* razonamiento de sentido común y comprensión contextual: Las computadoras luchan con la comprensión matizada del mundo. Carecen de las habilidades de razonamiento de sentido común que los humanos dan por sentado. Esto conduce a resultados incorrectos o no sensibles, especialmente cuando se trata de información ambigua o incompleta. Por ejemplo, comprender el sarcasmo o la interpretación de significados implícitos en el texto es un desafío significativo.
* robustez y generalización: Los modelos actuales de IA a menudo fallan con gracia. Un pequeño cambio en la entrada puede conducir a salidas muy diferentes e incorrectas. Carecen de las capacidades de robustez y generalización de la inteligencia humana. Pueden desempeñarse excelentemente en una tarea, pero fallan completamente en una versión ligeramente modificada de esa tarea.
* Explicabilidad y transparencia: Muchos poderosos modelos de IA, especialmente modelos de aprendizaje profundo, son "cajas negras". Es difícil entender * por qué * producen una salida específica. Esta falta de transparencia dificulta la depuración, la confianza y el uso responsable.
* Dependencia de los datos: Los modelos de IA dependen en gran medida de grandes conjuntos de datos. Los sesgos presentes en los datos inevitablemente conducen a salidas sesgadas. Además, la obtención de datos representativos de alta calidad a menudo es costoso y requiere mucho tiempo.
* Costo computacional y consumo de energía: La capacitación y la ejecución de modelos de IA complejos requieren una potencia y energía computacionales significativas, lo que lleva a altos costos y preocupaciones ambientales.
* Falta de creatividad e innovación verdadera: Si bien la IA puede generar contenido creativo, actualmente carece de la capacidad de originalidad genuina y avances innovadores que requieren una comprensión y una visión genuina más allá del reconocimiento de patrones.
* Consideraciones éticas: El potencial de uso indebido de la tecnología de IA en áreas como la vigilancia, la amplificación de sesgo y los sistemas de armas autónomos plantea desafíos éticos significativos.
Estas limitaciones representan áreas continuas de investigación activa, y se están haciendo progresos. Sin embargo, estos son obstáculos significativos para superar antes de que las computadoras puedan igualar o superar la inteligencia humana en su flexibilidad, robustez y comprensión del mundo.