然而(ér ),即使在技术日益先进的背景下(xià ),人工智能在视觉领域还存在一(yī )些挑(tiāo )战。首先,由(🎧)于大(✍)部(bù )分算(suàn )法(fǎ )都是基于训练数据集(jí )进(jìn )行学习,导致算法(fǎ )可(kě )能在(😤)未知场景(jǐng )下表现出不确定(dìng )性。例(lì(🔛) )如,当人工(✖)智能系(🤙)统遇到之(zhī )前从未见过的物体时,其识(shí )别准确(🚙)率可能(🛷)会下降。这就需要进(✈)一步研究(jiū )和改(gǎ(🥠)i )进算法,使其(qí )能够处理(lǐ )更多的未知情(qíng )况。
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