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　　　　刚开始的40分钟，孩子们难以融入，看懂了怎么做，但是学不好，甚至有的孩子突然就离开了场地。蔡维敏也迅速根据情况转变了教学方式，从简单的伸展教起，一边鼓励，一边引导。一个小时过后，孩子们愿意跟着一起运动，家长们也在场地外加油鼓劲。最终，训练快结束时，所有孩子都已经融入到教学中。

英国雷丁大学去年在《地球物理研究快报》上发表的研究表明，从1979年到2020年，北大西洋航线上的严重湍流事件增加了55%，该研究将这一现象归咎于全球变暖改变了喷流气流，加剧了北大西洋和全球的“晴空湍流”现象。参与研究的雷丁大学大气科学教授保罗·威廉姆斯表示，他认为气候变化正在改变湍流，“我们通过计算机进行了一些数据模拟，发现未来几十年严重湍流发生的可能性会增加一倍或两倍”。这一发现后来得到了观测数据的支持，尤其是晴空湍流的增加，这种湍流与风暴或云层等任何可见的线索无关，来得突然，十分难以预测和避免。

　　　　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。