这可能是迄今为止关于人工智能最难读也最全面的文章
湖北省鄂东南省级示范高中2022-2023学年高一下学期期中联考语文试卷
2023年春季鄂东南省级示范高中期中联考高一语文试卷考试时间：150分钟试卷满分：150分一、现代文阅读（36分）（一）现代文阅读I（本题共5小题，18分）阅读下面的文字，完成1～5题。
材料一："最近开始玩ChatGPT，的确很惊人。
"一位科学家近日在社交媒体上感慨。
在他展示的向ChatGPT 发起的挑战中，提出的问题包括如何运营公司、如何管理孩子、为何生育率下降，再到中国的文化和政策问题，GhatGPT大多能应对流畅。
这款当今最火爆的Al语言模型，是美国OpanAI公司旗下的智能聊天工具，属于人工智能应用，其本质属于自然语言处理模型。
从技术原理上来看，ChatGPT背后由大量数据和强大算力做支撑，通过高质量的训练数据，对程序回复进行标注，基于人工反馈的强化学习方法对模型进一步进行微调，使得程序学习人类对于模型回复的评价方式；并对给定的上文与生成回复排序，使其生成结果更符合人类预期。
ChatGPT拥有了认知能力，有了自己的理解力和一定的判断力，它理解自己在说什么，并不是基于已有的文档来匹配问题，而是根据自己学习的知识和推理能力来组织问题，例如它可以做一些解题类的任务，也用来写作诗歌、创作故事、撰写新闻、回答客观问题、聊天、写代码和查找代码问题等。
ChatGPT是自然语言处理（NLP）中一项引人瞩目的进展，它阅览了互联网上几乎所有数据，并在超级复杂的模型之下进行深度学习。
因为语言是人类智慧、思维方式的核心体现，因此，自然语言处理被称作"Al皇冠上的明珠"。
而ChatGPT的出色表现，被认为可能是迈向通用型Al的一种可行路径——作为一种底层模型，它再次验证了深度学习中"规模"的意义。
刘少山谈到，Al科学家们最初的猜想是，Al大发展后，一些蓝领岗位、重复性的工作会首先被取代。
然而，ChatGPT、AlphaFold等工具出来后，人们发现，最先感受到Al冲击的，反而是创造性的工作，而送餐这一类涉及劳动力的工作却没能被取代。
派屈客解读的人工智能第一科普奇文
人工智能，简称本人，是指由人工制造出来的机器，其能够模仿和执行人的行为。
目前，人工智能技术已经广泛应用于各个领域，如医疗、金融、交通、军事等，并且日益成为改变人类社会生活的重要力量。
然而，对于普通大众来说，对人工智能的了解却十分有限，往往只停留在对其宏大概念的理解，却对其具体运作方式和应用场景知之甚少。
为此，我们邀请了著名的科普作家派屈客先生，为我们解读人工智能，带您领略人工智能的奇妙世界。
一、人工智能的基本概念1. 人工智能的来源人工智能的概念最早可以追溯到1956年，当时由达特茅斯学院的一些学者首次提出。
他们认为，人工智能可以通过模拟人类的智能来实现，而这一概念也随后成为了人工智能领域的基本范式。
2. 人工智能的定义人工智能是一种模拟人类智能的技术，其目的是使计算机能够像人类一样思考、学习和解决问题。
人工智能可以通过符号系统、神经网络、进化计算等多种技术手段实现，包括机器学习、自然语言处理、专家系统等。
二、人工智能的发展历程1. 人工智能的起起落落人工智能领域在20世纪50年代至70年代取得了一系列重要的进展，如基于规则的专家系统、图搜索算法、模式识别技术等。
但在20世纪80年代后期，人工智能陷入了一段低谷期，被认为是一场失败的梦想。
直到90年代以后，随着计算机性能的提升和新的技术手段的出现，人工智能才重新焕发了生机。
2. 人工智能的快速发展近年来，人工智能在图像识别、语音识别、自然语言处理、机器学习等领域取得了突破性进展，引发了全球范围内的科技热潮。
大量的资金和人力涌入到人工智能领域，各种新的技术和应用层出不穷，让人工智能逐渐成为了当前科技创新的重要引擎。
三、人工智能的技术原理1. 机器学习机器学习是人工智能的核心技术之一，其通过让机器从数据中学习，从而改善预测和决策的能力。
目前，机器学习技术已经应用到自然语言处理、语音识别、图像识别等各个领域，并取得了显著成就。
2. 深度学习深度学习是机器学习的一种特殊技术手段，其采用多层次的神经网络来模拟人脑的工作原理，以实现对复杂数据的处理和理解。
《拐点：站在AI颠覆世界的前夜》札记
《拐点：站在AI颠覆世界的前夜》阅读札记目录一、内容概要 (2)1.1 书籍背景与意义 (2)1.2 AI领域的当前状况 (3)1.3 个人阅读动机与目的 (4)二、AI技术发展概述 (5)2.1 AI技术的起源与发展历程 (6)2.2 AI技术的核心技术与应用领域 (7)2.3 当前AI技术的热点问题与挑战 (8)三、AI颠覆性分析 (9)3.1 AI对传统产业的冲击 (11)3.2 AI带来的社会变革与机遇 (12)3.3 AI未来的发展趋势与前景 (14)四、拐点来临 (15)4.1 拐点的定义与特征 (17)4.2 拐点时代的到来与影响 (19)4.3 如何应对AI带来的挑战与机遇 (20)五、站在AI颠覆世界的前夜 (21)5.1 个人与组织的应对策略 (22)5.2 政府与政策层面的考量 (23)5.3 社会变革与伦理道德的思考 (24)六、结语 (26)6.1 对AI未来发展的展望 (26)6.2 对人类社会影响的反思 (28)6.3 对个人行动的号召 (30)一、内容概要《拐点：站在AI颠覆世界的前夜》是著名科技观察家吴军博士所著的一本关于人工智能发展历程和未来趋势的著作。
本书通过对全球范围内的AI技术研究、产业应用和市场变革进行深入剖析，揭示了人工智能技术发展的脉络和规律，以及它对人类社会带来的深远影响。
在阅读本书的过程中，我们可以了解到人工智能的发展历程、关键技术、产业应用、伦理道德等方面的内容，同时也能感受到作者对于人工智能未来的乐观态度和对于科技进步的期许。
