Złożone algorytmy sztucznej inteligencji bywają określane mianem czarnej skrzynki, ponieważ przy dużej liczbie danych i parametrów prześledzenie, w jaki sposób podejmują one decyzje, jest trudne. Wyjaśnianiu działania takich modeli poświęcony jest obszar badań nad wyjaśnialną sztuczną inteligencją () i interpretowalnością, obejmujący m.in. metody atrybucji oraz tzw. interpretowalność mechanistyczną. Podejmowano też próby opracowania matematycznej teorii ich działania, w tym dla architektury GPT.
Techniki Wyszukiwanie i optymalizacja mały|Metoda gradientu prostego w poszukiwaniu minimum funkcji. W każdym kroku parametry przesuwane są w kierunku najszybszego spadku wartości funkcji. Wiele problemów sztucznej inteligencji można rozwiązywać przez systematyczne przeszukiwanie przestrzeni możliwych rozwiązań. Proste algorytmy, takie jak przeszukiwanie wszerz, okazują się niewystarczające dla większości rzeczywistych problemów ze względu na szybki wzrost liczby możliwych stanów. Z tego powodu stosuje się heurystyki, które ukierunkowują poszukiwanie na bardziej obiecujące rozwiązania, czego przykładem jest algorytm A*. W grach dwuosobowych stosuje się algorytm minimax, który analizuje drzewo możliwych ruchów obu graczy. Odrębną grupę stanowią metody optymalizacji matematycznej.