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我们什么时候才气拥有在各方面可以模仿人脑的打胎智能？专家们对这个问题意见纷歧。
但人人都赞成的是，眼前的打胎智能体系与人类的智力相去甚远。直接显示是：AI只在特定任务中显示优异，无法将其能力扩展到其他领域。
例如，我们能够缔造一个在星际争霸赛中击败天下冠军的法式，但这个法式在其他类型的游戏中可能连业余选手也打不外；一个经由训练的神经收集可能在X光片中发现乳腺癌“迹象”，但它却无法分辨猫和狗。
为什么会显现这种环境？内容科学家Herbert Roitblat在他的著作《 Algorithms Are Not Enough》中将AI的这种缺点归纳为：算法。具体而言，我们如今用AI处理的问题，都是能够用数学公式透露出来，而且在很大水平上可以求解此公式。
换句话说，如果我们发现了一个问题，并找到了其数学表达式，我们就能够以此建立一个打胎智能算法去解决它，这种算法往往比我们本身去解决更有效率。然而，那些未被发现，以及无法用可较量的数字方式代表的问题，仍然是我们无法触及的空缺领域。
当前的一些打胎智能索求思绪，例如“神经符号体系"、Bengio的体系2深度学习思惟、LeCun提出的自监视学习等固然取得了不错的希望，然则它们仍然涉及在预布局化空间运行，没有一个思绪能解决这个空间从何而来，因此也没有解决从狭隘到一般智能的具体需求。
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符号AI的表述
图注：“Algorithms Are Not Enough”
在打胎智能的整个汗青中，科学家们常常发明新的方法来行使较量机的提高以巧妙的方式解决问题。前几十年的打胎智能偏重于符号体系。
打胎智能的这一分支假定人类思维基于符号的操作，任何可以“处理”符号的体系都是智能的。符号 AI 要求打胎开发人员“细致”界说较量机法式行为的规则、事实和布局。符号体系能够解决很多问题，如记忆信息、以超快的速率较量复杂的数学公式以及模拟专家决议。流行的编程语言和我们每天使用的大多数应用程，其根蒂都是符号 AI 。
但符号 AI只能局限于解决有着清晰“分步解决方案”的问题。问题是，人类和宠物执行的大多数任务不克用明确的规则来透露。
"智力任务，如下棋、化学布局阐发和微积分，在较量机中相对容易执行。然则有些一岁的孩子甚至是老鼠都能做到的一些运动对于较量机而言却难以做到。这被称为“Moravec’s paradox” （"莫拉韦茨的悖论"），以科学家Hans Moravec（汉斯·莫拉韦茨）的名字命名，他说，与人类相比，较量机能够用很少的算力执行高程度的推理任务，但很难执行一些人类和宠物天然得到的简洁妙技。
数百万年来，人类大脑已经进化出机制，使我们可以执行根基的感应活动功能。我们接球，我们辨认面孔，我们判断间隔，统统似乎都绝不费力。
另一方面，“智力运动”是近年来才获得发展的新概念。我们常常进行大量的训练，而且非常努力的去完成各种各样的任务。那么，我们可否问这样一个问题：是能力让我们发生了智力，照样智力让我们发生了能力？
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呆板学习中的表述
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