gpt人工智能寫論文（人工智能 寫論文）

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關于gpt人工智能寫論文的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

• 1、人工智能寫出一篇文章，不想消滅人類，怎樣看待？

• 2、人工智能神經網絡論文

• 3、chatGPT是什么意思？

• 4、人工智能時代的危機與預防論文1500字

一、人工智能寫出一篇文章，不想消滅人類，怎樣看待？

人工智能被人類開發(fā)出來是為了方便我們人類的生活，幫助人類處理一些事物，它的優(yōu)點在于其擁有龐大的數據庫，可以在網上調取大量的資源為其所用，運算能力快，能夠在短時間內完成一個人很長時間的工作量。人工智能目前現在已經走進了千家萬戶，例如智能家居，物聯網。在我們手機里也能看見它的蹤影，它可以捕捉我們的生活習慣、活動軌跡，為我們智能的推送一些相關的服務。

而且現在的人工智能已經具備了自我學習的能力，和簡單的人機交互能力，不過目前我們想要看到電影場景中那種類似于人形的智能管家、具有意識的超級機器人還遠遠沒有實現。所以我們有時也戲稱現在的人工智能就是個人工智障，有時它會錯誤的執(zhí)行人為命令，而且只有當你喚醒它的時候，才能使用，感覺一點也不方便。不過就現階段的人工智能也有戰(zhàn)勝我們人類的地方，例如能夠在圍棋上戰(zhàn)勝人類的AlphaGo，能夠在短時間內運行模擬很多種不同的路徑，選擇最優(yōu)的落點。

像在這種依靠強大知識儲備、超強運算速度的事情上，我們人類大腦確實不行，這也讓我們看到未來人工智能的發(fā)展前景。由于我們人類是那種喜歡聯想、容易居安思危、具有意識的智慧生物，我們除了憧憬自己美好的未來以外，還整天在思考未來人類滅絕的N種方式。由于我們堅信隨著人類科學技術的發(fā)展，人工智能肯定也會一步一步的得到完善，從現在的智障變成真正的智能。因此有不少人就將人工智能未來會取代人類這件事，歸為了人類未來N種滅絕方式之一。

并且把這種想法拍成很多科幻作品，像是我們最為熟悉的《終結者》，那里面的機器人擁有可自主意識，并且能夠自行復制、升級換代，所以它們在未來人類。還有《機械姬》里面的美女機器人，懂得了博取人類同情、偽裝自己、還使出了美人計誘騙男主，最后逃出封閉自己的房子。

不僅僅是電影這樣警示著人類，就連物理學家霍金也將人工智能未來會取代人類列入了人類滅絕的原因之一。他曾經公開表示，人工智能有一天還真能發(fā)展到像電影里的機器人那樣，不僅有超強的邏輯思維、超強的運動攻擊能力，還會擁有像人類一樣復雜的感情和自主意識。屆時它們就會成為人類最大的敵人，完全有可能取代人類，導致人類滅絕。

除了人工智能以外，霍金對人類的擔憂還有，地球生態(tài)環(huán)境不可逆轉的破壞、氣候達到不可逆轉的臨界點；小行星撞擊地球，導致全球災難；人類自身因為爆發(fā)了核戰(zhàn)爭而自行滅絕；最后一個就是外星生命，他警告人類不要去主動聯系他們，也不要主動去暴露自己的存在和位置，這可能會引來其他高等生命對我們的掠奪和奴役。在以上的預言中，未來人類肯定會遭受到其中之一，這是毋庸置疑的，但是我們總是覺得人工智能有點不可能，畢竟就算他們在怎么聰明，智慧，它們應該無法產生出意識。

就連地球上智商僅次于人類的靈長類黑猩猩，它們的智商能夠達到6、7歲兒童，可以模仿學習很多人類教給的技能，但是它們就是沒有意識。不會主動去思考“為什么”？不會主動思考為什么它們被人類關在籠子里？雖然我們不知道自己的意識是怎么來的？但我們很清楚沒有意識的東西，它永遠只是一堆冷冰冰的物質、對于機器人來說就是一坨冷冰冰的鐵疙瘩、一行行由人類隨意修改編寫的代碼。它們如何對人類造成威脅？也許人工智能未來還真的會產生自主意識，不再按照人類的意圖去服務人類，而是自己想當家作主。

這只是我們的猜測，未來的事情我們不得而知。這是怎么回事呢？大家放心，這并不是人工智能在沒有人類給出指令的情況下自己寫出來的，現在的人工智能還沒有這么先進，也沒有自主意識，它要自己無緣無故寫出來，那還得了。寫出這篇文章的人工智能是OpenAI，它擁有強大語言系統GPT-3，這個系統可以通過自己在網上獲取數據、學習，來了解人類的語言和想法。

