In besonderen Maße gilt dies für die Interpretierbarkeit von Computer-Vision-Modellen aus dem Bereich des Deep Learning, also des maschinellen Sehens mit komplexen neuronalen Netzwerken wie Convolutional Neural Networks (LeCun et. al. 1989, Krizhevsky et. al, 2012). Obwohl Interpretation als Eckpfeiler humanistischer Methoden und Theoriemodelle gilt, und obwohl Interpretable Machine Learning gegenwärtig in den Technikwissenschaften mit großer Aufmerksamkeit bedacht wird (Lipton, 2016, Selbst / Barocas, 2018, Mittelstadt et. al., 2019, Doshi-Velez und Kim, 2017, Gilpin et. al. 2018), ist das Problem der Interpretation, also der sinnschaffenden Analyse und Kritik von Computer-Vision-Modellen und Arbeitsabläufen weder in den Geisteswissenschaften noch in den Digital Humanities ausführlicher gewürdigt worden. Erste Ansätze finden sich z.B. in (Underwood, 2019) oder (Arnold / Tilton, 2019b). Dies ist insofern überraschend, als die Interpretation von Computer-Vision-Modellen eine Reihe von Fragen aufwirft, die Strukturähnlichkeiten zu Problemen in den Geisteswissenschaften im Allgemeinen, und in den Bildwissenschaften im Besonderen aufweisen. Dazu gehören das Problem der visuellen Mehrdeutigkeit, das epistemologische Problem der Verortung von Wissen, und das Problem des Verhältnisses von Form und Bedeutung.