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　　　　刘源：大学生中存在“求稳”心态及“路径依赖”现象，面临诸多选择时，也有过度依赖他人经验、忽视自身兴趣和实际的情况。例如，选课、参加社会实践时，多依据学长学姐、辅导员或家长的建议，而非自身喜好。最后，大家的决策几乎都是来自“外部”信息。

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。

　　　　此外，成研院借助AI、云和大视频能力，打造云化AI巡考平台，覆盖考场智能巡查和保密室智能巡检两大场景，通过专线将考点视频流汇聚至移动云，在云端通过AI巡考平台对考场视频进行实时的分析和预警。AI巡考实现教育部44种考试异常行为全识别，通过大小模型协同算法，准确率提升50%以上。在2024年高考保障工作中，AI巡考服务18省（区、市）超300万考生。