通过阅读本书，我们可以更好地认识到人工智能的重要性和潜力，以及如何在新的历史时期抓住机遇，共同推动人类社会的进步和发展。
1.1 书籍背景与意义在当前科技飞速发展的时代背景下，人工智能（AI）已经成为引领变革的重要力量。
站在这一历史性的拐点，我们迎来了《拐点：站在AI颠覆世界的前夜》这一著作。
这本书为我们提供了对AI技术的深度解读和对未来世界发展趋势的前瞻性预测，帮助我们更好地认识和理解这个正在形成的世界。
后半篇文章未写实
后半篇文章未写实在现代社会中，随着科技的不断发展和人类社会的进步，人工智能逐渐成为一个备受关注的话题。
人们对人工智能的未来发展充满了期待和疑虑，有人认为人工智能将会给人类带来更多便利和发展，也有人担心人工智能可能会超越人类的控制，给人类社会带来灾难性后果。
那么，人工智能究竟会不会超越人类呢？我们需要明确人工智能的概念。
人工智能是指通过模拟、延伸人的智能实现的一种智能系统，具有感知、学习、推理、决策等功能。
人工智能的发展离不开大数据、机器学习、深度学习等技术的支撑，可以帮助人类完成许多重复性、繁琐的工作，提高工作效率和生活质量。
然而，人工智能的发展也存在一些潜在的风险和挑战。
一些科学家和专家担心，如果人工智能的发展失控，可能会对人类社会造成严重影响。
比如，人工智能可能会取代人类的工作岗位，导致大量失业问题；人工智能还可能会出现意外，造成人员伤亡；甚至可能会出现超级智能，超越人类的智慧和控制范围，给人类社会带来灾难性后果。
因此，我们需要认真思考人工智能的发展方向和应用范围，避免人工智能超越人类的问题。
首先，我们应该加强人工智能的监管和规范，确保人工智能的发展符合人类的价值观和道德标准。
其次，我们需要重视人工智能的安全和可控性，加强人工智能系统的安全防护和控制手段，避免出现意外和风险。
最后，我们还应该加强人工智能与人类的融合和合作，发挥人类的智慧和创造力，引导人工智能为人类社会的发展和进步服务。
总的来说，人工智能的发展是一个不可逆转的趋势，我们无法阻止人工智能的发展，但可以通过合理规划和控制，避免人工智能超越人类的问题。
只有在人类和人工智能共同努力下，才能实现人工智能与人类和平共处，共同推动人类社会的发展和进步。
希望未来的人工智能能够为人类社会带来更多福祉和发展，而不是给人类社会带来灾难和破坏。
《人工智能极简说：人人都能读懂的AI入门书》札记
《人工智能极简说：人人都能读懂的AI入门书》读书记录目录一、书籍概览 (2)1.1 作者介绍及写作目的 (2)1.2 书籍内容概述 (3)1.3 读者群体定位 (4)二、人工智能基础概念篇 (5)2.1 内容描述 (6)2.2 人工智能定义与起源 (7)2.3 人工智能发展阶段 (8)2.4 人工智能技术应用领域 (9)三、关键技术解析篇 (11)3.1 机器学习原理及应用 (12)3.2 深度学习及其技术特点 (13)3.3 自然语言处理技术 (14)3.4 计算机视觉技术 (16)四、人工智能在各领域的应用实践篇 (17)4.1 金融行业应用案例分析 (18)4.2 医疗健康行业应用案例分析 (19)4.3 教育行业应用案例分析 (20)4.4 其他领域应用展望 (22)五、人工智能的伦理与社会影响篇 (23)5.1 人工智能带来的伦理问题与挑战 (24)5.2 人工智能对社会就业的影响分析 (25)5.3 人工智能对人类生活方式的改变 (26)六、未来发展趋势与展望篇 (28)6.1 人工智能未来技术创新方向预测 (29)6.2 人工智能与其他产业融合发展趋势分析 (30)一、书籍概览《人工智能极简说：人人都能读懂的AI入门书》是一本全面介绍人工智能基础知识的科普读物，旨在帮助读者快速了解并掌握人工智能的基本概念、原理和应用。
本书通过通俗易懂的语言和生动的案例，让读者在轻松愉快的阅读中领略人工智能的魅力。
本书的作者是一位资深的人工智能专家，拥有丰富的研究和实践经验。
他她通过深入浅出的讲解，将复杂的理论知识转化为易于理解的概念，使读者能够轻松掌握人工智能的核心要点。
人工智能概述：介绍人工智能的定义、发展历程、应用领域以及未来趋势；人工智能实践：通过实际案例展示人工智能技术的实际应用，培养读者的实践能力。
为了更好地理解和掌握本书的内容，建议读者先了解人工智能基础知识，然后按照章节顺序逐步阅读。
张钹院士：人工智能当前最大问题，不可解释和不可理解
张钹院士：人工智能当前最大问题，不可解释和不可理解这是一场没有悬念的比赛。
5月27日，中国棋手柯洁与人工智能AlphaGo展开三番棋比赛的终局对决。
历经3个多小时的对弈后，柯洁投子认输。
至此，柯洁连输三局完败。
这场比赛在很多人看来，在科学价值层面已经失去看点。
因为，人类在某些方面不如人工智能早已不新鲜，倒是未来人工智能发展中的新挑战也许更值得关注。
人工智能有哪些问题需要解决？未来发展趋势如何？本报记者专访了中国科学院院士、清华大学教授张钹，共同探寻人工智能接下来的种种可能。
人工智能为何近些年大显身手？人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。
从1956年的美国达特茅斯会议算起，明确提出人工智能的概念并开始科学与技术的研究已有61年。
张钹院士从1978年就开始研究人工智能，在他看来，人工智能实际上是让计算机模仿人类的三种功能。
第一种是模仿理性思考，包括推理、决策和规划等，属于人类的高级智能，或者叫逻辑思维。
第二项是模仿感知，对周围环境的感知，包括视觉、听觉、触觉等。
第三项是模仿动作，包括人类手、脚和其它动物的动作。
