可能是因?yàn)轭}目描述不清楚、太復(fù)雜或者答案本身太復(fù)雜，使得無法獲取準(zhǔn)確答案。此外，回答問題的能力也有很大的影響。當(dāng)我們提出含有抽象概念的問題的時(shí)候，如果 AI 系統(tǒng)沒有足夠智能來理解抽象概念，也無法準(zhǔn)確回答這類問題。 此外，AI 系統(tǒng)的建模也有很大的影響。如果 AI 系統(tǒng)的建模有誤，它可能會(huì)生成不正確的答案，甚至完全沒有答案。此外，AI 系統(tǒng)的數(shù)據(jù)集對(duì)于其回答的精度也很重要，如果數(shù)據(jù)集不能涵蓋所有情況，那么 AI 系統(tǒng)就無法準(zhǔn)確地回答所有問題。 此外，自然語言處理也是一個(gè)重要的考慮因素，它會(huì)影響 AI 系統(tǒng)對(duì)輸入問題的理解。例如，如果 SOL 系統(tǒng)沒有準(zhǔn)確識(shí)別輸入問題中的某個(gè)關(guān)鍵詞，它就無法準(zhǔn)確地回答這類問題。 拓展知識(shí)：AI 的另一個(gè)重要的挑戰(zhàn)是因果推理，即根據(jù)事實(shí)和證據(jù)，為某件事情賦予原因或后果。雖然現(xiàn)有的 AI 系統(tǒng)可以做出許多預(yù)測(cè)，但當(dāng)它們面臨抽象的原因-結(jié)果類問題時(shí)，仍然存在智力上的挑戰(zhàn)。