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

• Ограниченность обучающих данных. 12 Если информация, на которой обучался ИИ, не охватывает конкретную область знаний или события, связанные с уникальными контекстами, то ответ будет поверхностным или неверным. 1
• Невозможность понимания контекста. 13 ИИ работает на основе предоставленных ему данных и не обладает интуитивным пониманием задачи. 3 Он не может осознать глобальную цель проекта, его нюансы и детали реализации. 3
• Сложности с неоднозначными запросами. 1 Когда вопрос содержит двойной смысл или требует интуитивного понимания, алгоритм часто предлагает стандартный, обобщённый ответ. 1
• Невозможность оперировать абстрактными категориями. 1 Абстрактные идеи, такие как «свобода», «любовь» или «судьба», требуют глубокого осмысления, что выходит за рамки чисто вычислительной обработки. 1
• Сложность работы с абстракцией. 2 ИИ хорошо справляется с конкретными числами и задачами, но абстрактные понятия, такие как пределы или доказательства, оказываются для него сложными. 2
• Сложные вычисления без подходящей структуры. 2 Алгоритмы ИИ, такие как нейронные сети, не созданы для строгой математической логики. 2 Их подход основан на вероятностях, что может приводить к ошибкам в задачах, требующих точности. 2