人工智能的局限性主要体现在以下几个方面：

数据依赖性和质量问题：人工智能算法通常需要大量的高质量数据进行训练和学习。如果缺乏足够的数据，或者数据质量不佳，可能会影响模型的准确性和性能。例如，在某些学科专业中，数据的质量和数量往往存在限制，导致人工智能算法无法充分学习和训练。人工智能算法也容易受到训练数据中存在的偏见和不准确的影响，从而导致有偏见的结果和有缺陷的决策过程。

缺乏常识和推理能力：当前的人工智能系统通常局限于具体任务的解决，缺乏人类拥有的广泛的常识和推理能力。这使得它们在面对新领域、复杂问题或模糊情境时表现较弱。人工智能目前无法像人类一样进行抽象思维，这限制了其在涉及抽象性较强的领域，如艺术创作和社会科学研究中的应用。

解释性和透明性不足：深度学习等复杂的人工智能模型通常难以解释其决策过程和推理过程，也难以透明地展示其内部工作原理。这使得用户难以理解模型的决策依据，限制了其在某些关键领域的应用。

对抗性攻击的脆弱性：人工智能模型容易受到对抗性攻击，即通过对输入数据进行微小改动，可以欺骗模型输出错误的结果。这对于安全敏感的应用（如金融、安全等）可能带来风险。

道德和伦理问题：人工智能技术的使用引发了隐私、安全、公平等道德原则和社会问题。例如，算法偏见可能导致不公平或歧视性结果，特别是在医疗保健、刑事司法和金融等敏感应用中。

计算资源和可扩展性限制：训练人工智能模型需要大量计算资源，包括GPU、CPU和TPU，而部署则需要大型分布式资源池。这对于资源有限的设备或环境来说是一个挑战。

应用场景的局限性：当前的AI技术在某些场景下已经能够表现出色，但应用场景仍然存在很大的局限性，而且不同领域之间还缺乏有效的交互。

综上所述，人工智能在数据依赖性、常识和推理能力、解释性和透明性、对抗性攻击、道德和伦理问题、计算资源和可扩展性、应用场景等方面存在局限性。随着技术的不断发展，研究人员正在努力解决这些问题，以推动人工智能技术的进一步发展。