傳統編程模型——有限狀態自動機的模型，已經能夠很好的解決很多它能夠解決的問題。對於許多確定性問題，特別是計算性問題，這種模型已經能夠很好解決，很少有人工智能插足的餘地。如果有，也只是對大型數據問題的近似求解。
人工智能的編程模型與傳統編程模型很不一樣，它具有更強的兼容性，能夠允許一定程度上的無限狀態，也就是狀態具有一定的不確定性，或者說，具有學習能力，能夠通過接觸數據來建立“新的”規則。（必須說明的是，有些人工智能的模型用的仍然是傳統編程模型，也就是說，它的規則的建立不是通過學習而是通過程序編寫者利用有限狀態自動機來寫入的）。
人工智能的尷尬在於，對於傳統領域的問題，它無能爲力，因爲雖然它應用了一種全新的編程模型，但是這種編程模型的實現是非常困難的，因此導致一個實際的人工智能模型能夠學到的東西是非常有限的，對於傳統領域的複雜的而人能夠做到的學習與創新，它是做不到的，因此在傳統計算領域的應用非常無能爲力。那麼對於那些新的需求呢？如語言的理解、感情的理解、創新思考等需求，它同樣無能爲力，甚至說來是更無能爲力。因此，人工智能正處於一個尷尬的地位，在傳統領域，競爭不過傳統的編程模型；而在新的領域，又過於弱小，只能是在中間位置，做一些無奈的工作，既可以說是人工智能，但又說不上是多麼智能的東西。
但願這種尷尬早日得到突破。
