42、终身学习智能体：突破传统机器学习的新视角

终身学习智能体：突破传统机器学习的新视角

1. 传统机器学习的困境

当前，机器学习大多被构建为一个优化问题，在可用的训练集上学习参数，通过合适的统计显著测试集评估性能。然而，这种以给定训练集为核心的主导思想存在诸多问题。

• 时间因素的忽视 ：传统方法忽略了时间的重要性。虽然理论上依赖训练集的数学和算法框架都可以实现在线学习，但这显得极其不自然。例如，在处理视觉理解等挑战性任务时，由于大多数算法忽略了时间信息的平滑性，导致训练集输入变成了人工生活的不相关画面，丢失了时间关系，这可能是与人类在这些任务上存在性能差距的主要原因之一。

• 局部模型的局限性 ：即使是基于欧拉 - 拉格朗日微分方程的局部模型，也受到给定数据集合这一强假设的影响。该方程通常在高维空间中定义，从计算复杂度的角度来看，这是一个严重的问题。

• 约束学习的复杂性 ：约束学习框架虽然揭示了智能体的深层结构，但在实际应用中，对于大多数约束条件，难以将功能优化转化为有限维问题。例如，在处理硬约束时，构建对偶形式不能像核机器那样直接消除原始变量来表达相关函数，交替优化步骤还存在收敛的关键问题。

2. 信息驱动的学习法则

为了突破传统机器学习的局限，需要进行范式转变，将数据视为时间流，把学习重新定义为完全融入时间的过程。

• 时间在自然学习法则中的作用 ：时间在自然法则中无处不在，但在机器学习研究中，时间往往被简化