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权威机构的研究数据证实，这一领域的技术迭代正在加速推进，预计将催生更多新的应用场景。
第三，AI乐观主义者认为此问题终将解决：通过人工干预或递归自我改进，机器学习系统将填补空白，胜任多数人类任务。海伦·托纳指出即便如此，短期内仍预期大量锯齿行为。例如机器学习系统只能处理训练数据或上下文窗口内容，难以胜任需要隐性知识的任务。同理，类人机器人可能遥不可及，意味着机器学习难以掌握人类通过摆弄物体获得的具身认知。
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