可解释的人工智能（XAI）许多人工智能/机器学习模型（特别是/神经网络/'神经网络）都是黑盒模型。在经过大量数据的训练之后，由于难以确定如何以及为何做出某些决定，这些模型通常是不负责任的。为了使它们更具责任感和透明度，需要使它们更具解释性。一个新兴的研究领域称为“可解释性”，它使用复杂的技术来帮助为诸如决策树之类的简单系统以及诸如神经网络之类的复杂系统带来透明度。解释有助于建立对系统的信任，也可以帮助研究人员了解为什么会犯错误以及如何快速纠正错误。在医疗、银行、金融服务和保险等敏感领域，不能盲目相信人工智能决策。例如，在批准银行借款时，需要理解为什么有人被拒绝，特别是当考虑到种族偏见潜入其他人工智能系统的例子时。随着人工智能变得越来越复杂，将这些黑盒模型变得更加清晰将变得越来越重要，可解释的人工智能（XAI）应该成为未来开发人工智能系统的组织关注的主要领域。人工智能通常围绕算法的使用展开。广州人工智能产品方案
人工智能的研究可以分为几个技术问题。其分支领域主要集中在解决具体问题，其中之一是，如何使用各种不同的工具完成特定的应用程序。AI的中心问题包括推理、知识、规划、学习、交流、感知、移动和操作物体的能力等。强人工智能目前仍然是该领域的长远目标。目前比较流行的方法包括统计方法，计算智能和传统意义的AI。目前有大量的工具应用了人工智能，其中包括搜索和数学优化、逻辑推演。而基于仿生学、认知心理学，以及基于概率论和经济学的算法等等也在逐步探索当中。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机,人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外,人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。湖北NPU人工智能OEM定制保健行业：几乎不可能想象没有人工智能的医疗行业。
从“人工+智能”向自主智能系统发展。当前人工智能领域的大量研究集中在深度学习，但是深度学习的局限是需要大量人工干预，比如人工设计深度神经网络模型、人工设定应用场景、人工采集和标注大量训练数据、用户需要人工适配智能系统等，非常费时费力。因此，科研人员开始关注减少人工干预的自主智能方法，提高机器智能对环境的自主学习能力。例如阿尔法狗系统的后续版本阿尔法元从零开始，通过自我对弈强化学习实现围棋、国际象棋、日本将棋的“通用棋类人工智能”。在人工智能系统的自动化设计方面，2017年谷歌提出的自动化学习系统(AutoML)试图通过自动创建机器学习系统降低人员成本。
AI的中心问题包括建构能够跟人类似甚至超卓的推理、知识、规划、学习、交流、感知、移物、使用工具和操控机械的能力等。当前有大量的工具应用了人工智能，其中包括搜索和数学优化、逻辑推演。而基于仿生学、认知心理学，以及基于概率论和经济学的算法等等也在逐步探索当中。思维来源于大脑，而思维控制行为，行为需要意志去实现，而思维又是对所有数据采集的整理，相当于数据库，所以人工智能结尾会演变为机器替换人类。人工智能是计算机学科的一个分支，二十世纪七十年代以来被称为世界三大技术之一（空间技术、能源技术、人工智能）。也被认为是二十一世纪三大技术（基因工程、纳米科学、人工智能）之一。这是因为近三十年来它获得了迅速的发展，在许多学科领域都获得了普遍应用，并取得了丰硕的成果，人工智能已逐步成为一个单独的分支，无论在理论和实践上都已自成一个系统。人工智能的趋势与展望：人工智能将加速与其他学科领域交叉渗透。
人工智能产业将蓬勃发展。随着人工智能技术的进一步成熟以及机构和产业界投入的日益增长，人工智能应用的云端化将不断加速，全球人工智能产业规模在未来10年将进入高速增长期。例如，2016年9月，咨询公司埃森哲发布报告指出，人工智能技术的应用将为经济发展注入新动力，可在现有基础上将劳动生产率提高40%;到2035年，美、日、英、德、法等12个发达国家的年均经济增长率可以翻一番。2018年麦肯锡公司的研究报告预测，到2030年，约70%的公司将采用至少一种形式的人工智能，人工智能新增经济规模将达到13万亿美元。人工智能就其本质而言，是对人的思维的信息过程的模拟。黑龙江AI人工智能解决方案
在需要使用数学计算机工具解决问题的学科，AI带来的帮助不言而喻。广州人工智能产品方案
在产业应用方面，将进一步提升企业、产业中新技术、新产品和新模式的影响力。例如，依图将利用人工智能提升产业深度社会关系，为人工智能引入情感智能。2019年以来，我国人工智能产业持续保持较快增长势头，全国人工智能产业企业超过500家，企业平均利润率超过50%。其中，软件、芯片等中心业务领域获得快速发展，推动新兴应用场景形成大规模落地；智能医疗、智能金融、智能制造、智能教育等应用场景加速布局。不断完善产业发展所必备的新技术、新产品，依图具备丰富的创新经验，在人工智能研发与产业化、新模式、新产品开发等方面已取得积累，具备了较强的人工智能技术和产品研发能力。汤道生说，在人工智能产业高速发展阶段，人工智能技术仍面临较大难度。但汤道生认为，产业发展较大的挑战之一在于投入产出比不高。广州人工智能产品方案
