理性问题 通常是指那些可以明确量化、结构化的问题，AI能够通过大量数据、算法和规则进行处理和决策。例如，AI可以根据历史数据预测市场走势、推荐电影、诊断疾病等，这些都涉及明确的逻辑和规则。
感性问题 则涉及更为主观、复杂和不确定的领域。例如，人类的情感、情绪反应、艺术创造力、道德判断、甚至对美的欣赏等，这些都是AI难以完全模拟或理解的。虽然目前的AI系统在情感识别（如通过语音或面部表情识别人类情绪）上取得了一些进展，但它们并没有“感受”这些情绪，它们只是根据预先定义的模型来进行推断和反应。
为什么AI难以解决感性问题？
情感的主观性：情感和直觉是高度个性化和文化化的。不同的人在相同情境下可能有不同的情感反应，而AI基于数据和算法处理时，很难捕捉到这些细微的差异。
创造力与灵感：人类的创造力常常来源于无意识的联想、独特的情境理解或是某种瞬间的灵感，这些难以通过当前的AI技术进行模拟。AI能够模仿艺术创作或生成某些创意（比如写作、绘画），但它缺乏真正的“灵感”源泉。
道德与伦理：人类的道德判断涉及复杂的文化、经验和情感层面的考虑，AI在这方面的处理通常依赖于事先设定的规则或数据，缺乏灵活应对复杂道德困境的能力。
意识与自我感知：目前的AI并没有真正的“意识”或自我感知。它们仅仅是在执行算法，而不是体验世界或对自己存在的有意识反思。情感和直觉往往与这种意识状态紧密相关。
尽管当前AI在感性问题上存在很大局限，但随着技术的发展，尤其是情感计算（Affective Computing）、人机交互、神经网络等领域的进步，AI可能会在某些感性方面取得突破。例如，AI可能会更好地模拟或理解情感反应，但这不等同于它们自己“拥有”这些情感。总的来说，AI可能会在辅助人类处理感性问题方面起到越来越大的作用，但它是否能够完全“理解”或“体验”这些问题，还需要时间和技术的进一步发展。
