随着人工智能（AI）的继续发展和彻底改变各种行业，很容易假设它可以解决几乎所有问题。但是，这不是完全正确的。 AI仍无法解决一些编码问题。在此博客中，我们将讨论10个对于AI仍然具有挑战性的问题。

停止问题

这是计算机科学中的一个经典问题，询问给定程序最终会停止还是永远跑步。艾伦·图灵（Alan Turing）证明，没有算法可以解决所有可能的输入。

旅行推销员问题

这是图理论中的一个众所周知的问题，该问题要求最短的路线访问一次给定的一组城市，然后返回开始城市。虽然有近似的解决方案，但为大型城市找到最佳解决方案仍然是一个挑战。

背包问题

这是计算机科学中的另一个经典问题，涉及选择一组最大值的项目，可以适合有限的容器。虽然有一些算法可以近似最佳解决方案，但很难找到较大实例的精确解决方案。

蛋白质折叠问题

这是生物信息学中的一个问题，鉴于其氨基酸序列，它要求蛋白质的三维结构。尽管近年来取得了重大进展，但找到确切的解决方案仍然具有挑战性。

GO的游戏

AI在象棋和扑克之类的游戏中取得了重大进展，但GO的游戏仍然是一个挑战。 GO的搜索空间比其他游戏要大得多，并且需要一种更直观的方法才能表现出色。

自然语言理解问题

AI在自然语言处理和语音识别方面取得了长足的进步，但了解自然语言仍然是一个重大挑战。这包括诸如了解语言的细微差别，处理讽刺和理解上下文等任务。

创造力问题

虽然AI可以产生新的想法和内容，但AI仍然很难真正创造出真正原始和创新的东西。这包括诸如创作音乐或写作小说之类的任务。

常识问题

虽然AI可以擅长特定任务，但它仍然缺乏广泛的一般知识和人类的常识。这包括理解诸如因果关系或情况的背景之类的概念。

解释性问题

虽然AI可以做出预测和决策，但了解它是如何得出结论可能会很具有挑战性的。在医疗保健等领域，这可能是一个重要的问题，在医疗保健中需要解释和透明。

道德推理问题

虽然AI可以根据客观标准做出决定，但它在基于道德或道德方面的考虑方面努力做出决定。这包括诸如确定困难的道德困境中最佳行动方案的任务。

最后，我们可以说，人工智能的旅程简直是非凡的，但是重要的是要承认，仍然存在一些问题需要创造力，直觉和人类智力的常识。这些挑战提醒我们，尽管AI可以增强和增强我们的能力，但它不能完全取代它们。因此，让我们继续推动AI的界限，并努力找到解决这些具有挑战性的问题的解决方案，同时也认识到使我们成为人类的独特优势和素质。

谁知道，也许有一天我们会找到一种融合两全其美的方法，并创造出更强大的智力，结合了人类和人工智能。

但是，但是，但是，大多数问题很容易解决，这需要人眼！到达good development company进行编码和复杂的项目解决方案！