哥本哈根大學的研究人員(yuán)已經證明，處理複雜(zá)問題的完全穩定機(jī)器(qì)學習算(suàn)法近乎無法實現，這凸顯了對人工(gōng)智能(néng)局限性。

以 ChatGPT 為(wèi)代表的 AI 浪潮下(xià)，機(jī)器(qì)能(néng)比醫(yī)生(shēng)更準确解讀(dú)醫(yī)學掃描圖像、能(néng)比人類更安全地駕駛汽車，但再優秀的算(suàn)法也存在弱點。

以自(zì)動駕駛汽車讀(dú)取路(lù)标為(wèi)例，如果有人在路(lù)标上(shàng)貼有标簽，人類駕駛員(yuán)的注意力通(tōng)常不會(huì)被分散，而機(jī)器(qì)由于和接受訓練的路(lù)标存在差異，很容易出現分心。

該小(xiǎo)組負責人阿米爾・耶胡達約夫（Amir Yehudayoff）教授說：“現實生(shēng)活中存在著(zhe)各種各樣的噪音(yīn)，人類習慣于忽略這些噪音(yīn)，而機(jī)器(qì)卻會(huì)感到(dào)困惑”。