你对持续学习有何看法？[D]

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摘要

一篇讨论帖，质疑AI中持续学习的定义和要求，引用了Dario Amodei和Demis Hassabis近期关于其对通用人工智能（AGI）重要性的言论。

似乎突然间每个人都成了持续学习专家。Dario Amodei在Dwarkesh Patel的播客中声称持续学习将在2026年实现，而Demis Hassabis则称其为通往更通用AI路径上最重要的未解突破。两位领域内最知名的人物，但我认为即便是持续学习的含义也尚未达成共识。我看到研究人员和初创公司从根本不同的角度切入。有些人将其定义为解决灾难性遗忘，另一些人则将其视为在线学习、终身学习或元学习。目标因说话者的不同而不断变化。我试图理解的是：持续学习实际上需要什么？为什么它对通用人工智能如此关键？瓶颈是架构问题，还是数据问题，或者是关于我们如何评估和基准测试它的更根本问题？真诚期待不同的见解，无论你认为它被过度炒作、未被充分重视，还是定义不清。也欢迎提供能够厘清嘈杂信息的论文或框架建议。
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