人工智能是否能达到人类的推理能力取决于我们如何定义“推理”以及当前方法的局限性。当今的人工智能系统，如大型语言模型（LLMs），擅长模式识别和统计关联，但在真正的抽象推理、常识和适应性方面存在不足。例如，人工智能可以通过模仿训练数据中的模式生成听起来合理的文本或解决数学问题，但它不像人类那样“理解”概念。人类通过结合逻辑、直觉和现实世界的上下文进行推理——这些技能植根于具身体验和社交互动，而这是人工智能所缺乏的。虽然人工智能可能在狭窄的、数据丰富的领域（例如，国际象棋或图像分类）超越人类，但在不熟悉的场景中进行泛化仍然是一个巨大的挑战。
一个关键挑战是复制人类般的灵活性。人类可以用最少的数据解决问题，推断未说明的假设，并适应新情况。例如，一个人可以通过连接抽象概念来理解“时间是小偷”这样的隐喻，而人工智能可能会字面上解析它。同样，人类使用因果推理——理解超越关联的因果关系——来做决策。当前的AI系统，包括深度学习模型，严重依赖统计模式，而不是构建明确的世界心智模型。像 DeepMind 的 AlphaFold 这样的项目在专业科学推理方面显示出进展，但它们仍然是领域特定的工具，而不是通用的思考者。目前正在探索结合神经网络和符号AI（例如，基于规则的系统）的混合方法来弥合这一差距，但如何无缝集成这些方法仍未解决。
人工智能能否达到人类水平的推理能力取决于其架构和训练范式的突破。受神经科学启发的模型，例如模拟注意力和工作记忆的系统，可以改善上下文理解。例如，LLMs 中的 Transformer 模型已经模仿了部分注意力机制，但它们缺乏人类认知中看到的动态优先级。此外，使人工智能能够从更小的数据集学习——类似于儿童如何从有限的例子中学习——需要无监督学习或自监督学习方面的进步。然而，人类推理与感官体验和情感紧密相连，这些很难用计算方式编码。虽然人工智能最终可能在特定的推理任务上赶上人类，但要完全复制人类认知的广度和深度——特别是创造力、同理心和伦理判断——如果没有超越当今数据驱动范式的全新方法，可能仍然难以实现。