人工智能句子重写怎么写(2023年最新分享)

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关于人工智能

人脑有意识，电脑有意识吗？在科学极其发展的今天，电脑是否会超越人脑，人是否会成为电脑的奴隶？哲学不能不对这一问题做出回答。

人工智能是20世纪中叶科学技术所取得的重大成果之一。它的诞生与发展对人类文明产生了巨大的影响和效益。同时也引起了哲学意识与人工智能的理论探讨。

人工智能是相对于人类智能而言的。它是指用机械和电子装置来模拟和代替人类的某些智能。人工智能也称“机器智能”或“智能模拟”。当今人工智能主要是利用电子技术成果和仿生学方法，从大脑的结构方面模拟人脑的活动，即结构模拟。

人脑是智能活动的物质基础，是由上百亿个神经元组成的复杂系统。结构模拟是从单个神经元入手的，先用电子元件制成神经元模型，然后把神经元模型连接成神经网络(脑模型) ，以完成某种功能，模拟人的某些智能。如1957年美国康乃尔大学罗森布莱特等人设计的“感知机”；1975年日本的福岛设计的“认知机”（自组织多层神经网络) 。

电子计算机是智能模拟的物质技术工具。它是一种自动、高速处理信息的电子机器。它采用五个与大脑功能相似的部件组成了电脑，来模拟人脑的相应功能。这五个部件是：(1) 输入设备，模拟人的感受器(眼、耳、鼻等) ，用以接受外来的信息。人通过输入设备将需要计算机完成的任务、课题、运算步骤和原始数据采用机器所能接受的形式告诉计算机，并经输入设备把这些存放到存贮器中。(2) 存贮器，模拟人脑的记忆功能， 将输入的信息存储起来，供随时提取使用，是电子计算机的记忆装置。(3) 运算器，模拟人脑的计算、判断和选择功能，能进行加减乘除等算术运算和逻辑运算。(4) 控制器，人脑的分析综合活动以及通过思维活动对各个协调工作的控制功能，根据存贮器内的程序，控制计算机的各个部分协调工作。它是电脑的神经中枢。 (5)输出设备，模拟人脑的思维结果和对外界刺激的反映，把计算的结果报告给操作人员或与外部设备联系，指挥别的机器动作。

以上五部分组成的电脑是电子模拟计算机的基本部分，称为硬件。只有硬件还不能有效地模拟和代替人脑的某些功能，还必须有相应的软件或软设备。所谓软件就是一套又一套事先编好的程序系统。

人工智能的产生是人类科学技术进步的结果，是机器进化的结果。人类的发展史是人们利用各种生产工具有目的地改造第一自然( 自然造成的环境，如江河湖海、山脉森林等) ，创造第二自然( 即人化自然，如人造房屋、车辆机器等) 的历史。人类为了解决生理机能与劳动对象之间的矛盾，生产更多的财富，就要使其生产工具不断向前发展。人工智能，是随着科学技术的发展，在人们创造了各种复杂的机器设备，大大延伸了自己的手脚功能之后，为了解决迫切要延伸思维器官和放大智力功能的要求而产生和发展起来的。

从哲学上看，物质世界不仅在本原上是统一的，而且在规律上也是相通的。不论是机器、动物和人，都存在着共同的信息与控制规律，都是信息转换系统，其活动都表现为一定信息输入与信息输出。人们认识世界与在实践中获取和处理信息的过程相联系，改造世界与依据已有的信息对外界对象进行控制的过程相联系。总之，一切系统都能通过信息交换与反馈进行自我调节，以抵抗干扰和保持自身的稳定。因此，可以由电子计算机运用信息与控制原理来模拟人的某些智能活动。

从其它科学上来说，控制论与信息论就是运用系统方法，从功能上揭示了机器、动物、人等不同系统所具有的共同规律。以此把实际的描述形式化，即为现象和行为建立一个数学模型；把求解问题的方式机械化，即根据数学模型，制定某种算法和规则，以便机械地执行；把解决问题的过程自动化，即用符号语言把算法和规则编成程序，交给知识智能机器执行某种任务，使电子计算机模拟人的某些思维活动。所以，控制论、信息论是\"智能模拟\"的科学依据，“智能模拟”是控制论、信息论在实践中的最重要的实践结果。

