Простими словами, складність проблеми в чорному ящику така мінімальна кількість оцінок придатності, необхідних для її вирішення при використанні алгоритмів оптимізації чорної скриньки як, наприклад, еволюційні алгоритми.
Проблема чорного ящика відноситься до відсутність прозорості та можливості інтерпретації алгоритмів ШІ. По суті, важко зрозуміти, як система штучного інтелекту приходить до своїх висновків або прогнозів. Це становить значну проблему.
У науці, обчислювальній техніці та техніці чорний ящик є система, яку можна розглядати з точки зору її входів і виходів (або характеристик передачі), без будь-яких знань про її внутрішню роботу. Його виконання «непрозоре» (чорне).
Чорний ящик ШІ будь-яка система штучного інтелекту, дані та операції якої не бачать користувач або інша зацікавлена сторона. Чорний ящик, у загальному розумінні, є непроникною системою. Моделі штучного інтелекту чорної скриньки приходять до висновків або рішень, не надаючи жодних пояснень щодо того, як вони були зроблені.
Ви можете називати систему чи пристрій чорною скринькою, якщо ви це знаєте дає певний результат, але ви не розумієте, як це працює. Вони були частиною чорної скриньки, пов’язаної з розвитком менеджменту високого рівня. Список слів.
приклад 2: Тестування функції входу на веб-сайті. За допомогою тестування чорної скриньки тестер перевірить, чи дозволяє використання імені користувача та пароля (введення) безперешкодно ввійти в систему (вихід).