對於題主這個問題，我們首先要定義下理性與感性

理性在某種程度上可以認為是原則性強，執行標準單一，對即是對，錯即是錯。

感性在某種程度上可以認為在事情的發展中，摻雜了個人的情感，判斷標準並不統一，往往需要變通的去處理問題（即可能會去修改原來的是非選項與條件）。

但是這對於人工智慧來說，就完全不一樣了

熟悉程式設計的朋友都知道，計算機程式是完全嚴格執行邏輯的，只有是，否或其他選擇，而在其他選擇中，也只存在是、否和其他選擇項，因此我們從邏輯上來看，AI相對更容易掌握的是理性思維（認識）。

對於理性思維（認識），在目前的人工智慧發展中，已經有了一定的成果，例如對疾病診斷的人工智慧，現在就正在進行著這方面的訓練，並在一定範圍內產生了實際運用：

在AI系統能夠學習之前，必須有人標記提供給它的資料，這項工作對自動駕駛汽車、監控系統和自動化醫療等AI的創造至關重要。據外媒報道，在距離孟加拉灣約60公里遠的印度布巴內斯瓦爾市中心，奈米塔·普拉丹(Namita Pradhan)坐在辦公桌前，盯著世界另一端某家醫院錄製的影片。影片顯示了某人結腸的內部，普拉丹正透過影片尋找息肉，即大腸中可能導致癌症的小腫塊，看起來有點兒像黏糊糊的痘痘。當她找到息肉時，會用她的電腦滑鼠和鍵盤標記，在這個小凸起周圍畫個數字圓圈。普拉丹沒有接受過專門的醫學培訓，但她正在幫助訓練一個人工智慧（AI）系統，這個系統最終可以完成醫生的工作。

當然關於AI在醫療診斷上的運用，在印度也已經有了一定的展開。

例如在2016年，微軟就曾與印度的非營利性組織LV Prasad眼科學院（LVPEI）合作，使其Azure機器學習和Power BI服務，分析案例中的模式，並預測眼科手術患者的手術結果。微軟利用了Azure的機器學習能力來處理資料，並用Power BI服務將數字，以從中找出隱含的意義。這些資料幫助醫生確定，一個病人在眼疾外擴前還有多少時間。

對此我們可以看到，目前在疾病診斷上，AI實質實現的是一種純理性的思維，即是就是是，不是就不是。

然而在治療疾病方面，人工智慧的發展就沒那麼樂觀了，因為現在還未能有那麼多的“標記”供其進行學習

對於同種疾病，不同的醫生有著各自不同的認識與理解（尤其是在中國中醫，更為明顯），這在某種程度上，可以理解為一種感性的認識（包括對待安樂死，放棄治療或進行安慰性治療等），可以說對此並沒有一個完全統一的判斷標準（沒有最好，只有更好）。

因為不固定，不統一，故此就無法給人工智慧進行相關的訓練，因為這中間牽涉的因素實在太多了，而且也太複雜了。

故此，在綜合治療方案面前，目前人工智慧的運用相對於醫學診斷方面，還是較弱的。

所以，現在我們完全可以明白，賦予人工智慧感性思維的難度，是要遠大於賦予其理性思維難度的了。