AI技术发展现状概览
近年来，人工智能技术取得了突破性进展，从实验室研究走向了广泛应用。当前AI技术已经能够处理复杂任务，并在特定领域达到甚至超越人类水平。但与此同时，AI技术仍存在局限性，尚未实现真正的通用人工智能。
核心观点： 当前AI技术呈现出"窄而深"的特点，在特定任务上表现卓越，但跨领域理解和常识推理能力仍然有限。
自然语言处理能力
现代AI在自然语言处理方面取得了显著成就。以GPT系列、BERT等模型为代表的大语言模型能够生成流畅、符合逻辑的文本，完成翻译、摘要、问答等任务。最新的模型能够理解上下文，进行多轮对话，并表现出一定的推理能力。
然而，这些模型仍然存在局限性。它们可能生成看似合理但实际错误的信息（"幻觉"问题），对复杂逻辑和常识理解有限，且缺乏真正的理解能力和自我意识。
计算机视觉与图像生成
在计算机视觉领域，AI已能够准确识别和分类图像中的物体，进行人脸识别、医学影像分析等任务。扩散模型和生成对抗网络(GANs)的出现，使AI能够生成高质量、逼真的图像和视频内容。
当前先进的文本到图像生成系统（如DALL-E、Stable Diffusion等）能够根据文字描述生成高度符合要求的图像，但在细节一致性、复杂场景生成方面仍面临挑战。
决策与预测系统
AI在决策支持系统中的应用日益广泛。从金融风控、医疗诊断辅助到交通流量优化，AI能够处理大量数据，识别模式，做出预测。强化学习在游戏、机器人控制等领域表现出色，AlphaGo、AlphaFold等系统展示了AI在复杂问题求解上的潜力。
不过，AI决策系统通常缺乏透明度（"黑箱"问题），在需要道德判断、创造性思维和复杂社会情境理解的任务中，AI仍然无法替代人类。