此外，情感、灵感和创造性等也在研究之列，但相对来讲，进展要小一些。
人工智能模拟大脑神经元网络的某些工作机理，即人工神经网络（ANN），早在上世纪60年代就问世了，为何近些年才开始大显身手？这主要取决于以下三个要素有了长足进步：第一、多层神经网络（深度网）与其相应的有效学习算法，即深度学习算法；第二、大数据；第三、计算资源（计算能力的提高）。
最初并没有把AlphaGo放在眼里由于围棋的复杂度远比象棋高，因此这两种棋类下棋的方法有本质的区别。
下象棋与下其他棋类一样，靠的是推理、预测，即往前看几步。
围棋由于复杂度太高，不可能依靠推理与预测，主要靠“直觉”，即“棋感”与经验。
由于过去大家没有认识到这种区别，采用编写象棋程序的同样方法来编制围棋程序，其结果是围棋程序的下棋水平很低，至多达到业余4-5段的水平，根本不是职业围棋手的对手。
《关于人工智能》非连续文本阅读练习及答案
阅读下面的文字，完成7-9题。
题。
材料一材料一著名物理学家史蒂芬·霍金说：“在我的一生中，我见证了社会深刻的变化。
其中最深刻的，同时也是对人类影响与日俱增的变化，是人工智能的崛起。
简单来说，我认为强大的人工智能的崛起，要么是人类历史上最好的事，要么是最糟的。
我不得不说，是好是坏我们仍不确定。
但我们应该竭尽所能，确保其未来发展对我们和我们的环境有利。
我们别无选择。
我认为人工智能的发展，本身是一种存在着问题的趋势，而这些问题必须在现在和将来得到解决。
”本身是一种存在着问题的趋势，而这些问题必须在现在和将来得到解决。
” 中科院院士张钹认为：人工智能与人类不一样，它不会举一反三，更不会“知其所以然”。
使用这样的人工智能系统需要十分小心。
世界上没有免费的午餐，机器通过“黑箱”学习餐，机器通过“黑箱”学习((深度学习深度学习))方法取得的智能，由于与人类认知行为存在根本差异，因此也将带来潜在的风险。
智能机器不是代替人，而是要协助人做好工作。
人和机器各有优势，要互相了解才能实现人机协作，但人还是人机关系的主导者。
依照这种思想，才可能将人工智能引向人机合作的发展道路。
路。
(摘自《教育家》，摘自《教育家》，20172017年11月)材料二材料二(选自“搜狐科技”，选自“搜狐科技”，20182018年3月21日)材料三材料三虽然人工智能发展很快，人工智能学术进步，一些人工智能拥有深度学习算法，拥有较强的语音识别和图像识别能力。
但是人工智能还不能真正地理解我们所看、所说、所思、所想，就像个弱智。
所以说，人工智能的发展面临瓶颈，如何让机器拥有常识，熟悉我们的思维世界，这将是一项技术难题。
颈，如何让机器拥有常识，熟悉我们的思维世界，这将是一项技术难题。
现在的硬件技术发展可以说相当迅速，但是我们的社会生活中还没有普遍使用机器人助手。
很大程度上是因为相关软件技术的不成熟，使得机器缺少一个系统性的思维过程去指挥复杂的组织结构。
《人工智能》读后感1000字
《人工智能》读后感1000字《人工智能》读后感1000字（通用6篇）当细细地品读完一本名著后，相信大家的视野一定开拓了不少，此时需要认真思考读后感如何写了哦。
你想好怎么写读后感了吗？下面是小编为大家整理的《人工智能》读后感1000字，希望对大家有所帮助。
《人工智能》读后感1000字篇1因为我本人硕士毕业论文用到的就是bp神经网络，所以我也是对人工智能的底层逻辑大体上了解一些皮毛。
我个人觉得人工智能就是机器或者系统可以像人一样进行学习经验、思考判断，通过输入层，中间层，输出层来最终做出决策。
而其中中间层是一个设定好规则的黑箱，里面具体运算方式其实很复杂，就像人类大脑，思考了哪些、信号怎么传递的，其实一般人也是不知道的，但就是能做出决策来。
这本书介绍了人工智能的历史，基本原理，需要关注的地方，对人类社会的挑战，以及各国做出的策略。
但是我认为本书最大的作用是让我对于人工智能开拓了视野，原来只是去考虑机器怎么思考，是有形的机器还是无形的系统。
实际上人工智能的安全问题(战争机器人的出现、阿西莫夫机器人三定律)，伦理问题(是否要给机器人以人的地位)，道德问题(由于设计人员或多或少的原因导致机器识别黑人为黑猩猩这种道德问题)，法律问题(无人骑车撞人事件是处罚研发人还是拥有者还是机器本身)，对人类工作的挑战，可能会导致大多数人失业等问题。
我觉得对于人工智能的时代，目前来看还是炒概念，不可否认随着阿尔法狗的出现代表着新时代的人工智能算法层级的一大进步，但是人工智能如果想进入到目前各行各业还是要走很长时间的。
但是很多专业领域可以操作使用，尤其在仅仅靠系统判断的领域，比如预测，投资等。
因为真正需要作业的工作，不仅仅要系统智能还要硬件上可以配套。
但是人工智能的时代可期，十年后应该可以渗透到人的身边。
还有上面谈的法律伦理道德等问题。
这些问题的抛出者一般是政府方面，我认为如果对于新兴事物政府要是全想到了社会的前面就不会有什么创新了。
人工智能的阅读理解
人工智能的阅读理解嘿呀，咱们今天来聊聊一个超酷的事儿——人工智能的阅读理解。
这事儿可有趣啦。
你知道吗，这就好比是教一个超级聪明但又有点调皮的小孩子读书识字，还得让他理解文章的意思呢。
这个超级聪明的“小孩”啊，要面对各种各样的文字内容，就像我们在学校的时候读课文一样。
阅读理解对它来说可不是一件简单的事儿哦。
就像我们人在做阅读理解的时候，会遇到生字词，会搞不懂作者的一些奇怪想法。
这个“小家伙”也会碰到这些问题呢。
比如说，有些文字表达特别隐晦，我们人读起来都要琢磨半天，那对于它来说，就像是在迷宫里找出口一样困难。
那它是怎么学会阅读理解的呢？这可就像是一场奇妙的冒险之旅啦。
它得先看好多好多的文章，就像我们小时候看故事书一样，看的多了，就开始慢慢有点感觉了。
不过呢，它可不是像我们那样，随便看看就完事儿了。
