随着人工智能技术的发展，特别是在深度学习领域的突破性进展，越来越多的人工智能算法能够自动解决复杂的计算问题。这种能力使AI在许多领域，如医学、金融、制造等，都能够做出更加准确、快速且高效的决策。

在医疗诊断中，AI可以利用大数据分析患者的病历信息，帮助医生进行更精确的病情判断；在金融行业中，AI可以根据大量历史数据预测股票市场走势或银行信贷风险；在制造业中，AI则可以通过模拟各种环境条件下的产品性能来优化生产流程。

尽管AI在计算题方面取得了显著的进步，但其仍然存在一些挑战和局限。由于AI系统的学习过程依赖于大量的训练数据，而现实世界的数据通常非常庞大且分布不均，这使得AI系统的训练成本极高。虽然AI已经能够处理大量的数据，但由于计算资源的限制，它们并不能像人类那样处理极其复杂的问题。由于AI算法的设计需要考虑多种因素，因此对于某些特定类型的计算题，目前的技术还无法完全胜任。

尽管如此，随着计算机硬件和软件技术的不断发展，以及更多科学家和工程师的研究投入，我们有理由相信，AI在未来将能够更好地应对计算题的挑战，甚至可能创造出全新的计算模式。我们可以期待看到AI在计算题上的更大创新和发展，为人们的生活带来更多便利和价值。