Apprentissage Tout Au Long De La Vie
Dans le domaine de l’intelligence artificielle, l’apprentissage tout au long de la vie fait référence à la capacité d’une machine à mettre à jour et à améliorer en permanence sa base de connaissances et ses modèles en recevant continuellement de nouvelles données et expériences. Ce style d’apprentissage imite les caractéristiques de l’apprentissage humain, qui consiste à améliorer progressivement la capacité à comprendre et à résoudre des problèmes grâce à un apprentissage continu et à l’accumulation d’expérience au fil du temps. En intelligence artificielle, l’apprentissage tout au long de la vie s’intéresse particulièrement à la résolution de problèmes tels que l’oubli catastrophique, qui est le problème de l’apprentissage de nouvelles tâches sans perdre la mémoire et la connaissance des anciennes tâches.
Le concept d'apprentissage tout au long de la vie a été proposé par Thrun et Mitchell vers 1995. Ils ont principalement étudié quatre directions de recherche sur l'apprentissage tout au long de la vie dans l'apprentissage automatique : l'apprentissage supervisé tout au long de la vie, l'apprentissage non supervisé tout au long de la vie, l'apprentissage semi-supervisé tout au long de la vie et l'apprentissage par renforcement tout au long de la vie. En outre, l'équipe dirigée par le professeur associé Fang Lu du département de génie électronique de l'université Tsinghua a été la pionnière d'une architecture d'apprentissage continu pour l'informatique optique intelligente, dépassant les limitations de fonction unique des réseaux optiques et prenant en charge l'apprentissage multitâche parallèle de type cérébral.