强人工智能的瓶颈主要包括以下几个方面：

1. 理解因果关系 ：尽管AI可以通过大量数据进行模式识别和推断，但它无法像人类一样真正理解因果关系。AI的学习过程更多是归纳性的，而非推理性，在面对新的、未遇到过的情况时，往往缺乏足够的灵活性来应对新的因果关系。

2. 跨领域知识迁移 ：AI在某一领域的知识难以直接迁移到其他领域。尽管有跨领域的应用尝试，但效果仍然有限，这限制了AI在不同场景下的适应能力。

3. 自适应学习 ：AI在面对新环境和任务时，需要具备自适应学习的能力。然而，目前的AI系统在自我学习和调整方面仍存在较大挑战，尤其是在复杂和动态环境中。

4. 数据需求 ：高质量的训练数据是AI发展的关键，但数据获取、标注和管理仍存在诸多困难。数据质量参差不齐、标注不规范、重复冗余以及高质量数据匮乏等问题，都影响了模型的训练效果。

5. 算力限制 ：随着AI模型规模的迅速增长，训练和运行这些模型需要极高的算力。然而，算力资源分布不均，中小企业和地区发展相对滞后，形成了算力资源“马太效应”。

6. 技术瓶颈 ：基础研究与原创性不足，核心算法依赖国外，研究侧重应用而忽视基础研究，导致技术转化率低，创新成果难以推动产业进步。

7. 伦理与安全问题 ：随着AI技术的广泛应用，伦理和安全问题日益凸显。如果AI超出了人类控制，可能会带来不可预测的风险。

8. 非结构化问题 ：现实世界中的很多问题，如情感、创造力、道德判断等，都没有明确的规则或逻辑路径，AI在处理这类问题时往往显得力不从心。

9. 对抗性问题 ：AI系统容易受到对抗性攻击，其鲁棒性和安全性仍需提高。

10. 人才瓶颈 ：高端AI人才的培养和吸引面临挑战，人才结构性短缺，国际竞争激烈。

综上所述，强人工智能的发展面临多方面的瓶颈，需要跨学科合作、技术创新以及政策引导等多方面的努力来共同应对这些挑战。