连续情境学习:迈向高适应性通用智能的重要一步

摘要

近年来,以深度神经网络为代表的人工智能得到快速发展,引起社会各界的广泛关注。随着计算能力的提升和大数据时代的来临,深度人工神经网络在图像的分类和检测、序列学习等领域已取得令人瞩目的成绩,在围棋、星际争霸等竞技游戏中也超越了人类的顶尖选手。但是,人们普遍认为,在目前的人工智能与类人的通用智能之间,还存在巨大的能力鸿沟。而大脑作为实现了通用智能的唯一样本,为今后人工智能的发展提供了一个绝佳的参照。本文就大脑智能的两个重要方面,即连续学习和情境学习进行介绍,并结合类脑计算领域相关的最新进展,讨论这一研究方向将如何促进神经网络逐步迈向高适应性通用智能。