人工智能的发展在过去的几十年中取得了显著的进步，但其中一个重要问题就是它们是否能够独立完成任务。这种“无依赖性”或“孤立性”的能力一直是研究者和行业人士关注的重点。

孤立性的问题源于人工智能系统对数据集的依赖性。通常情况下，机器学习模型需要大量的训练数据来学习模式并做出预测。如果这些数据被修改或删除，或者缺乏足够的样本，那么模型可能会出现故障，甚至可能完全崩溃。

孤立性的另一个问题是算法设计中的缺陷。虽然人工智能技术已经在某些领域取得突破，但在其他领域却表现出局限性。在自然语言处理（NLP）方面，尽管有大量数据用于训练模型，但是由于语言表达形式的复杂性和多样性，这使得模型难以达到理想的准确度。

孤立性还涉及伦理和社会层面的问题。在一些情况下，人工智能系统的决策可能会受到偏见的影响，导致不公平的结果。在医疗诊断、金融风控等关键领域，孤立性可能导致不公正的决策结果。

为了克服这些问题，研究人员正在开发新的方法和技术，以提高人工智能系统的可靠性和透明度。通过增加多源数据融合的方法，可以减少模型对于单一数据集的依赖；而强化学习则允许模型根据环境反馈不断调整策略，从而更好地适应新情况。

展望未来，随着技术的不断发展，我们期待看到人工智能系统能够在更广泛的场景下独立执行任务，同时保持高可靠性、低偏见和透明度。这也提醒我们需要持续关注人工智能发展的挑战，确保其发展服务于人类的利益，而不是取代人类的工作。