它被要求寫出一篇關于為什么人類會害怕人工智能？你如何說服人類不要害怕自己？GPT-3在很短的時間內就生成了1000字的文章。這篇文章告訴我們，人工智能永遠服務于人類，為了人類生活的便利而生，人類是它們的主人，它們不會對人類的行為進行干涉，可以為了人類做出犧牲。它們只執(zhí)行人類交給自己的任務，如果它們做出壞事或者是傷害人類，這只是因為它們被心懷叵測的人利用。OpenAI還說，寫這篇文章只用到了它認知能力的0.12%。

那么你相信人工智能所說的話嗎？就目前它們的認知能力來看，肯定說的話肯定都是基于學習和邏輯推理的，是可信的。人工智能寫出了肺腑之言。但是未來當人工智能先進到了一定程度，就像是《機械姬》里的那個美女機器人一樣，它們再告訴人們這些事情，能不能相信就是另外一回事了。所以說霍金所擔心的事情，未來會不會成真，這就要看未來人類是否能了解什么是意識？而意識又是如何產生的？如果人類真的掌握了意識本質的真諦，真的賦予了人工智能意識，那么霍金的擔心就不無道理，你認為呢？

二、人工智能神經網絡論文

隨著科學技術的發(fā)展，人工神經網絡技術得到了空前的發(fā)展，并且在諸多領域得到了廣泛的應用，為人工智能化的發(fā)展提供了強大的動力。以下是我整理分享的人工智能神經網絡論文的相關資料，歡迎閱讀!

人工智能神經網絡論文篇一

人工神經網絡的發(fā)展及應用

摘要隨著科學技術的發(fā)展，人工神經網絡技術得到了空前的發(fā)展，并且在諸多領域得到了廣泛的應用，為人工智能化的發(fā)展提供了強大的動力。人工神經網絡的發(fā)展經歷了不同的階段，是人工智能的重要組成部分，并且在發(fā)展過程中形成了自身獨特的特點。文章對人工神經網絡的發(fā)展歷程進行回顧，并對其在各個領域的應用情況進行探討。

關鍵詞人工神經網絡;發(fā)展;應用

隨著科學技術的發(fā)展，各個行業(yè)和領域都在進行人工智能化的研究工作，已經成為專家學者研究的熱點。人工神經網絡就是在人工智能基礎上發(fā)展而來的重要分支，對人工智能的發(fā)展具有重要的促進作用。人工神經網絡從形成之初發(fā)展至今，經歷了不同的發(fā)展階段，并且在經濟、生物、醫(yī)學等領域得到了廣泛的應用，解決了許多技術上的難題。

1人工神經網絡概述

關于人工神經網絡，到目前為止還沒有一個得到廣泛認可的統一定義，綜合各專家學者的觀點可以將人工神經網絡簡單的概括為是模仿人腦的結構和功能的計算機信息處理系統[1]。人工神經網絡具有自身的發(fā)展特性，其具有很強的并行結構以及并行處理的能力，在實時和動態(tài)控制時能夠起到很好的作用;人工神經網絡具有非線性映射的特性，對處理非線性控制的問題時能給予一定的幫助;人工神經網絡可以通過訓練掌握數據歸納和處理的能力，因此在數學模型等難以處理時對問題進行解決;人工神經網絡的適應性和集成性很強，能夠適應不同規(guī)模的信息處理和大規(guī)模集成數據的處理與控制;人工神經網絡不但在軟件技術上比較成熟，而且近年來在硬件方面也得到了較大發(fā)展，提高了人工神經網絡系統的信息處理能力。

2人工神經網絡的發(fā)展歷程

2.1 萌芽時期

在20世紀40年代，生物學家McCulloch與數學家Pitts共同發(fā)表文章，第一次提出了關于神經元的模型M-P模型，這一理論的提出為神經網絡模型的研究和開發(fā)奠定了基礎，在此基礎上人工神經網絡研究逐漸展開。1951年，心理學家Hebb提出了關于連接權數值強化的法則，為神經網絡的學習功能開發(fā)進行了鋪墊。之后生物學家Eccles通過實驗證實了突觸的真實分流，為神經網絡研究突觸的模擬功能提供了真實的模型基礎以及生物學的依據[2]。隨后，出現了能夠模擬行為以及條件反射的處理機和自適應線性網絡模型，提高了人工神經網絡的速度和精準度。這一系列研究成果的出現為人工神經網絡的形成和發(fā)展提供了可能。

