很明显，在人工智能程序与能思维的机器相似之前存在着需要克服的巨大困难。尽管人工智能的研究者和商业界尽了最大的努力去创造更加稳健的人工智能程序，但是至少在可以预见的未来，这些困难仍将是不能克服的。在一些解决难以驾驭问题的领域（如计算机视觉、语言理解、机器学习和人工智能算法）的突破将为人工智能的发展做出贡献，并且有希望缩减差距。这些差距存在于当今笨拙的程序和机器人与未来人工智能程序之间。本书的目的不是阐述需要做出什么去弥补这种差距，同时创造出能够更加精密地模仿人类思维的机器或程序。本书宁愿把注意力转向将会很快成为人工智能系统的重要与核心的组成部分，即用户接口，特别是图形用户接口。这一接口将会更多地使用图表和其他不同的图形表示在系统理解中提供帮助。

随着人工智能技术在未来更加广泛地应用，图形用户接口可能扮演更加突出的角色。至少有两个原因说明了这种预期。首先，由于人工智能系统的局限（在近期解决这种局限的可能性不大），制造能够更好地处理人工智能系统弱点的用户接口将是更加紧迫的要求。如同前面所讨论的，拥有能够进行严谨对话能力的人工智能系统并不能很好地解决其缺乏常识性推理的能力弱点。例如它们没有能力处理不确定和不完整的数据，并且它们不能够有效地检索知识。用户接口至少在部分上能够更加有效地解决这些弱点，并且被用户群体所接受。其次，未来的人工智能系统可能会处理日益复杂的任务，并且要有能力解决在如同医疗诊断、计算机设计与配置、贷款业务量分析（仅仅列出了几个例子的名字）这样分布广泛的领域中的问题。如果用户信任或是接受这些系统所给出的建议或推荐，那么用户接口将需要能够对其进行充分的解释。(www.daowen.com)

我们所说的系统能够对其进行解释意味着什么呢？在这个问题上，将我们的讨论限制在能够提出建议的系统（这一系统能够提供如何解决问题的建议，或是帮助我们作出正确的决定）将是有益的。今后，将这种系统归为智能系统。当这种智能系统能够通过用户接口对其自身的行为进行解释的时候，这一系统就被认为是具有了解释能力^[16]。为了理解解释能力，有两个与其有关的系统特性是：透明度（也就是有能力看到系统内部的机制，以便系统不会成为黑盒系统）和灵活性（也就是用户接口有能力去适应更大范围的最终用户的相互影响，这就是系统不是一个封闭的，而是一个具有开放性的相互影响的系统，以便用户能够更加全面地对系统进行研究和理解）。虽然系统的透明度是与系统自身的信息内容有关的性质（信息能够帮助我们理解系统的动作），但灵活性是与系统发生交互作用的最终用户的更加相关的属性。在用户接口中更加灵活能够产生更好的透明度——具有更加开放的交互性能够使用户找出更多的方法去更好地理解系统。出于同样的原因，对接口更多的限制将会削弱，用户会获得更多透明度的能力，即使这种透明度已经存在。因而灵活性是用户接口的一个单独的品质，这种品质和接口的透明度各自独立存在。