1. 缺乏人类的直觉和创造力：机器学习算法擅长发现模式和预测结果，但在设计架构解决方案时缺乏人类的直觉和创造力。
2. 无法处理不完整的数据：机器学习算法需要完整准确的数据才能生成准确的预测。然而，在建筑领域，数据往往不完整、不一致或模棱两可，这会限制机器学习算法的有效性。
3. 处理复杂数据的困难：建筑数据可能高度复杂和多维，这会使机器学习算法难以处理和做出准确的预测。
4. 从小数据集学习的能力有限：机器学习算法需要从大数据集学习。然而，在架构中，可用数据可能有限，这可能使机器学习算法变得有效具有挑战性。
5. 缺乏透明度：机器学习算法可能非常复杂，可能很难理解它们是如何得出结论的。这种缺乏透明度可能是一个重大限制，尤其是在设计关键基础设施时。
6. 新场景适应困难：机器学习算法是在特定的数据集和场景上训练的。因此，当遇到新的场景时，这些算法可能无法快速或准确地适应。
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