 GPT答： |
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人工智能的局限性包括以下几个方面：
1. 数据依赖性：人工智能系统需要大量的数据进行训练和学习，如果数据质量不好或者缺乏代表性，可能导致系统的预测和决策出现偏差。
2. 缺乏常识推理能力：目前的人工智能系统在处理复杂问题时往往缺乏常识推理能力。例如，在解决自然语言理解任务时，系统可能无法正确理解一些隐含信息或者进行逻辑推断。
3. 无法处理新领域和未知情境：人工智能系统通常是基于已有数据进行训练和学习的，因此对于新领域或者未知情境下的问题可能无法有效应对。这也意味着人工智能系统具有较弱的泛化能力。
4. 难以解释其决策过程：深度学习等技术在实际应用中通常是黑盒模型，即难以解释其内部决策过程。这使得用户很难了解为何会得到某个结果或建议，并且也增加了对模型是否可信、公平等方面的担忧。
5. 对伦理道德问题缺乏考虑：人工智能系统在处理一些敏感问题时可能存在伦理道德问题，例如隐私保护、歧视性决策等。当前的人工智能技术还没有完全解决这些问题，需要进一步研究和规范。
总之，尽管人工智能在许多领域取得了显著的进展，但仍然存在着许多局限性和挑战需要克服。
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