大略的事情重复做确实能够积累丰富的履历，从而成为某个领域的专家。
人工智能是万能专家在以下几个方面可能表现得比专家更强：

1. 数据处理能力：能够在极短的韶光内处理和剖析海量的数据。
对付须要处理大规模数据的任务，如市场趋势剖析、气候预测等，人工智能的速率和准确性可能超过专家。

2. 没有疲倦和感情影响：能够持续事情，不会由于永劫光事情而感到疲倦，也不会受到感情、偏见等成分的滋扰，从而供应更为稳定和客不雅观的结果。

3. 影象和检索能力：可以准确无误地记住大量的信息，并能迅速检索和调用。

4. 模式识别：在识别繁芜的模式和规律方面表现出色。
例如在医学影像诊断中，能够快速创造细微的病变模式。

5. 风险预测：基于大量数据和繁芜的算法，对风险进行更精确的预测，如金融领域的信用风险评估。

6. 大规模仿照和优化：可以对繁芜的系统和流程进行大规模的仿照和优化，例如物流配送路线的方案。

须要把稳的是，这些上风并不虞味着人工智能在所有情形下都能完备替代专家，而是在特定的任务和场景中能够供应有代价的赞助和补充。
专家不仅具备大量的实践履历，还拥有深刻的洞察力、直觉、创造力温柔应繁芜多变情形的能力。

人工智能是基于先前的数据和算法进行事情的，它在处理已知和重复性的问题上表现出色，但在面对新的、繁芜的、没有明确模式的问题时，其表现可能有限。

例如，在医疗领域，专家年夜夫不仅能够依据症状和检讨结果做出诊断，还能考虑到患者的个体差异、生理状态和社会背景等综称身分，给出个性化的治疗方案。
而人工智能在这方面的能力还相对较弱，它难以像人类专家那样进行全面和深入的思考。

在艺术、文学、哲学等须要创造力和情绪理解的领域，人类专家的独特灵感和深度思考更是人工智能难以企及的。

然而，人工智能可以作为专家的赞助工具，帮助专家更高效地处理信息和数据，为决策供应支持，但不能完备取代专家的角色。

总之，人工智能和专家可以相互补充和协作，以供应更优质的做事和解决方案，但人工智能不能完备代替专家。