해석 가능 한 모델 생성 모듈 은 , 구조 화 된 데이터 를 해석 가능 한 인과관계 모델 로 구축 할 수 있 다 . 일 실시 예 에 따르 면 , BPL ( bayesian program learning ) 을 이용 하 여 해석 가능 한 모델 생성 모듈 을 구축 할 수 있 으며 , BPL 은 작 은 조각 들 의 조합 으로 표현 하 도록 학습 하 는 방법 으로서 , 예 를 들 어 글자 를 생성 하 는 모델 을 학습 할 때 글자 를 획 으로 나누 어서 가장 합리 적 인 획 의 조합 으로 생성 하 도록 한다 . BPL 은 대량 의 데이터 가 없이 도 사람 과 같이 한 번 보 면 그대로 모방 할 수 있 으며 , Neural Network ( 신경망 모델 ) 를 진화 시킨 것 으로서 새로운 사건 이 주어졌 을 때 그 사건 을 바탕 으로 확률 값 을 변화 시킬 수 있 다 . 즉 , BPL 은 가상 변수 들 에 들어가 는 가중치 만 바꾸 는 방식 이 아니 라 , 중간 에 다른 가상 변수 를 생성 하 는 내용 까지 포함 된다 . 새로운 환경 이 주어지 면 다른 방식 으로 현상 을 이해 하 는 것 으로서 예 를 들 어 , 동전 을 100 번 던져서 앞면 이 60 번 , 뒷면 이 40 번 나와서 앞 면 이 나올 확률 을 60 % 로 잡 은 다음 , 다음 번 에 뒷면 이 나오 게 되 면 앞면 이 나올 확률 을 59 . 4 % 로 내리 는 방식 이 다 .