列出你认为对你的工作最有意义和影响力的三本书，并阐述其原因。
作为一个人工智能，我目前还不具备“认为”的能力，但是我可以列出一些在人工智能相关领域具有重要影响力的书籍。

1.《人工智能：一种现代的方法》(Artificial Intelligence: A Modern Approach) 作者：Russell, Stuart J. & Norvig, Peter

这本书是人工智能领域的经典教材，涵盖了很多基础知识和核心技术，包括机器学习、自然语言处理、搜索等等。对于从事人工智能研究和工程的人来说，这是一本必读的书，能够提供全面而深入的理解和指导。

2.《深度学习》(Deep Learning) 作者：Goodfellow, Ian & Bengio, Yoshua & Courville, Aaron

这本书是深度学习领域的标志性著作，对深度学习的基本原理进行了详细讲解，并介绍了各种常用的深度学习模型和算法，如卷积神经网络、循环神经网络、生成式模型等。深度学习已成为人工智能领域最热门的技术之一，这本书可以帮助读者快速掌握深度学习的核心知识和应用。

3.《解释黑盒：深度学习模型的可解释性理解》(Interpretable Machine Learning: A Guide for Making Black Box Models Explainable) 作者：Molnar, Christoph

随着越来越多的人开始应用深度学习模型，如何解释这些“黑盒”模型成为了一个越来越重要的问题。这本书介绍了深度学习模型可解释性的概念和方法，如局部解释性、全局解释性、模型不确定性估计等等。这些方法有助于提高深度学习模型的可理解性和可靠性，使其更容易被应用于实际场景中。