1、第一脆弱性。
2、人工智能系统还无法超出场景或语境理解行为，虽然在下棋或游戏等有固定规则的范围内不会暴露出这一弱点，但是一旦场景发生变化或这种变化超出一定范围，人工智能可能就立刻无法“思考”。
(资料图片仅供参考)
3、第二、不可预测性。
4、用户无法预测人工智能会做出何种决策，这既是一种优势，也会带来风险，因为系统可能会做出不符合设计者初衷的决策。
5、第三、安全问题和漏洞。
6、机器会重结果而轻过程，它只会通过找到系统漏洞，实现字面意义上的目标，但其采用的方法不一定是设计者的初衷。
7、例如，网站会推荐一些极端主义视频，因为刺激性内容可以增加浏览时间。
8、再如，网络安全系统会判断人是导致破坏性软件植入的主要原因，于是索性不允许人进入系统。
9、第四、人机交互失败。
10、尽管让机器提供建议，由人类做最后决策，是解决人工智能某些弱点的常用方法，但由于决策者对系统局限性或系统反馈的认知能力不同，这一问题并不能得到根本解决。
11、扩展资料：当计算机出现后，人类开始真正有了一个可以模拟人类思维的工具，在以后的岁月中，无数科学家为这个目标努力着。
12、如今人工智能已经不再是几个科学家的专利了，全世界几乎所有大学的计算机系都有人在研究这门学科，学习计算机的大学生也必须学习这样一门课程，在大家不懈的努力下，如今计算机似乎已经变得十分聪明了。
13、例如，1997年5月，IBM公司研制的深蓝（DEEP BLUE）计算机战胜了国际象棋大师卡斯帕洛夫（KASPAROV）。
14、大家或许不会注意到，在一些地方计算机帮助人进行其它原来只属于人类的工作，计算机以它的高速和准确为人类发挥着它的作用。
15、人工智能始终是计算机科学的前沿学科，计算机编程语言和其它计算机软件都因为有了人工智能的进展而得以存在。
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1、第一脆弱性。2、人工智能系统还无法超出场景或语境理解行为，虽然在下棋或游戏等有固定规则的范围内不会
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