数据依赖性和质量问题：人工智能算法常日须要大量的高质量数据进行演习和学习。如果缺少足够的数据，或者数据质量不佳，可能会影响模型的准确性和性能。例如，在某些学科专业中，数据的质量和数量每每存在限定，导致人工智能算法无法充分学习和演习。人工智能算法也随意马虎受到演习数据中存在的偏见和不准确的影响，从而导致有偏见的结果和有缺陷的决策过程。
缺少知识和推理能力：当前的人工智能系统常日局限于详细任务的办理，缺少人类拥有的广泛的知识和推理能力。这使得它们在面对新领域、繁芜问题或模糊情境时表现较弱。人工智能目前无法像人类一样进行抽象思维，这限定了其在涉及抽象性较强的领域，如艺术创作和社会科学研究中的运用。
阐明性和透明性不敷：深度学习等繁芜的人工智能模型常日难以阐明其决策过程和推理过程，也难以透明地展示其内部事情事理。这使得用户难以理解模型的决策依据，限定了其在某些关键领域的运用。
对抗性攻击的薄弱性：人工智能模型随意马虎受到对抗性攻击，即通过对输入数据进行眇小改动，可以欺骗模型输出错误的结果。这对付安全敏感的运用（如金融、安全等）可能带来风险。
道德和伦理问题：人工智能技能的利用引发了隐私、安全、公正等道德原则和社会问题。例如，算法偏见可能导致不公正或歧视性结果，特殊是在医疗保健、刑事法律和金融等敏感运用中。
打算资源和可扩展性限定：演习人工智能模型须要大量打算资源，包括GPU、CPU和TPU，而支配则须要大型分布式资源池。这对付资源有限的设备或环境来说是一个寻衅。
运用处景的局限性：当前的AI技能在某些场景下已经能够表现出色，但运用处景仍旧存在很大的局限性，而且不同领域之间还缺少有效的交互。
综上所述，人工智能在数据依赖性、知识和推理能力、阐明性和透明性、对抗性攻击、道德和伦理问题、打算资源和可扩展性、运用处景等方面存在局限性。随着技能的不断发展，研究职员正在努力办理这些问题，以推动人工智能技能的进一步发展。