深度学习尽管在许多领域取得了显著的成功，但它也存在一些明显的缺陷。以下是一些主要的缺陷：
缺乏真实世界感知
深度学习的训练数据来源于文本、图片或其他静态数据，而不是现实世界。这意味着AI没有直接感知世界的能力，无法像人类一样理解物体的质感和温度等属性。
无法验证与扩展知识
深度学习无法验证它所学的知识是否正确，也无法通过自身探索发现新的规律。当遇到未在训练数据中出现的问题时，AI往往只能“编造”答案，而不能通过实际实验去验证。
没有自主学习能力
与人类和动物不同，AI在训练完成后，其知识基本是“封存”的，要学习新知识，只能通过重新训练整个系统，这既低效又不可持续。
计算量大，便携性差
深度学习需要大量的数据和算力，导致高昂的成本。普通的CPU无法满足深度学习的需求，必须使用GPU和TPU等高性能硬件。
硬件需求高
深度学习对算力要求极高，普通的CPU已经无法满足需求，必须使用GPU和TPU等高性能硬件，这增加了成本。
模型设计复杂
深度学习的模型设计非常复杂，需要投入大量的人力物力和时间来开发新的算法和模型，大部分人只能使用现成的模型。
可解释性不高，容易存在偏见
由于深度学习依赖数据，并且可解释性不高，在训练数据不平衡的情况下会出现性别歧视、种族歧视等问题。
泛化性不强
深度学习模型在面对前所未见的数据时，性能往往不稳定，泛化能力较弱。数据漂移现象也时有发生，导致模型在实际应用中表现不佳。
长尾问题
深度学习模型在处理复杂任务时，往往对少数类别的样本（长尾样本）表现不佳，因为这些样本在训练数据中较少见。
缺乏推理能力和抽象能力
深度学习模型缺乏推理能力和抽象能力，难以处理需要逻辑推理和抽象思维的任务。
生物学不合理性
深度学习中的信用分配方案（如反向传播）在生物学上并不合理，导致高昂的能源需求和硬件限制。
综上所述，尽管深度学习在许多领域表现出色，但它在真实世界感知、知识验证与扩展、自主学习、硬件需求、模型设计、可解释性、泛化性、长尾问题、推理能力和生物学合理性等方面存在明显的缺陷。这些缺陷限制了深度学习在更多领域的应用和发展。
