在AI技术的不断进步中，第二期「论道自动机器学习与可解释机器学习」的深度探讨为我们提供了一个全新的视角。面对复杂的问题，AI Time 第二期汇聚了一批专家学者，他们不仅分享了最新的研究成果，更是让我们有机会深入理解这两大领域之间的关系和未来发展。
王立威教授以其独特的见解，为我们揭开AutoML（自动机器学习）的神秘面纱。他提出了一个颇具启发性的观点：将模型设计和超参数调节转化为优化问题，让机器自行学习出最优模型。这不仅推动了网络结构设计的创新，也促使传统手工设计模式被革新。
梅俏竹教授则从另一个角度阐述了可解释性与AutoML之间并非矛盾，而是相辅相成。她强调，在医疗诊断等领域，虽然需要高效准确的诊断结果，但同时也需能够清晰地向患者和医生说明决策背后的逻辑，这正是可解释性机器学习所追求的目标。
李兴建博士带来了产业界对于AutoML实践的一些精彩案例，他介绍了通过进化算法、强化学习等方法来搜索最佳神经网络结构，并展示了百度在GAN结构搜索方面取得的一系列成功。这些实践证明，AutoML不仅可以提高算法性能，还能极大地提升工作效率。
然而，对于可解释性这一概念，有着不同的看法。王立威教授提出，从某种程度上说，可解释性可能过于狭隘，因为很多问题本质上是不易或不可解释的。他举例子表明，即便是简单识别猫的事务，也难以用简短语言描述，因此无法完全达到人们对“可解释”的期待。
此外，随着技术层面的发展，我们开始关注到除了算法之外，还有许多流程上的自动化需求。俞士纶教授指出，在一些复杂任务中，如交通预测，这种多样数据融合的问题仍然难以完全依赖于AutoML解决。而王立威教授则提醒，我们应该审慎使用这种技术，以减少资源浪费，并寻求人工智能与人类智慧之间更好的结合方式。
总结来说，此次研讨会不仅让我们了解到了自动机器学习与可解释机器learning两个领域间错综复杂的情感互动，更重要的是，它激发了我们的思维，让我们对未来的可能性充满期待。在这个过程中，每一位嘉宾都展现出了他们独到的见识，同时也向社会展示了AI如何成为一种增强人类能力的手段而不是取代者。
