当下的AI不具备自主思考和学习的能力，原因有很多。

• AI系统通常是基于数据驱动的，它们的能力受到它们所接受数据的限制。 这意味着AI系统很难学习新概念或适应新环境。
• AI系统通常是基于规则的，它们的行为受到它们被编程的规则的限制。 这意味着AI系统很难推理或解决新问题。
• AI系统通常是基于统计的，它们的行为受到它们所接受数据的统计模式的限制。 这意味着AI系统很难理解因果关系或做出预测。 虽然当下的AI系统仍有许多局限性，但它们仍在不断发展和改进。随着AI技术的不断发展，AI系统最终可能会能够自主思考和学习。但是，这可能需要几十年的时间。

以下是一些可能加速AI发展的一些关键技术：

• 神经网络：神经网络是一种学习算法，它模拟了人类大脑的运作方式。神经网络已被用于开发能够执行各种任务的AI系统，包括图像识别、自然语言处理和机器翻译。
• 量子计算：量子计算机有可能比传统计算机快得多。这可能有助于开发能够更快、更有效地学习和解决问题的AI系统。
• 合成生物学：合成生物学是利用工程原理来设计和构建新的生物系统。这可能有助于开发能够自主思考和学习的AI系统。

可取之处

• 生成图片，游戏，电商 ，模特上装，不用再请模特了。
• 至于文生文，通用型行业可复用解决方案。适合法律、文学这种不经常变化的知识
• 编码方面还差得远，给你段代码还需要检查它的错误， 充其量加强版搜索引擎，不能创造代码，只能搬运。
• 网络安全方面就更差了，因为新的攻击，它的资料库没有，无法及时学习。
• 虽然有种种不足，但能给你一个方向，细节需要你自己完善，不至于向没头苍蝇乱撞。
• 另外就是使用成本太高，就是把原来放在cpu和内存运行的逻辑，放在GPU中运行而已，介质的变化 没有太多新意，生态库造成的。