蓋世汽車訊 正如圖像處理、智能醫(yī)療、自動駕駛汽車和智慧城市等人工智能（AI）各個領(lǐng)域的突破一樣，深度學(xué)習(xí)將迎來黃金時期。未來十年，AI和計算系統(tǒng)最終將具備像人類一樣的學(xué)習(xí)和思考的能力，以處理持續(xù)的信息流并與現(xiàn)實世界互動。
然而，當(dāng)前的AI模型在連續(xù)接受新信息訓(xùn)練時會發(fā)生性能損失。這是因為每次生成的新數(shù)據(jù)都會寫入現(xiàn)有數(shù)據(jù)之上，從而擦除以前的信息。這種效應(yīng)被稱為“災(zāi)難性遺忘”。如何兼顧穩(wěn)定性-可塑性成為難點，即AI模型需要更新其記憶以不斷適應(yīng)新信息，同時保持其當(dāng)前知識的穩(wěn)定性。這個問題也阻礙了人工智能不斷從現(xiàn)實世界的信息中學(xué)習(xí)。
據(jù)外媒報道，新加坡科技設(shè)計大學(xué)（SUTD）的一組研究人員最近設(shè)計出一種用于實現(xiàn)節(jié)能持續(xù)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的新型代碼，并推出受大腦啟發(fā)的模型Brain-Inspired Replay（BIR），可以自然地進行持續(xù)學(xué)習(xí)。
圖片來源：SUTD
來源：蓋世汽車
作者：劉麗婷
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