今天是今日有所思的第113天。
弱人工智能在很多领域表现出色，但并非无所不能，它只是人类的工具。今天的人工智能至少在以下七个领域还很“稚嫩”。
一、 跨领域推理
人与今天的AI相比，有一个明显的智慧优势就是举一反三、触类旁通的能力。三四岁的小孩就会说“跑得飞快”，但除非程序设计者专门进行关联，计算机自己很难总结出“跑”和“飞”之间的相似性。这种跨领域联想的能力是跨领域推理的基础，福尔摩斯能够通过一顶帽子推理出当事人的生活习惯、身体状况、婚姻状况，这种通过表象推导并认识规律的能力，计算机远远不及。目前，一种名为“迁移学习”的技术正受到关注，这种技术在跨领域思考的应用上取得了一些初步的成果。
二、抽象能力
抽象能力在人类发展历史中至关重要，数学理论的发展是人类超强抽象能力的终极表现，计算机所使用的二进制数字就是人类对计算本身的抽象。人类的小孩通常只通过两三个样本就能够学习新知识，但目前计算机深度学习需要大量的训练样本让计算机完成学习过程，其中的差别就是抽象能力不同，人工智能在少样本、无监督学习方向上进展有限，不突破这一点，也许永远无法实现人类水平的人工智能。
三、知其然，也知其所以然
基于深度学习的人工智能技术，经验成分较多。输入大量数据后，机器自动调整参数，完成深度学习，但是参数为何如此设置，在很多情况下较难解释。人的思考追求“知其然，也知其所以然”，但人工智能程序，大多只满足于结果足够好即可。计算机可以辅助人类证明一些数学问题，但是还无法达到发现定律的能力。
四、常识
常识是种只可意会，不可言传的东西。人似乎生来就有不借助逻辑和理论完成某些成功决策或推理的能力。人工智能能否掌握这种规律？从目前的技术来看，计算机的常识更多的只是一些预设规则。
五、自我意识
弱人工智能远未达到 具备自我意识的地步，有人假设人类意识本身就是某个“上帝”制造出来的人工智能。这个问题更多的是一个哲学问题，而非技术问题。
六、审美
目前机器已经可以仿照人类的绘画、诗歌、音乐等创作出电脑艺术作品，但机器并不懂得什么是美。审美能力是人类独有的特征，这也很难用技术语言时行解释，因此很难输入到机器中。计算机几乎完全不具备审美能力：1、审美能力不是规则组合，也不是数据堆砌的统计规律，如果按此进行学习，结果必然是平均化，缺乏个性的。2、审美能力是一个跨领域的能力，与一个人的个人经历、文史知识、艺术修养等有密切关系，这些经验计算机目前无法学会。
七、情感
情感是人类之所以为人类的感性基础，今天的机器还无法理解人的喜怒哀乐、七情六欲，目前情感分析技术也是人工智能研究的热点方向，但分析人的情绪与具备相同的情绪，是不可同日而语的。
