训练人工智能缺什么：人工智能缺乏什么能力

训练人工智能模型需要多种不同的资源和技术,以下是一些常见的缺乏资源:
1. 数据:人工智能模型需要大量的数据来训练,但现实中存在很多数据缺乏的问题,例如贫困、隐私和环境问题。
2. 计算资源:训练人工智能模型需要大量的计算资源,特别是在训练深度神经网络时。然而,许多场景下的计算资源非常有限。
3. 高质量的数据集:要训练出高质量的人工智能模型,需要大量的高质量的数据。然而,现实中存在很多数据质量的问题,例如缺失数据、重复数据、噪声和错误数据。
4. 算法:训练人工智能模型需要各种不同的算法和技术,包括监督学习、无监督学习、强化学习、迁移学习等等。然而,现有的算法和技术存在许多局限性,例如复杂度、效率和准确性等。
5. 透明度:训练人工智能模型需要透明度和可解释性,以便用户和监督者能够理解模型的决策和推理过程。然而,当前的人工智能技术存在许多不透明和不可解释性的问题。
6. 可扩展性:人工智能模型需要能够适应不同的规模和场景,因此需要具有可扩展性的架构和算法。然而,现有的人工智能模型和架构存在许多局限性,例如内存占用、计算资源、性能和可扩展性等。