人工阿尔法狗正以极快的速度成为科技界最热门的话题，也成为学生作文写作的题材。以下是边肖为你整理的AI阿尔法狗的作文，供大家阅读！
人工智能阿尔法狗的构成：与人工智能一起成长
它学习人类语言，我们学习个性化表达和创新。
被网上国际象棋观察家昵称为“阿尔法狗”的谷歌机器人棋手AlphaGo与曾是世界围棋冠军的韩国棋手李世石九段对决，最终以4-1获胜。这是自1997年IBM的深蓝机器人棋手击败俄罗斯国际象棋特级大师卡斯帕罗夫以来，人工智能对人类智能的又一次大挑战。围棋的变化远比象棋复杂。人们曾经认为，机器掌握围棋几乎是不可能的，更不用说打败人类了。没想到，2016年3月，机器的胜利就像一声惊雷过后，突然爆炸了。
震惊之余，各种论调都有，尤其是那些盲目为人类优越性拍胸脯的。一篇题为《思想的尊严永远只属于人类》的文章说，“人工智能在表达情感方面还不如一个3岁的孩子。”其实比表达情绪好，连三岁小孩都不用参与。就拉一匹马出来。它一鞭下去，马疼了就会跳起来跑；机器抽打时有生理反应吗？
人工智能真正提出的，其实是人如何为人的本质问题。更具体地说，在这样一个填空题中；“人类是唯一能(_ _ _ _ _ _ _)的物种”；你在填什么？可惜百年来，我们人类填过的各种答案都被科学的进步一一抹去了，顺便也为人类抹去了一大堆自以为是的优越感。
质疑人类的独特性，其实不是从高智能的计算机开始，而是从低智能的动物大脑开始。历史唯物主义认为，生产方式决定生产关系，生产方式的进步来自生产工具的改进。因此，在《劳动在从猿到人转变过程中的作用》篇文章中，恩格斯将人与兽的界限定义为是否能制造工具：“没有一只猿手曾经制造过哪怕是最笨拙的石刀。”但在1960年，著名灵长类动物学家简古德(Jane Goodall)首次在野外观察到了造兽工具：黑猩猩将草叶咬成特殊形状，插入白蚁洞捕捉白蚁。之后，人们把动物重新命名为没有自我意识；曾经有人说，动物只有基因传递，人类有文化传递；等一下。但都被实地观察否定了。
现在，是什么让人类脆弱的心灵没有凌驾于动物之上的优越感？语言，是为人类保持日益模糊的人兽界限的语言。
对于高智能端的人类来说，能守住人机边界的大概就是语言了。至少，这似乎是计算机科学之父艾伦图灵的意思。图灵在1950年提出了《模仿游戏》(The The Imitation Game)，这也是一部描述图灵故事并获得2014年奥斯卡最佳影片提名的电影的标题：让机器和“同一组”与裁判交谈5分钟，然后裁判决定谁是机器。如果机器10次能说服裁判3次是人类，那么这个机器就可以算是有思维能力了。
图灵测试大赛在全球每年举办一次。所有人工智能的英雄都把他们的机器送到了比赛现场。于是“同组的人”面临着做人的大问题：如何证明自己是人，而不是被同组的机器抢走？被选出来测试的“同一批人”，每人用十八般武艺，证明自己真的是人。限于篇幅，这里只讲一点与当前互联网时代特别相关的内容。
AlphaGo使用的“深度学习”方法是基于模式识别的。第一次在实践中大放异彩。2012年，多伦多大学学生在制药巨头举办的分子结构筛选大赛中获得头奖。这些学生并没有真正理解药物的结构。同样，阿尔法狗团队也不需要精通围棋。但语言毕竟不是分子结构图，也不是围棋图。机器怎么会发现“桂花流瓦”和“月光照耀屋顶”是一个意思？前夕
这是一个棘手的问题。在图灵测试中，如果机器从互联网的海量信息中找到的最频繁的答案永远是主食商品，那么裁判真的是在和“人”对话，而不是和某个特定的人对话。
创造了“虚拟现实”一词的美国计算机专家贾隆拉尼尔在2010年出版了一本畅销书，《你不是电子器具》(你不是小玩意)。在他的书中，他猛烈抨击了成千上万人的普遍心态，这种心态是由以下事实造成的：信息来自谷歌搜索，解释来自维基百科，句子来自脸书和推特的流行。然而另一方面，人工智能的进步会迫使那些还有人类自尊的人去发现自己的个性语言，以免被误认为是机器。裁判：你看了《疯狂动物城》吗？如果你上来回答“我喜欢那只兔子”，对方无法知道你是不是真的人，机器也可以。但如果要用中学英语叫Zoo，就念成“苏”；中学政治讲乌托邦；中学时，听说“物”字的本义是动物。先说标题《疯狂动物城》。其实可以翻译成“物以养邦”，意思和意义都很接近。另外，我喜欢那只兔子，所以没有人会是你的机器。
