人工智能技術的瓶頸主要包括以下幾個方面:
數據質量問題:人工智能需要大量數據來訓練和優化模型，但真實數據中存在噪音、不準確、缺失值等諸多問題。這些問題會導致模型不穩定和性能下降，進而影響AI技術的應用範圍和效果。因此，如何處理和凈化數據是AI技術發展的重要問題。
計算能力和存儲問題:人工智能技術需要大量的計算能力和存儲資源來完成訓練和推理等任務，但現有的硬件設備往往難以滿足這些需求。GPU等專用硬件雖然可以提高運算速度，但是價格昂貴，對於普通用戶來說不實用。因此，如何提高硬件設備的性能，降低成本，是AI技術發展中的壹個難題。
計算模型的復雜性:人工智能技術需要建立復雜的計算模型來實現各種任務，但這些模型的復雜性往往非常高，這使得訓練和優化這些模型非常困難。這也是人工智能技術發展的壹個瓶頸。
這些“瓶頸”將影響人工智能技術的進壹步發展和應用，因為它們使得建立更復雜、更精確的人工智能模型變得非常困難，需要更高級別的計算設備和更高效的算法。此外，這些“瓶頸”也會限制人工智能技術在壹些特定領域的應用，使其無法充分發揮在該領域的應用。
為了克服這些瓶頸，研究人員正在不斷探索新的算法和技術，以提高人工智能模型的訓練效率和性能。例如，壹些研究人員正在嘗試使用更通用和易用的深度學習算法以及更高效的算法和硬件設備來訓練人工智能模型。此外，壹些研究人員也在嘗試解決數據質量的問題，比如用人工標註數據代替傳統的數據采集方式，提高數據的質量和準確性。