本文探讨了可解释人工智能（XAI）在深度学习中的应用，强调其在建立可信赖模型中的重要性。介绍了XAI的分类、方法及应用，评估了八种算法的局限性，并讨论了AI系统的可信赖性、透明度及伦理原则对用户信任的影响，提出了改进建议。

本文探讨了多维目标的数学表示困难，提出不确定性目标作为替代方案，并将不可能定理转化为不确定定理。研究强调人工智能系统的可信赖性，提出透明度和责任的重要性，探讨伦理原则对用户信任的影响。最后，分析了人工智能工具在不确定性推理中的风险及其对决策的影响。