Michaud 提出可解释性双重使命

研究者 Eric J. Michaud 在 ICML 首尔机制可解释性研讨会的五分钟闪电演讲中提出，可解释性有两个任务：一是描述神经网络实际学到的算法，二是解释网络为何会学到这些算法，而后者牵涉优化过程、学习动力学与数据结构。 他据此认为，深入理解神经网络内部机制可能需要数十年乃至数百年的研究。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。