研究人员如何开发新的策略让计算机像人类一样持续学习并保持效率?
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发布时间：2024-09-07 03:10
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时间：2024-09-30 00:37
人工智能的新曙光：科研团队探索让计算机像人一样学习的策略
在深度学习引领的AI革命中，我们正见证图像处理、智能医疗、自动驾驶和智慧城市等领域不断突破的壮丽景象。未来十年，人工智能和计算系统的目标是具备人类学习和思考的能力，能无缝处理信息流并与现实世界无缝对接。然而，当前AI的挑战在于如何在连续学习中保持稳定与灵活性，尤其是“灾难性遗忘”现象——新数据的注入可能导致先前知识的遗忘。
为解决这一难题，边缘计算的出现提供了希望，它将计算任务移至IoT设备附近，减少对云端资源的依赖。尽管如此，如何在资源受限的环境中实现持续学习仍是一个未竟之业。新加坡科技设计大学(SUTD)的研究团队，由助理教授Desmond Loke领军，包括Shao-Xiang Go、Wang Wang、Bo Wang、Yu Jiang和Natasha Baharovich等，近期在《高级理论与模拟》上发表了一项突破性成果——“电阻开关存储器材料中的持续学习电导”。
创新的BIR模型：受大脑启发的持续学习解决方案
他们研发的Brain-Inspired Replay (BIR)模型，借鉴了人工神经网络和变分自编码器，模拟大脑的类增量学习能力，能在不存储数据的情况下表现出色。BIR模型通过将知识固化在训练后的模型中，巧妙地在引入新任务时减少性能损失，节省了大量能源。在最新的实验中，BIR模型在不存储数据的情况下，实现了89%的合规性准确率，比传统持续学习模型高出近两倍，且能源效率显著提升。
然而，这只是旅程的开始。科研团队计划进一步提升模型的可调性，使其能在现实世界的复杂环境中独立处理信息，迈向真正的自主学习。尽管目前基于小规模试验，Loke助理教授满怀信心地展望：“我们期待这种方法推动边缘人工智能系统在无需人工干预的情况下，迈向更为成熟的独立发展阶段。”
这个创新标志着人工智能研究的一个重要里程碑，预示着一个更加智能、节能的未来，为AI与人类共生的愿景描绘了清晰的蓝图。
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时间：2024-09-30 00:38
人工智能的新曙光：科研团队探索让计算机像人一样学习的策略
在深度学习引领的AI革命中，我们正见证图像处理、智能医疗、自动驾驶和智慧城市等领域不断突破的壮丽景象。未来十年，人工智能和计算系统的目标是具备人类学习和思考的能力，能无缝处理信息流并与现实世界无缝对接。然而，当前AI的挑战在于如何在连续学习中保持稳定与灵活性，尤其是“灾难性遗忘”现象——新数据的注入可能导致先前知识的遗忘。
为解决这一难题，边缘计算的出现提供了希望，它将计算任务移至IoT设备附近，减少对云端资源的依赖。尽管如此，如何在资源受限的环境中实现持续学习仍是一个未竟之业。新加坡科技设计大学(SUTD)的研究团队，由助理教授Desmond Loke领军，包括Shao-Xiang Go、Wang Wang、Bo Wang、Yu Jiang和Natasha Baharovich等，近期在《高级理论与模拟》上发表了一项突破性成果——“电阻开关存储器材料中的持续学习电导”。
创新的BIR模型：受大脑启发的持续学习解决方案
他们研发的Brain-Inspired Replay (BIR)模型，借鉴了人工神经网络和变分自编码器，模拟大脑的类增量学习能力，能在不存储数据的情况下表现出色。BIR模型通过将知识固化在训练后的模型中，巧妙地在引入新任务时减少性能损失，节省了大量能源。在最新的实验中，BIR模型在不存储数据的情况下，实现了89%的合规性准确率，比传统持续学习模型高出近两倍，且能源效率显著提升。
然而，这只是旅程的开始。科研团队计划进一步提升模型的可调性，使其能在现实世界的复杂环境中独立处理信息，迈向真正的自主学习。尽管目前基于小规模试验，Loke助理教授满怀信心地展望：“我们期待这种方法推动边缘人工智能系统在无需人工干预的情况下，迈向更为成熟的独立发展阶段。”
这个创新标志着人工智能研究的一个重要里程碑，预示着一个更加智能、节能的未来，为AI与人类共生的愿景描绘了清晰的蓝图。