它得把这些文章拆成一块一块的小部分，就像拆乐高积木一样。
然后去分析每个小部分都是干啥的，这个词和那个词之间有啥关系。
它在阅读理解的时候，还得考虑文章的类型呢。
是故事性的文章，还是那种充满了各种数据和理论的文章。
要是故事性的文章，那就要搞清楚故事的主角是谁，发生了什么事儿，最后的结局是啥。
要是那种数据和理论的文章，那就得更头疼啦，得理解那些数字、术语的含义，还要明白它们之间的逻辑关系。
有时候啊，这个“小家伙”也会犯错。
就像我们做错题一样。
比如说，它可能会误解了作者的一些幽默或者讽刺的表达。
我们人都知道，有时候作者会说反话，但是这个“小家伙”可能就会按照字面意思去理解，然后就闹笑话了。
不过呢，它也有很厉害的地方。
它可以快速地处理大量的文章，比我们人可快多了。
而且啊，它还能从很多文章中总结出一些我们可能都没发现的规律。
比如说，它能发现不同作家在描写同一个东西的时候，会有一些相似的用词或者手法。
但是呢，它的阅读理解能力和我们人还是有区别的。
我们人在阅读的时候，会带着自己的情感、经历去理解文章。
比如说，我们读到一篇描写故乡的文章，可能就会想起自己的家乡，那些美好的回忆就会让我们对文章有更深的理解。
可怕的人工智能散文(共3页)
可怕的人工智能散文[范文仅供参考，自行编辑使用]可怕的人工智能散文昨天下班路上听“得到”对《必然》这本书的讲解，其中有谈到人工智能对人类的影响，我的认知也因此被重塑，并引发进一步思考。
之前我对人工智能的态度多少有些恐慌，甚至觉得“可怕”。
为什么恐慌？恐慌从哪来？恐慌就从一篇篇说未来70%的工作将会被人工智能所替代的文章中来。
70%的工作被取代，这意味着什么？意味着我们的饭碗要被这些人工智能给抢了！有段时间，我还为此认真地想过我现在的工作会不会被人工智能取代，结果发现很大概率会。
这能不恐慌吗？可恐慌又能怎么办，并不清楚下一步要怎么做，也只能走一步看一步。
因此，对于人工智能“恐慌”的认知底色一直存在着。
此外，我可能也受了科幻电影的影响，给人工智能勾勒出来的形象，不仅是能打败李世石的可以深度学习的程序，更是要与人类对抗、意在取代人类的怪物。
好在听了昨天的讲解，让我发现自己的想法过于幼稚，也因此消解了恐慌。
讲解里提到，人类对于人工智能的恐慌其实有些盲目，因为很多工作其实交给人工智能去做更合理，比如不断搬起重物、一天24小时无休工作、采摘水果、打扫卫生等等，这些工作虽然一直都是人类自己来做，但并不等于说这些必须、只能由人类来做。
如果把这些工作交给人工智能，他们不仅能做得很好，也可以把人类从这些重复性的机械劳动中解放出来，去从事更有意义更有价值的工作，发挥人类优势，去做那些人工智能还做不来只有人类可以做的.事。
这一点我很认同，比如扫地这件事，一直都是自己做，可又觉得每天把时间花在这上面有些浪费。
但有了扫地机器人后，它扫它的地，我看我的书，虽然笨拙了点，但相当轻松地就把我从扫地这件事上解放了出来。
而我们之所以对“被人工智能抢饭碗”感到恐慌，是因为存在这样一个隐形假设——只有工作才有饭吃，一天不工作就一天没饭吃。
但事实并非如此，随着经济发展物质越来越丰富，打个不严谨的比方，从前工作一天换来的报酬可能只够解决一餐温饱，在《疯狂原始人》这部电影里，全家人从早忙到晚获得的食物也只够解决一顿早餐，而现在工作一天也许已够解决全家人一周温饱，那未来说不定工作一天可够一个月，甚至一年的。
《人工智能》读后感_2500字
《人工智能》读后感_2500字《人工智能》读后感2500字这本书是对人工智能的科普。
在作者内容的基础上，整理了以下5个关键的问题。
1.理解“人工智能”。
常见的对人工智能的理解有五种：（1）人工智能是机器完成让人觉得不可思议的事情。
这个定义反映的是普通大众认知方式。
问题在于人们会因时代不同，评判者的经验不同给出不同的标准。
每当新的事物诞生后，媒体和大众会根据自己的认知将其判定为人工智能，而不论实质是否包含智能，当新事物的原理逐步普及，人们便觉得稀松平常。
计算机下棋的历史很好的说明了这个理解的缺陷。
（2）人工智能是与人类思维方式一致的计算机程序。
这是人工智能发展早期的认知方式，人们尝试用逻辑的方式建立知识库和专家系统，虽然在局部领域有所小成，但很难横向扩展，比如翻译领域，最早基于专家系统的机器翻译可以解决部分问题，但面向更宽广领域时捉襟见肘，直到统计模型和深度学习崛起。
另一方面，在仿生学方面，人类对大脑如何实现学习，记忆，归纳，推理等思维方式还缺乏认识。
（3）人工智能是与人类行为方式相似的程序。
这是偏向实用主义的认知方式，这种方式有现实意义，但是本质上讲，模型虽然可以聪明的工作，但并非真正理解。
如深度学习的自然语言模型，模型将语言分解为字或词的信号序列，实际并非理解字或词的具体含义，但是输出的结果却像人类的理解一样。
（4）人工智能是会学习的计算机程序。
这个概念基本将人工智能等同于机器学习，问题在于机器学习基于大量样本学习，但归纳和抽象能力不够。
比如机器学习模型通过海量的样本可以识别汽车，而一个三四岁的儿童在看过一辆汽车后，很容易识别另外一辆完全不同的汽车。
（5）人工智能就是根据对环境的感知，做出合理的行动，并获得最大收益的计算机程序。
这是教科书定义。
2.当前的人工智能处于什么阶段？高德纳曲线概括了大多数技术的发展历程。
人工智能目前正处于第三次浪潮中。
（1）20世纪50年代-60年代，伴随着通用计算机的诞生，人工智能在实验室崭露头角。
【初一作文】AI时代需谨慎“恶之平庸”
【初一作文】AI时代需谨慎“恶之平庸”社会心理学家阿伦特在解读希特勒手下纳粹集中营大肆屠杀犹太人提出了“恶之平庸”的理论，即当罪恶的长链延伸到一定长度而不可直接辨认时，所有长链上的一颗颗零件只会机械地重复其本职工作，本能抛弃了人性本应该有的价值选择和道德感知能力，呈现出没有丝毫罪恶感的冷漠的“平庸”。
