然(rán )而,即使在技术日益先(xiān )进的背(bèi )景下,人(🚼)工智能在视觉领域还存在一(yī )些挑战。首先,由于(🏔)大部分算法都是基(jī )于(yú )训练数据(jù )集进行学习,导致(zhì )算法可能在未知场景下表现出不确定(dìng )性。例(lì )如,当人(rén )工智能系统遇到(📤)之前从未见(jiàn )过的(de )物体时,其(qí )识别准确率可能会下降。这就需要进一(yī )步研究(jiū )和(hé )改进算法,使其(qí(🔅) )能够(gòu )处理更多的(de )未知情况。
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