这是一个非常深刻且重要的问题，人工智能在过去十年取得了爆炸性的进展，尤其是在感知能力（如图像识别、语音识别）和特定领域的决策能力（如AlphaGo、AlphaFold）上，这些突破主要依赖于统计学习和大数据，距离真正通用、强大、安全的人工智能还有很长的路要走。
许多核心问题依然没有突破性的算法,这些问题可以归结为以下几个层面：
常识推理与因果推断
这是当前AI最显著的短板，人类拥有海量的、不言自明的背景知识和常识，能够理解事物之间的因果关系,而不仅仅是相关性。
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未突破点：
- 缺乏常识： AI不知道“水是湿的”、“人死了不能复活”、“把钥匙放进冰箱会找不到”，这些知识不是通过数据统计就能学到的，而是源于与世界长期的物理和社会交互，当前的AI模型（如GPT-4）通过海量文本“了很多常识，但它们并不真正“理解”这些常识，也无法保证在所有情况下都正确应用，你问它“把一个球放进一个装满水的杯子里会怎么样？”，它能正确回答，因为它在数据里见过，但如果问一个从未在数据中出现过的、但符合常识的“脑筋急转弯”,它就可能出错。
- 混淆相关性与因果性： 这是AI的经典缺陷，数据可能显示“冰淇淋销量”和“溺水人数”高度相关，AI可能会错误地推断“吃冰淇淋导致溺水”，而人类会立刻想到，两者都是由“炎热的夏天”这个共同原因导致的，AI很难从数据中自主地发现这种隐藏的因果结构，目前的因果推断研究正在发展，但远未成熟,无法与人类的直觉相比。
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为什么难？ 常识和因果是隐性的、结构化的知识，难以用大规模标注数据来学习，它需要模型对世界有一个内在的、可解释的“心智模型”（Mental Model），而这正是当前深度学习“黑箱”模型的反义词。
（图片来源网络，侵删）
真正的理解与可解释性
我们目前的AI模型非常擅长“模式匹配”和“生成”，但它们是否在“思考”和“理解”？
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未突破点：
- 符号接地问题： AI知道“苹果”这个词和苹果的图片在数据中频繁关联，但它并不“理解”这个词所指向的那个可以吃、是甜的、会从树上掉下来的具体物体，它的理解是基于高维数学空间的向量相似性,而不是基于对现实世界的真实体验。
- 黑箱问题： 深度神经网络为什么能做出某个决策？我们很难给出一个人类能理解的解释，一个模型拒绝你的贷款申请，你无法追问“为什么？”，因为它自己也说不清，它只是通过计算给出了一个概率，这在医疗、金融、司法等高风险领域是致命的。
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为什么难？ 深度学习的本质是复杂的非线性函数拟合，其内部参数（数以亿计）没有任何人类可读的语义，要打开这个“黑箱”，可能需要全新的网络架构或学习范式,而不仅仅是增加数据或计算力。
持续学习与灾难性遗忘
人类可以不断学习新知识，同时保留旧知识,而目前的AI模型在这方面表现极差。
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未突破点：
- 灾难性遗忘： 如果你先用猫和狗的数据训练一个模型，它识别猫狗的能力很强，然后再用汽车的数据去训练它识别汽车，那么它之前学会的识别猫狗的能力会急剧下降，甚至完全遗忘，模型就像一块被新内容覆盖的白板,而不是一本可以不断添加新章节的书。
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为什么难？ 神经网络通过梯度下降来调整权重以最小化当前任务的损失函数，这个调整过程会破坏为旧任务学到的权重，要让模型在“学习新知识”和“保留旧知识”之间找到平衡，是一个极其困难的优化问题，涉及到“稳定性-可塑性困境”（Stability-Plasticity Dilemma）。
高效学习与自主学习
人类是“小样本学习”的典范，一个孩子看几次猫，就能认识各种品种、各种姿态的猫,而AI需要数百万张图片才能达到类似的效果。
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未突破点：
- 数据饥渴： 当前最先进的AI模型（如GPT系列）依赖于前所未有的海量数据、巨大的计算资源和昂贵的训练成本,这种模式难以扩展和普及。
- 缺乏内在驱动力： 人类的学习源于好奇心、探索欲、对目标的追求等内在动机，AI的学习完全由外部设定的“损失函数”驱动，如何让AI拥有自主设定目标、主动探索环境、从反馈中学习的内在驱动力，是实现通用人工智能的关键一步,也是目前研究的空白。
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为什么难？ 我们还不清楚如何将人类的内在动机（如好奇心、成就感）转化为数学上可优化的目标函数，这涉及到认知科学、心理学和AI的深度交叉。
情感、创造力与价值对齐
- 未突破点：
- 真正的情感与共情： AI可以模仿和生成带有情感色彩的文字或音乐，但它没有主观的情感体验，它不知道“悲伤”是什么感觉，也无法真正理解他人的痛苦，这种“感同身受”的能力是社交智能的基础。
- 原创性创造力： AI的“创造力”目前更多是基于现有数据的重组、插值和风格迁移，它能生成梵高风格的画，但无法像毕加索一样开创一个全新的艺术流派，它缺乏源于个人独特经历和深刻洞察的、颠覆性的原创思想。
- 价值对齐： 这是AI安全领域的终极难题，如何确保一个比人类聪明得多的超级智能的目标和价值观，与人类的长期福祉和复杂伦理观完全一致？一个微小的目标偏差，在超级智能的加持下，可能会导致灾难性的后果（回形针最大化”思想实验）,我们还没有一个可靠的理论或算法来解决这个问题。
| 领域 | 未突破的核心问题 | 根本原因 |
|---|---|---|
| 推理与认知 | 常识推理、因果推断 | 缺乏与世界交互的内在模型，混淆相关与因果 |
| 理解与解释 | 真正的理解、可解释性 | “黑箱”模型本质是模式匹配，缺乏符号接地 |
| 学习能力 | 持续学习、小样本学习 | 灾难性遗忘，过度依赖数据，缺乏内在驱动力 |
| 智能本质 | 情感、创造力、价值对齐 | 缺乏主观体验，创造力是重组而非原创，价值难以形式化 |
当前AI的突破主要集中在“感知”和“计算”层面，而离“认知”和“思考”还有巨大的鸿沟，未来的突破很可能不再仅仅依赖于数据和算力的堆砌，而是需要全新的算法范式，例如结合符号逻辑的神经符号系统、能够构建世界模型的AI、或者模仿人类学习机制的自主学习算法，这些问题的解决，将标志着人工智能从“弱人工智能”向“通用人工智能”的真正飞跃。
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