时光如梭，当人类社会步入人工智能时代，计算机科技革命全面爆发的繁荣时期，计算机行业巨头苹果公司总裁库克头脑的思维却与阿伦特“恶之平庸”的理论跨越时空，奇迹般地有了交叉点。
他以为，他不担心人工智能会让计算机像人类一样思考，他所真正警惕的是人类像计算机一样思考，失去了价值观和同情心，罔顾后果。
犹太民族惨绝人寰的血肉屠杀感知的阴影不足以使人不敢轻视“恶之愤世嫉俗”的论调，然而ai时代，我们更需谨慎“恶之愤世嫉俗”。
人工智能的星火使人类历史上第一次发生燎原之势，这场科技革命之火究竟为人类进步再迎璀璨之光或者推至人性消弥抹杀的恐惧深渊，尚未可知。
人类的思维何以被计算机无形地操控，无形间丢盔弃甲成为被动的一方？大时代背景下人类逐渐陷入思维惰性或可解释一端。
计算机的高度化普及轻易地将人们引向了懒于思考的危险地域。
如若可以在既定的编写好的轨迹上重复着自己的本职工作，岂不是省却了一番手忙脚乱，岂非妙哉？无数人同当年集中营中的纳粹军官一样，溺毙于思维惰性的温床中，本能地忘却了人与机器的区别之分。
其二，计算机科技无缝未入地扩散入人类生活的角落，原本完备的时间被碎化，人与人之间的交流频率日趋增加，阶级壁垒无形间又高筑一层，人情温暖瞬时间又消磨了一分。
正像卡夫卡小说“变形记”中的格里低尔，高度机械化的生活逼使他变小构成一只“丑恶、可憎”的甲虫，在“摸”天下了父母兄弟最后一滴稀的亲情之后，永远地离开了冰冷的世界，可以他的亲人却因此获得了“证悟”，祷告生活重返“正轨”的梦想终于同时实现。
他们早已不是父亲、母亲、妹妹，而是被计算机思维压低地行尸走肉罢了。
2023年高考作文热点素材解读：人工智能Chat GPT
2023年高考作文热点素材解读：人工智能Chat GPTChatGPT是什么？Chat GPT是一种全新聊天机器人模型，它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，并协助人类完成一系列任务。
它能够回答后续问题、承认错误、质疑不正确的假设，还能拒绝不适当的请求。
他能撰写邮件、论文、脚本，制定商业提案，创作诗歌、故事。
据调查，美国 89% 的大学生在用 Chat GPT 做作业。
最近，Chat GPT给以色列总统写演讲稿，骗过现场2万听众。
说白了，这比爱迪生发明电灯，福特发明汽车更有划时代的意义！适用话题1.科技力量、 科学法则2.人工智能、 人类智慧3.工作机会、 脑力负担4.伦理与法律、 底线与选择5.创造力与生产力 、 新机遇与新消费6.逻辑理性、 情感人文7.奋斗努力 、价值意义精彩标题1.未来已来，值得期待2.我思故我在，莫斯何足惧3.文心一言，改变世界4.人类命运，人类选择5.唯情感和思考不可替代6.张开科技翅膀，恪守人文底线7.秉人文之光，照科技幽途8.智能应用“出圈”莫“出轨”9.守正人文底线，莫让科技“狂飙”10. AI新蓝海，人类的未来金句集锦1. 只有你想不到，没有Chat GPT办不成的。
（适用话题：科技力量 人类未来）——比尔·盖茨2. 提出一个问题往往比解决一个问题更重要。
（适用话题：问题 发现 学习 进步）——爱因斯坦3. 成为一个具有个人魅力人格体的自媒体人，提供情绪价值，喜怒哀乐，这是目前Chat GPT无法取代的。
（适用话题：智能 思考 ）——张志雪4. 很多人疯狂地陷入了Chat GPT循环中，我们离强大到危险的人工智能不远了。
（适用话题：人工智能 生存危机 ）——马斯克5. 人类一思考，上帝就发笑。
（适用话题：思考 未来）——米兰昆德拉6. 有好奇心，有想象力的人将会借助Chat GPT成为新的网红自媒体大V。
（适用话题：好奇心 想象力价值）7. 也许人工智能会帮助你工作。
三体读书心得体会范文800字精选
三体读书心得体会范文800字精选《三体》是很棒的硬科幻小说，带给我酣畅淋漓的阅读体验。
大刘或许不是一个文学功底深厚的文学家，但却是一个苦心经营、造诣极高的小说家。
他单枪匹马地将中国科幻小说带向了世界顶级的水平。
你看了三体之后感想如何呢?三体读后感该怎么写呢?一起来看看吧!三体读后感1把书盖上，总结一下。
其一，善战者无赫赫之功这是一个喜剧吗?好像是的。
文尾罗辑利用同归于尽的手段胁迫三体文明放弃了入侵，其实我觉得很可笑，当整个太阳系笼罩于三体人的目光中，他们没有理由发现不了罗辑潜藏着的战略意图。
我不敢妄自揣测三体文明的人工智能达到了何等高度，但想必在那几个世纪里他们的目光都在注视着太阳系，他们的人工智能的主要工作，自然也是在分析地球人的战略意图，尤其是三体人对于太阳系是如此的志在必得，他们就更没有理由忽略罗辑在他们眼皮底下搞的动作。
即使退一万步说，他们因为不通谋略的缘故而忽略了罗辑的作为，但是我却不能相信他们的人工智能竟然会忽略这样巨大的潜在危机。
如果真是如此，那么我对于人工智能的未来将万念俱灰，因为科学技术即使达到了三体文明这样的高度，竟然也能被小小的地球蒙蔽。
也许这本书最大的硬伤就在于地球居然战胜了三体文明。
其二，目光短浅的我们如何能够揣测浩渺的星空费米悖论：从理论上讲，人类能用100万年的时间飞往银河系的各个星球，那么，外星人只要比人类早进化100万年，现在就应该来到地球了。
换言之，“费米悖论”表明了这样的逻辑悖理：a.外星人是存在的——科学推论可以证明，外星人的进化要远远早于人类，他们应该已经来到地球并存在于某处了;b.外星人是不存在的——迄今为止，人类并未发现任何有关外星人存在的蛛丝马迹。
(摘自百度百科) 书中用“黑暗森林”的假说解释了“费米悖论”，这是本书最大的亮点。
