假象表现本质的事例？

一、假象表现本质的事例？

假象一：撒娇

　　现实生活中，撒娇主要是女性和儿童常用的用以获取关注、同情的方法，譬如哭闹，虽然往往发生在要求被拒绝之后，但是，其真实目的在于获得依赖对象的关注和肯定。

　　假象二：伪装

　　现实生活是复杂的，与人磕磕绊绊是正常的，有时候，为了某些特别的利益或者不得不遵守的游戏规则，人们都要带着面具去生活，所谓“笑面虎”就是说这类人。

　　假象三：示爱

　　现实中，如果说有哪种与人有关的东西最诱人而危险得向罂粟，一般来说，除了权力和金钱外，爱情是首选。在面对爱与被爱的选择上，最初的驱动力是生理的冲动，但是，它需要沉淀为一种附加更多社会价值的东西并在庄重的选择下获得绽放，当人们无法摆脱用社会价值来判断示爱对象的时候，假象便很容易产生了，无论同意或是拒绝，都有可能成为真正的谎言。

二、人工智能的表现？

人工智能新特征：

一、通过计算和数据，为人类提供服务

从根本上说，人工智能系统必须以人为本，这些系统是人类设计出的机器，按照人类设定的程序逻辑或软件算法通过人类发明的芯片等硬件载体来运行或工作，其本质体现为计算，通过对数据的采集、加工、处理、分析和挖掘，形成有价值的信息流和知识模型，来为人类提供延伸人类能力的服务，来实现对人类期望的一些“智能行为”的模拟，在理想情况下必须体现服务人类的特点，而不应该伤害人类，特别是不应该有目的性地做出伤害人类的行为。

二、对外界环境进行感知，与人交互互补

人工智能系统应能借助传感器等器件产生对外界环境（包括人类）进行感知的能力，可以像人一样通过听觉、视觉、嗅觉、触觉等接收来自环境的各种信息，对外界输入产生文字、语音、表情、动作（控制执行机构）等必要的反应，甚至影响到环境或人类。借助于按钮、键盘、鼠标、屏幕、手势、体态、表情、力反馈、虚拟现实/增强现实等方式，人与机器间可以产生交互与互动，使机器设备越来越“理解”人类乃至与人类共同协作、优势互补。这样，人工智能系统能够帮助人类做人类不擅长、不喜欢但机器能够完成的工作，而人类则适合于去做更需要创造性、洞察力、想象力、灵活性、多变性乃至用心领悟或需要感情的一些工作。

三、拥有适应和学习特性，可以演化迭代

人工智能系统在理想情况下应具有一定的自适应特性和学习能力，即具有一定的随环境、数据或任务变化而自适应调节参数或更新优化模型的能力；并且，能够在此基础上通过与云、端、人、物越来越广泛深入数字化连接扩展，实现机器客体乃至人类主体的演化迭代，以使系统具有适应性、灵活性、扩展性，来应对不断变化的现实环境，从而使人工智能系统在各行各业产生丰富的应用。

三、人工智能写新闻事例

人工智能写新闻事例

现代科技的飞速发展，使得人工智能技术在各行各业都得到了广泛的应用，其中包括新闻领域。人工智能写新闻是指利用机器学习和自然语言处理等技术，让计算机能够生成具有一定新闻价值的文章。下面我们将介绍一些人工智能写新闻的实际应用案例。

智能新闻写作平台

某知名科技公司开发了一款智能新闻写作平台，利用深度学习算法和大数据分析技术，平台能够快速从海量信息中提取关键数据，并生成符合新闻规范的文章。这种智能新闻写作平台不仅可以提高新闻生产的效率，还可以降低人力成本，是新闻行业的一大创新。

财经新闻自动生成

一家财经新闻网站引入了人工智能技术，实现了财经新闻的自动生成。通过训练模型，系统能够自动从金融市场数据中提取关键信息，分析市场走势，并生成相应的新闻报道。这种自动生成新闻的方式不仅速度快，而且能够及时反映市场变化，提供有参考价值的信息。

体育赛事报道

在体育新闻领域，人工智能写新闻也有着广泛的应用。一些体育媒体利用人工智能技术，可以快速生成体育赛事的报道，包括比赛结果、关键时刻回顾等内容。这不仅提高了报道速度，还能够吸引更多读者关注。

社交媒体内容生成

一些社交媒体平台也正在尝试利用人工智能技术生成用户内容。通过分析用户的历史数据和偏好，系统可以自动生成符合用户口味的推文、动态等内容。这种个性化的内容生成方式为用户提供了更好的社交体验。

