关于人工智能的利与弊的作文， 人工智能的出现对人类有什么影响吗？那么人工智能有哪些利弊呢？下面是边肖为你整理的一篇关于人工智能利弊的短文，供大家阅读！
人工智能的利与弊的作文：人工智能的利与弊
研究背景：随着现代科学技术的飞速发展，先进技术被广泛应用于各个领域，极大地提高了生产力，为提高人民生活水平做出了巨大贡献。下一次生产力飞跃的突破口在哪里？目前，越来越多的科学家把希望寄托在人工智能上。他们认为，人工智能将带来一场前所未有的技术革命。人类的智慧创造了世界。如今，人们人为地创造抽象的智能。人工智能用机器实现对人类智能的模拟，从而为人类服务。人工智能已经大量存在，并在现实生活中发挥了重要作用。
研究意义：这项融合了感知、思维等多种智能的技术，将会并且正在为人类做出巨大贡献。对它的研究将会更加深入和全面。各种还没有涉及到或者还不成熟的人工智能都会被开发出来，这将使得人工智能技术更加成熟，使得被赋予人工智能的机器更加生活化，或者说更加人性化。这些机器具有先进的功能和强大的计算能力。拥有这种机器不仅可以取代很多人类的工作，还可以让它们做超出人类能力的工作。
然而，凡事有利有弊。让机器拥有自己的思维是否会对人类造成威胁，这是人们需要考虑的意见。电影《我与机器人》描述了一个机器将代替人类毁灭的悲剧。同时，大量的人工智能会造成大量的失业。因此，我们还需要做很多工作。但有一点是肯定的，只要正确使用人工智能，它将极大地推动人类文明的进步。
方法：人工智能的研究方法可以分为三类：
1.结构模拟，即神经计算，是根据人脑的生理结构和工作机制来实现计算机智能，即人工智能。结构化方法是基于人脑的生理模型，通过数值计算在微观上模拟人脑，实现机器智能。用结构模拟、神经网络、神经计算来研究人工智能的，叫做生理学派、联结主义。
二、功能模拟，符号演绎，就是在目前的数字计算机上模拟人脑的功能，实现人工智能。功能模拟是基于人脑的心智模型，将问题或知识表达成某种逻辑网络，实现搜索、推理、学习等功能。通过符号演绎的方式，从而模拟人脑的思维，实现机器智能。用功能模拟和符号演绎的方法研究人工智能的，称为心理学派、逻辑派和象征主义派。
3.行为模拟，控制进化，就是模拟人在控制过程中的智能活动和行为特征。用行为模拟研究人工智能的，叫行为主义，进化论，控制论。
人工智能的研究方法从“杰出的象征主义”发展到众多流派的“百花齐放”。除上述三种方法外，还提出了群体模拟、仿生计算、博采众长、自然计算、原理分析和数学建模等方法。人工智能的目标是理解包括人类在内的自然智能系统和行为，这样的系统以层级进化的方式在现实世界中形成谱系。智能作为系统的整体属性，有着多样的表现形式。人工智能的谱系及其多样的行为，注定了研究的具体目标和对象的多样性。人工智能与前沿技术的结合，使得人工智能的研究日益多元化。研究内容：在这里，我将带领大家观看我们小组在人工智能研究中的收获：
从调查结果不难看出，了解人工智能的人数约占被调查总人数的87%。后来根据跟踪采访，一些学校的受访者了解到，大部分人对人工智能的定义并不太了解，所以有些人对身边的一些人工智能并没有评判。
通过这次调查，受访者发现人工智能早已进入我们的生活。
生活，而其中，人脸识别和指纹识别离我们的生活很近，在校园、企业等社会组织中应用广泛。但是很少有人了解智能控制，这可能说明我们身边的人工智能技术还没有太普及，或者说我们对人工智能的概念有一个片面的解决方案，还没有把这项技术纳入人工智能。
这个问题只有“是”和“不是”的结果。从饼状图中，我们可以直观地
相比较而言，两个结果的差别并不是很大，这可能是由于受访者的工作岗位不同，所以有些人觉得自己接触人工智能太少了。比如学校的老师、学生、企业高层接触人工智能的相对较多，而一些水果摊贩或者私人作坊接触人工智能的相对较少。
人工智能的研究领域：
人工智能是一门外向型学科。它不仅要求学习它的人只知道人工智能的知识，还要求有比较扎实的数学哲学生物基础。只有这样，一无所知的机器才能模拟人的思维。人工智能的研究领域非常广泛，涉及的学科非常多。目前人工智能的主要研究领域包括：问题求解、逻辑推理和定理证明、自然语言处理、智能信息检索技术、专家系统、机器学习、模式识别、人工神经网络等。1.问题解决和人工智能的第一个重大成果是下棋程序。下棋中应用的一些技术，比如向前看几步，把困难的问题分解成一些比较容易的子问题，发展成搜索、问题归纳等基本的人工智能技术。
