列出人工智能研究中常见的问题。
人工智能研究中常见的问题包括：
1. 由于缺乏稳健性而导致的不稳定结果。
2. 由于数据过多和复杂模型导致的过拟合。
3. 由于数据和算法的复杂性导致结果难以重现。
4. 由于模型不透明而导致的解释性不足。
5. 由于数据稀缺和领域转移而导致的有限的推广性能。
6. 由于数据不足而难以捕捉不确定性。
7. 由于缺乏可扩展性而导致的效率问题。
8. 验证和验证模型的难度。