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我将搁置在人工智能背景下的“普遍”、“狭窄”、“近视”等术语。这些术语定义不明确，容易引起混淆。相反，我将专注于人工智能系统的能力和局限性。
人工智能系统是模式识别引擎。它们能够识别数据中的模式，并生成与这些模式相匹配的输出。这对于语言模型、图像生成模型和其他人工智能系统都适用。
AI系统的关键限制在于它们没有世界模型。它们不理解因果关系、物理学或常识推理。它们无法规划或推理假设场景。它们无法将知识从一个领域转移到另一个领域。
这一根本限制意味着AI系统无法像人类那样真正智能。它们无法进行开放式推理或问题解决。它们无法深刻理解世界。
然而，人工智能系统在其狭窄的领域内仍然可以非常强大。它们可以以超人类的水平执行需要模式识别的任务。这包括语言翻译、图像分类和玩游戏等任务。
随着我们收集更多的数据和开发更好的算法，人工智能系统的能力将继续扩展。但缺乏对世界的模型这一根本限制将依然存在。
这意味着人工智能系统将成为增强人类智能的强大工具，而不是完全取代它。人类需要提供高水平的推理、规划和常识理解。人工智能系统将处理模式识别和信息处理。
我们应该谨慎对待将人工智能系统拟人化或赋予它们类人智力的做法。它们与人类智力在本质上是不同的，并且具有非常不同的优势和局限性。
与此同时，我们不应低估模式识别的力量。许多我们认为需要智能的任务可以简化为模式识别问题。人工智能系统将在特定领域继续以其能力让我

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