人工智能应用存在的局限性
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缺乏完善和严谨的理论体系。除了前文提及的通用人工智能还比较遥远以外，当前应用较为广泛、
实际表现效果也很显著的，基于深度学习的人工智能算法缺少严谨的数学证明及完善的理论体系作
为背书，在操作过程中还依赖经验指导和不断试错，能找到一个“很不错”的解决方案，但很难保
证是最佳。所以对于一些可能面临无法承受之后果的应用场景，更多还是选择作为辅助角色，而不会真正完全依赖人工智能。
对足够多的训练数据依赖比较大。但在一些现实的应用场景下，数据会因为技术上获取难度大、涉及隐私或所有权归属等原因而难以满足模型训练的需求。离开了数据，空有算法也难成事。
在伦理道德和法律方面可能存在责任归属问题。以自动驾驶为例，人类在使用自动驾驶技术时若出
现交通事故，责任到底在驾驶员？汽车厂商？还是智能部件供应商？面临紧急状况时，系统是优先保护使用者还是其他人的生命安全？这一系列问题尚无定论，也很难有定论。
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