在读本书之前，我也模模糊糊看到过“费米悖论”，并未细想，但也很奇怪，为什么没有外星文明访问地球，并留下正式的官方文档。
“黑暗森林”假说恰能解释我的部分疑惑，并且主角也是利用这个结论来制胜三体文明。
陕西省延安市吴起县吴起高级中学2025届高三语文第一学期期末达标检测模拟试题含解析
陕西省延安市吴起县吴起高级中学2025届高三语文第一学期期末达标检测模拟试题注意事项1．考试结束后，请将本试卷和答题卡一并交回．2．答题前，请务必将自己的姓名、准考证号用0．5毫米黑色墨水的签字笔填写在试卷及答题卡的规定位置．3．请认真核对监考员在答题卡上所粘贴的条形码上的姓名、准考证号与本人是否相符．4．作答选择题，必须用2B铅笔将答题卡上对应选项的方框涂满、涂黑；如需改动，请用橡皮擦干净后，再选涂其他答案．作答非选择题，必须用05毫米黑色墨水的签字笔在答题卡上的指定位置作答，在其他位置作答一律无效．5．如需作图，须用2B铅笔绘、写清楚，线条、符号等须加黑、加粗．1．阅读下面的作品，完成各题。
人文与科技：对话的必要与可能陈平原得益于科技迅猛发展，今天人类的日常生活比五十年前或两百年前变得丰富且便捷多了；可大多数人是否因此就充满幸福感，那是另一回事。
我们无法论证自己比唐代人或古希腊人更智慧或更幸福。
今人对数据充满敬意，可哲学、文学、艺术、宗教、伦理、道德等，恰好是无法数据化的。
“不科学”不等于没有价值。
反过来，应该在哲学层面思考，这些威力巨大的科技发明，犹如洪水猛兽，若不加驯服，会不会反过来吞噬我们的未来？技术进步无法阻挡，但其对于人类思想及道德的挑战不能忽视。
起码必须未雨绸缪，不能任凭某种科技（比如信息科技）单兵究进。
俗话说，有一利必有一弊，谈论某一科技发明的好处时，请允许我弱弱地问一声，那缺点呢？到底是利大还是弊大，推行之前得好好斟酌。
这么考虑问题，决策的步子自然会慢些，但犯大错的几率较少。
这里说的是思想方法，不针对哪一项具体的科技成果。
而这么思前想后故显得“优柔寡断”的，十有八九是人文学者。
人工智能的实际进展及未来，我不懂。
前一阵子见到一中学生，他特别渴望电脑与人脑合一，那样就不用复习考试了，定时升级就行。
人工智能连接人类大脑，据说很可能从科幻小说走向现实世界，而这将彻底颠覆人类的学习方式以及教育制度。
2019年高考语文《关于“人工智能”》现代文阅读试题及答案汇编
《关于“人工智能”》高中语文现代文阅读试题及答案汇编学校:___________姓名：___________班级：___________考号：___________一、现代文阅读阅读以下文段，完成小题。
人工智能安全性问题的根本，并不在于它能否真正超越人类，而在于它是否是一种安全可靠的工具和人类是否对其拥有充分的控制权。
就像高铁、飞机等交通工具那样，虽然它们的速度远远超过了人类，但人类拥有绝对控制权，所以人们相信它们是安全的。
为了实现对其控制的目标，首先需要对人工智能的自主程度进行限定。
虽然人工智能发展迅速，但人类智能也有自己的优势，比如目前人工智能的认知能力还远不如人类智能。
我们可以充分发挥人工智能在信息存储、处理等方面的优势，让它在一些重大事件上做人类的高级智囊，但最终的决定权仍在人类。
比如，当我们把人工智能应用于军事领域时，我们可以利用人工智能来评估危险程度，以及可以采取的措施，但是否应该发动战争、如何作战等重大决策，还是需要掌握在人类自己手里。
正如霍金斯所说的那样：“对于智能机器我们也要谨慎，不要太过于依赖它们。
”与限定人工智能的自主程度类似，我们也需要对人工智能的智能水平进行某种程度的限定。
从长远来看，人工智能是有可能全面超越人类智能的。
从人工智能的发展历程来看，尽管它的发展并非一帆风顺，但短短六十年取得的巨大进步让我们完全有理由相信将来它会取得更大的突破。
从世界各国对人工智能高度重视的现实情况来看，想要阻止人工智能的发展步伐是不现实的，但为了安全起见，限定人工智能的智能程度却是完全可以做到的。
我们应当还需要成立“人工智能安全工程”学科，建立人工智能安全标准与规范，确保人工智能不能自我复制，以及在人工智能出现错误时能够有相应的保护措施以保证安全。
人们对人工智能安全问题的担忧的另一主要根源在于，人工智能的复制能力远胜于人类的繁衍速度，如果人工智能不断地复制自身，人类根本无法与其抗衡。
因此，在人工智能的安全标准中，对人工智能的复制权必须掌握在人类手中。
《人工智能概论》试卷
《人工智能概论》试卷一、选择题1、人工智能是一门。
() [单选题] *A、数学和生理学学科B、心理学和生理学学科C、语言学学科D、综合性的交叉学科和边缘学科(正确答案)2、在人工智能的()阶段开始有解决大规模问题的能力。
() [单选题] *A、形成时期(正确答案)B、知识应用时期C、新神经网络时期D、算法解决复杂问题时期3、人类的学习类型不包括() [单选题] *A、计算学习(正确答案)B、记忆学习C、规则学习D、交互学习4、智能就是能够做到()等层面的事情。
() [单选题] *A、定理证明B、专家系统C、深度学习D、以上都是(正确答案)5、人工智能在医学领域的应用包括()。
[单选题] *A、读片B、标本分类C、疾病诊断D、以上都是(正确答案)6、人工智能在投资领域的作用不包括()。
[单选题] *A、机器学习(正确答案)B、自然语言处理C、执行高效D、知识图谱7、计算机()编程语言常常会应用于人工智能的开发库。
[单选题] *A、C++B、Python(正确答案)C、JAVAD、Delphy8、人工智能应用研究的两个最重要最广泛领域为() [单选题] *A、专家系统、自动规划B、专家系统、机器学习(正确答案)C、机器学习、智能控制D、机器学习、自然语言理解9、下列不是知识表示法的是()。
