1.逆转算法。在图像识别中，当计算机识别它所学习过的模式时，需要对机器进行编程运算，以生成或修改图片。以《创世纪》一图为例，它运用了谷歌Deep Dream技术进行图片修改，人工智能参与其中，调整了图像中一只狗的位置。由此，我们可以了解到对于人工智能来说，狗的形象是什么样的。首先，它主要识别头部（这是狗的主要特征）；其次，电脑的识别方式是将其定位到亚当（图像左侧）和上帝（图像右侧）的中间。总结一下就是，Deep Dream技术被运用于一幅描绘亚当诞生的图像，人工智能被要求寻找狗并修改它的位置。

2.识别它所使用的数据。如此一来，人工智能接收指令，记录学习摘要，并根据提示重点“复习”它此前使用过的文本。麻省理工学院台达电子教授Regina Barzilay首先研发出这种理解方法，人类可以借此研究那些擅长在数据中寻找模式、并作出相应预测的人工智能系统。Carlos Guestrin是华盛顿大学的机器学习教授，他开发了一种类似的系统，该系统能够选取数据并对自己的选择作出简单解释。

3.监控单个神经元。Uber人工智能研究室的机器学习研究员Jason Yosinski发明了这种方法，使用探测器来检测哪一幅图像可以刺激神经元。这让我们可以通过推理发现人工智能最需要的是什么。然而，这些方法在很大程度上是无效的。正如Guestrin所说：“我们的终极梦想是让人工智能与人类对话，并向人类解释它的行为，而这一梦想尚未完全实现。想要拥有真正的可解读式的人工智能，还有很长的路要走。”