人工智能是人类智能的必要补充，但是人工智能与人类智能仍存在着本质的区别：

1 、人工智能是机械的物理过程，不是生物过程。它不具备世界观、人生观、情感、意志、兴趣、爱好等心理活动所构成的主观世界。而人类智能则是在人脑生理活动基础上产生的心理活动，使人形成一个主观世界。因此，电脑与人脑虽然在信息的输入和输出的行为和功能上有共同之处，但在这方面两者的差别是十分明显的。从信息的输入看，同一件事，对于两个智能机具有相同的信息量，而对于两个不同的人从中获取的信息量却大不相同。“行家看门道，外行看热闹”就是这个道理。从信息的输出方面看，两台机器输出的同一信息，其信息量相等。而同一句话，对于饱于风霜的老人和天真幼稚的儿童，所说的意义却大不相同。

2 、人工智能在解决问题时，不会意识到这是什么问题，它有什么意义，会带来什么后果。电脑没有自觉性，是靠人的操作完成其机械的运行机能；而人脑智能，人的意识都有目的性，可控性，人脑的思维活动是自觉的，能动的。

3 、电脑必须接受人脑的指令，按预定的程序进行工作。它不能输出末经输入的任何东西。所谓结论，只不过是输入程序和输入数据的逻辑结果。它不能自主地提出问题，创造性地解决问题，在遇到没有列入程序的“意外”情况时，就束手无策或中断工作。人工智能没有创造性。而人脑功能则能在反映规律的基础上，提出新概念，作出新判断，创造新表象，具有丰富的想象力和创造性。

4 、人工机器没有社会性。作为社会存在物的人，其脑功能是适应社会生活的需要而产生和发展的。人们的社会需要远远超出了直接生理需要的有限目的，是由社会的物质文明与精神文明的发展程序所决定的。因此，作为人脑功能的思维能力，是通过社会的教育和训练，通过对历史上积累下来的文化的吸收逐渐形成的。人的内心世界所以丰富多采，是由于人的社会联系是丰富的和多方面的，人类智能具有社会性。所以要把人脑功能全面模拟下来，就需要再现人的思想发展的整个历史逻辑。这是无论多么“聪明”的电脑都做不到的。随着科学技术的发展，思维模拟范围的不断扩大，电脑在功能上会不断向人脑接近。但从本质上看，它们之间只能是一条渐近线，它们之间的界限是不会清除的。模拟是近似而不能是等同。

人工智能与人脑在功能上是局部超过，整体上不及。由于人工智能是由人造机器而产生的，因此，人工智能永远也不会赶上和超过人类智能。所谓“机器人将超过人奴役人”、“人将成为计算机思想家的玩物或害虫，…… 保存在将来的动物园”的“预言”是不能成立的。因为，它抹煞了人与机器的本质差别与根本界限。

人工智能充实和演化了辩证唯物主义的意识论。它进一步表明了意识是人脑的机能，物质的属性。电脑对人脑的功能的模拟，表明了意识并不是神秘的不可捉摸的东西，不是游离于肉体内外脱离人脑的灵魂，也不是人脑分泌出来的特殊物质形态，而是人脑的机能属性。这就进一步证明了意识本质的原理。

人工智能的出现深化了意识对物质的反作用的原理。人工智能是人类意识自我认识的产物。电脑的出现，意昧着人类意识已能部分地从人脑中分化出来，物化为物质的机械运动。这不仅延长了意识的器官，也说明意识能反过来创造\"人脑\"。这是意识对人脑的巨大的反作用。从意识与人脑的相互关系中进一步深化了意识对物质形态进步的反作用，意识作为最高的物质属性对于物质运动发展的反作用。

人工智能引起了意识结构的变化，扩大了意识论的研究领域。电脑作为一种新形态的机器而进入了意识器官的行列。它不仅能完成人脑的一部分意识活动，而且在某种功能上还优于人脑。如人脑处理信息和采取行动的速度不如电脑，记忆和动作的准确性不如电脑。因此，在现代科学认识活动中，没有人工智能，就不会有人类认识能力的突破性发展和认识范围的不断扩大。电脑不仅依赖于人，人也依赖于电脑。这就使得在意识论结构上增加了对人工智能的探讨以及对人机互补的关系的探讨。同时思维模拟，也把思维形式在思维中的作用问题突出出来，为意识论的研究提出了一个重要课题。

人工智能好处的英语作文

人工智能好处的英语作文：

Artificial intelligence can make our life more interesting. For example, if we have no company when playing games, artificial intelligence can accompany you.

At the same time, artificial intelligence has the ability of self-learning and can be your little assistant in life.

