黑箱理论是一种以行为或输出为中心的模型，这种模型不关心输入变量的影响。对于黑箱来说，输入变量只是控制变量，而模型的核心是输出变量。这种模型在机器学习、数据处理、自然语言处理等领域广泛应用。
黑箱理论起源于神经科学领域，为了理解神经元的生理机制，科学家们提出了黑箱理论。将神经元看作一个黑盒子，它的输入是电信号，而输出则是沿神经元轴突传输的信号。这种思想也应用到了模型学习中，将模型看作一个黑盒子，只需知道输入和输出，而不必深刻了解模型内部的运作机制。
黑箱理论引起了众多科学家的研究兴趣，一方面是因为经典的统计学方法难以应对大规模数据的处理，另一方面是因为数据挖掘的需求越来越迫切。它被广泛应用于绘画、路线规划、机器翻译等方面，通过输入和输出的模拟预测未来的结果。