新闻摘要生成

除了完整新闻文章的生成，人工智能还可以用来生成新闻摘要。一些新闻聚合平台通过自然语言处理技术，可以从原始新闻中提取核心信息，生成简洁的新闻摘要，方便用户快速了解要点。这种方式有效提高了信息获取的效率。

人工智能写新闻的未来

随着人工智能技术的不断进步，人工智能写新闻的应用前景将会更加广阔。未来，人工智能可能不仅能够生成文字新闻，还能够结合多媒体技术生成更丰富多样的新闻内容，如视频新闻、虚拟现实报道等。这将为新闻行业带来全新的发展机遇。

总的来说，人工智能写新闻技术的发展，为新闻生产带来了革命性的变革。虽然目前仍然需要人类编辑来保障新闻的质量和客观性，但人工智能的不断进步必将为新闻行业带来更多可能性和创新。

四、祥子堕落后的表现事例？

1、祥子为了60大洋，出卖了阮明。

2、祥子只要一赚到钱，就会立刻拿去买烟或者赌博。

3、祥子不顾廉耻，眼睛一直盯着地上，来回寻找别人丢弃的烟头，自己捡起来抽。

4、祥子为得到两块钱，跑到曹宅谎称自己生病了。

祥子是老舍的作品《骆驼祥子》里的主人公。祥子来自农村，在他拉上租来的洋车以后，立志买一辆车自己拉，做一个独立的劳动者，但这个愿望在经过多次挫折以后，终于完全破灭。他丧失了对于生活任何企求和信心，从上进好强而沦为自甘堕落：原来那个正直善良的祥子，被生活的磨盘辗得粉碎。

五、表现白居易品质的具体事例？

白居易是唐朝著名的诗人，他的品质体现在他的才华、谦虚、为民造福等方面。以下是一些具体事例：

虚心求教：白居易自幼虚心好学，他曾向顾况请教，并虚心接受顾况的指点，反复修改自己的诗作，最终获得顾况的高度评价。这显示出他具有强烈的求知欲和自我完善的意愿。

廉洁自守：在担任官职期间，白居易从未收受过任何贿赂或索取过任何物品。他离开苏州的时候，百姓拥上街头为他送行，哭声震天。卸任杭州刺史后，他只带走了自己所捡的两小块天竺石。这显示出他具有廉洁奉公的高尚品质。

为民造福：白居易在看到苏州和洛阳的船工拉纤的艰苦生活后，决定整治八节滩。他四处游说，劝有钱的出钱、有力的出力，组织了一支民工队伍，成功整治了险滩。这显示出他具有强烈的民本思想和为人民谋福利的决心。

以上事例表明，白居易是一个才华横溢、谦虚好学、廉洁奉公、为民造福的人。他的品质在当时的社会中是非常难得的，也赢得了人们的广泛赞誉和尊敬。

六、表现林冲正直豪爽的事例？

火并王伦

林冲上梁山后，寨主王伦嫉贤妒能，多方刁难，要林冲献投名状，结果林冲与青面兽杨志打得难分高下。当晁盖等上山入伙时，又托词推拒，林冲在吴用的智激之下，火并王伦，将他杀了，吴用等推他坐第一把交椅，林冲拒绝。最后推晁盖为大头领，开拓了梁山的局面。

七、表现妈妈善良的具体事例？

妈妈给街上小商小贩买东西从来不讲价，还多给。

八、关于适度表现自己的事例？

范蠡 春秋末年，越王勾践在范蠡和文种的辅佐下，苦身劳力二十年，深谋远虑，终于灭掉吴国，而且兵临中原，号令诸侯，成为霸主。 灭吴之后，越国君臣设宴庆功，群臣皆乐，唯独越王勾践面无喜色。机警聪慧的范蠡察微知著，立即识破了越王的心思。 越王为雪会稽之耻，灭掉吴国，不惜卑身事下，愿与臣下同甘共苦，共度艰难。如今大功告成，范蠡现在位高权重，一定会成为越王的眼中钉。 于是他毅然向勾践告辞，请求退隐。勾践得知范蠡要辞退，就召见范蠡，表面上舍不得他的离开，一再挽留。范蠡当然知道这并不是越王的真心。 于是他毅然决然的选择离开，抛弃家业，带领家眷，驾一叶扁舟，后来定居于陶，成为巨富。 范蠡在完成自己的历史使命之后，虽然在越国功成名就，但还是选择远离是非之地，急流勇退，以求避祸保身，这就是会把握事物的度。

