答案是：有限的作用。
人工智能有限的理性邏輯和困難的跨域能力是其致命的缺陷。人工智能無法理解相等關係，尤其是不同事實中的價值相等關係；人工智能也無法理解包含關係，尤其是不同事實中的價值包含關係（小可以大於大，少可以比多還多，有可以生出無）。人可以用不正規不正確的方法和手段實現正規正確的目的，還可以用正規正確的方法和手段實現不正規正確的意圖。還有，人可以用普通的方法處理複雜的問題，還可以（故意）用複雜的方法解答簡單的問題。
人工智能的理念源於20世紀40年代。1948年，英國科學家圖靈在其論文《計算機器與智能》中描述了可以思考的機器”，被視爲人工智能的雛形，並提出“圖靈測試”。在之後的 1956年，馬爾文·明斯基、約翰·麥卡錫、香農等學者在美國達特茅斯學院召開了一次關於人工智能的研討會，史稱“達特茅斯會議”， 正式確立了人工智能的概念與發展目標。研究領域包括命題推理、知識表達、自然語言處理、機器感知、機器學習等。人工智能60多年的發展歷程，可以總結爲以下幾個主要發展階段。
第一次高潮期（1956~1970）：達特茅斯會議之後，研究者們在搜索式推理、自然語言、機器翻譯等領域取得了一定的成果。第一次低谷期（1970~1980）：隨着計算機運算能力不足、計算複雜性較高、常識與推理實現難度較大等原因造成機器翻譯項目失敗，人工智能開始受到廣泛質疑和批評。第二次高潮期（1980~1987）：具備邏輯規則推演和在特定領域解決問題的專家系統開始盛行，日本“第五代計算機計劃”爲其典型代表。第二次低谷期（1987~1993）：抽象推理不再被繼續關注，基於符號處理的智能模型遭到反對。發展期（1993~2012）： “深藍”等人工智能系統的出現讓人們再次感受到人工智能的無限可能。爆發期（2012-）：機器學習、移動網絡、雲計算、大數據等新一代信息技術引發信息環境和數據基礎變革，運算速度進一步加快且成本大幅降低，推動人工智能向新一代階段爆發式增長。
人工智能有點像小學生做作業，佈置什麼就是什麼，缺乏需求任務的自主/自動生成、動態任務規劃、需求矛盾協調。很難處理快態勢感知和慢態勢感知之間的矛盾，更不容易實現整個人機環境系統的有機相互聯動和事實與價值元素的混編嵌入。
人工智能在對抗博弈中起重要作用需要幾個條件：首先是定量的數學計算就能解決的問題（不是非定量數學問題），其次在與人融合過程中找到自己適當的位置和作用（不是對方要什麼就給對方什麼，而是應該給對方應該要的），最後，與人工智能合作的人得確實是行家裏手（不是可編程的機器人）。
當前，很多在博弈中的人工智能技術被不斷聚焦、放大，其實，只要看看深藍、沃森、阿爾法狗/元的缺點，就應該知道廣告畢竟不可能替代真實，機器也不可能代替人類。人機交互、人機混合、人機融合、人機共生中的突破點應該是人而不是機，而研究人涉及的遠不是科學技術中的幾條公式定理就能搞定的，大凡科技能夠搞定的畢竟不是人事……