AI可以通过以下几种方式查看历史步骤：

1. 日志记录：AI系统可以记录每个操作和决策的日志。这些日志通常包括时间戳、操作类型、输入数据和输出结果等信息。通过查看日志，可以追溯AI系统的历史步骤。

2. 版本控制：对于机器学习模型，可以使用版本控制系统（如Git）来管理模型的训练和部署过程。通过查看版本控制的历史记录，可以了解模型的修改和更新情况，从而查看历史步骤。

3. 模型解释性：一些AI模型具有解释性功能，可以提供有关模型决策过程的详细信息。例如，LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）等技术可以解释模型的预测结果，并显示模型在做出决策时所考虑的特征和权重。

4. 数据回溯：AI系统通常基于历史数据进行训练和预测。通过查看用于训练模型的数据集，可以了解模型所依据的历史信息，并推断出模型可能采取的历史步骤。

5. 系统监控：AI系统可以配备监控工具，用于实时跟踪模型的性能和行为。这些监控工具可以记录模型的输入、输出和中间计算结果，从而提供有关模型历史步骤的详细信息。

6. 用户交互记录：对于与用户交互的AI系统（如聊天机器人），可以记录用户的输入和系统的响应。通过查看这些交互记录，可以了解系统与用户之间的历史交互步骤。

通过这些方法，AI系统可以查看和分析其历史步骤，从而帮助开发者和用户更好地理解模型的行为和决策过程。这对于调试、优化和解释AI系统至关重要。