In subsymbolischen Modellen wie künstlichen neuronalen Netzen sind die Merkmale der Beispiele und die erlernten Zusammenhänge in vielen Zahlen versteckt, die keinen Einblick in die erlernten Lösungswege erlauben.

Aus: Fraunhofer-Gesellschaft (2018): Maschinelles Lernen – eine Analyse zu Kompetenzen, Forschung und Anwendung