尽管人类在人工智能领域取得了这些令人瞩目的成果，但苏澈团队并未回避当前面临的棘手难题。

他们坦诚地向外星文明阐述，现有AI存在可解释性差的问题。

深度学习模型往往被视为“黑箱”，其内部复杂的神经元连接和参数设置使得人们难以理解它为何做出特定决策，这在一些对决策可靠性要求极高的场景，如医疗、金融风险评估中，成为了严重阻碍。

同时，数据依赖严重也是一大挑战，为了训练出性能良好的模型，需要大量标注数据，而数据的收集、标注不仅耗费大量人力、物力和时间，还可能面临数据隐私和安全问题。

外星文明在接收到人类的分享后，迅速给出了回应，这一回应如同一束强光，瞬间照亮了人类在人工智能探索道路上的迷雾，为团队带来了前所未有的全新视角。

他们展示了一种基于“量子思维图谱”的人工智能架构，这一架构的精妙程度远超人类当前的理解。

在这个架构中，智能体的运行模式与人类现有的AI截然不同。

它并非像人类当前的AI那样单纯依赖大量数据进行机械训练，而是独辟蹊径，通过构建类似人类大脑神经元连接的量子层面的思维网络来运作。

在这个量子思维网络中，信息以量子态的形式存在和传递，不同的量子节点如同神经元，通过复杂的量子纠缠和叠加效应相互连接、相互作用。

智能体能够基于这种独特的网络结构，自主生成概念、进行逻辑推理以及做出决策。

这种架构赋予了人工智能极高的灵活性和适应性，它无需海量数据的喂养即可快速学习新知识，而且最为关键的是，其决策过程具备清晰的可解释性。

例如，当面对一个新的问题时，智能体能够依据量子思维图谱中的节点连接路径和状态变化，清晰地展示出它是如何从问题出发，经过一系列推理步骤得出最终决策的，这使得人类能够理解和信任智能体的决策。