AI模型的持續(xù)學(xué)習(xí)能力亟待提升 企業(yè)面臨雙重挑戰(zhàn)

　　從自動(dòng)駕駛到智能醫(yī)療，從金融分析到教育輔助，人工智能（AI）的應(yīng)用已廣泛滲透到日常生活的各個(gè)領(lǐng)域，并逐漸成為推動(dòng)社會進(jìn)步與產(chǎn)業(yè)升級的關(guān)鍵力量。然而，在AI技術(shù)日新月異的背后，AI模型在持續(xù)學(xué)習(xí)能力上的不足也逐漸成為制約其進(jìn)一步發(fā)展和應(yīng)用的瓶頸。

　　AI模型的“學(xué)習(xí)困境”

　　當(dāng)前，主流的AI模型大多基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，這些網(wǎng)絡(luò)模仿了人腦神經(jīng)元的工作方式，通過大量數(shù)據(jù)的訓(xùn)練來優(yōu)化自身性能。然而，一個(gè)不容忽視的事實(shí)是，這些模型在初次訓(xùn)練完成后，其學(xué)習(xí)能力便相對固化，難以像人類大腦那樣具備持續(xù)的自我學(xué)習(xí)和進(jìn)化能力。這意味著，每當(dāng)面對新的數(shù)據(jù)環(huán)境或需求變化時(shí)，科技公司不得不投入巨額資金，重新訓(xùn)練整個(gè)模型。

　　加拿大阿爾伯塔大學(xué)Shibhansh Dohare團(tuán)隊(duì)的一項(xiàng)研究發(fā)現(xiàn)，許多AI模型在經(jīng)歷多次重訓(xùn)后，會遭遇“神經(jīng)元死亡”現(xiàn)象，即大量神經(jīng)元陷入零值狀態(tài)，失去學(xué)習(xí)能力?！叭绻阉茸髂愕拇竽X，那就像是90％的神經(jīng)元都死了。” Dohare說，“剩下的不足以讓你學(xué)習(xí)。”這一發(fā)現(xiàn)不僅限于圖像識別領(lǐng)域，還廣泛存在于自然語言處理、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等多個(gè)AI應(yīng)用領(lǐng)域，凸顯了AI模型在持續(xù)學(xué)習(xí)能力上的普遍困境。

　　企業(yè)面臨的雙重挑戰(zhàn)

　　對于科技企業(yè)而言，AI模型學(xué)習(xí)能力的受限無疑帶來了雙重挑戰(zhàn)。首先，隨著數(shù)據(jù)量的爆發(fā)式增長和市場需求的快速變化，企業(yè)需要不斷更新AI模型以保持競爭力。

　　以零售行業(yè)為例，消費(fèi)者的購物偏好和購買行為數(shù)據(jù)正以前所未有的速度累積。為了精準(zhǔn)捕捉這些變化，并為用戶提供更加個(gè)性化的購物體驗(yàn)，電商平臺不得不持續(xù)優(yōu)化其基于AI的推薦系統(tǒng)。這意味著它們需要定期調(diào)整模型參數(shù)，引入新的算法和數(shù)據(jù)源，以確保推薦內(nèi)容既符合用戶的即時(shí)需求，又具備前瞻性和創(chuàng)新性。

　　而在智能制造領(lǐng)域，AI模型在生產(chǎn)線質(zhì)量控制方面的應(yīng)用同樣面臨著持續(xù)更新的需求。隨著生產(chǎn)規(guī)模的持續(xù)擴(kuò)大和產(chǎn)品復(fù)雜度的不斷提升，生產(chǎn)線上的數(shù)據(jù)量急劇增加。為了維持產(chǎn)品質(zhì)量的高度一致性和穩(wěn)定性，企業(yè)需要根據(jù)生產(chǎn)環(huán)境的變化靈活調(diào)整AI模型的監(jiān)控范圍和預(yù)測精度。這不僅要求企業(yè)具備強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力，還需要在AI模型的迭代升級上保持高效和靈活。

　　然而，重新訓(xùn)練模型不僅成本高昂，還耗時(shí)費(fèi)力，特別是在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集時(shí)更是如此。此外，在快速迭代的商業(yè)環(huán)境中，時(shí)間成本同樣不容忽視。若企業(yè)無法及時(shí)響應(yīng)市場變化，更新AI模型，可能會錯(cuò)失寶貴的市場機(jī)遇，甚至被競爭對手超越。

　　因此，如何在保證模型精度的同時(shí)提高模型的更新效率并降低成本，成為科技行業(yè)亟待解決的難題。

　　如何提升AI模型“學(xué)習(xí)能力”？

　　面對AI模型在學(xué)習(xí)能力上的瓶頸，科研人員正積極尋求解決方案。其中，Dohare團(tuán)隊(duì)的研究提出了一種新的算法，該算法在每個(gè)訓(xùn)練輪次后隨機(jī)激活一些“死亡”的神經(jīng)元，從而恢復(fù)其學(xué)習(xí)能力。這種算法雖然初步顯示了有效性，但還需要在更大的系統(tǒng)中進(jìn)行進(jìn)一步測試和優(yōu)化。牛津大學(xué)的Mark van der Wilk表示，該算法看起來很有前景，但還需要在更大的系統(tǒng)中進(jìn)行測試。

　　“AI模型持續(xù)學(xué)習(xí)的解決方案簡直是一個(gè)價(jià)值數(shù)十億美元的問題。”他說，“一個(gè)真正的、全面的解決方案將允許你不斷更新模型，從而顯著降低訓(xùn)練這些模型的成本。”

　　此外，模塊化設(shè)計(jì)和增量學(xué)習(xí)也被視為提升AI模型持續(xù)學(xué)習(xí)能力的有效策略。模塊化設(shè)計(jì)通過將AI模型拆分為多個(gè)獨(dú)立模塊，實(shí)現(xiàn)了任務(wù)處理的靈活性和高效性。當(dāng)面對新數(shù)據(jù)時(shí)，企業(yè)只需更新相關(guān)模塊即可，無須對整個(gè)模型進(jìn)行重訓(xùn)。而增量學(xué)習(xí)技術(shù)則允許模型在保留舊知識的基礎(chǔ)上學(xué)習(xí)新知識，實(shí)現(xiàn)了知識的累積與傳承。

　　更為長遠(yuǎn)的是，科技企業(yè)之間的合作與共享將成為推動(dòng)AI技術(shù)持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵力量。通過構(gòu)建開放的生態(tài)系統(tǒng)，企業(yè)可以共享數(shù)據(jù)、算法和模型資源，降低研發(fā)成本，加速技術(shù)創(chuàng)新。同時(shí)，這種合作模式也有助于形成統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范，推動(dòng)AI技術(shù)的普及和應(yīng)用。（吳雙）

　　轉(zhuǎn)自：人民郵電報(bào)

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