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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。
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初入大学，毛文平和很多大一新生一样，感到有些迷茫，“大学里我该学什么、怎么学？”“毕业后，我该做什么，怎么做？”学校为新生开设的职业生涯规划课点醒了他。老师在课上说，“想要清晰自己的未来定位，就要‘软硬’兼施，既要多去听业内大咖讲经验，也要学会理论和实践结合长本领。”
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