人工智能（AI）学科自1956年诞生至今已走过60多个年头，某些领域已取得了相当大的进展，但从整个发展过程来看，其发展曲折，面临不少难题。
（1）计算机博弈的困难。
谷歌人工智能AlphaGo（又称“阿尔法狗”）事件，虽标志着计算机博弈已经达到了相当高的水平，然而计算机博弈依然面临着巨大的困难。这主要表现在目前的博弈程序往往是针对二人对弈、棋局公开、有确定走步的棋类进行研制的，而对于多人对弈、随机性的博弈这类问题，至少目前计算机还是难以模拟实现的。
（2）机器翻译所面临的问题。
虽然现在的计算机可以实现自动翻译，但歧义性问题一直是自然语言理解中的一大难关。同样一个句子在不同的场合使用，其含义的差异是司空见惯的，计算机往往孤立地将句子作为理解单位。另外，即使对原文有一定的理解，理解的意义如何有效地在计算机中表示出来也存在问题，系统的理解大都局限于表层上，没有深层的推敲，没有学习，没有记忆，没有归纳。(www.chuimin.cn)
（3）模式识别的困惑。
虽然计算机进行模式识别的研究与开发已取得大量成果，有的已成为产品投入实际应用，但它的理论和方法与人的感官识别机制是完全不同的。人的识别手段、形象思维能力，是任何最先进的计算机识别系统都望尘莫及的。
（4）自动定理证明和GPS的局限。
自动定理证明的代表性工作是1965年鲁滨逊提出的归结原理。归结原理采用的是简单易行方法的演绎，它要求把逻辑公式转化为子句集合，从而丧失了其固有的逻辑蕴含语义。一般问题求解程序（General Problem Solover，GPS）是试图实现一种不依赖于领域知识求解人工智能问题的通用方法。不管是用一阶谓词逻辑进行定理证明的归结原理，还是求解人工智能问题的通用方法GPS，都可以从中分析出表达能力的局限性。
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