In a complex learning function, we will understand the ____, but not the ____

Đáp án đúng: "inputs/outputs, algorithm". Với một learning function (hàm học) phức tạp như mạng nơ-ron sâu, ta biết dữ liệu nào đi vào và kết quả nào đi ra, nhưng không đọc hiểu được "algorithm" theo nghĩa của câu hỏi: đó là quy tắc quyết định mà mô hình tự hình thành bên trong qua hàng triệu tham số, thứ thực sự biến đầu vào thành đầu ra, chứ không phải thủ tục huấn luyện như lan truyền ngược mà con người tự viết; đây là gốc của vấn đề hộp đen và lý do cần explainable AI (AI giải thích được). "algorithm, cause and effect" là cách hiểu cạnh tranh đáng kể: vế sau có phần đúng vì mô hình chỉ nắm tương quan chứ không cho biết nhân quả, và nếu hiểu algorithm là thủ tục huấn luyện thì vế đầu cũng nghe hợp lý; nhưng với nghĩa quy tắc mô hình tự học thì vế đầu sai, nên phương án này không được chọn. "causal link, correlation" đảo ngược thực tế, vì mô hình học máy nắm tương quan (correlation) chứ thường không cho ta biết mối quan hệ nhân quả. "input data, output data" sai vì cả hai vế đều là thứ ta quan sát được, không có vế nào bị che khuất như câu hỏi mô tả.