然而(ér ),即使在技术日益先进的背(bèi )景下,人工智能在视觉(🐯)(jiào )领域还存(🐌)在(🦌)一些挑战。首先,由于大部(➡)分算(suàn )法都是基于训练数据集进(jìn )行(háng )学习,导致算(✅)法可能在未知场景下(xià )表(👪)现(xiàn )出不确定性。例如(🤚),当人工智能系统遇到之(zhī )前从(cóng )未见过的物(wù )体时,其识别(bié )准确率可能会下(xià )降。这就需要(yào )进(jìn )一步研究和改进算(🚉)法,使其能够(gòu )处理更(gè(💶)ng )多的(de )未知情况。
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