1. 模型复杂性与过拟合/欠拟合：

人工智能模型在设计时面临平衡复杂度的挑战。过于复杂的模型可能过度适应训练数据，导致在新数据上表现不佳（过拟合），而过于简单的模型则可能无法捕捉数据中的复杂模式（欠拟合）。

2. 泛化能力与超参数选择：

选择不当的超参数和训练策略，以及算法架构的限制，会导致模型难以泛化到未见过的数据。这要求精确的调参和对数据集特征的深入理解。

3. 可解释性：

AI系统的决策过程往往不透明，尤其是深度学习模型，这导致“黑盒”问题。缺乏可解释性使得在关键领域如医疗、法律等难以获得信任和应用。

4. 数据质量问题：

高质量、多样化的数据是AI训练的基础，但现实中的数据往往存在量不足、质不高、偏见等问题，自动标注和弱监督学习的效率和成本也是挑战。

5. 算法效率与计算资源：

大规模优化问题处理困难，特别是在高维度和非线性场景中。算法的计算效率和能耗成为移动设备应用的瓶颈。

6. 应用场景限制：

AI在特定场景如手眼协调、平衡控制、创造性工作、复杂决策等方面存在局限，这些通常需要更高级别的认知和感知能力。

7. 意识与认知：

人工智能的问题有哪些

当前AI缺乏自我意识和主观体验，其认知能力局限于数据驱动的学习，缺乏深层次思考和理解能力。

8. 理论基础与定义束缚：

图灵测试的定义限制了对智能的理解，忽视了非语言智能形式。莫拉维克悖论指出，AI在解决简单实际问题上不如在游戏或数据集上表现得好。

9. 模型正确性与现实偏差：

深度学习模型可能因错误原因正确预测，对于域外数据的处理能力有限，这影响其在现实世界的应用。

10. 自主权与安全性：

在赋予AI更多自主权时，如何确保其决策的稳健性和安全性，避免因未预见情况导致的错误决策，是重要议题。

这些问题表明，尽管人工智能取得了显著进步，但要实现更加智能、可靠和普遍适用的系统，还有很长的路要走。