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盡管人工智能近年來(lái)取得了飛速的進(jìn)步，人工智能在現階段任然有很大的局限性，這主要表現在五個(gè)大的方面：

1.認識論的局限性。人們對于思維的過(guò)程的認識是比較片面的，覺(jué)得思維過(guò)程可以通過(guò)物理符號的運算模擬出來(lái)，而一些形象思維或者抽象思維的程式是無(wú)法被簡(jiǎn)單物化的。

2．智能化方法與途徑方面的局限性。從機械角度出發(fā)，主要分為結構派和功能派。結構派從研究人的大腦神經(jīng)結構出發(fā)，企圖模擬人的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，殊不知人的神經(jīng)元數量眾多，這也使得結構派的智能化道路顯得任重道遠；功能派從研究思維的活動(dòng)和智能行為的心理學(xué)特性出發(fā)，但是根本思維還是符號主義，理論模型仍是圖靈機模型。

3.數學(xué)基礎的局限性。人工智能最基本的還是計算問(wèn)題，這就涉及到近代數學(xué)的現狀。近代數學(xué)具有封閉性，線(xiàn)性，結構不變性，收斂性以及精確性，而人工智能所要求的卻恰好相反，它所需要的是進(jìn)行非結構化的、非線(xiàn)性、模糊發(fā)散的計算，以滿(mǎn)足智能化的需求。

4.計算機模型的局限性。主要表現在四個(gè)方面：

1）問(wèn)題表示的方法的局限性。

2）需要對問(wèn)題本身抽象出一個(gè)數學(xué)意義上的精確地解析式。

3）需要針對問(wèn)題設計算法。

4)求解的結果的唯一性。

5）圖靈計算機模型下的問(wèn)題一般都是可遞歸的問(wèn)題。

6）很多時(shí)候，要實(shí)現真正的人工智能，我們要求的是滿(mǎn)意解而非是精確解，而這時(shí)以圖靈模型為原型的計算機模型所做不到的。

5．形式演繹理論方面的局限性

6.實(shí)現技術(shù)方面的局限性。知識表示、推理、環(huán)境與工具等都存在較大的局限性，限制其發(fā)展。

    畢竟人腦和機器是有很大的區別的，人腦勝于計算機的地方, 就是具有邏輯思維、概念的抽象、辯證思維和形象思維, 能從知識中抽取出性質(zhì)不同、更高層次的核心知識, 能從多方面地把握信息, 因此在解決問(wèn)題時(shí), 大大減少了對每一種可能組合的解決問(wèn)題方案的探索, 甚至在很多情況下, 根本無(wú)須探索各種可能的組合, 就直接想出辦法, 找到答案。這樣, 就避免了組合爆炸。計算機雖能進(jìn)行調整, 進(jìn)行有限的自組織, 但由于不具備形象思維和邏輯思維, 僅能放大人的悟性活動(dòng)中的演繹方法, 不可能真正具有智能。由此, 決定了計算機不能進(jìn)行學(xué)習、思維、創(chuàng )造。在計算機領(lǐng)域, 機器人仍然是機器, 并不具有生命, 但是克隆技術(shù)、轉基因技術(shù)等的巨大突破卻可能使人們設計創(chuàng )造出具有生命、甚至具有智能的東西。

對于已解決或者即將解決的智能問(wèn)題，通過(guò)對計算機的功能程序和它們之間的關(guān)系的深入研究中，或許我們可以找到一條發(fā)展人工智能的新途徑。使用計算機解題，都必須通過(guò)匯編語(yǔ)言編寫(xiě)一些程序，將要求解的問(wèn)題和算法轉換成機器語(yǔ)言，即“0”、“1”代二進(jìn)制機器指令，方可進(jìn)行。因此用通用的指令集，即代表了計算機解決問(wèn)題的能力。因此或許可以從功能方面去研究一些具有基本功能，但是又無(wú)法由其他指令編程實(shí)現的基本指令并通過(guò)對他們的指令集進(jìn)行分析，以研究人工智能。

人工智能誕生的時(shí)間并太久，技術(shù)也顯得不很成熟，某種意義上講，總是面臨著(zhù)相當多的局限。既然，馮諾依曼是現在計算機的原型，其機器指令也是限制人工智能化的一大障礙，或許，可從改善機器語(yǔ)言的的本身出發(fā)，找到新的突破口，將人工智能成熟化。