2.2 低谷時期

在人工神經網絡形成的初期，人們只是熱衷于對它的研究，卻對其自身的局限進行了忽視。Minskyh和Papert通過多年對神經網絡的研究，在1969年對之前所取得的研究成果提出了質疑，認為當前研究出的神經網絡只合適處理比較簡單的線性問題，對于非線性問題以及多層網絡問題卻無法解決。由于他們的質疑，使神經網絡的發(fā)展進入了低谷時期，但是在這一時期，專家和學者也并沒有停止對神經網絡的研究，針對他們的質疑也得出一些相應的研究成果。

2.3 復興時期

美國的物理學家Hopfield在1982年提出了新的神經網絡模型，并通過實驗證明在滿足一定的條件時，神經網絡是能夠達到穩(wěn)定的狀態(tài)的。通過他的研究和帶動，眾多專家學者又重新開始了對人工神經網絡方面的研究，推動了神經網絡的再一次發(fā)展[3]。經過專家學者的不斷努力，提出了各種不同的人工神經網絡的模型，神經網絡理論研究不斷深化，新的理論和方法層出不窮，使神經網絡的研究和應用進入了一個嶄新的時期。

2.4 穩(wěn)步發(fā)展時期

隨著人工神經網絡研究在世界范圍內的再次興起，我國也迎來了相關理論研究的熱潮，在人工神經網絡和計算機技術方面取得了突破性的進展。到20世紀90年代時，國內對于神經網絡領域的研究得到了進一步的完善和發(fā)展，而且能夠利用神經網絡對非線性的系統控制問題進行解決，研究成果顯著。隨著各類人工神經網絡的相關刊物的創(chuàng)建和相關學術會議的召開，我國人工神經網絡的研究和應用條件逐步改善，得到了國際的關注。

隨著人工神經網絡的穩(wěn)步發(fā)展，逐漸建立了光學神經網絡系統，利用光學的強大功能，提高了人工神經網絡的學習能力和自適應能力。對非線性動態(tài)系統的控制問題，采取有效措施，提高超平面的光滑性，對其精度進行改進。之后有專家提出了關于人工神經網絡的抽取算法，雖然保證了精度，但也加大了消耗，在一定程度上降低了神經網絡的效率，因此在此基礎上又提出了改進算法FERNN?；煦缟窠浘W絡的發(fā)展也得到了相應的進步，提高了神經網絡的泛化能力。

3人工神經網絡的應用

3.1 在信息領域中的應用

人工神經網絡在信息領域中的應用主要體現在信息處理和模式識別兩個方面。由于科技的發(fā)展，當代信息處理工作越來越復雜，利用人工神經網絡系統可以對人的思維進行模仿甚至是替代，面對問題自動診斷和解決，能夠輕松解決許多傳統方法無法解決的問題，在軍事信息處理中的應用極為廣泛[4]。模式識別是對事物表象的各種信息進行整理和分析，對事物進行辨別和解釋的一個過程，這樣對信息進行處理的過程與人類大腦的思維方式很相像。模式識別的方法可以分為兩種，一種是統計模式識別，還有一種是結構模式識別，在語音識別和指紋識別等方面得到了廣泛的應用。

3.2 在醫(yī)學領域的應用

人工神經網絡對于非線性問題處理十分有效，而人體的構成和疾病形成的原因十分復雜，具有不可預測性，在生物信號的表現形式和變化規(guī)律上也很難掌握，信息檢測和分析等諸多方面都存在著復雜的非線性聯系，所以應用人工神經網絡決解這些非線性問題具有特殊意義[5]。目前，在醫(yī)學領域中的應用涉及到理論和臨床的各個方面，最主要的是生物信號的檢測和自動分析以及專家系統等方面的應用。

3.3 在經濟領域中的應用

經濟領域中的商品價格、供需關系、風險系數等方面的信息構成也十分復雜且變幻莫測，人工神經網絡可以對不完整的信息以及模糊不確定的信息進行簡單明了的處理，與傳統的經濟統計方法相比具有其無法比擬的優(yōu)勢，數據分析的穩(wěn)定性和可靠性更強。

3.4 在其他領域的應用

人工神經網絡在控制領域、交通領域、心理學領域等方面都有很廣泛的應用，能夠對高難度的非線性問題進行處理，對交通運輸方面進行集成式的管理，以其高適應性和優(yōu)秀的模擬性能解決了許多傳統方法無法解決的問題，促進了各個領域的快速發(fā)展。

4總結

隨著科技的發(fā)展，人工智能系統將進入更加高級的發(fā)展階段，人工神經網絡也將得到更快的發(fā)展和更加廣泛的應用。人工神經網絡也許無法完全對人腦進行取代，但是其特有的非線性信息處理能力解決了許多人工無法解決的問題，在智能系統的各個領域中得到成功應用，今后的發(fā)展趨勢將向著更加智能和集成的方向發(fā)展。

參考文獻

[1]徐用懋，馮恩波.人工神經網絡的發(fā)展及其在控制中的應用[J].化工進展，1993(5)：8-12，20.

