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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。

本次集采一方面将有效提升患者用药质量，促进通过质量和疗效一致性评价的药品广泛替代未过评药品；另一方面将改善用药结构，同一治疗领域不同作用机理或疗效更优、使用更便捷的药品广泛进入临床，综合推动患者用药提质升级。比如，乳腺癌一线用药盐酸多柔比星脂质体注射液，与普通的多柔比星产品相比，能够有效降低药品不良反应，显著提高用药安全性；又如，马昔腾坦片是当前新一代治疗罕见病肺动脉高压的药物，将为患者治疗提供更多选择；再如，本次集采纳入西格列汀二甲双胍片等多个复方制剂，患者一次服药即摄入西格列汀和二甲双胍两种主流降糖药物，可以发挥协同作用，避免分别服用单方药物可能导致的漏服、误服问题，增加用药依从性和便利性。

　　　　一个典型的例子是，2024年度诺贝尔物理学奖与化学奖均与人工智能研究相关。这一方面肯定了人工智能在促进基础科学进展中的关键作用，另一方面也预示着物理、化学等传统学科将变得更加开放，科学家们不再局限于传统的“可解释性”研究模式，而是通过实验校准不断完善模型，从而获得更全面的理解。