用生物脑机制启发持续学习，让智能系统适者生存，清华朱军等团队研究登Nature子刊封面

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原标题：用生物脑机制启发持续学习，让智能系统适者生存，清华朱军等团队研究登Nature子刊封面
关键字：人工智能,记忆,任务,智能,方法
文章来源：机器之心
内容字数：5619字

内容摘要：

机器之心专栏
机器之心编辑部在开放、高动态和演化环境中的学习能力是生物智能的核心要素之一，也是人类以及大多数动物在「适者生存」的自然选择过程中形成的重要优势。目前传统机器学习范式是在静态和封闭的数据集上学习到一个模型，并假设其应用环境和之前训练数据的属性相同，因而无法适应动态开放环境的挑战。
针对该问题，持续学习模拟生物智能的学习过程和学习能力，发展新型的机器学习理论和方法，通过持续学习的过程，以期提升智能体对开放、高动态环境的适应能力。但是，目前主流的机器学习模型通过调整网络参数进行学习，当学习任务的数据分布发生变化时，先前学到的网络参数可能被覆盖，从而导致对先前知识的灾难性遗忘（catastrophic forgetting）。
作为人工智能尤其是深度学习发展的重要瓶颈，持续学习近年来在人工智能领域受到广泛关注。大多数持续学习方法都专注于提高对所学知识的记忆稳定性以克服灾难性遗忘，例如在学习新任务时固定执行旧任务的网络参数。然而这些方法通常只能在特定场景中发挥作用，难以像生物智能那样对现实世界的复杂环境和任务具有普遍的适应能力。
因此，能否借鉴生物脑的持续学习机理，发展新型的持续学

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