人工智能还有哪些方面需要完善的

人工智能在决策透明度方面仍需改进。许多AI系统如同黑箱，无法解释其推理过程。医疗诊断AI、金融风险评估工具和自动驾驶系统都需要清晰展示决策依据。深度学习模型的内部运作机制复杂，研究人员正开发可解释AI技术，让系统展示关键特征和权重，帮助用户理解"为什么"做出特定判断。

人工智能在处理极端情况和边缘案例时表现不稳定。训练数据中的偏差会导致AI系统在罕见场景下表现不佳。自动驾驶汽车面对恶劣天气、工业机器人在异常工作环境、推荐系统面对小众兴趣内容时，都需要更强的适应能力。开发更鲁棒的算法和更多样化的训练数据集是解决这一问题的关键。