人工智能领域的发展确实面临着一些挑战和瓶颈，而可解释性、机器常识和机器学习正是其中重要的三大瓶颈之一。

1、可解释性

人工智能模型通常被设计为高效地处理复杂的数据和任务，但很多时候人们难以理解模型的决策过程。这就导致了人们对于人工智能系统的信任度下降，特别是在一些关键领域如医疗和司法等。因此，提高人工智能模型的可解释性成为了一个重要挑战，即使模型能够给出正确的结果，也需要能够清晰地解释为什么会得出这样的结果。

2、机器常识

传统的人工智能系统往往是基于大量的数据进行训练，并不能轻松获取和应用人类日常生活中的常识知识。这意味着在某些情况下，人工智能系统可能会做出荒谬的决策或者无法理解人类的语言和行为。因此，如何将丰富的常识知识融入到人工智能系统中，成为了当前人工智能研究的另一个重要瓶颈。

3、机器学习

尽管机器学习技术已经取得了巨大的进步，但仍然存在一些问题，比如需要大量标记数据、对抗样本攻击等。此外，一些深度学习模型需要庞大的计算资源来进行训练，这限制了其在一些资源受限的环境中的应用。因此，如何提高机器学习算法的效率和鲁棒性，也是人工智能领域面临的挑战之一。

解决这些瓶颈将需要跨学科的合作，涉及到计算机科学、认知科学、哲学和心理学等多个领域，以期能够推动人工智能技术迈向更加智能化、高效率和可靠性的方向。另外，人工智能（AI）的应用正在迅速扩展到各个领域，从医疗健康、交通运输到金融服务和教育等。随着AI技术的深入发展，确实涉及到数据围栏、AI的地理围栏、人与系统的关系、自主问题、伦理道德与法律、测试与评价等关键方面。以下是对这些方面的初步探讨：

一、数据围栏

数据围栏指的是对数据访问和使用的限制，以保护个人隐私和数据安全。在AI应用中，大量收集和处理个人数据时，需要确保数据的使用符合数据保护法规（如欧盟的通用数据保护条例GDPR），并且只在授权的范围内使用数据。数据围栏有助于防止数据泄露和滥用，保障用户隐私。

二、AI的地理围栏

AI的地理围栏是指AI可以应用的范围或领域，以及AI不适用或有限制的地方。AI的地理围栏是相对灵活的，取决于具体的应用场景和技术限制。随着技术的不断发展，AI的应用范围也将不断扩大。AI在以下情况下可能存在限制或不适用：

1、缺乏数据

AI的性能取决于模型训练所使用的数据量和质量，缺乏足够的可用数据可能限制其应用。

2、道德和法律问题

AI的应用需要遵守伦理和法律准则，例如保护个人隐私和数据安全等，因此一些场景可能因涉及敏感信息而受到限制。

3、创造性和判断力

AI在创造性和判断力方面相对有限，对于需要人类的主观决策或创造性思维的任务可能不适用。

4、环境限制

AI在极端环境或条件下的应用可能受到限制，例如极端温度、高压、辐射等。

三、人与系统的关系

随着AI系统变得越来越智能，它们与人类用户和操作者之间的互动也变得更加复杂。建立有效的人机交互界面（HCI）是至关重要的，以确保人们可以直观、高效地与AI系统合作，增强用户体验，并确保AI系统的决策过程对用户来说是透明和可理解的。

四、自主问题

AI系统，尤其是具有高度自主性的系统（如自动驾驶汽车、无人机），引发了关于控制、责任和安全的问题。如何确保这些系统在没有人类直接监督的情况下安全地运行，以及在出现问题时如何确定责任，是当前研究的热点。

五、伦理道德与法律

AI引发的伦理道德问题包括偏见、歧视、隐私侵犯和人工智能的道德责任等。确保AI系统的设计和应用符合伦理标准，并通过相应的法律框架进行规范，是实现可持续发展的关键。

六、测试与评价

为了确保AI系统的可靠性和有效性，进行全面的测试和评价是必不可少的。这包括性能测试、安全性评估、用户接受度测试等。透明和公正的评价机制可以帮助提高公众对AI系统的信任。

总之，人工智能的发展和应用牵涉到多个关键方面，需要跨学科的合作和综合性的解决方案，以确保技术的进步能够在伦理、法律和社会接受度等方面得到充分的考虑和支持。