人工智能为什么没有常识呢（人工智能为什么还不成熟）

人工智能模型的常识是基于训练数据和算法推理得出的,而不是像人类一样有全面的知识和经验。所以人工智能模型可能无法像人类一样对复杂的问题做出全面的推理和判断。
人工智能模型在训练时会选择一些预定义的规则和算法,然后根据输入的数据对其进行推理和计算。这些规则和算法通常是基于训练数据集中的模式和规律得出的,因此人工智能模型可以在一定程度上处理已知的信息和知识。
然而,人工智能模型还存在一些局限性,例如:
1. 人工智能模型无法像人类一样处理超出其训练数据的范围的问题。即使模型已经训练好了对某种特定问题的解决方案,如果问题的范围超出了其训练数据的范围,模型可能也无法提供正确的答案。
2. 人工智能模型也无法处理一些未知或不确定的信息。如果模型无法从数据中推断出相关信息,那么它可能会生成错误的答案。
3. 人工智能模型也可能会受到算法和数据集的限制。模型的推理和判断能力可能会受到算法和数据集的限制,因此在某些情况下,模型可能会生成错误或不准确的答案。
人工智能模型虽然可以处理一定的信息和知识,但仍然存在局限性和不足,需要人类进行补充和修正。