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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。

都说靠山吃山，守着这么好的资源，为什么不能把它变成真正的财富？我看到了通过互联网直播带动家乡经济发展的巨大前景，萌生了返回家乡创业的想法。当时家里亲戚朋友都很不理解，极力劝阻，但我相信家乡的发展，也相信通过自己的努力，未来一定能在家乡有所作为。

　　　　童红宁介绍，研究团队历时7年，创制了1万份（约16万个单株）复粒稻诱变株系，最终筛选出2份不簇生突变体株系，从而定位到发生突变的基因。通过进一步解析，研究首次发现，油菜素甾醇可以通过调控水稻穗二级分枝调控穗粒数。田间试验显示，与不簇生的复粒稻对比，该研究采用的一份复粒稻二级分枝多了35.2%，让每穗穗粒数增加了28.2%。