[单选题] *A、计算机表示法(正确答案)B、“与/或”图表示法C、状态空间表示法D、产生式规则表示法10、下列关于不确定性知识描述错误的是()。
[单选题] *A、不确定性知识是不可以精确表示的B、专家知识通常属于不确定性知识C、不确定性知识是经过处理过的知识(正确答案)D、不确定性知识的事实与结论的关系不是简单的“是”或“不是”。
二、填空题1、目前人工智能的主要学派有三家:______、______和______。
[填空题] *空1答案：符号主义空2答案：连接主义空3答案：行为主义2、问题的状态空间包含三种说明的集合，______、操作符集合F以及______。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
这可能是迄今为止关于人工智能最难读也最全面的文章2016-07-13 分享人：张颖以AlphaGo战胜李世乭为节点，人工智能又一次闯入人们的视野中，甚至于有人将2016年视为“人工智能元年”（当然这可能是第N次某个特定的年份被冠以元年这样的称号）。
1927年的《大都会》或许塑造了影史上最早的人工智能机器人形象——人造玛利亚；1956年，人工智能被确立为一门学科。
从最初，人们就始终在关注两个问题：计算机怎样接近智能？接近到什么程度？技术阻碍发展，发展突破阻碍，如此无限循环……是人工智能发展史的最好写照。
伴随着科学家无比热情的同时，是各种“人类式”的担心。
AI来自何处，去向何方，“人类终将毁于自己创造的智能之手”这一命题是否成立？“你执着于耳听为虚，眼见为实，大凡这种人都有大彻大悟的期待，聊可安慰的是，如此就已经离真理不远了”——今天分享的文章很系统详细地针对人工智能做了梳理，以下，Enjoy：来源/经济学人编译/创业投资笔记(ID:starterzoo_com)题图/《机械姬》剧照1. 「机器问题」重现从最初的屡屡失败，到现在的朝气蓬勃，人工智能会导致大面积失业甚至让人类灭绝吗？或许历史会给我们一些有用的线索。
有些人害怕机器会抢走所有人的工作，而只是有选择地让少数人受益，并最终彻底颠覆社会。
然而在历史上，类似的一幕曾出现过。
两个世纪前，工业化的浪潮席卷英国，与今天同样的担忧曾引发了激烈的争论。
那个时候，人们不说「工业革命」而大谈「机器问题（machinery question）」。
1821年，经济学家David Ricardo 第一个表达了这种看法，他重点关注「机器对于不同社会阶层的利益的影响」，特别是「劳动阶级怀有的意见，他们认为使用机器通常会不利于他们的利益」。
1839年，Thomas Carlyle （苏格兰哲学家，被看作是那个时代最重要的社会评论员）对所谓「机械恶魔（demon of mechanism）」予以了抨击，他写道，「机械恶魔」破坏性的能力将会扰乱整个工人团体。
现在，这个「机器问题」卷土重来，虽然它伪装成了另外一副样子——人工智能（AI）技术正突飞猛进，机器得以执行曾经只有人才能胜任的各种任务。
科学家，经济学家和哲学家正在热议人工智能技术的潜在影响。
这种影响可能是非常深刻的。
因为人工智能技术，之前看起来不可能自动化的工作——从放射科到法律工作——现在也同样面临着危机。
2013年，牛津大学的Carl Benedikt Frey 和Michael Osborne 进行了一次调查研究，其结果后来被人们广泛引用，该研究发现美国有47% 的工作有很高的可能性会在不久后被「计算机资本取代」。
更近的一个报告是：美国美林银行预测，2025 年以前，人工智能的「每年产生的创造性破坏的影响」可能会达到14到33万亿美元，其中包括因人工智能实现了知识工作自动化，导致雇佣成本减少的9万亿美元，制造业和医疗护理开销减少的8万亿美元，以及部署无人驾驶汽车和无人机后因效率提升增加的两万亿美元。
智囊机构麦肯锡全球研究院（McKinsey Global Institute）说，人工智能正在促进社会发生转变，这种转变比工业革命「发生的速度快10 倍，规模大300 倍，影响几乎大3000倍」。
跟两个世纪前的人们一样，很多人担心机器会让几百万人下岗，引发不平等问题和社会动乱。
Martin Ford 曾写过两本关于自动化威胁的畅销书，他担心中产阶级的工作将会消失，经济流动性将（即个人，家庭或团体提高经济水平的难易程度）停止，财阀们会「将自己关在封闭式小区或精英城市里，还可能有自动化军事机器人和无人机在旁保护。
」还有人则担心，人工智能会威胁人类的生存，因为超级智能计算机可能不会认同人类的目标，转而攻击创造它们的人类。
很多人表达过这类担忧，比如物理学家史蒂芬·霍金。
更让人惊讶的是，伊隆·马斯克，火箭公司SpaceX 和电动汽车制造商Tesla 的创始人，也有同样的想法。
与Carlyle 相似,马斯克警告人类：「我们正在用人工智能召唤恶魔。
」他的特斯拉汽车可以利用最新的人工智能技术实现自动行驶，但马斯克却担心未来的人工智能霸主可能会太过强大，失去人类的控制。
他说：「马可·奥勒留（罗马帝国贤君）当国王挺好的，但如果国王是卡利古拉（罗马帝国早期的典型暴君）情况就不太乐观了。
」有人看到风险，有人洞见机遇。
投资者正在不断涌入这个领域，科技巨头们则在不断收购人工智能创业公司，并争先吸引学术界最优秀的研究人才。
根据数据分析公司Quid 的研究数据，在2015年，人工智能企业的成本创下85亿美元的记录，几乎为2010年的四倍。
投资公司Playfair Capital 的Nathan Benaich 说，2015 年人工智能企业的投资轮数比上一年多16%，而与此同时科技产业整体投资轮数减少了3%。
Playfair Capital 是一家基金管理机构，该公司在人工智能的投资组合达到25%。
