AI技术能力现状 - 主流AI模型（如GPT-4、Stable Diffusion）在编程、艺术创作、文本生成等领域表现卓越，例如GitHub Copilot可提升代码生成效率40% [3] - AI绘画工具（如Midjourney）能生成媲美专业画师的作品 [3] - ChatGPT可撰写学术论文、营销文案，甚至通过美国律师资格考试等标准化考试 [3] AI技术局限性 - AI在处理基础生活任务时频繁出错，例如识别模拟钟表时间的准确率仅75%，耗时2-3秒（人类平均0.8秒） [3] - 推算日期类问题（如"100天后是周几"）的错误率高达30% [3] - 在生活技能指导（如制作蛋糕）中常出现逻辑漏洞 [3] 技术缺陷根源 - 视觉-空间理解能力不足：现有模型（如CLIP）难以处理多模态信息（指针形状、角度、数字刻度） [3] - 时间序列与常识推理缺失：AI缺乏对动态日期变化（如闰年、月份天数）的建模能力 [4] 专家观点 - 麻省理工学院教授指出当前AI的"智力"依赖模式匹配而非真正理解，需提升空间感知和时间理解能力 [4]