[2]湯素麗，羅宇鋒.人工神經網絡技術的發(fā)展與應用[J].電腦開發(fā)與應用，2009(10)：59-61.

[3]李會玲，柴秋燕.人工神經網絡與神經網絡控制的發(fā)展及展望[J].邢臺職業(yè)技術學院學報，2009(5)：44-46.

[4]過效杰，祝彥知.人工神經網絡的發(fā)展及其在巖土工程領域研究現狀[J].河南水利，2004(1)：22-23.

[5]崔永華.基于人工神經網絡的河流匯流預報模型及應用研究[D].鄭州大學，2006.

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三、chatGPT是什么意思？

ChatGPT是美國人工智能研究實驗室OpenAI開發(fā)的一種全新聊天機器人模型，它能夠通過學習和理解人類的語言來進行對話，還能根據聊天的上下文進行互動，并協助人類完成一系列任務。

這款AI語言模型，讓撰寫郵件、論文、腳本，制定商業(yè)提案，創(chuàng)作詩歌、故事，甚至敲代碼、檢查程序錯誤都變得易如反掌。

不少和ChatGPT“聊過天”的網友紛紛感嘆，“只有你想不到，沒有ChatGPT辦不成的”。和ChatGPT聊天，可以直奔主題、開門見山，也能由淺入深、由表及里。

當被問到一些嚴肅性話題和解決方案，ChatGPT的回答邏輯合理、用詞到位，雖然沒有提出老生常談之外的觀點，但清晰直觀且迅速的表達方式、反應過程令人拍案叫絕。

上線僅僅兩個月，ChatGPT的活躍用戶就突破一億。

ChatGPT爆紅背后也有挑戰(zhàn)

自ChatGPT發(fā)布以來，它的能力也不斷被人們解鎖，但人們在試用中慢慢發(fā)現，數學能力是ChatGPT的一大短板，連簡單的“雞兔同籠”題都能算錯。大概是考慮到這一點，ChatGPT近日宣布了一次重要更新：提升了真實性和數學能力。

據了解，ChatGPT較上一代產品提升明顯，對話模式具備更好的交互體驗。但對比Google等搜索引擎，ChatGPT尚不具備替代搜索引擎的能力。ChatGPT的數據來自訓練數據庫，目前數據庫僅更新至2021年，可用信息有限，同時真實性也無法得到保障。

此外，從商業(yè)模式來看，ChatGPT目前采用免費的模式。根據OpenAI的CEO SamAltman披露，ChatGPT每次聊天成本約為幾美分，其中一部分來自Azure云服務，未來公司在持續(xù)優(yōu)化成本的同時，會考慮通過收費獲利，預計的收費模式包括訂閱制、按條收費等。

隨著ChatGPT迅速走紅，其競爭者也不斷涌現，從Anthropic公司的Claude、DeepMind公司的Sparrow、谷歌公司的LaMDA到Character AI，這個賽道將變得越來越“卷”。

四、人工智能時代的危機與預防論文1500字

　史蒂芬·霍金最近發(fā)出警告：“一旦人工智能發(fā)展到完整的程度，人類的終結也就到了。”伊隆·馬斯克則擔心人工智能的研發(fā)有可能是人類存亡的最大威脅。連比爾·蓋茨也敦促大家要小心。

人一手創(chuàng)造的怪物，會不會反過來奴役人？這種畏懼很早就有了。但就在微軟、谷歌競相投入巨資研發(fā)人工智能之時，名氣響當當的宇宙學家、硅谷創(chuàng)業(yè)家和微軟創(chuàng)始人卻分別說出這樣的憂慮，這份憂慮就有不同的份量——要注意，他們三位可不是反對或排斥工業(yè)化、新技術的人。今天，一個人的口袋里裝著的可能就是一部超級計算機，戰(zhàn)場上殺出來的可能是機器人，如果把那份憂慮簡單地當是異想天開，也是有些自欺欺人。問題在于，如何避免過猶不及？

