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據(jù)外媒報道，機器的記憶與人類的記憶都一樣難以掌握，為了幫助了解為什么人工智能在認知過程中出現(xiàn)漏洞，美國俄亥俄州立大學(xué)的電氣工程師分析了“持續(xù)學(xué)習(xí)”過程（continual learning）對機器的整體表現(xiàn)有多大的影響。

教高級系統(tǒng)像人類一樣學(xué)習(xí)（圖片來源：俄亥俄州立大學(xué)）

持續(xù)學(xué)習(xí)是指計算機接受訓(xùn)練，不斷學(xué)習(xí)一系列任務(wù)，利用從舊任務(wù)中積累的知識更好地學(xué)習(xí)新任務(wù)。不過，如果要實現(xiàn)此類高水平的持續(xù)學(xué)習(xí)，科學(xué)家們?nèi)孕枰朔粋€主要障礙，即學(xué)習(xí)如何規(guī)避機器在學(xué)習(xí)過程中的“記憶喪失”過程，在人工智能代理中，稱為“災(zāi)難性遺忘”。俄亥俄州立大學(xué)計算機科學(xué)與工程系教授Ness Shroff表示，隨著人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在一個接著一個的新任務(wù)上接受訓(xùn)練，往往會失去從以前的任務(wù)中獲得的信息，隨著社會越來越依賴人工智能系統(tǒng)，這會成為一個大問題。

Shroff教授表示：“即使自動駕駛應(yīng)用或其他機器人系統(tǒng)被教授新東西，它們也不能忘記已經(jīng)學(xué)到的、確保我們和它們安全的知識，這很重要。我們深入研究了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中持續(xù)學(xué)習(xí)的復(fù)雜性，我們發(fā)現(xiàn)的知識彌合了機器與人類學(xué)習(xí)方式間的差距。”

Shroff教授表示，研究人員發(fā)現(xiàn)，就像人們可能很難回憶起類似場景中差別明顯的事實，但是非常容易想起不同的場景，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在接連面對不同的任務(wù)時，能夠更好地回憶起信息，而不是那些具有相似特征的任務(wù)。

雖然教授自動駕駛系統(tǒng)展示此種動態(tài)的終身學(xué)習(xí)過程可能很具有挑戰(zhàn)性，但是擁有此種能力可以讓科學(xué)家以更快的速度提升機器學(xué)習(xí)算法，并輕松調(diào)整此類算法，以應(yīng)對不斷變化的環(huán)境和意外情況。最終，此類系統(tǒng)的目標是未來可模仿人類的學(xué)習(xí)能力。

傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)算法是一次性對數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，但是該團隊的發(fā)現(xiàn)表明，任務(wù)的相似性、正相關(guān)和負相關(guān)，甚至算法學(xué)習(xí)任務(wù)的順序等因素很重要，對于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)保留知識的時間長度都有影響。

例如，為了優(yōu)化算法的記憶，不同的任務(wù)應(yīng)該在持續(xù)學(xué)習(xí)過程中提早被教授。此種方法擴展了該網(wǎng)絡(luò)獲取新信息的能力，并提高了其后續(xù)學(xué)習(xí)更多類似任務(wù)的能力。

Shroff教授表示，他們的研究特別重要，因為了解機器和人類大腦之間的相似性可以為更深入地了解人工智能鋪平道路。