人工知能の分野では、生涯学習とは、新しいデータと経験を継続的に受け取ることによって知識ベースとモデルを継続的に更新および改善する機械の能力を指します。この学習方法は人間の学習特性を模倣しており、継続的な学習と経験の蓄積により、時間の経過とともに問題を理解し、解決する能力が徐々に向上します。人工知能における生涯学習では、壊滅的な忘却などの問題の解決、つまり古いタスクの記憶や知識を失わずに新しいタスクを学習することに特別な注意が払われます。
生涯学習の概念は、1995 年頃にスランとミッチェルによって提案されました。彼らは主に、生涯教師あり学習、生涯教師なし学習、生涯半教師あり学習、生涯強化学習という、機械学習における生涯学習の 4 つの研究方向を研究しました。さらに、清華大学電子工学部のFang Lu准教授のチームは、光ネットワークの単一機能の限界を打破し、脳のような並列マルチタスク学習をサポートする初のインテリジェント光コンピューティング生涯学習アーキテクチャを作成した。
【1】スラン S、ミッチェル T.M. 生涯ロボット学習、スティールズ L 編、インテリジェント自律エージェントの生物学と技術、ベルリン、1995、165–196