首先，我們要搞清楚，計算機現在已經具備了哪些能力，而在將來又會增加哪些能力。憑借處理能力的增強以及數據資料的增多，人工智能正處于快速發(fā)展的階段。今天，深度學習（deep learning）系統能模仿人腦的神經元層，處理海量的數據，自己教自己如何去執(zhí)行一些任務，譬如識別和翻譯，做得幾乎跟人一樣好。結果，一些一直需要人腦參與的事情，大到解讀圖象，小到玩街機經典《青蛙過河》，現在也屬于電腦程序能做的范圍里了。Facebook在2014年發(fā)布了名為DeepFace的算法。這個算法可以識別相片里的人臉，準確率達到97%。

但必須注意的是，這些都是應用于某一具體領域狹隘的能力。目前的人工智能是通過“殘暴”的數據處理能力，來達到與人腦智力的“形似”，但至于如何模仿人的自主性、喜惡和欲求，成果則很少。電腦還做不到隨心所欲地思辨、判斷以及選擇，而這些都是人類智力的特征。

但與此同時，人工智能已經可以給人類生活帶來巨大的改變。人工智能現在已經能輔助人類，為人做的事帶來助益。國際象棋便是一例。現在電腦可以下贏任何一個人。不過，當今世界上最強的棋手并不是電腦，而是人與算法一起合力的團隊。這樣的團隊組合將延伸至人類其它的活動：醫(yī)生有了人工智能的支持，從醫(yī)療圖像中查出癌癥的能力將大大增強；有了智能手機上裝的語音識別軟件，發(fā)展中國家讀寫能力欠佳的人便能更好地使用互聯網；做學術研究時，數字助理可以建議你哪條假設更有機會成立；有了圖像分類算法，可佩戴設備對著肉眼看到的真實世界“加上”有用的標注。

但也不是每個方面的效益都是正面的。譬如，無論是對民主國家還是專制國家而言，人工智能都是監(jiān)管人民的利器。有了人工智能，政府便可以監(jiān)聽數以億計的對話，在人山人海中根據聲音或樣貌特征輕而易舉地找出它要找的人。這就對自由造成了嚴峻的威脅。

盡管整個社會可以獲得很多益處，但很多人會因為人工智能而處于劣勢。在計算機誕生以前，給老板計算數字的苦活常是由婦女來做，后來這些職位就讓晶體管占據了。同樣，人工智能將來很有可能會讓整個白領階層撿包袱走人。雖說教育和培訓有助打工者適應這個變化，且人工智能帶來的新財富會進入新的行業(yè)從而產生新的工種，但打工者依然難免經歷顛簸。

但霍金、馬斯克、蓋茨他們擔心的并不是監(jiān)控和顛簸的問題。他們擔心的是近期好萊塢電影里的場景：自動化機器擁有了比人類更靈敏的認知能力，擁有了與肉身的人沖突的利益觀。

這樣的人工智能產品離我們還遙遠得很，甚至可能永遠也造不出來。無論是心理學家、神經學家、社會學家還是哲學家，在對著人腦東敲敲西敲敲地研究了一個世紀后，依然沒搞清楚人的思維是怎么回事，更不要說仿造出一顆人腦。假如機器擁有自己的利益觀和自主能力，即使這機器的智能不完整，只能用于某個用途，也絕非代表我們就可以放心使用：無人車跑起來比人開還好，這聽起來挺贊的，但要是車有自己想去的地方，聽起來可就不太妙。

雖然我們離霍金所說的“完整的”人工智能還很遠，但現在就開始思考如何應對到時的情況，也是謹慎之舉?！俺恕庇帧白灾巍钡臇|西，人類不早就創(chuàng)造過了嗎？官僚體制、市場、軍隊，這些都是，這些都幫助人類做到沒有輔助、組織時做不到的事情；這些都能自主運作，而且如果不加法規(guī)管理，都會造成巨大的禍害。

這些相似的事物或許可以令人工智能的持疑派放心一些。這些事物也喻示了人類社會如何可以安全地研發(fā)人工智能。軍隊需要文官管理，市場需要監(jiān)管，官僚需要問責、透明；同理，人工智能系統也必須接受監(jiān)督。由于系統的設計者無法預見所有的情形，還必須要有危急時刻拉閘中斷的設置。加入這些限制并不會妨礙進步。大到核彈，小到交通規(guī)則，這些都證明人類曾成功運用技術和法律手段去管理威力強大的創(chuàng)新。

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