평생 학습

인공지능 분야에서 평생 학습이란 기계가 지속적으로 새로운 데이터와 경험을 받아 지식 기반과 모델을 지속적으로 업데이트하고 개선할 수 있는 능력을 말합니다. 이러한 학습 스타일은 인간 학습의 특성을 모방한 것으로, 시간이 지남에 따라 지속적인 학습과 경험 축적을 통해 문제를 이해하고 해결하는 능력을 점진적으로 향상시키는 것입니다. 인공지능 분야에서 평생 학습은 특히 기억과 기존 작업에 대한 지식을 잃지 않고 새로운 작업을 학습하는 문제인 '재앙적 망각'과 같은 문제를 해결하는 것과 관련이 있습니다.

평생 학습이라는 개념은 1995년경 Thrun과 Mitchell에 의해 제안되었습니다. 그들은 주로 기계 학습에서 평생 학습의 네 가지 연구 방향을 연구했습니다. 평생 지도 학습, 평생 비지도 학습, 평생 반지도 학습, 평생 강화 학습입니다. 또한, 청화대학교 전자공학과의 방루 부교수가 이끄는 팀은 지능형 광 컴퓨팅을 위한 평생 학습 아키텍처를 개척하여 광 네트워크의 단일 기능 한계를 극복하고 뇌와 유사한 병렬 멀티태스킹 학습을 지원했습니다.

참고문헌

【1】Thrun S, Mitchell T M. 평생 로봇 학습. 출처: Steels L,ed. 지능형 자율 에이전트의 생물학과 기술. 베를린: Springer, 1995, 165–196