「XX＋人工智能」取代了「XX行业的Uber 」，成为创业公司默认的商业模式。
谷歌，Facebook，IBM，亚马逊和微软都想方设法在云端建立人工智能服务的生态系统。
「这项技术将会用在各行各业中，只要这个行业有任意种类的数据，图像，语言等数据类型都可以。
」MetaMind 的创始人Richard Socher 说，「人工智能将遍地开花。
」MetaMind 是一家人工智能创业公司，最近被云计算巨头Salesforce 收购。
这意味什么？本篇特别报道将会审视这项新科技的崛起，探索它对工作，教育，政策的潜在影响，思考它在道德和监管方面的作用。
同时，本文还思考了能从机器问题最初的答案中学到的东西。
AI 引发的担忧和热情不相上下，同时带来了很多问题，然而值得记住的是，其中的很多问题我们在以前都曾问过，并已经有了答案。
2. 技术：从无法工作到神经网络人工智能的繁荣基于传统与现代想法的结合。
人工智能如何从刚开始的傲慢与失望，突然成为科技界最热门的领域呢？人工智能（artificial intelligence）这个术语最早被写在1956 年的一份研究计划中，该计划声称「如果一个精心挑选的科学家小组花一个夏天一起研究，就能使机器解决各种人类无法解决的问题……」，从而实现重大的进步。
那被证明只是疯狂过度地乐观，人工智能虽然偶有突破，但其承诺的远比其所能提供的多得多。
最终，大多研究者都避免使用这个术语，而更喜欢用「专家系统」或「神经网络」。
现在「人工智能」的名誉恢复和重新兴起要追溯到2012 年被称为ImageNet 挑战赛的在线竞赛。
ImageNet 是一个拥有数百万张图片的在线数据库，所有图片都有人工做的标签。
对于任何给定词，例如「气球」或「草莓」，ImageNet 里都能找到上百张对应的图片。
每年的ImageNet 竞赛鼓励该领域的人在计算机识别和自动标记图片上进行比赛，并衡量他们的进展。
这些系统首先使用被正确标记的图片集进行训练，然后挑战标记之前没见过的测试图片。
在后续的研讨会上，优胜者会分享并讨论他们的技术。
2010 年获胜的系统可以正确标记72% 的图片（人类平均有95% 的准确率）。
2012 年，多伦多大学的Geoff Hinton 带领的团队实现了85% 的准确率，这要归功于一项叫「深度学习」的新技术。
这带来了一种长远快速的改进，在2015 年的ImageNet 竞赛上，一个深度学习系统以96% 的准确率第一次超过了人类。
2012 年的成果被认为是一项突破，但Yoshua Bengio 说，他们依靠的是「结合以前已经有了的东西。
」Yoshua Bengio 是蒙特利尔大学的计算机科学家，他与Hinto 以及另外几个人被称为深度学习的先驱。
大体上，这项技术使用了大量的计算和训练数据，对来自人工智能发展初期的一个旧思路进行改进，这个旧思路也就是人工神经网络（ANN）——这是生物学启发的人工神经元（脑细胞）网络。
在生物大脑中，每个神经元都能被其它神经元触发，将输出的信号馈送给另一个神经元，而且此神经元的输出也能继续触发其它神经元。
一个简单的ANN 网络有一个输入神经元层，在这里数据被馈送进网络中；还有一个输出层输出结果，中间可能还会有三两个隐藏层对信息进行处理。
（实际中，ANN 网络全部在软件中模拟。
）网络中的每一个神经元都有一系列的「权重」和一个「激活函数」控制着输出的信号发射。
训练一个神经网络涉及到对神经元权重的调整，以便一个给定的输入产生期望的输出。
ANN 在20 世纪90 年代早些时候就已经实现了一些有用的结果，例如识别手写数字。
但在完成更为复杂的任务上，ANN 陷入了困境。
在过去的十几年中，新技术的出现和对激活函数的一种简单调整使得训练深度网络变得可行。
同时，互联网的兴起产生了数十亿可用于目标训练的文档、图片、视频数据。
这所有的一切都需要大量的数字操作能力，而2009 年左右当几个人工智能研究团体意识到个人计算机和视频游戏机上用于生成精致画面的GPU 也同样适用于运行深度学习算法之后，计算能力也不再是个问题了。
斯坦福大学由吴恩达带领的一个人工智能团队发现GPU 能够几百倍地加速深度学习系统。
然后，训练一个四层的神经网络突然就变得很快了，由之前需要花费几周的时间变成了不到一天时间。
GPU 生产商NVIDIA 的老总黄仁勋说这是一个令人高兴的对称：GPU 这一游戏工作者用于为游戏玩家构建幻想世界的芯片也能用于帮助计算机通过深度学习理解真实世界。
ImageNet 的结果显示了深度学习的能力。
突然间，深度学习就获得了关注——不只是在人工智能界，而是在整个科技产业界内！深度学习系统因此变得更加的强大：20 或30层的网络变得很常见，微软的研究人员曾建立过152 层的网络。
更深层的网络能进行更高水平的抽象并产生更好的结果，事实证明这些网络擅长解决众多领域的难题。
「让人们激动的是这一领域的一种学习方法：深度学习，能够应用于众多不同的领域，」谷歌机器智能研究部门负责人、如今负责搜索引擎的John Giannandrea 表示，谷歌正在使用深度学习提升其网页搜索结果的质量、理解智能手机端的口语指令、帮助人们在他们的照片中搜索特定的图片、推荐电子邮件的自动回复、改善网页的翻译服务，并且帮助它们的自动驾驶汽车理解周围环境。
学习如何学习深度学习有很多不同的方式。
最普遍使用的是「监督学习（supervised learning）」，这项技术能使用标记样本集训练系统。
例如，过滤垃圾邮件：收集出邮件信息样本的大数据集，每一个都标上「垃圾邮件」或者「非垃圾邮件」。
一个深度学习系统能够使用这些数据集进行训练，重复的进行样本训练进而调整神经网络内的权重，提高评定垃圾邮件的准确率。