北京大学和美国圣路易斯华盛顿大学的研究团队通过构建多模态STEM数据集并评测人工智能模型的基础能力，发现了人工智能的STEM基础水平仍有提升空间，并指出与人类智能相比，目前人工智能的水平还有一定差距。这是解决复杂现实问题的关键，将有助于推动人工智能的健康发展。



随着科技的发展，人工智能（AI）的应用越来越广泛，例如在医疗、教育、交通等领域都有着重要的作用。然而，尽管AI已经在很多领域取得了一定的成功，但是其在STEM领域的表现仍然有待提高。最近，北京大学和美国圣路易斯华盛顿大学的研究团队通过构建多模态STEM数据集并评测人工智能模型的基础能力，发现了人工智能的STEM基础水平仍有提升空间。

研究团队表示，当前的人工智能技术主要集中在计算机视觉、自然语言处理和机器学习等方向，这些领域对于人类智能的理解非常深入，因此在实际应用中具有较高的应用价值。然而，在其他领域，如统计学、数学和物理等，人工智能的表现依然比较欠缺。

首先，统计学是AI的一个重要分支，它涉及到如何从大量数据中提取有用的信息。尽管AI在许多算法上已经取得了很大的进步，但是在统计学方面还存在一些挑战，比如如何建立有效的分类器，如何处理缺失值等问题。
其次，数学是AI的基础理论之一，它涉及到很多复杂的概念和理论，如概率论、微积分等。虽然AI已经在某些任务上表现出色，但在数学方面还需要进一步提升。
最后，物理学是AI的重要组成部分，它涉及到很多科学规律和技术原理。虽然AI已经在某些实验和模拟中展现出了惊人的能力，但在物理学方面还有很多需要突破的问题。
总的来说，人工智能在STEM方面的基础能力仍有待提升，而解决这些问题的关键在于推动更多相关的研究和开发工作。在未来，我们期待看到更多的科研人员投入到这个领域，共同推动人工智能的健康发展。
总结
人工智能在STEM领域的表现仍然是有待提高的，特别是在统计学、数学和物理等方面。然而，随着科技的进步和社会的需求，未来的人工智能将会在这些领域发挥更大的作用。为了推动人工智能的健康发展，我们需要继续进行相关的研究和开发工作，同时也需要培养更多的科研人才。只有这样，我们才能更好地利用人工智能来解决复杂的问题，推动社会的进步和发展。