人工智能现在仍然是社会讨论的一个热点话题，随着社会的发展与人工智能行业的不断完善，人们对人工智能的开发存在很多问题，比如他的优势是说明，开发人工智能有什么意义，以下就列出了人工智能的几个优缺点。
优点：
1、目前人工智能已经为人类创造出了非常可观的经济效益，人工智能可以代替人类做大量人类不想做、不能做的工作，而且机器犯错误的概率比人低，并且能够持续工作，大大的提升工作效率。
节约了大量的成本，未来的人工智能可能还会代替人类工作，代替人类做家务，帮助人类学习，甚至可以照顾老人和小孩，实时监护人类的健康，生病了直接给人来治疗，延长人类的寿命，让人类的生活变得越来越美好。
2、人工智能可以使我们的生活变得更加便利，减轻人们的负担。人工智能应用后，各行业的生产效率大幅提高，人类财富会快速增长，为人类的美好生活提供了坚实的物质基础。
3、人工智能让生活更舒适。在未来，马路上不需要红绿灯，无人驾驶汽车在公路上奔驰，快速平安的把主人送到家，刚到门口，并亲切的说了句：“欢迎回家。”，走进房门，机器人空调变自动开机把室温调节到舒适。厨房里，厨师机器人早已开始了做饭，香气飘满了整个房间。人工智能让这些不再是梦。
4、因为人类文明的每一件事物都是智力的产物，我们用人工智能放大我们自己的智慧，有可能帮助生命像以前一样蓬勃发展，解决我们最棘手的问题，从疾病到气候变化等。
5、人工智能具有以下几个自主性：
①嵌入式专长。通过将专长嵌入到机器中，自动化可使技能差一些的人员表现得像技能更高的人员一样好，或者接近其水平。这对人类而言可将降低其执行特定任务的进入门槛。
②大规模操作。由于软件可以近零或零成本复制，自动化可实现专业知识的大规模运用，因此通常那些由人类在小规模层面完成的任务可通过自动化实现更大规模的操作。
③快于人类的反应时间。自动化能以快于人类的速度执行任务，对事件的反应可能比人类快很多，如股票交易所的高频交易及汽车自动刹车都是利用了该能力。
④优于人类的精确性和可靠性。基于ai的自动化能比人类更精确、可靠地执行任务。如x-47b展示了其在着陆方面的高度精确性。
⑤超越人类的耐性和警觉性。自动化系统可以不知疲倦地监视数据，密切关注核电站或监视恶意签名等计算机网络活动。
⑥不需与人类联系即可运行的能力。自主性使机器人系统不需与人类进行可靠通信就能独立执行任务。部分情况下，这种能力可用于长时间运行，如自主水下滑翔器。ai系统也有许多局限性，当前的ai系统通常缺乏理解其行为环境的能力、不能灵活适应超出其设计参数之外的新情况、以及不能使用人类认为可能是“常识”的那些知识。
缺点：
1、失业可能会变成一个终生的假期。人工智能的进步既可以为所有人创造一个奢侈的休闲社会，也可以为无法就业的大多数人带来前所未有的痛苦，这取决于人工生产的财富如何被征税和分享。
2、杀手机器人并不是虚构的。我们即将在人工控制的武器上发起失控的军备竞赛，这可能会削弱当今大国的军事力量，因为它可以让每个人都能拥有一个装满钱包的廉价而便捷的暗杀机器，这其中也包括恐怖组织。人工智能研究人员对此表示反对，并希望达成一项国际人工智能武器控制条约。
3、机器没有智商。而智力是完成复杂目标所必需的。它不能用一个数字来量化，比如智商，因为不同的有机体和机器擅长不同的事物。
4、人工智能可能会让我们远远落后。正如英国数学家irving j. good在1965年所解释的那样：“使一个超智能的机器被定义为一台能够远远超过人类智力活动的机器，无论它多么聪明。”由于机器的设计是一种智力活动，一台超智能机器可以设计出更好的机器。毫无疑问，这将会是一场“智力爆炸”，而人类的智慧将远远落在后面。因此，第一款超智能机器是人类需要制造的最后一项发明，前提是机器足够温顺，能够告诉我们如何控制它。
5、人工智能具有以下几个局限性：
①脆弱性。当前ai系统的狭义特征使人工智能具有“脆弱性”。不具备理解广泛的行动环境的能力，ai系统可能就无法理解环境何时发生了变化以及其行为是否已经不再适用。
②不可预测性。由于ai系统的复杂性，用户可能难以提前预测ai系统的行为。当ai系统是目标导向型系统或与现实世界环境互动型系统时，该问题会更加突出。
③弱可解释性。部分ai方法难以解释ai系统行为的原因。研究更具解释性的ai方法对于扩大ai系统的潜在应用非常关键。
④机器学习的安全问题和漏洞。与统计模型一样，ai系统可能也面临相同的数据拟合的挑战。另外一个问题是确保系统面对输入数据变化时具有稳健性。这些安全问题可能会引发机器学习潜在国家安全应用方面的问题。
⑤偏差。一种原因是设计人员对目标的认识出现了偏差。另外一个原因是，机器学习所使用的训练数据可能基于某种偏差认识。因此，偏差也是国家安全应用应该关注的一个问题。
⑥系统事故。由于系统各组成部分之间存在复杂的相互作用，ai也容易出现系统故障，特别是在竞争环境中该问题会更加明显。
⑦人机交互故障。如果使用人员没有充分理解系统的局限性或者系统给出的反馈，ai系统也可能会发生故障。
⑧对手挖掘机器学习漏洞。对手可能会掌握ai系统的行为方式并利用其弱点，如通过使数据中毒让机器学习不正确的行为，或通过访问训练数据等引发行为缺陷等。