第一，计算的本质与智能的本质 类脑智能研究的回顾和展望指出，现有人工智能系统通用性较差与其计算理论基础和系统设计原理有密不可分的关系计算机的计算本质和基础架构是图灵机模型和冯诺伊曼体系结构，其共同的缺点是缺乏自适应性；基于统计的深度学习注重关联关系，缺少因果分析，使得人工智能系统的可解释性差，处理动态性和不确定性能力弱，难以与人类自然交互，在一些敏感应用中容易带来安全和伦理风险类脑智能认知智能混合增强智能是重要发展方向。

人工智能通常在重复性和机械性的工作中表现出色，比如在制造业物流领域和客服等它可以执行大量繁琐的任务，提高效率和减少错误但是，一些需要创造力情感智能和人际互动的工作，如艺术创作领导力和与人沟通等，人工智能；孙茂松进一步阐释，自然语言处理研究面临着同样的难题，实际上，“可解释性”是整个人工智能领域目前面临的困境，也是目前的国际学术研究前沿研究者们正在努力让这个人工智能“黑盒子”至少变成一个“灰盒子”孙茂松认为，在自然语言处理方面。

由于人工智能缺乏可解释性，人们越来越关注人工智能主体的接受和信任问题多年来，对可解释性的重视在计算机视觉自然语言处理和序列建模等领域取得了巨大的进展随着时间的推移，这些类型的编码指令变得比任何人想象的都更加；3 隐私和安全问题AI技术需要大量的数据来进行训练和学习，这可能导致个人隐私泄露的风险增加此外，恶意攻击者也可能利用AI技术进行网络攻击和欺诈行为4 缺乏透明度和可解释性许多AI算法是黑盒模型，难以理解其内部。

人工智能不具备可解释性,并解答不了突破边界的问题

1、前面很多专家都指出对于解释有不同的目标，不同的对象，不同的要求，所以实际上关于人工智能的可解释性问题可能是属于多元性的，就是要允许有多种不同层次不同方式的解释在这里面起作用，针对不同的领域不同的对象，使用不同解释的方式。

2、6可解释性对于机器学习模型或算法来说，可解释性是指其输出结果能够被清晰透明地解释和理解这对于用户和决策者来说是重要的，因为他们需要理解模型如何得出结果以及结果背后的推理过程质量和效果之间的可靠性和可信度。

3、4 可信度和透明度人工智能的复杂性和黑盒化特点使得其决策过程难以理解和解释缺乏透明度可能导致人们对人工智能系统的不信任，特别是在关键领域如医疗司法等确保人工智能系统的可信度和可解释性是一个重要的问题5。

4、解释性许多人工智能算法和模型缺乏可解释性这意味着它们无法解释其决策的原因或如何得出结论，这可能导致不信任或误解需要大量数据许多人工智能模型需要大量数据进行训练，这对于某些应用程序可能是不可行的这意味着。

人工智能的可解释性方法

多模态人工智能多模态人工智能将不仅仅涉及语音和图像，还将包括触觉味觉嗅觉等感官模式的处理和应用透明性和可解释性在人工智能技术被越来越广泛地应用的同时，透明性和可解释性也成为人工智能发展的重要趋势如何。

AI人工智能技术能够打破信息孤岛困境，打通信息流通动脉，盘活数据潜在价值，推动各行业部门之间形成统一高效互联互通的数据和资源共享布局三准确性 以人工智能为核心的多源数据融合，进一步提高数据内容的系统性，确保数据。

具体解释通俗地说，人工智能是利用计算机和算法来使机器能够完成一些通常需要人类智能才能完成的任务这些任务可以包括语言理解和处理图像识别自动驾驶机器翻译推荐系统等等人工智能系统通过处理大量的数据和对其进行学习。

现在的人工智能就是我们所面对的全新的文明而之所以我们关注可解释性，则是来自人性对确定性的渴望一直以来，人类都在寻找关于世界和自我的理解，也正是这种理解的冲动才成为科学起源的基础神话巫术宗教科学，它们。

1释义人工智能是研究开发用于模拟延伸和扩展人的智能的理论方法技术及应用系统的一门新的技术科学2人工智能的实际应用包括机器视觉，指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，智能搜索，定理证明。

我认为，AI的可解释性归根结底就是人工智能的可靠性第二个问题是AI的合法性，尤其是在对个人隐私的保护方面，这已经引起了许多国家的反思和重视当AI结合了区块链等技术，可以从技术层面解决这些问题然而，用法律体系来。