Zamiast prostych odpowiedzi „tak/nie” czasami potrzebne są wyrażenia różnych poziomów pewności.
Ograniczona umiejętność modeli w rozróżnianiu między prawdopodobieństwem opartym na faktach oraz opartym na wzorcach językowych. Ograniczenia w zrozumieniu pragmatyki (kontekstu wypowiedzi, który może zmieniać jej sens). Błędy faktologiczne w danych treningowych (zwłaszcza w przypadku modeli trenowanych na bazie danych z Internetu, które mogą zawierać prawdopodobnie brzmiące teorie spiskowe). Błędy przy problemach obliczeniowo trudnych (zobacz na przykład problem plecakowy lub problem komiwojażera).
Przypisy
Kategoria:Filozofia sztucznej inteligencji Kategoria:Generatywna sztuczna inteligencja Kategoria:Błędy programów komputerowych Kategoria:Uczenie maszynowe Kategoria:Dezinformacja Kategoria:Modelowanie języka