人工智能来了。不可怕。和人工智能一起成长。它学习人类语言，我们学习个性化表达和创新。
人工智能的真相
“阿发狗”战胜韩国国手李世石，让很多人惊呼：人类智慧的最后堡垒也被人工智能攻克了！其实，人们害怕人工智能，往往是因为不了解它。人工智能的发展速度超出了很多人的想象。每个人现在都需要问自己一个问题：我对人工智能了解多少？
看完以下12个问答，你会对人工智能的未来发展有更全面的了解。
人工智能的发展包括哪些阶段？
人工智能的发展可以分为弱人工智能、强人工智能和超级人工智能三个阶段。弱人工智能是擅长单一方面的人工智能，比如“阿尔法狗”，只会下围棋。
强人工智能(AI)已经达到了人类的水平，也就是各方面都可以和人类相提并论的AI，它可以做所有人类能做的脑力劳动。创造强人工智能比创造弱人工智能困难得多，我们还做不到。
超级人工智能，也就是超级智能。牛津大学哲学家、著名人工智能思想家尼克博斯特罗姆(Nick bostrom)将超级智能定义为“在几乎所有领域，包括科学创新、常识和社交技能，都比最聪明的人脑聪明得多。”超级人工智能可以各方面比人类强一点，也可以各方面比人类强一万亿倍。超级人工智能是人工智能这个话题如此火热的原因。
为什么我们越来越快地接近超级人工智能？
观察历史可以发现一个规律，人类出现以来，所有的技术发展都是呈指数增长的。也就是说，技术发展一开始很小，但是一旦信息和经验积累到一定基础，发展就开始快速增长，以一个指数的形式，再以一个指数的形式。
未来学家里克威尔把人类的这种加速发展称为加速回归定律。之所以存在这个规律，是因为越发达的社会持续发展的能力越强，发展速度也越快。
李四光曾写道，“人类的发展不是一种等速运动，而是一种加速运动，即后来进步的速度成倍增加。”
人工智能技术的关键难点是什么？
根据计算机科学家Gartner的说法，“人工智能在几乎所有需要思考的领域都超越了人类，但距离人类和其他动物不用思考就能完成的事情还很远。”有些事情我们觉得很难――微积分、金融市场策略、翻译等等。――对计算机来说太简单了。我们觉得容易的东西――视觉、动力学、运动、直觉――对计算机来说太难了。
摩尔定律真的那么有效吗？
摩尔定律认为，全世界计算机的计算能力每两年翻一番。这个规律是有历史数据支持的，也说明了计算机硬件的发展和人类一样是指数级的。我们用这个定律来衡量1000美元什么时候可以买到1亿次cps(每秒运算次数)。现在1000美元可以买10万亿cps，这和摩尔定律的历史预测是一致的。库兹韦尔提出的加速报酬定理是摩尔定律的推广定理。
什么时候我们可以使用像人脑一样聪明的电脑？
现在1000美元能买到的电脑比鼠标还好，已经达到了人脑千分之一的水平。1985年，同样的钱只能买一万亿cps的人脑。1995年变成十亿CPS，2005年是一百万CPS，2015年已经是一千CPS。按照这个速度，到2025年，我们可以花1000美元买一台可以和人脑的计算速度相抗衡的计算机。
我们如何创造超级人工智能？
第一步：提高计算机的处理速度。这一步相对简单。
第二步：让电脑变得智能。这一步很难。有三种可能的方式：一是模拟人脑，二是模拟生物进化过程使计算机进化为智能，三是建造一台可以执行两项任务的计算机——研究人工智能和修改自己的代码。这样，它不仅可以改进自己的架构，我们直接把计算机变成了计算机科学家，提高计算机的智能成为了计算机自己的任务。
为什么强人工智能可能会比我们预期的来得更早？
因为，第一，指数增长的开始可能像蜗牛走路，但后期会跑得很快。第二，软件的发展看似缓慢，但一次顿悟就能永远改变进步的速度。这就好比人类还在相信地心说的时候，科学家们还无法计算宇宙是如何运作的，但是日心说的发现让一切都变得简单多了。我们要造出一台能自我完善的计算机，还有很长的路要走，但或许一个无意的改变，就能让现在的系统强大一千倍，从而开始向人类智能的冲刺。
