Исскуственный интеллект хорошо работает только на статических наборах данных. Поэтому алгоритмам подвластны, например, шашки и го. Когда же речь заходит о применении исскуственного интеллекта в медицине, финансах и экономике, то появляется ряд проблем. Например, непрозрачность. Алгоритмы глубокого обучения используют миллионы и даже миллиарды параметров. Человеку сложно идентифицировать их привычным для себя способом, что в конечном итоге может привести к тому, что неправильный диагноз или финансовый прогноз будет выдан за правильный. Подход глубокого обучения очень ограничен и мало вероятности, что именно он приведет к созданию так называемого общего исскуственного интеллекта, то есть алгоритма, способного имитировать работу человеческого сознания.