哥本哈根大學的研究人員已經證明，處理復雜問題的完全穩(wěn)定機器學習算法近乎無法實現，這凸顯了對人工智能局限性。

以 ChatGPT 為代表的 AI 浪潮下，機器能比醫(yī)生更準確解讀醫(yī)學掃描圖像、能比人類更安全地駕駛汽車，但再優(yōu)秀的算法也存在弱點。

以自動駕駛汽車讀取路標為例，如果有人在路標上貼有標簽，人類駕駛員的注意力通常不會被分散，而機器由于和接受訓練的路標存在差異，很容易出現分心。

該小組負責人阿米爾?耶胡達約夫（Amir Yehudayoff）教授說：“現實生活中存在著各種各樣的噪音，人類習慣于忽略這些噪音，而機器卻會感到困惑”。