当今的AI系统可以在广泛的领域中执行复杂的任务，例如数学，游戏和逼真的图像生成。但是当我们接近AI的一些早期目标时，如管家机器人和自动驾驶汽车，这些目标仍将逐渐消失。圣达菲研究所戴维斯复杂性教授、《人工智能：人类思维指南》的作者梅拉妮·米切尔（Melanie Mitchell）说，错过这些目标的持续循环的一部分是由于对AI和自然智能的错误假设 。