深度学习与连续学习：人工智能的将来与研究方向

1. 连续学习与深度学习

1.1 深度学习的范围

深度学习留意“瞬时学习”，如ChatGPT虽在语言方面结果明显，但学习过程会合于前期练习，之后便固定下来，正常使用中不再学习。反向传播算法虽带来非线性学习本事，但为学习非线性映射而捐躯了连续学习本事，且深度学习过于关注已能做到的事，忽略了自身的范围性。
1.2 连续学习的界说

连续学习即体系可以或许连续地从环境中学习，而非像深度学习那样在特定阶段学习后就克制。它意味着模子能不绝顺应新环境，连续提拔自身本事，这与人类在一样平常生存中的学习模式相似，应成为人工智能发展的关键方向。
2. 目的与心智

2.1 夸奖假说

Sutton信赖夸奖假说，以为全部目的寻求都可明白为最大化一个外部吸收的标量信号（夸奖）。为实现总体目的，人们会设置许多子题目，如拿起茶杯不洒出等，复杂的高条理目的如得到博士学位等也是为了优化这个根本夸奖。
2.2 心智的构成

能规划且通过试错学习，并创建天下模子以用于规划，就是Sutton所以为的“心智”。到2030年有四分之一的大概性、2040年有二分之一的大概性人类将明白

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