Некоторые особенности работы автономных систем искусственного интеллекта в условиях ограниченной информации:

• Зависимость от заранее запрограммированных моделей принятия решений. 4 Искусственный интеллект хорошо принимает решения в структурированных средах, но испытывает трудности в неструктурированных или динамичных. 4 Например, автономные транспортные средства могут работать в городах с чётко определёнными дорогами и правилами дорожного движения, но дают сбои в непредсказуемых ситуациях, таких как экстремальные погодные условия или взаимодействие с пешеходами. 4
• Трудности с решением общих задач. 4 Системы искусственного интеллекта хорошо справляются с узкими задачами, специфичными для конкретной цели, но испытывают сложности с более общими задачами, требующими рассуждений на основе здравого смысла, креативности или эмоционального интеллекта. 4
• Необходимость в механизмах самообучения. 1 Чтобы система оставалась работоспособной в условиях изменяющегося окружения, нужны механизмы, которые позволяют ей добавлять новые знания, накапливать их и обрабатывать. 1
• Зависимость от качества обучающих данных. 5 Эффективность любой системы машинного обучения напрямую зависит от качества данных, на которых она обучалась. 5