人工智能计算并不困难,但对于不同的任务和领域,计算的难度会有所不同。在机器学习和深度学习领域,计算的计算量通常很大,因为需要大量的数据来进行训练和模型构建。此外,训练模型的过程需要处理大量的参数和计算资源,因此需要优化算法和硬件来提高效率。对于一些常见的人工智能任务,例如文本分类、图像识别、自然语言处理等,计算的难度相对较低,因为这些任务通常基于已有的知识库和算法进行自动化处理。人工智能计算的难度取决于任务的类型和所需的计算资源,以及所使用的算法和硬件。