التعلم المستمر هو مجال بحثي في الشبكات العصبية الاصطناعية يهدف إلى محاكاة قدرة الإنسان على التعلم طوال الحياة. وعلى الرغم من التقدم الكبير في الأبحاث التي حققت أداءً ملحوظًا، إلا أن معظم هذه الدراسات تعتمد فقط على الوسيلة البصرية في مهام التعرف التدريجي على الصور. في هذا البحث، نقترح إطارًا جديدًا وفعالًا يُسمى التعلم المتبادل عبر الوسائط مع تمثيلات واعية بالمهام (ALTA)، والذي يستغل بشكل فعّال المعلومات البصرية واللغوية لتحقيق تعلم مستمر أكثر كفاءة. لتحقيق ذلك، يقدّم ALTA آلية تعلم مشترك عبر الوسائط تقوم على تعلم مماثل للتمثيلات الصورية والنصية في آنٍ واحد، مما يوفر إشرافًا أكثر فعالية. كما يقلّل من مشكلة النسيان من خلال تمكين التمثيلات واعية بالمهام من امتلاك قدرة على التعلم المستمر. وفي الوقت نفسه، ونظرًا للتحدي المتمثل في التوفيق بين الاستقرار والمرونة، يقترح ALTA استراتيجية تعلم متبادل عبر الوسائط، تقوم على التعلم المتناوب للتمثيلات المتقاطعة واعية بالمهام، بهدف تحسين مطابقة أزواج الصور والنصوص بين المهام، مما يعزز بشكل أكبر قدرة التعلم المستمر. قمنا بإجراء تجارب واسعة تحت مجموعة متنوعة من معايير تصنيف الصور الشهيرة، وأظهرت النتائج أن منهجنا يحقق أداءً من الدرجة الأولى (state-of-the-art). وفي الوقت نفسه، تؤكد الدراسات التحليلية المنهجية والتحليلات التوضيحية فعالية وعقلانية منهجنا. يمكن الوصول إلى الكود الخاص بـ ALTA عبر الرابط: \url{https://github.com/vijaylee/ALTA}.