然而(ér ),即使在技术日(rì )益先进的背景下(🔷),人工(gōng )智(zhì )能在视觉领域还存在一些(🎾)挑战。首先,由(yóu )于大部分算法都是基于训练数据(jù )集(👟)进(jìn )行学习,导致算法(fǎ )可能在未(🧜)知(zhī )场景(jǐng )下表(biǎo )现(xiàn )出不确定性(xìng )。例如,当人工(gōng )智能系统遇到之前(qián )从未见过(guò )的物体时,其识别准(🥐)确率(lǜ )可能会下降。这就需要进一步研究和改进算法,使其能够处理更多的未知情况。
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