计算机的局限性主要包括以下几个方面：
计算能力的限制
计算机只能进行对数据与信息的加工和处理，擅长完成的是重复性较强的任务。
计算机的工作原理决定了其能力局限在数学运算与逻辑比较，并由此完成存储和读取等操作，其他工作无法进行。
程序依赖性
计算机必须由人为编制程序来指导其工作，没有自己的思想，不能自主进行决策或学习。
计算机处理的信息必须是可以数字化的，无法处理非数字化的信息。
创造性和灵活性的缺乏
计算机只能执行程序中指定的任务，缺乏人类的创造性和灵活性。
安全性问题
计算机系统面临各种安全威胁，如病毒、黑客攻击等，需要进行安全防护。
成本问题
现代计算机需要大量的投资，包括硬件、软件和人力成本，对于一些企业或个人来说成本较高。
环境影响
计算机生产、使用和废弃会对环境造成一定程度的影响，如能源消耗和电子垃圾的产生。
数学和理论模型的局限性
人工智能所要求的非结构化、非线性、模糊发散的计算与近代数学的封闭性、线性、结构不变性、收敛性以及精确性相矛盾。
问题表示和求解方法的局限性
计算机模型下的问题表示方法有限，很多问题需要设计专门的算法，且求解结果要求唯一性，而人工智能往往需要满意解而非精确解。
形式演绎理论的局限性
计算机不能真正具有智能，因为它不具备形象思维和逻辑思维，只能放大人的悟性活动中的演绎方法。
技术实现的局限性
尽管计算机可以进行有限的自组织，但由于不具备形象思维和逻辑思维，不能真正具有智能。
这些局限性表明，尽管计算机在处理数据和执行计算任务方面非常强大，但在模拟人类的创造性、灵活性和某些复杂的智能行为方面仍然存在明显的不足。随着技术的发展，这些局限性正在逐渐被克服，例如通过机器学习、深度学习等方法，计算机正在获得越来越多的智能行为。