为什么超级人工智能会导致智能爆炸？
这里我们引入一个概念——递归自我提升。概念是这样的：一个运行在特定智能层面的人工智能，比如脑残的人类层面，有一个自我完善的机制。当它完成了一次自我提升，它就比以前聪明了。我们假设它达到了爱因斯坦的水平。这个时候它继续提升自己，但是现在它有了爱因斯坦的智力，所以这次的提升会比上一次更容易更有效。第二次改进使他比爱因斯坦聪明得多，也使它接下来的改进更加明显。一遍又一遍，这种强人工智能的智能水平越长越快，直到达到超级人工智能的水平——这就是智能爆炸，也是加速回归定律的终极表现。
我们还要多久才能迎来超级人工智能？
著名人工智能专家、谷歌技术总监里克库兹韦尔(Rick Kuzwell)认为，计算机将在2029年实现强人工智能，到2045年，我们不仅将创造超级人工智能，还将迎来一个完全不同的世界——奇点时代。
什么是奇点时代？
所谓奇点时代，是指超级人工智能的出现给世界带来的一个新时代。在这个时代，人类将无法预测技术将如何发展，因为超级人工智能的行为将超出人类的理解。
超级人工智能可能给人类带来的最大好处是什么？
永生。理论上，死亡并非不可逾越，但它需要超级人工智能在纳米技术和生物技术上取得难以想象的突破。超级人工智能可以造出“年轻的机器”。一个60岁的人走进来，走出来，就有了年轻30岁的身体。即使是逐渐混乱的大脑也可能更年轻，只要超级人工智能足够聪明，能够在不影响大脑数据的情况下找到改造大脑的方法。一个90岁的健忘症患者可以走进“年轻的机器”，带着年轻的大脑出来。这些听起来很离谱，但身体只是一堆原子。只要超级人工智能能操纵各种原子结构，这一点都不离谱。
超级人工智能最担心的问题是什么？
我们可以从科幻小说和电影中了解到很多超级人工智能可能存在的弊端——人工智能取代了人类工人，导致大量失业；解决了老龄化带来的人口膨胀问题。但真正让我们担心的是超级人工智能可能给地球上的生命包括人带来的生存危机。生存是用来指跨物种、跨世代(永久伤害)、后果严重的事情。可以包括导致人类永远痛苦的情况，但基本上和灭绝没什么区别。
如果人类轻率地发明超级人工智能，而不考虑如何让它变得安全，可能会导致人类和所有生物的灭绝。这也是包括比尔盖茨和埃隆马斯克在内的人类精英对人工智能感到担忧的原因。
人工智能的前景
从1956年开始，人工智能在美国诞生了50多年。长期以来，人工智能一直是普通人可望而不可及的，却吸引了无数科研人员贡献自己的才华。从麻省理工学院、卡耐基梅隆大学到IBM、本田、索尼，以及清华大学、中科院等国内科研院所，全世界很多实验室都在进行AI技术的实验。
随着时代的发展和信息革命的到来，人工智能的研究领域日益拓宽，内容逐渐丰富，对人类发展具有划时代的意义。
1.什么是“人工智能”？“智能”来自拉丁语Legere，字面意思是采集(尤其是果实)，收集，聚集，从中选择，形成一个东西。智慧就是从中选择，然后去理解、领悟和认识。正如Pamela McCordack在《机器思维》中指出的，复杂的机械装置和智能之间存在着长期的关系。自从几个世纪前神话中的巨型时钟和机械自动机出现以来，人们已经直观地将机器操作的复杂性与自身的一些活动联系起来。几个世纪后，新技术大大增加了我们制造的机器的复杂性。1936年，24岁的英国数学家图灵提出了“自动机”理论，大大推进了研究社会中思维机器和计算机的工作。他也因此被称为“人工智能之父”。“人工智能”(AI)是一门研究和发展模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术和应用系统的新技术科学。人们认为“人工智能”是计算机科学技术的前沿。因此，“人工智能”与计算机软件密切相关。一方面，各种人工智能应用系统都要通过计算机软件来实现；另一方面，许多智能计算机软件也应用了人工智能的理论方法和技术。比如专家系统软件，机器游戏软件等。但是，“人工智能”不等于“软件”。除了软件，还有硬件和其他自动化通信设备。人工智能(Artificial intelligence)是从思维、感知和行为三个层次，以及机器智能和智能机器，研究模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及其应用的技术学科。
