Почему искусственный интеллект плохо справляется с задачами, требующими глубокого понимания темы?

Некоторые причины, по которым искусственный интеллект (ИИ) плохо справляется с задачами, требующими глубокого понимания темы:

• Ограниченность обучающих данных. www.securitylab.ru dzen.ru Если информация, на которой обучался ИИ, не охватывает конкретную область знаний или события, связанные с уникальными контекстами, то ответ будет поверхностным или неверным. www.securitylab.ru
• Невозможность понимания контекста. www.securitylab.ru blog.geekbrains.by ИИ работает на основе предоставленных ему данных и не обладает интуитивным пониманием задачи. blog.geekbrains.by Он не может осознать глобальную цель проекта, его нюансы и детали реализации. blog.geekbrains.by
• Сложности с неоднозначными запросами. www.securitylab.ru Когда вопрос содержит двойной смысл или требует интуитивного понимания, алгоритм часто предлагает стандартный, обобщённый ответ. www.securitylab.ru
• Невозможность оперировать абстрактными категориями. www.securitylab.ru Абстрактные идеи, такие как «свобода», «любовь» или «судьба», требуют глубокого осмысления, что выходит за рамки чисто вычислительной обработки. www.securitylab.ru
• Сложность работы с абстракцией. dzen.ru ИИ хорошо справляется с конкретными числами и задачами, но абстрактные понятия, такие как пределы или доказательства, оказываются для него сложными. dzen.ru
• Сложные вычисления без подходящей структуры. dzen.ru Алгоритмы ИИ, такие как нейронные сети, не созданы для строгой математической логики. dzen.ru Их подход основан на вероятностях, что может приводить к ошибкам в задачах, требующих точности. dzen.ru