九、人工智能异化的表现？

人工智能是一种尚未成熟的革命性、颠覆性技术，它在深刻改变和塑造人与社会的同时，也在分裂出自己的对立面，发展成为一种新的外在的异己力量。

作为整个社会的基本技术支撑，智能科技构成了对人公开的或隐蔽的宰制，人正在沦为高速运转的智能社会系统的“附庸”和“奴隶”；各种智能系统不断取代人工作，“数字穷人”逐渐丧失劳动的机会和价值，被全球化的经济和社会体系排斥在外，存在变得虚无和荒谬化；智能机器人的快速发展模糊了人机界限，对人的本质、人的主体地位等形成强烈的冲击，令“人是什么”和人机关系凸显为挑战哲学常识的时代难题。我们必须正视已经或者正在到来的异化风险，拓展理论视野，创新智能时代的异化理论，从理想社会建构和“人”自身的进化两个方面采取建设性的行动，构造人与智能机器协同演化、共同成长的生态系统，在智能社会、智能文明的建设中实现人的解放和自由全面发展。

十、关于人工智能改变世界的事例？

能让马云、马化腾、李彦宏等业界大佬共同看好的方向，除了人工智能，可能很难找到第二个。

在7月9日举行的2020世界人工智能大会云端峰会上，“三马”（马云、马化腾、马斯克）、“二宏”（李彦宏、张文宏）少见地隔空同台。此外，还有包括七位图灵奖得主、一位诺贝尔奖得主在内的550多位业界、学术界嘉宾汇聚一堂。

大会上，以联合国数字合作高级别小组联合主席的身份出席的马云，就疫情期间社会经历的大动荡发表了自己的感悟，他认为，世界已经巨变，技术变革提前并且加速，与其担忧，不如担当，“为活下去而做的创新才是真正最强大和不可阻挡的动力”。

马云有此感叹，一定程度上是因为在疫情危机中，依赖人力、线下运转的传统行业遭受极大冲击，以人工智能为代表的新兴科技彰显出其重要性与必须性。例如，复旦大学附属华山医院感染科主任张文宏提到，“从人工智能参与到抗疫物资调配的时候，我们就意识到将来人工智能具有非常强大的物资调配能力”。

人工智能的意义已不止于经济层面，它也是抵御大自然不可抗力、维持社会健康稳定发展的依仗，基于这一逻辑，政策已率先做出反应。

在今年2月，工业和信息化部科技司发布了《充分发挥人工智能赋能效用 协力抗击新型冠状病毒感染的肺炎疫情倡议书》，倡议通过科技力量支撑疫情防控。随后，“新基建”政策落实，人工智能被列为七大领域之一。

随着底层技术的进步，与计算能力、大数据、场景等人工智能成长土壤的逐渐成熟，人工智能正处于平台化、产业化之前的关键节点。

疫情催化及政策推动下，人工智能的发展被按下加速键：仅在大会上，就诞生了8个人工智能产业投资基金项目，36个人工智能产业项目，签约投资总额超过300亿元。

而在新基建的东风下，人工智能又会带来哪些机遇？

一局围棋

在未来关于人类历史的讲述中，一定会有这样一个篇章。

2016年3月，谷歌旗下DeepMind公司开发的人工智能机器人AlphaGo与围棋职业九段棋手李世石进行围棋人机大战，此时，大众对谁赢谁输的预测还有很大分歧，最终AlphaGo以4比1的总比分获胜。

这样一场比赛，将人工智能这样一个更多存在于科幻电影、小说中的概念实体化，也将人类一直以来的自信与骄傲击破，证明了人工智能可以达到比肩，甚至超越人类的高度——这甚至引发了一些恐慌。但在当时，中国选手柯洁仍认为“AlphaGo能赢李世石，但是赢不了我”。

仅一年之后，AlphaGo再次突飞猛进，大众已经一边倒地做出了人类必败的判断，最终AlphaGo以3:0的战绩击败了几乎代表着人类围棋最高水准的柯洁。

第三局比赛中，柯洁甚至中途离场20分钟痛哭，连坐在十几米之外的观众都能听见他隐忍但清晰的哭声。“我感到浑身都在颤抖，真的，寒冷地颤抖。”后来柯洁这样描述自己的状态。

柯洁承认，他的失态是因为觉得机器下得太完美。

值得指出的是，人工智能从诞生到打败世界围棋冠军，只经过了六十余年的发展。

1950年，一位名叫马文·明斯基的大四学生，与同学一起建造了世界上第一台神经网络计算机，这也被看做是人工智能的一个起点。而马文·明斯基在后来也被誉为“人工智能之父”。

