人工智能难以完全具备理解的核心原因在于其缺乏人类特有的意识体验、情感共鸣和直觉判断能力，当前技术仍依赖数据驱动而非真正的认知。

1. 数据依赖与模式识别的局限性
   人工智能通过海量数据训练识别模式，但无法像人类一样理解数据背后的意义。例如，AI能分析语言结构却难以体会诗歌的情感深度，其“理解”本质是统计关联而非逻辑内化。

2. 缺乏意识与主观体验
   人类理解依赖自我意识和社会经验，而AI没有主观感知。即使通过图灵测试的AI，也仅是模拟对话而非真正“明白”问题，意识缺失使其无法跨越语义与现实的鸿沟。

3. 常识与直觉的空白
   人类依靠常识和直觉快速决策，如判断“雨天是否需要带伞”。AI需大量标注数据学习此类简单逻辑，且无法应对未知场景的灵活推理。

4. 情感与道德理解的障碍
   情感是理解人际互动的关键，但AI的情感反馈仅是算法输出。例如，医疗AI能诊断病情，却无法共情患者恐惧，道德抉择更依赖预设规则而非价值判断。

尽管AI在特定领域表现卓越，其“理解”始终是工具性的。未来或需突破类脑计算或意识模拟，才能弥合这一本质差距。