AI 推理的主要挑战是什么？ AI 推理在处理歧义、扩展到复杂问题以及集成现实世界知识方面面临重大挑战。 这些问题源于类人直觉推理与当前系统僵化、数据驱动方法之间的差距。 让我们分解三个核心挑战。
1. 处理不确定性和歧义 AI 系统通常难以处理不完整或冲突的信息。 例如，在医疗诊断中，发烧或疲劳等症状可能指向多种疾病。 虽然概率模型（例如，贝叶斯网络）有助于量化不确定性，但它们需要精确的数据才能良好运行。 在现实场景中，数据是嘈杂或稀疏的——就像自动驾驶汽车错误地将阴影判断为障碍物一样。 当奖励延迟或不明确时，强化学习智能体也会面临这个问题，例如机器人学习在杂乱的房间中导航而没有立即反馈。 如果没有管理不确定性的强大方法，AI 系统可能会做出过于自信或不正确的决定。
2. 可扩展性和计算复杂性 许多推理任务涉及组合爆炸式搜索空间。 例如，解决包含 100 条交付路线的物流问题需要评估数百万种排列。 传统的算法，如暴力搜索，在这里变得不切实际。 即使是优化的方法（例如，蒙特卡洛树搜索）在应用于蛋白质折叠或气候建模等大规模问题时也会耗尽计算资源。 虽然神经网络可以近似解决方案，但它们通常缺乏透明度并且难以处理严格的逻辑约束。 开发人员必须平衡准确性和效率，通常会采取近似方法，以牺牲精度来换取速度——这种权衡限制了关键应用中的可靠性。
3. 集成常识和上下文知识 AI 系统缺乏对日常概念的内在理解。 例如，聊天机器人可能会正确解析“我加热了金属，所以它膨胀了”，但未能推断出冷却会逆转该过程。 像“水在 100°C 沸腾”或“人需要睡眠”这样的常识知识很少在训练数据中明确说明。 像知识图（例如，Wikidata）这样的项目试图编纂这些事实，但仍然不完整。 上下文推理是另一个障碍：分析新闻文章的 AI 可能会忽略讽刺或文化参考。 当前的模型（如 transformers）擅长模式识别，但在处理更深层次的因果关系（例如，预测移除汽车发动机如何影响其功能）方面存在困难。
这些挑战凸显了对混合方法的需求——将统计学习与符号推理相结合——以及更好的工具来管理不确定性、优化资源使用和嵌入上下文理解。 进步将取决于算法、数据集和基础设施的迭代改进，而不是依赖于任何单一的突破。