就像图像处理、智能医疗、自动驾驶汽车、智慧城市等人工智能(AI)各个领域的突破一样，深度学习将迎来一个黄金时代。在未来十年，AI和计算系统最终将拥有与人类一样的学习和思维能力，来处理持续的信息流，并与现实世界进行交互。
然而，当前的AI模型在用新信息不断训练时会遭受性能损失。这是因为每次产生新数据时，都会在已有数据上写入，从而擦除之前的信息。这种效应被称为“灾难性遗忘”。如何平衡稳定性和可塑性成为一个难点，即AI模型需要更新记忆以不断适应新信息，同时保持其当前知识的稳定性。这个问题也阻止了人工智能从真实世界的信息中学习。
据国外媒体报道，近日，新加坡科技大学(SUTD)的一组研究人员设计了一种实现节能持续学习系统的新代码，并推出了一种大脑启发模型——Brain-Inspired Play(Bir)，它可以自然地进行持续学习。
图片来源:SUTD就像图像处理、智能医疗、自动驾驶汽车、智慧城市等人工智能(AI)各个领域的突破一样，深度学习将迎来一个黄金时代。在未来十年，AI和计算系统最终将拥有与人类一样的学习和思维能力，来处理持续的信息流，并与现实世界进行交互。
然而，当前的AI模型在用新信息不断训练时会遭受性能损失。这是因为每次产生新数据时，都会在已有数据上写入，从而擦除之前的信息。这种效应被称为“灾难性遗忘”。如何平衡稳定性和可塑性成为一个难点，即AI模型需要更新记忆以不断适应新信息，同时保持其当前知识的稳定性。这个问题也阻止了人工智能从真实世界的信息中学习。
据国外媒体报道，近日，新加坡科技大学(SUTD)的一组研究人员设计了一种实现节能持续学习系统的新代码，并推出了一种大脑启发模型——Brain-Inspired Play(Bir)，它可以自然地进行持续学习。
图片来源:SUTD
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