人工智能原则涉及三类问题，分别是可解释性、可理解性和可适应性。
1. 可解释性：AI系统需要能够解释其决策过程和结果。这意味着AI系统应该能够提供有关其决策的详细信息，以便用户可以理解和信任AI系统的决策。例如，一个推荐系统应该能够解释为什么它推荐某个产品，以及它是如何根据用户的喜好和行为来做出推荐的。
2. 可理解性：AI系统应该能够理解和处理自然语言。这意味着AI系统应该能够理解人类的语言和意图，以便与人类进行有效的交流。例如，一个聊天机器人应该能够理解人类的查询和对话，并提供相关的回答和建议。
3. 可适应性：AI系统应该能够适应新的环境和情况。这意味着AI系统应该能够根据新的数据和信息进行调整和优化，以更好地满足用户需求。例如，一个推荐系统应该能够根据用户的反馈和行为调整其推荐算法，以提高推荐的准确性和相关性。
总之，人工智能原则涉及的三类问题是可解释性、可理解性和可适应性。这些原则对于确保AI系统的可靠性、有效性和可信度至关重要。
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