隨著企業(yè)將人工智能集成到他們的系統(tǒng)中，技術(shù)專業(yè)人員正在尋找AI創(chuàng)新的新領(lǐng)域。這是在元學(xué)習(xí)領(lǐng)域元學(xué)習(xí)只是學(xué)習(xí)。我們?nèi)祟惥哂袕娜魏吻闆r或周圍環(huán)境中學(xué)習(xí)的獨(dú)特能力。我們適應(yīng)我們的學(xué)習(xí)。我們可以弄清楚如何學(xué)習(xí)。為了獲得這種學(xué)習(xí)靈活性，人工智能需要人工智能。

換句話說，它需要一種有效和高效的方式來學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)過程。

人工智能的學(xué)習(xí)方式與人類不同

稀缺是人類與AI之間學(xué)習(xí)過程差異的核心。人類有能力受限的獨(dú)特問題。我們的腦力有限。我們也有時間限制。這就是為什么人腦的適應(yīng)性有限的原因。它充分利用了收到的每個信息。然后，它發(fā)展了培養(yǎng)世界豐富模型的能力。我們是通用學(xué)習(xí)者。如果我們的學(xué)習(xí)過程高效，那么我們可以成為任何學(xué)科的快速學(xué)習(xí)者。并非我們所有人都是快速學(xué)習(xí)者。

相比之下，人工智能擁有更多的資源，例如計(jì)算能力。但是，人工智能從比人類大腦使用的數(shù)據(jù)更多的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)。處理這些大量數(shù)據(jù)需要巨大的計(jì)算能力。

高效的同時，隨著AI任務(wù)復(fù)雜性的提高，計(jì)算能力也呈指數(shù)級增長。AI所做的每個推斷(跨越多個數(shù)據(jù)存儲庫)都依賴算法來在不同的數(shù)據(jù)之間建立連接。如果算法對于給定的數(shù)據(jù)集不夠有效，那么計(jì)算能力將呈指數(shù)級增長。如今，無論我們能夠獲得多么便宜的計(jì)算能力，指數(shù)級增長都不是我們想要的方案。

這就是為什么目前AI被設(shè)計(jì)為特定用途的學(xué)習(xí)者的原因。通過從相似的相關(guān)數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，AI可以有效地處理數(shù)據(jù)并從中進(jìn)行推斷，而無需花費(fèi)太多成本。

當(dāng)技術(shù)人員試圖解決計(jì)算能力的指數(shù)級增長時，出現(xiàn)了“學(xué)習(xí)型”問題，因?yàn)锳I開始從越來越復(fù)雜的數(shù)據(jù)中推斷出來。

為了防止計(jì)算能力呈指數(shù)級增長，AI必須找出最有效的學(xué)習(xí)路徑，并記住該路徑。一旦算法可以確定針對不同類型問題的學(xué)習(xí)路徑，那么AI可以通過選擇學(xué)習(xí)路徑，遵循學(xué)習(xí)路徑并針對變化進(jìn)行調(diào)整來自我調(diào)節(jié)并動態(tài)地向自身提供解決方案。