同年，“计算机之父”阿兰·图灵提出设想：如果一台机器能够与人类开展对话而不能被辨别出机器身份，那么这台机器就具有智能。直到1956年，计算机专家约翰·麦卡锡才提出“人工智能”一词，被人们看做是人工智能正式诞生的标志。

随后，由于技术难度高、进展慢，人工智能的发展反复经历着高潮与低谷。在1987 年，由于通用计算机 Lisp Machine在商业上的失败，人工智能再次滑入了低迷期，行业人士开始意识到人工智能的问题不在于硬件，而是在软件以及算法层面的挑战没有突破。

长久以来，对人工智能的探讨一直局限在研发圈层中，一直到AlphaGo出世，横扫人类围棋界，才一举将人工智能推向了社会话题中心，自此之后，人工智能概念始终炙手可热。

人工智能之所以会在2017年的时点上爆发，本质上是得益于发展土壤的逐渐成熟，马化腾曾在演讲中提到，发展人工智能，场景、大数据、计算能力和人才缺一不可。

在计算能力方面，深度学习技术是人工智能发展历史上的一个重要突破。2006年，现任职于Google Brain的技术专家 Geoffrey Hinton带领团队发现了训练高层神经网络的有效算法，2012年，Geoffrey Hinton团队在ImageNet上首次使用深度学习技术完胜其它团队。

Geoffrey Hinton在ImageNet 2012上的成功让科学家开始更多的关注模型与算法的创新突破，以弥补训练中数据的不足，从而带来算法上的快速迭代：以图形计算为代表的GPU在计算机视觉训练中替代原来的CPU，大大提升了计算性能，让原来需要几个月才能完成的训练缩短到几天或几个小时，加快了计算机视觉前期训练和推理的迭代周期，带来效率上的成倍提升。

大数据则是人工智能的燃料，随着互联网浪潮从PC时代过渡到移动时代，人类生活逐渐被智能终端所绑定，每日可产生的数据量出现指数级的增长，且数据维度更加丰富，大数据技术逐渐精进。而大数据技术能够通过数据采集、预处理、存储及管理、分析及挖掘等方式，从各种各样类型的海量数据中，快速获得有价值信息，为深度学习等人工智能算法提供坚实的素材基础。

另一方面，随着社会经济形态与产业形态发展，人工智能有了更多的落地场景，如医疗、安防、交通等，这是承载人工智能发展的介质。

因此，近几年人工智能风口再起，实际上是技术发展、数据沉淀以及场景延展等多个因素，厚积薄发，引发了一场席卷全球的AI创投热潮。

迷雾尚未消散

在探讨人工智能的前景之前，有必要先厘清人工智能的基本架构。对人工智能的探讨可以分为两条主线：一是学术视角的底层研究，二是产业视角。

高校是培养人工智能人才、执行人工智能技术研究的主阵地，在美国，人工智能方面科研实力最强的高校有麻省理工学院、卡内基梅隆大学、斯坦福大学等。其中，卡内基梅隆大学在2018年开设了美国首个人工智能本科学位，加大对人工智能领域人才培养的投入。

中国高校也在近两年间不断推进人工智能教育，数据显示，截至2018年底，有94所拥有人工智能二级学院的中国大学，相比2017年增加了21所，其中，清华大学、浙江大学、上海交通大学、哈尔滨工业大学、华中科技大学、中国科学技术大学、中科院各研究所等是人工智能底层研究的主力军。

高校开展的人工智能研究更多是由国家拨款支持的，此外，也有不少大型科技公司出资成立研究院，从事人工智能底层技术研究。

谷歌一直以来都将人工智能作为主要战略方向之一，它在2011年时就推出了聚焦深度学习的Google Brain项目，并在2014年1月斥资4亿美元收购一家名为Deep Mind的人工智能公司，正是这家公司在三年后推出AlphaGo，掀起人工智能风潮。

据咨询公司麦肯锡报告显示，包括谷歌在内的科技巨头，2016年在人工智能上的投入在200亿至300亿美元之间，其中10%用于人工智能收购，90%用于研发和部署。

2017年，AlphaGo引爆人工智能概念之后，美国科技巨头对人工智能的投入进一步加大。该年的Google I/O 开发者大会上，谷歌确立了从mobile-first到AI-first的根本战略转变，同年，微软宣布计划建立百人规模的微软AI研究院。一年后，谷歌又将谷歌研究院（Google Research）改名为谷歌人工智能（Google AI），将人工智能放在最高战略地位上。