解释机器学习的原因主要有以下几点：

数据处理能力：

在数字化时代，我们产生了大量的数据。机器学习能够处理和分析这些庞大的数据集，从中提取有价值的信息和见解，以帮助做出更好的决策。

复杂问题解决：

机器学习能够处理复杂、多变且难以用传统编程方法解决的问题。例如，在语音识别、图像识别、自然语言处理等领域，机器学习已经取得了显著的进展。

自适应性和优化：

机器学习系统具有自适应性，能够从新数据中学到新的模式和知识，从而不断优化性能，并适应不断变化的环境。

自动化决策：

机器学习使计算机能够学习和执行任务，无需人为干预。这对于自动化决策、优化流程和提高效率非常关键，尤其是在大规模的和复杂的系统中。

可解释性：

可解释性是指人类能够理解决策原因的程度。在机器学习领域，当模型给出一个预测结果时，我们自然会想要知道为什么会得到这样的结果。可解释性能够满足我们这种好奇心，让我们更好地理解问题、数据以及模型本身，从而促进我们的学习和知识的积累。

提高社会接受度：

随着机器学习模型在社会各个层面的广泛应用，如医疗、金融、交通等，人们对这些模型的信任和接受度变得至关重要。一个能够解释其决策的模型更容易获得用户和社会的认可。

检测和修正偏见：

机器学习模型的训练数据往往是海量的，但其中可能存在着各种偏差。如果模型不具备可解释性，我们很难察觉到这些偏差的存在，更无法对其进行修正。而通过可解释性工具，我们可以深入了解模型的决策过程，检测并修正可能存在的偏见，确保模型的公平性和可靠性。

弥补机器学习和逻辑推理的不足：

机器学习在处理大量未标记数据和复杂非线性问题方面具有优势，但其模型往往是黑盒子，难以解释其决策和推理过程。逻辑推理在推理过程中能够给出明确的解释，但对于处理大规模数据和复杂模式识别任务相对较弱。将机器学习和逻辑推理结合在一起，可以弥补彼此的不足，既能利用机器学习的强大预测能力，又能借助逻辑推理的可解释性和推理能力。

综上所述，解释机器学习的原因在于其强大的数据处理能力、解决复杂问题的能力、自适应性、自动化决策能力、可解释性、提高社会接受度、检测和修正偏见的能力，以及弥补机器学习和逻辑推理不足的能力。这些原因共同推动了机器学习技术的发展和应用。