Artificial intelligence must be the most popular and potential industry in the future. You can earn money to support your family without leaving home.

You can completely release yourself, including students\' learning, through artificial intelligence.

译文：人工智能可以让我们在生活中更加有趣，比如说我们在玩游戏的时候没有人陪伴，那么人工智能可以陪你，同时人工智能有自我学习能力，可以做你的生活小助手。

人工智能在未来一定是最流行也是最有潜力的行业，你可以做到足不出户就可以挣钱养家，你可以完全释放自我，包括学生的学习都可以通过人工智能完成。

论文降重最有效的方法

论文降重有效方法：

论文查重机理是以模糊算法，分段检测，相同或相似作为重复依据（检测阈值大约为5%，段落中重复内容低于5%，不会被标红），而表格则是采用相似相重原则，所以这决定了我们再降重方式上的有所不同。其实很多方法已经被说的很多了，但是不管什么方法，不变的核心的就是:看起来和之前重复的文字已经不像了。所以其实降重是对文字应用水平有一定要求的。下面分享几种有效的论文降重方法！

1、替换词法

这个方法听起来简单但是也是需要技巧的，需要摸清规律。比如哪些词可替换，哪些词不能替换？在什么位置使用替换词最为合适首先关键词是一定不能动的，关键词一变，论文的主题也就变了，所以我们需要在非关键词上做动作。在去除关键词位置后，句子中的其它位置的选取十分重要，位置是否得当会决定降重的结果是否有效。替换位置最好是选取以句子为标准，第一个字开始算至少保证每隔7个字使用一次替换词，当然在有关键词的句子中则需更短。

举例：

改前:专心是提高学习效率的有效方法广大教育研者发现，在学习中越是专心的学生拥有越高的学习成绩，而有的学生虽然学习时间很长却因为分心于课本上的其它内容导致学习成绩不理想。锁定关键词:专心、学习效率。下面我们采用替换词法对这两句话进行修改。

改后:专心可以有效提高学生的学习效率。越来越多的教育研究数据表明，在学习中更加专心的学生往往能取得更好的学习成绩，而有一些学生即便学习时间较长但是常常因为分心于书中与知识点无关的内容而不能取得良好的学习成绩。

可以看出关键词是没有被替换的，但是将其他部分词汇已经被替换，这就在不改变句子的意思基础上大大降低了重复率。但是光使用这一方法是不够的，替换词方式的单一使用只能降低部分重复。

2、换语态。

这一方法用在英文论文里也是相当有效的其实这个方法也比较容易，也就句子中主被动语态的互换。这一方法在中文文章里使用得不是很平凡。我在这里简单举个例子，大家稍微理解一下就好：

改前：数据研究表明，服用 Swisse睡眠片可以有效缓解年轻人的失眠症状。

改为：数据分析发现，服用 Swisse品牌的睡眠片可以使年轻人的失眠得到有效缓解。

3、调换句子顺序。

这一方法与第二点的区别在于不变动句子的语态对句子的顺序进行调换。这一方法是降低重复率比较有效的手段。

举例：

改前：影响睡眠的因素有焦虑、压力、兴奋等，其中当代青年产生更多嫌散睡前的焦虑情绪。

改为：在压力、兴奋、焦虑等对睡眠产生影响的几个因素中，睡前产生更多的焦虑情绪是影响当代青年睡眠的主要因素。

以上3个方法我为了便于大家理解，每个例子都只采用了单一技巧，且尽量减少对文字的增减，所以看起来比较死板，并且效果不够好。

那么怎样才能使重复率降到最低甚至是0%呢?这就需要运用第四种方法了

4、复述。

这个方法的核心要领就是将文章的重复地方用自己的话语描述一遍，使其“神在形变”，用这个方法时必须至少同时关注重复句的前后两句，将其糅合、转换。这是比较难的技巧，更加耗时耗力，但是这是最有用的方法，运用此方法时也必须将前面三个方法进行穿插使用。

举例：

改前：广告人员认为，只有让受众反复接触同一则广告，他们才有可能记住广告所传播的信息。但同时，广告人员又认为，过多族世的接触同一族世则广告也会造成受众的逆反心理，导致厌恶该广告及产品的心理状态。

