多年来,计算机科学家一直非常严格的视角看待人工智能。当人工智能系统学习新任务或信息时,它会覆盖之前学到的一些内容,这种现象被称为“灾难性遗忘”。历史上这个领域一直把这当作一个缺陷,试图用诸如存储大量旧数据等变通方法来修补。但在发表于《机器学习基础与趋势》的一篇新专题论文中,莱斯大学商学院运营管理助理教授刘岳阳与斯坦福大学的合著者提出,遗忘对人工智能而言并非单纯的故障。在现实场景中,这类系统面临着内...
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