人工智能是一种通过计算机和算法实现的智能形式，它可以模仿人类的某些思维和决策过程。然而，人工智能并不具备情感、意识和主观体验等人类智能的特征。"得形忘意"这个说法意味着人工智能主要追求外在形式和表象，例如通过模式识别、数据分析来从大量数据中提取特征和知识。但是，人工智能往往无法理解背后的含义、价值和情感等内在层面。
相比之下，人类智能是富有情感、意识和主观体验的，人类的思维和决策过程受到情感、道德、伦理等因素的影响。"得意忘形"这句话强调了人类智能在行动和思考中追求自我的满足和充实感，有时可能忽略理性和客观判断。虽然人工智能在某些任务上展现出令人惊叹的能力，但与人类智能相比，它还存在许多局限性。人工智能无法拥有真实的意识、情感和主观体验，也无法处理抽象概念、道德判断和复杂的社交互动等人类特有的领域。
因此，人工智能和人类智能是两种不同的智能形式，各自有其特点和限制。在未来发展中，我们可以期待人工智能与人类智能相互融合，共同发展，为人类带来更多的益处和价值。目前人工智能领域存在着以下两个瓶颈问题：
一、数据丰富，信息贫乏
数据丰富信息贫乏是指在大量的数据中，往往难以获得有意义且对决策有帮助的信息。这种情况通常出现在数据纷杂、复杂多变、噪声干扰等问题比较突出的情况下。数据丰富但信息贫乏的原因主要有以下几个方面：
数据质量不高：数据存在错误、缺失或重复等问题，导致从数据中提取有价值的信息困难。
数据量过大：数据数量庞大，难以快速有效地处理和分析，找到其中的规律和趋势。
数据来源不同：数据来自不同的系统、设备或机构，格式、内容、粒度各不相同，难以进行一致性比较和综合分析。
数据背景缺失：缺乏与数据相关的上下文信息和领域知识，难以理解数据的特点、含义和关联。
针对数据丰富信息贫乏的情况，可以采取以下措施：
数据预处理：通过数据清洗、去重、填充缺失值等方式，提高数据的质量和可信度，减少干扰因素对信息分析的影响。
数据特征提取：通过对数据进行特征筛选、降维、聚类等处理，提取出关键特征和模式，帮助分析人员更好地理解数据。
数据可视化：采用图表、地图、时间序列等多种可视化方式，将数据转化为直观形式展示，加深对数据的认识和理解。
领域知识应用：依托领域专家和知识库，获取与数据相关的背景信息和领域知识，增强对数据的理解和分析能力。
综上所述，数据丰富信息贫乏的问题在AI实际应用中经常出现，需要采取实际有效的措施，以充分挖掘数据背后隐藏的信息和价值。
二、知识丰富，智能贫乏
知识丰富智能贫乏是指在拥有大量知识的情况下，AI系统或个体的推理、理解和应用能力相对较弱。这种情况通常出现在知识碎片化、难以组织和集成、缺乏适应性等问题比较突出的情况下。知识丰富智能贫乏的原因主要有以下几个方面：
知识碎片化：知识来自不同领域、不同来源，形成了碎片化的知识结构，难以建立起完整而有机的知识体系。
知识孤立性：单个知识点之间缺乏联系和关联，无法进行综合和交互，导致知识的局部化和孤立化。
知识时效性：知识更新速度快，特别是在科学技术领域，旧知识迅速被新知识取代，智能系统跟进知识的更新较慢。
知识适应性：知识可能在不同的环境和背景下具有不同的适用性，但智能系统或个体难以适应不同的情境和任务需求。
针对知识丰富智能贫乏的情况，可以采取以下措施：
知识组织与表达：建立和优化知识图谱、本体等知识表示形式，将碎片化的知识整合和组织起来，建立起更全面和有机的知识结构。
知识推理与关联：通过推理机制、关联分析等技术，将不同的知识点和领域之间的联系和关联进行挖掘和建立，促进知识之间的交互和综合。
知识更新与学习：采用自动化的机制和算法，及时更新知识库中的内容，保持知识的时效性和准确性。同时，引入机器学习和增强学习等方法，让智能系统能够从数据中学习新知识和适应新的环境。
多模态信息融合：将不同类型的信息（如文本、图像、语音）进行融合，使智能系统能够从多个角度获取知识，并提升智能的推理和理解能力。
综上所述，知识丰富智能贫乏的问题在AI系统或个体中是常见的，需要通过合适的方法和技术，加强知识的组织、推理和学习能力，以提升AI系统的整体智能水平。