二、人工智能的研究领域人工智能是一门外向型学科，不仅要求学习它的人了解人工智能的知识，还要求有比较扎实的数学基础和哲学、生物学基础。只有这样，一无所知的机器才能模拟人的思维。因为人工智能的研究领域非常广阔，一般都是面向应用的。主要研究领域都有专家系统，人在哪里工作都可以用，因为人工智能最根本的目的是模拟人的思维。可以概括为八个字：机器智能，智能机器。1.机器智能。比如用电脑打印常用的报表，做一些常规的文字处理，都是程序化的操作，离智能化还很远。但是，用计算机给人治病，做病理诊断，开药，或者用计算机给机器治病，诊断故障，维修，都需要计算机具备人工智能。人工智能学科的一个重要分支是“专家系统”(ES)，简称写论文。就是用计算机模拟、延伸、扩展专家的智力。具有人工智能的计算机应用系统，可以根据专家的知识和经验解决专业问题。如医疗诊断专家系统、故障诊断专家系统等。除了“专家系统”之外，还可以列举很多其他的智能软件系统。如：机器智能软件、智能控制、智能管理、智能通讯软件等。比如IBM的“深蓝”系统战胜了国际象棋大师卡斯帕诺夫，这是计算机机器智能水平的荣誉记录，也是智能人工智能软件的成功范例。2.智能机器“智能机器”(简称IM)研究的是如何设计和制造具有更高智能水平的机器，尤其是更智能的计算机。现在的计算机，虽然经历了电子管、晶体管、集成电路、VLSI等几代发展。在技术和性能上都有了很大的进步。但是，原则上没有大的突破。通常，当人们使用电脑时，不应该只告诉他们：做什么？而且你必须详细正确的告诉电脑：怎么做？也就是说，人们要根据任务的需要，用合适的计算机语言设计相应的软件，编写面向任务的计算机应用程序，并正确操作计算机，加载和启动应用程序，使任务由计算机来完成。在这里，计算机本质上只是一个机械地、被动地执行人编制的应用程序指令的“电子奴隶”，而我不明白我为什么要做这项工作，也就是不知道：为什么？所以，它只是一个低智商，不聪明的人。
“电脑”。那么，如何设计制造一台高智能、高智能的“计算机”呢？这是人工智能另一方面的研究对象和课题任务。人们提出了关于新一代计算机的各种方案，如：用于知识和符号信息处理的“符号处理器”；基于知识库的具有推理能力的“知识信息处理器”；除了“智能计算机”还有很多其他的智能机器，比如基于人工神经网络和分布式结构的“连接器”，还有其他的数据流计算机和控制流计算机。如智能机器人、智能控制器、智能仪器、仪表、智能自动化装置、智能通讯装置、智能网络、智能汽车、智能玩具和各种智能家电。目前人工智能的主要研究内容有：分布式人工智能和多智能体系统、人工思维模型、知识系统(包括专家系统、知识库系统和智能决策系统)、知识发现和数据挖掘(从大量不完整、模糊和有噪声的数据中挖掘有用的知识)、遗传和进化计算(通过对生物遗传和进化理论的模拟揭示人类智能进化的规律)， 人工生命(通过构建简单的人工生命系统并观察其行为来探索初级智能的奥秘)，人工智能应用(如模糊控制、智能建筑、智能人机界面、智能机器人等。 )，等等。人工智能未来的研究方向主要包括：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、知识发现与知识获取、人工智能的应用基础等。
三。总结人工智能是计算机科学、控制、信息论、语言理论、神经生理学、心理学、数学、哲学等学科相互渗透发展起来的一门学科。其研究对象可概括为“机器智能和智能机器”，具体体现为思维、感知和行为三个层次，研究内容可分为机器思维和思维机器，应模拟眼睛，拓展人类智能。虽然人工智能的研究和应用已经取得了很多成果，但是距离全面普及应用还有很长的路要走，还有很多问题需要解决，需要多学科的研究专家共同创造。
