Neueste Forschungsergebnisse zeigen, dass KI, obwohl sie bei statischen Bildern hervorragende Leistungen erzielt, bei der Verarbeitung dynamischer Gesichtsausdrücke deutliche Unterschiede aufweist. Das Problem liegt in der überlegenen Leistung von Deep Convolutional Neural Networks (DCNNs) bei statischen Bildern, während sie bei dynamischen Ausdrücken schwächer abschneiden. AI-Entwicklern wird empfohlen, Algorithmen zu entwickeln, die auf realen Lebenssituationen basieren, um die Verarbeitung dynamischer Gesichtsausdrücke durch das menschliche Gehirn genauer zu simulieren. Derzeitige KI-Designs berücksichtigen nicht die komplexen kognitiven Prozesse des menschlichen Gehirns bei der Verarbeitung von Gesichtsinformationen, wie z. B. das Ableiten von mentalen Zuständen, Freundlichkeit und Vertrauenswürdigkeit.