（3）第三個困難是人工智能系統沒有形成智力發展水平測試的標準輸入輸出接口。例如如圖靈測試的問題問答，IBM深藍與國際象棋大師的比賽，沃森系統與人類選手進行知識比賽等時，研究人員就需要研發不同的輸入輸入接口以滿足測試需求。對于更多人工智能系統，在設計時往往由于只考慮到滿足工作需求，而沒有設計和開發與測試系統進行完整交互的能力，如圖1.5所示。這個問題如果沒有得到解決，對于發展新的統一的人工智能測試也將帶來困難。

　　(4) 第四個困難是沒有關于人工智能智力發展水平的歷史測試統計數據。由于針對人工智能系統一直沒有產生定量分析方法，這個問題在今天依然存在。因為歷史數據的缺失，研究者就無法繪制類似圖1.6所示的人工智能系統智力水平的發展示意圖，也無法將人工智能系統與人類智力發展水平進行比較。因此很難定量的對未來發展趨勢進行預測。上文我們提到Facebook人工智能實驗室主任Yann LeCun在反駁人工智能威脅論時雖然給出了相關發展趨勢圖，但因為不是通過歷史數據預測得來，因此說服力大打折扣。