框架问题和中文房间是两个著名的难题。在这两个问题之外，也有一些人类可以办到，人工智能却无法办到的事。
我最近了解到这样一个趣味小知识——人工智能无法同时进行学习与推论这两件事。比如，当看到无人机在天上飞的样子时，人类最多看两三架，就能够推论出这大概是无人机。在少量抽样中提取模式、特征，是人类才有的能力。
那么，人工智能是怎样获得推论的呢？
缺少了大数据，人工智能就没法学习，推论更是不用提了。也就是说，人工智能一定要事先学习过成千上万的无人机照片之后，才能推论得出这个东西是无人机。
为什么人类可以同时进行学习与推论呢？
我想，这是因为人类拥有将多个概念进行整合来理解的能力。人类已经知道了直升飞机、喷气式飞机等无人机以外的空中飞行物。大概人脑就是将这些已知信息整合之后，推导出了“无人机”的答案吧。这部分是目前的人工智能难以效仿的。我个人认为，如果能解决这个问题的话，人工智能和机器人就会更接近人类。