改为：广告人员认为，要让受众记住某个广告中所传播的内容信息就必须要让受众反复接触该条广告，但是当受众者接触同一条广告过多时又会产生厌恶与逆反心理。

这就是复述，似乎还是这句话，又不像，但意思一样。总之降重并不难，主要在于对文字的把控，对其灵活处理。在文字的增加和减少上也要灵活。

5、图片表格替换

这个方法的核心是基于避开查重系统的识别，对于文章中的某些名词，数据段落适当的进行表格化，或者现有表格图片化，实际操作过程中原有表格的行列要进行互换。这样可以有效的降低重复率。

6、借助智能降重软件

软件运算与人类思维的优势是“专注度高”和“检索量大”，当我们理解了诸多方法，在实际操作过程中总会受各种因素影响而不能很好的运用。蝌蚪论文智能降重软件得益于庞大的数据资源与比对修改指令，薯迹系统可以自动根据库中数据对文章标红部分进行有差别修改降重，效率极高。

降重完成后注意要亲自全文检查，结合以上方法进行手动调整稍加润色，这样效果会更好！

举例：

第轮局帆一次降重：从30%降到12%，然后全文检查兆手肢调整兆手肢；

第二次降重：从12%降到8%，全文检查调整，基本合格，提交知网7%。

7、人工降重

此方法用于临近最终交稿时间，重复率实在无法达标的情况下，可以迅速降低论文重复率。但是一定要寻找正规专业的降重机构。

完毕！

人工智能篇——计算机处理自然语言的一些问题

首先我们需要了解信息是如何传播的。事实上，即使现在的通信方式比之原始社会先进得多，而从传播原理上讲，却是并没有差别的，即

将信息源所要传播的信息进行编码，接收者从信息通道获得编码后的信息并将其解码，从而获得信息源所要传播的信息。

信息经过了编码——传播——解码，实现了信息的传播。

我们可以认为，任何一种语言都是一种对信息的一种编码的方式，而语言的语法规则便是编解码的算法。当我们将一个所要表达的信息通过一种语言表达出来之时，便已经进行了一次编码，而编码的结果便是这种语言表达的一串文字。信息接收者如果懂得这种语言，那么他便可以将这串文字解码，从而获得这串文字所代表的信息。这便是人类语言的本质。

我们要研究智能问题，那么首先要面对的，就是 计算机能否处理自然语言 。计算机科学之父阿兰•图灵（Alan Turing）在他的一篇论文中提出了一种验证机器是否有智能的方法，这种方法也被称为图灵测试（Turing Test）：

让人和机器进行交流，如果人无法判断自己交流的对象是人还是机器，就说明这个机器有智能。

当然，计算机能否处理自然语言，无论是真实情况还是出于假设，这个答案必然是能，这是研究下去的前提。

接下来，便是 计算机如何处理自然语言 。对于这个问题，人们的第一反应便是，计算机像人类一样处理自然语言，换句话说，便是让计算机理解自然语言，再深入一层，便是计算机拥有如人类大脑一般的智能。那么这种想法是否可行？

从二十世纪五十年代到七十年代，研究智能的科学家都抱着这种想法，然而二十年的成果几近为零。如何理解自然语言，在于分析语句和获取语义。

分析语句 ，如“我看书。”以文法规则重写出来，便是

句子→主谓宾句号

主语→名词  谓语→动词  宾语→名词  句号→。

名词→我   动词→看  名词→书

我们可以看到，即使是如此简单的一句话，也需要八条文法规则，那么如果是一个更为复杂的句子，如“一向自信的他一直认为他自己做的一切都是无可辩驳的。”其中的文法规则便复杂得多了。

那么这其中便出现了一个无法解决的问题，想要通过文法规则覆盖所有自然语言的语法规则，数量至少达到十万以上，而且为了语义准确，还必须说明每个规则规定的使用环境，到最后每增加一个新句子，就要加入一些新的文法规则。

即便假设上面的问题能够解决，在 获取语义 上也出现了另一个无法解决的问题。那就是无论在哪一种自然语言里，要理解一个句子的意思，往往要联系上下文，这个问题直接导致了自然语言处理研究的停滞。

所以，让计算机理解自然语言至少目前是不可行的。学者们也就将该想法称为“鸟飞派”，即以为模仿鸟便能造出飞机，而不需要知道空气动力学。

答案是使用基于统计的方法，即为自然语言上下相关得特性建立数学模型。一开始因为计算能力不足和数据量少的问题，基于统计的方法智能处理简单的自然语言，但近几十年来，计算机的硬件更新和数据量的不断增加，让通过统计模型完成精确复杂的句法分析变得越加可行。

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