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另外值得一提的是，AI乐观主义者认为这个问题终将解决：ML系统通过人工干预或递归自我改进，会填补空白并在多数人类任务中表现尚可。海伦·托纳指出，即便如此，我们仍可预期大量锯齿行为。例如ML系统只能处理训练数据或上下文窗口内的内容，难以胜任需要隐性知识（即未书面记录）的任务。同理，类人机器人可能遥不可及，意味着ML难以掌握人类通过摆弄物体获得的具身化知识。
展望未来，药物作用下的大脑的发展趋势值得持续关注。专家建议，各方应加强协作创新，共同推动行业向更加健康、可持续的方向发展。