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第一论点：复杂度与计算资源限制

AI算法在进行决策时需要考虑的因素非常多，包括输入数据的规模、变量之间的相互关系等。这导致了在实际应用中，算法可能需要耗费大量的计算资源和时间来完成计算。为了控制计算复杂度和提高算法的运行效率，AI通常会限制在指定步数内完成决策。

第二论点：实时性要求与响应速度

很多AI应用需要实时性的支持，例如智能交通系统、工业自动化等。在这些场景中，决策的速度和准确性非常重要。为了满足实时性的要求，AI算法需要在有限步数内给出响应。如果不进行步数限制，可能会导致决策时间过长，无法满足实时应用的需求。

第三论点：模型简化及训练数据限制

为了构建有效的AI模型，通常需要对问题进行抽象和简化。在模型构建过程中，可能会忽略一些细节或者纳入一些假设，这是为了简化计算和减少训练数据的需求。在实际应用中，AI算法需要在有限的步数内完成决策，因此模型的简化和假设对于限定步数的确定起到了关键作用。

第四论点：用户体验与结果可解释性

AI算法的决策结果通常是基于复杂的数学模型和算法计算得出的。对于普通用户来说，难以理解这些复杂的运算和推理过程。为了提供良好的用户体验和结果可解释性，AI需要在有限的步数内给出决策，并将结果以易于理解的方式呈现给用户。

综上所述，AI在指定步数方面存在限制的原因主要包括复杂度与计算资源限制、实时性要求与响应速度、模型简化及训练数据限制以及用户体验与结果可解释性。这些限制在一定程度上可以提高算法的效率和可用性。然而，随着技术的不断发展和算法的优化，我们可以期待未来AI在指定步数方面的限制会逐渐减少，从而更好地满足用户需求。

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