1956年夏天，在美国达特茅斯大学召开的一次学术会议上，“人工智能”（artificialintelligence）首次被提出，多年后，该会议也被公认为全球人工智能研究的起点观点。2016年春天，AlphaGo与世界杰出围棋大师李世石的一场人机世纪大战，人工智能新浪潮来袭。经历了两次大起大落，人工智能又开始了新一轮的爆发。现在，随着公司将AI集成到他们的系统中，技术人员将目光投向了AI创新的新领域。这是元学习的领域。简单地说，元学习就是学会学习。人类具有在任何情况或环境中学习的独特能力。人们适应学习。人们会找到学习的方法。人工智能要具有这种学习灵活性，就需要通用人工智能。换句话说，人工智能需要一种有效且高效的方式来理解其学习过程。人工智能的学习方式与人类有很大不同。局限性是人类与人工智能在学习过程中的主要区别。人的能力是有限的。人类的脑力是有限的，时间也是有限的，因此，人脑的适应能力也是有限的。人脑充分利用它接收到的每一条信息，然后发展出开发大量世界模型的能力。人类是一般的学习者。如果人们的学习过程是高效的，那么所有学科都可以很快学会。但并非所有人都学得很快。相比之下，人工智能拥有更多的资源，比如计算能力。然而，人工智能学习的数据远远超过人脑使用的数据。处理这些海量数据需要巨大的计算能力。与此同时，随着AI任务变得越来越复杂，计算能力呈指数级增长。人工智能（跨多个数据存储库）所做的每项推理都依赖于算法在不同的数据片段之间建立联系。如果算法对于给定的数据集不够高效，则计算能力将呈指数级增长。如今，无论计算能力多么糟糕，指数增长都不是我们想要的解决方案。这就是为什么目前人们将人工智能用作特定目的的学习者。通过从相似的、相关的数据中学习，人工智能可以有效地处理数据并从中进行推理，而无需太多成本。人工智能学会学习的重要性随着技术专家试图解决计算能力的指数增长，随着人工智能开始从日益复杂的数据中进行推理，“学习”问题就出现了。为了防止计算能力呈指数增长，人工智能必须找出最有效的学习路径并记住该路径。一旦算法能够为不同类型的问题确定学习路径，那么人工智能就可以通过选择学习路径、遵循学习路径、根据变化调整学习路径等方式进行自我调节，动态引导自己找到最适合的学习路径。解决方案。这就引出了人工智能的下一个问题：“多任务处理”。随着技术人员开始向AI分配相关但无序的任务，“多任务处理”应运而生。如果可以同时执行独立的任务会怎样？如果，在AI执行某些任务的同时，知识和数据可以帮助它执行其他任务，那会怎样？“多任务处理”问题将“学会学习”问题提升到了一个新的水平。为了能够“多任务处理”，人工智能需要能够并行评估独立的数据集，以及关联数据片段并推断数据之间的联系。当人工智能执行任务的步骤时，知识需要不断更新，以便它可以在其他情况下应用和使用。由于任务是相互关联的，因此任务的评估将需要由整个网络来完成。谷歌的MultiModel是一个人工智能系统的例子，它学会了同时执行八个不同的任务。模仿大脑感知信息的方式，该系统可以检测图像中的对象、提供字幕、识别语音、在四对语言之间进行翻译并执行语法选区。该系统在多任务联合训练中表现良好。神经网络还从不同领域的数据中学习。为了使其更具适应性，人工智能将需要学习多任务处理。人工智能作为自适应学习者的一种应用是在机器人领域，机器人学习在危险情况下代替人类执行任务。例如，当监视或捕获情况发生变化时，机器军犬将能够适应各种情况，而无需遵循人类的特定命令。人工智能可以学会如何成为一个普通的学习者吗？正如我们在Google的MultiModel中看到的那样，人工智能当然可以学习成为像人类一样的一般学习者。但是，实施仍需要一段时间。这包括两部分：元推理和元学习。元推理侧重于认知资源的有效利用。元学习侧重于人类有效利用有限的认知资源和有限的数据进行学习的独特能力。在元推理中，关键要素之一是战略思维。如果人工智能可以从不同类型的数据中进行推理，那么它是否也能在不同的情况下采取有效的认知策略呢？目前正在进行研究，以找出人类认知能力与人工智能学习方式之间的关系。差距，例如对内部状态的感知、记忆的准确性或信心。然而，归根结底，元推理依赖于把握大局和做出战略决策。战略决策由两部分组成：从现有的可用战略中进行选择，并根据情况发现不同的战略。这些都是元推理的研究领域。在元学习中，其中一个关键部分是弥合具有大量数据的训练模型和具有有限数据的训练模型之间的差距。模型必须能够根据跨多个任务的少量信息做出准确的决策。为此，有不同的解决方案。一些模型是通过学习人类学习者的参数来找到一组在不同任务中表现良好的参数来实现的。一些模型定义了合适的学习空间，例如度量空间，在这些空间中学习可能效果最好。还有一些模型，例如少样本元学习，其中算法通过模仿最少量的数据来学习婴儿的学习方式。这些都是元学习的研究领域。元推理和元学习只是人工智能成为普通学习者的一部分。将它们与来自运动和感官处理的信息放在一起可以使AI学习者更像人。人工智能仍在学习变得更像人类要成为像人类一样的广泛学习者，需要对人类如何学习以及人工智能如何模仿人类学习进行广泛研究。适应新情况，例如在有限资源下进行“多任务处理”和做出“战略决策”的能力，是AI研究人员在研究中需要跨越的几个障碍。随着人类的努力，人工智能的学习能力也在不断发展。虽然与人类相比还有不小的差距，但相信随着人类科技的不断进步，这种差距会逐渐缩小，最终达到惊人的地步。高度，让我们拭目以待~
