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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。

去年国家网信办等部门发布的《生成式人工智能服务管理暂行办法》标志着生成式AI有了专门性行政法规。2023年1月施行的《互联网信息服务深度合成管理规定》明确提出，“任何组织和个人不得利用深度合成服务制作、复制、发布、传播法律、行政法规禁止的信息”“可能导致公众混淆或者误认的，应当在生成或者编辑的信息内容的合理位置、区域进行显著标识”，等等。

　　　　到了这里，合成新核素又进入了瓶颈——氦喷嘴、化学分离等方法限制了研究核素半衰期的下限。近代物理所开始发展新“武器”，研究人员研制了充气反冲核谱仪，并于2015年成功观测到新核素205Ac。截至目前，利用这个仪器，共观测到14种新核素，其中合成的新核素222Np其半衰期达到了300多纳秒，几乎达到该装置研究的极限；通过测量合成的214U、216U新核素性质，结合铀缺中子核素的已知数据发现了α粒子结团效应反常增强现象；通过系统研究合成的219Np和220Np等新核素的性质发现中子数为126中子壳效应对极端缺中子镎同位素的影响依然存在，同时确定了镎元素的质子滴线位置，这是目前已知质子滴线的最重元素；合成的新核素160Os及156W的衰变性质表明，该区域阿尔法衰变概率存在减小的现象，说明质子数为82、中子数也为82的双幻核164Pb可能存在一定的稳定性。这些研究都得到了国际学术界的高度关注。