在迅速发展的人工智能景观（AI）中，机器学习的概念已成为一个引人入胜且至关重要的研究领域。尽管AI的传统范式专注于从数据中学习并随着时间的推移提高其表现，但学习的概念通过允许AI系统有意忘记或削弱先前获得的知识来进一步发展。这个概念从人类的认知过程中汲取灵感，在该过程中，忘记某些信息对于适应新情况，为新的见解提供空间以及保持平衡且适应能力的认知框架至关重要。？
人工智能已成为支持医疗专业人员的基本工具。
机器学习与机器学习
机器学习和机器学习是与人工智能和数据分析领域有关的两个概念。让我们分解每个术语的含义：
机器学习：
机器学习（ML）是人工智能的一个子集，涉及算法和模型的开发，使计算机能够根据数据学习并做出预测或决策。换句话说，这是训练机器以识别数据中的模式和关系的过程，以便在新的，看不见的情况下做出准确的预测或决策。
机器学习通常涉及以下步骤：
数据收集：收集有关培训和测试的相关和代表性数据。
数据预处理：清洁，转换和准备培训数据。
模型选择：为手头任务选择适当的算法或模型体系结构。
模型培训：将数据馈送到所选模型中并调整其参数以从数据中学习。
模型评估：评估模型在看不见的数据上的性能，以确保其进行准确的预测。
部署：将训练有素的模型集成到现实世界中，以做出预测或决策。
常见的机器学习类型包括监督学习，无监督的学习和强化学习。
机器不学习
在AI和机器学习领域内，机器解读不是一个公认的术语。但是，如果我们隐喻地考虑该概念，则可以指删除或更新机器学习模型获得的知识的过程。从某种意义上说，这可以看作是“学习”或“忘记”模型随着时间到的某些模式或信息。
通过允许AI模型抛弃过时或无关的信息，机器上学在培养这种适应性方面起着关键作用。
实际上，在某些情况下，我们可能会执行一种“机器学习”形式：
概念漂移：随着时间的流逝，数据中的基本模式可能会改变，从而使训练有素的模型降低甚至过时。为了适应这些更改，可能需要使用新数据重新训练该模型，从而有效地“学习”过时的模式。
隐私和数据保留：在涉及敏感数据的情况下，可能需要从模型中“学习”某些信息以符合隐私法规或数据保留政策。
偏见与公平：如果一个模型从数据中学到了偏见的模式，则可以通过对更多样化和代表性的数据进行重新验证模型来“学习”这些偏见。
虽然“机器学习”不是机器学习背景下定义明确的概念，但它可以指更新，适应或从受过训练的模型中删除某些知识或模式的过程，以确保其准确性，公平性和遵守改变要求。
适应性在AI中的重要性
适应性是人类和人造的智力的基石。就像人类学会导航新情况并响应不断变化的环境一样，AI系统努力根据变化的环境表现出类似的能力来调整其行为。通过允许AI模型抛弃过时或无关的信息，机器上学在培养这种适应性方面起着关键作用。这使他们能够专注于当前和相关的数据，模式和见解，从而提高其概括，做出预测和有效响应新方案的能力。
气候变化引起的破坏使预测复杂化，这就是为什么科学家正在训练数值模型不足的AI系统的原因。图片来源：乔·雷德（Joe Raedle）/盖蒂（Getty）图像
通过机器学习的适应性的关键优势之一是缓解一种被称为“灾难性遗忘”现象。当AI模型接受新数据培训时，他们可能会覆盖或失去从以前的培训中获得的宝贵知识。Machine Unerning通过选择性地丢弃较少的关键信息，在适应新更新的同时保留先前学习的知识的完整性来解决这一挑战。
实施机器的策略
实施机器学习技术需要创新的方法，这些方法在保留宝贵的知识和放开过时或无关紧要的数据之间取得平衡。正在探索几种策略以达到这种微妙的平衡：
1.正则化技术：
传统上，正规化方法（例如L1和L2正则化）被用来防止AI模型中的过度拟合。这些技术会惩罚神经网络中的大量权重，从而导致弱化或消除不太重要的连接。通过策略性地应用正则化，可以在保留基本信息的同时，将AI模型推向学习特定模式。
2.动态内存分配：
受到人类记忆过程的启发，动态内存分配涉及基于信息的相关性和恢复性在AI系统中分配资源。这使该模型能够优先考虑最新和有影响力的体验，同时逐渐减少旧数据的影响。
