然而,即(🍈)使(shǐ )在技(jì )术日益先进的背景(jǐng )下,人(rén )工智能在视(shì )觉领域还存在一些挑战。首(shǒu )先(xiān ),由(yóu )于大部分算法都是基于训练数据(jù )集进行(✡)学习,导致(zhì )算(suàn )法可能(né(🏯)ng )在未知场景下表现出不确定性。例如,当人工智能(néng )系统(💀)遇到之前从未(🍙)见过的(🥓)(de )物体时,其(🥠)识别准确率(lǜ )可能会(huì )下降。这就需要进一步(🦗)研(yán )究和改进算法,使其能(néng )够处理更(gè(🌫)ng )多的未知情况(🖇)。
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