
同情心，即為“惻隱之心”，可謂人皆有之。試問ai：當你面對奄奄一息的花木，你是否會親手相植？面對瑟瑟發抖的小雀，你是否會以温柔相助？面對踉蹌倒地的孩童，你是否會以懷抱相擁，面對病危的至親，你是否會不顧一切地陪伴左右……即便你親手一件件完成了諸事，亦不過是在執行人類所編寫的代碼罷了，你的心不會為之動跳，不會為之動容。試想，若人類失去了同情之心，世界又怎會温情脈脈？想至此，不禁毛骨悚然充斥着冷漠的世界，談何“但願人長久，千里共嬋娟”，談何“日日思君不見君，共飲長江水”，談何“誰演寸草心，報得三春暉”，談何“曾經滄海難為水，除卻巫山不是雲”？
“面對窗口調皮的小貓咪，你是否會莞爾？”我試問。人工智能表示，將來會有的而我，亦希望人類別丟了那份最本質的，欣賞美，體悟生活的態度。正如蕭寒所言：
正是現實將我們推得快速甚至踉蹌，讓我們突然意識到，認真慢下來是多麼的難能可貴。願我們都能在自我的思考與體悟中享受人生百態，不向機器的方向靠攏，成為一個飽含激情與熱血，拼搏進取的，人類。
願人們不要丟棄了心中最純粹的情感，那份價值觀，那份同情心，正如庫克所言，“我更擔心人類像計算機一樣思考，失去了價值觀和同情心，罔顧後果。”
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