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　　　　人工智能的发展历史，经历过三个阶段。第一代人工智能提出以知识与经验为基础的推理模型，通过这一模型来模拟人类的思考。这一模型具有可解释性与可理解性的优点，但由于知识表示与获取的困难，该模型在应用和产业化上受到很大限制。第二代人工智能提出数据驱动的模型，通过基于大数据的机器学习，实现对人类感性和情感行为的模拟。由于模型的图像、语音等输入数据来自客观世界，因此具有很大的应用潜力，但由于模型本身存在不安全、不可靠、不可信（不可解释）、不可控和不易推广等缺陷，因此应用范围有限。虽然科学家在这期间也进行过模拟人类动作，比如手的操作与脚的步行等研究，但没有将这些研究与思考、感知等其他方面联系起来。总之，这两代人工智能都有很大的局限性，而且只针对特定领域、利用特定模型去解决特定任务。

水是建设月球科研站及未来开展月球星际旅行，保障人类生存的关键资源，探寻水资源是月球探测的首要任务之一。科学家之前主要关注月球上自然态水资源的分布情况，前期研究结果表明，月壤玻璃、斜长石、橄榄石和辉石等多种月壤矿物中含有少量水，但这些矿物的含水量仅在0.0001%-0.02%之间，极其稀少，难以在月球原位提取利用。因此，研究探测新的月球水资源及其开采策略，无疑是未来探月工程的重点内容。

　　　　所以，我很认同一种对计算机仿真的观点——计算机的输出，取决于人类给的输入。这也就意味着，只有人类先理解清楚了物理机制，计算机才可能实现“仿真”。而真正意义上的“数字孪生”需要更进一步理解演化规律才可能实现，对于超过“三体”的复杂系统而言难度更大。在我看来，人工智能只能获取和利用已有知识，但是无法创造新的知识，所以物理学家不用担心有一天会被人工智能取代。