3.记忆网络和注意机制：
记忆增强的神经网络和注意力机制为机器学习提供了途径。内存网络可以学会从内存矩阵中读取，写作和忘记信息，从而模拟故意遗忘的过程。另一方面，注意机制允许AI模型选择性地关注相关数据，同时逐渐淡化相关信息。
4.增量学习和终身适应：
机器的学习与增量学习的概念紧密相互交织，在该概念中，AI模型不断使用新数据更新知识，同时还可以学习或调整对旧数据的理解。这种方法模仿了人类的终生学习过程，使AI系统能够随着时间的推移积累和完善知识。
计算机的应用
机器学习的概念在AI的各个领域和应用之间具有深远的影响：
1.版权合规：
AI模型经过大量数据的培训，包括受版权保护的材料。如果促使从AI模型中删除受版权保护的内容，则可以增强遵守版权法规和法规。版权所有者和倡导更强大的知识产权保护的倡导者可能将其视为积极的一步。
2.个性化建议和内容交付：
在内容交付和推荐系统的领域中，机器学习可以通过允许AI模型忘记过时的用户偏好来增强个性化。这样可以确保建议保持相关并反映用户不断发展的口味。
3.医疗保健和医学诊断：
医疗保健AI系统可以通过适应不断变化的患者状况和医学知识而从机器上受益。通过学习过时的医学数据并确定最近的研究发现，AI模型可以提供更准确，最新的诊断见解。
4.自动驾驶汽车和机器人技术：
机器未学习可以在自主系统（例如自动驾驶汽车和无人机）中发挥关键作用。这些系统可以使用过时的传感器数据和环境功能，从而使它们能够根据当前和相关信息做出实时决策。
5.道德考虑和缓解偏见：
Machine Unerning具有解决AI中道德问题的潜力，尤其是与偏见和公平有关的潜力。通过删除培训数据中存在的有偏见的模式或关联，AI模型可以减少不公平决策和结果的持续性。
道德意义和考虑因素
虽然机器解读提供了许多好处，但它也提出了道德问题和注意事项：
1.透明度和问责制：
机器的学习可能会使人工智能系统的透明度和解释性变得复杂。如果允许模型有意忘记某些信息，则追踪决策过程并使AI对其行为负责可能会变得具有挑战性。
2.隐私和数据保留：
故意忘记数据与隐私原则保持一致，因为AI模型在其实用程序过期后会丢弃敏感或个人信息。但是，达到隐私学习与保留数据的正确平衡仍然是一个挑战。
实施机器学习技术需要创新的方法，在保留有价值的知识和放开过时或无关的数据之间取得平衡
3.意想不到的后果：
如果没有仔细管理，机器学习，可能会带来意想不到的后果。AI系统可能会忘记关键信息，从而导致决策不当或在特定情况下的性能下降。
4.偏置放大：
虽然机器的学习可能导致缓解偏见，但必须考虑无意中扩增偏见的潜力。学习过程可能会引入新的偏见或扭曲模型对某些数据的理解。
前进的道路：挑战和未来的方向
探索机器的学习期仍处于起步阶段，并且面临许多挑战：
1.开发有效算法：
设计算法，使AI模型能够有效，智能地进行学习是一项复杂的任务。平衡保留有价值的知识和删除过时的信息需要创新的方法。
2.粒度和背景：
确定适当的粒度和上下文是必不可少的。AI模型必须辨别哪些特定的数据点，功能或关系应被淘汰以优化其性能。
虽然“机器学习”不是机器学习背景下定义明确的概念，但它可以指更新，适应或从受过训练的模型中删除某些知识或模式的过程，以确保其准确性，公平性和遵守改变要求。
3.动态和上下文适应性：
机器的学习应有助于动态和上下文适应性，从而使AI系统可以根据转移的优先级和新兴趋势忘记信息。
4.道德框架：
与任何AI开发一样，道德考虑应指导实施机器学习。建立清晰的道德框架以确保问责制，公平和透明度至关重要。
未来
虽然挑战和道德考虑的标志着完全实现机器的旅程的标志，但它具有解锁AI潜力的新维度的希望。随着研究人员和从业人员继续探索创新的策略，算法和应用程序，机器的学习可能为更加细微的，上下文意识到和在道德上意识到的AI系统铺平道路。最终，将机器融入AI景观的集成可能会导致系统不仅学习和记住，而且还适应和忘记，反映了人类认知的复杂舞蹈。
艾哈迈德·巴纳法（Ahmed Banafa），作者：
使用区块链和AI安全且智能的物联网（IoT）