我们需要明确人工智能（AI）是一个涵盖了多个领域和技术的综合性学科。一般来说，人工智能的研究领域非常广泛，包括但不限于以下几个方面：
1. 机器学习：这是一类使计算机系统能够从数据中“学习”和提取规律和知识的技术。
2. 自然语言处理（NLP）：研究如何使计算机理解和生成人类语言。
3. 计算机视觉：研究如何使计算机能够像人类一样看懂和解析图像和视频。
4. 机器人技术：研究如何制造和开发具有自主行动和智能的机器人。
5. 知识表示与推理：研究如何表示和推理知识，以实现智能决策和自动化。
从上述列举中，我们可以看出下列哪个不是人工智能的研究领域呢？
“人工智能：探索边界，揭示未知领域”
一、机器学习：人工智能的基石
二、自然语言处理：让机器理解人类语言
三、计算机视觉：赋予计算机“眼睛”
四、语音技术：赋予计算机“嘴巴”
五、强化学习：让机器自主学习
六、可解释性人工智能：让人工智能更透明
可解释性人工智能是指让人工智能系统的决策过程和结果更具透明性、可解释性和可理解性的技术。随着人工智能在各个领域的广泛应用，人们越来越关注人工智能的透明度和可解释性。通过提高人工智能的可解释性，我们可以帮助人们更好地理解机器学习模型的决策过程和结果，从而减少误解和担忧。可解释性人工智能还可以帮助我们更好地理解和改进模型的设计和性能。实现可解释性人工智能面临着诸多挑战，如模型复杂性和可解释性之间的权衡、不同领域和背景的可解释性需求等。因此，我们需要不断探索和创新，以实现更具可解释性的人工智能系统。