今天的电脑程序已经可以达到各种方块棋和象棋的比武水平。然而，尚未解决的问题包括人类棋手拥有但无法清晰表达的能力。比如象棋大师看到棋局的能力。另一个问题涉及到问题的原始概念。在人工智能中，叫做问题表征的选择。人们往往能找到一些思考问题的方法，从而使解决方案变得更容易，解决问题。到目前为止，人工智能程序已经能够知道如何考虑它们想要解决的问题，即搜索解空间，找到更好的解。2.逻辑推理和定理证明，逻辑推理是人工智能研究中最持久的领域之一，其中找到一些方法尤为重要，只关注大型数据库中的相关事实，关注可信的证明，在新信息出现时及时修正这些证明。数学中的一个假设问题。寻找一个定理的证明或反证，不仅需要根据假设进行推导的能力，还需要大量的非正式工作，包括医学诊断和信息检索，都可以像定理证明一样形式化。因此，定理证明是人工智能方法研究中一个极其重要的课题。3.自然语言处理和自然语言处理是人工智能技术在实际领域应用的典型例子。经过多年的努力，这个领域已经取得了许多显著的成就。目前该领域的主要课题有：如何在计算机系统中集中大量基于话题和对话情境的常识；知识和期望在自然语言的生成和理解中起作用。这是一个极其复杂的编解码问题。4.智能信息检索技术、信息获取和提炼技术已成为当代计算机科学技术研究中迫切需要解决的研究课题。将人工智能技术应用于该领域，是人工智能在实践中广泛应用的契机和突破口。5.专家系统，所谓专家系统就是
它可以利用该领域专家多年积累的经验和知识，模拟人类的思维过程，解决需要专家解决的难题。
一般来说，专家系统具有以下基本特征：具有专家级的专业知识；能够有效地推理；有获取知识的能力；具有灵活性；有透明度；具有互动性；具有实用性；具有一定的复杂性和难度。6.机器学习，“学习”是有特定目的的知识获取过程，其内在行为是获取知识、积累经验、发现规律；外在表现是提高性能，适应环境，实现系统的自我完善。所谓机器学习，就是计算机能够模拟人的学习行为，通过学习自动获取知识和技能，不断提高性能，实现自我完善。机器学习主要研究学习的机制和方法，为相应的学习系统建立学习体系。7.模式识别，所谓模式识别，指的是一种自动化技术的研究。通过使用这种技术，计算机可以自动地或者在尽可能少的干预下将待识别的模式分类到相应的模式类中。也就是说，模式识别研究的主要内容是使计算机具有自动获取知识和识别文字、图形、图像、声音等的能力。一般来说，模式识别需要经过模式信息采集、预处理、特征或基元提取、模式分类等几个步骤。8.人工神经网络(ANN)人工神经网络(Artificial Neural Network)是指模拟人脑神经系统的结构和功能，使用大量处理部件，通过人工手段建立的网络系统。它是基于生物神经网络的研究，模拟大脑神经系统的结构和功能。它具有学习、记忆、计算机和智能处理的能力。学习是神经网络的主要特征之一，它可以根据外部环境修改自己的行为。学习过程既是训练网络的过程，也是不断调整其连接权值使其适应环境变化的过程。学习可以分为两种：有监督学习和无监督学习。神经网络的研究使人们对思维和智能有了更深入的了解，开辟了另一条模拟人类智能的途径。
人工智能的应用领域：
总的来说，人工智能是面向应用的：机器视觉；指纹识别、人脸识别、视网膜识别、虹膜识别、掌纹识别、专家系统、智能搜索、定理证明、游戏、自动编程和航空航天应用。未来人工智能的应用研究方向主要有：人工智能理论、机器学习模型与理论、不精确知识表示与推理、普通知识与推理、人工思维模型、智能人机界面、多智能体系统、公正发现与知识获取、人工智能的应用基础等。如今，人们已经不再把这种计算视为“需要人类智慧才能完成的复杂任务”。可见，复杂工作的定义随着时代的发展和技术的进步而变化，人工智能科学的具体目标自然也随着时代的变化而发展。一方面不断取得新的进步，另一方面转向更有意义和难度的目标。目前人工智能还在研究中，但有学者认为，让计算机拥有智商是危险的，可能会对人类产生反叛。但我相信，只要应用好，人工智能一定能造福千百万人类，促进人类的进步和发展，让我们有更便捷的生活，带给我们更辉煌的文明。
本次实践调查总结：
社会实践活动与马克思的教学相结合是一种非常特殊的教学方法，它使我们能够从曾经盲目接受一种教学活动到现在亲身体验一种教学活动。间接经验只有通过直接经验才能被我们更好地掌握和运用，从而内化为知识结构的一个组成部分；同时，积极参与实践获得直接经验的过程也是丰富个人情感体验的过程；增加知识技能形成和发展的体验过程；以及良好意志心理品质的形成和发展过程。这些心理体验会对我们以后的学习和生活产生很大的影响。同时，一次成功的社会实践会让我们更加直观的认识到每一次活动的艰辛，以及每一次活动所需要的各种前期思想准备和物质准备的重要性，让我们更加注重团队意识。
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