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盡管人工智能近年來取得了飛速的進(jìn)步，人工智能在現(xiàn)階段任然有很大的局限性，這主要表現(xiàn)在五個(gè)大的方面：

1.認(rèn)識(shí)論的局限性。人們對(duì)于思維的過程的認(rèn)識(shí)是比較片面的，覺得思維過程可以通過物理符號(hào)的運(yùn)算模擬出來，而一些形象思維或者抽象思維的程式是無法被簡(jiǎn)單物化的。

2．智能化方法與途徑方面的局限性。從機(jī)械角度出發(fā)，主要分為結(jié)構(gòu)派和功能派。結(jié)構(gòu)派從研究人的大腦神經(jīng)結(jié)構(gòu)出發(fā)，企圖模擬人的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，殊不知人的神經(jīng)元數(shù)量眾多，這也使得結(jié)構(gòu)派的智能化道路顯得任重道遠(yuǎn)；功能派從研究思維的活動(dòng)和智能行為的心理學(xué)特性出發(fā)，但是根本思維還是符號(hào)主義，理論模型仍是圖靈機(jī)模型。

3.數(shù)學(xué)基礎(chǔ)的局限性。人工智能最基本的還是計(jì)算問題，這就涉及到近代數(shù)學(xué)的現(xiàn)狀。近代數(shù)學(xué)具有封閉性，線性，結(jié)構(gòu)不變性，收斂性以及精確性，而人工智能所要求的卻恰好相反，它所需要的是進(jìn)行非結(jié)構(gòu)化的、非線性、模糊發(fā)散的計(jì)算，以滿足智能化的需求。

4.計(jì)算機(jī)模型的局限性。主要表現(xiàn)在四個(gè)方面：

1）問題表示的方法的局限性。

2）需要對(duì)問題本身抽象出一個(gè)數(shù)學(xué)意義上的精確地解析式。

3）需要針對(duì)問題設(shè)計(jì)算法。

4)求解的結(jié)果的唯一性。

5）圖靈計(jì)算機(jī)模型下的問題一般都是可遞歸的問題。

6）很多時(shí)候，要實(shí)現(xiàn)真正的人工智能，我們要求的是滿意解而非是精確解，而這時(shí)以圖靈模型為原型的計(jì)算機(jī)模型所做不到的。

5．形式演繹理論方面的局限性

6.實(shí)現(xiàn)技術(shù)方面的局限性。知識(shí)表示、推理、環(huán)境與工具等都存在較大的局限性，限制其發(fā)展。

    畢竟人腦和機(jī)器是有很大的區(qū)別的，人腦勝于計(jì)算機(jī)的地方, 就是具有邏輯思維、概念的抽象、辯證思維和形象思維, 能從知識(shí)中抽取出性質(zhì)不同、更高層次的核心知識(shí), 能從多方面地把握信息, 因此在解決問題時(shí), 大大減少了對(duì)每一種可能組合的解決問題方案的探索, 甚至在很多情況下, 根本無須探索各種可能的組合, 就直接想出辦法, 找到答案。這樣, 就避免了組合爆炸。計(jì)算機(jī)雖能進(jìn)行調(diào)整, 進(jìn)行有限的自組織, 但由于不具備形象思維和邏輯思維, 僅能放大人的悟性活動(dòng)中的演繹方法, 不可能真正具有智能。由此, 決定了計(jì)算機(jī)不能進(jìn)行學(xué)習(xí)、思維、創(chuàng)造。在計(jì)算機(jī)領(lǐng)域, 機(jī)器人仍然是機(jī)器, 并不具有生命, 但是克隆技術(shù)、轉(zhuǎn)基因技術(shù)等的巨大突破卻可能使人們?cè)O(shè)計(jì)創(chuàng)造出具有生命、甚至具有智能的東西。

對(duì)于已解決或者即將解決的智能問題，通過對(duì)計(jì)算機(jī)的功能程序和它們之間的關(guān)系的深入研究中，或許我們可以找到一條發(fā)展人工智能的新途徑。使用計(jì)算機(jī)解題，都必須通過匯編語言編寫一些程序，將要求解的問題和算法轉(zhuǎn)換成機(jī)器語言，即“0”、“1”代二進(jìn)制機(jī)器指令，方可進(jìn)行。因此用通用的指令集，即代表了計(jì)算機(jī)解決問題的能力。因此或許可以從功能方面去研究一些具有基本功能，但是又無法由其他指令編程實(shí)現(xiàn)的基本指令并通過對(duì)他們的指令集進(jìn)行分析，以研究人工智能。

人工智能誕生的時(shí)間并太久，技術(shù)也顯得不很成熟，某種意義上講，總是面臨著相當(dāng)多的局限。既然，馮諾依曼是現(xiàn)在計(jì)算機(jī)的原型，其機(jī)器指令也是限制人工智能化的一大障礙，或許，可從改善機(jī)器語言的的本身出發(fā)，找到新的突破口，將人工智能成熟化。