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；人工智能中的算法技术是指一系列解决特定问题或任务的计算方法这些算法可以自主地从数据中学习推断和优化，以实现对复杂数据和环境的理解和应对这些算法需要具备多种特性，如可解释性可扩展性稳健性和效率等同时。

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；这种人工智能已经被视为一个“黑盒子”，因为人类很难对其如何产出结果进行解释，即为什么它们能给出特定的解决方案为此，计算机科学当前的一个重要研究领域就是，如何让深度学习对其客户人类而言，变得“可解释”但一。

人工智能的解释或定义

人工智能系统的能力还远远不足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。

定义 人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”“人工”比较好理解，争议性也不大有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等但总的来说，“人工。

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。

说说你理解的人工智能

理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”人工智能是对人的意识思维的信息过程的模拟人工智能不是人的智能，但能像人那样思考也可能超过人的智能。

人工智能Artificial Intelligence，简称AI可以通俗理解为计算机系统拥有像人类一样的智能能力它是一门研究如何使计算机能够模拟人类智能行为的科学和技术领域具体解释通俗地说，人工智能是利用计算机和算法来使机器能够完成。