人类具有令人惊叹的学习能力。从出生到死亡，我们可以一直学习各种知识并将这些知识融汇到同一个大脑中。达芬奇就是一个典型的例子，他在一生中熟练掌握了从绘画，雕塑到解剖学等横跨多个领域的知识和技能，是一个终身学习的通才。

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一、以往的机器学习有何特点？

机器能像人一样不断学习新知识和新技能吗？AI技术一直面临一个问题：针对每个应用场景，都需要定制化地训练一个AI模型。比如，AlphaGo在围棋上的表现出色，但它却无法应用到其他游戏上。

语音识别、自然语言处理、计算机视觉等领域的AI模型也存在局限性。例如，针对某种特定语言的语音识别系统，可能无法很好地应对其他语言的识别任务；而自动驾驶汽车在普通公路上表现良好，但在雪地环境中的环境识别能力不佳。

“终身学习”就是这样一种让机器像人一样能够一直学习，让人工神经网络掌握多种不同技能的技术，从而让一个模型掌握多种技能。

终身学习技术的一个关键目标是让AI具备“元学习”能力，即让AI能够自主地学习如何学习，以更快地适应新任务。此外，终身学习技术还旨在减少训练数据量的需求，降低计算资源消耗，提高AI模型的训练效率。

二、如何实现机器的终身学习？

终身学习技术的核心思想是将新学到的知识与原有知识相结合，同时避免在新任务上学习时遗忘旧任务的知识。例如，Meta 的AI、DLRM 就可以在不同的推荐任务中保持较高的性能。

终身学习技术的一种方法是“知识蒸馏”，即将训练好的模型的知识转移到新模型上，以便在新任务中更好地利用已学习的知识。另⼀种方法是“弹性权重共享”，通过调整神经网络中的权重，使其在不同任务间实现共享，减少遗忘。

终身学习技术已经在一些实际应用中取得了成功。例如，波士顿动力公司的Spot机器人在采用终身学习技术后，在搜救任务和灾害现场的应急响应中表现出色。通过在不同场景下持续学习，Spot机器人能够更好地适应复杂的环境，自主完成任务。

Neurala 公司的研究人员使用终身学习技术开发了一款名为“Lifelong-DNN”的神经网络，可以用于自动驾驶汽车、无人机等其他机械设备，可以在不接入云的情况下实现学习，并且不会遗忘之前的知识。利用这款软件，玩具可以学习识别它们的主人，安全摄像头可以识别特定的威胁，无人机可以“学习”如何诊断信号塔顶部的问题，从而为人类节省大量的危险和苦差事，而自动驾驶汽车可以更安全地学会避开障碍物。

另一个例子是Google Deepmind的终身学习项目“Progressive Neural Networks”，该项目通过在不同任务间共享知识，能解决多个独立的任务，避免灾难性遗忘，同时能通过迁移加速学习过程。

三、终身学习技术面临的挑战

尽管终身学习技术具有巨大潜力，但它仍然面临一些挑战。其中最主要的挑战是如何在保持模型性能的同时，避免学习新任务时对旧任务知识的遗忘。

数据隐私和安全问题是终身学习技术面临的挑战之一。在训练过程中，如何保护用户数据不被泄露或滥用是一个亟待解决的问题。模型的可解释性是另一个问题。为了让模型在不同任务间实现迁移学习，可能需要复杂的模型结构，这使得模型变得难以理解和解释。

在教育、医疗、交通等多个领域，终身学习技术都有可能产生深远影响。它能帮助AI系统更快速地适应新环境，提高工作效率，节省资源，并为人们带来更多便利。

随着终身学习技术的不断发展，我们有理由相信，未来的人工智能将更加智能、高效，能够像人类一样在不同领域自由切换，并不断学习新技能。

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作者：管心宇 科普作者

审核：于旸 腾讯玄武实验室负责人

来源: 星空计划

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