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近年来，人工智能系统取得了长足进步，带来了许多渗透到我们日常生活中的应用。然而，我们看到的仍然主要是狭义人工智能的例子：许多最近的发展通常集中在非常有限的能力和目标上，例如图像解释、自然语言处理、分类、预测等等。此外，虽然这些成功可以归功于改进的算法和技术，但它们也与海量数据集和计算能力的可用性密切相关 [ 21 ]。最先进的人工智能仍然缺乏许多自然包含在（人类）智能概念中的能力。这些能力的例子有：普遍性、适应性、稳健性、可解释性、因果分析、抽象性、常识推理、伦理推理 [28]，以及由隐性和显性知识支持的复杂且无缝的学习与推理集成 [20]。
人工智能中的“快思考”与“慢思考”：元认知的作用
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